数据中心

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数据中心范文第1篇

3月30日，2012第五届中国数据中心大会在北京国际饭店会议中心隆重举行。本次大会以“大数据时代的数据中心变革”为主题，全面而深入地探讨了在大数据时代背景下，数据中心在构建、运维、管控和服务等方面将面临的挑战和机遇。

中国电子信息产业发展研究院副总工程师乌宝贵作为主办方领导在大会上致辞。他表示，数据中心作为企业IT建设的主要支撑平台，如何在有效、合理地控制总体拥有成本的前提下，从大数据中获取有价值的信息，如何高效利用云计算资源，更好地为企业业务的发展服务，以及如何简化数据的管理，是企业当前必须面对的挑战。

大数据动因

关于大数据形态和相关技术的讨论已经成为IT业界越来越热的议题。大数据背后蕴含了哪些动因？台湾云端运算联盟技术专家委员会大数据专家委员陈育杰表示，一方面，在移动互联网的浪潮下，大量智能终端设备接入网络，制造并传播海量的信息数据；另一方面，传统互联网产生的数据量也非常惊人，大量半结构化、非结构化的数据是大数据重要的形态和组成部分。

惠普亚太及日本地区首席存储顾问Paul Haverfield认为，当前数据量爆发式的增长态势是几个合力共同作用的结果：IT消费化，智能终端和移动互联网应用快速地创造了大量数据；物联网应用，传感器收集了大量数据；企业用户存储的大量没有及时删除的数据也在客观上推动了数据量攀升。

“物联传感器技术的演进，包括互联化和电子化的市场，基于位置的营销等新兴渠道都产生了大量的新兴数据，并引发新的技术变化和演进趋势。”IBM亚太区大数据专家陈威表示，“随着社交网络的兴起，企业营销模式甚至包括交易模式都发生了很大变化。在群体的交互行为中，无论是信息传播的路径还是数据具体的形态、内容都对企业传统的营销和数据处理手段构成了挑战。”

陈育杰认为，大数据一方面需要企业采用不同的看数据的方式，与传统的方式相比，发生了根本的变化；另一方面，用户需要不同的数据管理策略。

企业在过去十几年间所看到的数据本身是残缺的。在大数据时代，企业看数据的整个角度和思维脉络要发生根本的变化，如何更好地实现数据的可视化是一个挑战。

大数据带来的第二个挑战是，传统的数据库和数据仓库在应对大数据这个议题时会面临性价比的问题。大量非结构化数据带来的是数据量爆发式的增长，对存储容量、传输速率、计算速度等要求更高，因此企业必须考虑更具性价比的计算和存储方式。

Paul Haverfield认为，企业应对数据爆炸式增长的策略应该是将数据变成能够让企业获得竞争优势的有用资产，就是通常所说的数据商品化。企业应对数据资料进行挖掘，为决策和业务提供预测性支持。具体而言，企业面临两方面的问题：第一，是否要将所有的数据都保存起来，为什么要保存所有的数据；第二，应该将数据保存在什么样的存储介质上，哪种技术是存储数据最好的平台。

做大数据管家

Gartner将大数据列为2012年CIO最关注的技术方向，IDC也认为大数据是企业能力储备最重要的一个方面。CIO和IT管理者如何帮助企业在数据快速增长的现实中定位自身的发展道路？

面对数据量的增长，传统架构虽然能够实现扩充，但局限性在于没有办法实现水平式的横向扩展。传统的IT架构和数据处理方式无法有效地应对大数据环境，数据的存储、计算、管理、分析等几个节点都需要适应大数据的解决方案。企业数据中心应该如何设计？从基础设施的层面上看，需要一个平衡式的架构，既要有高容量，同时也要满足性能上的扩展。基础设施必须有能力应对各种不同的数据量。Paul Haverfield认为，未来的存储将是横向扩展的架构，总体的思路是采用一种线性增长的方式以实现平衡的存储和计算能力。

