大数据中心基础建设的发展及应用

大数据中心基础建设的发展及应用
大数据中心基础建设的发展及应用

大数据中心基础建设的发展及应用

在全球新冠肺炎疫情不断蔓延下,中央不断出台逆周期调节政策,其中加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度,备受市场关注。

移动互联网时代,数据流量不断增加。据统计2019年我国移动互联网用户每户平均月流量为7.82GB,是2018年的1.69倍,企业数据也呈现爆发式增长。不过,目前只有不到2%的企业数据被存储下来,其中只有10%被用于数据分析。这说明,我国数据存储利用能力存在很大缺口。在这样的背景下,大数据中心也就是IDC的重要性日益凸显。大数据中心是数据存储、处理和交互的中心,被认为是当前的新型基础设施之一。

本文将重点针对大数据中心在未来市场的前景及应用作出分析。

一、大数据中心的概念

在了解大数据中心之前首先要了解什么是大数据。大数据(big data),指常规的数据库技术难以完成捕捉、存储、管理和分析的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。

而大数据中心就是完成数据的捕捉、存储、管理和分析的基础设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),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。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

二、大数据中心的发展

数据中心(IDC)的发展历史:

数据中心历经了多年的发展,目前已处于超融合架构阶段。数据中心最初出现在20世纪60年代,主要用来容纳计算机系统、存储系统、电力设备等相关组件。20世纪90年代初,“数据中心”一词开始流行,主要是指将服务器单独放在一个房间,并将设备进行布线和链接。2000年前后,互联网爆发式增

长使得据中心的需求大幅增加。到2010年,云数据中心开始岀现,通过超融合架构进行数据中心的管理。超融合架构在同一套服务器中结合了计算、存储、网络等资源和服务器虚拟化技术,将多套设备采用统一的管理软件通过网络进行聚合,从而形成统一管理的资源池。

近年来随着用户流量习惯养成、5G 的部署、云计算业务规模的增长带来数据量大幅增长,传统云数据中心的资源已逐渐不能满足市场需求,在此种情况下推动了大数据中心发展。

数据中心(IDC)的发展趋势:

2002年之后,随着IDC 业务竞争的日趋激烈,单纯的网络资源竞争已经不能适应IDC 业务的发展。IDC 业务竞争已经由单纯的网络资源等硬件竞争发展到结合软、硬件、管理、应用、服务的竞争。

数据中心的产业链: IDC 产业链主要包括基础设施、IDC 托管/增值(服务提供商)、应用/服务厂商(下游客户)三个主要环节。

在基础设施环节,主要涉及IT 设备、UPS 、制冷设备、供电及楼宇、网络带宽等。在IDC 托管/增值环节,主要有运营商、云厂商自营的IDC 服务商、专业第三方IDC 厂商等。在应用/服务厂商环节,主要为IDC 服务的受众,包括互联网企业、金融企业、企业客户、云服务商等。 的价更多业务值ASP BSP 行业趋势

服务管理网络基础设施

网络访问服务器设施应用管理网络基础设施网络访问服务器设施应用管理

网络基础设施网络访问服务器

设施

网络基础设施网络访问服务器设施网络基础设施网络访问

服务器网络基础设施网络访问ISP IDC HSP MSP

国内数据中心的市场规模:

国内IDC市场规模增长迅速,国内从2002年的211亿元增长到2018年的1210亿元,增长率28%。预计至2020年国内IDC市场规模达2018亿元。

2015年-2018年期间我国数据中心机柜数量由108万个提高至210万个,同比增长约26%,数据中心机柜数量显著提高。目前,我国数据中心机架依然以中小型数据中心机架为主,占比达50%左右,大型数据中心机架占比33%,超大型数据中心机架占比17%。然而对比全球超大数据中心的分布,IDC 行业发展较早的美国,超大型数据中心已占到全球的40%,中国大陆仅为8%,判断未来大型及超大型数据中心有望迅速崛起。

三、建设大数据中心的必要性

信息化是当今世界经济和社会发展的大趋势,对提高企业竞争力至关重要。但是企业的信息涉及面广,各种应用系统常常不能有效地共享数据,不断增加的安全威胁对数据安全性提出了挑战,急剧增长的数据量使得既有存储容量和应用系统难以适应企业的需要。因此建设高可靠、大容量的数据中心十分必要。数据中心建设的必要性表现在以下几个方面:

第一,数据中心的建设称为企业信息化建设中的必经阶段,早期的企业信息化建设集中在网络等基础设施建设及管理信息系统开发等方面,现在的企业信息化建设将以数据中心建设为核心,并将其作为企业的知识中心及通用的业务平台:

第二,数据中心釆取“数据集中、应用分布”的方式,可以有效地提高信息资源的利用率;

第三,企业知识的集中沉淀与优化作用,将成为企业扩张经营的必备条件,数据中心将在此方面扮演及其重要的角色;

第四,国际上许多大企业正在建设或己经建设了各自的数据中心,企业关键应用系统和关键硬件设施均统一集中在数据中心,支持企业核心业务运作。

综上所述,数据中心的建设代表了企业信息化的方向,并成为一股国际潮流,将促进企业核心竞争力的提高。数据中心是企业业务支撑平台,是企业知识和决策中心。若数据中心建设不当,脱离了企业的实际,将会导致企业资金浪费,企业信息化失败。因此应该遵循严谨务实的原则,在数据中心建设前期必须精心规划、严密论证;在建设过程中实施有效地项目管理和风险控制,建成完成后进行规范的管理和维护。

四、国内数据中心市场格局、产业发展趋势及代表性公司运营分析

国内数据中心市场格局:国内IDC服务提供方主要包括运营商、第三方IDC 服务厂商和云计算厂商等,运营商占据大量市场份额。联通和电信长期经营宽带网络服务,IDC建设规模国内领先,截至2018年国内市场份额分别为41%和21%。中国移动自2013年获得宽带运营牌照以来,发力布局IDC业务,2018年市场份额达到9%。

数据中心产业发展趋势:第三方数据中心(IDC)服务商由于业务布局较为专一,业务重点更为清晰,不受单个运营商网络的限制,能为客户提供多样化产品和服务,提供IDC服务的专业性和及时性显著优于其他厂商,有望成为行业中坚。

第三方IDC厂商受益于政策支持,业务规模逐步扩大,服务专业化为最大优势。2012年,工信部印发《关于鼓励和引导民间资本进一步进入增值电信业的实施意见》,提出“鼓励民间资本开展增值电信业务,进一步明确对民间资本开放因特网数据中心(IDC)和因特网接入服务(ISP)业务的相关政策,引导民间资本参与IDC和ISP业务的经营活动”,标志着数据中心等电信增值业务再次向民营资本开放,推动第三方IDC厂商快速发展。

