李宗霖 北京電信規劃設計院有限公司工程師
安超 北京電信規劃設計院有限公司工程師
周寶瑞 北京電信規劃設計院有限公司工程師
產品與技術方案
增值業務平臺云化部署評估方法研究
李宗霖 北京電信規劃設計院有限公司工程師
安超 北京電信規劃設計院有限公司工程師
周寶瑞 北京電信規劃設計院有限公司工程師
對增值業務平臺云化部署涉及的需求評估和資源配置方法提出建議,從業務特性、IT架構以及負載特性維度進行綜合評估分析,最終提出定性分析和定量分析相結合的評估方案。
云計算 業務部署 研究
電信運營商在各類增值業務平臺建設中,逐步推廣運用云計算、虛擬化技術,構建了硬件基礎設施資源池,提高了各類硬件資源的使用效率的同時也縮短了增值業務的部署周期。
但目前在電信運營商領域內,各類增值業務平臺的資源池云化部署模式還相對粗狂,缺乏結合平臺作業特點和負載特性的精細化資源部署經驗。
為了進一步推進基礎設施資源的精細化、規范化管理,提升增值業務平臺資源池管理效率,需要采取定性、定量方法相結合的需求調研和分析評估手段,分析增值業務平臺的整體作業特點,以及各個業務節點的負載特性。
本文針對增值業務平臺入池的需求核準和資源配置部署的定性及定量方法進行分析研究,并提出虛擬資源的配置部署建議。
為了達到精細化資源配置的效果,業務平臺云化部署評估過程至少包括需求調研、業務評估及資源配置3個階段:
(1)需求調研階段
向各業務需求方、資源需求方收集業務平臺業務特性、IT架構相關信息。
(2)業務評估階段
依據需求提出方反饋信息,按照評估方法分步驟評估各業務平臺是否適合云化,以及云化部署方式,全部或部分云化的部署方式。
(3)資源配置階段
依據需求提出方反饋信息,結合資源池技術架構和虛擬化資源池的技術支持情況,判別需求與資源池的匹配情況,修正入池評估階段得出的結論,并進行入池資源的配置。總體調研評估思路與步驟建議如圖1所示。
3.1 業務特性調研
向業務需求提出方調研業務情況,調研內容主要包括需求背景、功能要求、業務流程、系統接口、業務量預測等。同時,應充分調研了解業務需求提出方,對于虛擬化部署的技術傾向,需要業務需求方重點提供以下信息:
(1)業務是否涉密
涉密是指業務需求可能涉及國家或行業的安全保密政策、法規的要求。
(2)業務是否敏感
敏感是指業務需求可能涉及個人私密或金融行業等敏感信息。
(3)業務是否為專有定制化
如行業客戶類的定制系統,一般要求部署在客戶
側或是部署方式需要遵從行業客戶要求的業務平臺。

圖1 云化部署評估步驟示意圖
(4)業務是否為高性能計算
如基于Hadoop的大數據分析、數據挖掘類的業務平臺。
(5)業務規模是否存在不確定性
如創新型業務,由于業務處于孵化期,市場潛力存在不確定性,且用戶消費習慣尚未形成,難以準確預估未來業務發展的用戶量和業務量。
(6)業務量是否存在周期的高峰低谷
如存在周期的高峰低谷業務是指以Web頁面訪問型為主、需要遵循客戶作息習慣的業務平臺。如在某特定時間段內支撐大規模業務量的業務平臺。
(7)系統的生命周期是否短暫
如測試型、試驗型業務平臺。由于應用系統更新快,需要快速響應新的系統資源需求。
3.2 IT架構調研
為深入評估業務平臺如何進行云化部署,需要面向資源需求方進行IT架構調研,調研應重點了解需求平臺的整體架構、各個業務節點的功能、作業負載特性以及對硬件環境的兼容性要求。
IT架構調研環節,資源需求方應提供入池平臺各業務節點部署的軟件模塊情況。并重點說明各個業務節點的作業負載特性,業務節點對硬件環境的兼容性要求以及業務節點之間的數據交互機制和調用方法等,具體的調研形式可參考表1、2。
備注:
(1)需求部門需提供入池平臺的軟件模塊部署架構拓撲圖,并說明架構拓撲圖中各業務節點部署的軟件模塊情況。
(2)業務節點:IT系統中,進行獨立分配計算、存儲和網絡資源的虛擬機/物理機。
(3)業務模塊:可在虛擬機/物理機上單獨進行部署的應用軟件單元。
3.3 負載特性調研
負載特性調研是針對業務平臺的資源需求進行調研,用于指導資源池的資源配置,重點獲取業務需求各個功能模塊對計算、存儲、網絡等的量化需求。
負載特性調研應以業務平臺的功能模塊為最小調研顆粒度,重點收集下述信息,包括應用模塊特性、主機部署需求、外接存儲需求、網絡及安全需求、備份需求等,具體調研內容可采用表3形式。
4.1 基于業務特性的定性評估方法
根據虛擬化平臺和傳統業務平臺的建設模式的不同,同時結合各類業務特性,對業務平臺的整體入池情況進行評估,具體如下:
(1)具有以下業務特征的業務平臺,不適合云化部署
●有涉密、法規敏感要求的業務平臺。
●專有定制化平臺。
●存在較多的高性能計算的業務平臺。
上述業務平臺中,前兩者具備一定的特殊性,采用傳統方式建設更為靈活、可靠。

