为什么要做数据中心

❶ 为什么苹果华为腾讯，都要把数据中心建在贵州，有什么好处

最近两年大数据非常火爆，跟着大数据一起火爆的是贵州省，每年在贵阳举办的大数据峰会更是吸引来了全球各地商界大佬的参与。

而且目前很多知名企业已经在贵阳建设大数据中心或者计划在贵州建设大数据中心，比如在贵安新区中的电子产业信息园内，目前聚集了三大运营商后，戴尔、谷歌、阿里巴巴、腾讯、网络、京东、华为等近300数据项目。

目前贵州是首个国家级大数据综合试验区，贵州已有大数据企业超过9000家，产值超1100亿元，每年有上万名相关人才流入。

那贵州到底有什么魅力，为何能够吸引这么多知名企业来到贵州建设大数据中心，成为大数据中心的一个重要基地之一呢？这里面有主要有几个原因:

贵州的地理环境是非常适合建大数据中心的，这种优势主要体现在以下几个方面。

（1）气候优势。贵州位于北纬24度至29度之间，贵阳更是被称为避暑胜地，冬无严寒，夏无酷暑，夏季平均气温约25℃，冬季平均气温约9℃，温差是比较小的，这种气候非常有利于服务器的维护，减少服务器的能耗。

（2）贵州位于云贵高原地区，境内地貌主要以喀斯特地貌为主，很少有台风，地震，泥石流等地质灾害，这有利于大数据中心的稳定。

（3）贵州境内有众多溶洞，洞里面的恒温恒湿，这个非常适合建立大数据中心，所以目前有很多大数据中心都是直接建在贵州省内的溶洞里面。

大家都知道大数据中心是电老虎，大数据中心的运营成本主要包括机房电费、宽带成本、机房建设及摊销、人工成本及机房租金等，其中的机房电费成本约占据总成本的一半以上 。

之前美国有一个机构曾经做过一个调查，结果发现一个数据中心的用电功率超过了美国的一个中型城镇，比如谷歌位于全球的数据中心的用电功率达到3亿瓦特，这一数字超过了三万户美国家庭。

正因为如此，建立大数据中心最大的一个成本就是电力，而且必须需要该地区有丰富的电力资源。目前贵州的电力资源是比较丰富的，2018年各省发电量排名当中，贵州排在第15位，发电量不是很靠前，但这个发电量跟贵州的经济体量相比还是相对比较丰富的，所以贵州很多电量都是输送到省外。

除了电力资源丰富之外，贵州的电价还非常便宜，为了吸引各大数据中心到贵州投资，贵州各地方政府协调电网给出了一个比较优惠的电价政策，最低的价格达到每度0.35元，而据工信部统计，目前全国大数据中心平均用电价格为0.87元/千瓦时，而沿海地区用电价格高达1.5元/千瓦时，相当于目前贵州的电价只有其他地区的一半，甚至更低，这也是吸引各大巨头大数据中心落户的直接原因之一。

影响大数据中心布局的原因有很多，其中有一个重要的原因就是土地。因为大数据中心不像机房那么简单，随便1栋楼就可以解决问题，大数据中心需要非常大的面积。

比如腾讯贵安七星绿色数据中心位于贵州省贵安新区，总占地面积约为770亩，隧洞面积超过3万平方米。如果这个大数据中心建立在深圳，按照土地均价1万元/平米计算，那光土地成本就需要50亿左右。而贵州作为欠发达地区，目前经济并不是很发达，所以土地成本相对比较低，这770亩土地价格估计也就几个亿左右，这样就可以大大节省大数据中心的建设成本。

最近几年贵州的大数据业务之所以发展迅猛，这里面除了国家政策偏重之外，贵州各地方政府出台的优惠政策也是吸引各大企业落户的重要原因之一。

前几年贵州省就出台相关文件大力支持大数据中心产业的发展，这种政策支持主要体现在以下几个方面：

1、税收优惠。

比如投资1000万元及以上的大数据企业，从企业投产运营之日起3年内，企业所交纳的省级以下税收地方财政留存增量部分，由企业所在地市、县政府全额补给企业；

投产运营3年以上5年以内的，以减半方式给予支持。 而符合国家税收优惠政策规定的大数据企业，可享受第一年至第二年免征企业所得税、第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税的优惠。

