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數據中心范文第1篇

3月30日，2012第五屆中國數據中心大會在北京國際飯店會議中心隆重舉行。本次大會以“大數據時代的數據中心變革”為主題，全面而深入地探討了在大數據時代背景下，數據中心在構建、運維、管控和服務等方面將面臨的挑戰和機遇。

中國電子信息產業發展研究院副總工程師烏寶貴作為主辦方領導在大會上致辭。他表示，數據中心作為企業IT建設的主要支撐平臺，如何在有效、合理地控制總體擁有成本的前提下，從大數據中獲取有價值的信息，如何高效利用云計算資源，更好地為企業業務的發展服務，以及如何簡化數據的管理，是企業當前必須面對的挑戰。

大數據動因

關于大數據形態和相關技術的討論已經成為IT業界越來越熱的議題。大數據背后蘊含了哪些動因？臺灣云端運算聯盟技術專家委員會大數據專家委員陳育杰表示，一方面，在移動互聯網的浪潮下，大量智能終端設備接入網絡，制造并傳播海量的信息數據；另一方面，傳統互聯網產生的數據量也非常驚人，大量半結構化、非結構化的數據是大數據重要的形態和組成部分。

惠普亞太及日本地區首席存儲顧問Paul Haverfield認為，當前數據量爆發式的增長態勢是幾個合力共同作用的結果：IT消費化，智能終端和移動互聯網應用快速地創造了大量數據；物聯網應用，傳感器收集了大量數據；企業用戶存儲的大量沒有及時刪除的數據也在客觀上推動了數據量攀升。

“物聯傳感器技術的演進，包括互聯化和電子化的市場，基于位置的營銷等新興渠道都產生了大量的新興數據，并引發新的技術變化和演進趨勢。”IBM亞太區大數據專家陳威表示，“隨著社交網絡的興起，企業營銷模式甚至包括交易模式都發生了很大變化。在群體的交互行為中，無論是信息傳播的路徑還是數據具體的形態、內容都對企業傳統的營銷和數據處理手段構成了挑戰。”

陳育杰認為，大數據一方面需要企業采用不同的看數據的方式，與傳統的方式相比，發生了根本的變化；另一方面，用戶需要不同的數據管理策略。

企業在過去十幾年間所看到的數據本身是殘缺的。在大數據時代，企業看數據的整個角度和思維脈絡要發生根本的變化，如何更好地實現數據的可視化是一個挑戰。

大數據帶來的第二個挑戰是，傳統的數據庫和數據倉庫在應對大數據這個議題時會面臨性價比的問題。大量非結構化數據帶來的是數據量爆發式的增長，對存儲容量、傳輸速率、計算速度等要求更高，因此企業必須考慮更具性價比的計算和存儲方式。

Paul Haverfield認為，企業應對數據爆炸式增長的策略應該是將數據變成能夠讓企業獲得競爭優勢的有用資產，就是通常所說的數據商品化。企業應對數據資料進行挖掘，為決策和業務提供預測性支持。具體而言，企業面臨兩方面的問題：第一，是否要將所有的數據都保存起來，為什么要保存所有的數據；第二，應該將數據保存在什么樣的存儲介質上，哪種技術是存儲數據最好的平臺。

做大數據管家

Gartner將大數據列為2012年CIO最關注的技術方向，IDC也認為大數據是企業能力儲備最重要的一個方面。CIO和IT管理者如何幫助企業在數據快速增長的現實中定位自身的發展道路？

面對數據量的增長，傳統架構雖然能夠實現擴充，但局限性在于沒有辦法實現水平式的橫向擴展。傳統的IT架構和數據處理方式無法有效地應對大數據環境，數據的存儲、計算、管理、分析等幾個節點都需要適應大數據的解決方案。企業數據中心應該如何設計？從基礎設施的層面上看，需要一個平衡式的架構，既要有高容量，同時也要滿足性能上的擴展。基礎設施必須有能力應對各種不同的數據量。Paul Haverfield認為，未來的存儲將是橫向擴展的架構，總體的思路是采用一種線性增長的方式以實現平衡的存儲和計算能力。

