1.绿色数据中心架构
概述
绿色数据中心(Green Data Center)是指数据机房中的IT系统、机械、照
明和电气等能取得最大化的能源效率和最小化的环境影响。
绿色数据中心是数据中心发展的必然。总的来说，我们可以从建筑节能、运营管理、能源效率等方面来衡量一个数据中心是否为“绿色”。绿色数
据中心的“绿色”具体体现在整体的设计规划以及机房空调、UPS、服务
器等IT设备、管理软件应用上，要具备节能环保、高可靠可用性和合理
性。
机房建设是一个系统工程，计算机技术的迅猛发展，促进了机房工程建设，对机房的安全性、可用性、灵活性、机架化、节能性等方面提出了更高的
要求，绿色数据中心的架设，综合体现在节能环保、高可靠可用性和合理性三个方面。
节能环保体现在环保材料的选择、节能设备的应用、IT运维系统的优化
以及避免数据中心过度的规划。如UPS效率的提高能有效降低对电力的需求，达到节能的目的。机房的密封、绝热、配风、气流组织这些方面如果设计合理将会降低空调的使用成本。进一步考虑系统的可用性、可扩展性，各系统的均衡性，结构体系的标准化，以及智能人性化管理，能降低整个数据中心的成本（TCO）。
在计算机机房工程中，包含的工程可以归纳为：土建工程、电气工程、空调工程、消防工程和弱电工程，示意图如下：
数据中心规划设计节能措施
要做到技术先进、经济合理、安全适用、确保质量，选择合适的地点进行机房建设是机房基础建设的基本条件。作为未来机房的地点，须符合以下几项条件：
·机房最好建在大楼的二、三层。
·机房尽量避免设在建筑物用水楼层的下方
·机房选在建筑物的背阴面，以减少太阳光的辐射所产生的热量
·排烟口设在机房的上方，排废气口设在机房的下方
·主机房区域的主体结构应采用大开间大跨度的拄网
包括电力系统节能分析、动力环境系统节能控制、IT设备的智能控制、IT设备新型的节能技术的应用、智能管理软件的应用等。
1、增加虚拟服务器的使用，便硬件在不增加能耗的情况下处理更多的工
作量。
2、在服务器不使用时将其自动转换为节能状态。
3、只在设备需要时才开启制冷。
4、利用液体冷却装置吸收的热量发电并储存起来以备后用。
5、利用热工学和3D建模来优化数据中心制冷气流。
6、电力系统的合理分配。
7、高可靠性新型技术的利用。
6种节能方案及效果
服务器节能
目前，服务器厂商面临的问题是如何不断的提高服务器计算能力而减少服务器的能耗。服务器厂商和芯片巨头们也开始进行大量的研究并开始执行一些新的技术以降低服务器的能耗，主要有3个万向:冷却技术、芯片节能技术、软件调度和管理技术。
CPU节能技术
CPU由大量的晶体管组成，晶体管的工作需要消耗功率;同一个芯片上，对于同样的操作，有功耗和发热是正常的。例如，i386DX-20M的最大功耗在1.3W左右，奔腾-133是1lW左右，奔腾III-1.33G就需要33.9W左右，而奔腾4-1.3G则需要68.8W，更高频率的处理器最大功率甚至超过百瓦。功耗和发热影响到CPU性能的进一步提升，更多的创新型节能技术也由此应运而生。
综上所述节能的理念和方法很多，只要我们在设计时考虑合理化，追求科学节能理念，建立和谐的数据机房，相信会给你带来不少的绿色惊喜！
数据中心IRF虚拟化网络架构与应用
1 概述
网络已经成为企业IT运行的基石，随着IT业务的不断发展，企业的基础网络架构也不断调整和演化， 以支持上层不断变化的应用要求。 在传统数据中心网络的性能、安全、永续基础上，随着企业IT应用的展开，业务类型快速增长、运行 模式不断变化，给基础网络带来极大运维压力：需要不断变化结构、不断扩展。而传统的网络规划设计依 据高可靠思路，形成了冗余复杂的网状网结构，如图1所示。
图1 企业数据中心IT基础架构网状网 结构化网状网的物理拓扑在保持高可靠、故障容错、提升性能上有着极好的优势，是通用设计规则。 这样一种依赖于纯物理冗余拓扑的架构，在实际的运行维护中却同时也承担了极其繁冗的工作量。 多环的二层接入、full mesh的路由互联，网络中各种链路状态变化、节点运行故障都会引起预先规划配 置状态的变迁，带来运维诊断的复杂性；而应用的扩容、迁移对网络涉及更多的改造，复杂的网络环境下 甚至可能影响无关业务系统的正常运行。 因此，传统网络技术在支撑业务发展的同时，对运维人员提出的挑战是越来越严峻的。 随着上层应用不断发展，虚拟化技术、大规模集群技术广泛应用到企业IT中，作为底层基础架构的网 络，也进入新一轮技术革新时期。H3C提供的网络虚拟化技术IRF2，以极大简化网络逻辑架构、整合物理 节点、支撑上层应用快速变化为目标，实现IT网络运行的简捷化，改变了传统网络规划与设计的繁冗规则。
2
2.1
基于 IRF 虚拟化的数据中心 server farm 网络设计
数据中心的应用架构与服务器网络
对于上层应用系统而言，当前主流的业务架构主要基于C/S与B/S架构，从部署上，展现为多层架构的 方式，如图2所示，常见应用两层、三层、四层的部署方式都有，依赖于服务器处理能力、业务要求和性能、 扩展性等多种因素。
图2 多层应用架构 基础网络的构建是为上层应用服务，因此，针对应用系统的不同要求，数据中心服务器区的网络架构 提供了多种适应结构，如图3展示了4种H3C提供的常用网络拓扑结构：
图3 多种数据中心server farm结构 根据H3C的数据中心架构理解和产品组合能力，可提供独立的网络、安全、优化设备组网，也可以提 供基于框式交换平台集成安全、优化的网络架构。Server farm 1&2是一种扁平化架构，多层应用服务器
