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公共云成本将CBA推向OpenStack

2017-06-06 10:19:01   作者:   来源:CTI论坛   评论:0  点击:


  虚拟机“对我们来说不舒服”。
  英联邦银行已经将操作系统升级的时间从6个月缩短到10分钟,因为公共云的成本和传统的虚拟机的幻灭使其基于基于OpenStack的私有云工具而面向裸机基础架构。
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  该银行对OpenStack的承诺 - 这也已经在Bankwest,Macquarie Bank  和墨尔本大学等机构中采用  - 随着越来越多的认识,随着规模的扩大,公共云服务的成本效益开始消散。
  CBA的工程和平台产品负责人Quinton Anderson告诉与会者,“一旦你超过1000台服务器,你的运行利用率很高,经济学就可以很快地触动你,而且没有任何意义。 OpenStack澳大利亚日在墨尔本。
  “您必须非常注重您以前接受的费用,因为方便。”
  基于虚拟机的私有云环境也构成了技术上的局限性,Anderson表示,由于银行“非常以I / O为中心,VM并不一定代表最佳性能”,所以VMs对我们来说不舒服。
  虚拟机拥有他们所坐的架构,以“非常具体的方式”处理分区,并且倾向于大而笨重,并且由于其结构的方式而阻碍了定期的升级。
  安德森说:“我们在公共云上有一个公平的足迹,但是有理由不把所有东西都放在那里。
  “一旦你取消了操作响应,虚拟机开始觉得它可能不是最好的解决方案。我们想要变化并使用裸机[服务器]; 购买我自己指定的硬件机架很容易,而且拥有资本支出,而不是偿还别人的资本支出。“
  CBA已逐渐转向OpenStack; 基于Linux的开放源码云服务生态系统,近几年来,随着诸如Trove数据库,Kolla和大容量服务,Murano应用程序目录,Zaqar消息服务和Ironic自动化裸机等成熟工具的普及,金属服务器部署等。
  安德森说,OpenStack的使用不仅仅是复制公共云计算巨头亚马逊网络服务(AWS),因为该公司“保留了数百名软件工程师和数据科学家来优化网络覆盖”。
  “这不是我们想要的情况 - 所以选择尽可能不简化我们的要求,而是简化网络。”
  该银行通过使用这些和其他OpenStack工具(包括纱线资源管理器,Mesos分布式内核,Marathon容器管理器,Docker虚拟机管理程序,Vault安全性和Calico的微分区)来构建可扩展的基础架构,并拥有数百台x86服务器,支持大型数据环境集成工具,如Teradata数据仓库,Hadoop分析和IBM InfoSphere DataStage ETL。
  开源Apache Spark框架为平台提供了一个技术基础,该平台通过将操作系统映像直接加载到服务器上,作为基于VM的私有云的替代方案; 一个小内核管理服务器之间的交互。
  CBA高度规范,风险规避的运营环境传统上要求团队认真进行,有利于稳定性升级。这与团队的架构目标产生了冲突,这些目标以灵活性为前提。
  安德森说:“您需要能够向前移动底层平台,因为您必须承担新的应用程序要求。
  “实际的一级业务系统取决于这些事情,所以你不能只是站起来一个新的应用程序。他说,你最终会得到这些真正长的升级周期“,可以看到需要6个月才能推出新的操作系统实例。
  这已经看到,团队拥抱使用只读映像,可以在几分钟内使用Ironic项目在OpenStack环境中进行映射,同时确保它们与以前的生产系统相同。虚拟路由和转发(VRF)功能限制和管理系统之间的数据路由。
  “Ironic允许我们围绕安全性采取一些非常独特的态度,”Anderson说,包括对文件夹访问和SSH访问的限制,以及使用只读文件系统分区。
  “如果您可以绝对确定运行中的内容,并且知道它无法更改,那么可以通过版本控制流程进行操作,并确保正在运行的程序已经签名。
  “这种加密信任使您对应用程序的前景充满信心,同时它为您提供操作安全属性,同时也使您能够升级。
  通过将灵活性与适当的安全性配对,OpenStack帮助团队将部署时间从6个月缩短到“有效地10分钟调试周期”,并且团队正在努力将其降低到“分钟”。
  “传统上由人类完成的非常复杂的任务,工具正在代表他们做。一切都是编纂的。“
  CBA与OpenStack的成功反映出,在高端环境中,大型企业意识到面对大数据,分析,安全,物联网(IoT)以及其他功能的困扰,CBA的兴趣越来越大。
  OpenStack基金会执行董事Jonathan Bryce在主旨演讲中向与会者介绍了对可扩展的,具有成本效益的带宽需求正在引发兴趣。
  “这是关于能够在任何需要它的公共云,”他说。
  “人们以为仅仅将云想象为具有额外服务,自动化和弹性的虚拟化。但是现在,他们看到他们的部署方式更为微妙,而裸机又复苏了。
  “当您查看我们在我们的环境中生成的数据量时,很明显,集中式数据中心将不会像架构一样处理所有这些数据。
  “考虑如何处理更接近传感器和生成数据的设备将是未来五年的重要一步。”

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