大数据时代的云基础架构
云计算基础架构
云计算基础架构云计算，作为一种新兴的计算模式，正在迅速改变着企业和个人的计算方式。
而云计算的基础架构，是实现云计算的关键。
本文将对云计算基础架构进行探讨，探究其组成和作用。
一、云计算基础架构的概述云计算基础架构是指构建和管理云计算环境所需的硬件和软件基础设施。
云计算基础架构可以分为三个层次：云服务模型、云平台和云基础设施。
1. 云服务模型云服务模型是云计算基础架构的最高层，也是用户接触到的最直接的层次。
云服务模型包括三种类型：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
IaaS提供虚拟化的计算、存储和网络资源，PaaS提供开发、测试和部署应用程序的平台，SaaS则是直接提供给用户使用的应用程序。
2. 云平台云平台是云计算基础架构的中间层，主要负责提供云服务的运行环境。
云平台包括操作系统、虚拟化管理软件、容器技术以及其他必要的中间件和服务，用于管理和调度底层资源的分配和使用。
3. 云基础设施云基础设施是云计算基础架构的底层，是整个云计算环境的物理基础。
云基础设施包括服务器、存储设备、网络设备等，并通过虚拟化技术将这些物理设备抽象为虚拟资源，供上层的云平台和云服务模型使用。
二、云计算基础架构的核心技术云计算基础架构的搭建离不开一些核心的技术支持，其中包括虚拟化、分布式计算和自动化管理等。
1. 虚拟化技术虚拟化技术是云计算基础架构的核心技术之一。
通过虚拟化技术，可以将物理资源（如计算、存储、网络等）抽象为虚拟资源，并通过虚拟机管理软件（如VMware、KVM等）将其分配给不同的用户或应用。
2. 分布式计算分布式计算是云计算基础架构的关键技术之一。
通过将计算任务分解为多个子任务，并将其分布到不同的计算节点上进行并行计算，可以提高计算效率和可靠性。
常见的分布式计算技术包括Hadoop、Spark 等。
3. 自动化管理自动化管理是云计算基础架构的重要技术之一。
通过自动化管理工具，可以实现对云基础设施和云平台的自动化配置、部署、监控和维护，提高管理效率和可靠性。
大数据云平台基础架构介绍
随着数据重要性的不断提高，大数据云平台需要 提供更加安全可靠的数据保护和服务，保障数据 安全和隐私。
智能化趋势
大数据云平台正在不断引入人工智能技术，实现 智能化数据分析、处理和存储，提高数据处理效 率和准确性。
绿色环保趋势
随着能源消耗的不断提高，大数据云平台需要采 取更加绿色环保的技术和措施，降低能源消耗和 碳排放。
06
大数据云平台案例分享
案例一：阿里巴巴的大数据云平台
总结词
分布式、可扩展、弹性
详细描述
阿里巴巴的大数据云平台是基于开源平台构建的分布式系统，具备可扩展和弹性的特点。它采用了分 布式文件系统，如HDFS，用于存储海量数据，并支持多种数据访问模式。同时，该平台还集成了弹 性计算、弹性存储和弹性网络等云基础设施，以提供稳定、高效的大数据处理服务。
提供数据挖掘和机器学习功能，以发现数 据中的潜在规律和价值。
应用层
数据报表与可视化
提供数据报表和可视化功 能，以直观展示数据分析 结果。
数据服务
提供数据服务功能，包括 数据查询、数据挖掘、机 器学习等服务，以支持各 种业务应用。
安全管理
提供安全管理功能，包括 用户认证、访问控制、加 密传输等，以确保大数据 云平台的安全性。
据，为后续数据分析提供准确的基础。
数据转换与整合
03
实现数据的转换和整合，以满足不同业务场景的需求
。
数据分析层
分布式计算框架
提供分布式计算框架，如Hadoop、 Spark等，以处理大规模数据。
数据库查询与分析
提供数据库查询和分析功能，支持SQL、 NoSQL等数据库查询语言和分析工具。
数据挖掘与机器学习
谢谢您的聆听
云计算平台介绍
云计算平台介绍云计算平台介绍一、背景介绍在数字化时代，云计算已经成为企业IT基础设施的重要组成部分。
云计算平台，作为一种灵活、可扩展的解决方案，为企业提供了高效、可靠、安全的云服务。
二、云计算平台的定义云计算平台是一种基于云技术的软件平台，为企业提供了计算资源、存储资源和应用服务等。
它通过虚拟化和自动化技术，实现了资源的共享和灵活的按需使用。
三、云计算平台的架构1、基础设施层：包括物理服务器、存储设备和网络设备等，用于提供计算和存储资源。
