搭建数据中心是什么

Ⅰ 什么是数据中心

数据中心是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。从应用层面看，包括业务系统、基于数据仓库的分析系统；从数据层面看，包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的集成/整合流程；从基础设施层面看，包括服务器、网络、存储和整体IT 运行维护服务。 数据中心-建设目标 数据中心的建设目标是：1、全面建成公司总部和网省公司两级数据中心，逐步实现数据及业务系统的集中； 2、建立企业数据仓库，提供丰富的数据分析展现功能；3、实现数据的唯一性与共享性；4、建立统一的安全体系，保证数据及业务系统的访问安全；5、结合数据中心建设，完善数据交换体系，实现两级数据中心间的级联；6、实现网络、硬件、存储设备、数据、业务系统和管理流程、IT采购流程、数据交换流程的统一集中；7、统一的信息管理模式及统一的技术架构，能够迅速地实施部署各种IT系统，提升管理能力。 数据中心-系统结构 数据中心采用总部和网省两级进行部署，两级数据中心通过数据交换平台进行数据的级联。 数据中心逻辑架构包含：应用架构、数据架构、执行架构、基础架构（物理架构）、安全架构、运维架构。 应用架构：应用架构是指数据中心所支撑的所有应用系统部署和它们之间的关系。 数据架构：数据架构是指每个应用系统模块的数据构成、相互关系和存储方式，还包括数据标准和数据的管控手段等。 执行架构：执行架构是指数据仓库在运行时态的关键功能及服务流程，主要包括ETL（数据的获取与整合）架构和数据访问架构。 基础架构（物理架构）：为上层的应用系统提供硬件支撑的平台（主要包括服务器、网络、存储等硬件设施）。 安全架构：安全架构覆盖数据中心各个部分，包括运维、应用、数据、基础设施等。它是指提供系统软硬件方面整体安全性的所有服务和技术工具的总和。 运维架构：运维架构面向企业的信息系统管理人员，为整个信息系统搭建一个统一的管理平台，并提供相关的管理维护工具，如系统管理平台、数据备份工具和相关的管理流程。 数据中心-工作原理 数据的获取与整合也叫ETL（Extract，Transact，Load），是在确定好数据集市模型并对数据源进行分析后，按照分析结果，从应用系统中抽取出与主题相关的原始业务数据，按照数据中心各存储部件的要求，进行数据交换和装载。数据的获取与整合主要分为数据抽取、数据转换、数据装载三个步骤。 ETL 的好坏，直接影响到数据集市中的数据质量。 数据仓库区是专门针对企业数据整合和数据历史存储需求而组织的集中化、一体化的数据存储区域。数据仓库由覆盖多个主题域的企业信息组成，这些信息主要是低级别、细粒度数据，同时可以根据数据分析需求建立一定粒度的汇总数据。它们按照一定频率定期更新，主要用于为数据集市提供整合后的、高质量的数据。数据仓库侧重于数据的存储和整合。 数据集市是一组特定的、针对某个主题域、部门或用户分类的数据集合。这些数据需要针对用户的快速访问和数据输出进行优化，优化的方式可以通过对数据结构进行汇总和索引实现。

Ⅱ 什么是数据中心

当前，作为经济发展中创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的产业领域，数字经济正引领新一轮经济周期发展。各地区正加速发展数字经济，以期实现以数字技术为基础的新产业、新业态、新模式升级演进，推动经济持续平稳发展。

这一过程中，担负着数据存储、处理等功能的数据中心可谓起着基石作用，是发展数字经济的重要前提和基础。但数据中心存在着高耗能、高碳排放的问题，在“双碳”目标下，如何对数据中心进行合理布局和规划，以在扩大数据中心产业的同时推动数据中心节能低碳成为相关各方必须进行的思考，且需要不断进行完善。所以，2022年数据中心产业发展将呈现三大新趋势：清洁能源使用比例持续提升；高算力支撑将成为数据中心发展重要目；为数字化转型赋能。

资产管理可视化

传统资产管理形式能用性较差、效率低下，不适用于资产量庞大或种类繁多的数据中心。采用Hightopo 3D 数据可视化技术，即使面对再繁杂的资产，也可通过检索功能快速查找资源设备，对其进行定位及信息详情展示。在3D场景中可任意查询资产对象，如设备型号规格或CPU负载状况。支持运维人员在线远程调取支配该资产对象的检修记录、履历信息和当前运行状态等任意信息。如下：

