數據中心模塊是什麼

1. 數據中心是干什麼的

數據中心是企事業單位用來存放其關鍵應用程序、數據的空間和物理設施。數據中心設計的關鍵組件包括路由器、交換機、防火牆、存儲系統、伺服器、監控設備和各種類型應用程序。現代數據中心與以前大不相同，基礎架構已從傳統的本地物理伺服器轉變為支持跨物理基礎架構池的應用程序和工作負載的虛擬網路，並進入多雲混合環境。

數據中心的核心組件

數據中心核心組件包括路由器、交換機、防火牆、存儲系統、伺服器、監控系統和應用程序。由於這些組件都會關聯管理關鍵業務數據和應用程序，因此數據中心安全性設計在數據中心設計中至關重要。

它們提供網路基礎設施，提供安全內外網路設備連接，存儲基礎設施，數據是現代數據中心的燃料，存儲系統用於保存這種無形的重要資產。計算資源，應用程序是數據中心的引擎，伺服器提供驅動應用程序的處理、內存、本地存儲和網路連接。

2. 新浪微博什麼是數據中心

數據中心重點展示了企業用戶在微博的主要互動數據，為企業提供了一個考察微博運營的重要參考依據。數據中心分為「營銷分析」、「粉絲分析」、「微博頁面分析」「應用分析」四大模塊。每個模塊都有相應的數據項來具體表現。

3. 什麼是數據中心數據中心系統有哪幾部分組成

數據中心是全球協作的特定設備網路，用來在internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息。
它不僅僅包括計算機系統和其它與之配套的設備（例如通信和存儲系統），還包含冗餘的數據通信連接、環境控制設備、監控設備以及各種安全裝置。
世界數據中心
（World Data Center）是國際科學聯合會下設的科學數據組織，有40多個學科數據中心，分屬四個數據中心群：WDC-A 美國、WDC-B 前蘇聯、WDC-C 歐洲和日本、WDC-D 中國。
1988年，中國加入WDC，並建立世界數據中心中國中心（World Data Center D）。WDC-D組織機構包括：中國國家協調委員會、科學委員會、中國中心協調辦公室、科學委員會秘書處及九個學科數據中心。

中國有九個分中心
中心名 掛靠單位
海洋學科數據中心 國家海洋信息中心
地震學科數據中心 中國地震局分析預報中心
地質學科數據中心 中國地質科學院信息中心
空間學科數據中心 中科院空間中心
天文學科數據中心 中科院國家天文台
氣象學科數據中心 國家氣象中心
冰川學科數據中心 中科院寒旱所
資源環境學科數據中心 中科院地理所
地球物理學科數據中心 中科院地質地球所

4. 如何搭建模塊化數據中心

如果你是用回車換的行，可以去記錄\N數，如果那是自動換行，那你就只能計算每行字數*行數來截取字元串了。

5. 什麼是數據中心

數據中心是全球協作的特定設備網路，用來在因特網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息。數據中心大部分電子元件都是由低直流電源驅動運行的。

數據中心的產生致使人們的認識從定量、結構的世界進入到不確定和非結構的世界中，它將和交通、網路通訊一樣逐漸成為現代社會基礎設施的一部分，進而對很多產業都產生了積極影響。不過數據中心的發展不能僅憑經驗，還要真正的結合實踐，促使數據中心發揮真正的價值作用，促使社會的快速變革。

價值
隨著數據中心行業在全球的蓬勃發展，隨著社會經濟的快速增長，數據中心的發展建設將處於高速時期，再

加上各地政府部門給予新興產業的大力扶持，都為數據中心行業的發展帶來了很大的優勢。隨著數據中心行業的大力發展，將來在很多城市中都會有很大的發展空間，一些大型的數據中心也會越來越多。2017年全球經歷了前所未有的自然災害之後，很多數據中心管理人員都在積極制定災難恢復計劃。例如就可以通過雲計算工具對電力使用的功率進行限制，在遭遇停電時間時將允許以降低的功率繼續運行，可以為電力企業的正常運行提供有效的保障。還可以利用數據中心指定備份計劃，對伺服器的操作進行拓展，就不需要通過關閉和重啟伺服器操作。

數據中心是與人力資源、自然資源一樣重要的戰略資源，在信息時代下的數據中心行業中，只有對數據進行大規模和靈活性的運用，才能更好的去理解數據，運用數據，才能促使我國數據中心行業快速高效發展，體現出國家發展的大智慧。海量數據的產生，也促使信息數據的收集與處理發生了重要的轉變，企業也從實體服務走向了數據服務。產業界需求與關注點也發生了轉變，企業關注的重點轉向了數據，計算機行業從追求的計算能力轉變為數據處理能力，軟體業也將從編程為主向數據為主轉變，雲計算的主導權也將從分析向服務轉變。

