云计算数据中心建设运营分析 摘要：通过对现在云计算数据中心的建设成本、市场业务发展和综合管理等方面的详细分析，建立云计算数据中心的建设运营模型，结合现阶段国内外云计算发展情况，给出企业、政府及电信运营商建设运营云计算数据中心的建议和意见。 1 云计算数据中心的定义 1.1 云计算与云计算数据中心 云计算的发展与云计算数据中心的建设发展没有必然的联系，是一种松耦合的关系。这一点目前是业界人士对云计算和云计算数据中心的认识有混淆的地方。云计算技术和业务的发展可以基于传统的数据中心和传统的网络架构上发展，只是在此种基础和架构之上，云计算的发展较为缓慢，并且不能发挥云计算的最大优势。而云计算数据中心实际上是为达到数据中心的最大效能，设计出的符合云计算发展模式的数据中心，是一种后匹配方式。那么，在云计算时代我们怎样看待云计算和云计算数据中心的关系呢？ 这里我们还是先回归到云计算的本质的思考。云计算本质从2个角度来讲，一是资源分配和分布格局的转变的方式。资源包括计算资源、存储资源和带宽资源。二是向客户提供服务的模式的转变。 从技术角度来讲，云计算是资源分配与分布格局转变的方式。传统IT发展模式下，资源(包含计算、存储等资源)分布是独立小系统的。虽然有可能很多IT 设备是在一个数据中心内部，但是他们之间各自用各自的CPU、内存和存储，绝对不会跨域使用资源。而云计算使得大家能共享计算资源，共享的层级可以是对应用系统而言，也可以是对客户而言，甚至在运营商整网而言都存在着共享。对大部分系统而言，共享提高效率是不争的事实。
从客户提供服务的模式角度来看，云计算所提供的是自动化的，高度细化和个性化的服务。这与传统的IT服务的差别也是较大的。传统的IT服务是现成的套餐，除非付出较高的代价，否则无法获得细化及个性化的服务。当然，对于云计算，很多用户会有关于共享的安全性、数据的保密性等顾虑。这里面有一些观念需要大家重新认识，打个简单的比喻，大家都放心把现金存进银行，为什么会不放心把数据存进运营商呢？ 一个企业要做云计算，如果这个企业本身就是信息服务提供者，那么她或许更看重的是在技术层面的云计算的先进性，而如果企业本事是客户服务提供者，那么她更可能看重的是云计算服务本身带给客户的价值。后者就是云服务了。 1.2 云服务与云计算数据中心 云服务的实现比云计算的实现要难很多。事实上，一种新型的服务对服务提供者和被服务者都有一定的要求。也就是说，云服务接受对象必须具备一定的IT 设施或者IT信息化程度基础之上，才能较好接受云服务，其中信息化程度也包括客户对IT信息化的接受程度、依赖程度和认知程度等相关软性要素。 云服务的实现程度决定了提供云服务的运营商建设云计算数据中心的积极性、能力要求和规模等。众所周知，云计算数据中心具有双重发展方向，一个是云服务，一个是企业内部私有云。前者主要面向客户，产生新收入；后者主要面向企业本身，节省原成本。但是，殊途同归，云计算数据中心的建设运营与其发展方向关系并不大。对于承载主要面向企业内部的私有云的云计算数据中心，是否需要有运营可能会被质疑。从宏观层面考虑，或者说从整个企业角度来考虑，内部私有云实际也是在“创造价值”。因此，运营目标是一致的。 从上面的分析我们可以看出，要想真正提供云服务，云计算数据中心是必不可少的基础。 1.3 云计算数据中心定义要素
Hadoop云计算实验报告
Hadoop云计算实验报告 1实验目的 在虚拟机Ubuntu上安装Hadoop单机模式和集群； 编写一个用Hadoop处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。 2实验环境 虚拟机：VMware 9 操作系统：ubuntu-12.04-server-x64（服务器版），ubuntu-14.10-desktop-amd64（桌面版）Hadoop版本：hadoop 1.2.1 Jdk版本：jdk-7u80-linux-x64 Eclipse版本：eclipse-jee-luna-SR2-linux-gtk-x86_64 Hadoop集群：一台namenode主机master，一台datanode主机salve， master主机IP为10.5.110.223，slave主机IP为10.5.110.207。 3实验设计说明 3.1主要设计思路 在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用eclipse编写程序代码。实现大数据的统计。本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。 3.2算法设计 该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map程序将输入读入后切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成
