：从集群计算到云计算

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目前，云计算在我国发展非常迅猛。IBM在中国无锡太湖新城科教产业园建立的中国第一个云计算中心已投入运营，IBM自己在北京的中国创新中心成立了第二家中国的云计算中心—IBM大中华区云计算中心。2008年底，广东电子工业研究院与东莞松山湖科技产业园管委会签约，要在东莞松山湖投资两亿元建立云计算平台。阿里巴巴集团旗下子公司阿里软件也与江苏省南京市政府正式签订协议，要在南京建立国内首个“电子商务云计算中心”，首期投资额将达上亿元人民币。中国移动也推出了BigCloud(大云)。 

　　这些云计算中心(或者计划)中，阿里巴巴做云计算是合乎逻辑的，因为它有很大的SaaS业务资源；中国移动有自己的“内部需求”，也有很大规模的数据中心，引入云计算技术充分发挥现有资源的作用，也是合乎逻辑的。其他已建立的云计算中心，不少也就是原来的“计算中心”的升级版，它们对业务模式并不清楚。 

　　在笔者看来，国际几大巨头中IBM的云计算路数有些不同，因为IBM没有任何SaaS运营业务。所以，IBM推云计算的意图多半也是“项庄舞剑，意在沛公”，着眼点还是服务器和软件。 

　　云计算的服务对象是数据中心，从技术层面来说，以前HPC系统中常用的软件系统，如PVM/MPI/HPF等都已经派不上大用场了(不过Amazon的CloudMaster基本上就是原来MPP系统中“作业调度”系统重新包装的结果)，于是出现了许多新的算法和软件系统。例如Google推出的MapReduce、GFS、Bigtable以及MapReduce的开源实现Hadoop等，主要的东西还是出自Google的，其他厂商正在效仿。 

　　云计算的社会效益和商业模式 

　　有些人视云计算为第三次IT行业变革时代的开始，很多专家也预测云计算在中国将会有一个广阔前景。在国外人们主要谈商业模式，而在国内大家要考虑社会效益。要想使云计算在中国有一个更美好的未来， 两点很关键：政府需要看到社会效益， 商家需要看到能赚钱的商业模式。前者可以推动后者，但不能保证后者的成功。 
　　关于社会效益，笔者在主文提到的云计算的两个卖点中的第一点：节省硬件投资，充分利用已投入的资源。这一点显然是符合中国目前“建设节约型社会，发展循环经济”的大政方针的，社会效益不言自明。云计算可以缓解目前国内普遍存在的“低水平重复建设”的老大难问题。 

　　但是，目前云计算的模式对解决这个问题没有清晰的可操作性。由于受到相关法规，财政预算制度和国民文化习惯的影响，云计算的发展有三大障碍。第一，多数中国企业对从外部采购数据存储服务信心不足，担心会失去对数据的控制； 而且宽带接入速度还太低，无法保障优质的云服务。第二，财政预算制度不支持云计算和SaaS服务所提倡的按需付款的模式，往往上级领导批了一笔钱(尤其在政府部门)，都是按项目模式，专款专用，限期必须花完，服务模式行不通。第三，国民文化习惯也不支持云计算和SaaS的“租用”模式，中国人喜欢“拥有”，而且还要是新的。如果上述问题处理不好，产业链是很难形成的。 （备注：还是挺切合实际的）

　　关于商业模式，目前中国还没有Google Docs、Amazon EC2、Salesforce等这样一批在XaaS业务方面有足够粘性作为基础开展云计算业务的企业，很多企业尤其是大企业的云计算计划往往是其研发部门提出来的，而不是真正的公司决策层提出的云计算战略规划。另外，目前国内有许多企业参与追捧云计算，其目的之一也是想借机得到政府的支持。 

　　笔者认为，像阿里软件这样有基础做SaaS和云计算的企业在中国并不多，另外也有几家以前做ASP和SaaS的公司，想通过云计算(和SaaS)的理念重新包装自己，使业务上一个新台阶。在金融领域，云计算可能是率先能够得到成功应用的，例如在银行的柜台和ATM机，云终端(也就是瘦PC、网络PC)的使用比较顺理成章，云终端比传统PC更安全(安全性是云计算的主要弊端)，也可降低成本。当然没想明白的也有不少，从很多公司的业务模式定位上就能看出来，它们以为真的找到了新的发展机遇，其实有很多业务模式根本经不住推敲。 
　　 
　　笔者认为，云计算是一个很好的业务模式，尤其是它的成功实施会带来很好的社会效益，社会效益的提升必将带来云计算产业的繁荣和各种云计算商业模式的成功。虽然困难不少，但这条路还需走下去，我们祝愿云计算在社会效益和商业模式方面都能够在中国取得真正的成功。 

