大数据酝新需求数据中心酿变革

大数据酝新需求数据中心酿变革

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杂志：中国计算机报

作者:郭涛

出处:中国计算机报 12年9期

数据显示，每隔一年半，企业的数据总量就会翻一番。强大的数据风暴正在冲击着传统的数据中心架构。在大数据时代，从数据中心的基础架构到运营服务，从数据的分析到数据治理，大数据积聚了多少新的需求，数据中心又将经历怎样一场轰轰烈烈的变革呢？

云计算数据中心、云基地、超级计算机中心……这些与云沾边的数据中心的新称谓让用户难以区分清楚。其实，云只是一个定语，它所修饰的后面的名词（某项具体的业务或应用）才是用户真正应该关心的。比如云基地，它就是希望通过云计算技术为园区内的企业提供一种共享的服务。“企业无论要建设什么类型、具备何种功能的数据中心，都必须从业务和应用的需求出发，明确建立数据中心的目的。”中国惠普有限公司技术服务事业部IT规划与咨询、云计算服务总经理卫东表示。

大数据的三维视图

有市场分析机构预测，未来12~18个月内，全球产生的数据量是现有数据量的总和。数据量的迅猛增长给企业的数据存储、管理和分析带来了巨大的压力。另一方面，有统计表明，企业能够有效利用的数据量只占数据总量的5%。这些就是大数据（BigData）带来的难题。

大数据包含了不同来源的所有结构化和非结构化的数据。大数据在数据量的大小以及复杂性方面已经远远超出了用户现有的能力范围。这也意味着在合理的成本范围和时间区间内，人们已经无法使用通用的数据处理技术来收集、管理和分析大数据。卫东表示，用户可以通过三维视图来理解什么是大数据：从数量级来看，交易数据量以几何级数倍增；从数据的多样化来看，除了结构化数据以外，还有大量非结构化数据需要进行处理，比如社交网络媒体资料、视频、音频、邮件、图像等；从数据处理的角度来看，人们希望以更快的速度来处理大量的数据。

“很多中国用户在新建数据中心时明确提出，数据中心的建设要为大数据服务，因为大数据与企业的业务应用密切相关。数据中心架构的融合、变革和转型是当务之急。”卫东表示。

那么，传统数据中心与大数据时代的数据中心或者说新一代数据中心到底有什么区别呢？

通常来说，传统的数据中心包括与风、火、水、电相关的数据中心基础设施以及IT硬件设备。新一代数据中心除了包含上述基础设施以外，更重要的是应用一些新技术让数据中心的架构变得更加灵活和高效，比如采用新的数据处理架构以及一些节能减排的新技术等。“传统数据中心是堆栈式的，而新一代数据中心是模块化的，其动态架构的好处可以在日后数据中心的运营过程中得以充分展现，比如降低运维成本，管理更简单等。”卫东表示，“用户在建设数据中心时，

除了要关注数据中心的土建以外，更要考虑数据中心内设备的摆放。惠普现在能为用户提供包括数据中心基础架构、云计算、能源管理服务等在内的全套数据中心解决方案。”

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大数据带来的三大改变

大数据的出现将给数据中心基础架构、数据中心的应用和运维带来什么样的挑战呢？

卫东表示，总体来看，由于数据量的增加，企业首先需要灵活、可扩展的存储解决方案；其次，企业需要相应的商务智能处理软件、算法模型来访问并分析大量结构化和非结构化的数据；最后，随着需要大数据分析的企业、部门、人员逐渐增多，势必需要整个数据中心的计算能力、网络速度以及整体业务反应能力得到进一步提升，这将促使数据中心整体架构加速向以适应性数据服务（AdaptiveDataservices）为特征的新一代数据中心架构转变，集中化的数据中心、云计算中心和超级计算机中心将成为用户努力的目标。从数据中心架构的角度分析，在大数据时代，数据中心呈现出数据密集的特征，存储、计算、网络传输的需求呈指数增长，高并发、低延迟的环境要求数据中心架构具备更强的横向扩展能力。由于数据增长具有不确定性，“数据洪流”发生的时间、流向、支流发展也无法确定。因此，用户对数据中心架构的灵活性要求更高。未来的数据中心将更多地采用分布式的数据库和文件系统，比如Hadoop架构可以存储和访问大数据，同时满足数据中心架构对灵活性的要求。

从应用的角度分析，数据仓库、数据挖掘和商业智能等应用领域会发生重大

变革，对半结构化、非结构化数据的支持，尤其是基于非结构化数据的搜索应用将大量涌现。应用对大量数据的实时处理能力要求更高，并且希望利用更小的内存/磁盘空间处理更多的数据，同时借助数据压缩、网络优化等技术提升存储、网络等资源的使用效率。大数据分析要求企业拥有充足的IT资源。因此，并非所有的企业都需要自备完整的大数据分析能力，数据分析云服务可满足中小规模企业的分析需求。

从数据中心运维的角度分析，随着数据存储量急速增加以及应用模式的转变，用户在数据中心的运维方面将更关注如何提高性能和降低成本。用户可以借助精简配置（ThinProvisioning）等技术，提升IT设备的使用率，同时降低成本。此外，数据的分级存储变得更为重要。借助分级存储技术，用户可以根据数据的活跃程度、访问频度等分配不同级别的存储设备和网络区域。由于深度挖掘的分析结果的价值不同，与之相匹配的IT资源也不同。

惠普亚太区存储策略师PaulHaverfield指出，存储管理者面临着五大挑战：第一，如何以更低地成本访问数据；第二，如何让数据的组织、查找和处理过程更加高效；第三，如何更好地备份和保护数据；第四，如何删除不想要的数据；第五，如何提高数据中心的能效，节省空间。

避免陷入误区

许多用户在新建云计算数据中心时喜欢追时髦，而对于云数据中心到底能发挥什么样的作用，如何去运维缺乏清晰的认知。

“始于基建，止于基建是许多中国用户易犯的通病。”卫东表示，“由于数据中心的建设与使用分属基建和科技两个部门，基建部门建好数据中心就算交差，根本不会考虑数据中心内部IT设备应如何摆放。这就很容易造成数据中心在日后的运营过程中出现种种问题。”还有一些用户并没有真正理解新一代数据中心的内涵，单纯地以为新一代数据中心就是绿色、节能的数据中心，并且认为仅凭PUE值等几个简单的指标就能全面描述数据中心的状况。

卫东表示：“用户在新建数据中心前，一定要想好数据中心能为业务的发展提供什么样的支撑。新一代数据中心的建设要与业务运营相结合，要考虑与大数据之间的关系，只有这样才能缩短数据中心的建设周期，节省成本，避免风险。”

有些人认为，数据中心就是一幢房子，是固定资产。其实，数据中心是企业的战略性资产，是运营的基础。在建设数据中心的过程中，企业要把技术、管理和人的因素全都考虑进去。惠普能够为企业提供转向新型数据中心的全面服务。

针对企业在构建新型数据中心架构时可能遇到的问题，卫东提出了以下建议。

第一，在数据中心的自建、合建、租赁模式之间做出选择。企业可以根据自身的需求、资金实力等来判断。如果数据都是企业专有的并且企业拥有足够的资金，那么企业可以选择自建数据中心。

第二，制定战略目标。企业有了清晰的战略目标，才能更清楚自己需要什么以及如何实现目标和先后步骤等。

第三，根据自身的特定需求，选择合适的数据中心基础架构和技术路线，比如是否采用虚拟化技术或云计算技术，采用SaaS还是IaaS模式，以及选择哪个厂商的技术和产品等。

第四，选择一个好的合作伙伴来帮助企业实现数据中心架构的变革。合作伙伴不仅要能提供相关的技术和产品，更重要的是能够帮助企业制定战略，并且提供全面的服务。惠普是一个理想的战略合作伙伴。

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1强化绿色与服务化职能

“用数据爆炸形容今天的IT发展一点也不为过。数据的增长永无止境。”世纪互联技术战略与政府事务部首席专家李志霄博士认为，“对于企业来说，用户的使用习惯、地理分布甚至企业需求变动都可以通过对大数据进行挖掘而得到有价值的参考信息。大数据时代将信息价值的概念推到了企业CIO面前。”

