第三回合：用例

在我們評價上述功能的價值之前，首先我們需要考慮用例問題。在云計算生態系統中，有兩種類型的用戶需要使用云計算資源：傳統型和云計算應用型。云計算應用型用戶將自己處理HA和DR策略，而傳統型用戶將依賴于云平臺提供的HA和DR。看下面出自VMware云計算架構文章的圖表。

云計算型應用共同特點

• 分布式
• 無狀態、軟狀態
• 失效切換在應用端
• 擴展性在應用端

傳統型應用共同特點

• 客戶端-服務器架構
• 難以橫向擴展
• 失效切換在服務端
• 擴展性在服務端

傳統型應用將需要如FT、VM級別的高可用性、自動病毒掃描等功能，而云計算型應用則不需要，當一臺虛擬機出問題后，新的一臺虛擬機將替代它。

Pet vs. Cattle

換一種思路去想這件事，那就可以從微軟 William Baker的出名文章 Pets vs. Cattle 的比喻看出OpenStack和Vmware的關系。

比喻是這樣說的：在傳統服務模式下，你可以想象你的主機就是你的寵物，你給他們取名字，比如dusty、cern等等，他們被精心撫養長大。當他們生病了，你得修復他們。在云計算型應用服務模型中，虛擬機被看做是農場中的公牛，他們的名字通常都是編號，牛和牛長得也差不多，當他們生病了，你就殺掉他，用一頭新牛代替。

未來的云應用架構應該像對待農場中的公牛一樣。VMware的保養、保護虛擬機的各種功能較比云計算型應用模式變得越來越不那么重要了。

在這輪比賽中，OpenStack追了上來，雖然VMware有很多OpenStack所不具有的功能，但是針對云計算型應用，這些功能變得不那么重要。未來，你很可能為那些你用不上的、不可控的VMware添加功能買單。

第四回合：價值

現在是最后一回合，我們將決定比賽結果。雖然，OpenStack還是VMware更有價值，這個問題并沒有很清晰的答案，并且答案也取決于部署規模。雖然OpenStack是免費使用的，但是他需要有大量工程資源和領域專家才行，并且他還需要很多架構和搭建方面的工作，因為它支持很多部署場景，并且安裝過程都不盡相同。VMware則需要花費一些經費購買權限，并且相對來說更加容易安裝和運行，另外較比命令行，VMware則學習成本更低一些。

總的來說，OpenStack入門門檻較高，但是隨著項目規模的擴大，你將從中受益，因為不必支付高額的版權費用。VMware雖然在小規模安裝時相對容易，但是隨著規模擴大，事情就變了。這就是說，隨著云應用大規模化，大家也更加熟悉OpenStack，那么OpenStack的入門門檻就低得多了。

勝利者是：OpenStack

在云計算領域，OpenStack和VMware這兩位重量級玩家，VMware在功能和架構上領先，但是OpenStack作為一只弱旅，卻在第三回合迎頭趕上并在最后一回合給予對方毀滅性打擊。

后記

巧合的是，在寫這篇文章的時候，VMware股價在一月29日一天就下跌了22%,市場分析稱VMware缺乏清晰、優秀的云計算策略。

我也了解為什么大家不同意我的給分，并且不明我為何在四輪對比中權重相同。說實話，這個評分不是那么完美，也沒有那么客觀，但是他有他的存在的意義，他讓這場云計算這場戰爭變得更加有趣，請大家積極評論并提出您的觀點。

譯者補充：針對此文章精華評論

OpenStack社區：Toby Ford

這是一篇非常出色的深入挖掘兩者區別的文章，比如 Pets vs. Cattle的比喻就非常好，另外，我認為評價標準應該再增加幾個緯度。

在DRS與OS Scheduler對比中，目前，DRS對比OpenStack Scheduler是有優勢的，因為DRS采用各種關鍵指標去決策部署虛擬機時的主機節點選擇，另外，DRS還會對虛擬機整個生命周期進行監控。

但是，DRS是封閉的，這些權重指標都無法配置，舉一個簡單的例子：如果在晚上很短的時間內，CPU的負載突然增高，這并不意味著我們需要將虛擬機遷移到另一臺宿主機之上，或者如果管理員知道在未來一段時間將會虛擬機將會發生一些問題而又不想DRS介入其中，這就變得非常難辦了。相反，OpenStack Scheduler則會逐步與DRS拉開距離，特別是當其變得更加可擴展。

針對為什么說vMotion采用動態/全生命周期地去維護虛擬機很重要：vMotion/DRS/HA都是處理傳統型虛擬機的必備功能，顯而易見，這跟虛擬機的類別其實沒什么關系，而我要說的是vMotion/DRS 對于資源的最大化利用還是很重要的。

在我們的實際環境中，我就因為需要自定義調度規則而不得不關閉了DRS，雖然我們自定義了調度規則，但是VMware的升級使這種自定義的調度器變得非常難以維護。

我想要說的是，OpenStack不單單面向cattle模式的應用場景，對于處理pets模式的虛擬機也會越來越好。

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