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近水楼台? 英特尔IT如何用自家技术造云

2011-12-23 17:43:00作者: 来源:

摘要我们通过263的故事阐述了英特尔平台对于其服务器虚拟化和云计算战略的支持,本篇,我们则将分享一个更为“特别”的客户采用英特尔技术推进服务器虚拟化和云计算实践的故事,这个客户,就是英特尔自己的IT部门。 ...

我们通过263的故事阐述了英特尔平台对于其服务器虚拟化和云计算战略的支持,本篇,我们则将分享一个更为“特别”的客户采用英特尔技术推进服务器虚拟化和云计算实践的故事,这个客户,就是英特尔自己的IT部门。

说英特尔IT特别,是因为它在云计算方面的实践经验对于所有已经实施或打算实施云计算的用户来说都有重要的参考意义--毕竟现在绝大多数公有云都是基于英特尔架构的基础设施而构建,私有云拥抱开放架构也成为了众多企业的共识,在这一背景下,能够“近水楼台先得月”,以最快速度采用英特尔最新相关产品技术、并对它们进行充分利用和考验的英特尔IT自然会吸引来大家的目光。

从英特尔IT自己的角度来看,实施云计算计划的目标是为了“提升员工工作效率、帮助业务部门发展、提供灵活交付模式和支持新业务”这四个愿景。英特尔IT的IT工程计算团队信息技术经理周翔就指出:“英特尔需要具备高效、灵活、安全和可用性等优势的私有云架构,其在建设中将坚持自内向外推动云发展的策略,即从用托管平台逐步过渡到未来的私有云、混合云和联合IaaS共存,从而让员工将业务部署时间从几天缩短到几小时,工作流自动化也能支持一致性、灵活性和弹性的业务调整。”

要实现这些目标,云计算或服务的载体--数据中心的优化将是最优先和必须的。周翔和他的同事们对此早有准备:“我们提出了数据中心的平衡法则,就是在改进计算负荷与减少资源消耗、实现管理需求与减少资本投资、稳妥发展与积极创新以提升竞争力之间尽量做到平衡”。为此,英特尔IT还制定了三大策略:“一是持续优化数据中心,涵盖了服务器、存储、网络、基础设施等各个层面,要让其与业务发展相匹配;二是提高数据中心使用率,即通过业务优化和技术手段,尽量利用已有的基础设施,减少资源投入;三是在兼顾本地需求的基础上实施数据中心垂直整合的区域规划策略。”

根据这三大策略的要求,在英特尔上海紫竹数据中心,周翔和同事们一直在积极配合分布于全球其他地区的数据中心,一同利用英特尔领先的处理器平台推进虚拟化技术的实施,以实现IT资源的充分整合、管理和利用。周翔称英特尔多核至强处理器每次更新换代,都能对虚拟化提供更强有力的支持,例如采用英特尔最新至强处理器的服务器的虚拟化整合比例已高达20:1,同时还可将功耗降低90%。据他透露,在这些不断优化的产品的支持下,英特尔数据中心的虚拟化程序已经从2010年初的12%,增长到了同年底的42%,预计未来几年内,这个数值将很快达到75%,从而为实施英特尔的云计算应用目标辅平道路。

进一步提升虚拟化程度的任务落到上海紫竹数据中心,周翔和同事们的盘算是:“目前我们数据中心里服务器利用率最高的是用于EDA设计的刀片,其使用率可达80%以上,而另一些负责日常ERP系统和供应链服务的服务器利用率只有30%左右,它正是用虚拟化进行整合或替代的主要目标。”周翔称他们正在考虑最新的基于英特尔至强E7处理器的服务器,经测试其运行EDA设计的服务器可实现8:1的整合率,而运行ERP和常规应用则能实现更高的虚拟机整合率。

如果说提升虚拟化水平的举措反映了英特尔IT对于英特尔相关产品的充分了解及应用,那么在340平方米内容纳了330多台服务器的上海紫竹数据中心实现低至1.3的PUE值,就是英特尔IT在数据中心能效优化方面出色能力的力证!而优化能效,在数据中心越建越多、规模越来越大的云计算时代,其意义可是非同一般的,从数据中心的运营者或使用者来说,它可以降低TCO,获得更高的投资回报;对于整个社会而言,高能效的数据中心越多,也就意味着更好的节能效果,更佳的环境保护。

那么,英特尔又是如何优化自己数据中心能效的呢?这首先依赖于英特尔相关产品提供的越来越高的应用整合比例和越来越出色的能效表现,此外还来自英特尔IT全球范围内相关经验的共享,以及周翔团队对数据中心散热节能技术、手段的深入研究与大胆试验--他们不但将热风道与冷风道隔离,对数据中心内的线缆布局进行了调整,在保证数据中心正常工作的前提下将其整体温度从摄氏18度提升到了22度,他们还大胆启用了自然风冷却--在室外温度低于18度时,就利用自然风来冷却。

值得一提的是,与优化数据中心的基础设施同步,周翔团队还依托基于英特尔产品构建的高性能高能效平台,在英特尔云计算大计的应用层面做出了令他们自豪的贡献。“在英特尔内部的云计算实践中,中国团队并非跟随者,而是先行者”,周翔称:“先后有两个成功的云计算项目--平台验证云和生产环境云,都是我们基于英特尔平台和开源技术开发的。”前者主要面向开发人员,只需3-5分钟即可为其部署一个测试环境;后者则运行着很多生产环境中的真实应用,为一个新应用部署生产环境的时间也只需3个小时,与2008年时需要花费90天相比已是缩短达720倍。


(本文不涉密)
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