科学数据网格
（Scientific Data Grid, SDG）
数据量统计工具用户手册
V e r s i o n1.0
中国科学院计算机网络信息中心
二〇〇五年十一月
一．安装过程
系统要求：SAT安装之前，需要首先在系统中安装JDK1.3或1.4，需要以管理员身份进行安装。
第一步：双击安装文件SdbSatTools_Setup.exe，将会出现下面的欢迎界面。
第二步：在欢迎界面中点击“下一步”，会出现下面的安装目录选择界面。缺省的安装路径是C:\数据量统计工具-SAT，您可以修改安装的目录。需要特别注意的是：安装目录可以是英文，也可以为中文，但是目录名中间不能有空格，否则该统计工具不能正常工作。如不能安装到C:\Program Files中，这是由于Java语言的某些限制而引起的。
第三步：选择好安装目录后，单击“下一步”，将会出现安装过程的界面。
第四步：安装过程结束后，会出现下面安装成功的提示界面，点击“完成”完成安装过程。特别提示：在使用SAT之前，请完成以下两个步骤的配置工作：
1. 在控制面板的“服务管理器”中对服务进行配置（“服务管理器”会在安装结束后自动运行），并启动服务。具体步骤参见本说明文档“配置过程”中的“第一步”和“第二步”。
2. 使用SAT配置工具（该工具在完成后自动运行）对SAT系统参数进行配置。具体步骤参见本说明文档“配置过程”中的“第三步”。
二．配置过程
在安装过程完成后，系统会自动启动“控制面板”的“Windows服务管理器”（详见第一步）和“SAT系统配置工具”（详见第三步）进行相关配置工作。
第一步服务的配置
1. 点击“开始”?“控制面板”?“管理工具”?“服务”，或直接在“运行”中键入“services.msc”，即可打开系统的“Windows服务管理器”（注：如果是正在进行安装SAT，则会自动打开“Windows服务管理器”。您可以发现一个名称为SdbNodeSatService的系统服务，用右键点击该服务，再点击“属性”，如下面界面所示。
2. 点击“属性”后，在出现的界面中再点击“登陆”，即出现下面界面。
3. 如下图所示，在界面中点击“本地系统帐户”，再点击“确定”即完成“第一步”。
第二步：服务的启动
SAT缺省的启动类型是“自动”模式，即每次启动系统时都会自动启动该服务。
在首次安装并配置好SAT服务后，按照下面方法启动服务：点击“开始”?“控制面板”?“管理工具”?“服务”，或直接在“运行”中键入“services.msc”，打开系统服务管理工具，找到“SdbNodeSatService”，点击右键，在右键菜单点击“启动”，即可启动服务，服务的启动画面如下图所示。
第三步：使用配置工具配置SAT
启动服务后，您还需要配置数据库连接参数并定义所要统计的数据集，我们提供了一个配置工具来完成该功能，在安装过程中，当您完成第二步时，安装程序会自动打开该配置工具。如果您在配置结束后想重新配置的话，通过点击“开始”?“所有程序”?“数据量统
计工具－SAT”?“配置工具”即可以打开配置工具。
配置工具的主界面如图1 所示：
图1
● Windows SqlServer类型数据库的配置
1、在“连接配置”，单击“进入”，如图2所示：
图2
JDBC驱动默认为：com.microsoft.jdbc.sqlserver.SQLServerDriver
输入IP地址、端口号、用户名、密码后，单击“测试连接”，可以测试数据库连接是否成功。如果连接成功，如图3所示：
图3
此时单击“保存”，系统会把各个参数值保存到配置文件中。下次进入时各项参数会自动填入。
如果连接失败，如图4所示：
图4
此时请检查各项输入是否有误，再重试。
单击“取消”，关闭窗口。
单击“帮助”，如图5所示：
图5.
2、在数据集配置，单击“进入”，如图6所示：
图6 单击“添加数据集”，如图7
图7 例输入：例子库1
单击“确定”，如图8所示：
图8 单击“添加数据表”，如图9所示：
图9
例如库名输入Northwind，表名输入Order。
说明：一次只能添加一张表，多张表请逐次添加。
单击“确定”后如图10所示：
图10
选择一个数据集名称后，单击“修改数据集”如图11所示：
图11
例如输入：例子库2
单击“确定”如图12所示：
图12
选定某一个数据表名称，单击“修改数据表”如图13所示：
图13
例如把表名Order改为：Order Details，如图14所示：
图14
选定一数据集，单击“删除数据集”，即可删除此数据集。选定一数据表，单击“删除数据表”，即可删除此数据表。
编辑完毕后，单击“保存”，可把所有配置保存到配置文件中。
单击“退出”，关闭窗口。
3、测试服务中，单击“刷新”，取得最新的数据集名。
注意：数据集配置完毕保存后，如果单击“刷新”后，在“数据集名称”下拉列表中没得到最新的数据集名称，请在“控制面板”中的“服务管理器”先关闭SAT服务（详见“停止服务”），再进入“数据集配置”，编辑完毕后再重启SAT服务即可。
选定一数据集名，单击“测试”，运行结果即显示在如图15所示：
图15
此过程中如果出现错误，提示如图16：
图16
● Oracle类型数据库的配置
如图17所示：
图17
1、在“连接配置”，单击“进入”，如图18所示：
图18
注意：在Oracle的连接配置中，由于权限的原因，需要以system用户名登陆，以确保统计结果的正确性。其余的各项设置请参考SqlServer中的配置。（见上）
2、在数据集配置，单击“进入”，如图19所示：
图19
注意：在Oracle的参数设置中，数据表的名称必须是以“表的属主名称.表名称”的格式输入。如：chh用户的CHH表，则输入“chh.CHH”，如果没有按照此种格式，则系统的统计结果为0。其余各项操作功能同SqlServer项类似，请参考SqlServer中的功能操作说明。（见上）
3、测试服务
其操作同SqlServer项类似，请参考SqlServer中的功能操作说明。（见上）
●文件型数据库的配置
如图20所示：
\
图20
1、在数据集配置，单击“进入”，如图21所示：
图21
各项操作功能同SqlServer项类似，请参考SqlServer中的功能操作说明。（见上）
2、测试服务
其操作同SqlServer项类似，请参考SqlServer中的功能操作说明。（见上）
