為什麼要做數據中心

❶ 為什麼蘋果華為騰訊，都要把數據中心建在貴州，有什麼好處

最近兩年大數據非常火爆，跟著大數據一起火爆的是貴州省，每年在貴陽舉辦的大數據峰會更是吸引來了全球各地商界大佬的參與。

而且目前很多知名企業已經在貴陽建設大數據中心或者計劃在貴州建設大數據中心，比如在貴安新區中的電子產業信息園內，目前聚集了三大運營商後，戴爾、谷歌、阿里巴巴、騰訊、網路、京東、華為等近300數據項目。

目前貴州是首個國家級大數據綜合試驗區，貴州已有大數據企業超過9000家，產值超1100億元，每年有上萬名相關人才流入。

那貴州到底有什麼魅力，為何能夠吸引這么多知名企業來到貴州建設大數據中心，成為大數據中心的一個重要基地之一呢？這裡面有主要有幾個原因:

貴州的地理環境是非常適合建大數據中心的，這種優勢主要體現在以下幾個方面。

（1）氣候優勢。貴州位於北緯24度至29度之間，貴陽更是被稱為避暑勝地，冬無嚴寒，夏無酷暑，夏季平均氣溫約25℃，冬季平均氣溫約9℃，溫差是比較小的，這種氣候非常有利於伺服器的維護，減少伺服器的能耗。

（2）貴州位於雲貴高原地區，境內地貌主要以喀斯特地貌為主，很少有台風，地震，泥石流等地質災害，這有利於大數據中心的穩定。

（3）貴州境內有眾多溶洞，洞裡面的恆溫恆濕，這個非常適合建立大數據中心，所以目前有很多大數據中心都是直接建在貴州省內的溶洞裡面。

大家都知道大數據中心是電老虎，大數據中心的運營成本主要包括機房電費、寬頻成本、機房建設及攤銷、人工成本及機房租金等，其中的機房電費成本約占據總成本的一半以上 。

之前美國有一個機構曾經做過一個調查，結果發現一個數據中心的用電功率超過了美國的一個中型城鎮，比如谷歌位於全球的數據中心的用電功率達到3億瓦特，這一數字超過了三萬戶美國家庭。

正因為如此，建立大數據中心最大的一個成本就是電力，而且必須需要該地區有豐富的電力資源。目前貴州的電力資源是比較豐富的，2018年各省發電量排名當中，貴州排在第15位，發電量不是很靠前，但這個發電量跟貴州的經濟體量相比還是相對比較豐富的，所以貴州很多電量都是輸送到省外。

除了電力資源豐富之外，貴州的電價還非常便宜，為了吸引各大數據中心到貴州投資，貴州各地方政府協調電網給出了一個比較優惠的電價政策，最低的價格達到每度0.35元，而據工信部統計，目前全國大數據中心平均用電價格為0.87元/千瓦時，而沿海地區用電價格高達1.5元/千瓦時，相當於目前貴州的電價只有其他地區的一半，甚至更低，這也是吸引各大巨頭大數據中心落戶的直接原因之一。

影響大數據中心布局的原因有很多，其中有一個重要的原因就是土地。因為大數據中心不像機房那麼簡單，隨便1棟樓就可以解決問題，大數據中心需要非常大的面積。

比如騰訊貴安七星綠色數據中心位於貴州省貴安新區，總佔地面積約為770畝，隧洞面積超過3萬平方米。如果這個大數據中心建立在深圳，按照土地均價1萬元/平米計算，那光土地成本就需要50億左右。而貴州作為欠發達地區，目前經濟並不是很發達，所以土地成本相對比較低，這770畝土地價格估計也就幾個億左右，這樣就可以大大節省大數據中心的建設成本。

最近幾年貴州的大數據業務之所以發展迅猛，這裡面除了國家政策偏重之外，貴州各地方政府出台的優惠政策也是吸引各大企業落戶的重要原因之一。

前幾年貴州省就出台相關文件大力支持大數據中心產業的發展，這種政策支持主要體現在以下幾個方面：

1、稅收優惠。

比如投資1000萬元及以上的大數據企業，從企業投產運營之日起3年內，企業所交納的省級以下稅收地方財政留存增量部分，由企業所在地市、縣政府全額補給企業；

投產運營3年以上5年以內的，以減半方式給予支持。 而符合國家稅收優惠政策規定的大數據企業，可享受第一年至第二年免徵企業所得稅、第三年至第五年按照25%的法定稅率減半徵收企業所得稅的優惠。