数据中心和云计算测试
Agenda }云计算趋势 }云基础架构测试 ?Fabric protocols LISP/SPB/TRILL /OpenFlow/XMPP ?Server Access protocols FCoE/802.1Qbh/802.1Qbg /802.1x/1588/Green }虚拟化和云安全测试 ?虚拟化测试 ?存储测试 ?云安全测试
云计算趋势-ICT …Changing Customer demands: In 2–5 years 40 % of business customers will buy ICT from the cloud. “20% of companies will no longer run ICT equipment in-house 3 years from now.” “Major global telcos…leveraging formidable existing centralized computing and network management assets.” Source: Cisco Aug 2010
云计算趋势:https://www.doczj.com/doc/e811071931.html, Government wide cloud platform }~20 vendors offering thru apps portal already
云计算概述 Network stack in the cloud }Server/Hypervisor –物理LAN & SAN 连接(L1-2)} 基础架构Infrastructure –虚拟LAN & SAN 连接(L2-3) ?IaaS: 安装Linux 或Windows 的Virtual server } 平台Platform –application transactions (L4-6) ?PaaS: 虚拟主机Web hosting, 数据库服务器database server } 软件Software –user content (L7) ?SaaS:网页邮件收发webmail, 效力应用软件productivity apps Server/Hypervisor IaaS PaaS SaaS SaaS PaaS SaaS SaaS U U U U U U U U IaaS IaaS PaaS PaaS
云计算大数据实验室建设解决方案 云计算大数据实验室建设解决方案
目录 概述 (4) 第一章、云计算与大数据的发展趋势 (4) 1.1.云计算与大数据 (4) 1.2.云计算与大数据的关系 (5) 1.2.1.当大数据遭遇云计算 (5) 1.2.2.云计算环境作为大数据处理平台 (6) 1.3.发展趋势：大数据逐步“云”化 (7) 第二章、云计算大数据人才现状分析 (9) 2.1.我国云计算大数据人才紧缺 (9) 2.2.云计算大数据人才培养情况 (9) 2.3.云计算大数据人才培养面临的问题 (10) 2.3.1.高职实验室设备落后，教学资源无法合理分配 (11) 2.3.2.教学资源分散，共享程度低 (11) 2.3.3.对云计算大数据技术认识不够，无法有效运用 (11) 第三章、云计算大数据人才培养需求分析 (12) 3.1.云计算大数据岗位需求 (12) 3.2.云计算大数据人才培养策略 (13) 3.2.1.根据就业前景,加大人才培养力度 (13) 3.2.2.德才兼修,开拓新型教学方式 (13) 3.2.3.选择以工作过程为向导的教材 (13) 3.3.云计算大数据带给高职实验室建设的前景 (14) 3.3.1.建立统一信息平台来管理海量教学资源 (14) 3.3.2.云计算降低维护和运营成本 (14) 3.3.3.整合教学资源，加强资源共享，提高教学质量 (15) 3.3.4.促进教师和学生的信息交互，进一步促进教学相长 (15) 3.3.5.借助云计算大数据技术可以提升科研实力 (15) 第四章、云计算大数据实验室建设原则 (16) 4.1.方便扩展 (16)