2、虚拟化层：通过虚拟机管理软件，将物理资源划分为多个虚拟机，实现资源的高效利用。
3、管理层：包括云管理平台、自动化管理工具和监控系统等，用于管理和监控云计算平台。
4、应用层：基于云计算平台提供的资源和服务，部署和运行各种应用程序。
四、云计算平台的特点1、弹性扩展：根据业务需求，可以动态调整计算和存储资源的规模，实现快速的扩展和收缩。
2、高可靠性：通过物理服务器冗余、灾备策略和备份机制等，提供高可用性和数据安全的保障。
3、自动化管理：通过自动化工具和系统，实现资源的自动分配和应用的自动部署，提高运维效率。
4、统一管理：通过云管理平台，实现对整个云计算平台的集中管理和监控，提供统一的接口和视图。
5、高性能：通过资源池化和负载均衡等技术，提供高性能计算和存储服务。
五、云计算平台的应用1、企业应用：云计算平台可以提供企业级的应用服务，如企业协作、客户关系管理和人力资源管理等。
2、大数据分析：云计算平台可以提供强大的计算和存储能力，支持大规模数据的分析和挖掘。
3、互联网服务：云计算平台可以提供弹性扩展和高可用性的服务，满足互联网企业的业务需求。
六、本文档涉及附件本文档涉及的附件包括云计算平台的架构图和部署方案等。
七、法律名词及注释1、云计算：指通过互联网将计算资源、存储资源和应用服务等提供给用户的一种模式。
2、虚拟化：指将物理资源，如服务器和存储设备等，划分为多个虚拟资源的技术。
《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》札记
《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》阅读札记目录一、内容描述 (2)二、大模型时代的背景与发展趋势 (3)三、基础架构的重要性 (4)四、大模型算力中心建设指南 (6)4.1 总体架构设计 (8)4.2 硬件设备选型与配置 (9)4.3 软件系统架构规划 (10)4.4 数据存储与处理方案 (12)五、算力中心的实施与优化 (14)5.1 实施步骤与方法 (15)5.2 优化策略与措施 (16)六、案例分析与学习 (17)6.1 成功案例分享 (18)6.2 经验教训总结 (19)七、大模型算力中心的挑战与对策 (21)7.1 技术挑战与解决方案 (22)7.2 管理挑战与对策建议 (24)八、未来发展趋势与展望 (26)8.1 技术发展趋势预测 (28)8.2 行业应用前景展望 (29)九、结语 (30)一、内容描述在当今数字化浪潮中，大模型算力中心已成为推动人工智能、云计算、大数据等技术领域飞速发展的核心驱动力。
当我们将目光投向这个领域的建设与应用时，不禁要思考：如何构建一个高效、稳定且具备可扩展性的算力中心？《大模型时代的基础架构：大模型算力中心建设指南》一书为我们提供了宝贵的参考与启示。
书中开篇即对大模型算力中心的建设理念进行了深入剖析，大模型算力中心不仅仅是一个技术系统的堆砌，更是一个复杂的多维度、多层次的网络结构。
在这个体系中，数据传输、计算资源管理、存储设备、网络带宽等多个环节相互依存，共同构成了一个高效运转的整体。
在内容描述部分，作者详细阐述了算力中心的核心组件及其功能。
从高性能计算机的序列式排列到分布式存储系统的并行处理机制，再到智能化的能源管理系统，每一个细节都体现了作者对大模型算力中心建设的深刻理解与独到见解。
书中还结合了大量实际案例和最新技术动态，帮助读者更好地理解这些组件的工作原理和应用场景。
值得一提的是，作者在书中提出的“弹性扩展”理念令人印象深刻。
随着人工智能技术的不断进步和应用场景的日益丰富，算力中心需要能够灵活应对各种变化与挑战。
云计算体系结构
▪ 云计算体系结构
▪
云计算平台是一个强大的“云”网络，连接了大量并发的网络计算
和服务，可利用虚拟化技术扩展每一个服务器的能力，将各自的资源通
过云计算平台结合起来，提供超级计算和存储能力。通用的云计算体系
结构如下图所示：
云计算体系结构
▪ 云用户端：提供云用户请求服务的交互界面，也是用户使用云的入口， 用户通过Web浏览器可以注册、登录及定制服务、配置和管理用户。打 开应用实例与本地操作桌面系统一样。
▪ （2）平台即服务。 ▪ 平台即服务PaaS（Platform as a service）是提供开发环境、服务器平台、