从数据管理的层面看，在创造数据的同时，企业用户一定要及时考虑应该删除什么样的数据。因此在企业内部，应用管理者和业务管理者需要对数据归档和删除形成一致的观点，采用一致性的策略，避免IT的敏捷性受到影响。数据删除策略中核心的问题在于企业必须理解自己访问老旧数据的需求。

核心是分析能力

在IT基础架构和数据管理策略适应大数据需求的基础上，如何挖掘数据背后的价值是更为重要的议题。

Hadoop提供了一个框架，企业可以利用这个平台对大量非结构化数据进行预处理。这个过程实际上是对资料某种程度上的结构化过程。经过预处理，数据资料就更容易和现有的数据仓库结合。数据表层的处理和结构化过程仅仅是其全生命周期的一个开始，这其中还包括数据的可视化、检索、共享、分析等一系列方面。Hadoop提供的是一个开放式的生态系统。然而，企业在此平台上的应用还有很长的路要走：从技术供给层面讲，企业普遍对Hadoop架构比较陌生；此外，基于Hadoop的技术顾问服务缺失，企业先期的咨询和需求分析缺乏专业化指导。

传统的数据分析定位是“描述分析”――“是什么”，现在的情况是，数据分析已经从描述分析“是什么”转向分析预测“那又会怎样”、“现在怎样”，即相关的预测分析技术与实时分析决策。现代分析系统能够帮助企业获得对未来的洞察力，在预测未来产品、趋势和潜在客户方面获得竞争优势。

IBM亚太区大数据专家陈威认为，大数据对企业未来发展的核心要求是建立分析能力。这其中包括数据挖掘的能力，针对大数据提供高效能的计算能力，先进的建模、文本分析、跨部门实时决策等。

传统的IT架构在大企业内部面临着信息共享的难题。IBM的云平台能够提供动态管理，在此基础上，应用计算分析模型和软件形成商业智能分析云的概念。IBM智能分析云采用的是模块化的模式，组件可以按照同步扩展、按需所筹等方式更新服务，这可以帮助企业有效降低整体成本，同时充分挖掘和利用大数据的潜在价值。

绿色、稳定的后台设计

大数据的影响不仅存在于企业IT基础设施架构、数据管理策略、数据可视化与分析能力等方面，从根本上也对数据中心的机房设计原则等提出了更高的要求。

鹏博士电信传媒集团执行董事、集团副总裁张光剑表示，大型数据中心在设计时应该遵循五大原则：高节能性、高稳定性、高安全性、高可扩展性、高度冗余，基础设施建设应充分考量这五个方面。

谈到亚洲最大单体云数据中心建设时，张光剑介绍道：“项目从立项、设计、融资到完成投产，实施只花了18个月，效率非常高。选址地点考虑的因素包括110千伏的冗余电力保障、可用的占地面积（三万多平方米）。承载的机柜数和装机服务器数都是最多的。数据中心采用的理念是模块化设计，根据用户的需求灵活设计，按照国家P4标准建造，满足云计算以及大数据数据处理方面可靠性要求。”

美国泛达大中国区技术总监梁俊表示，随着数据中心规模的扩张，机房所需要容纳的服务器、交换机数量越来越多。用户关注的是如何在降低管理成本的同时，有效保障数据中心运作的稳定性。数据中心在稳定性方面面临的主要挑战是散热的问题，这需要从技术上不断更新，应对更加复杂的机房环境和严苛的散热需求。

数据中心范文第2篇

网络、服务器、存储等基础设备进一步集中，这就对数据中心的基础环境提出了新的要求。对于现有的数据中心而言，电力不足、制冷达不到要求，由此而引发的散热问题一直困扰着刀片服务器的推广和应用。在威图看来，小机柜就能带来大改善。

