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1、序 当今，IT行业正在经历一场前所未有的巨大变革。虽然IT技术本身的特点决定了这个行业注定充满变化，但在本人28年的IT从业经历中，还是第一次感受到像今天这样规模巨大且影响深远的变革。IT技 术日新月异的发展给各行各业带来了翻天覆地的变化，甚至可以说推动了整个人类社会从传统经济到数字经济的转型：从金融、零售、新闻传媒，到交通、通信、社交、媒体、政府政务，这些领域无一不 受到IT技术发展所带来的巨大影响，面临着数字转型的挑战和机遇。数字经济所带来的变化之快、影响之大，令许多人始料未及。短短几年中，数字经济已经得到长足发展。今天，全球最大的短租服务企 业Airbnb没有一间自己的实体酒店，全球最大
2、的零售企业阿里巴巴没有自己的库房和店面，全球最大的出租车公司Uber没有一辆自己的出租车支撑数字经济的，是数字技术（或者IT技术）。摈弃了传 统经济的运营模式，这些核心技术所要解决的根本问题是：第一，随时随地的万物互联（移动互联网）；第二，无穷无尽的计算资源（云计算）；第三，极其丰富的数据智慧（大数据）。例如，前面提到 的Airbnb，从根本上来说，它解决了房屋提供者和需求者之间的联系问题，通过互联网和云计算技术构建了一个拥有成千上万卖家和买家的交易平台，这就是典型的数字经济，即买家和卖家无需见面，就 能在虚拟数字平台上进行和完成所有交易。这个虚拟数字平台的前端是我们的手机或电脑，后台则是能够
3、迅速处理海量交易请求和数据的云计算平台。 云计算从诞生到今天经历了持续的演进和变化，由于每个人看待云计算的角度不同，对云计算的定义也存在多种版本，多少有点盲人摸象的感觉。但随着各行各业，特别是消费领域开始大规模使用云 计算平台来推动其行业转型，各种前端应用对后端云计算平台的要求也越来越清晰。无论云计算的标准定义是什么，今天我们所说的云计算至少应该具有以下几个特点：第一，伸缩性和扩展性，即系统必 须能够自动满足各种负载需求。以12306火车售票系统为例，它既要能够处理平峰时的访问量，更要足以应对高峰时（如春运期间）1000倍以上的访问量；第二，安全性，即系统本身一定要保证安全可 用，毕竟云平台上
4、存在各类应用和诸多用户，信息安全可谓重中之重；第三，灵活性，即云平台上的应用必须能够对用户需求的变化做出迅速响应。 要实现云计算系统的伸缩性、安全性和灵活性并非易事，特别是在动辄成千上万，甚至几十万台服务器的超大型云计算中心中实现上述功能。大家知道，要想让IT系统具有灵活性，就要从根本上把物 理层面的操作变成逻辑层面的操作，把具体变为抽象，把由硬件完成的任务交由软件来完成。一个简单的类比是，当我们要物理移动一台笨重的机器时，必然会比在软件中移动0和1要费力费时。基于这样 一个简单朴素的道理，我们就不难理解云计算中的那些关键技术，例如虚拟化、IaaS及PaaS。Iaas（Infrastructu
5、re as a Service）的功能从根本上来说是把大量物理的计算存储和网络资源虚拟化为虚拟资 源池，用户通过软件调用这些资源，无需关心底层硬件，从而实现基础架构的灵活可伸缩性。同样的道理，为了让云计算应用的开发者无需关心基础架构的细节从而能够专注于应用本身的开发和部署，应 用和基础架构之间的通信和管理就从具体应用中剥离出来，成为一个通用的软件平台，这个平台就叫做PaaS（Platform as a Service）。就像IaaS用户不需要关心底层服务器一样，PaaS平台用户也无需关 心基础架构，只要关注于自己所要部署和开发的应用和服务即可。 目前市场上存在着许多PaaS产品，令人眼花缭乱，
6、其中Cloud Foundry是出现最早、迄今为止在业界应用最为广泛的PaaS技术。Cloud Foundry最早由Pivotal公司开发，为了推动云计算的发 展，Pivotal公司和VMware公司于2015年将此项技术开源，以吸引更多的用户和开发者来参与开发。本书的几位作者是亲自参与Cloud Foundry开发的非常优秀的工程技术人员，他们不仅对该项技术本身 有着非常透彻的了解，同时还有丰富的应用Cloud Foundry技术的经验。计算机科学说到底是一门应用科学，由这样一批既深谙PaaS技术核心，又有着丰富实操经验的人士，根据其亲身经历和工作体会来 编写这本关于Cloud Foundr