2、補貼政策

為降低企業成本，貴州省還給大數據企業補貼寬頻費用，大數據企業自用寬頻租賃費由所在市、縣政府給予50%的補貼，每戶企業每年補貼不超過50萬元，補貼期可為3年。

此外，從財政上，貴州省整合貴陽市、貴安新區設立大數據產業發展專項資金，從2014年起連續3年，每年安排不少於1億元用於支持大數據產業發展。

3、人才政策

大數據本身就是一個高 科技 產業，本身就離不開人才，為了吸引更多的人才來貴州落戶以及就業，貴州省推出了很多人才優惠政策。

一是實施「百千萬人才引進」計劃，鼓勵大數據產業人才到貴州創業，認定為大數據企業高層次人才的可享受相關優惠政策，這種人才政策主要體現在以下三個方面。

二是給大數據企業的員工在稅收和購房方面發「紅包」。對大數據企業員工，在貴州工作時間超過1年、年繳納個人所得稅在3萬元及以上的，按其個人所得稅地方留存部分，第1至5年給予90%的獎勵，第6至10年給予60%的獎勵。大數據企業高管人員和核心技術人才，在貴陽市和貴安新區購買住房並簽訂5年以上本地服務協議的，經認定後由所在地政府每人給予10萬元一次性購房補貼。

三是大數據企業高管人員和核心技術人才，在戶籍和就醫等方面享受優惠和便利，子女在義務教育階段入學可在省內居住地轄區學校就讀。

總之，貴州省大數據之所以能夠迅猛發展，吸引那麼多世界頂尖企業來落戶投資，可以說貴州省綜合了天時，地利，人和各方面的優勢，所以目前貴州省大數據產業發展越來越好。

貴州被稱為中國的大數據「矽谷」，三大運營商、華為、騰訊、蘋果紛紛在貴州建立數據中心。為什麼這些 科技 巨頭紛紛在貴州建立數據中心呢？下文具體說一說。

數據中心最大的特點就是「高能耗」 ，電力成本是整個支出成本的50%~70%，其中一半來自於伺服器等設備的供電，另一半來自於機器設備散熱的「空調費」。

從氣溫和能源來說，貴州是公認的中國南方最適合建立數據中心的地方。貴州常年氣溫保持在14℃到16℃，即便最炎熱7月份，平均氣溫也只有23.7℃，是伺服器等設備運行最合適的溫度。

根據華為的說法「大數據基地建在北京需要1塊錢1度電，貴陽只需要4毛。 我們不需要什麼優惠政策，放在貴州，建成運行後一年可以節約上億的電費 」。

2013年是中國「大數據元年」，大數據的到來，貴州和北上廣的等一線發達地區站在同一起跑線上。貴州專門頒布了一系列政策，用於支持貴州大數據的發展。2014年開始，貴州鼓勵獎政府部分的數據遷移到雲端，即「雲上貴州」，除了特殊需求，不再自建機房，這個在全國范圍內都是超前的。

貴州通過政策上的引導，明確了兩大基礎工程： 一個是數據中心，一個是呼叫中心 。數據中心方面，三大運營商、華為、阿里巴巴、騰訊、蘋果等紛紛將南方的數據中心建立在貴州；呼叫方面，華為、螞蟻金服等都將客服中心放在了貴州，貴陽的呼叫中心坐席達到了30多萬席。

總之，貴州發展大數據產業占據了天時地利人和的優勢，貴州獨特的自然環境和精準有利的政策支持是貴州大數據產業發展的兩大法寶。

可是你不知道的是：三大運營商，蘋果，華為，騰訊等等都選擇將大數據中心落戶在貴州！到底貴州有什麼魔力呢？畢竟貴州並不是像北上廣一樣發達。有什麼理由留住這些大企業嗎？