2、补贴政策

为降低企业成本，贵州省还给大数据企业补贴宽带费用，大数据企业自用宽带租赁费由所在市、县政府给予50%的补贴，每户企业每年补贴不超过50万元，补贴期可为3年。

此外，从财政上，贵州省整合贵阳市、贵安新区设立大数据产业发展专项资金，从2014年起连续3年，每年安排不少于1亿元用于支持大数据产业发展。

3、人才政策

大数据本身就是一个高 科技 产业，本身就离不开人才，为了吸引更多的人才来贵州落户以及就业，贵州省推出了很多人才优惠政策。

一是实施“百千万人才引进”计划，鼓励大数据产业人才到贵州创业，认定为大数据企业高层次人才的可享受相关优惠政策，这种人才政策主要体现在以下三个方面。

二是给大数据企业的员工在税收和购房方面发“红包”。对大数据企业员工，在贵州工作时间超过1年、年缴纳个人所得税在3万元及以上的，按其个人所得税地方留存部分，第1至5年给予90%的奖励，第6至10年给予60%的奖励。大数据企业高管人员和核心技术人才，在贵阳市和贵安新区购买住房并签订5年以上本地服务协议的，经认定后由所在地政府每人给予10万元一次性购房补贴。

三是大数据企业高管人员和核心技术人才，在户籍和就医等方面享受优惠和便利，子女在义务教育阶段入学可在省内居住地辖区学校就读。

总之，贵州省大数据之所以能够迅猛发展，吸引那么多世界顶尖企业来落户投资，可以说贵州省综合了天时，地利，人和各方面的优势，所以目前贵州省大数据产业发展越来越好。

贵州被称为中国的大数据“硅谷”，三大运营商、华为、腾讯、苹果纷纷在贵州建立数据中心。为什么这些 科技 巨头纷纷在贵州建立数据中心呢？下文具体说一说。

数据中心最大的特点就是“高能耗” ，电力成本是整个支出成本的50%~70%，其中一半来自于服务器等设备的供电，另一半来自于机器设备散热的“空调费”。

从气温和能源来说，贵州是公认的中国南方最适合建立数据中心的地方。贵州常年气温保持在14℃到16℃，即便最炎热7月份，平均气温也只有23.7℃，是服务器等设备运行最合适的温度。

根据华为的说法“大数据基地建在北京需要1块钱1度电，贵阳只需要4毛。 我们不需要什么优惠政策，放在贵州，建成运行后一年可以节约上亿的电费 ”。

2013年是中国“大数据元年”，大数据的到来，贵州和北上广的等一线发达地区站在同一起跑线上。贵州专门颁布了一系列政策，用于支持贵州大数据的发展。2014年开始，贵州鼓励奖政府部分的数据迁移到云端，即“云上贵州”，除了特殊需求，不再自建机房，这个在全国范围内都是超前的。

贵州通过政策上的引导，明确了两大基础工程： 一个是数据中心，一个是呼叫中心 。数据中心方面，三大运营商、华为、阿里巴巴、腾讯、苹果等纷纷将南方的数据中心建立在贵州；呼叫方面，华为、蚂蚁金服等都将客服中心放在了贵州，贵阳的呼叫中心坐席达到了30多万席。

总之，贵州发展大数据产业占据了天时地利人和的优势，贵州独特的自然环境和精准有利的政策支持是贵州大数据产业发展的两大法宝。

可是你不知道的是：三大运营商，苹果，华为，腾讯等等都选择将大数据中心落户在贵州！到底贵州有什么魔力呢？毕竟贵州并不是像北上广一样发达。有什么理由留住这些大企业吗？

2013年3月，贵州面向全国优质民营企业进行招商推介时，特意邀请马云。马云这样说：错过三十年前的广东和浙江！也一定不能错过在贵州的发展机遇。

也就是在这一年，三大运营商将大数据中心落户在了贵州；不仅仅是它们，阿里，华为，惠普，IBM，网络，腾讯，戴尔等等都将大数据中心和贵州相连！

这一切的根源在于：贵州对于发展大数据的决心！贵州从最开始就既定了将贵州打造成大数据中心，所以支持力度大，定位精准！

从将贵州打造成全国首个大数据综合试验区，贵州应该是最早一批积极落实《促进大数据发展行动纲要》的地区， 这是贵州能够先人一步的根源！

从2013年三大运营商落户贵州贵安新区，总投资150亿元，规划建设机柜超10万个、服务器超200万台！它们打了头阵，更有利于促成品牌效应，行业巨头纷纷入驻 ，实际上也是吸引华为，腾讯，苹果纷至沓来的原因之一！