7、y的参考读物，可谓再合适不过了。相信无论是对云计算感兴趣的工程技术人员，还是正在寻求知识拓展的在校学生，都会发现此书是一本不可多得的参考书。 祝大家阅读愉快。 刘伟 EMC公司全球副总裁，中国研发集团总经理 2017年1月于北京 前言 一、为何要编写这本书 Pivotal中国研发中心在2013年伴随着Pivotal全球总公司创立而同步组建，中国研发中心的使命是为企业数字化变革提供前瞻性的技术支撑、方法和文化。Pivotal中国研发中心团队继承自EMC卓越研 发集团的大数据团队和VMWare研发中心的云分析（Cloud Analytics）团队。今天，中国研发中心主要围绕Cloud Foundr
8、y的Web Service服务、Greenplum大数据产品和Hadoop上的HAWQ大数据引 擎进行研发。这些产品组合在一起，为企业数字化转型提供了基于PaaS并拥抱大数据的现代敏捷基础架构。在云时代，非数字型企业采用这个基础架构可以极大地缩短和世界级互联网企业投入数亿美元研 发的基础设施的差距。 Pivotal Cloud Foundry是Pivotal产品套件的基础，中国Cloud Foundry团队秉承探索精神，在2010年就开始对云和数据交集的前沿进行探索。2010年年底，我们尝试着想象2015年到2020年工业界 云和数据的尖端并开始征程，中间也触发了Cetas的并购以加快征程。随
9、着时间的推移，我们创造的产品和服务一次次被时代浪潮托起。团队今天运营着Cloud Foundry的云版本服务，迎接PaaS浪潮的到 来。 因为Pivotal公司秉承开源精神，所以我们的这些产品集可以用于企业的数字化转型。但是，在将PaaS云和大数据套件平民化的过程中，非数字型企业面临战略定位、技术培养和文化转型的挑战。这也 触发了我们研发中心的同事们编写著作的想法，希望能够帮助实施转型的企业定义战略、开发云原生应用以提供数字化服务，并提供Cloud Foundry运营方面的帮助。 二、为何要立足PaaS 在过去很长的时间里，系统集成商在企业服务中扮演了很重要的角色。他们帮助企业选择硬件、网络、
10、软件并且配置、部署，原因在于企业软件往往很复杂，而这个复杂性从部署安装就开始存在了， 企业不得不通过系统集成商来完成这些工作。另一方面，缺乏经验的工程师可能要摸索比较长的时间才能让产品运行在稳定可靠的状态。网络工程师和系统工程师往往忙得不可开交，经常要跑到机房去连 接网络和安装不同的系统，产品出现问题时总要从软件到硬件逐层排查，费时费力。 IaaS（Infrastructure as a Service）技术的成熟让大家轻松了很多，所有的网络、存储和计算资源都可以用一个集中的平台加以有效的管理，需要使用时创建一个按需配置的虚拟机即可。可以 说，IaaS把硬件资源抽象化了。IaaS的好处显而易见
11、，而且应用广泛，所以大家在说到云计算的时候，有时候会把IaaS看成云计算的全部。其实，在云计算诞生之初，人们就设想了在IaaS之上建设一个 PaaS（Platform as a Service）层。IaaS层提供虚拟计算、网络和存储资源之后，部署应用时需要的运行时和服务还是很费周折，应用的生命周期管理、日志、监控都有繁重的工作。PaaS就是为核心业务 逻辑的应用提供支撑的服务平台，它抽象了应用之下、操作系统之上的所有软件资源和服务，让它们对应用友好而便捷。 PaaS带来的价值一点都不亚于IaaS。安装单节点的数据库很简单，安装多节点的数据库就复杂一点；运维一个多节点的数据库并保证很高的可用性，
12、要求就更高了；如果再要求这个数据库的性能非常 好，那么没有丰富的经验和完备的监控，就只能是一个美好的愿望。如果用户有成百上千个应用，而这些应用又依赖无数错综复杂的服务，那么PaaS平台正是这种场景的用武之地，它可以高效地管理好这 些应用和服务，把所有这些应用和服务的公共需求做到极致好用。PaaS让弹性计算真正得以实现。在没有PaaS时，把应用从1个节点扩展到10个节点，或者从10个节点减少到1个节点，需要做很多的工 作，包括逐个创建虚拟机、逐个配置、逐个监控。有了PaaS之后，只需要一个命令，PaaS就会自动执行以上所有过程。 简单地说，IaaS是面向硬件资源的抽象，解放了系统工程师；PaaS
