從不同的角度看雲端運算

這年頭真是有趣，到哪裡都會有不同領域的人問「什麼是雲端運算？」
看樣子廣大媒體的效力真的非常之厲害，但從個人而群聚出的媒體似乎也形成一種效力(Stand Alone Complex)，所以我還是想在這發揮一下個人的效力。

有人說它是「Google」或是「Amazon」。

也有人說它是「MapReduce」或是「Hadoop」。

更有人說它只不過就是「Grid」或是「Cluster」。


或許我的部落格該改成「Kiwi雲端運算開發站」？
Stallman大叔還說雲端運算是蠢事...
(http://www.zdnet.com.tw/news/software/0,2000085678,20132147,00.htm)

觀察一些文章，可以非常清楚大家都是從幾個固定的角度去看他。而並沒有人從發展的角度去看。這些文章有褒有譴，不過多半並沒有全面性地去介紹這個名詞。但是不管是什麼時候的什麼新名詞，大家最關切的是「有沒有發展價值？」

Wikipedia的定義

請參考
http://en.wikipedia.org/wiki/Cloud_computing

Cloud computing is Internet ("cloud") based development and use of computer technology ("computing"). Conceptually it is a paradigm shift whereby details are abstracted from the users who no longer need knowledge of, expertise in, or control over the technology infrastructure "in the cloud" that supports them.

雲端運算是建築在Internet(雲)之上以及應用了資訊科技(計算)而形成的。就概念上而言它只是一種模式的轉移，在這種狀況之下許多技術細節都被隱藏。使用者不再需要相關概念及專業知識，但還是可以「在雲端上」對支援雲端運算的技術平台進行控制。

比起中文版的定義，這個定義非常地清楚。首先他提及了之所以使用「運算」，是因為從資訊科技而來的。總之就是希望使用者瞭解並不是真正計算了什麼數學難題，而是背後有許多電腦來幫助你點了一下的這個動作作了處理，就學理來說這確實是運算。

另一個是這是建築在Internet之上的，當然我想對於年紀比較大一點的讀者來說，從沒有網路到有網路的時代，確實可以感受資訊科技的進步。但對於年輕一輩，打從小時候就一直
接觸網路，根本早就視網路為自來水一樣的東西。也因此，雲端運算本來就是以使用者為導向的，畢竟水龍頭也會從用轉的變成感應的。簡單地來說，就是將原本的網路包裝成更好的服務，並且提供給使用者。只要朝著這個方向走，那不管是誰都可以說自己是雲端運算。

從網路商業的角度來看

許多人認為名詞真正炒熱的主因還是因為有雄厚資金的企業在背後燒錢，除了廣告還是廣告。

但事實上真的也有許多大公司因為這個名詞而一下子推出了許多新產品，其中最明顯地就是這些「虛擬化技術」的廠商都開始推出雲端平台，並且強調自己才是能夠快速協助中小企業發展出「雲端」技術的主力。這有點像是以前還在做網頁網站的時候，許多產品都是打著快速建置的口號，甚至推出證照；但不管如何最後都是得需要人來花時間學習。

從網路商業的角度，大企業的動作，也幫助到許多相關的企業。但到底誰敢舉出自己的財政報告說，他們今年與雲端運算相關的產品賣了多少錢？不是嗎？而如果這些中小企業衝動地想要砸錢挺進而忘記資訊技術的本質還是要自己掌握，不是靠花錢買來的，那如果有一天真的泡沫化了，一定也是這些中小企業先倒楣。

在104人力銀行有關雲端運算的職位，其實也是少的可憐。很明顯是台灣的業界根本不清楚這是什麼，只有少數本來就有關連的企業，如Yahoo或者剛跳進去的趨勢才有類似的職缺。而我相信未來也只有一定財力的公司才有可能選擇投入燒錢。看起來雲端運算對業界的大部分公司來說，有些是在觀望中，但有些是因為根本就不瞭解或是派不上用場。

網路是無遠弗屆的

這些中小企業，如果要在未來的商業殊死戰中求得生存，依賴網路是必須的。而至於要不要將自己的企業服務「雲端化」，也還是得看資金與構想。如果不是大家需要的服務，再怎樣燒錢往雲上爬也沒用。