数据流量每上升一个数量级，也要求IT具备相应的高效处理能力。从PC、互联网到今天的云计算，这些都是为提升IT效率而出现的技术和方案。

IDC预测，2020年，全球所有IT部门拥有的服务器总量将比现在多出十倍（包括虚拟机和物理机），所管理的数据增长50倍，而IT管理人员的总数增长只有1.5倍。对大数据进行高效存储、有效提取的需求正在促使传统数据中心向满足云计算应用条件的数据中心转型。

“虚拟化技术提升了传统物理机的使用效率，并通过云计算形成资源池，数据散列分布于资源池的不同物理机上。大数据挖掘工具在其中起到指针的作用，根据对信息内容的需求指向信息存储的空间，形成数据仓库。这一系列改变都将在云计算数据中心发生。”李志霄表示。

绿色节能成为必备条件

“从设备上说，服务器、机房、带宽、电力、制冷等硬件设施相比于传统数据中心，并不会发生本质性的变化，但是会以绿色节能为宗旨去发展。未来，数据中心的耗电会是一个核心议题。”

史丹佛大学土木与环境工程系教授OhnathanG.Koomey发布的针对全球数据中心耗电量印象的报告称，全球数据中心在2010年共消耗1988亿千瓦时的电力，约为全年总发电量的1.1%至1.5%。这个比例不可小视。电力已经成为数据中心份额最大的支出项。Google、微软等数据中心大户开始尝试将数据中心建设在严寒地带，以减少电力消耗。

“IT的价值在于节约数据处理的成本，云计算能帮助企业降低IT成本。”李志霄指出。

云计算数据中心通过大规模数据中心集成的方式，可以降低数据处理的平均费用。大型云计算数据中心的建设将更多考虑所在的地域环境，并应充分利用自然条件降低能耗，如当地的低温气候以及风能、潮汐、太阳能等清洁能源。

运营服务外包

李志霄认为，云计算数据中心最本质的改变在于软件和服务。软件包括实现存储、计算能力调用、计费、安全等的虚拟化、分布式等技术。以微软、亚马逊为例，服务的改变意味着传统物理机房的运维DNA将作为优质服务的前提条件，而非全部内容。运维工程师由维护物理机房转变为对软件平台、网络平台进行维护。

随着云数据中心的规模化发展，运维服务从硬件维护走向软硬兼具，运维服务的难度与规模相应扩大。

“运维服务走向专业化、外包化将成为行业趋势。在这一领域，机遇与挑战并存。那些具备运维DNA的数据中心企业将有机会成长为专业的云数据中心运维服务提供商。世纪互联作为一家拥有十几年运维DNA的数据中心服务提供商，未来对云的探索值得期待。”李志霄表示。

云数据中心需要顶层设计

中国目前拥有58.8万个数据中心。高工产业研究院数据显示，2011年我国新建的数据中心近6800个，其中还不包括各地正在规划的云计算数据中心。

在大数据时代，我们应如何看待中国云计算数据中心的快速增长呢？

李志霄提出了自己的理解：“由于意识到虚拟化技术、多租户技术的浪潮来临，美国2011年将政府IDC由2000个减到1200个，注意，是减，不是增，但其前提是云计算应用已经相当普遍。在中国，云数据中心正处于建设期，正是进行顶层设计和整体规划的最佳时机。在广泛受关注的电子政务、教育、医疗等领域，公有云的推出将会推进智能城市的发展。当公有云落地之时，中国云计算数据中心的变革才会真正到来。”

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2转型为云IDC

互联网数据中心（InternetDataCenter，IDC）是为满足网站系统托管服务需求而建设的IT基础设施，是数据计算、存储和交换的中心。基于互联网内容和流量的爆炸式增长，截至2010年，全球整体IDC市场规模已经达到183.2亿美元，增速为23.5%。

IDC发展瓶颈凸显

IDC在迅速发展的过程中，瓶颈也日益凸显。

首先是业务瓶颈。传统的IDC业务可分为基础业务和增值业务两种。基础业务包括物理主机（服务器）、机柜、物理机房空间、互联网出口带宽出租；增值业务包括CDN加速、容灾备份、运维服务、监测服务等。现阶段，IDC提供的业务中，基础业务仍占据较大比重，主要还是聚焦于传统的场地提供、租赁空间等基础托管服务，针对网游、视频企业以及行业用户灵活、弹性的增值服务需求开发明显不足。这就造成行业同质化严重，业务结构相对单一，业务缺乏创新。

其次，服务器数量大幅增加，运营成本的不断攀升让运营商不堪重负。在数据中心的运营成本中，制冷和能耗的成本已经超过总运营成本的50%。一方面是因为电费的增长，另一方面，是因为传统IDC机房功率密度已经由以前的不到5千瓦/柜上升至10千瓦/柜以上。

IDC的“云”趋势

IDC运营商也在不断地寻求合适的技术来克服上述缺点。而云计算技术将在其中扮演关键角色。云计算的虚拟化技术，充分地提高了设备资源的利用率，不仅大大降低了设备成本，而且使得大规模存储和计算更为便利，同时大幅降低了能耗。因此，绿色节能理念和虚拟化技术改进相结合，将推动传统IDC向新一代云计算互联网数据中心（简称云IDC）的方向发展。云IDC是一种基于互联网交付IT资源的服务模式。在云IDC内部，IT资源包括服务器、存储、网络等被虚拟化为资源池的形式，企业和用户可以按自身业务需求，仅通过Web页面即可申请和使用资源。

基础架构上，传统数据中心设备的利用率平均低于30%，而且在低谷时段基本都低于10%。而云IDC采用虚拟化技术，将物理服务器、存储、网络资源虚拟化，在同一物理设备上可以运行多个虚拟设备。这样，云IDC的物理设备资源利用率可以达到70%以上，而且对于完全闲时的物理设备，云IDC可以将其自动休眠或关闭。由此，云IDC不仅可解决传统IDC设备利用率低的问题，而且通过资源利用率的大幅提升和休眠技术，可以将数据中心的总体能耗降到最低，避免资源浪费。

业务模式上，云IDC把传统IDC基于硬件的购买、安装调试和物理维修维护工作转变成仅通过Web服务即可完成的方式，即IaaS、PaaS、SaaS。这样不仅大幅提升了用户业务的部署效率，而且降低了数据中心对外服务的成本，有利于提升用户体验、增加服务类型和数据中心业务收入。

云IDC的四层架构

如何建立一个高效、灵活、可扩展的云IDC架构呢？以华为为例，华为云IDC可以划分为四个层次：

第一层是数据中心机房。该层为上层IT基础架构提供物理空间、电力系统、空调制冷等功能。在制冷设计方面，机房采用精确送风系统，实行机房冷热通道隔离，大幅降低数据中心PUE值。

第二层是IT基础架构。该层把组成数据中心系统相关的硬件基础设施，虚拟化成多种虚拟资源，包括计算资源、存储资源和网络资源等。这些资源由云计算平台统一进行监控、分配和调度，为上层应用平台提供按需获取、可管理的物理和虚拟资源。

第三层是应用平台。其建立在可以按需获取的物理和虚拟资源的IT架构基础之上，提供应用和业务平台系统，包括电子邮件系统和Portal、开发平台、WebHosting平台、虚拟桌面平台等。

第四层在应用平台的基础上，提供可运营可管理的各种云IDC业务给最终用户，这些云IDC业务包括了空间出租、托管等传统IDC业务，还包括了更加灵活、按需获取的云业务，比如弹性计算、云存储等。

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3迈向大数据分析的三个阶段

许多人已经意识到大数据分析是未来信息行业创造价值的一件大事。如何通向大数据分析之路的议题摆在了大家面前。怎样通过一种合乎逻辑、易于领会和合理合法的步骤，从现在所处的位置迈向想要到达的地方呢？

第一阶段院学习如何使用所有的数据

越来越多的公司拥有大量的内部数据。从获取数据到高效利用这些数据是一个挑战。好的开始是成功的一半。因此，有一个逻辑鲜明的起点作为基础，对机构获取其已经访问过的数据会有所帮助。

EMC的目标是创建一个自助服务的消费模式。这种模式可以给任何想要做分析工作的人授权，选择你的数据集、工具，然后放心大胆地去做。这样做的最终目的是使数据的获取更加容易。EMC在现有的业务中做了一些真实交易的大数据分析，一般是很大的业务报告。如果企业只想利用大型、多功能的企业数据集开展实验，通常难度更大。为了解决这个问题，EMC的IT团队正在把BIaaS 作为更广泛的ITaaSoffering（商业智能服务），通过选择数据集和工具，就可以利用所需的资源开始行动。不久以后，EMC可能就会拥有一个通用的“智能云”。我们希望更多的人能够更加方便地使用它。这并不奇怪，因为EMC可以利用Vblocks、Greenplum和一系列用户选择分析工具来做到这一点。