国内四大数据中心(IDC)服务商经营数据分析:

国内四大IDC服务商分别为:世纪互联、光环新网、万国数据、数据港。

2015-2018年,国内第三方IDC企业总体保持增长态势。2015-2018年,光环新网收入从5.90亿提升至60.20亿元;数据港收入从3.40亿提升至9.10亿元。老牌IDC龙头世纪互联业务收入从36.30亿调整至34.01亿元,万国数据业务收入从7.00亿元提升至27.90亿元,国内第三方IDC厂商合计收入复合增速达到35%,整体规模保持快速增长的态势。

目前世纪互联为国内最大的第三方IDC服务商,拥有的机柜数量最多;IDC 机柜平均租金较为接近平均约8万元/年/机柜。光环新网排名第二,且与世纪互联的差距在逐步缩小。由于市场竞争日趋激烈,国内IDC厂商的平均租金较为接近。

IDC下游需求客户分布行业较广,对IDC的品质和服务需求侧重点不同,从而导致单机柜租金呈现差异。从客户类别来看,IDC主要客户为互联网厂商、云计算厂商和行业用户。通常来看,行业用户中的金融客户对IDC的稳定性和保密性要求较高,价格相对不敏感,因而单机柜租金相对较高,而部分互联网厂商冷数据储存对访问速率和时延要求较低,因而价格相对较低。因此,对客户类别的分析是IDC厂商竞争力分析的重要组成部分。

五、大数据中心的基础建设

大数据的良好运行和应用主要依托于网络运行体系存在,网络运行体系是指由软件、硬件、IT服务等服务于大数据运行的相关设施,呈现出软件更新速度快、硬件设施覆盖范围广、技术手段高等要求。而大数据中心的就是基于以上要求应运而生。

1.数据中心基础系统的构成:

如图1所示,数据中心基础设施主要包括机柜系统、防雷/接电系统、消防系统、集成管理系统、综合布线系统、制冷系统、供电系统、内部装修等等。

模块化数据中心机房是一套完整的数据中心机房解决方案,集机柜、配电、制冷、监控、综合布线、消防等系统于一体,实现了供电、制冷和管理组件的无缝集成。使模块化数据中心机房实现智能、高效的运行,花费最少的投资,获得更多的收益,从而降低运营费用。模块化数据中心机房具有高密模块化、高可靠性和安全性、快速灵活部署、低成本和低能耗、完善的监控等特点。

图1:数据中心工程范围

2.数据中心的硬件设备构成:

数据中心在设备组成的层面通常是指在一个物理空间内实现信息的捕捉、存储、管理、分析集中管理,主要包括核心网络设备、网络安全设备、服务器、存储、灾备设备、机柜及配套设施。

3.数据中心基础网络结构:

如图 2 所示,模块化数据中心主要应用于云主机,大型企业分支机构,中小企业,政务网,教育、医疗、金融分支机构的数据机房,也可以应用于中型桌面云数据机房和高性能计算数据机房。

图2:数据中心基础网络结构

4.数据中心的环境监控:

如图3所示,数据中心环境监控系统包含机房内的含尘浓度、温度、湿度、正压、漏水报警等系统的监视与测量。在模块内添加水浸检测和报警装置,确保主机房设备的正常运行。

数据中心云管理系统主要对模块化数据中心的空调、配电、温湿度、视频、门禁等设备的实时数据、设备状态、告警进行管理。系统提供全面的机房基础设施管理功能,包括系统管理、资源管理、视图管理、容量管理(可选)、性能管理、能耗管理(可选)、工单管理(可选)、报表管理、视频管理、门禁管理等功能。

图3:环境监控系统

六、大数据行业的发展趋势及市场应用

1.大数据行业的发展趋势

随着大数据技术的飞速发展,对数据价值的认识逐渐加深,大数据已经融入到了各行各业。根据相关调查报告数据显示,超过39.6%的企业正在应用大数据并从中获益;超过89.6%的企业已经成立或计划成立相关的大数据分析部门;超过六成的企业在扩大大数据的投入力度。对各行业来讲,大数据的使用能力成为未来取得竞争优势的关键能力之一。

伴随着数据量的爆发式增长,企业需要加强采集数据的能力,但是海量数据的存储、管理成本将大幅增加。为更好的挖掘数据价值,需要大量的计算资源;以此分析大数据和人工智能的结合,将成为大数据应用的主要方向。

图4:大数据应用系统

2.大数据行业的市场应用

目前,我国互联网、移动互联网用户规模均居全球第一,有着丰富的数据资源和显著的应用市场优势。当前,大数据产业正快速发展成为新一代信息技术和服务业态,即对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,并从中发现新知识、创造新价值、提升新能力。随着打造“数字中国”战略的推进,大数据产业正成为经济社会发展的新引擎,受到广泛关注。

现阶段我国大数据产业发展已步入行业规模快速增长时期。由中国管理科学学会大数据管理专委会等单位编撰的《中国大数据应用发展报告》指出从大数据产业规模来看,预计未来3年我国大数据产业增速有望保持在30%以上。该报告同时表示我国大数据应用技术的发展将涉及机器学习、多学科融合、开源技术等热点领域。

大数据应用场景:医疗健康、教育、经济、农业、建筑、电子商务、旅游、交通、军工、智慧城市建设等等。

七、大数据中心建设的产业分析

大数据产业化作为一项重要的战略发展业务,并将之确定为产业转型、产业升级、产业优化的重点布局方向,是未来迈向千亿企业的重要增长点。基于IDC 产品的重要意义,应综合考虑企业目标、成本、竞争对手以及经济和社会环境等因素。应发挥市场资源、产业资源、服务资源等优势,兼顾区域竞争。提升主动营销能力、产品宣传能力和渠道协同能力,数据中心(IDC)产业发展可为企业发展带来新的的机遇:

1.提升企业效益

大数据产业的建立会迅速汇聚并整合互补型企业、产业链上下游企业等数据为企业发展提供所需要的多种资源,提升企业的发展空间。比如地产与新材料、电力的多产业数据整合;通信与物联网的多产业数据整合等等都将会极大的提高产业内部资源利用率,优化产业资本投入进而提升企业效益。

2.提升品牌效应

大数据产业基地的建立必将带来大量高科技企业的入驻,这必将带动地区经济的快速发展,为区域经济建设提供高效助推器。另外,随着国家对大数据等新兴技术产业的重视,建立大数据产业基地的地区将领先于国家的发展规划之前,提升本地区的知名度,并且可以借此吸引更多高新技术企业的投资。

