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微软谷歌Amazon能让你抛弃自己的数据中心

  【IT168 资讯】窥探你的数据中心的竞赛已经开始。谷歌、微软及亚马逊是这场全球数据中心建造运动的领先者,这场运动并没有因为经济衰退而放缓脚步,并会在随后的10年里令消费级计算和IT部门的面貌发生改变。

  这三家公司以惊人的速度在全球建设数据中心,其原因是他们希望能准备好足够的能力来处理以下两大改变技术世界的发展事件:

  云计算:提供互联网提供的应用与服务

  效用计算:通过虚拟化和在互联网上按需提供服务器能力

  这两种趋势,其共同的最大目标是私有数据中心。云计算希望运行大型的商品化应用(邮件、群件、CRM等等)以便IT部门无需在私有数据中心上运行它们。

  对于接管私有服务和应用所需的服务器能力,效用计算希望以虚拟化的方式进行简化,这样可以无缝地伸缩服务,以便组织只需按照所使用的带宽和服务器能力进行支付。IT部门现在在做的事情是要在任何时间都要为最大能力进行支付,利用率很低,如果系统过载的话,在高峰期则要面临停机的风险,由于他们并没有为高端规划好足够的能力。

  微软位于田纳西州圣安东尼奥的数据中心鸟瞰图。作为野心勃勃的数据中心建造计划的一部分,微软每月约新增10000万台新服务器。

  谷歌和微软追逐这个市场就值得细细品味了。 微软已经运行了大量支撑后台办公的服务器软件,而谷歌则在运行支持互联网的数据中心方面积累了许多经验。亚马逊出现在此也许有点奇怪,因为该公司最初是作为在线书店出现的,而现在则成了网上最大的百万级零售商。

  然而,通过建设电子商务基础设施,并将之转化为亚马逊web服务,然后将其中的服务器能力出租给其他公司,利用在此过程中获得的知识,亚马逊已无可辩驳地成为当前效用计算的市场领军人物。2008年,其CEO Jeff Bezos甚至透露说现在Amazon Web Services的流量比Amazon.com还要大 (下图所示)。

  我也期望IBM和惠普能参与进来。尽管这两个并没有如谷歌、微软和亚马逊般大兴土木,建造数据中心而为人所瞩目,但它们都处于多年、大规模的数据中心合并的进程当中,对它们而言,是有可能在这些工程中悄悄地建造出大量额外能力的。惠普一直以来就是效用计算的拥护者,而IBM最近出具了一份有关云计算的公共背书保证。

  所有这些供应商所要辩解的东西是它们能拯救组织,令其无需不断地为服务器能力进行储备和烧钱,也无需对此进行24/7/365全天候不间断的监控、可伸缩的负载管理,以及高水平的IT服务管理(ITSM)。当然,要舍弃的是IT部门的部分控制,以及通常随之而来的部分职位。

  从本质上来说,这是一项将IT的部分运营外包给第三方的安排。对此许多公司不会有问题,因为IT并非其核心能力。 它们会欢迎来自第三方的专家,并乐见寻找到节约IT成本额一种新途径。

  然而,其他IT部门和组织会很不愿意把自己的服务、应用以及公司数据转交给一个供应商。就在上周,谷歌宣布其Google App现在可将微软Outlook作为客户端使用,我就此对TechRepublic的会员进行调查:“你愿意把贵公司的Exchange Server数据交给谷歌吗?”

  “在许多国家里,由于这么做触犯了许多有关隐私和数据安全方面的法律,我不敢肯定你会不会送进监狱,” Deadly Earnest写道,他是澳大利亚的一位IT顾问。

  “在英国,数据保护法规定你必须公开自己数据的位置,比方说,在任何时候你最起码得知道是在那个国家,”Tom-Tech,一位英国的软件开发人员写道:“我敢肯定谷歌不会这么做,因为他们不会太在意数据中心的位置,而属于特定公司的数据很可能会在几个数据中心之间移来移去。”

  弗吉尼亚州的IT经理Zeplenith问道:“数据存在哪里?它们经过了SAS-70认证了吗?”

  就这一点而论,安全、隐私以及法律依从仍然是是云计算和效用计算必须克服的主要障碍。不管怎么说,我们应当期望供应商已充分意识到上述障碍,并将会与政府、监管部门和标准机构一道努力,开发出完全合规的服务来。

  我们也应预期供应商将会互相牵制,试图证明谁拥有更强壮的安全性和隐私策略,因为他们知道这些因素是游戏规则的破坏者。这不会在一夜之间发生,但这些将很有可能被克服。参与的公司对未来的投入如此之多 — 而IT对成本和管理的目标要求又那么高 — 都将迫使这些问题不得不解决掉。

  结论

  对于政府、大型金融机构以及其他高安全性的环境而言,永远都不大可能外包数据中心的。而对其他的虚拟化而言,将会在3-5年内成为一个很有吸引力的选项。我预测,从现在起的10年内,运作自己的数据中心将会是例外而非规律,而IT部门将需要一个有力的商业案例来证明私有数据中心存在的正当性。

  大型供应商当前正在进行的建设就是一种迹象,表明这个日子来得比你想象的要快,而IT领袖应通过现在进行低优先级的应用及负荷的实验来做好准备,并提前考虑当前的基础设施中哪些将最适合于放进效用计算内,哪些会带来最大的挑战。

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