摘要:云计算主要基于资源虚拟和分布式并行架构两大核心技术。在虚拟化技术方面，文章探讨了物理资源的池化、资源池的管理与使用、集群的故障定位与维护、
资源池的分组与异构等技术，以及异构的虚拟化云计算平台的建设和应用。在分布式技术方面，文章探讨了分布式文件系统和Key/Value存储引擎技术。对
于分布式文件系统，提出主机“瓶颈”解决方案及存储接口标准化的想法；对于Key/Value存储引擎，提出目录化存储的解决方案。
关键字:虚拟化；分布式计算；云管理平台；Key/Value存储引擎
云计算由Google提出，随后在互联网界风起“云”涌，随之而来的云计算服务和技术平台成功案例层出不穷，如Google的GFS、
MapReduce、Bigtable、Chubby和App
Engine，亚马逊的Dynamo、EC2、S3、SQS、SimpleDB和CloudFront，微软的Azure、SQL、“.Net”和
Live服务，开源云计算平台的HDFS、HBase和Eucalyptus，VMware的虚拟化平台等。
1 云计算的核心技术
云计算主要基于资源虚拟和分布式并行架构两大核心技术，同时互联网上有大量的开源软件为用户提供支撑，如Xen、KVM、Lighttpd、
Memcached、Nginx、Hadoop、Eucalytus等。云计算技术有效地节约了云服务商的硬件投入、软件开发成本和维护成本。
虚拟化技术最早由VMware公司引入并在X86 CPU上实现。虚拟化平台将服务器虚拟为多个性能可配的虚拟机(VM)，对整个集群系统中所有VM进行监控和管理，并根据实际资源使用情况对资源池灵活分配和调度。
分布式并行架构是云计算的另一个核心技术，用于将大量的机器整合为一台超级计算机，提供海量的数据存储和处理服务。整合后的超级计算机通过分布式文件系
统、分布式数据库和MapReduce技术，提供海量文件存储、海量结构化数据存储和统一的海量数据处理编程方法和运行环境[1-3]。
2 虚拟化技术
虚拟化技术主要分为两个层面：物理资源池化和资源池管理。其中物理资源池化是把物理设备由大化小，将一个物理设备虚拟为多个性能可配的最小资源单位；资源
池管理是对集群中虚拟化后的最小资源单位进行管理，根据资源的使用情况和用户对资源的申请情况，按照一定的策略对资源进行灵活分配和调度，实现按需分配资
源[4-7]。
2.1 物理资源的池化
云计算平台如图1所示。物理硬件设备的虚拟化对象包括服务器、存储、网络、安全等多个方面，不同的虚拟化技术从不同角度解决系统的各种问题。
(1)服务器虚拟化
服务器虚拟化对服务器进行资源虚拟和池化，将一台服务器虚拟为多个同构的虚拟服务器，同时对集群中的虚拟服务器资源池进行管理。
(2)存储虚拟化
存储虚拟化主要是对传统的存储区域网络(SAN)、网络附加存储(NAS)设备进行异构，将存储资源按类型统一集中为一个大容量的存储资源，并将统一的存
储资源通过分卷、分目录的权限和资源管理方法进行池化，然后将虚拟存储资源分配给各个应用使用，或者是直接分配给最终用户使用。
(3)网络虚拟化
网络虚拟化将一个物理网络节点虚拟成多个虚拟的网络设备(交换机、负载均衡器等)，并进行资源管理，配合虚拟机和虚拟存储空间为应用提供云服务。
2.2 资源池的管理和使用
资源池由云管理平台实现统一的管理、调度和监控，涉及云平台的合理使用和维护管理。云管理平台共分为4个管理层面，分别为：设备的管理、虚拟资源的管理、服务的管理和租户管理。
(1)设备管理
设备管理为云计算平台的硬件设备提供管理和告警功能，主要包括系统管理员在日常的维护工作中查询各物理设备性能情况，并对如应用服务器的CPU使用率、内
存使用率、硬盘使用率、网络接口使用率、存储设备的空间使用率、IO情况等关键指标进行监控。用户可以根据应用物理设备的实际配置，设置相应的监控阈值，
系统会自动启动对相应指标的监控并报警。
(2)虚拟资源管理
虚拟资源管理为各种应用提供虚拟资源的统一管理、资源分配和灵活调度，同时还包括系统管理员在日常的维护工作中查询各个最小虚拟资源的性能情况，并对应用
虚拟机的CPU使用率、内存使用率、硬盘使用率、网络接口使用率，虚拟存储(如亚马逊的EBS)的空间使用率、IO情况等关键指标进行监控。用户可以根据
虚拟资源的实际配置，设置相应的监控阈值，系统会自动启动对相应指标的监控并报警。
(3)服务管理
