云數據中心選址PK:微軟第一,IBM第二,谷歌最少

摘要:多區域數據中心往往可以側面說明服務的可用性,在這個方面,Azure以12個區域領先,接著是Softlayer 9個,Amazon 8個,Rackspace 6個。Google比較落后,只有3個。

【編者按】當下,各個云服務提供商往往會將數據中心的數量作為一個宣傳資本,比如微軟的12個、SoftLayer的9個、Amazon的8個,那么,多數據中心究竟會提供一個什么樣的保障,重要性究竟體現在什么地方。近日,Gigaom的David Mytton詳細說明了地理位置選擇的重要性,并列舉了一些巨頭配置數據中心的具體位置和數量,以及選擇的原因。


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以下譯文:

現在,云基礎設施市場的競爭非常激烈,每個廠商都在盡可能的使自己與眾不同。建設基礎設施需要大量資金,選擇正確的位置來配置資產就更加重要。云供應商可以對產品或技術水平創新,但位置同樣重要,那么原因究竟是什么?

為什么位置很重要?

多樣化的位置很重要有以下原因:

  • 冗余性:相對于服務器故障的可能性,整個數據中心停電并不常見,但也可能發生。為了防止停電、軟件缺陷或極端天氣,將負載分布到多個、獨立的設施非常重要。這不僅使數據可以跨數據中心冗余,同樣可以跨地域,因此可以避免局部問題(如惡劣天氣或電氣故障)。數據中心之間需要不遠不近,既可以減少延遲也可以保證地域上分開。
  • 數據保護:不同類型的數據有不同的位置要求,例如,需要將個人數據保留在歐盟。
  • 用戶延遲:在某些應用中,對最終用戶的響應時間非常重要,因此最好讓數據中心靠近用戶,而可以將流量發送到不同區域的能力將有助于這些的實現。雖然有些可以使用CDN, 但是連接性通常是必需的。

世界范圍內部署數據中心并不便宜,這就是大型云供應商的優勢所在。它不只是為數據中心配置裝備和人員,更重要的創新來自那些設施的效率。這是否意味著使用當地的地理環境或者建立自己的電力系統可以讓數據中心更環保?這些只有在真正達到規模時,才有助于降低價格。

現下情況

不同的供應商都有區域的概念,或數據中心在一個特定的區域。通常,他們被分割成多個地區,所以可以在地區內實現冗余,但對真正的冗余并不夠,由于整個地區可能會故障,或有可能遭遇風暴似的地區事件。因此,真正的地域分開非常重要:

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? Data Center Locations by Geography

Provider

USA

Europe

Asia

Other

Amazon Web Services

3

1

3

1

Microsoft Azure

5

2

4

1

Google

1

1

1

0

Rackspace

3

1

2

0

Softlayer

5

2

2

0

Azure以12個區域領先,接著是Softlayer的9個,Amazon 8個,Rackspace 6個。Google比較落后,只有3個。

巨頭選址

長時間以來,亞馬遜在歐洲只有一個數據中心(雖然隨著德國新中心的建立而改變),這很奇怪。如果想保持冗余性,就需要2個數據中心挨著,否則延遲會是一個問題。例如,在兩個數據中心間復制生產數據庫將延遲更久,如果要跨海洋發送數據(例如從美國到愛爾蘭)。在愛爾蘭和德國之間復制會更好!

2014年以來,隨著聲稱在新數據中心耗資12億美金,Softlayer也正在推廣到其它地區。最近,它推出了香港和倫敦的數據中心,接下來還有更多計劃,美國北部2個、歐洲2個、巴西、阿聯酋、印度、中國、日本和澳大利亞2個。

最令人失望的是Google,它在基礎設施支出一大筆錢,其實有很多全球的數據中心,還不是Google云的一部分。當然,Google是新加入云市場的,大部分的需求來自搜索和Gmail等產品,消費者的需求將占主導地位。考慮到Google推出新功能的速度,如果它真的想和別人競爭,將很快取得進展。

關于中國

我專門從上述數據排除了中國,但它仍然是一個有趣的案例。問題是,即使國內的連接非常好(某些區域),越境會顯著增加延遲和丟包,微軟和亞馬遜都在中國擁有數據中心,但是需要一個單獨的賬號,通常必須在中國申請。Softlayer宣布在上海成立了一個數據中心,值得關注的是,它是否可以連接到全球專有網絡并具有很好的吞吐量?對Google來說,它4年前公開離開中國,因此它不可能在這兒推出一個數據中心。

很明顯,位置將是一個競爭優勢,目前微軟占據第一,但是很快會輸給Softlayer。考慮到投資的金額,云的可用性下一步會擴展到哪兒將值得關注。

原文鏈接: The next big front for cloud competition: Location, location, location

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