三．停止服务
3.1 停止自动启动服务
SAT缺省的启动类型是“自动”模式，即每次启动系统时都会自动启动该服务。如果您不想在每次启动系统时自动启动该服务的话，可以按照下列方法进行：点击“开始”?“控制面板”?“管理工具”?“服务”，或直接在“运行”中键入“services.msc”，打开系统服务管理工具，找到“SdbNodeSatService”，点击右键，在右键菜单点击“属性”，进入属性菜单，将“启动类型改为“手动”甚至“禁用”，如下图所示。
3.2 手动停止服务
如果您只是想手动停止SAT服务的话，按照下列方法进行：点击“开始”?“控制面板”?“管理工具”?“服务”，或直接在“运行”中键入“services.msc”，打开系统服务管理工具，找到“SdbNodeSatService”，点击右键，在右键菜单点击“停止”，即可停止服务，服务的停止画面如下图所示。
四. 卸载过程
第一步：按照上述“停止服务”中的说明手动停止服务。
第二步：点击“开始”?“所有程序”?“数据量统计工具－SAT”?“卸载服务”，即出现下面的提示界面。
第三步：在上述界面中点击“下一步”，将会出现卸载过程的界面。
第四步：卸载过程结束后，会出现下面卸载成功的提示界面，点击“完成”即可完成整个卸载过程。需要注意的是：由于安装目录中还有部分文件或目录可能被其他程序使用，卸载程序在卸载过程中不能删除，在系统重启或注销后用户可以手工删除这些文件。此外，如果需要重新安装数据量统计工具-SAT，请务必注销或者重新启动系统之后再进行安装！
“数据中心”是人类上世纪在IT组织应用推广模式方面的一大发明，标志着IT应用的规范化和组织化。今天，几乎所有大中型机构（政府部门、企业、科教院校…）都建立了自己的数据中心，全面管理本机构的IT系统。覆盖全球的Internet和无数机构的业务实际上是在大量数据中心支持下运转的。各种数据中心已经成为交通、能源一样的经济基础设施。当前的形势是，人类社会在得益于数据中心的同时、也受到利用传统技术建立起来庞大数据中心资产的种种困扰，在成本、因变速度、安全、能源消耗等方面面临着一系列严峻挑战。人们普遍的共识是：传统的数据中心已经不适应全球化时代对IT技术的许多新要求，必须进行革新，否则就会走向反面，成为阻碍 IT发展的因素。 因此，建设新一代数据中心。这成为人们普遍关心的热点问题。许多人都在问：为什么要革新现有的数据中心、建设新一代数据中心？什么是新一代数据中心？怎样建设新一代数据中心？人们从国内外许多媒体上都可以感受到对这三个问题的普遍关注。这三个问题融合在一起就成为一个关乎IT产业和应用全局的问题：“推动数据中心革命、建设新一代数据中心”。 令人欣慰的是，有关的理论和实践正在逐步成熟，惠普公司最近组织出版的《新一代数据中心建设理论和实践》一书[1]就是一个实例。我们的系列文章也将以此为范本，探讨新一代数据中心的起源、设计思想、建设规划和方法，并介绍多个帮助应对挑战的实施解决方案。 现有数据中心面临的困难和挑战 随着企业全球性竞争的加剧，传统数据中心设计理念的局限性也逐步暴露无遗，使它们面临一系列严峻挑战，在许多方面已经不适应全球化时代对IT技术的新要求，
1.降低成本的挑战 当前低迷的经济和剧烈的竞争要求企业大幅度降低成本，而许多数据中心的运行成本却反而在不断攀升。据专家分析，在今后的五年中，企业在管理和运作IT系统方面的成本将是其直接购买系统成本的三倍；使人们更加难以忍受的是许多服务器未能得到充分的利用。在很多企业的数据中心中，CPU使用率均低于25%；IT资源利用率也仅为20%左右。显然，如何降低人力成本，如何降低IT总体拥有成本，如何提高IT 的投资回报，是摆在企业CEO、CIO们面前的重要课题和当务之急。 2.加快应变速度的挑战 目前企业业务变革的速度正在日益提升，一方面变革产生的各种风险随之增加，因而IT系统以更快的响应速度和更有效的应对措施，来降低这类风险也就变得愈加重要。另一方面，变革速度的加快给企业数据中心带来时间上更大的压力，这也迫使企业IT系统提高响应速度。 3.业务连续性和灾难恢复的挑战 局部的突发性灾难事件，如地震、洪水、飓风、火灾或者恐怖活动等，都可能对企业或机构的业务产生重大影响，导致公司收入减少，利润下降甚至失去客户。而重大灾难事件则很可能导致公司一蹶不振乃至倒闭。根据权威统计，在经历突发性的重大灾害后，有大约43% 的公司倒闭，还有另外51% 的公司也会在两年之内倒闭。
《海量数据挖掘技术及工程实践》题目 一、单选题（共80题） 1)( D )的目的缩小数据的取值范围，使其更适合于数据挖掘算法的需要，并且能够得到 和原始数据相同的分析结果。 A.数据清洗 B.数据集成 C.数据变换 D.数据归约 2)某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖 掘的哪类问题？(A) A. 关联规则发现 B. 聚类 C. 分类 D. 自然语言处理 3)以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评价标准？ (A) (a)警察抓小偷，描述警察抓的人中有多少个是小偷的标准。 (b)描述有多少比例的小偷给警察抓了的标准。 A. Precision,Recall B. Recall,Precision A. Precision,ROC D. Recall,ROC 4)将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务？(C) A. 频繁模式挖掘 B. 分类和预测 C. 数据预处理 D. 数据流挖掘 5)当不知道数据所带标签时，可以使用哪种技术促使带同类标签的数据与带其他标签的数 据相分离？(B) A. 分类 B. 聚类 C. 关联分析 D. 隐马尔可夫链 6)建立一个模型，通过这个模型根据已知的变量值来预测其他某个变量值属于数据挖掘的 哪一类任务？(C) A. 根据内容检索 B. 建模描述 C. 预测建模 D. 寻找模式和规则 7)下面哪种不属于数据预处理的方法？ (D) A.变量代换 B.离散化
