伴随着IT新技术的发展，像虚拟化、云计算和大数据对大家来说已经不再陌生了。在企业里面进行云化实施的时候，各种新技术在优势显现的同时，随之而来的问题也比较多。上了云之后，有时候我们没有感觉到轻松反而更累了。那么问题出现在哪儿?我们的IT是变得简单还是复杂了?我们的思维是否还禁锢在传统的IT模式里面?下面分享下我们在云化过程当中的思考与实践。
一、企业云化演进的阶段分析
云计算从2006年出现到现在已经发展了有10余年的时间，在这期间硬件资源虚拟化及其管理技术获得繁荣发展，推动人们对云的概念和认识不断深入：KVM于2007年进入Linux内核;LXC于2008年发布第一版;VMware于2009年推出VSphere;HyperV于2008年发布，其驱动于2009年提交到Linux内核;CloudStack于2010年开源;后来成为私有云最重要基础设施的OpenStack于2010年由NASA和Rackspace发起……各种服务模式大量涌现，出现了众多的XaaS概念。不少重要的云计算技术以开源模式发布，开源逐渐成为云基础设施的重要选择，云计算的概念逐渐走向清晰。
从2012年起，国内云计算得到了飞速的发展，私有云开始在企业兴起。开源的Openstack恰逢其时，得到了广泛应用和推广，开源技术生态成为行业技术发展的一种重要力量，云计算进入了一个新的繁荣发展期。
再看企业云化演进的历程，我们从2013年开始建立自己的私有云到现在已经走过了四年，我们对过去的四年用六个字来总结，就是由分散到集中再到集成。在云化之前，各业务系统都是分散在各个部门，由不同的部门来进行规划、管理、运营。有了云之后，企业是强制各个业务系统都要迁移到云上来，这个时候是实现了一种简单的集中。集中之后，还有一个必须要走的路就是集成，因为在你的各个系统都上云之后，怎么能够在云的大环境下让各个业务系统更好的运行、实现最佳的效率，那就需要进行统一调度，统一管理，这就必须面临一个集成。包括你机房的集成，IT设备的集成。这些基础设施集成之后，我们在上面建立自己的云平台，进一步把各种设备、各种资源池统一进行纳管，再就是要把企业内部的一些资源计费系统、流程系统还有其他一些可视化运维，包括一些数据采集分析系统完全集成起来。这叫我们CT能力的集成。再往上走就是业务平台集成，统一门户、虚拟桌面、OA、ERP、CRM和HR系统都要集成在整个云平台之上，实现整合和集成。
由分散到集中再到集成，这个云化的历程我们称之为云化1.0，回顾这个阶段我们思考总结了四点：
1、统一规划，我们对软硬件资源实现了统一规划;
2、按需分配，我们采用虚拟化的技术，通过云平台的智能调度和均衡算法，实现了资源的按需分配;
3、资源的互联互通，这是非常重要的一点，各个业务系统在云里面他们之间都是有互相的联系，当资源实现互联互通之后，就为企业今后实现大数据和应用的集成打下了良好的基础;
4、统一管理，有非常大的价值。实现统一管理，统一监控，统一调度，统一你的流程和事件管理，最后统一进行服务。这个云上数据的统一管理，为企业的数据备份和容灾也提供了基础，也更加适合我们管理和扩展的要求。这也是云化1.0取得的主要成果。
二、企业在云化2.0阶段面临的问题与思考
未来云化2.0，企业下一步将要实现什么?概括的说就是“绿色运营—数据智能—开放架构”。为什么要提绿色运营?大家知道数据中心每年IT基础设施的运行维护费用也非常高。我们不说别的，单说它的电，就是一个非常大的消耗。一台服务器平均一年制冷+用电费用差不多需要一万块钱，你有五千台，就是五千万，这是多么大的一笔开支。在未来几年成本压力以及法规遵从和企业社会责任推动下，企业IT必定走向节能减排的行列。而且随着去炭化的大趋势，今后都要走向清洁能源和太阳能。
我们看某数据中心用电量统计和相应的PUE。7、8月在比较炎热的季节，可以看到它的PUE值比较高，都在1.76左右，到9、10月向下降，11、12月比较冷的时候，PUE值是1.35到1.33。平均每天用电量可以看到，基本是四万多度。这对企业来说是很大的开支。
业界的探索有微软的海底数据中心、Facebook的北极圈数据中心，还有国内阿里在千岛湖搞水冷数据中心。这些都是非常好的探索，如果能够圆满实现，对数据中心节能来说具有非常大的价值。
第二是数据智能，就是指基于大数据引擎，通过大规模机器学习和深度学习等技术，对海量数据进行处理、分析和挖掘，提取数据中所包含的有价值的信息和知识，使数据具有“智能”，并通过建立模型寻求现有问题的解决方案以及实现预测等。一般最初的企业，都是把IT定位在建设一个简单的自动化系统，但随着业务的发展，企业在市场中的地位逐渐提高，逐渐企业开始需要一些大的系统，如：ERP、MRP、CRM等等，更有些企业已经建成了一体化信息工作平台，企业各项管理的标准化、信息化、集成化、集约化水平实现跨越式提升，同时随着信息系统的日趋成熟和深入应用，企业数据呈现出海量增长、动态变化的特征，用户对海量数据的深度挖掘和实时反映提出了更高要求，通过大数据和深度学习等新技术更好的挖掘和提取其中有价值的信息和知识，形成更好的问题解决方案和实现预测，这方面为用户需求提供了强有力的技术支撑。通过数据的智能分析，也可以更好的使我们的业务系统运行在我们的云平台之上。
