⑴ 物理服务器和云服务器区别
1、物理服务器和云服务器的区别在哪里
云服务器是一种在集群服务器上虚拟出多个类似独立服务器的部分,集群中每个服务器上都有云服务器的一个镜像,这样可以提高安全和稳定性,除非所有的集群内服务器全部出现问题,才会导致云服务器无法访问。而传统的服务器做不到这样,传统的服务器是具有独立的CPU、内存条、硬盘,其中有一组硬件设备出现问题,服务器可能就无法访问。
云服务器,是一种处理能力可弹性伸缩的计算服务,其管理方式比物理服务器简单,用户无需提前购买硬件,通过云服务商即可灵活创建或释放任意多台云服务器。
传统服务器需要自己购买硬件设备,资源浪费率比较高,一旦公司业务增长,有新的应用,那只能再买一台服务器了,这样造成了服务器严重的浪费,对于一些中小企业而言是不可低估的。
主要可以概括成以下几点:
1. 传统服务器有产权,而云服务器则只是一种服务而已,没有任何产权;
2. 传统服务器是独立的服务器,所有功能由自己完成,而云服务器则是一个集群,他们的功能需要相互之间的协助才能完成;
3. 传统服务器在性能上更加稳定,数据的隐蔽性更高;
4. 云服务器是按需购买,性价比更高,成本控制上更加灵活;
5. 云主机可以整合、分析、处理各类型数据,相对于传统服务器而言,效率更高;
对于主机性能和数据隐秘性要求很高的用户,可以选择传统服务器,不过随着云计算技术的进步,云服务器在稳定、安全、网络等各方面性能都有很大的提升,选择云服务器已经成为一种趋势。
随着云计算广泛应用和技术成熟,也许未来云服务器会完全代替了传统服务器。选择一款好的云服务器,在满足你计算需要的同时,还可以为你节约计算成本,简化IT运维工作,可以更专注于核心业务的创新。
以小鸟云服务器为例,采用高端Intel Haswell CPU、高频DDR4内存、高速Sas3 SSD闪存,全网动态BGP网络,数据切片技术构建的三层存储功能,顶级的设备以及成熟计算能力,在安全性、稳定性、灵活性等方面远胜于传统服务器,帮助用户云端部署化简为零,轻松快捷运用云计算。
⑵ 数据中心的采用哪些主流技术
1、采用云服务。
尽管"云计算"已然成为了一个被过度使用的流行术语,但是,在这些营销炒作背后,有一些确实是有价值的东西。您的企业可以借助基于云的服务器、应用程序和服务所提供的优势。云计算可以让帮助您迅速扩大业务,并符合成本效益。这也使得您的企业得以和更大的公司竞争,而交由云服务提供商们来处理后端基础设施的维护和保养工作。
2、部署虚拟化。
虚拟化与云计算齐头并进。您在云中部署的"服务器"最有可能是虚拟的服务器,在数据中心的某处一台单一的物理服务器将与其他许多虚拟服务器并行运行。无论您是在云中还是在自己的硬件内部实现服务器的部署,虚拟服务器都将比物理服务器更便宜、更高效。这可以帮助您实现拥有新的服务器,而无需额外的服务器或网络硬件投资,由一台单一的物理机器上运行多个虚拟服务器,可以确保让您充分利用您所支付的处理器和内存资源。
3、允许员工使用自备工具。
我不知道您是否有备忘录,但在过去几年的技术转变过程中。一些员工已经开始不再使用公司统一配发的笔记本电脑、智能手机或其他设备,员工们倾向于使用自己的设备工作。许多企业最初的反应是抵制这一趋势。毕竟,当涉及到管理和配套环境时,这一趋势带走了
相对统一性,而且似乎造成混乱,当谈到管理和支持环境。然而,无论您是否允许。
这些设备是您的员工自己的投资。其实,您可以通过引导员工们使用已有的设备来消除不必要的费用。您也可以通过补贴这一部分成本来达到双赢的效果。除了成本优势,允许员工使用自备工具还可以提高生产力。使用这些平台和技术,员工们感到很舒服,这就是为什么他们会花自己辛苦赚来的钱买这些设备的原因了。让员工们使用他们自己的设备工作,而
不是强迫他们使用一些他们不喜欢的设备,将使员工们工作的更开心,更具生产力。
4、确保移动设备的安全。
当您开始允许每个人都采用自己的笔记本电脑、智能手机和平板电脑进行工作,并通过远程连接到公司的服务器资源时,您也需要一些方法来执行基本的安全政策,保护可能包含
的公司任何数据。跨平台的移动安全工具可以帮助您在不同的产品和设备中监测和维护安
