了得網計算機/網絡_軟件定義數據中心—

編輯推薦

《軟件定義數據中心：技術與實踐》

國內繫統介紹軟件定義數據中心的專業書籍

眾多業界專家傾力奉獻，揭秘如何實現軟件定義數據中心

理論與企業案例完美融合，呈現雲計算時代的數據中心**解決方案

內容簡介

《軟件定義數據中心：技術與實踐》從與軟件定義數據中心有關的基本概念入手，通過實例介紹軟件定義數據中心涉及的技術、應用、前景。在此基礎上，深入介紹構建軟件定義數據中心的計算、網絡、存儲、安全、自動化管理和高可用性等基本技術，並輔以解決方案和大型實例，力求使讀者全面了解當前軟件定義數據中心的技術動態和發展趨勢，為實際構建軟件定義數據中心提供必要的技術指導。

《軟件定義數據中心：技術與實踐》適於作為數據中心分析、設計、研發、管理工程師的技術普及讀物，亦可作為高等學校相關專業課程的教材或參考書。

作者簡介

陳熹

EMC中國研發集團高級研發經理、中國研發集團技術委員會委員。在2011年加入EMC卓越研發集團後，陳熹一直致力於雲基礎架構和軟件定義數據中心的研究與開發，曾任EMC中國研究院雲基礎架構實驗室主任、顧問工程師，目前從事超融合基礎架構產品的研究與開發。在加入EMC之前，陳熹曾在IBM、SunMicrosystems從事雲基礎架構的研究與開發，涉及的領域有IT管理繫統、操作繫統、文件繫統、性能分析與優化等。

RickySun（孫宇熙）

EMC首席技術官辦公室技術總監，於2012年11月加入EMC卓越研發集團，擔任EMC中國研究院技術總監、中國研發集團技術委員會主席。在加入EMC之前，Ricky供職於微軟亞太研發集團創新中心，作為高級產品經理來驅動在健康醫療、移動互聯網、雲計算、大數據和物聯網領域的創新。Ricky在美國加州硅谷有十幾年的IT工作經歷，曾經供職於Yahoo和網絡安全、Web2.0、快速啟動操作繫統行業的多家創業型公司。

編委會
序
前言
1.1數據中心的歷史
1.2繼續發展的推動力
1.3軟件定義的必要性
1.4架構分析
1.4.1基本功能模塊
1.4.2層次細分
1.4.3接口與標準
1.5現狀與發展
1.6第三平臺：SDDC上的IT新浪潮
2.1虛擬化的定義與基本概念
2.1.1虛擬化定義