• 监测蓄冷罐：在机房发生故障时是否正常启动的放冷模式、充冷模式和保冷模式；

• 监测膨胀罐：是否正常运作，确保水压平衡，机房正常运作；

• 监测冷却塔：是否正常进行循环水冷却等。

将虚拟资产与现实资产一一对应，让资产管理变得更为简洁直观，能实现多个机房资产集中监控，提升资产设备的实用性和使用率。

管线可视化

在 3D 可视化环境中能清楚看到管线分布的全景视图，运维人员可点击查询单设备的所有链路信息或展示链路中包含的全部设备，呈现数据中心从高压市电引入至列头柜（智能母线、PDU）输出的变配电系统设备和线路。

管线可视化能有效梳理数据中心密集的电气管道和网络线路，让运维人员更直观地掌握数据中心的管线分布及走线情况，从而快速排查及修复管线类故障。主动预警及时告知电力网线布局或输、发、变电环节的不合规情况，打破当前数据分散的局面，提高管线管理水平和故障解决效率。

动环监控可视化

一、预警告警 智能巡检

动环监控系统中的设备监控信息，是通过智能数据接口或传感器采集多方面监控数据（如供配电、UPS、消防系统等），实现设备运行的正常状态监测、异常状态预测、告警阀值设定、功率参数、应急预案的智能监控功能。当设备数据超过预设阀值时，系统将进行预警提示。在 3D 可视化环境内结合 2D 面板展示出来，确保机房内始终保持合适的动力供应。

系统支持对该可视化场景提供智能巡检方案，运维人员自定义规划巡检路径，对各个巡检节点进行安全管理。辅助运维人员做出科学决策，一改往日“关门看报告、拍脑袋定方案”的现象。

二、3D温度云图

数据中心“喜冷怕热”，随着计算规模的逐步增大，热量也会逐渐升高。通过装设温湿度监测模块，进而呈现出该环境内所有的热源分布，及时发现快速定位异常温度区域并提醒管理人员。鼠标点选设备可查看子设备实时温度数据，数据由2D面板呈现。

采用3D温度云图，实时感知机房内部温湿度情况，较大程度上缓解机房温度过高问题，杜绝被动“热处理”。

面对突如其来的疫情，且在春节期间运维人员较少的情况下，为保障各大科研医疗机构正常运转，全力做好数据中心运作平稳，3D可视化集装箱数据中心无疑是最好的选择。利用车辆快速运输，可根据需求及场地状况分散或集中叠放部署，做到快速调度布局。即使运维人员再少，也能做到24小时实时监控，第一时间发现机房安全隐患，保证机房运维和医疗机构业务的连续性。

随着数字化、智能化、电子商务和互联网流量的爆炸式增长，数据中心已成为全球增长最快的电力消费设备之一。据估算，2020 年全国数据中心耗电量约 760 亿千瓦时。如果折算为二氧化碳排放量，2020 年全国数据中心二氧化碳排放量近 4000 万吨。整体看，数据中心耗电及碳排放量规模占全社会比重虽不及电力、化工、交通等高排放行业，但仍不失为一个排放大户。未来数据中心能耗和碳排放还将稳定增长，因此节能减排是数据中心行业长远发展必须锚定的一个关键方向。

Ⅲ 如何搭建现代化的云计算数据中心

在云计算和大数据遍地开花的今天，很多个人及企业级客户对自己的数据存放环境并没有一个很直观的认识，包括电商从业者（云主机，云空间），私有云、公有云及混合云企业用户等等。

而数据中心内部结构繁多、组成复杂，经过多年行业积累，客户在选择数据中心时主要关注数据中心等级、选址标准、建筑与结构、电力、暖通、消防、监控和网络这几个方面。

?

