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云计算的流量去了哪里，仅在云间？
编译：近段时间以来，一种观点在对关注云计算技术的各家供应商之间迅速兴起，他们认为&云&流量的走向只存在于云数据中心之间。
虽然在我们的想象中，工作负载应该就像真实世界中的量子跃迁活动那样不断在各数据中心之间往来穿梭，但实际情况恐怕并非如此。如今大部分流量只不过是离开磁盘、前往几英尺之外的服务器端、跳转入虚拟机、经过处理、最后再次返回磁盘。
换句话来说，数据中心与流量的关系与现实世界中的道路交通相似：大多数汽车在主要活动范围都只在直径数公里的一小块区域当中。
当下，很多供应商秉持着这样的理念，即用户希望自己的虚拟机能够在不同数据中心之间跨越&&举例来说，供应商们认为用户需要有能力在悉尼选择一套虚拟机工作负载、而后将其移动到旧金山的设施当中。
但这样的结论有没有数据作为支持？至少就目前来看，恐怕没有：根据思科公司全球云指数公布的统计结果，只有7%的云流量会真正在数据中心之间往返，而且其中大部分用于实现灾难恢复及备份功能。尽管实时工作负载确实会在云体系间穿梭，但如果思科的数据是正确的，那么这部分负载并没有显著增加数据中心间的传输流量。
思科调查结果：我们的云流量到底去了哪？
大多数由云计算产生的流量并不只在云环境内部活动，但对于单一数据中心来说，确实有76%的数据从未离开过该设施范围。另有17%的云流量则被直接交付给了用户。
这就为思科所统计的云增长幅度带来了颇为有趣的注解。目前云计算的年复合增长率为35%，尽管总量已经达到数ZB（即泽字节，十万亿亿字节），但相对来说并不太迅猛，思科表示云数据中心所产生的流量将由今年的1.8 ZB增长到2017年的5.3 ZB。思科同时指出，传统数据中心的流量增幅则要低得多，年复合增长率只有12%。
如果流量的具体构成继续保持不变，那么2017之前这段时间内在新增的3.1 ZB云数据中心流量当中，将有0.53 ZB来自互联网与私有IP WAN。正如思科所指出，流量分布将受到负面因素的严重影响：举例来说，视频流量的增加意味着更多流量被交付到用户手中而不再有流量返回（由于视频文件的体积与数据库操作数据相比普遍较大，因此需要更多的管理、定位以及传输资源作为辅助）。
在另一方面，虚拟化（例如存储）将显著推动单向传输比例，这是由于数据处理正逐步脱离物理基础设施的束缚。根据思科指数报告的说法，2012年传统数据中心的单一服务器上，云单向传输的总体流量将达到工作负载流量的四倍；到2017年，这一比例还将进一步提高到七倍。
不过这种假设的前提在于，内部单向传输运营方继续墨守成规、到2017年还继续在每台服务器中采取运行两套工作负载的做法。虽然有些人会将此解释成工作负载由数据中心向云环境迁移的征兆，但我们发现大部分处于增长之中的流量类型（例如消费类视频）并不是增加银行或者金融服务企业单向传输活动的主要原因。
需要强调的是，面对持续增长的单向流量，至少还有一项物理约束难于克服：也就是网络本身。Akamai在最新的一份《互联网状况》报告中指出，全球平均网络带宽仅为3.3 Mbps。而且即使未来有所增加，其幅度也很难超过数据中心内的传输增量。
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网络可见性应对云计算应用中的流量监控
Net Optics大中华地区总经理
　　大家下午好，本来我以为可能是在茶歇以后有一个报告，但是现在看来是要抓紧时间了，所以我希望我在有限的时间里，能够把这个无限的信息送给大家。
