云计算的高效能之路_云计算_电信

云计算的高效能之路

邬江兴 2011/11/01

　　云计算的核心是信息处理与计算的高效能，它提供的服务，无论是公有云、私有云，还是混合云，都是为了解决一个效能问题。因此，没有效能也就没有云计算。

　　云计算是计算技术的一次重大变革，但凡应用模式的重大创新都伴随着技术的重要跨越。无论从商业运作还是从用户使用层面，或是从服务理念上，云计算都将开辟一个新的事业。

　　云计算：不同人群的美好愿景

　　当前，云计算之所以如此红火，就在于不同的人群和利益攸关方对它寄予了众多美好的憧憬，而这些美好的憧憬在不同人群中表现出不同的诉求。

　　从个人和企业用户角度看，他们对云计算的理解是：希望能够得到按需使用的服务，最好不要在计算机上下载那么多软件，也不要花很大精力去维护这些软件和文件库。为了实现信息化，人类已经付出太过沉重的代价。因此，迫切希望能有一种“信手拈来就用，不用就收回去”的便捷服务方式。此外，人们已不再止步于大众服务业态，希望获得更多的个性化应用，而个性化服务在现今社会如果没有规模化支撑，也就不具备商业价值。

　　“云”的统计复用本质，能够在大尺度空间上汇聚某个局部看似非常个性化的应用，成为有规模支撑的商业服务。当然，“云”的统计复用也会引发私密性和安全性等一系列新兴问题。在当前的互联网时代，个人计算机每天都遭到病毒、木马等肆无忌惮的侵犯，人们为此要花费大量的时间维护系统安全稳定，不断进行杀毒软件和数据库的更新及应用软件的补丁升级等工作。因此，我们也更加热切期盼“云服务”能够帮助人们改变目前的生活方式和作业模式，大幅度减少使用传统PC和服务器所带来的烦恼。

　　从运营商角度来看，他们是“云服务”的提供者，当前遇到的最大矛盾是全局资源利用率低下的问题。IBM公司提供的数据表明，实际运行时CPU利用率有时甚至不到10%，一般来说也就30%左右。对于运营商而言，大量资源被闲置绝对是一件经济上不合算的事情。此外，现在的新兴业务都需要快速灵活提供，甚至是爆炸式的部署。所谓爆炸式，就是市场容不得亦步亦趋、一点一点地扩张，必须要像原子弹爆炸那样，在很短的时间内以摧枯拉朽之势横扫、席卷整个市场。这种市场开拓模式的改变，使得运营商面对的市场不仅需要更快的业务提供，还要有很好的拓展性，而最重要的还是要有更低的运营成本。目前IDC的运营方式产生的巨额运营成本，使人不堪重负。而“云服务”则能帮助运营商摆脱这种困境。当然，为了公平可信的服务，确保基本的公信度，云服务还必须提供可靠的安全性。

　　从设备供应商角度来看，“云服务”为他们展示了一个极富吸引力的市场前景。对于中小软件企业甚至个人，以往进入市场有过高的门槛，他们常常只能望而却步，而现在应用软件市场的经营方式使人们看到了小本买卖也有高盈利的希望。也就是说，即使一个人运营的软件公司，也有可能获得非常可观的商业效益。

　　基于“云”的深度统计服务，将从根本上改变我们现阶段的经济理念和商业模式，也将深刻地转变我们的产品设计思想。比如，以往衡量ASIC专用电路能不能投产的重要因素，是以市场能有多少销量预测为依据。可是在云计算时代，一切皆为服务，硬件也是服务，芯片也是服务（CaaS）。因此，芯片的价格即使昂贵，但在云服务的环境下这种成本也将被平摊到服务提供的次数上，而不是市场销售的芯片数量上。这种改变将使设备供应商可从过去的产品设计理念和约束条件中解放出来，将产品销售数量转变为网上收费服务次数，将设备销售转变为服务租赁。同时，云计算还将促使售后服务方式发生改变，从面向个人或单位转变为面向“云海”，软件产品也将进入“永远都是α版本”的时代。

　　总之，不同人群的美好愿景都寄托在“云”的身上。

　　云计算不容回避的问题：高效能

　　目前，关于云计算的严格科学定义还没有达成共识，有关它的种种说法不过都是从不同需要或目的出发所作的诠释。有人基于web来理解云计算，也有人认为云计算将是虚拟机的时代，凡此种种，不一而足。从和谐发展的角度视之，“云计算”的理想目标，至少应包括用全新的技术和商业模式来实现用户、服务运营商和设备供应商三个层面上的共赢。

