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摘要：本文介绍了云计算概念，演进过程，服务类型，并对云计算关键技术进行了分析。最后基于对目前电信支撑系统的分析，提出了云计算在电信支撑系统应用的思路和方案。并对云计算在未来的应用做了展望。
关键词：云计算 电信支撑系统 思路 展望
近年来，伴随着电信行业的全业务融合，电信运营商每年在信息系统和平台系统建设和维护升级上投资大量资金，电信运营商面临着节能降耗、提升服务质量和业务创新的压力，云计算技术的出现为解决这些压力提供了新的思路。电信运营商布局云计算产业，有利于其自身增强业务能力，降低业务提供成本，降低终端要求，可以通过统一的平台架构、开放的平台能力，引入外部开发创新力量，形成新的生态系统，低成本、大规模、高效率地提供支撑系统基础设施和信息通信服务。
1 云计算技术
云计算是一种新的计算方法和商业模式，被认为科技业的下一次革命。云计算的出现将极大地改变电信运营商的服务模式和商业模式。
狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。云计算可以从客户视角和技术视角来阐述，客户视角关心的是云计算的服务、交付、计费等方式。技术视角是运营商利用云计算核心技术去实现落地的应用。
云计算的核心思想，是将大量用网络连接的运算资源、存储资源统一管理和调度，构成一个硕大的、无限的计算能力向用户按需服务。提供运算的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，随时扩展，按需要使用，按使用付费。
云计算的基本特征是：资源共享、按需分配、弹性调度、服务无限。
资源共享，云计算是基础的运算能力和存储能力，提供共享的资源，能够充分利用当时的空闲资源，通过网络共享服务；按需分配，云计算可以依据云应用的资源情况，主动调整、调度资源分配，支持根据应用要求快速配置资源，并能适应要求弹性分配资源；弹性调度，云计算通过虚拟化技术实现资源的快速迁移，减少故障的风险；服务可扩展，“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要；普遍接入，云计算接入地区的限制，可以在任意地域、使用私有终端获取应用服务；系统安全，云计算可以保障数据传输的安全，可以共享安全策略；地理分布，云计算提供的资源地理是分布式的，通过虚拟技术统一融合。
2 云计算的电信行业特征
并行计算是云计算的核心技术之一，云存储也是近年发展较快的云计算技术。电信行业支撑系统的大数据量，大计算量的行业特征与这两项技术契合度较高。并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本——使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存储空间的不足。云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同系统的存储空间通过协同软件集合起来共同做一项工作，共同提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置海量的存储空间，那么云计算系统就转变成为一个无限的存储系统，所以云存储是一个以空间存储和协同为核心的云计算系统，云存储的核心是协同软件与存储空间相结合，通过应用软件来实现存储空间向存储服务的转变。
3 电信支撑系统的存在问题及云计算的应用思路
目前电信运营商的支撑系统多为集中和客户端、中间件的多级架构。存在维护成本高、难以统一管理、系统负荷不平衡等特点。为满足业务数据分析以及业务中的突发计算需求对支撑成本带来的压力，迫切需要支撑系统采用新的技术和新的业务交付模式。电信行业发展到今天，各类支撑系统已经日益复杂和庞大。电信设备厂商根据运营商定制的业务需求设计自己的解决方案，采用定制的软硬件和应用系统，不同系统之间通过标准协议互通。在这种模式下，形成了开放标准下封闭的产品体系。随着电信行业的发展和市场环境的变化，这种模式的弊端日益显现。①支撑系统和平台基本都是“烟囱化”建设，相互独立，无法实现资源共享，投资重复、建设成本高。无论是设备初始建设还是系统扩容，每一类系统都有相当大的冗余，设备和机房空间存在浪费。②按传统电信设备的设计方式，无论电信业务量有大小，设备始终运行，导致系统始终按最大容量耗能。③业务平台分散，信息孤岛众多，不利于升级改造和新业务的开展，系统维护复杂。④各类支撑系统应用重要性各不相同，在运营维护上难以进行平衡。