　　我的口号是&云&还是&雨&，还是&晴空万里&？但是今天早晨有一个结论，好像不用说了，是云一定要把云变成雨，所以这个不重要，但是最重要的就是，我来谈从我的经验上来分享对于云的见解，今天我们大家在这个谈主题是云，可是这个云里面，当然知道了，云的好处是显而易见的，比如说隔壁可能现在谈的正火朝天，可能就是谈云如何的好没有问题，但是同时这个好处带来的是相当大的挑战性。
　　你假如说像这里所提到的，一个就是流量的离散性，那么就是说大家在过去，固定的网络拓扑，你这个流量从哪里到哪里，其实他都是通过这个物理的界面来在这儿传输，所以可以看得比较清楚，那么这种情况在云情况下面，这个拓扑本身就是虚的，这种情况下，流量就更不用提了。所以存在着相当大的流量的离散性，同时还有一个就是过去对流量的监控，包括网络安全的定义，在固定的网络的拓扑下面，你有一个非常清楚的一个定义，到底咱们这个流量的监控，或者是内容的监控，他的这个界限在哪里？那么在云的情况之下，这个东西也变得很模糊，除此之外呢，做监控也好，做网络安全也好，这个口号叫法网恢恢、疏而不漏，一方面要保证你的速度，大家传得快，网页上去没什么延迟。
　　但是另外一方面呢也会看到，同时你所看的内容，从监管的这个角度来讲，是不能放过的，细致到任给一个数据包都不应该丢掉，这是监控的一个理念，那么在云的情况之下呢，法网恢恢意味着什么呢？意味着代价无比，我今天做了一个现场数据，如果你们今天看，今天的这个会议的手册里面呢，这个叫优秀方案推荐，在这里面呢，总共有12篇，12篇的方案当中，各家来自于国内外，既有外企也有咱们国企，也有咱们国内的企业，其中谈安全的是6家，而谈本身云业务的是4家，然后剩下1家谈节能，1家是在谈另外一个方面。所以呢基本上来讲，就是说其实这个已经关于云里面呢，不论是安全也好，还是监控也好，他的这个挑战性是已经非常明显了，打一个不恰当的比方，如果你买了一个房子，攒了这么多年的钱买了一栋房子，这个房子没锁没门你敢用吗？
　　说的严重了点，云计算的福音可能真的是监控的一个灾难，我们是做什么的呢？说到这儿呢，我们所做的东西，从今天早晨的演讲，到今天下午的演讲里面，其实大家多多少少都扯进来一些，比如说今天早晨提到了有一个最简单的，像运营商里面的叫信令监控，这个信令监测就是搞了几十年的东西，其实信令监测本身的一个技术手段，就是搞信令监测的技术手段，也就是说要有一个所谓的流量的过滤过程，除此之外还有一个就是说，这种技术他的特点主要是体现在哪里？主要是体现在一个是低延时，另外他是一个完全安全的接入，这不是随随便便咱们过去比如说通过一个镜像，把这个东西就弄出来就搞齐了，那么你经常会被问到，在接入网络的设备当中，你是不是一个隐藏的故障点，这种设备就是来回答这个问题的，同时呢他所能够达到的这个效果是什么样的，他达到的效果是把海量的数据变成适量的流量，然后使得适量的包括现有的监控设备，或者是业务分析的设备都能够进行处理。
　　既然我代表Net Optics公司来的，我就介绍一下，公司是来自于硅谷，大概有17年的历史，过去是以生态网络的分流器为主，现在最主要的解决方案和设备，基本上都是侧重于流量的智能化的过滤。今天我们的用户可能运营商或者通讯方面的多一些，但实际上用户群体大概主要是这么几个，一个是运营商，然后金融的，像华尔街的这个企业，然后政府类，当然这个政府就甭问了，某国政府，然后这个企业是占有相当大的分量，我想既然这个今天谈到这儿，我顺便多说几句，比如说大家对这个企业的概念，比如说像这个网络的结构上来说呢，在国内的话，毫无疑问我们现在运营商是占有最大网络的结构，那么三大运营商，但是在国外的话，这个网络的资源，实际上分布性比较分散，其实像这个最早提出来，或者最早在实现了关于这个流量的这个建设上，美国的企业，实际上是从企业开始的一些事情，比如说最典型的我们经常举的这个例子是谷歌，一个是谷歌，一个是Facebook，这两个企业呢，他不仅仅是一个门户网站，我觉得国内和国外有一个很大的区别，就是我们在谁是产业的火车头这个问题上，区别是比较大的。
