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　　翼閘小編：使用云計(jì)算就是把信息處理任務(wù)交付給數(shù)據(jù)中心去處理。下一代數(shù)據(jù)中心大多采用虛擬化技術(shù)，把一臺(tái)物理硬件服務(wù)器分割成多臺(tái)邏輯虛擬機(jī)，可同時(shí)執(zhí)行多個(gè)信息處理任務(wù)，使昂貴稀缺的計(jì)算資源利用率大為提高。我這年齡段的人都諳熟故主席哲學(xué)偉人關(guān)于萬事都可以一分為二的最高教誨(1957年毛澤東在《黨內(nèi)團(tuán)結(jié)的辯證方法》中明確指出：“一分為二，這是個(gè)普遍的現(xiàn)象，這就是辯證法”，《毛澤東選集》第5卷第498頁)。所以下一代數(shù)據(jù)中心里服務(wù)器虛擬化做法也就是對(duì)服務(wù)器一分為二(其實(shí)是一分為N)。偉人斷言一分為二的普遍性，套用到今天服務(wù)器虛擬化情形就是：將一臺(tái)物理服務(wù)器分割成多臺(tái)虛擬機(jī)對(duì)于我們通常大多數(shù)情況遇到的信息處理任務(wù)而言，這是一個(gè)具有普遍意義放之四海而皆準(zhǔn)的做法，翼閘在大多情況下無需特別考慮所要處理任務(wù)的性質(zhì)與規(guī)模。的確，在過去的一二十年中，我們一般日常業(yè)務(wù)的信息處理任務(wù)在數(shù)量與規(guī)模上的增長與GDP的增長，這兩者之間應(yīng)該有一個(gè)近似正比例的對(duì)應(yīng)關(guān)系。年均增長率10%算是相當(dāng)高了。然而眾所周知同期內(nèi)IT設(shè)備處理信息能力的增長率則遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過GDP的增速。這就是為何對(duì)一個(gè)物理服務(wù)器做虛擬化分割，一分為二的做法具有一般性和通用性。一般日常業(yè)務(wù)的信息處理任務(wù)，哪怕是比較大規(guī)模的，以多租客方式共享使用一臺(tái)物理服務(wù)器，應(yīng)該沒有什么問題。

　　然而近年來有些種類數(shù)據(jù)的增長率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過GDP的增長率。根據(jù)IDC幾年前發(fā)表的預(yù)測，從2006年到今年底，全球的數(shù)據(jù)量將增長6倍。到2010年底，大約70%的數(shù)據(jù)是由個(gè)人產(chǎn)生的，而且這些數(shù)據(jù)中至少85%的部分將由各種組織來負(fù)責(zé)管理，主要是為數(shù)據(jù)在安全、隱私、可靠及法規(guī)遵從這幾個(gè)方面進(jìn)行管理，IDC繼續(xù)強(qiáng)調(diào)：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)占有這些數(shù)據(jù)的95%以上。這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中最典型的就是從網(wǎng)絡(luò)2.0應(yīng)用中和大規(guī)模移動(dòng)通信應(yīng)用中所產(chǎn)生的。所以存儲(chǔ)、處理、分析這種2.0數(shù)據(jù)所需的IT設(shè)備能力也必須具有相應(yīng)的高速增長率。翼閘用網(wǎng)絡(luò)搜索引擎在網(wǎng)上搜索內(nèi)容就是一個(gè)對(duì)2.0數(shù)據(jù)作大規(guī)模處理的典型應(yīng)用。對(duì)這種數(shù)據(jù)處理任務(wù)，僅使用一臺(tái)服務(wù)器來處理已經(jīng)會(huì)力不從心，更不要說把一臺(tái)服務(wù)器分割成多個(gè)虛擬機(jī)來處理多個(gè)這樣的任務(wù)。所以對(duì)這一類數(shù)據(jù)處理問題，一分為二方法不再適用，合二為一才是要領(lǐng)，即：如何將多臺(tái)服務(wù)器聯(lián)合起來處理解決一個(gè)問題。近年來十分熱門的map-reduce算法就是把多臺(tái)服務(wù)器連接起來，讓它們并行合作解決一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)處理任務(wù)。所以map-reduce可以看作是將數(shù)據(jù)中心里的服務(wù)器“合二(多)為一”。作為一個(gè)合二為一的問題，map-reduce算法通常不是跑在一個(gè)虛擬化的計(jì)算或存儲(chǔ)平臺(tái)上。事實(shí)上map-reduce“把計(jì)算搬到數(shù)據(jù)附近”(moving computation to the data)的理念隱含了一個(gè)緊耦合計(jì)算存儲(chǔ)架構(gòu)：一個(gè)數(shù)據(jù)處理問題的map計(jì)算步驟并行發(fā)送到許多map workers節(jié)點(diǎn)平臺(tái)上，每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都采用CPU與本地磁盤一一對(duì)應(yīng)的緊耦合存儲(chǔ)架構(gòu)，翼閘將處理的中間結(jié)果寫在本地磁盤上。

　　我們知道數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器如果不采用虛擬化技術(shù)，則計(jì)算資源的利用率非常低。Map-reduce由于不跑在虛擬化平臺(tái)上，因而在計(jì)算與存儲(chǔ)資源的利用上和節(jié)電綠色環(huán)保方面效率很低。比如想要對(duì)非虛擬化的worker節(jié)點(diǎn)群實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)附載均衡是一個(gè)很難實(shí)現(xiàn)的任務(wù)。我們注意到網(wǎng)絡(luò)搜索引擎具有很可觀的碳足跡。有人做過統(tǒng)計(jì)：兩次Google搜索在數(shù)據(jù)中心服務(wù)器上所耗的電能可以燒開一壺水。如何對(duì)數(shù)據(jù)中心里的合二為一問題實(shí)現(xiàn)比較綠色的解決方案，比如在虛擬平臺(tái)上跑具有動(dòng)態(tài)附載均衡性能的map-reduce，翼閘是一個(gè)很有意義的研究課題。

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