你可能不会忽略掉：节约成本！对于任何一个企业来说，成本控制是最基础的！而大数据一个重要的特点就是高耗能！而贵州的水资源丰富，可以说是国内电费最低的省份之一。

可以说对于大数据中心来说，能够节约大约50%-70%的电量！这对于企业来说，这是非常有吸引力的一环。

而且，贵州地处北纬24到29度之间，平均气温在14-16度，冬暖夏凉，地质结构稳定，灾害风险低，森林覆盖率49%，可以说这对于大数据中心所需要的稳定，安全，而且气温适合，对于散热要求大的数据中心很适合！

在贵州大数据产业园，联通负责人这样说：这里有绿色节能、柔性可变、灵活定制、网络通达、安全可靠、专业运营六大特点，这是促使他们选择的原因。

确实，贵州本身的优势不仅仅贵州本身的支持；环境特色，电力成本以及开放的数据资源等等优势，让贵州成了这些企业选择的“钻石矿”！

华为、腾讯等企业把数据中心建在贵州，主要是因为贵州全年平均气温较低，而且电力稳定，空气清洁，更关键的是数据中心安全等级可以建设的更高，而且贵州政府规划和招商引资政策较好。下面来分析一下。

气温较低，对于数据中心的散热非常有好处。贵州即使是夏天，平均温度大概也就在20多度，如果是山区，可能温度会更低，更凉爽一些。气温较低，对于大型数据中心的散热是非常有好处的，大家都知道数据中心的发热量是惊人的，气温较低可以节约大量的空调用电。这样也能节约设备成本，提升数据中心运行稳定性，降低数据中心运行费用。

数据中心是耗电大户，电力供应的稳定性可以说至关重要。贵州电厂众多，本地大型电厂非常多，因此电力供应情况非常充足，原来就是西电东输的起点，可以说电力非常稳定和充足。贵州本地电厂和电网的供电能力充足和稳定，这保证了数据中心的高等级的供电要求。毕竟周边就有稳定的发电厂，这对于数据中心来说更为重要。

数据中心对于空气的清洁度要求也非常高。而贵州空气质量可以说非常好，这对于数据中心的良好运行至关重要，空气不用特别精细的处理就可以很好地满足要求，这又减低了数据中心的运行成本。

贵州数据中心安全等级特别高，甚至可以抵御核弹攻击。数据中心在未来是一个国家的机密，可以说安全是需要考虑非常周全的。一般在贵州建立数据中心，都是在山脚下挖出山洞，作为数据中心，这样把一座大山挖空，可以说安全等级特别高，甚至可以轻松抵御核弹的攻击。这样的安全等级，可以说把数据安全放在了非常高的等级上。这样的数据中心无疑更能够吸引人把数据放在里面。

贵州省这几年充分考虑了自己的资源优势，规划和主导了贵州大数据中心的定位。依托着贵州大数据中心的定位，不断推出招商引资政策和人才引进政策，包括税收方面的优惠，包括土地方面的优惠，包括供电优惠政策等等。这些政策对于企业落户贵州也是起到了非常关键的作用。

综上所述，华为、腾讯等企业把数据中心建在贵州，主要是因为贵州平均气温较低，而且电力供应稳定，空气清洁，更关键的是数据中心安全等级可以建设的更高，而且贵州招商引资政策也是非常好。

感谢阅读！

为了电！首先是省电，你知道北京一个腾讯的数据中心一年的电费是多少吗？十个亿。再有这么大的耗电量，你就是给的起电费电网也不一定能给你做输配电啊。这个不是你想要就有的，像北京的电都是外省输送过来的，你一拍脑袋想砸钱建一个数据中心，国家电网没规划你这块儿，这么大的耗电量，它从哪儿给你送电来啊？贵州这里好处就出来了，有全国最充沛的水利资源，把机房建在河边的山里头，电力，空调的冷却这些问题都解决了。这也是为什么很多比特币的挖矿机矿场都在云贵那边的原因了。建好了水电站电就和白来的差不多了。水利发电站就在边上也没有电网的输配送问题了，至于数据传输反正是光纤，距离根本不是问题。

