数据中心包括哪些

Ⅰ 数据中心的组成是什么

数据中心可以分为几个层级，第一层级拥有最低的可用性和实施成本，第四层级对设备拥有最高级的保护，同时在技术上也是花费最高的，应当注意在某一设备中，可以根据不同的区域和房间拥有不同级别的保护。例如，一个第四层级的数据中心可能有些区域需要配置第四层级保护，而其他一些地方只需要配置第三层级、第二层级甚至是可以为一些不需要高可用性的基础应用服务配置第一层级的保护，数据中心有不同的标准，其中TIA-942是电信行业协会的标准。

Ⅱ 什么是数据中心数据中心系统有哪几部分组成

IDC(Internet Data Center) - Internet数据中心，它是传统的数据中心与Internet的结合，它除了具有传统的数据中心所具有的特点外，如数据集中、主机运行可靠等，还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的基地，它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。
IDC作为提供资源外包服务的基地，它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解，IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所；是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施，也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说，IDC是个高品质机房，在其建设方面，对各个方面都有很高的要求
网络建设
IDC主要是靠其有一个高性能的网络为其客户提供服务，这个高性能的网络包括其- AN、WAN和与Internet接入等方面要求。
IDC的网络建设主要有： - IDC的- AN的建设，包括其- AN的基础结构，- AN的层次，- AN的性能。 - IDC的WAN的建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。 - IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC为用户提供相应的接入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 - IDC与Internet互联的建设。
- IDC的网络管理建设，由于IDC的网络结构相当庞大而且复杂，要保证其网络不间断对外服务，而且高性能，必须有一高性能的网络管理系统。
机房场地建设
机房场地的建设是IDC前期建设投入最大的部分。由于IDC的用户可能把其重要的数据和应用都存放在IDC的机房中，所以对IDC机房场地环境的要求是非常高的。IDC的机房场地建设主要在如下几个方面： - 机房装修：机房装修主要考虑吊顶、隔断墙、门窗、墙壁和活动地板等。- 供电系统：供电系统是IDC的场地建设重点之一，由于IDC的大量设备需要极大的电力功率，所以供电系统的可靠性建设、扩展性是极其重要的。供电系统建设主要有：供电功率、UPS建设（n+1）、配电柜、电线、插座、照明系统、接地系统、防雷和自发电系统等。- 空调系统：机房的温度、通风方式和机房空气环境等。- 安全系统：门禁系统、消防系统和监控系统。- 布线系统：机房应有完整的综合布线系统，布线系统包括数据布线、语音布线、终端布线。- 通信系统：包括数据线带宽、语音线路数目等。

Ⅲ 什么是互联网数据中心

IDC是互联网数据中心的意思.通俗的讲.就是为网站提供基层服务的.一个网站在网络中能够让别人来访问.其后台需要一台服务器的支撑.用来存放和运行网站上面的内容.一般情况下IDC公司经营范围主要是机柜.带宽.服务器租用.托管.云主机.VPS.域名注册等.
海腾数据杨闯为你解答.希望对你有帮助.

Ⅳ 什么是数据中心

数据中心是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。从应用层面看，包括业务系统、基于数据仓库的分析系统；从数据层面看，包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的集成/整合流程；从基础设施层面看，包括服务器、网络、存储和整体IT 运行维护服务。 数据中心-建设目标 数据中心的建设目标是：1、全面建成公司总部和网省公司两级数据中心，逐步实现数据及业务系统的集中； 2、建立企业数据仓库，提供丰富的数据分析展现功能；3、实现数据的唯一性与共享性；4、建立统一的安全体系，保证数据及业务系统的访问安全；5、结合数据中心建设，完善数据交换体系，实现两级数据中心间的级联；6、实现网络、硬件、存储设备、数据、业务系统和管理流程、IT采购流程、数据交换流程的统一集中；7、统一的信息管理模式及统一的技术架构，能够迅速地实施部署各种IT系统，提升管理能力。 数据中心-系统结构 数据中心采用总部和网省两级进行部署，两级数据中心通过数据交换平台进行数据的级联。 数据中心逻辑架构包含：应用架构、数据架构、执行架构、基础架构（物理架构）、安全架构、运维架构。 应用架构：应用架构是指数据中心所支撑的所有应用系统部署和它们之间的关系。 数据架构：数据架构是指每个应用系统模块的数据构成、相互关系和存储方式，还包括数据标准和数据的管控手段等。 执行架构：执行架构是指数据仓库在运行时态的关键功能及服务流程，主要包括ETL（数据的获取与整合）架构和数据访问架构。 基础架构（物理架构）：为上层的应用系统提供硬件支撑的平台（主要包括服务器、网络、存储等硬件设施）。 安全架构：安全架构覆盖数据中心各个部分，包括运维、应用、数据、基础设施等。它是指提供系统软硬件方面整体安全性的所有服务和技术工具的总和。 运维架构：运维架构面向企业的信息系统管理人员，为整个信息系统搭建一个统一的管理平台，并提供相关的管理维护工具，如系统管理平台、数据备份工具和相关的管理流程。 数据中心-工作原理 数据的获取与整合也叫ETL（Extract，Transact，Load），是在确定好数据集市模型并对数据源进行分析后，按照分析结果，从应用系统中抽取出与主题相关的原始业务数据，按照数据中心各存储部件的要求，进行数据交换和装载。数据的获取与整合主要分为数据抽取、数据转换、数据装载三个步骤。 ETL 的好坏，直接影响到数据集市中的数据质量。 数据仓库区是专门针对企业数据整合和数据历史存储需求而组织的集中化、一体化的数据存储区域。数据仓库由覆盖多个主题域的企业信息组成，这些信息主要是低级别、细粒度数据，同时可以根据数据分析需求建立一定粒度的汇总数据。它们按照一定频率定期更新，主要用于为数据集市提供整合后的、高质量的数据。数据仓库侧重于数据的存储和整合。 数据集市是一组特定的、针对某个主题域、部门或用户分类的数据集合。这些数据需要针对用户的快速访问和数据输出进行优化，优化的方式可以通过对数据结构进行汇总和索引实现。

