云服务器是怎样运作的

云服务器是基于规模化的物理服务器集群，每个集群节点被部署在骨干数据中心，可独立提供计算、存储、带宽等互联网基础设施服务。云服务器的物理架构，由存储服务器集群、计算服务器集群、基础架构管理服务器和网络交换机组成。其中，存储服务器集群构建虚拟资源池，具备超大容量，为节点内的云虚拟机提供逻辑磁盘存储、非结构数据存储以及整合备份服务;计算服务器集群，通过虚拟化技术整合，由控制平台按需生成、调配计算资源;管理服务器，采取双机热备的方式，对整个节点的所有计算服务器、共享存储、网络进行管理，同时对外提供管理整个节点的API;网络交换机，负责管理网段、公网交换网段、内部交换网段、存储网段等。

云服务器的资源都是从资源池中调配组合而成。资源池，是由数十台到数百台甚至数万台服务器跨节点、跨数据中心组成，通过成熟的虚拟化技术和已部署的管理程序，共同管理虚拟池中的资源。虚拟化，就是将规模级的物理资源(CPU、内存、磁盘等)高度整合和自由分配，实现资源的d性扩容或缩减，以及快速地在不断电的前提下完成资源的变化。这就必须要有底层虚拟化技术、SDN的支持。

美国服务器的优势在众多海外服务器中是显而易见的，但是美国服务器的速度相对国内较慢，所以许多站长在选择是也会有所犹豫，毕竟速度而影响是很大的。那么，美国服务器访问速度受哪些因素影响

美国服务器访问速度影响因素：

1、美国服务器机房的地理位置

数据在传输中会受到距离等的影响，当用户的访问端距离美国机房服务器距离太远，这样数据传输的时间将会较长速度较慢。所以在选择美国服务时要选择距离国内较近的机房，目前距离最近的是美国加州机房，该机房的服务器速度也是最快的。

2、美国服务器机房接入带宽大小

影响美国服务器速度的重要因素之一就是带宽大小，通常美国服务器使用的带宽越大，其输速率将会越高，在网站访问时速度将会越快，大带宽也是为快速访问提供保障。在美国服务器中值得一提的就是其机房的带宽资源充足，许多服务器都是提供百兆的独享带宽，就算是大型网站这样的带宽也会是足够使用。并且美国服务器的带宽也是很便宜的，对速度要求较高的就选择独享的百兆带宽等。

3、美国服务器自身硬件配置

选择美国服务器时其硬件的配置越高，服务器的速度也是更快的，使用起来不会出现一些卡顿的现象。服务器的硬件配置主要包括服务器CPU的处理速度、内存的大小、硬盘读写数据的速度等。硬件配置是影响服务器速度的内部因素。

4、美国服务器线路中的节点数

美国机房的服务器与国内骨干接点连接时，大部分的数据都是需要通过路由转发的，在此过程中线路的节点数越多速度将会越慢。所以需要选择节点数较少的美国服务器，如美国CN2线路和BGP线路的服务器，其节点较少，服务器速速更快。

其实美国服务器访问速度的影响因素还是有许多的，上面是几点重要的因素，当站长熟悉了影响美国服务器速度的因素，在选择美国服务器时才能选择到速度快的服务器。

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从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构(SMP：SymmetricMulti-Processor)，非一致存储访问结构(NUMA：Non-UniformMemoryAccess)，以及海量并行处理结构(MPP：MassiveParallelProcessing)。

一、SMP(SymmetricMulti-Processor)

所谓对称多处理器结构，是指服务器中多个CPU对称工作，无主次或从属关系。各CPU共享相同的物理内存，每个CPU访问内存中的任何地址所需时间是相同的，因此SMP也被称为一致存储器访问结构(UMA：UniformMemoryAccess)。对SMP服务器进行扩展的方式包括增加内存、使用更快的CPU、增加CPU、扩充I/O(槽口数与总线数)以及添加更多的外部设备(通常是磁盘存储)。