全。最起码,您必须有一个书面的政策界定基本安全要求。您还应该确保您的员工了解这些
安全控制措施,以便让他们在使用自己的设备时,充分利用他们的优势。
5、保护您企业的数据。
企业数据被破坏的案例几乎每天都在发生。虽然这其中有相当一部分是复杂的、精密的黑客攻击。其实,人们的错误和过失也往往容易把敏感数据泄露给任何外部攻击者。您应该在您的网络上设置安装必要的监测工具,监测出站通信,防止机密或敏感数据被泄露——不管是有意或无意的。如果没有监测工具,您需要确保对您所有的敏感数据进行加密,使其免受未经授权的访问。
⑶ 计算机数据中心,一组模块包含那些硬件设备
新一代计算机数据中心必备硬件
第 1:刀片服务器
第 2 :UPS电源
第 3 :视网膜扫描仪
第 4 :以太网交换机
第 5 :无线访问点
第 6 :数字数据粉碎机
第 7 :固态硬盘存储区域网络存储
第 8 :KVM控制台服务器
第 9 :虚拟磁带库
第 10 :网络附加存储
⑷ 谷歌数据中心需要采取物理安全措施,常见的物理安全措施有几种
有五种方法,
1、找寻非常安全的保存位置
2、拥有强大的基础设施和保护系统
3、设置多层访问控制系统
4、设立视频监控,进行多方面监控
5、多次进行安全控制测试
⑸ 云计算数据中心建设需融合哪些技术
1、云计算数据中心的构成
云计算数据中心本质上由云计算平台和云计算服务构成。云计算服务包括通过各种通信手段提供给用户的应用、软件、工具以及计算资源服务等;云计算
平台包括用来支撑这些服务的安全可靠和高效运营的软硬件平台。通过云计算平台将一个或多个数据中心的软硬件整合起来,形成一种分层的虚拟计算资源池,并提
供可动态调配和平滑扩展的计算、存储和网络通信能力,用以支撑云计算服务的实现。
云计算平台是云计算中心的内部支撑,处于云计算技术体系的核心。它以数据为中心,以虚拟化和调度技术为手段,通过建立物理的、可缩放的、可调配
的、可绑定的计算资源池,整合分布在网络上的服务器集群、存储群等,结合可动态分配和平滑扩展资源的能力,提供安全可靠的各种应用数据服务。
2、云计算数据中心的实施过程
云计算数据中心的实施不是一个简单的软硬件集成项目,在实施之前需要谨慎评估和整体规划,充分考虑云计算数据中心的管理模式,并将未来的运营模式纳入到整体规划中,这样才可以充分发挥云计算平台作用。
结合对云计算中心用户需求的调研和国外的实施经验,目前云计算数据中心基础架构实施主要分为以下5个阶段:
1)规划阶段:要将云计算中心建设作为战略问题来对待,管理高层要给予极大的重视和支持,并明确每一阶段所要实现的目标,从业务创新和IT服务转型的高度进行规划和部署。
2)准备阶段:根据本行业特性,充分了解用户采用云计算数据中心想要获得的服务与应用需求,并对云计算平台进行充分的评估,选择合适的技术架构。同时充分考虑系统扩展和迁移的可操作性,保证基础设施平台技术的连续性和核心业务的连续性。
3)实施阶段:资源虚拟化是云计算中心的基础,通过构建支持异构平台的虚拟化平台,可以满足安全性、可靠性、扩展性和灵活性等各方面的服务要求。
4)深化阶段:在实现平台架构虚拟化的基础上,还要实现各种资源调度和分配的自动化,为全面管理和自助服务打好基础。
5)应用和管理阶段:云计算的基本特征是开放性,云计算平台应能提供标准的API实现与现有应用兼容。所有的应用移植是渐进过程,云计算基础架构要很好的支撑核心应用,而并不仅仅是新增的需求。同时,云计算平台建设是个闭环的过程,需要进行不断地改进。
3、云计算数据中心的关键技术
云计算数据中心的建设融合了很多新的技术,主要包括以下几个方面。
1)虚拟化技术
虚拟化技术的应用领域涉及服务器、存储、网络、应用和桌面等多个方面,不同类型的虚拟化技术从不同角度解决不同的系统性能问题。
服务器虚拟化对服务器资源进行快速划分和动态部署,从而降低了系统的复杂度,消除了设备无序蔓延,并达到减少运营成本、提高资产利用率的目的。
存储虚拟化将存储资源集中到一个大容量的资源池并进行统一管理,实现无需中断应用即可改变存储系统和数据迁移,提高了整个系统的动态适应能力。