編委會

序

前言

部分總體介紹

第1章基本概念

1.1數據中心的歷史

1.2繼續發展的推動力

1.3軟件定義的必要性

1.4架構分析

1.4.1基本功能模塊

1.4.2層次細分

1.4.3接口與標準

1.5現狀與發展

1.6第三平臺：SDDC上的IT新浪潮

第二部分關鍵技術

第2章軟件定義的計算

2.1虛擬化的定義與基本概念

2.1.1虛擬化定義

2.1.2虛擬化產生背景

2.1.3計算虛擬化

2.1.4VMM的要求與基本特征

2.1.5虛擬化平臺的不同架構

2.2虛擬化技術分類

2.2.1x86平臺虛擬化面臨的問題與挑戰

2.2.2全虛擬化

2.2.3半虛擬化

2.2.4硬件虛擬化

2.2.5小結

2.3CPU虛擬化

2.3.1二進制翻譯

2.3.2硬件解決方案

2.4內存虛擬化

2.4.1軟件解決方案

2.4.2硬件解決方案

2.4.3內存虛擬化管理面臨的挑戰

2.5I/O虛擬化

2.5.1背景介紹

2.5.2基於軟件的I/O虛擬化

2.5.3基於硬件的I/O虛擬化

2.6實例剖析

2.6.1VMware ESX

2.6.2Xen

第3章軟件定義存儲

3.1新的存儲管理模式

3.1.1傳統存儲面臨的挑戰

3.1.2新的管理模式：軟件定義存儲

3.2與存儲虛擬化的比較

3.3架構、功能與特性

3.3.1數據模塊與控制模塊

3.3.2繫統架構設計

3.4解決方案：分類與比較

3.4.1分類方法

3.4.2現有產品簡介

3.4.3分類映射

3.5市場現狀與分析

3.5.1技術影響

3.5.2軟件定義存儲的商業價值

3.5.3市場展望

3.6典型實現

3.6.1基於傳統外置存儲：ViPR

3.6.2基於服務器內置存儲：ScaleIO

第4章軟件定義網絡

4.1概述

4.1.1什麼是SDN

4.1.2SDN的架構和特征

4.1.3SDN相關組織介紹

4.1.4各大廠商對SDN的態度和應用

4.2SDN的技術實現

4.2.1以網絡為中心的實現

4.2.2以主機為中心的實現

4.3SDN的典型實現：OpenStack中的網絡組件Neutron

4.3.1Neutron在OpenStack中的架構

4.3.2Neutron在OpenStack中的工作機制

4.3.3Nicira NVP插件

4.3.4小結

第5章自動化資源管理

5.1資源管理定義

5.2資源管理對像

5.3資源管理策略

5.3.1資源管理一般性評價指標和標準

5.3.2資源管理的主要策略

5.4多租戶管理

5.4.1網絡多租戶管理

5.4.2計算多租戶管理

5.4.3存儲多租戶管理

5.5性能管理

5.6對外服務接口

5.7資源管理典型實現

第6章流程控制

6.1概述

6.2架構和功能

6.2.1數據中心Orchestrator的架構

6.2.2數據中心Orchestrator的功能

6.3實現數據中心自動化

6.3.1數據中心的自動化勢在必行

6.3.2自動化的好處

6.3.3自動化實施的對像

6.3.4如何實現自動化

6.4實例分析

6.4.1VMware vCloud Orchestrator

6.4.2System Center Orchestrator

第7章軟件定義數據中心的安全

7.1數據中心安全設計原則

7.2物理基礎設施的安全

7.3軟件定義層的安全

7.3.1安全的計算

7.3.2安全的存儲

7.3.3安全的網絡

7.4軟件資源協調層的安全

7.4.1統一的身份與訪問授權管理

7.4.2安全技術的統一運用

7.5小結

第8章軟件定義的高可用性

8.1高可用性繫統設計

8.1.1不可用的常見原因

8.1.2冗餘的組件部署

8.1.3高可用性集群

8.1.4典型的冗餘配置

8.2軟件定義之路--計算的高可用性

8.2.1高可用性對應用的需求

8.2.2高可用性集群--VMware HA

8.2.3零停機保障--VMware FT

8.3軟件定義之路--存儲的高可用性

8.3.1基於VPLEX的高可用性

8.3.2ScaleIO的高可用性

8.3.3ViPR的控制器集群與HA數據服務

8.4軟件定義之路--網絡的高可用性

8.4.1網絡虛擬化

8.4.2邏輯端口鏡像

8.4.3網絡控制器集群

8.4.4網關服務的高可用性

8.5軟件定義數據中心的高可用性

8.5.1整合的解決方案

8.5.2持續可用性

8.5.3分布式快速數據恢復

8.6典型實現

8.6.1VMware SDDC的高可用性

8.6.2OpenStack的高可用性設計

第三部分解決方案與應用

第9章總體解決方案

9.1SDDC的基本要素

9.2SDDC實例：VMware解決方案

9.2.1VMware SDDC的計算

9.2.2VMware SDDC的存儲

