“腾云驾雾”不务虚

　　云计算是整个IT产业的发展趋势，也是推动新一代互联网、物联网、移动互联和三网融合的引擎。对这个未来信息技术基础架构和服务的模型，业界寄予厚望。

　　今年业界最热门的词汇当属云计算。所有厂商和用户都在谈论相关技术，但很少有真正的案例。业态通常将云计算分为三种形式：公共云、私有云和混合云。不同的用户需要根据其业务不同而选择不同的云。在2010年“IT两会”的分论坛——云计算和数据中心的大会中，来自江西电信和吉林大学的专家分别从建设者的角度分享了云计算的应用案例。

　　计算机世界传媒集团助理总裁、计算机世界报社执行社长郑桂红在致辞中表示：“从云计算的角度来看待数据中心，显然要求数据中心进入一个新的时代。数据中心必须从传统数据中心向资源高度虚拟化、池化转变，能够在安全性、灵活性、可靠性、智能管理和监控等方面满足云计算和行业特点的需求。”

　　江西电信云计算落地

　　会上，江西邮电规划设计研究院IT所所长徐琦在演讲中认为，电信有必要将重要的业务移植到云端，以便更好地节约成本，为用户服务。

　　今年，中国电信开展了云计算的试点工程，其中江西电信是4大试点地区之一，其他是上海、广东和四川。江西电信将多个业务放在云端，首先考虑业务整合。徐琦将云计算和业务的关系分为了5类，分别是与业务平台的整合、与互联网IDC的联系、与瘦终端之间的应用以及与物联网、企业IT支撑之间的关联。

　　“云手机也是利用云计算强大的资源能力。”徐琦表示，“云计算可以方便快速地调整云手机业务的服务器资源，比如通过监测系统发现某个业务有大量的用户使用，云计算可以在很短的时间增加虚机的数据；同时，如果某个业务用户数量很少，可以快速减少虚机的数量，释放服务器资源。”

　　据徐琦透露，江西电信计划在10年内迁移5个业务到种子云中。但在实际应用中，他发现了云计算的不少问题，如技术不成熟，缺乏国际化标准，不同厂家之间设备难以兼容；云计算的规模受限，法规不健全，无相应法规以规范运营商和用户之间的权责，用户数据安全和保密没有一个明确的保障，运营商也可能面临无妄之灾。

　　吉林大学成公共HPC2010年6月，吉林大学建成的高性能计算(HPC）首期计算资源的CPU计算能力居于全国高校同类系统首位，成功跻身2010年6月份全球高性能计算机Top500，位居第239位。据了解，该学院的高性能计算中心于今年5月批准成立。

　　“吉林大学近年来不断加大在科研平台的投入，同时，科研人员对HPC有强烈需求，HPC将成为支持各个科研单位和国家重大项目的基础平台。”吉林大学计算机学院教授、网络中心副主任张宗升表示，在这种背景下，吉林大学成立了高性能计算中心，并着手建设HPC。

　　通过探讨HPC流行趋势，了解主流的产品特性后，吉林大学的高性能计算中心确定了方案。实际上，吉林大学的HPC还肩负着另一个任务，那就是成为吉林省的公共HPC。这样的公共HPC中心存在诸多好处：1，把资金集中起来可以购买到更便宜的设备，提高投资效率；2，分散的HPC中心负载不平衡，有些学院的HPC资源很忙，有的学院很清闲，把资源集中起来可以很好地实现资源共享；3，HPC中心实际上对后续服务和技术支持要求比较高，并不是每个学院都有这样的技术能力，由学校牵头可以提供更好的技术支持和保障；4，可以对校外的企业、政府等提供HPC服务，促进区域经济的发展。吉林大学的这一设想得到了吉林省、市政府的相关部门的重视和支持。

　　高效、创新、节能

　　论坛当天，来自数据中心领域的CIO、技术和运维主管近500人参加了会议，并分享了自己的精彩观点。

　　文思创新软件服务事业部CTO潘剑韬从技术角度分析了云计算的走向，他认为，中国正在积极研发云计算的中间件平台，包括云存储、并行计算、超大规模信息处理、管理工具、监控工具等。云计算平台现有三种构建模式，分别为在开源平台上架构云平台、在主流商业平台上架构云平台、自主开发研制中国的云计算操作系统。

　　浪潮集团资深方案顾问武文广再次阐释了浪潮的“云海In-Cloud”战略。该战略遵循开放标准化、开源定制化、分层模块化的技术路线，依托核心技术的自主创新，重点发展高密度低功耗RACK服务器、8路以上高端服务器、海量存储等云基础设备和云计算操作系统，帮助客户快速、低成本地部署云基础架构平台。

　　“在基础架构层次，浪潮有自己清晰的定位，拥有自主的产品技术体系，自主开发高端大服务器、海量存储、云操作系统等，领先于国际厂商；建立有‘一中心，三维度’的云产品及技术研发体系，涵盖硬件平台、资源平台及数据平台，以及整体方案开发优化等全技术环节。”武文广表示。

　　施耐德旗下的APC公司中国区副总裁、数据中心业务总经理曲颖则认为，现在新一代绿色数据中心的核心价值包含数据中心能源效率要符合国际标准；按业务功能、IT技术，采用定制的模块化设计；精心设计数据中心的布局，以延长生命周期；准确定位数据中心成本等。