大家好！

为什么长期以来没有什么发展机遇的贵州，能够成为中国大数据中心。

世界各大巨头公司纷纷把自己的数据中心建立在贵州这块自古以来就荒凉落后的西部山区中。

作为在贵州呆了很长时间的人，我认为有以下几个核心点符合建造大数据中心：

大数据中心里的设备都是极其昂贵的设备，那可是公司的真金白银。更何况比设备更贵重的核心数据、科研成果，更是无价之宝。作为一个公司战略级资产，最核心的考虑点应该是天灾原因。天灾面前人人平等，天灾面前，一切白费。而贵州省在下面几个可以说在世界上都是得天独厚的：

1.地震：地震应该是对数据中心，危害最大的自然灾害。但，有史料记载以来，贵州好像没有发生过地震活动。不像现在四川和云南地震频发。

2.水灾：贵州林密，沟深，只要选址得当，完全不用担心像长沙那样被水漫金山。

1.贵州地处中国内陆，东挨湖南，北接重庆四川，西连云南，南抵广西。属于中国的内陆地区。

2.贵州自古以来就是一个被群山环抱，交通闭塞，很少有战乱，非常稳定、孤僻、独立的地方。如，席卷世界的第二次世界大战，贵州就几乎没有受到炮弹的打击。解放战争更是一个地区，一个团就解放了。

“天无三日晴，地无三分平”，一直是贵州写照，地处亚热带，但有处于云贵高原中心地带，而且高原也不太高，平均海拔1000多米。气温常年维持在10℃~30℃之间。对高耗电的大数据中心来说，无形中降低了大量的电费成本。

大自然的空调房，溶洞

贵州是一个资源缺乏的省，煤炭，钢铁，石油等都几乎没有，但唯独水资源丰富。乌江，清水江，赤水河，盘江等等。有高原带来的巨大落差，非常便于水电站的建立。在70十年代，很多农村都是通过自建水电站，发电自给自足。

这是贵州摆脱落后的机会，腾飞的起点。由衷为故乡高兴。

把最赚钱又环保的项目落在扶贫重点地区符合国家策略，很早前就在贵州黔南建设“大碟子”，据说光选址就选了12年，最后才选到这国宝级的“科斯特地形”开始建设，总耗时23年。有这么好的天文设备在这里，当然高 科技 的项目更有理由落在这里啦，天气也是关键，这里全年平均气温23度，夏天不热冬天不冷，当然大多数原因还是国家想要扶持贵州啦，全国各省各县都修高速公路，最费钱耗时难修的就是贵州省了，投资那么多，总要有项目回报吧！以上纯属个人观点哦！

有一个很有意思的消息，微软2018年6月搞了一个名为 Natick的实验性项目。这个项目非常有意思，微软在苏格兰奥克尼群岛海岸线附近的水域中，部署了一个水下数据中心，在一艘长 40 英寸的船内部署了12个机架和864 台服务器。

另外一个很有意思的消息是，VerneGlobal公司和Advania公司在冰岛建立了自己的数据中心，冰岛正在成为越来越多的数据中心首选，冰岛正在打造零碳的绿色数据中心产业

不知道有没有人路过华为的数据中心，在华为的一些数据中心，冬天路过的时候，数据中心上云蒸霞蔚，蔚为壮观。所以，对于数据中心而言，选址首先要考虑的就是散热。数据中心所处的位置，如果气候常年凉爽，对于数据中心而言，可以显着降低整体能耗，节约大量散热所需的能源费用。

如果有朋友去过运营商的机房也可以看到，运营商的机房一般都是没有窗户的，这是为了避免夏天太阳直射产生的热量，所以散热是数据中心的基本需求。微软之所以做实验把数据中心建在水下，也是看重了水下良好的散热条件

数据中心的能耗需求也是刚需，因为数据中心的服务器需要24小时不间断运转。冰岛为何成为全球数据中心建设的热门地点，是因为冰岛的天气凉爽，而且冰岛的地热非常丰富，冰岛的地热发电满足了全冰岛的用电需求并且还有所富余。所以能耗一向是数据中心的刚性需求。以前传说四川大渡河畔是比特币的矿机的挖矿圣地，也是看重了四川富余的水电资源