数据中心建设必要性

“数据中心”是人类上世纪在IT组织应用推广模式方面的一大发明,标志着IT应用的规范化和组织化。今天,几乎所有大中型机构(政府部门、企业、科教院校…)都建立了自己的数据中心,全面管理本机构的IT系统。覆盖全球的Internet和无数机构的业务实际上是在大量数据中心支持下运转的。各种数据中心已经成为交通、能源一样的经济基础设施。当前的形势是,人类社会在得益于数据中心的同时、也受到利用传统技术建立起来庞大数据中心资产的种种困扰,在成本、因变速度、安全、能源消耗等方面面临着一系列严峻挑战。人们普遍的共识是:传统的数据中心已经不适应全球化时代对IT技术的许多新要求,必须进行革新,否则就会走向反面,成为阻碍 IT发展的因素。 因此,建设新一代数据中心。这成为人们普遍关心的热点问题。许多人都在问:为什么要革新现有的数据中心、建设新一代数据中心?什么是新一代数据中心?怎样建设新一代数据中心?人们从国内外许多媒体上都可以感受到对这三个问题的普遍关注。这三个问题融合在一起就成为一个关乎IT产业和应用全局的问题:“推动数据中心革命、建设新一代数据中心”。 令人欣慰的是,有关的理论和实践正在逐步成熟,惠普公司最近组织出版的《新一代数据中心建设理论和实践》一书[1]就是一个实例。我们的系列文章也将以此为范本,探讨新一代数据中心的起源、设计思想、建设规划和方法,并介绍多个帮助应对挑战的实施解决方案。 现有数据中心面临的困难和挑战 随着企业全球性竞争的加剧,传统数据中心设计理念的局限性也逐步暴露无遗,使它们面临一系列严峻挑战,在许多方面已经不适应全球化时代对IT技术的新要求,

1.降低成本的挑战 当前低迷的经济和剧烈的竞争要求企业大幅度降低成本,而许多数据中心的运行成本却反而在不断攀升。据专家分析,在今后的五年中,企业在管理和运作IT系统方面的成本将是其直接购买系统成本的三倍;使人们更加难以忍受的是许多服务器未能得到充分的利用。在很多企业的数据中心中,CPU使用率均低于25%;IT资源利用率也仅为20%左右。显然,如何降低人力成本,如何降低IT总体拥有成本,如何提高IT 的投资回报,是摆在企业CEO、CIO们面前的重要课题和当务之急。 2.加快应变速度的挑战 目前企业业务变革的速度正在日益提升,一方面变革产生的各种风险随之增加,因而IT系统以更快的响应速度和更有效的应对措施,来降低这类风险也就变得愈加重要。另一方面,变革速度的加快给企业数据中心带来时间上更大的压力,这也迫使企业IT系统提高响应速度。 3.业务连续性和灾难恢复的挑战 局部的突发性灾难事件,如地震、洪水、飓风、火灾或者恐怖活动等,都可能对企业或机构的业务产生重大影响,导致公司收入减少,利润下降甚至失去客户。而重大灾难事件则很可能导致公司一蹶不振乃至倒闭。根据权威统计,在经历突发性的重大灾害后,有大约43% 的公司倒闭,还有另外51% 的公司也会在两年之内倒闭。

第八章 数据中心的建设模式分析

数据中心建设是一项周密的系统工程,涉及数据中心选址、基础设施建设、运维管理队伍建设等一系列工作,不仅在建设期需要投入大量的人力、物力和财力,而且在建成后还要持续投入大量的运营管理资金和人员。建设模式的选择作为数据中心建设的一项重要基础工作,应在数据中心建设前期给予足够的重视。本章所述数据中心建设模式,是指相关资源的获取方式,目前主要有三种:自建、共建和外包。从国内外实践经验和案例来看,多企业共建模式的弊端较多,案例很少,一般不予考虑。因此,本章主要讨论自建模式和外包模式。 8.1 建设模式分析 自建,是指企业自己拥有并独享数据中心基础设施建设和运维管理团队。外包,是指企业选择第三方专业服务商,替代内部资源来承担数据中心的规划、建设、运营、管理和维护。例如。租用数据中心场地、设备,将数据中心运行维护外包给专业服务商等形式。我们主要从财务、能力和效率角度分别对自建和外包模式展开分析。 1. 财务 从财务的角度来分析不同建设模式对企业利益的影响是重要环节。这个角度主要评估两个对企业利益有影响的问题:在一定周期内两种模式的总成本支出不同,以及两种模式下的成本支出反映到财务报表的形式不同。以下分别就两种模式中有差异的几项内容作分析: 1) 基建成本 数据中心对建筑物、精密空调、消防、电力、通讯等基础设施要求高,投资大,每平方米建设成本高达万元以上,如果面积在上万平方米,则可以享受到规

模效应带来的单位面积成本的降低。数据中心规模越小,单位成本就越高,规模越大,单位成本就越低。采用外包模式,企业可根据IT系统建设周期和实际的机房面积需求,灵活租用场地空间,通过共享专业的基础设施,借助专业服务商庞大的数据中心规模,大幅节约在基础设施成本方面的投资。超大型企业所需数据中心规模很大,可采用自建模式,而大多数企业所需数据中心规模不大,适合采用外包模式。 2) 运维成本 数据中心每年的运营费用主要包含房屋及设备的维护、折旧费、人员的工资福利、电费、水费、通信费等,这些费用加起来,每年总成本是一个非常大的数字。数据中心的日常运行维护,专业性强、复杂度高,并且要求365×7×24地进行。在自建模式下,要建立一支技术覆盖面广、人数有保障(AB角/三班倒)的运维队伍,独自承担所有人员费用;另外,还需要支付由于自建模式预留资源而增加的额外费用。而在外包模式下,企业无需扩大自身人力规模,减少了因人才聘用或流失而花费的管理、时间及技术风险成本,增加了人力资源配置的灵活性。通过采用按需支付的服务模式,可根据所需的SOW与SLA采购外包服务商的专业服务,服务商的运维团队通常为多个客户提供服务,因此,费用支出成本也更低。 3) 财务影响 自建模式一次性投资和长期运行成本都较高,却并不产生直接效益,总体投入成本(TCO)和投资回报率(ROI)不对称,对财务有负面的影响,而且资产重组对于企业财务的表现也带来不确定性。相比而言,外包在企业资本支出和运营成

