大道至简,图解大型互联网数据中心典型模型 李典林
城市大数据资源平台概要设计方案
城市大数据管理中心大数据资源平台概要设计方案目录背景与需求分析12345大数据管理中心发展背景为建设卓越全球城市，实现政府治理能力现代化目标，由市大数据中心牵头，在政务公共数据管理和互联网政务服务方面采取了一系列的实践工作。
根据《市公共数据和一网通办管理办法》要求，前期已在“一网通办”的政务服务领域进行了信息化项目建设，在提升了政府治理能力和公共服务水平的同时，也产生了汇聚全市政务公共数据，探索政务服务领域应用的需求。
市大数据中心作为全市政务数据的主要管理单位，承担着政策本地化落实、政务数据交换、大数据应用研究、信息化建设运维以及其他数据相关的工作职责，从中心成立之初便开始研究政务数据管理和应用的方法，去年年底探索了以政务数据交换共享为核心的实践，但随着对中心职能的理解加深，我们认为中心不仅作为全市政务数据的“枢纽中转中心”，更应该成为各政务服务条线领域的“归集管理中心”，为本市的经济活动、公共事业、社会关系、人员密度等各城市管理领域提供数据层面的最大支撑。
规划公共数据发展路线支撑城市服务能效提升精准城市服务整体共享协同数据科学管理ü公共数据共享ü社会数据协同ü条线业务协同ü数据服务开放ü社会治理ü宏观经济ü市场监管ü生态保护城市高效运行ü应急事件响应ü事件风险预防ü数据完整归集ü数据实时同步ü资源目录健全ü数据全面治理大数据共享交换平台建设与使用情况大数据中心自去年开始，根据整体规划启动了市数据共享交换平台项目的建设，并于2019年1月开始正式进行全市范围的试运行。
平台建设内容包括：1、总集成及部分应用开发：平台集成门户及整体平台的基础功能菜单级整合；2、数据治理子系统：包含数据交换模块和服务管理模块，实现数据资源目录及三清单的管理，并提供市级数据库的对外发布利用；3、数据共享交换子系统：实现数据交换引擎、统一调度引擎、任务管理、数据桥接等功能，以及数据湖数据的存储管理、共享与交换；4、数据质量监管及支撑子系统：实现数据质量管理功能，包括数据质量规则制定、数据质量稽核、数据质量问题闭环管理；5、大数据支撑管理子系统：包含市级数据湖和市级数据库，汇聚“四大基础库”、“市级统建系统”、“各市级委办系统”、“各行政区系统”的经过初始治理的原始数据；并存放经过一系列清洗、转换、加载、治理步骤后的高质量的政务数据资源，为城市管理、公共服务等提供数据来源；平台接入52个委办的公共数据，每月16亿条以上，数据总容量在176.0 TB，人口库预计46.75TB，法人库预计1.78TB，空间地理库预计7.99TB，电子证照库预计91.05TB。
2024年贵州省继续教育公需科目考前练习题及答案
2024年贵州省继续教育公需科目考前练习题及答案学校:________班级:________姓名:________考号:________一、单选题(20题)1.我国数据要素市场发展的现状在()，以联邦学习、安全多方计算、数据沙箱为主的新技术不断助力我国数据要素市场发展。
A.技术融合层面B.区域发展层面C.技术发展层面D.区域融合层面2.()阿里软件在江苏建立首个“电子商务云计算中心”，标志着云计算正式走入了中国的历史舞台A.2009年B.2010年C.2011年D.2012年3.()是新的生产要素，是基础性资源和战略性资源，也是重要生产力。
A.数据B.教育C.科技D.人才4.用人主体要发挥主观能动性，增强服务意识和保障能力，建立有效的()，确保下放的权限接得住、用得好。
A.监督机制B.人才管理机制C.人才引进机制D.自我约束和外部监督机制5.人身权不涉及？（）A.发表权B.署名权C.修改权D.复制权6.知识产权是()为内容，以法律为保障，以利益为目的。
A.知识B.政策C.问题D.诉求7.把培育国家战略人才力量的政策重心放在()上，支持青年人才挑大梁、当主角。
A.青年科技人才B.高层次人才C.科研人才D.急需紧缺人才8.(),通俗地说就是数据的中心A.大数据B.数据中心C.物联网D.工业互联网9.要制定实施基础研究人才专项，长期稳定支持一批在()领域取得突出成绩且具有明显创新潜力的青年人才。
A.社会科学B.自然科学C.政治D.经济10.美术作品不涉及？（）A.电影B.雕塑C.绘画D.书法11.集成电路保护条例属于（）。
A.宪法B.法律C.行政法规D.国际条约12.“四个面向”不包括()。
A.面向世界科技前沿B.面向文化主战场C.面向国家重大需求D.面向人民生命健康13.培养卓越工程师，必须调动好()两个积极性。
A.教师和企业B.高校和学生C.高校和企业D.教师和学生14.八个“坚持”，二是坚持人才引领发展的()。
