高校数据中心数据存储现状分析

高校数据中心数据存储现状分析
高校数据中心数据存储现状分析

大学信息系统运行环境建设也进入了高可用运行环境建设阶段。在此阶段,信息系统运行环境进一步完善,将实现无单点故障的可靠性目标(即运行环境中的单个网络、服务器或者存储设备的故障均不会影响应用系统的正常运行),信息系统将整体实现7×24的不间断运行;运行环境各个层次(包括数据库)均可实现负载均衡,实现运行环境的高效利用;数据安全方面实现异地备份,消除本地环境灾难事故可能导致的数据安全隐患;信息系统安全方面,将全面建立数据中心安全体系、校园网络环境体系、部门应用环境安全体系,实现两端一线的完整安全保障。

目前很多高校数据中心基础架构仍采用多年前的围绕服务器搭建的结构,一套应用系统安装在一台服务器上,服务器即提供计算资源运行应用系统,同时生产数据直接存放在服务器本地磁盘中。现有基础架构虽然可以满足现有大部分的要求,但仍然有以下不足:

1、没有集中的存储设备,单机故障的危险很高

重要生产数据、教学资源、财务数据均存放在服务器本地硬盘,缺乏Raid保护,如硬盘故障数据有丢失的风险。即使服务器采用了软Raid方式或硬Raid卡,在使用中需要消耗大量的CPU资源用于Raid计算,大大影响了服务器的性能。

2、存储空间浪费严重,数据无法安全简单共享

数据分散存储在各个服务器中,服务器硬盘空间无法统筹规划,形成一个一个的信息孤岛,空间使用分布不均,严重浪费。

不同的主机间所拥有的存储区域不可能交叉访问,传统文件服务器基于单一操作系统,故不可能实现真正实现异构操作系统如Unix和Windows数据的共享。而Unix和Windows之间的互访则只能通过购买第三方软件来实现,并且保证不了

应有的文件访问权限。

3、没有基于时间点的快照备份和恢复

服务器没有基于时间点的快照,缺乏数据保护,数据很容易因为误删除,病毒感染,硬盘设备坏等原因丢失。

4、无备份恢复保护系统

现有架构中没有对数据进行备份,如果生产数据损坏,没有专业的备份系统可以恢复数据。

5、服务器利用率不高,数量不断增加

传统架构,为避免多个应用间的相互影响,每新部署一套应用就需要为其增加新的服务器,服务器的数量不断增加,而管理维护老师人员有限,每位老师工作量

都比较饱和。如果延续这种架构走下去,迟早有一天将超出每人所能维护的数量,必然影响到基础架构运维工作的正常开展。

此外,传统架构下,服务器的平均资源利用率并不高,造成很多CPU、内存、电力、制冷、机架空间等资源的浪费,增加了不必要的开销,整体拥有成本TCO

不合理。

综上所述,如何使各种关键的应用系统稳定、可靠、高性能地运行,并不断扩展功能,扩大应用范围,满足学校和业务发展的需要对数字化学校的建设提出了很高的要求。现有架构的不足将日益凸现出来,服务器后台数据存储的性能、数据安全隐患的存在已完全不能满足业务发展的需要,搭建虚拟化数据中心作为校园信息化的基础架构势在必行。实现的主要目标有:

建立数据集中存储:新系统需同时具备块存储和文件存储,对数据库业务系统通过FC光纤通道连接,实现高性能,高可用;对文件系统通过IP连接,实现低成本,高效率。

部署服务器虚拟化:通过虚拟技术减少服务器采购数量,优化利用资源,增强信息安全,通过按需部署、实现发布周期自动化并简化测试及故障排除过程,来加快应用程序交付。通过动态扩展应用程序并提供内置的可用性和简单的灾难恢复,来保证应用程序服务质量。

建立专业的数据备份恢复系统:对不断增加的业务数据进行有计划、有策略的备份,以实现对业务数据全面系统的保护及快速恢复。

实现异地容灾恢复:对核心信息进行远程数据复制,实现业务数据的异地存储备份,当本地生产中心发生大的灾难时,数据可从异地存储快速恢复到生产中心,减少大灾难情况下的系统宕机时间,并保证数据的高可用性。

数据存储是数据中心的基础,是一切服务的保障,保证数据的正确、完整性至关重要。高校应深化对数据存储重要性的认识,在经费保障的基础上,实现逐步调整,实现数据的高效存储。

