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数据中心基础架构云计算解决方案1项目目标和总体计划1.1项目目标和总体计划数据中心生产和开发测试环境主要包含了IBM小型机、SUN小型机、PC服务器、SAN存储、Weblogic中间件、WAS中间件等。
本项目作为基础架构云，将对生产环境和开发测试环境涉及的服务器、存储、中间件进行统一规划，在利旧和新购设备的基础上，实现基础架构云的主要功能，达到节能增效、提升业务支撑能力、提升IT运维能力的目标。
数据中心现有的基础设施环境主要存在如下问题：设备利用率不高、应用上线周期长、缺乏专门的开发测试环境。
为解决这些问题，公司将搭建基础架构云，实现如下收益：1.搭建专门的开发测试环境，节约800万人工成本，并减少安全隐患：新的开发测试环境将使开发测试资源申请和部署周期从现有的2周压缩到2天。
以一年开发测试100个项目、每个项目10个开发测试人员为估计，相当于节约8000个人天，也就是节约800万人民币的人工成本。
同时，也避免开发测试过程中对生产系统的影响，提升了系统整体可靠性。
2.提高设备利用率，相当于多增加20%的设备：目前CPU利用率不到5%，新方案部署后，CPU利用率至少可达6%，也就是多增加20%的设备。
3.改善运维管理水平：通过管理自动化、平台标准化、资源可视化和使用人性化等措施很大程度改善油田数据中心的运维管理水平，同时，为下一步IT基础架构的变革打下良好基础。
4.绿色节能：方案技术先进性实现的20%设备增加，无需消耗新的能源、机房空间等，可节约20%的能源。
1.2双方工作范围本方案公司主要工作范围包括：1.设计并建设云管理平台、用户自服务平台；2.设计并建设被管理资源池：被管理资源池将分成生产和开发测试两大部分，包含利旧和新购的全部的设备；3.系统迁移：将部分现有应用和新建项目迁移到新的云平台上，并提供迁移手册给油田；4.设备供货：新购软件和设备的产品提供。
油田主要工作范围包括：1.基础设施准备：包括准备机房环境，小机及存储设备，网络等。
[Table_Title]通信设备行业专题研究云计算全产业链持续高景气，“新基建”助力行业发展2020 年 11 月 18 日【投资要点】◆全球云计算市场保持稳定增长态势，我国云计算服务市场空间广阔。
根据Gartner预测，未来几年云计算市场平均增长率在18%左右，到2023年云计算市场规模将超过3500亿美元，其中，IaaS、PaaS、SaaS市场规模分别达到971、749、1877亿美元。
据中国信息通信研究院统计，2019年，我国公有云IaaS市场规模为453亿元，同比增长67.4%；公有云PaaS市场规模为42亿元，同比增长87.9%；公有云SaaS市场规模194亿元，同比增长34.2%。
我国云计算市场未来发展潜力巨大。
◆SaaS是云计算中最大的细分市场，我国SaaS市场未来发展潜力巨大。
2019年，我国公有云 SaaS 市场规模达到194亿元，比2018年增长了34.2%，仍与全球整体市场（1095亿美元）差距明显。
2020年受疫情影响，预计未来市场的接受周期会缩短，将加速SaaS发展。
目前中国SaaS 行业的已经形成了三大阵营包括创业公司、互联网巨头和进行云转型的传统软件公司。
其中，创业公司、传统软件公司更多参与相对细分的市场以获取壁垒，而互联网公司更多从IM（Instant Messaging）协同功能入手打造平台化的生态系统，在自己核心应用的基础上重点发展第三方应用的开发，培育移动办公应用生态圈。
进行云转型的传统软件公司以用友、金蝶、麦达数字为代表，创业阵营以北森、销售易等为代表的SaaS服务商，在各细分领域已崭露头角。
◆云计算安全已经逐渐引起企业的重视，需求将会随着云计算市场规模的扩大而快速增长。
根据Gartner统计，2019年全球云安全服务市场规模为74.1亿美元，到2021年将会超过100亿美元，年复合增长率超过20%。
中国方面，根据赛迪统计，2019年中国云安全服务市场规模达到55.1亿元，同比增长45.8%，中国云安全服务市场处于爆发式增长阶段。
基于云计算的服务器虚拟化平台的规划与研究俞雪永胡毓宁陈利锋柯海丰(浙大城市学院计算机与计算科学学院，浙江杭州 310015)摘要：论文分析了浙大城市学院实验室的规划现状，就计算数据中心在更新配置时资金投入过大、服务器资源利用率不高的问题，研究了当前云计算的相关技术，提出了基于云计算的服务虚拟化的解决方案。