C.聚集 D.估计遗漏值 8)假设12个销售价格记录组已经排序如下：5, 10, 11, 13, 15, 35, 50, 55, 72, 92, 204, 215 使用如下每种方法将它们划分成四个箱。等频（等深）划分时，15在第几个箱子内？ (B) A.第一个 B.第二个 C.第三个 D.第四个 9)下面哪个不属于数据的属性类型：(D) A.标称 B.序数 C.区间 D.相异 10)只有非零值才重要的二元属性被称作：( C ) A.计数属性 B.离散属性 C.非对称的二元属性 D.对称属性 11)以下哪种方法不属于特征选择的标准方法： (D) A.嵌入 B.过滤 C.包装 D.抽样 12)下面不属于创建新属性的相关方法的是： (B) A.特征提取 B.特征修改 C.映射数据到新的空间 D.特征构造 13)下面哪个属于映射数据到新的空间的方法？ (A) A.傅立叶变换 B.特征加权 C.渐进抽样 D.维归约 14)假设属性income的最大最小值分别是12000元和98000元。利用最大最小规范化的方 法将属性的值映射到0至1的范围内。对属性income的73600元将被转化为：(D) A.0.821 B.1.224 C.1.458 D.0.716 15)一所大学内的各年纪人数分别为：一年级200人，二年级160人，三年级130人，四年 级110人。则年级属性的众数是： (A) A.一年级 B.二年级 C.三年级 D.四年级
云计算数据中心资源调度关键技术研究 项目背景 云计算是建立在计算机界长期的技术积累基础之上，包括软件和平台作为一种 服务，虚拟化技术和大规模的数据中心技术等关键技术。数据中心（可能是分布在 不同地理位置的多个系统）是容纳计算设备资源的集中之地同时负责对计算设备的能源提供和空调维护等。数据中心可以是单独建设也可以置于其他建筑之内。动态分配管理虚拟和共享资源在新的应用环境--云计算数据中心里面临新的挑战，因为云计算应用平台的资源可能分布广泛而且种类多样，加之用户需求的实时动态变化 很难准确预测，以及需要考虑系统性能和成本等因素使得问题非常复杂。需要设计高效的云计算数据中心调度算法以适应不同的业务需求和满足不同的商业目标。目前的数据中心调度算法依据具体的应用（计算资源，存储，搜索，海量信息处理等）不同采用不同策略和算法。提高系统的响应速度和服务质量是数据中心的关键技术指标，然而随着数据中心规模的不断扩大，能源消耗成为日益严重和备受关注的问 题，因为能源消耗对成本和环境的影响都极大。总的发展趋势是从简单的粗旷的 满足功能/性能需求的方式向精细的优化节能的方向发展。
2云计算数据中心资源调度方案分析 2.1 Google 解决方案 Google 也许是业界最早使用和发起云计算的厂家之一。因商业保密，其大部 分技术实现内容并未被外界了解。 从其公开发表的文献可及了解到其关于云数据中 心，搜索引擎网络设计,分布式文件系统以及并行处理模式 MapReduce 的概要设 计。Google 云计算平台架构，其基础平台是建立在 Map Reduce 结构之上。利用了 类似Hadoop 的资源调度管理方法。不过 Google 自己设计了文件系统（ GFS hunkserver ）,数据库系统（BigTable ）以及其它相关系统。 2.2 Amazo n 解决方案 Amazon 目前被认为推广云计算应用最为成功的厂家之一。 它成功地推出了 EC2（弹性云计算），SQS （简单消息存储服务），S3（简单存储服务），SimpleDB （简单 数据库）等近十种云服务。Amazon 的云计算平台体系结构，其中（EBS: Elastic Block Service, Providi ng the Block In terface, Stori ng Virtual Mach ine Images ）。 2.3 IBM 解决方案 的蟻㈱Q. 图一.多数据中心调度算法的参考体系结构
==街道办事处 “网格化管理，心连心服务”试点工作实施方案 为了全面加强和创新社会管理，构建网格化管理新机制，健全服务网格，提升社会管理工作能力和水平，更好的推动科学发展，结合==街道办事处实际，现制定如下方案。 一、基本情况 ==街道地处市中心区东南部，东至==、==、==，南至==、==，北部、西部紧邻==铁路线辖区，辖区面积==平方公里。下辖==个社区居委会，==户居民、常住人口==万人，流动人口约==人。属老旧城区，人员流动量大，辖区内治安状况较为复杂。 二、指导思想 坚持以科学发展观为指导，全面贯彻去第九次党代会精神，通过创新社区管理体制、机制、整合社区管理资源，建立社区“网格化”管理服务新模式，实行扁平化、精细化、高效化、全覆盖的社区管理和服务，使社区在加强基层社会管理、化解社会矛盾、促进社会和谐等方面发挥更重要的作用。 三、工作目标 以基层社区为依托，以单元网格为载体，以标准化管理为目标，进一步加强和创新社会管理，整合各种管理资源进社区，进网格，重心下移，细化管理内容、规范管理行为、落实绩效考核，建立起“统一指挥、分级负责、协调运转、责任落实、反应快速”
的新机制，做到社会信息底数清、服务管理零距离、群众办事方便快捷，全面建成社会管理有序、服务完善、治安良好、环境优美，文明和谐的新型社区，使人民群众安全感和满意度明显增强，幸福指数明显提升。 四、工作原则 （一）全面覆盖原则 社区网格化社会服务管理应遵循全面覆盖的原则，确保管理区域无盲点，管理对象不遗漏，服务内容多元化，事务办理零距离。 （二）信息管理原则 推行社区网格化管理的核心在信息的采集、处理、分析和运用。网格工作站人员要切实履行职能，及时发现、收集和反馈管区内各类新增和异动信息，建立以人口信息为核心、物业信息为基础、事务信息为重点的网格化管理综合信息库，做到信息掌握的全面、及时和信息处理的高效、准确，真正确立信息管理在社区服务管理工作中的基础性、指导性地位。 （三）一岗多责原则 网格化服务管理工作站应按照一岗多责的原则履行社区事务综合管理员的职能，工作站人员要切实当好社区管理网格信息采集员、社区事务协管员、矛盾纠纷调解员、社情民意联络员、法律政策宣传员、文明新风倡导员。 （四）群众自治原则
