導語：如何才能寫好一篇數據中心，這就需要搜集整理更多的資料和文獻，歡迎閱讀由公務員之家整理的十篇范文，供你借鑒。

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4月17日，萬國數據深圳福田數據中心正式開業。這座建筑面積1.5萬平米、可容納2400個機柜的數據中心已經是萬國數據在全國的第17座數據中心了，其總面積超過了15萬平米。新建的這家數據中心，服務對象除了針對深圳的用戶外，還瞄準了整個華南地區和香港，據說還沒開業，就已經被客戶簽下了一半面積。

在云計算、大數據以及移動互聯這些新興應用的推動下，今天的數據中心市場依然是那么火爆。

誰是數據中心變革的推手？

如此興盛的數據中心市場，其背后仰仗的是今天無處不在的信息和令人難以置信的信息增長量。看看每個人口袋里裝著的智能手機，以及手里拎著的筆記本電腦和各種Pad，再想想正炙手可熱的可穿戴式設備甚至汽車車載智能系統，我們的生活已經離不開這些設備了，而在它們的背后同樣離不開的正是那些數據中心。我們已經對數據中心產生了依賴。

在剛結束不久的英特爾IDF14上，記者注意到這樣一組數據：現在每400個移動電話就需要有一個服務器來管理它的內容，每120個平板電腦就需要一個服務器做支持，每20個數字圖像采集器就需要一個服務器來支撐，每6個監視器就需要一個服務器來服務……由此我們可以看出數據中心與我們的生產、生活以及目前正火熱的物聯網、智能交通、智能安防等社會智能化的發展是如此地密不可分。

淘寶5年前開始發起的購物節“雙11”在去年達到了新的水平，在短短的24小時中，淘寶實現了57億美元的銷售額，這一業績與前一年相比達到85%的增長。讓我們看看57億美元背后的數字：峰值時有1700萬個同時購物的人，支付寶每分鐘需要支持7900個交易或支付交易，同時產生了1.52億個需要送貨的包裹。

如此“可怕”的數字需要背靠強大的數據中心。

上海市衛生局擁有4700多家醫院的信息，每天都要產生1600萬份病歷。如何利用這些數據，提高醫院的利用率，并通過數據分析改進對慢性病的跟蹤，這些同樣需要數據中心的技術支持。

2013年，中國“天河二號”成為全球排名首位的超級計算機，這個使用了4.8萬顆英特爾至強融核協處理器和3.2萬顆英特爾至強處理器的超級計算機，峰值性能可達54.9PFLOPS（每秒54.9千萬億次浮點運算）。利用它強大的計算能力，在大氣污染模擬、高鐵過隧道時的空氣動力學效應以及小蛋白分子動力學上都取得了可喜的成績。

正是基于目前這些熱門領域對數據中心需求的分析，英特爾公司高級副總裁、數據中心事業部總經理柏安娜女士提出，對未來數據中心的業務發展至關重要的將是云計算、大數據和高性能計算這三個領域，它們未來的廣闊前景將是數據中心的增長點。我們相信，這應該也是業界的共識。

數據中心驅動業務創新

面對紛繁復雜的市場變化，要抓住稍縱即逝的發展機遇，企業需要更快的響應速度、更高效可靠的運營管理和更準確的商業洞察。而作為重要的業務支撐和推動力量，IT技術扮演著越來越重要的角色。在這個過程中，作為IT的基礎設施，數據中心的作用毋庸置疑。

數據中心是一整套復雜的設施。它不僅僅包括計算機系統（例如服務器、系統軟件等）和其他與之配套的設備（如通信和存儲系統等），還包含冗余的數據通信連接、供配電及制冷設備、監控設備以及各種安全裝置，可以說數據中心是推進新一代信息技術產業發展的關鍵資源。

同時，云計算、物聯網、大數據、基于移動互聯的應用和HPC的迅速發展，SNS、電子商務、視頻等業務的大規模增加給數據中心帶來了持續的需求。例如在物聯網等新興領域，數據中心正在成為“改變者”的角色。

羅克佳華公司坐落在太原市南郊國家級高新技術產業區，他們將物聯網應用與云計算服務完美結合，開創了“云+端”的技術模式。在羅克佳華的廠區內，建有一個規模為300臺物理服務器的云計算數據中心，為全國各地的用戶提供礦山運營、能效監管系統運營、電廠脫硝和脫硫運營、合同能源管理運營等服務。在羅克佳華董事長李瑋看來，數據中心已經成為公司業務發展的重要推動力量甚至是創新力量。

“隨著物聯網技術的發展，連接網絡的傳感器必然會帶來海量的數據，如果不能將這些數據處理好的話，那根本就不能算實施了物聯網。”李瑋說，羅克佳華正在積極采用云計算的模式來實現對各種數據的處理，即以物聯網和數據技術為核心，采用“現場設備+異地云”的架構模式。現場設備即各種現場數據采集設備，“異地云”即羅克佳華建設的云計算數據中心。

在和用戶簽訂相關協議后，用戶將各種有效數據采集并上傳到羅克佳華的數據中心，后者利用數據挖掘手段進行處理和分析。據悉，羅克佳華目前正在與一些大型電廠合作，通過云計算實時分析電廠脫硫、脫硝過程中各種反應物的添加量，以實現精細化的實時添加，幫助這些電廠降低脫硫、脫硝過程中的能耗。

“未來我們的目標是建設全亞洲最大的物聯網數據中心，達到2萬臺物理服務器的規模，面向更多的服務領域。”李瑋說。

前面提到的上海市衛生局，面對每天產生的1600萬份病歷，他們采用了基于英特爾的大數據解決方案，實現了病例的實時、系統性獲取，通過這些數據分析出每位病人是否需要進行復查并采取下一步治療措施，從而使得醫院病例的復查率降低到30%，大大提高了上海衛生局的工作效率，也節約了醫療資源。