我们再看看贵州，当地常年气温凉爽，在夏天几乎不用空调，可利用自然条件冷却服务器；而且贵州水电装机量排在全国第四，有充足且便宜的电力资源提供，这些都为贵州作为数据中心建设的最佳地点提供了绝佳的支持

华为在贵州的数据中心，甚至挖空了一座小山，在山腹里建设数据中心，将会更加凉爽，很有可能采用自然散热方式，就可以满足数据中心服务器的散热诉求。所以贵州建设数据中心，是得天独厚的

数据中心选址有几个条件，一是安全，二是成本低，这两点贵州都具备。

所谓企业数据中心，就是一个公司核心数据的存储中心，相当于人的大脑，对安全性要求比较高，一般都是采用容灾备份的方式设置，分散在不同的地区，贵州只是其中一个，别的地方应该也还有。

数据中心的安全性威胁主要来自：自然因素，人为因素、意外因素。和其他地区比较，贵州自然安全因素比较好，台风、地震、雨雪等自然灾害非常少；贵州相对地处偏僻，不繁华，人为因素的概率也比较低；贵州地处云贵高原，周边环境比较稳定，火灾等意外因素也相对少一些。除此之外，网络攻击等其它安全因素在哪里都差不多。

在安全的前提下，能省就省。数据中心属于不太需要人力维护，但是需要精心呵护的地方，除了上面说的安全因素外，对环境、电力、温度、消防要求比较高。

因为工作的原因，我曾经到过很多运营商的机房，里面可以说是戒备森严，因为里面有大量的用户数据，必须保证绝对安全，不能影响用户正常通信。

据了解，这种机房对环境要求非常高，必须做防尘处理，贵州的污染少，防尘成本就会降低；机房还要求24小时供电，双路供电的同时，还要配备柴油发电机组，配备逆变器，而且耗电非常高，还要通过空调调节机房温度接近恒温，因为只有在恒定的温度下机器运行效率才高，寿命也长，贵州电力相对充沛，电费不高，能节省成本。

除此之外，空调也是用电大头，为了节能，在温度适宜的时候，他们都采用新风制冷，就是用自然风冷却机器散热，贵州的半高原环境常年温度偏低，非常适合采用自然条件降温，这对降低空调电费来说是最好的。

正是由于上述原因，很多互联网公司愿意把数据中心建在贵州，贵州也为他们创造了很好的运营条件，包括机房选址，环境开发，人才政策等等，这就形成了一种产业，数据中心和呼叫中心基地。

苹果华为腾讯都要把数据中心建在贵州，有三方面原因，简单点说就是成本低、安全性高、符合大趋势。

接下来我们具体分析这三大原因。

成本有多方面，既然是大数据中心，那么首先要有比较大的空间，需要摆放很多台服务器，需要耗费大量电力，需要保持较低的温度。

贵州地处西部，土地成本低，平均温度也低，还有很多溶洞可以直接利用。此外贵州有煤矿 ，电力充足 ，电力成本较低。

凉爽的温度，一年四季温差小，这种自然气温环境得天独厚，耗电量也非常均衡。

电费占了数据中心近半的成本，相对于其他地区平均0.8元以上的用电成本，贵州用电成本低至0.35元，这是非常大的优势。

西部远离沿海，身处内陆，更加安全，即使发生战争也不容易受到影响。

贵州地质条件独特，没有地震、泥石流等危害。

“一带一路”为贵州带来了大机遇，仅贵阳市就有大数据企业1600多家，主营业务收入在2018年达到了1000亿元。

为了吸引投资，贵州对企业的优惠措施也非常到位，企业融资、税收、人才等方面都有政策扶持。

以税收优惠为例，符合国家税收优惠政策规定的大数据企业可享受第一年至第二年免征企业所得税、第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税的优惠。

以贵安新区为例，企业建设大数据中心可以获得最高1000万元软硬件资源支持，除了阶梯电价优惠外，对于各类人才也有3年内每年最高2万元的租房支持。正因为符合了国家规划，地方重视，企业配合，贵州大数据行业吸引了每年上万人才流入，部分人才还能享受高达10万元的购房补贴。