硬件资源等服务给用户，用户可以在服务提供商的基础架构基础上开发 开发程序并通过互联网和其服务器传给其他用户。PaaS能够提供企业或 个人定制研发的中间件平台，提供应用软件开发、数据库、应用服务器、 试验、托管及应用服务，为个人用户或企业的团队协作。 ▪ 在云计算服务中，平台即服务包括以下类型服务。 ▪ ① 提供集成开发环境。 ▪ 云服务提供商开发、测试、部署、维护应用程序等服务，满足不同用户 需要的不同开发周期和集成开发环境，多用户互动测试，版本控制，部 署和回滚。
云计算体系结构
▪ MapReduce分布式处理技术 ▪ MapReduce是Google开发的Java、Python、C++编程工具，用于大规模数
据集（大于1TB）的并行运算，也是云计算的核心技术，一种分布式运 算技术，也是简化的分布式编程模式，适合用来处理大量数据的分布式 运算，用于解决问题的程序开发模型，也是开发人员拆解问题的方法。 ▪ MapReduce模式的思想是将要执行的问题拆解成Map（映射）和Reduce （化简）的方式，先通过Map程序将数据切割成不相关的区块，分配 （调度）给大量计算机处理达到分布运算的效果，再通过Reduce程序将 结果汇整，输出开发者需要的结果。 ▪ MapReduce的软件实现是指定一个Map（映射）函数，把键值对 （key/value）映射成新的键值对（key/value），形成一系列中间形式的 key/value对，然后把它们传给Reduce（化简）函数，把具有相同中间形 式key的value合并在一起. map和reduce函数具有一定的关联性 ▪ 1. map (k1,v1) -> list(k2,v2) ▪ 2. reduce (k2,list(v2)) ->list(v2)
数据中心发展趋势及数据中心架构部署图举例
数据中心发展趋势及数据中心架构部署图举例在当今数字化的时代，数据中心已经成为了企业和社会运行的核心基础设施。
它们不仅存储着海量的数据，还负责处理和传输这些数据，以支持各种应用和服务的运行。
随着技术的不断进步和业务需求的变化，数据中心也在不断发展和演变。
本文将探讨数据中心的发展趋势，并通过举例介绍数据中心的架构部署图。
一、数据中心发展趋势（一）云计算的广泛应用云计算的出现改变了数据中心的运营模式。
越来越多的企业选择将其业务迁移到云平台上，以获得灵活的资源配置、降低成本和提高效率。
云计算提供商通过大规模的数据中心提供各种服务，如基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）。
这使得企业不再需要自己建设和维护复杂的数据中心，而是可以根据需求随时获取所需的计算、存储和网络资源。
（二）大数据的驱动随着大数据技术的兴起，数据中心需要处理和存储的数据量呈爆炸式增长。
为了应对海量数据的处理和分析需求，数据中心需要具备更高的性能和扩展性。
这包括采用更快的处理器、更大容量的存储设备以及更高效的网络架构。
同时，大数据的处理也推动了数据中心在数据分析和挖掘方面的能力提升，以从海量数据中获取有价值的信息。
（三）绿色节能成为关键数据中心的能耗问题一直是关注的焦点。
随着能源成本的上升和环保意识的增强，数据中心需要采取各种节能措施来降低能耗。
这包括采用更高效的服务器、冷却系统和电源管理技术，以及利用可再生能源来供电。
绿色数据中心不仅能够降低运营成本，还符合可持续发展的要求。
（四）软件定义数据中心（SDDC）的兴起SDDC 通过软件来定义和管理数据中心的计算、存储和网络资源，实现了资源的灵活配置和自动化管理。
这种模式提高了数据中心的管理效率和灵活性，使得数据中心能够更快地响应业务需求的变化。
同时，SDDC 还促进了数据中心的虚拟化和容器化技术的发展，进一步提升了资源利用率。
（五）边缘计算的发展随着物联网和 5G 技术的普及，边缘计算逐渐成为数据中心发展的一个重要趋势。
2023-云数据中心规划设计方案-1
云数据中心规划设计方案随着大数据时代的到来，云计算和云数据中心成为了一个不可或缺的环节。
那么，如何规划和设计一个高效、安全的云数据中心呢？一、确定云数据中心的定位和需求首先，我们需要明确云数据中心的定位和需求，根据不同的定位和需求来制定不同的设计方案。