中國約有1000萬輛卡車，它們是物流組成中的重要部分，急需更高效的路線和車輛調配優化，以降低成本。鄭州市為了降低物流成本以及卡車運輸中的事故率，部署了英特爾的智能交通解決方案，對卡車運輸進行實時規劃、實時監控、遠程處理，提高了卡車和貨物的匹配率，縮短了行駛時間，并降低了20%的嚴重事故發生率。這一系統構建在具有強大計算能力的數據中心里，平均每500輛卡車就需要1個至強處理器默默無聞的支持。

LSI公司高級副總裁兼數據中心解決方案事業部總經理Tom Swinford認為，數據中心從未像今天這樣對企業業務產生如此巨大的影響。同時，企業必須尋求創新的技術和方案，以快速應對大數據的獲取、整合和管理，從而幫助企業做出決策。

數據中心需要變革

我們必須承認，今天無論是云計算還是大數據，亦或是物聯網、互聯網應用，都已經超出了傳統數據中心所能承受的負載，數據中心需要變革，需要創新，需要順應發展趨勢。

日前， Gartner公司研究總監Fabrizio Biscotti就表示，以物聯網業務為例，這樣的新興應用，必然會對數據中心的發展提出更高的挑戰。“物聯網的部署會產生大量需要實時進行處理和分析的數據。而實時處理大量物聯網數據將增加數據中心工作負載的比例，使得提供商面臨安全性、容量和分析方面的新挑戰。”

“由于設備數目龐大，再加上物聯網數據超級大的規模、速度和結構，尤其是在安全領域、數據存儲管理、服務器和數據中心網絡方面，實時業務流程面臨風險。數據中心經理需要在這些方面具有更多的前瞻性管理能力，以期能夠積極配合與物聯網相關的業務重點。”Gartner公司副總裁、著名分析師Joe Skorupa也說。

艾默生網絡能源大中華區總包事業部副總裁丁麒鋼在接受媒體采訪時曾經表示，在巨大的市場變化情形之下，數據中心產業鏈正面臨著一場革新。這場革新以促進產業鏈層次扁平化整合為基調，強化設備制造商、方案設計方、工程實施商、運營商之間的合作，重視全局規劃和建設，淡化了基礎設施與IT設施的界限，并以此達到“靈活變化、快速響應、智能運行、高資產利用率、低TCO的目標”。在此影響下，重視資源優化整合、進一步提高資源利用率、多層次的市場競爭以及實現無人值守運行，將成為未來數據中心發展的主要趨勢。

云為數據中心提供了更靈活、高效、快速的響應能力。過去幾年中，公有云迅猛發展，大量的數據中心在全球建立，而在這一領域中，使用者的需求已經從過去單純的對云空間、運算速度的需求轉變為智能化云計算平臺。用戶希望能夠得到一個更為智能化，能夠動態高效調控的云計算平臺。英特爾公司高級副總裁、數據中心事業部總經理柏安娜說，英特爾期望從軟件架構上尋求突破，將架構系統從靜態變成動態，讓封閉的架構變得更加開放。她介紹說，在云計算平臺的架構上，英特爾提供了一個協調層，讓云計算平臺能夠提供自動的調控功能，這個協調層可以將底層和應用層進行有機的結合。

世界上七大云服務提供商中有三個來自中國，他們是騰訊、阿里巴巴和百度。英特爾則是他們共同的合作伙伴，通過密切的合作，英特爾在后端提供架構上的支持。柏安娜在IDF14的演講上說：“英特爾在架構上設立的這個協調層能夠依靠軟件幫助云計算平臺更加動態、更加高效、更加以需求為基礎來提供服務。”前面說到的淘寶“雙11”活動中，傳統的服務器與帶寬很難應對那么大的計算峰值和交易，而英特爾與華為合作，在服務器和技術上幫助阿里巴巴通過云平臺實現了創紀錄的銷售業績。

英特爾認為，與用戶轉變IT運營思路相對應，包括數據中心在內的IT技術，也必須扭轉創新思路，從用戶的實際業務需求、與之相關的具體軟件和IT服務出發，來打造產品、技術和解決方案。“英特爾正傾盡全力，在數據中心領域推動這一轉變”，柏安娜表示：“目前英特爾最主要的嘗試，就是推動迎合軟件定義基礎設施趨勢的創新。”

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關鍵詞：企業；雙活數據；中心技術；項目穩定性

中圖分類號：TN919 文獻標識碼：A 文章編號：1671-2064（2017）03-0205-02、很多行業在使用信息技術以來，信息技術中存在很多企業或者是各部門重要的數據，如果這些數據丟失的話，就會給企業和各部門的發展以及日常運作帶來很嚴重的問題，現在雙活數據中心技術給我們帶來了福音，提升了數據的安全性，使得我們的很多項目都可以有條不紊的進行。雙活數據中心技術的容災備份功能提升了數據的安全性，使得企業的項目運營更加穩定、可靠。下面我們就來具體談談雙活數據中心技術提升項目企業項目穩定性的相關問題。

1 雙活數據中心技術概念

1.1 雙活數據中心概念

雙活數據中心顧名思義就是存在兩個數據中心，這兩個數據中心沒有主次之分，可以形成互補，這樣可以保證數據的完整性。一個數據中心的數據存在問題時可以隨時轉換到另一個數據中心進行工作。雙活數據中心的優勢可以讓企業不用設置災備資源，這樣就節省了一定的費用，提高了設備利用率。雙活數據中心技術還有其他的優勢，它提高了企業面對災難的能力，使得企業的生產更加穩定。相對于傳統的數據管理模式，這個技術的要求更高，而且雙活數據中心的設計范圍更廣，他可以涉及到數據的各個層面，保證了數據的安全。

