A. “东数西算”工程正式启动，全国数据中心是如何布局的
“东数西算”工程中的“数”，指的是数据；“算”指的是算力，即对数据的处理能力。与“西气东输”“西电东送”“南水北调”等工程相似，作为一项国家级的算力资源跨域调配战略工程，“东数西算”工程对于优化我国算力资源空间布局，加快打造全国算力“一张网”，构筑我国数字经济发展新优势，都具有重要的意义。
在满负荷运行的情况下，这家数据中心每年可节省电力10.1亿千瓦时，减少碳排放81万吨，相当于植树3567万棵。它所承载的大数据、云渲染、容灾备份等业务，则广泛覆盖重庆、广西、广东、云南、四川等地。未来，这里有望达到100万台服务器规模。
在全球数据量持续爆发式增长、数据中心产业规模迅速扩大的当下，绿色低碳成为数据中心行业的发展趋势，以保证在满足数字经济发展的同时，减少甚至“消除”数据中心建设对全球气候的影响，已经成为行业共识。“东数西算”工程的正式启动，对于推动算力建设，加速数字产业化和产业数字化进程，支撑经济高质量发展将起到重要作用。
京东云依托京东集团多年的基础设施建设和运维管理经验，已在全国范围内完成了数据中心布局，总计超过70座数据中心为客户提供强大的算力资源保障，并通过科学规划打造了多元化配套园区，全面辐射京津冀、长三角、粤港澳大湾区及成渝地区等核心经济带。
B. 大数据正在如何改变数据库格局
大数据正在如何改变数据库格局
提及“数据库”，大多数人会想到拥有30多年风光历史的RDBMS。然而，这可能很快就会发生改变。
一大批新的竞争者都在争夺这一块重要市场，他们的方法是多种多样的，却都有一个共同点：极其专注于大数据。推动新的数据迭代衍生品大部分都是基于底层大数据的3V特征：数量，速度和种类。本质上来讲，今天的数据比以往任何时候都要传输更快，体积更大， 同时更加多样化。这是一个新的数据世界，换言之，传统的关系数据库管理系统并没有真正为此而设计。“基本上，他们不能扩展到大量，或快速，或不同种类的数据。”一位数据分析、数据科学咨询机构的总裁格雷戈里认为。这就是哈特汉克斯最近发现。截至到2013年左右，营销服务机构使用不同的数据库，包括Microsoft SQL Server和Oracle真正应用集群（RAC）的组合。“我们注意到，数据随着时间的增长，我们的系统不能足够快速的处理信息”一位科技发展公司的负责人肖恩说到。“如果你不断地购买服务器，你只能继续走到这幺远，我们希望确保自己有向外扩展的平台。”最小化中断是一个重要的目标，Iannuzzi说到，因此“我们不能只是切换到Hadoop。”相反，却选择了拼接机器，基本上把完整的SQL数据库放到目前流行的Hadoop大数据平台之上，并允许现有的应用程序能够与它连接，他认为。哈特汉克斯现在是在执行的初期阶段，但它已经看到了好处，Iannuzzi说，包括提高容错性，高可用性，冗余性，稳定性和“性能全面提升”。一种完美风暴推动了新的数据库技术的出现，IDC公司研究副总裁Carl Olofson说到。首先，“我们正在使用的设备与过去对比，处理大数据集更加快速，灵活性更强”Olofson说。在过去，这样的集合“几乎必须放在旋转磁盘上”，而且数据必须以特定的方式来结构化，他解释说。现在有64位寻址，使得能够设置更大的存储空间以及更快的网络，并能够串联多台计算器充当单个大型数据库。“这些东西在不可用之前开辟了可能性”Olofson说。与此同时，工作负载也发生了变化。10年前的网站主要是静态的，例如，今天我们享受到的网络服务环境和互动式购物体验。反过来，需要新的可扩展性，他说。公司正在利用新的方式来使用数据。虽然传统上我们大部分的精力都放在了对事务处理 – 销售总额的记录，比如，数据存储在可以用来分析的地方 – 现在我们做的更多。应用状态管理就是一个例子假设你正在玩一个网络游戏。该技术会记录你与系统的每个会话并连接在一起，以呈现出连续的体验，即使你切换设备或各种移动，不同的服务器都会进行处理，Olofson解释说。数据必须保持连续性，这样企业才可以分析问题，例如“为什么从来没有人穿过水晶厅”。在网络购物方面，为什么对方点击选择颜色后大多数人不会购买某个特殊品牌的鞋子。“以前，我们并没试图解决这些问题，或者我们试图扔进盒子也不太合适”Olofson说。Hadoop是当今新的竞争者中一个重量级的产品。