服务管理包括服务模板、服务实例、服务目录等管理。服务管理在虚拟资源的基础上，快速向租户提供用户指定的操作系统、应用软件等软件资源。
(4)租户管理
租户管理对每一个租户对应的资源群进行管理，内容包括资源的种类、数量、分布情况等，同时对租户生命周期进行管理，包括租户的申请、审核、正常、暂停、注销等。
2.3 集群的故障定位与维护
Google的集群维护方式给我们留下了深刻的印象，维护人员推着小推车对损坏的机器进行更换，故障定位通过定制PC的故障灯进行判断(在通用的因特网数
据中心(IDC)应用中，计算资源通常使用通用PC机)。目前所有的云平台对物理机和虚拟机的监控、告警，都是按照机器的IP地址作为机器的编号进行管
理。对于承载着虚拟机的物理机而言，其Host
OS模块的IP地址对应和代表着物理机器在集群中的唯一标志。IP地址的分配一般采用两种方式：采用动态主机配置协议(DHCP)方式自动获取；通过手工
指定方式确定。由于集群中机器很多，手工指定工作量非常巨大，因此通常采用DHCP的方式对IP地址进行分配。
但是维护人员在云管理平台上发现物理设备出了故障，维护人员无法通过IP地址对应到故障机器的具体物理位置，通用的PC机又没有故障灯等辅助定位手段。定位故障机器的物理位置并更换或维护它成为一个复杂和繁琐的过程。
在的虚拟化集群中，可以采用简单而有效的方法解决此问题。对于每一台物理机器，配置一个USB接口的KEY，KEY中保存了物理机器的位置信息，同时
USB KEY与物理位置直接绑定(如绑在机架上)。机器在启动时，会到USB
KEY中读取物理位置信息，根据读取的物理位置信息，依据固定的算法和物理信息算出机器的IP地址，并在管理平台中体现。这样，每个物理机器的IP地址就
与物理位置绑定，在物理机器故障时，维护人员在云管理平台可以准确获取故障机器的IP地址和物理位置。
2.4 资源池的分组与异构
对于服务器的虚拟化，由于架构不同，SUN、IBM等厂家的小型机虚拟化都采用相互独立的架构，与基于X86架构的虚拟化系统(如XEN、KVM等)无法兼容，因此造成了资源浪费。
对于服务器虚拟化的异构问题，可以从两个层面去解决：(1)通过资源池的分组，对不同架构的服务器和小型机进行虚拟化，不同架构的资源池归于一个独立的
组，针对不同的应用，分配特定的虚拟机资源。(2)通过业务的定制和调度，将不同架构的虚拟化平台通过管理融合，实现异构虚拟机的调度。
异构资源池如图2所示。在云计算平台中，把IBM的PowerSystems小型机集群通过IBM的PowerVM系统虚拟为基于
PowerSystems架构的计算资源池，把HP的小型机集群通过HP的VSE系统虚拟为基于HP架构的计算资源池，把X86架构的计算资源通过
XEN\KVM系统虚拟为基于X86的ZXVE资源池。在业务部署时，不同的应用的可以根据自己的业务特点和操作系统特点，选择性地部署在不同的资源池
上，从而实现虚拟化对各类小型机的异构。X86架构的计算资源池、PowerSystems架构的计算资源池和HP架构的计算资源池分别受各自的虚拟化管
理软件(如VMM、IVM和gWLM)管理。在VMM、IVM和gWLM的上层，可以通过融合的虚拟化管理器(iVMM)，对3个计算资源池进行统一管
理。
图3所示为虚拟资源对应用实现异构的方法。此方法的核心在于4个方面：iVMM、业务调度器、业务系统针对不同的资源池架构提供应用功能相同的不同版本、iVMM和业务调度器之间的OCCI扩充接口。
在业务应用层面，针对业务系统，本文增加业务调度器模块。业务调度器根据业务的繁忙程度，向iVMM申请增加或减少虚拟机资源，并调整负载均衡策略。业务系统针对不同的资源池架构，需要准备与之对应的功能相同的不同版本。OCCI扩充接口的工作流程为：
业务系统的业务调度器通过OCCI接口向云计算平台申请资源，同时向云计算平台提供业务系统可以支持的操作系统等信息，并提供优先级信息。
云计算平台根据业务系统的请求和云内资源的空闲情况，分配计算资源，通过OCCI接口通知业务调度器云计算平台向业务系统提供了何种架构的计算资源。
业务调度器根据申请到的资源情况，将业务处理机的操作系统、业务版本等模板信息通过OCCI接口通知云计算平台，由云计算平台进行操作系统和业务程序的部署，完成后提交给业务系统进行使用。
3 分布式技术
分布式技术最早由Google规模应用于向全球用户提供搜索服务，因此必须要解决海量数据存储和快速处理的问题。其分布式的架构，可以让多达百万台的廉价
