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什麼可以定義為數據中心

發布時間:2023-09-24 01:49:31

Ⅰ 數據中心的構成是怎麼樣的

數據中心系統總體設計思想是以數據為中心,按照數據中心系統內在的關系來劃分,數據中心系統的總體結構由基礎設施層、信息資源層、應用支撐層、應用層和支撐體系五大部分構成。如下圖所示:

數據中心總體架構

數據中心系統總體架構

數據中心從頂層上規劃總體技術架構、設計技術路線和方法,保證網路、數據資源、應用系統、安全系統等各要素之間構成一個有機的整體,實現企業(機構)數據資源管理的聯動和信息的及時監測、匯總與分析。具體各層介紹如下:

(1)基礎設施層

基礎設施層是指支持整個系統的底層支撐,包括機房、主機、存儲、網路通信環境、各種硬體和系統軟體。

(2)信息資源層

信息資源層包括數據中心的各類數據、資料庫、數據倉庫,負責整個數據中心數據信息的存儲和規劃,涵蓋了信息資源層的規劃和數據流程的定義,為數據中心提供統一的數據交換平台。

(3)應用支撐層

應用支撐層構建應用層所需要的各種組件,是基於組件化設計思想和重用的要求提出並設計的,也包括采購的第三方組件。

(4)應用層

應用層是指為數據中心定製開發的應用系統,他包括標准建設類應用、採集整合類應用、數據服務類應用和管理運維類應用,以及服務於不同對象的企業信息門戶(包括內網門戶和外網門戶)。

(5)支撐體系

支撐體系包括標准規范體系、運維管理體系、安全保障體系和容災備份體系。容災備份體系在傳統的數據中心系統中隸屬於安全保障體系,隨著數據地位的提高,容災備份已自成體系。安全保障體系側重於數據中心的立體安全防護,容災備份體系專注於數據中心的數據和災難恢復。

Ⅱ 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。

Ⅲ 什麼是數據中心

什麼是數據中心?

一、數據中心的定義及分類

數據中心即存放設備或數據的場地

數據中心即一個組織或單位用以集中放置計算機系統和諸如通信和存儲這樣的相關設備的基礎設施;也可能是以外包方式讓許多其他公司存放它們的設備或數據的地方。是場地出租概念在網際網路領域的延伸。只提供場地和機櫃的數據中心,一般稱為DC(Data Center),而同時提供帶寬服務的,一般稱IDC(互聯網數據中心, Internet Data Center),兩者有時不作嚴格區分。數據中心規模方面,按標准機架數量,可分為小型、大型和超大型。級別方面,常依據Uptime Institute的行業評判標准, 按可用性,分為T1、T2、T3和T4。

二、發展階段

從簡單到復雜,從不穩定到穩定

早期的數據中心,比較簡單。隨著數據量的增加、數據業務的日趨復雜、生活和生產對互聯網的依賴程度越來越高,耗電量的不斷增長,數據中心的標准也越來越高,主要體現在標准性、穩定性、節能性和高密度性等方面。

三、運營者分類、關系及比較

互聯網公司運用新技術更多,獨立第三方市場優勢漸顯

數據中心的主要建設者包括電信運營商,獨立第三方和大型互聯網企業,三者之間存在著較為復雜的合作關系,在少數場景下亦存在競爭。電信運營商的核心優勢是對帶寬等資源的壟斷、廣泛分布的機房,以及深入到縣級以下的體系。獨立第三方的核心優勢是豐富的建設經驗和運維經驗。互聯網公司的核心優勢是自身使用,因此可以統一規劃、設計,並做全部的虛擬化、雲化處理。互聯網公司對於新技術的運用往往更加徹底,但在數據中心本身的產業鏈中,其作為買方,不參與市場競爭(其出售給下游的一般為雲產品)。相比於電信運營商,獨立第三方因建設速度、服務模式和重視程度等原因, 優勢漸顯。

四、市場概況:產業鏈

基礎設施的基礎設施

雲計算常被比作信息產業的基礎,而數據中心又是雲計算的基礎。在整個信息產業中,數據中心位於極為上游的位置,為各種互聯網服務提供基礎支撐。

五、技術概況:架構分層

從「風火水電」到「軟體應用」

數據中心具有房地產和IT的雙重屬性,其可從場地到IT軟體分為四層,每上升一層其地產屬性會更弱、而IT屬性會更強。大多數的數據中心到設施層即止。在客戶類型為大客戶,選擇自行接入網路,或者服務商無網路資質時,也不提供網路服務,是更加簡單的DC而非IDC。提供IT硬體時,業務即開始向伺服器租用轉變。提供IT軟體時,一般即轉型為公有雲或者專有雲的雲廠商。

行業分析:

獨立第三方數據中心優勢漸顯:相比於電信運營商,獨立第三方數據中心建設速度更快、客戶定製性更強、重視程度更高,且PUE大多更低,受到客戶青睞。

移動互聯網和大數據是過去數據中心增長的主要動因:過去5年,需求端,網民數量和移動流量增長迅速;供給端,大數據和人工智慧對存儲和計算提出更高需求。因素疊加,導致數據中心增長迅速。

5G、物聯網、工業互聯網和傳統企業上雲是未來增長的主要動因:5G的傳輸帶寬顯著高於4G,且原生標准支持企業獨立組網,為物聯網、工業互聯網奠定基礎。因素疊加,會持續利好數據中心行業。

一線城市資源緊俏,節能成為硬性指標:因數據中心的高能耗特點,北上廣深等均對數據中心建設提出了更為嚴格的限制措施(一般要求PUE<1.4),但這些城市需求旺盛,既有數據中心成為緊俏資源。

智能運維被更多應用:隨著數據中心規模的提升、人工成本的上漲以及客戶對資源動態增減需求的日益增多,傳統人工運維已難適應。基於感測器、DCIM和自動巡檢機器人的整體智能運維漸被得到更多應用。

核心觀點:

一線、邊遠雙向發展 ——隨著一線城市指標的收緊以及骨幹網路結構的逐漸改變,一線城市周邊以及能源更充足地區成為互聯網自建數據中心的首選。但因傳輸的物理距離、客戶需求等,獨立第三方數據中心更願恪守一線。

資本跨界進入 ——隨著國家對新基建的重視, 已有越來越多其他行業的 企業跨界進入數據中心行 業,這會客觀上加劇數據 中心的競爭。但數據中心 不等同於地產,擁有更強 IT屬性,擁有更豐富運營 經驗的企業將優勢漸顯。

橫向整合成為趨勢 ——數據中心的本身特點致使資金更加充足、整合能力更強的企業,對一些機房甚至企業進行收購,成為必然。而一些原本規模較小的,尤其是兩千機櫃以下的數據中心不進則退, 被收購可能性較大。

與「雲」終難舍難分 ——數據中心運營企業會因客戶需求和追求更高毛利率,更多向雲計算方向發展,具體實踐路徑包括:代維公有雲、進軍公有雲、主打專有雲和混合雲,或重點發展雲MSP業務。

我會繼續聚焦5G時代,關注新基建資訊,分享5G和數字中國信息,以前沿的視角分析數據中心的發展,為大家帶來行業內數字化動態和新基建科研成果。

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