基于GAE和Azure云平臺(tái)的可移植性研究

張嘉超

摘 要： 云服務(wù)商要提升云服務(wù)，最好的方法是提供云平臺(tái)之間的移植性。在各種各樣的編程語言和開發(fā)框架中，選擇合適的移植性開發(fā)環(huán)境是必要的。文章提供了可移植性開發(fā)環(huán)境的分析方法，提供了一個(gè)GAE和Azure之間的中間層解決方案，同時(shí)還提供了針對(duì)中間層的編程測試。

關(guān)鍵詞： 平臺(tái)即服務(wù)； 可移植性； 谷歌互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)引擎（GAE）； 微軟云計(jì)算平臺(tái)（Azure）

中圖分類號(hào)：TP393.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1006-8228（2016）06-12-05

Abstract： To promote the cloud services， the best approach for cloud service providers is to realize the portability between the different cloud platforms. It is necessary to choose a suitable portability development environment in a variety of programming languages and development frameworks. This paper provides an approach to analyze the portability development environment， a middle-tier solution in between GAE and Azure， and the test of the middle-tier.

Key words： platform as a service； portability； GAE； Azure

0 引言

云計(jì)算是一種方便的模式，用戶按需通過網(wǎng)絡(luò)訪問可配置的共享計(jì)算資源，（如網(wǎng)絡(luò)，服務(wù)器，存儲(chǔ)，應(yīng)用程序和服務(wù)）。在云環(huán)境的架構(gòu)中有三種服務(wù)模式。

⑴ IaaS（基礎(chǔ)設(shè)施級(jí)服務(wù)）：是位于底層的服務(wù)，提供給用戶的服務(wù)是對(duì)所有計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施的利用，用戶能夠部署和運(yùn)行任意軟件，包括操作系統(tǒng)和應(yīng)用程序。

⑵ PaaS（平臺(tái)級(jí)服務(wù)）：是中間業(yè)務(wù)，提供給用戶的服務(wù)是把客戶開發(fā)的應(yīng)用程序部署到供應(yīng)商的云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上去[1]。

⑶ SaaS（軟件級(jí)服務(wù)）：提供了完整的軟件應(yīng)用。提供給客戶的服務(wù)是運(yùn)營商運(yùn)行在云計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施上的應(yīng)用程序，用戶可以在各種設(shè)備上通過客戶端界面訪問[2]。

然而，新技術(shù)總是有很多問題。由于沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，不同廠商提供的云計(jì)算服務(wù)不能互操作和移植，這意味著開發(fā)人員需要在兩個(gè)不同的平臺(tái)上寫兩次相同的程序。

要解決解決云可移植性問題，本文采用的方法是提供一個(gè)應(yīng)用程序，在兩個(gè)不同的平臺(tái)上建立一個(gè)抽象層。

要實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)是：在PaaS上讓兩個(gè)不同的PaaS廠商之間的應(yīng)用程序可移植。本文采用GAE（谷歌應(yīng)用程序引擎）和微軟Azure，使開發(fā)人員可以在兩個(gè)PaaS之間遷移基于Python的應(yīng)用程序和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)器。

GAE（Google App Engine）是一個(gè)由谷歌公司在2008年創(chuàng)立的互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)引擎，它采用云計(jì)算技術(shù)、多服務(wù)器和數(shù)據(jù)中心來虛擬化應(yīng)用。因此GAE可以看作web應(yīng)用托管的平臺(tái)[3]。

Azure是微軟提出的基于云計(jì)算的操作系統(tǒng)，它的主要目標(biāo)是提供一個(gè)平臺(tái)，為開發(fā)者提供云服務(wù)器、數(shù)據(jù)中心、Web和PC應(yīng)用程序[4]。

基于這兩個(gè)開發(fā)環(huán)境的簡單研究，本文選擇的開發(fā)語言是GAE和Azure都支持的Python。

1 實(shí)現(xiàn)方法

1.1 Python Web框架的選擇

目前市場上流行的Python Web框架，GAE和微軟Azure同時(shí)支持的是Django、Flask和Bottle，本文將比較這三個(gè)Web框架的功能和性能。

1.1.1 功能介紹

Flask是用Python編寫的一個(gè)輕量級(jí)Web應(yīng)用程序框架。Flask被稱為“微框架”，因?yàn)樗褂煤唵蔚膬?nèi)核，通過擴(kuò)展來添加其他功能，所以在大多數(shù)情況下，它只用來在一些小項(xiàng)目上使用一個(gè)或兩個(gè)功能[4]。換句話說，它不適合中型和大型網(wǎng)站或應(yīng)用程序。