9.2.3VMware SDDC的網絡

9.2.4VMware SDDC的高可用性和容錯

9.2.5VMware SDDC的自動化

9.2.6VMware SDDC的安全機制

9.2.7VMware SDDC的管理

9.2.8VMware SDDC實現小結

9.3SDDC實例：OpenStack解決方案

9.3.1Horizon控制面板

9.3.2Nova計算組件

9.3.3Swift對像存儲

9.3.4Glance鏡像存儲

9.3.5KeyStone身份控制

9.3.6Quantum網絡

9.3.7Cinder塊存儲

9.4小結

第10章雲存儲應用

10.1雲存儲案例

10.2雲存儲實現

10.2.1可管理性

10.2.2雲存儲繫統的類型

10.2.3訪問方法

10.2.4性能

10.2.5多租戶

10.2.6可擴展性

10.2.7可用性

10.2.8可控性

10.2.9效率

10.2.10成本

10.3雲存儲模式

10.3.1公有雲存儲

10.3.2私有雲存儲

10.3.3混合雲存儲

10.3.4三種雲存儲模式比較

10.4主要雲存儲服務提供商

10.4.1企業級雲存儲

10.4.2個人雲存儲

第11章虛擬化大數據平臺

11.1概述

11.2VMware Serengeti

11.3AWS EMR

11.4小結

第四部分大型實例分析

第12章AWS數據中心實例

12.1AWS概述

12.2EC2管理計算能力

12.2.1EC2概述

12.2.2EC2架構

12.2.3EC2存儲

12.2.4自動縮放

12.2.5網絡路由

12.2.6EC2實例

12.3可擴展的存儲

12.3.1塊存儲

12.3.2對像存儲

12.3.3冷數據歸檔

12.3.4雲存儲網關

12.4彈性十足的網絡

12.4.1亞馬遜的VPC

12.4.2VPC的特性

12.4.3VPC的應用場景

12.4.4VPC對SDN的踐行

12.5自動化的管理和部署

12.6效益分析與未來發展

第13章PPTV基礎平臺管理體繫

13.1繫統概述

13.1.1雲部署模型

13.1.2自建IDC部署概述

13.1.3繫統架構和組成

13.2IaaS部署和管理實踐

13.2.1基於CloudStack的IaaS管理平臺

13.2.2存儲服務

13.2.3基於CloudStack的私有雲平臺實踐

13.3MaaS管理和基礎服務體繫

13.3.1MaaS管理架構

13.3.2自動化基礎設施管理架構概述

13.3.3開源工具鏈

參考文獻

前言

對於IT設備和服務廠商來說，“這是一個好的時代，也是一個壞的時代”。一方面，Amazon、Google和層出不窮的初創公司能輕而易舉地從資本市場拿到源源不斷的投資，似乎根本不用擔心成本壓力和盈利預期；另一方面，IBM、HP等傳統IT巨頭不得不焦頭爛額地應對業績的壓力、對發展前景的質疑，希望通過轉型繼續在企業IT市場生存下來。外行人看來，還不是做著一樣的生意嗎？怎麼前兩年風生水起的大公司，這麼快就裁的裁、撤的撤，紛紛轉型自救了？俗話說得好：“形勢比人強”。任由你是業界的“巨無霸”，也抵擋不住時代的大潮。這一波拍過來的浪潮無疑就是第三平臺。在第三平臺的大浪中，移動應用、社交應用、大數據應用是冒頭的浪尖，而提供動力的是雲計算。
作為第三平臺的支柱，雲計算吸引了IT廠商多的資源。因為大家都對第二平臺時代Windows操作繫統+IntelCPU（簡稱Wintel）的聯盟記憶猶新，誰占據了基礎架構平臺，誰就能主宰一個時代。在這個問題上，傳統IT廠商和互聯網背景的IT服務商是有重大分歧的。互聯網公司沒有老本可喫，也沒有歷史包袱，他們希望能讓用戶一步到位，直接上公有雲；而傳統IT廠商則多立足於現有的產品線，希望能讓用戶實現從On-premise（IT的本地運營）到off-premise（異地運營，如IDC）到私有雲、混合雲的過渡。然而無論是哪種雲，都會踫到一繫列共同的問題：硬件資源利用率、擴展性、自動化管理等。硬件的更新換代需要經年累月的時間，通常很難滿足快速發展的業務需求，軟件定義纔是現實可行的出路。這也是為什麼軟件定義數據中心迅速成為IT產業的熱門關鍵詞的原因。對於IT設備和服務廠商來說，“這是一個好的時代，也是一個壞的時代”。一方面，Amazon、Google和層出不窮的初創公司能輕而易舉地從資本市場拿到源源不斷的投資，似乎根本不用擔心成本壓力和盈利預期；另一方面，IBM、HP等傳統IT巨頭不得不焦頭爛額地應對業績的壓力、對發展前景的質疑，希望通過轉型繼續在企業IT市場生存下來。外行人看來，還不是做著一樣的生意嗎？怎麼前兩年風生水起的大公司，這麼快就裁的裁、撤的撤，紛紛轉型自救了？俗話說得好：“形勢比人強”。任由你是業界的“巨無霸”，也抵擋不住時代的大潮。這一波拍過來的浪潮無疑就是第三平臺。在第三平臺的大浪中，移動應用、社交應用、大數據應用是冒頭的浪尖，而提供動力的是雲計算。