大数据实验室建设方案

高校大数据实验室建设方案 一、建设目标 xx大数据实验室的建设目的是作为大数据教学实验及科研平台,包括数据挖掘与大数据分析平台。实验室的设计全面落实“产、学、研、用”一体化的思想和模式,从教学、实践、科研和使用多方面注重专业人才和特色人才的培养。 利用虚拟化教学资源,搭建教学系统和集群平台,将理论学习、实践教学和大数据项目实战融为一体,由难而易、循序渐进,逐步提升学生的学习技能和实践水平,提高“学”的质量和成效。利用大数据分析主流软件框架,搭建与业界主要用户一致的实验与科研环境,将理论课程中学到的数据挖掘算法运用到实际的数据分析过程中,提升学生的动手操作和项目实践能力。使得学生所学与企业项目人才需求无缝衔接,与教师的科研工作紧密配合。 通过专业的大数据分析计算资源搭建的开放式大数据分析平台,可以充分的融合教师的科研需求,教师可以在开放的平台环境下开展大数据科研工作,提升教师的科研创新能力,充分提高“研”的成效。 二、产品优势

?交互式学习模式 提供体系完整、简单易用的在线教学课堂;以基础知识学习、在线视频教学、习题、线上测试、评估等为主线的一系列方法,确保学生在短时间内掌握大数据虚拟仿真实验、分析部署技能。 ?真机实验训练 实验训练体系设计成各模块相对独立的形式,各模块交互式的实验任务、大数据实验机、实际项目上机操作,通过多方位的训练,最终灵活的、渐进式地掌握大数据生态体系。 ?大数据实战及案例分析 提供实验数据,包括网站流量数据、租房及二手房数据、电商商品交易数据、搜索引擎访问等多种行业数据,数据内容超过20TB,同时周期更新数据内容。 ?充分支撑科研工作 提供行业数据及案例解剖用于基础研究,提供数据分析方案及流程,提供数据更新接口,

(整理)全球数据中心市场现状及趋势

全球数据中心市场现状及趋势 一、亚太地区带动全球IDC市场规模持续增长 据中国IDC圈最新发布的《2012-2013年度中国IDC产业发展研究报告》(简称“IDC报告”)数据显示,2012年,全球IDC市场整体规模达到255.2亿美元,增速为14.6%。虽然受到全球经济疲软的影响,增长趋势有所减缓,但是由于IT、互联网和电信企业从自身业务支撑和拓展的强烈需求,起到了积极地促进作用。 图 2007-2012年全球IDC市场规模及增长 资料来源:中国IDC圈和赛迪顾问,《2012-2013年度中国IDC产业发展研究报告》,2013.3 2012年,全球经济进一步疲软,欧美等国家开始着手调整数据中心建设及预算,提出针对IDC的应用及管理平台,加强数据中心应用平台的整合。欧美

传统数据中心业务市场已经基本饱和,数据中心建设已趋于停滞。去年,美国已关闭137座数据中心,并还将计划在未来几年关闭1100座数据中心。欧美地区新建数据中心也均为大型云计算数据中心为主,以提供新型的Iaas、Paas等作为发展方向。相比欧美,亚太地区成为数据中心增长最快的市场,新兴市场包括中国、印度等数据中心建设速度突出,未来几年亚太有可能成为世界级电信服务中心。但由于数据中心能力的大幅度提高,未来2-3年内亚太地区也有可能出现数据中心容量的过度供给,市场竞争程度加倍的形式1。 二、全球第三方数据中心服务市场快速发展 近年来,全球第三方数据中心服务市场快速发展,2010年8月份美国政府提出来要用五年左右的时间,整合联邦政府1100多个数据中心,到2015年将减少到800个,转移部分政府数据中心到第三方服务商。2010年到2014年,拉丁美洲、英国等第三方数据中心市场将分别增长61%和74%,数据表明全球数据中心的产业化正在快速发展,其中第三方服务正在逐步成为数据中心和数据存储的主流。 三、绿色数据中心将成为未来建设热点 信息技术(IT)行业的碳排放量占世界碳排放总量的2%,数据中心又是IT 行业中发展最迅速的碳排放大户。虽然能源效率一直是信息技术组织所关注的焦点,但是行业中却并没有关注减少能源消耗和数据中心产生的碳排放解决方案的执行。根据Pike Reasearch公司的研究报道:绿色数据中心的投资将在未来5年经历快速的发展,到2015年收益值将达414亿美元,占数据中心产业市场的28%。报告还指出,电力和冷却基础设施解决方案将是绿色数据中心产业市场的首要机遇,在未来5年中将占到46%的收益值;节能信息技术设备将是第二大机遇,预计占市场份额的41%;对数据中心的监控和管理服务也将带来占总收益14%的收益值2。 1中国IDC圈和赛迪顾问.2012-2013年中国IDC业务市场发展研究报告[R].2013.3. 2PikeResearch. Green Data Center Market to Reach $41 Billion Annually by 2015[EB/OL].:

大学数据中心设计方案

湖南开放大学教育云数据中心项目需求及主要技术要求说明书 湖南广播电视大学 教育信息技术中心 2011年04月 VER:7、2 目录 1、需求概述 (1) 2、数据中心设计概要 (4) 2、1总体要求 (4) 3、数据中心网络设计 (6) 3、1可靠性与自愈能力 (7) 3、2拥塞控制与服务质量保障 (7) 3、3网络得扩展能力 (8) 3、4通信协议得支持 (9) 3、5网络交换设备设计需求 (9) 3、6数据中心网络出口设计 (11) 3、7数据中心安全设计 (14) 3、8网络管理与安全体系 (18) 3、9数字KVM系统 (23) 4、数据中心服务器设计 (24) 5、数据中心存储设计 (26) 5、1需求分析 (26) 5、2系统设计 (27) 6、服务与技术支持需求 (28) 1.需求概述 湖南开放大学(湖南广播电视大学)就是湖南省教育厅直属得,运用广播、电视、文字教材、音像教材、计算机课件与网络等多种媒体,面向全省开展远程开放教育得新型高等学校,1979 年创办。学校行政上由省教育厅管理,教学业务上接受中央广播电视大学得指导,实行统筹规划、分级办学、分级管理、分工协作得体制。 省校下设市州与行业、企业分校21 所,县级电大教学站点148 个,形成了遍布全省

城乡得电大教育网络。2003 年7 月,经省政府批准,利用校本部资源成立了湖南网络工程职业学院,举办高等职业教育。湖南广播电视大学、湖南网络工程职业学院实行两块牌子、一套人马。目前省校校园占地面积17、6万平方米,建筑面积9、45万平方米,固定资产1、43亿元,其中教学仪器设备近5000万元。省校与各市州分校均建成校园网,建立了多媒体网络教室、安装了电大在线教学平台、VBI 卫星接收系统与双向视频会议系统,实现实时、非实时交互式教学。目前省校得校园网已升级改造成万兆网,省校与分校间即将实现100M专网互联。 我校校园网一期始建于1998年,于1999年6月18日接通中国教育与科研计算机网,当时网络结构以155M ATM 为主干,10M/100M到桌面,光纤连接各楼栋得校园综合网络系统。网络覆盖了学校各主要教学、办公场所,初步形成了一个信息化校园环境。此后,为了满足开放教育试点工作得需要,建设了“电大在线”硬件平台与全省视频会议系统。 2004年6月我校启动了二期校园网全面升级改造工程,完成了原有得ATM网向万兆以太网移植改造。通过简单得网络结构,建立起了一个可进行数据、语音、视频与图像实时传输得IP网络系统。二期校园网改造采用两台锐捷多业务万兆交换机6810E作为核心层交换机,锐捷3550-12G作为汇聚层交换机,锐捷2100系列作为接入层交换机,初步构成了双核心星形分布得拓扑格局。

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/df17130167.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。

国内IDC数据中心发展现状

课程名称:国内IDC数据中心发展现状 题目名称:中国互联网基础设施建设不容忽视学生学院:广东工业大学华立学院 专业班级:信息工程10信息一班 学号:21031001039 学生姓名:许朝鑫 指导教师:王彦明