数据中心架构建设计方案建议书 1、数据中心网络功能区分区说明 功能区说明 图1：数据中心网络拓扑图 数据中心网络通过防火墙和交换机等网络安全设备分隔为个功能区：互联网区、应用服务器区、核心数据区、存储数据区、管理区和测试区。可通过在防火墙上设置策略来灵活控制各功能区之间的访问。各功能区拓扑结构应保持基本一致，并可根据需要新增功能区。 在安全级别的设定上，互联网区最低，应用区次之，测试区等，核心数据区和存储数据区最高。 数据中心网络采用冗余设计，实现网络设备、线路的冗余备份以保证较高的可靠性。 互联网区网络 外联区位于第一道防火墙之外，是数据中心网络的Internet接口，提供与Internet高速、可靠的连接，保证客户通过Internet访问支付中心。 根据中国南电信、北联通的网络分割现状，数据中心同时申请中国电信、中国联通各1条Internet线路。实现自动为来访用户选择最优的网络线路，保证优质的网络访问服务。当1条线路出现故障时，所有访问自动切换到另1条线路，即实现线路的冗余备份。
但随着移动互联网的迅猛发展，将来一定会有中国移动接入的需求，互联区网络为未来增加中国移动（铁通）链路接入提供了硬件准备，无需增加硬件便可以接入更多互联网接入链路。 外联区网络设备主要有：2台高性能链路负载均衡设备F5 LC1600，此交换机不断能够支持链路负载,通过DNS智能选择最佳线路给接入用户,同时确保其中一条链路发生故障后,另外一条链路能够迅速接管。互联网区使用交换机可以利用现有二层交换机，也可以通过VLAN方式从核心交换机上借用端口。 交换机具有端口镜像功能，并且每台交换机至少保留4个未使用端口，以便未来网络入侵检测器、网络流量分析仪等设备等接入。 建议未来在此处部署应用防火墙产品，以防止黑客在应用层上对应用系统的攻击。 应用服务器区网络 应用服务器区位于防火墙内，主要用于放置WEB服务器、应用服务器等。所有应用服务器和web服务器可以通过F5 BigIP1600实现服务器负载均衡。 外网防火墙均应采用千兆高性能防火墙。防火墙采用模块式设计，具有端口扩展能力，以满足未来扩展功能区的需要。 在此区部署服务器负载均衡交换机，实现服务器的负载均衡。也可以采用F5虚拟化版本，即无需硬件，只需要使用软件就可以象一台虚拟服务器一样，运行在vmware ESXi上。 数据库区
智慧政务云数据中心总体架构设计
目录 第一章、项目总体设计 (3) 1.1、项目设计原则 (3) 1.1.1、统一建设 (3) 1.1.2、相对独立 (3) 1.1.3、共建共享 (3) 1.1.4、安全可靠 (3) 1.2、建设思路 (4) 1.2.1、需求驱动 (4) 1.2.2、标准先行 (4) 1.2.3、围绕数据 (4) 1.2.4、逐步扩展 (4) 1.3、数据中心总体结构设计 (5) 1.3.1、总体逻辑体系结构 (8) 1.3.1.1、信息资源体系 (8) 1.3.1.2、支撑体系 (9) 1.3.1.3、标准规范体系 (9) 1.3.1.4、运行管理体系 (10) 1.3.1.5、安全保障体系 (10) 1.3.2、总体实施结构设计 (10) 1.3.2.1、数据中心交换共享平台及信息资源 (11) 1.3.2.2、数据接口系统区 (12) 1.3.2.3、各部门系统 (12) 1.3.2.4、综合应用 (12) 1.3.3、总体物理体系结构 (12)
第一章、项目总体设计 1.1、项目设计原则 1.1.1、统一建设 数据中心必须统一规范建设。通过制定统一的数据交换与共享标准，建设统一的数据共享与交换平台和统一的前置机接口系统，可以避免重复投资，降低接口的复杂性，有效实现数据中心与业务部门以及业务部门之间的数据共享与数据交换，消除社会保障系统范围内的“信息孤岛”，实现数据资源的互联互通。 1.1.2、相对独立 根据数据中心的功能定位，数据中心的建设和运作必须保持业务系统的相对独立性。为此采用松散耦合方式，通过在业务部门统一配置接口系统实现数据资源整合。 1.1.3、共建共享 一方面建设数据中心的目的是为了实现业务部门之间的数据共享。 另一方面，数据中心的数据来源于各个业务部门，因此数据中心的建设必须依靠各业务部门的积极参与和配合。 1.1.4、安全可靠 由于社会保障数据与广大社会保障对象的切身利益密切相关，所以数据中心的安全是非常重要的。因此，必须要做好系统的安全设计，防范各种安全风险，确保数据中心能够安全可靠的运行。同时数据中心必须采用成熟的技术和体系结构，采用高质量的产品，并且要具有一定的容灾功能。
数据中台之结构化大数据存储设计 一.前言 任何应用系统都离不开对数据的处理，数据也是驱动业务创新以及向智能化发展最核心的东西。这也是为何目前大多数企业都在构建数据中台的原因，数据处理的技术已经是核心竞争力。在一个完备的技术架构中，通常也会由应用系统以及数据系统构成。应用系统负责处理业务逻辑，而数据系统负责处理数据。 传统的数据系统就是所谓的『大数据』技术，这是一个被创造出来的名词，代表着新的技术门槛。近几年得益于产业的发展、业务的创新、数据的爆发式增长以及开源技术的广泛应用，经历多年的磨炼以及在广大开发者的共建下，大数据的核心组件和技术架构日趋成熟。特别是随着云的发展，让『大数据』技术的使用门槛进一步降低，越来越多的业务创新会由数据来驱动完成。 『大数据』技术会逐步向轻量化和智能化方向发展，最终也会成为一个研发工程师的必备技能之一，而这个过程必须是由云计算技术来驱动以及在云平台之上才能完成。应用系统和数据系统也会逐渐融合，数据系统不再隐藏在应用系统之后，而是也会贯穿在整个业务交互逻辑。传统的应用系统，重点在于交互。而现代的应用系统，在与你交互的同时，会慢慢的熟悉你。数据系统的发展驱动了业务系统的发展，从业务化到规模化，再到智能化。 业务化：完成最基本的业务交互逻辑。 规模化：分布式和大数据技术的应用，满足业务规模增长的需求以及数据的积累。 智能化：人工智能技术的应用，挖掘数据的价值，驱动业务的创新。 向规模化和智能化的发展，仍然存在一定的技术门槛。成熟的开源技术的应用能让一个大数据系统的搭建变得简单，同时大数据架构也变得很普遍，例如广为人知的Lambda架构，一定程度上降低了技术的入门门槛。但是对数据系统的后续维护，例如对大数据组件的规模化应用、运维管控和成本优化，需要掌握大数据、分布式技术及复杂环境下定位问题的能力，仍然具备很高的技术门槛。 数据系统的核心组件包含数据管道、分布式存储和分布式计算，数据系统架构的搭建会是使用这些组件的组合拼装。每个组件各司其职，组件与组件之间进行上下游的数据交换，而不同模块的选择和组合是架构师面临的最大的挑战。 本篇文章主要面向数据系统的研发工程师和架构师，我们会首先对数据系统核心组件进行拆解，介绍每个组件下对应的开源组件以及云上产品。之后会深入剖析数据系统中结构化数据的存储技术，介绍阿里云Tablestore选择哪种设计理念来更好的满足数据系统中对结构化数据存储的需求。 二.数据系统架构 1.核心组件