13、则提供了对软件服务的抽象，是应用开发和运维人员的得力助手。它们的共同点是，实现了共享资源和集中管理，降低了维护和操作 成本，使效益和效率最大化。 我们相信，Cloud Foundry会是一个对产业界有深远影响力的开源PaaS产品。经过多年的技术积累和产品演化，Cloud Foundry已经茁壮成长为一个可以部署在企业生产环境的成熟产品。在这样一个 软件无处不在的时代，新型的互联网公司因为技术的积累和人才的优势，正在不断融合到市场的各个方向。传统的以业务为重的公司因为缺乏快速搭建丰富而可靠的应用的能力，在竞争中处于劣势。 Cloud Foundry的成熟恰逢其时，能够为所有软件公司或者希望以软件
14、带动业务的传统公司提供新平台，从而帮助企业完美转型，通过敏捷开发，紧随市场变化，不断拓展业务。 三、这本书写了什么 在每个时代，都有一些伟大的技术和产品影响整个产业界，每种技术的孵化、发展、演进和流行都离不开技术领袖前瞻性的创新研发，也离不开技术布道者不遗余力的宣传推广。Cloud Foundry的奠 基者和开发者多年来倾尽全力打造这款产品，我们也愿意为Cloud Foundry的推广出一份力，希望抛砖引玉，帮助国内更多企业更好地通过Cloud Foundry获得商业上的成功。 坦白地说，Cloud Foundry看似很复杂，但如果您能静下心来读一读本书，就会发现它本身的设计是很精练而自然的，
15、它在很认真地解决一个广泛而复杂的问题。如果您能按照本书的介绍进行实战， 即使是在笔记本电脑上安装一个单机的Cloud Foundry，执行一些操作，也会发现Cloud Foundry对用户很友好，操作很简单。 本书分为以下几部分。第1章和第2章分享了作者对云计算技术的理解、思考和对云计算发展趋势的判断，并以汽车行业为例，展现了云计算在助力传统企业数字化转型中的作用，以及如何通过PaaS实 施企业的数字化转型。第3章和第4章介绍了Cloud Foundry的发展历史、架构、特色，以及如何基于Cloud Foundry开发云原生的应用。第5章介绍了Cloud Foundry的部署工具BOSH。第6
16、章和第7章是 Cloud Foundry的实战章节，介绍了Cloud Foundry的规划、部署和实施。最后两章介绍了Cloud Foundry的服务和运维工具，对于拓展Cloud Foundry的可用服务和提升运维的自动化程度很有帮助。 我们希望这本书能给准备借助云计算技术向数字化转型的企业决策者、CIO、正在从事云计算技术工作的读者带来帮助。作为学习型企业和团队，我们更建议采用如下方式阅读本书：企业的决策者阅 读第1章和第2章，理解云战略（特别是PaaS云）提出的必要性和带来的数字化转型机会；之后将书传给软件开发团队，建议团队技术人员阅读第3章和第4章，这部分内容结合实际例子解释了Clou
17、d Foundry的机理和云原生的概念；开发团队启动Cloud Foundry上的应用开发以后，可以把书传给云运维团队，他们可以重点阅读第59章，这部分内容会帮助他们理解如何在私有云或者公有云上运维 Cloud Foundry。 目前，已有不少传统企业基于Cloud Foundry进行数字化转型，更有很多创业团队基于Cloud Foundry开展他们的工作。关于如何创建一个适合数字化经济的新型创新软件和数据团队，作者非常想听 到读者的问题和经验。您可以关注本书微博号（Cloud Foundry:从数字战略到实现）并留言。 限于作者的学识，本书难免有疏漏之处，恳请同行和各位读者批评指正，我们将不
18、胜感激。 冯雷（Ray Feng） Pivotal中国研发中心总经理 高小明（Simon Gao） Pivotal Cloud Foundry高级研发经理 致谢 我们特别感谢为Cloud Foundry产品持续投资的Pivotal公司，感谢在持续不断改进Cloud Foundry的研发团队。 Pivotal研发中心的前身EMC Greenplum研究部门在范承工博士和Greenplum创始人Scott Yara的关心下成立，这里一并感谢。也感谢EMC中国研究院院长刘伟博士和VMware中国研发中心总经理 Alan Ren对Pivotal中国研发中心和Cloud Foundry的一贯支持。他们的
19、帮助是本书能够出版的前提。 同时也感谢为本书出版提供编辑、审稿和出版的机械工业出版社华章分社。 感谢Pivotal研发中心执行助理段旻（Ariel Duan）为本书出版所作出的项目管理。 感谢Pivotal Cloudops中国团队所有成员对本书的贡献，特别是朱磊对第7章和第9章部分内容的整理、编写以及赵园对第5章内容的整理、编写。 感谢Pivotal的Scott Frederick，本书对于应用开发的讲解基于Scott的演示项目。 最后，感谢所有为本书提供支持鼓励、内容建议和书稿审阅的朋友，这里不再一一列举。 第1章 数字化变革下的新云浪潮 作为云计算最早的一批从业人员，作者经历了云计算从兴