数据中心是一个复杂的系统功能,是企业IT的物理载体。为什么说是物理载体?一个数据中心涉及到企业服务器,涉及到存储,涉及到网络、涉及到系统管理软件,甚至包括IT运维服务都在数据中心,所以数据中心是一个企业的物理载体,尤其在服务器,运维服务、网络是投入最大的部分。2000年的市场规模达到103亿。 国内数据中心的状态,基于630个样本,真正建设成为数据中心的占14.4%,这个数据还是比较小的。这14.4%的数据中心所处的状态不一样,很多数据中心成为存储或者计算中心,在后续演化过程中处在较低的阶段。目前正在建设的有12%,规划阶段的8%,两到三年建的是14.4%,暂时没有计划还有3Array%.数据中心在我们国家刚刚起步。 数据中心的投资规模,有一个统计数据,达到100万-500万的34%,500万-1000万的11.7%,2000万以上的有Array.6%.整体来看,我们国家数据中心可以总结一句话,刚刚起步,同时数据中心以很高的速度在增长。 第二部分,作为建设数据中心最早的企业的建设状况怎么样。 这张图比较有意思,国内数据中心大型企业数据中心,按照年份做的统计,1ArrayArrayArray年以前有22%,1ArrayArrayArray年和2000年有44%,这一波主要集中在政府的数据中心的建设。在2002、2003年的时候呈现第二步,主要集中在银行和电信的企业。到2006年到2007年对三步数据中心的高潮即将到来,主要集中在地方政府、国内传统的大型企业,正在开始筹划建设数据中心。 作为一个大型的企业数据中心,比刚才普查数据大得多,一个大型企业数据中心累计投入达到10亿的达到34%。累加起来超过50亿的接近于44%,规模数据比较大。作为一个大型企业的数据中心,超过5亿的数量非常多。数据中心对企业的重要性不仅仅是承担着很多处理功能,同时还有很大的资金投入,我们对这么大的资金投入如何产生绩效,其实是非常值得关注的话题。 探讨第二个问题,右边这张图是有关于数据中心的规模,5000名以上有17%,3000到5000的有11%,1000平米以上达到50%多,所以这个规模还是比较大的。 一个数据中心的运维人数,我们也做了一个统计,目前国内数据中心的运维人数还是不足的,尤其在数据大集中之后这个问题比较突出。我们跟国内非常大的银行的数据中心沟通,作为依托为什么在国内很难实施?作为一个美国银行,他们有3000人运维,如果一个人承担多个职位,数据实现大集中之后,人员并没有在全国各地集中到北京来,会产生一个倒挂的状态。在专业人员数量以及管理和组织其实并没有跟上技术集中的步伐。 再看一下数据中心管理的成熟度。成熟度的标准我们按照考虑,五个等级的成熟度,很多企业,除了像政府和金融行业发展比较好以外,更多企业还处在较低的层次上,其实管理一个庞大的数据中心,国内管理水平还是相对比较弱。 从基础设施来看,沿用国家电信级数据中心的标准,叫TIA-Array42标准,有四个等级,会有严格要求。我们调查之后发现,国内大部分数据中心的基础设施相当薄弱,56%的数据中心,经过我们粗略地评估,最多算Tier2这个级别。简单用一个标准来看,比如Tier3或者Tier4的时候会要求双通信,Tier4的时候会要求双电路供电,而且要求双并电所出来的供电,很多国内的企业做不到这一

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

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)

高校大数据平台解决方案-高校智慧校园解决方案

高校大数据平台解决方案、高校智慧校园解决方案

1.项目概况 近年来,随着信息技术产业的蓬勃发展,高校的信息化建设工作也受到了广泛关注。推进高校信息化建设,打造数字化校园已成为各高等院校的普遍共识。由于信息化建设初期缺乏统一规划,数据标准各异,业务系统各自为政,导致数据非集成化并形成了许多的信息孤岛,这使得大量数据无法共享和利用,获得更大价值。 数据共享交换平台是整个数字化校园建设的重要组成部分,利用平台对校园内散乱分布的数据进行集成化整合,同时将原来分散、利用率低下的信息资源进行数据挖掘,对于学校的发展战略和决策支持具有重要意义。 另外,数据共享交换平台的建设是高校信息化建设下一阶段——智慧校园建设的工作基础。完成对学校内大数据有机的整合和继承管理,掌握学校各项活动中发生的庞大、海量数据,并利用大数据处理技术对这些信息资源进行挖掘、整理、分析,为学校的发展提供决策支持,是大数据时代下支撑学校改革、发展的重要手段。 2.智慧校园建设方案!高校统一数据中心解决方案平台设计目标及思路 大数据时代的教育带有“大教育”的特性,具有全员(从全日制学生到全民,面向所有人)、全程(从学前教育到终身教育,服务各个教育阶段)、全方位(家庭、学校、社会三位一体教育,无所不在的教育,虚实结合的教育)等特点。随着在线平台的推广和普及,越来越多的老师将自己的授课视频放上网。互联网上的眼睛将使所有错误无所遁形,在无数人的编辑之下,知识传播的形式将不断优化、效率会不断提高。在数据的不断累积当中,视频将会沉淀下来,成为经典的学习材料。 目前,建设以全局数据为基础的数据共享交换平台已成为各高校信息化建设的核心内容。通过其建设可以有效消除信息孤岛,节约人力、物力、财力成本,提高工作效率。各职能部处可以通过该平台获取其他业务部门的数据信息,通过对数据的交换、共享、分析、挖掘,为广大师生提供更加完善的服务,为高校建设以及科学管理提供重要的依据。