第二阶段院数据从分析到科学

现在，科技和文化方面的基础已经夯实，这样我们就可以考虑引入一个专门的数据科学团队，并考虑创造一个有利的环境来支持他们的工作。

从平台的角度来看，通用环境将成为一个未来专门用于优化任务的环境。企业在实现数据分析的过程中，必须在向外扩展的架构、协同工作流工具、高端的可视化以及IT的支撑作用等方面考虑周到，然后大胆地去执行。

EMC在数据科学这个新兴领域中投入了巨资。EMC可以根据特定的需求提供高级培训服务，并可针对特定需求为用户提供定制化的软件。

让我们假设一下，你的数据科学团队已经准备就绪，并且拥有使用资源和技术支持的授权，如果一切顺利的话，许多重要和令人信服的见解会倾泻而出。因

此，业务当中涉及到的每个人都能够了解个中涵义。这个过程非常具有逻辑性。企业要开始实施和利用数据科学团队提交上来的资料和信息。

第三阶段院创建分析启用应用

从零售、医疗保健、金融服务到制造业、交通领域，我们正在谈论一个范围很广的行业应用问题。大数据的应用才刚刚开始。许多可轻易实现目标的案例都涉及以下工作流程：审批贷款、介绍工作流程、调度库存以及类似的工作。在EMC，IIG团队正在就Documentum/XCP开发工具和相关应用，从而创建了一个适合多个行业应用的新一代核心分析工作流程。

实际上，极少数例子中的结果非常引人注目，更多的是一些有趣的争议。行业比较偏好新一代分析启动程序的全新功能。这些程序能促进数据科学团队成员产生新的见解，能获取并处理更多数据并创造出新的见解。

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4完善数据资产管理

当前大数据实际上正在被三种技术趋势重新构建：云计算、社会化计算以及移动计算。

社会化计算代表着下一代以数据为中心的应用潮流，例如在像Facebook这样的社交网络服务中获取交互数据。移动计算则意味着利用数据访问设备捕获类似于位置数据这样的传感器交互数据模式进入了新的发展阶段。社会化计算和移动计算的采用，意味着数据采集的量和方式将大大增加，此外，企业越来越快的云计算应用部署步伐同样产生大量的云端数据。随着数据量的增加，实时处理这些数据的能力已成为大数据的重要挑战之一。

警惕数据失控

现在，很多企业的数据中心，不仅仅只是一个最单纯的面向数据仓库的数据存储中心，而是既能支持业务运营，又支持系统分析，还可进行系统间的整合。

不少企业已经感受到失控数据增长对绩效造成的冲击，一项由Informatica 公司赞助的UnisphereResearch调查发现，87%的受访者将企业的应用程序性能问题归咎于不断增长的数据量。如何实时地将不同类型的大数据从散落在不同的系统中，以及平板电脑、智能手机以及传感器、社交网站等不同来源中挖掘出来，并且进行智能分析、治理，成为企业的数据中心及其管理者面临的严峻考验。

Informatica公司将数据视作寻求创新、增长和效率的一种资产，着眼于众多垂直领域，帮助企业客户解决遇到的大数据处理方面的问题，充分发挥大数据的业务潜力。目前，全球已有超过4,630多家企业依靠Informatica提供的解决方案访问、集成并信任其位于企业内外及云中的信息资产，获得竞争优势。

云环境下的数据治理挑战

2012年，云计算部署的加快，对大数据解决方案产生了深刻的影响。Informatica相信，越来越多的客户数据“生存”在完全不同的云环境中，但大多都尚未对其即将面临的云数据质量及其一致性和管理等新的挑战做好准备。尽管价值客户的慷慨赠与就在云中，但要得到一个非常清晰、理想的客户的单一视图，来告知以客户为中心的营销战略，将会更难而不是更容易。

同时，2012年，法规遵从、风险管理和推动以客户为中心将继续是企业了解和改善其数据状态的推动力。然而，Gartner预测，“到2015年，超过85%的财富500企业将无法有效地利用大数据获得竞争优势。”Informatica相信，尽管有关大数据的持续的推广，但是大多数的企业将继续为实现他们所访问数据的1%的潜在价值而努力，需要利用大数据解决方案获得更大的竞争优势。

大数据大影响

2012年，在大数据将会如何影响客户服务和客户关系方面，Gartner预测，“对访问和识别能力的需求，在…大数据?源，如社交网络中，单个客户、产品和供应商被推荐，以及把他们内部连接到授权的主数据上，将为改善市场、销售和客服提供新的机会。”Informatica相信，企业将会从理论转向实践，从原来的理论和计划转向实际部署数据治理和主数据管理（MDM）最佳实践。同时，通过对社交和位置数据的分析获得对客户前所未有的了解，将使得更多的机构放弃大众化营销，转而赞成不仅仅是针对个体的个性化营销，而且针对那些可以影响其他人购买行为的个体进行个性化营销。

而在大数据即将产生的变化影响整个IT团队方面，Informatica认为，随着企业不断寻求更高的数据回报值，DataSteward的角色将变为主流，很多数据相关的责任业务分析师与IT专家已经随机地结合在一起。而且，对Hadoop开发者将会有更高的需求，技能短缺将继续且很可能加剧。Hadoop，这一被设计用来进行高可扩展性处理的最新开源技术，将继续获得牵引力，但在2015年前都不会成为真正的主流。最后，Informatica认为，在2012年，平台即服务（PaaS）将成为现实，并将成为云提供商的主战场，给软件/云/软件即服务（SaaS）厂商在软件市场份额方面带来挑战。

Informatica公司董事长兼CEOSohaibAbbasi认为：任何领域的企业都希望成为以数据为中心的企业，利用及时且可信的数据。随着Informatica丰富的数据集成平台产品不断增长，以及来自云计算和大数据的长期增长趋势所产生的机会，配合公司的长期发展计划，Informatica在市场竞争中正处于一个有利的地位。

数据中心IRF虚拟化网络架构与应用

数据中心IRF虚拟化网络架构与应用
1 概述
网络已经成为企业IT运行的基石，随着IT业务的不断发展，企业的基础网络架构也不断调整和演化， 以支持上层不断变化的应用要求。 在传统数据中心网络的性能、安全、永续基础上，随着企业IT应用的展开，业务类型快速增长、运行 模式不断变化，给基础网络带来极大运维压力：需要不断变化结构、不断扩展。而传统的网络规划设计依 据高可靠思路，形成了冗余复杂的网状网结构，如图1所示。
图1 企业数据中心IT基础架构网状网 结构化网状网的物理拓扑在保持高可靠、故障容错、提升性能上有着极好的优势，是通用设计规则。 这样一种依赖于纯物理冗余拓扑的架构，在实际的运行维护中却同时也承担了极其繁冗的工作量。 多环的二层接入、full mesh的路由互联，网络中各种链路状态变化、节点运行故障都会引起预先规划配 置状态的变迁，带来运维诊断的复杂性；而应用的扩容、迁移对网络涉及更多的改造，复杂的网络环境下 甚至可能影响无关业务系统的正常运行。 因此，传统网络技术在支撑业务发展的同时，对运维人员提出的挑战是越来越严峻的。 随着上层应用不断发展，虚拟化技术、大规模集群技术广泛应用到企业IT中，作为底层基础架构的网 络，也进入新一轮技术革新时期。H3C提供的网络虚拟化技术IRF2，以极大简化网络逻辑架构、整合物理 节点、支撑上层应用快速变化为目标，实现IT网络运行的简捷化，改变了传统网络规划与设计的繁冗规则。

2
2.1
基于 IRF 虚拟化的数据中心 server farm 网络设计
数据中心的应用架构与服务器网络
对于上层应用系统而言，当前主流的业务架构主要基于C/S与B/S架构，从部署上，展现为多层架构的 方式，如图2所示，常见应用两层、三层、四层的部署方式都有，依赖于服务器处理能力、业务要求和性能、 扩展性等多种因素。
图2 多层应用架构 基础网络的构建是为上层应用服务，因此，针对应用系统的不同要求，数据中心服务器区的网络架构 提供了多种适应结构，如图3展示了4种H3C提供的常用网络拓扑结构：
图3 多种数据中心server farm结构 根据H3C的数据中心架构理解和产品组合能力，可提供独立的网络、安全、优化设备组网，也可以提 供基于框式交换平台集成安全、优化的网络架构。Server farm 1&2是一种扁平化架构，多层应用服务器