云计算数据中心与传统数据中心的区别 云计算数据中心与传统数据中心的区别主要集中在虚拟化程度、计算存储及网络资源的松耦合程度、自动化管理程度、绿色节能程度等几个要素。 传统数据中心基本没有实现虚拟化，而云计算数据中心最基本的是其内所有服务器、存储都是经过虚拟化的，此举比同规格传统数据中心机房内IT设备利用效率提高60%以上(满负荷情况)。 传统数据中心计算、存储及网络资源是紧耦合的，也就是说其内的IT建设是烟囱式的，根据客户需求一个项目建设一套系统，扩展起来要对系统进行重新设计。而云计算数据中心的所有计算、存储及网络资源都是松耦合的，可以根据数据中心内各种资源的消耗比例而适当增加或减少某种资源的配置。这样能使得数据中心的管理具有较大的灵活性，使得资源配置优化，按照客户需求进行配置。 云计算数据中心的模块化扩展能力也解决了传统数据中心扩容难的问题。传统数据中心在扩展受到系统设计、机房设计及网络设计的影响，对于机房扩容来说是一个系统性的工程，特别是在空间和电力能源有限的情况下，要实现扩容是无法完成的事情，然后，云计算数据中心可以在总体空间和电力提供不变的情况通过提高单机架的容纳能力及降低PUE等方式实现“扩容”。此种能力具有很强的优势，特别是在土地紧张和电力紧张的城市。 自动化管理是传统数据中心没有的功能。云计算数据中心的自动化管理使得在规模较大的情况下，实现较少工作人员对数据中心的高度智能管理。此特性一方面能降低数据中心的人工维护成本，另一方面能提高管理效率，提升客户体验。
至于绿色节能，一般情况，传统数据中心的PUE在1.8-2.5左右，而云计算数据中心一般低于1.6，目前世界上最先进的云计算数据中心可以低达1.1甚至以下。对于规模化的数据中心，能源成本是其持续运营要考虑的非常重要的因素。 云计算数据中心的建设成本要素 事实上要建设一个云计算数据中心的成本其实与建设一个传统的数据中心也是有一定 区别的。传统数据中心(以IDC为例，不考虑企业自用数据中心)的建设成本包括以下几个方面： 土地成本：购置土地相关成本，其中要考虑数据中心的位置、交通及周边环境、未来发展等方面。 土建成本：一般数据中心的机房建设标准都是较高等级的，特别是抗震、防火、防水、防风等方面的等级要求是很高的。 电力电源设施：电力引入是数据中心需要考虑的重大因素，也是其位置选择的一个重要参考指标。电力电源设施的购置、建设成本在整个数据中心建设当中只有相当大的比例。 基础网络、网络安全设施建设：网络引入是数据中心(特别是IDC)建设需考虑的非常重要的因素。很多数据中心建设地点一般都选在能最接近各电信运营商的骨干节点附近。这对运营性数据中心来说是其未来市场的一个重要保证。网络安全设施也是机房安全的重要保证。 空调及消防设施建设：空调及消防对于数据中心的持续运营有着重要作用，其效能也影响着数据中心的运营成本。
Hadoop云计算平台实验报告V1.1
目录 1实验目标 (3) 2实验原理 (4) 2.1H ADOOP工作原理 (4) 2.2实验设计 (6) 2.2.1可扩展性 (6) 2.2.2稳定性 (7) 2.2.3可靠性 (7) 3实验过程 (9) 3.1实验环境 (9) 3.1.1安装Linux操作系统 (10) 3.1.2安装Java开发环境 (14) 3.1.3安装SSH (15) 3.1.4配置网络 (15) 3.1.5创建SSH密钥安全联机 (19) 3.1.6配置Hadoop云计算系统 (19) 3.1.7配置Slaves节点 (23) 3.1.8格式化Hadoop系统 (23) 3.1.9启动Hadoop集群 (23) 3.22．实验过程 (25) 3.2.1可扩展性 (25) 3.2.1.1动态扩展 (25) 3.2.1.2动态缩减 (27) 3.2.2稳定性 (28) 3.2.3可靠性 (31) 3.2.4MapReduce词频统计测试 (32) 4实验总结 (35)
1. 掌握Hadoop安装过程 2. 理解Hadoop工作原理 3. 测试Hadoop系统的可扩展性 4. 测试Hadoop系统的稳定性 5. 测试Hadoop系统的可靠性
2.1Hadoop工作原理 Hadoop是Apache开源组织的一个分布式计算框架，可以在大量廉价的硬件设备组成集群上运行应用程序，为应用程序提供一组稳定可靠的接口，旨在构建一个具有高可靠性和良好扩展性的分布式系统。Hadoop框架中最核心的设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce 的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释MapReduce就是“任务的分解与结果的汇总”。HDFS是Hadoop分布式文件系统（Hadoop Distributed File System）的缩写，为分布式计算、存储提供了底层支持。 HDFS采用C/S架构，对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以对文件执行创建、删除、重命名或者移动等操作。HDFS中有三种角色：客户端、NameNode和DataNode。HDFS的结构示意图见图1。 NameNode是一个中心服务器，存放着文件的元数据信息，它负责管理文件系统的名字空间以及客户端对文件的访问。DataNode节点负责管理它所在节点上的存储。NameNode对外暴露了文件系统的名字空间，用户能够以文件的形式在上面存储数据。从内部看，文件被分成一个或多个数据块，这些块存储在一组DataNode上，HDFS通过块的划分降低了文件存储的粒度，通过多副本技术和数据校验技术提高了数据的高可靠性。NameNode执行文件系统的名字空间操作，比如打开、关闭、重命名文件或目录。它也负责确定数据块到具体DataNode节点的映射。DataNode负责存放数据块和处理文件系统客户端的读写请求。在NameNode的统一调度下进行数据块的创建、删除和复制。
