数据中心的类型及特点
数据中心(DataCenter)通常是指在一个物理空间内实现信息的集中处理、存储、传输、交换、管理，而计算机设备、服务器设备、网络设备、存储设备等通常认为是网络核心机房的关键设备。数据中心的类型主要有四分类型：计算机机房、电信机房、控制机房、屏蔽机房等。这些机房既有电子机房的共性，也有各自的特点，其所涵盖的内容不同，功能也各异。
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（1）计算机机房
计算机机房内放置重要的数据处理设备、存储设备、网络传输设备及机房保障设备。计算机机房的建设应考虑以上设备的正常运行，确保信息数据的安全性以及工作人员身心健康的需要。
大型计算机机房一般由无人区机房、有人区机房组成。无人区机房一般包括小型机机房、服务器机房、存储机房、网络机房、介质存储间、空调设备间、UPS设备间、配电间等;有人区机房一般包括总控中心机房、研发机房、测试机房、设备测试间、设备维修存储间、缓冲间、更衣室、休息室等。
中、小型计算机机房可将小型机机房、服务器机房、存储机房等合并为一个主机房。
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（2）电信机房
电信机房是每个电信运营商的宝贵资源，合理、有效、充分地利用电信机房，对于设备的运行维护、快速处理设备故障、降低成本、提高企业的核心竞争力等具有十分重要的意义。
电信机房一般是按不同的功能和专业来区分和布局的，通常分为设备机房、配套机房和辅助机房。
设备机房是用于安装某一类通信设备，实现某一种特定通信功能的建筑空间，便于完成相应专业内的操作、维护和生产，一般由传输机房、交换机房、网络机房等组成。配套机房是用于安装保证通信设施正常、安全和稳定运行设备的建筑空间，一般由计费中心、网管监控室、电力电池室、变配电室和油机室等组成。
辅助机房是除通信设施机房以外，保障生产、办公、生活需要的用房，一般由运维办公室、运维值班室、资料室、备品备件库、消防保安室、新风机房、钢瓶间和卫生间等组成。在一般智能建筑中通信机房经常与计算机网络机房合建。
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（3）控制机房
随着智能化建筑的发展，为实现对建筑中智能化楼宇设备的控制，必需设立控制机房。控制机房相对于数据机房、电信机房而言，机房面积较小，功能比较单一，对环境要求稍低。但却关系到智能化建筑的安全运行及设备、设施的正常便用。
控制机房包括楼宇智能控制机房、保安监控机房、消防控制室、卫星接收机房、视频会议控制机房等。这些控制机房的共同特点是机房内均有操作人员工作，在保证电子设备运行的同时还要保证操作人员的身体需要。根据设备及操作的要求，这些控制机房也有其相应的特点。
①楼宇智能控制机房。主要用于安放楼宇智能控制的主机及控制设备，对智能建筑内的公共照明、空调系统、电梯及建筑内的风、水、电等机电设备进行实时监控，以确保智能建筑的安全运行。
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②保安监控机房。内设监控主机及终端显示设备，对建筑各出入口、车库、走道、电梯轿箱等处进行视频监控、防盗报警等。
③消防控制室。是火灾自动报警和联动系统的控制中心，也是火灾时灭火指挥和信息中心，具有十分重要的地位和作用。《高层民用建筑设计防火规范》和《建筑设计防火规范》等对消防监控机房的设置范围、位置、建筑耐火性能都作了明确规定，并对其主要功能提出原则性要求。
④卫星接收机房。主要用于安放卫星接收机、调制解调器、混合器、放大器、有线光缆接入设备、各频段接受显示器等。卫星接收机房一般是位于建筑顶层，有利于卫星电视信号的传输。
⑤视频会议控制机房。主要用于安放视频会议主控单元(MCU)、调音台、音响扩声系统、信号传输设备、控制台设备、信号源机柜等。但由于一般的视频会议控制机房面积较小，在设备布置时应根据房间的具体情况灵活布置。
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（4）屏蔽机房
为了有效地防止电磁式噪声、辐射对电子设备和测量仪器的影响，并严防电子信号泄漏从而威胁到机密信息的安全，国家机关、军队、公安、银行、铁路等单位需要建立屏蔽机房。有保密要求的数据机房应建设屏蔽机房，确保数据在处理过程中，其信号不泄漏，从而满足数据保密的要求。一些对抗电磁要求较高的环境，如通信设备的测试试验室等场所，需要建设屏蔽机房，以防止外界电磁信号。有强电磁设备的机房应进行相应的电磁屏蔽处理，以避免临近机房设备的正常还行。
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数据中心建设的几个重要的因素：
(1)机房的性能和能耗比将成为机房评估的一个重要指标。随着节能意识的加强，各种节能措施将被实施，如高效率UPS(尤其在负载率的运行状态)、围护结构的绝热处理、低传热系数玻璃的采用等。另外，针对目前采用的房间内开放式制冷模式的"冷库式"机房，在有些应用场合将被采用房间内密闭空间的封闭式制冷模式的"冰箱式"机房所替代，用以减少或消除围护结构的能耗、提高制冷效率。
(2)"机架(机柜)就是机房"的概念将被接受。这是从"IT微环境"或机柜是模块化的机房环境这方面考虑机房的作用，井以此为出发点来规划、设计机房的模式。设计思路上“选址--布局--机房设备(指UPS、空调等)摆放--机柜摆放”的设计逻辑将完全逆转。
(3)"一体化机房"或"整体机房"概念将被实施。标准化的、定制化的、预生产的、组件式(或称积木式)的、整体设计的机房构建(或称"搭建")模式将越来越普及，尤其是针对中小型机房用户。
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数据中心建设中存在的常见问题：
随着机房的不断发展，机房建设的一些问题也逐渐显露出来。
(1)机房建设概念上存在各种问题
有人将机房建设归结为机房装修工程，认为机房建设就是装修工程;也有人将机房建设归属到大楼弱电工程的一个分支专业。这些问题的存在导致无法抓住机房建设的重点，而将机房建设引人误区。机房工程是多专业、多学科、技术含量高的综合工程，在智能建筑工程中处于核心的位置。因此，必须明确机房工程的重要性才能做好机房建设。
(2)机房各系统的均衡问题
机房工程是一个系统工程，是由多个系统协同工作来实现的。但有的用户无限制地抬高某一系统的可靠性，而忽视了机房整体性能的平衡问题，最终导致机房因其他系统的薄弱而出现问题，导致影响机房系统的稳定运行。所以不能过分强调某一系统的可靠性，而无限度地抬高整个机房建设的费用。