《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。
大数据标准化白皮书
去哪儿网案例分析
去哪儿网案例分析目录一、内容概要 (3)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究目的与意义 (4)1.3 研究方法与数据来源 (5)二、去哪儿网概述 (6)2.1 去哪儿网简介 (8)2.2 发展历程与业务模式 (9)2.3 核心竞争力分析 (10)三、去哪儿网成功因素分析 (11)3.1 产品与服务创新 (13)3.2 技术驱动的发展 (13)3.2.1 大数据与人工智能应用 (15)3.2.2 移动互联网战略 (16)3.2.3 云计算与大数据中心 (17)3.3 全球化布局 (19)3.3.1 国际化战略 (20)3.3.2 海外市场拓展 (21)3.3.3 合作伙伴关系建设 (23)四、去哪儿网面临的市场挑战与应对策略 (23)4.1 市场竞争加剧 (25)4.1.1 主要竞争对手分析 (26)4.1.2 市场份额变化 (27)4.2 法规政策调整 (28)4.2.1 旅游行业法规政策 (30)4.2.2 数据保护与隐私安全 (31)4.3 用户需求多样化 (32)4.3.1 用户行为分析 (33)4.3.2 个性化服务与体验优化 (34)五、去哪儿网的未来发展趋势与展望 (35)5.1 新兴技术与应用 (37)5.1.1 虚拟现实与增强现实技术 (38)5.1.2 无人驾驶与出行服务 (39)5.2 市场扩张与国际化战略 (40)5.2.1 新兴市场开拓 (41)5.2.2 国际合作与品牌输出 (43)5.3 社会责任与可持续发展 (44)5.3.1 环保与绿色出行 (45)5.3.2 社会公益项目参与 (46)六、结论 (48)6.1 研究总结 (49)6.2 管理启示与建议 (50)6.3 研究局限与未来展望 (52)一、内容概要本文档旨在深入剖析去哪儿网作为中国领先的在线旅游服务平台之一，其业务模式、运营策略及市场表现。
通过对其近期发展历程的详细回顾，结合行业背景和市场数据，我们将全面解析去哪儿网的竞争优势与挑战，并探讨其在未来旅游业发展中的潜在机遇。
云计算大数据平台安全运维方案
云计算大数据平台安全运维方案目录第一章现状与需求分析.............................................................................................4...1.1 总体现状分析...............................................................................................4...1.1.1 信息化现状 ......................................................................................................... 4..1.1.2 关键问题分析...................................................................................1 01.2 业务需求理解.............................................................................................12.1.2.1 开放的统计云数据平台...................................................................1 21.2.2 数据采集与拓展...............................................................................1 21.2.3 创新应用开发...................................................................................1 31.3 基础平台建设需求......................................................................................1 4 第二章总体架构设计...............................................................................................1 