朴素贝叶斯： 有以下几个地方需要注意： 1. 如果给出的特征向量长度可能不同，这是需要归一化为通长度的向量（这里以文本分类为例），比如说是句子单词的话，则长度为整个词汇量的长度，对应位置是该单词出现的次数。 2. 计算公式如下： 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开。要注意一点就是的计算方法，而由朴素贝叶斯的前提假设可知， = ，因此一般有两种，一种是在类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本的总和；第二种方法是类别为ci的那些样本集中，找到wj出现次数的总和，然后除以该样本中所有特征出现次数的总和。 3. 如果中的某一项为0，则其联合概率的乘积也可能为0，即2中公式的分子为0，为了避免这种现象出现，一般情况下会将这一项初始化为1，当然为了保证概率相等，分母应对应初始化为2（这里因为是2类，所以加2，如果是k类就需要加k，术语上叫做laplace 光滑, 分母加k的原因是使之满足全概率公式）。 朴素贝叶斯的优点： 对小规模的数据表现很好，适合多分类任务，适合增量式训练。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感。 决策树： 决策树中很重要的一点就是选择一个属性进行分枝，因此要注意一下信息增益的计算公式，并深入理解它。 信息熵的计算公式如下:
其中的n代表有n个分类类别（比如假设是2类问题，那么n=2）。分别计算这2类样本在总样本中出现的概率p1和p2，这样就可以计算出未选中属性分枝前的信息熵。 现在选中一个属性xi用来进行分枝，此时分枝规则是：如果xi=vx的话，将样本分到树的一个分支；如果不相等则进入另一个分支。很显然，分支中的样本很有可能包括2个类别，分别计算这2个分支的熵H1和H2,计算出分枝后的总信息熵H’=p1*H1+p2*H2.，则此时的信息增益ΔH=H-H’。以信息增益为原则，把所有的属性都测试一边，选择一个使增益最大的属性作为本次分枝属性。 决策树的优点： 计算量简单，可解释性强，比较适合处理有缺失属性值的样本，能够处理不相关的特征； 缺点： 容易过拟合（后续出现了随机森林，减小了过拟合现象）； Logistic回归： Logistic是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有： 1. logistic函数表达式为： 其导数形式为： 2. logsitc回归方法主要是用最大似然估计来学习的，所以单个样本的后验概率为： 到整个样本的后验概率：
云数据中心流量调度机制研究 近年来,随着大数据、网络搜索、公有云等服务的普及与蓬勃发展,支撑这些服务的数据中心物理基础设施与关键技术也面临了诸多挑战。通常这些业务需要依靠大量服务器并行处理数据,并通过网络保障服务器间数据的高效传输。所以数据中心网络的性能直接决定了业务的服务质量。然而,由于现有数据中心使用了特殊的拓扑结构并包含多种不同需求的业务,导致传统流量调度算法在数据中心网络中遇到了性能瓶颈和许多不同的问题,例如:多径拓扑下由负载调度不均 引起的路径拥塞问题,多业务混合场景下时延敏感流的时延需求难以得到保障、流完成时间长问题,大数据等特殊业务中并行数据流(Coflow)调度效率低、任务完成慢问题。 论文针对数据中心流量调度问题进行了研究,主要取得以下研究成果:1.设 计了基于流分布的半集中式负载均衡机制FDALB。结合分布式负载均衡可扩展性强,集中式负载均衡性能优的特点,论文设计了 FDALB机制降低了集中式负载均 衡的控制开销,从而提高了集中式负载均衡的可扩展性。并且,仿真实验显示FDALB大大降低了网络时延,避免了链路拥塞。2.设计了云环境中基于混合流的 信息无感知流调度机制TPFS。 针对信息无感知场景下,时延敏感流区分难的问题,论文设计了TPFS机制利用数据中心中业务产生的流分布较为固定的特点来预测业务的流长,从而完成了时延敏感流的快速识别,并通过设计更加合理的队列调度门限有效的保障了时延敏感流的时延。通过实验验证表明TPFS能够有效的减少时延敏感业务的完成时间。3.设计了基于拥塞感知的Coflow调度机制SkipL。针对现有Coflow调度机制无法感知网络路径拥塞的不足,论文设计了一种基于源端的链路拥塞探测机制,该机制能够快速探测网络链路的剩余带宽。 进一步,基于剩余带宽,论文实现了拥塞感知的带宽分配机制,降低了 Coflow的完成时间。论文通过实验验证了SkipL拥塞感知和带宽探测的有效性。4.设计了基于多属性的信息无感知Cofl[ow调度机制MCS。论文分析了Coflow 信息无感知场景下,Coflow完成时间长是由队头阻塞、粗粒度优先级门限引起的。 论文设计了 MCS通过Coflow宽度、长度等多种信息来调度Coflow流量,从而有效的避免队头阻塞,实现了精细的Coflow优先级调节。论文通过实验验证了
社区网格化服务管理工作制度 一、网格服务管理队伍职责 （一）社区书记（总网格长）职责：1.负责指导、督促社区全面工作的开展，对网格内的工作承担领导责任；2.建立规范的网格化管理体系，形成规范的网格化管理运行机制；3.组织召开网格周例会，研究分析本社区各网格的各类信息、社情、难点问题和矛盾纠纷排查调处情况；4.组织社区工作人员开展矛盾纠纷排查化解工作，妥善化解各类矛盾纠纷；5.上情下达，协调各单位处理网格上报需处理的问题，跟踪落实处理情况；6.每年组织辖区内人大代表、政协委员、居民代表开展一次群众满意测评，提升网格化管理服务水平。 （二）分网格长工作职责：1.每日至少1次到网格内开展巡查走访工作，发现问题及时处理，现场不能处理的问题要及时上报社区；2.对网格其他人员发现的问题，要及时到现场进行核实，并及时处理，社区不能处理的要积极配合有关部门做好问题处置工作；3.与群众保持经常性联系，熟悉本网格内居民的基本情况；4.重点关注本网格内老年人、残疾人、生活困难、就业困难、外来人员等特殊群体，了解他们的需求，对群众反映的问题及时回应，帮助解决；5.对上报的问题进行跟踪落实，已处置到位的问题要及时复核确认，建立好台帐；6.将网格内的巡查走访情况建立网格化管理台帐，记入《社区社情民意调查记录簿》，同时录入网格化服务管理信息平台。