第1章数据仓库建设 1.1数据仓库总体架构 专家系统接收增购项目车辆TCMS或其他子系统通过车地通信传输的实时或离线数据，经过一系列综合诊断分析，以各种报表图形或信息推送的形式向用户展示分析结果。针对诊断出的车辆故障将给出专家建议处理措施，为车辆的故障根因修复提供必要的支持。 根据专家系统数据仓库建设目标，结合系统数据业务规范，包括数据采集频率、数据采集量等相关因素，设计专家系统数据仓库架构如下： 数据仓库架构从层次结构上分为数据采集、数据存、数据分析、数据服务等几个方面的内容： 数据采集：负责从各业务自系统中汇集信息数据，系统支撑Kafka、Storm、Flume
及传统的ETL采集工具。 数据存储：本系统提供Hdfs、Hbase及RDBMS相结合的存储模式，支持海量数据的分布式存储。 数据分析：数据仓库体系支持传统的OLAP分析及基于Spark常规机器学习算法。 数据服务总线：数据系统提供数据服务总线服务，实现对数据资源的统一管理和调度，并对外提供数据服务。 1.2数据采集 专家系统数据仓库数据采集包括两个部分内容：外部数据汇集、内部各层数据的提取与加载。外部数据汇集是指从TCMS、车载子系统等外部信息系统汇集数据到专家数据仓库的操作型存储层（ODS）；内部各层数据的提取与加载是指数据仓库各存储层间的数据提取、转换与加载。 1.2.1外部数据汇集 专家数据仓库数据源包括列车监控与检测系统（TCMS）、车载子系统等相关子系统，数据采集的内容分为实时数据采集和定时数据采集两大类，实时数据采集主要对于各项检测指标数据；非实时采集包括日检修数据等。 根据项目信息汇集要求，列车指标信息采集具有采集数据量大，采集频率高的特点，考虑到系统后期的扩展，因此在数据数据采集方面，要求采集体系支持高吞吐量、高频率、海量数据采集，同时系统应该灵活可配置，可根据业务的需要进行灵活配置横向扩展。 本方案在数据采集架构采用Flume+Kafka+Storm的组合架构，采用Flume和ETL 工具作为Kafka的Producer，采用Storm作为Kafka的Consumer，Storm可实现对海量数据的实时处理，及时对问题指标进行预警。具体采集系统技术结构图如下:
云数据中心基础环境详细设计方案
目录 第一章综合布线系统 (11) 1.1 项目需求 (11) 1.2 综合布线系统概述 (11) 1.2.1 综合布线系统发展过程 (11) 1.2.2 综合布线系统的特点 (12) 1.2.3 综合布线系统的结构 (13) 1.3 综合布线系统产品 (14) 1.3.1 选择布线产品的参考因素 (14) 1.3.2 选型标准 (15) 1.3.3 综合布线产品的经济分析 (15) 1.3.4 综合布线产品的选择 (15) 1.3.5 综合布线系统特点 (16) 1.3.6 主要产品及特点 (17) 1.4 综合布线系统设计 (23) 1.4.1 设计原则 (23) 1.4.2 设计标准 (24) 1.4.3 设计任务 (25) 1.4.5 设计目标 (26) 1.4.6 设计要领 (26) 1.4.7 设计内容 (27) 1.5 工作区子系统设计方案 (34) 1.5.1 系统介绍 (34) 1.5.2 系统设计 (35) 1.5.3 主要使用产品 (39) 1.6 水平区子系统设计方案 (40) 1.6.1 系统介绍 (40) 1.6.2 系统设计 (41) 1.6.3 主要使用产品 (46) 1.7 管理子系统设计方案 (46) 1.7.1 系统介绍 (46) 1.7.2 系统设计 (47) 1.7.3 主要使用产品 (51) 1.8 垂直干线子系统设计方案 (52)
1.8.1 系统介绍 (52) 1.8.2 系统设计 (53) 1.8.3 主要使用产品 (56) 1.9 设备室子系统设计方案 (57) 1.9.1 系统介绍 (57) 1.9.2 系统设计 (57) 1.10 综合布线系统防护设计方案 (59) 1.10.1 系统介绍 (59) 1.10.2 系统设计 (60) 1.10.3 主要使用产品 (63) 第二章强电布线系统 (64) 2.1 概述 (64) 2.2 设计原则 (64) 2.3 设计依据 (65) 2.4 需求分析 (66) 2.5 系统设计 (67) 2.6 施工安装 (69) 2.6.1 桥架施工 (69) 2.6.2 管路施工 (69) 2.6.3 电缆敷设及安装 (70) 第三章配电系统 (71) 3.1 概述 (71) 3.2 用户需求 (72) 3.3 系统设计 (72) 3.3.1 UPS输入配电柜设计 (73) 3.3.2 UPS输出配电柜设计 (73) 3.3.3 UPS维修旁路配电柜设计 (74) 3.3.4 精密空调动力配电柜设计 (74) 3.3.5 动力配电柜设计 (75) 3.3.6 机房强电列头配电柜设计 (76) 3.4 施工安装 (83) 3.4.1 桥架管线施工 (83) 3.4.2 配电柜安装 (83) 第四章精密空调系统 (85) 4.1 项目概述 (85) 4.2 设计原则 (86)