大数据中心基础建设的发展及应用

大数据中心基础建设的发展及应用 在全球新冠肺炎疫情不断蔓延下,中央不断出台逆周期调节政策,其中加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度,备受市场关注。 移动互联网时代,数据流量不断增加。据统计2019年我国移动互联网用户每户平均月流量为7.82GB,是2018年的1.69倍,企业数据也呈现爆发式增长。不过,目前只有不到2%的企业数据被存储下来,其中只有10%被用于数据分析。这说明,我国数据存储利用能力存在很大缺口。在这样的背景下,大数据中心也就是IDC的重要性日益凸显。大数据中心是数据存储、处理和交互的中心,被认为是当前的新型基础设施之一。 本文将重点针对大数据中心在未来市场的前景及应用作出分析。 一、大数据中心的概念 在了解大数据中心之前首先要了解什么是大数据。大数据(big data),指常规的数据库技术难以完成捕捉、存储、管理和分析的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。 而大数据中心就是完成数据的捕捉、存储、管理和分析的基础设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备(例如通信和存储系统),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。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 二、大数据中心的发展 数据中心(IDC)的发展历史: 数据中心历经了多年的发展,目前已处于超融合架构阶段。数据中心最初出现在20世纪60年代,主要用来容纳计算机系统、存储系统、电力设备等相关组件。20世纪90年代初,“数据中心”一词开始流行,主要是指将服务器单独放在一个房间,并将设备进行布线和链接。2000年前后,互联网爆发式增

数据中心发展趋势综述

数据中心发展趋势综述 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,作为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 一、影响数据中心基础设施的八大新趋势 数据中心基础设施正在发生巨大的变化。一系列包括开放式标准和DCIM (Data Center Infrastructure Management,数据中心基础设施管理)在内的新趋势和新技术的蓬勃发展,推动数据中心突破了密度和功率的限制。 在未来,大多数数据中心将能够减少至少30%的物理空间;而这也是直到2020年新兴的数据中心的发展趋势之一。 密度的增加、虚拟化的部署、迁移到托管设施和云计算等一系列新的发展趋势,都在影响着数据中心内部的所有操作和运营。 数据中心管理者们必须走出他们的舒适区,并且考虑更高的密度及其对于电力消费、冷却资源和数据中心物理空间的影响,以及对于数据中心运营安全的影响。 数据中心管理者们应该制定出更好的基础设施计划,了解物联网(IoT)将带来的潜在影响,并为物联网的广泛采用做好充分准备。 即使伴随着所有这些变化,数据中心的相关基础设施仍将继续存在许多年。基于这样的理念和想法,有关专家总结出了或将影响数据中心基础设施的八大新趋势。 1、下一代数据中心设计 今天的数据中心,比以往任何时候,都更多地使用每机架千瓦(kW)或每平方英尺千瓦的概念。例如,几年前,数据中心往往被设计为每台机架4~5千瓦;而到现在,通常则可以高达每台机架8~12千瓦,甚至更高。 我们在每平方英尺的物理空间,拥有了更高的计算能力。 诸如超融合基础设施、微服务和容器等新兴技术,使得每台机架需要消耗更多的能量;而反过来,则需要新的配置和设计。 新的温度和湿度指导,已开始帮助人们重新考虑数据中心的设计。因此,数据中心可以被设计成拥有不同的限制。这导致了越来越多的数据中心的设计

浅谈高校数据中心机房建设与规划

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0418937913.html, 浅谈高校数据中心机房建设与规划 作者:卞云龙 来源:《无线互联科技》2014年第09期 摘要:本文结合南京理工大学数据中心机房工程建设实践对数据中心机房建设的相关问 题进行探讨。 关键词:数据中心机房;建设;规划 1 建设背景 南京理工大学目前正在使用的数据中心机房位于信息化建设与管理处,是在上世纪80年代计算机机房的基础上于2005年改造而成的。目前数据中心共有2个机房,面积各约130平米左右,配有UPS、供配电、精密空调、机房环境动力监控等辅助设备,至今已持续运行近10年。 2 机房建设内容及子系统 2.1 机房装饰工程 ⑴顶面、墙面及地面工程。1)顶面:现代机房要求机房吊顶材料必须防尘、防火、防潮、吸音、降低电磁干扰、美观和易于拆装,同时还必须考虑空调回风。因而在机房中广泛使用着铝合金吊顶;2)墙面:机房区墙面要求平整度好、耐冲击力强、防火、防水、防尘、防静电、隔热、隔音效果好,易清洗、易保养、不褪色。各机房区域墙面首先应进行防尘处理,并做保温处理。保温处理后采用轻钢龙骨做安装基层,面层安装阻燃性能等级为A1级的高级彩钢板做饰面处理;3)地面:活动地板可以在活动地板下形成空调送风的静压箱。为了获得最佳的通风效果,根据机房场地现有高度,故地板敷设高度机房区为-400mm,保证充足的通风空间。⑵保温工程。在精密空调区域所有内墙、柱面做保温处理;所有精密空调区域的地板下地面、顶面及梁面在做防尘处理后,在地面及地板下一周墙面采用阻燃保温板作保温处理,保温板表面铺设镀锌铁皮。在顶面及梁面同样须采用阻燃保温板作保温处理。 2.2 机房电气系统 数据中心机房供电系统分为两部分:不间断电源系统和市电系统。 本次南京理工大学数据中心机房供电系统按照一级负荷供电设计:⑴数据中心UPS电源总进线为2路,1条主用,1条备用,分别由2台变压器引入,每路供电功率不得低于 500kW;⑵动力电源总进线为2路,1条主用,1条备用,分别由另外2台变压器引入,每路 供电功率不得低于250kW。

关于数据中心建设布局的指导意见

工业和信息化部发展改革委国土资源部电监会能源局 关于数据中心建设布局的指导意见 https://www.360docs.net/doc/0418937913.html,/n11293472/n11293832/n12843926/n13917072/15121870.html 日前,工业和信息化部、国家发展改革委、国土资源部、电监会、能源局等五部委联合发布了《关于数据中心建设布局的指导意见》(以下简称《指导意见》)。《指导意见》指出数据中心的建设和布局应以科学发展为主题,以加快转变发展方式为主线,以提升可持续发展能力为目标,以市场为导向,以节约资源和保障安全为着力点,遵循产业发展规律,发挥区域比较优势,引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设,逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 《关于数据中心建设布局的指导意见》: 各省、自治区、直辖市通信管理局,各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆建设兵团工业和信息化主管部门、发展改革委、国土资源主管部门、能源局,各派驻地方的国家土地督察局,各电力监管派出机构,有关企业和协会: 为落实《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》,满足社会信息化水平不断提高的要求,促进我国数据中心,特别是大型数据中心的合理布局和健康发展,现提出如下指导意见: 一、指导思想 数据中心的建设和布局应以科学发展为主题,以加快转变发展方式为主线,以提升可持续发展能力为目标,以市场为导向,以节约资源和保障安全为着力点,遵循产业发展规律,发挥区域比较优势,引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设,逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 二、基本原则 (一)市场需求导向原则:以应用为牵引,从市场需求出发,合理规划建设数据中心。 (二)资源环境优先原则:充分考虑资源环境条件,引导大型数据中心优先在能源相对富集、气候条件良好、自然灾害较少的地区建设,推进“绿色数据中心”建设。 (三)区域统筹协调原则:统筹考虑建设规模和应用定位,结合不同区域优势,分工协调、因地制宜建设各类型数据中心。