(3)机房的通用性问题
在机房规划初期，计算机及其他设备还没有确定，如果不认真作好用户需求分析，只根据经验进行组建，那么所进行的规划设计往往带有一定的盲目性，无法针对功能需求、设备数量进行相关设计，容易造成难以弥补的缺憾。这样通常导致机房建成后不久就要进行机房改造来满足新增设备的需要。
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鉴于以上这些问题的存在，机房建设者不仅要有正确的机房建设理念，也要有一定的可扩展性。
浅谈几种数据中心IT资产识别管理技术
物联网时代，数据中心的建设必不可少，很多大型甚至超大型数据中心正在陆续投入使用，这就涉及到很多管理方法，数据中心资产管理即是其中一种，目前主要依靠人工采集和录入设备变更信息、人工巡检、人工盘点，工作强度大、工作效率低，而随着数据中心规模越来越大，需要管理的设备数量急剧增加，传统的资产管理方式已经跟不上数据中心业务发展的脚步，成为数据中心运维的短板，因此，在数据中心智能化、无人化的大趋势下，业界主流厂家纷纷推出智能的数据中心资产管理解决方案，提供完整的流程控制、资产识别、数据分析等功能，实现对数据中心资产进行有效管控。 智能的资产识别技术可大幅提高资产管理的效率与准确度。数据中心资产管理系统的核心是一个实时刷新、准确无误的资产信息库；而资产信息的采集、录入的准确性往往决定了一个资产管理系统的数据是否可用。随着数据中心的设备数据增加，资产变更信息的准确性显得更加重要。目前，数据中心IT资产识别管理技术的应用情况有如下几种： ?人工扫码技术 条码管理系统主要由设备上的条码标签、扫描终端、网管等部分组成。资产盘点时，运维人员手持条码扫描终端，扫描设备上的标签，由于需要人工操作、机柜上IT设备放置位置高低差异高达2米以上，不太适合人工操作、设备数量大、机房环境噪音大等特点，导致扫描盘点的方式效率较低，错误率高、机房内巨大的噪音对运维人员造成职业伤害，工作枯燥，人员流失率高、基础运维人员越来越难找等问题。 ?U位级资产自动识别技术 资产管理的一大难点就在于确定IT设备所在的机柜U位；针对这一难题，业内的部分厂家利用物联网技术，推出了智能化的资产识别条。资产识别条可以安装在机柜的侧面，通过内置的RFID芯片进行近场通讯，可以自动识别IT机柜中的每个U位是否被占用，以及占用此空间的设备信息。这些资产位置信息通过资产识别条的通信接口集中上报给资产管理
传统数据中心的特点
传统数据中心的特点Last revision on 21 December 2020
数据中心能够为广大用户带来不少的帮助，人们对其也越来越关注，本文将为大家介绍传统数据中心特点，下面是文章的主要内容，希望各位读者能够喜欢。 现有数据中心的设计思想是困境根源 传统的数据中心之所以逐步陷入困境，决非偶然而是有其深层次原因的。什么是传统的数据中心我们可以把传统数据中心的基本设计理念和特点归纳为面向物理设备和单个项目的静态资源管理和供应。 传统数据中心特点一：静态的物理资源管理 传统数据中心的设计目标是能够持续工作，设计者们奉行的是“维多利亚女皇时代”的设计思想，要求所设计的产品能够用几百年不损坏、保持正常工作。设计者心目中的数据中心是一大堆物理设备孤立的堆砌；事实上，建立传统数据中心最初的动机，就是管理好日益增多的物理设备，保持良好的环境，不要损坏和丢失，出了故障有人维修。 传统数据中心特点二：静态的工作负载管理 资源孤立和不能共享、工作负载静态管理，不能在整个数据中心实时、动态调度，是传统数据中心资源利用效率低下的根本原因；不仅服务器工作负载是静态的，而且网络和存储系统的工作负载也是如此，造成各种资源利用效率的全面低下。 传统数据中心特点三：项目& 应用/基础设施静态耦合 传统数据中心许多部件都是紧密耦合的，牵一发而动全身，很难作任何改变。其内部形成许多基于单个项目需要而建立起来的一个“项目孤岛”，从服务器、网络和存储所有资源都与单个项目静态地捆绑在一起、成为孤岛架构的系统。 传统数据中心这种静态的结构，带来了一系列严重的实际问题。例如： 复杂结构和昂贵开支：为了满足应用需求，传统数据中心自建立之日开始就不断扩展，基于不同时期技术的扩展(再加上人员变动)，使得传统数据中心(以及一些以传统模式建立的系统)结构变得十分复杂，不仅管理和维护费用十分昂贵，而且几乎成了内部结构谁也不清楚的“黑箱”； 面向解决问题的被动管理：传统数据中心问题成堆，管理人员不得不处于应付、疲于奔命的被动状态；
数据中心的类型及特点
数据中心(DataCenter)通常是指在一个物理空间内实现信息的集中处理、存储、传输、交换、管理，而计算机设备、服务器设备、网络设备、存储设备等通常认为是网络核心机房的关键设备。数据中心的类型主要有四分类型：计算机机房、电信机房、控制机房、屏蔽机房等。这些机房既有电子机房的共性，也有各自的特点，其所涵盖的内容不同，功能也各异。 1 （1）计算机机房 计算机机房内放置重要的数据处理设备、存储设备、网络传输设备及机房保障设备。计算机机房的建设应考虑以上设备的正常运行，确保信息数据的安全性以及工作人员身心健康的需要。 大型计算机机房一般由无人区机房、有人区机房组成。无人区机房一般包括小型机机房、服务器机房、存储机房、网络机房、介质存储间、空调设备间、UPS设备间、配电间等;有人区机房一般包括总控中心机房、研发机房、测试机房、设备测试间、设备维修存储间、缓冲间、更衣室、休息室等。 中、小型计算机机房可将小型机机房、服务器机房、存储机房等合并为一个主机房。
2 （2）电信机房 电信机房是每个电信运营商的宝贵资源，合理、有效、充分地利用电信机房，对于设备的运行维护、快速处理设备故障、降低成本、提高企业的核心竞争力等具有十分重要的意义。 电信机房一般是按不同的功能和专业来区分和布局的，通常分为设备机房、配套机房和辅助机房。 设备机房是用于安装某一类通信设备，实现某一种特定通信功能的建筑空间，便于完成相应专业内的操作、维护和生产，一般由传输机房、交换机房、网络机房等组成。配套机房是用于安装保证通信设施正常、安全和稳定运行设备的建筑空间，一般由计费中心、网管监控室、电力电池室、变配电室和油机室等组成。 辅助机房是除通信设施机房以外，保障生产、办公、生活需要的用房，一般由运维办公室、运维值班室、资料室、备品备件库、消防保安室、新风机房、钢瓶间和卫生间等组成。在一般智能建筑中通信机房经常与计算机网络机房合建。
数据中心基础知识介绍.doc