2013年3月，貴州面向全國優質民營企業進行招商推介時，特意邀請馬雲。馬雲這樣說：錯過三十年前的廣東和浙江！也一定不能錯過在貴州的發展機遇。

也就是在這一年，三大運營商將大數據中心落戶在了貴州；不僅僅是它們，阿里，華為，惠普，IBM，網路，騰訊，戴爾等等都將大數據中心和貴州相連！

這一切的根源在於：貴州對於發展大數據的決心！貴州從最開始就既定了將貴州打造成大數據中心，所以支持力度大，定位精準！

從將貴州打造成全國首個大數據綜合試驗區，貴州應該是最早一批積極落實《促進大數據發展行動綱要》的地區， 這是貴州能夠先人一步的根源！

從2013年三大運營商落戶貴州貴安新區，總投資150億元，規劃建設機櫃超10萬個、伺服器超200萬台！它們打了頭陣，更有利於促成品牌效應，行業巨頭紛紛入駐 ，實際上也是吸引華為，騰訊，蘋果紛至沓來的原因之一！

你可能不會忽略掉：節約成本！對於任何一個企業來說，成本控制是最基礎的！而大數據一個重要的特點就是高耗能！而貴州的水資源豐富，可以說是國內電費最低的省份之一。

可以說對於大數據中心來說，能夠節約大約50%-70%的電量！這對於企業來說，這是非常有吸引力的一環。

而且，貴州地處北緯24到29度之間，平均氣溫在14-16度，冬暖夏涼，地質結構穩定，災害風險低，森林覆蓋率49%，可以說這對於大數據中心所需要的穩定，安全，而且氣溫適合，對於散熱要求大的數據中心很適合！

在貴州大數據產業園，聯通負責人這樣說：這里有綠色節能、柔性可變、靈活定製、網路通達、安全可靠、專業運營六大特點，這是促使他們選擇的原因。

確實，貴州本身的優勢不僅僅貴州本身的支持；環境特色，電力成本以及開放的數據資源等等優勢，讓貴州成了這些企業選擇的「鑽石礦」！

華為、騰訊等企業把數據中心建在貴州，主要是因為貴州全年平均氣溫較低，而且電力穩定，空氣清潔，更關鍵的是數據中心安全等級可以建設的更高，而且貴州政府規劃和招商引資政策較好。下面來分析一下。

氣溫較低，對於數據中心的散熱非常有好處。貴州即使是夏天，平均溫度大概也就在20多度，如果是山區，可能溫度會更低，更涼爽一些。氣溫較低，對於大型數據中心的散熱是非常有好處的，大家都知道數據中心的發熱量是驚人的，氣溫較低可以節約大量的空調用電。這樣也能節約設備成本，提升數據中心運行穩定性，降低數據中心運行費用。

數據中心是耗電大戶，電力供應的穩定性可以說至關重要。貴州電廠眾多，本地大型電廠非常多，因此電力供應情況非常充足，原來就是西電東輸的起點，可以說電力非常穩定和充足。貴州本地電廠和電網的供電能力充足和穩定，這保證了數據中心的高等級的供電要求。畢竟周邊就有穩定的發電廠，這對於數據中心來說更為重要。

數據中心對於空氣的清潔度要求也非常高。而貴州空氣質量可以說非常好，這對於數據中心的良好運行至關重要，空氣不用特別精細的處理就可以很好地滿足要求，這又減低了數據中心的運行成本。

貴州數據中心安全等級特別高，甚至可以抵禦核彈攻擊。數據中心在未來是一個國家的機密，可以說安全是需要考慮非常周全的。一般在貴州建立數據中心，都是在山腳下挖出山洞，作為數據中心，這樣把一座大山挖空，可以說安全等級特別高，甚至可以輕松抵禦核彈的攻擊。這樣的安全等級，可以說把數據安全放在了非常高的等級上。這樣的數據中心無疑更能夠吸引人把數據放在裡面。

貴州省這幾年充分考慮了自己的資源優勢，規劃和主導了貴州大數據中心的定位。依託著貴州大數據中心的定位，不斷推出招商引資政策和人才引進政策，包括稅收方面的優惠，包括土地方面的優惠，包括供電優惠政策等等。這些政策對於企業落戶貴州也是起到了非常關鍵的作用。

綜上所述，華為、騰訊等企業把數據中心建在貴州，主要是因為貴州平均氣溫較低，而且電力供應穩定，空氣清潔，更關鍵的是數據中心安全等級可以建設的更高，而且貴州招商引資政策也是非常好。

