计算即服务 (CaaS)
什么是计算即服务 (CaaS)？
计算即服务 (CaaS) 是一种消费型（即用即付）基础设施模式，可为常规和特定工作负载按需提供处理资源。企业可借助 CaaS 简化和扩展计算运营，消除过度配置，灵活应对新增或意料之外的需求。
计算即服务的工作原理是什么？
CaaS 是基于云的解决方案，依赖虚拟和物理处理能力。物理处理在本地私有服务器上进行，虚拟处理则在云中进行。计算资源包括用于机器学习和人工智能的常规高速图形处理 (GPU)，或能够处理原始数据的高性能计算 (HPC)。确切的基础设施配置因企业而不同，具体取决于企业的精准需求，同时，此基础设施可以随时间而扩展或缩减。提供商能以固定费率订阅提供此服务，也能以浮动消费型模式提供此服务，让客户仅为所使用的计算资源付费。
计算即服务有哪些优势？
CaaS 可以提供更经济高效、灵活和简化的解决方案，能为期望加快数字化转型的企业带来颠覆性转变。
与耗钱费力从头开始构建的云相比，CaaS 无需对硬件、云资源和工时进行较高的前期投资。相反，CaaS 能以更快的速度为数据中心和边缘位置提供工作负载优化系统，其成本是自我管理或旧式解决方案的零头。
CaaS 解决方案可以随时间进行扩展。本地私有 IT 基础设施常常过度配置，这意味着需要以固定的资源来应对各种工作负载和需求高峰。有何问题？ 这些资源并不总是得到使用，并且在需要扩展时，会导致资源受约束或长时间宕机。CaaS 可以利用按需配置的资源分配来缓解这些困扰，为响应新的业务机会和意料之外的挑战扩展或缩减资源配置，帮助维持计算带宽以及依赖于计算带宽的团队数量。
不管有多大需求，CaaS 几乎可以在需求浮现之前配置任何工作负载，比如通用计算、组合型基础设施、关键业务应用、数据分析等。这些预配置的解决方案能以多种规模跨多个层进行部署。此外，由于 CaaS 通常是涵盖从安装到维护再到支持的托管解决方案，因此企业可以让其团队将精力重新集中在更高级别的任务和创新上。
计算即服务有哪些示例？
CaaS 从名称上看似乎仅提供计算能力，但其实具有广泛的用途，从基本计算和云计算需求，一直到大数据和计算安全。目前最常见的用途为云计算，也就是通过互联网连接为服务器之外的最终用户提供软件和应用访问。在某些情况下，配置可针对特定工作负载进行优化。这些工作负载可以部署到公有云中，方便进行资源共享和协作，也可以部署到受保护的私有云中，以实现最佳安全性和合规性。
CaaS 还可以通过深入利用数据分析基础设施，使用规则和模型转化您的数据，并从数据收集设备更快地发掘新洞见，帮助企业从大数据中获得更大价值。这些洞见可以从数据中心、主机托管位置和边缘位置实时收集。
然而，CaaS 不仅可以处理数据，还可以保护宝贵的 IT 基础设施。计算可以提供各种安全功能，如零信任配置、加密证书和零接触接入，包括可检测和防范恶意软件和其他威胁或还原受损服务器的自动化保护机制。还可以对从制造到安装的整个供应链实施安全措施。
与其他云服务模式（IaaS、PaaS、SaaS）相较
| | IaaS | PaaS | SaaS |
|---|---|---|---|
| 1. | 按需提供虚拟化计算资源（服务器、存储、网络）。 | 提供用于开发、测试和部署应用的平台。 | 提供可通过互联网访问的完整功能应用。 |
| 2. | 用户拥有对底层基础设施的控制权，包括操作系统和应用。 | 用户可以专注于应用开发，无需管理底层基础设施。 | 用户可以安心利用软件即服务，无需担忧基础设施。 |
| 3. | 支持根据特定需求灵活地自定义和配置基础设施。 | 提供预配置的环境，并配有用于应用开发的内置工具和框架。 | 提供带有受限自定义选项的现成标准化应用。 |
| 4. | 需要具备较多的基础设施管理专业技术。 | 降低管理负担，因为由平台负责管理基础设施。 | 最大限度减少管理任务，因为由服务提供商负责基础设施管理。 |
| 5. | 可扩展性更加精细，让用户可以根据需求扩展和缩减基础设施。 | 提供平台级可扩展性，可根据应用需求自动管理资源。 | 可扩展性由服务提供商提供，应用可用性和性能有保障。 |
| 6. | 用户负责应用部署、配置和维护。 | 可通过平台提供的工具，简化应用部署、更新和维护。 | 用户不负责应用管理，而是由服务提供商负责。 |
| 7. | 成本模式通常遵循即用即付或资源型定价结构。 | 定价通常基于使用量，比如用户数或事务处理数。 | 定价通常基于订购，按用户或组织计费。 |
CaaS 的底层技术和基本组件是什么？
CaaS 的基本组件如下：
- CaaS 平台使用虚拟化和虚拟机监控程序技术来创建和管理虚拟机 (VM)，以托管容器、改善资源利用率和隔离。