计算机协同工作。分布式文件系统完成海量数据的分布式存储，分布式计算编程模型MapReduce完成大型任务的分解和基于多台计算机的并行计算，分布式
数据库完成海量结构化数据的存储。互联网运营商使用基于Key/Value的分布式存储引擎，用于数量巨大的小存储对象的快速存储和访问。
3.1 分布式文件系统
分布式文件系统的架构，不管是Google的GFS还是Hadoop的HDFS，都是针对特定的海量大文件存储应用设计的。系统中有一对主机，应用通过文
件系统提供的专用应用编程接口(API)对系统访问。分布式文件系统的应用范围不广的原因主要为：主机对应用的响应速度不快，访问接口不开放。
主机是分布式文件系统的主节点。所有的元数据信息都保存在主机的内存中，主机内存的大小限制了整个系统所能支持的文件个数。一百万个文件的元数据需要近
1G的内存，而在云存储的应用中，文件数量经常以亿为单位；另外文件的读写都需要访问主机，因此主机的响应速度直接影响整个存储系统的每秒的读入输出次数
(IOPS)指标。解决此问题需要从3个方面入手：
(1)在客户端缓存访问过的元数据信息。应用对文件系统访问时，首先在客户端查找元数据，如果失败，再向主机发起访问，从而减少对主机的访问频次。
(2)元数据信息存放在主机的硬盘中，同时在主机的内存中进行缓存，以解决上亿大文件的元数据规模过大的问题。为提升硬盘可靠性和响应速度，还可使用固态硬盘(SSD)硬盘，性能可提升10倍以上。
(3)变分布式文件系统主机互为热备用的工作方式为1主多备方式(通常使用1主4备的方式)，通过锁服务器选举出主用主机，供读存储系统进行改写的元数据
访问服务，如果只是读访问，应用对元数据的访问将被分布式哈希表(DHT)算法分配到备用主机上，从而解决主机的系统“瓶颈”问题
对于分布式文件系统，外部应用通过文件系统提供的专用API对其进行访问，这影响了分布式文件系统的应用范围。对于标准的POSIX接口，可以通过
FUSE的开发流程实现，但将损失10%~20%的性能。对于网络文件系统(NFS)，在实现POSIX接口的基础上，可以直接调用Linux操作系统的
NFS协议栈实现。
3.2 Key/Value存储引擎
Key/Value存储引擎最大的问题在于路由变更后，数据如何快速地实现重新分布。Key/Value存储引擎如图4所示。可以引进虚拟节点的概念，将
整个Key值映射的RING空间划分成Q个大小相同的Bucket(虚拟节点，Key的映射算法推荐采用MD5)。每个物理节点根据硬件配置情况负责多个
Bucket区间的数据。同一个Bucket上的数据落在不同的N 个节点上，通常情况下N
=3。我们将DCACHE的Q设定成10万，即把整个RING空间分成了10万份，如果整个DCACHE集群最大容量为50
TB，每个区间对应的数据大小仅为500 MB。对500 MB的数据进行节点间的迁移时间可以少于10 s。图4中，N =3，Bucket
A中的数据存储在B、C、D 3个节点。
Key/Value存储引擎是一个扁平化的存储结构，存储内容通过Hash算法在各节点中平均分布。但是在一些应用中，业务需要对Key/Value存储
引擎进行类似目录方式的批量操作(如在CDN项目中，网站向CDN节点推送内容时，需要按照网页的目录结构进行增加和删除)，Key/Value存储引擎
无法支持这样的需求。可以在Key/Value存储引擎中增加一对目录服务器，存储Key值与目录之间的对应关系，用于对目录结构的操作。当应用访问
Key/Value存储引擎时，仍然按照Hash方式将访问对应到相应的节点中，当需要目录操作时，应用需要通过目录服务器对Key/Value存储引擎
进行操作，目录服务器完成目录操作和Key/Value方式的转换。由于绝大多数项目中，大部分为读操作，因此目录服务器参与对Key/Value引擎访
问的次数很少，不存在性能“瓶颈”。
4 结束语
云平台的构建是一个具有挑战性的课题，本文详细描述了虚拟化和分布式架构两大核心技术。在基础设施即服务(IaaS)层面，着重描述了虚拟化技术，以及异
构的虚拟化云计算平台的建设和应用，同时介绍了云管理平台的功能。在分布式技术方面，介绍了分布式文件系统和Key/Value存储引擎。对于分布式文件
系统，本文着重介绍了主机“瓶颈”解决方案及存储接口标准化的想法；对于Key/Value存储引擎，本文提出了用于目录化存储的解决方案
