SDN“老司机”云杉网络二次出发

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  SDN正进入一个崭新的阶段,我们暂且称之为SDN 2.0,当然这种说法不是基于技术的角度,而是从市场成熟度和应用的角度,SDN正加速商业化,被更多行业用户所接受。
  最近几天,关于SDN的好消息不绝于耳。10月9日,数据中心SDN解决方案提供商云杉网络正式宣布完成B轮融资,融资金额达千万美元,由经纬中国领投,北极光和红点跟投。云杉网络由此也成为中国首个完成B轮融资的SDN企业。云杉网络CEO亓亚烜表示:“三家全球企业级IT领域的顶级投资机构联手云杉网络布局中国SDN市场,表明资本市场对已进入实质性商业应用阶段的SDN技术充满信心。”
  步入SDN 2.0
  SDN产业已经出现了一个新的拐点:从小规模、尝试性的部署发展到成规模、商业化的部署;从主要是高校、互联网等行业的用户试验性的部署或自用,逐步扩展到电信、金融、云服务等更多行业和应用场景;从项目化发展到产品化,SDN的应用进一步简化;SDN生态系统正逐步建立并不断壮大。
  从SDN的历史沿革看,当前正面临一个关键的转折点。与许多新技术都来自大学一样,SDN项目也不例外,直到2009年才出现了专业的SDN厂商。国内首个SDN厂商云杉网络是2011年底成立的,其发展几乎与国际同步。从2012年开始,一些大公司开始尝试采用SDN,也让人们第一次明显感到SDN有真实的市场需求。在这方面,Google基于SDN搭建的B4网络是最经常被提及的例子。另外,像微软等大公司也在构建和使用SDN。不过,这些个别的应用“点”的出现并不代表SDN商用市场已经形成。
  SDN步入快速发展阶段主要得益于众多SDN创业厂商的涌现和大力推动,其中比较知名的厂商主要包括Nicira(已被VMware收购)、Big Switch、Nuage、PLUMgrid等。有意思的是,当初Nicira刚被VMware收购时,Nicira自身并没有多少收入,因为当时SDN还不是一个成熟的市场,直到Nicira摇身一变成为VMware NSX,并作为商用化产品大量出售时,SDN的商用市场才真正诞生。2014年,VMware NSX的收入达到1亿美元,2015年提升到6亿美元,今年很可能突破10亿美元。这一数字的变化也从一个侧面说明,SDN商用化市场正在起跳。
  虚拟化/控制层(SDN控制器)和SDN应用(包括4~7层网络和安全服务)这两大SDN软件市场增长强劲。IDC预计,虚拟化/控制层软件、SDN应用软件市场的年复合增长率分别达64%和66%,2020年市场份额将分别达到24亿美元和35亿美元。提供SDN软件和服务的供应商将越来越受市场欢迎。
  亓亚烜告诉记者,中国SDN市场从2015年下半年开始出现爆发迹象。从云杉网络的情况看,每个月都会有大客户签约。目前,云杉网络已经帮助十多个客户落地了SDN应用,其中比较知名的客户包括苏州国科、美团、平安云等。经历了五年的技术积淀,云杉网络的SDN控制器及方案已在金融、电信等诸多行业落地。
  除了用户层面以外,SDN生态系统的发展也取得了新的突破。思科、华为等越来越多的网络,以及安全厂商纷纷通过并购、合作等多种手段构建自己的SDN生态系统。以前,外界只知道云杉网络与H3C之间有紧密合作,现在云杉网络与IBM、微软、思科、联想、浪潮等厂商有更广泛的合作。另外,在安全方面,云杉网络还与绿盟、山石网科等安全厂商做了一系列NFV集成,在产品的交付上还可以提供专业的漏洞扫描服务和防火墙服务等。“绿盟想进入云数据中心市场,世纪互联希望在面向中小企业甚至家庭服务市场上有更大作为,这些‘跨界’离不开SDN,所以它们都选择与云杉网络合作。”亓亚烜介绍说。
  与整个SDN市场步入2.0阶段相适应,云杉网络也进入了发展的2.0阶段,成功实现B轮融资就是一个标志。云杉网络在发展过程中也出现过“坐过山车”的情况,最艰难时甚至要贷款发工资。SDN真正将网络带入了云计算、大数据时代。正是在这一背景下,云杉网络的价值也逐渐凸显,现在终于实现了厚积薄发。今年,云杉网络的收入预计将达2000万元,明年的目标是5000万元。亓亚烜表示,云杉网络准备将融资主要用于保持技术领先性,扩大行业和客户覆盖,增强面向企业的服务能力等方面。
  目前,云杉网络团队分布在北京、苏州、上海、成都、广州和美国硅谷等地。未来一年,云杉网络将把北京、美国硅谷和苏州打造成三位一体的研发中心,以打造世界级的SDN产品为目标,同时还会加强服务体系建设,为更多行业的企业级用户提供完善的SDN产品和服务。这也为云杉网络的二次起跳奠定了基础。
  从项目制到产品化
  一些SDN的早期用户在很长一段时间内只是把SDN当成传统网络使用,而没有真正理解和发挥SDN的价值。“构建SDN不是追时髦,而是要用它真正解决网络中遇到的问题,让软件定义的网络能够充分展示开放性、灵活性、合规性、可运维性,以及弹性变化的能力。”亓亚烜向记者介绍说,一些用户在解决不了云数据中心遇到的网络问题时找到了云杉网络,云杉网络现有的用户几乎都属于这种情况。