虽然他本身不是一个数据库，它的成长为企业解决大数据扮演关键角色。从本质上讲，Hadoop是一个运行高度并行应用程序的数据中心平台，它有很强的可扩展性。通过允许企业扩展“走出去”的分布方式，而不是通过额外昂贵的服务器“向上”扩展，“它使得我们可以低成本地把一个大的数据集汇总，然后进行分析研究成果”Olofson说。其他新的RDBMS的替代品如NoSQL家族产品，其中包括MongoDB -目前第四大流行数据库管理系统，比照DB引擎和MarkLogic非结构化数据存储服务。“关系型数据库一直是一项伟大的技术持续了30年，但它是建立在不同的时代有不同的技术限制和不同的市场需求，”MarkLogic的执行副总裁乔·产品帕卡说。大数据是不均匀的，他说。许多传统的技术，这仍然是一个基本要求。“想象一下，你的笔记本电脑上唯一的程序是Excel”帕卡说。“设想一下，你要和你的朋友利用网络保持联系 – 或者你正在写一个合约却不适合放进行和列中。”拼接数据集是特别棘手的“关系型，你把所有这些数据集中在一起前，必须先决定如何去组织所有的列，”他补充说。“我们可以采取任何形式或结构，并立即开始使用它。”NoSQL数据库没有使用关系数据模型，并且它们通常不具有SQL接口。尽管许多的NoSQL存储折中支持速度等其他因素，MarkLogic为企业定身量做，提供更为周全的选择。NoSQL储存市场有相当大的增长，据市场研究媒体，不是每个人都认为这是正确的做法-至少，不是在所有情况下。NoSQL系统“解决了许多问题，他们横向扩展架构，但他们却抛出了SQL，”一位CEO-Monte Zweben说。这反过来，又为现有的代码构成问题。Splice Machine是一家基于Hadoop的实时大数据技术公司，支持SQL事务处理，并针对OLAP 和OLAP应用进行实时优化处理。它被称为替代NewSQL的一个例子，另一类预期会在未来几年强劲增长。“我们的理念是保持SQL，但横向扩展架构”Zweben说。“这是新事物，但我们正在努力试图使它让人们不必重写自己的东西。”深度信息科学选择并坚持使用SQL，但需要另一种方法。公司的DeepSQL数据库使用相同的应用程序编程接口（API）和关系模型如MySQL，意味着没有应用变化的需求而使用它。但它以不同的方式处理数据，使用机器学习。DeepSQL可以自动适应使用任何工作负载组合的物理，虚拟或云主机，该公司表示，从而省去了手动优化数据库的需要。该公司的首席战略官Chad Jones表示，在业绩大幅增加的同时，也有能力将“规模化”为上千亿的行。一种来自Algebraix数据完全不同的方式，表示已经开发了数据的第一个真正的数学化基础。而计算器硬件需在数学建模前建成，这不是在软件的情况下，Algebraix首席执行官查尔斯银说。“软件，尤其是数据，从未建立在数学的基础上”他说，“软件在很大程度上是语言学的问题。”经过五年的研发，Algebraix创造了所谓的“数据的代数”集合论，“数据的通用语言”Silver说。“大数据肮脏的小秘密是数据仍然放在不与其他数据小仓融合的地方”Silver解释说。“我们已经证明，它都可以用数学方法来表示所有的集成。”配备一个基础的平台，Algebraix现在为企业提供业务分析作为一种服务。改进的性能，容量和速度都符合预期的承诺。时间会告诉我们哪些新的竞争者取得成功，哪些没有，但在此期间，长期的领导者如Oracle不会完全停滞不前。“软件是一个非常时尚行业”安德鲁·门德尔松，甲骨文执行副总裁数据库服务器技术说。“事情经常去从流行到不受欢迎，回再次到流行。”今天的许多创业公司“带回炒冷饭少许抛光或旋转就可以了”他说。“这是一个新一代孩子走出学校和重塑的东西。”SQL是“唯一的语言，可以让业务分析师提出问题并得到答案，他们没有程序员，”门德尔松说。“大市场将始终是关系型。”至于新的数据类型，关系型数据库产品早在上世纪90年代发展为支持非结构化数据，他说。在2013年，甲骨文的同名数据库版本12C增加了支持JSON（JavaScript对象符号）。与其说需要一个不同类型的数据库，它更是一种商业模式的转变，门德尔松说。“云，若是每个人都去，这将破坏这些小家伙”他说。“大家都在云上了，所以在这里有没有地方来放这些小家伙？“他们会去亚马逊的云与亚马逊竞争？” 