五千年(敝帚自珍)

主题:【原创】云里雾里的云计算 [1] -- 邓侃

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      • 家园 啊?廉价路由器?难道都接电话拨号?

        路由器也就是一次性费用,只是数据量大而不是加密tunnel多的话也不用着太高端。但数据链路的钱可每月都得给很多而且没法省啊。

        这邮寄倒确实是好主意

    • 家园 【原创】云里雾里的云计算 [补2]

      【补2】云计算经济学 之一 现金流

      云计算技术怎么和经济学扯上关系了?源头在Jim Gray,他于2003年3月写了一篇论文,题为“分布式计算经济学(Distributed Computing Economics)”。

      在这篇论文里,他比较分析了计算机硬件价格和网络带宽价格。两者都在逐年下降,但是前者下降的速度比后者的更快。他的结论是,数据处理应该在离数据本身比较近的地方进行,这样有利于降低成本,尤其是网络带宽消费所造成的成本。

      如同建火力发电厂,应当把发电厂建在离煤炭矿山近的地方,也就是坑口电厂,更经济实惠。因为传输电力的成本,比运输煤炭的成本要低。

      Jim的结论显然不利于云计算市场的开拓。

      Jim Gray早年求学于伯克利大学计算机系,毕业后先后任职IBM,DEC,微软,主要致力于数据库研究。1998年获计算机界的诺贝尔奖,图灵奖(Turing Award)。

      2007 年的一天,Jim独自驾着自己的游艇,去外海抛撒他母亲的骨灰,后来游艇失踪,Jim再也没有回来。听到这个噩耗后,DigitalGlobal公司迅速行动起来,在他的航线沿线,拍了几千张卫星照片。另外Amazon免费提供帮助,把这些照片公布在Amazon云计算平台上,号召所有人来帮助寻找。虽然经过两个月的努力,不幸无果而终。

      鉴于Jim Gray在计算机学界和商界享有盛誉,他反对云计算的观点的影响面也大。所以,伯克利大学这群后生们意识到,欲立必先破,不破则不立。于是,“云而上”这篇论文花了大量篇幅,谈论云计算经济学,与老学长争锋相对。

      点看全图

      外链图片需谨慎,可能会被源头改

      Jim Gray,Turing Award laureate,1998

      Courtesy http://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/7/7e/11-23gray.jpg

      云计算经济学的核心,在于规模效应。文章先引用了两个骇人的数字,

      1. 企业私有自用的机房,使用效率通常只有5%到20%。

      2. 为什么机房使用效率如此低?为什么不减少机房内服务器的数量?因为高峰期对服务器的需求,经常比平均需求高出2到10倍。

      云计算平台面向多家企业。各个企业需求计算资源的时间分布不同,这个企业的需求高峰期,可能恰好是另一家企业的需求低潮期。这样,云计算平台可以动态调配计算资源,既满足高峰时期的需求,又不至于造成低潮期资源的浪费。

      就像保险金一样,平时每个投保人都缴纳小额保险费,万一某人有急用时,可以把众人的保险费集中起来,供一人使用。

      但是保险公司怎么赚钱?保险公司能否赚钱,取决于如何定价,也就是制订每个投保人需要缴纳的保险费。定价的诀窍在于统计,统计出现意外的概率,统计理赔金额的分布。

      云计算平台供应商赚钱的法门,也在于如何定价。通常情况,价格的制订取决于两方面,

      1. 心理。云计算用户能够接受的市场报价。

      2. 成本。成本取决于两个因素,a. 云计算平台的规模,b. 购买机房设备的单价。

      用户能够接受什么样的云计算使用报价呢?取决于如果该用户使用自己私有机房,需要投入的成本。

      这包括,为了满足高峰期的需求,私有机房需要购置的服务器数量,网络带宽消费,电费,房产租金或建设费用,以及机房维护人员的工资。

      文章给了一个公式,不等号的左边是使用云计算平台的收益,右边是使用私有机房的收益。注意,关键是右下角那个utilization。如前文所述,效用系数通常很低,只有5%到20%。低值效用系数造成的后果,是使用私有机房的收益很低。

      点看全图

      外链图片需谨慎,可能会被源头改

      Cloud pricing

      Courtesy http://lh6.ggpht.com/_cz82pwdvhmg/SZwcusMHXxI/AAAAAAAAAZU/UkcqPbNjU5A/cloud_pricing.GIF

      这个公式隐含的意思是,云计算的市场报价,与云计算平台的建设和维护成本,不一定成正比关系。只要云计算平台的报价能够满足左边大于右边,换句话说,只要云计算的报价能够比用户自建机房更经济实惠,就能吸引用户。