网络虚拟化通过将一个物理网络节点虚拟成多个节点以及将多台交换机整合成一台虚拟的交换机来增加连接数量并降低网络复杂度,实现网络的容量优化。
应用虚拟化通过将资源动态分配到最需要的地方来帮助改进服务交付能力,并提高了应用的可用性和性能。
云计算数据中心基于上述虚拟化技术实现了跨越IT架构的全系统虚拟化,对所有资源进行统一管理、调配和监控,在无需扩展重要物理资源的前提下,
简单而有效地将大量分散的、没有得到充分利用的物理资源整合成单一的大型虚拟资源,并使其能长时间高效运行,从而能源效率和资源利用率达到最大化。
2)弹性伸缩和动态调配
弹性伸缩可以从纵向和横向两个方面考虑。纵向伸缩性是指在同一个逻辑单元内增加资源来提高处理能力,如:在现有服务器上增加CPU或在现有的RAID/SAN存储中增加硬盘等;横向伸缩性是指增加更多逻辑单元的资源,并整合成如同一个单元在工作。
动态调配是根据需求的变化,对计算资源自动地进行分配和管理,实现高度“弹性”的缩放和优化使用,而使用者不介入具体操作流程。
3)高效、可靠的数据传输交换和事件处理
数据传输交换和事件处理系统是云计算中心的消息和数据传输交换枢纽,不能仅采用组播协议来追求速度,也不能仅采用TCP来追求可靠性,而需要结
合多种协议的优势,有效控制分布在网络上的众多组件之间的数据流向,保证数据通道的畅通性、信息交换的可靠性和安全性。同时,为了满足系统应用的多样性和
业务实时性要求,设计中也要考虑点对点、点对多点、多点对多点等多种连接方式。
⑹ 现代数据中心六大优化趋势
现代数据中心六大优化趋势
能源成本仍然是数据中心增长最快的费用,据说超过了计算设备本身的成本。电力使用效率(PUE)和碳使用效率(CUE)是国际公认的指标,与更多其他的定义指标一道,将成为行业标准。新的数据中心的建设和改造,必须同时应对业务和绿色环保的双重需求。
随着数据中心的成本不断飙升,数据中心管理的重点开始转向优化数据中心基础设施。在未来几年,如下的一些新的趋势必将影响未来数据中心的决策:
(一)数据中心的远程监控
关于企业数据中心是否采用外包的争论仍在继续。企业已决定继续在内部运行IT,并找到了成本有效的使用外部数据中心监控的供应商。在某些情况下,物理基础设施设备,外部监测和第一级的支持,需要安全访问权限。需要更多的基础设施防火墙和安全措施,这将增加数据中心的复杂性。另一方面,由于工作人员工资和工作空间是连续的支出。此外,一个团队规模的缩放在外部环境规模更容易。
(二)数据中心的选址
一家数据中心的选址问题是一个相当重要的决定。因为现在的技术进步已经使得大多数任务可以进行远程操作,现场只需要有少量的工作人员需要即可,这就为数据中心的选址提供了广泛的地域选择。对这一决定有着相当影响的一些因素是:
选址地区的气候特点
每千瓦小时的最低费用
对环境的最小危害
降低生产成本
选址地区较低的人口稠密度
低建设成本
低劳动力成本
“自然冷却”的可行性:使用室外空气用于冷却数据中心,从而需要减少机械制冷。
(三)绿色IT
能源消耗直接影响冷却费用,毕竟散热主要来自设备。战略业务计划将直接影响到安装在数据中心的IT设备的类型和数量。了解数据中心的设备的类型和工作效率的相关知识是非常重要的,因为这会影响数据中心电源和冷却战略,以及数据中心的物理设计战略。使IT更具效率和成本效益,继续成为业界关注的焦点,无论是对于制造商还是消费者。[page] (四)可扩展性和模块化
在过去几年中,只有硬件和软件的可扩展性和模块化架构,以满足日益增长的需求。鉴于对基础设施的成本和需求的压力,现在有必要对数据中心基础设施实施可扩展性和模块化设计方法。
这样的做法,例如,适用于UPS和配电系统,将使数据中心添加/禁用某一部分,不会影响另一家数据中心。灵活的设计使托管服务提供商可以根据客户的要求添加和删除数据中心的某些部分。为了迎合顾客的不同负载和任务的需求,也需要一个灵活的设计。
(五)灾难恢复优化和可用性
从历史上看,硬件的利用率很低,虚拟化还有很长的路要走。然而,人们关注的重点一直聚焦在如何提高生产数据中心的效率,却并未考虑灾难恢复(DR)/备份中心的问题。因为其一直处于“关闭”或“闲置”。现在,企业已经意识到开始对这些“闲置”的设备进行重要的投资。并采用创新的方法,将其用于灾难恢复(DR)的基础设施。使用灾难恢复中心作为测试、培训的趋势正在持续增长。设计需要考虑到切换的能力,以最安全,最快捷的手段来生产。