大数据中心方案设计(机房)

计算机数据中心机房系统设计方案 （模板）

目录 1.机房设计方案 6 1.1概述 6 1.1.1概述 6 1.1.2工程概述说明 6 1.1.3设计原则7 1.1.4建设内容实施7 1.1.5设计依据8 1.1.6引用标准8 1.1.7设计指标9 1.1.9设计思想及特点11 1.1.10绿色数据中心建设12 1.2装饰装修工程14 1. 2.1机房的平面布局和功能室的划分14 1.2.2装修材料的选择14 1.2.3机房装饰的特殊处理17 1.3供配电系统（UPS系统）18 1. 3.1供配电系统设计指标18 1.3.2供配电系统构成20 1.3.3供配电系统技术说明20 1.3.4供配电设计21 1.3.5电池22 1.4通风系统（新风和排风）22 1. 4.1设计依据22

1.4.2设计目标22 1.4.3设计范围22 1.4.4新风系统22 1.4.5排烟系统23 1.4.6风幕机系统23 1.5精密空调系统23 1.5.1机房设备配置分析23 1.6防雷接地系统25 1.6.1需求分析25 1.6.2系统设计25 1.7综合布线系统26 1.7.1系统需求分析26 1.7.2机房布线方案27 1.7.3子系统主要技术说明27 1.8门禁系统28 1.8.1需求分析28 1.8.2系统设计28 1.9机房视频监控29 1.9.1项目概述29 1.9.2设计原则29 1.9.3总体目标30 1.9.4设计依据30 1.9.5机房视频监控规划31 1.10环境集中监控系统33 1.10.1概述33 1.10.2设备监控分析33 1.10.3机房动环设备集中监控平台一套35

审计大数据数据中心需求分析

审计大数据数据中心需求分析 谈到大数据大家从互联网上可以查到很多信息（我都认可，因为从通用或标准方式来说都是对的），列举以下几项内容： 1．大数据具有4V特点：第一，数据体量巨大（Volume），从TB级别跃升到PB级别。第二，处理速度快（Velocity），1秒定律，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第三，数据类型繁多（Variety），有网络日志、视频、图片、地理位置信息等多种形式。第四，价值密度低，商业价值高（Value）。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。 2．大数据指为了更经济更有效地从高频率、大容量、不同结构和类型的数据中获取价值而设计的新一代架构和技术，用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。 3．大数据的精髓在于促使人们在采集、处理和使用数据时思维的转变，这些转变将改变我们理解和研究社会经济现象的技术和方法。 …… 可能还有很多我没有列举，而您也觉得很重要的描述，我就列这些。其实从这些描述来看，难道审计现在没有“大数据”吗？我认为在很多方面都满足特征： 1．所谓4V特点，目前的审计工作中都包括了啊：审计采回来的数据特别大，几百GB 甚至十几TB，今后也会上PB啊；查询数据的系统性能都要求不低，虽然不至于1S，但大多数都是在人使用的忍受范围内；审计所使用到的数据的特别丰富、方方面面，财政、地税、社保、公安、工商等等；想从这些数据中看出问题一直是一项复杂而艰巨的工作，不就是价值密度低吗？ 2．大数据所谓的新一代架构与技术，我认为其实与Web 2.0一样是老技术新名词。大数据技术所常听到、用到的Hadoop（泛指与之相关的所有技术）架构，其实就是分布式架构的新代言。国家审计工作中也已经在多个方面开展应用，例如并行数据仓库的采用（PDW）、依据访问量设计的分布数据分析系统（以数据分发机制为依托）、依据审计项目动态生成审计数据分析系统（私有云）等。 3．所谓的思维转变，其实是对于数据认识深入的一种体现，也是将人工智能、机器学习、挖掘算法等新归集的说法。原来由于数据量不够大、来源不够丰富、种类不够齐全等，

数据中心建设调查报告

数据中心建设调查报告

数据中心定义 数据中心是一整套复杂的设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),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 数据中心建设成本预算构成 预算的65%到75%要花在数据中心MEP基础设施建设上：发电机、铜线、UPS、电池、冷却器、泵、管道系统，以及这些设备安装的所有劳务费用等等。数据中心的设计费用只占工程总成本的3%到5%。GC所获利润和普通保险条款费用会占总预算的6%到8%。剩下的预算（12%到26%）会花在基础建设上——水泥、钢材、挖掘和劳力。 注：MEP——Mechanical，Electrical，Pipeline，即机电，电器，管道。 GC——数据中心建设总承包商。 当前国内数据中心建设面临的问题 ●对数据中心的衡量标准不统一，空谈5—10年不落伍，考虑到IT行业的飞速发 展，数据中心在建设之前必须充分考虑到这个问题。 ●数据中心规划过程中中缺少前瞻，未考虑到未来的扩展性和灵活性。 ●数据中心的日常运行维护管理不规范，未形成合理流程。 ●过于追求所谓的高标准和高技术，大量不成熟设备的应用会带来 ● 数据中心网络拓扑 数据中心服务器操作系统： Windows server 2008 数据中心版价格：3999美元/处理器

数据中心设备：计算机系统以及与之配套的通信和存储系统，以及冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备和各种安全装置 数据中心组成： 数据中心需要一个高性能的网络为客户提供服务，该高性能网络包括-AN、WAN和与internet 介入等方面的要求 IDC的网络建设主要有： ◆IDC的- AN的建设，包括其- AN的基础结构，- AN的层次，- AN的性能。- IDC的WAN 的建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。 ◆IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC 的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC为用户提供相应的接入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 ◆IDC的网络管理建设，由于IDC的网络结构相当庞大而且复杂，要保证其网络不间断对 外服务，而且高性能，必须有一高性能的网络管理系统。 IDC的机房场地建设： 由于IDC的用户可能把其重要的数据和应用都存放在IDC的机房中，所以对IDC机房场地环境的要求是非常高的。 ◆机房装修：机房装修主要考虑吊顶、隔断墙、门窗、墙壁和活动地板等。- 供电系统： 供电系统是IDC的场地建设重点之一，由于IDC的大量设备需要极大的电力功率，所以供电系统的可靠性建设、扩展性是极其重要的。 ◆供电系统建设主要有：供电功率、UPS建设（n+1）、配电柜、电线、插座、照明系统、 接地系统、防雷和自发电系统等。 ◆空调系统：机房的温度、通风方式和机房空气环境等。 ◆安全系统：门禁系统、消防系统和监控系统。 ◆布线系统：机房应有完整的综合布线系统，布线系统包括数据布线、语音布线、终端布 线。 ◆通信系统：包括数据线带宽、语音线路数目等。 数据中心能源成本：能源成本占数据中心运营成本的比例越来越高，只有低于一半的电力用于IT负荷，而其余的电力则用于供电和散热系统等基础设施 数据中心未来发展趋势： 1.绿色节能 企业开始关注功耗与产出的比率，“绿色”“简单”理念被引入到数据中心未来发展建设。 2.虚拟化技术的应用 刀片服务器未来可能被更加灵活的服务器类型替代，该类服务器的计算架构会把内存、处理器、输入输出设备整合成为共享资源池，然后根据使用者的需求把这些资源进行分配和再分配。 虚拟化服务器，存储设备和网络实行分开管理。 英特尔的虚拟化技术(IntelVT)，从IT系统的最基础层面帮助IT管理者实现虚拟化，特别适合于数据中心级别的数据整合和迁移