小机柜，大改善

长久以来，数据中心散热问题一直困扰着企业，除了高成本的空调制冷，机柜散热却往往被忽略。威图工作人员告诉记者，威图在业内最早提出了以服务器机柜为核心的制冷方案，针对机柜散热的高效率制冷方案，可以为每个机柜内消化30KW的热量。这就是威图IT物理基础解决方案中关于制冷解决的产品LCP系统，LCP是专为高发热量IT设备进行制冷的新型解决方案，配套威图为LCP提供的HPC专业机柜，组成成套LCP制冷系统，即使30KW / 机柜的发热量，该制冷方案产品也能轻松解决。

在业内，威图是机柜产品标准的推动者之一，威图机柜产品被统称为“威图柜”。 威图展台工作人员告诉记者：“除了机柜产品，我们还提供机房设计和施工服务，还有更高端的一体化解决方案服务。对于金融行业用户来讲，它们需要最安全的机房，我们也可以帮助用户实现防火、制冷等更高端的服务。”威图的解决方案基于“模块化”的设计原则，这样做的好处就是帮助用户最大限度地减少一次性投入。

为数据中心节能

2011年时值威图成立50周年，今年上半年业绩相比2010年实现同比增长40%，这个数字让身为总裁的郑清好雀跃不已，而业绩的高速增长很大程度上则归因于威图在绿色节能方面的努力：“目前，威图主要的行业用户集中在新能源、金融等行业，云计算技术的发展也给威图更多的市场机会。最终，这些都归结于数据中心建设，而节能是未来数据中心发展的必然趋势。”

威图的绿色节能措施主要体现在产品设计上。威图在箱体系统领域首创、并一直秉承的标准化理念，实现大规模的工业生产，从根本上降低企业生产成本、减少能源和材料的消耗。

数据中心范文第3篇

英特尔通信和存储基础设施事业部平台应用工程存储部门存储技术专家Michael McGrath阐述了英特尔对软件定义数据中心的理解：软件定义的数据中心应该从应用的角度出发，基于数据中心已有的资源，包括计算、存储、网络等，通过各种优化手段，满足企业用户对服务水平（比如可扩展性、自动化程度、虚拟资源调控）的要求。“软件定义的数据中心强调的是资源应用和调配的灵活性，其核心并不是产品本身，而应该将客户需求放在第一位。”

从应用出发，以客户的需求为先，这是英特尔数据中心战略的核心指导思想。在按照软件定义的数据中心的理念重构数据中心的过程中，英特尔也一直严格遵守这一思路。传统的数据中心以基础设施为重，而不是以应用和客户为导向的，这导致传统数据中心容易产生信息孤岛和架构的不兼容，在性能、可扩展性和资源调配方面无法满足当今用户的需求。Michael McGrath表示，在重构数据中心的过程中，从数据中心底层架构到管理层面，从硬件到软件，从前端应用到后台资源的调度，都必须以满足用户对服务水平的要求为目标，最大化硬件资源的利用率。

软件定义数据中心的一个重要基础就是虚拟化。如今，服务器虚拟化已经得到了广大用户的认可，并且得到了广泛部署。接下来，存储虚拟化、网络虚拟化也必须跟上，这样才能更好地实现数据中心全部资源的池化，为构建软件定义的数据中心打下良好的基础。未来，数据中心的发展一定是由数据驱动的，将数据的存储、处理和分析进行融合，为企业的决策提供可靠依据是重要的发展方向。Michael McGrath认为，目前数据中心正处于转型之中，而转型的一个关键就是如何从以硬件为中心转向以应用为中心。

“未来的数据中心将基于标准化的IA架构，在其上更轻松地实现资源的协调和调用。”Michael McGrath举例说，“计算和网络很明显地将从封闭走向开放和标准化，服务器更多地采用IA架构，而软件定义网络的一个基本思想就是在IA架构服务器上通过软件实现网络的功能。如今，存储产品中使用的CPU，80%都是英特尔的。基于控制器的传统存储架构将逐渐转向分式布的存储，从而突破传统存储的技术限制。”

数据中心范文第4篇

1月2日，一直在90多美元

价位徘徊的纽约商品交易所石油价格这一天突破每桶100美元大关，创下了历史新纪录。尽管随后不久油价又重新回落到每桶100美元以下，但这一事件再次给我们敲响了警钟，能源供应形势将日趋紧张。