云计算数据中心与智慧城市建设 导读：云计算是一种基于网络的支持异构设施和资源流转的服务供给模型，它提供给客户可自治的服务。云计算支持异构的基础资源和异构的多任务体系，可以实现资源的按需分配、按量计费，达到按需索取的目标，最终促进资源规模化，促使分工专业化，有利于降低单位资源成本，促进网络业务创新。 一、前言 云计算是一种基于网络的支持异构设施和资源流转的服务供给模型，它提供给客户可自治的服务。云计算支持异构的基础资源和异构的多任务体系，可以实现资源的按需分配、按量计费，达到按需索取的目标，最终促进资源规模化，促使分工专业化，有利于降低单位资源成本，促进网络业务创新。 智慧城市是以多应用、多行业、复杂系统组成的综合体。多个应用系统之间存在信息共享、交互的需求。各个不同的应用系统需要共同抽取数据综合计算和呈现综合结果。如此众多繁复的系统需要多个强大的信息处理中心进行各种信息的处理。 要从根本上支撑庞大系统的安全运行，需要考虑基于云计算的网络架构，建设智慧城市云计算数据中心。在满足上述需求的同时，云计算数据中心具备传统数据中心、单应用系统建设无法比拟的优势：随需应变的动态伸缩能力（基于云计算基础架构平台，动态添加应用系统）以及极高的性能投资比（相对传统的数据中心，硬件投资至少下降30％以上）。
二、云计算应用于智慧城市的优势 （一）平台层的统一和高效能 通过架构即服务（Iaas）的构建模式，将传统数据中心不同架构、不同品牌、不同型号的服务器进行整合，通过云操作系统的调度，向应用系统提供一个统一的运行支撑平台。 同时，借助于云计算平台的虚拟化基础架构，可以有效地进行资源切割、资源调配和资源整合，按照应用需求来合理分配计算能力和存储资源，实现效能最优化。 （二）大规模基础软硬件管理 基础软硬件管理，主要负责大规模基础软件、硬件资源的监控和管理，为云计算中心操作系统的资源调度等高级应用提供决策信息，是云计算中心操作系统资源管理的基础。基础软件资源，包括单机操作系统、中间件、数据库等。基础硬件资源，则包括网络环境下的三大主要设备：计算（服务器）、存储（存储设备）和网络（交换机、路由器等设备）。基础软硬件管理中心，可以对基础软件、硬件资源进行资产管理；可以实现基础硬件的状态监控和性能监控；能够对异常情况触发报警，提醒用户及时维护问题设备；能够对基础软硬件资源进行长期的统计分析，为高层次的资源调度提供决策依据。 （三）业务/资源调度管理 云计算数据中心的突出特点是具备大量的基础软硬件资源，实现
Hadoop云计算平台及相关组件搭建安装过程详细教程 ——Hbase+Pig+Hive+Zookeeper+Ganglia+Chukwa+Eclipse等 一．安装环境简介 根据官网，Hadoop已在linux主机组成的集群系统上得到验证，而windows平台是作为开发平台支持的，由于分布式操作尚未在windows平台上充分测试，所以还不作为一个生产平台。Windows下还需要安装Cygwin，Cygwin是在windows平台上运行的UNIX模拟环境，提供上述软件之外的shell支持。 实际条件下在windows系统下进行Hadoop伪分布式安装时，出现了许多未知问题。在linux系统下安装，以伪分布式进行测试，然后再进行完全分布式的实验环境部署。Hadoop完全分布模式的网络拓补图如图六所示： （1）网络拓补图如六所示： 图六完全分布式网络拓补图 （2）硬件要求：搭建完全分布式环境需要若干计算机集群，Master和Slaves 处理器、内存、硬盘等参数要求根据情况而定。 （3）软件要求 操作系统64位版本:
并且所有机器均需配置SSH免密码登录。 二． Hadoop集群安装部署 目前，这里只搭建了一个由三台机器组成的小集群，在一个hadoop集群中有以下角色：Master和Slave、JobTracker和TaskTracker、NameNode和DataNode。下面为这三台机器分配IP地址以及相应的角色： ——master，namenode，jobtracker——master（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave1（主机名） ——slave，datanode，tasktracker——slave2（主机名） 实验环境搭建平台如图七所示：