Ⅳ 核心数据中心（数据交换平台）包括哪些内容

1、极细颗粒度的用户字典，包含学生入学、家庭、特点、学籍、健康、奖惩等等多个维度的数据；还包括教师的学历、家庭、能力等数据；让教育局全面掌握学生和教师的精细信息；2、数据采集指派各学校进行自主数据采集，班主任下发数据采集通知，家长通过手机或pc快速提交数据，让数据采集的过程无纸化而且快速，责任到人；3、大数据分析和数据驾驶舱为客户提供多维度的大数据统计和分析，对教师的师资力量进行评估，对学生的能力学籍特长进行统计，辅助教学和招生；客户还可以自定义多个不同维度进行数据分析；报表通过Html5动态化展示，并且完美支持手机端；4、数据接口体系和导出为教育局提供强大的接口体系，接口有灵活而严肃的权限控制，可提供给第三方系统使用，保证核心用户数据的统一；还提供了灵活的数据导出功能，根据过滤条件导出报表，方便数据上报。

Ⅵ 数据中心基础设施包含什么

数据中心基础设施包含
综合布线、抗静电地板铺设、棚顶墙体装修、隔断装修、UPS、专用恒温恒湿空调、机房环境监控系统、新风系统、漏水检测、地线系统、防雷系统、门禁、监控、消防、报警、屏蔽工程等。

Ⅶ 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。

Ⅷ 数据中心机房包括哪些设备

数据中心机房属于电子信息系统机房的范畴，与一般的电子信息系统机房相比，其地位更加重要，设施更加完善，性能更加优良。
数据中心机房建设是一个系统工程，它由主机房(包括网络交换机、服务器群、存储器、数据输入/输出配线、通信区和网络监控终端等)、基本工作间(包括办公室、缓冲间、走廊、更衣室等)、第一类辅助房间(包括维修室、仪器室、备件间、存储介质存放间、资料室)、第二类辅助房间(包括低压配电、UPS电源室、蓄电池室、精密空调系统用房、气体灭火器材间等)、第三类辅助房间(包括储藏室、一般休息室、洗手间等)组成的。主机房内放置大量网络交换机、服务器群等，是综合布线和信息化网络设备的核心，也是信息网络系统的数据汇聚中心，其特点是设备24h不间断运行，电源和空调不允许中断，对机房的洁净度、温湿度要求较高。机房内安装有UPS不间断电源、精密空调、机房电源等大量配套设备，需要配置辅助机房。为了方便管理，有时将通信机房与信息网络机房合在一起建设，使得机房的面积相对较大。此外，机房布局时还应设独立的出入口;当与其他部门共用出人口时，应避免人流、物流交叉;人员出人主机房和基本工作间应更衣换鞋。机房与其他建筑物合建时，应单独设防火分区。机房安全出口不应少于两个，并尽可能设于机房两端。
机房的各个系统是按功能需求设置的，其主要工程包括机房区、办公区、辅助区的装修与环境工程;可靠的供电系统工程(UPS、供配电、防雷接地、机房照明、备用电源等);专用空调及通风;消防报警及自动灭火;智能化弱电工程(视频监控、门禁管理、环境和漏水检测、综合布线、KVM系统等)。

Ⅸ 什么是软件定义的数据中心

软件定义数据中心(SDDC)是指数据中心的所有基础设施都是虚拟化的，并且能够以一种所要即所得的服务方式来提供。数据中心的控制是完全由软件自动化来完成，同时所有的硬件配置维护都是通过智能软件来完成。一般来说软件定义的数据中心主要包括分成四个部分，计算、存储、网络、管理。
其核心是让客户以更小的代价来获得更灵活的、快速的业务部署、管理及实现。
三大优势：
1.敏捷性(agility): 更快、更灵活的业务支撑与实现（以及软件开发模式的优化与变更）；
2.弹性(Elasticity)：随业务需求的资源的动态可伸缩性（水平+垂直）；
3.省钱(Cost-efficiency)：软件实现避免了重复硬件投资和资源浪费。
基于超融合搭建的数据中心作为近年来软件定义数据中心热门方案被广泛运用于教育，医疗，金融，大型制造业等。

Ⅹ 互联网数据中心（IDC）有什么功能

互联网数据中心功能：企业可以从事如机位出租、机架出租，服务器托管、主机托管、机柜机架出租、网络硬盘、存储空间、云计算、云主机、云平台、虚拟主机、服务器租赁等IDC业务。

相关法律法规如下：

1、《电信业务分类目录》

2、《电信业务经营许可管理办法》

3、《电信条例》

另外，互联网数据中心idc指的是以外包出租的方式为用户的服务器等互联网或者其他网络相关设备提供放置、代理维护、系统配置及管理服务，以及提供服务器设备出租及存储空间的出租、通信线路和出口带宽的代理租用和其他应用代理服务。是《电信业务分类目录》划分的B11类增值电信业务。另外，根据《电信条例》规定，对电信业务分类实行许可制度，故要求从事互联网数据中心业务企业需要办理idc许可证，全称互联网数据中心业务经营许可证。