⑴ 物理伺服器和雲伺服器區別
1、物理伺服器和雲伺服器的區別在哪裡
雲伺服器是一種在集群伺服器上虛擬出多個類似獨立伺服器的部分，集群中每個伺服器上都有雲伺服器的一個鏡像，這樣可以提高安全和穩定性，除非所有的集群內伺服器全部出現問題，才會導致雲伺服器無法訪問。而傳統的伺服器做不到這樣，傳統的伺服器是具有獨立的CPU、內存條、硬碟，其中有一組硬體設備出現問題，伺服器可能就無法訪問。
雲伺服器，是一種處理能力可彈性伸縮的計算服務，其管理方式比物理伺服器簡單，用戶無需提前購買硬體，通過雲服務商即可靈活創建或釋放任意多台雲伺服器。
傳統伺服器需要自己購買硬體設備，資源浪費率比較高，一旦公司業務增長，有新的應用，那隻能再買一台伺服器了，這樣造成了伺服器嚴重的浪費，對於一些中小企業而言是不可低估的。
主要可以概括成以下幾點：
1. 傳統伺服器有產權，而雲伺服器則只是一種服務而已，沒有任何產權；
2. 傳統伺服器是獨立的伺服器，所有功能由自己完成，而雲伺服器則是一個集群，他們的功能需要相互之間的協助才能完成；
3. 傳統伺服器在性能上更加穩定，數據的隱蔽性更高；
4. 雲伺服器是按需購買，性價比更高，成本控制上更加靈活；
5. 雲主機可以整合、分析、處理各類型數據，相對於傳統伺服器而言，效率更高；
對於主機性能和數據隱秘性要求很高的用戶，可以選擇傳統伺服器，不過隨著雲計算技術的進步，雲伺服器在穩定、安全、網路等各方面性能都有很大的提升，選擇雲伺服器已經成為一種趨勢。
隨著雲計算廣泛應用和技術成熟，也許未來雲伺服器會完全代替了傳統伺服器。選擇一款好的雲伺服器，在滿足你計算需要的同時，還可以為你節約計算成本，簡化IT運維工作，可以更專注於核心業務的創新。
以小鳥雲伺服器為例，採用高端Intel Haswell CPU、高頻DDR4內存、高速Sas3 SSD快閃記憶體，全網動態BGP網路，數據切片技術構建的三層存儲功能，頂級的設備以及成熟計算能力，在安全性、穩定性、靈活性等方面遠勝於傳統伺服器，幫助用戶雲端部署化簡為零，輕鬆快捷運用雲計算。
⑵ 數據中心的採用哪些主流技術
1、採用雲服務。
盡管"雲計算"已然成為了一個被過度使用的流行術語，但是，在這些營銷炒作背後，有一些確實是有價值的東西。您的企業可以藉助基於雲的伺服器、應用程序和服務所提供的優勢。雲計算可以讓幫助您迅速擴大業務，並符合成本效益。這也使得您的企業得以和更大的公司競爭，而交由雲服務提供商們來處理後端基礎設施的維護和保養工作。
2、部署虛擬化。
虛擬化與雲計算齊頭並進。您在雲中部署的"伺服器"最有可能是虛擬的伺服器，在數據中心的某處一台單一的物理伺服器將與其他許多虛擬伺服器並行運行。無論您是在雲中還是在自己的硬體內部實現伺服器的部署，虛擬伺服器都將比物理伺服器更便宜、更高效。這可以幫助您實現擁有新的伺服器，而無需額外的伺服器或網路硬體投資，由一台單一的物理機器上運行多個虛擬伺服器，可以確保讓您充分利用您所支付的處理器和內存資源。
3、允許員工使用自備工具。
我不知道您是否有備忘錄，但在過去幾年的技術轉變過程中。一些員工已經開始不再使用公司統一配發的筆記本電腦、智能手機或其他設備，員工們傾向於使用自己的設備工作。許多企業最初的反應是抵制這一趨勢。畢竟，當涉及到管理和配套環境時，這一趨勢帶走了
相對統一性，而且似乎造成混亂，當談到管理和支持環境。然而，無論您是否允許。
