云数据中心选址PK:微软第一,IBM第二,谷歌最少

摘要:多区域数据中心往往可以侧面说明服务的可用性,在这个方面,Azure以12个区域领先,接着是Softlayer 9个,Amazon 8个,Rackspace 6个。Google比较落后,只有3个。

【编者按】当下,各个云服务提供商往往会将数据中心的数量作为一个宣传资本,比如微软的12个、SoftLayer的9个、Amazon的8个,那么,多数据中心究竟会提供一个什么样的保障,重要性究竟体现在什么地方。近日,Gigaom的David Mytton详细说明了地理位置选择的重要性,并列举了一些巨头配置数据中心的具体位置和数量,以及选择的原因。


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以下译文:

现在,云基础设施市场的竞争非常激烈,每个厂商都在尽可能的使自己与众不同。建设基础设施需要大量资金,选择正确的位置来配置资产就更加重要。云供应商可以对产品或技术水平创新,但位置同样重要,那么原因究竟是什么?

为什么位置很重要?

多样化的位置很重要有以下原因:

  • 冗余性:相对于服务器故障的可能性,整个数据中心停电并不常见,但也可能发生。为了防止停电、软件缺陷或极端天气,将负载分布到多个、独立的设施非常重要。这不仅使数据可以跨数据中心冗余,同样可以跨地域,因此可以避免局部问题(如恶劣天气或电气故障)。数据中心之间需要不远不近,既可以减少延迟也可以保证地域上分开。
  • 数据保护:不同类型的数据有不同的位置要求,例如,需要将个人数据保留在欧盟。
  • 用户延迟:在某些应用中,对最终用户的响应时间非常重要,因此最好让数据中心靠近用户,而可以将流量发送到不同区域的能力将有助于这些的实现。虽然有些可以使用CDN, 但是连接性通常是必需的。

世界范围内部署数据中心并不便宜,这就是大型云供应商的优势所在。它不只是为数据中心配置装备和人员,更重要的创新来自那些设施的效率。这是否意味着使用当地的地理环境或者建立自己的电力系统可以让数据中心更环保?这些只有在真正达到规模时,才有助于降低价格。

现下情况

不同的供应商都有区域的概念,或数据中心在一个特定的区域。通常,他们被分割成多个地区,所以可以在地区内实现冗余,但对真正的冗余并不够,由于整个地区可能会故障,或有可能遭遇风暴似的地区事件。因此,真正的地域分开非常重要:

                                              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个区域领先,接着是Softlayer的9个,Amazon 8个,Rackspace 6个。Google比较落后,只有3个。

巨头选址

长时间以来,亚马逊在欧洲只有一个数据中心(虽然随着德国新中心的建立而改变),这很奇怪。如果想保持冗余性,就需要2个数据中心挨着,否则延迟会是一个问题。例如,在两个数据中心间复制生产数据库将延迟更久,如果要跨海洋发送数据(例如从美国到爱尔兰)。在爱尔兰和德国之间复制会更好!

2014年以来,随着声称在新数据中心耗资12亿美金,Softlayer也正在推广到其它地区。最近,它推出了香港和伦敦的数据中心,接下来还有更多计划,美国北部2个、欧洲2个、巴西、阿联酋、印度、中国、日本和澳大利亚2个。

最令人失望的是Google,它在基础设施支出一大笔钱,其实有很多全球的数据中心,还不是Google云的一部分。当然,Google是新加入云市场的,大部分的需求来自搜索和Gmail等产品,消费者的需求将占主导地位。考虑到Google推出新功能的速度,如果它真的想和别人竞争,将很快取得进展。

关于中国

我专门从上述数据排除了中国,但它仍然是一个有趣的案例。问题是,即使国内的连接非常好(某些区域),越境会显著增加延迟和丢包,微软和亚马逊都在中国拥有数据中心,但是需要一个单独的账号,通常必须在中国申请。Softlayer宣布在上海成立了一个数据中心,值得关注的是,它是否可以连接到全球专有网络并具有很好的吞吐量?对Google来说,它4年前公开离开中国,因此它不可能在这儿推出一个数据中心。

很明显,位置将是一个竞争优势,目前微软占据第一,但是很快会输给Softlayer。考虑到投资的金额,云的可用性下一步会扩展到哪儿将值得关注。

原文链接: The next big front for cloud competition: Location, location, location

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