1.数据中心设计 数据中心是为人力资源和社会保障信息化提供技术支撑和数据支撑，提供人力资源和社会保障信息化全部数据的构建、保存、更新、集成、分发与共享，以及提供存证、容灾、备份等信息服务的基础环境，是实现数据的存放和集中处理的场所。数据中心从内容上，涉及业务资源数据库、交换资源数据库和宏观决策数据库，分别存放在生产区、交换区和决策区；从层次上，分为市、区/县、社区/镇三级。 1.1数据中心的设计原则 1．源于现系统，高于现系统 数据中心必须以现系统为基础，通过数据中心的建设，使新系统的需求得到满足。数据中心的建设将把现有相对独立的各个相关系统有机地构成一个统一的大系统。 2．业务处理分散，数据相对集中 业务部门办理业务，数据中心管理业务数据是将来系统建设的模式。这种模式满足了系统对数据的稳定性、安全性、完整性等原则的要求。 3．合理利用现有成熟技术原则 通过利用现有的成熟技术来建设数据中心，提高了系统建设的成功率，降低了系统建设的风险。 4．分步实施原则 数据中心的建设是一个阶段性强、计划性强的过程，因此，在数据中心设计时应明确系统建设分为哪几个步骤，每一个步骤包括什么内容，以什么作为阶段标志。分步实施模式可以降低投资风险，将建设资金进行分阶段划分，使每一个时期的资金投入都能够得到保证。 5．四个统一原则 数据中心的建立将解决四个统一的问题，即统一的数据平台、统一的数据接口、统一的数据通道、统一的数据管理。 （1）统一的数据平台就是为各种数据的访问、交换、使用提供一个统一的
物理支撑环境； （2）统一的数据接口就是人力资源和社会保障部门与其他相关部门之间的数据交换文件必须通过数据中心统一实现交换和共享； （3）统一的数据通道就是数据中心纵向沟通了省、市、区县三级人力资源和社会保障部门，横向沟通了人力资源和社会保障各业务部门，为构建统一的人力资源和社会保障系统提供坚实基础； （4）统一的数据管理就是集中人力资源和社会保障各业务部门的基本业务数据，并进行统一的数据安全控制和异地集中备份。 6．效益和效率协调原则 数据中心应满足现有系统向更高的层次发展，实现效益和效率的协调。 1.2数据中心的体系结构 数据中心体系的构成基于以下几点考虑： 第一，数据中心统一管理生产区、交换区、宏观决策区各数据库，以及与相关业务部门交换数据的接口数据文件。通过数据中心，接通了人力资源和社会保障个业务部门及相关业务机构，极大限度地共享了数据资源，使数据中心成为名副其实的数据中心。 第二，接口数据文件可以通过电子邮件、软盘等方式传递，但都存在安全隐患问题，如果通过数据中心转发，可以解决数据传递过程中的安全隐患、单一出/入口问题。 第三，数据集中存储，既方便了数据安全控制，又方便数据的一地集中备份，从而最大限度发挥数据中心统一管理职能的作用。 第四，保证系统现有投资，使各个业务部门存放的数据可以过渡到全市集中。 第五，考虑到将来系统的建设将分步实施，供交换和决策用的数据库将逐步从生产数据库中独立出来，但由于它们也存放在数据中心，这样更能体现数据中心的大集中职能。 1.3数据中心的主要功能 数据中心的主要功能是把各种业务数据纳入统一的管理模式，解决各个地区的数据库分布和相对集中的问题，实现数据的交换和共享。 从目前情况考虑，在保持现有数据系统的情况下，数据中心主要解决生产数据集中管理，以及各种数据库的互联、数据交换、数据共享等问题；数据中心将成为全市人力资源和社会保障信息系统统一应用的基础。 1．生产数据集中管理 在市一级建立集中式资源数据库，或采取将数据通过定期备份的方式集中存放在市级数据中心，可实现生产数据的集中管理，从而方便各业务之间实现信息共享，人力资源和社会保障部门对社会公众提供统一的管理和服务。 2．业务部门的互联互通 数据中心作为一个连接的媒介，接通了人力资源和社会保障信息系统与其他系统，在此基础上实现了人力资源各业务部门、社会保障各业务部门之间的数据共享，同时实现了与其他相关业务部门之间数据文件的接收和发送。
传统机房存在问题和模块化大数据中心机房
传统机房存在的问题 ●传统机房建设中存在的观念问题 ◆目前，国多数机房的设计与运营管理比较落后，系统性、可用性、可扩展性不足，且与IT设备机架 化的趋势脱节，存在较大的安全隐患，严重影响了功能的发挥。主要表现在： ◆一是规划设计与运营管理落后。主要表现在机房管理跟不上，对机房设施的建设重视不够。例 如，某企业几年前烧毁一台价值50万元的服务器，导致连续停业两天，其主要原因就是防雷系统建设规划没有跟上。 ◆二是机房的系统性、可用性不高。机房的整个系统在设计时应该均衡，不能某一部分太好，而其它 部分相对较差。影响机房可用性的因素主要包括供电系统、空调系统、监控系统和机架系统。国用户在机房的规划设计、设备选型、施工安装、运行维护等方面都存在或多或少的问题。 ◆三是不太重视扩展性的要求。用户往往在一开始建设机房的时候，不考虑以后是否会添加新的服务 器，这最终会导致在系统扩容时，机柜的配电出现很大问题，到处都是插线板、电缆线，机房的安全存在很大隐患。 ◆四是与IT设备机架化的趋势脱节。用户容易忽视机柜的配风问题，当机房建成后，普遍存在局部热 点的现象。由于设计、维护不合理，大多数机房在运行时，对机房外部都是负压，造成机房灰尘洁净度严重超标。许多常年在传统机房工作的人员，皮肤干燥，衰老加速，对女性尤其如此。 ●传统机房建设中存在的工程问题 ◆由于不重视或不知道电子设备机房在选址、设计、采购、施工等阶段的全过程质量控制，导致建成 并投入使用后的电子设备机房才出现这样或那样的问题，常见的问题有： ?温度控制不稳定：过高温度下长期工作会造成机房设备寿命降低； ?湿度控制不稳定：湿度过低易产生静电，烧机器主板； ?机房正压不达标：导致机房室外尘埃进入机房，引起设备绝缘等级降低、电路短路； ?机房噪声超标：影响机房工作人员的正常工作，容易导致听力下降； ?接地电阻大、零地电压高：可能直接烧毁机器； ?空气洁净度不好：灰尘的长时间积累可引起绝缘等级降低、电路短路，并影响工作人员身体健 康；
RFID大数据中心资产管理系统应用_解决方案设计(机柜级)
实用标准 数据中心 RFID资产管理应用系统解决方案
2014年1月
