數據中心的原理是多少米

Ⅰ 為什麼微軟要把數據中心設在水下數據中心製冷有多花錢

從數據分析來看數據中心無疑是「能耗大戶」。一個超大型數據中心每年的耗電量近億度。2018年全國數據中心消耗的總電量為1608.89億度電，比上海市2018年全社會用電量（1567億度）還要多，相當於三峽大壩全年的發電量。

微軟、谷歌、阿里巴巴、騰訊等互聯網巨頭構建綠色高效的數據中心，作為綠色節能技術的行業推動者和踐行者，已經不僅僅是企業基於自身經營需要，同時也是企業乃至整個行業都需要肩負的重大社會責任。以上個人淺見，歡迎批評指正。認同我的看法，請點個贊再走，感謝！喜歡我的，請關注我，再次感謝！

Ⅱ 微軟為什麼要將數據中心沉入海底

據美國媒體報道，微軟剛剛把他的一個大數據中心扔入了蘇格蘭附近的海底，這是一個名為內蒂克項目。它相當於一個潛艇的技術，將伺服器裝入一個打膠囊里，利用一根海底電纜與岸上相連。主要是利用流動的海水為大數據中心解決散熱問題。既經濟又環保，只要技術過關之後就會受益無窮。要知道一個大的數據中心的用電量可是相當驚人的。如果該項目獲得成功，它將為企業減少用於大數據中心散熱問題的龐大開支，也可以節約能源，減少碳排量。所以他唄，定義為節約能源，拯救地球那一大舉措。

只是不知道，這樣一個大數據中心它的使用壽命是多久？還有怎樣解決維護問題，成本會不會更高？會不會對當附近域環境造成影響，一切還需要用用時間來證明。但是它的意義非凡，很可能會給我們帶來更多的想像空間。未來也許不光是海底，可能還有其他更適合為大數據中心提供冷卻的地方，有待人們的發現。

Ⅲ 「數據中心」與「中心機房」的有什麼區別

數據中心是以外包方式讓許多網上公司存放它們設備(主要是網站)或數據的地方，是場地出租概念在網際網路領域的延伸。 。中心機房是各種計算機(其中包括PIII系列計算機 ，伺服器)通過代理伺服器與互連網連接構成的區域網。機房面向全校開放。主要承擔畢業設計、軟體課程設計、以及網路技術、C語言、C++程序設計、軟體技術基礎、數字信號與圖象處理微機原理、單片機原理等課程的上機任務。中心機房設施齊全，一人一機，是教學實驗上機的理想場所。

Ⅳ 如何評價微軟公司的海底機房

在我們的印象中，數據中心應該是一排排的機櫃整整齊齊地碼放在一個很大的場地中。

一個傳統典型的數據中心產地費用佔15%，電力能耗占據所有成本支出的20%。其中能源消耗大約只有47%的部分進入了伺服器，41%的部分散熱消耗掉了。據統計，全球的數據中心每年消耗的電量佔全球總電量的2%左右，可以想像微軟海底數據中心對於節能減碳的意義。以上個人淺見，歡迎批評指正。認同我的看法，請點個贊再走，感謝！喜歡我的，請關注我，再次感謝！

Ⅳ 大數據中心是什麼中國最大的大數據中心在哪裡

按理說，對於一個問題，其分析的數據量越多，得出的結果就會越准確。這就是大數據的高性能分析魅力十足的原因。對於一家公司來說，理論上它可以用充足的時間去收集大量數據，然後進行分析，從中得到一些獨特的見解，從而做出企業的最優決策。但是通常情況下，這種理想情況在現實生活中是不會發生的。

大數據分析包含巨大的潛力，但如果分析的不準確，它就會轉變成阻礙。由於技術限制和其他商業因素的考慮，數據分析公司解析數據得出的結果可能並不能反映實際情況。如果企業想要確保通過大數據分析得出的結論是他們想要的結果，他們就需要提高大數據分析的准確性。

