数据中心项目： 系统规划白皮书
摘要
数据中心物理基础设施项目的规划并不一定是耗时或困难 的任务。经验证明，如果问题能由正确的人员按照正确的 顺序解决，模糊的要求就可以快速转化成详细的设计。本 白皮书概述了一些可行的步骤，通过这些步骤可以简化和 缩短规划过程，并提高规划的质量来削减成本。
数据中心项目：系统规划
简介
图1 数据中心生命周期中的 “规划”阶段，显示了四 项关键的规划任务
对许多 IT 部门来说，用于新建或升级数据中心项目的规划仍是一项重大挑战。组织内各个业务 相关方之间经常缺乏关于规划的沟通。决策者收到的建议书可能包含枯燥的技术细节，却似乎仍 然缺少他们作出良好业务决策所需要的信息。规划中看似微小的预先更改可能会给数据中心进入 施工/建设阶段后的后续工作带来重大成本影响。规划和审批流程可能占用项目大量时间，而且 规划流程后期经常发生意外或更改，导致规划返工，进而导致项目完成时间严重推迟。
我们在许多数据中心项目上的经验表明，如果能按正确的顺序向正确的决策者提供正确的信息， 其中许多问题都是可以避免的。
本白皮书介绍了规划数据中心项目的方法，可帮助提高质量和加快完成的速度。这一结构化规划 方法描述了所采取步骤的顺序以及通过每一步所作出的关键决策。通过按该流程操作并向所有相 关方公开该流程，项目经理可以提高流程的透明度，让相关方相信其时间得到了更高效的利用， 并改善他们对项目的支持。图 1 显示了规划在数据中心生命周期中的阶段。“规划”阶段设计按 系统规划顺序可以细分为四项主要任务。本白皮书所述的规划顺序是指为数据中心的物理基础设 施（包括 IT 系统的供电、制冷，维护结构以及保护）的详细工程设计制定设计要求。此规划顺 序与 IT 规划是分开的，并且假设 IT 规划流程同步进行或已执行。
规划阶段的任务
1 确定关键项目参数 2 制定系统概念 3 加入用户的偏好和限制条件 4 确定实施需求
评估
规划
设计
建造
试运行
维护、运行 监控、优化
图 1 中用灰色显示的生命周期阶段代表整个数据中心项目。生命周期的规划部分为以后的各项工 作奠定了基础。规划阶段应该用时最少且成本最低，但对数据中心性能和成本的影响最大。规划 阶段负责制定将要创建的物理系统以及将要创建它的项目流程。有关项目流程的更多信息，请参 阅第 140 号白皮书《数据中心项目：标准化过程》。有关数据中心生命周期的更多信息，请参阅 第 195 号白皮书《数据中心生命周期管理》。
数据中心项目：系统规划
系统规划流程
系统规划流程是将初始项目构想转化为一套完整要求和文档（用于控制所建数据中心的性能和成 本）的构想、活动和数据逻辑流程。在实施施耐德电气的标准化项目流程时，系统规划是通过按 顺序执行项目规划阶段的四项任务来实现的，如图 1 所示。
这四项任务中描述的流程包含一些关键构想，我们认为这些构想是数据中心规划中的最佳有效做 法，并且构成本白皮书所述方法的基础。这些关键构想是：
系统概念与详细设计分离： 我们发现，在生成详细技术规范、进行详细设计或讨论众多用户偏 好或要求之前，确定系统概念可带来非常高的效率。如果性能或成本方面在开始详细设计后发生 问题，可能使基本系统概念发生变化，导致大量返工和工期延误。在设计流程的早期阶段，需要 特别关注以下问题：确保就数据中心最重要的功能及其成本达成共识，避免在处理详细设计和规 格方面投入时间和精力。确定系统概念时，需要高层决策者决定宏观目标，并就项目所涉及数据 中心的性能、成本、规模、位置和时间安排进行早期权衡。如果相关方在详细设计开始之前不了 解基本设计的特征或成本，流程后期可能会出现问题，而这种方法就是尝试避免此类经常遇到的 问题。
关键项目参数与用户偏好和限制条件区分： 我们发现有一些宏观的关键项目参数是必需的并且 足以支持系统概念的选择。我们发现其中一些关键参数包括功率密度和成长计划等在以前都是未 进行明确定义而且量化方法模糊。早期规划应将重点放在就这些参数达成共识，并推迟处理用户 偏好和大部分限制条件，以便高效地对系统概念作出决策。这可以确保高层决策者专注于作出最 重要的决策，而不是陷入细节讨论中。
4 项规划任务
图 1 中的四项核心规划任务的每项任务都是收集信息作为依据，进行信息转化或添加细节，然后 将其发送至下一任务。每一步中都会发生重复，但有效流程的目标是尝试最大限度减少返工，尤 其是消除导致流程需要倒退两步或更多步的错误。这一过程可利用图 2 所示的流程进行模拟。正 在传输和转化的数据是制定中的系统说明。在图 2 中，数据显示为在各任务（蓝色矩形框）之间 传递的剪贴板页面，并且包含一页作为过程中每一后续步骤的额外依据的新数据。每个任务添加 更多信息之后，其中所有内容都会变成详细工程设计后续流程的设计要求。实施要求（任务 4） 和在前三项任务中确定的结果一起变成完整设计要求，并用作后续设计阶段（本白皮书中不作讨 论）中详细设计工程的“规则手册”。
图2 “系统规划流程”的四项任务
确定
项目参数
制定
系统概念
数据中心项目：系统规划
1 制定控制系统架构和预算的六个基本决策 2 根据六个项目参数为系统选择模型设计
加入
用户偏好和限制条件
3 识别、验证和调整特定于用户的 细节信息，用于优化系统概念
? 等级 ? 容量 ? 成长计划 ? 能效 ? 密度 ? 预算
确定
实施需求
? 参考设计 ? 机房选择
? 概念调整 ? 偏好验证
? 限制条件 验证
实施需求
4 收集项目必须遵守的标准、规范、 截止日期、资源分配和流程要求
组合输出是设计阶段 的设计需求
任务 1 确定项目参数
此任务从要求改变组织 IT 能力的业务需求总体想法开始。在任务 1 中，需要确定以下项目参数： 关键性、容量、成长计划、能效、密度和预算。应该参与该阶段的相关方包括财务主管、首席执 行官、主要 IT 主管、IT 运营经理以及其他了解核心业务需求和目标的人员。这六个项目参数确 立了数据中心项目的宏观目标，这些目标日后将用于为数据中心制定物理基础设施系统概念。
这些关键项目参数的定义如下：
1. 关键性—根据行业标准规范所要实现的系统可用性级别。 2. 容量—数据中心物理基础设施支持的最大 IT 负载（千瓦） 3. 成长计划—过渡至最大功率需求的描述，包含不确定性（请参阅第 143 号白皮书《数据
中心项目：成长模型》） 4. 能效—数据中心物理基础设施系统的能效目标
5. 功率密度—IT 机柜预期消耗的平均和峰值功率（千瓦/机柜）以及需要的地板空间（请参 阅第 155 号白皮书《计算数据中心总空间需求和功率密度》）以及有关功率密度不确定
性的信息
数据中心项目：系统规划 6. 预算—项目计划投入的 1资本成本
许多失败的规划、废弃的设计和计划延期是由以下情况导致的：
? 相关方未能对流程早期的这些关键参数达成统一理解和共识 ? 相关方未完全意识到这些参数之间的权衡 ? 相关方在设计开始，详细设计过程中或甚至完成时未完全了解设计是如何根据这些参数进
行的，可能是纠正的代价太高
此任务的重要目标是确保在最重要的决策上花费最少的执行时间。一种有效方法是将此任务分为 两步来进行： 首先，必须召集项目主管和每个相关方（例如财务主管、IT 主管、设施主管）举行会议，说明流 程，使其就 6 个项目参数达成共识，确认各个团队安排了合适的人员参与流程并让这些人员准备 好参加以后的联合会议（商定全部六个关键项目参数）。这样可以让团队的所有成员就规划达成 共识并提前考虑这些问题，并确认其需求和担心的问题。 其次，组织相关方的研讨会，集中精力确定六个参数。这预计会成为一个反复修改的过程，也就 是选择其中一个参数（例如关键性）可能导致另一个参数（例如成本）不可接受，因而促使更改 一个或多个参数。例如，为了满足以后可能扩展 IT 的需要而指定超标的容量（千瓦）可能导致 项目超出目标预算，需要通过降低关键性来节约成本。 参与研讨会的相关方可通过邀请资深专家来参加讨论或使用《数据中心规划工具》（图 3 中的示 例）等数学模型，考虑实时对关键项目参数进行权衡。这样可让相关方考虑不同“假设”场景， 并了解资本成本、功率选型、效率和容量之间的权衡。相关方通过研讨会就其所负责的特定方面 （例如财务）如何影响项目其他方面（例如数据中心的容量）达成共识时，可以使用该规划工具。 举行此类规划会议是为了确定实际的数据中心预算、容量、成长计划、能效、密度和关键性目标。 可能无法通过一次行政会议就确定六个参数，因为某些参与者可能需要更多时间来考虑或分析已 经确定的权衡过的决策。但是，在很多情况下，可在几天内作出有质量的决定，并且应该成为该 步骤的目标。