Bottle是一個(gè)非常微妙的框架，它提供Python Web開發(fā)的基本支持：URL路由、請求/響應(yīng)對(duì)象包、模板支撐和集成支持WSGI服務(wù)器。Bottle對(duì)小型Web開發(fā)更好，它可以根據(jù)項(xiàng)目的規(guī)模實(shí)現(xiàn)較小項(xiàng)目的快速開發(fā)[5]。然而，由于其功能有限，對(duì)于大型Web應(yīng)用程序，bottle功能略顯不足，需要人工干預(yù)。

Django是迄今為止基于Python最大的Web框架之一。它由一個(gè)龐大而活躍的社區(qū)支持。它配備了一個(gè)強(qiáng)大的后臺(tái)管理界面，以及許多其他功能[6]。Django還提供了基于表格的模型、模板語言和完整的文檔。

1.1.2 性能比較

對(duì)Django，flask，bottle性能進(jìn)行測試，使用的操作系統(tǒng)是cenos6 64位，測試軟件是siege，測試命令請求只返回一個(gè)字符串。測試結(jié)果見圖1。

從測試結(jié)果可看出，純框架的性能排序?yàn)椋篵ottle>flask>Django。但是，當(dāng)真正使用這些框架時(shí)，bottle需要的東西太多，隨著開發(fā)復(fù)雜性的增加，性能會(huì)下降。

就比較結(jié)果進(jìn)行可行性分析，該項(xiàng)目的目標(biāo)是幫助Python程序員建立可以同時(shí)在谷歌App Engine和微軟Azure上運(yùn)行的網(wǎng)站或應(yīng)用程序。Flask具有建立如博客和電子郵件的功能，但它是一個(gè)“微框架”，因此，當(dāng)程序員要建立一個(gè)中等規(guī)模的網(wǎng)站或應(yīng)用程序時(shí)，它缺乏可擴(kuò)展的能力。

據(jù)長期不斷的測試，Django雖然性能最差（因?yàn)镈jango框架很大），但開發(fā)人員使用起來十分方便。本文選擇Django框架是因?yàn)樗型暾目蚣芄δ芎涂梢越邮艿男阅堋?/p>

1.2 部署的方法

選定框架后，需要找到一種方法將其部署到GAE和微軟Azure上。微軟Azure很容易部署，因?yàn)槲④汚zure支持Django框架。要做的只是使用Visual Studio開發(fā)程序，并把它上傳到微軟Azure上。

對(duì)于GAE，需要導(dǎo)入一個(gè)適配器，即Django-nonrel，它可以使Django運(yùn)行在非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫上，它支持MongoDB和GAE。

1.3 使用數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的方法

一旦應(yīng)用程序可以在兩個(gè)平臺(tái)上運(yùn)行時(shí)，接下來就要考慮如何連接數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。這里有三個(gè)選擇，分別是GAE云存儲(chǔ)、Azure存儲(chǔ)和亞馬遜簡單存儲(chǔ)服務(wù)（S3）。我選擇S3為應(yīng)用程序的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，因?yàn)槠鋼碛凶畲罅康暮献骰锇楹虸SV集成商，并且還具有強(qiáng)大的網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商和數(shù)據(jù)恢復(fù)能力[7]。

對(duì)于GAE和Azure連接S3的方式，我導(dǎo)入一個(gè)云平臺(tái)無關(guān)的API，即Boto。Boto是一個(gè)用于AWS的Python接口，通過使用Boto，開發(fā)人員可以輕松地使用Python控制S3。

2 中間層的搭建

我為Python程序建立了整個(gè)中間層，這個(gè)中間層的功能是：

⑴ 通過使用中間層，Python開發(fā)人員可以不改變?nèi)魏未a，就能把Django應(yīng)用部署到GAE和微軟的Azure上；

⑵ 開發(fā)人員可以使用亞馬遜S3來存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。它包含大量的文件，后面會(huì)給出這些文件的解釋和內(nèi)容。

2.1 可移植性文件在程序?qū)用娴慕忉?/p>

該程序的根目錄為myblog002，這個(gè)文件夾下包含兩個(gè)文件夾，分別是myblog002、google app engine和一個(gè)叫myblog002.sln的文件。Google app engine中包含google app的軟件開發(fā)包，myblog002.sln是項(xiàng)目文件，Visual Azure同樣會(huì)使用到這個(gè)文件。當(dāng)進(jìn)入myblog002文件夾，會(huì)看到更多文件夾和文件。