6.2.1 总体架构.....................................................................................................1 6.2.2 数据架构视图.............................................................................................1 7.2.3 创新的业务模式.........................................................................................1 7.第三章信息安全中心设计.......................................................................................1 8.3.1 统计云安全风险分析..................................................................................1 83.1.1 统计云环境面临的传统安全威胁................................................................. 1.83.1.2 统计云环境面临的新型安全威胁................................................................. 1.93.2 统计云安全建设方案..................................................................................4 53.2.1 IaaS层安全建设方案 (45)3.2.2 PaaS平台安全..................................................................................5 03.2.3 DaaS层安全建设方案.....................................................................5 83.2.4 SaaS层安全建设方案......................................................................6 13.2.5 安全服务中心建设方案...................................................................6 6 第四章运维监控中心设计.......................................................................................74.4.1 云计算中心运维服务方案 (74)4.1.1 运维服务体系建设说明...................................................................7 44.1.2 运维服务体系架构 (76)4.1.3 云计算中心运维服务内容...............................................................8 04.1.4 云计算中心监控方案和排障方法................................................................. 9.54.1.5 体系建设的效果分析.......................................................................9 7 4.2 系统迁移方案规划......................................................................................9 94.2.1 迁移原则..........................................................................................9 9.4.2.2 迁移步骤..........................................................................................9 9.第一章现状与需求分析1.1 总体现状分析1.1.1 信息化现状统计信息化是中国统计走向现代化的核心，是提高统计数据质量的关键，是中国统计更加规范统一的重要支撑。
