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云管理机制
云管理机制的产生主要源于私有云和混合云的复杂管理需求，企业内部 IT 环境异构（多种设备、厂商、架构并存），且云服务需求各异，需要一个统一平台进行综合管理和治理。与传统 IT 管理的区别如下，可见云管理需要实现建立、配置、维护、监控。
对比
传统 IT 管理
云管理
管理对象
管理具体的网络、服务器、OS、数据库等
管理 IaaS、PaaS、SaaS 等各种云服务的端到端交付与运维
管理特色
手动、竖井式管理
以自服务、自动化、多租户共享为核心
管理规模
百节点级
扩展到万节点以上的规模
管理手段
基于事件、私有接口的离散工具整合
充分自动化、面向服务的整合
远程管理系统
远程管理系统为外部的云资源管理者提供的统一工具和用户界面，用于配置和管理所有基于云的 IT 资源。它建立一个集中入口，接入底层各种控制功能。
远程管理系统有两种主要入口：
远程管理系统入口
说明
使用与管理入口
通用管理入口，集中管理异构云资源，并提供资源使用报告。
自助服务入口
允许云用户搜索、选择、申请云服务商提供的服务和 IT 资源，实现自助式资源开通。通常也提供标准 API 供用户定制自己的控制台。
云用户可执行的主要管理任务有：
配置与建立云服务。
按需供给和释放 IT 资源。
监控服务状态、性能和使用情况。
监控 QoS 和 SLA 履约情况。
管理租赁成本与账单。
管理用户账户、安全凭证和访问控制。
进行容量规划与资源供给评估。
资源池化管理
资源池化管理是云管理平台的关键，目的是将企业内分散、异构的物理资源，按不同维度逻辑整合成统一的资源池，实现灵活、高效的资源分配。资源池建设需考虑五个核心因素：
资源池建设
说明
资源种类
处理异构硬件环境（如 x86 与小型机、不同 CPU 品牌），需合理规划不同种类的资源池
应用架构
根据应用的层次化架构（如 Web 层、应用层、数据层）需求，设计对应的资源池
应用等级保障
为满足不同 SLA 需求，需提供不同服务等级的资源服务
管理需求
根据运维管理需要划分区域，如生产区、灾备区、测试开发区、管理操作区等
安全域
实现与传统网络一致的逻辑或物理隔离，满足不同应用的安全合规要求
服务等级协议管理系统
服务等级协议 SLA 是服务提供者和用户之间的协定，用来保证服务的品质。服务等级协议管理系统是 SLA 的监控器，用于专门观察云服务运行时的性能指标，确保其履行 SLA 中约定的服务质量要求。服务等级协议管理系统涉及服务提供者、服务客户、服务代理三种角色，生命周期为：提供者发布带 SLA 的服务 → 客户通过代理发现服务并协商 SLA → 签订合同并绑定服务 → 运行时通过 SLA 监控器进行监督。
使用 SLA 监控器的注意事项有：
SLA 监视器注意事项
说明
第三方监控
对于关键业务，可采用第三方审计监控，以确保公正性、合规性，明确责任归属。
转换 SLA
企业应选择与业务成果匹配的 SLA，而非盲目追求基础设施级别的高指标，以免成本激增。
确保告警装置
需确保具备通过 Web 门户、邮件等方式的定期报告和及时告警机制。
确保高效后备设施
在签署 SLA 前，需明确服务商对数据保护、灾难恢复等责任的划分，避免责任被推给用户。
资源备份
资源备份技术通过为同一 IT 资源创建多个实例，来增强服务的可用性和性能，是保障高可靠性的关键措施。相比传统架构，云计算集中部署资源，能动态、弹性、高效地满足备份需求，避免用户重复建设。
针对不同的云计算应用类型，资源备份的实现方式有：
私有云/数据中心： 可利用云存储进行云端备份，降低本地数据丢失风险。主流公有云商提供备份方案，如数据库镜像、文件备份。
公有云平台： 通常内置异地多副本备份机制，可将数据（如数据库快照）自动复制到不同可用区或区域，也可直接部署跨区域的数据实例实现实时复制。
云监控
云监控的目标是保证应用和服务性能，辅助容量规划，确保遵守 SLA。公有云一般是提供商负责核心资源监控，用户主要通过自服务监控其租用的资源。私有/混合云则需要管理员需通过统一监控平台掌握全局，同时支持用户自服务监控。云监控管理员的监控内容有：