在
理想的世界裡，企業會收集大量的數據，分析它，並生成到他們要面對的問題的解決方案。但我們都知道，我們並沒有生活在一個理想的世界。大數據分析結果往往
要在短時間內獲得，一個企業可能沒有足夠先進的技術快速處理這么多的數據信息。這些限制導致許多企業對數據進行抽樣分析。換句話說，他們不看所有的數據，
而是分析小部分的數據樣品。盡管這可能是很多企業的戰略，但這些分析結果非常可能是不準確的。

從上面的例子可以看出，大數據的中心就是保證大數據的准確性！！！

Ⅵ 微軟為何將數據中心建在海底

2018年6月1日，微軟將一個長約12米，直徑接近3米的膠囊狀數據中心沉入蘇格蘭水域。

這個在海底嗡嗡作響的數據中心一共裝載了864台伺服器，可以存儲約500萬部電影。它將為蘇格蘭群島的沿海地區提供高速的雲計算能力和互聯網連接。

為了保證數據中心可以在水下順利運作，微軟特意跟一家經驗豐富的海洋工程公司合作，將一些潛艇的技術用於維持冷卻溫度。而從投入生產到最終下水只花了不到90天，時間成本也大大降低。

項目經理稱，全世界一半以上的人口都住在距離海岸120英里的地方，在附近水域放置數據中心，可以以短距離為沿海地區的居民提供更快速流暢的互聯網體驗。

環保也是一個大亮點。這次放置數據中心的地方，是位於英國蘇格蘭東北部的奧克尼群島。風能、太陽能和潮汐能等可再生能源包攬了島上的1萬名居民用電。

這最初只是一位微軟員工異想天開的想法。這位員工受埋在海底的電纜和光纖啟發，開始好奇將數據中心搬到水下可不可行。

2014年，這個想法正式立項投入研究，並在2015年8月建成概念原型，在美國加州的海岸附近進行了長達3個月的測試。

第一階段的測試證明了水下數據中心的概念可行，而現階段的重點是要從環境和經濟上研究是否可行。

在接下來的12個月里，微軟將從功耗、內部濕度和溫度等多個方面來監測和記錄數據中心的運作。會不會給海洋環境帶來污染的問題，也需要進一步觀察。

微軟還為這個蘇格蘭海底的數據中心立下了目標，希望它能實現5年內無需人為協助運作。而在數據中心的使用壽命結束後會進行回收以減少浪費。

Ⅶ 微軟為何把數據中心，直接沉入蘇格蘭海底

或許是受到儒勒·凡爾納（法國作家，被譽為"科幻小說之父"）的影響，又或許是受到阿湯哥在碟中諜5中的啟發，微軟將裝有864台伺服器和相應冷卻設施的數據中心裝入40英尺（約12.2米）的鋼鐵膠囊中，然後將伺服器沉入海底。微軟將這個項目稱作Project Natick。為了保證數據中心可以在水下順利運作，微軟特意跟一家經驗豐富的海洋工程公司Naval Group合作，將一些潛艇的技術用於維持冷卻溫度。而從投入生產到最終下水只花了不到90天，時間成本也大大降低。那麼，為什麼微軟要把數據中心沉入蘇格蘭海底，背後的真實原因？

同時，微軟也表示，該數據中心的設計宗旨是在不需要任何維護的情況下保存數據和處理信息長達5年時間，不過，目前它不會被用於為公司提供任何關鍵任務的雲計算工作。在接下來的一年中，Project Natick團隊將監控數據中心的性能，包括它的功耗和全負荷運行所需的其他元素。正如微軟所言，該項目的第二階段完全是通過這種方式進行的，以「確定離岸數據中心的經濟可行性」。怎麼樣，微軟把數據中心沉入海底很新穎吧！

Ⅷ 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。

Ⅸ 數據中心機房應該建在與住戶多遠沒有輻射

3米以外
網路機房輻射很小,只要不擾民就沒問題。電磁輻射場區可分為近區場和遠區場。一般情況下，天線的300米以內的區域都為近場區，在這個區域電場要比磁場強得多