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

大数据服务平台功能简介

大数据服务平台简介 1.1 建设目标 大数据服务平台以“整合资源、共享数据、提供服务”为指导思想,构建满足学校各部门信息化建设需求,进而更好为广大师生、各级管理人员、院领导等角色提供集中、统一的综合信息服务。因此, 要建设大数据服务平台 主要包括综合查询,教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等数据统计分析和数据采集终端(含数据录入及数据导入)。通过此平台为学校的校情展示提供所需的基础数据,为学校的决策支持积累所需的分析数据,为广大师生、各级管理人员、校领导的综合信息服务提供所需的开发数据,为学校的应用系统建设提供所需的公共数据。 1.2建设效益 协助领导决策、提供智能分析手段通过建设大数据服务平台:为校领导提供独特、集中的综合查询数据,使校领导能够根据自身需要随时查询广大师生的个人情况,有助于校领导及时处理广大师生的各种诉求。 为校领导提供及时、准确的辅助决策支持信息,使校领导能够全面掌握多方面的信息,有助于校领导提高决策的科学性和高效性(以往各部门向校领导提供的信息往往只从部门角度考虑,而校领导无法及时获取多方面的信息,无法及时做出决策)。为校领导提供丰富、全面的校情展示数据,使校领导能够实时掌握教学、科研、人事、学生、图书、消费、资产、财务等情况,有助于校领导制定学校未来发展战略。 为校领导提供教育部《普通高等学校基本办学条件指标》检测报表,包括具有高级职务教师占专任教师的比例、生均占地面积、生均宿舍面积、百名学生配教学用计算机台数、百名学生配多媒体教室和语音实验室座位数、新增教学科研仪器设备所占比例、生均年进书量。对提高教学质量和高等学校信息化程度等具有积极的指导作用。1.3 建设内容基于中心数据库,将学校长期以来积累的大量管理数据以一种多维的形式进行重新组织,多层次、多维度的整合、挖掘和分析,从各个层面、各个角度充分展示学校的办学理念、教学质量、科研水平、师资队伍、学生风貌、后勤保障、办学条件等,为各级管理人员、校领导科学决策提供强有力的技术保障与数据支持。 1、信息查询 包括教职工信息查询和学生信息查询。

高校大数据专业教学科研平台建设方案详细

高校大数据专业教学科研平台建设方案 一、项目建设的意义及目的 芝诺数据自主研发的高校大数据教学科研平台以校企联合培养模式为手段,通过校企合作联合培养机制,让企业、行业深度参与人才培养过程,逐步实现校企共同制定培养目标、共同建设课程体系和教学内容、共同实施培养过程、共同把控培养质量,全面提升学生的应用实践能力。该平台以应用型人才培养为目标定位,在以解决现实问题为目的的前提下,使培养的学生有更宽广和跨学科的知识视野,注重知识的实用性,有创新精神和综合运用知识的能力。注重培养学生具有在创新中应用、在应用中创新的能力,让学生真正学会大数据行业各个岗位真正的职业技能。 二、功能模块和建设思路 芝诺大数据教学科研平台构建总体分为三大部分,一是平台硬件,二是教学与实验支撑系统(包括:芝诺数据综合分析ZDM平台、芝诺数据教学实训平台),三是产品服务体系。 具体如下:

教学与实验支撑系统由芝诺数据综合分析ZDM平台和芝诺数据教学实训平台构成,教学与实验支撑系统部署在大数据教学科研一体机中。 二、项目建设的目标及内容 1、项目建设目标 1)平台的建设能让高校大数据专业与实际应用相结合,提高学生的学习、实践和创新创业能力,能够培养实用性人才所需的专业能力,提升教学效果与就业率,为“大数据时代”的创新人才培养做出贡献。