1规划的预算是项目预算，不包括运营成本预算。但是，在选择系统概念的过程中，需要根据运营成本进行权 衡。
图3
数据中心规划工具的屏 幕截图
数据中心项目：系统规划
任务 2 制定系统概念
该任务获取来自前一任务的基本项目参数（关键性、容量、成长计划、能效、密度和预算），并
利用这些参数来选择物理基础设施系统的一般概念。应该参与该阶段的主要相关方包括 IT
运营人员、IT 主管、设施主管、设施工程
师和拥有数据中心项目系统规划经验的顾问。 确定 此任务的基础是对参考设计的选择；参考设 项目参数
计包含所需的关键性、容量、能效、功率密 度和预算，并具备将为成长计划提供支持的
制定 系统概念
可扩展能力。此外，需要在该步骤结束时对
数据中心的具体地点（机房、楼宇或场所） 做出决策。
加入 用户偏好和限制条件
与传统的“凭空”设计数据中心方法相比，参 考设计可很好地推进设计。参考设计就是模
确定 实施要求
型设计案例，其中包含特定属性（包括关键
性特性、功率密度、设备技术、可扩展特性
和监控水平）组合。一个高效的参考设计还包括系统级性能规格（例如重量、占地面积等）以及
材料和系统构成组件的详细列表。一个给定的参考设计应具有合理的功率容量范围，可即时高效
地评估备选设计方案，不需要进行实际规格制定和设计的比较耗时的过程，就能快速高效地作出
高质量决策。有关参考设计的更多信息，请参阅第 147 号白皮书《数据中心项目：使用参考设计
的优势》。
虽然实际上有无数可供选择的参考设计，但利用六个关键项目参数可快速将大部分设计排除，使 参考设计选择流程变得非常简单，只需从几种方案中选择即可，而无需经历“凭空”创建设计以 满足参数要求的漫长过程。
确定好几个参考设计方案后，即可对那些备选方案进行审阅，了解其他考虑事项，例如物流、供 应商信誉、客户推荐等。
数据中心项目：系统规划
在很多情况下，推荐的数据中心地点已知或仅限于几种选择。及早选择参考设计可提供需要的信 息，来快速评估设计理念是否适合指定的地点。如果发现有不合理的地方，可立即检查参考设计 的选择、场所位置选项和项目参数，并作出权衡，找到满意的组合。在传统的设计过程中，可能 一直要到细节设计开始后才会发现不合理的地方，这样就浪费了宝贵的时间，迫使管理层回头重 新考虑他们认为已做好的决策。这意味着要返工，而返工最终会导致项目延期并增加成本。如果 在进行重要决策时深入考虑以下三种要素，可及早并快速地作出最重要的权衡。1）六个项目参 数，2）有限的参考设计，3）厂址选择列表。
如果项目经理能够高效地做好相关准备，可能只需一次高层研讨会即可完成该任务。如果项目较 小，任务 1 和 2 通过一次研讨会即可完成。
任务 3： 加入用户偏好和 限制条件
用户偏好和限制条件包括六个关键项目参数中不包含的和系统概念或选址选中未说明的技术设计 要求。根据之前的任务选择了系统概念后，此任务就是收集并评估用户偏好和限制条件，以确定 其是否有效，或者是否应通过某种方式进行调整以降低成本或避免问题。此处的中心思想是，应 对用户偏好和限制条件进行调整，使之符合已经选择的系统概念。
根据我们的经验，与根据要求收集这些信息并尝试 利用这些信息推动整体设计相比，在选择好设计概 念后确认并调整用户偏好和限制条件，效率会大大 提高。用户偏好和限制条件经常无意中导致数据中 心设计偏离标准设计，增加了成本和部署时间，并 降低了质量。
应该参与该阶段的关键人员包括 IT 运营人员、网络 工程师、设施工程师、负责数据中心日常活动的其 他人员和拥有数据中心项目系统规划经验的顾问。
确定 项目参数
制定 系统概念
加入 用户偏好和限制条件
确定 实施要求
用户偏好和限制条件的定义如下：
? 偏好是指用户在考虑（或重新考虑）成本和结果后可能会更改或调整的期望。有时，用户
偏好会在用户获得新的信息后发生更改。
? 限制条件是指无法克服障碍或者代价昂贵或会带来不可接受的后果。限制条件是难以或不
能更改的预先存在的条件。
偏好是指运营者或组织根据其目标或经验而不是限制条件认为可实现的特性。下面是一些用户偏 好的示例：
? 我们喜欢上走线 ? 我们想让来访者在参观现场时看到数据中心 ? 我们希望监控摄像头能监控数据中心的每一个角落 ? 我们从来都不想在 IT 机房启用后进行电气布线或管道布置。 ? 我们喜欢宽的 IT 机柜来获得更多布线空间 ? 我们想按不同 IT 客户来物理分隔 IT 机柜 ? 我们想在墙上装一台显示器，用来显示数据中心的能效状况
限制条件由环境决定，不受数据中心设计者的控制。限制条件包括设施限制、法规限制或不可更 改的业务需求。需要由顾问来评估影响设施物理选址的决定是否符合国家和地区规范。
图4
加入用户偏好和限 制条件的任务细节
数据中心项目：系统规划
下面是一些限制条件的示例：
? 设施的物理特性（即，天花板高度、地板承重能力、机房几何形状、已有柱子或墙壁、户
外设备的屋顶安装要求）
? 需要遵守的法律或规范 ? 承诺要达到的标准（如 TIA942） ? 工作规则（例如访问时间、协会规则） ? 运输通道的物理特性（如用于向机房运输设备的电梯的承重能力）
一旦确认了用户偏好和限制条件后，对其进行审阅，确定是否与选择的系统概念一致。如果一致， 则通过，并成为设计要求的一部分。如果经过确认的偏好或限制条件与设计概念不一致，则调整 偏好或限制条件，或对系统概念附加微小更改要求（即，概念调整）。该流程可能需要一些反复 修改的过程，因为不同的偏好或限制条件之间可能存在权衡和相互影响，如图 4 所示。此处的目 标是进行概念调整，如非绝对必要，避免回头重新考虑系统概念。我们的经验表明，几乎所有偏 好或限制条件都能很好地适应选择的系统概念。
来自 任务 2
设计参数 参考设计 机房选择
输入
用户偏好 限制条件
识别冲突
提供 替代方案
评估 折中方案
加入用户偏好 和限制条件
协调 冲突
输出
概念调整 经验证的用户 偏好 经验证的限制 条件
确保限制条件确实是限制条件十分重要。以下是两个解决限制条件的方案的例子：
限制条件：现有数据中心不允许关闭（进行升级）。 可行的方案：设立一面临时墙壁，将运行的系统与新设施的工作区隔离开，并引入一条 单独的供电线，以便在转换过程中使两系统同时运行。
限制条件：我们不能使用接入吊顶的排风设备，因为天花板内有不具备防火规格的通风 管道，火灾检测器不允许在上面接线。 可行的方案：在通风管上喷防火材料。
在大部分情况下，需要进行一些反复修改以确定最终的用户偏好和限制条件。当偏好和限制条件 根据系统概念作出调整并概括为概念调整、确认的偏好以及确认的限制条件后，该任务就完成了。 如果用户偏好和限制条件与之前的任务同步进行，该流程任务可以更快完成。请注意，很多限制 条件在位置选好之前无法确定。这可能需要先执行前置任务“制定系统概念”，然后才能收集限 制条件。
数据中心项目：系统规划
任务 4： 确定实施需求
在创建详细系统设计时，除了通过前 3 步任务确定的结果外，还需要遵守一系列规则来确定实施 需求。实施需求由以下要素组成：
1. 标准要求，不随项目改变而变化。标准要求通常以标准规范（数据中心规范的主要构成部
分）的形式出现。标准要求的示例包括需要向工程师或安装人员公开说明的特殊法规合规 标准、子系统兼容性、安全性或最佳做法 2。
2. 项目要求，定义针对用户关于项目执行的细节。其中包括特殊截止日期、人力或设备资源
分配或限制、必须使用的供应商或项目必须遵守的特殊程序或其他管理流程。
将实施需求划分为所有系统通用的要求（标准要求）和特定于本用户项目（项目要求），将简化 创建和维护详细系统设计的工作，因为可将大部分审阅和决策工作集中到项目特定要求的某一方 面。有关进一步的指导，请参阅《系统规范和项目手册 第 1 章：中小型数据中心》。