　　云计算作为一种专门的规模化提供的服务，它的高效能问题是计算机技术领域必须面对的现实，必须通过改革创新来解决。改革不同于发展，发展往往可以迂回地去解决问题，而改革必须是攻坚克难，破旧立新。可以用一个当今时髦的字“囧”来描述“云计算”现状，人们现在说云计算是人云亦“云”、“云”里雾里、众说纷“云”、不知所“云”，用“囧”来描述它目前的这种困境再贴切不过。高效能问题不仅是云计算，也是互联网计算、高性能计算，乃至计算技术中的一个基本问题，这些问题若得到解决，云计算就有了落地生根的基础。

　　云计算高效能的解决良方

　　目前能够提高云计算效能的办法包括以下几种：

　　一种是虚拟机VM，这是一个当今广泛被人们接受的办法。其实虚拟机不外乎是以虚拟化手段来提高资源的利用率。众所周知，在Server Farm服务器领域，是用大量PC、简单且廉价的服务器来堆叠成为IDC这样的一个基本组织形态。实践表明，在这样一个组织形态下资源利用率会很低，运营成本则很高，运营保障付出的代价也很大。于是人们就产生如下思考：能否用高端的服务器甚至定制的服务器来替代目前的服务提供形态，然后用层层虚拟出的虚拟机来提供比较个性化或分众化的用户服务？这就是虚拟化的基本思想。但是我们也应看到，虚拟化相对于一个计算实体来说，它所付出代价也并不小，因为任何计算环境的虚拟化都是以本征计算资源的开销为基础的。有研究表明，一个确定的计算实体，仅做一次架构或环境的虚拟化就至少要花掉30%以上的开销，深层次的虚拟化所付出的代价将更加高昂。

　　传统的计算机本身就是一个虚拟化的典范，它的计算实体是基于图灵-哥德尔可计算理论和冯•诺依曼体系结构来构建的，基本实现思路就是用最简单的加法运算和与非逻辑运算，进行组合与迭代，最后实现各种复杂运算和功能，其本身就是一个经典的程序化的虚拟过程，所解算问题的内在结构与计算机本征结构的差异愈大，需要虚拟化的层级就越多，计算效率也就愈低。

　　另一种方法就是低功耗的设计和管理。如今绿色低耗已成为世界性潮流。据说仅信息通讯网络和服务提供的能耗，已经占到了世界总能耗的6%左右，并且还有继续增加的趋势，而这6%中还不包括所有的用户终端。近年来低功耗设计与管理应该说取得了长足进步，在一个会产生很大热量的高密度运算环境里，引入绿色低功耗设计和系统功耗管理技术，确实可以大幅度减少高功耗带来的运营成本的提升。因此，低功耗绿色电路设计技术的进步，包括半导体制程工艺的进步、极低或超低电压使用，也包括自主休眠和激活技术，以及基于任务的系统功耗管理技术的进步，都可以在一定程度上提高或改善计算平台的服务效能。

　　除了虚拟化和低功耗以外，计算体系结构的根本改变与创新，或许是一个比较彻底的解决效能的方法。有这样一个自然法则及其推论，就是：结构决定功能，结构决定性能，更重要的是结构也能决定效能。一个确定功能可以有多种实现结构，不同的实现结构则会有不同的使用性能。由此，只有应用与功能、性能直接匹配时的结构才是高效能的结构，即由应用来决定计算环境的本征结构。

　　基于这样的认识再推广开来，倘若在编制程序时只考虑功能而不琢磨性能，那么程序编制或设计人员的工作会简单很多，软件生产也会方便得多。然而不考虑性能的服务是不可能的，但考虑了性能的服务又会使软件编制非常复杂繁琐。能否让系统自动地根据运行状态来配置性能呢？答案是肯定的。这就是说，今后编程时只需进行功能描述，而性能将由系统根据运营状态来自主识别和选择算法结构与配置计算环境，使运行性能与负载状况及服务质量达到最佳匹配，尽可能减少虚拟层次，从而达到效能提高的目标。

　　当前计算机技术是通过刚性的计算基础（本征）结构和软件实现算法来解决应用问题，这种结构与多样化的应用需求之间存在矛盾是必然的，只缘于当初仅为解决可计算（还不是高效可计算）问题而创立的。倘若要在这样一个基础结构之上虚拟出多种多样的功能与性能，难度不亚于用元素周期表里的元素来构建整个大千世界，其效能如何也是可想而知的。目前的通用计算机都按照运算器、控制器、总线、存储器、外存储器的结构模式构造。假如要在数据库里修改一个年龄数据，就要从数据库里调出数据，从磁盘到内存，从内存到高速缓存，从高速缓存到运算器，在运算器上做一个简单运算，结果数据然后再沿途返回。通过如此漫长的传输和计算路径上的运作还有什么效率可言？所以说，在单一、刚性的基础结构上，通过层层迭代与合成而构建出的虚拟机，来应对多样化、规模化、无确定模型表征的云计算应用需要的功能和性能，是很难达到理想的高效能目标的。

