数据中心：系统结构和工作原理是怎样的？

数据中心是什么？其系统结构和工作原理是怎样的呢？

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、网络、存储和整体IT

数据中心：系统结构和工作原理是怎样的？

数据中心：系统结构和工作原理是怎样的？

数据中心：系统结构和工作原理是怎样的？

运行维护服务。

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、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。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。借助数据集市可以保障数据仓库的高可用性、可扩展性和高性能

idc机房运维是什么

idc机房运维如下：

1、对IDC机房托管设备进行日常巡检、故障记录等工作；

2、对IDC机房设备做网络线路布线调试等工作；

3、协助客户及工程师对IDC机房设备进行维护，管理及技术支撑。

IDC（InternetDataCenter)，即互联网数据中心，可以为用户提供包括：申请域名、租用虚拟主机空间、主机托管等服务。此外，还有数据公司、初始直接费用等多种含义。IDC即InternetDataCenter，是基于Internet网络，为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备提供运行维护的设施基地并提供相关的服务。IDC提供的主要业务包括域名注册查询主机托管（机位、机架、机房出租）、资源出租（如虚拟主机业务、数据存储服务）、系统维护（系统配置、数据备份、故障排除服务）、管理服务（如带宽管理、流量分析、负载均衡、入侵检测、系统漏洞诊断），以及其他支撑、运行服务等。

大数据时代数据中心运维管理

立足数据中心运维管理的现状，顺应时代发展的潮流，充分利用信息技术的机遇，利用现有资源对数据中心的运维管理加强完善和创新，为行业的发展，的进步贡献力量。

1.大数据时代数据中心运维管理的现状

大数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。

目前，大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心，但是实际项目作过程中会有众多的问题出现。因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求;运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配;还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。

2.解决数据中心运维管理困境的策略

针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决策略，以供业界参考。

2.1 提升运维管理人员的整体能力

基于目前数据中心运维管理的实际能力，通过采取以下积极的措施来提升运维管理的综合能力水平。

2.1.1 大数据背景下，强化数据中心运维管理人员的技术应用水平

通过度的检验途径，比如定期检查该技术的理论与实践水平确定的当前能力，在制定符合目前技术短板的相关培训，从而保证运维管理工作的顺利进行。

2.1.2 加强管理方面的知识渗透

在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下，可以加强管理学知识的渗透，为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量，既懂技术又懂管理的新世纪人才，有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。

2.1.3 加强执行力，更高效的完成工作

在数据中心运维管理的众多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运作能力很重要的一个指标，良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者超量完成。

2.2 强化业务管理工作和业务培训工作

现如今，科学技术的更新速度往往超出人们的接受速度，在数据中心运维管理这个领域也同样适用。所以使得运维管理人员刚刚熟练掌握新的运维既能并熟练应用，新的技术又刷新了行业应用领域。所以设立专门的培训机构，强化管理人员终身学习的意识，紧跟时代发展的脚步。

2.2.1 制定合理的业务培训和业务管理培训

科学合理的方案总能给与人们正确的指导，并保证在规定期限内达到既定目标。运维管理培训和业务培训的内容要与时俱进，不断为管理人员灌输新的知识，为运维管理的工作融入新鲜的血液。

2.2.2 合理安排培训时间

运维在企业内是员工，男性员工在家庭里是儿子，是丈夫，是爸爸，所以要协调好培训的时间，保证员工能充分解决员工之外的各种事情，全身心的投入工作。

2.2.3 使业务管理和业务培训的形式呈现多元化

公司管理层应加强与行业内部个组织间的联系，比如同专业的大学、同行业资深专家、专业讲座等等。通过多元形式的学习加深对行业发展的了解，并积极促进管理人员的专业素养。

2.2.4 定期进行培训效果的考核

在定期进行学习之余，为检验学习效果是否达到预期目标，应适时进行检验，进一步促进运维的学习质量的提升，提升其主观学习的动力。

总之，强化对运维的业务培训，能够有效地对运维工作者的维修技术进行与时俱进的培训，能够有利于运维管理进行数据中心运维管理工作的开展，终有利于信息技术飞速发展下的运维工作的稳定进行。

