中國IDC圈12月13日報道：提到云計算，我們通常能夠與Google、微軟、雅虎這樣的業界大腕相聯系，與中小企業無緣。而實際上，得益于諸如Hadoop這樣的開源軟件，廣大中小企業也可以搭建自己的私有云，并相當程度的滿足自身需求。這篇文章會從實踐出發，談一談企業如何在基于英特爾的開放架構上架設Hadoop私有云系統，以及測試實施的效果到底如何。

目前系統面臨的問題

從過去來看，企業系統當中存在相當數量的應用，各自承載不同類型的大計算量任務，比如分詞、產品分析、新詞發現等等。

而目前的系統由于是基于單機的實現的，盡管單服務器性能也足夠強，但對于多任務的執行，效率實在相當低下，某物流公司僅當月的產品分析一項就花了近300個機時。

如果沿著現在的方式走下去的話，那么開發成本，維護成本，硬件投入，以及跨項目組的溝通協調成本都會持續提升；而硬件使用效率跟開發人員生產率卻會下降。從這點出發，需要構造一個通用的分布式計算框架引擎作為新的基礎計算架構，來滿足任務需求。

系統需求

1、通用性——系統需要實現任務分發，負載平衡，錯誤恢復等分布式計算的基礎工作，一個計算密集型的任務可以通過簡易的封裝，部署在系統執行，在同一時間內，系統可以執行不同類型的任務，由此達到對服務器資源的最有效利用，從這一點上來看，系統需要的是一個開放式的基礎架構。

2、穩定性——系統本身的運行穩定；

3、可擴展性——主要是指Scale Out的能力，需要新的服務器資源可以簡易的集成進集群，投入應用；

4、靈活性，除去通過API或者通過擴展框架來將任務部署在系統中外，也要支持利用Python等腳本語言進行輕量級的開發，來應對一些ad-hoc的任務；

5、支持對大規模數據量的處理，以及對最終結果的集中收集。

英特爾平臺的Hadoop私有云解決方案

從開放行、穩定性和擴展性等多方面角度考慮，基于Intel至強處理器平臺是新的系統架構的選擇，整個系統建立在Intel至強5600架構平臺之上，在開源的分布式計算框架Hadoop上定制開發。Hadoop是一套對Google著名MapReduce模式的實現，用最簡單的話說，MapReduce就是把任務數據拆分成多塊，分別在不同的服務器上進行處理，最后再把中間結果聚合起來，得到最終結果。

從應用加載來看，所有的服務器資源根據應用被劃分，運行穩定可靠，如果中間因為網絡或者小部分服務器本身故障，Hadoop的內部機制可以自動將任務分配到正常機器上運行，以保證所有任務最終的順利完成。

另外，由于所有的計算任務會在單獨的線程中進行，所以可以充分利用至強5600的多線程和超線程技術。此外，配合英特爾QPI總線設計，處理器間的連接帶寬提升至25.6GB/s，CPU與內存的數據帶寬也達到了32GB/s，經在四核的服務器上測試，由于應用本身沒有對多核進行優化，因此在主程序執行時，即便是單機性能也提高了近50%.

總結

基于Hadoop的開放平臺私有云架構的戰略意義

1、大幅減少現有計算密集型任務的時間，大幅提高服務器利用效率；

2、使未來對計算要求更高的業務成為可能，這樣的架構允許任意添加新的X86服務器就能擴充計算資源，而不會增加額外的管理和維護成本。

3. 最后，系統除了支持Java，也支持Python和Bash Shell這樣輕量級的腳本語言，也使得開發人員能夠利用廉價而高性能的計算平臺進行業務創新。