      另一方面,如何降低云计算的成本呢?如前所述,一,规划合理的规模,二,降低购买服务器等设备,带宽以及电力的价格。

      云计算平台的规模,主要是取决于机房内服务器的数量。建设云计算平台的原则,是以最小的规模,满足高峰期的需求。

      如何计算平台的规模呢?“云而上”一文的解决办法是用排队论模型来估算。先估计所有用户的平均需求,以这个平均需求估算需要的服务器数量,然后在这个基数之上,再增加20%到40%的服务器,作为预备资源,应付特大的需求高峰。

      至于购买服务器等设备,带宽以及电力的单价,能降低到什么程度,文章引用了经济学家James Hamilton的调查报告。这份报告,横向比较拥有上万台服务器的超大型计算中心,与拥有数百或者上千量级的中等规模的计算中心,在批量购买服务器,带宽,电力等等方面的价格优势。

      调查的结果是惊人的,超大规模的计算中心在购买设备,带宽和电力时的价格,只有中等规模机房的1/5,甚至到1/7。

      想起一个老笑话,某公司的销售经理向老总汇报工作,说,“有两个消息,一个是好消息,另一个是坏消息,您想先听哪一个?”

      老总说,“先听好消息吧。”

      销售经理回答,“我们拿到了一个大订单。”

      老总问,“那么坏消息呢?”

      销售经理回答,“这个订单是Walmart下的。”

      关键词(Tags): #硅谷评论
      • 家园 三个例子不看好云计算

        我是搞应用软件开发的,是这几年我参与过的工作,来说明一下为什么我不看好云计算。

        第一个例子是某车厂,他们的组装线,是用Fujisu的Mainframe控制的,据说很贵,九十年代初他们就想淘汰,试过多次,都以失败告终。最近一次的尝试,是从06到08年的一个项目,花了6百多万澳币,打了水漂。这个例子用来说明绑定的可怕。

        第二个例子,是维省的天然气批发市场的投标运行管理软件。他们用的是SUN的机器跟操作系统,数据库用Sybase。整个系统每天24小时不停运行,不能有down time。 比较特别的地方是他们有Mirror Site,理论上讲,他们的办公楼给炸了,30分钟内20多公里外的同样系统可以启动运行。这个例子,是想说明某些公司对整个系统的可靠性与控制的需求,这种控制与需求,未必是云计算可以提供的。

        第三个例子,是我捞外快的一个小客户,他是做那种冷暖气,热水器的安装维修生意的,约摸有10个雇员,需要一套管理系统,是我开发的,几年下来,陆续花了我1000小时左右吧。这个是他最大的IT开支了,他的服务器两千多块钱,Windows Small Business Server 是送的,数据库我用免费的MSDE,再加几台PC,硬件不超过5000块钱。比较重要的软件是他的会计软件,多少钱我就不知道了。平常的网络维护,由附近的一家公司负责,来一次80块钱一小时。但一年来不了几次,也没花多少钱。像这样的小公司,所有东西移到云计算去,能够省多少钱呢?

        最后提提大黄那篇文章,里面医药公司大规模计算的例子也低估了软件移植的费用,除非一开始那些计算就在云计算里做。但开发那些计算程序,恐怕不便宜,无论是自己开发,还是在云计算里开发。

        • 家园 第一个不好说,第二个可是云的长项啊

          第一个其实并不能完全说明绑定的可怕,只能说Switch Cost很高。。。

          第二个我个人觉得是云的长项,比如说amazon遍地在建Data Center,异地备灾成本估计会大大低于企业分散了自己搞。

          第三个的一次性投入虽高,但是边际成本几乎是0,软件安全性,功能扩展,稳定升级也会比个人开发来的高很多。我想,会有人来做这块市场的吧

          • 家园 关于第二个

            虽说是云计算的长项,但是这类公司对软硬件的控制欲,外人很难理解。

            倒是可以想想私云,不过又有点牛刀杀鸡,这家公司的服务器也就是2、3十万澳币而已,用私云,不会便宜多少吧?

      • 家园 关于云计算得安全问题,与您商榷

        今天下午正好有一个在British Council工作的校友来做演讲,她得领域是信息安全,提到说现在有相关的安全标准认证是ISO27000 family,其中ISO270001是专门针对信息安全做的认证,其技术要求基本就是Data Center级别的(我特地问跟Amazon的Data Center相比如何,她回答说在技术要求上基本相同,多了管理层的检查,监督,改进,反馈流程).于是我问现在大企业都能满足ISO270001标准么? 她回答说不能.