在信息時代下，數據中心的產生，更多的網路內容也將不在由專業網站或者特定人群所產生，而是由全體網民共同參與。隨著數據中心行業的興起，網民參與互聯網、貢獻內容也更加便捷，呈現出多元化。巨量網路數據都能夠存儲在數據中心，數據價值也會越來越高，可靠性能也在進一步加強。

6. 模塊化數據中心與機櫃式數據中心是一樣的嗎

大數據時代的到臨，代表的是模塊化數據中心的發展嗎？顯然不是。大數據主要是在數據中心的應用層面，而模塊化數據中心主要是在基礎設施層面。盡管基礎設施是為應用服務的，但沒有大數據應用，數據中心也一直在向模塊化方向發展，並且從來沒有停止過腳步，模塊化的定義也一直在向前發展。模塊化數據中心致力於解決數據中心基礎設施的可用性、可維護性、快速部署、按需增長等等目標，目前也加入了高效節能的要求。

7. 什麼是數據中心

數據中心是企業的業務系統與數據資源進行集中、集成、共享、分析的場地、工具、流程等的有機組合。從應用層面看，包括業務系統、基於數據倉庫的分析系統；從數據層面看，包括操作型數據和分析型數據以及數據與數據的集成/整合流程；從基礎設施層面看，包括伺服器、網路、存儲和整體IT 運行維護服務。 數據中心-建設目標 數據中心的建設目標是：1、全面建成公司總部和網省公司兩級數據中心，逐步實現數據及業務系統的集中； 2、建立企業數據倉庫，提供豐富的數據分析展現功能；3、實現數據的唯一性與共享性；4、建立統一的安全體系，保證數據及業務系統的訪問安全；5、結合數據中心建設，完善數據交換體系，實現兩級數據中心間的級聯；6、實現網路、硬體、存儲設備、數據、業務系統和管理流程、IT采購流程、數據交換流程的統一集中；7、統一的信息管理模式及統一的技術架構，能夠迅速地實施部署各種IT系統，提升管理能力。 數據中心-系統結構 數據中心採用總部和網省兩級進行部署，兩級數據中心通過數據交換平台進行數據的級聯。 數據中心邏輯架構包含：應用架構、數據架構、執行架構、基礎架構（物理架構）、安全架構、運維架構。 應用架構：應用架構是指數據中心所支撐的所有應用系統部署和它們之間的關系。 數據架構：數據架構是指每個應用系統模塊的數據構成、相互關系和存儲方式，還包括數據標准和數據的管控手段等。 執行架構：執行架構是指數據倉庫在運行時態的關鍵功能及服務流程，主要包括ETL（數據的獲取與整合）架構和數據訪問架構。 基礎架構（物理架構）：為上層的應用系統提供硬體支撐的平台（主要包括伺服器、網路、存儲等硬體設施）。 安全架構：安全架構覆蓋數據中心各個部分，包括運維、應用、數據、基礎設施等。它是指提供系統軟硬體方面整體安全性的所有服務和技術工具的總和。 運維架構：運維架構面向企業的信息系統管理人員，為整個信息系統搭建一個統一的管理平台，並提供相關的管理維護工具，如系統管理平台、數據備份工具和相關的管理流程。 數據中心-工作原理 數據的獲取與整合也叫ETL（Extract，Transact，Load），是在確定好數據集市模型並對數據源進行分析後，按照分析結果，從應用系統中抽取出與主題相關的原始業務數據，按照數據中心各存儲部件的要求，進行數據交換和裝載。數據的獲取與整合主要分為數據抽取、數據轉換、數據裝載三個步驟。 ETL 的好壞，直接影響到數據集市中的數據質量。 數據倉庫區是專門針對企業數據整合和數據歷史存儲需求而組織的集中化、一體化的數據存儲區域。數據倉庫由覆蓋多個主題域的企業信息組成，這些信息主要是低級別、細粒度數據，同時可以根據數據分析需求建立一定粒度的匯總數據。它們按照一定頻率定期更新，主要用於為數據集市提供整合後的、高質量的數據。數據倉庫側重於數據的存儲和整合。 數據集市是一組特定的、針對某個主題域、部門或用戶分類的數據集合。這些數據需要針對用戶的快速訪問和數據輸出進行優化，優化的方式可以通過對數據結構進行匯總和索引實現。

