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电信和IDC运营商云计算转型之路上的存储困局(1)云计算里的龟兔赛跑

云?不是云?不知所云?

云计算,这个词自从十二五以来就一直热得发疯,几乎国内所有的IT服务公司一夜之间都变成了云计算公司,政府建立或者资助的云产业基地甚至在全国房地产市场都引起了一轮热潮。时至今日,云计算的转型是否成功了呢?

虽然现在所有的IT管理服务商都已经“洗白”成了云服务商,但是觉得这种叫法不够严谨,因为很多所谓云服务商的服务都不是以云的方式提供的。其实对他们,国外有一种更为准确的称呼,叫做管理服务提供商,也就是Managed Service Providers (MSPs), 那么本文就采用MSP这种称呼。

网上看到业内资深人士把目前MSP主要分为以下几大流派:

1.互联网/电商系:亚马逊,阿里云,腾讯云等。

2.硬件系:IBMCisco,华为等。

3.软件系:微软,OracleVMWare等。

4.运营商系:电信,联通,移动。

5.IDC系:世纪互联,万国数据,网宿科技等。

6.初创企业系:UCloud,青云,UnitedStack等。

而看看现在市场上的热点,一般都集中在互联网/电商系上。企业级客户有很多也对硬件系和软件系的几大供应商情有独钟。初创企业系则是一副初生牛犊不怕虎的势头,尤其利用OpenStack等平台的成熟快速发展,时而引起业内业外的关注。反而是前些年的IT服务巨头,IDC系和运营商系现在在声势上倒落了下乘。这些传统MSP一直在努力将业务从Colocation向云计算转型,却总给人一种雷声大雨点小的感觉,甚至很有些被后来居上的对手追上甚至甩掉的可能。

先发,是优势还是陷阱?

传统MSP会被后来者挤掉?这似乎又有些不合逻辑。因为不论业务如何创新,其实在云计算的市场竞争中一直是成本为王。谁能够以更低成本拿到重要资源,就很容易提供更优的云计算价格,从而站在不败之地。而成本,最主要的还是大型数据中心的土地成本,建设成本,电力成本,带宽成本和IT软硬件采购成本。

据业内人士透露,中国的电力成本和网络带宽成本在总成本中占比明显超过国外,因为这些都是具有垄断特性的稀缺资源,新进入的竞争者不易获得。而这正应该是传统MSP,电信和IDC运营商的先天优势。实际上很多新兴MSP还要租用传统MSP的基础设施来搭建自己的架构,只是因为他们的用量巨大,所以可以得到别人难以得到的优惠条件。但即使是这样,传统MSP也不可能亏本赞助这些后来者。在这种前提下,传统MSP被新兴MSP挤掉简直是无法想象的。

那么这是为什么呢?抛开体制,管理等因素不谈,我觉得有很大的一部分因素是因为原来的既有业务反倒拖累了传统MSP的业务创新。有大量企业以colocation的方式与传统MSP已经有了长期的合作,起始时间远远早于云计算的流行。这些客户的IT并不以云计算为核心,相反地,他们往往依托于传统架构来发展业务。这个现存业务,虽然为传统MSP带来了很好的营收和现金流,但是也把他们套死在这个格局里难以突破。

都是存储惹的祸

传统架构,虽然没有云计算、大数据这些技术时髦,却是国内绝大部分企业,尤其是大型企业的生存支柱。传统架构云化,则是一个历史难题。如果把传统架构分解一下,可以粗略分为计算、网络和存储三个部分。计算和网络,随着虚拟化、SDN等技术的成熟,已经可以比较轻松地与云接轨;而存储,则明显地拖在了后面。

新兴MSP的存储架构一般都是通过存储服务器的方式来实现。存储服务器易于扩展,也方便管理,而且成本也很低廉。但是,众多大型企业却并不买账。他们的业务往往是建立在传统存储阵列之上,转向存储服务器集群,且不说业务系统是否能够支持,他们所要求的业务连续性、数据保护等机制,就很难实现,必须要伤筋动骨地大规模改造,还不一定能不能部署。而传统阵列的一个重要问题就是不通用,来自不同厂商的存储阵列互相不能兼容,也就更加谈不上统一管理和数据流动,这与云计算的一切理念背道而驰。因此面对这样架构的运营商,只能是一台一台设备地租用给企业,甚至只能租用机房空间,而不能利用云计算的技术进行优化和调配。

这就成了传统MSP的困境。首先,他们不能把自己的业务利用云计算进行现代化,因为客户的存储系统不支持;其次,如果运营商不去现代化,他们的云计算业务就无法发展;然而,如果他们不发展云计算,这些客户早晚会实现云计算,到那时,他们就很有可能选择新兴的服务商,因为传统MSP在云计算应用上已经落后了。这就如同二十二条军规一样,困住了传统MSP的发展。

那么怎么才能解决这个问题呢?首先要清楚,这个问题的症结并不是搭建一个新的基于云计算的存储资源(这是新兴MSP的套路,不适用于传统MSP,而必须着眼于现有的传统存储阵列架构。怎么让这些互不兼容的老设备,重换新妆,不要成为走向云时代的绊脚石,将是一个有关传统MSP转型是否能够成功的重要因素。这个目标可能实现吗?如果可能,该怎么实现呢?

且听下回分解。