目录 一项目可行性分析 (5) 1.1高速增长的数据中心面临资产管理严峻挑战 (5) 1.2数据中心运维特点决定管理模式 (5) 1.3利用RFID技术对资产管理的必要性 (6) 二系统简介及先进性 (7) 2.1RFID系统简介 (7) 2.2系统先进性 (7) 三RFID资产管理总体方案 (8) 3.1系统概述 (8) 3.2项目建设目标 (8) 3.3拓扑架构设计 (9) 3.4应用结构设计 (10) 3.5采集服务（RFID中件间） (11) 四机柜级资产监控方案 (13) 4.1机柜内部组成 (13) 4.2实现功能 (14) 五RFID出入监控系统 (14) 5.1系统组成 (14) 5.2实现功能 (16) 六资产管理软件系统简介 (17) 6.1机房3D展示 (17) 6.1.1模拟3D实景展示 (17) 6.1.2资产定位功能 (20) 6.1.3报警实时显示 (21) 6.2资产登记与信息管理 (22) 6.3资产与RFID关联 (23) 6.4资产日常管理 (23) 6.5维保管理 (24) 6.6资产台账报表 (24) 6.7资产盘点巡检 (26) 6.8子系统接口方案设计 (26) 6.8.1采集服务接口 (26) 6.8.2手持终端接口 (27) 七系统方案必要条件 (28) 7.1约束要素 (28) 7.2硬件及网络环境 (28)
7.3软件环境 (28) 八业界成功案例分析 (29) 8.1中国建设银行/云南电网 (29) 8.2大连银行 (30) 8.3万达集团 (31) 8.4某搜索引擎公司 (31) 8.5华夏银行 (32) 8.6中国石油 (32) 8.7湖南电信研究院 (33)
数据中心机房建设概述
数据中心机房建设概述 发布时间:2012-03-06 14:33 浏览量: 2076 一、数据中心的概念 数据中心(DataCenter)通常是指在一个物理空间内实现信息的集中处理、存储、传输、交换、管理，而计算机设备、服务器设备、网络设备、存储设备等通常认为是网络核心机房的关键设备。 关键设备运行所需要的环境因素，如供电系统、制冷系统、机柜系统、消防系统、监控系统等通常被认为是关键物理基础设施。 二、机房工程（数据中心）的类型及特点 电子机房主要有计算机机房、电信机房、控制机房、屏蔽机房等。这些机房既有电子机房的共性，也有各自的特点，其所涵盖的内容不同，功能也各异。 （一）计算机机房 计算机机房内放置重要的数据处理设备、存储设备、网络传输设备及机房保障设备。计算机机房的建设应考虑以上设备的正常运行，确保信息数据的安全性以及工作人员身心健康的需要。 大型计算机机房一般由无人区机房、有人区机房组成。无人区机房一般包括小型机机房、服务器机房、存储机房、网络机房、介质存储间、空调设备间、UPS设备间、配电间等;有人区机房一般包括总控中心机房、研发机房、测试机房、设备测试间、设备维修存储间、缓冲间、更衣室、休息室等。 中、小型计算机机房可将小型机机房、服务器机房、存储机房等合并为一个主机房。 （二）电信机房 电信机房是每个电信运营商的宝贵资源，合理、有效、充分地利用电信机房，对于设备的运行维护、快速处理设备故障、降低成本、提高企业的核心竞争力等具有十分重要的意义。 电信机房一般是按不同的功能和专业来区分和布局的，通常分为设备机房、配套机房和辅助机房。 设备机房是用于安装某一类通信设备，实现某一种特定通信功能的建筑空间，便于完成相应专业内的操作、维护和生产，一般由传输机房、交换机房、网络机房等组成。配套机房是用于安装保证通信设施正常、安全和稳定运行设备的建筑空间，一般由计费中心、网管监控室、电力电池室、变配电室和油机室等组成。 辅助机房是除通信设施机房以外，保障生产、办公、生活需要的用房，一般由运维办公室、运维值班室、资料室、备品备件库、消防保安室、新风机房、钢瓶间和卫生间等组成。在一般智能建筑中通信机房经常与计算机网络机房合建。 （三）控制机房 随着智能化建筑的发展，为实现对建筑中智能化楼宇设备的控制，必需设立控制机房。控制机房相对于数据机房、电信机房而言，机房面积较小，功能比较单一，对环境要求稍低。但却关系到智能化建筑的安全运行及设备、设施的正常便用。
数据中心产品介绍
（大）数据中心 1系统概述 **公司，秉承“致力于数字城市、智慧城市建设，让人们生活更美好，工作更轻松”的使命，以地理信息技术为主线，依托规则引擎技术、数据ETL技术、大数据挖掘等技术，结合国家相关标准规范，构建行业内的数据中心乃至跨部门、跨行业的数据中心。实现各级应用系统结构化及非结构化数据的处理融合及统一组织管理；将各行业多源异构数据，进行统一标准的质检、分类转换和关联，为各部门提供统一的数据接口、规范的数据服务和功能服务，实现各级应用系统之间数据访问、共享和交换；支持流程化动态建模、应用模型及应用系统快速搭建，满足各应用系统对应用模型、辅助决策模型及灵活多变的业务模型的需求。 技术优势： 跨GIS平台开发框架 基于云平台构建 规则引擎技术 数据ETL技术 流程化动态建模 空间数据非空间数据一体化挖掘 2系统应用场景 随着电子政务的建设各行业应用系统越来越多，但这些应用系统都处于孤立运行状态，数据管理分散，“信息孤岛”现象严重，各应用之间难以进行数据的交换与资源的共享。然而，随着行业的发展业务的丰富，应用系统之间相互依赖的业务需求越来越多、系统之间数据的交换共享需求日益增加，急需建设数据中心来满足以下业务应用场景的需求： (1)对数据进行统一标准质检和管理
(2)实现应用系统中数据的整合梳理 (3)实现空间数据非空间数据一体化管理 (4)实现应用系统之间数据资源交换共享 (5)快速搭建应用模板响应业务需求 (6)挖掘数据价值进行辅助决策分析 3系统架构 基础层：大数据中心的基础层采用虚拟化及资源池技术，将计算资源、存储资源及网络资源进行虚拟化，在资源池中进行管理。 平台层：基于跨平台开发框架及分布式存储与索引、并行式计算架构构建高性能云GIS平台及数据共享交换平台，实现海量数据管理及共享。 数据层：将空间数据（矢量、影像、三维等）及非空间数据（表、文档、视频等）在数据中心进行数据整合及数据管理。主要构件系统有规则引擎管理系统、
云计算数据中心与传统数据中心的区别
云计算数据中心与传统数据中心的区别 云计算数据中心与传统数据中心的区别主要集中在虚拟化程度、计算存储及网络资源的松耦合程度、自动化管理程度、绿色节能程度等几个要素。 传统数据中心基本没有实现虚拟化，而云计算数据中心最基本的是其内所有服务器、存储都是经过虚拟化的，此举比同规格传统数据中心机房内IT设备利用效率提高60%以上(满负荷情况)。 传统数据中心计算、存储及网络资源是紧耦合的，也就是说其内的IT建设是烟囱式的，根据客户需求一个项目建设一套系统，扩展起来要对系统进行重新设计。而云计算数据中心的所有计算、存储及网络资源都是松耦合的，可以根据数据中心内各种资源的消耗比例而适当增加或减少某种资源的配置。这样能使得数据中心的管理具有较大的灵活性，使得资源配置优化，按照客户需求进行配置。 云计算数据中心的模块化扩展能力也解决了传统数据中心扩容难的问题。传统数据中心在扩展受到系统设计、机房设计及网络设计的影响，对于机房扩容来说是一个系统性的工程，特别是在空间和电力能源有限的情况下，要实现扩容是无法完成的事情，然后，云计算数据中心可以在总体空间和电力提供不变的情况通过提高单机架的容纳能力及降低PUE等方式实现“扩容”。此种能力具有很强的优势，特别是在土地紧张和电力紧张的城市。 自动化管理是传统数据中心没有的功能。云计算数据中心的自动化管理使得在规模较大的情况下，实现较少工作人员对数据中心的高度智能管理。此特性一方面能降低数据中心的人工维护成本，另一方面能提高管理效率，提升客户体验。