新一代医院信息系统的核心架数据 中心 构 数据中心：新一代医院信息系统的核心架构一、前言多年的历程了，从总体上走过了从单用户的应20我国的医院信息化已经经历了多年中，医院信20用，到部门级应用和全院级管理信息系统应用这三个阶段。这息系统从早期以财务、药品和管理为中心初级应用，发展到今天以病人信息为中心的临床业务支持和电子病历应用。近年来随着新医改的深入，医院信息化也从典型的院内应用发展到整个区域医疗信息化的有机组成部分。今天的医院信息化已经成为医院的医疗活动和管理活动必不可少的支撑手段，我们很难想象没有相关的医院信息系统的支撑，医院的门诊和住院业务如何能够进行。在医院业务的几乎每一个环节，都能发现有相关信息系统在运转：收费、药房药库、检验检查、放射、医嘱、查房、手术麻醉、病人膳食…信息系统应用在医院几平是无处不在。在医院信息系统应用沿着广度和深度两个维度不断发展同时，我们也感受到医院信息化的发展遇到越来越多的问题。应该说这二十多年来，信息技术的各个方面，无论是计算技术、存储技术、集成技术、能源技术等方面都取了长足的发展，相关技术和产品医院信息化的各个环节也级服务器系统和小型机计PC有了不同程度的应用。计算能力方面，越来越先进的无论是传统的(算系统进入到医院；数据存储方面，所有类型的大规模存储产品都在医院信息化中有了应用；应用开发方面，)IP-SAN 架构、IP构架还是架构SAN消息总线等应用集成手段也在应用开发中得到使用；其他如最先进的备份产品、电源产品、网络产品、安全产品等也在医院里经常可以看到。虽然所有最先进的信息技术已经在医院信息化中得到了应用，但我们感觉医院信息应用的易管理性、实时性、可靠性、安全性、易扩展性等方面仍然存在着众多的问题。 本文尝试通过对医院发展到现阶段所遇到的主要问题的深入分析，并借鉴其他行业建设经验，来探讨高度复杂系统的典型实例医院信息系统建设中应用数据IT 成熟中心架构来解决相关问题的可能性。二、当前医院信息化遇到的主要问题、应用集成问题凸显1情境已不再是医院信息系统的典型系统)Single Vendor(同一产品提供商我们发现市场的流行语。各个厂HIS状态。曾几何时，完整的应用系统产品线提供商是一个商者把能提供全系列的医院信息系统模块作为自己发 展方向和市场定位。医院在采购各种模块的时候，也把同一厂商作为采购时候
常见的大数据平台架构设计思路 近年来，随着IT技术与大数据、机器学习、算法方向的不断发展，越来越多的企业都意识到了数据存在的价值，将数据作为自身宝贵的资产进行管理，利用大数据和机器学习能力去挖掘、识别、利用数据资产。如果缺乏有效的数据整体架构设计或者部分能力缺失，会导致业务层难以直接利用大数据大数据，大数据和业务产生了巨大的鸿沟，这道鸿沟的出现导致企业在使用大数据的过程中出现数据不可知、需求难实现、数据难共享等一系列问题，本文介绍了一些数据平台设计思路来帮助业务减少数据开发中的痛点和难点。 本文主要包括以下几个章节: 本文第一部分介绍一下大数据基础组件和相关知识。第二部分会介绍lambda架构和kappa架构。第三部分会介绍lambda和kappa架构模式下的一般大数据架构第四部分介绍裸露的数据架构体系下数据端到端难点以及痛点。第五部分介绍优秀的大数据架构整体设计从第五部分以后都是在介绍通过各种数据平台和组件将这些大数据组件结合起来打造一套高效、易用的数据平台来提高业务系统效能，让业务开发不在畏惧复杂的数据开发组件，无需关注底层实现，
只需要会使用SQL就可以完成一站式开发，完成数据回流，让大数据不再是数据工程师才有的技能。 一、大数据技术栈 大数据整体流程涉及很多模块，每一个模块都比较复杂，下图列出这些模块和组件以及他们的功能特性，后续会有专题去详细介绍相关模块领域知识，例如数据采集、数据传输、实时计算、离线计算、大数据储存等相关模块。 二、lambda架构和kappa架构 目前基本上所有的大数据架构都是基于lambda和kappa 架构，不同公司在这两个架构模式上设计出符合该公司的数据体系架构。lambda 架构使开发人员能够构建大规模分布式数据处理系统。它具有很好的灵活性和可扩展性，也对硬件故障和人为失误有很好的容错性，关于lambda架构可以在网上搜到很多相关文章。而kappa架构解决了lambda架构存在的两套数据加工体系，从而带来的各种成本问题，这也是目前流批一体化研究方向，很多企业已经开始使用这种更为先进的架构。 Lambda架构
高效实现数据仓库的七个步骤 数据仓库和我们常见的RDBMS系统有些亲缘关系，但它又有所不同。如果你没有实施过数据仓库，那么从设定目标到给出设计，从创建数据结构到编写数据分析程序，再到面对挑剔的用户的评估，整个过程都会带给你一种与以往的项目完全不同的体验。一句话，如果你试图以旧有的方式创建数据仓库，那你所面对的不是预算超支就是所建立的数据仓库无法良好运作。 在处理一个数据仓库项目时需要注意的问题很多，但同时也有很多有建设性的参考可以帮助你更顺利的完成任务。开放思维，不断尝试新的途径，对于找到一种可行的数据仓库实现方法来说也是必需的。 1. 配备一个全职的项目经理或你自己全面负责项目管理 在通常情况下，项目经理都会同时负责多个项目的实施。这么做完全是出于资金和IT资源方面的考虑。但是对于数据仓库项目的管理，绝对不能出现一人身兼数个项目的情况。由于你所处的领域是你和你的团队之前没有进入过的领域，有关数据仓库的一切－数据分析、设计、编程、测试、修改、维护－全都是崭新的，因此你或者你指派的项目经理如果能全心投入，对于项目的成功会有很大帮助。 2. 将项目管理职责推给别的项目经理 由于数据仓库实现过程实在是太困难了，为了避免自虐，你可以在当前阶段的项目完成后就将项目管理职责推给别的项目经理。当然，这个新的项目经理一定要复合第一条所说的具有全职性。为什么要这么做呢？首先，从项目经理的角度看，数据仓库实施过程的任何一个阶段都足以让人身心疲惫。从物理存储设备的开发到Extract-Transform-Load的实现，从设计开发模型到OLAP，所有阶段都明显的比以前接触的项目更加困难。每个阶段不但需要新的处理方法、新的管理方法，还需要创新性的观点。所以将管理职责推给别的项目经理不但不会对项目有损害，还可以起到帮助作用。 3.与用户进行沟通 这里所讲的内容远比一篇文章本身要重要的多。你必须明白，在数据仓库的设计阶段，那些潜在用户自己也不清楚他们到底需要数据仓库为他们做什么。他们在不断的探索和发现自己的需求，而你的开发团队也在和客户的接触中做着同样的事情。更加频繁的与客户接触，多做记录，