        于是在最后,我问,既然现在云计算的安全标准比一般企业要高得多,为什么安全还被认为是云计算最大的问题?

        她回答说两方面,一是不同的企业对于自己的数据安全操作流程不同,云计算提供的标准流程可能没有办法完全满足.

        第二是企业对于云计算的稳定性还有疑虑.

        所以我个人觉得,这么看起来,云计算最大的问题应该不会是安全吧? 云计算的商用,是否是需要出现比较成熟的web applications? web based ERP系统会不会是第一个被中小企业认同的东西呢?

        • 家园 云计算的安全问题

          我个人认为,最大的安全问题,是如何防止云计算平台提供商偷窥用户的数据和程序。

          这个难题,似乎没有很好的解决方案。

          • 家园 这个会是个很大的问题么?

            现有的虚拟主机类服务,这个潜在的危险跟云应该没有什么两样吧?

        • 家园 云的商用阶段现在还未开始

          现在只是铺概念,做市场培育而已。

          就象你所说,大多数企业(包括很多大企业,但不包括银行,国家安全相关的企业等)对内部安全要求并不高——或者说是实践上并不高。所以,云计算从安全角度来说完全满足90%企业的90%数据的安全要求,实在不行咱在云上面只放明码代号,实际敏感数据库存本地,来个交叉检索好了。

          云要商用,首先得解决“云-based”application问题。各个企业有不同的需求,这可不是google或amazon自己能够完成的。市场培育到位了,才会有第三方软件开发商投入人力财力来开发。在我来看,ERP太大太敏感了,不会是第一个。我个人觉得销售和市场分析系统和knowledge warehouse(或者简单点说文档管理系统)会是先驱。对于google和amazon而言,这两点也很容易与现有系统整合起来。

          • 家园 其实我觉得这东西单纯靠第三方估计很难

            云计算至少在现在,是个高入门门槛的东西,而且云的通用性直接影响它的效果,我倒是倾向于认为这些Applications是云服务商提供,求得最大的通用化,当然很可能背后是第三方协助开发的,但是不会是由第三方主导的。

      • 家园 还有一个重要因素:挟持

        云计算技术还有一个问题:挟持。拿传统的发电厂和煤炭举例,一旦发电厂建在离某煤炭矿山近的地方,那么发电厂就被该矿山挟持了:矿山可以把煤价涨到次近的煤矿价格+该煤矿到电厂的运费,从而把电厂的位置红利完全拿到手。电厂如果预料到这种情况,就不会选择把建在离煤炭矿山很近的地方,除非(1)双方签订超长期合同,把煤价固定住;(2)电厂吞了矿山,或者矿山吞了电厂,成一家人。这是成定论的产业组织研究的发现。

        回到云计算,同样有挟持的原因,云计算服务提供了两年要涨价怎么办?真上了贼船只有认了。但是没上贼船前要解决方案,那多半是签订长期合同,而长期合同锁定双方,有太多的不确定性,大家不一定乐意签。另外,数据功能这一块企业看重的不仅是成本,还有安全,便利和稳定。这些考虑比省几个服务器/软件钱重要多了。

        市场是发展的。云计算要兴起,也一定会有新的产品出来,以较低的成本解决数据功能的安全,便利和稳定的问题。

        不看好云计算。

        • 家园 数据转移

          大的系统,数据转移很难.但是云的主要客户是中小企业,云如果不提供数据转移,就挖不到客户.提供了转移,客户仍然可能转出去.从云转出去的成本,构成壁垒.

        • 家园 我觉得这两个行业入门门槛不同

          可以有效施行云计算的公司不会很多,能确立竞争优势的可能更少。边际成本变动模式也和矿山差距很大,所以我觉得产业链依赖模式和矿山-生产企业不会相同

        • 家园 本地计算也有挟持问题

          你选什么服务器?选什么数据库?选什么ERP软件?

          无论你怎么选,其结果都是没法轻易下船。从Windows平台的MS SQL想改到AIX的DB2?呵呵,做梦都能把你吓醒。想从SAP转到Oracle Application?这不叫迁移叫做另起炉灶。当年文件系统从NOVELL迁移到Windows,email从NOTES迁移到Exchange,哪个不是费了老鼻子劲了?至今还有企业赖着不肯走呢。

          云应该可以满足成本和便利的考量,安全性就看需求了,我认为可以满足90%企业的90%数据的安全要求。稳定性估计要等小白鼠多些才会有统计数据,就目前google和amazon运行的情况来看不比cluster差,而且还有扩展性好等优点。

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