管理员的监控内容
说明
基础架构监控
涵盖物理环境、虚拟化层、操作系统、集群、资源池、虚拟机等的状态、性能（CPU、内存、存储、网络）
应用资源监控
可扩展至数据库连接池、消息队列等上层应用状态
机房环境监控
对支撑云数据中心的物理机房本身进行监控
云监控系统包括以下核心功能，同时也通过测量 IT 资源使用量（如请求数、数据量、带宽），为计费系统提供数据。
云监控系统功能
说明
数据采集
通过多种接口（Webservice, FTP, API 等）采集容量、性能、网络、日志等数据
数据处理与分析
对数据进行加工、关联分析，提供动态性能基线，作为智能告警阈值
告警事件管理
对告警进行统一过滤、压缩、关联分析、自动化处理、升级，并能处理大事件量风暴
能耗监控
因云计算集中能耗巨大，需监控能耗并为构建节能策略提供依据
自动化运维
为了应对云环境下资源激增、复杂度高、成本与合规压力，需要改变传统手动、被动、易错的运维方式。自动化运维的目标是通过基于策略的集成式自动化平台，降低运营成本，提高质量与合规性，管理物理和虚拟服务器。自动化运维涵盖四个方面：
自动化运维内容
说明
配置
自动化执行服务器打补丁、配置、更新、报告等任务，确保变更的一致性与准确性。
合规
自动化定义、应用并保持服务器配置符合监管、安全、运营策略，自动生成并部署纠正指令。
补丁
提供补丁自动下载、核查、安装、报告功能，支持多操作系统，消除安全漏洞隐患。
自动发现
自动扫描动态变化的云环境，发现服务器、网络、存储的配置信息及拓扑关系，解决资产维护的不确定性。
服务目录管理
服务目录管理定义了 IT 服务使用者与 IT 资源之间的标准接口。管理员的管理内容有：
服务目录管理内容
说明
服务全生命周期管理
支持服务的创建、发布、变更、下架等全过程管理。用户只能请求已发布并授权的服务。
服务定义与计费
定义服务名称、描述、资源规格、费用，并设定计费策略和计量标准。
服务实例管理
提供界面管理服务实例的创建、变更、终止。支持用户申请资源调整、软件安装、网络/磁盘变更等。
审批流程设定
可为不同服务设计灵活的审批流程（串行/并行、多级），支持委托审批，并保留完整审计日志和通知。
租户及用户管理
云平台允许创建租户（私有云中常见，公有云中称 Account/Org），对于不同租户的资源进行逻辑隔离，通过 VPC 等技术实现。基于用户、用户组、角色的权限模型，控制其对页面和资源的访问。在配额管理中，公有云通过计费限制使用，私有云中需设置配额来限制租户/用户可使用的最大资源量（CPU、内存、磁盘、云主机数量），防止资源滥用。
容量规划及管理
在弹性、动态的云环境中，预测资源瓶颈，指导何时、何地、扩容何种资源，避免服务中断，是采购和节能的重要依据。该部分需要从各类监控系统中抽取性能数据，进行分析与预测，支持 what-if 分析、时间序列分析，绘制趋势预测图等，并提供容量面板、分析与规划报告。需要分析的内容包括：
分析特定业务增长（如访问量变化）对容量的需求及性能瓶颈点。
分析系统在当前配置下的最大业务容量。
评估基础设施扩容（水平/垂直）对业务 KPI 的影响。
基于硬件基准评估不同硬件对系统容量的影响。
其他云管理机制
计费管理系统：专门用于收集、处理资源使用数据，并基于此进行结算（对提供商）和计费（对用户）的系统。该系统依赖按使用付费监控器在运行时收集详细的资源消耗数据，将数据存储于专用的使用计量库中。最后从库中提取数据，用于生成账单、发票以及各种分析报告。
服务模板管理：也称为服务蓝图，是一种可视化、架构式定义服务的方式，描述了服务的部署视图、所需资源及组成关系。服务模板管理可以通过拖拽原子服务（软件包、OS、网络配置）组装复杂服务，实现前后端解耦。服务组件属性（如数据库端口）可参数化，允许用户在申请时自定义，平台自动注入实现，提供端到端灵活性。新增部署模式时，仅需定义新蓝图并挂接，无需改动原有服务逻辑，大大提升服务管理能力。