该方案通过在数据中心高性能的计算机刀片群集上建立服务器虚拟化资源池的方式，利用Web进行资源管理以及对平台的访问和资源的调用，从而实现服务器虚拟化管理和应用，提高资源利用率，节约建设成本，降低设备管理和维护的工作量，提高了数据中心的服务能力和支撑水平。
关键词：云计算；服务器虚拟化；数据中心DOI: 10.12184/wspkjllysjWSP2634-792X07.20200402为了适应新时代高校人才培养的需求，浙大城市学院计算分院从 2011 年至今投入大量的经费，通过对兄弟院校的实地考察，建立了教学与科研一体化的数据中心。
目前数据中心机房物理服务器数量众多，设备投资大，机房空间占用大和电力消耗居高不下 ,同时大部分理员可以根据需要将一台或多台虚拟机分配给一个或多个用户，而用户桌面上不再需要部署性能强大的 PC，而只要部署一台安全、易管理的云计算终端就可以连接到数据中心的虚拟服务器并使用该虚拟机，通过网络把服务器端的虚拟主机传输到客户端并展现给最终用户。
一、服务器虚拟化的可行性与必要性时间服务器 CPU 利用率相对较低，较高的能耗和传统的网络基础架构在一定程度上阻碍了信息化的可持续发展，因此迫切需要可持续发展的信息系统的可靠和稳定的支撑。
经过国内外的调研和对比，认为云计算虚拟化平台成为解决以上问题的最佳方案。
服务器虚拟化作为虚拟化技术又一个快速兴起的潮流，越来越多的企业开始接受虚拟化技术来实现企业的服务器基础架构[2]。
通过服务器虚拟化技术在一台性能强大的服务器上虚拟出若干台虚拟服务器[3]，用户或管理员可以在该虚拟机中安装操作系统、应用程序等，管计算数据中心承担着浙江大学城市学院计算分院教学信息化平台、IT 项目建设与科研管理的重任。
DOI: 10.3969/j.issn.1673-4440.2021.03.011基于超融合基础架构的铁路云数据中心建设方案李 斌(佳讯飞鸿（北京）智能科技研究院有限公司，北京 100044)摘要：在充分研究铁路信息化发展现状、演进困境以及云计算平台技术的基础上，结合中国国家铁路集团有限公司对于信息化的总体规划，提出铁路云数据中心的总体技术架构，详细阐述基于云计算技术的铁路数据中心平台优势。
对涉及到的关键技术：超融合技术和网络拓扑技术展开说明。
立足铁路云数据中心规划建设角度，重点从IaaS层资源规划、云管平台建设、网络架构设计和云平台双活灾备建设4个方面进行详细论述。
为铁路云数据中心规划、设计、建设提供理论基础和技术支撑，也为后续工程现场实施提供重要的建设思路支撑和实验室数据支撑。
关键词：铁路云数据中心；超融合基础架构；虚拟化技术；云管平台中图分类号：U285.4 文献标志码：A 文章编号：1673-4440(2021)03-0054-05Construction Plan of Railway Cloud Data Center Based onHyper-converged InfrastructureLi Bin（Jiaxun Feihong Intelligent Technology Institute Co., Ltd., Beijing 100044, China) Abstract: The overall technical architecture of railway cloud data center is proposed on the basis of comprehensively studying the status quo, the evolution dilemma of railway information development and the technology of cloud computing platform, taking into consideration the overall planning of information technology in China. The advantages of railway data based on cloud computing technology are elaborated. The key technologies involved are explained, namely hyper-convergence technology and network topology