随着数据中心、网格计算、超级计算、云计算等技术与概念的兴起，IT行业正经历着从商业模式、技术架构到管理运营等各方面的巨大变革。与之相应，云管理技术也开始进入了人们的视线，相关的话题也变得越来越热门。而从用户需求、技术特征和功能组成来看，云管理在目前阶段主要是数据中心的管理。数据中心管理关注重点资源和业务的整合、可视化和虚拟化，而云管理关注重点按需分配资源和云的收费运营;数据中心管理相关的经验与技术很多已较成熟，而云管理的相关技术尚在摸索与发展中。我们认为，数据中心管理未来的发展方向与目标将是云管理。

　　如何进行云管理?现阶段需要关注哪些内容?从淘宝、腾讯等国内云计算应用先行者的IT建设和管理中，或许能够获得启迪。

　　先行者眼中的云管理

　　日均4亿次的网页访问量、日均交易额6亿元、全年交易额达2000亿元，……，这就是亚洲最大的网上交易平台――淘宝网。在这些惊人数字的背后支撑的IT基础设施，则是分布在杭州及全国的8个数据中心的上万台服务器、上千台网络设备以及运行着上百种应用。对淘宝而言，未来的云计算服务模式是“B2C+C2C+网络营销+云租用服务”，是对现有业务的继承和发展，因此首先要对现有的IT基础设施(尤其是数据中心)进行整合，而相应的云管理就是对数据中心和底层基础设施进行整合管理。具体说来有三个层面：

　　设备层面。需要实现对大容量设备(上万台服务器和网络设备)的管理，同时要考虑物理上分布式部署、逻辑上统一的管理需求;

　　业务层面。需要实现在同一个平台中实现对IT和IP设备的融合，可以从业务的角度对网络进行管理，也可以从性能和流量的角度对业务进行监控和优化;

　　服务层面。需要提供运维服务方面的支持，帮助IT部门向规范化、可审计的服务运营中心转变。

　　总的来说，淘宝目前涉及的云管理实际上就是数据中心的管理，按照基础设施管理->上层业务和流量分析->IT服务运维的次序，整合好各种资源，包括设备、应用、流量、服务等，为将来建立虚拟化资源池、对外提供云服务打下基础。

　　与淘宝类似，现阶段腾讯的云管理也同样集中在对底层数据中心基础设施的管理。除了关注资源整合之外，腾讯更进一步地关注资源的虚拟化和自动化。这包括两方面：首先是对虚拟化资源(包括虚拟网络设备、虚拟主机等)的管理，能够查看这些虚拟资源的状态;其次是对资源池各种资源的自动化管理，能够对物理资源和虚拟资源进行配置。总而言之，先整合资源，再进行资源的虚拟化和自动化，这些就是腾讯对现阶段云管理的要求。

　　云管理从数据中心开始――数据中心管理解决方案

　　从淘宝和腾讯这两个案例可以看出，目前的云管理还处在初级阶段，实质上是数据中心管理，其主要需求为资源的整合、虚拟化、自动化等。而传统网管采用的是以设备管理为核心的FCAPS网管模型，各种管理工具之间不易融合，很难满足数据中心各种灵活易变的业务模型和管理需求。新的数据中心管理平台应该采用面向服务架构(SOA)的设计思想，融合并统一管理资源、业务、运维这三大数据中心组成要素，通过按需装配功能组件与相应的硬件设备配合，形成直接面向客户应用需求的一系列整体解决方案，从而为数据中心的各种关键业务系统提供支撑。

　　数据中心管理解决方案主要包括四个部分：

　　首先，数据中心管理需要提供端到端、大容量、可视化的基础设施整合管理方案。

　　数据中心除了传统的网络、安全设备外，还存在存储、服务器等设备，这要求对常见的网管功能进行重新设计，包括拓扑、告警、性能、面板、配置等，以实现对基础设施的整合管理。在底层协议方面，需要将传统的SNMP网络管理协议和WMI、JMX等其他管理协议进行整合，以同时支持对IP设备和IT设备的管理。

　　在软件架构方面，需要考虑上万台设备对管理平台性能的冲击，因此必须采用分布式的架构设计，让管理平台可以同时运行在多个物理服务器上，实现管理负载的分担。

　　另外，数据中心所在的机房、机架等也需要进行管理，这些靠传统物理拓扑的搜索是搜不出来的，需要考虑增加新的可视化拓扑管理功能，让管理员可以查看如分区、楼层、机房、机架、设备面板等视图，方便管理员从各个维度对数据中心的各种资源进行管理。

　　其次，数据中心管理需要提供虚拟化、自动化的管理方案。

　　传统的管理软件只考虑物理设备的管理，对于虚拟机、虚拟网络设备等虚拟资源无法识别，更不要说对这些资源进行配置。然而，数据中心虚拟化和自动化是大势所趋，虚拟资源的监控、部署与迁移等需求，将推动数据中心管理平台进行新的变革。

　　对于虚拟资源，需要考虑在拓扑、设备等信息中增加相关的技术支持，使管理员能够在拓扑图上同时管理物理资源和虚拟化资源，查看虚拟网络设备的面板，以及虚拟机的CPU、内存、磁盘空间等信息。其次加强是对各种资源的配置管理能力，能够对物理设备和虚拟设备下发网络配置，建立配置基线模板，定期自动备份，并且支持虚拟网络环境(VLAN、ACL、QoS等)的迁移和部署，满足快速部署、业务迁移、新系统测试等不同场景的需求。

　　再次，数据中心管理需要提供面向业务的应用管理和流量分析方案。

　　数据中心存在着各种关键业务和应用，如服务器、操作系统、数据库、Web服务、中间件、邮件等，对这些业务系统的管理应该遵循高可靠的原则，采用agentless无监控代理的方式进行监控，尽量不影响业务系统的运行。

　　在可视化方面，为便于实现IP与IT的融合管理，需要将网络管理与业务管理的功能进行对接，拓扑图上不光可以显示设备信息，也可以显示服务器菜单运行业务及详细性能参数。另外，数据中心带来了新的业务模型，如1：N(一台服务器运行多个业务)、N:1(多台服务器运行同一个业务)和N：M(不同业务间的流量模型)，这些业务对于数据中心的流量带来了很大的冲击，有可能会造成流量瓶颈，影响业务运行。

　　因此可以对诸如流量分析软件进行改进，提供基于NetFlow/NetStream/sFlow等流量分析技术的分析功能，并通过各种可视化的流量视图，对业务流量中的接口、应用、主机、会话、IP组、7层应用等进行分析，从而找出瓶颈，规划接口带宽，满足用户对内部业务进行持续监控和改进的流量分析需求。

　　另外，数据中心管理还需要提供可控、可审计、可度量的运维管理方案。

　　对于负责运行数据中心的企业IT部门经常遇到以下问题：

　　IT部门的工作量难以衡量与评估;

　　故障处理有较大的随意性，出现问题后难以找到责任人与处理办法;

　　技术人员的流动增大IT管理难度，只有依赖经验丰富的老管理人员，新人一时无法接手管理;

　　IT部门的成本不好控制，投入产出的效果不明显。

　　因此，必须考虑引入运维管理，参考IT服务管理的最佳实践――ITIL管理模型，结合企业内部的人员、技术、流程和其他条件，通过用户服务平台、资产库、知识库等工具，对常见的故障处理流程、配置变更流程等进行梳理和固化，加强服务响应能力，及时总结相关经验，提高IT部门的服务交付能力与服务支持能力。

　　结束语