（三）网格员工作职责：1、熟悉掌握社区本网格内住户基本信息。2、负责本网格内动态信息（包括住户、婚丧嫁娶、怀孕出生、人员流动、住（商）户搬迁、市容环境、安全隐患、矛盾纠纷等）的收集、上报。3、网格内一般信息每周二、五主动报送社居委，特殊信息及时报送。4、积极参与社区文明创建工作。5、协助社区“两委”开展其他相关工作。6、社区网格实行“专人专格专责”，严格保守本网格内居民的个人隐私和不便公开的个人信息。 二、工作制度 （一）定期例会制度 1.周例会制度。例会由社区书记或主任负责组织，参会人员为各分网格长、网格员。会议主要内容：(1)网格长对责任区内各方面社情信息进行通报，提出解决问题办法或意见；(2)网格管理者对上周巡查中发现问题和解决的情况进行通报，对未得到彻底解决的问题，提出下一步解决方案，在下周继续做好协调、解决等工作；(3)对上周周例会中提出的困难、问题解决情况进行二次通报，对未得到彻底解决的问题由挂社区领导亲自督办，并在下一周通报解决情况，直至问题得到彻底解决。 2.月例会制度。由镇领导召集，参会人员为各社区总网格长、各分网格长，镇综治办、派出所、司法所、信访办等负责人。会议主要内容：(1)听取辖区内各社区网格本月工作情况汇报及下月工作安排；(2)通报辖区内网格服务管理情况、存在的问题，研究对策办法，安排部署近期工作任务； (3)研究处理排查出的重大疑难问题，随时召开会议研究协调
云数据中心运维问题 解析 Revised on November 25, 2020
1、云计算时代的到来，数据中心的运行管理工作必然会产生新的问题，提出新的要求，您认为，数据中心运维工作发生了哪些改变云计算是当下的技术热点，云数据中心是提供云计算服务的核心，是传统数据中心的升级。 无论是传统的数据中心，还是云数据中心，从他们的生命周期来看，运维管理都是整个生命周期中历时最长的一个阶段。 云数据中心的运维工作需要我们仔细分析，认真对待。从开源云计算社区openstack发布的模块来看，截止2014年11月，社区共有项目模块450个左右，模块数量前三的类型是“运维”、“易用性”、“上层服务”，其中运维模块数量第一，占到了153个。可见云计算的技术动向基本上围绕“如何运维”和“如何使用”。 我们今天的话题就先来说一说云数据中心运维的变化。说到云数据中心运维工作的变化，就要分析云的特点。云时代数据中心最明显的特点就是虚拟化技术的大量应用，这使得运维管理的对象发生了变化： 一、云数据中心运维对象数量激增。虚拟化技术将1台物理服务器虚拟为多台虚拟服务器，如果数据中心支撑业务需求规模不变的话，所需要的物理服务器数量将会减少，这与很多人认为的运维服务器数量激增是不符的，那么这个“激增”认识是如何产生的呢。可以这样分析，由于虚拟化技术进一步提高了数据中心各种资源的使用效率，同时大幅提高了业务需求响应能力，所以多个传统数据中心合并为一个云数据中心在技术上成为了可能。很多跨国企业采用云计算技术，实现数据中心10：1到20：1的合并效果，也就是说如果原来在全
球建设1000个数据中心，那么现在可以由50到100个云数据中心实现对业务的支撑，在一个合并后的云数据中心内，所要运维的服务器数量绝对可以称得上“激增”，这里所说的服务器既包括物理服务器也包括虚拟服务器。与此同时，运维岗位也就是运维人员虽然也进行了调整，但是人员增加的幅度远低于设备的增涨幅度，也就是人均运维设备数量增加了很多，在这种情况下，如果不借助工具、系统，很难完成运维工作。 二、在传统数据中心中，设备都是物理的、真实的，位置也是相对固定，对业务系统来讲，交换网络、服务器、存储设备对象之间关联也是比较固定的，管理起来相对直观。在云数据中心，虚拟化带来了资源的池化，使得一切管理对象变成虚拟的、可灵活迁移的逻辑存在。虚拟资源可以随时创建、删除，再加上高可用需求、性能优化需求带来的虚拟资源迁移，虚拟资源所在的位置变得不固定了，虚拟资源与物理资源的关系也被解耦了，原来很多能说得清、找得到的资源现在不借助工具就再也无法说得清、找得到了。 三、在传统数据中心中，设备监控主要是采集故障、性能数据，容量一般来讲还不是运维层面的问题，而是规划的问题，当然这也带来了业务系统竖井、数据中心竖井的问题，以及业务资源申请周期长的问题。在云数据中心中，容量不仅是规划问题，同时也是一个运维问题。也就是说，在日常工作中，需要随时采集资源池容量数据，不仅要看资源池的总容量，还要看容量在各个物理宿主机上分布情况，以便满足高可用和迁移的需要。 四、云数据中心在管理虚拟设备时，接口的标准化问题。在传统数据中心内，物理设备已经形成了接口标准，提供运维数据，如snmp、netflow等。而对虚拟化设备，还没有形成国标或行标，对虚拟设备的运维还需要采用厂家标
资溪街道办事处成立于2005年12月，地处主城区，东到建设东路南段，南临天台山，西起成渝铁路，北至雁城路一段，辖区面积4平方公里,辖资溪、雁南、八角井、黄泥井、桂花井、师园、桥亭子、鸿丰、南骏、九曲河、西门桥11个社区，107个居民小组，总人口9.2万人，其中户籍人口 5.4万，流动人口约4.2万。 一、基础信息采集录入工作 网格化服务管理工作启动以来，资溪街道办事处整合资源，创新管理，优化服务，为辖区网格化服务工作打下坚实的基础，资溪街道办事处严格按照上级的要求和部署，多措并举迅速推进网格信息采集、录入工作。一是加强组织领导。办事处党工委成立了网格化服务管理基础信息采集工作领导小组，党工委书记任组长，领导小组下设办公室，具体负责网格化服务管理基础信息采集工作的统筹协调和日常工作以及督促、检查、收集、整理、录入工作进展情况。二是强化宣传教育。加大网格服务管理工作宣传力度，充分利用横幅、标语、宣传单、LED、黑板报等载体，大力宣传开展网格化信息化管理工作的重要意义，营造良好的社会氛围，争取群众的理解和支持。三是整合各方资源。整合派出所、相关区级部门资源，组织社区干部、居民小组长、社区积极分子、大学生村官等对社区网格内房、户、人信息开展集中采集，确保网格基础数据信息的全面、准确、完备。四是错
时采集信息。为避免入户时人员不在，在信息采集过程中，信息采集人员加班加点入户采集信息；居民上班后，就集中时间、集中精力整理采集资料。五是加强监督监管。为确保信息采集的质量和速度，各社区每天向办公室报告采集进度表。对录入慢的个别社区，由相关领导组织责任人进行个案研究，有的放矢弥补工作不足。目前我办网格化服务管理工作基础信息共录入人口信息类：户籍人口信息75758条，流动人口信息1555条，特殊人员信息182条，关怀对象16635条，失业人员229条，育龄妇女15068条；房屋信息类：房屋信息25660条；单位场所信息536条。 二、机构设置，人员配备，工作职责 资溪街道办事处网格化服务管理分中心，配备专兼职人员2名，负责日常工作。办事处辖11个社区，设11个网格化服务管理工作站，共划分网格60个，配备网格信息员60名，目前第一批55名网格信息员已经完成培训，分配到各社区开展工作。 资溪街道办事处网格化服务管理分中心主要职责：对社区上报的事项进行分流处理；对办事处不能解决的问题上报区监管工作；接待群众咨询。 网格信息员主要职责：到网格进行巡查，掌握网格动态，了解网格内各单位及居民需求，及时做好网格内居民各项服务工作，及时帮助解决居民问题，对一时无法解决的问题要
