基于英特尔平台的Hadoop私有云架构
提到云计算，我们通常能够与Google、微软、雅虎这样的业界大腕相联系，与中小企业无缘。而实际上，得益于诸如Hadoop这样的开源软件，广大中小企业也可以搭建自己的私有云，并相当程度的满足自身需求。这篇文章会从实践出发，谈一谈企业如何在基于英特尔的开放架构上架设Hadoop私有云系统，以及测试实施的效果到底如何。
目前系统面临的问题
从过去来看，企业系统当中存在相当数量的应用，各自承载不同类型的大计算量任务，比如分词、产品分析、新词发现等等。
而目前的系统由于是基于单机的实现的，尽管单服务器性能也足够强，但对于多任务的执行，效率实在相当低下，某物流公司仅当月的产品分析一项就花了近300个机时。
如果沿着现在的方式走下去的话，那么开发成本，维护成本，硬件投入，以及跨项目组的沟通协调成本都会持续提升；而硬件使用效率跟开发人员生产率却会下降。从这点出发，需要构造一个通用的分布式计算框架引擎作为新的基础计算架构，来满足任务需求。
系统需求
1、通用性——系统需要实现任务分发，负载平衡，错误恢复等分布式计算的基础工作，一个计算密集型的任务可以通过简易的封装，部署在系统执行，在同一时间内，系统可以执行不同类型的任务，由此达到对服务器资源的最有效利用，从这一点上来看，系统需要的是一个开放式的基础架构。
2、稳定性——系统本身的运行稳定；
3、可扩展性——主要是指Scale Out的能力，需要新的服务器资源可以简易的集成进集群，投入应用；
4、灵活性，除去通过API或者通过扩展框架来将任务部署在系统中外，也要支持利用Python等脚本语言进行轻量级的开发，来应对一些ad-hoc的任务；
5、支持对大规模数据量的处理，以及对最终结果的集中收集。
英特尔平台的Hadoop私有云解决方案
从开放行、稳定性和扩展性等多方面角度考虑，基于Intel至强处理器平台是新的系统架构的选择，整个系统建立在Intel至强5600架构平台之上，在开源的分布式计算框架Hadoop上定制开发。Hadoop是一套对Google著名MapReduce模式的实现，用最简单的话说，MapReduce就是把任务数据拆分成多块，分别在不同的服务器上进行处理，最后再把中间结果聚合起来，得到最终结果。
从应用加载来看，所有的服务器资源根据应用被划分，运行稳定可靠，如果中间因为网络或者小部分服务器本身故障，Hadoop的内部机制可以自动将任务分配到正常机器上运行，以保证所有任务最终的顺利完成。
另外，由于所有的计算任务会在单独的线程中进行，所以可以充分利用至强5600的多线程和超线程技术。此外，配合英特尔QPI总线设计，处理器间的连接带宽提升至25.6GB/s，CPU与内存的数据带宽也达到了32GB/s，经在四核的服务器上测试，由于应用本身没有对多核进行优化，因此在主程序执行时，即便是单机性能也提高了近50%。
总结
基于Hadoop的开放平台私有云架构的战略意义
1、大幅减少现有计算密集型任务的时间，大幅提高服务器利用效率；
2、使未来对计算要求更高的业务成为可能，这样的架构允许任意添加新的X86服务器就能扩充计算资源，而不会增加额外的管理和维护成本。
3. 最后，系统除了支持Java，也支持Python和Bash Shell这样轻量级的脚本语言，也使得开发人员能够利用廉价而高性能的计算平台进行业务创新。