1.2 雙活數據中心技術目標

雙活數據中心技術目標的實現要確保滿足以下幾個條件才可以，下面我們就來說說技術目標實現的條件。

（1）核心業務跨地域集群。在傳統的數據管理模式中核心業務的地域集群，可以擴展到雙活數據中心技術中去，這樣的話就可以防止傳統的數據模式中的災難發生和維護工作，我們的數據管理變得更加安全、可靠。

（2）虛擬化資源靈活部署。以虛擬機的方式布置任務，可以實現數據之間的連續性，保證了數據在受到危險的時候可以很快的作出反應，并且采取相應的措施，兩個中心之間可以進行互補，若其中一個遇到危險的時候，就可以啟用另一個中心的數據來幫助企業進行生產和工作，這樣提高了我們企業應對災難的能力，保證了我們的企業在遇到危險或者是數據丟失的情況下仍然可以按照正常的計劃進行日常的生產經營，對我們企業來說是很有利的。

（3）數據異地復制。對異地數據的管理是我們雙活數據中心技術的一個基礎，在一個地方的數據丟失或者是受到危險時，我們以及時的對異地的數據進行復制，這樣我們就可以最大程度上解決數據丟失帶來的損失，我們也可以一定程度上彌補數據丟失的問題，使得我們的企業可以正常的生產和經營。

2 技術實現分析

（1）雙活數據中心的架構。雙活數據中心架構主要分為四個方面，分別是計算資源池、網絡資源池、存儲資源池、業務系統訪問。計算資源池一般是用來生產和容災備份的，他們都是主要用X86 CPU虛擬化技術，這項技術也是專門為這兩個功能服務的。對于網絡資源池來說，生產中心和容災備份的網絡技術之間是互聯的，這樣的設計使得各部門之間的工作能夠有序的進行，保證了企業的正常生產和經營。存儲資源池的建設也是考慮到了生產中心和容災備份之間的關聯性。所以他們在建設的時候就已用了同一種技術，這樣做的好處是便于數據之間的傳輸和備份，對企業來說是很有好處的。業務系統訪問主要是涉及到兩個中心的原因，一般是通過均衡設計來滿足兩個中心的服務要求，這樣在數據面臨危險的時候就可以相互切換，這樣我們的企業才能按正常的計劃進行生產經營。

（2）數據中心容災系統構成。數據級容災：隨著我們信息技術的發展，傳統的數據級容災已經不能滿足企業數據的管理和雙活數據中心技術的要求，我們就需要改革這方面的技術，使得我們的技術滿足當前社會發展的要求，滿足企業發展的日常生產所需。現階段，資源整合一般都是“池化”，當前的雙活數據中心技術的要求是各池之間可以進行同步，這樣我們的數據才能更加容易傳輸，我們的雙活數據中心之間才能靈活的轉換，這樣我們在面對一個中心的數據災難時就可以應對了，我們企業的生產和經營也不會受到影響。

數據庫容災：數據級容災是我們進行容災備份的基礎，數據級容災的存在使得我們的數據的可靠性提高了很多，我們在企業的生產和發展的過程中急需要可靠地數據也需要有用的數據，所以僅有數據級容災是不能滿足當前實際發展需要的，所以就出現了數據庫容災，數據庫容災的存在保證了我們數據的可用性，使我們的數據庫時刻保持活躍狀態，這樣我們在面對數據災難時就可以更加從容的面對，對企業來說是很有意義的。

（3）數據中心互聯。數據中心互聯是雙活數據中心的關鍵，也是基礎，數據中心互聯的基礎上我們才能實現很多的數據之間的轉換，我們才能安然的面對突如其來的數據丟失或者是其他數據問題，數據中心互聯具備了幾個條件，比如說異地復制的能力、存儲網絡延伸等。有了這些前提，數據中心互聯工作才能進行，我們的雙活數據中心技術才能在提升企業項目的穩定性上發揮重要的作用。

3 雙活數據中心提升企業的穩定性

（1）雙活數據中心提升了數據的穩定性。雙活數據中心的存在大大提升了我們數據的穩定性，對于現在的很多企業來說都是很重要的。現階段，隨著科學技術的不斷發展，我們很多行業的發展和日常的工作的維持都是需要使用到計算機的，計算機中的數據對我們來說就更加重要了，我們的計算機數據一般情況下是很安全的，但是我們也可能受到黑客的攻擊、病毒的入侵以及我們人為的不正當操作。這些情況的發生對我們的企業來說都是一種損失，因為這些數據中可能包含了我們客戶的信息，可能包含了我企業的很多重要信息，這些數據的丟失對企業的生產和日常經營都會造成很大的損失，甚至有可能會造成企業的破產，所以我們以前針對這方面的問題只是要求員工們需要小心謹慎從事，并沒有付出實際的行動來給予保障。隨著計算機技術的發展，出現了雙活數據中心技術，這項技術的出現解決了我們很多問題，兩個中心之間可以相互轉換，這樣我們其中的一個數據中心遇到危險時就可以利用另外一個來補充，這樣我們就不會耽誤企業的正常生產和經營。

（2）雙活數據中心提升了企業項目的穩定性。雙活數據中心技術的應用提升了數據的穩定性，這樣我們企業的項目在進行的時候就可以更加的穩定，因為我們不再會因為數據的丟失而影響企業的正常生產。雙活數據中心技術的容災能力更強，當我們面臨數據危險的時候總是可以化險為夷，我們的數據也不會丟失，大大提升了企業項目的穩定性。

4 結語

綜上所述，傳統的數據管理模式已經不能滿足現在企業發展的需求，我們的企業發展面臨很多的困難。這時候計算機技術的發展為我們帶來了福音，雙活數據中心技術的出現大大提升了我們數據的穩定性，我們的數據不再那么容易丟失，我們的企業項目的穩定性也大大提高，這對我們企業的發展來說是很重要的。在當前信息時代里，數據的重要性是不言而喻的，數據就是我們企業發展的關鍵，沒有了數據我們的企業發展就失去了方向，所以說雙活數據中心技術的發展是很有意義的，它大大提升了企業項目的穩定性，便于企業更好的生產和經營。

參考文獻

[1]趙曉光，蘭永平.基于虛擬化的雙活數據中心技術實現[J].信息技術與信息化，2014，（5）：270-271，273.