至于绿色节能，一般情况，传统数据中心的PUE在1.8-2.5左右，而云计算数据中心一般低于1.6，目前世界上最先进的云计算数据中心可以低达1.1甚至以下。对于规模化的数据中心，能源成本是其持续运营要考虑的非常重要的因素。 云计算数据中心的建设成本要素 事实上要建设一个云计算数据中心的成本其实与建设一个传统的数据中心也是有一定 区别的。传统数据中心(以IDC为例，不考虑企业自用数据中心)的建设成本包括以下几个方面： 土地成本：购置土地相关成本，其中要考虑数据中心的位置、交通及周边环境、未来发展等方面。 土建成本：一般数据中心的机房建设标准都是较高等级的，特别是抗震、防火、防水、防风等方面的等级要求是很高的。 电力电源设施：电力引入是数据中心需要考虑的重大因素，也是其位置选择的一个重要参考指标。电力电源设施的购置、建设成本在整个数据中心建设当中只有相当大的比例。 基础网络、网络安全设施建设：网络引入是数据中心(特别是IDC)建设需考虑的非常重要的因素。很多数据中心建设地点一般都选在能最接近各电信运营商的骨干节点附近。这对运营性数据中心来说是其未来市场的一个重要保证。网络安全设施也是机房安全的重要保证。 空调及消防设施建设：空调及消防对于数据中心的持续运营有着重要作用，其效能也影响着数据中心的运营成本。
数据中心网络系统设计方案范本
数据中心网络系统 设计方案
数据中心高可用网络系统设计 数据中心作为承载企业业务的重要IT基础设施，承担着稳定运行和业务创新的重任。伴随着数据的集中，企业数据中心的建设及运维给信息部门带来了巨大的压力，“数据集中就意味着风险集中、响应集中、复杂度集中……”，数据中心出现故障的情况几乎不可避免。因此，数据中心解决方案需要着重关注如何尽量减小数据中心出现故障后对企业关键业务造成的影响。为了实现这一目标，首先应该要了解企业数据中心出现故障的类型以及该类型故障产生的影响。影响数据中心的故障主要分为如下几类： 硬件故障 软件故障 链路故障 电源/环境故障 资源利用问题 网络设计问题 本文针对网络的高可用设计做详细的阐述。 高可用数据中心网络设计思路
数据中心的故障类型众多，但故障所导致的结果却大同小异。即数据中心中的设备、链路或server发生故障，无法对外提供正常服务。缓解这些问题最简单的方式就是冗余设计，能够经过对设备、链路、Server提供备份，从而将故障对用户业务的影响降低到最小。 可是，一味的增加冗余设计是否就能够达到缓解故障影响的目的？有人可能会将网络可用性与冗余性等同起来。事实上，冗余性只是整个可用性架构中的一个方面。一味的强调冗余性有可能会降低可用性，减小冗余所带来的优点，因为冗余性在带来好处的同时也会带来一些如下缺点： 网络复杂度增加 网络支撑负担加重 配置和管理难度增加 因此，数据中心的高可用设计是一个综合的概念。在选用高可靠设备组件、提高网络的冗余性的同时，还需要加强网络构架及协议部署的优化，从而实现真正的高可用。设计一个高可用的数据中心网络，可参考类似OSI七层模型，在各个层面保证高可用，最终实现数据中心基础网络系统的高可用，如图1所示。
数据资产管理白皮书
数据资产管理白皮书
前言 党的十九大报告提出要“推动互联网、大数据、人工智能和实体 经济深度融合”，进一步突出了大数据作为国家基础性战略性资源的 重要地位，掌握丰富的高价值数据资源日益成为抢占未来发展主动权 的前提和保障。 数据是资产的概念已经成为行业共识。然而现实中，对数据资产的管理和应用往往还处于摸索阶段，数据资产管理面临诸多挑战。首先， 大部分企业和政府部门的数据基础还很薄弱，存在数据标准混乱、数据质 量层次不齐、各条块之间数据孤岛化严重等现象，阻碍了数据的共享应用。其次，受限于数据规模和数据源种类的丰富程度，多数企业的数据 应用刚刚起步，主要集中在精准营销，舆情感知和风险控制等有限场景，应用深度不够，应用空间亟待开拓。再次，由于数据的价值很难评估， 企业难以对数据的成本以及其对业务的贡献进行评估，从而难以像运营 有形资产一样管理数据资产。 国际上，1990 年以来，以国际数据管理协会（DAMA，Data Management Association International）、能力成熟度模型集成（CMMI，Capability Maturity Model Integration）为代表的组织机构长期从事数 据管理的研究，形成了一定的理论成果。在这些理论的指导下，我国金融、电信、能源、互联网等信息化较为先进的行业，已经积累了丰富的 数据资产管理经验。这些经验的总结对于补充完善数据管理理论体系、 推进数据资产管理在各个行业的普及和发展有着重要意义。 为了促进数据资产管理的研究，我们组织编写了《数据资产管理
实践白皮书》。本白皮书分为四大部分：第一部分介绍了数据资产管理 的概述及变革中的数据资产管理呈现出来的特征趋势；第二部分从实践 角度出发阐述了数据资产管理的主要内容；第三部分重点介绍了数据资 产管理的实施步骤、实践模式、技术工具和成功要素；最后结合实践经验，介绍了电信、金融、政务、医疗和工业等相关领域的数据资产管理 案例。本白皮书在《数据资产管理实践白皮书3.0》的基础上，以全面 盘点数据资产、不断提升数据质量、实现数据互联互通、提高数据获取效率、保障数据安全合规、数据价值持续释放等角度，通过权威数据和典型事件，生动剖析了数据资产管理的重点内容和目标。在原有管理职能的 介绍下，尝试说明数据资产化管理的关键活动步骤，并在实施步骤方面，增加了各实施阶段的具体输出物，并增加了“数据价值管理工具”和“数 据服务管理工具”，更好的指导企业搭建数据资产管理平台，开展数据 资产管理相关工作。 本白皮书可以为政府和企业开展数据资产管理工作提供参考，也 可以作为相关产品和服务提供商的参考依据。由于时间仓促，水平所限，我们的工作还有很多不足。下一步，我们还将广泛采纳各方面意见建议，进一步深化相关研究，持续完善白皮书内容，在已有版本的基础上，适 时修订发布新版。我们诚邀各界专家学者参与我们的研究工作，积极献 言献策，共同完善国内数据资产管理理论和方法论体系，为促进大数据 与实体经济深度融合做出积极贡献。