如今贵州大数据产业规模已经形成，优势会日益明显，成为贵州经济新的经济增长点。

❷ 特斯拉宣布在中国建立数据中心，这样做有什么好处

特斯拉宣布在中国建立数据中心，这样做有很大的好处的。特斯拉最近的新闻特别多，尤其是车顶维权事件之后，特斯拉发生交通事故的新闻经常被人们发现，但是特斯拉却选择了再中国建立一个自己的数据中心。这样做可能是在向中国的消费者示好，还是不能舍弃中国这个比较有潜力的市场，一次来挽救特斯拉在中国的口碑的形象。

从最后一方面来说，尤其是车定维权事件前后，特斯拉的态度来看，特斯拉很清楚中国的消费市场，但是最近越来越多的特斯拉新闻都是负面的，为了重新获得这个市场，得到人们的认可，特斯拉还是决定在中国建立数据中心，以此来获得国内消费者的认可。

❸ 数字化转型一定要做数据中台吗

对于寻求数字化转型的企业而言，要如何管理公司的数据资源，让数据产生价值，有效服务前端业务呢？在2019年，呼声最高的答案无疑是“数据中台”。

一、什么是数据中台？

（一）前台、中台与后台

前台，即指由各类前台系统组成的前端平台。每个前台系统就是一个用户触点，即企业的最终用户直接使用或交互的系统，是企业与最终用户的交点。

后台，即指由后台系统组成的后端平台。每个后台系统一般管理了企业的一类核心资源（数据计算），例如财务系统，产品系统，客户管理系统，仓库物流管理系统等，这类系统构成了企业的后台。

前台与后台就像是两个不同转速的齿轮，前台由于要快速响应前端用户的需求，讲究的是快速创新迭代，所以要求转速越快越好；而后台由于面对的是相对稳定的后端资源，而且系统陈旧复杂，甚至还受到法律法规等相关合规约束，所以往往是稳定至上，越稳定越好，转速也自然是越慢越好。

随着企业务的不断发展，这种“前台后台”的齿轮速率“匹配失衡”的问题就逐步显现出来。而中台就像是在前台与后台之间添加了一组“变速齿轮”，将前台与后台的速率进行匹配，是前台与后台的桥梁，它为前台而生，易于前台使用，将后台资源顺滑流向用户，响应用户。

（二）“数据中台”的由来

“数据中台”并不是一个专业术语，简单来说，它是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，且进行统一标准和口径，以达到对企业的数据资产进行管理及应用为目的的平台。数据中台把数据统一后，形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。

“数据中台”的概念是由阿里巴巴于2015年首次提出。阿里巴巴认为，数据中台是集方法论、工具、组织于一体的“快”、“准”、“全”、“统”、“通”的智能大数据体系。阿里人通过多年不懈的努力，在业务的不断催化滋养下，将自己的技术和业务能力沉淀出一套综合能力平台，具备了对于前台业务变化及创新的快速响应能力。

阿里巴巴中间件首席架构师、《阿里巴巴中台战略思想与架构实践》作者钟华表示，在用阿里技术推动企业数字化转型、建立数字中台的过程中，第一大挑战是业务、其次才是技术。所谓业务挑战，就是从业务视角，把共性的业务模块沉淀到共享业务中台，把个性化的业务剥离出去后形成前台，形成“大中台，小前台”的新格局。

阿里巴巴发展数字中台的核心经验是将原有的共享IT部门必须要找到极强的互联网业务作为抓手，把自己变成核心业务部门，才能够真正转型成为企业的共享业务事业部，而不是某种变形的、换汤不换药的共享IT部门，这也就是阿里共享业务事业部所讲的“业务滋养”的概念。

二、企业为何要布局数据中台？

数据中台的核心价值，在于帮助企业将琐碎的业务数据进行统一的规划、管理、整合，形成符合企业特征的价值实现通道——即企业的“数字资产”。在此过程中，数据中台所瞄准的主要问题是提高企业的数据管治能力、提供数据管理工具、提升数据利用效率。

对于传统企业来说，要把能力中心构建起来，光做一个端还不够，需要把这些端打通。一个“特种兵”没有用处，它真正需要的是把自己的炮火和雷达能力都建立起来。数据中台最终的目标是让“一切业务数据化，一切数据业务化”，将所有的数据汇聚到数据中台来，打通各个业务线的数据流转、数据链路，了解企业数据现状。