　　像谷歌和Facebook，他们两个的这个数据中心，以及他的这个网络的这个结构，那么要比在美国的这个运营商，还要巨大，很典型的，今天我本来想在这个片子里加一个介绍，就是说我本人去那个Facebook的数据中心里面去的时候呢，所看到一个场景非常震撼的，就是我们进去之后，他要带我们去某一个机柜的时候，他是说请上车，上的什么车，上的是一个三轮车，他里面的从一个机柜的一端，走到另外一端呢，是需要靠骑着自行车过去的，所以呢从这个意义上来讲，大家应该看到就是说在这个结构上来讲，或者说在这个规模上来讲，现在这个区别是在哪里，所以这一块是非常重要的一个群体。
　　我们的这个东西呢，能做什么？今天基本上你看运营商很大的工夫，都是在这个层面上，那么现在很大一部分，今年包括其他的一些厂家也是，就是基本上在这个数据的应用管理，应用的业务分析，这些层面上相当多，所做的东西是在哪里呢，就是在这两个界面中间呢，做了一个承上启下的作用，首先在一个方向上，是做一个适配，就是说从下面这个层面到上面这个层面，他们中间做一个适配，假如下面的网络的规模是有N个节点的话，上面的业务分析，包括网络安全的这个设备，像IPS，IDS，他的上头假如说他的这个能力，只有一个N个点的话，下面是M个点的话，那中间你可以根据你的这个现场的需要来搭配，从N到M的映射，这就是非常简单的一个线性的映射什么意思呢？就是假如说下面的节点很多，而上面的工具就是这个业务分析工具，你的数量不够，比如说我现在下面是100多个点，而上面是只有2个，你这个设备只有2个点，那么好了，他就可以把这一些100多个点，会聚到2个点上来进行处理，所以这是一个非常直接的一个线性的，在这个方向上的一个应用，那么另外一个应用是在另外一个维度，他把上面的业务的能力，下放到这个层面上来做，比如说对于流量进行一个智能化的一个过滤。
　　大家都知道说海量变成这个适量，中间能量不守恒，其实能量不守恒的奥妙在哪里？就是说他通过一个智能化的过滤，把这些无关的这种信息过滤掉，使得上面所需要的东西全部就可以拿上去，我们跟RSA是全球的合作伙伴，像今天这个RSA来了，那么RSA他里面刚才画的那些图，其实是非常重要的一些工具，可是实际上这两个系统在搭配使用的时候，他起到一个非常大的作用，就是说RSA的设备可以在这个上面用非常有限的端口，来做非常大量的这个数据中心的部署。
　　所以这是非常重要的，就是海量变成适量，实际上原因他可以做过滤，把无关信息过滤，既然运营商，很多运营商在这里，比如说信令监测，信令监测比较传统的，他的负载就是说一般的信测仪都比较昂贵，那么实际上信令监测在应用里面，相当大的一部分应用就是你把信令的规则定义出来，然后他在实时的数据里面，给你提取出来，然后拉上去，所以另外我要强调一点，我们这些东西都不是软件的解决方案，全部都是硬件的。
　　这个设备很多了，随便的就是说把这几个典型的例子放一放，一个就是传统的这是基本上也是按照发展的路径过来，一个就是说传统的分流器，我不知道在座的到底有多少知道这个东西，或者是说用个东西，传统的基本上都是拿着这种非常简单的设备来做分流，同时还有另外一种，也是用的比较普遍，那么就是旁路交换机，我不知道这个国内用的多少，但是至少国际的标准是这样，你只要用IDS或者IPS，就是入侵防范或者是入侵检测，尤其入侵防范这个系统，你每一个端口必须要配置这样一个设备，原因很简单，就是说在任何时候，他都可以在发生的电路的情况，或者是问题的时候，可以把这个生产性的数据旁路过去，所以这个也是非常重要的。