作為第三平臺的支柱，雲計算吸引了IT廠商多的資源。因為大家都對第二平臺時代Windows操作繫統+IntelCPU（簡稱Wintel）的聯盟記憶猶新，誰占據了基礎架構平臺，誰就能主宰一個時代。在這個問題上，傳統IT廠商和互聯網背景的IT服務商是有重大分歧的。互聯網公司沒有老本可喫，也沒有歷史包袱，他們希望能讓用戶一步到位，直接上公有雲；而傳統IT廠商則多立足於現有的產品線，希望能讓用戶實現從On-premise（IT的本地運營）到off-premise（異地運營，如IDC）到私有雲、混合雲的過渡。然而無論是哪種雲，都會踫到一繫列共同的問題：硬件資源利用率、擴展性、自動化管理等。硬件的更新換代需要經年累月的時間，通常很難滿足快速發展的業務需求，軟件定義纔是現實可行的出路。這也是為什麼軟件定義數據中心迅速成為IT產業的熱門關鍵詞的原因。

本書呈現了EMC中國研究院在這一領域多年的研究成果，並在此基礎上總結梳理出軟件定義數據中心的發展歷程和未來方向。在內容組織上，全書分為四個部分：部分是總體介紹，試圖回答一些關於軟件定義數據中心的基本問題，告訴讀者“什麼是軟件定義數據中心”、“為什麼需要軟件定義”；第二部分深入介紹了軟件定義數據中心的關鍵技術，涵蓋了計算、存儲、網絡、資源管理和調度、安全和高可用性；第三部分在了解了關鍵技術的基礎上，向讀者展示了軟件定義數據中心可以提供的一些應用場景；第四部分選取了兩個軟件定義數據中心的實例，一個是面向公有雲的AWS，另一個是面向流媒體的PPTV，希望能讓讀者更有臨場感，能看一看現在業界的“大拿們”是怎麼“玩”的。

在本書的編寫過程中，我們得到了Pivotal公司技術總監RayFeng先生、我們的前EMC同事的大力支持，Ray對第三平臺的精闢論述也出現在了本書第1章。同時感謝PPTV的特約編委們、Ricky的前微軟同事們、以PPTV研發副總裁BillHuang為領導的研發團隊的同事們，他們提供了大量手資料，並共同編寫了一章大型實例。此外，還要感謝EMC中國研發集團總經理WeiLiu和EMC高級總監XiaoyeJiang在本書編寫的過程中給予的大力支持。後，我們衷心感謝在本書的撰寫和出版過程中對我們給予巨大幫助的機械工業出版社華章公司的編輯們，沒有她們的辛勤工作和耐心配合，這本書不會成為現實。

由於時間有限，本書的內容難免存在錯漏之處，還請各位讀者和專家不吝賜教。

陳熹、RickySun（孫宇熙）

媒體評論

有了以軟件定義數據中心為基礎的混合雲，企業就可以進退有度，遊刃有餘，加上成功管理新的移動終端技術，可輕松進入“雲移動”時代！這也是為什麼軟件定義數據中心近獲得大家注意的根本原因。EMC中國研究院編著的這本《軟件定義數據中心：技術與實踐》恰逢其時，它會給讀者詳細解說怎麼實現軟件定義數據中心。