20、起到蓬勃发展的历程。在云计算日益成为信息社会基础设施的今天，回顾并展望云计算的发展对于每个云计算从业者将具有重要的意义。本章 中，作者将首先回顾包括云计算在内的三代技术平台和对应的数字商业模式，帮助读者从历史中发现变革模式和机遇。接下来聚焦到云计算，对云计算技术进行剖析，结合产品战略论证P层云（Platform as a Service，PaaS）为何将成为云计算下一阶段的发展热点。最后将和读者探讨云计算和数字化浪潮互为左右带来的社会变革和机遇。 为了帮助非技术专业读者理解云计算，本章会尽量采用通俗的语言，站在云计算产品领导层的视角从“三万英尺的高空”上总结云计算的技术概况。对于技术人员，我们
21、将在后面的章节描述P层云计算 部署的实战细节。 1.1 计算技术的变迁与发展 从20世纪发明计算机以来，我们的社会开始进入数字化时代。数字化之后的信息变成数据，以计算机可以处理的方式存储下来。信息技术的发展带来了数据量的不断增长，特别是最近几年，数据量呈 爆发式增长。EMC公司曾在2014年联合世界知名IT咨询公司IDC做了一个主题为数字宇宙的调查。该调查报告指出，2013年全世界的数据量约为4.4ZB，而到2020年，数据量将增长到44ZB（如图1-1 所示）。数字宇宙中，数据量基本每两年翻一番，这意味着近两年内创建的数据比之前积累的所有数据量还要大。 数字世界的不断膨胀对于计算机系统提出了
22、新的要求，计算技术也因此得到不断发展。简单来说，从计算机诞生到现在，计算技术经历了三代平台，每一代平台进化都发生了突破性的创新并带来商业 模式的巨大变革。 图1-1 数字宇宙的不断膨胀 1.1.1 计算技术经历的三代平台及其背后的技术公司 从计算机诞生到今天，我们通常认为数字技术经历了如图1-2所示三代平台：以大型机（Mainframe）为代表的第一代平台，以小型机（Mini或者Minicomputer）和PC（Personal Computer，也叫 微型机）为代表的第二代平台和以云计算为基础的第三代平台。 图1-2 计算技术经历的三代平台 作者在20世纪90年代末进入北京大学时正好赶上PC
23、浪潮，见证了PC时代的一大批公司的崛起和迅猛发展，包括个人机和企业服务器的生产厂商惠普（HP）、康柏（Compaq）、戴尔（Dell）和 蓝色巨人IBM，当时最为人熟知、规模比较大的是微软公司和太阳微系统（Sun Microsystems）公司。现在大家熟悉的苹果公司虽然已经有了Machintosh机，但是在当时，加载微软Windows系统的PC 在国内占绝对主导地位。当时主流的操作系统为DOS、Windows的各个版本（3.1,Windows 95和Windows NT）、UNIX及其各种变体。最流行的UNIX变体是太阳微系统公司的Solaris操作系统。作者有 幸体验过安装Solaris系
24、统的工作站，在上面写Java程序是当时很时髦的工作。UNIX等同的开放源代码的操作系统Linux在20世纪90年代兴起，最终取代了UNIX。 当时的数据管理系统主要建立在关系型数据库上，因此关系型数据库市场的竞争也相当激烈，包括大家至今仍非常熟悉的甲骨文（Oracle）、IBM DB2、微软的SQL Server和Sybase系统（已经被SAP 收购）。 为了实现这些机器互联，逐渐出现了一批网络设备公司，从局域网快速拓展到互联网，其中比较知名的有Novell和思科（Cisco）公司。 在PC盛行之前，小型机占据主流地位。尽管名为小型机，但与今天的微型机相比，其外形还是要大很多。小型机的代表公司
25、有DEC、IBM、Data General、Wang和Prime。值得一提的是，华人王安 （Wang An）创建的Wang计算机曾风靡一时。作为杰出华人代表，王安本人也曾经受到时任中央领导人邓小平的接见。图1-3为王安和他的Wang计算机。 由于PC的很多设计思想和哲学继承自Mini，UNIX操作系统最早也出现在Mini上，因此这里把Mini和PC同时归属为第二代平台。在第二代平台及公司繁荣之前，同样存在过第一代平台和对应的伟大公 司。作者没有经历过第一代平台，但是通过和公司的前辈交流知道，20世纪60年代和70年代是大型机（Mainframe）盛行的时期，几大代表公司被称为BUNCH，即Bu