云计算实验报告Hadoop 云计算实验报告Hadoop 实验目的1在虚拟机上安装单机模式和集群；Ubuntu Hadoop编写一个用处理数据的程序，在单机和集群上运行程序。Hadoop 实验环境2虚拟机：9VMware（桌面（服务器版），操作系统： -desktop--server-x64amd64ubuntu-14.10ubuntu-12.04 版）版本： 1.2.1hadoop Hadoop版本： x647u80-linuxJdk -jdk-版本：x86_64-gtk-jee-luna-SR2-linuxEclipse eclipse-，主机集群：一台主机，一台mastersalve datanodeHadoop namenode 。，主机为主机为master IP IP 10.5.110.22310.5.110.207slave 实验设计说明3 主要设计思路 3.1 eclipse编写程序代码。实现在ubuntu操作系统下，安装必要软件和环境搭建，使用大数据的统计。本次实验是统计软件代理系统操作人员处理的信息量，即每个操作人员出现的次数。程序设计完成后，在集成环境下运行该程序并查看结果。算法设计 3.2 程序将输入读入后该算法首先将输入文件都包含进来，然后交由map程序处理，map处理，切出其中的用户名，并标记它的数目为1，形成
云计算与数据中心关系全解读 随着互联网+的发展壮大，“大数据时代”、“云计算时代”一时受到热捧。那么，这究竟是谁的时代?数据中心碰上云计算，未来该如何? 一、云计算与数据中心的关系 数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在Internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。它不仅包括计算机系统和其它与之配套的设备，还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。而云计算是什么?一般说来，它是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。其实一直到现在，云计算仍然没有标准的定义。因为云计算没有统一的标准。生活化一点，包括我们所熟知的搜索引擎、网络视频、电子商务、电子邮件、地图导航等都属于云计算的范畴。 但有一点不变的是，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，数据中心是云计算的根，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础。两者起到相互依存，互相促进的作用。 据悉，国内每年数据中心的新增投资规模都在1000亿元人民币左右，而随着国内信息化社会的快速推进，以及云计算、物联网等产业的崛起，数据中心作为终端海量数据的承载与传输实体，每年的投资增速也在日益加快。 二、云计算推动数据中心“云”化 随着云计算应用的迅速普及，传统数据中心也日益暴露出诸多问题：比如建设周期长、投入较大，建成后弹性差，部署密度低，能源消耗较高等。据有关资料显示，云计算的服务效率是传统数据中心效率的5至7倍。加之云计算在绿色节能方面的出色表现，已成为下一代数据中心的发展趋势。 此外，云箱的诞生彻底改变了数据中心的不良现状，使客户在低投入的情况下，快速、弹性、绿色地部署IT资源并提供服务。这种改变将使中国云计算事业加速发展，让更多的人成为丰富、便捷、绿色云计算服务与应用的直接受益者。 最后，云计算是显著特点是实现多平台的共享，云计算的规模化应用将促进数据中心内资源的集中、融合，推动数据中心的“云”化。 【编辑推荐】 云计算驱使数据中心演变 闪存技术对数据中心产生了哪些影响? 云需求推动托管数据中心市场的整合 “烧烤模式”来袭数据中心消夏攻略 Facebook全新数据中心将完全风能供电但障碍仍存
云计算数据中心建设方案 2020年10月10日
目录 第一章项目概述 (1) 1.1.现状分析 (1) 1.2.工程概述说明 (2) 1.3.建设意义 (2) 第二章总体方案设计 (4) 2.1.建设原则 (4) 2.2.总体框架设计 (6) 2.2.1.总体架构设计 (6) 2.2.2.资源池逻辑架构设计 (6) 2.2.3.资源池分域设计 (8) 2.2.4.资源池分层设计 (8) 2.2.5.资源池模型设计 (10) 第三章机房硬件及服务器建设 (11) 3.1.网络方案 (11) 3.1.1.需求分析 (11) 3.1.2.网络虚拟化技术 (12) 3.1.3.网络设计 (13) 3.2.存储资源规划 (16) 3.2.1.设计需求 (16) 3.2.2.存储池化技术 (16) 3.2.3.存储设计 (20) 3.3.服务器域规划 (22) 3.3.1.服务器虚拟化技术 (23) 3.3.2.物理主机 (26) 3.4.中间件与数据库域设计 (27) 3.4.1.设计需求 (27) 3.4.2.虚拟机模板技术 (27) 3.5.安全服务域设计 (28)