智慧政务云数据中心总体架构设计

智慧政务云数据中心总体架构设计

目录 第一章、项目总体设计 (3) 1.1、项目设计原则 (3) 1.1.1、统一建设 (3) 1.1.2、相对独立 (3) 1.1.3、共建共享 (3) 1.1.4、安全可靠 (3) 1.2、建设思路 (4) 1.2.1、需求驱动 (4) 1.2.2、标准先行 (4) 1.2.3、围绕数据 (4) 1.2.4、逐步扩展 (4) 1.3、数据中心总体结构设计 (5) 1.3.1、总体逻辑体系结构 (8) 1.3.1.1、信息资源体系 (8) 1.3.1.2、支撑体系 (9) 1.3.1.3、标准规范体系 (9) 1.3.1.4、运行管理体系 (10) 1.3.1.5、安全保障体系 (10) 1.3.2、总体实施结构设计 (10) 1.3.2.1、数据中心交换共享平台及信息资源 (11) 1.3.2.2、数据接口系统区 (12) 1.3.2.3、各部门系统 (12) 1.3.2.4、综合应用 (12) 1.3.3、总体物理体系结构 (12)

第一章、项目总体设计 1.1、项目设计原则 1.1.1、统一建设 数据中心必须统一规范建设。通过制定统一的数据交换与共享标准，建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统，可以避免重复投资，降低接口的复杂性，有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换，消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”，实现数据资源的互联互通。 1.1.2、相对独立 根据数据中心的功能定位，数据中心的建设和运作必须保持业务系统的相对独立性。为此采用松散耦合方式，通过在业务部门统一配置接口系统实现数据资源整合。 1.1.3、共建共享 一方面建设数据中心的目的是为了实现业务部门之间的数据共享。 另一方面，数据中心的数据来源于各个业务部门，因此数据中心的建设必须依靠各业务部门的积极参与和配合。 1.1.4、安全可靠 由于社会保障数据与广大社会保障对象的切身利益密切相关，所以数据中心的安全是非常重要的。因此，必须要做好系统的安全设计，防范各种安全风险，确保数据中心能够安全可靠的运行。同时数据中心必须采用成熟的技术和体系结构，采用高质量的产品，并且要具有一定的容灾功能。

数据中心能耗分析报告

数据中心能耗实例分析 前言：本文着重分析了影响数据中心能耗的因素，从数据中心的空调、UPS、运维等方面对其能耗进行了综合分析。本文认为影响数据中心能耗的关键因素是空调系统，并以2个数据中心的空调系统为例，结合作者在数据中心建设和运维中的经验，提出了数据中心节能的建议。 一、数据中心节能的必要性 近年国内大型数据中心的建设呈现快速增长的趋势，金融、通信、石化、电力等大型国企、政府机构纷纷建设自己的数据中心及灾备中心。随着物联网、云计算及移动互联概念的推出，大批资金投资到商业IDC的建设中。数据中心对电力供应产生了巨大的影响，已经成为一个高耗能的产业。在北京数据中心较集中的几个地区，其电力供应都出现饱和的问题，已无法再支撑新的数据中心。目前某些数据中心移至西北等煤炭基地，利用当地电力供应充足、电价低的优势也不失为一个明智的选择。 随着数据中心的不断变大，绿色节能数据中心已经由概念走向实际。越来越多的数据中心在建设时将PUE值列为一个关键指标，追求更低的PUE值，建设绿色节能数据中心已经成为业内共识。例如，微软公司建在都柏林的数据中心其PUE值为1.25。据最新报道Google公司现在已经有部分数据中心的PUE降低到1.11。而我们国内的PUE平均值基本在1.8~2.0，中小规模机房的PUE值更高，大都在2.5以上。我们在数据中心绿色节能设计方面与国外还存在很大差距，其设计思想及理念非常值得我们借鉴。 根据对国内数据中心的调查统计，对于未采用显著节能措施的数据中心，面积为1000平方米的机房，其每年的用电量基本都在500多万kWH左右。因此对

于新建的大型数据中心，节能的必要性十分重要。 从各大数据中心对电力的需求来看，数据中心已经成为重要的高耗能产业而非“无烟工业”，建设绿色、节能的数据中心急需从概念走向实际。 二、影响数据中心能耗的因素 数据中心的能耗问题涉及到多个方面，主要因素当然是空调制冷系统，但UPS、机房装修、照明等因素同样影响着数据中心的能耗，甚至变压器、母线等选型也影响着能耗。例如，对UPS而言，根据IT设备的实际负荷选择合理的UPS 容量，避免因UPS效率过低而产生较大的自身损耗。同时，选择更加节能的高频UPS、优化UPS拓扑结构都可起到节能的效果。 1、UPS对数据中心能耗的影响 UPS主机的自身损耗是影响数据中心能耗的一项重要因素。提高UPS的工作效率,可以为数据中心节省一大笔电费。下图为某大型UPS主机的效率曲线。从该曲线中可以看出，当UPS负荷超过30%时UPS的效率才接近90%。很多数据中心在投运初期IT负荷较少，在相当长的时间内负荷不足20%。在此情况下UPS 的效率仅仅为80%左右，UPS的损耗非常大。因此，在UPS配置中尽量选择多机并联模式，避免大容量UPS单机运行模式。例如，可以用两台300kVA UPS并联运行的模式代替一台600kVA UPS单机运行模式。其优点在于IT负荷较少时只将一台300kVA UPS投入运行，另一台UPS不工作，待IT负荷增加后再投入运行。这种UPS配置方案及运行模式可以提高UPS效率，降低机房能耗。

数据中心需求分析

第1章总述 为进一步推进信息化建设,以信息化推动股份有限公司业务工作的改革与发展,需要建设股份公司的新一代绿色高效能数据中心网络。 1.1 数据中心建设需求 1.1.1 传统架构存在的问题 现有数据中心网络采用传统以太网技术以及X86服务器构建,随着各类业务应用对IT需求的深入发展,业务部门对资源的需求正以几何级数增长,传统的IT基础架构方式给管理员与未来业务的扩展带来巨大挑战。具体而言存在如下问题: ●维护管理难:在传统构架的网络中进行业务扩容、迁移或增加新的服务功能越 来越困难,每一次变更都将牵涉相互关联的、不同时期按不同初衷建设的多种物 理设施,涉及多个不同领域、不同服务方向,工作繁琐、维护困难,而且容易出现 漏洞与差错。比如数据中心新增加一个业务类型,需要新采购服务器,从选型到 采购有一个漫长的周期,将新服务器设置完成,安装完必须的OS与补丁以及应 用软件,又就是一个过程,将服务器上线需要配合网络管理员调整新的应用访问控制需求,此时管理员不仅要了解新业务的逻辑访问策略,还要精通物理的防火 墙实体的部署、连接、安装,要考虑就是增加新的防火墙端口、还就是需要添置 新的防火墙设备,要考虑如何以及何处接入,有没有相应的接口,如何跳线,以及 随之而来的VLAN、路由等等,如果网络中还有诸如地址转换、7层交换等等服 务与之相关联,那将就是非常繁杂的任务。当这样的IT资源需求在短期内累积, 将极易在使得系统维护的质量与稳定性下降,同时反过来减慢新业务的部署,进而阻碍公司业务的推进与发展。 ●资源利用率低:传统架构方式对底层资源的投入与在上层业务所收到的效果很 难得到同比发展,最普遍的现象就就是忙的设备不堪重负,闲的设备资源储备过 多,二者相互之间又无法借用与共用。最常见的现象就就是有些服务器CPU利 用率持续饱与,而有些服务器则利用率过低,资源无法得到有效利用。这就是由于对底层IT建设就是以功能单元为中心进行建设的,并不考虑上层业务对底层 资源调用的优化,这使得对IT的投入往往无法取得同样的业务应用效果的改善, 反而浪费了较多的资源与维护成本。 ●服务策略不一致:传统架构最严重的问题就是这种以孤立的设备功能为中心的 设计思路无法真正从整个系统角度制订统一的服务策略,比如安全策略、高可用 性策略、业务优化策略等等,造成跨平台策略的不一致性,从而难以将所投入的