這些設備是您的員工自己的投資。其實，您可以通過引導員工們使用已有的設備來消除不必要的費用。您也可以通過補貼這一部分成本來達到雙贏的效果。除了成本優勢，允許員工使用自備工具還可以提高生產力。使用這些平台和技術，員工們感到很舒服，這就是為什麼他們會花自己辛苦賺來的錢買這些設備的原因了。讓員工們使用他們自己的設備工作，而
不是強迫他們使用一些他們不喜歡的設備，將使員工們工作的更開心，更具生產力。
4、確保移動設備的安全。
當您開始允許每個人都採用自己的筆記本電腦、智能手機和平板電腦進行工作，並通過遠程連接到公司的伺服器資源時，您也需要一些方法來執行基本的安全政策，保護可能包含
的公司任何數據。跨平台的移動安全工具可以幫助您在不同的產品和設備中監測和維護安
全。最起碼，您必須有一個書面的政策界定基本安全要求。您還應該確保您的員工了解這些
安全控制措施，以便讓他們在使用自己的設備時，充分利用他們的優勢。
5、保護您企業的數據。
企業數據被破壞的案例幾乎每天都在發生。雖然這其中有相當一部分是復雜的、精密的黑客攻擊。其實，人們的錯誤和過失也往往容易把敏感數據泄露給任何外部攻擊者。您應該在您的網路上設置安裝必要的監測工具，監測出站通信，防止機密或敏感數據被泄露——不管是有意或無意的。如果沒有監測工具，您需要確保對您所有的敏感數據進行加密，使其免受未經授權的訪問。
⑶ 計算機數據中心，一組模塊包含那些硬體設備
新一代計算機數據中心必備硬體
第 1：刀片伺服器
第 2 ：UPS電源
第 3 ：視網膜掃描儀
第 4 ：乙太網交換機
第 5 ：無線訪問點
第 6 ：數字數據粉碎機
第 7 ：固態硬碟存儲區域網路存儲
第 8 ：KVM控制台伺服器
第 9 ：虛擬磁帶庫
第 10 ：網路附加存儲
⑷ 谷歌數據中心需要採取物理安全措施,常見的物理安全措施有幾種
有五種方法，
1、找尋非常安全的保存位置
2、擁有強大的基礎設施和保護系統
3、設置多層訪問控制系統
4、設立視頻監控，進行多方面監控
5、多次進行安全控制測試
⑸ 雲計算數據中心建設需融合哪些技術
1、雲計算數據中心的構成
雲計算數據中心本質上由雲計算平台和雲計算服務構成。雲計算服務包括通過各種通信手段提供給用戶的應用、軟體、工具以及計算資源服務等;雲計算
平台包括用來支撐這些服務的安全可靠和高效運營的軟硬體平台。通過雲計算平台將一個或多個數據中心的軟硬體整合起來，形成一種分層的虛擬計算資源池，並提
供可動態調配和平滑擴展的計算、存儲和網路通信能力，用以支撐雲計算服務的實現。
雲計算平台是雲計算中心的內部支撐，處於雲計算技術體系的核心。它以數據為中心，以虛擬化和調度技術為手段，通過建立物理的、可縮放的、可調配
的、可綁定的計算資源池，整合分布在網路上的伺服器集群、存儲群等，結合可動態分配和平滑擴展資源的能力，提供安全可靠的各種應用數據服務。
2、雲計算數據中心的實施過程
雲計算數據中心的實施不是一個簡單的軟硬體集成項目，在實施之前需要謹慎評估和整體規劃，充分考慮雲計算數據中心的管理模式，並將未來的運營模式納入到整體規劃中，這樣才可以充分發揮雲計算平台作用。
結合對雲計算中心用戶需求的調研和國外的實施經驗，目前雲計算數據中心基礎架構實施主要分為以下5個階段：
1)規劃階段：要將雲計算中心建設作為戰略問題來對待，管理高層要給予極大的重視和支持，並明確每一階段所要實現的目標，從業務創新和IT服務轉型的高度進行規劃和部署。