实施需求和在前三项任务中确定的依据一 起变成完整设计要求，并用作后续设计阶 段（本白皮书中不作讨论）中详细设计工 程的“规则手册”。在设计阶段的后期， 设计要求是通过本白皮书指导系统和项目 工程设计部分介绍的规划流程制定的。工 程设计规范是在设计步骤后期制定的，包 括：
确定 项目参数
制定 系统概念
1. 详细组件列表 2. 准确的机柜平面图，包括电源和
制冷设备
3. 详细的安装说明 4. 详细的项目进度安排 5. 设计的实际“竣工”特性（能效、密度和可扩展性）
加入 用户偏好和限制条件
确定 实施要求
使用参考设计作为确立设计概念的方法（如本白皮书推荐）可大大简化在设计阶段创建的详细系 统设计，前提是提供的参考设计随附了足够的详细信息。有效的参考设计已经包括上面所列的大 部分内容，因此无需重新创建。参考设计通常包括关于电气、机械和 IT 区域的单线图，提供地 板布局、材料清单（BOM)以及预期的系统级性能特征，所有这些通常只需略加调整和最少的额 外分析或工程设计即可运用到详细设计中。
2 此处假设工程师和建筑师了解并遵循本地强制性法规要求；这些不需要再进行解释。该步骤旨在确定除当 地强制性要求以外需要遵循的特殊的自发性、内部或行业标准。
结论
数据中心项目：系统规划
尽管对于项目成功与否有着至关重要的作用，但在历史上，系统规划却被视为无组织且困难的， 实施起来更像是一门艺术而非科学，并有可能导致失策、假设错误以及沟通不佳，这些都可能对 项目的后续阶段造成严重后果。该阶段花费的时间通常比预期或要求的时间要长的多。将系统规 划视为由按顺序执行的任务组成的标准化流程可以消除许多困难，这些任务会逐步制定和完善系 统概念，确保最终系统满足最初的业务需求。
本白皮书概述了由四项任务组成的数据中心规划流程，其中每项任务可随着从构想到设计要求的 进展来完善或转化系统概念。该流程的原则是，确保正确的人按正确的顺序作出正确的决策，从 而实现效率最大化。顺序依次为：
业务需求，根据其确定 项目参数，根据其制定 系统概念，补充通过验证的 用户偏好和限制条件，并添加到 实施需求
这些步骤的执行结果变成一系列设计需求，具有正确的细节级别，可让相关方达成共识并提供支 持，同时提供必要且充分的指导，确保项目的后续工程设计和建设阶段能实现商定的目标。
规划流程标准化，结合对要求的统一描述可使数据中心规划大部分工作可预测并且可重复执行。 通过按照有序流程进行操作，项目管理者可在数据中心项目的早期规划阶段避免疏忽和错误决策， 并确保相关方高效利用其时间。
云计算中心运维管理制度 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理就是：为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统的计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负起以下重要目标：合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性除基于ITIL的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，也需要我们加以重点分析和关注。 一、理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象共可分成5类： (1) 机房环境基础设施部分。这里主要指为保障数据中心所管理设备正常运行所必需的网络通信、电力资源、环境资源等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，因为大多数用户基本并不会关注到数据中心的风火水电。但是，这类设备如发生意外，对依托于该基础设施的应用来说，却是致命的。 (2) 在提供IT服务过程中所应用的各种设备，包括存储、服务器、网络设备、安全设备等硬件资源。这类设备在向用户提供IT服务过程中提供了计算、存储与通信等功能，是IT服务最直接的物理载体。 (3) 系统与数据，包括操作系统、数据库、中间件、应用程序等软件
资源;还有业务数据、配置文件、日志等各类数据。这类管理对象虽然不像前两类管理对象那样“看得见，摸得着”，但却是IT服务的逻辑载体。 (4) 管理工具，包括了基础设施监控软件、监控软件、工作流管理平台、报表平台、短信平台等。这类管理对象是帮助管理主体更高效地管理数据中心内各种管理对象，并在管理活动中承担起部分管理功能的软硬件设施。通过这些工具，可以直观感受并考证到数据中心如何管理好与其直接相关的资源，从而间接地提升的可用性与可靠性。(5) 人员，包括了数据中心的技术人员、运维人员、管理人员以及提供服务的厂商人员。人员一方面作为管理的主体负责管理数据中心运维对象，另一方面也作为管理的对象，支持IT的运行。这类对象与其他运维对象不同，具有很强的主观能动性，其管理的好坏将直接影响到整个运维管理体系，而不仅仅是运维对象本身。 二、定义各运维对象的运维内容 云计算数据中心资源管理所涵盖的范围很广，包括环境管理、网络管理、设备管理、软件管理、存储介质管理、防病毒管理、应用管理、日常操作管理、用户密码管理和员工管理等。要对每一个管理对象的日常维护工作内容有一个明确的定义，定义操作内容、维护频度、对应的责任人，要做到有章可循，责任人可追踪。实现对整个系统的全生命周期的追踪管理。 三、建立信息化的运维管理平台系统 云计算数据中心的运维管理应从数据中心的日常监控入手，事件管理、
数据中心交换机 buffer 需求分析白皮书
目录 1引言 (3) 1.1DC 的网络性能要求 (3) 1.2国内OTT 厂商对设备Buffer 的困惑 (4) 1.3白皮书的目标 (4) 2Buffer 需求的经典理论 (5) 2.11BDP 理论 (5) 2.2Nick Mckeown 理论 (6) 2.3经典理论的适用性 (6) 3基于尾丢弃的buffer 需求 (9) 3.1丢包的影响 (9) 3.1.2丢包对带宽利用率的影响 (9) 3.1.3丢包对FCT 的影响 (12) 3.2大buffer 的作用 (13) 3.2.1吸收突发，减少丢包，保护吞吐 (13) 3.2.2带宽分配均匀 (14) 3.2.3优化FCT (15) 3.3DC 内哪需要大buffer (15) 3.4需要多大buffer (17) 3.5带宽升级后，buffer 需求的变化 (19) 3.6 小结 (19) 4基于ECN 的buffer 需求 (21) 4.1ECN 的作用 (21) 4.2ECN 水线设置 (23) 4.3基于ECN 的buffer 需要多大 (24) 5基于大小流区分调度的buffer 需求 (27) 5.1大小流差异化调度 (27) 5.2大小流差异化调度如何实现大buffer 相当甚至更优的性能 (27) 5.3基于大小流差异化调度的buffer 需要多大 (28) 6 总结 (28) 7 缩略语 (29)
1 引言 1.1DC 的网络性能要求 近几年，大数据、云计算、社交网络、物联网等应用和服务高速发展，DC 已经成为承 载这些服务的重要基础设施。 随着信息化水平的提高，移动互联网产业快速发展，尤其是视频、网络直播、游戏等行业的爆 发式增长，用户对访问体验提出了更高的要求；云计算技术的广泛应用带动数据存储规模、 计算能力以及网络流量的大幅增加；此外，物联网、智慧城市以及人工智能的发展也都对DC 提出了更多的诉求。 为了满足不断增长的网络需求，DC 内的网络性能要求主要体现在： ?低时延。随着深度学习、分布式计算等技术的兴起和发展，人工智能、高性能计算等时延敏感型业务增长迅速。计算机硬件的快速发展，使得这些应用的瓶颈已经逐渐由计 算能力转移到网络，低时延已经成为影响集群计算性能的关键指标。因此，时延敏感型 应用对DC 网络时延提出了更高的要求。目前DC 内，端到端5-10 微秒时延已经成为 主流的目标要求。 ?高带宽高吞吐。数据时代的到来，产生了海量的数据，如图1-1。基于数据的应用（如图像识别）的推广，使得网络数据呈爆发式增长，小带宽已经无法满足应用对传输 速率的需求。部分应用场景下，带宽成为制约用户体验的瓶颈。高带宽高吞吐对于提升大 数据量传输的应用性能有着至关重要的影响。为了应对大数据量传输的 应用需求，目前，百度、腾讯、阿里巴巴等互联网企业的DC 都已经全面部署100GE 网络，阿里巴巴更是规划2020 年部署400GE 网络。 图1-1 数据中心内存储的实际数据 数据来源：中国IDC 圈