工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案
1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分，一是产品环境适应性测试评价服务，一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服务是大数据的主要数据来源和基础，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据ISO 17025相关要求开展。测试评价服务涉及2个自有实验室、8个自有户外试验场和超过20个合作户外试验场。见图1 图1环境适应性测试评价服务实验室概况
平台的大数据服务，基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关信息，利用数据分析技术，针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务，包括但不限于： （1）产品环境适应性基础数据提供； （2）产品环境适应性调研分析报告； （3）产品环境适应性分析预测； （4）产品环境适应性技术规范制定； 2. 信息化系统概述 信息化系统由两个子系统构成，即产品环境适应性测试评价服务管理系统和产品环境适应性大数据服务数据库系统。两个系统紧密关联，大数据系统的主要数据来源于测试评价服务产生的测试数据和试验相关信息，大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和增值服务。 信息化系统的整体框架详见图2. 3. 产品环境适应性测试评价服务管理系统 3.1建设内容 （1）测试评价业务的流程化和信息化 实现从来样登记、委托单下达、测试评价记录上传、报告审批、印发到样品试毕处理、收费管理等全流程电脑信息化管理；同时实现电子签名、分类统计、检索、自动提醒、生成报表等功能。 （2）实验室/试验场管理信息化
解析数据中心基础架构的挑战与新发展 一、概述 随着企业数据中心建设的深化进行，企业业务数据集中密度越来越高，服务器存储数量不断增长，网络架构不断扩展，空间布局、系统布线、电力能耗压力不断增加。作为数据中心业务承载的大动脉，基础网络架构层面则直接面临着持续的严格挑战。网络基础技术的快速发展为数据中心变革提供了强大支撑动力，基础网络演进加快。 二、数据中心基础网络的挑战与驱动力 1、高密服务器、存储数据中心 数据中心的物理服务器、存储系统数量快速增长，使得数据中心规模不断扩大。企业数据集中、业务整合的过程，表现为高密应用系统的集中。同时，服务器与存储等IT设备计算处理能力遵循摩尔定律的增长，也使得数据中心的业务处理能力持续增强。 目前1Gbps～8Gbps级别的服务器、存储系统网络接口成为主流，从而使得基础网络系统的千兆接入、万兆互联成为数据中心建设的基本标准。 新一代计算设备已经开始提供万兆接口，多核服务器已具备万兆吞吐能力，多万兆网络接口的服务器、存储系统开始在企业数据中心进行部署，计算能力迅速提升的同时也让面向网络的接入带宽需求过渡到万兆环境。 计算虚拟化的技术革新，使单一高计算能力物理服务器虚拟化成多个逻辑计算单元，极大提高了系统的计算效能以及对存储访问的高速吞吐。而由于等同于将此前的多个服务器应用系统叠加在一个网络接口下，网络流量急速提升，因此对数据中心基础网络提出了相当于传统环境下数倍乃至数十倍的性能要求。 同时，在高密应用集中环境下，基础网络的可靠性要求更为苛刻。局部网络产生的故障，对数据中心提供服务能力的影响比传统环境要更为严重。传统数据中心的局部故障可能只对单一应用造成短时影响，而新的数据中心环境下，则是大量应用密集，故障影响范围扩大化。因此，对于网络变化的快速收敛、更强的故障自愈能力也成为下一代数据中心平台的重要研究课题。 2、数据中心多个独立网络 数据中心发展建设过程中，出于不同的应用连接要求，逐步出现了多个独立网络系统，如图1所示。 以太网交换网络：用于连接承载终端客户与业务服务器系统的数据访问，强调高速、可靠、安全、远端互联性、开放性，是当前标准化最普遍的基础网络形态。 服务器高速互联网络：多用于服务器高速集群互联，在大多数条件下使用以太网进行承载；但在某些特殊要求应用环境下，使用Infiniband(简称IB)网络进行集群互联。IB的特点主要是时延小，不丢包。IB的低时延在于转发机制为cut-through模式(传统以太网交换机为store-forwarding模式)，可达200纳秒。同时IB通过credit机制进行端到端流控，使得网络突发大流量得到平缓，数据保持在服务器接口而避免流量丢失。