(六)数据中心基础设施管理
IT和数据中心设施管理的融合是一个现实。大多数基础设施设备是按照IP寻址,就像IT设备已经实施了多年一样。开发阶段的几家公司要将两种不同的环境融合在一起。按照情景规划的IT组件和物理基础设施元素的能力,将使设计师知道计划和变化的IT环境如何影响物理环境,反之亦然。例如,如果我们安装了特定类型的IT硬件,将对UPS和冷却系统的负载产生何种影响?避免成本不超过工程费用将实现这些产品顺利打入市场。
至关重要的是,这些因素必须在数据中心策略和设计的早期阶段充分考虑到,毕竟这些功能将对IT预算产生非常重要的影响,如果没有计划好,可能会对数据中心的计算能力和运营成本产生不利影响。
罗恩蒂尔森是Infosys信息技术有限公司可持续发展实践的首席顾问。拥有30多年的IT从业经验,其中26年是数据中心行业相关。对于本文亦有贡献,他曾在新的数据中心建设和现有网站的建设部署过程中担任过各项职责,致力于物理和IT基础设施的工作。
本文作者维伯哈夫巴蒂亚是Infosys信息技术有限公司和数据中心认证协会可持续发展实践的高级顾问。拥有9年的IT从业经验,成功管理着一家数据中心,并在多个数据中心的优化和绿色IT倡议组织工作。
⑺ 以下哪些属于数据中心安全技术 物理设施安全
信息安全技术机制一般分为:物理安全物理安全涉及的是硬件设施方面的安全问题,是指计算机与网络的设备硬件自身的安全和信息系统硬件的稳定性运行状态。物理安全方面的威胁主要包括电磁泄露、通信干扰、信号注入、人为破坏、自然灾害、设备故障等。物理安全保护方式有加扰处理、电磁屏蔽、数据校验、容错、冗余、系统备份等。网络安全网络安全的实现是通过MPLSVPN实现业务隔离,通过VLAN实现内部网络隔离,通过防火墙实现访问控制。主机终端安全系统平台安全包括操作系统安全、桌面工作站和笔记本安全、主机安全访问控制和数据库安全。应用程序安全应用程序安全是指对应用程序进行保护,保证应用程序正常的工作状态,对应用的安全保护着重于应用程序的机密性、完整性和可用性。 机密性:保证信息只被授权对象访问。 完整性:保证信息的正确性、可信和完整性。 可用性:保证应用程序的功能在需要时可用。 应用安全包括技术和流程方面的安全,以保证应用程序不受安全威胁。所有的威胁都应该考虑,但对于应用安全而言,人员相关的威胁是最主要的,如安全责任、误用和滥用等。数据安全数据安全规划首先需要整理完整的数据资产列表,并根据数据的关键程度、敏感程度等确定数据的保护级别。数据资产列表除了明确数据的所属业务、数据类型、逻辑位置和物理位置、所有者和管理者等基本信息之外,还需要明确: 关键业务数据可接受的恢复时间 所恢复的动态数据的更新要求 总数据集大小及卷和配额树的大小 文件数及文件大小 目录结构 数据类型和数据压缩
⑻ 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。
⑼ 国内企业数据中心存在的三大主要形式
国内企业数据中心存在的三大主要形式
近年来,数据中心技术得到了迅速发展,数据中心存在的形式也逐渐多样化,传统的封闭的数据中心技术架构落后、资源调配能力低、管理与发展不协调,资源平均利用率仅为20%~30%,这些数据中心难以跟上技术进步步伐。目前,中国数据中心总数已经超过64万个,但实际上利用率是较低的。随着人们对建设绿色数据中心的重视,数据中心存在的形式也会越来越多,以求达到节省能源,提供数据中心运营效率的目的。
目前,数据中心主要有三种存在方式:一是企业自建数据中心,二是租用运营商数据中心,三是租用数据中心提供的服务。自建数据中心是传统数据中心存在的形 式,租用运营商数据中心是随着互联网企业的发展而逐渐普及的,随着阿里云、世纪互联数据中心、电信云等出现,直接租用数据中心服务的形式开始出现。
企业自建数据中心