　　除此之外很典型的这种设备，就是流量过滤的设备，都是在一个U的情况，即一个单位的，一个薄板的上面，基本上能够做到，像这种38个口的处理，38个口是包括10兆、百兆、千兆，一直到万兆，那么这种设备是一个非常典型的流量过滤，同时还有就是说你可以根据现场的需求，可以把这个就是说这24个万兆口，或者是同时也可以是千兆口，就是完全看你所需要的插入模块是什么，可以灵活的配置，那么这一款设备是这个24个万兆口的设备，也是带有流量过滤，谈到流量过滤呢，除了我们传统意义上的协议层面，比如说咱们经常提出来两层到四层，你做这些过滤以外呢，其实今天技术发展是可以进行实时的DPY，包的深层检测，也就是说从二层一直到七层做实时的检测，其实今天很多企业都提到这个技术，像DPI，入侵防范，包括过滤就是刚才也提到叫流量清洗，流量清洗这些设备当中呢，这是普遍采用的一个，但是一个非常大的一个区别就是这里因为他全部都是靠这个大规模集成电路走。所以从这个意义上来讲，他是一个实时全限速的做法，所以有机会的话，大家可以在网上搜一下，就是关于DPI的一些应用和算法。很典型的这种设备就是说现在基本上就是一个业务上你可以做一个小模块，一个很小的模块，你就可以实现一个链路的监控，基本上这种设备的话，是物理性的镜像，就是把流量百分之百的给你镜像出来，但同时对生产性数据，不产生任何影响，那么他现在就是这个端口数是增长的非常快，也就是说在一个业务上，你可以组合从千兆一直到十万兆，就是现在的100个G，100个G你随便，根据你的需要，比如说你今天可能只需要4个万兆的电路，但是明天我需要加入一个40个G，就是4万兆的电路，你就进行插件，就是插进去就好了，所以呢这是非常适合于这种数据中心用的。
　　那么这一个呢是我刚才提到说，我们的设备都是硬件唯一有一个例外，就是他有一个东西是解决一个什么问题，就是在虚拟化的里面，或者说云的这个应用当中，对于监控来说是一个非常挑战性的一个事情，就是说过去不论是我们的业务分析也好，或者是网络安全的这个监控也好，他都存在有一个问题，就是他基本上都是需要跟这个物理的电路是要接起来，只有接上你才能看到，那么现在这个挑战有一个挑战就是说在这个云里面，现在有一个问题就是，他有可能从一个云的东端，再到另外一个云的终端当中，他的流量根本不走这个物理电路，也就是说你可能永远看不到，像在这个云空间里面的这些数据流量，那你要监测的话，就是非常挑战性的一件事，所以针对于这个，我们也开发了一种新的产品，他是针对云空间的流量监控，那么他就是说，你可以提供你，根据你的需求，然后提供你的配置，使得这个配置指哪打哪儿，什么意思呢，就是说你可以把这个虚拟空间的数据流量给他导出来，使得过去看不见摸不着的这种监控呢，变成一个物理性的监控。
　　说几个案例，一个案例就是在金融灾备的事情，说到是金融，其实金融也好，医疗也好，归根结底其实目前在国内基本上都是按照企业的网络来处理，那么在金融这个业务里面，其中有一个比较是现在来讲是非常重要的一件事情，就是关于灾备的事情，尤其像异地同步灾备，基本上目前金融的解决方案很多都是在数据库以后，数据在某一个空闲的时间里面，实际上在国外的话，很多的数据中心，金融的数据中心的灾备，他是通过这个物理的镜像，直接就物理镜像，而不是说经过数据库过滤，数据库过滤以后，你再弄，当然跟咱们的监管政策也有一些关系，就是说他国外的话，他要求你每一个动作，金融里面的动作都需要进行一个备份，因为他牵扯到相当多的关于法律方面的一些事情，比如动不动就打一个官司，说我这个钱为什么下去是这个，你回来是这个。