全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告
全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告目录一、内容描述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 研究目的与范围 (3)3. 研究方法与数据来源 (4)二、相关理论与实践综述 (5)1. 数据中心发展趋势 (7)2. 数据中台理论框架 (8)3. 国内外企业实践案例分析 (10)三、全业务数据中心数据中台试点建设需求分析 (11)1. 企业业务现状与痛点 (12)2. 数据需求分析 (13)3. 技术需求分析 (15)4. 运营需求分析 (17)四、全业务数据中心数据中台试点建设方案设计 (18)1. 总体架构设计 (19)2. 数据处理流程设计 (21)3. 数据中心规划与布局 (22)4. 数据中台功能模块设计 (23)5. 安全与隐私保护策略 (26)五、全业务数据中心数据中台试点建设可行性分析 (27)1. 技术可行性分析 (29)2. 经济可行性分析 (30)3. 社会效益可行性分析 (32)4. 风险评估与应对措施 (33)六、试点建设实施计划与建议 (34)1. 实施步骤与时间安排 (36)2. 资源保障与配置计划 (37)3. 试点目标与预期成果 (38)4. 试点建设过程中的关键问题与解决建议 (40)七、结论与展望 (41)1. 研究结论总结 (42)2. 对未来发展的展望 (44)3. 建议与意见征集 (45)一、内容描述本报告旨在对全业务数据中心数据中台试点建设的可行性进行全面深入的研究和分析。
随着信息技术的飞速发展，企业对于数据资源的依赖程度日益增强，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
为了更好地应对这一挑战，我们提出了在全业务数据中心建设数据中台的设想，并希望通过本次试点建设，验证其可行性和有效性，为企业的数字化转型提供有力支撑。
市场需求分析：通过调研企业对于数据资源的需求，分析全业务数据中心数据中台的市场前景和发展潜力。
技术可行性分析：评估当前信息技术的发展水平，探讨全业务数据中心数据中台所需的关键技术及其成熟度，分析技术实现的难易程度。
【专辑·Google数据中心】谷歌数据中心为什么建得又快又好？
【专辑·Google数据中心】谷歌数据中心为什么建得又快又好？近期，思想库搜集整理了谷歌数据中心的系列文章，此系列由腾讯数据中心架构师李典林编写，有极大的学习参考价值。
思想库会逐一推送给粉丝朋友们。
如下：1、【专辑· Google数据中心】看图识谷歌--谷歌数据中心图片浅析2、谷歌数据中心为什么建的又快又好3、谷歌三大数据中心自然冷却方案剖析4、探秘谷歌数据中心微模块5、谷歌数据中心供电系统剖析6、谷歌服务器内置UPS技术赏析7、谷歌创新的数据中心空调系统建设方法介绍8、漂在海上的数据中心--解密谷歌海上数据中心9、谷歌集装箱数据中心解密10、节能标兵谷歌的绿色实践11、谷歌对数据中心成本模型的分析导语所谓“取法贵乎上”，在数据中心领域，谷歌是备受推崇的学习对象，不过谷歌对其数据中心实行极为严格保密制度，很少主动对外公开相关技术，只是有些零散的信息断断续续流传出来。
好在数据中心资深专家李典林耗费近一年时间对这些零散资料进行整理，凭借“内行之眼”对谷歌数据中心进行了系统而专业的解读，助我们更全面更深入地了解谷歌数据中心的技术精华。
摘要谷歌在过去10年中一直在建设自己的数据中心。
搜索巨头的数据中心非常高效，利用了可再生能源，并尽可能保护环境。
目前Google 依旧大举投资数据中心，最近三个月投资了16亿美金，不得不说科技真的是第一生产力。
其实，很多年来，谷歌都有其独特的建造标准，比如说当地是否有良好的劳动力资源，又或者有没有一个强大的电网接入能力，这可能是一个很关键的资格审核标准。
最近谷歌还增加了绿色问题考量的比重，比如说谷歌会考虑当地有没有提供可再生的能源供应的能力。
谷歌运营副总裁Joe Kava表示，在谷歌的理念中，长期效益不仅仅是指谷歌如何使用电力来供应服务器，如何更快速的设计和建造数据中心同样也非常重要。
他指出，位于乔治亚州的数据中心历时16个月完工，而不是耗费2到3年的时间。