_ueditor_page_break_tag_由于云计算分为IaaS、PaaS和SaaS三种类型，不同的厂家又提供了不同的解决方案，目前还没有一个统一的技术体系结构，对读者了解云计算的原理构成了障碍。为此，本文综合不同厂家的方案，构造了一个供商榷的云计算体系结构。这个体系结构如图3所示，它概括了不同解决方案的主要特征，每一种方案或许只实现了其中部分功能，或许也还有部分相对次要功能尚未概括进来。
图3 云计算技术体系结构
云计算技术体系结构分为4层：物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层，如图3所示。物理资源层包括计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等；资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池，如计算资源池、数据资源池等。构建资源池更多是物理资源的集成和管理工作，例如研究在一个标准集装箱的空间如何装下2000个服务器、解决散热和故障节点替换的问题并降低能耗；管理中间件负责对云计算的资源进行管理，并对众多应用任务进行调度，使资源能够高效、安全地为应用提供服务；SOA构建层将云计算能力封装成标准的Web Services服务，并纳入到SOA体系进行管理和使用，包括服务注册、查找、访问和构建服务工作流等。管理中间件和资源池层是云计算技术的最关键部分，SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。
云计算的管理中间件负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作。资源管理负责均衡地使用云资源节点，检测节点的故障并试图恢复或屏蔽之，并对资源的使用情况进行监视统计；任务管理负责执行用户或应用提交的任务，包括完成用户任务映象(Image)的 部署和管理、任务调度、任务执行、任务生命期管理等等；用户管理是实现云计算商业模式的一个必不可少的环节，包括提供用户交互接口、管理和识别用户身份、 创建用户程序的执行环境、对用户的使用进行计费等；安全管理保障云计算设施的整体安全，包括身份认证、访问授权、综合防护和安全审计等。
基于上述体系结构，本文以IaaS云计算为例，简述云计算的实现机制，如图4所示。
图4 简化的IaaS实现机制
用户交互接口向应用以Web Services方 式提供访问接口，获取用户需求。服务目录是用户可以访问的服务清单。系统管理模块负责管理和分配所有可用的资源，其核心是负载均衡。配置工具负责在分配的 节点上准备任务运行环境。监视统计模块负责监视节点的运行状态，并完成用户使用节点情况的统计。执行过程并不复杂：用户交互接口允许用户从目录中选取并调 用一个服务。该请求传递给系统管理模块后，它将为用户分配恰当的资源，然后调用配置工具来为用户准备运行环境。
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对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。目前广为接受的是中国云计算专家咨询委员会副主任、秘书长刘鹏教授给出的定义：“云计算是通过网络提供可伸缩的廉价的分布式计算能力。”
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算力、存储空间和信息服务。
这种资源池称为“云”。“云”是一些可以自我维护和管理的虚拟计算资源，通常是一些大型服务器集群，包括计算服务器、存储服务器和宽带资源等。
云计算将计算资源集中起来，并通过专门软件实现自动管理，无需人为参与。用户可以动态申请部分资源，支持各种应用程序的运转，无需为烦琐的细节而烦恼，能
够更加专注于自己的业务，有利于提高效率、降低成本和技术创新。云计算的核心理念是资源池，这与早在2002年就提出的网格计算池(Computing
Pool)的概念非常相似。网格计算池将计算和存储资源虚拟成为一个可以任意组合分配的集合，池的规模可以动态扩展，分配给用户的处理能力可以动态回收重
用。这种模式能够大大提高资源的利用率，提升平台的服务质量。
之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都较大;云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的;云在空中飘忽不定，无法也
