资源管理、高可用与自动化（下）

云计算本质上是提供服务的多个模块的API互相连接的程序和平台的组合。

在软件定义的云计算中心中，计算、网络、存储的实现都演化为面向服务（一切即服务）的模型，各个模块的集中控制器向外提供API，使模块具备了可编程能力，而且控制器使得各个模块具备了中央控制的功能，使得自动化的工作流能够集中部署，集中控制。

而且，随着各个模块的控制器的控制接口向开放性、灵活性和标准化方向发展，自动化工作流也会朝标准化方向发展，使工作流能够实现跨平台，跨厂商使用。以软件定义的存储解决方案Ceph与ViPR/CoprHD为例，两者都是以标准化的方式允许第三方存储系统接入，从而为用户提供一个统一的SDS管理平台。

通过对数据中心的硬件、软件和流程协调和组合，建立自定义的工作流程，跨越多个模块帮助自动完成IT系统管理流程，以提高IT运营水平。数据中心的自动化消除了绝大多数手工操作流程，帮助IT操作和IT服务管理队伍提供从设计到运行与维护的服务（见下图）。

数据中心的自动化（工作流）可以实现跨多模块，多服务来部署和实施，在当前的数据中心中，可以对计算、网络、存储、安全以及M&O等方面实施自动化。

数据中心的自动化运维

软件安装：软件安装集中管理服务器操作系统介质和安装脚本，批量安装多种操作系统，包括Windows、Linux、Solaris、AIX、ESX等。其可实现跨越操作系统的统一服务器管理，为物理、虚拟和公共云基础设施提供统一的支持，其中包括裸机安装、应用程序部署和系统配置的即开即用能力。借助软件打包和OS安装管理功能，IT团队能够实现服务部署任务标准化，并提高一致性，缩短供给周期。

·补丁管理：补丁管理集中管理服务器补丁介质，对当前的补丁列表进行分析，提供需安装的补丁建议，并批量下发补丁。

·配置自动化：配置自动化一般具有变更检测和配置合规检查的功能。用户可以创建配置基线，利用它来对服务器进行比较。配置基线是管理员规定的适用于特定环境的正确配置与设置信息。一台服务器可以有多个配置基线。用户指定配置基线之后，可以利用这个配置基线来比较服务器之间的区别，并查看比较结果。比较结果将给出每个服务器所安装的组件以及两个服务器之间的区别。

·系统配置与拓扑发现：在各种操作系统批量地、自动化地进行参数调整。例如，网络策略配置，可自动地批量下发路由表和防火墙策略。数据中心自动化可实现自动发现和采集网络设备的配置，比如设备类型、设备型号、硬件信息、操作系统版本、startup config、running config、VLAN等，以及跟踪它们的变化。

·操作审计：自动记录所有对网络设备的变更，并提供回退机制。

·自动巡检：可自动收集各种软硬件信息并生成报表，包括服务器的制造商、型号、BIOS、板卡、存储、操作系统版本、软件列表、补丁列表、安全设置、网络的型号、模块、版本、启动配置、运行配置等。

·虚拟机、容器操作：可以自动化虚拟机的创建、配置、删除、迁移等。

· 巡检和合规检查：可通过内置的合规性检查策略，针对CIS、DISA、NSA，对系统、设备等进行自动化的合规检查，并给出检查报告。同时用户也可以定义自己的合规策略。

通过数据中心自动化的技术，我们把管理物理基础架构与应用程序这些烦琐的工作以分层的方式封装到IaaS与PaaS系统中，从而能够专注于创新和为企业提供价值。

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在本节的最后，我们来回顾一下云与大数据时代IT体系架构的主要趋势、特点及核心组件：

· 主要趋势：软件定义的数据中心、基于服务的架构（SoA、API-driven）。

· 主要特点：

· 自动化（流程与资源管理）；

· 高可用性；

· 弹性+敏捷性；

· 精细化管理（监控、计费、多租户支持等）。

· 核心组件（如下图所示）：

图3-42 SDDC的分层服务架构与核心组件

· 软件定义的计算；

· 软件定义的存储；

· 软件定义的网络；

· SDDC安全；

· SDDC M&O（管理与编排）

5大核心组件与图（上图）以及下图中所示的技术栈各层存在着如下对应关系：

· IaaS：接入计算、存储、网络硬件设备，并经过虚拟化、抽象化把软件、可编程接口向上提供。

· PaaS（平台管理层+云服务层）：对上层（应用、用户）提供各种弹性服务接口；对下层（基础设施）实施自动部署与运维。

· 应用层：调用底层提供的服务、编程接口，提供面向各级管理员与用户的管理中心（Control Center、Management Console）。

软件定义的数据中心五大组件逻辑架构图

在后续的章节中，我们会就如何构建可扩展的、服务驱动的大数据与云平台展开论述。

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