8. 什麼是數據中心

當前，作為經濟發展中創新最活躍、增長速度最快、影響最廣泛的產業領域，數字經濟正引領新一輪經濟周期發展。各地區正加速發展數字經濟，以期實現以數字技術為基礎的新產業、新業態、新模式升級演進，推動經濟持續平穩發展。

這一過程中，擔負著數據存儲、處理等功能的數據中心可謂起著基石作用，是發展數字經濟的重要前提和基礎。但數據中心存在著高耗能、高碳排放的問題，在「雙碳」目標下，如何對數據中心進行合理布局和規劃，以在擴大數據中心產業的同時推動數據中心節能低碳成為相關各方必須進行的思考，且需要不斷進行完善。所以，2022年數據中心產業發展將呈現三大新趨勢：清潔能源使用比例持續提升；高算力支撐將成為數據中心發展重要目；為數字化轉型賦能。

資產管理可視化

傳統資產管理形式能用性較差、效率低下，不適用於資產量龐大或種類繁多的數據中心。採用Hightopo 3D 數據可視化技術，即使面對再繁雜的資產，也可通過檢索功能快速查找資源設備，對其進行定位及信息詳情展示。在3D場景中可任意查詢資產對象，如設備型號規格或CPU負載狀況。支持運維人員在線遠程調取支配該資產對象的檢修記錄、履歷信息和當前運行狀態等任意信息。如下：

• 監測蓄冷罐：在機房發生故障時是否正常啟動的放冷模式、充冷模式和保冷模式；

• 監測膨脹罐：是否正常運作，確保水壓平衡，機房正常運作；

• 監測冷卻塔：是否正常進行循環水冷卻等。

將虛擬資產與現實資產一一對應，讓資產管理變得更為簡潔直觀，能實現多個機房資產集中監控，提升資產設備的實用性和使用率。

管線可視化

在 3D 可視化環境中能清楚看到管線分布的全景視圖，運維人員可點擊查詢單設備的所有鏈路信息或展示鏈路中包含的全部設備，呈現數據中心從高壓市電引入至列頭櫃（智能母線、PDU）輸出的變配電系統設備和線路。

管線可視化能有效梳理數據中心密集的電氣管道和網路線路，讓運維人員更直觀地掌握數據中心的管線分布及走線情況，從而快速排查及修復管線類故障。主動預警及時告知電力網線布局或輸、發、變電環節的不合規情況，打破當前數據分散的局面，提高管線管理水平和故障解決效率。

動環監控可視化

一、預警告警 智能巡檢

動環監控系統中的設備監控信息，是通過智能數據介面或感測器採集多方面監控數據（如供配電、UPS、消防系統等），實現設備運行的正常狀態監測、異常狀態預測、告警閥值設定、功率參數、應急預案的智能監控功能。當設備數據超過預設閥值時，系統將進行預警提示。在 3D 可視化環境內結合 2D 面板展示出來，確保機房內始終保持合適的動力供應。

系統支持對該可視化場景提供智能巡檢方案，運維人員自定義規劃巡檢路徑，對各個巡檢節點進行安全管理。輔助運維人員做出科學決策，一改往日「關門看報告、拍腦袋定方案」的現象。

二、3D溫度雲圖

數據中心「喜冷怕熱」，隨著計算規模的逐步增大，熱量也會逐漸升高。通過裝設溫濕度監測模塊，進而呈現出該環境內所有的熱源分布，及時發現快速定位異常溫度區域並提醒管理人員。滑鼠點選設備可查看子設備實時溫度數據，數據由2D面板呈現。

採用3D溫度雲圖，實時感知機房內部溫濕度情況，較大程度上緩解機房溫度過高問題，杜絕被動「熱處理」。

面對突如其來的疫情，且在春節期間運維人員較少的情況下，為保障各大科研醫療機構正常運轉，全力做好數據中心運作平穩，3D可視化集裝箱數據中心無疑是最好的選擇。利用車輛快速運輸，可根據需求及場地狀況分散或集中疊放部署，做到快速調度布局。即使運維人員再少，也能做到24小時實時監控，第一時間發現機房安全隱患，保證機房運維和醫療機構業務的連續性。

隨著數字化、智能化、電子商務和互聯網流量的爆炸式增長，數據中心已成為全球增長最快的電力消費設備之一。據估算，2020 年全國數據中心耗電量約 760 億千瓦時。如果折算為二氧化碳排放量，2020 年全國數據中心二氧化碳排放量近 4000 萬噸。整體看，數據中心耗電及碳排放量規模佔全社會比重雖不及電力、化工、交通等高排放行業，但仍不失為一個排放大戶。未來數據中心能耗和碳排放還將穩定增長，因此節能減排是數據中心行業長遠發展必須錨定的一個關鍵方向。