无需确定它的具体位置，但它确实存在于某处。之所以称为“云”，还因为云计算的鼻祖之一Amazon公司将大家曾经称为网格计算的东西，取了一个新名称
“弹性计算云”(Elastic Computing Cloud)，并取得了商业上的成功。
有人将这种模式比喻为从单台发电机供电模式转向了电厂集中供电的模式。它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水和电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
云计算是并行计算(Parallel Computing)、分布式计算(Distributed Computing)和网格计算(Grid
Computing)的发展，或者说是这些计算科学概念的商业实现。云计算是虚拟化(Virtualization)、效用计算(Utility
Computing)、将基础设施作为服务IaaS(Infrastructure as a
Service)、将平台作为服务PaaS(Platform as a Service)和将软件作为服务SaaS(Software as a
Service)等概念混合演进并跃升的结果。
从研究现状上看，云计算具有以下特点。
(1)超大规模。“云”具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软和Yahoo等公司的“云”均拥有几十万台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。
(2)虚拟化。云计算支持用户在任意位置、使用各种终端获取服务。所请求的资源来自“云”，而不是固定的有形的实体。应用在“云”中某处运行，但实际上用户无需了解应用运行的具体位置，只需要一台笔记本或一个PDA，就可以通过网络服务来获取各种能力超强的服务。
(3)高可靠性。“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更加可靠。
(4)通用性。云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用，同一片“云”可以同时支撑不同的应用运行。
(5)高可伸缩性。“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。
(6)按需服务。“云”是一个庞大的资源池，用户按需购买，像自来水、电和煤气那样计费。
(7)极其廉价。“云”的特殊容错措施使得可以采用极其廉价的节点来构成云;“云”的自动化管理使数据中心管理成本大幅降低;“云”的公用性和
通用性使资源的利用率大幅提升;“云”设施可以建在电力资源丰富的地区，从而大幅降低能源成本。因此“云”具有前所未有的性能价格比。因此，用户可以充分
享受“云”的低成本优势，需要时，花费几百美元、一天时间就能完成以前需要数万美元、数月时间才能完成的数据处理任务。
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云计算让整个IT行业为之躁动，微软、IBM、亚马逊、谷歌以及其他的一些公司在这种新的运算形式上投入了数以十亿计美元的资金，它们认为这种新型
的业务模式能够揭开一个新世代的序幕，这个时代代表了高响应程度、效率和高效IT服务。事实上，Gartner最近表示，云计算在IT用户2010年最关
注的重要技术的榜单上，排名第二。
总的来说，我认为云这个概念其实就是任何可以通过互联网访问的服务。这个概念可以包括与标准商业应用相关的服务——例如CRM、ERP、营销线索生
成、办公室生产套件、产品生命周期管理、供应链管理等。但是这个概念还可以延伸到软件开发和基础架构等技术服务领域;这是云计算最近的一种新发展方向。
在这个行业里，对支持业务的数据和业务处理的需求出现了爆炸式的增长。这导致了能源消耗量的激增以及对数据中心容量需求的增长。云计算则提供了解决问题的另一种思路，使用云计算的模式，企业无需为数据中心扩容、基础架构硬件和软件的采购以及应用软件的采购投入大量资金。
你也许会问你自己，"我如何利用网络，将我的基础架构扩展到云计算上?我该怎么把网络当做一个平台来建设我的软件和产品呢?我该如何使用云计算来运行我的核心业务流程?"