他补充说。“这将是困难的。”甲骨文有“最广泛的云服务”门德尔松说。“在现在的位置，我们感觉良好。”Gartner公司的研究主任里克·格林沃尔德，倾向于采取了类似的观点。“对比传统强大的RDBMS，新的替代品并非功能齐全”格林沃尔德说。“一些使用案例可以与新的竞争者来解决，但不是全部，并非一种技术”。展望未来，格林沃尔德预计，传统的RDBMS供货商感到价格压力越来越大，并为他们的产品增加新的功能。“有些人会自由地带来新的竞争者进入管理自己的整个数据生态系统”他说。至于新的产品，有几个会生存下来，他预测“许多人将被收购或资金耗尽”。今天的新技术并不代表传统的RDBMS的结束，“正在迅速发展自己”IDC的Olofson。赞成这种说法，“RDBMS是需要明确定义的数据 – 总是会有这样一个角色。”但也会有一些新的竞争者的角色，他说，特别是物联网技术和新兴技术如非易失性内存芯片模块（NVDIMM）占据上风。以上是小编为大家分享的关于大数据正在如何改变数据库格局的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货
C. 大数据中心建设需要具备哪些条件
您好！大数据中心是近几年才发展起来的，仅2011年到2013年上半年全国共规划建设数据中心255个，已投入使用173个，总用地约713.2万平方米，总机房面积约400万平方米。数据中心建设条件主要包括以下方面：
一、能源供应：数据中心三分之一以上的预算将是环境成本。数据中心约60%的资产支出和50%的运营成本都与能源有关。在确保高性能的同时，将冷却散热降至最低是云数据中心实现“绿色”所必须要做的，这就要求更科学、更合理的供电方式和制冷系统的配置。
二、气候因素：虽然气温、台风、洪水、干旱等自然气候因素都是云数据中心布局的影响因素，但温度条件是需要重点考虑的气候因素。所在地的常年平均气温是影响云数据中心能耗的决定性因素之一，甚至是决定PUE高低的重要因素。
三、地质条件：地壳稳定，发生地质灾害的可能性小，为数据中心的阶段内的稳定运营提供保证。
目前我国数据中心产业虽然已经开始呈现出向规模化、集中化、绿色化、布局合理化发展的趋势，也涌现出一些成功的案例。比如鄂尔多斯大数据中心，该数据中心机房严格按照国际领先的行业设计标准，集IDC设计理念和绿色节能技术于一体，与世界一流IDC保持同步，能够为全社会提供同等级服务的数据中心。
D. 企业如何布局数据管理中台
得帆云数据中台为例：
得帆云数据中台拥有以下特性：
E. 优化数据中心布局统筹规划建设云计算数据中心还有什么呢
统筹围绕国家重大区域发展战略，根据能源结构、产业布局、市场发展、气候环境等，在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等重点区域，以及部分能源丰富、气候适宜的地区布局大数据中心国家枢纽节点。节点内部优化网络、能源等配套资源，引导数据中心集群化发展。汇聚联通政府和社会化算力资源，构建一体化算力服务体系。完善数据流通共性支撑平台，优化数据要素流通环境。
加强全国一体化大数据中心顶层设计。优化数据中心基础设施建设布局，加快实现数据中心集约化、规模化、绿色化发展，形成“数网”体系。
加快建立完善云资源接入和一体化调度机制，降低算力使用成本和门槛，形成“数纽”体系。
加强跨部门、跨区域、跨层级的数据流通与治理，打造数字供应链，形成“数链”体系。深化大数据在社会治理与公共服务、金融、能源、交通、商贸、工业制造、教育、医疗、文化旅游、农业、科研、空间、生物等领域协同创新，繁荣各行业数据智能应用，形成“数脑”体系。加快提升大数据安全水平，强化对算力和数据资源的安全防护，形成“数盾”体系。
F. access中怎样将当前数据库设置“启用布局视图”
方法是：
1、首先，打开一个的MicrosoftOfficeAccess的数据库管理界面当中。点击左上角中的更多菜单的选项。
G. 企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
企业想要成功布局大数据的七大关键步骤
在这个大数据已经成为市场一个美味的“大蛋糕”的今日，大多数企业都很想要分得一块。大多数企业正做好了布局大数据的准备，那么，该怎么做才能成功去布局?