数据中心 新一代医院信息系统的核心架构

新一代医院信息系统的核心架数据 中心 构 数据中心：新一代医院信息系统的核心架构一、前言多年的历程了，从总体上走过了从单用户的应20我国的医院信息化已经经历了多年中，医院信20用，到部门级应用和全院级管理信息系统应用这三个阶段。这息系统从早期以财务、药品和管理为中心初级应用，发展到今天以病人信息为中心的临床业务支持和电子病历应用。近年来随着新医改的深入，医院信息化也从典型的院内应用发展到整个区域医疗信息化的有机组成部分。今天的医院信息化已经成为医院的医疗活动和管理活动必不可少的支撑手段，我们很难想象没有相关的医院信息系统的支撑，医院的门诊和住院业务如何能够进行。在医院业务的几乎每一个环节，都能发现有相关信息系统在运转：收费、药房药库、检验检查、放射、医嘱、查房、手术麻醉、病人膳食…信息系统应用在医院几平是无处不在。在医院信息系统应用沿着广度和深度两个维度不断发展同时，我们也感受到医院信息化的发展遇到越来越多的问题。应该说这二十多年来，信息技术的各个方面，无论是计算技术、存储技术、集成技术、能源技术等方面都取了长足的发展，相关技术和产品医院信息化的各个环节也级服务器系统和小型机计PC有了不同程度的应用。计算能力方面，越来越先进的无论是传统的(算系统进入到医院；数据存储方面，所有类型的大规模存储产品都在医院信息化中有了应用；应用开发方面，)IP-SAN 架构、IP构架还是架构SAN消息总线等应用集成手段也在应用开发中得到使用；其他如最先进的备份产品、电源产品、网络产品、安全产品等也在医院里经常可以看到。虽然所有最先进的信息技术已经在医院信息化中得到了应用，但我们感觉医院信息应用的易管理性、实时性、可靠性、安全性、易扩展性等方面仍然存在着众多的问题。 本文尝试通过对医院发展到现阶段所遇到的主要问题的深入分析，并借鉴其他行业建设经验，来探讨高度复杂系统的典型实例医院信息系统建设中应用数据IT 成熟中心架构来解决相关问题的可能性。二、当前医院信息化遇到的主要问题、应用集成问题凸显1情境已不再是医院信息系统的典型系统)Single Vendor(同一产品提供商我们发现市场的流行语。各个厂HIS状态。曾几何时，完整的应用系统产品线提供商是一个商者把能提供全系列的医院信息系统模块作为自己发 展方向和市场定位。医院在采购各种模块的时候，也把同一厂商作为采购时候

互联网数据中心机房建筑设计探讨

互联网数据中心机房建筑设计探讨 互联网数据中心机房建筑设计探讨 摘要：本文根据互联网数据中心（IDC）机房发展现状及其自身特点，在平面、剖面、节能建筑设计方面做了介绍，对产生的问题进行了分析，并在满足需求的条件下进行优化设计，利于提高机房利用率、节省投资及节能减排。 关键词：互联网数据中心；IDC机房；机架布置；机房布局；节能 中图分类号： TU2 文献标识码： A 文章编号： 概述 互联网数据中心（Internet Data Center）简称IDC，是基于Internet网络，为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备提供运行维护的设施基地并提供相关的服务[1]。互联网数据中心是各种互联网应用与服务的核心，在网络经济和电信产业链中起着十分重要的作用。现代数据中心更是具备四个较为重要的特点，分别是：高密度、智能化管理、绿色环保、业务连续性。 IDC机房是一种大型数据储存中心机房，一般提供服务包括网络基本服务，如主机代管、虚拟主机、主机出租、异地备援、企业专线等；另有加值服务，包括网络管理与监控、防火墙、实体的消防设施与安全门禁控管等。 互联网的普及与应用得到了长足的发展，深入到各行各业，千家万户，各大通信运营商对IDC机房的建设正紧锣密鼓地展开着，其建设的好坏将直接影响到互联网业的发展。机房利用率，机房与各个设备用房的配置关系及机房节能一直是业内讨论的问题，本文就这些问题在建筑设计方面提出几点看法，供同行进行探讨。 互联网数据中心机房建筑设计及其分析 1.1机房组成分析 通信设备：机架

配套设备：电力电池、机房空调、变配电、备用发电机、水泵 辅助设备：各类管线、电缆 IDC机房的核心内容就是通信设备，它由各种功能的机架组成。机架的正常工作需要特定的环境条件，包括充沛的电力保障以及一定的温度、湿度、空气洁净度等要求，所有其它设备及设施均服务于通信设备，其之间需进行合理的分配及布局，使通信设备的工作效率最大化。 1.2机房平面设计 机房平面布置主要根据机架的排列方式进行；机架的排列方式根据其功率及空调制冷效果的优劣而改变，同时根据柱网的大小选择合理的机架布置方式；每个机房的最大面积受气体消防保护区的限制；机房大小又决定机架的排列方式及空调形式的选择。所以，机房平面排布受到多重因素的影响，其之间又相互制约。 机柜间距与空调的关系 不同类型的机架有着不同的功率，不同功率的机架其发热量是不同的。因此，各类机架需根据空调所能提供的温湿度条件进行布置。 比如，在机柜尺寸相同的条件下，4KW机架区，根据机架发热量计算，机柜间距为1200mm时能满足空调制冷需求；10KW机架区，根据机架发热量计算，机柜间距达到2400mm时能满足空调制冷需求。因此，机架发热量与空调制冷效果决定机柜间距。 机架布置与柱网的关系 柱网大小对机架排布有着较大的影响。就4KW机架区而言，在尽可能多排机架及满足空调制冷需求的前提下，不同尺寸的柱网其机架摆放效率是不同的（图1、图2）。由图可见，在机柜间距相同的条件下，8400mm柱网的局部结构柱占用了机架间的人行通道，机架布置效率降低；而7200mm柱网对4KW机架来说布置较顺，显然更为合理。故应根据不同功率的机架及其机柜间距选择适合的柱网，使机架布置效率更高。 图17200mm柱网布置图图28400mm柱网布置图 机架布置与气消保护区大小的关系

2019年数据中心IDC行业分析报告

2019年数据中心IDC 行业分析报告 2019年2月

目录 一、头部互联网企业驱动IDC快速发展 (5) 1、中国IDC机柜数量维持较快增长 (8) 2、主流云计算厂商的Capex支出及云计算增速 (9) 二、阿里、腾讯、字节跳动IDC建设规划 (11) 1、阿里IDC规划及天蝎机柜解读 (12) （1）阿里IDC规划 (12) （2）天蝎机柜解读 (13) 15 2、腾讯IDC规划及进展....................................................................................... 3、字节跳动IDC规划及进展 (16) 三、IT设备（服务器、存储）需求快速增长 (17) 1、服务器、存储随云计算需求增长而快速增长 (18) 2、上游芯片带来的服务器更新换代 (18) （1）上游芯片性能的提升，有力的推动了服务器的更新换代 (18) （2）芯片的价格波动，对服务器采购量影响较大 (19) 3、云计算厂商服务器白牌化成为一种趋势 (19) （1）云计算需求带动数据中心建设，进而带动服务器销售增长 (19) （2）云计算厂商需求如今是服务器行业销售增长的主要动力 (21) 四、CT设备（交换机、防火墙、路由器）国产化替代明显 (21) 22 1、中国CT设备市场空间巨大 ............................................................................ 2、阿里、腾讯CT设备主要供应商转为国内厂商 (23) 五、机电设备（电源、制冷、服务）技术驱动明显 (24) 1、电源设备技术发展方向及供应商布局 (25)

数据中心设计过程详解

数据中心设计过程详解 艺术的唯美和技术的务实，似乎有着天然的距离。但当我们回顾很多技术的发展历程，就会发现，在那些取得了巅峰成就的地方，总是技术与艺术的完美结合。今天我们就一起深入了解最新的IDC机房基础设施的设计和搭建——只要用心，技术离艺术并不遥远…… 历史回顾 过去十年中，IDC机房的规模多为300-500平米，一般设在办公楼内，其建设多以应用为中心，靠应用来拉动。 现实需求和挑战 IDC机房建设发展到现在，为加强IDC机房的管理，提高其效率，安全性和可靠性，大型、超大型IDC机房的建设需求逐渐增多。而过去IDC机房的设计、建设模式已经不再适应这种发展需求了。 目前，大型IDC机房建设面临的主要挑战有： 1：设计标准落后，基础研究空白，缺乏统计数据。 国内的相关设计，建设标准是93年的，和现实需求相比过于陈旧，最新的规范尚在推广当中。用于指导电信行业的TIA-942规范并不一定对所有用户适用。 2：IDC机房所要支持的业务系统的要求，企业IT架构设计与具体的基础设施设计严重脱节。 3：设计、建造过多依靠经验，缺乏科学的方法和工具。 现有机房工程公司已难以支持，而国内的专业建筑设计院过去很少接触IDC机房设计。 4：技术经济指标，节能措施缺乏计算和考虑，效率低下。 5：缺乏专业的工程管理。 6：设计、建设、运维各个阶段脱节。 IDC机房是专业性很强的工业建筑，运维方式直接对建筑设计提出要求，而运维方式又是由IDC机房所承载的业务类型，模式所决定的，所以各个环节要全面规划。 设计IDC机房时需完全遵守现有国家标准，并广泛参考国际标准，最佳实践经验以及Gartner Infrastructure Maturity Mode。 现在企业做IDC机房建设大部分都处于集中式阶段，部分企业由集中式向标准化走。长远上看，IDC机房基本上要往基于服务，虚拟化方向发展。