数据中心基本设施需求

附件3 机房机柜及配套设施要求 1.整机柜服务器机柜(数量845个,287个20A、558个32A) 说明:863个服务器机柜由百度提供,由乙方负责机柜部署区域的物理条件保障。 ?机柜尺寸:20A机柜,高2100mm、宽600mm、纵深1200mm ,重量小于1200KG; 32A机柜,高2100mm、宽600mm、纵深1200mm,重量小于1000KG; ?供电要求:双路UPS(或高压直流)供电,交流220V;20A机柜平均电流为20A/架,最大峰值电流不超过24A/架;32A机柜平均电流为32A/架,最大峰值电流不超过36A/架(数值均为交流参数,如机房为高压直流,涉及供电参数需换算为直流参数); ?电力配置:每个20A机柜配置双路32A工业连接器,规格IEC60309 32A 220V/2P+E;每个32A机柜配置双路64A工业连接器,规格IEC60309 63A 220V/2P+E;工业连接器由乙方提供并安装,其中公头提供给百度安装; ?接地需求:机柜架顶设置接地铜排,高度2600mm-3100mm,每个机柜对应接地铜排需要开孔2个,直径为6mm; ?机柜定位:机柜落地位置需提供机600*1200mm的框示,保证立体空间的仅供服务器机柜使用;机房冷通道立柱内宽度需满足600mm的倍数,如是架空地板机墩需符合百度设计要求;

?机柜连接:冷通道设计使用毛刷或软胶作为与机柜顶部的软结合(毛刷及软胶需满足机房防火要求),设计高度为50mm,其中25mm低于机柜高度,即毛刷或软胶高度在2075mm~2125mm; ?机柜运输:园区道路要求能同时容纳2~3辆40英尺标准集装箱货柜车停车等待,满足18米车辆转弯半径需求,地面承重大于40吨货车;具备18米货车直达卸货平台能力,支持货车对接卸货,如是地面卸货,由运营商提供人工驾驶叉车进行驳运(承载能力>3000KG);从卸货平台到机柜部署区域通道需要坡度小于8度,所有通道无门槛,如是非耐磨地面需提供保护材料;24小时货梯,轿厢尺寸需要大于高2400mm、深2000mm、门宽800mm、承重大于2T, 电梯故障时及时维修,避免影响机柜运输;运输全程需要满足机柜竖向及侧向承重; ?机柜拆装:卸货区域附近需要配置机柜拆装区(从卸货区到拆装区及机房内全程需要防雨),并在拆装区域附近配置6个IEC60309 32A 220V/2P+E、6个IEC60309 63A 220V/2P+E测试工业连接器用于机柜测试。 2.内网核心机柜(10个) 说明:网络核心机柜由百度提供,由乙方负责该机柜的整体承重底座制作及机柜安装。?数量:10个(2个数据中心核心,8个内网核心) ?目前使用的机柜尺寸:高2258mm、宽1017mm、纵深1200mm; ?供电要求:每个机柜要求由有来自两组不同的UPS组进行供电;单机柜最大功率 13.75KW;

高等院校数据中心建设方案

高等院校数据中心 建设方案

目录 第1章云数据中心总体方案 (3) 1.1设计原则 (3) 1.2系统建设拓扑图 (4) 1.2.1智慧校园整体架构 (4) 1.2.2智慧校园全景图 (4) 第2章云数据中心详细设计 (7) 2.1总体架构设计 (7) 2.1.1逻辑架构设计 (7) 2.1.2物理架构设计 (8) 2.2数据中心云平台设计 (10) 2.2.1数据中心云平台架构 (10) 2.2.2异构云计算资源池统一管理 (11) 2.2.3云平台服务设计 (12) 2.2.4云平台服务管理 (20) 2.3统一运维管理平台 (26) 2.4云平台可扩展性 (28) 2.4.1主机可扩展性 (28) 2.4.2虚拟桌面扩展性 (29) 第3章配置清单 (29) 3.1配置清单 (29)

第1章云数据中心总体方案 1.1设计原则 智能校园的建设是一个复杂的系统项目,不可能一步到位的。它必须遵循“统一规划,分步实施”和“面向需求,以应用驱动开发”的原则。 除了要遵循高性能、高可靠性和高安全性的设计原则外,还应遵循如下设计原则: ?成熟性与发展性的统一的原则 工程建设应首先采用与当前计算机和应用系统的发展趋势相适应的主流技术,先进成熟的技术以及公众认可的高质量产品。既要保证当前系统的高可靠性,又要适应未来技术的发展,满足多业务发展的要求。本着“有用,适用,易用”的原则,我们不应该单方面追求软件和硬件设施的进步,而要强调整个系统的连通性以及整体布局和应用的合理性。 ?先进性与实用性的统一 工程建设方案要面向未来,技术必须具有先进性和前瞻性和实用的原则,在满足性能价格比的前提下,坚持选用符合标准的,先进成熟的产品和开发平台。 ?独立性与开放性的统一 各系统相互独立同时又相互关联,因此在规划和设计过程中需要考虑本系统的独立性,以及多系统建的融合和关联。 ?可配置性 由于整个系统建设涉及的部门比较多,业务种类比较复杂,因此系统的灵活配置性就显得非常重要,系统的可配置性应包括部门配置、人员角色配置、公文样式配置、处理流程配置等。 ?标准化 现有信息技术的发展越来越快。为了在未来的运营过程中使系统技术与整个信息技术的发展保持同步,系统应具有灵活的适应性和良好的可扩展性。产品选择必须坚持标准化,首先采用国家和国际标准,其次采用广泛流传的实用工业标准。 ?可靠性、安全性、保密性 智慧校园建设涉及范围广,设计上必须充分考虑其大量硬件设备、软件系统和数据信息资源的实时服务特点,要保证网络、系统、数据的安全,保证系统运行的可靠,防止单点故障,对涉密信息应充分保证其安全。对安全管理要充分考虑安全、成本、效率三者的权重,并求得适度的平衡。对整个系统要要有周密的系统备份方案设计。对系统主要的信息实行自动备份,以保证系统的异常情况的补救,并设有系统自动恢复机制。采取必要措施防止数据丢失,保证数据的一致性,保证系统运行过程中的高可靠性。