另外一点就是开放兼容，开源的好东西非常多，技术发展也非常快。企业以前用的传统商业软件反而进步比较慢，相对封闭。企业云平台采用开放性架构体系，能够兼容业界通用的设备及主流的操作系统、虚拟化软件、应用程序，从而使得云平台大大降低开发、运营、维护等成本。现在很多传统企业积极拥抱开源和走向开源，这是个好事。只有开放兼容，才能吸收更多更优秀的东西进来。
对于企业来说，你的云平台应该需要什么样的功能，我们经过这些年的探索和实践总结出来一个原则：企业的业务需求和具体使用场景是决定一个云平台应该具有什么样功能的关键。很多时候你发现很多厂商在说到他们产品的时候，总是强调自己的产品有多牛有多强大，但对企业具体的业务和实际需求却不了解，因为它没有对相关企业的实际需求和业务进行调研，这样你做出来的是一个高大上的产品，结果却并不适合企业。大家知道有一个成语叫削足适履，你的产品能让企业削足适履吗?肯定是不可能的。你必须是按照企业的足进行量身定制来做你的产品，这样你的产品才能最佳匹配企业需求，才能真正有价值。
云化是个持续的过程，我们不能一蹴而就。业务上云的次序，我们一般遵循先外围后核心、先新后旧、先小后大。云化的关键点，总结一下主要是五点：1、系统能够弹性伸缩;2、应用集群化部署;3、应用与数据分离;4、数据分布式部署;5、数据平台化。上云时，业务如何改造，主要就是对应用进行梳理，将不同的应用分类，底层采取相应集群支撑，比如计算密集型、IO密集型等，同时综合考虑波峰波谷与业务特性来进行配置。
构建一个企业的私有云，其实是一个复杂的命题，在私有云开始建设的四年后，我们回头来思考，发现还有些地方做的不好，解决的也不彻底干脆。分享几个思考：
1、架构方面。建设私有云的过程中，会用到不同的产品，包括商业的、开源的，但是一个优雅合理的私有云架构并不是基础设备、虚拟化、容灾、云服务等产品的简单堆积，需要结合业务和应用不断去演进架构，才能找到最合适的。否则很多企业会面临去不掉、改不动、加不进的处境，最终导致平台的废弃和重建。
2、管理方面。主要是关于CMDB的思考，CMDB在大型私有云建设里面是非常重要的，很多时候你需要对资源有一个合理的定位和评估，在这个时候像很多企业里面做的CMDB都很静止，你更新起来比较麻烦，很多都是手工。我们希望实现一种自动采集和动态更新，包括你的裸机、虚拟机和容器，资源调度和动态变化，能够很好的融合在云平台里面。
3、运维角度。主要是自动化和标准化，在私有云建设中要给云的运维建设一个强大的自动化标准运维平台，让运维的所有数据在这个平台流通和分析，给运维人员最好的数据支撑，才能高效和随需而动。
4、开发角度。主要是你的企业文化和流程再造，我们需要给开发人员更多的自由，比如docker在这里就给了大家更多新的想法，让技术人员通过云的建设慢慢融入devops的技术文化。
5、安全角度。信息安全和自主可控对传统企业来说是非常重要的强需求，这里有很多典型事件就不再一一说了，经常关注技术的人都会了解。近年VPC网络隔离、炉石传说，还有AWS宕机事件、愚人节的北邮机房之火，都为安全上了课。我们需要强化云环境下的安全风险应对，大型企业私有云的建设也非常需要全面的信息安全解决方案和服务。
企业云化的总结，简单用一句话来概括就是：一种架构或一个云产品不能解决所有问题，每个产品都是有着各自的适用场景，没有最好只有最适合的，搭建完善的企业云平台需要多维度多角度进行考量，绝非一蹴而就可以解决的事情。
三、企业云化的未来展望
随着企业云化的深入，我们看到：
1、基础设施云计算进入商业应用关键阶段。云计算高可用、容器技术和云网端融合是将来发展的方向;
2、传统企业的数字化和智能化上升到国家层面。国家领导在一些重要的会议上多次强调要加快信息技术的建设，推进互联网和实体经济的深度融合，加快传统企业的智能化和数字化。企业在这个时代的焦虑和尴尬，无疑来自我们正在经历的各种商业革命和技术革命，过去不再成立，未来看不清晰。比被征服更为可怕的是，你不知道被谁征服。
近期发布的《云计算发展三年行动计划 (2017-2019年)》，充分肯定了云计算在发展大数据、物联网、人工智能等新兴领域的基础性地位，认为云计算是推动制造业与互联网融合的关键要素，是推进制造强国、网络强国战略的重要驱动力量，同时推出了一系列配套政策措施，为云计算的快速发展提供了强有力保障。所以时不我待，企业更需要加强内外合作，不断提升私有云建设的能力和水平。
私有云的建设是一个需要长期迭代的过程，我们都还在路上。向远处看，向将来看，未来已来，预见才能遇见，悟到才能有道!
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