3.5.1.设计需求 (28) 3.5.2.网络安全 (28) 3.5.3.主机安全 (31) 3.5.4.租户和权限隔离 (32) 3.5.5.虚拟机安全 (32) 第四章机房环境建设 (33) 4.1.装饰装修工程 (33) 4.1.1.机房的平面布局和功能室的划分 (33) 4.1.2.装修材料的选择 (33) 4.1.3.机房装饰的特殊处理 (37) 4.2.供配电系统（UPS系统） (38) 4.2.1.供配电系统设计指标 (38) 4.2.2.供配电系统技术说明 (40) 4.2.3.供配电设计 (41) 4.2.4.电池 (42) 4.3.通风系统（新风和排风） (43) 4.3.1.设计依据 (43) 4.3.2.设计目标 (43) 4.3.3.设计范围 (43) 4.3.4.新风系统 (43) 4.3.5.排烟系统 (44) 4.3.6.风幕机系统 (44) 4.4.精密空调系统 (45) 4.4.1.机房设备配置分析 (45) 4.5.防雷接地系统 (46) 4.5.1.需求分析 (46) 4.5.2.系统设计 (46) 4.6.综合布线系统 (48) 4.6.1.系统需求分析 (48)
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。
云计算和大数据中心项目可行性研究报告 中咨国联出品
目录 第一章总论 (9) 1.1项目概要 (9) 1.1.1项目名称 (9) 1.1.2项目建设单位 (9) 1.1.3项目建设性质 (9) 1.1.4项目建设地点 (9) 1.1.5项目负责人 (9) 1.1.6项目投资规模 (10) 1.1.7项目建设规模 (10) 1.1.8项目资金来源 (12) 1.1.9项目建设期限 (12) 1.2项目建设单位介绍 (12) 1.3编制依据 (12) 1.4编制原则 (13) 1.5研究范围 (14) 1.6主要经济技术指标 (14) 1.7综合评价 (16) 第二章项目背景及必要性可行性分析 (18) 2.1项目提出背景 (18) 2.2本次建设项目发起缘由 (20) 2.3项目建设必要性分析 (20) 2.3.1促进我国云计算和大数据中心产业快速发展的需要 (21) 2.3.2加快当地高新技术产业发展的重要举措 (21) 2.3.3满足我国的工业发展需求的需要 (22) 2.3.4符合现行产业政策及清洁生产要求 (22) 2.3.5提升企业竞争力水平，有助于企业长远战略发展的需要 (22) 2.3.6增加就业带动相关产业链发展的需要 (23) 2.3.7促进项目建设地经济发展进程的的需要 (23) 2.4项目可行性分析 (24) 2.4.1政策可行性 (24) 2.4.2市场可行性 (24) 2.4.3技术可行性 (24) 2.4.4管理可行性 (25) 2.4.5财务可行性 (25) 2.5云计算和大数据中心项目发展概况 (25) 2.5.1已进行的调查研究项目及其成果 (26) 2.5.2试验试制工作情况 (26) 2.5.3厂址初勘和初步测量工作情况 (26)
大数据处理与云计算教学大纲 (总4页) -CAL-FENGHAI.-(YICAI)-Company One1 -CAL-本页仅作为文档封面，使用请直接删除
《大数据处理与云计算》教学大纲 课程类别：专业教育课课程名称：大数据处理与云计算 开课单位：信息与通信工程学院课程编号：N03050703 总学时：40 学分： 适用专业：信息工程专业 先修课程：无 一、课程在教学计划中的地位、作用 大数据处理与云计算是信息工程专业高年级学生开设的一门专业教育课。本课程主要学习大数据处理和云计算的相关原理和技术，根据实际需求，构建相应的大数据处理和云计算平台框架。 通过本课程学习，使学生掌握大数据的采集、传输、处理和应用的技术，了解Hadoop分布式系统基础架构，掌握HDFS和MapReduce技术。了解HBase、Hive、Zookeeper、Avro、Pig等相关大数据技术，与实际工程应用相结合，构建相应的云计算平台。教学应当结合实际实验条件，培养学生实践动手能力，了解大数据技术发展现状，促进大数据相关教学改革。 二、课程教学内容、要求及学时分配 第一章大数据与云计算概况 1、了解大数据概念 2、了解大数据的产生、应用和作用 3、了解云计算技术的概述 4、了解云计算的特点及技术分类 5、了解大数据与云计算、物联网之间的关系 第二章大数据处理与云计算的关键技术 1、理解大数据处理的基本流程 2、掌握大数据的关键技术 3、理解大数据的处理工具