正如柏拉图所说：需要是发明之母。随着信息时代的步伐不断迈进，大量数据日积月累。我们迫切需要一种工具来满足从数据中发现知识的需求！而数据挖掘便应运而生了。正如书中所说：数据挖掘已经并且将继续在我们从数据时代大步跨入信息时代的历程中做出贡献。 1、数据挖掘 数据挖掘应当更正确的命名为：“从数据中挖掘知识”，不过后者显得过长了些。而“挖掘”一词确是生动形象的！人们把数据挖掘视为“数据中的知识发现（KDD）”的同义词，而另一些人只是把数据挖掘视为知识发现过程的一个基本步骤！ 由此而产生数据挖掘的定义：从大量数据中挖掘有趣模式和知识的过程！数据源包括数据库、数据仓库、Web、其他信息存储库或动态地流入系统的数据。作为知识发现过程，它通常包括数据清理、数据集成、数据变换、模式发现、模式评估和知识表示六个步骤。 数据挖掘处理数据之多，挖掘模式之有趣，使用技术之大量，应用范围之广泛都将会是前所未有的；而数据挖掘任务之重也一直并存。这些问题将继续激励数据挖掘的进一步研究与改进！ 2、数据分析 数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步： 1、探索性数据分析：当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。 2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。 3、推断分析：通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。 数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置
云平台资源优化调度报告 1.项目的立项依据 1.1.研究背景及意义 云计算的出现改变了企业的发展模式，通过创新以及扩展IT能力，从而为企业带来了更多的商机。云计算是由大量不同的计算机资源，包括计算服务器、存储服务器、宽带资源等通过分布式系统和虚拟化技术，将所有资源看做是一个资源池，进行统一的管理和调度，然后通过需求分配计算、存储和其他服务给相应客户[1]。 云中的资源都是通过虚拟化后再交付给用户使用，但是虚拟化只是实现云计算的一项关键技术而已，它实现了应用软件与物理硬件的松耦合。但只有虚拟化技术是远远不够的，如何对池化的资源进行合理高效的调度，才是实现云计算的关键。 在云环境下，其资源的规模较大，因此对云资源的调度是一个复杂的过程。云平台上的资源调度相对而言还处于初始发展阶段，在这个领域里比较成熟的系统并不多。因此云平台上的资源调度仍有待进一步的研究。 在传统的平台管理模式下，每个平台和系统都需要部署相应的硬件资源，从而导致所需的硬件设备众多，能耗大且资源利用率低下，同时，基础设施的建设以及设备的维护等成本支出较大。云计算的出现很好的解决了传统平台所出现的问题。在云环境下，通过虚拟化技术，将所有资源看做是一个统一的资源池，实现了基础设施的统一管理，有效地降低了设备管理成本，并以资源共享的模式，根据企业业务需求自动调整资源分配。 目前，云计算技术还在起步阶段，并且具有十分广阔的应用前景。在云计算的相关技术中，其核心技术就是资源管理。它主要的功能就是接受来自云计算用户的资源请求，然后将特定的虚拟资源分配给资源请求者。近几年，出现了很多关于合理分配池资源（计算、存储、网络和服务等）的相关研究，其研究重点主要包括池资源分配的自适应性、安全性、公平性以及高效性等方面的优化设计。在现有的研究工作中，有许多可借鉴之处，但要满足复杂的云计算应用提供的SLA，仍不够完善，存在着进一步优化的可能性。 1.2.国内外现状研究 近几年，云计算已成为IT行业以及学术领域的研究热点。这部分就云资源调度方面所做的研究进行了总结，同时对资源负载均衡相关算法进行了比较分析
创新网格化服务管理全面提升为民服务水平 各位领导、同志们： 根据会议安排，现将民和镇社区网格化服务管理相关工作，作如下汇报，不当之处敬请批评指正: 一、基本情况 民和社区位于民和镇集镇，社区面积1.27平方公里，辖5个居民小组，22个企事业单位，486户1614人，设党支部1个，有党员35名，社区办公用户房占地155平方米，办公用房300平方米。 民和社区是我镇政治、经济、文化中心，江岑公路穿梭而过，边贸经济十分活跃，是商贸集聚地。近年来，随着城镇化建设发展，城镇品位在不断提升。同时，也给我镇社会事务、治安防范、特殊人群、劳动就业、人口与计生、宣传教育等诸多工作带来了新的挑战。对此，我镇树立以人为本、服务为民的执政理念，创新工作思路，依托现有的社区管理体系和信息平台，创建‘镇社区网格居民’的四级网络组织体系，按照界线清晰、任务适当、责任明确、便于考核的原则，将社区范围划分为2个网格，以网格化的方式，建立网格管理服务队伍，将社区每名工作者落实到每一个区域，并在每个网格区域内志愿者、辖区单位进行整合，以片带面、以面带块、上下联动、资源共享、活动共办。形成全面掌握实情、及时反映民情、迅速解决问题、有效化解矛盾的社区管理服务长效机制，切实提升了社区为民服务水平。 二、主要做法 （一）理清思路，合理划分网格。根据社区实际情况、结合居民住宅区、辖区单位分布现状，按照小区界线、楼栋分布将辖区合理划分为2个网格，每个网格内居民约200-300户左右，人口约600-900人。 （二）明晰任务，科学组建网格团队。社区按照网中有格、格中有人、人在格上、事在格中的网格化管理模式，完善了组织机构，健全各项工作制度。每网格由民和镇派出一名网格指导员指导开展工作，由一名社区工作人员担任网格长，与网格民警、网格党建协管员、网格治安巡防员、网格卫生协管员、网格禁毒帮教员、网格法制宣传员、网格矛盾纠纷调解员等共同组成网格管理队伍。 （三）明确责任，有效建立网格运行机制。社区网格化管理工作在社区班子领导下，录入网格内的人、地、物、情、事、组织等信息，实现信息，一次采集、多次使用，一家采集、多家使用的原则，网格责任人对网格内无法解决的问题，及时形成文字、图片等信息上报。社区制定和出台一系列工作制度、工作规划和工作纪律，积极推行定期走访、挂牌上岗、限时办结、首问责任、快速处置等工作方法，确保社区网格化管理的正常和有效运行。 （四）落实措施，确保网格化服务管理取得实效。一是抓好信息收集，积极探索，了解网格内服务对象的家庭成员情况以及服务需求，建立社区网格化管理资料信息库，并在各网格建立网格分布图，标清网格内的责任人、责任范围、户数、人数、党员数、及各类弱势群体信息，建立区域内的空巢老人、残疾人、低保家庭、流动人口、出租房屋、刑释解教和社区矫正等群体重点服务对象档案，便于及时了解情况，掌握格中信息，做到服务有重点，工作有方向。二是抓好调查处理。对在网格内的社情民意、社会事务、法制宣传、特殊群体等工作中反映出来的问题，及时进行分类管理，组织调查，落实四查六清，即查网上信息、查左邻右舍、查用工单位、查户籍情况；清楚家庭经济、清楚从业情况、清楚人际关系、清楚真实身份、清楚有无违法、清楚有无劣迹。三是抓好办结归档。对各类信息处理后及时进行分类整理归档，健全台帐。 （五）创新管理，提升为民服务水平。一是以网格为依托，变被动管理为主动服务，在
第1章总述 为进一步推进信息化建设，以信息化推动股份有限公司业务工作的改革与发展，需要建设股份公司的新一代绿色高效能数据中心网络。 1.1 数据中心建设需求 1.1.1传统架构存在的问题 现有数据中心网络采用传统以太网技术以及X86服务器构建，随着各类业务应用对IT需求的深入发展，业务部门对资源的需求正以几何级数增长，传统的IT基础架构方式给管理员和未来业务的扩展带来巨大挑战。具体而言存在如下问题： 维护管理难：在传统构架的网络中进行业务扩容、迁移或增加新的服务功能越来越困难，每一次变更都将牵涉相互关联的、不同时期按不同初衷建设的多种 物理设施，涉及多个不同领域、不同服务方向，工作繁琐、维护困难，而且容 易出现漏洞和差错。比如数据中心新增加一个业务类型，需要新采购服务器，从选型到采购有一个漫长的周期，将新服务器设置完成，安装完必须的OS和 补丁以及应用软件，又是一个过程，将服务器上线需要配合网络管理员调整新 的应用访问控制需求，此时管理员不仅要了解新业务的逻辑访问策略，还要精 通物理的防火墙实体的部署、连接、安装，要考虑是增加新的防火墙端口、还 是需要添置新的防火墙设备，要考虑如何以及何处接入，有没有相应的接口，如何跳线，以及随之而来的VLAN、路由等等，如果网络中还有诸如地址转换、 7层交换等等服务与之相关联，那将是非常繁杂的任务。当这样的IT资源需求 在短期内累积，将极易在使得系统维护的质量和稳定性下降，同时反过来减慢
新业务的部署，进而阻碍公司业务的推进和发展。 ●资源利用率低：传统架构方式对底层资源的投入与在上层业务所收到的效果很 难得到同比发展，最普遍的现象就是忙的设备不堪重负，闲的设备资源储备过多，二者相互之间又无法借用和共用。最常见的现象就是有些服务器CPU利用率持续饱和，而有些服务器则利用率过低，资源无法得到有效利用。这是由 于对底层IT建设是以功能单元为中心进行建设的，并不考虑上层业务对底层 资源调用的优化，这使得对IT的投入往往无法取得同样的业务应用效果的改 善，反而浪费了较多的资源和维护成本。 ●服务策略不一致：传统架构最严重的问题是这种以孤立的设备功能为中心的设 计思路无法真正从整个系统角度制订统一的服务策略，比如安全策略、高可用 性策略、业务优化策略等等，造成跨平台策略的不一致性，从而难以将所投入 的产品能力形成合力为上层业务提供强大的服务支撑。 因此，按传统底层基础设施所提供的服务能力已无法适应当前业务急剧扩展所需的资源要求，本次数据中心建设必须从根本上改变传统思路，遵照一种崭新的体系结构思路来构造新的数据中心IT基础架构。 1.1.2数据中心目标架构 显著简化的架构 数据中心需要大大简化当今服务器和网络部署的方式。将交换资源集中在一起，通过消除刀片机箱内部的交换，减少了网络接入层分段。采用了统一阵列，在一个联合基础设施上传输局域网、存储和高性能计算流量。这一方法能够整合或完全消除多个服务
数据挖掘十大算法及经典案例 一、数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART。 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 （一）C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法。C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1. 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2. 在树构造过程中进行剪枝； 3. 能够完成对连续属性的离散化处理； 4. 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
（二）The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 （三）Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 （四）The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 （五）最大期望(EM)算法
集团云数据中心管理平台详细规划设计
目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2云管理平台规划 (8) 3.2.1云平台 (9)