云 CMDB 及流程管理：传统 CMDB 用于存储与管理 IT 配置信息，是 ITIL 流程的基础。云环境下资源是动态、自助开通、频繁变更的，手动维护 CMDB 数据不再可行。因此 云 CMDB 必须依赖自动发现能力，持续地发现云环境中动态变化的资源信息，如虚拟化架构、虚拟机、配置等。与业务系统数据自动调和，生成准确的配置项，并填充到 CMDB 中，形成统一、实时的资源台账。
特殊云机制
特殊云机制可被视为对云基础设施的扩展，用于满足 IT 资源与解决方案的特定使用需求。
自动伸缩监听器
自动伸缩监听器是一种服务代理，用于监听和追踪云服务与用户间的通信，或监控 IT 资源（如 CPU、请求数）的使用率。根据预定义参数，监听器自动触发 IT 资源的伸缩，在负载超过或低于资源分配时，将自动通知云用户或管理员。它的工作原理如下：
当监控指标持续超出预设阈值时，监听器会触发通知，告知云管理平台（VIM）。
VIM 平台负责执行实际的伸缩操作（如启动/关闭虚拟机实例）。
若扩展需求在当前物理服务器无法满足，VIM 可执行虚拟机在线迁移。
阿里云弹性伸缩 ESS
负载均衡器
负载均衡器是一种运行时代理，将工作负载智能、高效地分发到多个 IT 资源上，以优化资源使用、避免过载、最大化吞吐量。
负载均衡器有如下几种工作模式：
负载均衡器的工作模式
说明
非对称分配
将较大的工作负载分配给处理能力更强的 IT 资源
负载优先级
根据请求的优先级进行调度、排队或分配
上下文感知分配
根据请求的具体内容，将其分配到不同的 IT 资源
负载均衡器的实现方式有：
负载均衡器的实现方式
说明
软件负载均衡
在服务器上安装负载均衡软件，成本低，配置简单，适用于中小型系统。
硬件负载均衡
使用专用的硬件负载均衡设备，性能高、更稳定，但成本高。适用于大型、高流量网站，也常用于满足合规要求。
本地负载均衡
对同一数据中心内的服务器集群进行负载均衡。
全局负载均衡
对跨地域、广域网分布的多个服务器集群进行负载均衡。可根据用户IP地理位置，将其导向最近的节点。
链路集合负载均衡
将多条物理网络链路捆绑为一条逻辑链路，共同承担流量，提高总吞吐量，不增加额外带宽成本。
故障转移系统
故障转移系统通过集群和冗余技术，提供高可用性和高可靠性。该系统由多台计算机（节点）组成集群，集群对外通常暴露一个虚拟 IP 地址和主机名，客户端无感知后端具体节点。。当某个活跃节点发生故障时，系统能自动将工作负载切换（故障转移）到备用节点，保证服务不中断。与负载均衡的区别在于：负载均衡保护新请求；故障转移处理正在进行的请求或会话，防止因单点故障而丢失。
故障转移系统有两种基本配置：
故障转移系统的基本配置
说明
主动-主动
所有节点同时主动处理工作负载，并保持同步。当某节点失效，负载均衡器将其从调度列表中移除，流量被分发到其他活跃节点。
主动-被动
只有活跃实例处理请求，待机实例处于空闲或最小化运行状态。活跃实例故障时，流量被重定向到待机实例，该实例接替成为新的活跃实例。
其他特殊云机制
资源集群将多个 IT 资源实例组合成一个组，使其能像单个逻辑资源一样被管理和使用（N 合 1）。资源集群的主要类型有：
资源集群主要类型
说明
服务器集群
多台物理服务器通过共享存储等方式组成集群，支持虚拟机在线迁移，提高可用性。
数据库集群
多个数据库实例保持数据同步，提供数据冗余和高可用。
大数据集集群
将海量数据分区分布在多个节点上，每个节点可独立处理部分负载，减少节点间通信，适合大规模数据分析。
多设备代理是一种网关或包含网关的组件，用于在运行时进行数据转换，以解决不同设备、程序在协议、数据格式上的兼容性问题，使得云服务能够被更广泛的用户程序和设备访问。转换层次可涉及传输协议、消息协议、存储设备协议、数据模型/模式的转换，例如 XML 网关、云存储网关、移动设备网关。
状态管理数据库是一种专门的存储设备，用于临时存储软件程序的状态数据。它主要作为替代内存缓存的方案，程序将状态数据“卸载”到此数据库中，从而显著降低运行时内存占用。通过使用使软件程序及其周边基础设施具备更大的可扩展性。
参考资料
《云计算导论(第2版）》，吕云翔、柏燕峥、许鸿智、张璐、王佳玮 编著，清华大学出版社