云计算作为全新的服务模式，其本质是计算与存储能力从桌面端到网络端（云端）的迁移以及网络资源的动态分配，以实现缩减支撑成本、提高业务运营效率等目的。①基础服务：提供业务运营的支撑功能，如分布式数据库、分布式文件系统、分布式计算框架和分布式缓存等，这些服务是支撑系统的基础，通过云计算可以提高基础服务高可用性和扩展性。②业务支撑服务：提供业务相关的支撑功能，如用户管理、计费认证、日志功能、业务路由、策略控制等，这些服务提供了电信业务通用的功能模块。③业务组件服务：提供基本的业务组件，如语音、会议、短信、彩信、位置等，互联网业务也可以作为业务组件提供，如搜索、地图、社区等。这些组件通过开发语言编程进行组合生成新业务。业务相关的信令和协议都由分布式节点屏蔽，管理者完全不必关心。云计算技术实现资源上的统一调度与弹性分配，在扩展性、兼容性方面进行优化，实现软硬件分离，整合资源和平台，有效地解决运营成本问题，加快支撑系统的开发周期。
４ 云计算在电信行业应用的展望
①加强信息系统资源的整合集中，通过虚拟化技术提升资源利用率。运营商已基本完成电信支撑系统的省集中建设，在资源的整合和集中运营的经验已有一定的积累。在应用的选择上，以容灾系统设置为切入点，实现异地数据容灾中心的集中建设和运营，并按步骤实施应用系统和业务的异地容灾，开展区域集中存储的共享使用。进一步集中系统应用实施集团层面的集中。分公司可以根据业务发展和业务支撑的需要，可以建设有地方业务需求的小规模的应用系统。 ②探索实现系统组件化共享。基于电信行业的特点，系统负荷存在较大的峰谷波动。高峰期的计算负载和业务负载是闲时的5-8倍。同时各类支撑系统忙闲时的时期也不同。因此考慮硬件的资源共享和软件的组件化共享，是未来云计算应用到电信行业支撑系统的发展方向。③由于云计算在电信行业支撑系统应用时间短，在业务支撑系统无相对成熟的服务。因此在相对稳定的小业务系统上不考虑进行云计算的应用。在未来新的存储设备和新系统架构上可以按业务类型和业务特点逐步实施从存储到业务的云计算有范围、有步骤地实施。相信随着云计算在电信支撑领域应用的逐步成熟会解决当今系统实施和应用面临的诸多矛盾，会把电信行业支撑系统的发展带向一个崭新的未来。
参考文献：
[1]卢大勇，陆琪，姚继峰.伯克利云计算白皮书.2009.1.
[2]潘松柏，张云勇，陈清金等.云计算安全关键技术.电信科学.2010.26（8）.
[3]Jeffrey Dean.Sanjay Ghemawat.MapReduce:Simplified Data Processing on LargeClusters[J].Communications of the ACM，2008.
关键词：云计算 电信支撑系统 思路 展望
近年来，伴随着电信行业的全业务融合，电信运营商每年在信息系统和平台系统建设和维护升级上投资大量资金，电信运营商面临着节能降耗、提升服务质量和业务创新的压力，云计算技术的出现为解决这些压力提供了新的思路。电信运营商布局云计算产业，有利于其自身增强业务能力，降低业务提供成本，降低终端要求，可以通过统一的平台架构、开放的平台能力，引入外部开发创新力量，形成新的生态系统，低成本、大规模、高效率地提供支撑系统基础设施和信息通信服务。
1 云计算技术
云计算是一种新的计算方法和商业模式，被认为科技业的下一次革命。云计算的出现将极大地改变电信运营商的服务模式和商业模式。
狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源；广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。云计算可以从客户视角和技术视角来阐述，客户视角关心的是云计算的服务、交付、计费等方式。技术视角是运营商利用云计算核心技术去实现落地的应用。
云计算的核心思想，是将大量用网络连接的运算资源、存储资源统一管理和调度，构成一个硕大的、无限的计算能力向用户按需服务。提供运算的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，随时扩展，按需要使用，按使用付费。
云计算的基本特征是：资源共享、按需分配、弹性调度、服务无限。
资源共享，云计算是基础的运算能力和存储能力，提供共享的资源，能够充分利用当时的空闲资源，通过网络共享服务；按需分配，云计算可以依据云应用的资源情况，主动调整、调度资源分配，支持根据应用要求快速配置资源，并能适应要求弹性分配资源；弹性调度，云计算通过虚拟化技术实现资源的快速迁移，减少故障的风险；服务可扩展，“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要；普遍接入，云计算接入地区的限制，可以在任意地域、使用私有终端获取应用服务；系统安全，云计算可以保障数据传输的安全，可以共享安全策略；地理分布，云计算提供的资源地理是分布式的，通过虚拟技术统一融合。
2 云计算的电信行业特征