最近，电子科技大学教授，云基地大数据实验室合伙人周涛在接受采访时提出，对于普通企业要通过修炼成为大数据企业，关键要做好7个步骤：
1.要实现数据化。企业要为此做好计划，到底需要保存什么样的数据，以人为中心的数据还是以产品为中心，还是更关注企业运营，需要做好这样的计划，然后再将企业生产经营中的数据保存下来，即便是现在看来没什么用的数据，未来也可能产生巨大的价值。比如说像售楼处、体验店客户的来访数据，就有必要完整的记录下来。包括怎么过来的，一个人来还是几个人，有老人和小孩吗，穿什么样的衣服等等，还有客户的情绪，看了什么，问了什么问题，最后买了什么东西，都是非常重要的数据。
另外，企业内部人力资源的各个方面也都可以记录下来，这些可以进行挖掘和分析的数据。他举例说，长虹公司在自己的生产线设置了很多传感器，监测温度、湿度、震动、噪音、颗粒等等因素，希望了解到生产过程中哪些因素会对员工产生明显影响。他们此前都认为温度和颗粒可能对于员工操作和产品质量影响最大，但是事实上最终数据分析的结果，温度是没有什么影响的，恒温的控制对于生产效率和合格率的贡献并不像想象中那么大，反而是噪音对于员工情绪以及生产的影响非常重要。要成为大数据企业，第一步企必须要实现数据化。
2.企业要自己培养一些大数据理念，或者是小数据挖掘的团队。做大数据，企业的规模不一样，要求也不一样。如果企业规模足够大，比如说是电信运营商或者电力、银行这样的行业，可能会形成一个大数据的团队。如果不是，比如说就是简单的服务企业，那么形成理念就可以了。现在我们认为比较好的数据科学家，也不是说就是特别擅长或适应网络，这样的人不重要了，重要的是要有武器，什么样的问题来了知道怎么解决。
关键我们认识是要培养四种理念：
(1)除了结构化数据以外还有文本、音频、图像、遥感、网络、行为轨迹、时间数据，这些数据怎么处理，它存在的大挑战是什么。
(2)一定要懂预测，因为绝大部分的大数据应用回到预测中，预测里面很多方法都是基准学习的，而基准学习目前最火的方向是集群学习。
(3)要走分布式存储计算，这绝对不是说我知道给Hadoop 、Maprece、Hbase就够了，关键问题是首先要知道怎么样去搭一个混合式的，你的数据来了，我到底是应该牺牲我的一致性还是牺牲操作性，大概的成本多少，哪些数据挖掘的重要算法我要把他Hadoop、Maprece实现，哪些算法要通过SPTA，可变逻辑治理是在硬件里面，从而替代CPU、GPU。
(4)需要整个数据向外的发展，知道哪些数据可能在外部产生什么样的重要价值，或者外部的数据能够在你的企业产生什么样的重要价值。企业应该培养出这四个能力，建立起企业数据挖掘的人才团队。
3.企业一定要做好自己的外部数据储备。我们都说“书到用时方恨少”，很多的企业，比如说像服装销售这样的传统行业，我要进的货在淘宝、天猫上卖的怎么样?在淘宝、天猫哪一个店铺怎么样?它的竞争品牌是什么样售价，怎么样销售的?对于这样一些数据，如果到需要的时候才去找，往往都来不及了。同样的道理。比如银行给中小企业发放贷款的时候，希望了解到它的用水、用电、生产、交通数据，例如通过摄像头就能知道这个企业到底有多少车运行，这些数据可能对于中小企业发放贷款决策都很重要。但是当你要发贷款的时候，再去问已经没有机会了，或者说成本太高了。我们建议，企业应该学会通过公共渠道或者数据交换的方法，根据自己的业务需求来量身定做自己的外部数据和战略数据。