2)平台的建设将支撑大数据去冗降噪、大数据融合、大数据可视化等关键技术研究,能够服务于学校的教学和科研,有助于大数据方向发展和自主创新,有利于创新团队培育和高水平研究成果积累,有利于提升教师的教学和科研水平,推动教学和科研团队建设。 3)平台的建设搭建可以发挥学校的行业优势,体现学校办学特色,推进与国内外高校、科研机构和企业间的产学研合作,开展项目合作研究和人才培养,促进科研成果转化,促进产学研协同创新。 4)平台的建设有利于促进学科交叉与融合。 2、项目建设内容 1)模块一:平台相关硬件建设 本模块主要包含:大数据教学科研一体机 技术参数:

高校数据中心走向集成

高校数据中心走向集成 高校信息化建设已经进入了高速发展时期,在基本完成了数字校园的基础设施建设之后,信息集成和业务集成成为高校信息化的重要任务。目前,有越来越多的高校认识到了数据集中、IT基础设施集中、运行服务集中的必要性,同时,数据中心是数字校园的核心这一理念也得到了大部分高校的认同。校园数据中心建设正逐渐成为目前高校信息化领域的一大热点。 攻击来自校内 在校园网的管理方面,安全管理问题常常是高校数据中心管理者最头疼的事。某大学的校园网每天的平均访问量是6000多次,而被攻击的次数比访问量还多。记者在采访中了解到,这些攻击有些来自校园外部。但令人感到意外的是,其中一部分攻击却是来自校园内部,尤其在许多工科大学中,都设置有计算机、网络甚至信息安全学科,这些专业的本科生、研究生和博士生中的一些人把校园网当做试验平台,不断进行攻击。当然来自校园内部的攻击中,也有一部分是无意识的。 对于校园网的安全问题,各高校都采取了相应的措施,以保证校园网的安全正常运行。北京交通大学信息中心主任贾卓生介绍说:“以前我们的安全措施基本上是在网络出口进行安全防护,如防火墙、入侵检测、防病毒。现在我们在数据中心前也会加一些防范,防止校内学生的攻击。”贾卓生说,他们还通过对核心交换机插防火墙板子,使每栋楼都有防火墙。同时,他们正逐渐把各部门的服务器集中到数据中心,通过集中管理,增加各种防范措施。对于一些不能集中管理的系统,包括试验系统、研究系统,则采取分别增加安全防范设备的方法,进行安全防范。“对于整个学校信息化的安全,我们通过等级保护,根据不同的安全级别来确定具体的安全防护办法。”贾卓生说,目前,北京交通大学在网络中心下成立了安全室,利用软件侦测漏洞,并及时修补,防患于未然。 南开大学信息中心主任张四海认为,目前校园网中遇到的安全问题通过技术手段和安全设备都可以防范。当然,这种防范不可能是100%的。而具体采取什么样的措施和设备,这涉及到投入产出比问题。也就是说,系统的可靠性和可用性要达到几个“9”,投入的资金不同,所达到的目标也不同。 “守”住安全 在高校数据中心里,除了网络安全外,机房环境安全和数据安全对于整个数据中心的正常运行也是至关重要的方面。南开大学信息中心主任张四海介绍说,南开大学采取的安全措施是划分区域、划分模块。对于用户,他们通过引导、提供杀毒软件、提出安全防范方法和规则,使用户自己可以在用户端做到防范;同时,通过技术手段和安全设备,在数据中心端做到严格的管控。而对于数据安全,张四海介绍说,他们正在逐步建立数据灾备机制,包括异地灾备。“随着业务系统越来越多,大家对数据的安全性、敏感性会越来越高。” 他认为,随着技术的发展,在不同时期,大家对安全的关注点不太一样。例如在3年前,大家关注的可能是三层、四层防火墙,而现在,它们已经起不到任何作用了,大家更关注的是应用防火墙。根据他们的检测,安全漏洞和攻击有80%到90%都在应用层,普通的防火墙能做到一些隔离,但是要真正起到安全防范作用的话,还需要应用防火墙。今年上半年,南开大学对所有二级网站都进行了摸底,并设立了安全实验室和专门的设备,计划建立定期扫描监测制度,以便及时发现问题和改进。 在校园网的建设和管理中,安全问题永远伴随其中,正所谓“道高一尺,魔高一丈”。因此,太原理工大学信息化管理与建设中心主任王宝俊认为,安全问题就像校园网的建设,永远是一个“过程”,没有一劳永逸的办法。除了一些必要的防范措施外,安全问题常常是“攻”在前,“守”在后,而处于被动的状态下,因此它甚至比校园网建设的困难更多。王宝俊介绍