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《全球高效數據中心最佳實踐》調研針對目前全球數據中心運營與發展的狀況，深入訪談了來自全球7個國家，25個行業的超過300位IT主管與CIO，其中包括來自中國的47位IT主管。此次調研目的是為了幫助IT管理者認知當前數據中心發展的狀態，并幫助他們從同行身上學習相關知識與經驗，以指導數據中心當前與未來的決策。通過對數據中心多項指標的綜合對比分析，所有數據中心的效率狀況被分為了由低到高的四類：基礎型、整合、可用類和戰略類。通過深入訪談與分析，此次調研發現全球數據中心正面臨著如何實現更高效能的困擾。調查顯示只有21%被調查的全球企業及組織機構的數據中心處于最高效的戰略型數據中心水平，62%的受調查者僅具有中等效率，而17%的數據中心處于運行效率非常低的基礎水平。

中國企業與組織的數據中心卻體現出與眾不同的高效性，在47位受訪企業中，30家的數據中心處于高效運營水平，遠高于來自于其他國家的受訪者。這一比例都遠遠高于數據中心發達的美國地區，美國高效數據中心僅占25%。由此可見，在經濟的快速發展的推動下，中國的數據中心也在短時間內經歷了發達國家數十年的發展歷程，并能夠實現跨越式的發展。

數據還顯示，與低效數據中心相比，高效的數據中心會將超過50%的資金投入到新項目及創新中，而不是用于維護已有的IT系統。而低效的數據中心在新項目方面的投入只占其總預算的35%，相反，他們會把65%的資金用于維護其現有的基礎架構上。這意味著，高效的數據中心可以將資金投資到更加創新的項目上來，這也將進一步提升高效數據中心的能力，并為企業提供新的發展機遇。

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關鍵詞：綠色數據中心 物理層設備層數據層 能源效率指標 PUE 設備能效比 利用率

中圖分類號： C37 文獻標識碼： A

綠色數據中心是數據中心發展到一定階段的必然產物。它涉及數據中心的方方面面，包括整體建筑、機房、空調、UPS、服務器等設備以及應用系統和管理效率等。能源緊張是世界性的一個問題。建設綠色數據中心的一個主要目的也是為了降低能耗，這也符合整個社會發展的潮流。降低能耗是企業在每一個業務環節必須關注的問題，也是提高企業成本競爭力的有力保障。在確保業務穩定運營的同時，降低IT長期運營成本是每一個現代企業的任務。那么，當前企業的數據中心主要面臨哪些方面的問題呢?

第一是物理環境層面的問題。物理層面主要包括機房、UPS、布線、監控、空調等。傳統的數據中心普遍存在局部過熱導致系統宕機的問題。傳統的數據中心因設計不合理，制冷系統不能按實際設備的需要進行分配，導致總體能源浪費高且存在局部過熱的問題;機房空調設置不合理，沒有采用機房專用的精密空調，而是直接采用了家庭舒適性空調;電源線纜布放過細，存在重大的安全隱患;由于沒有配備保障電源，機房的設備安全運行無法保證。

第二是IT設備層面的問題，主要涉及服務器和存儲設備等。為了解決這些問題，可以采用服務器虛擬化技術或提高芯片的性能能耗比等。數據中心的電力密度在過去幾年增長了數倍。在美國，1992年每機柜的功率為2.1千瓦，到2006年，每機柜的功率達到14千瓦。很多企業經常因電力限制而無法充分利用機柜空間。處理器能力的飛速提高，導致數據中心基礎設施電源需求大幅增加。人們既要用電力來驅動系統的運行，又要用相當多的電力來驅動空調，以達到冷卻的效果。

第三是數據應用管理層面的問題，主要涉及應用系統與數據庫。為了解決這些問題，可以實施應用系統的整合和信息生命周期管理等。在傳統的數據中心里，數據存儲混亂，沒有達到服務器與存儲的最佳效能比，增加了數據管理的難度，也導致了許多潛在的危險。很多數據中心至今沒有實施合理的災難備份，這給突發事件的處理帶來了很大麻煩。要最大限度地發揮員工、合作伙伴和客戶的潛力，企業中的每個員工必須能夠快速查找和訪問信息。IT專業人員和數據庫管理員必須應對無計劃的應用程序停機、較差的系統可伸縮性和性能以及對數據安全性缺乏適當控制等狀況，而過時的或效率低下的數據管理系統難以滿足此需求。

對于綠色數據中心，業界的標準并不統一，沒有形成可以參考的規范。筆者認為，綠色標準主要體現在兩個方面。第一，數據中心整體設計的科學合理和設備的節能環保。綠色應該體現在通過科學的機房設計和建設，形成最優化的動力環境配置，實現初始投入的最小化，在保障機房設備穩定運行的同時，達到節能降耗的效果。此外，服務器和網絡存儲等設備也要實現效能比的最大化。第二，滿足系統運營的基本要求，同時確保可擴展性。企業要合理規劃數據中心的使用壽命，爭取達到總體擁有成本(TCO)最小化。