而使用者往往是最大的贏家，如果資訊傳播的媒介越多，那一定會有更多整合資訊的廠商起來競爭，那使用者就可以用更快的速度接收及分析資訊。廠商在實做時能夠注意資訊的本質，加速使用者之間資訊的流通；能夠注意設計的本質，不要違背使用者共通的需求，專心以服務作為己任，相對的使用者也一定會願意付錢給這樣的廠商。

從資訊技術發展的角度來看

我在「雲端運算、網格運算與P2P運算」中有提到，確實雲端運算早就在很久以前被認定是一種「透過Internet來進行運算」的技術，並且已經實行很久。或許你不是間接享受到提供計算之後的服務，但至少你是直接提供計算資源的人。用個簡單的方式講，雲端運算本來的定義就像是在所有人家的樓頂裝上太陽能板，所蒐集的電力再拉到台電，然後看看台電能不能給所有人免費的電力。

而真正目前可以在定義上被稱做雲端運算的，也就是由所有人家裡的電腦來提供計算能量的BOINC運算平台，其中最知名的就是Seti@HOME，在家尋找外星人計畫。這個構想實現了網格計算裡無法實現的夢想，真正地使用不同作業系統的電腦(異質性)來進行累積性的高效能計算。因為運算資源都來自大家的桌上型電腦(Desktop Computer)，所以也有一個稱呼叫做「桌面運算」(Desktop Computing)。然而現實狀況是，如果真的要靠全國的太陽能板來發電，那台電一定倒掉。不管如何一定還是要靠核電或是傳統的發電廠。而任何BOINC運算計畫真正直接獲利的人，也並不是提供運算資源的各位，而是發起該計畫的少數科學家。而另一個與一般計算不同的代價，當然也是要進行計算的程式必須經過一定的改寫。

但這樣的解釋，我想一定不是由大家所接受。畢竟各位在聽到桌面運算或網格運算之前之前，就已經先聽到了媒體所說的雲端運算。然而事實還是不管大家能不能理解世界怎樣進步，世界都會依照他自己的腳步走。

我相信造就這一次的進步最主要還是大家都有意識地將使用者介面改進了，也就是Web 2.0這個名詞出現的的那前後半年。網路其實已經累積許多能量，最後就剩下有沒有介面能夠將這個能量放出來用。至於另一波網路改變的時機，我相信也是類似現在這樣的模型，等到資料累積久了，那就看看有沒有突破性的使用者介面誕生。畢竟人類不可能總是用鍵盤打字，總是用滑鼠滾輪及瀏覽器看文字圖片。

下一世代的網路傾向讓網路本身來理解人類的意圖，也就是Semantic Web，語義網，也可稱做是Web 3.0。網路本身不僅是要累積人類的文章，知識，還要有能力將這些知識轉變為可以重複利用的東西。從學理的角度來看，一旦搜尋的演算法可行，那接下來一定就是分類了。一旦這個技術成熟，到時候對於Yahoo或者是微軟這些後來才開始做搜尋服務的一定是非常重大的打擊，表示它們離網路的控制權越來越遠了。

有關語義網的相關文章如下連結

http://www.w3.org/2001/sw/

http://www.w3.org/DesignIssues/LinkedData.html

http://linkeddata.org/

從資訊相關領域的人來看

(圖片出處)

其實對於還在學或及將要大學或研究所畢業的學生們反而不用擔心，我想現在正是一個緩和的時間，能讓個人的直接就接觸新的觀念而不被舊有的觀念綁住。熟悉於利用網路尋找及接受新的資訊情報，也往往會對於自己未來的工作有正面的加強。總之還是維持自己的腳步吧！

然而對於已經工作一陣子，或是當兵到一半的，未接受新資訊的人來說，這幾個半年應該是最痛苦的吧。因為跳出來的新名詞實在太多，根本無所適從。加上媒體的炒作，我自己都遇到好幾個社會新鮮人或者是大哥大姊想要瞭解有關雲端運算的意義。相對於這個狀況，年輕一輩的往往是沒那樣擔心。而這些資訊相關領域的人，我想也只能夠建議雜誌看個幾本就夠了，因為內容就是大同小異。而如果能夠回去翻翻以前學習的課本，從計算機概論中想想資訊的發展，就可以讓自己從更高的角度理解這只是進化的其中一環而已，用不著太緊張。