社会医疗保险数据中心管理平台 技术白皮书 创智和宇
目录 1简介 (4) 1.1应用背景 (4) 1.2范围 (4) 1.3参考资料 (4) 2系统概述 (5) 2.1医疗保险数据中心管理平台概述 (5) 2.2总体结构图 (5) 2.2.1医疗保险数据中心管理平台的的总体结构 (6) 2.2.2医疗保险数据中心管理平台的逻辑结构 (6) 2.2.3医疗保险数据中心管理平台的的网络拓扑结构 (7) 2.3.1数据库内部组成 (7) 2.3.2生产库定义（地市级） (7) 2.3.3交换库定义（地市级） (7) 2.3.4决策分析库（地市级） (8) 2.3.5决策分析库（省级） (8) 2.4 医疗保险数据中心管理平台与其他系统关系 (8) 2.4.1与本公司开发的社保产品关系及实现接口 (8) 2.4.2与其它公司开发的社保产品关系及实现接口 (8) 2.4.3与全国联网软件关系 (9) 3业务逻辑的总体设计 (9) 3.1数据抽取建立交换数据库 (9) 3.2数据分析与决策 (9) 3.3数据交换服务 (10) 4系统采用的关键技术 (11) 4.1数据抽取 (11) 4.2增量更新 (11) 4.2.1增量更新实现步骤 (11) 4.2.3 历史数据变化情况记录 (12) 4.3数据展现 (12) 4.4数据传输 (12) 4.4.1数据传输涉及的三大元素及关系 (12) 4.4.2数据传输策略总体设计思路. (12) 4.4.3数据传输策略总体设计方案图 (12) 4.4.4数据传输策略实现概要. (14) 4.4.5打包数据的来源 (14) 4.4.6传输策略的维护 (14) 5系统开发平台和运行平台 (14) 5.1开发平台 (14) 5.2运行平台 (14) 6医疗保险数据中心管理平台功能介绍 (15) 6.1参保情况管理 (16)
云计算数据中心的运维管理 现代信息中心已成为人们日常生活中不可缺少的部分，因此信息中心机房设备的运行正常与否就非常关键。在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨，以此不断提高IT运维质量，实现高效的运维管理。这就给运维是否到位提出了严格要求。 1 运维在机房中的地位 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理是，为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统地计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 在信息中心机房配备有运维人员，但大都是“全才”的，即什么都管，尤其是对供电系统大都是由主机运维的人员代管。当电源系统出故障时，此代管人员一问三不知，甚至连配电柜门都没开过。这实际上就是把机房的运维放在了一个次要的地位。 当然也有的地方有所分工，看似重视，实际上也没得到真正地重视。比如说机房设备长时间一直运行正常，这时如果运维人员提出要增添运维方面的测量设备，有的领导就认为多余，很难得到批准。但他不知道机房设备所以长时间一直运行正常，正是由于这些运维人员的细心维护和努力保养所获得的。并不是这些人员每天闲着无事可干，他们的这些工作一般是领导看不见的。比如同样多款的UPS在同样的环境条件下，在某卫星地面站就极少出故障，而在同系统别的地方机房同一家同规格的机器就故障连连。原来是前者的运维人员每天都在细心观察和分析机器面板LCD上显示的数据，一旦发现异常苗头及时采取措施;而后者只限于每天抄写这些数据就算完成任务，使异常苗头不断积累，以致于导致故障。比如断路器在额定闭合状态发现触点处温度高了，就要检查是不是电流过大到超过额定值，如果不是就要检查触点接触是否牢靠，是否需要再紧固一下。这样一来，故障隐患就排除了。如果一直不管不问久而久之就会导致跳闸而使系统崩溃。这都是一些小的动作，都是在巡查中顺便做的事情。所以同是运维人员在巡查，但前者在做事而后者只是走马观花。这就是数据中心可靠与不可靠的区别。 运维人员就像幼儿园的保育员和老师。孩子交到幼儿园后，起主要作用的就是保育员和老师，这时保育员和老师就是主体。机器就好比是幼儿园的孩子，孩子是否健康成长，机器是否正常运行，除去本身的健康(可靠性质量)状况外，那就是运维人员的责任了。由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性，除基于ITIL(IT 基础设施库)的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，需要我们加以重点关注。 2 云计算数据中心运维管理的要点 (1)理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象一般可分成5大类： ①机房环境基础设施 这里主要指的是为保障数据中心所管理的设备正常运行所必需的网络通信、供配电系统、环境系统、消防系统和安保系统等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，比如大多数用
华为F u s i o n S p h e r e6.0 云套件安全技术白皮书(云 数据中心) -标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII
华为FusionSphere 云套件 安全技术白皮书（云数据中心） 文档版本 发布日期 2016-04-30 华为技术有限公司
华为FusionSphere 云套件安全技术白皮书 (云数据中心) Doc Number:OFFE00019187_PMD966ZH Revision:A 拟制/Prepared by: chenfujun ; 评审/Reviewed by: huangdenghui 00283052;zouxiaowei 00348656;pengzhao jun 00286002;youwenwei 00176512;yanzhongwei 00232184 批准/Approved by: youwenwei 00176512 2015-12-29 Huawei Technologies Co., Ltd. 华为技术有限公司 All rights reserved 版权所有侵权必究
版权所有 ?华为技术有限公司 2016。保留一切权利。 非经本公司书面许可，任何单位和个人不得擅自摘抄、复制本文档内容的部分或全部，并不得以任何形式传播。 商标声明 和其他华为商标均为华为技术有限公司的商标。 本文档提及的其他所有商标或注册商标，由各自的所有人拥有。 注意 您购买的产品、服务或特性等应受华为公司商业合同和条款的约束，本文档中描述的全部或部分产品、服务或特性可能不在您的购买或使用范围之内。除非合同另有约定，华为公司对本文档内容不做任何明示或暗示的声明或保证。 由于产品版本升级或其他原因，本文档内容会不定期进行更新。除非另有约定，本文档仅作为使用指导，本文档中的所有陈述、信息和建议不构成任何明示或暗示的担保。 华为技术有限公司 地址：深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼邮编：518129 网址：
数据中心空调系统节能技术白皮书 数据中心空调系统节能技术白皮书