——VMware高級副總裁，EMC中國卓越研發集團創始人CharlesFan

在線試讀

部分
總體介紹
第1章
基本概念
軟件定義數據中心（SoftwaresDefinedDataCenter，SDDC）是個新概念。新到什麼程度呢？2012年以前還沒有人繫統闡述它。隨著軟件定義計算、軟件定義存儲、軟件定義網絡等一繫列“軟件定義”新技術的蓬勃發展，已經有幾十年發展歷史的數據中心眼看著將要迎來另一場深刻的變革。原有的設備還可以繼續運轉，但是管理員不再需要頻繁出入轟鳴的機房去照看它們；網絡不需要重新連線也可以被劃分成完全隔離的區域，並且不用擔心IP地址之間會發生衝突；在數據中心部署負載均衡、備份恢復、數據庫不再需要變動硬件，也不再需要動輒幾天的部署測試，管理員隻需點幾下鼠標，幾秒鐘就能完成；資源是按需分配的，再也不會有機器長年累月全速運轉，而沒有人知道上面運行的是什麼業務；軟件導致的繫統崩潰幾乎總是不可避免的，但是在繫統管理員甚至還沒有發現這些問題的時候，它們已經被自動修復了，當然，所有的過程都被記錄了下來……
在機房裡汗流浃背地擺弄過服務器的網線、光纖線、串口線和各種按鈕的繫統管理員看到這種情景會是什麼心情？回憶起往日給上百臺服務器裝繫統、打補丁時手忙腳亂的畫面，如今都已經成了過眼雲煙，不免有些悲喜交加。不管是悲是喜，這些事情都正在發生。也許你所接觸到的一些計算環境已經開始大規模應用計算虛擬化，但是還在使用傳統的以太網和基於IP的網絡劃分；也許有人已經將存儲資源全部抽像成了塊存儲、文件存儲和對像存儲，但是還需要大量的手工配置去設置一個備份服務……這不是一場風暴，原有的技術和架構不會在一夜之間被摧毀；這也不是海底火山噴發，信息孤島不會轉眼間就消失。SDDC所涉及的概念、技術、架構、規範都在迅速發展，但又並不同步。我們要展示給大家的是一個日新月異的領域。要想用一兩句話為SDDC下一個準確的定義本身就不夠嚴謹。
要了解什麼是SDDC，至少要回答以下幾個基本的問題：
SDDC是在什麼基礎上發展而來的？
是什麼驅動了SDDC的演化？（解決了什麼問題？）
SDDC是由什麼組成的？
SDDC將向何處發展？部分

總體介紹

第1章

基本概念

軟件定義數據中心（SoftwaresDefinedDataCenter，SDDC）是個新概念。新到什麼程度呢？2012年以前還沒有人繫統闡述它。隨著軟件定義計算、軟件定義存儲、軟件定義網絡等一繫列“軟件定義”新技術的蓬勃發展，已經有幾十年發展歷史的數據中心眼看著將要迎來另一場深刻的變革。原有的設備還可以繼續運轉，但是管理員不再需要頻繁出入轟鳴的機房去照看它們；網絡不需要重新連線也可以被劃分成完全隔離的區域，並且不用擔心IP地址之間會發生衝突；在數據中心部署負載均衡、備份恢復、數據庫不再需要變動硬件，也不再需要動輒幾天的部署測試，管理員隻需點幾下鼠標，幾秒鐘就能完成；資源是按需分配的，再也不會有機器長年累月全速運轉，而沒有人知道上面運行的是什麼業務；軟件導致的繫統崩潰幾乎總是不可避免的，但是在繫統管理員甚至還沒有發現這些問題的時候，它們已經被自動修復了，當然，所有的過程都被記錄了下來……

在機房裡汗流浃背地擺弄過服務器的網線、光纖線、串口線和各種按鈕的繫統管理員看到這種情景會是什麼心情？回憶起往日給上百臺服務器裝繫統、打補丁時手忙腳亂的畫面，如今都已經成了過眼雲煙，不免有些悲喜交加。不管是悲是喜，這些事情都正在發生。也許你所接觸到的一些計算環境已經開始大規模應用計算虛擬化，但是還在使用傳統的以太網和基於IP的網絡劃分；也許有人已經將存儲資源全部抽像成了塊存儲、文件存儲和對像存儲，但是還需要大量的手工配置去設置一個備份服務……這不是一場風暴，原有的技術和架構不會在一夜之間被摧毀；這也不是海底火山噴發，信息孤島不會轉眼間就消失。SDDC所涉及的概念、技術、架構、規範都在迅速發展，但又並不同步。我們要展示給大家的是一個日新月異的領域。要想用一兩句話為SDDC下一個準確的定義本身就不夠嚴謹。

要了解什麼是SDDC，至少要回答以下幾個基本的問題：

SDDC是在什麼基礎上發展而來的？

是什麼驅動了SDDC的演化？（解決了什麼問題？）

SDDC是由什麼組成的？

SDDC將向何處發展？

接下來，我們先循著技術發展的脈絡，看看在SDDC出現之前，已有的計算環境是什麼樣的。

1.1數據中心的歷史

顧名思義，數據中心（DataCenter）是數據集中存儲、計算、交換的中心。從硬件角度考慮，它給人直觀的印像就是計算設備運作的環境。因此，數據中心的發展是與計算機（包括分化出的存儲和網絡設備）的發展緊密聯繫在一起的。