感謝閱讀！

為了電！首先是省電，你知道北京一個騰訊的數據中心一年的電費是多少嗎？十個億。再有這么大的耗電量，你就是給的起電費電網也不一定能給你做輸配電啊。這個不是你想要就有的，像北京的電都是外省輸送過來的，你一拍腦袋想砸錢建一個數據中心，國家電網沒規劃你這塊兒，這么大的耗電量，它從哪兒給你送電來啊？貴州這里好處就出來了，有全國最充沛的水利資源，把機房建在河邊的山裡頭，電力，空調的冷卻這些問題都解決了。這也是為什麼很多比特幣的挖礦機礦場都在雲貴那邊的原因了。建好了水電站電就和白來的差不多了。水利發電站就在邊上也沒有電網的輸配送問題了，至於數據傳輸反正是光纖，距離根本不是問題。

大家好！

為什麼長期以來沒有什麼發展機遇的貴州，能夠成為中國大數據中心。

世界各大巨頭公司紛紛把自己的數據中心建立在貴州這塊自古以來就荒涼落後的西部山區中。

作為在貴州呆了很長時間的人，我認為有以下幾個核心點符合建造大數據中心：

大數據中心裡的設備都是極其昂貴的設備，那可是公司的真金白銀。更何況比設備更貴重的核心數據、科研成果，更是無價之寶。作為一個公司戰略級資產，最核心的考慮點應該是天災原因。天災面前人人平等，天災面前，一切白費。而貴州省在下面幾個可以說在世界上都是得天獨厚的：

1.地震：地震應該是對數據中心，危害最大的自然災害。但，有史料記載以來，貴州好像沒有發生過地震活動。不像現在四川和雲南地震頻發。

2.水災：貴州林密，溝深，只要選址得當，完全不用擔心像長沙那樣被水漫金山。

1.貴州地處中國內陸，東挨湖南，北接重慶四川，西連雲南，南抵廣西。屬於中國的內陸地區。

2.貴州自古以來就是一個被群山環抱，交通閉塞，很少有戰亂，非常穩定、孤僻、獨立的地方。如，席捲世界的第二次世界大戰，貴州就幾乎沒有受到炮彈的打擊。解放戰爭更是一個地區，一個團就解放了。

「天無三日晴，地無三分平」，一直是貴州寫照，地處亞熱帶，但有處於雲貴高原中心地帶，而且高原也不太高，平均海拔1000多米。氣溫常年維持在10℃~30℃之間。對高耗電的大數據中心來說，無形中降低了大量的電費成本。

大自然的空調房，溶洞

貴州是一個資源缺乏的省，煤炭，鋼鐵，石油等都幾乎沒有，但唯獨水資源豐富。烏江，清水江，赤水河，盤江等等。有高原帶來的巨大落差，非常便於水電站的建立。在70十年代，很多農村都是通過自建水電站，發電自給自足。

這是貴州擺脫落後的機會，騰飛的起點。由衷為故鄉高興。

把最賺錢又環保的項目落在扶貧重點地區符合國家策略，很早前就在貴州黔南建設「大碟子」，據說光選址就選了12年，最後才選到這國寶級的「科斯特地形」開始建設，總耗時23年。有這么好的天文設備在這里，當然高 科技 的項目更有理由落在這里啦，天氣也是關鍵，這里全年平均氣溫23度，夏天不熱冬天不冷，當然大多數原因還是國家想要扶持貴州啦，全國各省各縣都修高速公路，最費錢耗時難修的就是貴州省了，投資那麼多，總要有項目回報吧！以上純屬個人觀點哦！

有一個很有意思的消息，微軟2018年6月搞了一個名為 Natick的實驗性項目。這個項目非常有意思，微軟在蘇格蘭奧克尼群島海岸線附近的水域中，部署了一個水下數據中心，在一艘長 40 英寸的船內部署了12個機架和864 台伺服器。

另外一個很有意思的消息是，VerneGlobal公司和Advania公司在冰島建立了自己的數據中心，冰島正在成為越來越多的數據中心首選，冰島正在打造零碳的綠色數據中心產業