數據中心是否是綠色，可以通過以下指標能判斷：

數據中心能源效率指標用于評估一個數據中使用的能源中有多少用于生產，還有多少被浪費。在這方面，綠色網格組織的電能利用率PUE(Power Usage Effectiveness)指標影響力較大。PUE=數據中心的總用電量/IT設備的總用電量。數據中心電能利用率的含義是在用戶總輸入的電能中，到底有多少電能被饋送到IT設備上。

數據中心機房的PUE值越大，表明為確保 IT設備安全運行所配套的由UPS供電系統、空調系統、輸入/輸出供配電系統及照明系統等組成的動力和環境保障基礎設施的功耗越大。因此， PUE值越小，意味著機房的節能性越好。目前，國內絕大多數的數據中心PUE值為3左右，而歐美一些國家數據中心的PUE平均值為2左右。

IT設備能效比=IT設備每秒的數據處理流量或每秒的數據吞吐量/IT設備的功耗。IT設備主要是指服務器、存儲等設備。用戶選用的IT設備的能效比越高，意味著IT設備每消耗1W的電能，所能處理、存儲和交換的數據量越大。較高的IT設備能效比帶來的另一個好處是，可以大幅度地降低與數據中心機房配套的UPS和空調系統的容量及功耗，從而達到節能、節省投資和節省機房安裝面積的目的。因此，當用戶選擇服務器或存儲設備時，不僅需要了解各種產品在滿負荷運行時的功耗大小和效率高低，還要了解這些設備在輕負荷運行時的實際功耗大小和效率高低。

很多國家都有關于消費電子產品的能耗標準。我國已將服務器的節能指標納入到國家節能規劃體系中。從某種意義上講，它標志著我國在推進服務器的節能方面已進入一個嶄新的階段。近年來，許多知名的IT廠商，如IBM、惠普、Dell、Sun和Cisco等，也紛紛推出各自的綠色數據中心解決方案。

IT設備的工作溫度和濕度范圍，如果用戶選用了對工作溫度和濕度都很敏感的IT設備，就不得不再花費大量的人力、物力去建立和維護耗能很大的空調保障系統。因此，用戶應盡量選用具有較寬工作溫度和濕度范圍的IT設備。對于空調系統而言，在其他運行工況條件保持不變的情況下，如果將空調機的運行溫度(例如回風口的溫度)提高 1℃，就可將其運行效率提高3%左右。

機房基礎設施的利用率指標主要包括關鍵電源及制冷設備的綜合利用率、布線的合理程度、管理的人性化程度等。在機房的基礎設施方面，與UPS相關的電源設備也是節能需要重點考慮的環節。

調查顯示，盡管機房UPS的購買成本約占整個機房投入的5%左右，但是其電源消耗則占到機房總電耗的10%以上。要降低數據中心制冷的能耗，最根本的辦法是減少外界的熱量進入，同時減少內部熱量的產生。為了減少外界的熱量，要求數據中心建筑物必須符合相關標準，比如符合《公共建筑節能設計標準》(GB50189-2005)的要求。

綠色數據中心的本質是一整套設計和方法論，而不是簡單地購買新一代產品。最高效的數據中心不一定就是綠色的。建設綠色數據中心需要從整體上把握，考慮位置、環境、物理建筑、基礎設施、員工、系統建設和維護等眾多因素。對于企業的IT負責人來說，綠色數據中心的效果就像是一條長尾--曲線的前端通常由服務器功耗、體積、空調功耗、不間斷電源等"大指標"組成，而曲線的尾部則由空氣動力設計、設備擺放位置、機柜和服務器之間的距離、維護難易程度等無數"小指標"組成。如果沒有整體設計和方法論，即使抓住了全部的"大指標"，也未必能達到理想的綠色效果。

1.基礎設施與動力環境設計、安裝合理，達到最優化

第一，數據中心應配置保障電源，至少配置N+1的UPS電源，確保市電中斷以后，設備能正常運行。如果條件允許，應該再配置一臺發電機，以避免因市電中斷時間過長造成的不良后果。

第二，數據中心要配置機房專用的精密空調，并做好整體監控，并能根據機房環境和濕度的變化，隨時對空調的運行進行調節。

第三，數據中心要建設專用的送風通道。數據中心的設備能耗大，發熱量也大。在機房設置地板，建立專用的下送風通道是一種解決方案。

第四，要進行專門的規劃。企業不僅要對業務的發展做好長期規劃，還要對機房進行全面規劃，然后再根據業務發展的需要分步實施。只有這樣，機房的建設才能更規范，才不會出現電源線纜發熱等情況。

2.重點關注耗能的各個部分，層層把關，嚴防超標

第一，要關注IT設備系統。據ICTresearch的統計，服務器、存儲和網絡通信等設備產生的功耗約占數據中心機房總功耗的50%左右。其中，服務器所占的總功耗約為40%，另外約10%的功耗由存儲設備和網絡通信設備均攤。

第二，要關注空調系統。據ICTresearch的統計，空調系統產生的功耗約占數據中心機房總功耗的37%左右。其中，約25%來源于空調制冷系統產生的功耗，另外約12%來源于空調送風和回風系統產生的功耗。

第三，要關注UPS供電系統。據ICTresearch的統計，UPS供電系統的功耗約占機房總功耗的10%左右。其中，約7%是UPS供電系統產生的功耗，另外約3%來源于UPS輸入供電系統產生的功耗。

第四，要關注照明系統。據ICTresearch的統計，照明系統的功耗約占數據中心機房總功耗的1%左右。

3.關注數據中心的整體成本和環保措施，達到最大效用比

當前，建造綠色數據中心和建造普通數據中心的成本相差無幾。許多所謂的綠色實施計劃，比如采用更高效的服務器，實現更好的系統整合，采用虛擬化技術以及高效的冷卻設備等，都已經成了當前數據中心建設事實上的標準。從這個角度講，綠色數據中心與傳統數據中心在建設成本上的差別并不明顯。