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大道至简，图解大型互联网数据中心典型模型
原创2016-04-08腾讯数据中心ensoli
数据中心本质上是数学和逻辑的组合，分析模块化数据中心的颗粒度可以归纳演绎出其典型模型，本文介绍一些大型互联网数据中心的典型案例，正是为了做此方面的分析。
大型互联网公司数据中心建筑布局
图一是谷歌数据中心的典型布局，从空中俯视看到的庞大体量和氤氲升腾的水汽，让人立马联想到现代化的超级信息处理工厂，或在海上全力巡航的超级信息航母。
谷歌的数据中心建筑结构极其精简，主体机房为宽而矮的单层仓储式厂房建筑结构，船体的中后两舱为两个长宽形主体机房模块，船头为机房配套的功能区域(如安保办公、拆包卸货、备品备件间等)；船体左侧为模块化变配电及柴发区域，船体右侧是模块化制冷及散热储水区域，水电分区，左右两翼像巡洋舰和护卫舰等保障航空母舰的稳定安全运行。
图一谷歌数据中心俯视图
图二为其主平面布局图。
北侧为水，南侧为电，中间为机房模块，约2万平米的中间主机房区可以支持约8到10万台服务器，左右两侧为网络间以及办公支持区。
白地板区域分为南北共四个大机房房间，每个房间可以支持约2万到2.5万台服务器，每个机房模块内约30纵列，每列约25到30个IT机柜，每个大房间可以部署约750到900个机柜，约1万KVA的电力，整个建筑约4万KVA总用电。
图二谷歌数据中心平图布局图
图三是facebook在瑞典的模块化数据中心效果图，该建筑也是仓储式大厂房结构，左右两栋数据中心大楼内共建设了1#-4#四个大房间的数据中心模块，两栋建筑之间有一个专用制冷机房，在建筑的两侧也部署了室外集装箱柴发。
此外，在数据中心建筑隔壁，还设有一个用于办公的其它功能的建筑。
图三 facebook模块化机房俯视图
图四类似这个数据中心的平面布局（冷机和配电位置稍有变化，但主体框架模块没变），同样左右两侧共四个大机房模块，A/B区南北各两个，大房间的南北两侧为AHU模块，同样和冷热通道一一对应；两个建筑大房间之间为电力模块，以及制冷模块，同样是模块化的设计。
每个AHU对应各自的一个通道，约60个机柜，平均每个IT机柜功率约为8-10KW，因此每个AHU的制冷量约为500-600KW。
中间北侧为电力模块房间，四个房间共6套IT 电力模块，以及1套备份模块、1套冷机等负载配单模块；中间南侧为制冷泵房，共9个制冷模块，按8用1备计算，每个房间均摊约2个制冷模块。
每个大机房房间同样可支持约2万到2.5万台规模服务器，每个房间内部署了约4*13*15
个机柜，共约780个机柜，并支持扩展到900个，同样约1万KVA的电力，整个建筑约4万KVA总用电，共支持约8到10万台的服务器。
图四 facebook数据中心平面布局图
图五是facebook另外一个长条形数据中心的俯视图，该建筑从左到右共有四个大机房模块，每个机房模块有独立的4台室外型集装箱柴发，屋顶是其自然冷空调系统，紧贴数据中心建筑的上侧有办公用房。
图五 facebook数据中心布局二
这种长条形布局下，机房内部如图六Open datacenter的数据中心机房模型，每个大机房模块共12*6*11=792个机柜，整个数据中心建筑共有12到14台柴发，两个蓄冷罐，支撑四个大机房模块使用。
图六 Open datacenter的模型布局
图七是Switch公司的super nap 7数据中心俯视图，类似的，整个数据中心建筑由四个大机房模块构成，每个机房模块约10MVA的供电容量，由6台（5+1）2000KW的柴发做掉电备份，9套1200KVA的UPS，三角形DR方式2N供电。
同样的，每个大机房模块有44个R18的微模块构成，总计约792个IT机柜，平均单功率约为9KW；9个（8+1）AHU空调模块，每个AHU模块标称具有1000KW的散热能力。
图七 Switch公司的supernap 7数据中心布局
从谷歌、facebook和super nap等数据中心的典型模型上看，大型互联网数据中心大多是模块化设计，基本整个园区规划有两到三栋大型数据中心建筑，总共用电80到120MVA，由132KV变电站供电。
每栋数据中心建筑用电量则高达40MVA，数据中心建筑内有4个
大机房模块，每个机房模块约2-2.5万台服务器，典型的单模块机柜数量为750-1000个机柜，每栋数据中心建筑约有8-10万台的服务器，总机柜数量为3000到4000个机柜。
大型互联网数据中心基本多为仓储式单层建筑结构，建筑内的典型四个大机房模块有长条型并排布局，也有南北向田字型布局，模块化的电力和空调模块就近摆放。
大型互联网公司数据中心的电气
为什么大型互联网数据中心都有相似的特征，这背后有何逻辑呢？
