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至顶网2018公有云评测总结:从细微处看一朵云

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下面就把本次评测活动中所发现的问题来进行一下总结。为避免对所评测公有云厂商带来不必要的困扰,在下面分析中,将隐去所有参测公有云厂商名称,只是对测试结果进行应用性分析。

作者:至顶网云能力评估小组 来源:至顶网至顶Labs频道【原创】2018-11-19 11:59:01

关键字: 公有云 云能力评估 公有云评测

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至顶网2018年公有云调研与评测分析工作已经告一段落了,在本次公有云调研与评测分析中,不但向用户收集了上千份有效的公有云调研问卷;还向31名企业CTO级别的专家用户进行了所在企业公有云使用情况收集。在随后进行的公有云评测中,对当前主流的十家云计算厂商公有云平台,采用听云和Geekbench两种方式进行了Web应用和计算能力测试。

由于本次所采用的测试工具听云本身是一个应用性能管理工具,因此Web应用测试的请求发起数和数据采集的精确度偏低。在这种情况下,只有多种测试项目关联后,对测试结果的细枝末节分析,才能从细微处对公有云进行分析。

下面就把本次调研与评测活动中所发现的问题来进行一下总结。为避免对所评测公有云厂商带来不必要的困扰,在下面分析中,将隐去所有参测公有云厂商名称,只是对测试结果进行应用性分析。

公有云调研结果摘要

厂商通过公有云向用户进行赋能 用户选择公有云向应用技术更成熟企业偏移

在本次调研中,我们不但收集到了上千份有效的用户调研数据,也尽可能的对目前公有云厂商所提供的公有云产品进行了收集。在收集过程中我们可以了解,无论是以百度、腾讯为代表的互联网厂商,还是以阿里、京东为代表的新零售厂商,均在所提供的公有云中,向用户提供着自身所独具的应用系统解决方案,向用户进行赋能。这种赋能既可以提高用户在公有云应用方面的问题解决能力,又可以将用户更加紧密的与公有云厂商进行捆绑,成为一个技术应用集合体。公有云厂商所聚集的用户数量越多,所创造价值越大,也就更加具有竞争优势。而公有云用户所选择功能也更加务实,更多非核心业务、存储、数据库和弹性计算业务在公有云上被使用。

从细微处看公有云——至顶网2018公有云评测总结

企业主要使用公有云功能

已使用公有云用户比例大幅上涨,未使用公有云用户中明确表示不会选择公有云用户少于10%

调查数据统计显示:在本次收集的1002份有效调研问卷中,已经使用公有云用户占比为42.2%。未使用公有云用户占比为57.8%。而在17年的用户调研中,使用公有云用户所占比例仅有8.82%已使用公有云用户比例出现大幅上涨在未使用公有云用户调查中,有42.6%用户表示,未来有机会选择公有云;49.8%的用户还处于观望阶段;只有7.6%的用户明确表示未来不会选择公有云产品。

非核心业务、小规模应用仍占主流

在本次调查中,在公有云上部署非核心业务的用户比例为45.2%,核心业务部署的仅占17.1%,但核心业务与非核心业务都在公有云上部署的比例达到了37.7%

成本与稳定性成为用户选择公有云主要因素,阿里云使用率占据优势

在公司选择公有云品牌的主要因素中,成本因素占据的比例最高,达到了64.9%;紧随其后的是稳定性因素,占比为58.9%;安全性因素也有54.8%的用户进行关注。

在用户使用过哪些公有云的调查中,阿里云以59.6%的用户使用率一路领先。百度云(含云盘)、腾讯云和华为云以较小的相互差距分列二、三、四名。

公有云用户满意度有待提升,客户服务问题突出

在公有云满意度调查中,有50%的用户对目前使用的公有云表示满意,有5.1%用户表示非常满意,满意度一般的用户为41.7%,还有3.2的用户明确表达不满意。

在公有云使用过程中所遇到问题中,有42.9%的用户遇到最多的是客户服务问题,34.2%的操作复杂性问题居于次位,随后是易用性、稳定性和安全性问题,分别占据了30.6%28.1%27%

专家调研结果摘要

Web应用在公有云中处于主流

在公有云的使用方向上,31份专业用户调研中,有28个用户选择了Web应用。同时还有10个用户在利用公有云进行大数据分析工作,9个用户用公有云进行语音、视频、图像识别类的人工智能工作。区块链、物联网和云桌面应用的使用数均在5个用户以下,由此可见Web应用在公有云上已经占据了主流的地位。

从细微处看公有云——至顶网2018公有云评测总结

公有云可扩展性问题突出

在使用公有云中最大问题调研中,可扩展性的问题名列第一。也就是说云计算一直在宣传的灵活可扩展,在实际应用中,还有不少问题尚待解决,这个问题值得今后去深入进行研究。安全性和服务能力问题同时并列第二位,同时稳定性仅以一个用户之差排列第三,看来公有云厂商在这几个方面,还需要再继续加大一些投入,才可以更好的满足公有云用户的实际需求。