云计算时代来临 传统数据中心面临三大挑战
云计算时代来临传统数据中心面临三大挑战 发布时间：2011-04-06 10:56:58 作者：CBINews编辑责任编辑：李征本文来源于ZDNet 在Gartner评出的2011年全球十大战略技术中，云计算位居首位。随着近年来云计算技术的不断发展，以及用户对云计算认知的不断增强，"云"逐渐落地，从曾经虚无缥缈的概念转化为实际的应用。IDC预测，未来几年云计算将进入快速发展期，2014年云计算市场将呈现爆发式增长。云计算时代即将到来，而云计算技术的快速发展，也给传统数据中心带来了挑战。数据中心是实现大规模计算的基础设施，是重要的物理架构和硬件平台。随着云计算技术的发展，客户将不得不面对激增的业务量、随时变化的业务模式，在数据中心建成后如何尽可能缩减能耗、运维管理成本等严峻的问题。 传统数据中心在云计算时代面临三大挑战： 规模的挑战： @据美国国际数据公司(IDG)预测，到2012年，全球云计算服务市场规模预计将达到420亿美元。根据美国市场研究公司IDC公布的最新数据显示，2010年中国云计算服务市场规模已经达到3.2亿美元，未来将以接近40%的年复合增长率增长，到2014年其规模将超过10亿美元。 @云计算发展所带来的业务量、信息量及用户数量的快速膨胀，迫切需要规模化的数据中心来提供平台支持;就国内现实情况而言，数据中心在云计算时代的基础平台作用将越发重要，同时大数据中心将成为未来的绝对主流--据IDC统计2009年中国地区的各类数据中心和机房的总数量达到519,990个。其中小于100平米的小型数据中心和微型机房，但到2012年中国的数据中心数量将以复合年增长率为1.3%的增长速度达到约540,777个左右。其中，中型数据中心(约500平米到2000平米)和大型企业级数据中心(2000平米以上)的增长速度高于平均增长率。 部署速度、弹性的挑战： @云计算的快速发展给用户业务模式带来巨大变化。一方面，业务低谷期，闲置资源造成了巨大浪费，需要智能化软件实现资源的合理分配;另一方面，新业务、新应用(如SNS社交网站、团购模式)的出现，势必带来巨大的业务压力，考验商业用户必须提高部署速度，要求设备必须具备快速扩容的能力，使数据中心更具弹性与灵活性(日前google退出中国，带来google香港的访问量突增，造成google数据中心将不得不同时面对这两方面的压力)。 成本的挑战 @低成本的数据中心是低成本的云计算服务的必要因素，从运营者角度看，压缩成本是永恒的话题。最终，信息服务将同其他服务一样，都必须物美价廉。数据中心构建完成以后产生的成本主要集中在功耗及运维管理方面，降低这两方面的成本是保障用户享受云计算服务提供的关键点。 云计算的快速发展给传统数据中心带来了规模、弹性和成本上的挑战，也在催生着新的数据中心应用模式。能够快速搭建云计算支撑平台，具有良好的弹性和可管理性，并具有更
数据中心的类型及特点
数据中心的类型及特点 Revised by Liu Jing on January 12, 2021
数据中心(DataCenter)通常是指在一个物理空间内实现信息的集中处理、存储、传输、交换、管理，而计算机设备、服务器设备、网络设备、存储设备等通常认为是网络核心机房的关键设备。数据中心的类型主要有四分类型：计算机机房、电信机房、控制机房、屏蔽机房等。这些机房既有电子机房的共性，也有各自的特点，其所涵盖的内容不同，功能也各异。 1 （1）计算机机房 计算机机房内放置重要的数据处理设备、存储设备、网络传输设备及机房保障设备。计算机机房的建设应考虑以上设备的正常运行，确保信息数据的安全性以及工作人员身心健康的需要。 大型计算机机房一般由无人区机房、有人区机房组成。无人区机房一般包括小型机机房、服务器机房、存储机房、网络机房、介质存储间、空调设备间、
UPS设备间、配电间等;有人区机房一般包括总控中心机房、研发机房、测试机房、设备测试间、设备维修存储间、缓冲间、更衣室、休息室等。 中、小型计算机机房可将小型机机房、服务器机房、存储机房等合并为一个主机房。 2（2）电信机房 电信机房是每个电信运营商的宝贵资源，合理、有效、充分地利用电信机房，对于设备的运行维护、快速处理设备故障、降低成本、提高企业的核心竞争力等具有十分重要的意义。 电信机房一般是按不同的功能和专业来区分和布局的，通常分为设备机房、配套机房和辅助机房。 设备机房是用于安装某一类通信设备，实现某一种特定通信功能的建筑空间，便于完成相应专业内的操作、维护和生产，一般由传输机房、交换机房、网络机房等组成。配套机房是用于安装保证通信设施正常、安全和稳定运行设备的
数据中心项目方案
江阴电教馆云数据中心项目方案 目录 1 方案建设思路........................................... 2方案拓扑............................................... 3方案的优势............................................. 可靠性 ............................................ 服务器硬件高可用.............................. 虚拟化集群高可用.............................. 存储系统高可用................................ 数据备份高可用................................ 可扩展性 .......................................... 动态添加虚拟化集群............................ 容灾升级扩展.................................. 降低成本，提高效率和服务水平....................... 简化管理 .......................................... 浪潮云海OS的管理平台ICM概述................. 浪潮ICM管理特性.............................. 浪潮ICM主要功能.............................. 整体架构和管理界面............................ 4方案配置清单........................................... 5公司简介...............................................