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“數據的增長是所有數據中心都在面臨的一大挑戰，使用傳統、僵化的存儲架構處理如此大量的數據會耗費大量成本和時間。通過智能的存儲技術和工具，英特爾公司能夠幫助企業減少需要存儲的數據量，并改進使用數據的方式，以更好地支持全新服務。”英特爾公司高級副總裁兼數據中心及互聯系統事業部總經理柏安娜說，傳統服務器也在不斷演進。當前，數據中心的運營者需要部署廣泛的設備與應用，其中既有計算密集型數據庫應用，也有面向消費者的Web服務。而且這些Web服務可從規模更小、能效更高的處理中獲益。為滿足數據中心運營者的這些廣泛需求，英特爾制定了其用于優化工作負載的計劃，包括定制的中央處理器（CPU）和系統級芯片（SoC）配置等。

日前，在英特爾“數據中心開放日”上，英特爾透露了其下一代服務器處理器產品路線圖，該路線圖基于其計劃在2014年及之后推出的14納米制程技術，可用來支撐大多數下一代數據中心采用的底層技術。這些產品主要面向微型服務器、存儲和網絡設備，并將帶來更為廣泛的低功耗、高密度解決方案，以支持Web應用與服務。

這些即將問世的產品包括了下一代英特爾至強處理器E3 產品家族（代號為“Broadwell”），其可用于以處理器和圖形為中心的工作負載，如在線游戲和媒體轉碼等。這些產品還包括了基于下一代英特爾凌動處理器的系統級芯片（代號為“Denverton”），它將支持數據中心運營者進行更高密度的部署。此外，英特爾公司還透露了其未來路線圖中的一個全新的系統級芯片，它將采用全新設計，并面向基于英特爾下一代Broadwell微架構（Haswell微架構的升級版）的數據中心。該系統級芯片將能夠為高密度、極低能耗的系統中帶來卓越性能，以幫助數據中心運營者有效滿足日益增長的服務，以及移動性的需求。

英特爾同時還介紹了將于今年下半年的英特爾凌動處理器C2000產品家族。該產品家族包括專門面向低能耗、高密度的微型服務器和存儲設備的處理器（代號為“Avoton”），以及面向各種網絡設備的處理器（代號為“Rangeley”）。

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目前數據中心的建設多奉行分開采購的策略，即服務器、存儲、網絡設備、平臺及應用軟件等各自獨立采購，而后再集成的方式，類似于電腦時代的DIY，這在一定程度上降低了數據中心的初始購置成本。然而，隨著云數據中心規模的不斷擴大，業務需求不斷變化，IT技術日趨復雜，企業將在后續運維/運營上消耗過多的人力物力，而IT效率低下也終將阻礙業務發展的步伐。

因此，企業更加希望購買到的是一個數據中心基礎設施整體方案，這樣IT部門才能夠聚焦于對業務的敏捷響應，為公司業務提供增值，由成本中心轉為創新中心、利潤中心。于是融合基礎設施就順理成章地進入IT管理者的視野，近年來融合基礎設施市場的快速增長也印證了這一趨勢。根據Gartner預測，到2015年，將有近30%的數據中心將采用融合基礎設施。

當前，業內融合基礎設施的發展模式之一是以集成為主，比較常見于IT廠商之間形成的聯盟。他們根據已有的經驗和最佳實踐，將來自不同廠商的產品預先集成在一起以構建融合基礎設施，有些廠商還會集成一套定制化的統一管理平臺。這無疑是在傳統的基礎架構之上邁出了關鍵的一步，為客戶從繁瑣的IT日常管理運維中減負。其不足之處則在于，基礎部件來自各個廠商，無法實現高效協同；統一管理平臺對于不同廠商產品的管理也存在局限；運維管理仍然要求具備各個廠商設備的技術知識及技術認證；售后以及故障診斷過程中存在廠商間的互相推諉等等。

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1、如何應對管理數據的快速增長?企業在謀求進一步地降低成本與提高利潤率的過程中，帶來了數據以TB級別的增長速度，如何方便且快捷地管理大量的數據成了最頭痛的問題。企業采用的最普遍的做法是增加存儲設備或者增加服務器來進行管理，但是這種做法同時也帶來了更多附帶問題。

2、如何控制數據中心的能耗?企業增加設備的同時，必然需要增加人力、物力、財力的投入，這同時增加了數據中心的能耗。而這樣的情況，與“綠色存儲”的概念是背道而馳的。

3、如何快速做好快速的備份和恢復?企業漸漸發現，傳統的備份和恢復已不能滿足要求。磁帶用來備份大量永久性數據還能發揮一些作用，但是用它來恢復數據其速度是讓企業無法忍受的。

4、如何提高IT員工的工作效率?很多企業的勞動密集型的人工任務降低了IT員工的工作效率。

Gartner的研究也表明，如今的企業IT部門都希望能以最少的資源創造最大的效益，這使得既要管理基礎架構的復雜度、又要滿足更嚴格的服務要求并提高員工生產力變得難上加難。客戶需要的是能夠快速響應業務部門要求，讓勞力密集型工作變得更加自動化，使IT基礎架構不斷擴展、更加透明。

為了幫助企業解決其所面臨的諸多挑戰，眾多存儲廠商一直都傾力打造完美虛擬存儲平臺，以提高服務水平，改善設備利用率和數據中心的電力、空間及散熱效率。NetApp公司就是其中一家。NetApp的網絡存儲技術融合于VMware的全線數據中心虛擬化軟件中，從而加快了數據中心的轉型，為客戶創造效益。