对于IT领域的数据中心来说，尽管不会直接使用石油相关产品，但电力却是IT设备正常运转的前提，与石油供应面临的形势类似，我国的电力供应同样也十分紧缺。近几年来，电力消耗的大幅增加已经引起了数据中心管理者们的重视，传统的数据中心建设方式遭遇到前所未有的挑战，一种新的数据中心建设模式开始出现。

电力消耗不可小觑

IT设备的电力消耗越来越不可小觑了。下面是两个有趣的事实：在美国，这几年到公园和博物馆去的人逐年减少。调查发现，一个很重要的原因是，互联网发达后，人们更愿意花大量的时间上网，他们可以通过互联网来参观这些公园和博物馆。还有人曾做过估算，2007年全球所生产的晶体管总量已经超过大米。

这两件事看似没有什么联系，而实际上都与电力消耗有关：IT设备越来越普及，人们生活娱乐已经与IT密不可分，导致电力需求的大幅增长。同样，由于晶体管的使用是需要电力来支持，这就意味着电力消耗也会越来越多。

“对于数据中心而言，电力消耗的增长幅度是很大的。因为根据动力学的研究结论，任何电力的输入都会带来热量的输出，因此我们不仅要考虑IT设备本身对电力的需求增加，还要面对另外一个问题，这就是制冷需求的增加。”APC-MGE公司CMO（首席市场管）Aaron L. Davis在接受记者采访时表示。

Davis在APC公司工作了近20年，一直在跟踪研究数据中心的建设问题。他告诉记者，现在的数据中心面临一个困境，即IT的普及使得我们需要高密度的IT设备，而高密度的IT设备会散发出更多的热量，因此需要更大的制冷能力，而更大的制冷能力又需要更多的电力供应。

目前，电力成本增加已经引起了各方的重视。IDC的研究显示，每100台服务器的年平均耗电量为55万度，其中用于制冷的电力为服务器用电量的2.7倍。AMD也曾针对其用户做过一个调查，他们发现，53%的用户称在未来两年内会面临着电力供应的问题。

Gartner去年曾对数据中心的管理者做过一个调研，在对当前面临的最棘手问题的回答中，电力和制冷位居第一，70%的数据中心管理者认为电力和制冷的问题是他们碰到一个最大的问题。调查还发现，在整体IT投入里面，过去电力和制冷这个部分只占到8％，而Gartner估计未来会达到48％，这就意味着未来数据中心的管理者需要挤出40％的其他预算，以应对电力和制冷需求的增加。

“近年来，惠普、IBM、戴尔、思科等都非常关注绿色计算也与此不无关系。如果他们不帮助客户去节省40％的预算问题，客户就很难有更多的钱去购买他们的服务器等IT设备。” Aaron L. Davis说。

建设高效数据中心

电力消耗的大幅增加已经让很多数据中心做出了新的选择。例如，微软和Google在全球建设有很多数据中心，它们的数据中心选址的首要条件是电力最便宜，而不是带宽和服务器成本最低。而更多的人正在思考改变传统的数据中心建设模式，构建一个高效率的数据中心。

“传统的数据中心设计的一个突出问题是没有采用边成长边投资的建设模式，建设力求一步到位。” Aaron L. Davis告诉记者，在数据中心的设计时，通常都会对功率输出有一定限定。如果设定值过低，就会限制数据中心在未来需要时部署更多的应用或者设备，而设定值过高，又会导致前期基建投入过大，最后形成事实上的浪费，只有边成长边投资的建设模式可以解决这一难题。

实际上，有人做过测算，以电力供应为例，在数据中心中最后真正用于支持应用系统的电力还不到1%，而绝大多数用在了UPS、制冷、监控等相关的设备上了。

Aaron L. Davis说：“这也是目前数据中心建设中的一个难题，目前还难以从根本上解决，也许根本就无法解决。现在所能做的就是，尽可能地提高UPS、制冷等设备的效率，也就是要建一个高效率的数据中心。”