定位和需求主要包括：云数据中心的应用场景、服务方向、规模大小、业务类型、用户定位等。
二、设计云数据中心的整体架构根据云数据中心的定位和需求，设计整体架构。
整体架构应该考虑如下因素：网络拓扑、数据中心硬件设施、运维管理、数据安全、备份和恢复、服务质量等。
三、部署高效可靠的硬件基础设施云数据中心的硬件基础设施是保障服务质量和数据安全的基石。
硬件基础设施包括：服务器、存储系统、网络设备等。
选用高品质、高可靠、易维护的硬件基础设施，可以有效提升数据中心的安全性、稳定性与性能。
四、设计合理的网络拓扑和架构网络拓扑和架构设计关乎到数据的传输速度以及数据中心的安全性和稳定性。
合理的网络拓扑和架构应该考虑如下因素：可靠性、拓扑连接、网络划分等。
五、实施科学高效的运维管理高效、科学的运维管理是保障云数据中心可靠稳定运行的保证。
在实施过程中，我们应该注重预防性维护、成本控制、纠错机制、故障处理等方面。
六、加强数据安全管理数据中心的安全性是云数据中心设计最为关注的问题。
如何保障数据的安全呢？数据中心的安全策略应该考虑如下问题：数据安全策略、数据备份和恢复、权限管理、物理安全等。
七、制定合理的数据备份和恢复方案数据备份和恢复方案是云数据中心的重要保险，是数据安全、业务连续性和可靠性的保证。
制定合理的备份和恢复方案应该注意诸如：数据备份频率、备份设备、备份存储设备等。
八、实现高水平的服务质量与用户满意度服务质量和用户满意度是衡量云数据中心性质的重要评判指标。
如何实现高水平的服务质量和用户满意度？设计人员应该考虑到诸如服务的可靠性、服务的质量、系统的响应速度、用户界面设计等等因素来打造高水平的服务质量与用户满意度。
当前大数据基础设施发展现状及趋势分析
当前大数据基础设施发展现状及趋势分析随着数字化时代的来临，大数据已经成为了新的重要资源。
大数据的应用已经涉及到了几乎所有的领域，包括商业、政府、医疗、教育、交通、通信等等。
对于大数据的处理和分析，需要依赖于先进的技术和基础设施。
本文将从大数据基础设施的角度，探讨当前大数据基础设施的发展现状及趋势。
大数据基础设施的定义大数据基础设施是指为了处理和分析大型数据而建立的硬件、软件和网络设施。
这些设施包括了数据中心、云计算、存储、网络、机器学习和数据分析等技术。
大数据基础设施的建设是大数据应用的基础，也是业务提高效率和降低成本的必要条件。
当前大数据基础设施的发展现状当前，大数据基础设施的发展日益成熟和完善。
下面分别从以下两个方面来探讨当前的发展现状。
1. 技术水平不断提高在技术上，大数据基础设施的发展取得了长足的进步。
大数据存储技术、计算技术和网络技术均得到了飞速发展。
例如，分布式文件系统（Hadoop）、流式计算引擎（Storm）、分布式事务处理引擎（Tair）、数据库系统（MySQL）等技术的应用，为大数据应用的发展提供了坚实的技术支持。
2. 应用场景广泛且不断扩展当前，大数据基础设施的应用越来越广泛，已经覆盖到了商业、政府、医疗、教育、交通、通信等领域。
大数据基础设施已经成为了业务提高效率和降低成本的关键因素。
例如在商业场景下，大数据分析可以帮助企业了解消费者的喜好和需求，预测可能的发展趋势，制定更加精准的战略和决策；在政府场景下，大数据可以帮助政府更好地了解社会现状、提供更好的公共服务；在医疗领域，大数据可帮助医疗机构、研究机构医疗科研更准确、更高效地利用数据，为推进医疗健康产业提供有力的技术支持；在交通和物流领域，大数据可提高物流效率和安全性等。
当前大数据基础设施的趋势分析大数据作为数字化时代的重要资源，其应用范围和数据规模都在不断扩大。
未来，大数据基础设施将呈现出以下几个趋势。
1. 大数据的存储和处理将全面创新大数据存储和处理技术将全面创新，更多的企业和组织将使用先进的工具、技术和软件来更有效地管理和分析数据。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
单台设备支持5000个并发用户数
SonicWALL Aventail SRA EX6000 单台设备支持250个并发用户数
大数据时代的云基础架构
Dell SonicWALL SSL VPN
支持广泛的操作系统平台