表1 務節點的作業負載特性

表2 業務節點撮合度調研表
第三類業務平臺對硬件資源需求相對單一、準確,而且云化部署方式本就存在資源開銷,因此,云化部署對于這種有高性能計算需求的業務平臺沒有優勢。
(2)具有以下業務特征的業務平臺,適合云化部署
●業務規模存在不確定性的業務平臺。若采用傳統建設模式存在較大風險,可能會出現業務量低迷造成投資浪費,也可能出現短期內業務量激增而造成的
平臺無法承載。

表3 節點負載特性調研表
●業務存在周期的高峰低谷的業務平臺。由于高峰時段業務訪問密集,系統負荷較大,傳統部署方式的整體資源利用率低,造成資源浪費;云化部署方式通過策略配置實現錯峰填谷,可提高資源利用率,更具優勢。
●系統生命周期短暫的業務平臺。
●業務應用對資源需求小,獨立占用資源浪費嚴重的業務平臺。該類業務平臺負荷普遍不高,云化部署能夠提高系統資源利用率。
上述業務平臺需要考慮通過云化部署,實現更快速、資源更節約、成本更低廉的優勢。但業務平臺最終是否能夠實現云化部署,還需要結合后繼IT架構定量評估結果,最終確定云化部署方案。
4.2 基于IT架構的定量評估方法
根據資源需求方反饋的IT架構相關信息,分析提取需求平臺下述關鍵指標:
●非通用X86服務器節點數量:業務節點中對硬件環境有兼用性要求的節點數量(如定制化硬件,如特殊板卡、工控機、加密狗等;專用硬件設備,如排隊機等電信設備、專用安全設備等)。
●事務密集型或分析密集型業務節點數量:業務節點中事務密集型、分析密集型業務節點數量。
●緊耦合業務模塊數量:內部節點間,數據交互量大,通信機制調用復雜,交互調用頻繁且實時性強的模塊數量。
參考下述規則,評估業務節點是否適合云化部署。(1)下述情況,整體不適合云化部署
●業務節點中,“非通用X86服務器節點數量”占比大于70%,整體不適合云化部署。
●需求平臺中“事務密集型或分析密集型業務節點數量”占比大于70%,說明大部分業務節點的性能需求,接近資源池物理機配置標準。整體不適合云化部署。
(2)下述情況,適合整體云化或部分云化部署
●大部分業務節點的作業負載特性一般,沒有特殊硬件環境要求的(即支持通用X86服務器部署),適合進行整體云化部署。
●部分云化部署:建議將緊耦合業務節點、作業負載較重的業務節點,在獨立的物理機環境部署。其他調用和數據交互較少的松耦合業務節點和輕載業務節點,可以在X86虛擬環境部署。
●部分云化部署:有“非通用X86服務器硬件”運行環境要求,對操作系統、中間以及其他第三方軟件有運行環境要求,但當前資源池不提供支持的業務節點,建議在獨立的物理機環境進行部署,其他業務節點可在X86虛擬化環境進行部署。
針對特定業務應用,可根據現有資源池能力和相關應用實際運行效果,設計調研指標并制定相應規則衡量業務應用的負載情況和復雜度情況,評估業務應用是否適合入池部署。
例如,針對數據庫應用負載特性調研評估方法。以“數據庫庫表數量、數據庫單表最大記錄數、處理邏輯最大關聯表數、查詢邏輯復雜度”為評估對象,評估數據庫應用的復雜度,判斷數據庫應用是否適合采用x86服務器虛擬化方式進行部署,建議的評估標準如表4所示。
建議大于3個“數據庫調研指標”評估結果為“復雜”。說明數據庫操作實時性要求高,處理邏輯復雜,數據關聯度高,建議使用物理機或小型機運行數據庫應用。其他情況,可采用X86虛擬化環境部署。
針對入池評估結論為適合云化部署或適合部分云化部署的業務平臺,根據負載特性調研,結合資源池現有能力情況,評估業務平臺與資源池能力的匹配程度,最終確定在資源池中如何進行配置部署。
針對可能與資源池能力不匹配的業務平臺或模塊,暫不建議入池部署,例如:
(1)業務功能最小資源需求單元超過資源池物理機配置標準的(如CPU、內存)。
(2)業務部署中涉及的數據庫、中間件、備份、操作系統等軟件,當前資源池支持列表明確不支持或是版本不兼容的。
(3)業務應用的網絡吞吐量、存儲IO等超過資源池支撐能力。
對于與資源池能力匹配的入池需求,依據計算得出的資源配置規格,首先部署在資源池測試區,根據資源池對業務系統的支撐情況,適時調整資源配置,并修正相關資源配置計算公式。