2)准備階段：根據本行業特性，充分了解用戶採用雲計算數據中心想要獲得的服務與應用需求，並對雲計算平台進行充分的評估，選擇合適的技術架構。同時充分考慮系統擴展和遷移的可操作性，保證基礎設施平台技術的連續性和核心業務的連續性。
3)實施階段：資源虛擬化是雲計算中心的基礎，通過構建支持異構平台的虛擬化平台，可以滿足安全性、可靠性、擴展性和靈活性等各方面的服務要求。
4)深化階段：在實現平台架構虛擬化的基礎上，還要實現各種資源調度和分配的自動化，為全面管理和自助服務打好基礎。
5)應用和管理階段：雲計算的基本特徵是開放性，雲計算平台應能提供標準的API實現與現有應用兼容。所有的應用移植是漸進過程，雲計算基礎架構要很好的支撐核心應用，而並不僅僅是新增的需求。同時，雲計算平台建設是個閉環的過程，需要進行不斷地改進。
3、雲計算數據中心的關鍵技術
雲計算數據中心的建設融合了很多新的技術，主要包括以下幾個方面。
1)虛擬化技術
虛擬化技術的應用領域涉及伺服器、存儲、網路、應用和桌面等多個方面，不同類型的虛擬化技術從不同角度解決不同的系統性能問題。
伺服器虛擬化對伺服器資源進行快速劃分和動態部署，從而降低了系統的復雜度，消除了設備無序蔓延，並達到減少運營成本、提高資產利用率的目的。
存儲虛擬化將存儲資源集中到一個大容量的資源池並進行統一管理，實現無需中斷應用即可改變存儲系統和數據遷移，提高了整個系統的動態適應能力。
網路虛擬化通過將一個物理網路節點虛擬成多個節點以及將多台交換機整合成一台虛擬的交換機來增加連接數量並降低網路復雜度，實現網路的容量優化。
應用虛擬化通過將資源動態分配到最需要的地方來幫助改進服務交付能力，並提高了應用的可用性和性能。
雲計算數據中心基於上述虛擬化技術實現了跨越IT架構的全系統虛擬化，對所有資源進行統一管理、調配和監控，在無需擴展重要物理資源的前提下，
簡單而有效地將大量分散的、沒有得到充分利用的物理資源整合成單一的大型虛擬資源，並使其能長時間高效運行，從而能源效率和資源利用率達到最大化。
2)彈性伸縮和動態調配
彈性伸縮可以從縱向和橫向兩個方面考慮。縱向伸縮性是指在同一個邏輯單元內增加資源來提高處理能力，如：在現有伺服器上增加CPU或在現有的RAID/SAN存儲中增加硬碟等;橫向伸縮性是指增加更多邏輯單元的資源，並整合成如同一個單元在工作。
動態調配是根據需求的變化，對計算資源自動地進行分配和管理，實現高度「彈性」的縮放和優化使用，而使用者不介入具體操作流程。
3)高效、可靠的數據傳輸交換和事件處理
數據傳輸交換和事件處理系統是雲計算中心的消息和數據傳輸交換樞紐，不能僅採用組播協議來追求速度，也不能僅採用TCP來追求可靠性，而需要結
合多種協議的優勢，有效控制分布在網路上的眾多組件之間的數據流向，保證數據通道的暢通性、信息交換的可靠性和安全性。同時，為了滿足系統應用的多樣性和
業務實時性要求，設計中也要考慮點對點、點對多點、多點對多點等多種連接方式。
⑹ 現代數據中心六大優化趨勢
現代數據中心六大優化趨勢
能源成本仍然是數據中心增長最快的費用，據說超過了計算設備本身的成本。電力使用效率（PUE）和碳使用效率（CUE）是國際公認的指標，與更多其他的定義指標一道，將成為行業標准。新的數據中心的建設和改造，必須同時應對業務和綠色環保的雙重需求。
隨著數據中心的成本不斷飆升，數據中心管理的重點開始轉向優化數據中心基礎設施。在未來幾年，如下的一些新的趨勢必將影響未來數據中心的決策：
（一）數據中心的遠程監控