大数据时代数据资产管理
大数据时代数据资产管理“五星模型” 伴随着大数据时代的悄然来临，数据的价值得到人们的广泛认同，对数据的重视提到了前所未有的高度。数据已经作为企业重要资产被广泛应用于盈利分析与预测、客户关系管理、合规性监管、运营风险关理等业务当中。 大数据与数据资产管理 数据就像企业的根基。然而并非所有数据都可能成为资产。如果没有将数据视为资产加以有效管理，即使数据再多，对于企业 来说也只是垃圾和负担。在传统企业数据资产管理的过程中，以下六类问题非常普遍： ? 数据架构失控； ? 元数据管理混乱； ?数据标准缺失； ? 数据质量参差不齐； ? 数据增长无序； ? 数据安全问题突出 导致这些问题的根本原因是数据资产管理与企业IT信息化的过程紧密相连。企业的IT建设过程不可能一蹴而就，而是通过长期 不断的迭代演进而来。在这个过程中，大量数据沉睡在企业IT系统的存储介质中，没有得到充分发挥其价值的机会。
数据资产管理的核心 究竟具备什么样的特性，才可以将数据定义为资产呢？我们可以通过以下三个标准判断：可控制，可量化、可变现
对于如何通过高效的数据资产管理，帮助企业凭借高质量的数据提供更精准的产品和服务、降低成本并控制风险，从而提升企业的核心竞争力，新炬网络董事EVP、新炬软件董事CEO程永新提出了由“三个基础”和“两个飞轮”组成的“数据资产管理五星模型”。 fix Mgas 共享 三个基础： 1.数据架构：驱动企业架构成熟度 “数据驱动一切”，对于大数据时代的企业发展来说，一点也不过分。在企业中，我们不难看到ERP CRM、财务系统、技术 架构、数据中心的运营和维护……，这些资源都有专人负责管理。而当数据成为企业核心资产后，又由谁来负责呢？ IT应该只负责How to Do的问题。改变架构，应该先从人改变；企业的变革，应该先从组织变革做起。当数据成为核心资产, 企业应该设立专业责数据架构和管理的跨项目的专业数据管理实体化，或是虚拟的组织，不断完善数据架构，提升企业在数据规划、设计、开发和交付的质量，将IT系统建设生命周期从头到尾管理起来。 FT窑蜿證设生命周菲 2.数据治理：治而不乱，让数据变成资产 数据幵发 数据删 数据生甜厲明
三种数据中心存储网络架构优缺点对比解析
三种数据中心存储网络架构优缺点对比解析 在分析三种数据中心存储网络架构的基础上，结合当前主魂的存储技术。对数据中心存健架构的典型性问题进行了分析，总结了不同存储架构的优缺点，并结合实际，况进行对比.通过多个维度的对比，描述了数据中心存储架构发展的趋势，为实际工作提供f要的参考依据和成果。 当前，国家电网公司正在开展信息系统容灾中心的建设工作。根据规划，将在北京、上海、西安统一建设3个集中式信息系统容灾中心，公司各单位按就近原则接入共享，从而形成全公司两级数据中心及3个集中式信息系统容灾中心的格局。容灾的功能将分为数据级容灾和应用级容灾2个阶段来实现。数据级阶段完成生产中心的业务数据备份，应用级阶段实现接管生产中心应用系统功能:即生产端由于自然灾害或其他原因发生亚务系统中断后。容灾中心利用本地的备份数据接管相应业务系统，保障公司对业务持续性的要求，且容灾中心将来能够平滑过渡到数据中心。这就要求容灾中心的建设要立足数据级、展望应用级并考虑向数据中心过渡，相应基础设施建设与系统实施工作要充分考虑容灾中心角色的转变。 存储技术在整个容灾中心乃至数据中心涉及的技术体系中占有重要地位。这不仅因为数据存储在上述3个阶段中处干基础性地位，而且还是因为它必须在容灾中心演进的过程中具有可靠性、可用性和可扩展性。鉴于存储网络的重要性和上述要求，需要了解和分析当前存储网络架构领城的技术。下面对3种存储网络技术进行介绍和对比，通过多个维度的考量，明确3种技术的优缺点。从而为国内各行业容灾中心、数据中心存储网络架构设计提供借鉴。 1、存储区域网 随着经济、社会的发展，人们对数据的请求方式越来越少地受到时间和空间的限制，数据的增长与需求不再有很强的规律性可循。然而，大盘的独立存储仍广泛存在干企业的数据中心中，很容易使数据分布呈现“信息孤岛”的局面，对数据的存储，利用和分析造成很大翅难。通常这些独立存储与业务系统相对应，随着数据的增长，对它们的扩容也经常出现顾此失彼的现象。如果一次性扩容较大，难免挤占其他系统的扩容预算，如果扩容较小，则会承受频繁扩容的压力。此类问题需要新的存储技术来解决。 存储区域网(SAN，Storage Area Network)是将存储设备(诸如磁盘阵列、磁带库等)与服务器连接起来并采用光纤接口的专用存储网络。它结构上允许服务器和任何存储磁盘阵列或磁带库相连、并直接存储所需数据。SAN架构如图1所示。
传统数据中心的弊端 谁来救赎
在最近的一份《2012~2013年中国数据中心市场发展趋势报告》显示，2011~2012年，中国数据中心市场的投资额达到59亿美元，预计到2012~2013年，将增长到70亿美元。预计未来5年里，中国的数据中心市场将以20%的复合年增长率(CAGR)增长。IDC最新发布的有关中国云计算市场的研究报告显示：2011年中国用户为建设云计算基础架构的投资达到2.86亿美元，同比增长42.0%；预计将在2016年增加至10亿美元。 数据中心市场的高速发展也使得能耗问题越来越严重，据Gartner统计，我国现有各类数据中心40多万个，能耗已经占到我国全社会用电量的1.5%左右。 数据中心最大的挑战：能源消耗 谈到数据中心，首先想到的就是其海量的能源消耗和恼人的散热问题，这也一直成为数据中心发展的最大瓶颈。据相关统计，从2000年到2006年，计算性能提高了25倍，但能效却只提高了8倍;目前电力和数据中心辅助设施的成本已经超过了购买IT设备的费用。电力能耗占到数据中心整体成本中的50%以上。 在一项对于数据中心现状的调查中发现，62%的企业认为，数据中心面临着诸如散热、供电、成本等问题;23%的企业认为，其数据中心供电和散热能力不足，限制了IT基础设施的扩展，或无法充分利用高密度计算设备;19%的被访企业认为，其数据中心的耗电量太大，