存储架构 三种常见架构：DAS DAS、、NAS NAS、 、SAN 在数据存储中，存储设备与服务器的连接方式通常有三种形式：1、存储设备与服务器直接相连接--DAS；2、存储设备直接联入现有的TCP/IP 的网络中NAS； 3、将各种存储设备集中起来形成一个存储网络，以便于数据的集中管理--SAN。 1、什么是直接附属存储（、什么是直接附属存储（DAS DAS DAS）？ ）？DAS（Direct Attached Storage，直接附属存储），也可称为SAS（Server-Attached Storage，服务器附加存储）。DAS 被定义为直接连接在各种服务器或客户端扩展接口下的数据存储设备，它依赖于服务器，其本身是硬件的堆叠，不带有任何存储操作系统。在这种方式中，存储设备是通过电缆（通常是SCSI 接口电缆）直接到服务器的，I/O（输入/输入）请求直接发送到存储设备。DAS 适用于以下几种环境： 1）服务器在地理分布上很分散，通过SAN（存储区域网络）或NAS（网络直接存储）在它们之间进行互连非常困难； 2）存储系统必须被直接连接到应用服务器； 3）包括许多数据库应用和应用服务器在内的应用，它们需要直接连接到存储器上，群件应用和一些邮件服务也包括在内。
典型DAS 结构如图所示: 对于多个服务器或多台PC 的环境， 使用DAS 方式设备的初始费用可能比较 低，可是这种连接方式下，每台PC 或 服务器单独拥有自己的存储磁盘，容量 的再分配困难；对于整个环境下的存储 系统管理，工作烦琐而重复，没有集中管理解决方案。所以整体的拥有成本（TCO）较高。目前DAS 基本被NAS 所代替。 2、什么是网络附属存储（、什么是网络附属存储（NAS NAS NAS）？ ）？NAS NAS（（Network Attached Storage Storage：网络附属存储） ：网络附属存储）是一种将分布、独立的数据整合为大型、集中化管理的数据中心，以便于对不同主机和应用服务器进行访问的技术。按字面简单说就是连接在网络上,具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。它是一种专用数据存储服务器。它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能、降低总拥有成本、保护投资。其成本远远低于使用服务器存储，而效率却远远高于后者。NAS （Network Attached Storage，网络附属存储），是一种专业的网络文件存储及文件备份设备，或称为网络直联存储设备、网络磁盘阵列。NAS 存储的特点
数据中心建设方案 信息技术有限公司 目录 第1章方案概述 (2) 1.1. 建设背景 (3) 1.2. 当前现状 (4)
1.3. 建设目标 (5) 第2章方案设计原则 (7) 2.1. 设计原则 (7) 22 设计依据 (8) 第3章数据中心方案架构 (9) 3.1数据中心架构设计 (9) 3.2大数据处理设计 (16) 3.3大数据存储设计 (23) 3.4安全设计 (25) 3.5平台搭建实施步骤 (30) 3.6物理架构设计 (31) 第4章数据中心网络方案组成 (34) 4.1. 防火墙设计 (34) 4.2. 接入层设计 (34) 4.3. 网络拓扑 (35) 第5章数据中心基础设施方案组成 (36) 5.1. 机柜系统设计 (36) 5.2. 制冷系统设计 (38) 5.3. 供配电系统设计 (43) 5.4. 模块监控系统设计 (47) 第6章运维方案 (53) 6.1. 技术和售后服务 (53) 6.2. 售后服务项目 (53) 6.3. 售后服务项目内容 (53) 方案概述 “百年大计，教育为本”，教育行业是我国经济发展的关键命脉之一，伴随着数据集中在教育业信息化的逐渐展开，数据中心在企业和信息化的地位越来越重要。教育数据中心建设已成为教育机构信息化趋势下的必然产物。教育数据中心作为承载教育机构业务的重要IT基础设施，承担着教育机构稳定运行和业务创新的重任。在教育机构新型客户服务模式下，数据中心需要更高效地支持后台业务和信息共享需求，同时要24小时不间断的提供服务，支持多种服务手段。 这对教育数据中心的资源整合，全面安全，高效管理和业务连续性提出更高的要求。
云计算数据中心架构 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 对于云计算而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域，提高云计算数据中心的数据处理能力。 云计算要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据移动、多租户、空间效率和对虚拟化的支持。那么，云计算环境下的数据中心基础设施各部分的架构，应该是什么样的呢？ 一、云计算数据中心总体架构 云计算数据中心总体架构，分为服务和管理两大部分。 1、服务部分 服务部分主要以提供给用户的基于云的各种服务为主。它包括以下3个层次（服务模式）：基础设施即服务IaaS、平台即服务PaaS、软件即服务SaaS。 2、管理部分 管理部分主要以云的管理层为主。它的功能是：确保整个云计算中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。 云计算数据中心总体架构包括：中心机房架构、网络系统架构、主机系统架构、储存系统架构和应用平台架构。 二、云计算数据中心机房架构 根据多年的经验，为满足云计算服务弹性的需要，云计算数据中心机房采用标准化、模块化的机房设计架构。模块化机房包括：集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。 1、集装箱模块化机房 集装箱模块化机房，在室外无机房场景下应用。减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到两个月；而能耗仅为传