technology. Based on the planning and construction of railway cloud data center, the paper discusses four points in detail, namely resource planning at IaaS layer, the creation of cloud management platform, the design of network architecture and dual-active disaster recovery of the cloud platform. The paper provides theoretical basis and technical support for the planning, design and construction of railway cloud data center, and also provides important ideas for construction and laboratory data support for the implementation of follow-up projects.Keywordss: railway cloud data center; hyper-converged infrastructure; virtualization technology;cloud management platform1 现状与需求分析在国内铁路“客运高速化、货运重载化、运输生产智能化”的发展背景下，新技术如何将铁路既有业务深入融合提升到一个新的高度，对于新技术与铁路运输生产紧密关联提出更高的要求和发展目标。
池的云网融合，构建统一、融合、联动的基础架构系统，不仅提升了应用系统部署的可靠性、灵活性、可扩展性和可管理性，而且也促进了云计算的应用和实践。
目前人民检察院的信息化系统也将从传统的数据中心架构向云基础架构演进，满足检察院信息系统的快速批量部署、系统性能优化、降低管理维护工作量的需求，适应侦查信息化和装备现代化的科技强检需求，实现侦查方式战略转变、推动犯罪侦查工作和检务管理工作科学发展。
云计算系统已经在政府、教育、大企业、运营商等行业得到越来越多的成熟应用，涌现出一批国内外的具有完善解决方案的云基础架构供应商，包括华三、VMware、微软、亚马逊等公司，尤其是国内的华三公司还可以提供集计算、存储、网络、虚拟化和云管理于一体的整体式交付的UIS统一基础架构系统，可以显著简化检务云基础架构的部署和运维成本，而且凭借丰富的工程实施经验提供专业快捷的运维保障，将云基础架构系统的部署时间缩短70%以上。
【摘 要】在介绍了相关背景之后，文章提出了基于云计算的新一代业务支撑网的IT基础架构，详述了各层结构的功能原理，包括云硬件架构、云软件架构、云应用架构和云管理架构。
该架构将更有效支撑业务发展。
【关键词】云计算 IT基础架构 数据中心 SOA 虚拟化付 峰 中国移动（深圳）有限公司1 引言随着3G商用的逐步推进，传统的互联网业务正在与移动通信网加速融合，以移动互联网为代表的数据业务如移动社区、手机邮箱和即时通信等成为移动运营商的战略重点。
在今年（2009年）达沃斯世界经济论坛期间，中移动董事长兼CEO王建宙谈到互联网未来发展的两个主要方向，第一是云计算，第二是互联网的移动化，这两个方向将促使互联网发生一个数量级的上升，同时创造出新的经营模式。
与此同时，Gartner也在其报告中称“到2012年，80%的财富1000强企业将使用云计算服务”。
面对移动互联网的发展，中国移动进行向信息服务提供商的战略转型，不仅提供面向个人和行业应用的传统电信业务服务，还将提供包含软件服务、平台服务在内的新商务模式。
这种转型对业务支撑网系统提出了更高要求，不仅为内部应用提供支撑服务，现有的系统如BOSS、CRM和BASS等系统；而且为第三方提供软件服务（SAAS），如CRM、MIS等；还为外部应用提供平台服务（PAAS），提供二次应用开发能力，如基于位置的服务等。
传统的系统架构以客户/服务器模型为主，一般是一套系统一套服务器。
这种架构作为业务支撑网系统中最重要的体系结构，曾为企业的业务发展、营销服务提供了强有力的支撑，至今仍被广泛使用，但该体系架构在使用过程中也越来越体现出架构的可扩展性差。