数据中心在全国布局及建设情况

数据中心在全国分布及建设情况 一、国内数据中心都建在哪里 1.“北上广”及周边地区机架规模仍领跑全国 受5G、人工智能、大数据、云计算、移动互联网等技术发展以及在边缘计算、工业互联网、超高清视频、VR/AR等场景应用的推动,我国数据中心数量和规模呈现平稳增长。截至2019年底,我国在用数据中心机架数265.8万架,同比增长28.7%。在建数据中心规模约185万架,与2018年相比增加约43万架。 截至2019年底,北京、上海、广东三个数据中心聚集区的在用机架数的全国占比为31.3%,与国内其他任意三个省(区、市)相比,北上广还是在我国数据中心规模分布上占据了相当大的比重。此外,若将河北、天津、内蒙古、江苏、浙江、福建、海南等北上广周边地区加上,这一比重会提升至60%以上。 图1 2019年中国数据中心在用机架数分布(仅“北上广”)

图2 2018-2019年中国分区域数据中心机架数 2.总体布局日趋合理,数据中心逐渐向中西部、一线周边城市转移 自2013年工业和信息化部联合四部门发布《关于数据中心建设布局的指导意见》,工业和信息化部信息通信发展司发布《全国数据中心应用发展指引(2018)》以来,加之北京、上海等地围绕严格控制新建、扩建数据中心数量及规模等发布了相关文件,我国数据中心布局渐趋合理。与2018年相比,2019年北京、上海、广东3个省(市)在用机架数在全国占比下降了4.2%。但在数据流量呈现指数级增长、移动互联网、工业计算、超高清视频、VR/AR等应用铺开的背景下,一线城市仍然存在较高的数据中心建设需求。在此背景下,阿里、腾讯、今日头条、百度等科技巨头对数据中心的布局渐向河北、内蒙古、江苏、浙江、福建等一线周边城市扩散,这些地区数据中心建设等级通常较高,依托自身网络基础,大部分直连或经一次跳转到一线城市节点,在规模和能力上具备承接一线城市外溢需求的条件。

数据中心基础设施可视化运维管理

数据中心基础设施可视化运维管理 谁说高大上的机房不能炫!设备环境团队联合运营平台研发、网络、系统三、系统二等团队,历经一年的时间、7轮次需求细化讨论、11次版本更新,精雕细琢、倾尽洪荒之力打造了中国银行数据中心基础设施可视化平台!这是一个集才智美貌于一身,融合酷炫、可视等元素,高效、创新、高颜值的基础设施运维平台。平台包括两大功能模块: 一、基础设施运维数据模块 为了整合基础设施运维大数据资源,设备环境团队以严谨细致的态度,自主开发了基础设施运维数据模块,将分散的、手工维护的硬件设备、应用部署、机房资源和综合布线等各项基础环境资源的运维信息进行整合,累计整理各类数据10万多条,近50万字段,初步建成了IT设备生命周期管理体系。 二、基础设施可视化模块 在全面、准确的运维数据的基础上,基础设施可视化模块解决了以前需要多个系统、多张excel表格或者报表进行耗时耗力的分析和比对才能获取的信息,用三维的形式在一张视图内呈现,改变了传统运维信息展现的方式,其所带来的运维效率的大幅提升、故障的快速准确定位等,已经不是简单的炫所能表达的。(一)机房环境可视化 以黑山扈机房实际场景为原型,利用三维仿真技术,对机房内三百多种型号的设备设施逐一采集信息、模型建模,从细节入手,设备模型精确到端口级,实现了机房内三千多个机柜级设备和四千多个机架级设备的精确建模,构建了多视角、多维度分层呈现的虚拟现实环境。 (二)资产管理可视化 资产管理可视化可在机房三维场景中直接查询并精确定位设备设施,两万多条资产数据自动更新,点一下鼠标,位置、外观、型号、系统应用、容量、端口使用等设备信息即时呈现,精准、详细。 (三)容量管理可视化 机房资源的容量管理一直是个难题,往往需要兼顾空间、配电、硬件资源等多维度因素。现在可以在可视化场景中将环境、资源、配电、设备资源、PUE等信息多维度集中展现,两万五千余条实时采集数据,基础资源使用情况一目了然,再也不用只对着excel纸上谈兵了。 (四)运维管理可视化 联动一体化监控,硬件高等级事件自动定位至相关设备并显着提示,点击即可快速获取设备资产、运维(IP、系统、维护变更信息等)、配线连接等信息,有效提升故障定位、预判及处理效率。

高校数字校园数据中心建设方案建议书

高校数字校园数据中心建设 方案建议书

目录 一、项目概述 (4) 1.1建设背景 (4) 1.2建设目标 (5) 1.3建设原则 (6) 1.4云平台技术打造大数据与高性能优势 (8) 二、需求分析 (10) 2.1现状分析 (10) 2.2总体建设 (10) 2.2.1XXX高校校园云平台需求 (11) 2.2.2大数据分析需求 (13) 2.2.3高性能需求 (15) 三、数据中心总体规划 (16) 四、云数据中心建设规划 (19) 4.1 资源池规划 (20) 4.2 资源池规划内容 (22) 4.3 虚拟化软件选型规划 (25) 4.4 云管理平台建设规划 (26) 4.5数据中心统一管理平台规划 (29) 五、大数据建设规划 (31) 5.1大数据平台规划 (31) 5.2 大数据架构介绍 (36) 5.3新型分布式处理技术基础 (37) 5.4 分布式文件系统 (37) 5.5 MapReduce计算框架 (38) 5.6数据管理与分析 (40) 5.7 分布式数据库 (40) 5.8 Hive数据仓库 (41) 5.9 大数据调优服务 (41) 六、高性能建设规划 (44) 6.1高性能平台建设内容 (44) 6.2高性能平台总体性能要求 (44) 6.3节点配置详解 (45) 6.3.1计算节点(大数据DataNode节点) (45) 6.3.2GPU节点 (45) 6.3.3八路胖节点 (46) 6.3.4管理节点(NameNode节点) (47) 6.3.5 IO节点(JobTracker、TaskTracker节点) (47) 6.3.6存储系统 (48) 6.3.7计算网络 (48) 6.3.8 TSDM集群部署软件介绍 (53) 6.3.9 备份还原软件介绍 (55) 6.3.10集群并行环境介绍 (56)