關於企業數據中心是否採用外包的爭論仍在繼續。企業已決定繼續在內部運行IT,並找到了成本有效的使用外部數據中心監控的供應商。在某些情況下，物理基礎設施設備，外部監測和第一級的支持，需要安全訪問許可權。需要更多的基礎設施防火牆和安全措施，這將增加數據中心的復雜性。另一方面，由於工作人員工資和工作空間是連續的支出。此外，一個團隊規模的縮放在外部環境規模更容易。
（二）數據中心的選址
一家數據中心的選址問題是一個相當重要的決定。因為現在的技術進步已經使得大多數任務可以進行遠程操作，現場只需要有少量的工作人員需要即可，這就為數據中心的選址提供了廣泛的地域選擇。對這一決定有著相當影響的一些因素是：
選址地區的氣候特點
每千瓦小時的最低費用
對環境的最小危害
降低生產成本
選址地區較低的人口稠密度
低建設成本
低勞動力成本
「自然冷卻」的可行性：使用室外空氣用於冷卻數據中心，從而需要減少機械製冷。
（三）綠色IT
能源消耗直接影響冷卻費用，畢竟散熱主要來自設備。戰略業務計劃將直接影響到安裝在數據中心的IT設備的類型和數量。了解數據中心的設備的類型和工作效率的相關知識是非常重要的，因為這會影響數據中心電源和冷卻戰略，以及數據中心的物理設計戰略。使IT更具效率和成本效益，繼續成為業界關注的焦點，無論是對於製造商還是消費者。[page] （四）可擴展性和模塊化
在過去幾年中，只有硬體和軟體的可擴展性和模塊化架構，以滿足日益增長的需求。鑒於對基礎設施的成本和需求的壓力，現在有必要對數據中心基礎設施實施可擴展性和模塊化設計方法。
這樣的做法，例如，適用於UPS和配電系統，將使數據中心添加/禁用某一部分，不會影響另一家數據中心。靈活的設計使託管服務提供商可以根據客戶的要求添加和刪除數據中心的某些部分。為了迎合顧客的不同負載和任務的需求，也需要一個靈活的設計。
（五）災難恢復優化和可用性
從歷史上看，硬體的利用率很低，虛擬化還有很長的路要走。然而，人們關注的重點一直聚焦在如何提高生產數據中心的效率，卻並未考慮災難恢復（DR）/備份中心的問題。因為其一直處於「關閉」或「閑置」。現在，企業已經意識到開始對這些「閑置」的設備進行重要的投資。並採用創新的方法，將其用於災難恢復（DR）的基礎設施。使用災難恢復中心作為測試、培訓的趨勢正在持續增長。設計需要考慮到切換的能力，以最安全，最快捷的手段來生產。
（六）數據中心基礎設施管理
IT和數據中心設施管理的融合是一個現實。大多數基礎設施設備是按照IP定址，就像IT設備已經實施了多年一樣。開發階段的幾家公司要將兩種不同的環境融合在一起。按照情景規劃的IT組件和物理基礎設施元素的能力，將使設計師知道計劃和變化的IT環境如何影響物理環境，反之亦然。例如，如果我們安裝了特定類型的IT硬體，將對UPS和冷卻系統的負載產生何種影響？避免成本不超過工程費用將實現這些產品順利打入市場。
至關重要的是，這些因素必須在數據中心策略和設計的早期階段充分考慮到，畢竟這些功能將對IT預算產生非常重要的影響，如果沒有計劃好，可能會對數據中心的計算能力和運營成本產生不利影響。
羅恩蒂爾森是Infosys信息技術有限公司可持續發展實踐的首席顧問。擁有30多年的IT從業經驗，其中26年是數據中心行業相關。對於本文亦有貢獻，他曾在新的數據中心建設和現有網站的建設部署過程中擔任過各項職責，致力於物理和IT基礎設施的工作。
本文作者維伯哈夫巴蒂亞是Infosys信息技術有限公司和數據中心認證協會可持續發展實踐的高級顧問。擁有9年的IT從業經驗，成功管理著一家數據中心，並在多個數據中心的優化和綠色IT倡議組織工作。