不知道有沒有人路過華為的數據中心，在華為的一些數據中心，冬天路過的時候，數據中心上雲蒸霞蔚，蔚為壯觀。所以，對於數據中心而言，選址首先要考慮的就是散熱。數據中心所處的位置，如果氣候常年涼爽，對於數據中心而言，可以顯著降低整體能耗，節約大量散熱所需的能源費用。

如果有朋友去過運營商的機房也可以看到，運營商的機房一般都是沒有窗戶的，這是為了避免夏天太陽直射產生的熱量，所以散熱是數據中心的基本需求。微軟之所以做實驗把數據中心建在水下，也是看重了水下良好的散熱條件

數據中心的能耗需求也是剛需，因為數據中心的伺服器需要24小時不間斷運轉。冰島為何成為全球數據中心建設的熱門地點，是因為冰島的天氣涼爽，而且冰島的地熱非常豐富，冰島的地熱發電滿足了全冰島的用電需求並且還有所富餘。所以能耗一向是數據中心的剛性需求。以前傳說四川大渡河畔是比特幣的礦機的挖礦聖地，也是看重了四川富餘的水電資源

我們再看看貴州，當地常年氣溫涼爽，在夏天幾乎不用空調，可利用自然條件冷卻伺服器；而且貴州水電裝機量排在全國第四，有充足且便宜的電力資源提供，這些都為貴州作為數據中心建設的最佳地點提供了絕佳的支持

華為在貴州的數據中心，甚至挖空了一座小山，在山腹里建設數據中心，將會更加涼爽，很有可能採用自然散熱方式，就可以滿足數據中心伺服器的散熱訴求。所以貴州建設數據中心，是得天獨厚的

數據中心選址有幾個條件，一是安全，二是成本低，這兩點貴州都具備。

所謂企業數據中心，就是一個公司核心數據的存儲中心，相當於人的大腦，對安全性要求比較高，一般都是採用容災備份的方式設置，分散在不同的地區，貴州只是其中一個，別的地方應該也還有。

數據中心的安全性威脅主要來自：自然因素，人為因素、意外因素。和其他地區比較，貴州自然安全因素比較好，台風、地震、雨雪等自然災害非常少；貴州相對地處偏僻，不繁華，人為因素的概率也比較低；貴州地處雲貴高原，周邊環境比較穩定，火災等意外因素也相對少一些。除此之外，網路攻擊等其它安全因素在哪裡都差不多。

在安全的前提下，能省就省。數據中心屬於不太需要人力維護，但是需要精心呵護的地方，除了上面說的安全因素外，對環境、電力、溫度、消防要求比較高。

因為工作的原因，我曾經到過很多運營商的機房，裡面可以說是戒備森嚴，因為裡面有大量的用戶數據，必須保證絕對安全，不能影響用戶正常通信。

據了解，這種機房對環境要求非常高，必須做防塵處理，貴州的污染少，防塵成本就會降低；機房還要求24小時供電，雙路供電的同時，還要配備柴油發電機組，配備逆變器，而且耗電非常高，還要通過空調調節機房溫度接近恆溫，因為只有在恆定的溫度下機器運行效率才高，壽命也長，貴州電力相對充沛，電費不高，能節省成本。

除此之外，空調也是用電大頭，為了節能，在溫度適宜的時候，他們都採用新風製冷，就是用自然風冷卻機器散熱，貴州的半高原環境常年溫度偏低，非常適合採用自然條件降溫，這對降低空調電費來說是最好的。

正是由於上述原因，很多互聯網公司願意把數據中心建在貴州，貴州也為他們創造了很好的運營條件，包括機房選址，環境開發，人才政策等等，這就形成了一種產業，數據中心和呼叫中心基地。

