
详述从IaaS到PaaS的三种实现方法_数据分析师
随着云计算平台的优势变得越来越清晰,从IaaS到PaaS似乎是一项比较轻松的工作了。但是,方法各有不同,而找到实施PaaS最好的方法就意味着在三个可能的选项中进行选择。
市场上有越来越多的声音在说,应当把云计算服务的等级提升至基础设施即服务(IaaS)以上。按价值链的先后顺利来说,在云计算的层次结构中紧随其后的下一个选择就是平台即服务(PaaS)了。与IaaS(即虚拟机托管,并要求用户提供一个操作系统和中间件)不同,PaaS提供了一个包括软硬件在内的完整平台,以供应用程序运行使用。PaaS所提供的服务更多,因此它能给用户带来更多的潜在好处。也正是因为这个原因,PaaS供应商们能够证明他们所提供的服务是与其定价相符的。
PaaS可能是云计算服务从IaaS自然发展的一个必然产物,但是其具体实施的途径可能并不止一种。微软公司的Azure代表了一种途径,即:利用一个现有的数据中心平台,然后将其在云计算中复制。而实现PaaS的第二种途径则是通过诸如Cloud Foundry之类的工具来实现的:通过所选择的工具来开发你自己的“平台”,并部署它。而第三种方法则是需要由亚马逊网络服务(AWS)支持来实现的,它是通过网络服务扩展IaaS的方法来创建一个“平台服务”模式的。从IaaS至PaaS的这三种途径都有其可取之处,因此在做出决策之前应进一步深入了解其中的更多细节。
实现PaaS的微软Azure模式
为了进一步了解PaaS的微软Azure模式,必须确保你的以云计算为目标的应用程序是正在或者是能够在数据中心内,微软服务器软件套件上运行的。因此,这种方法的优势在于,它是与当前的软件策略相关联的;用户可以很容易地从微软服务器更新换代至Azure,因为云计算的供应商也正是内部部署软件平台的供应商。确保两者之间的同步应当是简单直接的。
而Azure模式的弱点在于,绝大多数的数据中心服务器平台并不是以一个单一的形式广泛部署的。所以,除非客户本身之前就使用了微软公司的产品,否则都指向一个平台是比较困难的,虽然这种方法是可行的。一直以来,微软公司都拒绝向相关的PaaS竞争对手们开放其Windows 服务器框架,这就意味着一些Azure用户是受制于微软公司的。我们还不清楚,微软将如何打造Azure,将如何把本地功能添加至与Windows 服务器无关的云计算中,例如目前AWS所提供的缓存服务。
PaaS的这个Azure模式的其他示例就是基于Java虚拟机(VM)的云计算平台了,这是一个可在多个架构上运行的便携式平台。亚马逊等公共云计算供应商所提供的托管Java虚拟机和Java应用程序是能够在几乎所有的数据中心或桌面系统上运行的。但是,这种方法只有在目标应用程序是使用Java语言开发时才能有效,而这一点对于大多数用户来说是一个非常苛刻的限制。
使用第三方工具开发PaaS
实施PaaS的第二种方法则更具推广意义。诸如Cloud Foundry和OpenShift这类的工具可帮助用户从IaaS入手,通过添加操作系统和中间件工具来开发一个云计算平台。通过使用这种方法,用户就能够让应用程序在一个可靠的软硬件系统上正常运行起来。而用户和应用程序的生命周期流程都可免于对平台软件进行维护。
组合PaaS的问题在于需要搞清楚将由谁来负责平台镜像的开发与维护。一个公共云计算供应商可以使用一个组合工具来开发一个基于PaaS的平台,但他们不可能会冒这个风险。供应商将不得不赌上一把,看是否有足够的应用程序会在这个平台上运行,从而建立一个可行的市场机会。如果组合工具的灵活性被用于建立多个平台,那么确保每个平台实时更新的工作就成为了一个民工活,同时管理成本也会随之增加。这些任务都会被推给云计算用户。
用户自己就可以使用相同的工具来组建一个平台并在IaaS上运行。如果这些工具可允许用户自行组织中间件和操作系统组件并让它们用于应用程序部署,那么用户将从中受益。当操作系统或中间件发生变化时,这是一个协助更新每台机器镜像的替代解决方案。事实上,这正是如今平台组合工具的最大应用。但是,为一个特定平台找到一个利基市场则又与将该方法广泛应用于公共PaaS的初衷相违背。
采用平台服务的方法
最后一个选项就是平台服务了,这是AWS目前正在实际采用的方法。平台服务假定PaaS的目标是增加高度云计算优化的或云计算特有的服务,并在任何通过 URL运行网络服务的应用程序中支持它们。这种方法是独一无二的,因为它以针对云计算而特别修改或开发的应用程序为目标,而不是那些从内部部署中迁移过来的应用程序。
这种方法着眼于未来平台服务将成为公共云计算服务发展趋势的推动因素。平台服务模式提供了改良的灵活性(就类似于组合平台模式一样),但是它会让新的平台组件支持有价值的云计算应用程序功能。
其中行不通的一点是,用户必须对他们的机器镜像进行维护,因为这一模式并不托管操作系统或中间件。增加一个组合平台工具(如Cloud Foundry)来管理这些元素就能够帮助用户解决这个问题。
从理论上来说,一家诸如AWS这样的公共云计算供应商可提供如此之多的平台服务以至于它可高效地定义一个云计算操作系统。如果这样做了,同时也提供了为当前平台开发云计算操作系统相同的特殊开发工具来进行应用程序开发,那么内部部署平台供应商可能就会决定支持它以便于利用新应用程序的优势。然后,云计算就算实施完成了,它实现了从云计算适应内部部署平台到内部部署平台适应云计算的市场转移。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26