现代数据中心供电系统的典型架构

有孚网络自建及合作的云计算数据中心已经覆盖北京、上海、广州、深圳等地，并通过这些核心节点辐射各大区域。高等级标准建造，电力系统满足A类机房要求，每个云计算数据中心均引入来自不同变电站的双路市电，拥有双路UPS并行输电，并配置双路柴油发电机，提供不间断电源，保障业务安全、稳定、可持续发展。

对于金融行业数据中心来说，要满足其安全可靠的要求，供电系统需达到A级标准。那么，在A类级别的数据中心中，它的供电系统又是怎么要求的呢？

1、 由来自两个不同的变电站引入两路市电电源，同时工作、互为备用；

2、 机房内设有能够满足UPS电源、机房空调、照明等设备用电的专用柴油发电机，且备用有同样标准的柴油发电机，即柴油发电机系统需达到：(N+X)冗余 (X=1，2，3，4……)的要求；

3、 为了使数据中心的电力持续供应，需使用两套独立的UPS供电系统，来保证数据中心的供电，即UPS系统需达到：2N或M(N+1) 冗余 (M=2，3， 4……)的要求；

4、 其中，市电电源间、市电电源和柴油发电机间均可通过ATS（自动切换开关）进行切换，电源列头柜用来进行电源分配和供电管理，以提高供电系统的易管理性。

金融行业在供电方面除了需要满足以上要求外，还需满足其他相关电力要求：

1、 市电中断，发电机30秒自启动；

2、 市电电源为10KV以上；

3、 空调设备采用双路电源供电；

4、 不间断电源电池单机容量备用时间大于等于15分钟；

5、 要求采用专用配电箱(柜)，专用配电箱(柜)应靠近用电设备安装；

6、 用于电子信息系统机房内的动力设备与电子信息设备的不间断电源系统应由不同回路配电；

7、 自动转换开关检修时，不应影响电源的切换。

云计算与存储是未来商业的发展趋势，无论是互联网界还是传统企业通过搭建数据中心可以更好的掌握用户数据，为用户提供可靠的定制服务。从用户的角度来讲，企业搭建数据中心也是用户的选择。

（注：本文特约上海十佳IDC服务商之一的有孚网络（共承担了6项国家及地市级专项课题），将云计算数据中心的最佳实践与众多相关从业者分享。上海有孚网络股份有限公司创立于2001年，拥有超过15年的IDC运营管理经验，并形成了一套完整的自有云计算数据中心体系，为成千上万家客户提供专业的产品与服务。）

Ⅳ 新基建中的数据中心指的是什么

互联网数据中心（Internet Data Center，IDC）（Data Center，）是一种能够在Internet网络基础设施上管理数据信息（如传递、展示、计算、存储等）的特定设备网络，包括计算机系统及配套设施（如通信系统、存储系统）、数据通信连接、环境控制设备、监控设备、安全装置等，互联网数据中心如下图所示。