目录 1.自然冷却节能应用 (3) 1.1概述 (3) 1.2直接自然冷却 (3) 1.2.1简易新风自然冷却系统 (3) 1.2.2新风直接自然冷却 (5) 1.2.3 中国一些城市可用于直接自然冷却的气候数据: (8) 1.3间接自然冷却 (8) 1.3.1间接自然冷却型机房精密空调解决方案 (8) 1.3.2风冷冷水机组间接自然冷却解决方案 (12) 1.3.3水冷冷水机组间接自然冷却解决方案 (15) 1.3.4 中国一些城市可用于间接自然冷却的气候数据: (16) 2.机房空调节能设计 (17) 2.1动态部件 (17) 2.1.1压缩机 (17) 2.1.2风机 (18) 2.1.3节流部件 (19) 2.1.4加湿器 (19) 2.2结构设计 (21) 2.2.1冷冻水下送风机组超大面积盘管设计 (21) 2.2.2DX型下送风机组高效后背板设计 (22) 2.3控制节能 (22) 2.3.1主备智能管理 (22) 2.3.2EC风机转速控制 (23) 2.3.3压差控制管理 (23) 2.3.4冷水机组节能控制管理 (26)
1.自然冷却节能应用 自然冷却节能应用 概述 1.1概述 随着数据中心规模的不断扩大，服务器热密度的不断增大，数据中心的能耗在能源消耗中所占的比例不断增加。制冷系统在数据中心的能耗高达40%，而制冷系统中压缩机能耗的比例高达50%。因此将自然冷却技术引入到数据中心应用，可大幅降低制冷能耗。 自然冷却技术根据应用冷源的方式有可以分为直接自然冷却和间接自然冷却。直接自然冷却又称为新风自然冷却，直接利用室外低温冷风，作为冷源，引入室内，为数据中心提供免费的冷量；间接自然冷却，利用水（乙二醇水溶液）为媒介，用水泵作为动力，利用水的循环，将数据中心的热量带出到室外侧。 自然冷却技术科根据数据中心规模、所在地理位置、气候条件、周围环境、建筑结构等选择自然冷却方式。 直接自然冷却 1.2直接自然冷却 直接自然冷却系统根据风箱的结构，一般可分为简易新风自然冷却新风系统和新风自然冷却系统。 简易新风自然冷却系统 1.2.1简易新风自然冷却系统 1.2.1.1简易新风自然冷却系统原理 简易新风自然冷却系统原理 简易新风直接自然冷却系统主要由普通下送风室内机组和新风自然冷却节能风帽模块组成。节能风帽配置有外部空气过滤器，过滤器上应装配有压差开关，并可以传递信号至控制器，当过滤器发生阻塞时，开关会提示过滤器报警。该节能风帽应具备新风阀及回风阀，可比例调节风阀开度，调节新风比例。
数据中心机房及信息化终端设备维护方案 一、概况 xxx客户数据中心机房于XX年投入使用，目前即将过保和需要续保运维的设备清单如下： 另外，全院网络交换机设备使用年限较长，已全部过保，存在一定的安全隐患。 二、维保的意义 通过机房设备维护保养可以提高设备的使用寿命，降低设备出现故障的概率，避免重特大事故发生，避免不必要的经济损失。设备故障时，可提供快速的备件供应，技术支持，故障处理等服务。
通过系统的维护可以提前发现问题，并解决问题。将故障消灭在萌芽状态，提高系统的安全性，做到为客户排忧解难，减少客户人力、物力投入的成本。为机房内各系统及设备的正常运行提供安全保障。可延迟客户设备的淘汰时间，使可用价值最大化。 通过引入专业的维护公司，可以将客户管理人员从日常需要完成专业性很强的维护保养工作中解放出来，提升客户的工作效率，更好的发挥信息或科技部门的自身职能。 通过专业的维护，将机房内各设备的运行数据进行整理，进行数据分析，给客户的机房基础设施建设、管理和投入提供依据。 三、维护范围 1、数据中心供配电系统 2、数据中心信息化系统 3、全院信息化终端设备 4、数据库及虚拟化系统 四、提供的服务 为更好的服务好客户，确实按质按量的对设备进行维护；我公司根据国家相关标准及厂商维护标准，结合自身多年经验积累和客户需求，制定了一套自有的服务内容： 1、我公司在本地储备相应设备的备品备件，确保在系统出现故障时，及时免费更换新的器件，保障设备使用安全。 2.我公司和客户建立24小时联络机制，同时指定一名负责人与使用方保持沟通，确保7*24小时都可靠联系到工程技术人员，所有节日都照此标准执行。 3.快速进行故障抢修：故障服务响应时间不多于30分钟，2小时内至少2人以上携带相关工具、仪器到达故障现场，直到设备恢复正常运行。
云计算中心运维管理制度 现代信息中心已成为人们日常生活中不可缺少的部分，因此信息中心机房设备的运行正常与否就非常关键。在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨，以此不断提高IT运维质量，实现高效的运维管理。这就给运维是否到位提出了严格要求。 1 运维在机房中的地位 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理是，为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统地计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 在信息中心机房配备有运维人员，但大都是“全才”的，即什么都管，尤其是对供电系统大都是由主机运维的人员代管。当电源系统出故障时，此代管人员一问三不知，甚至连配电柜门都没开过。这实际上就是把机房的运维放在了一个次要的地位。 当然也有的地方有所分工，看似重视，实际上也没得到真正地重视。比如说机房设备长时间一直运行正常，这时如果运维人员提出要增添运维方面的测量设备，有的领导就认为多余，很难得到批准。但他不知道机房设备所以长时间一直运行正常，正是由于这些运维人员的细心维护和努力保养所获得的。并不是这些人员每天闲着无事可干，他们的这些工作一般是领导看不见的。比如同样多款的UPS在同样的环境条件下，在某卫星地面站就极少出故障，而在同系统别的地方机房同一家同规格的机器就故障连连。原来是前者的运维人员每天都在细心观察和分析机器面板LCD上显示的数据，一旦发现异常苗头及时采取措施;而后者只限于每天抄写这些数据就算完成任务，使异常苗头不断积累，以致于导致故障。比如断路器在额定闭合状态发现触点处温度高了，就要检查是不是电流过大到超过额定值，如果不是就要检查触点接触是否牢靠，是否需要再紧固一下。这样一来，故障隐患就排除了。如果一直不管不问久而久之就会导致跳闸而使系统崩溃。这都是一些小的动作，都是在巡查中顺便做的事情。所以同是运维人员在巡查，但前者在做事而后者只是走马观花。这就是数据中心可靠与不可靠的区别。 运维人员就像幼儿园的保育员和老师。孩子交到幼儿园后，起主要作用的就是保育员和老师，这时保育员和老师就是主体。机器就好比是幼儿园的孩子，孩子是否健康成长，机器是否正常运行，除去本身的健康(可靠性质量)状况外，那就是运维人员的责任了。由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性，除基于ITIL(IT基础设施库)的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，需要我们加以重点关注。 2 云计算数据中心运维管理的要点 (1)理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象一般可分成5大类： ①机房环境基础设施 这里主要指的是为保障数据中心所管理的设备正常运行所必需的网络通信、供配电系统、环境系统、消防系统和安保系统等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，比如大多数用户都不会忽略数据中心的供电和制冷。因为这类设备如果发生意外，对依托于该基础设施的应用来说是致命的。 ②数据中心所应用的各种设备 这些设备包括存储、服务器、网络设备和安全设备等硬件资源。这类设备在向用户提供IT 服务过程中提供了计算、存传输和通信等功能，是IT服务最核心的部分。 ③系统与数据 这部分包括操作系统、数据库、中间环节和应用程序等软件资源，还有业务数据、配置文件、日志等各类数据。这类管理对象虽然不像前两类管理对象那样“看得见，摸得着”，但却是IT服务的逻辑载体。 ④管理工具 这部分包括基础设施监控软件、IT监控软件、工作流管理平台、报表平台和短信平台等。 这类管理对象是帮助管理主体更高效地管理数据中心内各种管理对象的工作情况，并在管理活动中承担起部分管理功能的软硬件设施。