统机房的50％；可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。 2、楼宇模块化机房 楼宇模块化机房，采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术；可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。 三、云计算数据中心网络系统架构 1、设计理念 网络系统总体架构规划，应坚持区域化、层次化、模块化的设计理念，使网络层次更加清楚、功能更加明确。 2、规划内容 数据中心网络，根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分，可从以下几方面的内容进行规划。 ⑴、按照传送数据业务性质和面向用户的不同，网络系统可以划分为：内部核心网、远程业务专网、公众服务网等区域。 ⑵、按照网络结构中设备作用的不同，网络系统可以划分为：核心层、汇聚层、接入层。 ⑶、从网络服务的数据应用业务的独立性、各业务的互访关系及业务的安全隔离需求综合考虑，网络系统在逻辑上可以划分为：存储区、应用业务区、前置区、系统管理区、托管区、外联网络接入区、内部网络接入区等。 3、Fabric网络架构 此外，还有一种Fabric网络架构。在数据中心部署云计算之后，传统的网络架构有可能使网络延迟问题成为一大瓶颈。这就使得在服务器之间的低延迟通信和更高的双向带宽的需要，变得更加迫切。这就需要网络架构向扁平化方向发展。最终的目标是：在任意两点之间尽量减少网络架构的数目。 Fabric网络架构的关键之一，就是“消除网络层级”的概念。Fabric网络架构，可以利用阵列技术来扁平化网络；可以将传统的三层结构压缩为二层；并最终转变为一层；通过实现任意点之间的连接，来消除复杂性和网络延迟。 例如，在服务超过10亿用户的情况下，需要重新设计网络架构。而使用新的Fabric网络架构目的就在于，保证在社交网络流量不断扩张的情况下，网站能够保持正常运行。不过，Fabric这个新技术，目前还没有统一的标准。其推广应用还有待更多的实践。 链接：Fabric Fabric是IBM公司推出的企业级区块链。2017年，IBM公司将其贡献给了Hypherlegder项目。Fabric和Sawtooth是Hypherlegder的两个重要企业级项目。
数据仓库的基本架构 xiaoyi发表于 2013-07-31 23:57 来源：网站数据分析 数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，为企业提供决策支持（Decision Support）。其实数据仓库本身并不“生产”任何数据，同时自身也不需要“消费”任何的数据，数据来源于外部，并且开放给外部应用，这也是为什么叫“仓库”，而不叫“工厂”的原因。因此数据仓库的基本架构主要包含的是数据流入流出的过程，可以分为三层——源数据、数据仓库、数据应用： 从图中可以看出数据仓库的数据来源于不同的源数据，并提供多样的数据应用，数据自上而下流入数据仓库后向上层开放应用，而数据仓库只是中间集成化数据管理的一个平台。 数据仓库从各数据源获取数据及在数据仓库内的数据转换和流动都可以认为是ETL（抽取Extra, 转化Transfer, 装载Load）的过程，ETL是数据仓库的流水线，也可以认为是数据仓库的血液，它维系着数据仓库中数据的新陈代谢，而数据仓库日常的管理和维护工作的大部分精力就是保持ETL的正常和稳定。 下面主要简单介绍下数据仓库架构中的各个模块，当然这里所介绍的数据仓库主要是指网站数据仓库。 数据仓库的数据来源
其实之前的一篇文章已经介绍过数据仓库各种源数据的类型——数据仓库的源数据类型，所以这里不再详细介绍。 对于网站数据仓库而言，点击流日志是一块主要的数据来源，它是网站分析的基础数据；当然网站的数据库数据也并不可少，其记录这网站运营的数据及各种用户操作的结果，对于分析网站Outcome这类数据更加精准；其他是网站内外部可能产生的文档及其它各类对于公司决策有用的数据。 数据仓库的数据存储 源数据通过ETL的日常任务调度导出，并经过转换后以特性的形式存入数据仓库。其实这个过程一直有很大的争议，就是到底数据仓库需不需要储存细节数据，一方的观点是数据仓库面向分析，所以只要存储特定需求的多维分析模型；另一方的观点是数据仓库先要建立和维护细节数据，再根据需求聚合和处理细节数据生成特定的分析模型。我比较偏向后面一个观点：数据仓库并不需要储存所有的原始数据，但数据仓库需要储存细节数据，并且导入的数据必须经过整理和转换使其面向主题。简单地解释下： (1).为什么不需要所有原始数据？数据仓库面向分析处理，但是某些源数据对于分析而言没有价值或者其可能产生的价值远低于储存这些数据所需要的数据仓库的实现和性能上的成本。比如我们知道用户的省份、城市足够，至于用户究竟住哪里可能只是物流商关心的事，或者用户在博客的评论内容可能只是文本挖掘会有需要，但将这些冗长的评论文本存在数据仓库就得不偿失；
数据中心同步平台建设方案 第一章概述 1.1 平台建设背景 当前政府、企业的信息化的状况是，各政府和企业一般都设计和建设了属于机构、业务本身的应用、流程以及数据的信息处理系统，独立、异构、涵盖各自业务内容的信息处理系统，系统设计建设的时期不同、业务模式不同，信息化建设缺乏有效的总体规划，重复建设；缺乏统一的设计标准，大多数系统都是由不同的厂商在不同的平台上，使用不同的语言进行开发的，信息交互共享困难，存在大量的信息孤岛和流程孤岛。为了有效整合分散异构的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平。宇思公司要开发的数据共享交换平台，主要目的是有效整合分散异构系统的信息资源，消除“信息孤岛”现象，提高政府和企业的信息化水平，灵活实现不同系统间的信息交换、信息共享与业务协同，加强信息资源管理，开展数据和应用整合，进一步发挥信息资源和应用系统的效能，提升信息化建设对业务和管理的支撑作用。 要求新构建的数据共享交换平台要遵循标准的、面向服务架构（SOA）的方式，基于先进的企业服务总线ESB技术，遵循先进技术标准和规范，为跨地域、跨部门、跨平台不同应用系统、不同数据库之间的互连互通提供包含提取、转换、传输和加密等操作的数据交换服务，实现扩展性良好的“松耦合”结构的应用和数据集成；同时