從數據管理的層面看，在創造數據的同時，企業用戶一定要及時考慮應該刪除什么樣的數據。因此在企業內部，應用管理者和業務管理者需要對數據歸檔和刪除形成一致的觀點，采用一致性的策略，避免IT的敏捷性受到影響。數據刪除策略中核心的問題在于企業必須理解自己訪問老舊數據的需求。

核心是分析能力

在IT基礎架構和數據管理策略適應大數據需求的基礎上，如何挖掘數據背后的價值是更為重要的議題。

Hadoop提供了一個框架，企業可以利用這個平臺對大量非結構化數據進行預處理。這個過程實際上是對資料某種程度上的結構化過程。經過預處理，數據資料就更容易和現有的數據倉庫結合。數據表層的處理和結構化過程僅僅是其全生命周期的一個開始，這其中還包括數據的可視化、檢索、共享、分析等一系列方面。Hadoop提供的是一個開放式的生態系統。然而，企業在此平臺上的應用還有很長的路要走：從技術供給層面講，企業普遍對Hadoop架構比較陌生；此外，基于Hadoop的技術顧問服務缺失，企業先期的咨詢和需求分析缺乏專業化指導。

傳統的數據分析定位是“描述分析”――“是什么”，現在的情況是，數據分析已經從描述分析“是什么”轉向分析預測“那又會怎樣”、“現在怎樣”，即相關的預測分析技術與實時分析決策。現代分析系統能夠幫助企業獲得對未來的洞察力，在預測未來產品、趨勢和潛在客戶方面獲得競爭優勢。

IBM亞太區大數據專家陳威認為，大數據對企業未來發展的核心要求是建立分析能力。這其中包括數據挖掘的能力，針對大數據提供高效能的計算能力，先進的建模、文本分析、跨部門實時決策等。

傳統的IT架構在大企業內部面臨著信息共享的難題。IBM的云平臺能夠提供動態管理，在此基礎上，應用計算分析模型和軟件形成商業智能分析云的概念。IBM智能分析云采用的是模塊化的模式，組件可以按照同步擴展、按需所籌等方式更新服務，這可以幫助企業有效降低整體成本，同時充分挖掘和利用大數據的潛在價值。

綠色、穩定的后臺設計

大數據的影響不僅存在于企業IT基礎設施架構、數據管理策略、數據可視化與分析能力等方面，從根本上也對數據中心的機房設計原則等提出了更高的要求。

鵬博士電信傳媒集團執行董事、集團副總裁張光劍表示，大型數據中心在設計時應該遵循五大原則：高節能性、高穩定性、高安全性、高可擴展性、高度冗余，基礎設施建設應充分考量這五個方面。

談到亞洲最大單體云數據中心建設時，張光劍介紹道：“項目從立項、設計、融資到完成投產，實施只花了18個月，效率非常高。選址地點考慮的因素包括110千伏的冗余電力保障、可用的占地面積（三萬多平方米）。承載的機柜數和裝機服務器數都是最多的。數據中心采用的理念是模塊化設計，根據用戶的需求靈活設計，按照國家P4標準建造，滿足云計算以及大數據數據處理方面可靠性要求。”

美國泛達大中國區技術總監梁俊表示，隨著數據中心規模的擴張，機房所需要容納的服務器、交換機數量越來越多。用戶關注的是如何在降低管理成本的同時，有效保障數據中心運作的穩定性。數據中心在穩定性方面面臨的主要挑戰是散熱的問題，這需要從技術上不斷更新，應對更加復雜的機房環境和嚴苛的散熱需求。

數據中心范文第2篇

網絡、服務器、存儲等基礎設備進一步集中，這就對數據中心的基礎環境提出了新的要求。對于現有的數據中心而言，電力不足、制冷達不到要求，由此而引發的散熱問題一直困擾著刀片服務器的推廣和應用。在威圖看來，小機柜就能帶來大改善。