由于移动业务的急剧发展、应用数据大量的膨胀，造成相关系统经常性扩容，每次扩容不仅周期长，而且软硬件成本相当高，为未来业务发展带来一定不利影响。
云计算体系架构作为一种新兴的共享基础架构方法，虽然各方表述不太一样，但本质上都是通过将企业计算动态分布到集群计算机上，根据业务发展和应用使用情况对软硬件资源进行灵活的调配，以实现按需访问，对内对外提供各种IT服务。
云计算是由分布式计算、网格计算等技术发展而来，并融合了虚拟化、Web 2.0等相关技术。
本文旨在研究如何构建基于云计算环境的新一代IT基础架构，从而更有效支撑业务发展。
基于云计算的新一代电信IT基础架构研究收稿日期：2009-11-212 云计算体系架构针对现有的和即将出现的大规模数据密集型工作任务，在云计算思想基础上，综合虚拟化、分布式数据库、SOA、SAAS和 Web 2.0等技术，本文提出了新的基于云计算环境下的业务支撑网体系架构。
该体系架构由虚拟集群、数据中心、内部服务整合和提供（SOA）、应用（内部应用、软件服务、平台服务）等组成，为个人用户和行业用户提供更为丰富的业务体验。
业务支撑网云计算架构如图1所示：基于云计算的业务支撑网IT系统架构包括了云硬件架构、云软件架构、云应用架构和云管理架构。
每层结构分述如下：（1）云硬件架构，其重点为基础设施建设，通过使用虚拟化技术，将物理服务器、存储和网络组成虚拟集群，以供上层软件平台调用；（2）云软件架构，由数据中心、服务中心和访问中心组成；◆数据中心，作为整个系统架构的核心，根据企业内部应用和外部应用的特点，进行统一数据建模。
该中心存储了整个企业的全部数据和第三方数据，不仅包含了基础数据，而且也包括了经过不同应用深加工后的信息数据。
数据中心可根据不同的应用计算方式，混合采用文件系统、内存数据库、普通数据库和数据仓库；◆服务中心，根据内部应用和外部应用的需要，将基础数据和经过加工后的信息数据以服务的形式进行封装，对内对外提供包括软件服务、平台服务、存储服务和计算服务在内的多种服务；◆访问中心，提供内部应用和外部应用的访问方式，通过对应用的适配，灵活地适应应用的需求，并辅以访问控制、接入管理、展现管理和第三方应用的嵌入管理等。
（3）云应用架构，含企业内部应用、软件服务和平台服务。
企业内部应用如业务支撑网系统BOSS/CRM/BASS、业务网系统飞信平台/手机邮箱等；软件服务（SAAS）对外提供相应的软件，如CRM、OA和MIS等；平台服务（PAAS）提供二次开发接口，为外界应用所调用，并可通过MASHUP等技术聚合，如基于位置的服务接口、基于营销的服务接口等。
该系统架构每部分层次清楚，并都能够被单独管理，这使得企业能够快速升级各部分，以下就每层架构以及每层所使用的关键技术进行详细分析。
另限于篇幅，云管理架构将不做讨论。
2.1 云硬件架构——基础设施基础设施将各种物理单元如服务器、存储、网络等作为统一的整体进行考虑，同时综合考虑各种应用系统的重要程度，以及应用系统所需的计算性能、系统空图1 业务支撑网云计算架构间和安全性等因素，通过构建分布式并行环境，采用虚拟化技术，屏蔽各种处理单元的异构性，不管这些物理单元是来自不同的厂商还是采用不同的内核，都对其进行集中管理，实时监控系统性能、配置、告警等相关数据，并做到物理设备的自动发现添加、退出和维护，从而构成灵活组装、自适应的虚拟集群。
采用这种架构可以让系统同时运行在众多节点上，具有非常强的并行处理能力；另外，该架构具有非常好的线性扩展能力，可以很容易地通过增加或更换不同的物理单元来扩充新的计算结点，并由此获得巨大的计算能力；它还具有相当强的容错能力，集群中的节点失效时，可以灵活快速地将任务切换到其他节点。
2.2 云软件架构——数据中心数据中心存储整个业务支撑网系统的全部数据，包括用户信息、账户信息、通话记录以及第三方应用数据等，混合采用数据库、数据仓库、内存数据库和文件系统等相关技术。
数据中心需着重解决分布式文件系统、分布式数据库以及分布式模型这三个关键问题。
（1）分布式文件系统为了满足迅速增长的数据处理需求，可采用分布式文件系统。
该文件系统包括文件数据块节点和文件管理节点，数据文件将被拆分成不同的数据块或作为一完整的数据块。
这些数据块将作为存储的基本单元，存放在文件数据块节点中，同时为了容灾等目的，每份数据块将被复制存储在不同的数据节点上。
文件管理节点作为分布式文件系统的核心，需维护整个文件系统的元数据，准确描述数据文件与数据块之间的分解和映射关系、数据块所在节点信息及当前状态、访问控制等信息。