26、rroughs、Univac、NCR、Control Data和Honeywell的首字母缩写。与Mini和微型机的分而治之的设计思想不同，大型机强调单机硬件的处理能力。大型机年代，关系型数据思想尚未出现，IBM的大型机采用了ISAM（Index Searching Access Method）。IBM虽然最先发布了关系型数据库理论，但最早开发关系型数据库的却是甲骨文公司。在第一代平台如日中天的时候，以Mini和PC代表的第二代平台开始悄悄发展。除了IBM，其他第 一代平台厂商没能把握这一趋势，最终没能成功过渡到第二代平台。即使在第二代平台迅速发展，PC崛起的时候，大部分Mini计算机产商依然
27、没有从Mini过渡到PC时代。 图1-3 王安和Wang计算机 王安祖籍江苏昆山，1920年出生于上海，1940年毕业于上海交大。1945年留学于哈佛大学，1948年获得应用物理博士学位。他在1951年创建了以他名字命名的实验室Wang Laboratories，实验室生产的 Wang计算器和Mini计算机Wang2200在市场取得巨大成功，曾经一度对蓝色巨人IBM构成威胁。 我们把思路从上个世纪拉回到现在，我们正处于第二代平台向第三代平台迁移的过程中，两代平台的公司并存着。第三代平台公司从一开始就建立在云计算基础上，他们的计算资源可以随着用户的增 长而动态增长，他们的软件在用户不知不觉的情况
28、下可以连续地发布升级，不会因系统升级导致服务暂停。用户可以通过多个终端（浏览器和手机APP）访问他们的服务，不用担心如何保存和备份自己的 数据。第三代平台的代表公司是谷歌（Google）、脸谱（Facebook）和亚马逊（Amazon）等，他们为了自己的业务创造或者使用了云平台。更多的新生代公司从诞生伊始就将业务部署在云平台上，其 中最知名的例子是美国电影视频服务公司Netflix。Netflix将其业务部署在云平台上，同时为了保证自己的服务不因单个PC（虚拟机）失败而中断，还故意在产品环境中部署了一个叫作混沌猴子（Chaos Monkey）的软件来不停地制造机器失败，验证基于云的平台仍然可以
29、稳定地提供服务。国内一些知名互联网公司也已经将大量业务部署在云平台上，并且提供云服务，例如阿里云。 技术公司在从第二代平台向第三代平台过渡的过程中，第一代平台向第二代平台过渡的历史会不会重演？我们可以对比一下资本市场对基于PC平台的第二代大型技术公司和基于云的第三代大型技术公 司的评价。之所以我们观察资本市场，是因为资本市场的前瞻性很好地反映了未来的趋势，上市公司CEO们很重要的责任就是实现资本市场预期。通过谷歌金融服务（Google Finance），我们输入几家大 型技术公司的股票代码（思爱普：SAP，Salesforce:CRM，惠普：HPQ，国际通用商机：IBM，谷歌：GOOG，亚马逊
30、：AMZN，甲骨文：ORCL，微软：MSFT），比较一下他们在最近5年（2010年12 月到2015年12月）的总市值的表现，具体结果如图1-4所示。这些公司市值增加的幅度从高到低依次是：亚马逊、谷歌、Salesforce、微软、SAP、甲骨文、IBM（负增长）和惠普（负增长）。可以看出， 某种程度上，这个排序结果和这些公司的云计算战略的落实有明显的正关联性。亚马逊和谷歌不仅其技术基于第三平台，其商业模式也很好地反映了云计算和互联网模式的特点，因此资本给予非常高的评 价。而基于第二代平台技术的公司，其对应的商业模式也是较早的企业软件模式，即使公司本身处于盈利的状态，资本市场的反应仍然不像对前一
31、类公司那么积极。 图1-4 大型技术公司最近5年市值比较 1.1.2 三代技术平台所驱动的商业模式 现在我们聚焦到商业世界，挖掘商业世界背后看不见的数字化驱动力。作为一个商界的决策者，具备良好的趋势判断能力非常重要，判断正确则事半功倍，判断错误则事倍功半。当然，大量的MBA课 程也告诉决策者：“作为一个商业决策者，对时机的判断也非常重要。做得太早可能帮助后来者培育市场，自己的资金使用完毕不得不退出市场。”但是，对于趋势的判断往往比对于时机的判断更加重 要。原因有两个： 1）商业成功并不是对于所有人都有意义。数字商业里的很多领袖早已经实现财务自由，但是他们每天还在工作。对于这些人而言，在自己所处