他們可以分為三部分。

第一部分是項(xiàng)目和程序文件，包括myblog002、blog、manage.py。在manage.py中，可以看到環(huán)境變量路徑，這里我使用myblog002.settings。

第二部分是Azure中間層，這部分有三個(gè)文件夾：bin、env、obj，五個(gè)文件：myblog002.pyprol、myblog002.splite，ptvs_virtualenv_proxy.py，web.config和web.debug.config。Bin文件夾存儲(chǔ)程序代碼，用于部署控制和組件，例如Azure Setup，microsoft python tool和FastCGI。Env文件夾包含項(xiàng)目中用到的所有環(huán)境。Obj文件夾用于在編程過程中生產(chǎn)的臨時(shí)文件的存儲(chǔ)，同時(shí)包含debug和release兩個(gè)子目錄，用于控制版本。以pyproj為后綴的腳本包含所有項(xiàng)目的配置。以splite為后綴的腳本用于存儲(chǔ)sqlite3數(shù)據(jù)庫。ptvs_virtualenv_proxy.py腳本用于讀取WSGI指針，激活虛擬環(huán)境和日志錯(cuò)誤。

web.config文件描述服務(wù)器如何處理請求。web.debug.config當(dāng)你將應(yīng)用程序發(fā)布到開發(fā)環(huán)境時(shí)，進(jìn)行轉(zhuǎn)換。所有的文件可以創(chuàng)建微軟Azure需要的.NET框架。

第三部分包括除boto文件夾之外所有文件夾和文件，這些可以形成GAE中間層。這部分包括autoload、dbindexer、django、diangoappengine、djangotoolbox、templates六個(gè)文件夾。Autoload在處理任何請求之前，通過確保信號(hào)指針或序號(hào)的加載，來正確地安裝diango項(xiàng)目。Dbindexer可以幫助開發(fā)人員在使用GAE時(shí)使用非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫。Django包含django庫。Djangoappengine包含Django-nonrel的應(yīng)用程序后端，如數(shù)據(jù)庫和email后端。

Djangotoolbox是一個(gè)小的django工具集?？梢允褂梅顷P(guān)系型數(shù)據(jù)庫的Django后臺(tái)，加載不必要的代碼，并提供良好的編碼規(guī)范和工具，這對(duì)你的代碼有好的實(shí)際影響。這四個(gè)文件夾是GAE中間層的核心。Templates包含一些錯(cuò)誤展示頁，如404 error或505 error。

中間層的第三部分包含八個(gè)文件，分別是“urls.py”，“cron.yaml”，“build.sh”，“__init__.py”，“app.yaml”， “index.yaml”，“indexes.py”and“settings.py。Urls.py包含項(xiàng)目的所有url。cron.yaml重新索引那些由于新訪問需要高頻更新的任何文檔。

build.sh被用來編譯文件包中的所有資源。__init__.py使python處理包含程序包的目錄，在模塊搜索時(shí)避免被有相同名字的目錄隱藏有效的模塊。app.yaml指定URL如何對(duì)應(yīng)于請求應(yīng)用程序和靜態(tài)文件。index.yaml和應(yīng)用程序一起加載來創(chuàng)建數(shù)據(jù)庫中的索引。indexes.py包含所有條目的字母索引。settings.py包含項(xiàng)目的所有環(huán)境變量。這些文件中最重要的是setting.py，它是GAE和Azure之間的鏈接。

對(duì)Python腳本的第一部分GAE和Azure的數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)，我使用splite數(shù)據(jù)庫，并把數(shù)據(jù)庫名字命名為myblog002.sqlite。

接下來，設(shè)置查找類來查找靜態(tài)文件，通過加密保證其惟一性，通過模板加載器從多種資源中導(dǎo)出模板，中間類可同時(shí)用于GAE和Azure，根URL配置文件和WSGI應(yīng)用程序。

在安裝的app類中，我導(dǎo)入了應(yīng)用程序和GAE中間層工具包。對(duì)于Google APP Engine，設(shè)置模板文本處理器，最后一件事是，指定默認(rèn)的測試程序和日志文件。

2.2 可移植性數(shù)據(jù)庫層面文件的解釋

最后一個(gè)叫boto的文件夾是AWS S3的接口。要使用這個(gè)API，我們需要設(shè)置setting.py，導(dǎo)入boto包，設(shè)置AWS的用戶名、密碼和存儲(chǔ)名稱。