其实数据中心的一些边界条件基本限制了数据中心的典型模型，比如一条中压外线（美国为13.2KV，欧洲中国约为10KV）的电力容量约为10MVA-12MVA，典型的变压器容量约为1600KVA、2000KVA、2500KVA、3000KVA、3150KVA等有限档位，母排和断路器容典型量约1600A、2000A、3200A、4000A、50000A、6300A等有限档位，还有冷机的冷量、UPS的容量等都是类似的有限档位，因此数据中心规划设计需要兼顾到这些产业链，并满足公路运输条件，以及操作人员可以忍受的连续工作最高温度等，根据不同系统的合适颗粒度，选择最佳性价比的典型模型。
通常电力是数据中心内较为宝贵的资源，所以数据中心设计通常会把一条外线的容量尽量用满，即一个机房模块通常会用满10到12MVA的外电容量，图八是个典型的互联网公司数据中心供电架构图，单路市电供电，高压柴发备份。
图八典型互联网数据中心供电架构图
我们可以根据一条13.2KV外线约12MVA的容量来推算该机房模块的模型，配置了4台2500KW左右的高压柴发，4台3000KVA的变压器，额外有1台2500KW的柴发和3000KVA 的变压器作为四个房间的冗余备份，刚好用满电力容量，因此数据中心大机房模块内通常也规划有4个小房间的模块。
前面是针对互联网数据中心内单路市电+柴发的供电架构，如果对于部分双路10KV外电的
高可靠2N供电架构，实际上也是类似处理方法，将10MVA的外电，分摊到4个IT房间，每个房间约2个2000KVA的变压器，剩余一对2000KVA的变压器给到制冷房间用于冷机制冷等。
当然也可以按三个IT房间来规划，这种布局下每个房间配置2个2500KVA的变压器，剩余一对2500KVA的变压器给到冷机和其他动力设备。
图九典型数据中心2N供电高可靠设计的模型
在建筑布局上，同样采用模块化的布局，如图十的典型数据中心建筑内有左右两个大机房模块，每个大机房模块内的一对10KV外线带有四个IT房间，每个房间由一对2000KVA的变压器来承担，每个房间按IT机柜功率来部署，大约有200到250个的IT机柜（由IT机柜平均功率决定）。
同样配套的模块化电力和空调就近摆放，按需建设实现变成长边投资，为未来的技术升级提供条件。
图十典型数据中心2N供电高可靠设计的布局
综上，典型的互联网数据中心机房模块内，也同样因为电力容量限制，以及设备颗粒度的不连续性，加上产业链生态等会有最佳模型。
典型的模块化数据中心由2个高压模块（或者单N的1条外线）、8到10个低压变配电模块（或者单N的4到5个低压模块）、3到4个IT房间（每个机房模块配置2500KVA或者2000KVA的变压器）的典型模型。
每个模块化数据中心约750到1000个IT机柜，每个IT房间约200到250个IT机柜。
动力设备方面基本多为3到4台800到1100冷吨的冷机，以及4到6台1800KW到2500KW的柴发等。
大型互联网公司数据中心空调模块
相对而言，大型互联网数据中心的制冷系统的标准化较差，这主要由不同地区的制冷方式差异导致。
比如热带地区采用的集中式冷机制冷，和凉爽地区分散式AHU模块制冷就会有很大的差异。
但从前面分析的数据中心模型上看，大型互联网数据中心的空调系统也呈模块化方式在建设。
如图十一所示的谷歌数据中心，综前所述，一栋40MVA的数据中心建筑，由四个大机房模块构成，每个机房模块约10MVA的用电。
整个数据中心建筑左侧有15套空调系统，因此每个机房模块分摊到3套空调系统，剩余3套空调给四个机房模块做冗余备份，以及其他办公和环境负荷等，每套空调系统约有1000到1200冷吨。
图十一谷歌数据中心的模块化空调系统
而如图十二的Super nap数据中心则采用了模块化AHU散热方式，每个10MVA的大机房模块配置了9个AHU模块，每个AHU模块的散热能力达到了1000KW，8用1备，
该AHU支持六种不同的冷却方式，并在AHU内部加装了小飞轮UPS，保障AHU模块供冷的持续性，也是非常经典的模块化空调设计实现。
图十二 SuperNAP数据中心的模块化空调系统
前面简单介绍了两个大型互联网公司模块化空调系统的应用案例。
地区不同，制冷方式不同，模块化空调系统呈现出较大的差异性，颗粒度也有较大的差异，但不管是冷机还是AHU或其它不同方式，也基本分为3到4套系统，每个系统由不同数量的更小单元末端组成（可能是模块化AHU，也可能是小风墙等）。
“大道至简，悟者天成”。
大型互联网数据中心典型模型模块精简、功能分区清晰、颗粒度合理。
在我们从这些先行者的实践经验中悟出真理后，剩下的就是要考虑如何去躬行。
一旦做到知行合一，就没有攀不上的高峰。