32、领域保持领先是驱动他们创造价值的动力。反过来说，重 复别人已经做过的工作意义不大，例如在一个细分市场进行差分产品。学术界很少从事别人已经发表过论文的理论研究。 2）对于趋势判断通常是定性不定量的。对于一个新兴事物，所有的市场预测都是不准的，所以很难根据市场规模来进行部署。时代浪潮托起的通常是在浪潮方向坚持不懈的公司，而不是按照市场时机 制定完美商业计划的公司。（当然对于成熟市场的决策者，最好按照华尔街给出的预期交付。） 作为商业决策者，怎样对趋势做出正确的判断？有人说，正确的判断源自决策者敏锐的商业触觉，但是这种直觉的触发有赖于之前对本领域及业务的深刻理解与认识。所以要培养商业直觉，就要善于
33、总结、分析历史，从趋势性变化中学习。 年轻时，我们通常是从父母、长辈、导师那里学习经验，或者通过读书、观察来获得决策所需要的知识或建议。公司里年轻的高管有较多的机会和公司执行层互动，听到或学到判断趋势的方法；商二 代因为能直接获得长辈们多年来积累的商业知识，在判断趋势方面有着得天独厚的优势，所以更容易做出正确的决策进而获得成功。理论上，现在风险资本非常丰富，非企业家家庭出身的创业者如果能够 给出独到的商业见解并有较强的执行能力，就能获得足够的创业资本。但是，在没有长辈、公司执行层，或者导师帮助每天输入这些历史商业洞察时，该怎么办呢？ 这时，最有效的方法就是通过学习和观察来获得洞察，特别是观察相
34、对超前的平行文化。之前的十年里，不少创业公司将美国互联网公司的成功商业模式带到中国，从而获得了巨大的成功。如果还没 有在新兴市场出现采用成熟市场证明过的商业模式的企业，那么如果出现采用这类模式的创业者，那将更容易获得投资者的支持。但是随着互联网的兴起，知识分享的速度越来越快，看到类似机会的人也 越来越多，所以完全复制商业模式带来的竞争会非常激烈。这就要求商业决策者不仅学习成熟市场的新事物、新模式，还要在观察的基础上继续在当地进行市场差分或者再向前一步。 更加复杂的方法是在同一个文化的历史变革进行观察学习，有一句名言“历史总是重复自己”，通俗地说，大数据的大部分算法也是学习历史数据以对未来进行判
35、断。好在数字商业的历史并不长，看 到数字商业历史的不少人都还活在这个地球上。（如果要观察地质运动的大变革，那可能要稍微麻烦一些。） 第一代数字平台在计算资源非常紧缺的情况下产生，所以非常强调计算资源的使用效益最大化，大型机主要用于金融系统账号计算和人口统计等最需要计算的地方。即便当时计算资源如此紧缺，敏感 的商业领袖仍然看到了利用计算资源取代人力获得价值的机会。美国航空公司（American Airline，AA）的董事会在1959年批准了4千万美元的预算开发计算机系统来替代人工订票系统。AA当时只有25架 飞机，这4千万美元可以用来购买56架波音707飞机。但是AA为何投入这么多费用来开发计
36、算机系统？根据IEEE计算机历史年鉴（IEEE Annals of Computing History，1995）记载：在1959年使用计算 机系统之前，即使订购一张短途的美国国内往返的机票的工作，都涉及12个人的协作、15个流程步骤和3个小时的等待。AA开发的订票系统极大提升了订票流程的工作效率、节省了人力成本。在20世纪80 年代，AA的订票系统还由于对旅行社影响过大而被调查，但AA也看到了他们的订票系统可以实现“IT as a Service”而作为独立业务发展，最终在20世纪90年代通过资本运作成为今天的美国知名旅行服 务公司Travelocity，2000年后国内也兴起了类似于Tra
37、velocity的旅行网站。今天大家习惯了通过手机APP或在线预定航班，但是最早的订票系统却是起源于大型机时代一个有愿景的公司肯用高于20%的资 产投资来开发IT系统以期创新商业模式。AA在20世纪50年代的数字化创新精神，可以成为中国在从资产投资到知识投资的变革环境下的借鉴。 第二代平台时代的计算资源相对丰富，计算机可以帮助很多行业和领域提高工作效率，于是工作流和无纸化办公的创新在各行业蓬勃兴起，大量大中型企业采用了企业资源管理（Enterprise Resource Planning，ERP）、客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）系统和电