为此，APC-MGE倡导一个名为“4C”的解决方案，即采用质量上乘的系统组件（Components），如电源和机柜等；采用高效的制冷系统（Close Coupled Cooling），如变机房级制冷为机柜级制冷；采用热空气围栏（Containment），通过遏制高密度设备（如刀片式服务器等）的发热来避免因为散热而导致的宕机；容量管理（Capacity Managment）实现电力及制冷的规划和管理，四者配合、共同作用从而构建一个高效率的数据中心。

不过，Aaron L. Davis表示，高效率的数据中心并不意味着全是高科技的办法，有时候一个小的创意也能解决很大的问题。比如，为了提高制冷效率，APC-MGE提出了冷热通道的机柜摆放方式，也就是将机柜背靠背地摆放，从而尽可能地避免冷热风混合以降低制冷消耗。

走绿色IT之路

毫无疑问，“绿色”已经成为当今的主旋律，IT领域也早就刮起了“绿色”旋风，而高效率的数据中心其实也就是在向“绿色IT”这个IT产业发展的大趋势靠近。

Aaron L. Davis介绍说，绿色IT是一个需要整个行业共同参与的行动。他给记者描绘了一幅场景：从消费者到数据中的管理者、再到大楼的建设者如何参与到绿色IT的行动，更重要的是，这是目前的技术水平能够实现的。

消费者：通过高能效技术和能源管理工具，家中的消费者可以达到节省20%的用电量。

数据中心：通过服务器虚拟化可以节省用电量达到普通消费者的10倍；如果再进一步，这个数据中心通过简便的模块电源和制冷结构优化，可以实现3倍于通过服务器虚拟化带来的用电节省。

数据中心所在的大楼：通过电源和控制系统的智能管理实现智能照明和变速驱动，数据中心所在的大楼可以实现3倍于数据中心的电力节省。

电力供应系统：通过全方位电源管理、自动地调配用电设备和发电设备的运转时间，一套电力系统还可以实现3倍于一栋大楼的能耗节省。

数据中心范文第5篇

据资料显示，2007年，全球购买服务器的花费，和这些服务器所耗的电费持平。

现在，虽然全国都在提倡低碳，但企业大力推行节能减排的同时也面临着一系列挑战。首先，IT基础设施的平均生命周期是2.5年，而数据中心所处的物理环境如建筑物的生命周期都在10年以上，企业要在不变的物理环境中应对IT技术的变化，就给新一代数据中心带来挑战；此外，无论买节能设备还是做节能方案，企业都面临资金短缺和国际标准的障碍。

中国现在有58.8万个数据中心，仅今年新建的就有6800多个。建设一个数据中心，不仅需要IT管理人员懂IT技术，还要懂建筑、智能楼宇、物理基础设施甚至整个动力环境。对此，施耐德提出了“能效云”管理的概念，它包括数据中心、建筑楼宇、生产线、污水处理等方案，帮助企业实现节能减排。

节能减排最重要的是持续节能，因此能效管理平台要⒉煌层级的信息管理架构和整个IT管理机构融合在一起。虽然没有特别的新技术，但所提出的要求却是前所未有的――在一个超大规模的云计算数据中心里，把成千上万的IT设备管理起来。

在能效云之下，无论是云平台、智能终端，还是未来的碳排放趋势报告，都可通过同一个平台监管、掌控。

能源管理是有逻辑的。今天的数据中心能效管理追求的是低POE（以太网供电系统），但这不意味着POE越低越好。新一代数据中心的特点就是“更快、更密、更动”。我们不只为企业应用服务，也不是一味追求高密度，而是要从规划着手，在高楼平地未起时就开始看“风水”――能效管理要做的就是把数据中心的“风水”和能量逻辑融合起来。以一个1000平方米的数据中心为例，节能降耗改造之后，每年可节省224万元电费，使它可以多放57个机柜，节省269万元新建机房的费用。