但如果是未來想要從事相關工作或是本來就是相關領域想要跳槽的，那讀讀wikipedia，瞭解一下有哪些相關的技術名詞就很重要，去面試才不會被片面的名詞嚇倒。至於已經收到大老闆指示要衝雲端的人，我認為最先學習的還是分散式計算與網格計算吧。稍微心裡有一些關於眾多電腦如何處理大量資料的印象會很好，再來瞭解MapReduce也才不會怎樣也想不透為啥可以動，或者是以為世界上只有這一種方法可以做雲端運算而已。如果能夠涉獵一些高效能檔案系統相關的知識會更好，畢竟I/O在各種運算中都會是問題。

對於非資訊領域的人來說

(圖片出處)

在這個世代，光會資訊已經沒有啥用了。

其實這個世界上還是有很多人願意分享自己的資訊技術，並且相信與非資訊的人才合作才能真正讓大家都找到共存的出路。雲端聽不懂沒關係，Facebook才剛開帳號也沒關係。會應用這些服務的人並不是就很行，有些想法做資訊的人一定會有盲點。使用者不是多就好，服務也不是快或穩定就好。

資訊的概念往往來自於人類的生活中，例如說一個很龐大的技術架構，像是虛擬化，你也往往能夠在現實生活中找到。從應用的角度我可以舉一個例子，以往很多大企業的客服部都需要很多客服人員，大家都要佔用一台電腦。真的去灌一台電腦，MIS部門沒啥問題，如果新招募了50名客服，需要50台電腦，那MIS部門就會抓狂。此時如果我是MIS部門，我當然希望就用現在有的10台電腦資源，去讓他們當作是50台電腦用。最簡單的方法就是叫那些人排班，以前也有公司買一台電腦可以接第二組螢幕鍵盤滑鼠的東西，但畢竟這也不是真的夠用，於是虛擬化技術就可以在這邊使用。而VMWare後來推出的VDI，以及微軟原本的伺服器虛擬化都是為了解決類似的問題。能夠從生活中去想到解決方法，在問問資訊人員有沒有類似的方法，往往能夠找到不錯的答案。

而這些技術該用在哪，往往資訊人員自身不會想到或發現。

從高效能計算的角度來看

(圖片出處)

另一種說法提到了雲端運算只不過就是分散式計算的一種，其實這也沒有錯，這當然還是把所有電腦串在一起。

如同Mr. Saturday發表的這篇文章
http://mmdays.com/2008/02/14/cloud-computing/
下面的討論就挺有趣的。

而我針對所謂「概念上的區別」不禁想要提出一個觀念。學資訊的人大概都有聽過電腦中儲存裝置的階層架構，例如下圖：




(圖片來源 http://www.cs.sfu.ca/ )

從CPU裡的快取記憶體到主記憶體，然後到磁碟(磁性儲存)，然後才到光碟儲存及磁帶儲存。這個階層代表了不同的速度，記憶體最快。但如果以容量的角度來看，卻是磁帶最大。

我認為這個觀念也同等地對應到分散式計算的這些分支上，如下表。

其中介面友善的比較，預設以網頁的介面，讓使用者還能在上面進行他們想要的工作為最佳，並非只是閱讀文字圖片而已。回應速度的意思是，當使用者下一個指令會進行一個目的(像是程式計算)，這個動作平均要多少時間才能完成，這個評估當然也與平均的邏輯CPU數量還有程式的目的有關。資料量是指一次的計算平均能處理多大的資料，而並不是可以儲存最大的資料；但在P2P運算上，由於沒有計算，所以就直接以儲存量來評估。邏輯CPU數量指的是作業系統所判斷出來的CPU數量，例如一個四核心有HT技術的CPU，那邏輯CPU應該有4x2=8個，而以桌面運算及P2P運算的角度都預設網路上的電腦提供1個邏輯CPU出來進行運算。

異質性指的是從作業系統(Windows, Unix, MacOS)及硬體基本架構(32bit, 64bit)的差異性有多大，相對的名詞就是同質性；用簡單的方式來說就是同規格或是不同規格的電腦。至於使用異質性的階層化或分群混合方法，是不得以的，再怎樣也不可能讓所有電腦的規格相同；相對地也可以想像要建造同質性又高效能的電腦，要花上多少錢打造同樣的東西然後讓它們排排站好。造價成本是從提供服務者的角度來看的，為了建設或利用這些電腦要花上多少成本，包括人力物力電力等等，而並非使用者(使用者都是不花錢的)。在桌面運算中所提到的用戶，是指在網路上提供電腦給科學家進行計算的人，也是BOINC的Client端，而科學家是建立BOINC Server端的人，也才是真正的使用者。應用領域也很簡單地分類了。