4.企业要建设自己的大数据管理与应用平台。对于很多企业，做大数据并不是意味着要自己去建设数据中心。随着云计算和云数据中心出现，使用外部数据中心的成本已经非常低了，数据存储的费用也是在成倍的下降。但是，企业要做大数据，必须要在IT基础设施方面具有比较好的数据处架构，要用大一些工具比如数据分布式存储、Hadoop等等。很关键的企业不仅要具备一个数据中心的硬件，还要考虑和企业业务方向结合，不仅就是包括了数据的采集、数据库架构，向上的分析模块，再往上的API数据出口，以及横向的一些业务模块和出口这些东西。要做成企业的大数据管理应用平台，我们强调一定要从企业的业务出发，量体裁衣，企业首先必须要搞清楚自己的业务形态是什么。
5.大企业一定要有数据侦测的能力，需要有创新思维的人随时思考这些问题，比如企业占有的数据到底在外部能够产生什么样大的作用。就像我们经常拿雅昌艺术中心的例子，它存了很多艺术品的数据，所以最后它可以发布艺术指数。同样国家电网也发布两个指数，一个叫重工业用电指数，一个叫轻工业用电指数。淘宝网有它的CPI指数，还有很多企业的一些数据，实际上都可以发挥想象不到的价值。
6.一个大数据企业包括未来现代化企业，一定要有开放共享的态度。一方面需要企业把自己的很多问题社会化，另一方面企业要尽量去通过一些平等办法，通过数据交换的方式互相共享形成数据化。
7.企业还要做好数据方面的战略投资。我认为有三种比较先进的模式。
一种模式叫做产业链布局，比如说海尔、长虹可以投物联网，对物联网企业创新进行投入。比如说中信集团可以关注医疗，在这个方面寻找相关的数据应用。
第二个方面就是技术，你要知道哪些是硬技术创新，特别是在基础术设施层面的，比如加速存储，云计算的一些技术，比如数据挖掘，垂直应用分析，这个方面集中了很多创新也可以形成很大的规模。
第三种模式是数据集方面的投资，我们知道阿里巴巴投资高德是为了数据，它投资新浪微博不仅是要投钱还要花钱买数据，所有这一切本质还是想把数据流动起来做更大的事情。这种投资就是集成数据，强调数据流动性。这些投资里面有几点是需要注意的，一是要去关注企业的数据价值，其次要关注早期的投资，去长期指引而不是短期追逐回报率，最后还要多关注传统行业。
周涛教授提出，大数据的本质不在于数据量有多少，也不在于是否是异构的数据，而是在于数据是关联的，整体的数据可以流动起来。他认为，跨领域关联，通过一加一产生远大于二的价值才是大数据的精髓。
当然，数据本身并不产生价值，只有通过大数据的分析去解决难题才是价值，而大数据对于企业营销的作用是可大可小的，不过在这个把大数据作为概念的时代，企业还是要做好布局大数据的准备，向大数据企业修炼。
H. 中心数据库设计
5.2.2.1 数据库
根据该系统的开发需求，按照数据库的功能和作用将其分为风险查询类、风险评价类、系统管理类三大类（萨师煊等，2000）。主要数据见表5.5。
表5.5 海外油气与金属矿产资源开发风险管理系统的主要数据表
续表
5.2.2.2 数据仓库
油价数据来源于美国能源部（DOE）下属的能源信息署（EIA）网站、中石油（CNPC）网站和《华尔街日报》（WSJ）网站提供的油价数据，油价序列本身就是一个不规则的时间序列，油价数据具有以下几个特点。
（1）数据的一致性差
油价数据格式多样，存在数据冗余，主要体现在：使用的数据格式均不相同，并且各个子系统相对独立。在网站单独作用的情况下，一般都没有问题，但要将这些不同系统或不同时期的数据集中起来综合利用，就可能出现数据不齐全、不一致或重复的现象。
（2）数据存放的分散