- Docker 之类的容器化技术对 CaaS 来说至关重要，可为其提供用于运行应用的轻量化隔离环境。Kubernetes 之类的容器编排平台可以自动执行容器管理、部署和扩展。
- CaaS 可抽象化硬件详细信息，让用户可以专注于应用。资源分配机制可确保容器拥有高效运行所需的计算资源（CPU、内存和存储）。
这些技术和组件可共同提供可扩展的高效环境，用于在 CaaS 模式下部署和管理容器化应用。
CaaS 有哪些关键功能和能力？
容器即服务 (CaaS) 包括如下关键功能和能力：
- 通过 CaaS，您可以根据需要快速轻松地创建和部署容器，让您能够按需扩展应用。
- CaaS 平台支持根据应用需求，将 CPU、内存和存储等计算资源分配给容器。这有助于您通过按需动态分配资源来高效地利用资源。
- 您可以借助 CaaS，利用即用即付计费模式，仅为容器使用的资源付费。这可以提高成本效益，不管您的部署规模是大还是小。
- 您可以通过 CaaS 平台提供的 API， 管理和自动执行与容器相关的任务。这意味着您可以将 CaaS 轻松集成到现有系统和工作流程中，让基础设施管理变得更加便捷。
这些 CaaS 功能和能力让其兼具灵活性、可扩展性和成本效益，同时无需承担复杂的底层基础设施管理。
CaaS 的架构应用需要满足哪些要求？
容器即服务 (CaaS) 的架构应用有以下几个关键考虑因素：
- 要使用 CaaS，需要使用 Docker 之类的工具将应用放入轻量化的可移植容器中。这使其可以在 CaaS 系统中轻松进行部署、扩展和管理。
- 为 CaaS 构建应用时，务必要考虑可扩展性和容错性。这意味着需要使用 Kubernetes 之类的技术按需自动扩展应用，并实施复制和负载均衡之类的技术，以确保在应用发生故障时也可用。
- 在 CaaS 中运行的应用通常需要使用其他云服务，如存储或数据库。为此，应该将应用设计为可通过利用其他服务的接口和 API，与这些服务无缝集成。
通过将这些因素纳入考虑，架构师就可以设计出可供 CaaS 随时使用的应用，以利用环境的灵活性、可扩展性和互操作性，便于同其他云服务一起对应用进行部署和管理。
管理和监控 CaaS 环境涉及哪些方面？
管理和监控 CaaS 环境涉及如下几个重要方面：
- 高效利用资源：必须根据容器需求适当地向容器分配计算资源（CPU、内存和存储），同时根据需要监控和调整资源利用率，以实现最佳性能和成本效益。
- 确保应用安全：CaaS 中的安全性涉及实施访问控制、身份验证和网络安全等措施，以保障容器化应用和数据的安全。这包括确保容器映像安全、管理用户访问和执行安全策略，以防止未经授权的访问。
- 监控和问题解决：容器性能、群集节点和总体 CaaS 环境的监控至关重要。这包括跟踪 CPU 和内存使用量、网络延迟和响应时间等度量值。日志分析和调试等故障排除技术有助于立即发现和解决性能问题。其他任务包括管理容器生命周期、部署和更新应用以及确保遵守法规。
采用 CaaS 的挑战和考虑事项有哪些？
采用容器即服务 (CaaS) 时，需要留意下述挑战和考虑事项：
- 供应商锁定和可移植性：评估容器可移植性和兼容性，以降低被特定 CaaS 平台锁定的风险。
- 数据隐私和合规性：实施对应措施，以保护敏感数据并确保遵守行业和地区法规。
- 成本管理和优化：监控资源利用率、适当调整容器数量并采用经济高效的定价模式以控制支出。
- 安全性：实施稳健的安全措施，以保护容器化应用和数据。
- 应用兼容性：处理容器化过程中出现的任何兼容性问题。
- 专业技术：评估在组织内有效管理和操作容器所需的专业技术水平。
HPE 和计算即服务
HPE 是 CaaS 领域的领军企业，可提供功能强大的硬件、软件和服务产品组合。HPE 计算产品包括为恶劣操作环境而设计的边缘融合系统；可处理挑战性工作负载的机架式和塔式服务器；面向混合云部署的组合型基础设施；超融合基础设施以及可解决最复杂问题的高性能计算。不管采用什么配置，HPE 计算都能帮助企业利用工作负载优化系统发现新机会，然后利用 AI 驱动型解决方案和超级计算技术预测和解决问题，这些全部以即服务形式提供。
从边缘转型和加速角度而言，HPE GreenLake 是专为关键工作负载而设计的全面基础设施和专业技术平台，可帮助实现更佳的业务成果。企业可为混合云和多云环境选择任意数量的计算解决方案，包括软件定义的数据库优化硬件和服务、虚拟化、网络和企业级 AI 和机器学习 (ML)。HPE GreenLake 涵盖云更新改造所需的全部专业技术，帮助您利用数据的力量，管理和保护您的资产，并帮助团队一路克服各种挑战。