小機柜，大改善

長久以來，數據中心散熱問題一直困擾著企業，除了高成本的空調制冷，機柜散熱卻往往被忽略。威圖工作人員告訴記者，威圖在業內最早提出了以服務器機柜為核心的制冷方案，針對機柜散熱的高效率制冷方案，可以為每個機柜內消化30KW的熱量。這就是威圖IT物理基礎解決方案中關于制冷解決的產品LCP系統，LCP是專為高發熱量IT設備進行制冷的新型解決方案，配套威圖為LCP提供的HPC專業機柜，組成成套LCP制冷系統，即使30KW / 機柜的發熱量，該制冷方案產品也能輕松解決。

在業內，威圖是機柜產品標準的推動者之一，威圖機柜產品被統稱為“威圖柜”。 威圖展臺工作人員告訴記者：“除了機柜產品，我們還提供機房設計和施工服務，還有更高端的一體化解決方案服務。對于金融行業用戶來講，它們需要最安全的機房，我們也可以幫助用戶實現防火、制冷等更高端的服務。”威圖的解決方案基于“模塊化”的設計原則，這樣做的好處就是幫助用戶最大限度地減少一次性投入。

為數據中心節能

2011年時值威圖成立50周年，今年上半年業績相比2010年實現同比增長40%，這個數字讓身為總裁的鄭清好雀躍不已，而業績的高速增長很大程度上則歸因于威圖在綠色節能方面的努力：“目前，威圖主要的行業用戶集中在新能源、金融等行業，云計算技術的發展也給威圖更多的市場機會。最終，這些都歸結于數據中心建設，而節能是未來數據中心發展的必然趨勢。”

威圖的綠色節能措施主要體現在產品設計上。威圖在箱體系統領域首創、并一直秉承的標準化理念，實現大規模的工業生產，從根本上降低企業生產成本、減少能源和材料的消耗。

數據中心范文第3篇

英特爾通信和存儲基礎設施事業部平臺應用工程存儲部門存儲技術專家Michael McGrath闡述了英特爾對軟件定義數據中心的理解：軟件定義的數據中心應該從應用的角度出發，基于數據中心已有的資源，包括計算、存儲、網絡等，通過各種優化手段，滿足企業用戶對服務水平（比如可擴展性、自動化程度、虛擬資源調控）的要求。“軟件定義的數據中心強調的是資源應用和調配的靈活性，其核心并不是產品本身，而應該將客戶需求放在第一位。”

從應用出發，以客戶的需求為先，這是英特爾數據中心戰略的核心指導思想。在按照軟件定義的數據中心的理念重構數據中心的過程中，英特爾也一直嚴格遵守這一思路。傳統的數據中心以基礎設施為重，而不是以應用和客戶為導向的，這導致傳統數據中心容易產生信息孤島和架構的不兼容，在性能、可擴展性和資源調配方面無法滿足當今用戶的需求。Michael McGrath表示，在重構數據中心的過程中，從數據中心底層架構到管理層面，從硬件到軟件，從前端應用到后臺資源的調度，都必須以滿足用戶對服務水平的要求為目標，最大化硬件資源的利用率。

軟件定義數據中心的一個重要基礎就是虛擬化。如今，服務器虛擬化已經得到了廣大用戶的認可，并且得到了廣泛部署。接下來，存儲虛擬化、網絡虛擬化也必須跟上，這樣才能更好地實現數據中心全部資源的池化，為構建軟件定義的數據中心打下良好的基礎。未來，數據中心的發展一定是由數據驅動的，將數據的存儲、處理和分析進行融合，為企業的決策提供可靠依據是重要的發展方向。Michael McGrath認為，目前數據中心正處于轉型之中，而轉型的一個關鍵就是如何從以硬件為中心轉向以應用為中心。

“未來的數據中心將基于標準化的IA架構，在其上更輕松地實現資源的協調和調用。”Michael McGrath舉例說，“計算和網絡很明顯地將從封閉走向開放和標準化，服務器更多地采用IA架構，而軟件定義網絡的一個基本思想就是在IA架構服務器上通過軟件實現網絡的功能。如今，存儲產品中使用的CPU，80%都是英特爾的。基于控制器的傳統存儲架構將逐漸轉向分式布的存儲，從而突破傳統存儲的技術限制。”