表4 數據節點復雜度評估表
5.1 計算資源配置建議
需要根據資源需求方反饋的負載特性調研內容,進行資源的配置計算。服務器CPU資源配置建議如下:
(1)能力需求
●業務邏輯處理的能力需求應按下列公式計算:

其中:
At,應用的處理能力需求(tpmC)。
Pt,總的業務操作并發量。
Ot,應用每次操作折算的標準事務數。
R,系統冗余系數,宜小于40%。
●業務訪問響應的能力需求應按下列公式計算:

其中:
As,應用的最大并發連接數需求(SPEC-web2005)。
Au,總用戶數。
Pu,用戶在線并發度。
Po,每用戶發起的在線連接數。
R,系統冗余系數,宜小于40%。
(2)資源池的能力情況
資源池的單個vCPU處理能力配置應按下列公式計算:

其中:
Tv,單個vCPU的處理能力(tpmC)。
Sv,單個vCPU的處理能力(SPECweb2005)。
Tp,資源池單臺服務器配置的處理能力(tpmC)。
Sp,資源池單臺服務器配置的處理能力(SPEC-web2005)。
Nv,資源池單臺服務器虛擬出的虛機數量。
R,虛擬化損耗比,根據虛擬化軟件確認,一般為5%~10%。
Rc,CPU利用率,一般為70%~80%。
(3)資源配置
根據公式(1)、(2),可以計算出業務平臺的計算資源配置,具體應按下列公式計算:

其中:
Nt——應用所需配置的虛機數量(按邏輯處理能力)。
Ns——應用所需配置的虛機數量(按訪問連接處理能力)。
At——應用的處理能力需求(tpmC)。
As——應用的最大并發連接數需求(SPEC-web2005)。
Tv——單個vCPU的處理能力(tpmC)。
Sv——單個vCPU的處理能力(SPECweb2005)。
R——冗余系數,無特殊要求冗余因子取20%。
注:
●Nt、Ns計算結果需要向上取整,另外考慮虛機的規格統一性,按照統一規格套用。
●最終配置的虛機數量取定為Nt、Ns結果的最大值。
5.2 存儲資源配置建議
各業務平臺的存儲容量配置建議按下列公式計算:其中:

Cb——存儲裸容量配置(B)。Ce——業務裸容量需求(B)。R——系統冗余系數。
Rm——數據存儲的開銷。
Rp——數據冗余保護級別引入的開銷。
Rb——數據備份策略引入的開銷。
注:各類數據開銷應根據業務需求及現網運行數據確定。
目前,電信運營商增值業務平臺云化部署過程中的資源分配相對粗狂,本文對增值業務平臺云化部署過程中的涉及需求調研、分析評估和資源配置提出分析評估方法。旨在為增值業務平臺入池的需求核準和資源配置部署提供方法指導。
隨著電信運營商基礎設施資源池的能力和技術的發展,相關的定性和定量評估方法將不斷汲取經驗、逐步完善更新。
1李衛,李濟漢,張云勇等.電信運營商云計算體系架構思考.電信科學.2013
2程瑩,張云勇,房秉毅等.云計算時代的數據庫研究.電信技術.2011
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近日,全球知名咨詢機構OVUM發布了2015年第二季度固網產品全球市場份額報告《Market Share Report:2Q15 FTTx,DSL,andCMTS》。報告顯示:2014年第2季度—2015年第一季度期間,中興通訊寬帶接入產品市場占有率增速全球第一,其中DSL產品市場占有率增長尤為顯著。PON產品增長穩健,占有率穩居業界第二,在中南美洲占有率業界第一,亞太地區占有率業界第二。
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In this paper, we study the steps and methods of cloud deployment of value- added service platform, from the business features, IT architecture and service node load dimension, and propose the method of combining qualitative analysis and quantitative analysis.
cloud computing, deployment, research