智慧高校大数据平台建设方案

智慧高校大数据平台 建 设 方 案 I

目录 第1章前言 (8) 1.1、大数据发展分析 (9) 1.1.1、大数据定义 (9) 1.1.2、大数据5v特征及其应用 (10) 1.2、高校大数据建设背景 (11) 1.2.1、战略机遇 (11) 1.2.2、大数据产业政策支持 (12) 1.3、高校大数据建设面临问题 (13) 1.3.1、高校大数据应用分析 (13) 1.3.1.1、数据规模日益庞大 (13) 1.3.1.2、缺乏稳定高效的大数据环境 (14) 1.3.1.3、数据利用不充分 (14) 1.3.1.4、数据驱动带来的科研新挑战 (14) 1.3.2、高校大数据数据源分析 (14) 1.3.2.1、数据涉及面窄 (14) 1.3.2.2、有效数据量少 (15) 1.3.2.3、数据接口不完善 (15) 1.3.3、高校大数据服务用户分析 (15) 1.3.4、高校大数据建设责任制问题 (16) 1.3.4.1、校领导 (16) I

1.3.4.2、教师 (17) 1.3.4.3、学生 (17) 1.3.4.4、家长 (17) 1.3.4.5、校园环境 (17) 1.3.4.6、教学管理与服务 (17) 1.3.4.7、社会 (17) 1.4、建设原则 (18) 1.4.1、安全性 (18) 1.4.2、可扩展性 (18) 1.4.3、灵活性 (18) 1.5、建设目标 (18) 1.5.1、实现数据的共享和交换 (18) 1.5.2、大数据的采集和存储 (19) 1.5.3、大数据分析与决策 (19) 1.6、高校大数据平台建设意义 (19) 1.6.1、实现个性化学习 (19) 1.6.2、实现教育评价体系重构 (20) 1.6.3、实现科学研究范式转型 (20) 1.6.4、开启“大数据创客”新模式 (20) 1.6.5、实现教学模式改革 (20) 1.6.6、实现科学化教育管理 (20) II

大数据中心建设方案a

工业产品环境适应性公共技术服务平台信息化系统建设方案

1. 平台简介 工业产品环境适应性公共技术服务平台是面向工业企业、高校、科研机构等 提供产品/材料环境适应性技术服务的平台。平台服务内容主要包括两部分,一 是产品环境适应性测试评价服务,一是产品环境适应性大数据服务。测试评价服 务是大数据的主要数据来源和基础,大数据服务是测试评价服务的展示、延伸和 增值服务。工业产品环境适应性公共技术服务平台服务行业主要包括汽车、光伏、 风电、涂料、塑料、橡胶、家电、电力等。 平台的测试评价服务依据 ISO 17025 相关要求开展。测试评价服务涉及 2 个 自有实验室、8 个自有户外试验场和超过 20 个合作户外试验场。见图 1 广 州 显 微 分 析 实 广 州 腐 蚀 分 析 实 广 州 花 都 户 外 试 海 南 琼 海 户 外 试 新 疆 吐 鲁 番 户 外 内 蒙 海 拉 尔 户 外 西 藏 拉 萨 户 外 试 武 汉 户 外 试 验 场 西 沙 户 外 试 验 场 沙 特 吉 达 户 外 试 海 南 三 亚 户 外 试 山 东 青 岛 户 外 试 美 国 凤 凰 城 试 验 美 国 弗 罗 里 达 试 其 它 合 作 试 验 场 验 室 验 室 验 场 验 场 试 验 试 验 验 场 验 场 验 场 验 场 场 验 场 场 场 图 1 环境适应性测试评价服务实验室概况 平台的大数据服务,基于产品环境适应性测试评价获取的测试数据以及相关 信息,利用数据分析技术,针对不同行业提供产品环境适应性大数据服务,包括 但不限于: (1)产品环境适应性基础数据提供; (2)产品环境适应性调研分析报告; (3)产品环境适应性分析预测; (4)产品环境适应性技术规范制定;