很多大型企业都拥有自己的数据中心,然后通过租用运营商的广域网线路,实现多个内部数据中心的互联。比如:军网、公安网、平安工程、银行行业、石油行业 等,这些专网使用的都是专有的数据中心,由各大政府部门、企业主导自行创建的。这种数据中心投入大,建设成本高,具有封闭性,专为单个企业或部门提供服 务。由于建设数据中心要申请工业建筑用地、要得到供电部门、建设部门的同意,手续非常繁琐。而且建成后到投入使用,往往需要几年的时间,建设周期长,这种数据中心特别适用于“高富帅”的不缺钱的行业,在竞争激烈的时代,其越来越缺乏优势。在美国,已经开始强制一些数据中心关闭运行,严格控制审批新建数据中 心,大量的数据中心消耗了美国很多电能,给国家带来沉重负担。中国如今正处于快速建设数据中心的发展阶段,耗能问题已经开始显现,随着人们对节能、环保的 重视,自建数据中心的方式将会更加困难。不过这种自建的数据中心,由于完全是自建,使用非常灵活,可以根据自己需求任意改动,灵活性高,尤其这种自建的数 据中心安全度最高,信息泄露,受攻击的可能性大为减少。
租用运营商数据中心
互联网这些年得到了飞速发展,现在人们的生活已经完全离不开互联网,互联网企业的扩展速度也是飞快,自建数据中心的周期性太长,显然难以满足。因此直接租 用运营商的数据中心机房是其数据中心存在的主要形式。无论是网络、奇虎360、还是搜狐、新浪等等企业大部分的数据中心都是租用运营商的。运营商提供场 地、机柜、网络带宽和供电,互联网企业直接将设备放入运营商网络中即可,这样一般只要一周就可以建设完一个数据中心并投入使用,速度非常快,这种方式在互联网企业中非常普遍,这样互联网企业只需要关注自己的应用设备(主要是网络设备和服务器)运行状况即可,不必关心机房环境、空调、供电等一系列问题。虽然要向运营商支付不菲的租用金额,但仍可为互联网企业节省了大量的人力和物力。互联网企业而且可以根据自己的业务实际情况,在运营商的各级省市都去租用数据中心机房,迅速部署业务。当然在运营商人家的一亩三分地上混,使用仍有一些限制,比如机房环境的维护、设备出入管理都受到运营商的限制。租用期限、新增机 房面积都要和运营商沟通,需要运营商的同意才能实施。这些互联网企业要想发展的好首先就要和这些运营商搞好关系。
腾讯、淘宝这些大型厂商已经开始建造了一些自己的数据中心,建造这些数据中心不仅需要大量的资金支持,而且还需要政府部门的支持,不是自己想建设就可以建设的。
租用数据中心提供的服务
这是近两年才出现的一种新型数据中心,由大型的数据中心提供,是中小型企业的福音。中小企业受限于资金和背景,自己建造和租用运营商维护都很困难。通过直 接租用大型数据中心的服务,就可以部署自己企业的业务。比如可以根据自己的业务需求,向阿里云租用100GT的硬盘和200G的内存,10G的带宽,对于 中小企业,满足这些性能的物理硬件完全不可见。这样企业用户可以完全聚焦于自己的应用业务,不必关心数据中心底层实现,也为企业节省了人力。当然这样的形 式使得企业的核心业务稳定性与租用的数据中心运行稳定性关系较大,有时出现故障,由于企业自身看不到数据中心底层实现,只能甘等业务恢复。有时还会出现互 相推诿的情况,而由于租用方处于技术弱势方,往往故障所带来的损失很难得到补偿。这种方式还存在一个致命的弱电,就是安全性。除了上层应用,数据中心底层 实现都不受自己控制,受到攻击都没有任何手段,因此安全性完全取决于承租的数据中心。因此在选择租用数据中心服务时,要对其数据中心的安全性进行充分考 量。现在提供数据中心应用服务的还比较少,只有几家,竞争还不充分,这给中小企业选择的余地较少。随着竞争的加剧,国际巨头的进入,比如亚马逊、微软都准 备在中国建设数据中心,对外提供数据中心服务,到那时这种不对等的地位就会缓解。
不管是自建还是租用,都各有利弊,不好说哪种方式更好。租用数据中心服务代表着数据中心未来的发展方向,更具发展潜力,而传统的自建数据中心虽然饱受争 议,但依然将会长期存在,大型企业和政府部门依然乐于建造完全自我管理的数据中心。未来相当长的一段时间内,这三种方式必然长期存在。
⑽ 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。