油价数据来源多，缺乏统一管理，没有一种相应的网页数据自动化抓取操作实现数据的本地化操作过程。
（3）数据资源开发不充分
大容量数据导致对数据资源的开发利用不充分，缺乏对获取的数据如各分析机构制定的期货合约元数据进行各种深层次分析、综合、提炼、挖掘和展现的应用，因此很难对丰富的统计数据资源进行二次开发利用。
根据油价数据中所包含的油气产品种类、油气产品合约制定日期、油气产品的价格类型、不同市场下油气产品价格的差异等，能够加深对油价走势的了解。油价的这种与时间相关性、不可修改性，以及集成的性质，使得我们采用多种角度对原始数据进行理解，并真实反映其特性，也让我们发现使用一种整合的技术对油价进行精确预测十分必要。
数据仓库的构建流程如图5.13所示由下至上逐步实现。
图5.13 数据仓库构建流程
1）数据源。
A.数据源的复杂性。数据分散在数据库管理系统、电子表格、电子邮件系统、电子文档甚至纸上。系统中要求采集的3个数据源中，EIA 网站存储在网页上的油价相关事件更新较慢，虽然提供了各市场日、周、月、年的油价数据下载，但是下载完成之后的表格字段格式时常发生变化，这为实现自动获取数据并下载到本地自动入库的要求增加了难度；中石油网站数据除上述只显示3条数据之外，网站上会将访问流量过大的IP地址列入黑名单使其不能继续下载到本地进行保存，为这些数据建立统一的模型将会耗费很大精力。
B.数据的有效性。由于存在经验局限，如何处理数据的空值、不同时间间隔时间字段格式，入库时应注意的问题等，如果应用程序没有检验数据的有效性，会对数据多维显示产生极大影响，因此也归结为数据源数据质量问题。
C.数据的完整性。数据源上的数据并不那么明显或者容易获得。油价是高度敏感的数据，因此各个网站虽然提供了各个油品交易市场的日、月或年数据，但是完整性并不能充分保证，根据企业政策的不同，有时对要获得的数据，需花费大量精力。为此，要对不同的数据源进行建库，以保证所获数据的完整性。
2）数据处理。
高效的多维数据集展示离不开底层数据源数据的精确获取，或者叫做数据理解和数据清洗。于是系统在基于元数据获取、加工、入库和多维数据集展示上实现预期的要求。
A.ETL。该功能是整个油价数据仓库的核心之一，主要功能是按照事先定义的数据表对应关系从相关系统表中抽取数据（Extraction），经过数据清洗和转换（Transform）,最终把正确的数据装载到数据仓库的源数据中（Load），作为以后应用的基础。
B.数据转换。该功能是在数据抽取过程中按照定义的规则转换数据，避免了数据在分析时的多样性，保证数据一致性。
C.数据集成。该功能主要是把油价信息数据仓库系统的源数据，按照事先定义的计算逻辑以主题的方式重新整合数据，并以新的数据结构形式存储。
3）数据存储。
星型模型（星型架构）是数据仓库开发中多维展现重要的逻辑结构，构成星型模型的几个重要特征是：维、度和属性，在实际应用中表示为事实表和维度表。在油价数据中，各市场的期现货价格表为数据仓库的事实表，油品类型、合约规定日期等为维度表。
油价数据仓库星型模型的设计方案如下：
A.事实表。数据库表中EIA的期现货价格表（包括日、周、月、年表）作为数据仓库中的事实表，根据不同时间维度构成多个星型模型，即星座模型。这些价格表中以市场编号、油气产品类型、期货合约日期、价格单位度量衡编号作为主键和外键与其他维度表相连，形成多维展示联动的基础，以油价数据和其他事实数据为记录数据，作为主要输出结果。
B.维度表。根据市场、油品、价格数据、度量衡和事件类型作为油气数据仓库中多维分析的角度和目标。