戴尔 SonicWALL SSL VPN 支持Windows XP, Windows 7, Windows 8, , Linux, MacOS，iOS ， Andorid等多种操作系统的全部的B/S, C/S的远程访问 支持全面的操作系统的终端安全检查，包括Windows, Linux, MacOS, iPhone, iPad， Android系统等，可以检查终端的杀毒软件，个人版防火墙，文件，硬件 唯一标识等等信息，确保合法的用户使用合法的设备安全接入。禁止非法访问， 如越狱的iPad, iPhone。
• 戴尔企业公共云和SecureWorks • 数据中心虚拟化、应用程序迁移与现代化，以及云咨询 （混合）
大数据时代的云基础架构
„
终端用户体验
戴尔服务
14
戴尔流动数据架构：高效您的数据资产
以合适的成本在合适的时间将合 适的数据存储在合适的位置
• 随时根据业务需求的变化进行调整
• 将一成不变的数据中心转化为一个高度 灵活的生产力中心 • 将IT人员从维持系统运营的重担中解放 出来，全心投入到业务创新上
15
大数据时代的云基础架构
模块化的可扩 展系统： 世界上最经济 实惠的敏捷存 储平台
数据分析功能
集成系统
云
移动性
应用程序 服务器
主存储
近线存储
备份到磁盘 基于对象的 和磁带 存档
云
以合适的成本在合适的时间将合适的数据存储在合适的位置
大数据时代的云基础架构
16
戴尔存储解决方案能够为您的企业做些什么？
IT 服务
戴尔灵动系统
Active System Manager
Purpose-built for end to end design
Lync View SharePoint
XenDesktop Exchange
Modular, scalable systems the industry’s only ¼ height blade server
简化
+ 在三年多的时间 里每年都应用的 足迹降低了 25%
+ 用单一的全球化用 例替换了多个区域 性的系统 + 大力推进虚拟化， 减少了6,000台服 务器 + 在部署新系统时奉 行“虚拟优先”的 策略
自动化
+ 实施映像和部署 服务器仅用数小 时的时间，而不 是数天或数周
+ 仅用一个小时就能 用自助服务的方式 对客户端系统重新 实施映像 + 仅用一个控制台即 可管理130,000 台 服务器和客户端
确保应用和信息高可用性，助您及时作出最佳业务决策
17
@戴尔_Storage
大数据时代的云基础架构
云基础架构必须考虑的安全问题
用户是谁？
强大的认证方式可轻松认证用户 的身份。
用户需要什么资源？
了解用户到底需要哪些应用，设 置策略，确保访问合适的资源。
应用层的安全防御？
防止针对系统和应用漏洞的攻击。
大数据时代的云基础架构
2.3倍
大数据时代的云基础架构
13
端到端集成：戴尔灵动系统
适用于新型数据中心的可扩展基础
业务部门体验
戴尔软件
• 安全性： SonicWALL、Quest身份和访问管理 • 数据保护： AppAssure和Quest vRanger • 性能和可用性： Quest Foglight
IT管理体验
Active System Manager automates and streamlines steps 分布式 核心
集群化的NAS存储
安全、可扩展的远程设备管理 构建和保护智能服务网络
“应用软件现代化与重新托管”解决 方案与服务
跨物理与虚拟环境的创新的IT管理解 大数据时代的云基础架构 决方案
7
戴尔企业方案有何不同之处
戴尔方案有何不同？
新的专有技术
成本高昂的解决方案， 运营方面的节省会被 锁定约束带来的高成 本抵消。
10 : 1
的整合 应用程序部署时间从
服务器利用率提高
利用虚拟化在两年内节 省
30%
服务器整合比率达
1亿
台
美元
服务器减少了
45
天缩短为
4
天
30:1
所有服务器中 已实现虚
6,000 7,000
台服务器已实现虚拟 化
大数据时代的云基础架构
应用程序
减少2/3 50%
拟化
6
收购企业：打造端到端解决方案能力
提供行业最佳的总拥有成本（TCO） 彻底告别断代硬件升级
$
根据业务需求的增长进行存储 容量扩展，不再需要提前购买
资金成本 可用容量（TB） 戴尔存储
开放、灵活的架构，前瞻式设计，快速响应业务需求 的变化
软件购买，一劳永逸