接下來，我們就可以在請求信息中使用boto API來連接AWS S3存儲(chǔ)了。

3 可移植性的測試和分析

首先用python寫一個(gè)簡單的博客應(yīng)用程序，然后把代碼放到中間層上，最后把它發(fā)布到GAE和Azure上。

3.1 在Django上創(chuàng)建一個(gè)簡單的博客應(yīng)用程序

開發(fā)環(huán)境是MAC OS X，處理器是2.4GHZ Inter Corei5，內(nèi)存是4GB 1600MHZ DDR3。

數(shù)據(jù)庫同步結(jié)果見圖3。

3.2 創(chuàng)建一個(gè)GAE和Azure之間的中間層

⑴ 首先，創(chuàng)建一個(gè)命名為myblog002的文件夾，把文件夾都放入其中，把名為myblog002.sln（可由Visual Studioc創(chuàng)建）的GAE SDK放到該文件夾。

⑵ 進(jìn)入myblog002文件夾，下載5個(gè)django-nonrel文件，包括djangoappengine，autoload，dbindexer，django和djangotoolbox，把它們放到test2文件中，復(fù)制GAE可用的指定文件，包括template， _init_.py， cron.yaml， indexes.py，requirement.txt，urls.py，app.yaml，index.yaml， build.sh， and settings.py。

⑶ 接下來是添加Azure文件夾，包含3個(gè)文件夾：“bin”， “env” and “obj”，以及5個(gè)文件：“myblog002.pyprol”，“myblog002.sqlite”，“ptvs_virtualenv_proxy.py”，“web.config”and“web.debug.config”。

⑷ 這個(gè)步驟很重要，它用來改寫setting.py。

3.3 GAE的測試

安裝GAE，并把所有文件移動(dòng)到GAE文件夾中，然后運(yùn)行它，結(jié)果見圖4。

現(xiàn)在，程序可以在GAE上運(yùn)行。接下來，我們需要把程序部署到網(wǎng)絡(luò)上。

3.4 Azure的測試

⑴ 把項(xiàng)目導(dǎo)入到Visual Studio2013。

⑵ 運(yùn)行程序，運(yùn)行結(jié)果見圖5。

現(xiàn)在，程序可以通過Visual Studio運(yùn)行。

⑶ 把程序發(fā)布到網(wǎng)絡(luò)上。

3.5 GAE和Azure之間python的存儲(chǔ)可移植性測試

在這部分，我選擇亞馬遜S3。因此，第一件事是注冊賬號(hào)，獲得來自亞馬遜的認(rèn)證。之后，我們導(dǎo)入boto API，放到根目錄。

我使用名為cw00376的存儲(chǔ)，在存儲(chǔ)中，我創(chuàng)建了名為blog的文件夾，準(zhǔn)備把博客放入其中。

現(xiàn)在，當(dāng)用戶在博客中寫東西時(shí)，文章的標(biāo)題和內(nèi)容會(huì)存儲(chǔ)在S3存儲(chǔ)中。

4 結(jié)束語

首先，這份報(bào)告調(diào)查了當(dāng)今社會(huì)對(duì)云計(jì)算可移植性的研究，重點(diǎn)在兩個(gè)不同的云平臺(tái)供應(yīng)商之間的PaaS層面的中間層上。其次，基于對(duì)谷歌App Engine和微軟Azure的分析，本報(bào)告決定使用Python+Django+ AWS S3作為中間層接口。完成中間層開發(fā)之后，創(chuàng)建了一個(gè)簡單的博客應(yīng)用程序，用于測試中間層。

該項(xiàng)目成功地實(shí)現(xiàn)不同的PaaS平臺(tái)之間的可移植性，證明了中間層的可行性，并提供了更深入的研究方法。在開發(fā)的過程中，使用編程語言Python，操作系統(tǒng)Linux，開發(fā)Web框架如Django，云平臺(tái)和亞馬遜Web服務(wù)和大量已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的API。

為進(jìn)一步的研究和開發(fā)，從縱向看，很多具有功能性和可移植性的程序可以開發(fā)，如Blob存儲(chǔ)，郵件和隊(duì)列。該中間層可以嘗試添加更多的API，用于安裝更多類型的云服務(wù)。從橫向看，中間層可以嘗試添加更多的開發(fā)環(huán)境和更多的編程語言，例如PHP和Node.js等。

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