大云2.0发布 云落地步伐加速

自中国移动实施大云计划以来，其云平台的构建已逐步完善，在第六届移动互联网国际研讨会期间，中国移动发布了大云2.0。继大云1.0/1.5版本之后，大云2.0的发布将中国移动的云平台进一步推向商用。中国移动研究院院长黄晓庆也就此表示，大云1.5版本现已在很多领域得到了有效的应用，而2.0版本不仅表明中国移动的整体技术水平大幅提升，同时进一步缩小了与Google、亚马逊等相关产品的差距，逐步走向商用。

中国移动近年来不断加快向移动互联网渗透的步伐，而“大云”正是其为助力移动互联网转型、实现IT支撑系统升级而实施的云计算创新研发计划。中国移动研究院业务支撑研究所所长孙少陵指出，在总体框架下，中国移动大云平台已经形成云计算IAAS、大数据/分析型PAAS、交易型PAAS、云计算运管管理4大研发方向，完成14项产品研发，包括大数据平台、对象存储系统、并行计算系统、海量结构化存储系统、弹性块存储、云计算管理系统、弹性计算系统、并行数据挖掘工具、搜索引擎、云存储等内容。

大云2.0的三大亮点

据了解，中国移动云计算技术架构涵盖了“四层两域”：服务域包含资源层、平台层、应用层，管理域包含云运营管理和云资源池管理。大云的所有产品组件均定义开放接口，可实现与其他产品的集成，由此确保了对于不同产品的有效兼容性。

孙少陵介绍，“大云”2.0针对1.5已有产品进行了深度优化，主要包括功能完善、性能优化、易用性优化、可管理性优化等工作，同时“大云”2.0产品还实现了对各种企标、规范的支持，形成中国移动云计算示范产品。在产品创新方面，大云2.0主要新增了三大产品：图计算平台、分布式NoSQL数据库（BC-KVDB）、分布式关系数据库（BC-RDB）。

大云图计算平台是基于BSP的并行计算框架，主要针对PageRank、社交网络分析等网状数据的分析和挖掘，同等情况下，比MapReduce并行计算框架的效率高100％~800% ，该平台可以用于大数据系统的挖掘等私有云系统的建设。

大云分布式NoSQL数据库定位于键值对型数据的管理和访问，提供灵活的schema定义、高效的读写操作、高并发支持，强一致性和最终一致性支持，同时还将兼容现有主流的NoSQL访问接口。它既可以当做非关系型数据库系统用于私有云，也可以当做服务用于公众服务云。

大云分布式关系数据库定位于关系型数据的管理和访问。BC-RDB基于MySQL集群技术，实现了自动数据分区、分布式事务管理、读写分离、数据同步等能力，目标是替代现有主流交易型数据库。该数据库主要目标用于私有云系统。

大云落地南方基地

中国移动在进行大云技术创新的同时，也在积极推动大云的相关落地工作。据悉，随着中国移动的持续投入，大云的应用逐年丰富，产品成熟度稳步提高。孙少陵透露，大云平台已在盘古搜索、WAP/彩信双业务云资源池、黑龙江无线城市、福建政府外网、天津河西区电子政务等商业系统以及研究院大规模实验室、南方基地云计算实验室等项目中得到广泛应用，部署了超过3000台服务器，裸存储容量约15PB。

作为中国移动云计算的根据地，中国移动南方基地通过大力开展以云计算为代表的新技术研究和实践工作，着力建设了服务广东、辐射华南、面向全国的“云计算应用先行示范区”。南方基地相关专家介绍，通过2011初以来的验证测试、孵化创新，自2012年，南方基地终于实现了大云产品的大规模部署。同时档案、教育、交通等行业应用都对大云表示浓厚兴趣。

目前南方基地正在对公共服务云进行内测，运行平稳，预计今年下半年可以上线运营；而一级私有云则已经承载了WAP和MMSC双业务资源池，运行稳定。上述专家指出，大云产品大幅降低了建设成本，可以有效提升运营商的竞争优势；大云结合电信级运营与保障需求，与实际需求具有较高的匹配度；大云产品开放性较强，能够持续快速的优化技术方案以适应市场需求。

除此之外，在建设大云平台的过程也需要进一步完善售后维护支撑体系；加大推广，让更多项目使用大云，更多的集成商熟悉大云；进一步完善IT运营的功能，强化资源管理、流程管理等。

