當美國麻省理工大學發(fā)布在線教育資源edX時，教授們從來沒有想過感興趣的學生會有那么多。edX總裁Anant Agarwal期望值是5000名參與者，實際有12萬人參與。這種巨大的成功對計算容量帶來了無法想象的負擔。
Agarwal與MIT的困境并不鮮見。業(yè)務依賴IT支持雇員、合作伙伴與用戶的計算需求，這些需求通常是逐步上升的，有時候一夜之間需求暴漲。管理員與業(yè)務領導者需要清楚在按需數(shù)據(jù)中心容量擴展時有哪些選項可用，識別最佳選項，為未來的容量擴展做好準備工作。擴展數(shù)據(jù)中心容量有大量選擇。
插入集裝箱數(shù)據(jù)中心
集裝箱數(shù)據(jù)中心使用預先制造的容器提供計算空間，以及適當?shù)哪茉磁c冷卻架構。容器（通常按需）遞減并連接到現(xiàn)有的設施。在計算需求增加時可以部署額外的容器。容器通常適合長期項目，如災難恢復或數(shù)據(jù)中心革新。
集裝箱數(shù)據(jù)中心產品可謂五花八門，不同形狀、不同大小與不同選項應有盡有，因為IT與業(yè)務決策者需要選擇最適合自己的那一款。早期的方案是裝滿機架，用能源與冷卻支持的傳統(tǒng)拖車。
如今，多數(shù)組織選擇專門設計的容器，對能源與冷卻效率進行了優(yōu)化，如思科的FlexPod與惠普的Performance Optimized Data Center (POD)。這些滿載計算設備與基礎架構的新型方案已準備就緒。
容器價格變化萬千，交付時間通常在30與90天之間，這主要取決于配置。同樣要考慮獲取模式：容器可以直接購買或折舊，長期或短期租賃。
容器需要放在瀝青鋪就的地面或混凝土板上，并需要能源運行計算設備。它們需要額外的能源或冷凍水資源冷卻里面的設備。這些都需要慎重考慮，一個滿載的運行著的容器可能需要幾百千瓦與大型冷機組。
比如，HP POD 40c需要450 kW與240每分鐘加侖水冷卻。那么現(xiàn)有的數(shù)據(jù)中心基礎設施可能沒有這些額外的資源提供給容器。
“冷卻設備可能與容器一樣大，尤其是在需要冗余的情形下更是如此，”Shen Milsom Wilke LLC分析師Robert McFarlane表示。
安全是集裝箱數(shù)據(jù)中心是另一個嚴重問題。容器通常是有鎖的，但還是會有整個容器被盜竊的風險，敏感數(shù)據(jù)會被竊取。
Kroll Factual Data首席技術架構師Chris Steffen認為容器可以解決重要的難題，但可能不適合存儲機密的企業(yè)數(shù)據(jù)。當然，組織可以將等級不高或非敏感工作負載放在容器中，將關鍵業(yè)務工作負載與數(shù)據(jù)放在原始的更安全的數(shù)據(jù)中心。
更具有前瞻性的組織可能構建一個圍場來保護多個容器。事實上，數(shù)據(jù)中心可以通過一系列安全的受保護的容器進行有機擴展。
此外，網絡連通性需求也可能證明采用光纖連接比傳統(tǒng)銅線電纜更好，光纖安裝會涉及到本地電信供應商。
“評估連接需求，在部署容器之前就應該到位，”IO Data Centers LLC產品管理高級副總裁戴Aaron Peterson表示。
使用托管租賃數(shù)據(jù)中心
擴展數(shù)據(jù)中心容量的另一個替代選項是使用規(guī)模性托管供應商。托管可讓組織從第三方供應商的數(shù)據(jù)中心租賃專門的空間與設備。容量可以由客戶自己的IT團隊進行運維與管理，供應商可能提供咨詢與協(xié)助。
“托管是一種合作關系，”Steffen說，“你與他們協(xié)作并托管你的基礎架構，他們可能為你錦上添花或者火上澆油。”
托管供應商有責任維護基礎架構，包括能源、冷卻與所有設備。客戶與供應商簽訂合約，建立與供應商之間的連通性，然后將工作負載遷移到供應商的設施中。由于客戶經常管理托管工作，所以對能源使用與系統(tǒng)性能等通常具備全面管理洞察。
成本與合約條款基于眾多需求而變化，包括計算資源，如機架的數(shù)量與存儲的容量。其他因素包括能源與冷卻、支持、可用性與冗余級別，以及所期望的更改頻率與程度，還有報告類型。這些因素將影響設置時間，有大量帶寬需求的客戶必須安裝電話供應商提供的適當光纖連接。至于容器，電話升級或安裝通常會推遲到90天后才部署。
相對小型的有靜態(tài)計算需要的客戶如果IT員工給力，可以在幾周內就搞定托管事宜，但是有巨大計算、彈性、安全與技術支持需求的大型客戶可能需要花費四個月時間協(xié)商合同，升級連通性還要幾個月，等待供應商升級其自己的設施——如HVAC、變壓器，以及安裝圍墻等。
用戶更改會大幅度增加成本，因為在計算需求保持一致的時候選擇托管最節(jié)省成本。“托管需要計劃他們的空間與能源，”McFarlane說，“如果你改變周圍的事物，就會擾亂業(yè)務計劃。”