并行计算是云计算的核心技术之一，云存储也是近年发展较快的云计算技术。电信行业支撑系统的大数据量，大计算量的行业特征与这两项技术契合度较高。并行计算（Parallel Computing）是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程。为执行并行计算，计算资源应包括一台配有多处理机（并行处理）的计算机、一个与网络相连的计算机专有编号，或者两者结合使用。并行计算的主要目的是快速解决大型且复杂的计算问题。此外还包括：利用非本地资源，节约成本——使用多个“廉价”计算资源取代大型计算机，同时克服单个计算机上存储空间的不足。云存储是在云计算(cloud computing)概念上延伸和发展出来的一个新的概念，是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同系统的存储空间通过协同软件集合起来共同做一项工作，共同提供数据存储和业务访问功能的一个系统。当云计算系统处理的核心是大量数据的存储和管理时，云计算系统中就需要配置海量的存储空间，那么云计算系统就转变成为一个无限的存储系统，所以云存储是一个以空间存储和协同为核心的云计算系统，云存储的核心是协同软件与存储空间相结合，通过应用软件来实现存储空间向存储服务的转变。
3 电信支撑系统的存在问题及云计算的应用思路
目前电信运营商的支撑系统多为集中和客户端、中间件的多级架构。存在维护成本高、难以统一管理、系统负荷不平衡等特点。为满足业务数据分析以及业务中的突发计算需求对支撑成本带来的压力，迫切需要支撑系统采用新的技术和新的业务交付模式。电信行业发展到今天，各类支撑系统已经日益复杂和庞大。电信设备厂商根据运营商定制的业务需求设计自己的解决方案，采用定制的软硬件和应用系统，不同系统之间通过标准协议互通。在这种模式下，形成了开放标准下封闭的产品体系。随着电信行业的发展和市场环境的变化，这种模式的弊端日益显现。①支撑系统和平台基本都是“烟囱化”建设，相互独立，无法实现资源共享，投资重复、建设成本高。无论是设备初始建设还是系统扩容，每一类系统都有相当大的冗余，设备和机房空间存在浪费。②按传统电信设备的设计方式，无论电信业务量有大小，设备始终运行，导致系统始终按最大容量耗能。③业务平台分散，信息孤岛众多，不利于升级改造和新业务的开展，系统维护复杂。④各类支撑系统应用重要性各不相同，在运营维护上难以进行平衡。
云计算作为全新的服务模式，其本质是计算与存储能力从桌面端到网络端（云端）的迁移以及网络资源的动态分配，以实现缩减支撑成本、提高业务运营效率等目的。①基础服务：提供业务运营的支撑功能，如分布式数据库、分布式文件系统、分布式计算框架和分布式缓存等，这些服务是支撑系统的基础，通过云计算可以提高基础服务高可用性和扩展性。②业务支撑服务：提供业务相关的支撑功能，如用户管理、计费认证、日志功能、业务路由、策略控制等，这些服务提供了电信业务通用的功能模块。③业务组件服务：提供基本的业务组件，如语音、会议、短信、彩信、位置等，互联网业务也可以作为业务组件提供，如搜索、地图、社区等。这些组件通过开发语言编程进行组合生成新业务。业务相关的信令和协议都由分布式节点屏蔽，管理者完全不必关心。云计算技术实现资源上的统一调度与弹性分配，在扩展性、兼容性方面进行优化，实现软硬件分离，整合资源和平台，有效地解决运营成本问题，加快支撑系统的开发周期。
４ 云计算在电信行业应用的展望
①加强信息系统资源的整合集中，通过虚拟化技术提升资源利用率。运营商已基本完成电信支撑系统的省集中建设，在资源的整合和集中运营的经验已有一定的积累。在应用的选择上，以容灾系统设置为切入点，实现异地数据容灾中心的集中建设和运营，并按步骤实施应用系统和业务的异地容灾，开展区域集中存储的共享使用。进一步集中系统应用实施集团层面的集中。分公司可以根据业务发展和业务支撑的需要，可以建设有地方业务需求的小规模的应用系统。 ②探索实现系统组件化共享。基于电信行业的特点，系统负荷存在较大的峰谷波动。高峰期的计算负载和业务负载是闲时的5-8倍。同时各类支撑系统忙闲时的时期也不同。因此考慮硬件的资源共享和软件的组件化共享，是未来云计算应用到电信行业支撑系统的发展方向。③由于云计算在电信行业支撑系统应用时间短，在业务支撑系统无相对成熟的服务。因此在相对稳定的小业务系统上不考虑进行云计算的应用。在未来新的存储设备和新系统架构上可以按业务类型和业务特点逐步实施从存储到业务的云计算有范围、有步骤地实施。相信随着云计算在电信支撑领域应用的逐步成熟会解决当今系统实施和应用面临的诸多矛盾，会把电信行业支撑系统的发展带向一个崭新的未来。
参考文献：
[1]卢大勇，陆琪，姚继峰.伯克利云计算白皮书.2009.1.
[2]潘松柏，张云勇，陈清金等.云计算安全关键技术.电信科学.2010.26（8）.
[3]Jeffrey Dean.Sanjay Ghemawat.MapReduce:Simplified Data Processing on LargeClusters[J].Communications of the ACM，2008.