通过这些工具，可以直观感受并考证数据中心如何管理好与其直接相关的资源，从而间接地提升了可用性与可靠性。 ⑤人员管理 人员管理包括数据中心在内的技术人员、运维人员、管理人员以及提供服务的厂商人员的管理。 人员一方面作为管理的主体负责管理数据中心的运维对象，另一方面也作为管理的对象，支持IT的运行。这类对象与其他运维对象不同，具有很强的主观能动性，其管理的好坏将直接影响到整个运维管理体系，而不仅仅是运维对象本身。 (2)定义各运维对象的运维内容 云计算数据中心资源管理所涵盖的范围很广，包括环境管理、网络管理、设备管理、软件管理、存储介质管理、防病毒管理、应用管理、日常操作管理、用户密码管理和员工管理等。这就需要对每一个管理对象的日常维护工作内容有一个明确的定义，定义操作内容、维护频度、对应的责任人，要做到有章可循，责任人可追踪。实现对整个系统全生命周期地追踪管理。 (3)建立信息化的运维管理平台系统和IT服务管理系统 云计算数据中心的运维管理应从数据中心的日常监控入手，事件管理、变更管理、应急预案管理和日常维护管理等方面全方位地进行数据中心的日常监控。实现提前发现问题、消除隐患，首先要有完整的、全方位实时有效的监控系统，并着重监控数据的记录和技术分析。 数据中心的业务可以概括为：通过运行系统来向客户提供服务。没有信息系统的支撑来运行
互联网数据中心交换网络的设计 1 引言 互联网数据中心(internet data center，IDC)是指拥有包括高速宽带互联网接入、高性能局域网络、提供安全可靠的机房环境的设备系统、专业化管理和完善的应用级服务的服务平台。在这个平台上，IDC服务商为企业、ISP、ICP和ASP等客户提供互联网基础平台服务以及各种增值服务。 作为业务承载与分发的基础网络系统，就成为IDC平台的动脉。随着中国IDC产业不断发展和业务需求多样化，基础网络逐步发展出一套相对比较通用和开放的方案架构。 2 当前主要的IDC基础网络架构 虽然各IDC机房各有度身定制的业务需求，网络设计也有各自的关于带宽、规模、安全和投资的考虑因素，但最基本的关注点仍然集中在高可靠、高性能、高安全和可扩展性上。 2.1 通用的IDC架构 在整体设计上，层次化和模块化是IDC架构的特征，如图1，这种架构设计带来了整体网络安全和服务部署的灵活性，给上层应用系统的部署也提供了良好的支撑。 图1IDC层次化&模块化设计架构 分区结构采用模块化的设计方法，它将数据中心划分为不同的功能区域，用于部署不同的应用，使得整个数据中心的架构具备可伸缩性、灵活性和高可用性。数据中心的服务器根据用户的访问特性和核心应用功能，分成不同组，并部署在不同的区域中。由于整个数据中心的很多服务是统一提供的，例如数据备份和系统管理，因此为保持架构的统一性，避免不必要的资源浪费，功能相似的服务将统一部署在特定的功能区域内，例如与管理相关的服务器将被部署在管理区。 分区结构另一个特点是以IDC的客户群为单位进行划分，将具体客户应用集中在一个物理或逻辑范围内，便于以区域模块为单位，提供管理和其它增值服务。 层次化是将IDC具体功能分布到相应网络层、计算层和存储层，分为数据中心前端网络和后端管理等。网络本身根据不同的IDC规模，可以有接入层、汇聚层和核心层。一般情况下，数据中心网络分成标准的核心层、汇聚层和接入层三层结构。1）核心层：提供多个数据中心汇聚模块互联，并连接园区网核心；要求其具有高交换能力和突发流量适应能力；大型数据中心核心要求多汇聚模块扩展能力，中小型数据中心共用园区核心；当前以10G 接口为主，高性能的将要求4到8个10GE端口捆绑。2）汇聚层：为服务器群（server farm）提供高带宽出口；要求提供大密度GE/10GE 端口，实现接入层互联；具有较多槽位数提供增值业务模块部署。3）接入层：支持高密度千兆接入和万兆接入；接入总带宽和上行带宽存在收敛比和线速两种模式；基于机架考虑，1RU 更具灵活部署能力；支持堆叠，更具扩展能力；上行双链路冗余能力。
数据中心建设和运维方案的经济性的分析 摘要：伴随着全球金融业的迅猛扩张，数据中心的建设规模也在不断扩大，随之而来的便是巨大的建设投入、改建扩建造成的资源浪费以及无效投入对银行决策造成的沉重压力。笔者从生产中心、同城灾备中心与异地灾备中心的选址，基础设施在容量密度、电力供应与机房制冷等角度的规划，以及在绿色 IT 理念下数据中心建设与运维方案的经济性进行了深入分析，以供借鉴。 关键词：数据中心建设；运维方案；经济性；选址规划；绿色 IT
目录 1 选址的经济性分析 (3) 2 基础设施规划的经济性分析 (4) 3 “绿色IT”理念的经济性分析 (5) 4 结语 (5) 5 参考文献 (5)
金融业的迅猛发展使得银行的业务量急剧增加，因此，需要不断扩大数据中心的规模以满足工作需要。但数据中心的建设与运维对于银行来说着实是一笔不小的开支，倘若扩建规模较小无法满足业务需求，而扩建规模过大又会造成巨额的成本浪费，如何确保其经济性值得探讨。 1选址的经济性分析 选址在数据中心的建设规划中发挥着基础作用，选址的科学性不仅可以有效降低资源消耗，还能够节约投资成本。在数据中心选址的过程中一般由银行 IT 部门主导，依据“两地三中心”的方案进行规划设计，确保同城灾备中心与生产中心位于同一城市，而异地灾备中心则位于另一个不同城市，以满足容灾体系的建设需要。 1.1同城灾备中心选址及经济性分析 一方面，同城灾备中心按规定要求应与生产中心在同一城市内，但在衡量一般灾难事件的前提下，应保持二者间的物理距离大于 20 km。同城灾备中心地理位置的选择要充分考虑到不同类型的灾难与风险，综合考量诸如城市功能区、供电局与运营商分布状况、城市交通情况等环境因素，确保两个中心由不同供电局提供电力、在不同节点进行通信接入，同时，要严格杜绝同城灾备中心与生产中心在市政配套设施上产生重合现象，确保其通信线路、消防排水等设施保持完全的独立、分离。另一方面，虽然同城灾备中心与生产中心要保持彼此独立，但应在二者之间建立快速交通通道供人员与物品的转移，保证治安环境状况良好。当生产中心出现问题时，同城灾备中心可及时迅速响应，并通过专用通道为运行管理提供便利条件。此外，在选址时要综合考虑经济成本与环境因素，尽量避开较低的地理位置，将暴雨、洪涝等极端天气纳入考量范围，务必将地理位置选择在所在区域内海拔较高点，保证排水通畅。 1.2异地灾备中心选址 1.2.1考虑因素 异地灾备中心的选址与同城灾备中心和生产中心位于不同城市，在进行数据中心的筹备建设前，应着重针对生产中心进行系统分析与风险评估，将生产中心在运行过程中存在的各种风险状况进行系统总结。具体选址过程中，既要考虑到上文提到的供电系统、通信运营商、消防状况与排水情况等要素，也应综合考虑到当地的自然灾害分布状况、有无潜在的战争风险隐患、该地人力资源系统状况以及服务环境等因素。灾备中心选址不仅要考虑当地的自然地理条件、配套设施是否完善，还需要衡量当地的高科技人才资源与社会经济人文等总体环境。