云计算的分类
为了便于理解云计算下一个层次的问题，我想先按照下面的划分方式介绍一下云计算的类别：
l IaaS(Infrastructure as a
Service，基础架构即服务)通过互联网提供了数据中心、基础架构硬件和软件资源。IaaS可以提供服务器、操作系统、磁盘存储、数据库和/或信息资
源。最高端IaaS的代表产品是亚马逊的AWS(Elastic Compute
Cloud)，不过IBM、Vmware和惠普以及其他一些传统IT厂商也提供这类的服务。IaaS通常会按照"弹性云"的模式引入其他的使用和计价模
式，也就是在任何一个特定的时间，都只使用你需要的服务，并且只为之付费。
l paas(Platform as a
Service，平台即服务)提供了基础架构，软件开发者可以在这个基础架构之上建设新的应用，或者扩展已有的应用，同时却不必购买开发、质量控制或生产
服务器。Salesforce.com的Force.com、Google的App
Engine和微软的Azure(微软云计算平台)都采用了paas的模式。这些平台允许公司创建个性化的应用，也允许独立软件厂商或者其他的第三方机构
针对垂直细分行业创造新的解决方案。
l SaaS(Software as a
Service，软件即服务)是最为成熟、最出名，也是得到最广泛应用的一种云计算。大家可以将它理解为一种软件分布模式，在这种模式下，应用软件安装在
厂商或者服务供应商那里，用户可以通过某个网络来使用这些软件，通常使用的网络是互联网。这种模式通常也被称为"随需应变(on
demand)"软件，这是最成熟的云计算模式，因为这种模式具有高度的灵活性、已经证明可靠的支持服务、强大的可扩展性，因此能够降低客户的维护成本和
投入，而且由于这种模式的多宗旨式的基础架构，运营成本也得以降低。Salesforce.com、NetSuite、Google的Gmail和
SPSCommerce.net都是这方面非常好的例子。
paas、IaaS和SaaS之间的区别并不是那么重要，因为这三种模式都是采用外包的方式，减轻企业负担，降低管理、维护服务器硬件、网络硬件、
基础架构软件和/或应用软件的人力成本。从更高的层次上看，它们都试图去解决同一个商业问题——用尽可能少甚至是为零的资本支出，获得功能、扩展能力、服
务和商业价值。当某种云计算的模式获得了成功，这三者之间的界限就会进一步模糊。成功的SaaS或IaaS服务可以很容易地延伸到平台领域。
选择云计算的标准流程
对于那些在考虑使用云计算，或者喜欢云计算的CIO或者商业执行官们，我的建议是和其他的业务或技术投资一样，按照标准流程考察选择。
l 首先，应该从一个业务案例开始，这一点非常重要。计算投资或者改变对财务的总体影响。
l 在考虑云计算项目的时候，网络带宽需求是一个需要考虑的重要问题，并且弄清楚你需要在网络上传递的数据有多大规模，以及对于特定服务的网络响应要求。
l 安全性是另一个重要的因素，所以你需要知道你的安全需求，以及你所在公司内部的能力同云计算供应商的能力之间孰高孰低。
l 对于任何开发和变革，最好能够从风险的角度进行一下衡量。我非常喜欢研究解决方案，同时也习惯于在作出重大的决策或投资之前，进行试用。
l 如果你计划采用的商业服务云计算是核心业务项目，那么一定要仔细考察云服务供应商，它的组织情况，它的业务稳定性。例如，这家公司是否盈利?这家公司是否处于增长期?他们的资产负债表是否健康?
如果你是计划在供应链管理和EDI(Electronic Data
Interchange)项目上使用云计算技术，那么需要做的第一件事就是考察供应商整个网络的规模。规模大、扩展性好、质量较好的网络能够比较容易地提
供更快、更高质量的服务。在为生意伙伴增加预接入的时候，这种可扩展性也能够提供同样的价值，帮助企业适应业务的增长和变化。
你一定要了解你的供应链服务的流程和组织情况。他们是否疲惫?是否真实?是否专业?评估他们的服务供应模式，他们整体的能力，以及他们作为服务商为企业建立业务的实际案例的情况。
最后，你应该做的最重要一件事是考察该应用的持续服务和支持。例如，绝大部分的SaaS应用都是按照采购服务的方式来销售的，对于客户来说，这非常
好，因为这意味着供应商必须为你提供持续的价值和支持。这种采购方式买的不仅仅是某种技术的使用权，还包括提供客户支持、变革管理以及总体商业价值的专业
人士的服务，这些服务渗透到每一天、每个星期，每个月，始终存在。
作为一名供应链云计算的客户，你应该考虑的另一个问题是供应商在满足客户的服务水平协议要求方面的水平如何。很多云计算供应商都是全球性的，它们所
有的业务夜都是全球性的，但是考核评价单个用户的状况仍然同等重要——如果不是更重要的话。这个工作能够让你了解你的云计算供应商是否能够达到你的
SLA(service level
agreements)的目标，比如正常运行时间要求、处理速度要求、支持响应速度要求等。对于核心业务系统来说，这些更为重要，一定要确保该供应商能够
达到你的业务要求。