图5.14以EIA的日期货数据表作事实表为例，构建星型模型，其他不同时间维度的模型结构图与此图基本相同。
图5.14 以EIA数据为例的日期货价格星型模型
以星型模型设计为基础，完善数据存储中操作型数据存储（ODS）的原型设计，提供DB-DW之间中间层的数据环境，可实现操作型数据整合和各个系统之间的数据交换。
I. 如何建设企业数据中心
数据中心综合布线采用结构化，高密度，合理的线缆路由管理减少对冷热通道的阻碍，光铜产品的选取大幅提升网络带宽，这些措施能为节能降耗做出相关大的贡献，从而提升数据中心的能效比。
根据在众多构建绿色数据中心的经验，综合布线的合理规划和布局会节省数据中心2-3%的电力。这主要取决于如下的几点：
1、合理规划数据中心
合理有效的线缆布局决定了网络物理层的基础，对于节约电能、节能降耗起到重要作用。要据TIA-942标准，将数据中心划分成
MDA，HDA，EDA，ZDA等几大区域。从MDA到HAD采用OM3预连接光缆，从而优化主配线区到列头柜之间的连接。解决从主交换路由到每一列机柜
的列头柜二层交换机的连接。每列列头柜交换机及KVM设备通过絧缆或光缆跳线再连接到每一个服务器上去。它的优点是节省从主交换机到用户服务器线缆的数
量，从而减少对机房冷热通道的阻隔。
目前，大多数数据中心内整体设计所支持的数据传输速率为1Gb/s。但是，根据网络和云计算的发展普遍共识是，传输速率会向10Gb/s推进。
可以肯定的是，在未来的3~5年的时间里，支持10Gb/s传输的链路会成为数据中心的主流。基于此种情况，ISO以及TIA制定了关于光纤和铜缆支持
10Gb以太网传输的标准。数据中心的规划建设应充分考虑到适用性，立足现有需求，并兼顾未来的拓展。
2.高密度，高带宽提升数据中心基础设施的利用率
在相同的数据中心面积基础上，通过提高数据中心密度来达到有效的利用，在网络物理连接层面主要体现在高密度线缆管理方面。
角形配线架无需增加理线设备；高密度光纤配线架可大幅提升光纤配线密度；桥架式光铜混合配线架使用于机柜上方可支持288芯光纤，减少柜内空间
占用；MPO连接器是一种多芯的光纤连接器，像IEC61754-7，TIA/EIA568C.3等标准中都有MPO连接器的规定。MPO最近几年也广泛
应用于数据中心。数据中心采用MPO的好处在于密度特别高，至少是普通LC连接器的3倍以上。以上这些新产品技术的应用，可以有效的节约40%以上的机柜
空间，提升数据中心密度。合理的数据中心布局，对于光铜缆路由的合理设计可大量节省线缆投入。
3.优质的产品选型，精准的制造工艺
布线系统的绿色节能还体现在散热性上，线缆的散热性好了，可以节约大量的机房空调所消耗的电量。直径更小的Cat6A万兆屏蔽电缆和直径更小的
光纤解决方案意味着对制冷系统效率的影响被减到最低，屏蔽解决方案因为更低的信噪比需求可以有效地减少服务器设备驱动屏蔽铜缆网络所需的功率消耗，光纤布
线系统相对高速铜缆系统需要消耗的功率更低。
绿色数据中心布线系统较之有源的网络设备，将持续工作15年，甚至更久。优质的产品，精准的制造工艺是延长综合布线系统寿命及稳定的重要保证。延长整体系统的使用寿命，也是减少重复投资，绿色节能的重要体现。
4.高性能、高传输，精益求精，精细化管理与实施
根据摩尔定律所确定的计算机设备热负荷规律，数据中心的配置无法实现有效的管理。数据中心环境需要考虑所安装的解决方案及如何安装和部署这些解