望采纳 云计算数据中心的运维管理 现代信息中心已成为人们日常生活中不可缺少的部分，因此信息中心机房设备的运行正常与否就非常关键。在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。加强对云计算运维管理的要点以及相应改进方面措施的研究与探讨，以此不断提高IT运维质量，实现高效的运维管理。这就给运维是否到位提出了严格要求。 1 运维在机房中的地位 在数据中心生命周期中，数据中心运维管理是数据中心生命周期中最后一个、也是历时最长的一个阶段。数据中心运维管理是，为提供符合要求的信息系统服务，而对与该信息系统服务有关的数据中心各项管理对象进行系统地计划、组织、协调与控制，是信息系统服务有关各项管理工作的总称。数据中心运维管理主要肩负合规性、可用性、经济性、服务性等四大目标。 在信息中心机房配备有运维人员，但大都是“全才”的，即什么都管，尤其是对供电系统大都是由主机运维的人员代管。当电源系统出故障时，此代管人员一问三不知，甚至连配电柜门都没开过。这实际上就是把机房的运维放在了一个次要的地位。 当然也有的地方有所分工，看似重视，实际上也没得到真正地重视。比如说机房设备长时间一直运行正常，这时如果运维人员提出要增添运维方面的测量设备，有的领导就认为多余，很难得到批准。但他不知道机房设备所以长时间一直运行正常，正是由于这些运维人员的细心维护和努力保养所获得的。并不是这些人员每天闲着无事可干，他们的这些工作一般是领导看不见的。比如同样多款的UPS在同样的环境条件下，在某卫星地面站就极少出故障，而在同系统别的地方机房同一家同规格的机器就故障连连。原来是前者的运维人员每天都在细心观察和分析机器面板LCD上显示的数据，一旦发现异常苗头及时采取措施;而后者只限于每天抄写这些数据就算完成任务，使异常苗头不断积累，以致于导致故障。比如断路器在额定闭合状态发现触点处温度高了，就要检查是不是电流过大到超过额定值，如果不是就要检查触点接触是否牢靠，是否需要再紧固一下。这样一来，故障隐患就排除了。如果一直不管不问久而久之就会导致跳闸而使系统崩溃。这都是一些小的动作，都是在巡查中顺便做的事情。所以同是运维人员在巡查，但前者在做事而后者只是走马观花。这就是数据中心可靠与不可靠的区别。 运维人员就像幼儿园的保育员和老师。孩子交到幼儿园后，起主要作用的就是保育员和老师，这时保育员和老师就是主体。机器就好比是幼儿园的孩子，孩子是否健康成长，机器是否正常运行，除去本身的健康(可靠性质量)状况外，那就是运维人员的责任了。由于云计算的要求弹性、灵活快速扩展、降低运维成本、自动化资源监控、多租户环境等特性，除基于ITIL(IT基础设施库)的常规数据中心运维管理理念之外，以下运维管理方面的内容，需要我们加以重点关注。 2 云计算数据中心运维管理的要点 (1)理清云计算数据中心的运维对象 数据中心的运维管理指的是与数据中心信息服务相关的管理工作的总称。云计算数据中心运维对象一般可分成5大类： ①机房环境基础设施 这里主要指的是为保障数据中心所管理的设备正常运行所必需的网络通信、供配电系统、环境系统、消防系统和安保系统等。这部分设备对于用户来说几乎是透明的，比如大多数用户都不会忽略数据中心的供电和制冷。因为这类设备如果发生意外，对依托于该基础设施的应用来说是致命的。 ②数据中心所应用的各种设备
数据中心空调系统节能技术白皮书目录 1. 自然冷却节能应用 3 概述 3 直接自然冷却 3 中国一些城市可用于直接自然冷却的气候数据: 8间接自然冷却 8 中国一些城市可用于间接自然冷却的气候数据: 16 2. 机房空调节能设计 17 动态部件 17 压缩机 17 风机 18 节流部件 19 加湿器 19 结构设计 21 冷冻水下送风机组超大面积盘管设计 21 DX型下送风机组高效后背板设计 22 控制节能 22
主备智能管理 22 EC风机转速控制 23 压差控制管理 23 冷水机组节能控制管理 26 1.自然冷却节能应用 概述 随着数据中心规模的不断扩大，服务器热密度的不断增大，数据中心的能耗在能源消耗中所占的比例不断增加。制冷系统在数据中心的能耗高达40%，而制冷系统中压缩机能耗的比例高达50%。因此将自然冷却技术引入到数据中心应用，可大幅降低制冷能耗。 自然冷却技术根据应用冷源的方式有可以分为直接自然冷却和间接自然冷却。直接自然冷却又称为新风自然冷却，直接利用室外低温冷风，作为冷源，引入室内，为数据中心提供免费的冷量；间接自然冷却，利用水（乙二醇水溶液）为媒介，用水泵作为动力，利用水的循环，将数据中心的热量带出到室外侧。 自然冷却技术科根据数据中心规模、所在地理位置、气候条件、周围环境、建筑结构等选择自然冷却方式。 直接自然冷却 直接自然冷却系统根据风箱的结构，一般可分为简易新风自然冷却新风系统和新风自然冷却系统。 简易新风直接自然冷却系统主要由普通下送风室内机组和新风自然冷却节能风帽模块组成。节能风帽配置有外部空气过滤器，过滤器上应装配有压差开关，并可以传递信号至控制器，当过滤器发生阻塞时，开关会提示过滤器报警。该节能风帽应具备新风阀及回风阀，可比例调节风阀开度，调节新风比例。 该系统根据检测到的室外温度、室内温度以及系统设定等控制自然冷却的启动与停止。
数据中心能耗实例分析 前言：本文着重分析了影响数据中心能耗的因素，从数据中心的空调、UPS、运维等方面对其能耗进行了综合分析。本文认为影响数据中心能耗的关键因素是空调系统，并以2个数据中心的空调系统为例，结合作者在数据中心建设和运维中的经验，提出了数据中心节能的建议。 一、数据中心节能的必要性 近年国内大型数据中心的建设呈现快速增长的趋势，金融、通信、石化、电力等大型国企、政府机构纷纷建设自己的数据中心及灾备中心。随着物联网、云计算及移动互联概念的推出，大批资金投资到商业IDC的建设中。数据中心对电力供应产生了巨大的影响，已经成为一个高耗能的产业。在北京数据中心较集中的几个地区，其电力供应都出现饱和的问题，已无法再支撑新的数据中心。目前某些数据中心移至西北等煤炭基地，利用当地电力供应充足、电价低的优势也不失为一个明智的选择。 随着数据中心的不断变大，绿色节能数据中心已经由概念走向实际。越来越多的数据中心在建设时将PUE值列为一个关键指标，追求更低的PUE值，建设绿色节能数据中心已经成为业内共识。例如，微软公司建在都柏林的数据中心其PUE值为1.25。据最新报道Google公司现在已经有部分数据中心的PUE降低到1.11。而我们国内的PUE平均值基本在1.8~2.0，中小规模机房的PUE值更高，大都在2.5以上。我们在数据中心绿色节能设计方面与国外还存在很大差距，其设计思想及理念非常值得我们借鉴。 根据对国内数据中心的调查统计，对于未采用显著节能措施的数据中心，面积为1000平方米的机房，其每年的用电量基本都在500多万kWH左右。因此对
于新建的大型数据中心，节能的必要性十分重要。 从各大数据中心对电力的需求来看，数据中心已经成为重要的高耗能产业而非“无烟工业”，建设绿色、节能的数据中心急需从概念走向实际。 二、影响数据中心能耗的因素 数据中心的能耗问题涉及到多个方面，主要因素当然是空调制冷系统，但UPS、机房装修、照明等因素同样影响着数据中心的能耗，甚至变压器、母线等选型也影响着能耗。例如，对UPS而言，根据IT设备的实际负荷选择合理的UPS 容量，避免因UPS效率过低而产生较大的自身损耗。同时，选择更加节能的高频UPS、优化UPS拓扑结构都可起到节能的效果。 1、UPS对数据中心能耗的影响 UPS主机的自身损耗是影响数据中心能耗的一项重要因素。提高UPS的工作效率,可以为数据中心节省一大笔电费。下图为某大型UPS主机的效率曲线。从该曲线中可以看出，当UPS负荷超过30%时UPS的效率才接近90%。很多数据中心在投运初期IT负荷较少，在相当长的时间内负荷不足20%。在此情况下UPS 的效率仅仅为80%左右，UPS的损耗非常大。因此，在UPS配置中尽量选择多机并联模式，避免大容量UPS单机运行模式。例如，可以用两台300kVA UPS并联运行的模式代替一台600kVA UPS单机运行模式。其优点在于IT负荷较少时只将一台300kVA UPS投入运行，另一台UPS不工作，待IT负荷增加后再投入运行。这种UPS配置方案及运行模式可以提高UPS效率，降低机房能耗。
数据中心运维操作标准及流程 郑州向心力通信技术股份有限公司 二零一八年
1 机房运维管理前期准备 1.1 管理目标 机房基础设施运维团队应与业主管理层、IT部门、相关业务部门共同讨论确定运维管理目标。制定目标时，应综合考虑机房所支持的应用的可用性要求、机房基础设施设施的等级、容量等因素。目标宜包括可用性目标、能效目标、可以用服务等级协议（SLA）的形式呈现。不同应用的可用性目标的机房，可设定不同等级的机房基础设施的运维管理目标。 1.2 参与数据中心建设过程 机房运维团队应充分了解自己将要管理的场地基础设施。对于新建机房，应尽早参与机房基础设施的建设过程，以便将运维阶段的需求在规划、设计、建造、安装和调试等过程中得到充分的考虑；同时为后期做好运维工作打下基础。 1.2.1 应参与规划设计 机房的规划设计是一个谨慎和严谨的过程，需要所有参与机房建设的相关方共同完成，才能确保规划和设计的有效性、实用性等要求。其中，基础设施运维团队应提出运维要求，从运维经验、实际运维难度、提高运维可易性等方面对规划和设计过程进行配合。 1.2.2 应参与相关供应商遴选 机房基础设施运维团队应参与机房基础设施设备供应商选择的全过程，及时地了解各种产品及服务的品牌、型号、规格等关键参数，使之更能满足运维的要求。并就在安装、调试过程中的注意事项等提