蘋果華為騰訊都要把數據中心建在貴州，有三方面原因，簡單點說就是成本低、安全性高、符合大趨勢。

接下來我們具體分析這三大原因。

成本有多方面，既然是大數據中心，那麼首先要有比較大的空間，需要擺放很多台伺服器，需要耗費大量電力，需要保持較低的溫度。

貴州地處西部，土地成本低，平均溫度也低，還有很多溶洞可以直接利用。此外貴州有煤礦 ，電力充足 ，電力成本較低。

涼爽的溫度，一年四季溫差小，這種自然氣溫環境得天獨厚，耗電量也非常均衡。

電費佔了數據中心近半的成本，相對於其他地區平均0.8元以上的用電成本，貴州用電成本低至0.35元，這是非常大的優勢。

西部遠離沿海，身處內陸，更加安全，即使發生戰爭也不容易受到影響。

貴州地質條件獨特，沒有地震、泥石流等危害。

「一帶一路」為貴州帶來了大機遇，僅貴陽市就有大數據企業1600多家，主營業務收入在2018年達到了1000億元。

為了吸引投資，貴州對企業的優惠措施也非常到位，企業融資、稅收、人才等方面都有政策扶持。

以稅收優惠為例，符合國家稅收優惠政策規定的大數據企業可享受第一年至第二年免徵企業所得稅、第三年至第五年按照25%的法定稅率減半徵收企業所得稅的優惠。

以貴安新區為例，企業建設大數據中心可以獲得最高1000萬元軟硬體資源支持，除了階梯電價優惠外，對於各類人才也有3年內每年最高2萬元的租房支持。正因為符合了國家規劃，地方重視，企業配合，貴州大數據行業吸引了每年上萬人才流入，部分人才還能享受高達10萬元的購房補貼。

如今貴州大數據產業規模已經形成，優勢會日益明顯，成為貴州經濟新的經濟增長點。

❷ 特斯拉宣布在中國建立數據中心，這樣做有什麼好處

特斯拉宣布在中國建立數據中心，這樣做有很大的好處的。特斯拉最近的新聞特別多，尤其是車頂維權事件之後，特斯拉發生交通事故的新聞經常被人們發現，但是特斯拉卻選擇了再中國建立一個自己的數據中心。這樣做可能是在向中國的消費者示好，還是不能舍棄中國這個比較有潛力的市場，一次來挽救特斯拉在中國的口碑的形象。

從最後一方面來說，尤其是車定維權事件前後，特斯拉的態度來看，特斯拉很清楚中國的消費市場，但是最近越來越多的特斯拉新聞都是負面的，為了重新獲得這個市場，得到人們的認可，特斯拉還是決定在中國建立數據中心，以此來獲得國內消費者的認可。

❸ 數字化轉型一定要做數據中台嗎

對於尋求數字化轉型的企業而言，要如何管理公司的數據資源，讓數據產生價值，有效服務前端業務呢？在2019年，呼聲最高的答案無疑是「數據中台」。

一、什麼是數據中台？

（一）前台、中台與後台

前台，即指由各類前台系統組成的前端平台。每個前台系統就是一個用戶觸點，即企業的最終用戶直接使用或交互的系統，是企業與最終用戶的交點。

後台，即指由後台系統組成的後端平台。每個後台系統一般管理了企業的一類核心資源（數據計算），例如財務系統，產品系統，客戶管理系統，倉庫物流管理系統等，這類系統構成了企業的後台。

前台與後台就像是兩個不同轉速的齒輪，前台由於要快速響應前端用戶的需求，講究的是快速創新迭代，所以要求轉速越快越好；而後台由於面對的是相對穩定的後端資源，而且系統陳舊復雜，甚至還受到法律法規等相關合規約束，所以往往是穩定至上，越穩定越好，轉速也自然是越慢越好。

隨著企業務的不斷發展，這種「前台後台」的齒輪速率「匹配失衡」的問題就逐步顯現出來。而中台就像是在前台與後台之間添加了一組「變速齒輪」，將前台與後台的速率進行匹配，是前台與後台的橋梁，它為前台而生，易於前台使用，將後台資源順滑流向用戶，響應用戶。

（二）「數據中台」的由來

「數據中台」並不是一個專業術語，簡單來說，它是指通過數據技術，對海量數據進行採集、計算、存儲、加工，且進行統一標准和口徑，以達到對企業的數據資產進行管理及應用為目的的平台。數據中台把數據統一後，形成標准數據，再進行存儲，形成大數據資產層，進而為客戶提供高效服務。

「數據中台」的概念是由阿里巴巴於2015年首次提出。阿里巴巴認為，數據中台是集方法論、工具、組織於一體的「快」、「准」、「全」、「統」、「通」的智能大數據體系。阿里人通過多年不懈的努力，在業務的不斷催化滋養下，將自己的技術和業務能力沉澱出一套綜合能力平台，具備了對於前台業務變化及創新的快速響應能力。