2.3 加强了解整体行业环境的意识

有些企业的运维管理的硬件设施和软件配备欠缺，造成整体的管理水平低，是因为企业没有采取相应的举措保障。以下将详细讲述如何提升整体行业环境的了解。

（2）定期组织团队中的成员进行行业发展前景的探讨，在探讨交流的过程中了解当下运维管理工作的总趋势，从而能够为运维工作的有效进行提供有价值的参考意见。

总之，强化了解和分析业务环境的意识，能够有利于运维管理有行业的危机意识和行业的发展意识以及个人职业规划意识的提升，终有利于大数据时代数据中心运维管理工作的顺利开展。

3.大数据时代下，技术层面面临的挑战

3.1动力环境系统概述

通过应用数据采集系统，计算机和网络技术，逐步完成数据中心运维管理动力电源供电设备的运行和机房的的平台就是数据中心动力环境系统。

3.2 动力环境数据的特点。

通过采集数据中心的关键指标数据，针对实际运行情况实现预警功能、远程功能以及运行监测功能。动力环境数据具有其本身特点。

3.2.1 数据结构化、格式化程度高

因系统采集到的实时数据大都存储于数据库中，因而动环数据结构化、格式化程度高，这也为数据挖掘提供了便利。

3.2.2 实时更新

动力环境系统运行的保证便是数据的准确性和实时更新，其数据采集的更新时间间隔为每秒。

3.2.3 时序性

动力环境系统实时记录的环境温度、环境湿度等数据都是随时间更替而进行采集的。

3.3 数据挖掘提高告警信息准确性

动力系统是以计算机为载体，以信息技术为依托的技术，所以其产生的大规模数据也是大数据时代一个突出的特点。就目前而言大规模的数量利用率较低，即使专业水准较高的管理人员也会深感难度高、工作量大，与现有的技术水平不能完好对接。

数据挖掘技术的出现解决了目前的难题。数据挖掘中关联分析方法解决了数据中心运维管理中不明原因的重复警报，为运维管理的工作有序进行提供了基础，并为专业水平较低的运维人员提升了工作效率。

3.3 运维经验知识化的工作模式需要改进

据以往的运维的叙述，过度依赖专家给与的指导经验，成为行业内部的不良风气。首先运维专家的培养周期较长，短时间没有任何效益输出;其次专家的意见偶尔会带有强烈的主管色彩，但是对于实际作过程并不适用，终导致工作的延误;后就是过度依赖专家，若运维专家不在职装天下将会对运维管理工作造成重创，不具有可持续性。

所以建立关于数据中心运维管理的内部数据和外部数据，为现有的运维人员过度依赖专家的不良习惯提出解决方案。内部数据主要是指内部运维经验;外部数据是指来源于互联网的运维知识。对于收集到的内外部数据，利用文本挖掘、聚类、分类预测等方法对信息进行加工展现，转化成知识库中的知识，并实现对信息的快速、自动化检索。

3.4 资源调度成为容量管理的关键

在大数据时代下，数据中心存储容量指标是指机位空间指标等，尤其是计算资源指标，是其组成的关键部分。需要新的数据中心运维管理平台实现监测、使用网络以及存储资源等功能，根据实际情况进行管理策略的变动和资源的优化配置。

云计算技术已成为数据中心运维管理的核心，并打破传统的数据运维管理信息系统结构，建立一个全新的集计算、存储、和网络三维一体的虚拟资源库，通过实际的作，实现现有资源的动态优化配置。

虚拟化技术可以保证存储环节中大规模数据的安全性，在逐步实现数据资源的重复使用、关联以及动态管理等动能的同时，也为运维管理人员提出了巨大的挑战。故此，通过科学合理的分析容量数据，构建完善的资源调度制度，实现实现新一代数据中心资源在应用间的动态分配，将成为大数据时代下数据中心运维管理的一大挑战。

4.结束语

为顺应大数据时代的潮流，必须进行数据中心运维管理的深度优化，为数据中心的整体发展提供新鲜的 科技 动力。通过提升运维管理人员各方面的能力还有利用先进的动力环境系统技术，为数据中心的运维管理提供强大的人力支持和技术支持，助力大数据时代背景下，数据中心运维管理的长足发展。

参考文献

[1]朱玉立，任义延，高甲子等，浅谈大数据时代下的数据中心运维管理[J].信息系.统工程，2015.