NetApp大中華區總經理柯志明向記者介紹了近期推出的這三款新軟件的功能：

SnapManager for VirtualInfrastructure它能夠為虛擬機提供自動化數據保護和恢復，以保護用戶的VMware虛擬環境，同時，該軟件也極大地降低了手動備份和恢復造成的人為錯誤，消除了由傳統主機服務器備份和恢復造成的中斷和性能方面的影響，顯著提高了服務器的利用率，使用戶能夠更放心地進行數據保護。

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在日前PMC舉辦的“閃存2.0加速數據中心存儲變革”論壇上，PMC企業存儲部NVM方案總經理Derek Dicker表示，SSD在企業級市場飛速增長，大大超越了傳統旋轉式磁盤的市場發展，“PMC解決方案的設計理念是優化性能、降低成本。”

如何實現這兩個目標，Derek Dicker說，PMC是引領軟件定義閃存（SDF）理念的控制器廠商。軟件定義閃存理念出現之前，傳統的SSD解決方案是一種固定的模式，固件、控制器、內存都沒有什么變數。但隨著大數據的發展，SSD方案需要適應各種應用需求，因此催生了軟件定義閃存的出現。PMC所開創的軟件定義閃存是一種基于控制器的全新閃存架構，它使用基于閃存的SSD來運行軟件及固件，以實現從冷存儲到高性能SSD及高性價比高速緩存等不同需求。通過利用控制器上的固件針對不同的應用模式進行優化，讓閃存發揮出最大效益。據Derek Dicker介紹，在百度百科中，“軟件定義閃存”詞條就是PMC貢獻的。

浪潮作為國內服務器廠商，更看重的是如何讓整機系統足夠彈性，以符合規格的更新換代，不同的應用場景以及用戶需求的多元化。浪潮集團互聯網行業部資深架構師李璀認為，從系統設計的角度來說，使用全SAS硬盤，或硬盤與SATA SSD的混合存儲，甚至PCIe SSD，都需要在系統設計上做細致的規劃和考慮，他更關心的是服務器的設計如何發揮出SSD的性能優勢，使整體系統設計與SSD的性能相匹配。李璀表示，浪潮推出的Switch產品就是為了解決SSD的發展和主機發展不同步的情況。服務器的設計遵循摩爾定律，在新規格SSD出來時會有不匹配的情況，通過Switch轉接卡的形式讓整機支持PCIe NVMe SSD，這樣就讓原有的系統設計更具彈性，用戶也得以通過原有的服務器使用新一代的閃存設備。據介紹，浪潮在天蝎整機柜的產品以及一個通用服務器產品線都將支持NVMe規格的SSD。

NVMe是一個針對使用PCI Express SSD的企業和普通客戶端系統開發的可擴展的主機控制芯片接口標準，最近兩年得到業界廣泛關注。Memblaze高級戰略合作總監張泰樂博士認為，SSD未來的兩大趨勢，一是SATA SSD向PCIe SSD的發展，二是混合存儲陣列將走向全閃陣列。因此，他表示，Memblaze的產品演進將明確支持基于NVMe的PCIe SSD， 且各大OEM廠商以及軟件生態圈都已經明確支持NVMe標準。張博士介紹說，Memblaze最新推出的PBlaze4 PCIe SSD系列產品采用了PMC的控制芯片，PMC是Memblaze重要的合作伙伴，具備優秀的芯片設計能力，通過其SDF功能，Memblaze能將自己的管理算法結合到控制器中，以達到更好的性能以及更低的成本。張博士透露說，PBlaze4未來將有兩種產品形態，即卡和盤的形式。

軟件定義閃存是一種基于控制器的全新閃存架構，通過利用控制器上的固件針對不同的應用模式進行優化，讓閃存發揮出最大效益。

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（上海兒童醫學中心，上海200127）

摘要：目前，計算數據中心設計動態數據聚集算法，通過仿真實驗進行驗證分析，表明動態數據聚集算法能夠保障計算數據中心的服務質量，提高計算機設備穩定性，提升計算機數據中心的服務質量，并且還可以在不同時段動態分配數據使用，實現有效的聚集數據分配模式，從而確保系統計算存儲節點可以輪流運轉，提升計算機數據中心區域溫控設備的精度，充分利用計算數據中心資源，滿足用戶的實際服務需求，降低計算數據中心系統動態數據分配能耗。

關鍵詞 ：計算數據中心；動態數據；聚集算法；仿真實驗

中圖分類號：TN919.2?34 文獻標識碼：A 文章編號：1004?373X（2015）17?0142?02

本研究針對當前計算數據中心的動態數據分配及數據分配方法中存在的問題，其局限性、公式復雜、算法運行效率低等弊端，提出動態數據聚集算法，并結合計算數據中心實際情況進行改進，仿真研究動態數據聚集算法在計算數據中心的應用效果。

1 淺析動態數據聚集算法

動態數據聚集算法中，聚類是數據挖掘中一類重要的問題，在許多領域有其應用之處。聚類的定義是：給定一個由許多數據元素組成的集合，將其分為不同的組（類、簇），使得組內的元素盡可能相似，不同組之間的元素盡可能不同[1]。在動態數據聚集算法中，其數據流具有以下特點：數據實時到達，數據到達次序獨立，不受系統控制；數據量巨大，不能預知其大小；單次掃描，數據一經處理，除非特意保存，否則不能再次被處理。由于計算機數據中心數據流的特點，要求數據壓縮表達，并且可以迅速、增量地處理新到達的數據，要求該算法可以快速、清晰地識別離群點。

2 計算數據中心應用動態數據聚集算法實現對動態聚類算法中的數據流，在每一個時刻，動態聚類算法的在線部分連續地讀入一個新的記錄，將多維的數據放置到對應多維空間中的離散密度網格。在第一個gap時間內產生了初始簇[2]，然后，算法周期性地移除松散的網格以及調整簇，由于不可能保留原始數據，D?Stream將多維數據空間分為許多密度網格，然后由這些網格形成簇，如圖1所示。