云计算资源需求分析报告和规划

1.1.1.1云计算资源需求分析与规划 1.1.1.1.1数据中心服务器部署基本要求 本项目关键业务数据库、数据仓库采用物理服务器独立部署（集群+同城双活），应用和管理类服务器采用虚拟机部署（同城双活）。 1.1.1.1.2应用服务器采用虚拟化方案 采用虚拟化技术是实现云计算的基础。通过为客户提供服务器整合和数量控制、业务连续性、测试/开发自动化、企业台式机管理等解决方案，从而实现降低成本、提高响应速度、实现零停机、灾难快速恢复等系列好处。通过虚拟架构整合服务器，可以控制x86服务器的蔓延，在一台服务器上运行多个操作系统和应用，并使新的硬件支持老的应用，数据中心撤退旧的硬件。虚拟基础架构使企业能够通过提高效率、增加灵活性和加快响应速度而降低IT成本。管理一个虚拟基础架构使IT能够快速将资源和业务需要连结起来，并对其进行管理。虚拟基础架构可以使x86服务器的利用率从现在的5-15%提高到60-80%，并且在数十秒的时间完成新应用程序的资源调配，而不需要几天时间。请求响应时间也改为以分钟计算。在维护上，可以实现零停机硬件维护，不需要等待维护窗口。

服务器虚拟化是计算机资源逻辑组的过程，这种资源的新虚拟视图并不受实现，地理位置或底层资源的物理配置的限制。这种逻辑视图对信息基础设施有深远的影响。 ◆服务器虚拟化带来的益处： 虚拟化技术可借助信息基础设施更好地提供服务，从而帮助客户节省资金。与传统的物理服务器部署方式相比，虚拟化所带来的一些优势包括：?能够迅速保存、复制和供应虚拟机，从而实现零停机时间维护并支持全新的“go live（实时化）”方案； ?动态共享服务器平台中的闲置资源，从而在消除烟囱式（stovepipe）部署的同时，进一步提高性能和利用率；与此同时也能为应用提供一个 隔离性的操作环境； ?可以实现更高的技术标准化水平和流通率，从而降低运营和维护成本； ?可在虚拟服务器组件发生故障时进行无缝故障切换，从而提高系统可用性； ?降低复杂性，从而改进逻辑和物理灾难恢复。 ◆服务器虚拟化的软件平台选型原则 在服务器虚拟化的软件平台方面，主流的软件提供商均提供了所有软件厂商

数据中心建设需求书

数据中心建设需求书 1.总体设计说明 1.1 总体概况 数据处理中心（以下简称：机房），是在信息化支撑下的全市税收数据的核心生产基地，是以信息技术为主体，集计算机通信技术、 楼宇自动化控制和现代税务管理运作模式为一体的信息管理部门专业 化数据中心，是实现工程三期总体目标的重要保障。机房中需要安装 着大量的高性能高密度计算机、网络交换机、存储机等IT服务设备， 承载着各类业务数据、信息的运算、存储、传输，肩负着业务应用、 设备运行安全、可靠、快捷的重任。 1.2 建设内容 建设内容为数据中心基础设施和弱电系统的设计及集成。 （一）基础设施的设计及集成包括以下系统： 1、机房装修系统 2、电气系统； 3、空调系统； 4、通风系统； 5、屏蔽系统； 6、设备环境监控系统； 7、机柜系统； 8、KVM系统； 9、ECC系统 （二）弱电系统的系统设计及集成包括以下系统： 1、综合布线系统； 2、门禁系统； 3、监控系统；

4、停车管理系统； 5、“一卡通”系统； 6、入侵报警系统； 7、有线电视系统； 8、信息显示系统； 9、IP 电话系统。 2．总体设计原则和依据 2.1 总体设计原则及标准 结合现生产中心信息化建设战略、业务应用系统数量、成长趋势、寿命周期、投资成本等各项因素来分析容灾机房的设备部署、平面规划、电源空调系统架构，在建设初期应以高要求、高品质、高标准、高可靠性的原则进行，以满足IT服务应用的需求。机房的整体设计和实施应充分体现安全性、可靠性、可管理性、灵活性、实用性和先进性的理念，要把数据机房建设成符合国内B级、国际Tier3级标准的机房。 总体建设原则 ★安全性： 选择适当的地点，以规避灾难的发生 建立高规格的结构建筑 建立安全等级 按照安全等级建立安全分区 按照安全分区选择安全防范措施 按照安全分区和人数建立交通动线 ★可靠性： 采纳较高的规范，建立灾备中心 建立足够的电源和空调设备，并考虑备份 市电的供给需不间断并有备份

云计算数据中心架构

云计算数据中心架构 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 对于云计算而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域，提高云计算数据中心的数据处理能力。 云计算要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据移动、多租户、空间效率和对虚拟化的支持。那么，云计算环境下的数据中心基础设施各部分的架构，应该是什么样的呢？ 一、云计算数据中心总体架构 云计算数据中心总体架构，分为服务和管理两大部分。 1、服务部分 服务部分主要以提供给用户的基于云的各种服务为主。它包括以下3个层次（服务模式）：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS。 2、管理部分 管理部分主要以云的管理层为主。它的功能是：确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。 云计算数据中心总体架构包括：中心机房架构、网络系统架构、主机系统架构、储存系统架构和应用平台架构。 二、云计算数据中心机房架构 根据多年的经验，为满足云计算服务弹性的需要，云计算数据中心机房采用标准化、模块化的机房设计架构。模块化机房包括：集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。 1、集装箱模块化机房 集装箱模块化机房，在室外无机房场景下应用。减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到两个月；而能耗仅为传

统机房的50％；可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。 2、楼宇模块化机房 楼宇模块化机房，采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术；可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。 三、云计算数据中心网络系统架构 1、设计理念 网络系统总体架构规划，应坚持区域化、层次化、模块化的设计理念，使网络层次更加清楚、功能更加明确。 2、规划内容 数据中心网络，根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分，可从以下几方面的内容进行规划。 ⑴、按照传送数据业务性质和面向用户的不同，网络系统可以划分为：内部核心网、远程业务专网、公众服务网等区域。 ⑵、按照网络结构中设备作用的不同，网络系统可以划分为：核心层、汇聚层、接入层。 ⑶、从网络服务的数据应用业务的独立性、各业务的互访关系及业务的安全隔离需求综合考虑，网络系统在逻辑上可以划分为：存储区、应用业务区、前置区、系统管理区、托管区、外联网络接入区、内部网络接入区等。 3、Fabric网络架构 此外，还有一种Fabric网络架构。在数据中心部署云计算之后，传统的网络架构有可能使网络延迟问题成为一大瓶颈。这就使得在服务器之间的低延迟通信和更高的双向带宽的需要，变得更加迫切。这就需要网络架构向扁平化方向发展。最终的目标是：在任意两点之间尽量减少网络架构的数目。 Fabric网络架构的关键之一，就是“消除网络层级”的概念。Fabric网络架构，可以利用阵列技术来扁平化网络；可以将传统的三层结构压缩为二层；并最终转变为一层；通过实现任意点之间的连接，来消除复杂性和网络延迟。 例如，在服务超过10亿用户的情况下，需要重新设计网络架构。而使用新的Fabric网络架构目的就在于，保证在社交网络流量不断扩张的情况下，网站能够保持正常运行。不过，Fabric这个新技术，目前还没有统一的标准。其推广应用还有待更多的实践。 链接：Fabric Fabric是IBM公司推出的企业级区块链。2017年，IBM公司将其贡献给了Hypherlegder项目。Fabric和Sawtooth是Hypherlegder的两个重要企业级项目。