决方案。在最近10年中，各公司的数据中心和楼宇配线设施中都大量地增加了网络设备数目，这些设备在增加关键性功能的同时，却使得数据中心的管理变得复
杂。在全球发展放缓经济环境中，投资方都在期望简化自己数据中心管理，以创建一个安全、易于管理且能够根据不可预知的工作负荷和业务需求的变化灵活调整的
网络基础架构。采用良好的布线系统管理软件有利于系统的可维护性，保持布线系统最大的效率，而不会因为布线管理混乱所产生许多没有利用的链路产生不必要的
能源消耗。
总结
最后，随着全球气候日趋变暖和能源日趋紧张、能源成本不断上涨，数据中心正面临着降低能耗、提高资源利用率、节约成本的严峻挑战，而绿色也成为
未来数据中心的必然发展趋势。在绿色数据中心建设过程中，绿色环保和绿色节能是最重要的两个方面。数据中心内不断增加的新需求对绿色布线的要求呈动态的多
样性，在规划选择综合布线系统时，需要在带宽、灵活性、可扩展性和成本等要素之间寻求平衡。综合布线作为基础系统在更小的空间内提供更高的带宽，作为绿色
无源系统尽可能的降低能耗与增加环保意识，已成为当今许多数据中心绿色布线部署的新要求。
J. 为什么很多国内外的科技巨头都要把数据库放在贵州
一、基础网络能力强悍，是数据中心的必须的基础设施
中国移动、中国联通和中国电信三大运营商大数据中心的建立为贵阳奠定了产业发展的基础。三大运营商数据中心在贵安新区相继开工建设，其中：中国电信云计算中心用地500亩，总投资70亿元；中国移动（贵州）数据中心项目用地275亩，总投资20亿元；中国联通（贵安）云计算基地用地500亩，总投资50亿元。
三、电力充足
对于大数据中心来说，断电或者电力不足是非常恐怖的事情。而贵阳，点亮充足，也是建立数据中心的亮点。贵州省电力充沛，能源富足，是“西电东送”的起源。贵州省水资源丰富，电力水火并济，稳定可靠。
四、均衡城市资源，以获取更多的政府资源扶持
苹果公司目前已经在北京和深圳建立或开建了研发中心，并计划在上海和苏州也建立研发中心。对于都希望苹果落地支持的各大城市来说，苹果公司自然也得平衡一下各方的需求，同时分散到不同的城市也非常利于谈判，获得优厚政策支持。所以在北京、深圳、上海、苏州等落地或者即将落地，在选择一个新城市，就合情合理了。另一个原因，贵阳地处西部，也是布局数据中心的合理地方之一，西部无非成都，其次就是贵阳可选了。
五、优惠政策
在吸引公司前来投资方面，政府也做出了出色的工作，推出了试点工程，并为用电等的使用提供优惠。
事实上很多互联网企业数据中心放在一般意义的中西部省份，确实是存在的。除了贵州以外，其实还包括宁夏固原、内蒙古的乌兰察布等地区都有一些大型企业的数据和计算中心进驻，包括题主提到的这些企业，还有亚马逊云、华为等。
这些企业的计算和数据中心落户这些地区，可能出于如下原因：第一，地方政府出于发展地方经济，招商引资的结果。因为计算和数据服务业，属于典型的生产性服务业，附加值高，利于地方经济发展和区域品牌打造。第二，对企业而言，计算和数据中心等放在一线城市和中心城市成本偏高，而基础设施较好的中西部地区成本（空间成本、能源成本、运维成本等）相对要低很多。第三，安全考虑。数据和计算中心是互联网企业的命脉，特别是大型互联网企业，更是如此。在这种情况下，类似于美国把最前沿的科技研究放在人迹罕至的51区，很多大型互联网企业把数据中心放在不引人注目中西部地区就可以理解了。
最后，贵州一直得到国家支持建设信息产业基地，各种人才政策、财税政策和产业政策大力倾斜，这也是吸引互联网企业进驻，或者建设数据和计算功能性总部的原因吧。