新一代数据中心建设的总体规划设计中国IDC圈4月25日报道: 下面我们有请中国系统工程学会信息系统工程专业委员会副主任委员高复先先生发表演讲。
她的演讲题目是新一代数据中心建设的总体规划设计。
有请高教授! 各位下午好! 我讲的题目是"新一代数据中心建设的总体规划设计".和上面几位先生讲的不太一样, 在数据中心的物理平台支撑之下, 作为企业政府也好, 特别是电子政务, 省市一级的信息内容、信息资源怎么来组织。
能够说在信息资源整合和开发方面, 利用已有的数据平台的东西。
关于数据中心建设的基本认识, 本世纪是信息资源整合的世纪。
这是国际上IT界的公认的一个观点。
20世纪是计算机表明、普及数据处理应用、数据海量堆积的时代的, 21世纪是整合无序数据, 深度开发利用信息资源的时代。
中国油田企业从20世纪50年代, 开始二维地震数据处理到80年代的三维地震数据处理, 现在进行着企业资源计划软件推行, 还有数字油田建设等等, 还有信息化建设取得长足进步, 还有问题也出现了, 应用系统分散开发, 数据标准混乱, 矛盾、冗余的数据继续堆积, 信息孤岛丛生, 管理层和决策层应用开发滞后。
这个现象在其它的行业和电子政务方面普遍存在的。
要从数据层面, 管理层面要做数据中心, 是一体化解决问题的一个很重要的方法。
那么不论企业信息化, 还有电子政务数据中心建设的误区呢, 我们发现调查研究以后, 主要在数据中心建设定位, 投资方向有问题。
基本上停留在物理建设层面, 只注重解决数据集中存储、备份与安全等问题, 不注重解决数据标准化建设和信息资源整合策略问题, 同时由于缺乏统筹规划和需求分析, 没有发挥业主方的主导作用, 将数据中心建设项目分保给系统集成商和软件商, 最终演变成了设备和软件产品的采购、安装、部分数据迁移和调查应用, 数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策, 数据中心不能支持核心业务运作与辅助领导决策, 没有发挥数据中心建设的应用。
我们要总体的来看这个问题。
第一是基础设施建设, 提供远程的委托式的数据中心服务。
还有在这个之上, 要建立这个行业这个企业这个政府部门, 这个数据标准化, 而我们的研究对这个标准化不是单一的, 是五项的大致系。
还有网上是数据存储, 集中存储一些主机的数据仓库, 包括空间地理的数据。
还有数字数据, 管理的源数据。
这之上才是业务开发, 对企业来讲, 有一套。
对于公共卫生、社会保障, 诚信等等等等, 要建设下去。
还有能够搞领导决策, 数据决策。
那么这是数据中心的高层应用。
那么这个应用服务要落到实处。
那么要协调的完成这些复杂艰巨的建设任务, 不但有物理设施, 技术资源, 要搞统一筹划, 要做好统一规划、设计。
这是非常自然的现象。
非常明显地道理。
那么我们国家在信息资源的开发领域, 落后比较大。
4月, 杨学由国家信息化办公室副主任, 曾经到我们这里进行开发, 我们汇报了我们数据中心设计方面的工作, 她很感慨。
她说从我们国家信息化总体来看, 三个差距, 硬件差距不大, 顶多五年, 那么软件大概十年, 可是在信息资源的管理方面, 信息资源的利用方面, 差距在20年, 这是一个战略差距, 这个问题不能解决的话, 我们将长期落后, 不会赶上发达国家。
这是杨部长当时的论述。
我们说要成功地建设政府, 部委、或者省市, 或者大的集团企业, 这个数据中心的建设, 要尽快地拉进这个差距, 那么你不搞统一的规划, 那是不可能的, 你光买硬件, 不买软件, 那是没有任何意义的, 是浪费。
我们这个时候要搞信息资源规划, 基于信息资源规划的统一规划设计, 这是我们问题的集中点。
那么数据中心建设基于信息资源规划的理论指导和工程化方法。
数据中心建设的主要理念, 就是信息工程方法论。
经过稳定的结构, 能自动应对管理办法, 信息系统以数据为中心, 最终用户必须真正参加信息系统开发工作。
给我们中国的数据中心建设的企业有很大的指导作用。
那么它的理论贡献, 就是主题数据库, 第一要面向业务主题进行存储, 不是面向单证报表, 第二要信息共享, 第三要找到数据源头, 不是多次多处输入。
这个指导下, 它一个重要的基础的做法, 就是强调数据环境再造, 叫做DER.它认为照着报表建立数据库, 叫做低档数据库, 只有面向渠道的数据库, 只有集中管理, 集中交换, 就是一个发展, 叫做环境再造, 环境优化。
第二个理论家就是威廉。
德雷尔, 她认为不论政府也好, 企业也好, 做一个数据能够有规律可循, 政府部门有多少数据呢, 一个大连的企业有多少数据呢, 没有卓有成效的数据管理, 就没有成功高效的数据处理, 更建立不起来整个企业的计算机信息系统, 属于元素是最小的信息单元, 数据管理工作必须从数据元素标准化做起。
那么我们的94年, 我们承担国家自然基金项目, 信息系统集成的理论和工具的研究。