数据中心建筑结构等各专业方案要求

数据中心建设建筑技术要求

1 建筑设计要求 1.1 建筑规划要求 进行建筑设计规划时应满足下列要求： ●建筑对地震、洪水等自然灾害以及电磁波等威胁安全性因素的对应措施； ●引入市电、通信用电缆（从2个不同路径引入等）； ●计算机设备等装置的搬进搬出、维修车辆的配备位置； ●人与车辆等的移动路线； ●灾害时逃生通道和避难场所（指火灾、洪水、台风、地震等）； 1.2 建筑结构要求 1.2.1 抗震性能等级 参照国家抗震设计标准（GB50011-2001），抗震设防烈度为7度，设计地震分组为第一组。建议提高设计可靠性参数。 1.2.2 荷载 特殊载荷要求如下：机房区、机房机电设备通道及相关设备运输通道的活荷载在1200Kg/㎡以上，其中UPS电源室的活荷载在1500Kg/㎡以上。 如采用水冷精密空调，安装精密空调外机的屋面需考虑荷载问题。 1.2.3 建筑结构 建筑结构建议采用钢筋混凝土框架结构或钢筋混凝土框架加剪力墙结构。 1.2.4 建筑耐久性要求 参照《民用建筑设计通则》第1.0.4条建筑耐久年限以主体结构确定的建筑耐久年限分下列四级：一级耐久年限100年以上，适用于重要的建筑和高层建筑。二级耐久年限50～100年，适用于一般性建筑。三级耐久年限25～50年，适用于次要的建筑。四级耐久年限15年以下，适用于临时性建筑。 机房区属于企业信息生产用的重要建筑，属于一级耐久年限100年以上。 1.3 建筑防火等级要求及防火要求 按照《建筑设计防火规范》中要求，计算机机房楼建筑物耐火等级定为一级。建筑物结构件的具体的燃烧性能和耐火极限要求参考下表中的一级参数。

●参考《建筑设计防火规范》、《高层民用建筑设计防火规范 GB 50045—95(2001 年修订）版》《气体灭火系统设计规范 GB50370-2005》。根据防火区域内设备 的重要性和安全性，建议机房区域采用气体灭火 1.4 建筑平面 在进行建筑物的平面设计时，需要考虑到以下因素： ●对机房的设计应考虑功能区的划分，最大限度的提高空间的利用率； ●考虑机房的强弱电双路径接入，最好设置2个弱电井，2个强电井。 1.5 建筑剖面 在制订建筑物的剖面设计时，需要考虑到以下项目： ●根据各房间的位置关系、各设备体积、配线路径，布线量，空调气流方式， 在满足层高同时考虑各房间的层次构成； ●设计时考虑重要的通信电缆等放置于专用的坚井，而不是置于生产机房以外 地方； ●设计机房区计算机机房的剖面时，应该考虑到以下要求：层高高于5500mm， 楼板面与电梯厅和消防疏散楼梯及楼层配套辅助功能间比，下沉600-1000mm （即：架空地板高度高于600-1000mm。）； ●基本工作间区域层高应不低于机房区，楼板面与电梯厅和消防疏散楼梯及楼 层配套辅助功能间比下沉300mm以上，便于电气及通讯线缆和安装监控屏； ●变配电室、柴油发电机建筑层高不低于5.5米。 1.6 门的要求 机房主要通道门尺寸宜不小于2米宽*2.5米高。 1.6 窗的要求 按照《民用建筑节能设计标准》计算机楼尽量减少建筑结构体外窗，以降低建筑物耗热量指标。另外气体消防灭火保护区周界墙体上的窗，包括外墙窗都必须采用防火窗，防火等级及抗压等级要与防火分区结构墙等同。

2018年数据中心IDC行业分析报告

2018年数据中心IDC 行业分析报告 2018年6月

目录 一、巨头军备竞赛，数据中心进入需求扩张期 (5) 1、数据中心：云计算时代的IT资源载体 (5) （1）从成本中心到生产力，计算资源云化大势所趋 (6) （2）核心+边缘：超大规模与边缘数据中心两级并举 (7) 2、IDC资源供需失衡持续扩大 (8) （1）云端数据存储、传输与计算需求指数性增长 (8) ①数据中心流量 (8) ②数据中心数据存储量 (8) （2）技术瓶颈与扩张模式使得数据中心资源只能线性供给 (8) ①资源利用率与用户体验不匹配 (9) ②摩尔定理失效导致CPU与存储器性能提升趋缓 (9) ③冯结构数据中心面临瓶颈 (9) 3、云计算巨头军备竞赛，行业进入需求扩张新周期 (11) （1）公有云增长超预期，巨头展开IDC资源军备竞赛 (11) （2）我国云计算巨头迅速跟进，IDC行业进入新一轮需求扩张期 (13) ①国内云计算快速增长，巨头持续加码 (13) ②IDC行业进入需求扩张期 (15) 二、以美为鉴：专业IDC服务商成长空间巨大 (16) 1、行业分工下专业IDC服务商优势凸显 (16) （1）IDC服务商可分为电信运营商、专业IDC服务商与云服务商 (16) ①基础电信运营商 (16) ②网络中立的专业IDC服务商 (16) ③云服务商 (17) （2）专业IDC服务商守护云生态健康发展 (18) ①稳定性：头部用户稳定要求压倒一切 (18) ②成本可控：降低客户自建成本风险 (19)

③准确预判行业趋势，实现技术快速迭代 (21) ④中立性与多样化服务为客户提供灵活选择 (21) 2、从Equinix看美国专业IDC服务商发展历程 (22) 3、以美为鉴:中国专业IDC服务商空间巨大 (25) 三、相关领域及企业 (28) 1、一线城市机房资源储备是核心 (28) （1）数据中心选址：一线热数据，三线冷数据 (28) （2）数据中心结构型过剩：三线城市上架率不足 (29) （3）一线城市供需失衡，未来价格有望稳中向上 (30) 2、深度云化的专业IDC服务商降本增效 (31) 3、好口碑才有好市场 (32) 4、重点企业：光环新网 (33) （1）IDC机柜毛利率稳中有升，机柜数量2018年迎来释放期 (34) （2）云服务牌照如期落地，AWS业务合规启程，公司打开更大成长空间 (34)

数据中心机房设计建设方案

数据中心机房设计建设方案 1．概述 随着在数据业务的不断发展，某公司拟设数据中心，对中小企业提供电信级数据服务。目前，该公司计划建立一个1000平米的数据中心，初始阶段，数据中心提供的服务对象主要为中,小企业，服务内容以专线租用和主机托管为主。随着业务的发展及收藏的增加，会逐步发展成应用服务供应中心。用户也会扩展到城镇居民，即同时作为智能小区的服务中心。 1.1数据中心机房基础建设 1.1.1机房选址 选择合适的地点进行机房建设是数据中心机房基础建设的基本条件。这里我们提出选址中必须注意的10个方面供用户参考。 ◆使用面积达到规划的要求 ◆建筑物内部由扩展空间 ◆避免附近存在较强的电磁干扰源 ◆所在建筑物本身及周围无安全隐患 ◆便于光纤的接入 ◆足够的电力容量及用电安全性 ◆楼板承重满足功能需要 ◆楼层净高符合使用要求 ◆专业空调系统室外机能有合理的摆放位置 ◆能提供满足技术要求的发电机房及油库 1.1.2工程项目设计 作为数据中心机房建设的首要任务，工程项目的设计规划是十分重要的起步。优秀的设计，合理的性价比及切实可行的项目规划是建设一个成功的数据中心机房的重要保证。 通过我们对数据中心系统的认识和了解，下面规划出一个数据中心工程应该具备的若干子系统。 （1）装修子系统 （2）电力及地线子系统 （3）空调冷却及新风子系统 （4）烟雾检测及灭火子系统 （5）漏水检测子系统 （6）门禁保安及监控子系统 （7）结构化布线子系统 （8）事故广播子系统 （9）设备总控子系统 （10）监控中心控制子系统 当然，在具体项目的规划中不必要对每一个子系统都进行逐一描述，但是应该在设计中考虑到每一个子系统的功用和针对项目本身的实现方式。 1.1.3项目施工与管理 项目的施工与管理是数据中心机房基础建设的重头戏，也是一切设计规划得以正确实现的重要保证。 我们作为一个成熟的数据中心机房建设商对每一个项目的施工和管理都倾注了极大的力量。组织专业水平高的工程队伍，我们强调项目中的每一个细节和每一个角落，对项目的施工和管理有着自己的规范。 ◆制定先进，严格，规范的施工组织计划