38、子邮件（Email）系统。这些系统现在已经为大家所熟悉，最早采用这些系统的公司由于效率的提升而在节约 成本和提升客户满意度方面获得一定的优势。后来的企业由于竞争压力不得不跟进采用这些系统，不少行业领导者虽然引进这些系统较晚，但是由于积极跟进也不至于丧失行业领导地位。原因是这些软件 解决了流程软件化的问题，因此企业即使没有采用这些软件，但只要劳动力成本足够低，也不至于被行业抛弃。那时，中国大量的中小企业还没有CRM、ERP软件或者企业Email系统，所以当时名片上有 自己的公司邮件地址的通常都是规模较大的企业。中小企业大量采用Email是在第三平台兴起以后直接从云服务商订购开始的。 相比于第二代
39、平台，企业主要使用软件实现业务流程化，第三代平台带来的数字化商业变革的意义更加深远。第三代平台以云服务的方式提供大数据存储分析和消费级应用开发及发布框架，使得企业 能够专注于能够提升行业竞争力的知识积累和提升客户体验。由于第三代平台极大降低了数字化行业知识和消费化软件体验的技术门槛，使得创业公司致力于改善用户体验，通过用户反馈数据快速沉淀行 业知识，重新审视行业隐含规则而挑战原有行业领导者。Havas Media的高级副总裁Tom Goodwin的一段关于创业公司颠覆传统公司模式的观点曾在网络上流传（如图1-5所示）。 图1-5 新兴公司如何挑战传统行业模式 其中，优步（Uber）作为世界上最
40、大的出租车公司没有一辆汽车，脸谱（Facebook）公司作为世界上最大的媒体公司自己并不创造内容，阿里巴巴（Alibaba）作为世界上最有价值的零售公司自己没 有任何库存，空中食宿（Airbnb）是世界上最大的住宿提供商却没有任何地产。这些公司在几十甚至十几年内积累的用户数据比行业主导者几百年积累的数据还多，这给行业的主导者带来了巨大的竞争压 力。行业主导者们也不甘落伍，纷纷按照创新者的窘境的理论成立新公司应对时代变革，通过数据化沉淀出本行业的知识并通过软件来改善用户体验。手机上五花八门的餐厅、酒店、银行、电信等服 务应用（APP）的更新速度反映了企业在数据化方面的工作和布局。 我们再以前面提
41、到的Netflix公司为例，仔细剖析这个从出租DVD起家的公司如何通过数字化战略一步步进入影视行业并保持优势的。作者在2008年前后曾是Netflix公司的客户。当时美国DVD出租行 业的领导者是Blockbuster。在2004年的巅峰时期，Blockbuster在全美国有6万名员工和9千家实体店。但是Netflix的商业模式很不一样，用户主要通过网站来选择喜欢的DVD，并将其添加到自己的个性 化列表，然后根据不同的月订购费套餐选择不同数量的DVD留在自己家里。用户看完DVD以后把DVD放入Netlix预先支付邮费的信封寄回Netflix公司。Netflix公司收到返回的DVD以后，从用户的
42、个性化 列表中寄出等量的DVD给用户。Netflix的商业模式的创新之处就是向用户准确推荐其喜欢的DVD，从而吸引用户持续进行月订购。相比Blockbuster，Netflix并没有大量的实体资产，但这并不妨碍Netflix 公司的业务持续增长。虽然Netflix专注于数字资产，但是他们不愿意购买自己的服务器，而是选择把软件直接部署在AWS云平台上。随着网络带宽的不断提高，Netflix又推出了网络视频点播的功能。到 2010年9月，Blockbuster宣布破产，但是Netflix的步伐并没有停止。凭借积累的用户在影视偏好方面的数据，Netlifix开始进入影视制作行业。其最著名的案例是电视
43、剧纸牌屋（House of Cards）的 播出。由于Netflix掌握丰富的用户影视喜好数据，通过大量的分析，给出了从剧本选择、导演和演员的选择、拍摄和后期制作，乃至播出时间和营销全方位的有效决策。相比传统的影视企业，Netflix因为 数据和软件的原因继续保持优势。 读到这里，读者如果把自己置身在传统影视行业的领导者的位置，便可切身感受到建立在第三代平台的数字化新兴企业所承受的压力。如果是上市企业，必须要提出相应的数字化战略来回应投资人的 疑问。然而，现在依然有很多行业和企业并没有太多软件开发和大数据分析的经验，它们应该如何进入数字化世界？利用云基础设施是当前非常不错的选择，但是现有的类似
44、于AWS的云基础设施对于传统 企业，门槛还是略高。所以，Pivotal公司提出了基于Cloud Foundry的PaaS云平台，内含Pivotal的大数据套件和现代软件开发框架，可以帮助传统企业以Pivotal的极限软件开发方式和较低的技术门槛完 成数字化转型，从而应对新一轮的挑战。本书后面的章节会解释Pivotal提出PaaS云的战略考虑，以及相关的技术实施。在此之前，我们需要先纵览下云计算发展的历程，判断在商业数字化浪潮的今 天，PaaS云技术面临的机遇和挑战。 1.2 云计算概述 用简单的语言讲清楚一个看似高深的科技领域非常有难度，对云计算更是如此。下面用一句话来解释什么是云计算。 云计
