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那些云端运算教我的事
蔣居裕 (Fred Chiang) 騰雲計算行銷總監
November 13, 2010

大綱
2
【第一章】簡明雲端服務
【第二章】是革命還是演化？
【第三章】雲端運算可以被嚴格定義嗎？
【第四章】關於私有雲
【第五章】Open Source 與雲端運算的親密關係
2010 年，我們在加法中學習雲端運算
2011 年，我們將在減法中落實雲端服務
【第六章】關鍵在「量」
【第七章】合理的雲端運算

2010年，我們在加法中學習雲端運算
Public Cloud
Private
Cloud
IaaS
PaaS
SaaS
Provisioning
Elasticity
Multi-
tenant
Virtuali-
zation
Big Data
NoSQL
Map/
Reduce
Self-service
Auto-scaling
3

Knowing Cloud Services
4

雲是什麼?
Cloud
? 從上個世紀開始
雲是網路
(Network)
? 從 2006 開始
雲是來自資料中心的服務
(Service from Datacenter)
5

雲端服務的三種交付模式 (Delivery Models)
Software as a Service (SaaS)
? 軟體即服務
Platform as a Service (PaaS)
? 平台即服務
Infrastructure as a Service (IaaS)
? 基礎架構即服務
6

打個簡單的比喻
7

雲端服務，是誰交付了誰？
各層服務供應商各層使用者
Amrit (http://www.flickr.com/photos/aksphotography/367363319/in/photostream/)
8

對雲端服務交付模式常見的誤解
硬體資源(運算/儲存/網路)
虛擬化(Virtualization)
基礎架構即服務(IaaS)
平台即服務(PaaS)
軟體即服務(SaaS)
系統/網路
管理者
程式
開發者
應用
使用者
作業系統(Host OS)
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雲端服務交付模式正解
硬體資源(運算/儲存/網路)
虛擬化(Virtualization)
基礎架構即服務(IaaS)
平台即服務(PaaS)
軟體即服務(SaaS)
系統/網路
管理者
程式
開發者
應用
使用者
軟體
執行
環境
作業系統(Host OS)
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虛擬化很重要，但並非雲端運算的所有答案
虛擬化 (Virtualization) 以 VM Instance 為單位，為 IT 系統管理提供
了極大的便利，但丁點都沒改變軟體設計的架構。
虛擬化可以
? 降低系統營運與維護的作業成本
? 提高資源使用率
? 縮短資源預備時間
? 提供更佳的災備與回復方案
虛擬化無法
? 解決軟體架構性的問題
? 降低系統的複雜度
? 將 un-scalable 系統變成 scalable
? 提供分散式運算能力
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IaaS 與 PaaS 的差異
12
Hypervisor
Hypervisor
Hypervisor
Hypervisor
Virtualization Management Cloud Application Framework
Run-time RDB Big Table
Index Search Memcache
Scaling &
Elasticity
Control
PaaS：運算資源加總合一
IaaS：運算資源切割分離
程式性 API Set
管理性 API Set RESTful

【第二章】是革命還是演化？
Revolution or Evolution?
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2.1 事實上，我們活在雲中已久
14

1990 Internet
1995 World Wide Web
2000
E-Commerce / E-Business
2005 Web 2.0
2010 Cloud Computing
SaaS
PaaS
IaaS
一路走來，都是 (廣義的) 雲端服務
15

網路服務與技術演進
1990 1995 2000 2005 2010
Internet
WWW
E-Commerce
E-Business
Web 2.0
Cloud
Computing
Grid
Computing
Utility
Computing
Virtualization
Elastic
Computing
Dial-in
Hosting
ASP
SaaS
SaaS
PaaS
IaaS
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服務交付的典範轉移
上一個十年，
電子商務 (E-Commerce)
改變了商品與商務服務交付的方式
Classification 3/18/2022
下一個十年，
雲端運算 (Cloud Computing)
將改變 IT 服務交付的方式
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如果 Web-based 服務是一路演化的過程，
那到底雲端運算的存在與價值在哪裡？
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WWW
Web 2.0
SaaS
雲端運算的存在與價值