1前言 1.1背景 集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术，建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云，支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供；完成云计算中心的模块化设计，逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设；是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的 本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案，将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围 本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等，以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档 《集团云计算咨询项目访谈纪要》 《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》（GB/T 22239-2008） 《信息系统灾难恢复规范》（GB/T20988-2007） 《OpenStack Administrator Guide》（https://www.doczj.com/doc/4c13013647.html,/） 《OpenStack High Availability Guide》（https://www.doczj.com/doc/4c13013647.html,/） 《OpenStack Operations Guide》（https://www.doczj.com/doc/4c13013647.html,/） 《OpenStack Architecture Design Guide》（https://www.doczj.com/doc/4c13013647.html,/）
数据中心解决方案 前言 数据中心（Data Center，DC）是数据大集中而形成的集成IT应用环境，是各种IT应用业务的提供中心，是数据计算、网络传输、存储的中心。数据中心实现了IT基础设施、业务应用、数据的统一、安全策略的统一部署与运维管理。 数据中心是当前运营商和各行业的IT建设重点。运营商、大型企业、金融证券、政府、能源、电力、交通、教育、制造业、网站和电子商务公司等正在进行或已完成数据中心建设，通过数据中心的建设，实现对IT信息系统的整合和集中管理，提升内部的运营和管理效率以及对外的服务水平，同时降低IT建设的TCO。 H3C长期致力于IP技术与产品的研究、开发、生产、销售及服务。H3C不但拥有全线以太网交换机和路由器产品，还在网络安全、IP存储、IP监控、语音视讯、WLAN、SOHO及软件管理系统等领域稳健成长。目前，网络产品中国市场份额第一，安全产品中国市场份额位居三甲，IP存储亚太市场份额第一，IP监控技术全球领先，H3C已经从单一网络设备供应商转变为多产品IToIP 解决方案供应商。 H3C长期保持对数据中心领域的关注，持续投入力量于数据中心解决方案的研发，融合了网络、安全、IP存储、软件管理系统、IP监控等产品的基于IToIP架构的数据中心解决方案，有效地解决了用户在数据中心建设中遇到的各种难题，已经在各行各业的数据中心建设中广泛应用。 基于H3C在数据通信领域的长期研发与技术积累，纵观数据中心发展历程，数据中心的发展可分为四个层面： 数据中心基础网络整合： 根据业务需求，基于开放标准的IP协议，完成对企业现有异构业务系统、网络资源和IT资源的整合，解决如何建设数据中心的问题。 数据中心基础网络的设计以功能分区、网络分层和服务器分级为原则和特点。通过多种高可用技术和良好网络设计，实现数据中心可靠运行，保证业务的永续性； 数据中心应用智能：基于TCP/IP的开放架构，保证各种新业务和应用在数据中心的基础体系架构上平滑部署和升级，满足用户的多变需求，保证数据中心的持续服务和业务连续性。各种应用的安全、优化与集成可以无缝的部署在数据中心之上。 数据中心虚拟化：传统的应用孤岛式的数据中心模型扩展性差，核心资源的分配与业务应用发展出现不匹配，使得资源利用不均匀，导致运行成本提高、现有投资无法达到
目录 第1章概述 (2) 1.1数据集中阶段的数据中心建设 (2) 1.1.1 传统架构存在的问题 (2) 1.1.2 H3C全融合虚拟化架构 (3) 1.2双活数据中心建设目标 (3) 第2章双活数据中心业务部署 (5) 2.1基于IP的业务部署模式 (5) 2.1.1 模式简介 (5) 2.1.2 企业数据中心IP业务典型部署 (5) 2.2基于DNS的业务部署模式 (7) 2.2.1 DNS技术简介 (7) 2.2.2 企业数据中心DNS典型部署 (8) 2.2.3 GSLB与SLB (10) 第3章XXXX双活数据中心设计 (13) 3.1XXXX网络结构 (13) 3.2XXXX双活数据中心部署 (13)
第1章概述 为进一步推进XXXX信息化建设，以信息化推动XXXX业务工作的改革与发展，XXXX在科技楼建有核心机房和一个小的本地容灾备份中心，现在在干保楼又新建了容灾网，实现同城双中心布局。 为提高业务可靠性与双中心设备资源的利用率，XXXX拟建同城双活数据中心，达到双中心同时对外提供同种业务的目标，同时实现业务切换无感知、计算资源灵活调度的功能目标。 1.1 数据集中阶段的数据中心建设 1.1.1传统架构存在的问题 传统数据中心网络采用传统以太网技术构建，随着各类业务应用对IT需求的深入发展，业务部门对资源的需求正以几何级数增长，传统的IT基础架构方式给管理员和未来业务的扩展带来巨大挑战。具体而言存在如下问题： 维护管理难：在传统构架的网络中进行业务扩容、迁移或增加新的服务功能越来越困难，每一次变更都将牵涉相互关联的、不同时期按不同初衷建设的多种 物理设施，涉及多个不同领域、不同服务方向，工作繁琐、维护困难，而且容 易出现漏洞和差错。比如数据中心新增加一个业务类型，需要调整新的应用访 问控制需求，此时管理员不仅要了解新业务的逻辑访问策略，还要精通物理的 防火墙实体的部署、连接、安装，要考虑是增加新的防火墙端口、还是需要添 置新的防火墙设备，要考虑如何以及何处接入，有没有相应的接口，如何跳线，以及随之而来的VLAN、路由等等，如果网络中还有诸如地址转换、7层交换