  大多数的互联网企业都是通过一些云计算项目完成的SDN部署,SDN进入企业能照猫画虎吗?与互联网企业不同,很多企业用户缺少专业技术人员,所以亓亚烜认为SDN进入企业必须有趁手的产品。
  云杉网络的核心产品DeepFlow SDN控制器是一套基于x86平台部署的SDN软件,它秉承开放和可扩展两大准则,实现了硬件中立、第三方兼容,旨在帮助企业客户在云计算数据中心里构建开放、智能的网络服务平台,将SDN开放、灵活、敏捷的价值带给更多用户,满足更多中国企业降低对设备商的依赖、提升VXLAN转发性能、简化网络服务管理、提升Overlay网络运维效率等核心诉求。今年底,云杉网络将发布最新的DeepFlow SDN控制器5.0版,它是一个完全商品化的可以满足企业用户需求的产品。   第一批“吃螃蟹”的SDN用户,比如IDC、云服务商和电信运营商,它们都是考虑到业务的迫切需求,希望借助SDN支持新业务的快速上线,降低决策成本,避免被单一厂商绑定,实现差异化竞争,才义无反顾地部署了SDN。举例来说,多玩游戏网建立云平台已经两年多,因为网络运维方面出现问题导致运行不畅,所以采用SDN解决了性能瓶颈和网络监控等方面的问题。
  随着企业客户对SDN的认知不断加深,企业级SDN市场逐步成熟。正如Gartner在报告中所指出的那样,SDN已经度过概念炒作阶段,正以迅猛势头加速在数据中心、运营商、企业园区、广域网等领域落地。现阶段,虽然涉足SDN的厂商越来越多,但厂商之间的竞争并不是主要矛盾,如何利用SDN彻底改变数据中心的架构和运维管理,让更多企业用户接受SDN才是亟须破解的难题。
  有人曾这样说,未来全世界只要五台计算机就足够了。“在云计算时代,数据中心就是电脑。”亓亚烜如是说,“SDN是数据中心变革的决定性因素之一,它最终将实现让网络变成软件的目标。只有从软件和数据中心操作系统的角度去考虑,才能真正实现SDN的落地。”
  以前,因为没有标准化、通用的SDN产品,用户只能通过搭建一个私有云或混合云,以项目的方式落地SDN,虽然有成功的例子,但是其经验很难在业内得到快速、有效、广泛的复制。一些SDN厂商通常的作法是为用户免费提供相关解决方案,并主动派人上门维护。对于SDN推广的艰难,亓亚烜深有体会,在2012年至2015年,云杉网络一直致力于商用化SDN产品的开发,中间甚至经历了公司生死存亡的挣扎,才最终迎来了DeepFlow SDN控制器商品化的蜕变。这让云杉网络以后的路变得更加平坦。
  当SDN在企业中逐步实现规模化应用后,还会有更多千奇百怪的新问题出现。亓亚烜表示,随着云的规模不断扩大,作为SDN厂商必须持续提供服务,不断完善自身的产品,加强服务和运维。
  SDN实战三部曲
  SDN这个名词人们已经耳熟能详,但是如果再细细追问一下,到底什么是SDN?SDN的真正价值何在?如何实施SDN?可能很多人还存在疑惑或误区。
  SDN是一种新的网络架构,它利用OpenFlow协议实现了网络控制与转发的分离,这是它与传统网络本质上的不同。亓亚烜表示,SDN最核心的价值在于,它给网络带来了前所未有的“开放可编程”和“细粒度控制”能力,使得大规模、高效率的网络管理、复杂网络的精细控制得以实现。
  SDN提供了开放、可编程性、细粒度管理等一切可能性,接下来就要看企业用户如何结合自己的行业应用需求,让SDN的这些优势得到充分施展。那么,SDN的实施有没有可以借鉴的成熟的方法论呢?亓亚烜归纳了SDN实战三部曲:决策、架构、实施。
  谈到决策,SDN的实施也可以说是“一把手”工程,必须将业务的需求与技术的需求结合起来考虑,技术的更新换代不能影响业务的运行和发展,从技术的角度尽量避免风险,比如采用多个设备供应商,引入第三方控制器,技术要能满足企业长远发展的需求,更好地与云计算、大数据实现对接。
  在架构方面,SDN要与由上至下的企业IT整体架构的构建相适应,将基础设施、业务流程、开发体系融会贯通,从最底层的支持业务动态架构的网络虚拟化,到支持业务安全合规的企业NFV,再到支持业务平稳运行的云网分析,覆盖网络架构、网络服务和网络运维管理。而SDN控制器在其中扮演着极其重要的角色。
  在实施阶段需要特别指出的是,SDN工程师是网络工程师和软件工程师的结合体,他们可以更好地释放软件网络的价值。
  针对SDN的实施,亓亚烜强调了以下两点:第一,不能简单地认为SDN只是简化网络管理和应用的手段,它其实是与云平台和上层业务对接的桥梁,用户必须更多地学习云计算、大数据等方面的知识,而不是仅仅掌握一个新的网络工具;第二,用户要学习如何实现云中的网络运维,更多地依靠大数据和自动化工具,而不是人工,云时代的网络运维者必须首先是大数据工程师。
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