实现完整的灾难恢复，成本仅需原来的 零头
数据恢复时 间几乎为零
$
业务应用部署速度更快，第一时间引进最新技术。
最终用户计算 高效的工作者 企业级解决方案 高效的数据中心
物理与虚拟资源的单一管 理点 简单易用的“软件即服务”集成 工具与咨询 面向虚拟化的高性能SAN iSCS解决方案 云咨询服务
软件
与
服务 高效的云/ 服务
安全性、服务以及应用 程序
远程系统管理设备
有管理的安全服务、威胁智能、 安全与 风险咨询
大数据时代的云基础架构
教育部中国教育发展基金会戴尔 “互联创未来” 项目 •70所学校70名校长
•300名教师、9000名学生参与 •70间互联教室， •65所ICT移动支持中心
高教
•114 所211/985 的高校使用DELL， 端到端解决方案 •50 场专门面对高校的研讨会， 1200名教师和440名相关管理人员 参与 •100所高校校园就业辅导 •近12000名高教学生参与Dell Day和Dell MBA课程
• 自动化 基于最佳 实践的模板，确 保精确性和结果 一致，效率最大 化 • 管理 统一管理 工具，与第三方 工具轻松集成， 设置于使用简单
• 端到端 提供端到 端的产品、解决 方案、服务支持， 确保客户最佳IT 体验 • 轻松购买、部署、 管理，降低总体 拥有成本
10
大数据时代的云基础架构
面向服务的动态数据中心
大数据时代的云基础架构
面向未来的产品与解决方案2源自大数据时代的云基础架构2
信息技术带来的变革前所未有 变革无处不在
2020年云计算将达到 2410亿美元 的市场规模 2016年，X86服务器虚 拟化应用市场翻倍， 从40%增长到80%
到2015年，移动应用下 载量将达到 580亿次
2012年，68%的服务器相 关开销来自管理
在线 教育
个性 教学
全球 资源 共享
教育 社区
微学校 微学位
大数据时代的云基础架构
戴尔已经成功地转型成为高效企业
戴尔成功地把战略性支出从IT预算的20%提高到52%
战略性的IT支出
20%
标准化
+ 把97%的系统迁移到 了 x86平台 + 只使用两个主要的 服务器映像 (.Net/Windows 和 Oracle/Linux)
特征
特征
11
大数据时代的云基础架构
数据中心变革旅程
动态数据中心 融合数据中心
敏 捷 效 率 质 量
Compute
融合系统 融合基础架构 IT 孤岛
Virtualization
自动化内部和外部IT；为 敏捷性、效率和质量而优 化 模块化、异构数据中心 提供一致的管理体验
Networking
Management
快速响应
75%
系统性能功耗比相较 Cisco UCS高
管理 虚拟机管理程序 网络 存储 计算
全面
全面的系统级效率
• 专用的端到端设计
• 统一支持
提高效率 和质量
45%
无缝扩展
灵活
灵活的模块化可扩展系统
• 业界唯一一款¼高刀片式服 每机架计算节点数比 务器 Cisco UCS多 • 已针对虚拟化进行优化的 刀片I/O聚合器
普教
教育 用户
教育 管理
职教
•100 所高职高专合作 •400多名教师和100名相关 管理人员的讲习班。
•500多名各级教育管理信息 中心人员的培训
22
大数据时代的云基础架构
谢谢
23
2012戴尔中国高峰论坛
云
+ 私有云实现了帮助 台的自动化 + 运用云平台聆听客 户的声音、发布信 息和进行交互，拉 近了与客户的距离I + 更多的好处正在逐 渐显现
52%
用于维护旧 有系统的IT 支出
80%
+ 把应用的数量降低 了 66%
48%
2008
今天
大数据时代的云基础架构 5
戴尔自己的体验 戴尔自己的体验
通过生产虚拟化实现了
Dell SonicWALL下一代防火墙
SM 10000系列
Intrusion Prevention(入侵防御) Gateway Anti-Virus (网关杀毒) Gateway Anti-Spyware (防间谍软件) Cloud-AV (云病毒检查) Content/URL Filtering (网页内容过滤) DPI SSL (加密流量的深度检测) Application Control(应用识别和控制) Application Visualization（应用可视化） Comprehensive Anti-Spam (反垃圾邮件)