云时代主机托管的现状和趋势

如果你和大多数传统IT组织一样,那么你需要有一个距离主数据中心20英里以上的灾难恢复中心。如果你和大多数创业公司一样,那么服务器基本上运行在不知何种硬件支撑的公有云上。

云时代主机托管的现状和趋势

现在,随着创业公司过大地扩张自己的云,以及遗留数据中心实用性的不断降低,能够提供电源、制冷和硬件等服务的主机托管和租用成为了工作负载的过渡阶段。

传统组织建立或升级本地数据中心是因为他们一直都是这么做的,明尼苏达州DataLink的数据中心迁移顾问经理Josh Hatten在与Eden Prairie进行商务合作时表示。但是这种传统的方法在成本管理、正常运行时间和性能方面没有太大的意义。Hatten表示自经济衰退至今已经六年,托管成为大势所趋,而且IT组织正越来越多地采用托管服务,如基础设施监控和管理。

对托管的妥协

虽然理想情况下大部分工作负载都可以在云中运行,但托管与专属硬件却不会消失。

许多外包服务提供商如CenturyLink与QTS,正在模糊托管服务和云计算之间的界限。IT可以定制一套云——把备份、灾难恢复作为服务,低延时混合云互联——以及托管空间,同时附加一些额外的IT资产生命周期管理等。这样可以适应现有的资本投资策略,实现企业对所有工作负载的控制权与所有权。

“整体会大于所有部分之和,”波士顿云与托管供应商Markley Group的CTO Patrick Gilmore说。Markley最近把应用程序与服务器监控加入了其服务组合中。“你需要适应这样的合作方式,”他说。过去的20年里,IT部门在金融、保险与零售公司中不断改进后端基础设施,以满足其特定需求,“他们不可能为了节省一点钱而去改变整个系统。”

总部位于Santa Monica的音乐流服务商Cloud Cover Music站在了相反的一端:将所有业务彻底搬离公有云。该公司将服务托管在Peak Hosting的专门硬件上,从而在云和数据中心之间找到平衡。

“我可以获得机器级别的监控,就如整个数据中心是我的一样,”Cloud Cover Music的CTO John Shiple说。因为他不必为了实现Amazon Web Services实例监控而再雇佣一名系统管理员。

在专用硬件上结合应用程序与服务器级别的监控,可以帮助Cloud Cover Music优化代码,赶在用户受到影响之前发现问题。这样可以联合运营与开发人员——无须重新组建一个DevOps团队。

“在过渡到专用硬件托管前,我们在服务器端有过不少云服务商,”Cloud Cover Music的业务发展总监Carrie Pobre说,“Peak是一家提供后端服务和架构的公司,支持我们实现扩展,”比如迁移到更高级的业务分析产品。

如果利用选择性外包来处理日常IT任务,组织将时刻依赖高级IT人员,但只有在有需要的时候才能派上用场。

“你肯定不会想雇佣某人去安装操作系统、做安全补丁更新等。这些都不是企业的核心业务,”Markley公司的Gilmore说。

正如每个企业都有不同的技能集与目标,每个市场都有不同的需求。对于身处硅谷的Colovore来说,托管服务的优先级并不会高于供电和冷却密度。该供应商提供具有后门热交换器和其他设施基础设施的水冷方式,每机架可达20千瓦,售价按实际用电量计算。

硅谷,美国最大的数据市场之一,拥有比金融、政府和其他传统企业IT市场完全不同的密度,Colovore的创始人之一Ben Coughlin说。

垂直行业包括大数据、广告投放、生物信息、游戏、内容提供商以及云或者软件即服务供应商。这些公司走在硬件与软件部署的最前沿——IT精英们总是能不断将密度提升。IT团队可能不希望搭建机柜和电力系统,但他们有顶尖的技术人员和很多最新的工具来管理应用程序与基础架构,Coughlin说。

“只买便宜的”行吗?

许多托管提供商现在都依赖于承租人采用他们的云以及管理服务产品。托管设施在经济衰退的时代越来越商品化,一个机柜的费用可能在600至700美元,Hatten说。五年前,TechTarget研究评估,根据密度,托管机架价格大致在700至4000美元每月。

假设你没有数百万投资的服务器可以贬值,但也不要以为托管服务器的更新换代会比租用的服务器更便宜。“买便宜的,租贵的”这句话并不总是有效,Markley的Gilmore说。“假设24/7服务器购买比租用便宜,”他说,“这种现象只存在于拥有巨大购买力的公司,如大规模互联网IT公司。”在过去的5到10年,亚马逊AWS、Google云平台以及其他供应商已经让云的价格跌到足以让企业思考采购原则的情况,他说。

理解底线也十分重要。IT组织必须拟定架构成本与投资回报,讨论关于云计算与数据中心托管的正常运行时间、不同工作负载的性能预期等,Datalink公司的Hatten说。否则可能导致蔓延与低效率。