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云管平台的服务抽象层建立在资源层之上，也就是前面所说的狭义云管平台，官方的定义基本都是这种：Gartner 对 CMP 的定义---CMP (Cloud management platforms，云管理平台)是一种管理公有云、私有云和混合云环境的整合性产品，其最小的功能范围应该包括自服务界面(self-service interfaces)、创建系统镜像(provision system images)、监控和账单(metering and billing)，以及基于策略的一定程度的负载优化(workload optimization)等。高级的功能还包括整合外部已有的企业管理系统，包括服务目录(service catalogs)、存储和网络资源配置，更高级的资源管理和监控，比如客户机性能和可用性监控等。具体见下图：
狭义云管平台本身来说，并不具备能够独立完成这些能力，而是基于对底层资源层API和企业IT管理平台API的抽象整合去实现这些能力，技术实现真正是在资源层完成的，下面这张图则是OpenStack官方核心组件的整体架构图，做了些许微调。
图中明确地指出了管理OpenStack的三种方法：Command-line interfaces（命令行界面）、GUI Tools（类似于Horizon的Dashboard图形界面工具)、Cloud Management Tools（Rightscale, Enstratius,etc)。显然，在大规模的云计算运维中，使用Command-line interfaces（命令行界面）去执行运维活动是不切实际的。使用OpenStack Horizon的Dashboard图形界面工具，其有限的功能对大规模的云计算环境而言同样是不完备的。OpenStack的Horizon并不是完整意义上的CMP，作为OpenStack的Dashboard项目，当前的Horizon只有很少的一部分CMP功能。Horizon调用OpenStack的各个API接口去操作云平台资源中的各类资源，提供了管理和操作OpenStack的用户界面，实现了 CMP 所要求的一部分功能，但是，它还缺少很多核心功能，尽管基于OpenStack发展而成的CMP可能是未来的技术趋势。而OpenStack被专用性强的Cloud Management Tools（CMP）所纳管，这是被OpenStack官方所认可的管理OpenStack的标准方法之一。另外对于一些资源层的API（如容器云、公有云），也可直接集成到CMP中，而不仅仅限于放在OpenStack资源层中，其区别是有些商用CMP产品已经实现了这些集成，不必要再对OpenStack资源层再定制这些API集成，增加开发量。如果资源层和服务层（狭义CMP）都是走的研发路线，可以考虑将资源和服务彻底分开管理。
所以我们总结一下，目前有三种方式来实现服务抽象层：
（1）使用OpenStack自带的Horizon
前面也讲了，这种方式面向的是基础资源的管理，缺少很多CMP需要的核心功能，如服务目录和编排，多云管理方面也不支持公有云和容器云，计量计费及成本优化等等，面向用户的美观感、页面布局和体验感差，不友好。
（2）定制或者重新开发 OpenStack Horizon
许多商用软件厂商重新定制了Horizon，定制分为两种，一种是基于Horizon社区提供的 Horizon定制方法所做的非常简单的定制，比如更换Logo，简单改变布局、更换界面颜色等，很显然这种定制所带来的差异化非常有限；另一种是深度定制甚至重新编写，这能带来足够的差异化，再者也能将一些核心功能补齐，比如通过集成公有云API，实现公有云和私有云管理平台的整合，还能够整合用户的其他管理系统等。
（3）运用专业的CMP（商用或者研发）
专业的CMP考虑的面比较广，往往以应用和用户为中心，支持各种高级功能，但目前的一个事实是：CMP市场的碎片化程度极高，各产商占有的市场份额都非常低，大部分在10%以下。这个市场呈现出显著的战国时代的特征，这预示着未来几年在CMP市场的白热化的市场竞争。对于我们企业用户来说，选择与自身企业需求和规划相匹配的专业CMP才是最佳选择。收起
云计算关键技术 云计算是分布式处理、并行计算和网格计算等概念的发展和商业实现，其技术实质是计算、存储、服务器、应用软件等IT软硬件资源的虚拟化，云计算在虚拟化、数据存储、数据管理、编程模式等方面具有自身独特的技术。
云计算的关键技术包括以下几个方向： 虚拟机技术 虚拟机，即服务器虚拟化是云计算底层架构的重要基石。在服务器虚拟化中，虚拟化软件需要实现对硬件的抽象，资源的分配、调度和管理，虚拟机与宿主操作系统及多个虚拟机间的隔离等功能，目前典型的实现（基本成为事实标准）有Citrix Xen、VMware ESX Server 和Microsoft Hype-V等。 数据存储技术 云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有分布式、高吞吐率和高传输率的特点。目前数据存储技术主要有Google的GFS（Google File System，非开源）以及HDFS（Hadoop Distributed File System，开源），目前这两种技术已经成为事实标准。
数据管理技术 云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。云计算的数据管理技术最著名的是谷歌的BigTable数据管理技术，同时Hadoop开发团队正在开发类似BigTable的开源数据管理模块。
分布式编程与计算 为了使用户能更轻松的享受云计算带来的服务，让用户能利用该编程模型编写简单的程序来实现特定的目的，云计算上的编程模型必须十分简单。必须保证后台复杂的并行执行和任务调度向用户和编程人员透明。
当前各IT厂商提出的云计划的编程工具均基于Map-Reduce的编程模型。 虚拟资源的管理与调度 云计算区别于单机虚拟化技术的重要特征是通过整合物理资源形成资源池，并通过资源管理层（管理中间件）实现对资源池中虚拟资源的调度。云计算的资源管理需要负责资源管理、任务管理、用户管理和安全管理等工作，实现节点故障的屏蔽，资源状况监视，用户任务调度，用户身份管理等多重功能。
云计算的业务接口 为了方便用户业务由传统IT系统向云计算环境的迁移，云计算应对用户提供统一的业务接口。业务接口的统一不仅方便用户业务向云端的迁移，也会使用户业务在云与云之间的迁移更加容易。在云计算时代，SOA架构和以Web Service为特征的业务模式仍是业务发展的主要路线。
云计算相关的安全技术 云计算模式带来一系列的安全问题，包括用户隐私的保护、用户数据的备份、云计算基础设施的防护等，这些问题都需要更强的技术手段，乃至法律手段去解决。