4、了解大数据面临的挑战 5、理解云计算及关系型数据库 第三章 Hadoop 1、了解Hadoop概述 2、了解 Hadoop发展简史 3、理解Hadoop的功能与作用 4、了解 Hadoop的优缺点 5、了解Hadoop的应用现状和发展趋势 6、掌握Hadoop项目及其结构 7、掌握Hadoop的体系结构 8、掌握HDFS的体系结构 第四章 MaReduce 1、理解分布式并行编程 2、理解MapReduce模型概述 3、掌握Map和Reduce函数 4、掌握MapReduce工作流程 5、掌握并行计算的实现 6、掌握新的MapReduce框架：Yarn 7、理解新旧Hadoop MapReduce框架的对比第五章 HDFS 1、理解HDFS的假设与目标 2、理解HDFS的相关概念 3、掌握HDFS体系结构 4、掌握HDFS命名空间 5、掌握HDFS存储原理 6、掌握通讯协议 7、理解数据错误和异常 8、理解从HDFS看分布式文件系统的设计需求第六章 Zookeeper 1、了解Zookeeper简介
智慧***城县云计算数据中心项目 解 决 方 案
目录 第1章概述 (2) 1.1 项目背景 (2) 1.2 建设目标 (2) 1.3 需求分析 (4) 第2章资源池建设方案 (6) 2.1 总体架构 (6) 2.2 网络架构设计 (8) 2.3 设备选型原则 (10) 第3章云平台功能设计 (12) 3.1 云主机服务 (12) 3.2 云存储服务 (16) 3.3 云负载均衡服务 (22) 3.4 虚拟路由器服务 (23) 第4章数据安全保障方案 (24) 4.1 云平台自身对数据的保护 (24) 4.2 灾备方案 (25) 4.3 灾难等级划分 (26) 4.4 灾难恢复 (27) 第5章云平台运维体系设计 (28) 5.1 自动监控系统 (28) 5.2 自动告警系统 (28) 5.3 资源管理系统 (29) 第6章业务系统迁移指导 (30) 6.1 迁移规划 (30) 6.2 迁移管理流程 (31) 6.3 迁移实施方法 (31) 6.4 应用梳理 (32) 6.5 迁移方式 (33)
第1章概述 1.1 项目背景 根据项目实际情况编制。 1.2 建设目标 1.2.1 建立一套全新的弹性云平台 自购服务器进行应用系统搭建的方式已经不能满足信息化的要求，不仅浪费了大量的资源而且也不能满足向服务型部门转变的要求。因此，本项目通过在 *** 机房中放置足够的计算资源，利用利用虚拟化技术，能够很好的面对未来智慧***城县管理综合指挥中心服务平台业务发展的挑战。 1.2.2 建立一套完整的云平台运维体系 目前政府的信息系统由于过度分散很难建立起一套有效的运维管理体系，信息系统存在资源使用不均衡的情况比较突出，业务系统运行效率不高。对目前设备运行情况也没有一个完整的考量，通过在搭建云平台的契机，借助云平台的高效的智能化运维管理系统，能够有效的提高政府的运维管理能力。通过云平台所建立一套运维管理体系，能够很好的对未来政府的信息化发展提供一个运维管理框架。 1.2.3 迁移服务 云平台建成后政府需要在一段时间内完成现有的信息系统整体搬迁。整个搬迁的过程包含数据完整性保护、数据迁移、业务系统迁移、硬件系统迁移。应用系统可以预先在智慧***城县云计算数据中心服务平台机房中搭建的云平台中预先部署，利用历史数据既可以衡量业务系统部署的完整性，数据的完整性保护以及数据的迁移服务是整个信息系统整体搬迁的重点，如何能够在一定时间内完成数据的迁移而保证数据的完整性是整个信息系统搬迁的难点。
https://www.doczj.com/doc/e811071931.html, 云计算大数据中心项目可行性研究报告（用途:发改委甲级资质、立项、审批、备案、申请资金、节能评估等） 版权归属：中国项目工程咨询网 https://www.doczj.com/doc/e811071931.html, 编制工程师：范兆文