45、算：计算资源可以随着计算业务的增长需求而弹性增长的基础设施。 围绕这句话，我们可以进行简单推导，从而得出一些比较有意思的推论。 推论1：计算资源可以随着计算业务的减少而释放。 推论1不难理解，其实就是定义的反向表述，这也是成立的。根据云计算的定义和推论1，我们可以得出一个更有意思的推论2。 推论2：软件（计算业务）可以独立于硬件（计算资源） 我们可以用如图1-6所示的例子来说明推论2，这里我们暂时不关心技术上如何实现。假设原来的计算业务需要服务器A和服务器B，现在因为计算高峰期而使计算业务量扩大1倍，按照定义，云计算可 以使计算资源弹性增长，系统计算业务引入服务器C和D。后来高峰期结束，计算业
46、务需求降为原来的1/2，这样云计算系统会释放1/2的计算资源。如果服务器A和B被释放，那么软件就运行在服务器C和D 上。这等同于计算业务从原来的服务器A和B迁移到了服务器C和D，所以软件系统不依赖于特定的硬件资源。 图1-6 云计算软件业务独立于硬件 虽然云计算有很多种实现方法，但是都离不开推论2这个本质。软硬件独立是云计算中的关键问题，如果把信息世界比作人，软硬件独立就像人的意识可以独立于人的身体。我们从云计算的表述导出了 有意思的推论，但是技术上如何做到这一点？为了达到这个设计目标，云计算中的软件栈大体分成如图1-7所示的三层：IaaS（也叫I层云）、PaaS（也叫P层云）和SaaS（也叫
47、S层云）。 图1-7 云计算软件的分层 1）I层云（Infrastructure as a Service，IaaS）意为硬件设施即服务，I层云的主要代表为亚马逊的AWS云和阿里云。 2）P层云（Platform as a Service，PaaS）意为平台即服务，P层云是新型市场，企业版本的P层云的代表是Pivotal的Cloud Foundry，即本书将讨论的技术。截至本书完稿时，P层公有云的市场竞争 格局还没有I层云那么明朗，几个美国的互联网大鳄对P层云都处于探索阶段。 3）S层云（Software as a Service，SaaS）意为软件即服务。在美国，S层云的典型代表是Sales
48、force的在线CRM系统、Google的Gmail、Doc套件和微软的Office365等。下面我们逐一介绍各层 云，并着重推理P层云存在的必要性。 1.2.1 I层云 一个事物在其出现之初通常很简单，也容易被理解和接受。2006年，作者刚刚从卡内基梅隆大学（Carnegie Mellon University）毕业，进入硅谷的甲骨文（Oracle）公司服务器技术部门下的网格控 制（Grid Control）产品组工作。我们当时的工作目标就是对计算资源进行分配和监控。2006年，云计算（Cloud Computing）这个词不断升温，亚马逊在那一年提出了弹性云计算（Elastic Compu
49、ting，EC2）的Beta版本，将I层云计算落地。当时，我们对业界计算资源调控方法进行跟踪和分析，总结了云计算概念背后的几种计算资源调控方法：谷歌的基于GFS和MapReduce的方法以及亚 马逊和VMware的基于虚拟机（Virtual Machine）的方法。 谷歌的方法更像为其搜索引擎服务，后来慢慢演化为大数据系统的典范。亚马逊和VMware的方法看上去更加有计算的普适性。虽然VMware和亚马逊在虚拟化领域创建了很强大的技术，但是甲骨文 公司对于计算资源的调控更有经验。用电网打个比方，单个计算机资源池可以看作一个电厂，而整个计算资源的调度更像电网的调度。当时对我们来说，原来网格控制是对CPU、内存和存储分别调控，但 云控制只要对一个虚拟机单位（CPU、内存和存储的组合）进行调控，工作简单了很多。于是大家欣然接受云计算，产品名字也从网格控制转变为云控制。 本书着重讨论基于虚拟机的云计算技术，因此需要先谈谈什么是虚拟机。有虚拟机经验的用户可以跳过这部分。简单来说，虚拟机就是把用户计算机上的整个硬盘数据当作一个文件。假设你打算告别 Windows和Linux转到苹果操作系统（Max OS X），由于过渡阶段还需要不时访问原来的两个系统，所以希望在新的苹果计算机上能打开这两个操作系统。这时就可以利用虚拟化技术提供的P2V技术，把 你原来的Windows系