在为数据应用提供数据服务的时候，减少数据平台的重复开发，减少数据重复的存储，从而减少企业成本。同时，建立统一的数据存储、数据使用模型中心、能力中心，将相关业务领域的数据做汇聚，解决了数据互联互通的诉求，实现数据价值上的一加一大于二。

在未来，数据中台将会是数字化经营的重要依托。通过数据的沉淀和技术手段，为用户提供更优质的服务，数据中台就是基于这个理念而诞生的。通过数据中台，提升企业的效能，持续提高用户的响应力，实现数据化的运营，更好地支持业务发展和创新。

如今，数据中台对很多企业来说，是一个非常有吸引力的数字化解决方案，但企业需要以业务需求来推动数字化进程，而不能一知半解就盲目进行，当企业在明确的业务需求驱动下，搭配完善的数字化解决方案，才能降低转型失败的几率。

❹ 什么是数据中心

当前，作为经济发展中创新最活跃、增长速度最快、影响最广泛的产业领域，数字经济正引领新一轮经济周期发展。各地区正加速发展数字经济，以期实现以数字技术为基础的新产业、新业态、新模式升级演进，推动经济持续平稳发展。

这一过程中，担负着数据存储、处理等功能的数据中心可谓起着基石作用，是发展数字经济的重要前提和基础。但数据中心存在着高耗能、高碳排放的问题，在“双碳”目标下，如何对数据中心进行合理布局和规划，以在扩大数据中心产业的同时推动数据中心节能低碳成为相关各方必须进行的思考，且需要不断进行完善。所以，2022年数据中心产业发展将呈现三大新趋势：清洁能源使用比例持续提升；高算力支撑将成为数据中心发展重要目；为数字化转型赋能。

资产管理可视化

传统资产管理形式能用性较差、效率低下，不适用于资产量庞大或种类繁多的数据中心。采用Hightopo 3D 数据可视化技术，即使面对再繁杂的资产，也可通过检索功能快速查找资源设备，对其进行定位及信息详情展示。在3D场景中可任意查询资产对象，如设备型号规格或CPU负载状况。支持运维人员在线远程调取支配该资产对象的检修记录、履历信息和当前运行状态等任意信息。如下：

• 监测蓄冷罐：在机房发生故障时是否正常启动的放冷模式、充冷模式和保冷模式；

• 监测膨胀罐：是否正常运作，确保水压平衡，机房正常运作；

• 监测冷却塔：是否正常进行循环水冷却等。

将虚拟资产与现实资产一一对应，让资产管理变得更为简洁直观，能实现多个机房资产集中监控，提升资产设备的实用性和使用率。

管线可视化

在 3D 可视化环境中能清楚看到管线分布的全景视图，运维人员可点击查询单设备的所有链路信息或展示链路中包含的全部设备，呈现数据中心从高压市电引入至列头柜（智能母线、PDU）输出的变配电系统设备和线路。

管线可视化能有效梳理数据中心密集的电气管道和网络线路，让运维人员更直观地掌握数据中心的管线分布及走线情况，从而快速排查及修复管线类故障。主动预警及时告知电力网线布局或输、发、变电环节的不合规情况，打破当前数据分散的局面，提高管线管理水平和故障解决效率。

动环监控可视化

一、预警告警 智能巡检

动环监控系统中的设备监控信息，是通过智能数据接口或传感器采集多方面监控数据（如供配电、UPS、消防系统等），实现设备运行的正常状态监测、异常状态预测、告警阀值设定、功率参数、应急预案的智能监控功能。当设备数据超过预设阀值时，系统将进行预警提示。在 3D 可视化环境内结合 2D 面板展示出来，确保机房内始终保持合适的动力供应。

系统支持对该可视化场景提供智能巡检方案，运维人员自定义规划巡检路径，对各个巡检节点进行安全管理。辅助运维人员做出科学决策，一改往日“关门看报告、拍脑袋定方案”的现象。

