大家下午好!我是来自UCloud的互联事业部架构师钟晶晶,今天我分享的主题是多云典型场景以及在此场景下的产品思考。我们在讲多云典型场景之前可以先思考一些问题,就是企业为什么要选择多云战略?多云战略会给企业带来什么价值?能解决什么问题。

钟晶晶

接下来我们看一个报告,这个报告是Gartner的报告,有81%的用户已经在使用两家或者是两家以上的云服务商,使用多家云服务商已经是一个常态了,背后的原因我们可以大致琢磨一下,第一是不太愿意绑定到一家的云服务商,想保持商务的威信。最重要的是第二点,这些企业可能不太想因为使用一家云厂商发生故障时候而导致他的服务不可用,我觉得这是一个比较重要的原因,比如说现在各家云厂商偶尔会有状况,比如光纤被拉断,这是在云厂商层面是不可抗拒的因素,还有比如说某些关键核心产品不可用,这些问题都会带来服务的不可用,所以说正是这些问题导致客户考虑接入多家云厂商。

这是芯片的报告,中国信通院对使用公有云的大概1617家用户做了统计分析,其中有一些结果,这些企业对于目前正在使用的公有云存在一些不满,主要集中在哪几个方面?比如说对产品的丰富度、对服务的丰富度可能有一些不满意,或者是对公有云服务商提供的信息安全方面的保障不太满意,或者对服务的可用性不太满意,或者是对故障恢复能力不满意。这些问题我们仔细考虑一下,不是说哪个云厂商所独有的问题,而是或多或少可能大家都会有所涉及。

反过来想一下如何解决这些问题呢?其实如果一个企业如果是已经进入公有云厂商,他可选择的余地就比较多,比如某个企业可能需要云端能提供部署数据库的多云组机,我们就选择多云组机的厂商,比如他需要提供私有专区,我们就选择一个能够提供私有专区的厂商,比如他想在云端构建一个多管+多云的混合云方案,我们就找一个托管混合云的公司,比如他想享受7×24小时不间断的公有云的运维能力的服务商,我们就选择有这种能力的服务商,其实对于客户来说有很多诉求,可以更大层面地满足他们的诉求,所以多云能推动公有云行业发展,有竞争才能推动行业的进步,这些用户对于多云的需求恰恰就推动了公有云厂商对于整个行业的进步。

我们接下来分享一些比较落地的场景,多云的典型场景。我从三个维度阐述一下,业务容灾,成本优化,优势互补。业务容灾我列举了两个案例,第一个案例就是多云公网入口容灾,左侧是一个公有云环境,右侧是UCloud的公有云环境,左侧的环境和右侧的环境是通过卫星专线或者是光纤之类去打通两边的内网,让他们有一个内网互通的环境。当左侧的云厂商外网进入IP发生故障的时候,这个时候用户能很快速地在DNS层面修改IP,把IP改成在UCloud的上的IP,这个时候业务流量就很迅速地流到UCloud的外网进入IP,通过内网反向带回左侧的应用环境,这是一个特别轻量化的非常容易实现的公网入口容灾方案,这个方案实施起来特别简单,只需要在右侧UCloud的环境中部署,用来部署反向代理,再升级几个按与付费,关键的时候可以控台调整带宽的公网IP,这样就完成了方案的实施,这种方式容灾的时候,有些客户业务不仅仅是对外提供访问,还要提供对外的接物口头,比如访问第三方的接口,这个时候可以通过DNS劫持,或者搭建一些渠道去对外层的能力。

另外是多云多活,说到多云多活会想到同时双活,有一个低延时、高可靠性、高稳定性的专线来保证两边的数据同步。UCloud在这个方案里面能做什么?UCloud能提供一种标准能力,UCloud的数据库现在是开放性的,这样实现了数据同步的场景。在这种场景下用户可以自定义实现自己的场景,比如用户可以做一个纵向的业务层面的双活,也可以做横向的业务模块型的双活,甚至客户只想做一个简单的储备,因为网络环境具备了,数据层的同步具备了,但是对客户实施起来是一个非常简单的操作。

多云环境下如何考虑成本优化或者成本优化的一些思路,我们从纵向和横向两个维度来阐述。纵向的话偏向于业务如何选择不同的云部署,从这个角度来说更多的是考虑这个产品差异化能给我们带来什么样的成本的降低,这个维度可能对于成本的降低可行性不是很高,今天我主要讲的是通过横向的对比去优化多云的成本。