文本中，假設輸入的數據有d 維，在計算機數據中心空間中定義數據：

S = S1 × S2 × … × Sd

在動態數據聚集中，可以將d 維的空間S 劃分成密度網格。假設對于每一維，它的空間是Si，i = 1,2,?,d被分為pi 個部分。

3 計算數據中心動態數據聚集算法仿真研究

3.1 仿真試驗環境搭建

對于計算數據中心動態數據聚集算法，針對動態數據聚集算法實施仿真試驗，在一臺帶有1.7 GHz CPU和256 MB內存的PC上進行，用VC++ 6.0以及一個Matlab圖形接口實現動態聚類算法仿真。研究其算法性能及結果準確性，數據中心將10個節點存放于一個機架上，環境參數見表1。

在動態數據聚集算法仿真試驗中，可以設置：Cm =3.0，Cl = 0.8，λ = 0.998，β = 0.3，使用兩個測試集。第一個就是測試數據集，也是一個真實的數據集合KDDCUP?99，它包含由MIT 林肯實驗室收集的網絡入侵數據流。也使用人工數據集測試動態聚類算法的伸縮性。這個人工數據集包含的數據數量從35 000~85 000不等，簇的數目被設定為4，維度的數目范圍[3]從2~40。在動態數據聚集算法仿真試驗中，將數據集的所有屬性規格化為[0，1]。每個維度被均勻地分為多個數據段，每個段的長度為len。

3.2 仿真結果評估

將評估計算數據中心的動態聚類質量與效率與傳統計算數據中心的算法進行比較，本文算法能提高算法時間、空間效率，對于計算中心高速的數據流不損失聚類質量，有獨特的優勢，準確地識別實時數據流，并實施演化行為。計算數據中心動態聚類算法與傳統數據分配算法相比，數據準確性得到提升，為98.2%，常規數據分配準確率為83.6%，有明顯優勢（P<0.05）。計算數據中心動態聚類算法的應用，可以提升計算數據中心系統的穩定性。

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【關鍵詞】云計算 大數據 云數據中心 安全體系

一、引言

大數據時代，原有的信息資源處理手段已經不適應迅速增大的數據量級。大數據依托網絡技術，采用數據挖掘、關聯分析等技術手段對分布式存儲的異構海量數據進行處理。無論是網絡環境、計算平臺、還是存儲載體，都分屬不同的信息系統。大數據進一步加劇了網絡空間中防御與攻擊的不對稱性，大數據信息安全主要體現在處理系統、過程的安全，而傳統的信息安全防護措施多集中在“封堵查殺”層面，難以應對大數據時代的信息安全挑戰。因此應加快構建多層次、高質量的大數據縱深防御體系結構。加強大數據信息安全保障能力，是解決大數據安全的唯一出路。

二、大數據安全挑戰

基于大數據環境下所帶來的安全挑戰包括：

1、應用安全防護：大數據環境下的應用防護風險，包括資源濫用、拒絕服務攻擊、不安全集成模塊或API接口及WEB安全；2、虛擬化環境安全：基于云計算和虛擬化技術的云計算數據中心為大數據提供了一個開放的環境，分布在不同地區的資源可以快速整合，動態配置，實現數據集合的共建共享。網絡訪問便捷化和數據流的形成，為實現資源的快速彈性推送和個性化服務提供基礎。然而平臺的暴露，使得蘊含著海量數據和潛在價值的大數據更容易吸引黑客的攻擊。虛擬化環境安全成為大數據安全的重要威脅。3、移動接入安全：BYOD-移動接入安全，包括身份假冒和信息劫持等。4、安全與大數據融合：惡意的內部員工和數據隱私保護面臨威脅。

本文分別從上面四個方面來分析大數據安全技術體系的建設辦法，構建大數據縱深防御體系結構。

三、大數據安全技術體系

大數據應用安全防護主要在應用防護區部署虛擬化綜合安全設備，包括DDOS、防火墻、IPS和WEB防火墻（WAF）等，同時部署漏洞分析系統，進行安全評估和滲透測試。

大數據虛擬化環境安全主要通過虛擬化防火墻TopVSP（Vgate、TAE、TD）和虛擬機管理器安全，即外部防火墻。實現虛擬化環境的性能優化和安全策略遷移等。

移動接入安全從下到上分為統一接入控制、數據安全及威脅防護和全生命周期設備管理三層。其中統一接入控制層在終端接入區使用身份認證及授權和虛擬應用及虛擬桌面，在網絡接入區使用VPN加密，在業務服務區使用遠程鎖定、數據擦除、備份與恢復、GPS定位和自動報警燈管理器后動來實現。全生命周期設備管理包括資產接入、部署、運行和銷毀全流程管理，資產接入包括資產的發現、注冊和初始化；資產部署主要包括安全基線制定和配置及策略執行；資產運行包括資產的掛失、鎖定、密碼重置、定位、備份與恢復、報警等；數據銷毀采用遠程應用卸載和數據擦除等技術。

基于大數據融合下的安全云，主要實現方式是通過安全檢測與大數據技術相融合，利用云計算能力及大數據處理機制實現信息訪問的審計、安全威脅智能的發現、隱私數據的保護。主要包括安全監測與預警和安全審計及隱私保護兩方面內容。安全檢測與預警主要是通過7×24監控和運維，對事件進行收集、處理和存儲，繼而進行關聯分析、威脅檢測、風險計算和風險分析，將分析的結果通過短信或者郵件通告，并形成相應的工單、知識庫和相應的報表進行派發、流轉和處置。安全審計及隱私保護主要是為了避免內部惡意員工導致的云數據中心信息泄露，主要通過云安全設計平臺實現大數據的審計和取證，主要的審計技術包括業務訪問審計、數據庫審計、安全運維審計和數據隱私保護審計等。