雲端運算的存在與價值
?言必稱服務 (XX as a Service)
?IT 服務再升級
?以服務為中心的商業模式
為服務而生
?Auto-scaling 方便可得
?伺服端雙層式架構變成分散式架構
?RDB 變成 NoSQL
?SAN/NAS 變成 DAS-based DFS
一樣的Web介面，不一
樣的底層資料運算技術
?讓 Developer 完全與 System Administration 作業脫勾
?低成本的 Unpredictable Workload 運算方案
?低成本的 Data-intensive 運算方案
?低成本的 Compute-intensive 運算方案
在 PaaS 層將多台實體
機合成一台超級電腦
?提高資源使用率
?縮短部署時間
?低成本的 HA 與 DR 方案
在 IaaS 層將一台實體
機切割成多台虛擬電腦
這裡不需要昂貴的機器，統統使用 Commodity Hardware 就可以
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雲端運算的服務應該是：
? 簡單的 (Simple)
? 易用的 (Ease of Use)
? 普遍的 (Ubiquitous)
雲端運算的技術是：
? 複雜的 (Complex)
? 擴展的 (Scalable)
? 彈性的 (Elastic)
? 可整合的 (Be integrated)
服務 vs. 技術
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雲端運算產業中的兩大角色
(僅列舉軟體業者)
21

22
2.2 為何會有雲端運算

公有雲，所為何來？
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? 是網際網路 Web 應用的自然發展
SaaS
? 是 Web Services / SOA 與軟體執行
環境集中化的結合
PaaS
? 是 Hosting (代管)服務再進化
IaaS

私有雲，所為何來？
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? 虛擬化技術 (Virtualization) 大量引進企業
? 桌面虛擬化 (Virtual Desktop PCs)
? 伺服器虛擬基礎架構 (Server Virtualization Infrastructure)
? 伺服器虛擬管理軟體 (Server Virtualization Management Software)
? 企業想要利用雲端運算的特徵，在虛擬化技術之上，進一步
降低成本，提高 IT 服務彈性。
? 擁有大量資料的企業，使用 Big Data 處理技術，在技術面與
成本面，可以進行原本不易做到的 BI 分析。

破壞式創新 vs. 演進的價值曲線
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時間
價
值破壞式創新
演進

創新並演進著的雲端運算
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雲端運算相關服務或技術創新演進
零資本支出創業 (Zero-CAPEX Startup) V
服務導向商業模式 (Service-oriented Biz Model) V
服務規模快速伸縮性 (Rapid Elasticity on Capacity) V
運算資源預備性 (Resource Pooling, Provisioning) V
虛擬化技術 (Virtualization) V
虛擬化管理技術 (Virtualization Management) V
分散式運算 (Distributed Computing) V
雲端程式設計模型 (Cloud-based App Design Patten) V
程式設計語言 (Programming Language) V
雲端程式執行環境 (Cloud-based App Run-time Environment) V
多租戶系統架構 (Multi-tenant System Architecture) V
貨櫃式資料中心 (Container-based Datacenter) V

【第三章】雲端運算可以被嚴格定義嗎？
Definition or Characterization?
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雲端運算概念性的定義
Cloud computing is a model for enabling ubiquitous,
convenient, on-demand network access to a shared pool of configurable
computing resources (e.g., networks, servers, storage, applications, and
services) that can be rapidly provisioned and released with minimal
management effort or service provider interaction.
Definition from the latest draft of the NIST Working Definition of Cloud Computing,
published by the U.S. Government's National Institute of Standards and Technology
雲端運算是服務模式，而不是特定技術。
? 雲端運算服務必須透過網路存取。
? 雲端運算共享資源，可以被使用者快速取得與釋放

雲端運算的特徵
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source: Cloud Computing Use Case Discussing Group (http://groups.google.com/group/cloud-computing-use-cases)
1.快速伸縮性 (Rapid Elasticity)
2. 計量服務性 (Measured Service)
3. 按需自我服務性 (On-Demand Self-Service)
4. 普遍網路存取性 (Ubiquitous Network Access)
5. 資源預備性 (Resource Pooling, Provisioning)