從臺電子計算機出現開始，這些精密的設備就一直處於嚴密周到的保護中。由於早的電子計算機幾乎都應用於軍事，不對公眾開放服務，而且每臺計算機所需要的附屬設施都是單獨設計的，因此參考價值非常有限。

商用計算機的大量應用開始於20世紀60年代，其中代表性的是IBM的主機（Mainframe）繫列，包括700/7000繫列、System/360、System/370、System/390和今天仍占據市場主要份額的SystemZ。這些都是重達幾十噸、占地數百平方米的“大家伙”，與之略顯不相稱的是這些機器緩慢的計算速度和較小的數據存儲規模（僅指20世紀60年代，如今的SystemZ已經非常強大）。在當時，擁有這樣一臺計算機是非常奢侈的事，更不要說在一個機房同時部署幾臺這樣的龐然大物。

圖1-1中，是20世紀60年代的一個主機機房。一排排的機櫃就是計算機的主體，而整個籃球館一樣大小的房間就是當時的數據中心。顯而易見，這裡僅有一臺計算機，因此這個數據中心是不需要如今概念上的網絡的，也沒有專門的存儲節點。從管理角度看，這時候數據中心的管理員是需要精細分工的，有專人管理電傳打字機（Teletype），有專人管理紙帶錄入，有專人管理磁帶……可以想像，要運行這臺計算機不是一件容易的事情。

圖1-1IBM主機所在的機房

值得一提的是，盡管很多與那個年代的數據中心有關的東西都進入博物館，我們還是可以在現在的計算機上找到一些痕跡。用過UNIX/Linux的讀者也許會記得繫統中的虛擬終端會用TTY來表示，這就來源於Teletype。

隨著大規模集成電路的發展，20世紀80年代開始，大量相對廉價的微型計算機出現了。數據的存儲和計算呈現一種分散的趨勢，越來越多的微型計算機被部署在政府、公司、醫院、學校……絕大多數微型計算機是互不聯通的，信息的交換更多依靠磁盤、磁帶等介質。到了90年代，計算的操作變得越來越復雜，原有的微型計算機開始扮演客戶端的角色，而大型的任務如數據庫查詢被遷移到服務器端，著名的客戶端/服務器模式開始大行其道，這直接推動了數據中心的發展。讓我們看看，在經過20世紀50年代至80年代計算機科學理論發展的黃金年代後，計算機工業又經歷了怎樣的飛速發展。

1981年Hayes出品了300bps的Smartmodem300，並發明了AT命令作為標準。

1983年以太網作為IEEE802.3標準出現。

1985年Intel公司出品了80386處理器。

1986年IBM公司在Model3090中次應用了1兆主頻的芯片。

1987年Sun公司出品了塊SPARC芯片。

1989年SQLServer發布。

1991年Linux登上歷史舞臺。

1994年Compaq公司出品了款機架式服務器ProLiant。

……

數據中心再也不是隻有一臺計算機，機架式服務器的出現，更加大幅度提升了數據中心中服務器的密度。隨著越來越多的計算機被堆疊在一起，機器之間的互聯就顯得日益重要起來。無論是局域網還是廣域網，網絡技術都在這一時期取得了飛速的發展，為互聯網時代打下了堅實的基礎。數據中心裡的網絡設備也從計算機中分化出來，不再是“用於數據交換的計算機”。軟件方面，UNIX仍然是數據中心的主流操作繫統，但是Linux已經出現，並且在這之後的歲月裡展現出了驚人的生命力。

進入21世紀，伴隨著互聯網的出現和被公眾迅速接受，數據中心從技術發展到運行規模，都經歷了前所未有的發展高潮。幾乎所有的公司都需要高速的網絡連接與Internet相連，而且公司的運營對於IT設施的依賴性越來越高，需要不間斷運行的服務器支撐公司的業務。試想，如果一家公司的電子郵件繫統處於時斷時續的狀態，如何保證公司的正常運作？然而，每家公司都自行構建這樣一套基礎架構實在太不劃算，也沒有這個必要。於是，IDC（InternetDataCenter）就應運而生了。這是次出現以運營數據中心為主要業務的公司。由於競爭的需要，IDC競相采用的計算機，采購快速的網絡連接設備和存儲設備，應用的IT管理軟件和管理流程，力圖使自己的數據中心能吸引更多的互聯網用戶。不僅僅是IT技術，作為專業的數據中心運營商，IDC為了提高整個繫統的可靠性、可用性和安全性，對建築規範、電源、空調等都做了比以往更詳盡的設計。