9. 模塊化數據中心與集裝箱數據中心的區別

集裝箱數據中心是模塊化數據中心的一種
集裝箱數據中心就是用集裝箱外殼的機房

10. 數據中心是什麼其系統結構和工作原理是怎樣的呢

一直想整理一下這塊內容，既然是漫談，就想起什麼說什麼吧。我一直是在互聯網行業，就以互聯網行業來說。
先大概列一下互聯網行業數據倉庫、數據平台的用途：

• 整合公司所有業務數據，建立統一的數據中心；

• 提供各種報表，有給高層的，有給各個業務的；

• 為網站運營提供運營上的數據支持，就是通過數據，讓運營及時了解網站和產品的運營效果；

• 為各個業務提供線上或線下的數據支持，成為公司統一的數據交換與提供平台；

• 分析用戶行為數據，通過數據挖掘來降低投入成本，提高投入效果；比如廣告定向精準投放、用戶個性化推薦等；

• 開發數據產品，直接或間接為公司盈利；

• 建設開放數據平台，開放公司數據；

• 。。。。。。



• 上面列出的內容看上去和傳統行業數據倉庫用途差不多，並且都要求數據倉庫/數據平台有很好的穩定性、可靠性；但在互聯網行業，除了數據量大之外，越來越多的業務要求時效性，甚至很多是要求實時的 ，另外，互聯網行業的業務變化非常快，不可能像傳統行業一樣，可以使用自頂向下的方法建立數據倉庫，一勞永逸，它要求新的業務很快能融入數據倉庫中來，老的下線的業務，能很方便的從現有的數據倉庫中下線；


• 其實，互聯網行業的數據倉庫就是所謂的敏捷數據倉庫，不但要求能快速的響應數據，也要求能快速的響應業務；


• 建設敏捷數據倉庫，除了對架構技術上的要求之外，還有一個很重要的方面，就是數據建模，如果一上來就想著建立一套能兼容所有數據和業務的數據模型，那就又回到傳統數據倉庫的建設上了，很難滿足對業務變化的快速響應。應對這種情況，一般是先將核心的持久化的業務進行深度建模（比如：基於網站日誌建立的網站統計分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基於公司核心用戶數據建立的用戶模型），其它的業務一般都採用維度+寬表的方式來建立數據模型。這塊是後話。


• 整體架構下面的圖是我們目前使用的數據平台架構圖，其實大多公司應該都差不多：


• 邏輯上，一般都有數據採集層、數據存儲與分析層、數據共享層、數據應用層。可能叫法有所不同，本質上的角色都大同小異。


• 我們從下往上看：


• 數據採集數據採集層的任務就是把數據從各種數據源中採集和存儲到數據存儲上，期間有可能會做一些簡單的清洗。



• 數據源的種類比較多：



• 網站日誌：



• 作為互聯網行業，網站日誌占的份額最大，網站日誌存儲在多台網站日誌伺服器上，


• 一般是在每台網站日誌伺服器上部署flume agent，實時的收集網站日誌並存儲到HDFS上；



• 業務資料庫：



• 業務資料庫的種類也是多種多樣，有Mysql、Oracle、SqlServer等，這時候，我們迫切的需要一種能從各種資料庫中將數據同步到HDFS上的工具，Sqoop是一種，但是Sqoop太過繁重，而且不管數據量大小，都需要啟動MapRece來執行，而且需要Hadoop集群的每台機器都能訪問業務資料庫；應對此場景，淘寶開源的DataX，是一個很好的解決方案（可參考文章 《異構數據源海量數據交換工具-Taobao DataX 下載和使用》），有資源的話，可以基於DataX之上做二次開發，就能非常好的解決，我們目前使用的DataHub也是。


• 當然，Flume通過配置與開發，也可以實時的從資料庫中同步數據到HDFS。



• 來自於Ftp/Http的數據源：



• 有可能一些合作夥伴提供的數據，需要通過Ftp/Http等定時獲取，DataX也可以滿足該需求；



• 其他數據源：



• 比如一些手工錄入的數據，只需要提供一個介面或小程序，即可完成；



• 數據存儲與分析毋庸置疑，HDFS是大數據環境下數據倉庫/數據平台最完美的數據存儲解決方案。



• 離線數據分析與計算，也就是對實時性要求不高的部分，在我看來，Hive還是首當其沖的選擇，豐富的數據類型、內置函數；壓縮比非常高的ORC文件存儲格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基於結構化數據上的統計分析遠遠比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發MR可能需要上百行代碼；