SMP服务器的主要特征是共享，系统中所有资源(CPU、内存、I/O等)都是共享的。也正是由于这种特征，导致了SMP服务器的主要问题，那就是它的扩展能力非常有限。对于SMP服务器而言，每一个共享的环节都可能造成SMP服务器扩展时的瓶颈，而最受限制的则是内存。由于每个CPU必须通过相同的内存总线访问相同的内存资源，因此随着CPU数量的增加，内存访问冲突将迅速增加，最终会造成CPU资源的浪费，使CPU性能的有效性大大降低。实验证明，SMP服务器CPU利用率最好的情况是2至4个CPU。

二、NUMA(Non-UniformMemoryAccess)

由于SMP在扩展能力上的限制，人们开始探究如何进行有效地扩展从而构建大型系统的技术，NUMA就是这种努力下的结果之一。利用NUMA技术，可以把几十个CPU(甚至上百个CPU)组合在一个服务器内。

NUMA服务器的基本特征是具有多个CPU模块，每个CPU模块由多个CPU(如4个)组成，并且具有独立的本地内存、I/O槽口等。由于其节点之间可以通过互联模块(如称为CrossbarSwitch)进行连接和信息交互，因此每个CPU可以访问整个系统的内存(这是NUMA系统与MPP系统的重要差别)。显然，访问本地内存的速度将远远高于访问远地内存(系统内其它节点的内存)的速度，这也是非一致存储访问NUMA的由来。由于这个特点，为了更好地发挥系统性能，开发应用程序时需要尽量减少不同CPU模块之间的信息交互。利用NUMA技术，可以较好地解决原来SMP系统的扩展问题，在一个物理服务器内可以支持上百个CPU。比较典型的NUMA服务器的例子包括HP的Superdome、SUN15K、IBMp690等。

但NUMA技术同样有一定缺陷，由于访问远地内存的延时远远超过本地内存，因此当CPU数量增加时，系统性能无法线性增加。如HP公司发布Superdome服务器时，曾公布了它与HP其它UNIX服务器的相对性能值，结果发现，64路CPU的Superdome(NUMA结构)的相对性能值是20，而8路N4000(共享的SMP结构)的相对性能值是63。从这个结果可以看到，8倍数量的CPU换来的只是3倍性能的提升。

三、MPP(MassiveParallelProcessing)

和NUMA不同，MPP提供了另外一种进行系统扩展的方式，它由多个SMP服务器通过一定的节点互联网络进行连接，协同工作，完成相同的任务，从用户的角度来看是一个服务器系统。其基本特征是由多个SMP服务器(每个SMP服务器称节点)通过节点互联网络连接而成，每个节点只访问自己的本地资源(内存、存储等)，是一种完全无共享(ShareNothing)结构，因而扩展能力最好，理论上其扩展无限制，目前的技术可实现512个节点互联，数千个CPU。目前业界对节点互联网络暂无标准，如NCR的Bynet，IBM的SPSwitch，它们都采用了不同的内部实现机制。但节点互联网仅供MPP服务器内部使用，对用户而言是透明的。

在MPP系统中，每个SMP节点也可以运行自己的 *** 作系统、数据库等。但和NUMA不同的是，它不存在异地内存访问的问题。换言之，每个节点内的CPU不能访问另一个节点的内存。节点之间的信息交互是通过节点互联网络实现的，这个过程一般称为数据重分配(DataRedistribution)。

但是MPP服务器需要一种复杂的机制来调度和平衡各个节点的负载和并行处理过程。目前一些基于MPP技术的服务器往往通过系统级软件(如数据库)来屏蔽这种复杂性。举例来说，NCR的Teradata就是基于MPP技术的一个关系数据库软件，基于此数据库来开发应用时，不管后台服务器由多少个节点组成，开发人员所面对的都是同一个数据库系统，而不需要考虑如何调度其中某几个节点的负载。

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