费用超高，无法负担;还有17%的企业认为，机房温度过高，影响了计算设备的稳定运行，从而导致一系列问题的出现。 腾讯数据中心首席架构师王海峰同样指出，中国数据中心消耗的电量占全社会总电力消耗的2%，或全国建筑总能耗的10%，相当于三峡大坝全年的产能。然而中国典型数据中心的PUE仅为2.2~3.0，远高于世界平均水平，并且利用率仅有20%~30%。在中国一个典型的托管性数据中心中，平均四年的电费将超过数据中心基础设施投资。 面对能源紧张、节能减排等问题，数据中心这一被称为“电老虎”的能耗大户面临着降低能耗、节约成本的严峻挑战。如何使数据中心变得更加绿色和环保，成为企业一直在寻求的解决之道。然而云计算技术的出现，如同一道曙光照亮了数据中心前行的道路。弹性的资源配置、超高的计算能力、按需使用等特性将成为改变企业内部消耗IT的关键性因素，包括成本、灵活性、敏捷性。 如何定义云数据中心 一个数据中心究竟具备什么条件才能真正称之为云数据中心呢?云计算数据中心是一种基于云计算架构的，计算、存储及网络资源松耦合，完全虚拟化各种IT设备、模块化程度较高、自动化程度较高、具备较高绿色节能程度的新型数据中心。
数据中心报告
数据中心的发展趋势 数据中心，作为互联网行业的基础服务体系，是承载云计算与未来业务发展的重要载体。随着网络建设的不断发展，数据中心越来越重要，企业对于数据中心的依赖性越来越强，企业业务相关数据越来越庞大，新形势下对数据中心的要求越来越高。所谓数据中心，是一套由计算机及相关配套设备所组成的，以储存、传递、展示、加工处理数据为主要目的的完善系统工程。本文将追溯数据中心的发展历程，阐述当下对数据中心新的要求，从而总结未来数据中心的发展趋势。 1.数据中心的发展历程 图1数据中心发展历程 数据中心的发展历史并不长，是人类社会进入21 世纪以后刚刚出现的新生事物。 但是，其短短的十几年发展历程仍然可以划分为三个阶段： 第一阶段是数据中心的外包业务时期。在这一阶段，数据中心刚刚产生，业务范围比较狭窄，提供的服务大部分属于场地、电源、带宽等资源的出租服务和维护服务等，服务所面向的客户群体主要是一些大型的企业和特殊行业 2007年后数据中心进入第二阶段，数据中心的业务范围得到了拓展，除了在基础资源的出租服务和维护服务上，也产生了一些增值业务，数据中心的服务模式也变成了“基础资源出租业务+增值业务”的服务模式。增值业务的种类包括网站托管、服务器托管、应用托管、网络加速、网络安全方案、负载均衡、虚拟专用网等。 第三阶段，数据中心的概念被进一步拓展，功能更加多样化。这一阶段的数据中心，以虚拟化、综合化、大型化为主要特征。目前，数据中心正处于第二阶段向第三阶段转型的过渡阶段。 2.大数据行业环境分析 全球流量正在以极快的速度发展，以国内为例，三大运营商骨干网从 2009 年以前的 10G 带宽技术、2010 年推广 40G 带宽技术、2012 年实施 100G 骨干波分技术、2015 年测试 400G 技术，宽带增速以倍数级增长。 未来，随着5G铺开，视频业务、物联网、VR、AR 等应用会在未来逐渐落地，流量增长将持续上演，思科的数据显示，到 2020 年，固网和移动数据流量将达目前的 2 倍和 5 倍。
云数据中心与传统数据中心的区别
云数据中心与传统数据中心的区别？如何建设? 云计算数据中心与传统IDC（互联网数据中心）与EDC（企业数据中心）的区别是什么？传统数据中心与云计算数据中心的区别在于应对的业务模式不同。传统IDC多数是支撑电信运营商数据业务，并有明确的跨网和区域性限制。传统EDC支撑的信息系统架构也与云计算有很多不同，例如EDC更多地支持了以商业软件为平台的特定应用信息系统，因此其规模、等级、变量相对固定。而云计算所需要的数据中心来源于互联网，但又向集成化平台演进，因此，有别于传统数据中心基础设施和信息系统软硬件分离的局面，云计算的数据中心从基础设施到计算与应用是连续和整体的，并相互关联和可适应。 云数据中心应该如何建设?目前，业内有两种常见观点。 观点一：“高投资、高性能的超算就是云计算”。 观点二：“云计算就是把一堆烂机器攒在一起提供高可靠性的服务”。 这两种观点对应了两种不同建设模式。 观点一对应的是传统建设模式。该模式注重构建高成本和高可靠性的基础设施，再实施有物理边界的简单虚拟化私有云。例如银行业数据中心以成本简单堆叠，努力提高基础设施可靠性，但由于数据中心硬件与软件系统分离，在高投入的情况下总体效率反而下降，事倍而功半。 观点二对应的另一种模式的特色是盲目追求降低初始投资成本，把数据中心基础设施作为一种简单资源建设和经营，建立和运行低成本、低效率的数据中心基础设施，从而造成初始成本虽低，但运行成本和运行风险却较高的局面，这虽然适应了目前行业快速发展的格局，但总体上并不适合云计算的长期发展和稳定服务。 这两种云数据中心建设模式都有着片面性和局限性。如同早年的互联网虽然可以承载在PSTN（公共电话网络）上运行，但却不是最佳模式一样，为云计算而建的基础设施可以运行于IDC，但却不能有效优化和发展云服务，若建立为社会服务的公共设施，云计算必须重新规划和建立数据中心等基础设施架构。 云计算基础设施应与计算平台充分整合，正如云计算行业一部经典书籍《数据中心就是计算机》（The Datacenter as a Computer）而言，云计算数据中心是自上而下的全程融合和优化，包括系统软件、芯片、存储、网络、电源、配电以及制冷，因此，新一代的云计算数据中心充分整合了软件、服务器、网络、数据中心供电与制冷、能源等多个环节，并以一个系统和完整的体系优化了从能源到计算的总体效率。例如谷歌并未单独狭义地优化数据中心PUE，而是以软件为基础，融合了定制基础设施构架，建立了全球级规模的云计算基础设施架构。 在落实到云数据中心的具体建设上，还有以下几点注意事项。 首先，在业务模式方面，基础设施需要充分适应云计算的业务发展客观规律，按照最优化效率的单位规模建立，并根据业务发展需求而高效建设，摒弃传统模式，最好不要一次性构建大规模数据中心单体多层建筑，而将采用灵活和高效率的模块化方式，将数据中心配电、制冷、供电、甚至建筑物与市电彻底分割，以云计算业务单一集群为最小单位，分布实施。