横向对比的话,主要用UCloud两个比较典型的产品来举例,就是多云和混合云。我先讲一下UCloud的混合云定义,UCloud的混合云定义就是在控台就可以选择路由机柜,UCloud提供服务,可以选择金翼物理机,你可以通过自定义配置,提交一个服务器的配置,让UCloud提供分期付费的方式,给你把这个物理机托管到UCloud的行为上面,另外还有一个产品就是你托管区的网络和UCloud共有的网络可以非常便捷地打通,这样就构建了一个特别便捷的混合云的场景。

UCloud混合云稳态业务云下沉,现在大家讨论的都是上云,这儿为什么要说云下沉?这里说的是稳态业务,其实就是对公有云弹性伸缩需求不是很高的业务,我们举一个例子,比如说大数据业务,在很多公司来说,现在大家都提倡大中台,一个大中台的最核心的部分其实就是大数据业务,但是对于大数据业务来说,我们可以选择比如说通过采购UCloud金翼物理机,把这个服务器托管到UCloud机柜,由UCloud去提供服务器的维保,这个服务器还可以在UCloud云的管理控台上进行可视化的管理和监控,这样就构建的一站式的混合云解决方案。

我们在实际讨论的过程中得出的一些经验,大概就是如果是一个规模稍微比较大的,比如几十台规模的大数据集群,如果采用这种物理机的方式会比采用公有云,或者直接使用公有云平台的大数据业务会优惠50%甚至50%以上。所以说混合云的场景下其实除了成本以外,还有另外一个优势,就是客户可以自定义选择自己的服务器,选择高性能网络,比如说服务器我可以自定义CPU和内存的比例,网络我可以选择25G的网络,这样提升了大数据集群的综合性价比,

说完混合云,我们再讲一下UCloud另外一个产品,体现了横向优化的示例,就是AI产品,大家知道现在人工智能比较火,人工智能可能现在主要集中在计算机视觉领域,计算机视觉领域的深度学习、模型训练其实对GPU是一个非常消耗的场景,UCloud在电力补贴,加上超低价格的机柜成本构建了一个超大规模的GPU算力中心,能够提供基于25G无阻塞网络架构的GPU,大规模的物理资源池,并且提供基于NVM超高性能的存储,为什么提供这个存储?因为稍微大型的AI企业都会做分布式的集散集群,分布式的集散集群肯定需要统一的存储把数据拉过来做训练,所以都是配套的服务。所以说AI企业的痛点就是他想在有限的财务成本支出之下获取更大的算力,这个方式其实就能解决客户的这个问题。

说完了成本优化,我们说一下多云优势互补,有的云有,有的云没有的衔接产品,这里我需要提一下UCloud数据方舟,数据方舟是一个什么产品。拷贝IO流到数据方舟的存储集群进行周期化管理。其实有很多的价值,比如说用户的核心数据、链路删除,或者是中了病毒被入侵、被勒索,都可以通过数据方舟这款产品解决这个问题。

另外提一下海外机房,大家都知道对于海外机房不同的云厂商部署的节奏、选择的点、部署的产品组合都是不一样的,UCloud在全球已经有30个节点,主要在北美的洛杉矶、华盛顿、南美的巴西、圣保罗、欧洲有法兰克福、俄罗斯的莫斯科、伦敦、非洲有尼日利亚、大洋洲有澳大利亚、悉尼,中亚有迪拜、东南亚有新加坡、印尼、越南、泰国、印度,东亚有日本和韩国,还有中国大陆以及中国台湾和中国香港。基本上节点覆盖全球各地,而且这些节点都通过专线互通起来,这样对企业上云非常有帮助,也有海外的企业在使用。

我们讨论一下多云场景下UCloud的产品思考。我们认为作为一个好的产品一定是能解决客户的痛点,有开放对接和标准适配的功能,这里我要讲一下UCloud的罗马产品,多云互通的网络桥梁,它为什么能实现?罗马是一款网络产品,它的作用是什么?它的作用就是打通不同多有云厂商的VPC内网,通过打通VPC内网以后可以提供网络之间的监控、网络的调度,包括网络的容灾等功能,而且用户只需要对接UCloud一家服务商,不需要再找第三方服务商对接,而且罗马使用起来非常非常方便,只要在控制台配置就可以实现不同云厂商之间的网络互通。这也是我今天演讲的重点产品,为什么是重点产品?因为要做多云,多云的前提一定是要网络互通,网络怎么互通?其实罗马就是实现网络互通的产品。

最后我讲一下UCloud的开放性,作为一家创业的互联网公司的公有厂商一定要有它的开放性,UCloud的PaaS服务可以把其他厂商的云主及作为Node节点管理。UCloud默默地为开源做一些贡献。最后我要总结一下,讲了这么多其实想表明的就是一种态度,就是UCloud作为一家创业的互联网公有云厂商它不反对做多云,它更多的是想在多云的趋势下贡献一份自己的力量,让多云发展得更加美好。谢谢大家。

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