⑺ 以下哪些屬於數據中心安全技術 物理設施安全
信息安全技術機制一般分為：物理安全物理安全涉及的是硬體設施方面的安全問題，是指計算機與網路的設備硬體自身的安全和信息系統硬體的穩定性運行狀態。物理安全方面的威脅主要包括電磁泄露、通信干擾、信號注入、人為破壞、自然災害、設備故障等。物理安全保護方式有加擾處理、電磁屏蔽、數據校驗、容錯、冗餘、系統備份等。網路安全網路安全的實現是通過MPLSVPN實現業務隔離，通過VLAN實現內部網路隔離，通過防火牆實現訪問控制。主機終端安全系統平台安全包括操作系統安全、桌面工作站和筆記本安全、主機安全訪問控制和資料庫安全。應用程序安全應用程序安全是指對應用程序進行保護，保證應用程序正常的工作狀態，對應用的安全保護著重於應用程序的機密性、完整性和可用性。 機密性：保證信息只被授權對象訪問。 完整性：保證信息的正確性、可信和完整性。 可用性：保證應用程序的功能在需要時可用。 應用安全包括技術和流程方面的安全，以保證應用程序不受安全威脅。所有的威脅都應該考慮，但對於應用安全而言，人員相關的威脅是最主要的，如安全責任、誤用和濫用等。數據安全數據安全規劃首先需要整理完整的數據資產列表，並根據數據的關鍵程度、敏感程度等確定數據的保護級別。數據資產列表除了明確數據的所屬業務、數據類型、邏輯位置和物理位置、所有者和管理者等基本信息之外，還需要明確： 關鍵業務數據可接受的恢復時間 所恢復的動態數據的更新要求 總數據集大小及卷和配額樹的大小 文件數及文件大小 目錄結構 數據類型和數據壓縮
⑻ 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。
⑼ 國內企業數據中心存在的三大主要形式
國內企業數據中心存在的三大主要形式
近年來，數據中心技術得到了迅速發展，數據中心存在的形式也逐漸多樣化，傳統的封閉的數據中心技術架構落後、資源調配能力低、管理與發展不協調，資源平均利用率僅為20%~30%，這些數據中心難以跟上技術進步步伐。目前，中國數據中心總數已經超過64萬個，但實際上利用率是較低的。隨著人們對建設綠色數據中心的重視，數據中心存在的形式也會越來越多，以求達到節省能源，提供數據中心運營效率的目的。
目前，數據中心主要有三種存在方式：一是企業自建數據中心，二是租用運營商數據中心，三是租用數據中心提供的服務。自建數據中心是傳統數據中心存在的形 式，租用運營商數據中心是隨著互聯網企業的發展而逐漸普及的，隨著阿里雲、世紀互聯數據中心、電信雲等出現，直接租用數據中心服務的形式開始出現。
企業自建數據中心
很多大型企業都擁有自己的數據中心，然後通過租用運營商的廣域網線路，實現多個內部數據中心的互聯。比如：軍網、公安網、平安工程、銀行行業、石油行業 等，這些專網使用的都是專有的數據中心，由各大政府部門、企業主導自行創建的。這種數據中心投入大，建設成本高，具有封閉性，專為單個企業或部門提供服 務。由於建設數據中心要申請工業建築用地、要得到供電部門、建設部門的同意，手續非常繁瑣。而且建成後到投入使用，往往需要幾年的時間，建設周期長，這種數據中心特別適用於「高富帥」的不缺錢的行業，在競爭激烈的時代，其越來越缺乏優勢。在美國，已經開始強制一些數據中心關閉運行，嚴格控制審批新建數據中 心，大量的數據中心消耗了美國很多電能，給國家帶來沉重負擔。中國如今正處於快速建設數據中心的發展階段，耗能問題已經開始顯現，隨著人們對節能、環保的 重視，自建數據中心的方式將會更加困難。不過這種自建的數據中心，由於完全是自建，使用非常靈活，可以根據自己需求任意改動，靈活性高，尤其這種自建的數 據中心安全度最高，信息泄露，受攻擊的可能性大為減少。