	介面友善	回應速度	資料量	邏輯CPU數量	異質性	造價	應用領域
高效能計算	不友善，大多都還是用指令。號稱有Portal的其實都不好用。	最快，多半都還是使用C或C++來撰寫平行化的程式，或是搭配硬體做最佳化	中等，大多數的計算都是數十至數百GB。除非搭配造價高昂的I/O裝置，否則非常少有人能處理超過TB等級的資料	最少，數百至一萬多	幾乎不可能，而且容錯能力也很低	非常昂貴	科學計算，軍事用途
雲端運算	非常友善，幾乎都用瀏覽器	中等，大多數的工作都在背景完成。利用預先產生好的結果讓使用者覺得很快	多，資料量非常龐大，輸出量也大，一次運算都可能是上TB的資料。	中等，以2006年Google公布的主機數量可以推測現在已經累積超過10萬個邏輯CPU	混合型，將同質性的電腦以階層化且異質性的方式組合，容錯度高	機器便宜，但開發及人工昂貴	商業服務
網格運算	不是很友善，儘管有網頁介面但多數還是使用指令	快，與高效能計算類似，但因為一些CPU時間被中介軟體消耗掉，所以比較慢一些	中等，與高效能計算類似	少，可能到5萬個邏輯CPU	混合型，將同質性的電腦以分群且異質性的方式組合，如果錯誤點(Failure Point)損壞的話會造成較嚴重的狀況	就整體而言是貴的，不過以單獨一群的角度來說也會有人使用便宜的機器	商業服務，科學計算都有
桌面運算	中等，指令，視窗程式及網頁都有	很慢，許多時間都花在伺服器及用戶間的資料傳遞	少，通常是幾GB至數十GB的資料。雖然也是能處理上TB的資料，但風險太大，所以通常都是切割成較小的資料。	多，以BOINCstats最近的紀錄都有400多萬的主機	完全異質性，都是不同的作業系統及主機在計算	進行計算的人幾乎不用負擔成本，因為都轉嫁給用戶。他們只需負擔數台伺服器的營運以及公關廣告而已。	目前只有科學計算，而且用戶並未直接享用利益
P2P運算	中等，視窗程式及網頁都有	最慢，許多時間都花在用戶將資料互相傳遞，而目前也只能傳資料	最多，一個伺服器能索引3~5百萬個檔案，雖然有點不公平，但如果以檔案數量去推算容量應該龐大到難以統計	最多，一個中介伺服器裡通常都有30~50萬的主機連結中，而統計伺服器的數量，以及有許多不同的P2P軟體，可以估計全世界有上千萬的人都在用P2P	完全異質性	最便宜，你到現在養小動物都沒花過錢吧？	雖然有商業服務，目前只能做資料傳輸，或許未來有一天能夠讓使用者在上面運行程式

而這篇文章
http://www.blogjava.net/myqiao/archive/2009/05/06/269308.html
也有提到許多反向的思考，但是從文章中可以體認到一般的迷思：就是名詞太多了，所以把各種不同的觀念混在一起了。

結論

我相信從不同的角度看事情會有比較全面性的感受。當然在寫文章的過程中，我也體認到自己的認知也不過就是網路資料中的其中一個而已。但可以觀察網路上的許多說法，其實都沒有太考慮到演進與變化。而且一些人的認知是從教科書來的，所以才會人有認為網格技術「應該是要」解決了異質性的問題，不過真正解決了這個問題是桌面運算，但它又產生了新的問題。

我想人類到現在的資訊科技已經相當進步了，在看表的時候，也可以順便想像成一個金字塔。確實在頂端的高效能計算才是真正花大錢的科技結晶，也可以代表一國的國力。雲端計算在第二層，可以想像為企業的力量。第三及第四層多半是由學術及第三方單位串連構成的。而剩下的就是廣大的網民了。

然而我真正相信金字塔下層也會有其實力，只是這個力量目前是分散的。

我在其中也思考了中文名稱定義的問題，其實除了高效能「計算」之外，其他說真的跟計算沒多大關係。我想畢竟計算這個字眼，還是跟「科學計算」相關的，是真的得算上一些東西的，所以其他就都採用「運算」了。