數據中心范文第4篇

1月2日，一直在90多美元

價位徘徊的紐約商品交易所石油價格這一天突破每桶100美元大關，創下了歷史新紀錄。盡管隨后不久油價又重新回落到每桶100美元以下，但這一事件再次給我們敲響了警鐘，能源供應形勢將日趨緊張。

對于IT領域的數據中心來說，盡管不會直接使用石油相關產品，但電力卻是IT設備正常運轉的前提，與石油供應面臨的形勢類似，我國的電力供應同樣也十分緊缺。近幾年來，電力消耗的大幅增加已經引起了數據中心管理者們的重視，傳統的數據中心建設方式遭遇到前所未有的挑戰，一種新的數據中心建設模式開始出現。

電力消耗不可小覷

IT設備的電力消耗越來越不可小覷了。下面是兩個有趣的事實：在美國，這幾年到公園和博物館去的人逐年減少。調查發現，一個很重要的原因是，互聯網發達后，人們更愿意花大量的時間上網，他們可以通過互聯網來參觀這些公園和博物館。還有人曾做過估算，2007年全球所生產的晶體管總量已經超過大米。

這兩件事看似沒有什么聯系，而實際上都與電力消耗有關：IT設備越來越普及，人們生活娛樂已經與IT密不可分，導致電力需求的大幅增長。同樣，由于晶體管的使用是需要電力來支持，這就意味著電力消耗也會越來越多。

“對于數據中心而言，電力消耗的增長幅度是很大的。因為根據動力學的研究結論，任何電力的輸入都會帶來熱量的輸出，因此我們不僅要考慮IT設備本身對電力的需求增加，還要面對另外一個問題，這就是制冷需求的增加。”APC-MGE公司CMO（首席市場管）Aaron L. Davis在接受記者采訪時表示。

Davis在APC公司工作了近20年，一直在跟蹤研究數據中心的建設問題。他告訴記者，現在的數據中心面臨一個困境，即IT的普及使得我們需要高密度的IT設備，而高密度的IT設備會散發出更多的熱量，因此需要更大的制冷能力，而更大的制冷能力又需要更多的電力供應。

目前，電力成本增加已經引起了各方的重視。IDC的研究顯示，每100臺服務器的年平均耗電量為55萬度，其中用于制冷的電力為服務器用電量的2.7倍。AMD也曾針對其用戶做過一個調查，他們發現，53%的用戶稱在未來兩年內會面臨著電力供應的問題。

Gartner去年曾對數據中心的管理者做過一個調研，在對當前面臨的最棘手問題的回答中，電力和制冷位居第一，70%的數據中心管理者認為電力和制冷的問題是他們碰到一個最大的問題。調查還發現，在整體IT投入里面，過去電力和制冷這個部分只占到8％，而Gartner估計未來會達到48％，這就意味著未來數據中心的管理者需要擠出40％的其他預算，以應對電力和制冷需求的增加。

“近年來，惠普、IBM、戴爾、思科等都非常關注綠色計算也與此不無關系。如果他們不幫助客戶去節省40％的預算問題，客戶就很難有更多的錢去購買他們的服務器等IT設備。” Aaron L. Davis說。

建設高效數據中心

電力消耗的大幅增加已經讓很多數據中心做出了新的選擇。例如，微軟和Google在全球建設有很多數據中心，它們的數據中心選址的首要條件是電力最便宜，而不是帶寬和服務器成本最低。而更多的人正在思考改變傳統的數據中心建設模式，構建一個高效率的數據中心。

“傳統的數據中心設計的一個突出問題是沒有采用邊成長邊投資的建設模式，建設力求一步到位。” Aaron L. Davis告訴記者，在數據中心的設計時，通常都會對功率輸出有一定限定。如果設定值過低，就會限制數據中心在未來需要時部署更多的應用或者設備，而設定值過高，又會導致前期基建投入過大，最后形成事實上的浪費，只有邊成長邊投資的建設模式可以解決這一難題。

實際上，有人做過測算，以電力供應為例，在數據中心中最后真正用于支持應用系統的電力還不到1%，而絕大多數用在了UPS、制冷、監控等相關的設備上了。

Aaron L. Davis說：“這也是目前數據中心建設中的一個難題，目前還難以從根本上解決，也許根本就無法解決。現在所能做的就是，盡可能地提高UPS、制冷等設備的效率，也就是要建一個高效率的數據中心。”