阿里巴巴中間件首席架構師、《阿里巴巴中台戰略思想與架構實踐》作者鍾華表示，在用阿里技術推動企業數字化轉型、建立數字中台的過程中，第一大挑戰是業務、其次才是技術。所謂業務挑戰，就是從業務視角，把共性的業務模塊沉澱到共享業務中台，把個性化的業務剝離出去後形成前台，形成「大中台，小前台」的新格局。

阿里巴巴發展數字中台的核心經驗是將原有的共享IT部門必須要找到極強的互聯網業務作為抓手，把自己變成核心業務部門，才能夠真正轉型成為企業的共享業務事業部，而不是某種變形的、換湯不換葯的共享IT部門，這也就是阿里共享業務事業部所講的「業務滋養」的概念。

二、企業為何要布局數據中台？

數據中台的核心價值，在於幫助企業將瑣碎的業務數據進行統一的規劃、管理、整合，形成符合企業特徵的價值實現通道——即企業的「數字資產」。在此過程中，數據中台所瞄準的主要問題是提高企業的數據管治能力、提供數據管理工具、提升數據利用效率。

對於傳統企業來說，要把能力中心構建起來，光做一個端還不夠，需要把這些端打通。一個「特種兵」沒有用處，它真正需要的是把自己的炮火和雷達能力都建立起來。數據中台最終的目標是讓「一切業務數據化，一切數據業務化」，將所有的數據匯聚到數據中台來，打通各個業務線的數據流轉、數據鏈路，了解企業數據現狀。

在為數據應用提供數據服務的時候，減少數據平台的重復開發，減少數據重復的存儲，從而減少企業成本。同時，建立統一的數據存儲、數據使用模型中心、能力中心，將相關業務領域的數據做匯聚，解決了數據互聯互通的訴求，實現數據價值上的一加一大於二。

在未來，數據中台將會是數字化經營的重要依託。通過數據的沉澱和技術手段，為用戶提供更優質的服務，數據中台就是基於這個理念而誕生的。通過數據中台，提升企業的效能，持續提高用戶的響應力，實現數據化的運營，更好地支持業務發展和創新。

如今，數據中台對很多企業來說，是一個非常有吸引力的數字化解決方案，但企業需要以業務需求來推動數字化進程，而不能一知半解就盲目進行，當企業在明確的業務需求驅動下，搭配完善的數字化解決方案，才能降低轉型失敗的幾率。

❹ 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。

❺ 建設全國一體化大數據中心對數字經濟發展至關重要,你認為具體應該怎麼做

建設全國一體化大數據中心對數字經濟發展至關重要,認為具體應該築牢數字經濟健康發展底座。
構建國家一體化大數據中心體系有四個方面的重要作用：
一是有利於推動數字經濟健康發展。大數據中心體系不僅是數字設備的託管空間體，更是大數據、雲計算等數字技術的科技承載體，是數字技術自主創新所必需的算力底座。據中國信通院測算，2016年~2020年，我國算力規模平均每增長一個百分點，帶動數字經濟增長0.4個百分點、GDP增長0.2個百分點。可以說，算力「地基」夯實與否，關繫到數字經濟這座「大廈」能否巍然屹立。
二是有利於加快數據要素市場化改革。一體化大數據中心體系建設能夠推動構建國家數據資源體系，提升信息資源國家控制力，打造我國在全球數字經貿中數據資源配置的能力優勢；能夠健全數據治理和流通體系，深化數據要素市場化配置改革，推動數據融合開放，加快釋放數據價值。
三是有利於推動「雙碳」戰略實施。一體化大數據中心體系不僅明確提出PUE和綠電佔比等碳減排指標演進要求，更藉助數據中心集群化、「東數西算」等建設路徑，重點推動算力基礎設施能效優化以及與綠色能源的融合發展，構建低碳綠色的高質量算力服務體系，並進一步釋放體系建設給全社會經濟轉型帶來的綠色價值。
四是有利於加快數據中心產業的轉型發展。一體化大數據中心體系一方面能夠驅動數據中心集約化、綠色化、均衡化發展，另一方面構建了含數據中心、網路、雲、AI、安全等多個要素的基礎設施體系，是傳統數據中心的升級版，是新基建的發展典範。

❻ 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。