不過，托管供應商面臨替代云供應商的巨大壓力，因此合約條款比以前更具有靈活性。當然，McFarlane說花費資金找個專業(yè)談判員幫助制定合同與服務水平協(xié)議SLA還是有必要的，“知道你能獲得的，以及得不到時該如何解決很重要，”他說。
為了節(jié)省開支，只買你所需的服務。同樣，盡心盡力評估供應商的真實可靠性與響應力，以便確信其能滿足需求。
外包管理服務
有些組織需要更多的計算容量，但又缺乏內部IT人員去管理容器或托管服務所需的工作。對他們來說，管理服務供應商MSP可以解決這些問題。如同托管供應商一樣，MSP處理自己的基礎架構與設施，但整個努力，如訪問設備、服務甚至可能是罐裝應用的完整平臺由MSP團隊管理。多數(shù)MSP對其實際操作幾乎不提供洞察。“這就是‘事后不理’IT，”Steffen說，“客戶說‘你全權處理，有問題再讓我們知道。’”
其實有本質上的區(qū)別。成本可能比托管還貴，因為客戶除了為基礎設施買單，還要付費給MSP的管理與服務維修人員。意料外或頻繁的服務更改，如增加容量也會增加成本。
MSP通常也不是那么好協(xié)商，因為MSP強調的就是規(guī)模經濟的成本競爭力。事實上，客戶使用的MSP和接受供應商的SLA幾乎沒有變化。
測量與驗證服務級別通常是爭論的點。在與MSP協(xié)商時不要低估SLA的重要性。它應該定義服務與支持的擴充路徑，同樣在出現(xiàn)問題發(fā)生業(yè)務中斷時進行補救。
當然，較低靈活性可以加快部署，典型MSP在幾周內就可完成。實際的配置與服務的運行更快，因為沒有MSP必須預先執(zhí)行的自定義任務。最大的阻礙通常是在客戶這邊部署適當?shù)倪B通性。更多復雜的工作負載與用戶基礎可能需要通過本地電信供應商提供光纖連接。
潛在的客戶必須對將敏感信息放在第三方平臺進行密切關注。“查看遵從與法規(guī)條款，確定什么樣的監(jiān)管適用于你所選的容量規(guī)劃解決方案，”Steffen說，“如果解決方案不適用將會是場災難。”
插入公有云
數(shù)據(jù)中心擴展的最后一種方式是公有云，如亞馬遜Web服務AWS。對公有云最好的闡釋就是，這是一種托管，不僅增添自助服務配置的靈活性，還有在共享虛擬基礎架構上的高級別按需可擴展性。
客戶可以連接到公用云供應商，配置服務器、遷移工作負載，在15分鐘內運行在云中。公有云客戶能實時添加或刪除計算資源，以便響應業(yè)務需求，然后按照實際使用的資源計費，如進程周期。
這是對“收費服務模式”或“效用計算”的最終闡釋。這樣的控制使得公有云計算成為最靈活的、最具顆粒度的數(shù)據(jù)中心容量選項。對于有臨時計算需求峰值的組織來說再好不過。
一般來說，公有云通過典型的互聯(lián)網連接部署成功，幾乎不需要升級，除非工作負載要求大量的網絡流量。公有云用戶的兩大難題是應用與數(shù)據(jù)適配性。
越來越多的數(shù)據(jù)中心應用程序可以從云中遠程操作，但不是為云而設計的應用不能以最優(yōu)的效率執(zhí)行，舊有遺留應用可能根本無法工作。客戶在將應用提交給云之前，應該測試應用并測量性能。
“為云重構應用是值得做的，”Steffen說，“云供應商可以幫助優(yōu)化代碼。”
Rackspace是一家云供應商，提供評估與訪問服務，幫助客戶查看當前應用并構建部署計劃。AWS提供SDK、工具集和文檔說明，讓云應用部署更輕松。不過，對監(jiān)管與安全的擔憂讓人很煩惱。這個挑戰(zhàn)在云計算中更加顯然，這是由于物理服務器與存儲的位置都專門抽象化了，用戶不應該知道或不關心計算資源在哪的問題，只要能用就行。但這與政府和行業(yè)規(guī)定想背，他們通常需要直接控制監(jiān)管數(shù)據(jù)的位置。
Steffen建議監(jiān)管部門現(xiàn)在還是不要采用云技術，不過McFarlane不太擔心云安全問題。“如果人們下了心思襲擊監(jiān)管部門，相信云供應商有安保措施也太扯了吧？”McFarlane說。客戶必須用實用主義的方式確保安全，有些工作負載就不應該放在云中。
容量規(guī)劃的混合和匹配
好消息是這些容量選項都不是相互排斥的，組織可以混合使用多種解決方案，隨著時間的推移，需求的變化作出調整，以便滿足短期或長期業(yè)務計劃。比如，容器或托管適用于第二個或遠程數(shù)據(jù)中心，如果第二天有意料外的峰值計算需求就求助于云供應商。或者多個容器聯(lián)合創(chuàng)建一個完整功能的設施，將日常備份讓MSP來做。
所以不管你對容量如何預測，業(yè)務領袖們現(xiàn)在就該規(guī)劃設計。這包含查看過去的價值主張，認識工作負載管理與遵從需求，因為這些在工作負載離開主數(shù)據(jù)中心后就變得很復雜。
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