[2]解林超，石佳，王仲锋等。大数据时代对传统数据中心的影响及思考[J].新通信，2014.

[3]周焘。大数据时代的档案大编研[J].陕西档案，2014.

[4]陈艺高，动环大数据，提升运维效能[J].通信电源技术，2014.

[5]张隽轩，张文利，黄毅。数据中心运维系统应用ITIL管理体系分析[J].智能建筑与城市信息，2015.

[6]宋维佳，马皓，肖臻，，张蓓.虚拟化数据中心资源调度研究[J].广西大学学报：自然科学版，2011，36（01）：330-334.

关于运维体系建设有没有什么好点的建议？

首先要明确智能化运维建设关键的三件事情：

，要把基础设施全面数字化，让所有东西都变成可衡量的体系。

第二，建设端到端、从业务到基础设施全链条的自动化平台，保证决策规划和响应速度。

第三，建立 TCO 模型，实现很好的反馈机制，利用反馈不断优化模型。

以淘宝为例，在智能化运维领域，淘宝采用的是横跨专业、机器学习以及优化算法的跨界思考逻辑，基于这样的思路，阿里巴巴重新规划建设了 基础设施领域的三大平台——基础设施规划与交付平台、集群自动化运维平台和数据中心智能运营平台。

复杂的架构、繁杂的工作，纷繁的系统，众多的管理团队等等，随着这些业务的发展确实为IT带来了不小的挑战，这就需要运维不断的增强了，可以构建统一体系实现数据层的融合打通，提供全面的数据支持，解决多部门沟通的障碍；从管理视角建设体系，提升效率，降低运维成本；初步实现以告警为核心的智能运维体系，提升运维的质量等等，这些仅供你参考。有需求的话你可以去听云了解下，听云是应用性能管理行业的领军企业，毕竟大公司更专业，对你的业务和公司更有帮助。

什么是数据中心？

什么是数据中心？

一、数据中心的定义及分类

数据中心即存放设备或数据的场地

数据中心即一个组织或单位用以集中放置计算机系统和诸如通信和存储这样的相关设备的基础设施；也可能是以外包方式让许多其他公司存放它们的设备或数据的地方。是场地出租概念在因特网领域的延伸。只提供场地和机柜的数据中心，一般称为DC（Data Center），而同时提供带宽服务的，一般称IDC（互联网数据中心， Internet Data Center），两者有时不作严格区分。数据中心规模方面，按标准机架数量，可分为小型、大型和超大型。级别方面，常依据Uptime Institute的行业评判标准， 按可用性，分为T1、T2、T3和T4。

二、发展阶段

从简单到复杂，从不稳定到稳定

早期的数据中心，比较简单。随着数据量的增加、数据业务的日趋复杂、生活和生产对互联网的依赖程度越来越高，耗电量的不断增长，数据中心的标准也越来越高，主要体现在标准性、稳定性、节能性和高密度性等方面。

三、分类、关系及比较

互联网公司运用新技术更多，第三方市场优势渐显

数据中心的主要建设者包括电信，第三方和大型互联网企业，三者之间存在着较为复杂的合作关系，在少数场景下亦存在竞争。电信的核心优势是对带宽等资源的垄断、广泛分布的机房，以及深入到县级以下的体系。第三方的核心优势是丰富的建设经验和运维经验。互联网公司的核心优势是自身使用，因此可以统一规划、设计，并做全部的虚拟化、云化处理。互联网公司对于新技术的运用往往更加，但在数据中心本身的产业链中，其作为买方，不参与市场竞争（其出售给下游的一般为云产品）。相比于电信，第三方因建设速度、服务模式和重视程度等原因， 优势渐显。