Ⅳ 数据中心建设是什么行业

什么是IDC（互联网络数据中心）目前对IDC还没有一个统一的定义，但它比传统的数据中心有着更深层次的内涵，它是伴随着互联网不断发展的需求而发展起来的，为ICP、企业、媒体和各类网站提供大规模、高质量、安全可靠的专业化服务器托管、空间租用、网络批发带宽以及ASP、EC等业务。 数据中心在大型主机时代就已出现，20世纪60年代，大型机时期出现的重要数据的灾难备份中心可以说是IDC的雏形。90年代中期，美国的Exos提出了“IDC”的概念。Exos的创始人曾是IBM公司的副总裁，此人最先提出IBM拓展IDC服务。在建议没有得到采纳的情况下，他跳出IBM，组建了Exos。 在国内，1996年中国电信开始提供最初的托管业务和信息港服务。当时是为了通过托管、外包或集中方式向企业提供大型主机的管理维护，以达到专业化管理和降低运行成本的目的。 IDC所提供的业务 最初，IDC所提供的业务主要有托管（Hosting）和colocation，所以有人把IDC称为hosting center或colocation center，随着Internet的发展，IDC的功能和所提供的业务也在不断扩大与变化。 托管（Hosting）最早是ISP和IAP（Internet Access Provider）提供的一种服务，它们鼓励外包的公司把自己的网站和网页放到可以通过Internet进行接入的服务器上，根据客户使用的设备、空间及传输容量收取费用。目前业务提供者的范围已经扩大。 colocation是指企业把他们自己的设备与应用托管在第三方的设施中。colocation最开始用于电信领域，一些新的运营者把自己的交换机、复用器、POP等放到其它运营公司的机房中，并与其它的业务提供者进行互连。随着Internet的广泛使用，许多公司都需要使其客户连接到其web站点，他们希望有业务提供者能够提供空间来使他们放置服务器和通信设备并连接到网上。Colocation的客户包括各种各样的公司，从企业、ISP到需电子商务资料库62/;.:4%3.%.7,$要有其自己数据中心的金融机构。 现在，经过扩展后的IDC业务模型已经远远超出了托管业务的范围，它将向用户提供更加全面的和更加个性化的服务以满足不同客户的个性化要求。 目前IDC们提供的主要服务包括：服务器等设备出租；系统维护（如系统配置、软件安装、数据备份、故障排除等）；管理化服务（如带宽管理、流量分析、入侵检测、系统漏洞诊断、数据备份、负载均衡、Cache服务等）；支撑服务（如技术支持热线等）；运作支持服务（如操作间、会议室、设备工具出租等）。 理性思考IDC商业模式 我国国民经济和社会发展的第十个五年计划中要求，在“十五”期间将对经济结构进行战略性调整，大力推进国民经济和社会信息化，加强信息基础设施建设，以信息化带动工业化，发挥后发优势，实现生产力跨越式发展。这种社会发展趋势从宏观上决定了互联网服务产业的发展方向。IDC将为我国企业提供高速、有效、及时的信息报告，是推动企业信息化过程中，必要的技术保障和前提。 与ISP、ICP一样，IDC是从美国传入中国的。回顾ISP、ICP在中国的发展，可以发现，拷贝过来的美国模式在中国并没有成功，反观IDC在美国的成长之路，我们不难看出它之所以在美国发展很快，主要原因在于美国有一大群企业需要IDC服务，拥有坚实的市场基础。另外，美国的IDC得到了资本市场强力的支持，经过了一个从成长到成熟的过程。中国跟美国不太一样，整个IT的普及要滞后一段时间。这对IDC整个行业的成长有很大影响。由此可见，中国需要走出一条适合于自己的IDC发展之路。 国内IDC类型的划分 目前，国内投资经营IDC业务的企业可以粗分为三类：电信运营商，例如：中国电信、网通、联通、铁通等，它们的优势在于拥有基础网络资源、规模效益好；互联网服务提供商，例如：世纪互联、263、首创网络、清华万博等，它们的优势体现在市场营销和客户服务方面；其他服务商，如房地产商iLink、iAdvantage等，它们的优势在于资本雄厚，基建条件优越。

Ⅵ 数据中心是什么其系统结构和工作原理是怎样的呢

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

• 整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

• 提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

• 为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

• 为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

• 分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

• 开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

• 建设开放数据平台，开放公司数据；

• 。。。。。。



• 上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；


• 其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；


• 建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。


• 整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：


• 逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。


• 我们从下往上看：


• 数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。



• 数据源的种类比较多：



• 网站日志：



• 作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，


• 一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；



• 业务数据库：



• 业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapRece来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。


• 当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。



• 来自于Ftp/Http的数据源：



• 有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；



• 其他数据源：



• 比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；



• 数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。



• 离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；


• 当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapRece来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》


• 实时计算部分，后面单独说。


• 数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；



• 前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据；和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。


• 另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。



• 数据应用

• 业务产品
  



• 业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；



• 报表



• 同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；



• 即席查询



• 即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；


• 这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。


• 即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。


• 当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。



• OLAP



• 目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；


• 这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；


• 比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。



• 其它数据接口
  



• 这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。



• 实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。


• 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。


• 做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。


• 任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；



• 这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始；这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。


• 前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。


• 总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。

Ⅶ 云计算,数据中心的概念是什么

一、数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在Internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。它不仅包括计算机系统和其它与之配套的设备，还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。

二、而云计算是什么?一般说来，它是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云计算是一种按使用量付费的IT服务模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。那么云计算的定义中有一个最重要的关键词：按需。云计算提供商是根据用户需求，按需提供计算资源的，另外就是云计算架构具有很大的弹性，和扩展性，因为所有的实际物理资源都被虚拟化（抽象化），可配置和可管理。
云计算技术包括分布式文件系统、分布式计算、分布式数据存储等。基于云计算架构，可以实现高并发处理系统来处理海量请求，也可以搭建存储海量数据的云存储系统，也可以搭建分布式计算系统来对数据进行挖掘。生活化一点，包括我们所熟知的搜索引擎、网络视频、电子商务、电子邮件、地图导航等都属于云计算的范畴。