這是頭條一個網友的提問，細想一下，這個問題實在復雜，一番短文很難說明清楚，如果把各種技術內容全部寫下來，估計是幾本書的篇幅，所以我先嘗試從分層的角度來解釋一下，再回答這個問題，希望對網友了解Laxcus集群作業系統有點幫助，
粗略地說，Laxcus集群作業系統大致可以分成這樣幾層：核心層、分布層、管理層、基礎設施層、虛擬化層、應用層、安全層，下面逐一說明，
1. 基礎層，這一層是系統核心，它管理物件是單臺服務器和硬體設備，服務器在基礎層被映射成“節點”，系統啟動的時候，硬體設備被抽象成“資源”,加入到節點管理佇列中，之前談過Laxcus支持各種異構CPU，就是在基礎層處理，這個管理佇列類似U盤的熱插拔，需要的時候加入，不需要的時候再移出，非常靈活，也便于遷移，
2. 分布層，提供網路通信和基于網路通信的分布存盤分布計算，在基礎層被虛化的節點會在分布層聚合，形成一個巨大的資源池，受到系統統一管理，同時分布層還起到屏蔽基礎層硬體設備的作用，為上層提供介面服務，以向下層傳遞上層處理請求，功能類似HTTP/FTP + 5G Massive MIMO + 谷歌 GFS / Hadoop HDFS的組合，
3. 管理層，這一層巨復雜，計算機集群的各種管理作業位于這一層，比如流量控制、分布調度、負載平衡、冗余容錯之類，從Laxcus 5.0版本開始，計算機集群的管理作業已經委托給DFL人工智能模型來處理，
4. 公共設施層，提供超大規模存盤計算必需的具有公共屬性的功能，目前在云端的各種剛需應用，包括資料庫、大資料、人工智能、應用容器、分布鎖、分布事務等，都已經在公共設施層集成，
5. 虛擬化層，是為了滿足多用戶接入，提高資源復用而設計的功能，系統啟動之后，虛擬化會把一個物理的計算機集群分割成N個虛擬的計算機集群，然后再分配給用戶使用，這相同于把許多VMWare連接起來后的效果，虛擬集群之間是邏輯隔離的，用戶的應用業務只能在自己的虛擬空間里運行，
6. 應用層，這一層提供具有用戶屬性的功能，分布編程介面包DSDK、開發和運行應用軟體，處理大資料、人工智能、邊緣計算業務都在這一層，
7. 安全層，這一層不是單獨的，它是嵌入到上述各層，管理所有子系統，不論物理資源還是虛擬資源，包括CPU、記憶體、硬碟、網路通信、用戶、用戶業務、應用軟體都受它管理，同時為各層提供各種安全保護手段，比如非對稱加密、數字簽名、對稱密鑰、防網路攻擊策略、沙箱、各種資源安全策略、量子保密通信之類，我個人了解，目前所有分布式系統的安全體系，Laxcus提供的最完整，
層與層之間，還有DFL人工智能模型提供的各種機制來處理集群與集群，節點與節點之間協調控制銜接，正常狀態下，集群運行基本不需要人員干預，DFL人工智能模型會智能分配各種作業，
介紹了分層，現在來回答問題，Laxcus集群作業系統如何管理幾十萬臺服務器，
在Laxcus集群作業系統里面，有一項叫“多域并行集群”的技術，它位于“分布層”，由一個主域集群和多個子域集群組成，這是一種集群化的主從結構（master/slave），主域集群負責管理子域集群，子域集群接受主域集群管理，子域集群的數量，由主域集群物理性能決定，由于這個“多域并行集群”的出現，Laxcus多集群并行規模可以放大近千倍，
第二項技術：“松耦合架構”，它同時位于基礎層、分布層、管理層，以“異步+弱依賴”的方式管理集群業務，松耦合架構的優勢在于它支持迅速擴大單集群節點數量，但不影響集群性能和穩定性，根據我們測驗結果，以核心節點采用Power8服務器為例，單集群節點數量在5000以下，同時輔以各種并行測驗業務在節點上運行時，能夠保證集群穩定運行，超過會出現管理峰值，單集群穩定性會下降，
第三項技術：“基于DFL人工智能模型的自適應機制”，這是DFL人工智能模型中的一個子集，負責管理單個節點，維持單節點穩定性，Laxcus集群運行時，系統會把管理作業下沉到每個節點，自適應機制使用DFL提供的深度學習，會根據節點不同的物理性能，選擇一個最佳作業區間，主動干預服務器載荷，讓服務器在允許范圍內運行，
上述三項技術是Laxcus集群作業系統分別從“多集群”、“單集群”、“單節點”三個維度對計算機集群實施的管理，目前對于集群節點數量，我們有兩組資料，在仿真環境里，多域集群并行數量超過800組，單域集群節點數量在3,000個以上，合計2,400,000個節點，生產環境中，多域集群并行數量最大是28組，單域集群節點數量最大500個左右，最大的多域集群總節點數量超過1,200臺物理服務器，所以現在現實情況是，可用節點數量仍然離最大目標相去甚遠，我們只能期待有更大規模的計算機集群出現，有更多用戶使用Laxcus集群作業系統，
不知這些介紹說清楚沒有？
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標籤：大數據
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