• 當然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece介面，如果真的很樂意開發Java，或者對SQL不熟，那麼也可以使用MapRece來做分析與計算；Spark是這兩年非常火的，經過實踐，它的性能的確比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn結合的越來越好，因此，必須支持使用Spark和SparkSQL來做分析和計算。因為已經有Hadoop Yarn，使用Spark其實是非常容易的，不用單獨部署Spark集群，關於Spark On Yarn的相關文章，可參考：《Spark On Yarn系列文章》


• 實時計算部分，後面單獨說。


• 數據共享這里的數據共享，其實指的是前面數據分析與計算後的結果存放的地方，其實就是關系型資料庫和NOSQL資料庫；



• 前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計算的結果，還是在HDFS上，但大多業務和應用不可能直接從HDFS上獲取數據，那麼就需要一個數據共享的地方，使得各業務和產品能方便的獲取數據；和數據採集層到HDFS剛好相反，這里需要一個從HDFS將數據同步至其他目標數據源的工具，同樣，DataX也可以滿足。


• 另外，一些實時計算的結果數據可能由實時計算模塊直接寫入數據共享。



• 數據應用

• 業務產品
  



• 業務產品所使用的數據，已經存在於數據共享層，他們直接從數據共享層訪問即可；



• 報表



• 同業務產品，報表所使用的數據，一般也是已經統計匯總好的，存放於數據共享層；



• 即席查詢



• 即席查詢的用戶有很多，有可能是數據開發人員、網站和產品運營人員、數據分析人員、甚至是部門老大，他們都有即席查詢數據的需求；


• 這種即席查詢通常是現有的報表和數據共享層的數據並不能滿足他們的需求，需要從數據存儲層直接查詢。


• 即席查詢一般是通過SQL完成，最大的難度在於響應速度上，使用Hive有點慢，目前我的解決方案是SparkSQL，它的響應速度較Hive快很多，而且能很好的與Hive兼容。


• 當然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一個框架的話。



• OLAP



• 目前，很多的OLAP工具不能很好的支持從HDFS上直接獲取數據，都是通過將需要的數據同步到關系型資料庫中做OLAP，但如果數據量巨大的話，關系型資料庫顯然不行；


• 這時候，需要做相應的開發，從HDFS或者HBase中獲取數據，完成OLAP的功能；


• 比如：根據用戶在界面上選擇的不定的維度和指標，通過開發介面，從HBase中獲取數據來展示。



• 其它數據介面
  



• 這種介面有通用的，有定製的。比如：一個從Redis中獲取用戶屬性的介面是通用的，所有的業務都可以調用這個介面來獲取用戶屬性。



• 實時計算現在業務對數據倉庫實時性的需求越來越多，比如：實時的了解網站的整體流量；實時的獲取一個廣告的曝光和點擊；在海量數據下，依靠傳統資料庫和傳統實現方法基本完成不了，需要的是一種分布式的、高吞吐量的、延時低的、高可靠的實時計算框架；Storm在這塊是比較成熟了，但我選擇Spark Streaming，原因很簡單，不想多引入一個框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延時性高那麼一點點，那對於我們的需要可以忽略。


• 我們目前使用Spark Streaming實現了實時的網站流量統計、實時的廣告效果統計兩塊功能。


• 做法也很簡單，由Flume在前端日誌伺服器上收集網站日誌和廣告日誌，實時的發送給Spark Streaming，由Spark Streaming完成統計，將數據存儲至Redis，業務通過訪問Redis實時獲取。


• 任務調度與監控在數據倉庫/數據平台中，有各種各樣非常多的程序和任務，比如：數據採集任務、數據同步任務、數據分析任務等；



• 這些任務除了定時調度，還存在非常復雜的任務依賴關系，比如：數據分析任務必須等相應的數據採集任務完成後才能開始；數據同步任務需要等數據分析任務完成後才能開始；這就需要一個非常完善的任務調度與監控系統，它作為數據倉庫/數據平台的中樞，負責調度和監控所有任務的分配與運行。


• 前面有寫過文章，《大數據平台中的任務調度與監控》,這里不再累贅。


• 總結在我看來架構並不是技術越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩定越好。目前在我們的數據平台中，開發更多的是關注業務，而不是技術，他們把業務和需求搞清楚了，基本上只需要做簡單的SQL開發，然後配置到調度系統就可以了，如果任務異常，會收到告警。這樣，可以使更多的資源專注於業務之上。