數據中心包括哪些

Ⅰ 數據中心的組成是什麼

數據中心可以分為幾個層級，第一層級擁有最低的可用性和實施成本，第四層級對設備擁有最高級的保護，同時在技術上也是花費最高的，應當注意在某一設備中，可以根據不同的區域和房間擁有不同級別的保護。例如，一個第四層級的數據中心可能有些區域需要配置第四層級保護，而其他一些地方只需要配置第三層級、第二層級甚至是可以為一些不需要高可用性的基礎應用服務配置第一層級的保護，數據中心有不同的標准，其中TIA-942是電信行業協會的標准。

Ⅱ 什麼是數據中心數據中心系統有哪幾部分組成

IDC(Internet Data Center) - Internet數據中心，它是傳統的數據中心與Internet的結合，它除了具有傳統的數據中心所具有的特點外，如數據集中、主機運行可靠等，還應具有訪問方式的變化、要做到7x24服務、反應速度快等。IDC是一個提供資源外包服務的基地，它應具有非常好的機房環境、安全保證、網路帶寬、主機的數量和主機的性能、大的存儲數據空間、軟體環境以及優秀的服務性能。
IDC作為提供資源外包服務的基地，它可以為企業和各類網站提供專業化的伺服器託管、空間租用、網路批發帶寬甚至ASP、EC等業務。簡單地理解，IDC是對入駐(Hosting)企業、商戶或網站伺服器群託管的場所；是各種模式電子商務賴以安全運作的基礎設施，也是支持企業及其商業聯盟(其分銷商、供應商、客戶等)實施價值鏈管理的平台。形象地說，IDC是個高品質機房，在其建設方面，對各個方面都有很高的要求
網路建設
IDC主要是靠其有一個高性能的網路為其客戶提供服務，這個高性能的網路包括其- AN、WAN和與Internet接入等方面要求。
IDC的網路建設主要有： - IDC的- AN的建設，包括其- AN的基礎結構，- AN的層次，- AN的性能。 - IDC的WAN的建設，即IDC的各分支機構之間相互連接的廣域網的建設等。 - IDC的用戶接入系統建設，即如何保證IDC的用戶以安全、可靠的方式把數據傳到IDC的數據中心，或對存放在IDC的用戶自己的設備進行維護，這需要IDC為用戶提供相應的接入方式，如撥號接入、專線接入及VPN等。 - IDC與Internet互聯的建設。
- IDC的網路管理建設，由於IDC的網路結構相當龐大而且復雜，要保證其網路不間斷對外服務，而且高性能，必須有一高性能的網路管理系統。
機房場地建設
機房場地的建設是IDC前期建設投入最大的部分。由於IDC的用戶可能把其重要的數據和應用都存放在IDC的機房中，所以對IDC機房場地環境的要求是非常高的。IDC的機房場地建設主要在如下幾個方面： - 機房裝修：機房裝修主要考慮吊頂、隔斷牆、門窗、牆壁和活動地板等。- 供電系統：供電系統是IDC的場地建設重點之一，由於IDC的大量設備需要極大的電力功率，所以供電系統的可靠性建設、擴展性是極其重要的。供電系統建設主要有：供電功率、UPS建設（n+1）、配電櫃、電線、插座、照明系統、接地系統、防雷和自發電系統等。- 空調系統：機房的溫度、通風方式和機房空氣環境等。- 安全系統：門禁系統、消防系統和監控系統。- 布線系統：機房應有完整的綜合布線系統，布線系統包括數據布線、語音布線、終端布線。- 通信系統：包括數據線帶寬、語音線路數目等。

Ⅲ 什麼是互聯網數據中心

IDC是互聯網數據中心的意思.通俗的講.就是為網站提供基層服務的.一個網站在網路中能夠讓別人來訪問.其後台需要一台伺服器的支撐.用來存放和運行網站上面的內容.一般情況下IDC公司經營范圍主要是機櫃.帶寬.伺服器租用.託管.雲主機.VPS.域名注冊等.
海騰數據楊闖為你解答.希望對你有幫助.