為此，APC-MGE倡導一個名為“4C”的解決方案，即采用質量上乘的系統組件（Components），如電源和機柜等；采用高效的制冷系統（Close Coupled Cooling），如變機房級制冷為機柜級制冷；采用熱空氣圍欄（Containment），通過遏制高密度設備（如刀片式服務器等）的發熱來避免因為散熱而導致的宕機；容量管理（Capacity Managment）實現電力及制冷的規劃和管理，四者配合、共同作用從而構建一個高效率的數據中心。

不過，Aaron L. Davis表示，高效率的數據中心并不意味著全是高科技的辦法，有時候一個小的創意也能解決很大的問題。比如，為了提高制冷效率，APC-MGE提出了冷熱通道的機柜擺放方式，也就是將機柜背靠背地擺放，從而盡可能地避免冷熱風混合以降低制冷消耗。

走綠色IT之路

毫無疑問，“綠色”已經成為當今的主旋律，IT領域也早就刮起了“綠色”旋風，而高效率的數據中心其實也就是在向“綠色IT”這個IT產業發展的大趨勢靠近。

Aaron L. Davis介紹說，綠色IT是一個需要整個行業共同參與的行動。他給記者描繪了一幅場景：從消費者到數據中的管理者、再到大樓的建設者如何參與到綠色IT的行動，更重要的是，這是目前的技術水平能夠實現的。

消費者：通過高能效技術和能源管理工具，家中的消費者可以達到節省20%的用電量。

數據中心：通過服務器虛擬化可以節省用電量達到普通消費者的10倍；如果再進一步，這個數據中心通過簡便的模塊電源和制冷結構優化，可以實現3倍于通過服務器虛擬化帶來的用電節省。

數據中心所在的大樓：通過電源和控制系統的智能管理實現智能照明和變速驅動，數據中心所在的大樓可以實現3倍于數據中心的電力節省。

電力供應系統：通過全方位電源管理、自動地調配用電設備和發電設備的運轉時間，一套電力系統還可以實現3倍于一棟大樓的能耗節省。

數據中心范文第5篇

據資料顯示，2007年，全球購買服務器的花費，和這些服務器所耗的電費持平。

現在，雖然全國都在提倡低碳，但企業大力推行節能減排的同時也面臨著一系列挑戰。首先，IT基礎設施的平均生命周期是2.5年，而數據中心所處的物理環境如建筑物的生命周期都在10年以上，企業要在不變的物理環境中應對IT技術的變化，就給新一代數據中心帶來挑戰；此外，無論買節能設備還是做節能方案，企業都面臨資金短缺和國際標準的障礙。

中國現在有58.8萬個數據中心，僅今年新建的就有6800多個。建設一個數據中心，不僅需要IT管理人員懂IT技術，還要懂建筑、智能樓宇、物理基礎設施甚至整個動力環境。對此，施耐德提出了“能效云”管理的概念，它包括數據中心、建筑樓宇、生產線、污水處理等方案，幫助企業實現節能減排。

節能減排最重要的是持續節能，因此能效管理平臺要⒉煌層級的信息管理架構和整個IT管理機構融合在一起。雖然沒有特別的新技術，但所提出的要求卻是前所未有的――在一個超大規模的云計算數據中心里，把成千上萬的IT設備管理起來。

在能效云之下，無論是云平臺、智能終端，還是未來的碳排放趨勢報告，都可通過同一個平臺監管、掌控。

能源管理是有邏輯的。今天的數據中心能效管理追求的是低POE（以太網供電系統），但這不意味著POE越低越好。新一代數據中心的特點就是“更快、更密、更動”。我們不只為企業應用服務，也不是一味追求高密度，而是要從規劃著手，在高樓平地未起時就開始看“風水”――能效管理要做的就是把數據中心的“風水”和能量邏輯融合起來。以一個1000平方米的數據中心為例，節能降耗改造之后，每年可節省224萬元電費，使它可以多放57個機柜，節省269萬元新建機房的費用。