https://www.doczj.com/doc/e811071931.html,/ 【微信公众号】：中国项目工程咨询网或 xmkxxbg 《项目可行性研究报告》简称可研，是在制订生产、基建、科研计划的前期，通过全面的调查研究，分析论证某个建设或改造工程、某种科学研究、某项商务活动切实可行而提出的一种书面材料。 项目可行性研究报告主要是通过对项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为项目决策提供依据的一种综合性的分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。 《云计算大数据中心项目可行性研究报告》主要是通过对云计算大数据中心项目的主要内容和配套条件，如市场需求、资源供应、建设规模、工艺路线、设备选型、环境影响、资金筹措、盈利能力等，从技术、经济、工程等方面进行调查研究和分析比较，并对云计算大数据中心项目建成以后可能取得的财务、经济效益及社会影响进行预测，从而提出该云计算大数据中心项目是否值得投资和如何进行建设的咨询意见，为云计算大数据中心项目决策提供依据的一种综合性的分析方法。可行性研究具有预见性、公正性、可靠性、科学性的特点。 《云计算大数据中心项目可行性研究报告》是确定建设云计算大数据中心项目前具有决定性意义的工作，是在投资决策之前，对拟建云计算大数据中心项目进行全面技术经济分析论证的科学方法，在投资管理中，可行性研究是指对拟建云计算大数据中心项目有关的自然、社会、经济、技术等进行调研、分析比较以及预测建成后的社会经济效益。 北京国宇祥国际经济信息咨询有限公司是一家专业编写可行性研究报告的投资咨询公司，我们拥有国家发展和改革委员会工程咨询资格、我单位编写的可行性报告以质量高、速度快、分析详细、财务预测准确、服务好而享有盛誉，已经累计完成6000多个项目可行性
云计算数据中心建设项目建设模式探讨 由于在公安网建设和发展过程中，网络及相关系统从简单互联变得庞大和复杂，建设和维护的难度均在不断增加。建设和维护模式也由原来单一的自建自维向代维代建逐步转变。参考当前主要政府单位的网络建设模式一般为自行建设或代为建设，运维模式则有自行维护和代为维护。不同的建设模式和维护模式实际上各有利弊，因此在新建公安相关网络和云计算数据中心时应当结合自身实际情况，选择适合的方式。以下是不同建设和运维方式的比较： 优点缺点 自建 能够按照自身的需 求去选择相对较好的产 品和方案来组网 规划周期较长，单次 采购成本较高，一次性 投入较大 代建 规划周期相对自建 较短，相比自建一次性 投入的方式，可以采用 每年固定服务费的方式 向代建方3~5年支付完 毕 由于代建需要集成 商垫资，目前能够提供 代建能力的集成商相对 较少 由于集成商考虑到 建设成本，所选择的产 品可能不符合最初的建 设初衷
对于建设方案，目前有部分省级政府单位均采用代建加考核的方式，即集成商代为建设，然后按年向集成商支付服务费用，并对集成商的服务能力进行考核。但是在代建项目中，需要对代建提出详见的方案和产品要求，否则建成的网络无法达到最初的预期值。 优点缺点 自维 能够锻炼和培养自 身的信息化队伍和信息 化水平 能够对自身的业务 和系统有清晰的理解 由于公安IT系统包 含了大量的硬件，包括 网络、安全、服务器、 存储等，且采购是一个 延续的过程，品牌多且 繁杂，采用自维的方式 需要投入大量的人力和 物力 代维 弥补公安信息化人 力不足，故障相应速度 较快 代维公司人员的技 术能力参差不齐且人员 流动性较大，仅能够处 理简单故障 对于运维方式，由于一套IT系统三分建设，七分管理，后期运维建议还是采用代维加原厂商配合的方式，即有专门的系统集成公司技术人员长期驻场维护，实现基础的设备调
大数据平台建设方案 (项目需求与技术方案) 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。***（某政府部门)为积极应对“互联网＋”和大数据时代的机遇和挑战,适应全省经济社会发展与改革要求，大数据平台应运而生。 大数据平台整合省社会经济发展资源,打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、建设目标 大数据平台是顺应目前信息化技术水平发展、服务政府职能改革的架构平台。它的主要目标是强化经济运行监测分析，实现企业信用社会化监督,建立规范化共建共享投资项目管理体系，推进政务数据共享和业务协同,为决策提供及时、准确、可靠的信息依据,提高政务工作的前瞻性和针对性,加大宏观调控力度,促进经济持续健康发展。 1、制定统一信息资源管理规范,拓宽数据获取渠道，整合业务信
息系统数据、企业单位数据和互联网抓取数据，构建汇聚式一体化数据库,为平台打下坚实稳固的数据基础。 2、梳理各相关系统数据资源的关联性,编制数据资源目录，建立信息资源交换管理标准体系，在业务可行性的基础上，实现数据信息共享，推进信息公开，建立跨部门跨领域经济形势分析制度。 3、在大数据分析监测基础上，为政府把握经济发展趋势、预见经济发展潜在问题、辅助经济决策提供基础支撑。 三、建设原则 大数据平台以信息资源整合为重点，以大数据应用为核心，坚持“统筹规划、分步实施,整合资源、协同共享,突出重点、注重实效,深化应用、创新驱动”的原则,全面提升信息化建设水平,促进全省经济持续健康发展。