出建议，还需要对后续的设备保修等服务提出要求。 1.2.3 应参与建造管理 机房的基础设施运维团队应积极参与机房基础设施的建造工作，并协助做好建设项目的项目管理工作，着重关注工程建造中如材料的使用、工序、建造过程等工作，重点关注隐蔽工程的安装工艺和质量。 机房基础设施运维团队应充分了解施工过程中的工艺。对于新建数据中心，从施工质量和日后运维方便性出发，尽早发现施工过程的问题，及时纠正，方便日后运维和节省日后整改成本。 1.3 测试验证 机房基础设施投产前的测试验证是确保机房基础设施满足设计要求和运行要求的关键环节。 1.3.1 时间和预算 机房的业主应设立测试验证专项预算，预算应包括外部测试验证服务提供商的相关费用，以及在测试验证阶段产生的电费、水费、油费等相关费用。应制定测试验证的工期规划，以更准确地预测机房基础设施交付投产的日期。 1.3.2 测试验证参与方 项目建设管理部门可作为测试验证工作的主体责任单位；运维管理部门可作为测试验证工作的主体审核单位；第三方测试服务商可作为测试验证的实施单位及整体组织工作的协调单位。但运维管理部门应要求测试服务商预先提供测试方案，在运维管理部门审核后方可进行。机房基础设施运维团队可参与测试验证工作，在此过程中熟悉设
云平台下的运维体系建设工作内容 一、系统运维 系统运维负责IDC、网络、CDN和基础服务的建设（LVS、NTP、DNS）；负责资产管理，服务器选型、交付和维修。详细的工作职责如下： IDC数据中心建设 收集业务需求，预估未来数据中心的发展规模，从骨干网的分布，数据中心建筑，以及Internet接入、网络攻击防御能力、扩容能力、空间预留、外接专线能力、现场服务支撑能力等方面评估选型数据中心。负责数据中心的建设、现场维护工作。
网络建设 设计及规划生产网络架构，这里面包括：数据中心网络架构、传输网架构、CDN网络架构等，以及网络调优等日常运维工作。 LVS负载均衡和SNAT建设 LVS是整个站点架构中的流量入口，根据网络规模和业务需求，构建负载均衡集群；完成网络与业务服务器的衔接，提供高性能、高可用的负载调度能力，以及统一的网络层防攻击 能力；SNAT集中提供数据中心的公网访问服务，通过集群化部署，保证出网服务的高性能与高可用。 CDN规划和建设 CDN工作划分为第三方和自建两部分。建立第三方CDN的选型和调度控制；根据业务发展趋势，规划CDN新节点建设布局；完善CDN业务及监控，保障CDN系统稳定、高效运行；分析业务加速频道的文件特性和数量，制定最优的加速策略和资源匹配；负责用户劫持等CDN日常故障排查工作。 服务器选型、交付和维护 负责服务器的测试选型，包含服务器整机、部件的基础性测试
和业务测试，降低整机功率，提升机架部署密度等。结合对公司业务的了解，推广新硬件、新方案减少业务的服务器投入规模。负责服务器硬件故障的诊断定位，服务器硬件监控、健康检查工具的开发和维护。 OS、内核选型和OS相关维护工作 责整体平台的OS选型、定制和内核优化，以及Patch的更新和内部版本发布；建立基础的YUM包管理和分发中心，提供常用包版本库；跟进日常各类OS相关故障；针对不同的业务类型，提供定向的优化支持。 资产管理 记录和管理运维相关的基础物理信息，包括数据中心、网络、机柜、服务器、ACL、IP等各种资源信息，制定有效的流程，确保信息的准确性；开放API接口，为自动化运维提供数据支持。 基础服务建设 业务对DNS、NTP、SYSLOG等基础服务的依赖非常高，需要设计高可用架构避免单点，提供稳定的基础服务。
目录 前 言 ........................................................................................................................................... ........................................ 3第一章数据中心发展现状与趋 势 . ................................................................................................................................ 4 1.1 国内数据中心现 状 . ......................................................................................................................................... ...... 5 1.2 数据中心发展趋 势 . ......................................................................................................................................... ...... 8第二章数据中心可持续发展能 力 . .............................................................................................................................. 11 2.1 什么是数据中心可持续发展能 力 . ..................................................................................................................... 11 2.2 数据中心的生命周 期 . ......................................................................................................................................... 12 2.3 数据中心可持续发展能力分 析 . (16) 3.1 数据中心业务定 位 . ......................................................................................................................................... .... 29 3.2 数据中心建设规 模 . ......................................................................................................................................... .... 30 3.3 数据中心建设标 准 . ......................................................................................................................................... .... 31 3.4 数据中心指标体 系 . ......................................................................................................................................... .... 32 3.5 数据中心选