从细微处看公有云——至顶网2018公有云评测总结

公有云平台评测问题分析

公有云主机计算能力保障问题需要重视

将公有云主机的CPU处理能力,与Web应用最高CPU占用率结合起来,比较容易看出问题。

从细微处看公有云——至顶网2018公有云评测总结

从公有云主机CPU处理能力对比图表中可以看出,虽然本次测试统一选用的是两核4G内存的公有云主机,但有的公有云主机单核处理能力明显偏低,而有些公有云主机的多核处理性能甚至还会低于单核处理性能。

从细微处看公有云——至顶网2018公有云评测总结

Web应用的最高CPU占用我们可以看出,基本上单核处理能力较低云主机,在Web就用中的CPU占用率相应较高,与双核处理性能相关度不高,并且本次测试中云主机的最大CPU占用率也未超过20%

由此引发的思考是:

1、在处理Web应用时,是否有必要选用多核云主机进行处理?无论是从处理能力上,还是可靠性方面,多个单核云主机加负载均衡来处理Web应用,应该比多核云主机更加适用。

2、由于在本次测试中,是对公有云主机随机进行的抽选,因此不能保证均为最新型号处理器,因此CPU处理性能会有所不同,但有些公有云主机有较好的CPU处理性能(如上图中12两个云主机),但CPU占用也处于较高水平,这种情况还有待深入研究。

3、公有云厂商应当如何为其公有云主机提供计算能力保障问题,还值得我们深入进行探讨。尤其是当公有云厂商数据中心使用用户过多时,如何对用户云主机计算能力保障问题,需要有更进一步的研究。

云主机内存占用还需进一步调优

此外,在公有云主机内存占用上,有些问题值得讨论。我们都了解,在一些个人版Linux或安卓系统中,为了提升应用响应时间,往往把应用在内存中预先进和加载,所以不管有多大内存,系统的内存占用率均在较高的状态。但是Server版的操作系统中,尤其是云计算的操作系统中,应用加载相对单一,内存的作用,更多的是用作数据的高速缓存。那样的话,云主机系统的内存占用越少,自然就会有更大的空间可以进行数据缓存的工作。

从细微处看公有云——至顶网2018公有云评测总结

从听云测试的公有云主机内存占用结果可以看出,在被测的10家公有云厂商中,有6家公有云厂商的云主机内存占用存在较高的情况。在剩余4家内存占用较低的公有云厂商中,有2家是国外厂商,另外一家内存占用率最低的厂商也有很浓厚的国外厂商技术基因存在。由此来看,国内公有云厂商对云主机的内核优化工作还有待加强。

Web应用请求系统响应时间还可优化

从细微处看公有云——至顶网2018公有云评测总结

Web应用请求的最大系统响应时间,也可以看出用内存做缓存的重要作用。Web应用请求的最大系统响应时间,基本上都是发生在Web应用文件刚向内存加载的阶段。因此,除了有一家变态的将系统响应时间控制在30毫秒以内外,一家由于采用的是SSD做为系统盘,Web应用响应时间控制在200毫秒,其它采用传统HDD云存储的厂商,Web应用响应时间基本在600毫秒以上,有些厂商甚至高达1000毫秒左右。而当应用加载到内存之后,Web应用请求的响应时间,基本都控制在了50毫秒以内。

在本次测试中所调用的Web应用比较单一,在实际Web应用中,当用户需要调用多种Web应用文件时,云主机的内存越大,可以缓存内容自然会更多,应用请求在内存中命中的机会也会越高,自然也会更好和更及时的响应。

公有云主机的系统优化有待加强

从本次公有云调研可以了解到,当前测试的十款公有云主机产品,或多或少都存在着一些系统资源优化方面的问题。其中内存优化的问题比较突出。尤其是大部分国内的公有云厂商,在系统内存优化方面,还需要下更大努力。在计算资源方面,也希望公有云用户更加理性的对云主机计算资源进行使用,避免不必要的浪费。

虽然本次未对公有云弹性扩展能力进行测试,但从用户调研结果和我们以往对公有云主机使用经验来看,公有云主机在这方面也还存在不足之处。这也是用户会更倾向于将大数据分析、语音、图像识别等需要高性能计算能力的应用放到企业内部私有云上进行处理的原因之一。

本次评测所搭建的测试环境还比较简单,对公有云应用功能分析也比较肤浅,明年我们将尝试搭建一个真实的新零售业务应用场景,并选择一两家有特色的公有云厂商再次进行试用,从而更加深入的对公有云业务应用能力进行评估。

在此,也希望有更多公有云厂商可以和我们进行配合,共同展示出,如何利用云计算,更好的完成传统企业的数字化转型工作。

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