四、市场概况：产业链

基础设施的基础设施

云计算常被比作信息产业的基础，而数据中心又是云计算的基础。在整个信息产业中，数据中心位于极为上游的位置，为各种互联网服务提供基础支撑。

五、技术概况：架构分层

从“风火水电”到“软件应用”

数据中心具有房地产和IT的双重属性，其可从场地到IT软件分为四层，每上升一层其地产属性会更弱、而IT属性会更强。大多数的数据中心到设施层即止。在客户类型为大客户，选择自行接入网络，或者服务商无网络资质时，也不提供网络服务，是更加简单的DC而非IDC。提供IT硬件时，业务即开始向租用转变。提供IT软件时，一般即转型为公有云或者专有云的云厂商。

行业分析：

第三方数据中心优势渐显：相比于电信，第三方数据中心建设速度更快、客户定制性更强、重视程度更高，且PUE大多更低，受到客户青睐。

移动互联网和大数据是过去数据中心增长的主要动因：过去5年，需求端，网民数量和移动流量增长迅速；供给端，大数据和人工智能对存储和计算提出更高需求。因素叠加，导致数据中心增长迅速。

5G、物联网、工业互联网和传统企业上云是未来增长的主要动因：5G的传输带宽显著高于4G，且原生标准支持企业组网，为物联网、工业互联网奠定基础。因素叠加，会持续利好数据中心行业。

一线城市资源紧俏，节能成为硬性指标：因数据中心的高能耗特点，北上广深等均对数据中心建设提出了更为严格的限制措施（一般要求PUE<1.4），但这些城市需求旺盛，既有数据中心成为紧俏资源。

智能运维被更多应用：随着数据中心规模的提升、人工成本的上涨以及客户对资源动态增减需求的日益增多，传统人工运维已难适应。基于传感器、DCIM和自动巡检机器人的整体智能运维渐被得到更多应用。

核心观点：

一线、边远双向发展 ——随着一线城市指标的收紧以及骨干网络结构的逐渐改变，一线城市周边以及能源更充足地区成为互联网自建数据中心的。但因传输的物理距离、客户需求等，第三方数据中心更愿恪守一线。

资本跨界进入 ——随着对新基建的重视， 已有越来越多其他行业的 企业跨界进入数据中心行 业，这会客观上加剧数据 中心的竞争。但数据中心 不等同于地产，拥有更强 IT属性，拥有更丰富运营 经验的企业将优势渐显。

横向整合成为趋势 ——数据中心的本身特点致使资金更加充足、整合能力更强的企业，对一些机房甚至企业进行收购，成为必然。而一些原本规模较小的，尤其是两千机柜以下的数据中心不进则退， 被收购可能性较大。

与“云”终难舍难分 ——数据中心运营企业会因客户需求和追求更高毛利率，更多向云计算方向发展，具体实践路径包括：代维公有云、进军公有云、主打专有云和混合云，或重点发展云MSP业务。

我会继续聚焦5G时代，关注新基建资讯，分享5G和数字信息，以前沿的视角分析数据中心的发展，为大家带来行业内数字化动态和新基建科研成果。

如果你刚好需要这份资料，私我「发展洞察」，免费分享给大家。希望大家喜欢今天的这一次分享

数据中心的构成是怎么样的

目前阶段讲数据中心，尤其是云计算数据中心，一般包含如下几大部分。

1、基础环境：

主要指数据中心机房及建筑物布线等设施，包括电力、制冷、消防、门禁、、装修等；

2、硬件设备：

主要包括核心网络设备、网络安全设备、、存储、灾备设备、机柜及配套设施；

3、基础软件：

作系统软件、虚拟化软件、IaaS软件、数据库软件、防软件等；

4、应用支撑平台：

一般来讲是具有行业特点的统一软件平台，整合异构系统，互通数据资源；剩下的是具体应用软件了，多数应该做成与硬件无关的。

重要的是，软件硬件的罗无法构成一个好的数据中心，关键是如何设计、如何集成、如何运营，这才是一个数据中心的价值重点。