　　基于认知的主动重构云计算体系ARC3

　　通过上述观察，我们可以得出结论，只有功能和性能与运算状态和负荷情况相一致时的结构才是高效的，换句话说，就是要由应用来决定本征计算环境或结构，很自然就会导出我们所提出的基于主动认知的主动重构基础计算架构这种创新体系。该体系结构是一种函数结构，它可以用一个复杂函数来表达，其自变量可以是时间t、负载状态a（t）、业务类型Si、资源状况r、计算方式md、功能粒度gt、互联拓扑tp等等。函数结构公式为：

　　f=λ ( t, a ( t ), Si, r, md, gt, tp, … ) ( x )。

　　这样，传统的用一个固定的、刚性的结构，通过虚拟化过程实现各种业务的方法，就演变成了用一个可变的基础结构，能够根据运行状况自主改变执行结构，实现功能性能与运算负载相匹配的计算方式。从理论上说，这种体系结构能够保证计算的高效能。

　　传统的固定结构以及业务承载情况是：上层有网银、即时通讯、游戏、电子商务、社交网络、个性化服务等所谓各种云业务的应用；中间有安全、管理中间件、工具链、操作系统、驱动等；下层是我们传统的基础设施，中央处理器、各种存储器、输入输出设备等。

　　传统结构的计算机系统就是一个固定结构，通过层层虚拟，实现上层的虚拟功能。如果把它变成可变结构，就要从云应用层面上传递出有效的信息，通过中间件层面的感知和驱动，实现基础设施层面上的计算结构变化。

　　这个结构变化是根据系统的运营情况来选择决定的。当然，它的变化还从传统OS转变成为云OS。通过这种感知和认知来完成底层基础设施的改变，降低虚拟层次的级数，提高了整个系统的执行效能。

　　任何一个需要计算的问题一定存在一个计算该问题的最优体系结构。因此，无论是硬件计算还是软件计算，是通用计算还是专用计算，或者是通、专或软、硬结合的混合计算，都相应地要有一个确定的体系结构来解决不同的问题，这应该是一种最佳的方式。

　　对于传统的CPU作业方式，通过软件算法改变（即用迭代合成的虚拟（程序）方式实现的算法）能够计算任何可计算的问题。另外一种情况，如果用硬件逻辑，即所谓专用机模式，它也是一个确定结构，面向某个应用领域或应用课题有一个确定的算法，同样也能高效地解决确定的问题。但随着对象的改变，完全用通用或完全用专用都难以达到高效能。所以，在通用里面加了硬件加速，在专用里面嵌入CPU，通、专结合，又有了新的结构。但是这些方式都面临一个问题，它最终仍然解决不了多元化的服务和多元化的质量保证以及效能问题。我们期望的是：计算基础结构可变，算法也可变，又能逼近对不同问题有最优效能解这样的目标。

　　那么，什么是最优效能解呢？简而言之，就是具有可重构、可重组、可重配置的特点，追求不同服务和不同负载等状态下的综合高效能，构建最合适的处理部件，形成最合适的体系结构，实现计算构件的可重组（recombine），互联拓扑的可重构（reconfiguration），计算环境的可重建（rebuild），这就是所谓Cubic—R，或者说R3结构。一个能针对不同的问题采用不同的基础结构，来高效运行的体系结构。

　　迄今为止，在传统计算机上的解题一般可以看成是“削足适履”的行为，如果能把它改革成“制履适足”的行为，将是一个根本性的转变。可重构体系的核心理念，就是研究和建立最合适的计算模型，使用和构建最合适的处理部件，设计和匹配最合适的体系结构，追求和逼近最理想的综合效能。其思想应当能够同时体现在系统级、部件级和器件级三个层面上。在器件级上有可重构的逻辑电路，有专用处理的硬核也有通用处理的软核；在部件级上有可重构的器件组态，有专用处理器件也有通用处理器件；在系统级有可重构的设备，有专用处理设备和通用处理设备。

　　尽管可重构概念的提出至今已有40多年的历史，然而从来就没有出现过像今天这样拥有如此雄厚实现物质基础的时期。在海量晶体管时代，它们除了用作多核和众核外别无它途，事实上世间大多数应用问题，并不能仅靠大量的众核或多核处理器的堆砌执行就能高效解决。基于认知的主动重构体系，是为了解决云计算与现有体系结构之间存在的矛盾而提出的创新的云计算体系，它包括业务感知、应用抽象、资源、管理等，核心是具有主动重构的高效计算系统，这就是包含了通用结构和专用结构的ARC3结构。

　　我们相信，这场由云计算推动的计算技术体系的革命，必将发展出巨大的可重构云计算创新产业链，从器件到部件、从软件到硬件、从设备到系统等诸多方面都存在巨大的成长空间和难得的产业机遇。

　　简介：

　　邬江兴，中国工程院院士，解放军信息工程大学校长，国家数字交换系统工程技术研究中心主任，博士生导师。国家863计划十五周年有突出贡献先进工作者，国家863计划“十一五”信息技术领域专家组副组长。

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