租用運營商數據中心
互聯網這些年得到了飛速發展，現在人們的生活已經完全離不開互聯網，互聯網企業的擴展速度也是飛快，自建數據中心的周期性太長，顯然難以滿足。因此直接租 用運營商的數據中心機房是其數據中心存在的主要形式。無論是網路、奇虎360、還是搜狐、新浪等等企業大部分的數據中心都是租用運營商的。運營商提供場 地、機櫃、網路帶寬和供電，互聯網企業直接將設備放入運營商網路中即可，這樣一般只要一周就可以建設完一個數據中心並投入使用，速度非常快，這種方式在互聯網企業中非常普遍，這樣互聯網企業只需要關注自己的應用設備（主要是網路設備和伺服器）運行狀況即可，不必關心機房環境、空調、供電等一系列問題。雖然要向運營商支付不菲的租用金額，但仍可為互聯網企業節省了大量的人力和物力。互聯網企業而且可以根據自己的業務實際情況，在運營商的各級省市都去租用數據中心機房，迅速部署業務。當然在運營商人家的一畝三分地上混，使用仍有一些限制，比如機房環境的維護、設備出入管理都受到運營商的限制。租用期限、新增機 房面積都要和運營商溝通，需要運營商的同意才能實施。這些互聯網企業要想發展的好首先就要和這些運營商搞好關系。
騰訊、淘寶這些大型廠商已經開始建造了一些自己的數據中心，建造這些數據中心不僅需要大量的資金支持，而且還需要政府部門的支持，不是自己想建設就可以建設的。
租用數據中心提供的服務
這是近兩年才出現的一種新型數據中心，由大型的數據中心提供，是中小型企業的福音。中小企業受限於資金和背景，自己建造和租用運營商維護都很困難。通過直 接租用大型數據中心的服務，就可以部署自己企業的業務。比如可以根據自己的業務需求，向阿里雲租用100GT的硬碟和200G的內存，10G的帶寬，對於 中小企業，滿足這些性能的物理硬體完全不可見。這樣企業用戶可以完全聚焦於自己的應用業務，不必關心數據中心底層實現，也為企業節省了人力。當然這樣的形 式使得企業的核心業務穩定性與租用的數據中心運行穩定性關系較大，有時出現故障，由於企業自身看不到數據中心底層實現，只能甘等業務恢復。有時還會出現互 相推諉的情況，而由於租用方處於技術弱勢方，往往故障所帶來的損失很難得到補償。這種方式還存在一個致命的弱電，就是安全性。除了上層應用，數據中心底層 實現都不受自己控制，受到攻擊都沒有任何手段，因此安全性完全取決於承租的數據中心。因此在選擇租用數據中心服務時，要對其數據中心的安全性進行充分考 量。現在提供數據中心應用服務的還比較少，只有幾家，競爭還不充分，這給中小企業選擇的餘地較少。隨著競爭的加劇，國際巨頭的進入，比如亞馬遜、微軟都准 備在中國建設數據中心，對外提供數據中心服務，到那時這種不對等的地位就會緩解。
不管是自建還是租用，都各有利弊，不好說哪種方式更好。租用數據中心服務代表著數據中心未來的發展方向，更具發展潛力，而傳統的自建數據中心雖然飽受爭 議，但依然將會長期存在，大型企業和政府部門依然樂於建造完全自我管理的數據中心。未來相當長的一段時間內，這三種方式必然長期存在。
⑽ 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。