数据中心建设整体方案

数据中心建设整体方案二XX四年六月

第一章概述 1.1 项目概述 为适应XX集团各项事业快速发展的需求,现对XX中心数据机房进行统筹规划。 本工程在XX中心七楼核心机房内部建设1个新的机房。作为XX集团的核心数据机房、综合软件控制平台,为信息系统运行提供必要的软件环境和信息支持。数据机房建设包含机房装饰系统、供配电系统、空调及新风系统、机房消防系统、防雷接地系统、综合布线及KVM系统、动力环境监控系统。 数据机房是整个集团数据与资讯系统的存储存放地,对温度、湿度、空气洁净度等环境参数以及供电质量、防雷接地、环境监控等都有严格的要求,必须严格按照国家有关电子计算机场地通用要求和电子计算机机房的要求进行设计和建设,建设一整套完善的机房环境,包括电力供应、温湿度环境、通信线路以及照明、消防等,为XX集团系统提供一个安全、可靠的数据集中和信息交换平台,进一步提高办公效率,提升XX集团整体形象。 1.2 设计依据 本项目系统实施所涉及的技术标准和规范,产品标准和规范,工程标准和规范,验收标准和规范等必须符合国际、国家和省有关条例及规范: ●《电子计算机房设计规范》 GB 50174-2008 ●《电子计算机场地通用规范》 GB_T 2887-2011 ●《智能建筑设计标准》 GB/T 50314-2006 ●《民用建筑工程室内环境污染控制规范》 GB50325-2010 ●《民用建筑电气设计规范》 JGJ16-2008 ●《建筑设计防火规范》 GB50016-2006 ●《火灾自动报警系统设计规范》 GB 50116-2013 ●《大楼通信综合布线系统》 YD/T 926.1-2009 ●《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》 GB 50312-2007 ●《视频安防监控系统技术要求》 (GB-T367-2001)

市大数据中心项目应急灾备中心基本建设方案

省电子政务应急灾备中心 某市分中心 项目建议书

目录 第1章项目概述................................................................................................................ - 4 - 1.1项目名称 (4) 1.2项目概况 (4) 1.3主要结论和建议 (4) 第2章项目建设的必要性 ................................................................................................. - 5 - 2.1某省电子政务外网概述 (5) 2.2某省电子政务灾备系统现状及问题 (5) 2.3项目建设必要性 (6) 第3章项目需求分析 ........................................................................................................ - 7 - 3.1业务承载范围需求 (7) 3.2网络需求 (7) 3.3存储容量需求 (7) 3.4分险防控需求 (7) 3.5容灾系统能力需求 (8) 3.5.1 容灾系统的容灾对象.................................................................................................- 8 - 3.5.2 信息系统灾难恢复目标RPO与RTO ........................................................................- 9 - 3.5.3 标准灾难恢复能力等级体系.....................................................................................- 9 - 3.5.4 信息系统灾难恢复目标与灾难恢复能力等级体系的关系.................................. - 10 - 3.5.5 容灾系统能力需求分析.......................................................................................... - 11 - 第4章总体设计.............................................................................................................. - 12 - 4.1建设思路 (12) 4.2建设原则 (12) 4.3建设目标 (13) 4.3.1 近期目标.................................................................................................................. - 13 - 4.3.2 中远期目标.............................................................................................................. - 13 -4.4总体架构.. (14) 第5章容灾系统解决方案 ............................................................................................... - 15 - 5.1灾备中心架构概述 (15) 5.2灾备云平台建设 (18) 5.2.1 灾备网络建设.......................................................................................................... - 18 - 5.2.2 灾备云平台建设...................................................................................................... - 19 -5.3信息与网络安全建设 (22) 5.3.1管理层面................................................................................................................... - 22 -

数据中心项目建设方案介绍

数据中心项目建设 可行性研究报告 目录 1概述 1.1项目背景 1.2项目意义 2建设目标与任务 数据中心的建设是为了解决政府部门间信息共享,实现业务部门之间的数据交换与数据共享,促进太原市电子政务的发展。具体目标如下:建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设,实现数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能,并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (一)建立数据中心的系统平台。完成相应的应用软件和数据管理系统建设,实现社会保障数据的交换、保存、更新、共享、备份、分发和存证等功能,并扩展容灾、备份、挖掘、分析等功能。 (二)建立全市自然人、法人、公共信息库等共享数据库,为宏观决策提供数据支持。对基础数据进行集中管理,保证基础数据的一致性、准确性和完整性,为各业务部门提供基础数据支持; (三)建立数据交换共享和更新维护机制。实现社会保障各业务部门之间的数据交换与共享,以及基础数据的标准化、一致化,保证相关数据的及时更新和安全管理,方便业务部门开展工作;

(四)建立数据共享和交换技术标准和相关管理规范,实现各部门业务应用系统的规范建设和业务协同; (五)为公共服务中心提供数据服务支持,实现面向社会公众的一站式服务; (六)根据统计数据标准汇集各业务部门的原始个案或统计数据,根据决策支持的需要,整理相关数据,并提供统计分析功能,为领导决策提供数据支持; (七)为监督部门提供提供必要的数据通道,方便实现对业务部门以及业务对象的监管,逐步实现有效的业务监管支持; (八)为业务数据库的备份提供存储和备份手段支持,提高业务应用系统的可靠性。 3需求分析 3.1用户需求 从与数据中心交互的组织机构、人员方面进行说明。

大学云数据中心建设方案

大学数字化校 园云数据中心建设方案 精品方案 2016年 07月

目录 1项目背景4 2建设原则6 3方案设计8 3.1总体拓扑设计8 3.2总体方案描述8 3.3核心网络设计9 3.4数据中心计算资源池建设10 3.4.1需求分析10 3.4.2传统服务器建设模式弊端10 3.4.3服务器虚拟化建设方向12 3.4.4设计描述13 3.4.5服务器集群部署方案17 3.5结构化数据存储资源池建设20 3.5.1需求背景20 3.5.2需求分析20 3.5.3数据特点分析21 3.5.4统一存储系统建设22 3.5.5设计描述23 3.6非结构化大数据云存储建设23 3.6.1建设目标23 3.6.2系统组成24 3.6.3技术特点24 3.6.4分布式底层存储平台26 3.6.5数据共建与共享平台28 3.6.6一体化自动监控平台30 3.6.7数据管理统计平台32 3.7方案可靠性设计35 3.7.1服务器可靠性设计35 3.7.2存储可靠性设计36 3.7.3虚拟化可靠性37 3.7.4管理可靠性38 3.8方案特点39 3.9云平台系统建设40 3.9.1系统架构介绍40 3.9.2云管理平台解决方案特点43 3.9.3统一管理Portal45 3.9.4统一资源管理45 3.9.5物理资源管理46 3.9.6虚拟资源管理47 3.9.7监控管理48 3.9.8智能调度管理49 3.9.9组织管理51 3.9.10用户管理52 3.9.11自助服务发放53 3.9.12自动化运维55