互联网数据中心发展规划

互联网数据中心(IDC,Internet Data Center)是指一种拥有完善的基础设施(包括高速互联网接入带宽、高性能局域网络、安全可靠的机房环境等)、专业化的管理、完善的应用级服务的信息化服务平台。IDC基于Internet网络,为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备提供运行维护的设施以及相关的服务体系。 互联网数据中心作为云计算服务的天然载体,是信息化社会最重要的IT基础设施之一,是互联网产业的核心部分。据专业机构分析,全球IDC市场规模今年将达到亿美元,增速%。中国IDC市场规模今年将达到亿元,并将保持25%以上的快速增长,2020年将接近1000亿元,催生的商机将按1:6的比例放大,预计衍生产值将超过6000亿元。 为进一步加快XX市互联网数据中心建设,确保XX市在国内激烈的新一代信息技术产业竞争中抢占先机,获得区域竞争优势,特制定本规划。 一、国内外互联网数据中心发展分析 IDC是信息汇聚和处理的载体,是支撑互联网应用、城市信息化发展、吸引互联网运营企业聚集的基础,已成为现代通信枢纽不可缺少的组成部分和重要标志。 (一)国外互联网数据中心发展现状 在全球范围来看,互联网数据中心的建设同国家的整体宏观经济和信息化程度呈现出明显的正相关效应。从近三年的全球互联网数据中心市场的地区分布情况来看,欧洲、北美地区的发达国家仍然是世界互联网数据中心最大的市场之一。根据ICTresearch 的研究显示,近三年来欧洲和北美地区的互联网数据中心市场销售额仍然占据全球市场的60%左右,因此世界互联网数据中心的主要市场仍集中在欧美发达国家。 在国外,随着云计算产业的发展,互联网数据中心建设的主角已经从传统的基础网络运营商过渡到互联网服务提供商和IT软硬件产品提供商。亚马逊、谷

XXX高校数字化校园数据中心建设方案

XXX高校数字校园数据中心建设 方案建议书 目录 一、项目概述............................................................................................ 错误!未定义书签。 1.1建设背景............................................................................................. 错误!未定义书签。 1.2建设目标............................................................................................. 错误!未定义书签。 1.3建设原则............................................................................................. 错误!未定义书签。 1.4云平台技术打造大数据与高性能优势............................................. 错误!未定义书签。 二、需求分析............................................................................................ 错误!未定义书签。 2.1现状分析............................................................................................. 错误!未定义书签。 2.2总体建设............................................................................................. 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 三、数据中心总体规划............................................................................ 错误!未定义书签。 四、云数据中心建设规划........................................................................ 错误!未定义书签。 4.1 资源池规划........................................................................................ 错误!未定义书签。 4.2 资源池规划内容................................................................................ 错误!未定义书签。 4.3 虚拟化软件选型规划........................................................................ 错误!未定义书签。 4.4 云管理平台建设规划........................................................................ 错误!未定义书签。 4.5数据中心统一管理平台规划............................................................. 错误!未定义书签。 五、大数据建设规划................................................................................ 错误!未定义书签。 5.1大数据平台规划................................................................................. 错误!未定义书签。 5.2 大数据架构介绍................................................................................ 错误!未定义书签。 5.3新型分布式处理技术基础................................................................. 错误!未定义书签。 5.4 分布式文件系统................................................................................ 错误!未定义书签。 5.5 MapReduce计算框架......................................................................... 错误!未定义书签。 5.6数据管理与分析................................................................................. 错误!未定义书签。 5.7 分布式数据库.................................................................................... 错误!未定义书签。 5.8 Hive数据仓库................................................................................. 错误!未定义书签。 5.9 大数据调优服务................................................................................ 错误!未定义书签。 六、高性能建设规划................................................................................ 错误!未定义书签。 6.1高性能平台建设内容......................................................................... 错误!未定义书签。 6.2高性能平台总体性能要求................................................................. 错误!未定义书签。 6.3节点配置详解..................................................................................... 错误!未定义书签。 ............................................................................................................ 错误!未定义书签。 6.3.2GPU节点............................................................................. 错误!未定义书签。 6.3.3八路胖节点........................................................................ 错误!未定义书签。

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