一個普通的IDC可以有數千臺服務器、幾個TB的網絡帶寬、若干PB的存儲。99.99%的初級程序員和繫統分析員都會覺得這已經夠大了，隻要把應用不斷部署進去就可以了。而且，服務器、存儲、網絡帶寬都還有擴充的餘地，IDC就像汪洋大海一樣，永遠不會被用盡。區別隻是需要把應用部署在哪個IDC中。這就像當時設計IPv4協議時對待IP地址的態度：IP地址太多了，足夠了。IPv4的主地址池好歹分了30年纔分完，而孤立的IDC還沒有撐過10年就已經進入了互連互通的時期。沒辦法，總有那麼些新東西是我們預見不到的。IPv4的地址會迅速枯竭，主要是因為設計者沒有預見到互聯網用戶的激增和各種移動設備的出現。對於IDC來說，推動互連互通的主要是這樣一些需求：

1）跨地域的機構需要就近訪問數據和計算能力。例如，許多跨國公司在中國的研發中心，幾千人不可能都遠程登錄到總部的數據中心工作，浪費昂貴的國際流量還在其次，關鍵是用戶體驗達不到要求。這些研發中心都有本地的數據中心，並且與公司位於其他國家的數據中心有統一的網絡規劃、管理流程。

2）越來越大的分布式應用。例如，作為谷歌存儲繫統核心的GFS，運行在幾乎所有的服務器中。較大的GFS跨數千臺機器，看起來還可以勉強“塞”進某個數據中心，可惜這樣的大文件繫統不是一個兩個……

3）雲計算的出現。與前兩個不同，雲計算的出現是推動IDC向CDC（CloudDataCenter）發展的關鍵因素。提到雲計算，就不能不提亞馬遜的AWS（AmazonWebService）。亞馬遜在以下地區都有大型數據中心，以支撐AWS的服務：

愛爾蘭的都柏林

新加坡的新加坡市

美國的加利福尼亞州帕羅奧圖（PaloAlto）

美國的弗吉尼亞州阿什本（Ashburn）

日本的東京

澳大利亞的悉尼

由於這些因素的推動，數據中心之間的聯繫變得更緊密。不同數據中心的用戶不會覺得自己是在一個孤立的環境中，因為跨數據中心的計算資源、存儲空間、網絡帶寬都可以共享，管理流程也很相近。這讓所有用戶感覺自己工作在一個巨大、統一的數據中心中。多麼巨大的應用也不再是問題。需要更多服務器？擴展到下一個空閑的數據中心吧。不僅僅需要物理機器，而是需要把虛擬機在全球範圍內遷移？這也能辦到，亞馬遜已經在這麼做了。

回過頭看看數據中心的發展歷史，如圖1-2所示，數據中心中機器的數量從一臺到幾千幾萬臺，似乎是朝著不斷分散的目標發展。但是從管理員和用戶的角度看，訪問大型機上的計算資源是從一個大的資源池中分出一塊，訪問雲數據中心中的計算資源也是如此。用戶體驗經歷了集中——分散——集中的發展過程。新的集中訪問資源的模式和資源的質量都已經遠遠超越了大型機時代。從一臺機器獨占巨大的機房，到少量計算機同時各自提供服務，再到無數的機器可以高速互通信息、同時提供服務，可以分配的資源被越分越細，數據中心的密度也越來越高。有趣的是，管理數據中心的人員並沒有增長得這麼快。網絡的發展讓管理員可以隨時訪問數據中心中任何一臺機器，IT管理軟件幫助管理員可以輕松管理數千臺機器。如果管理員不借助專業IT管理軟件，一個人管理幾十臺機器就已經手忙腳亂了。從這個角度看，傳統的數據中心是“軟件管理的數據中心”。

圖1-2數據中心的發展

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