云计算不是虚拟化 提防网络成瓶颈

业界关于的争议，已经从要不要转向如何，但认识上仍存在不少的误区。日前，众多专家大佬讨论认为，的落地，并不是所有的应用都适合虚拟化，而云的规模使用，良好的网络条件必不可少。

不要为虚拟化而虚拟化

通常认为，服务的一个特征是，用虚拟化技术分下去，按用户需求提供给用户。，中国航信外包服务支持部总经理李巍伟指出，虚拟化只是当中的一部分，不要为了虚拟化而虚拟化。

中航信从2008年开始向X86和虚拟化平台迁移，涉及到了将近六十个业务，耗费了大约将近一年的时间完全迁移到虚拟化平台当中。但李巍伟表示，虚拟化的数据中心，不仅包括了虚拟机，而且包括了很多X86的物理实体机，在整个迁移过程当中，并不是所有服务，或者并不是所有的应用都很适合于搞虚拟化的。

李巍伟进一步表示，中航信比较传统的包括eb层、应用层和数据库层的三层架构，eb层100%实现虚拟化;应用系统只能迁移70-80%，很多第三方的工具，从原有的服务器迁移到虚拟环境当中，运行会变得非常慢;而到现在为止，航信90%的数据库是没有跑在虚拟化的平台当中，其中20%的数据库是跑在了X86服务器上，70%以上的数据还是跑在UNIX上。

Orange Business Services中国首席技术官也刘昕认为，向迁移的过程不仅仅是技术问题，要考虑的问题有很多方面，需要与传统的IT架构相融合，有些系统不适合虚拟化或分布式部署，有些应用不能虚拟化。换句话说，就是两套系统要长期共存。

工业和信息化部电信研究院总工蒋林涛认为云要用虚拟化技术，但他指出，当前的服务器虚拟化的相关技术还不成熟，尤其是标准尚未建立，各厂商之间的技术不能相互兼容。

日前，在VMWare 提供一款免费的 VMWare Converter 软件，支持将微软的虚拟机格式转换为VMare的格式后，微软如法炮制，推出一款名为 Microsoft Virtual Machine Converter的软件，支持平滑的将 VMWare 虚拟机和虚拟硬盘文件格式转换为 Hyper-V 虚拟机和微软的虚拟硬盘文件。

不过，由于 CPU 硬件辅助虚拟化技术的独占性，用户仍然需要在使用Hyper-V(即将发布的 Windos 8内置)和VMWare 虚拟机软件之间二选一。

网络是规模发展的基础

作为IT基础设施的核心，网络起到了互通、融合、零承载的主要作用。蒋林涛表示，云单元(构成云的基础概念)之间是需要用高速的宽带网连接起来的，所以宽带网络是云的基矗中国电信北京研究院副院长赵慧玲表示，网络能力是规模发展的基础，没有宽带网络，云服务谈不上。

由此，对新一代的网络和数据中心带来了巨大的变革。

，蒋林涛指出，目前网络是相当不成熟，不用说广义的网络，根本就不可能用，目前至少国内的网络，用作根本没法用，就算你数据中心网络，这一块网络也相当不成熟。如果你挂一万台服务器上去，你看看有哪个网站支持得了，没有。他认为，技术都有，都可用，都是发展的初级阶段。

H3C业务部部长吴健也表示，真正的的部署过程当中 ，IT基础架构里面的服务器和存储，都不会是太大的问题，相反网络部分会成为一个很大的挑战，或者说很有可能会成为一个瓶颈，50%的问题会出现在网络上，这是他们实际部署机构以后发现这样的问题。

尽管提出网络瓶颈的人，都是由电信进入领域的，但如果要规模应用，网络基础确实是一个需要客观考虑的问题。

私有云不一定自建

在中国，因为安全性的考虑，上云先上私有云的观点受到用户的认可，微软等厂商也以私有云为中国市场的主要战略。

一般认为，私有云是建立在企业内部的，但中国民族证券信息技术部总经理颜阳指出了私有云概念常常容易混淆之处。

颜阳表示，私有云不一定是建立在自己公司内部，有些是放在外部服务厂商，专门为某个机构使用的云也叫私有云。

颜阳还认为，将会出现联盟私有云这样一个局面，在美国做了一些社区云，有共同利益的组织，他们找到相应的服务商建立一个联盟的私有云，为这个组织机构提供相应的专业化的服务。颜阳认为，这个形式是由企业私有云走向公共云的必经之路。

信息化专家、致远协同研究院院长刘古权则指出，云的使用，应当是将闲散的计算资源利用起来，都自建是一个认识误区，云应当是分布式部署、集中式使用、专业化分工的。

未来走向

蒋林涛认为，的物理实体是数据中心，赵慧玲也表示，数据中心是规模发展的核心，颜阳认为，必须要完善企业级的数据中心，如果系统之间没有整合就放到云中，代价是很大的。从证券行业角度，颜阳认为可以IT引导变革，以数据聚合整合，规避行业中职能部门的协调难题。

对于一些企业，数据中心的完善不是全部。颜阳进一步指出，随着的落地和深入，整个企业级的数据中心，必定向社会化数据中心进行演变。要从半封闭的状态 ，走向全开放的模式。这样的转变，将业务架构、管理架构和技术架构，都产生非常大的影响。，怎么去处理非结构化的数据，怎么样去处理海量数据，怎么样高速的去处理这些数据，是我们要面对的三个比较关键的纬度。

李巍伟表示，航信数据仓库平台上的OLAP的系统，并行处理能力更重要，相当于把多台机器合成为一台机器在用，这也是本身的一项技术。

，这样的平台上，随着数量的增长，数据加载的周期越来越长。，航信也面临互联网数据的多样性的要求，海量数据的处理，非结构化数据的处理，这种高复杂性的数据处理，而且在智能分析当中要求快速响应，面对这些挑战，系统根本没法应付深层次高敏捷性的这种访问，所以需要制定的发展战略。