数据中心的原理是多少米

Ⅰ 为什么微软要把数据中心设在水下数据中心制冷有多花钱

从数据分析来看数据中心无疑是“能耗大户”。一个超大型数据中心每年的耗电量近亿度。2018年全国数据中心消耗的总电量为1608.89亿度电，比上海市2018年全社会用电量（1567亿度）还要多，相当于三峡大坝全年的发电量。

微软、谷歌、阿里巴巴、腾讯等互联网巨头构建绿色高效的数据中心，作为绿色节能技术的行业推动者和践行者，已经不仅仅是企业基于自身经营需要，同时也是企业乃至整个行业都需要肩负的重大社会责任。以上个人浅见，欢迎批评指正。认同我的看法，请点个赞再走，感谢！喜欢我的，请关注我，再次感谢！

Ⅱ 微软为什么要将数据中心沉入海底

据美国媒体报道，微软刚刚把他的一个大数据中心扔入了苏格兰附近的海底，这是一个名为内蒂克项目。它相当于一个潜艇的技术，将服务器装入一个打胶囊里，利用一根海底电缆与岸上相连。主要是利用流动的海水为大数据中心解决散热问题。既经济又环保，只要技术过关之后就会受益无穷。要知道一个大的数据中心的用电量可是相当惊人的。如果该项目获得成功，它将为企业减少用于大数据中心散热问题的庞大开支，也可以节约能源，减少碳排量。所以他呗，定义为节约能源，拯救地球那一大举措。

只是不知道，这样一个大数据中心它的使用寿命是多久？还有怎样解决维护问题，成本会不会更高？会不会对当附近域环境造成影响，一切还需要用用时间来证明。但是它的意义非凡，很可能会给我们带来更多的想象空间。未来也许不光是海底，可能还有其他更适合为大数据中心提供冷却的地方，有待人们的发现。

Ⅲ “数据中心”与“中心机房”的有什么区别

数据中心是以外包方式让许多网上公司存放它们设备(主要是网站)或数据的地方，是场地出租概念在因特网领域的延伸。 。中心机房是各种计算机(其中包括PIII系列计算机 ，服务器)通过代理服务器与互连网连接构成的局域网。机房面向全校开放。主要承担毕业设计、软件课程设计、以及网络技术、C语言、C++程序设计、软件技术基础、数字信号与图象处理微机原理、单片机原理等课程的上机任务。中心机房设施齐全，一人一机，是教学实验上机的理想场所。

Ⅳ 如何评价微软公司的海底机房

在我们的印象中，数据中心应该是一排排的机柜整整齐齐地码放在一个很大的场地中。

一个传统典型的数据中心产地费用占15%，电力能耗占据所有成本支出的20%。其中能源消耗大约只有47%的部分进入了服务器，41%的部分散热消耗掉了。据统计，全球的数据中心每年消耗的电量占全球总电量的2%左右，可以想象微软海底数据中心对于节能减碳的意义。以上个人浅见，欢迎批评指正。认同我的看法，请点个赞再走，感谢！喜欢我的，请关注我，再次感谢！

Ⅳ 大数据中心是什么中国最大的大数据中心在哪里

按理说，对于一个问题，其分析的数据量越多，得出的结果就会越准确。这就是大数据的高性能分析魅力十足的原因。对于一家公司来说，理论上它可以用充足的时间去收集大量数据，然后进行分析，从中得到一些独特的见解，从而做出企业的最优决策。但是通常情况下，这种理想情况在现实生活中是不会发生的。

大数据分析包含巨大的潜力，但如果分析的不准确，它就会转变成阻碍。由于技术限制和其他商业因素的考虑，数据分析公司解析数据得出的结果可能并不能反映实际情况。如果企业想要确保通过大数据分析得出的结论是他们想要的结果，他们就需要提高大数据分析的准确性。

在
理想的世界里，企业会收集大量的数据，分析它，并生成到他们要面对的问题的解决方案。但我们都知道，我们并没有生活在一个理想的世界。大数据分析结果往往
要在短时间内获得，一个企业可能没有足够先进的技术快速处理这么多的数据信息。这些限制导致许多企业对数据进行抽样分析。换句话说，他们不看所有的数据，
而是分析小部分的数据样品。尽管这可能是很多企业的战略，但这些分析结果非常可能是不准确的。

从上面的例子可以看出，大数据的中心就是保证大数据的准确性！！！

Ⅵ 微软为何将数据中心建在海底

2018年6月1日，微软将一个长约12米，直径接近3米的胶囊状数据中心沉入苏格兰水域。

这个在海底嗡嗡作响的数据中心一共装载了864台服务器，可以存储约500万部电影。它将为苏格兰群岛的沿海地区提供高速的云计算能力和互联网连接。

为了保证数据中心可以在水下顺利运作，微软特意跟一家经验丰富的海洋工程公司合作，将一些潜艇的技术用于维持冷却温度。而从投入生产到最终下水只花了不到90天，时间成本也大大降低。

项目经理称，全世界一半以上的人口都住在距离海岸120英里的地方，在附近水域放置数据中心，可以以短距离为沿海地区的居民提供更快速流畅的互联网体验。

环保也是一个大亮点。这次放置数据中心的地方，是位于英国苏格兰东北部的奥克尼群岛。风能、太阳能和潮汐能等可再生能源包揽了岛上的1万名居民用电。

这最初只是一位微软员工异想天开的想法。这位员工受埋在海底的电缆和光纤启发，开始好奇将数据中心搬到水下可不可行。

2014年，这个想法正式立项投入研究，并在2015年8月建成概念原型，在美国加州的海岸附近进行了长达3个月的测试。

第一阶段的测试证明了水下数据中心的概念可行，而现阶段的重点是要从环境和经济上研究是否可行。

在接下来的12个月里，微软将从功耗、内部湿度和温度等多个方面来监测和记录数据中心的运作。会不会给海洋环境带来污染的问题，也需要进一步观察。

微软还为这个苏格兰海底的数据中心立下了目标，希望它能实现5年内无需人为协助运作。而在数据中心的使用寿命结束后会进行回收以减少浪费。

Ⅶ 微软为何把数据中心，直接沉入苏格兰海底

或许是受到儒勒·凡尔纳（法国作家，被誉为"科幻小说之父"）的影响，又或许是受到阿汤哥在碟中谍5中的启发，微软将装有864台服务器和相应冷却设施的数据中心装入40英尺（约12.2米）的钢铁胶囊中，然后将服务器沉入海底。微软将这个项目称作Project Natick。为了保证数据中心可以在水下顺利运作，微软特意跟一家经验丰富的海洋工程公司Naval Group合作，将一些潜艇的技术用于维持冷却温度。而从投入生产到最终下水只花了不到90天，时间成本也大大降低。那么，为什么微软要把数据中心沉入苏格兰海底，背后的真实原因？

同时，微软也表示，该数据中心的设计宗旨是在不需要任何维护的情况下保存数据和处理信息长达5年时间，不过，目前它不会被用于为公司提供任何关键任务的云计算工作。在接下来的一年中，Project Natick团队将监控数据中心的性能，包括它的功耗和全负荷运行所需的其他元素。正如微软所言，该项目的第二阶段完全是通过这种方式进行的，以“确定离岸数据中心的经济可行性”。怎么样，微软把数据中心沉入海底很新颖吧！

Ⅷ 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。

Ⅸ 数据中心机房应该建在与住户多远没有辐射

3米以外
网络机房辐射很小,只要不扰民就没问题。电磁辐射场区可分为近区场和远区场。一般情况下，天线的300米以内的区域都为近场区，在这个区域电场要比磁场强得多