要求数据共享交换平台，能够通过分布式部署和集中式管理架构，可以有效解决各节点之间数据的及时、高效地上传下达，在安全、方便、快捷、顺畅的进行信息交换的同时精准的保证数据的一致性和准确性，实现数据的一次 数据共享交换平台-设计方案 采集、多系统共享；要求数据交换平台节点服务器适配器的可视化配置功能，可以有效解决数据交换平台的“最后一公里”问题，快速实现不同机构、不同应用系统、不同数据库之间基于不同传输协议的数据交换与信息共享，为各种应用和决策支持提供良好的数据环境。要求数据共享交换平台能够把各种纷繁复杂的数据系统集成在一起完成特定业务，提供同构数据、异构数据之间的数据抽取、格式转换、内容过滤、内容转换、同异步传输、动态部署、可视化管理监控等方面功能，支持的数据包括各主流数据库（如Oracle、SQL Server、MySQL等）、地理空间数据（如卫星影像、矢量数据）、常规文件（word、excel、pdf）等各种格式，并可以根据用户需求定制开发特定业务服务。 1.2 应用场景 场景一：中国科学院电子学研究所的信息交换需求 实现各个数据中心间的数据库层面的数据共享交换，各中心之间是双向的、实时的数据交换，各数据节点的数据库是同构的数据库系统（即Oracle），数据的类型是基于数据库表格的规则数据，字段类型包含BLOB字段类型。目前各数据节点的数据结构（表）是相同的，主要是一表对一表的数据交换，数据抽取和过滤需求比较简单。目前数据共享交换是通过Oracle GoldenGate数据库同步工具来
数据中心SAN存储架构设计的八大原则 网界网【转载】 2010年08月31日 10:09 暂无评论 SAN是当今全球各地每一家大型企业机构最为关键的网络资源。没有SAN就没有存储访问和应用支持，业务功能也不能完成。没有业务功能就没有生产力;没有生产力企业也就无法生存。设计SAN来满足关键业务需求正因此成为保持企业本身生存能力的一个战略性组件。 数据中心SAN设计大部分常见参数包括： 可用性—存储数据必须始终可被应用所访问到 性能—可接受的、可预测的、一致的I/O响应时间 效率—不浪费任何资源(端口、带宽、存储、电源) 灵活性—优化数据路径以有效利用容量 可扩展性—随时按需增加连接和容量 可服务性—加快故障排除和问题解决 可靠性—在SAN中设计的冗余且可靠的操作 可管理性—优化传输和存储管理 成本—设计费用控制在预算内，掌握实时运营支出 实际上，这些基本参数的适应范围可能依据客户的不同、SAN部署的不同而有所不同。一款经深思熟虑的SAN设计可综合考虑到所有这些因素，遵循博科SAN设计原则将有助于协调不同需求之间的矛盾。此外，即便是复杂的大型数据中心SAN也可从一个崭新角度中获得收益。只有从这些基本需求着手来分析现有基础设施，这样才能找出其中能采用新SAN设计加以解决的差距及弱点，而在分析的同时仍可重新规划现有的基础设施组件。 原则1: 最小化所管理Fabric架构的数量 这其中包括了物理Fabric架构和虚拟Fabric架构，因为每个虚拟Fabric架构代表着一个管理责任。Fabric架构越少就越容易管理，这道理很简单。然而，在某些情况下，功能、安全及物理限制等问题往往要求有额外的Fabric架构。只有确定SAN管理单元并经由SAN路由提供资源共享，这样或许能在避免资源隔离的同时减少所需Fabric架构数量。 原则2: 最小化每个Fabric架构中交换机数
北京甲骨文软件有限公司咨询经理鲁百年博士 一、国内信息化的现状 1、信息化建设的发展历史： 在国内信息化建设过程中，基本上是按照当时业务系统的需求进行建设，例如：在一个企业中，财务部门为了减少工资发放的差错，提高发放的效率，先建设一个工资发放和管理程序；为了报账和核对的需求，建设一个财务管理程序；在银行首先为了业务处理的方便，将最基本的手工记帐和处理的业务建成一个系统，过一段时间，如果有新的业务推出，就再建设一个新的系统，或在原系统的基础上增加新的业务处理。这样的结果使每个系统和系统之间缺少真正的信息沟通和信息交换。 2、为何要建立数据仓库： 前面我们讲过，业务系统各自为政，相互独立。当很多业务系统建立后，由于领导的要求和决策的需求，需要一些指标的分析，在相应的业务系统基础上再增加分析和相应的报表功能，这样每个系统就增加了报表和分析功能。但是，由于数据源不统一导致了对同一个指标分析的结果不相同。为了解决该问题，Bell Inman提出了数据仓库的概念，其目的是为了分析和决策的需要，将相互分离的业务系统的数据源整合在一起，可以为领导和决策层提供分析和辅助决策。 3、国内企业对数据仓库建设认识的误区： 大家对数据仓库的认识是将业务系统的数据进行数据抽取、迁移和加载（ETL），将这些数据进行整合存放在一起，统一管理，需要什么样的分析就可提供什么样的分析，这就是数据仓库。这样做的结果是花了一年到两年的时间都无法将整个企业业务系统的数据整合在一起，花钱多、见效慢、风险大。一年后领导问起数据仓库项目时，回答往往是资金不足，人力不够，再投入一些资源、或者再延长半年的时间就会见到效果，但是往往半年过后还是仅仅可以看到十几张或者几十张报表。领导不满意，项目负责人压力也很大，无法交待。这时，项目经理或者项目负责人才意识到，项目有问题，但是谁也不敢说项目有问题，因为这样显然是自己当时的决策失误。怎么办？寻找咨询公司或者一些大的厂商，答案往往是数据仓库缺乏数据模型，应该考虑数据模型。如果建设时考虑到整个企业的数据模型，就可以建设成企业级的数据仓库（EDW）。什么是数据模型，就是满足整