【干货总结】云时代下，企业IT运维如何应势而变？

在选择云时，企业重点考虑哪些因素？

传统计算、网络、存储的IT架构，已经难以满足业务高速发展的需求，企业要想借助新技术推动创新与发展，IT架构改革势在必行。如何用最低的成本、最短的时间来改造IT架构，重构数据中心，积极拥抱云无疑是最好的选择。那么，企业在选择上云时，应该重点考虑哪些因素？

@北京_java 认为需要从以下四个方面进行考虑：1.跨云部署：我们目前使用的是公有云，私有云，跨云，部署就是很挠头。2.云服务的解决方案是否多，高可用是否和公司业务兼容，支撑复杂的变化业务需求。3.降低运维成本，提高运维效率。运维小伙伴不能仅仅停留在设备维护的搬砖阶段，还更应该做好IT资源的优化配置和高效管理，所以很多公司会自研devops。4.数据迁移。传统项目上云，更高效、更快速、更顺滑。安全、高可用、弹性伸缩、价格也是考虑的，但并不主要因素，对于一个每gmv上亿的平台，耽搁不了半分钟。

@Java-黑子-北京 认为，以前上云考虑云的稳定性、网络。现在上云考虑云中的服务，例如提供了CDN、OSS、队列、大数据服务、强一致性的数据库等。通过云服务商推出的这些服务，小团队的运维将变得更加简单，不需要学习每个组件的运维，也不需要专业人员维护一些不擅长的组件，上项目的速度则会更加快速。

在企业上云的同时，也有人会担心运维人员将会逐渐被取代。@网络-sevenot-成都 表示，小企业业务上云后，运维工程师的会渐渐被取代，这是无可避免的。云服务商把用户业务需要优化、升级、改进的地方都傻瓜化、一键化、自动化的设计出来了。带宽、存储、计算、负载均衡、安全全都提供了很详尽的方案。对于要使用云的企业，运维职能被大大降低，业务测试、上线的环境也越来越简单。基本的运维会越来越少了，云服务商其实也不太需要大量运维。相反，云服务商的机房运维可能需要一些有经验、有技术的工程师。

@运维-陈兴-北京 则认为，公有云把运维的很多工作都简化了，更方便了，一些技术的使用门栏降低了，这点是不可否认的。同时反逼运维去学习更多的东西，不学习就退步，不学习就面临没工作。云的出现是有好处的，但是对运维来说，面临更大的压力，这个压力来自于自我技术的提升。同时云的出现，在于资源的整合，资源的充分利用。运维是不可或缺的，但是现在底层运维的生存空间在被挤压，时代发展引起的正常现象。时代趋势，只能说门槛高了。

网友提供：云服务商配置截图

@硬件开发-巴里-北京：在选择之前，不同公有云服务商的硬件配置还是要对比一下的。现在阿里云、腾讯云等主流的公有云服务商使用的都是Intel Xeon 处理器，硬件配置直接决定了其服务的安全、高可用、弹性伸缩等特性。@运维-勇气-广州 也表达了类似的观点，老实说没用过非Intel之外的服务器，采购都是Intel，其他的在稳定角度不会考虑的，稳定才是运维的核心。

@Intel架构师-周宏兴-北京 认为，运维的目标是不变的，云计算提供了更多的选择和可能性。对于运维人员来说，了解云和使用云，可以帮助企业提升效率，这也是企业的主要关注点。Intel不仅仅提供芯片，目前也正在和主流的公有云服务商合作，将AI技术带入运维体系中，对基础架构资源进行更精确的优化和错误预测，进一步优化运维管理。运维是一个持续优化改进的过程，通过长时间的积累，留存的知识库和硬件信息，就可以进行模型预测分析。

企业在“上云”时，什么应用适合放在云端？

当云平台搭建以后，作为一家企业，必然会考虑在云平台上运行怎样的业务，运行什么样的应用系统。对企业而言，最主要的就是将应用迁移到云端运行，目标就是让应用运行时能够借助于云平台的特性来最大程度的提升整个业务系统对外的服务能力。那么，什么样的应用适合放在云端？

@Java-黑子-北京 认为，所有的应用都可以上云。未来的应用应该都是跑在云上的。对于应用这个层面来说，应用并不关心使用的基础资源是什么，上云能够加快产品的迭代速度，按需伸缩。同时，对于企业多项目、多组织结构能够更加合理的分配资源。安全问题其实一直都有困扰大家，这个来源对云厂商的信任。

@小白哥-研发-北京 则认为，哪些应用适合放云端，需要根据公司的业务来说，其实一些高临时性的、高流量、高扩展的应用适合部署到云端，例如类似618、双11之类的活动，当时需要大量资源，活动结束又没有那么大需求的应用。其实对于现在大部分的企业来说，都适合上云，主要还是省事很多，不需要那么多的运维去维护。

@Intel 技术顾问 Benny 对此表示，云计算最重要的优势之一就是弹性，平时没那么大压力的时候，不需要购买太多服务器。如果访问量一直很高，可以考虑增加服务器。还有一个办法，可以采用 bare metal as service 服务，就是直接租用整机。Intel不光是有CPU ,还有SSD和网卡，这些都是数据中心不可或缺的一部分。

近年来，混合云成为了云计算的主要模式和发展方向，它融合了公有云和私有云。出于安全考虑，企业更愿意将数据存放在私有云中，但是同时又希望可以获得公有云的计算资源，在这种情况下混合云被越来越多的采用，它将公有云和私有云进行混合和匹配，以获得最佳的效果，这种个性化的解决方案，达到了既省钱又安全的目的。

@硬件开发-巴里-北京 就表示，现在很多企业都采用了混合云的模式，一般是将核心数据放在本地，将非核心数据放在云上的做法。@大海_北京-互联网 也认为，公司做大之后，设计好架构后，应用可以放到自建私有云上，其实还不错的，成本降低不少。采用混合云方式进行搭建，合理分配比例即可达到效果，成本都不错。

@英特尔中国区互联网业务部技术总监-高明 谈到，数据是最值钱的、最重要的资产，很多关键数据可以考虑本地和云端多份存储。本地存储一个是要考虑自身防御的攻击的能力，另一个则要考虑自身存储设备的可靠性。

在中国，混合云其实是一个比较好的解决方案，自有数据中心可以解决安全性和基本需求，公有云可以增加弹性，降低运维复杂度，并且可以很好利用公有云的网络带宽能力。选择采用私有云、公有云还是混合云其实与公司规模具有比较大的关系。

现在很多公司都是使用公有云起步，大到一定规模就考虑自建。另外，也有公司初期自建，逐步上云的。而小公司则应该优先搭建业务，把过多精力放在基础设施上比较耗费资源。在混合云中，网络至关重要，而大的公有云服务商在网络的研发方面会进行大量投入，可以将VPC打通。

目前，很多公有云服务商都在与英特尔进行深入合作，在IaaS/PaaS/SaaS层进行软件优化，例如虚拟化、容器的优化、数据库/Hadoop/Spark的优化、AI的优化。如果在平台级进行优化是最好的解决方案，也更加有助于上云。如果只是用IaaS，在虚拟机上的应用优化还是必不可少的。例如，在IaaS层优化OVS或vSwitch，可以把虚拟交换机的性能（PPS）成倍增长。在新的至强可扩展平台上优化深度学习框架，Deep Learning的性能可以数十倍的提升。