應對大數據挑戰企業需要共享式服務模型

 

對企業IT部門來說，先進的運行時引擎應該是這樣一種管理工具：它可以在滿足高標準服務水平協議（SLA）的同時，支持企業里的各業務部門。這類管理工具應該能夠支持混合類型的工作負載，包括MapReduce應用及業務部門在共享式網格上智能化提交的其他應用。

 

此外，如今的IT部門正在經歷重大轉變。在許多情況下，IT部門不再只是個成本中心，相反，它被視作是支持企業里各業務部門的服務提供者。預算有限、工作負載需求加大，使得IT部門面臨巨大的壓力，必須進一步充分利用現有的基礎架構，最大限度地提高總的資源利用率。

 

讓在基礎架構方面的投資迅速獲得回報是IT部門在做采購決策時最重要的考量因素之一。能充分利用現有的基礎架構，滿足更高的工作負載需求，并實時動態地滿足需求，進一步節省成本，提高投資回報，無疑是企業希望尋找的解決方案。

 

為了支持MapReduce應用等新型應用，IT部門迫切需要一種共享式服務運行時平臺以獲得更好的性能、更高的資源利用率、自動監控和診斷功能，同時也需要IT基礎架構能提供更高級的應用生命周期支持。

 

何謂共享式服務模型？

 

共享式服務模型是指這樣一種基礎架構平臺：它允許多個應用（無論其類型和要求是什么）能夠在共享式基礎架構上并行執行。共享式服務模型常常由一種先進的應用調度和資源管理引擎來管理，為它所支持的企業里的多個業務部門提供有保障的服務。

 

共享式服務IT模型提供以下幾個重要好處：

 

少花錢多辦事

 

迅速獲得基礎架構方面的投資回報

 

提供更好的可管理性

 

有更好的可擴展性和靈活性以支持不斷變化的應用需求

 

利用收費政策，讓IT部門的角色從成本中心轉變成盈利中心

 

現有的HadoopMapReduce運行時引擎面臨的挑戰

 

遺憾的是，目前MapReduce運行時引擎的Hadoop實現無法提供上述的共享式服務功能。這歸因于Hadoop作業跟蹤器（HadoopJobTracker）的基本架構設計——Hadoop作業跟蹤器是一個管理層，在運行期間為MapReduce作業提供必要的服務。

 

目前的Hadoop作業跟蹤器還無法把作業調度邏輯與資源管理邏輯分離開來，這直接導致了下列重大缺陷：

 

缺少企業級能力。在任何一個時間，只有一個MapReduce應用可以在集群上運行。因而，資源變成了靜態的和用途單一的；而應用也是串行執行，而不是并行執行，導致無法有效利用的資源、形成煙囪式的IT環境，限制了可擴展性。

 

作業跟蹤器成為單一故障點。如果作業跟蹤器出現故障，所有運行中的作業都將停止。

 

很顯然，目前Hadoop作業跟蹤器能力有限，無法提供IT部門在生產級環境中部署MapReduce應用所需的共享式服務功能。

 

借助PlatformSymphonyMapReduce提供共享式服務

 

PlatformSymphonyMapReduce是一種生產級、分布式的運行時引擎，用于管理規模化的大數據應用。PlatformSymphonyMapReduce為企業運行大數據應用提供了下列獨特好處：

 

能夠為IT部門帶來一種共享式服務平臺

 

提高資源利用率，加大基礎架構方面的投資回報

 

能夠在企業里實現完善的服務水平協議

 

提供更高的性能、縮短獲得結果的時間

 

簡化IT管理，降低管理復雜IT環境的總成本

 

加強IT敏捷性

 

如何部署共享式服務模型？

 

企業應該視不同的業務要求使用以下方法部署共享式服務模型：

 

1.“煙囪式共享模型”——為不同的業務部門提供有保障的資源。IT部門根據不同業務部門的特定需求，為它們提供有保障的資源。業務部門向集中式IT部門請求一定數量的資源，專門供自己使用。然后，那些請求被定義為策略，加入到資源分配方案中。不同業務部門之間不共享資源。集中式IT部門負責管理資源分配、系統監控和故障排除。

 

2.“代理式共享模型”——企業內部跨各職能領域的資源共享。企業內部的不同職能部門共享一組通用的IT資源，資源共享策略根據不同業務部門的特定需求來予以定義，然后加入到資源分配方案中。不是為某個業務部門單獨分配靜態資源，而是通過動態共享整個基礎架構，從而為用戶提供有保障的資源。