雲端運算 [特徵]×[交付模式] 矩陣
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Service
Provider
特徵
(IT/Developer)
IaaS
(Developer)
PaaS
(End-User)
SaaS
Provider
家裡事
資源預備性
(Resource Pooling, Provisioning)
V V V
快速伸縮性
(Rapid Elasticity)
V V V
Provider
家外事
計量服務性
(Measured Service)
V V V
按需自我服務性
(On-Demand Self-Service)
V V V
普遍網路存取性
(Ubiquitous Network Access)
- - ?
公有雲

【第四章】關於私有雲
Regarding Private Cloud
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至於嗎？這樣上綱上限的…
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若自建私有雲，資本支出(CAPEX)將無法避免；
對「資源預備性」造成挑戰

用公有雲的標準來檢視私有雲的成熟度
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以 IaaS 為例 [公有雲:私有雲]
使用者數量
成
本
變動成本(OPEX)
固定成本(CAPEX)
變動成本(OPEX)
傳統 IT
公有雲
資源調度的彈性 (Flexibility)
? 200,000 : ?
資源取用的速度 (Timeframe)
? minutes : ?
資源使用的預算科目 (Budget)
? pay-as-you-go : ?
(OPEX vs. CAPEX)

虛擬化之外的私有雲
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服務自動化 (Service Automation)
對某些私有雲可能比虛擬化還要重要

【第五章】Open Source 與雲端運算的親密關係
Open Source is significant for Cloud Computing
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雲端服務巨人對 OSS 的 Take & Give
Cloud Service Provider Major Open Source Software Used or Contributed
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OSS 對雲端運算發展的重要性
1. 降低大規模雲端服務的成本
想像一下，如果 Google、Amazon、
Twitter、或 Facebook 必須付 OS、
middleware、與 hypervisor 的授權
費，金額會是多少？
2. 全球社群一起來創新
Open Source Community for One,
One for the Open Source Community
3. 避免 Vendor Lock-in
如果有必要，可以自行修改 Source
Code。
Company Number of Server
Google 1,000,000+
Amazon 200,000
Facebook 30,000
Rackspace 56,671
Akamai 61,000
Refer to: http://gizmodo.com/5517041/googles-
insane-number-of-servers-visualized
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2011年，我們將在減法中落實雲端服務
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Public Cloud
Private
Cloud
IaaS
PaaS
SaaS
Provisioning
Elasticity
Multi-
tenant
Virtuali-
zation
Big Data
NoSQL
Map/
Reduce
Self-service
Auto-scaling

【第六章】關鍵在「量」
It’s all about Scale
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「量」是衡量雲端運算價值的關鍵
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Case 1.
熱血青年在冷氣房中奮戰數小時或數天後，興奮地大叫：「我把 Hadoop
裝起來了！」(1 台機器)
? 接下來很可能花 10 分鐘 Compile、Run 著名的 WordCount 範例程式，然後一切到
此為止。
Case 2.
某研究機構一群博士說：「我們有 9 千萬條模擬數據，但還沒達到想要測
試的承載量」(16 台機器)
? 能不能給我更多真實的數據，讓我們看看 Big Data 處理的效能？
Case 3.
認真負責的 MIS 在冷氣房中奮戰數小時或數天後，興奮地大叫：「我把
Eucalyptus 裝起來了！」(2 台機器)
? 接下來 IT Manager 要求部署至 50 台機器。那是幾個天啊？
沒有量，就沒有問題，大家都開心

【第七章】合理的雲端運算
Reasonable Cloud Computing
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關於雲端運算，如果您覺得厭煩
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我沒有量，我們公司也不需要量，請簡單告訴我雲端運算的道理
? 因為你離不開瀏覽器
SaaS 是合理的
? 因為你想要知曉事情早一點、多一點
PaaS 是合理的
? 因為每顆 IT/Developer 的肝都在燃燒
IaaS 是合理的

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重點在雲端技術趨勢、新
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謝謝
Thank You
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