3.9.13统计报表56 3.9.14告警管理56 3.9.15拓扑管理58 3.9.16日志管理58 3.9.17开放API59 4投资配置及预算60 4.1一期建设配置预算60 4.2二期建设配置预算60

XXX市新区智慧城市大数据中心总体建设方案

XX新区大数据中心项目 建设方案

目录 XX新区大数据中心项目 (1) 第1章项目概况 (1) 1.1 项目名称 (1) 1.2 项目背景 (1) 1.3 建设目标 (1) 1.4 项目建设内容 (2) 1.4.1 大数据硬件支撑平台(IaaS) (2) 1.4.2 大数据软件处理平台(DAAS) (2) 1.4.3 政府智能分析系统(GI) (3) 1.5 总投资及资金来源 (3) 1.6 编制依据 (3) 1.7 主要结论和建议 (4) 第2章建设单位概况 (5) 2.1 建设单位简介 (5) 2.2 建设单位机构职责 (5) 第3章需求分析 (8) 3.1 项目建设要求 (8) 3.1.1 落实国家住建部“智慧城市”试点建设要求 (8) 3.1.2 落实十二届全国两会政府工作目标 (8) 3.1.3 加强产业结构优化,推动经济发展 (9) 3.1.4 提升民生服务质量,保障幸福民生 (9) 3.1.5 建立城市集约管理,加快城市发展 (9) 3.1.6 简化政府行政审批,增强政府透明度 (10) 3.1.7 提升政府决策能力,实现科学化管理 (10) 3.1.8 业务需求分析 (11) 3.1.9 应用层次分析 (13) 3.1.10 数据需求分析 (14) 3.1.11 功能需求分析 (16) 3.1.12 性能需求分析 (22) 3.1.13 信息系统安全需求分析 (29) 3.1.14 运行管理需求分析 (31) 3.1.15 其他需求 (32) 第4章总体设计方案 (33) 4.1 设计原则 (33) 4.2 总体设计目标 (34) 4.2.1 总体目标 (34) 4.2.2 具体目标 (36) 4.2.3 具体成果 (37) 4.3 总体设计方案 (37) 4.3.1 总体框架 (37) 4.3.2 功能架构 (39)

数据中心建设总体要求

数据中心建设总体要求 中信北京国安电气责任有限公司二○一二年四月二十六日

一、建设环境要求 数据中心大楼或具有数据中心功能要求的办公大楼建设位置、周边环境应符合下列要求: 1、电力供给应稳定可靠,交通通信应便捷,自然环境应清洁; 2、应远离产生粉尘、油烟、有害气体以及生产或贮存具有腐蚀性、易燃、易爆物品的场所; 3、远离水灾火灾隐患区域; 4、远离强振源和强噪声源; 5、避开强电磁场干扰; 6、距离停车场不小于10m; 7、距离铁路或高速公路的距离不小于100m; 8、距离飞机场不小于1600m; 9、距离化学工厂中的危险区域、垃圾填埋场不小于400m; 10、距离军火库不小于1600m; 11、距离核电站的危险区域不小于1600m; 12、有可能发生洪水的地区不应设置机房; 13、地震断层附近或有滑坡危险区域不应设置机房。 当无法满足上述要求时,可采取必要措施加以解决,必要时更换建设地点。

二、数据中心对建筑与结构的要求 1、抗震设防分类不应低于丙类(地震作用和抗震措施均应符合本地区抗震设防烈度的要求); 2、耐火等级不低于二级; 3、屋面的防水等级Ⅰ; 4、拟确定数据中心建设的区域,可不进行物理分割; 5、根据数据中心的特殊性,考虑到今后机房的扩容和调整,数据中心机房层承载不小于1000公斤/平方米,UPS电池间如设置在楼上,承载要求不小于1600公斤/平方米; 6、拟确定机房建设的区域,地面应做找平处理,地面和顶面应做防水和保温处理; 7、拟确定机房建设的区域,应满足设备进出的要求(走廊、货梯、门的尺寸不小于1500*2100); 8、拟确定机房建设的区域可做无窗设计; 9、拟确定机房建设区域的核心筒(电梯厅)平面高于本层平面400mm以上,以保证抗静电活动地板铺设后无高差; 10、大楼层高,应保证梁下高度不低于米; 11、建筑物要有空调和新风机室外机安装位置,楼顶应为平顶设计;

数据中心建设方案

施耐德:数据中心建设方案 数据中心建设方案解决用户难题;数据中心最初被称为计算中心,在科技发展越来越大的现代社会,数据中心建设起着至关重要的地位,施耐德电气针对现下的社会提出了数据中心建设方案。 数据中心是信息化社会的IT基础设施,作为机构信息系统的运行中心、测试中心和灾备中心,承担着机构的核心业务运营、信息资源服务、关键业务计算、数据存储和备份,以及确保业务连续性等重要任务。而数据中心建设方案是一个系统工程方案; 从数据中心的六个基本要素和数据中心全生命周期的角度出发,可以分为以下组成部分: 1.数据中心发展现状及趋势; 2.数据中心可持续发展能力; 3.数据中心规划; 4.数据中心的节能; 5.数据中心建设管理; 6.数据中心专业化运维; 7.数据中心成本分析; 8.数据中心建设模式分析; 9.数据中心与信息系统灾难恢复; 10.企业级数据中心评价体系。 在现下社会中,那些缺乏可持续发展能力的数据中心建设方案已经暴露出了较多的问题,例如供电能力不足、无法实现在线扩容、机房送回风不顺畅产生局

部热点、数据中心能耗巨大等。这些问题直接影响数据中心的可用性和可靠性,大大缩短了数据中心的正常生命周期。为避免这些问题,通过对数据中心建设方案的调查可表现在以下几个方面: 1.初期资源规划考虑不周、缺乏业务可持续性资源计划考虑。 2.数据中心机房功能性差,缺乏全局规划 3.建筑层高过低、结构承载能力不足,严重制约空间不合理。 4.供电设计密度低,系统可靠性差,不能在线扩容。 5.系统设计缺乏经济性考虑,日常运行能耗大、营运成本高。 6.运维管理缺乏长期性、稳定性及适应性的考量,易出现管理混乱。 数据中心建设已经完成了标准体系,为了有效地帮助各单位数据中心建设与管理者掌握最新技术与解决方案,不断提升建设与管理水平,从而有效加强数据中心置运行支撑能力,施耐德对此作出了数据中心建设方案,解决了用户在数据中心建设中遇到的难题、最新需求,提出了数据建设中的价值建议和方案。

新一代数据中心建设的总体规划设计

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。他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。可以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。我国油田企业从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。这个现象在其他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。

那么不管企业信息化,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,是五项的大体系。 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。还有可以搞领导决策,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

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