如何进行业务上云评估？| 架构进阶

【摘要】 如何评估哪些业务应该上云，哪些业务不适合上云？如何确定适宜的云架构场景和存储？

【作者】刘艳春， 某金融公司架构师

一、业务上云分析

业务上云分类前，我们首先按照 业务上云方法 （图1），完成对现有业务上云的范围的梳理分析，区分出 哪些业务可以上云 （总结建议见表1）、 哪些业务不适合上云 （总结建议见表2）。

图1：业务上云方法

表1：建议上云业务

表2：不建议上云业务

二、业务上云存储服务

1. 应用系统单独上云场景

对于应用系统单独上云场景，应用前端采用X86虚拟化架构，后端存储为SAN、NAS、集群存储。

2. 应用系统+数据上云

对于应用+数据上云，在云环境存储一般使用云存储平台和融合存储。常以软件定义存储技术为主，软件定义存储以分布式存储为主，就是将硬件的可操控成分按需求，分阶段的，通过编程接口或者以服务的方式逐步暴露给前端应用，分阶段地满足应用对资源的不同程度、不同方面的灵活调用。目前，软件定义存储最显著的特征是呈现分布式，基于软件定义存储技术，构筑分布式块存储、对象存储、文件存储服务，实现按需供应、自动策略管理，满足不同的性能、容量需求。

3. 应用+数据上云-混云/云原生/大数据云场景（融合存储）

3.1 云化存储对接

云化对接主要包含两大块，一是对接开源的云管理平台，例如OpenStack的块接口Cinder、文件接口Manila、对象接口Swift和当前主流的AWS S3接口，容器CSI（Container StorageInterface）接口；二是对接商业的云管理平台，通过云管软件调度，如VMware ESXi、MicrosoftHyper-V等。

云原生存储：根据容器存储驱动程序的实现，容器存储卷有以下两种方式来对容器编排提供存储资源:

• 块： 块存储卷，将作为容器内部的一个虚拟块设备出现。这些设备直接通过FC、FCoE、小型计算机系统接口(SCSI)或Internet SCSI(iSCSI)等底层协议。块存储主要提供给管理块级数据的数据库服务。

• 文件： 使用文件系统挂载的卷，它将作为容器内的目录出现。容器化的应用程序使命令(如打开、关闭、创建和删除)与存储进行通信。

云原生存储实现NFS/iSCSI 全协议支持，云原生存储可实现虚拟化向容器平台平滑演进，支持分布式文件系统+CSI，支持多云/虚拟化/容器平台部署，底层实现构建统一存储池；软硬解耦，支持异构CPU硬件平台，有效保护IT投资和快速部署能力；数据分层流动，支持本地、异地、云上多环境的数据流动，包括在线数据迁 移、远程复制、备份归档，支撑数据全生命周期管理；支持跨代次、跨品牌的硬件集群，设备维保到期免数据迁移；完善的硬盘/网络亚健康检测机制，高效主动运维，降低分布式架构体系下的运维复杂度。

3.2 大数据存储场景

Hadoop是数据湖最常用的解决方案，但是，HDFS存在扩展性不够，容量无法独立扩展，缺乏企业存储特性，存在难于维护和成本高昂的问题。存算分离可以有效解决这些问题。存算分离架构已是公认的未来架构演进方向：云平台存算分离、大数据平台存算分离、分布式数据库存算分离、容器云天然要求存算分离。大数据存储支持NFS、CIFS、HDFS、S3等多协议的互通，支持Hadoop、MPP、AI等计算数据共享应用，避免数据在平台之间频繁的导入导出。对于数据交换平台也可采用高性能的分布式全闪存NAS存储提供服务。

• 存算分离部署：无缝对接Hadoop大数据平台，存算分离支持容量和计算独立按需扩展，没有HDFS的扩展限制。

• 丰富容灾特性：EC（纠删码）、双活、多站点、数据分层等多种企业级数据保护特性，帮助大数据平台数据持久保存。

• 便捷运维：丰富的企业存储特性，TCO更低，整池扩容、Recovery QoS、图形化界面等，有效降低运维成本。

• 高性能：高性能客户端支持Impala、Spark、Hive等主流大数据应用，并且性能媲美HDFS。

3.3 智能业务场景

业务场景是“数据+算力+算法+场景”的综合体，存储需考虑存储如何为智能应用进行优化，大规模AI训练如何实现资源调度和性能优化。AI所需存储，可以分为准备、训练、推理和归档等阶段，每个阶段的IO特征不一样，对于存储的要求也不一样。依据业务特征阶段按需选择适宜存储，加速AI生产流程。

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