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大数据——新的生态系统

现在大数据已经不仅仅是指大量的复杂数据或某一些技术，它正在快速演变成新的生态系统。Hadoop等技术最早诞生于互联网公司，并逐渐走到企业和行业中去。技术本身的辐射会要求更多的人员掌握、应用这些技术，这就需要一个社区，不管是开源还是商业的，需要合作伙伴进行培训来掌握这些技能。同时，现在需要在各个行业实现一些最佳实践，这些最佳实践会引领行业的技术和应用的走向。在有了最佳实践后，带来的最大转折点便是根据最佳实践创造新的商业模式。

—Intel亚太研发有限公司数据中心软件部研发团队经理 孙元浩

大数据——来的是狼还是羊？

大数据时代到底是“羊来了，还是狼来了”？目前大数据有个重要的特点，即用传统分析工具难以处理大数据。大数据所带来的挑战首先是数据量的爆炸式增长，如潮水一般涌来的数据量为分析系统带来了较大的压力。第二是数据传输的速率受限于硬盘性能的缓慢提高，根据摩尔定律计算机的硬件性能每18个月会翻一番，但硬盘的传输速率并没有质的飞跃。第三是数据的类型变得尤其复杂，传统分析方法在应对半结构化、非结构化数据时，存在局限性。针对数据量爆炸式增长，可以采用“简单粗暴”的方法，用更多更强大的软硬件手段解决数据量的增长。

—ebay软件工程师 赵晟

云应用进入垂直领域新时代

云应用已经在新一代互联网技术背景下，成为基于移动互联网技术发展的必然结果。现在新一代互联网技术已成为服务于社会并满足人们日常生活需要的基础设施平台，在这个平台之上各类应用具有蓬勃发展的广阔前景。这包括未来在云技术应用领域的融合将是跨区域、跨组织、跨人群和跨不同用户的融合。同时，目前互联网的业务已经从传统单纯的娱乐消遣型，包括信息媒体、图片和流媒体业务等，转向成面向生产服务型的业务（如证券服务），从而带来实际的用户的价值。而且随着端到端业务发展，端到端的业务将会成为未来移动互联网主要的平台。所以云应用将会进入到垂直领域的新时代。

—东软 李峰

微模块化解传统数据中心挑战

传统的数据中心建造的方式存在多种压力和挑战，这涉及数据中心运营成本、数据中心适应用户需求的能力（尤其是对于互联网公司，变化速度非常快，数据中心的建设须满足敏捷性）、建筑与IT的规划、风险的控制（传统的数据中心建设的方式都是通过工人实现，现场质量难以控制）、施工界面的交叉管理、交付周期延误等。而微模块的发展思路将是解决这些问题的一个方式。微模块可以提供标准供配电接口、制冷接口，以及网络接口。同时也可以解决传统数据中心建设过程中不同厂商进风方式、功耗不同等问题。

—腾讯IDC运营中心副总监 朱华

云计算软件助力数据中心节能减排

数据中心的建设关系到一个公司核心竞争力。数据中心的技术围绕着降低能耗、减少总的拥有成本，和提高公司的业务反应能力这三个方面展开。而数据中心的技术是结合一系列的增量型创新和观念上的突破，不是靠一两样革命性的技术突破，而这个过程也才刚刚开始。同时数据中心技术融合了服务器、机架、供电、备份、冷却、机房环境等一系列的技术，其中更关健的是网络、云计算软件等对数据中心节能减排具有非常重要的作用，并且大型数据中心还牵涉到管理维护自动化等课题。

—中国移动研究院美研所高级技术专家

Robert Chen

运营商云计算数据中心面临四项挑战

运营商云计算数据中心网络由三部分组成，即云内互联、云间互联、云端互联。目前在技术上面临四个挑战：一是在数据中心网络资源领域，体现在单一超大型数据中心网络、省内数据中心资源整合、超大型数据基地干线互连等；二是网络和动态虚拟计算资源的动态调配，这涉及到网络自身的虚拟化的建设和改造；三是可运营和可管理性，网络规模越来越大，拥有上万个实际端口的网络如何管理，如何保障云到端的电信级云服务业务的质量，这些都需要考量；最后是云计算的网络安全建设，云计算的安全应是通过动态的资源调配，以租赁性的形式把安全作为一种服务提供给用户，动态分配防火墙的资源，同时防火墙可以灵活扩展，并且通过统一管理的经验完成。

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