二、3D温度云图

数据中心“喜冷怕热”，随着计算规模的逐步增大，热量也会逐渐升高。通过装设温湿度监测模块，进而呈现出该环境内所有的热源分布，及时发现快速定位异常温度区域并提醒管理人员。鼠标点选设备可查看子设备实时温度数据，数据由2D面板呈现。

采用3D温度云图，实时感知机房内部温湿度情况，较大程度上缓解机房温度过高问题，杜绝被动“热处理”。

面对突如其来的疫情，且在春节期间运维人员较少的情况下，为保障各大科研医疗机构正常运转，全力做好数据中心运作平稳，3D可视化集装箱数据中心无疑是最好的选择。利用车辆快速运输，可根据需求及场地状况分散或集中叠放部署，做到快速调度布局。即使运维人员再少，也能做到24小时实时监控，第一时间发现机房安全隐患，保证机房运维和医疗机构业务的连续性。

随着数字化、智能化、电子商务和互联网流量的爆炸式增长，数据中心已成为全球增长最快的电力消费设备之一。据估算，2020 年全国数据中心耗电量约 760 亿千瓦时。如果折算为二氧化碳排放量，2020 年全国数据中心二氧化碳排放量近 4000 万吨。整体看，数据中心耗电及碳排放量规模占全社会比重虽不及电力、化工、交通等高排放行业，但仍不失为一个排放大户。未来数据中心能耗和碳排放还将稳定增长，因此节能减排是数据中心行业长远发展必须锚定的一个关键方向。

❺ 建设全国一体化大数据中心对数字经济发展至关重要,你认为具体应该怎么做

建设全国一体化大数据中心对数字经济发展至关重要,认为具体应该筑牢数字经济健康发展底座。
构建国家一体化大数据中心体系有四个方面的重要作用：
一是有利于推动数字经济健康发展。大数据中心体系不仅是数字设备的托管空间体，更是大数据、云计算等数字技术的科技承载体，是数字技术自主创新所必需的算力底座。据中国信通院测算，2016年~2020年，我国算力规模平均每增长一个百分点，带动数字经济增长0.4个百分点、GDP增长0.2个百分点。可以说，算力“地基”夯实与否，关系到数字经济这座“大厦”能否巍然屹立。
二是有利于加快数据要素市场化改革。一体化大数据中心体系建设能够推动构建国家数据资源体系，提升信息资源国家控制力，打造我国在全球数字经贸中数据资源配置的能力优势；能够健全数据治理和流通体系，深化数据要素市场化配置改革，推动数据融合开放，加快释放数据价值。
三是有利于推动“双碳”战略实施。一体化大数据中心体系不仅明确提出PUE和绿电占比等碳减排指标演进要求，更借助数据中心集群化、“东数西算”等建设路径，重点推动算力基础设施能效优化以及与绿色能源的融合发展，构建低碳绿色的高质量算力服务体系，并进一步释放体系建设给全社会经济转型带来的绿色价值。
四是有利于加快数据中心产业的转型发展。一体化大数据中心体系一方面能够驱动数据中心集约化、绿色化、均衡化发展，另一方面构建了含数据中心、网络、云、AI、安全等多个要素的基础设施体系，是传统数据中心的升级版，是新基建的发展典范。

❻ 数据中心是什么其系统结构和工作原理是怎样的呢

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

• 整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；

• 提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；

• 为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；

• 为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；

• 分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；

• 开发数据产品，直接或间接为公司盈利；

• 建设开放数据平台，开放公司数据；

• 。。。。。。



• 上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；


• 其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；


• 建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。


• 整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：


• 逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。


• 我们从下往上看：


• 数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。



• 数据源的种类比较多：



• 网站日志：



• 作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，


• 一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；



• 业务数据库：



• 业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapRece来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。


• 当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。



• 来自于Ftp/Http的数据源：



• 有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；



• 其他数据源：



• 比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；



• 数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。



• 离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；


• 当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapRece来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》


• 实时计算部分，后面单独说。


• 数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；



• 前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据；和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。


• 另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。



• 数据应用

• 业务产品
  



• 业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；



• 报表



• 同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；



• 即席查询



• 即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；


• 这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。


• 即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。


• 当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。



• OLAP



• 目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；


• 这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；


• 比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。



• 其它数据接口
  



• 这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。



• 实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。


• 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。


• 做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。


• 任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；



• 这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始；这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。


• 前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。


• 总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。