另外由于数据文件包含大量数目的小文件，所以需着重考虑I/O操作和块尺寸。
分布式文件系统在文件创建、删除和访问等控制方面，同目前所使用的文件系统在使用方法上一致的。
（2）分布式大规模数据库系统为了处理超大量格式化、半格式化数据，从应用角度上来说，既要支撑OLTP环境（重在记录的实时更新），也要支撑OLAP环境（重在历史数据的处理和分析）。
如此复杂的应用环境，有必要着重考虑混合普通数据库、数据仓库、内存数据库等分布式大规模数据处理技术。
分布式数据库重点在于数据的分布机制和数据的并行处理机制两方面。
对于数据的分布机制，要求数据能均匀地分配到各个节点所负责的存储单元中，构造数据块的映射图，在数据处理时尽量不移动数据块，而是通过改变数据块映射图来实现，从而达到较高的处理速度。
数据的并行处理机制，以数据分布机制为基础，每个节点只负责它自己管理的存储单元的数据库操作。
每个节点可配置多个处理进程，每个进程可创建多个分布式线程，尽可能使得任务并发处理，所有数据库操作如表的索引、联接、聚集和排序等都是由各个这样的进程并行进行的。
所有节点同时工作，而每个节点只完成与它自己有关的部分并返回结果至系统缓冲区中暂存，从而大大减少了磁盘I/O，以此达到较高的处理速度。
（3）分布式模型分布式编程模型，运行于大规模集群上的分布式并行编程框架。
目前开源的环境主要有Hadoop框架，其核心计算模型为MapReduce，它将复杂的运行于大规模集群上的并行计算过程高度地抽象到了两个函数，Map 和 Reduce。
其计算过程就是将待处理的数据集分解成许多小的数据集，数据集分别由集群中的一个节点进行处理并生成中间结果；这些中间结果又由大量的节点进行合并，形成最终结果。
除此之外还有一个主控的任务节点，负责调度各数据节点，分发计算任务，并负责监控任务的运行情况；当某一数据节点存在异常，主控节点将该节点上的任务转移到新的节点，并由新的节点继续完成任务。
一般来说，数据在哪个节点上，就由哪个节点完成数据的计算，这样可以减少数据在网络上的传输，降低对网络带宽的需求。
2.3 云软件架构——服务中心服务中心，主要采用基于SOA的体系架构，由企业服务总线和服务层组成。
SOA体系架构作为一种面向企业级服务的系统架构，采用标准协议或规范将具体应用【作者简介】付 峰：高级工程师，硕士毕业于南京航空航天大学，现任职于中国移动（深圳）有限公司研发支撑部，长期从事中国移动业务支撑网经营分析系统规范制定、系统规划和设计、数据仓库和数据挖掘方面的技术研究工作。
参考文献[1]Jeffrey Dean, Sanjay Ghemawat. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters [J]. Communications of the ACM, 2008.[2]陈康,郑纬民. 云计算：构建基于互联网的应用[N]. 计算机世界,2008-05-12(36). ★程序划分为不同的松耦合的原子服务和复合服务，服务之间采用统一的接口，并通过服务编排灵活组装成不同的功能以供业务应用调用。
根据应用的需要，将数据和经过深加工后的信息以服务的形式封装，对外提供软件服务、平台服务、存储服务和计算服务等多种服务。
企业服务总线作为不依赖于特定产品、语言、平台等底层技术的通讯联系基础结构，用于实现数据的无障碍交换。
同时需要提供服务方面的管理，用来管理和协调服务的请求、调度和监控，包括服务注册、服务查找、服务路由和服务安全等。
另外基于安全考虑，企业服务总线将由两条服务总线组成，分别提供企业内部应用服务及企业外部应用服务。
2.4 云软件架构——访问中心访问中心，提供应用适配、访问控制、接入管理、展现管理以及第三方应用的嵌入管理等，并通过这些功能，提供对外界应用访问的适配，控制所访问人群，保障系统安全性。
同时可以提供第三方应用接口，使第三方可通过Mashup等技术将接口应用集成到自身功能中，以实现支撑社会网络、移动商务和开放协作等Web2.0应用。
2.5 云应用架构通过该平台，可以为企业内部和外部用户提供一系列的存储、计算和网络基础设施的服务，主要应用可包括如下：（1）内部应用。
数据中心存放了全部的数据，如三户资料、详单数据等，为业务支撑系统以及业务系统提供相关服务，如CRM、BASS、移动社区平台和飞信平台等；（2）SAAS。