　　链   接 

　　超级计算机从专用到通用的演变过程 

　　最早的超级计算机始于哪个年代这里不去赘述，这里主要想说说笔者亲身经历过的超级计算机的发展。个人的经历虽然有限，但本人可能正好见证了和云计算相关的超级计算技术的发展。 

　　上个世纪70和80年代，国内各大学和研究所计算中心的主要用机是IBM的大机(Mainframe)、DEC的VAX系统等，当时超级计算(SuperComputer)这个词还没正式提出来。从90年代开始，美国建立了很多超级计算中心，每年召开超级和高性能计算(SC’09是最近的)大会，规模都很大，参与的厂家也很多，有点像现在的CES。进入20世纪80年代中后期和90年代初期的超级计算中心主要用机是美国Cray和日本NEC、Fujitsu等公司生产的专用超级计算机，主要以向量计算机为主。CDC STAR-100 是首先使用向量处理器(Vector Processor)的计算机(是被誉为超级计算机之父Seymour Cray博士最早的 “工作单位”)。 

　　当时国内也有国防科大中国(巨型)计算机之父慈云桂教授主持开发的“银河-I”亿次超级向量计算机，在当年无任何“外援”、所有“零部件”和软件都得自力更生的情况下能够研发出来，的确是了不起的成就。后来的银河Ⅱ号以及90年代初的曙光一号SMP计算机等等，自主创新的程度都很高，那时虽然也是学国外技术，但是“真的学”， 尽管总是比国外落后几年， 但真是我们自己研究出来的。 

　　说到专用计算机，就不得不提美国Cray Research公司和陈世卿博士(Steve Chen)。1979年陈博士加入了垄断世界超级电脑市场的Cray公司，他用了3年时间于1983年开发出世界上第一台双CPU的并行向量式(Parallel Vectors)超级计算机(Cray X-MP/2)，把并行理念成功应用到向量计算机，由此奠定了世界上并行向量式超级计算机系统架构的基础。1991年经美国总统尼克松的国家首席科学顾问提名，陈世卿院士被选为美国国家工程院院士。1988年3月美国《时代》杂志将他作为封面故事人物。2002年陈博士回到中国，于2005年开发出第四代速度为4万亿次的超级刀片计算机，在当时Dongarra教授公布的世界超级计算机500强中排名第100位。笔者认为，如果陈博士能够提前15年回到中国，他可能是又一个钱学森似的人物。 

　　上个世纪90年代中后期，在著名的摩尔定律的推动下，基于通用CPU的工作站(Workstation)和PC的计算能力迅速提高，一台工作站的计算能力已经超过了早年的“超级计算机”。由于通用CPU在大规模生产上的成本优势，基于向量计算的超级计算技术基本上已走到尽头，Cray等几家基于SIMD、PVP、VPP技术的超级计算机生产厂商纷纷倒闭或改变技术路线，日本NEC、Fujitsu等公司也淡出这个行业。 

　　基于通用CPU的超级计算机成为主流后，笔者认为，超级计算机系统技术含金量就不如以前了。由于市场的不断开放，很多“零部件”和核心软件都可以直接买到或“拿来”(开源的)。 结果是， 我们推出的超级计算机“整机系统”和国外的差距的确是越来越小了，性能指标可以排到世界前列，甚至第一，但核心部件和软件与国际技术水平差距并没有缩小。这也许不是我们科研技术人员的错，而是全球商业化规律造成的社会化“分工”使然。 

　　在“牛计算”(集群计算)出现之前，还出现了一小波基于SMP(Symmetric MultiProcessor)、NUMA(Non Uniform Memory Access Achitecture)、MPP等多处理技术和通用CPU的专用型超级计算机系统。这些公司同样也是受到了摩尔定律的冲击赚不到钱而退出市场或倒闭的。