Ⅳ 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。

Ⅳ 核心數據中心（數據交換平台）包括哪些內容

1、極細顆粒度的用戶字典，包含學生入學、家庭、特點、學籍、健康、獎懲等等多個維度的數據；還包括教師的學歷、家庭、能力等數據；讓教育局全面掌握學生和教師的精細信息；2、數據採集指派各學校進行自主數據採集，班主任下發數據採集通知，家長通過手機或pc快速提交數據，讓數據採集的過程無紙化而且快速，責任到人；3、大數據分析和數據駕駛艙為客戶提供多維度的大數據統計和分析，對教師的師資力量進行評估，對學生的能力學籍特長進行統計，輔助教學和招生；客戶還可以自定義多個不同維度進行數據分析；報表通過Html5動態化展示，並且完美支持手機端；4、數據介面體系和導出為教育局提供強大的介面體系，介面有靈活而嚴肅的許可權控制，可提供給第三方系統使用，保證核心用戶數據的統一；還提供了靈活的數據導出功能，根據過濾條件導出報表，方便數據上報。

Ⅵ 數據中心基礎設施包含什麼

數據中心基礎設施包含
綜合布線、抗靜電地板鋪設、棚頂牆體裝修、隔斷裝修、UPS、專用恆溫恆濕空調、機房環境監控系統、新風系統、漏水檢測、地線系統、防雷系統、門禁、監控、消防、報警、屏蔽工程等。

Ⅶ 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。

Ⅷ 數據中心機房包括哪些設備

數據中心機房屬於電子信息系統機房的范疇，與一般的電子信息系統機房相比，其地位更加重要，設施更加完善，性能更加優良。
數據中心機房建設是一個系統工程，它由主機房(包括網路交換機、伺服器群、存儲器、數據輸入/輸出配線、通信區和網路監控終端等)、基本工作間(包括辦公室、緩沖間、走廊、更衣室等)、第一類輔助房間(包括維修室、儀器室、備件間、存儲介質存放間、資料室)、第二類輔助房間(包括低壓配電、UPS電源室、蓄電池室、精密空調系統用房、氣體滅火器材間等)、第三類輔助房間(包括儲藏室、一般休息室、洗手間等)組成的。主機房內放置大量網路交換機、伺服器群等，是綜合布線和信息化網路設備的核心，也是信息網絡系統的數據匯聚中心，其特點是設備24h不間斷運行，電源和空調不允許中斷，對機房的潔凈度、溫濕度要求較高。機房內安裝有UPS不間斷電源、精密空調、機房電源等大量配套設備，需要配置輔助機房。為了方便管理，有時將通信機房與信息網路機房合在一起建設，使得機房的面積相對較大。此外，機房布局時還應設獨立的出入口;當與其他部門共用出人口時，應避免人流、物流交叉;人員出人主機房和基本工作間應更衣換鞋。機房與其他建築物合建時，應單獨設防火分區。機房安全出口不應少於兩個，並盡可能設於機房兩端。
機房的各個系統是按功能需求設置的，其主要工程包括機房區、辦公區、輔助區的裝修與環境工程;可靠的供電系統工程(UPS、供配電、防雷接地、機房照明、備用電源等);專用空調及通風;消防報警及自動滅火;智能化弱電工程(視頻監控、門禁管理、環境和漏水檢測、綜合布線、KVM系統等)。

Ⅸ 什麼是軟體定義的數據中心

軟體定義數據中心(SDDC)是指數據中心的所有基礎設施都是虛擬化的，並且能夠以一種所要即所得的服務方式來提供。數據中心的控制是完全由軟體自動化來完成，同時所有的硬體配置維護都是通過智能軟體來完成。一般來說軟體定義的數據中心主要包括分成四個部分，計算、存儲、網路、管理。
其核心是讓客戶以更小的代價來獲得更靈活的、快速的業務部署、管理及實現。
三大優勢：
1.敏捷性(agility): 更快、更靈活的業務支撐與實現（以及軟體開發模式的優化與變更）；
2.彈性(Elasticity)：隨業務需求的資源的動態可伸縮性（水平+垂直）；
3.省錢(Cost-efficiency)：軟體實現避免了重復硬體投資和資源浪費。
基於超融合搭建的數據中心作為近年來軟體定義數據中心熱門方案被廣泛運用於教育，醫療，金融，大型製造業等。

Ⅹ 互聯網數據中心（IDC）有什麼功能

互聯網數據中心功能：企業可以從事如機位出租、機架出租，伺服器託管、主機託管、機櫃機架出租、網路硬碟、存儲空間、雲計算、雲主機、雲平台、虛擬主機、伺服器租賃等IDC業務。

相關法律法規如下：

1、《電信業務分類目錄》

2、《電信業務經營許可管理辦法》

3、《電信條例》

另外，互聯網數據中心idc指的是以外包出租的方式為用戶的伺服器等互聯網或者其他網路相關設備提供放置、代理維護、系統配置及管理服務，以及提供伺服器設備出租及存儲空間的出租、通信線路和出口帶寬的代理租用和其他應用代理服務。是《電信業務分類目錄》劃分的B11類增值電信業務。另外，根據《電信條例》規定，對電信業務分類實行許可制度，故要求從事互聯網數據中心業務企業需要辦理idc許可證，全稱互聯網數據中心業務經營許可證。