那么经过十多年的实践, 我们写出了一些专著, 这个专著国信办的专家评价利用我们这里, 找到了基于信息规划的整体的解决方案, 具有开创性, 必将对加速中国的信息资源的开放应用, 建立中国的信息资源的开发利用, 对推进国家信息化, 产生积极深远的影响。
这个理论方法在我们国内已经本地化, 已经能够用了。
在我们 12月, 科技部中国技术市场管理促进中心召开会议, 评价我们这些方法, 经过我们的自己的实践探索和方法, 因此具有可用性, 有突出的效益, 对解决政府和信息资源的开发利用, 因此我们依照方法论, 来自企业的政策, 有很实在的, 能够运用的理论的根据。
那么这些年来, 我们做过河北省电子政务, 做过深圳财政, 也做过中小企业的集团, 现在正在做一个油田的数据中心建设, 都是按照理论方面做的, 前年中国信息界有一篇文章也说过这个方面的问题。
基于信息资源规划总体设计的工程化方法, 那么解决什么问题呢, 解决数据流, 一个计算企业, 总共办公、人力资源, 财务, 生产, 因此大型的企业集团, 它的数据流进来的复杂, 就是左右流, 上下流, 内外流, 那么这些数据流, 统一规划, 放在数据中心统一存储和管理, 能够一体化解决很多矛盾和孤岛的问题。
那么对于政府, 我们讲某一个城市, 这是我们这几年一起做过这个市一级的方面的服务, 市一级的数据流, 它的发改委、劳动局, 委办局等等, 这个数据很频繁, 那么上下和企事业单位, 和民众, 在没有数据中心的那个流才复杂呢, 企业要登记, 好多政府的网站。
那么要报到好多的单位, 政府的各个数据库也是不同的, 建立数据中心之后这个数据流应该是这样的, 我们95年专家组进行过考察, 她们87年开始做这个事情。
现在你发改委和劳动保障局的数据交流, 不是这样交流的, 是经过数据中心交流的。
你民众、企事业单位, 还有你们交流的话, 能够登录到数据中心进行研究, 那么新加坡87年做的, 到95年非常好的。
那么关键性的, 综合性的经济社会数据, 要解决存储中心、管理中心、服务中心的问题, 那么存储的物理设备极容易解决的, 花钱能够买, 可是它的管理和服务, 数据备份的话, 极其困难, 要下大功夫, 这是很不一样的, 那么政府的跨部门的业务系统联合监督, 那么政府跨部门协同业务提高监管水平, 不是一般的社会的问题。
不是那么简单的。
因此要搞好数据流的分析。
那么认为首先从用户视图的规模化的问题, 包括数据的报表进行电子化, 现在有一个企业登记表, 这个编码是D011308, 用英文的标准数列定义每一个标识, 我们把生产企业一百多个, 销售部门一百多个, 整个把一两千个用户的数据规范化了, 叫做用户视图规范化的问题。
然后做流动的分析, 我们国家头几年搞过, 工商、税务和质监, 国家信息办搞过所谓的城市级的企业信息共享平台, 把工商、税务、质监的数据进行互联, 结果各个部门的数据互联的问题, 建立一个中心统一交换, 统一使用的问题, 还有交通、社保等等的问题, 是一个很复杂的问题。
工商现在用软件工程的图看都能够, 那么工商的开业登记表, 是工商登记后送到质监的, 那么我们这么多单位, 每个单位找出一个人进行培训。
因此很快地科学地简单地把这个城市级的数据流一下子搞清楚。
我们能够搞定性定量的分析, 包括和企业和用户。
这里就有问题了, 在这种分析的时候, 一定要有标准, 建立一定范围内统一的数据标准化体系, 在国税、地税、质监等等的一些标准, 我们根据威廉姆的一些理论方法, 我们认为四个领域互联的时候, 我们调查分析有2400多个, 用修饰词、基本词、类别词一起来规定, 把一个数据的库存的公共卫生的元素就设定了。
我们进行ABC分类管理。
还有进一步概念数据库标准, 最后是逻辑数据库标准。
机构的领导班子有基本信息, 某一个人是处长, 它的信息是连接到下面的员工的, 是一个完整的数据库, 这样的话作出一个政府部门, 一个行业, 要想做数据中心互联的话, 这样的数据是这样建立起来的。
要进行宏观经济、企业诚信, 工商、税务、质监5项职能的电子政务数据标准化体系的建立, 那么有一部分数据有编码, 在两千多个一共分成30个主题, 每个主题又分成一万个表, 这样我们能够作出五大领域进行共享, 需要数据库进行支撑的数据的标准化体系, 显然这是一个很大的工程, 这个工程的做法比如说我们建立一个目录。
建立一定范围内的信息资源目录与交换体系, 那么这个流就做交换体系, 五个里面做不到数据标准化, 那么公安有一个标准, 那么要跟其它的部门对接的话, 用交换解决问题。
除了建立一定标准的数据标准化的同时, 要建立它的信息资源目录与交换体系。
那么大家在一个平台上, 在网络化的环境之下, 使用一个工具, 那么工具里有一个标准, 那么建立规范的结果, 就是建立一个信息资源元库, 就是IRR, 建立全程的一些标准、目录和结构的变化, 因为IRR在数据中心建设的当中起到一个核心的作。