　　咱们现在是说我们监管不需要，但是迟早我看还是要这个东西。下面这个案例，就是比较普遍的一个，就是在云里面呢，刚才已经提到云的路径，他存在着相当大的离散性，那么一个非常典型的情况就是你比如说我们现在看一个流量，他从一个点进来，然后从另外目的地出去，在整个的过程中，因为牵扯到相当多的节点和路径，那么他所造成的问题是在哪儿？那假如说我们要去进行流量的监控，包括比如说现在，当然我们现在是在谈安全的事情，但实际上很多的业务跟这个都有点关系，比如说有的业务，现在很热门，流量经营的事情，就是运营商的流量经营，智能管道流量经营，其中有一个很重要的议题，就是说如果提到这个问题的话呢，你会想到，首先我怎么知道现在带宽的运营的状况，那他就是通过各种各样的检测，就是要进行带宽检测，带宽检测面临的问题也是同样，带宽检测是靠什么检测呢？你把发包，发完包以后根据他的延时做，金融理念是什么呢？是交易延时，就是我送一个单子下去，所以这样的话实际上云并没有那么全，说到底云的东西还是实实在在的东西，只不过云的东西变得非常难以琢磨，那么像这种情况，我们所贡献的一点就是说，是靠大规模的部署这种东西，然后呢他是属于这种比如说多端口，然后在每个路径上都来布这个东西，这些东西布到以后呢，再把这个东西进行汇聚操作，然后进入到这个测量装置当中。
　　所以整个的过程，现在在国外来讲是非常标准的一个实施方案，比如说流量汇聚这种做法，这是非常普遍的一个做法。这个看着就太熟悉了，因为这就是大部分的企业网的部署，基本上都是这样的一个部署，那么基本上由路由器交换机构成，以及各种各样的业务服务器，然后提供IT的服务给这个企业，那么我们的这个东西的应用，主要是这样做，就是说把这个东西放入到你的网络当中，安全接入，不影响任何流量的同时，是一个完全的安全的接入，同时把流量全部统管起来，然后提供这个监控的服务，那么这里面很重要的一点，就是像这种部署呢，实际上是非常适合于企业的数据中心在未来的增长的过程中，比如说我们加一个什么东西，我们加一个什么新的服务也好，加一个新的服务器也好，那我们要改很多布线，或者加一个监控的话，那都要去做这个很多的重新布线，那么这种设备就是你在部署的同时呢，先把它布进去，在后头，他会进入到另外一个层面，使得未来在做这个升级的时候，非常的直截了当。
　　下面我再介绍一下另外一个案例，他是典型建立新的监控中心的过程，就是他基本的应用是什么样的，那么我们可以看到就是目前的数据中心，比如说现在也存在，云出现以后，使得数据中心的分布也变的非常的广泛了，就是比如说一个数据中心，可能跟另外一个数据中心，他们都属于同样一个监控的监控中心，这就是今天监控的架构，就已经不再是，你这个机房里面的监控中心，就是管这个机房的数据中心，他现在一个数据中心是要管理，因为这是云，要管理广泛的数据中心，那么这里面就是牵扯到相当多的，包括有虚拟空间有物理空间，那么好多个不同的数据中心，那么他最终是把这个监控的数据，集中起来导到监控中心由监控中心来做，非常典型的案例，比如说华尔街上的，瑞士信贷，我为什么选他这个公司呢？我没有选其他的知名的，因为这个公司很有特点，他的交易中心一个在纽约，一个在英国伦敦，但是他的监控中心却在瑞士苏黎士，所以这样的布局他今天的监控，实现的手段是典型的。
　　这个只是我们的用户的界面的显示，包括各种报表，业务的分析这些东西。我想我做到一条，我让大家第一个别睡着，第二个不要花太长的时间，因为我们差不多也到茶歇的时间了，我基本上就讲到这儿，谢谢大家！
工业和信息化部电信研究院
副院长 刘多
工业和信息化部电信研究院通信标准研究所互联网中心主任
中国电信北京研究院副院长
中国移动集团设计院副院长
中国移动研究院支撑所所长
中国联通研究院云计算总团体组处长 张云勇
中国电信集团广州研发中心数据通信研究部部长 唐宏
浙江移动信息技术部副总经理
中国移动网络部网络安全处
盛大云计算副总裁 姜林
腾讯科技网络管理部
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