2012年 中国数据中心产业发展白皮书 中国绿色数据中心技术大会资料
数据中心技术白皮书_v1.0
数据中心技术白皮书1、数据中心技术概述经过几十年的发展，GIS应用的领域越来越广泛。
GIS应用系统需要访问分布在多个数据源的异构数据，也需要整合诸如文档、数据库属性表等非空间数据。
如何在分布式异构环境下对空间数据及非空间数据进行有效的集成管理，成为一个亟待解决的问题。
与此同时，GIS应用系统本身的构架也变得越来越复杂，从处理来自多种数据库的异构数据，到使来自多种GIS平台的功能能够协同工作；从GIS空间分析，到复杂的领域业务逻辑的实施；从单机单应用程序到分布多服务器集群的运用等等；除此之外，用户的需求不断变动，系统地设计不断调整，使系统的开发与维护成为巨大的挑战，用户也未真正参与到系统的开发过程中，不能自发的对新的需求做出响应，需要通过需求变更、系统软件版本升级等软件过程才能解决那怕看似简单的功能调整。
另一方面，组件技术的日趋成熟、插件式开发的逐渐普遍、Web Service技术的日益盛行，使开发具备高可伸缩性，且满足分布式环境下的数据集成及应用程序集成的软件开发模式成为可能。
在这种形势下，数据中心技术应运而生。
数据中心是各种数据的集成与交换中心。
数据中心平台是集基础与应用为一体的综合应用平台。
数据中心技术的目标是。
建立数据中心的基本原则是。
数据中心是多种概念及思想的综合体，从不同的方面可以入手可以得到不同语义的数据中心实例。
数据中心是一种可扩展的程序设计思想，它定义了一系列的规范，可以使功能模块达到搭建级别的可复用，搭建级别的可复用是运行时级别的可复用，通常需要一种脚步语言对功能进行重组，这里主要通过工作流技术实现功能的重组。
数据中心是一种强兼容性的数据仓库，可以在同一个框架下，把来自不同生产厂商，不同格式，不同标准，分布在不同位置的数据统一在一个系统之下；既对分布式多源异构空间数据的管理能力。
数据中心是一个定义完备的功能仓库，支持以多种方式（组件、插件、流程、动态库、程序片断、脚本）提供的功能，并能对这些功能以一种一致的方式进行调用及执行。
2012中国数据中心产业发展大会在京举行
2012中国数据中心产业发展大会在京举行
佚名
【期刊名称】《中国信息界》
【年(卷),期】2012(000)005
【摘要】由中国信息协会作为指导单位，中国数据中心产业发展联盟主办的2012中国数据中心产业发展大会暨IDC产业展示与资源洽谈交易大会于4月17日在北京国家会议中心召开。
本次会议的主题为“云时代数据中心”。
国家信息化专家咨询委员会副主任杨国勋、中国信息协会副会长李元香、中国电源学会专家委员会主席张广名、中国云计算专家委员会云存储组组长刘鹏、及中国电信、中国联通、中国移动三大电信运营集团公司及各省市分公司IDC业务负责人，
【总页数】1页(P80-80)
【正文语种】中文
【中图分类】TN915
【相关文献】
1.双汇-2012肉类食品产业发展战略大会暨中国肉类产业教产对接与合作大会双汇-2012第十届中国国际肉类工业展览会暨第七届中国国际肉类食品文化节双汇-2012全国肉类行业分割技能表演圆满闭幕 [J],
2.双汇-2012肉类食品产业发展战略大会暨中国肉类产业教产对接与合作大会双汇-2012第十届中国国际肉类工业展览会暨第七届中国国际肉类食品文化节双汇-2012全国肉类行业分割技能表演成功举办 [J],
3.改革开放40年中国餐饮业提质增效再出发——“中国餐饮行业改革开放40年纪念大会”、“2018年(第十二届)中国餐饮产业发展大会”在京举行 [J], 墨菲
4.中国产业发展促进会成立大会暨产业发展高层论坛在京举行 [J], 赵楷倜;易安
5.第6届中国数据中心产业发展大会“数据中心冷却技术”论坛在北京召开 [J], 吴延鹏
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中国大数据产业发展概况
中国大数据产业发展概况大数据技术的广泛应用，加速了数据资源的汇集整合与开放共享，形成了以数据流为牵引的社会分工协作新体系，促进了传统产业的转型升级，催生了一批新业态和新模式，助力“数字中国”战略落地。
“十三五”时期，我国大数据产业取得了突破性的发展。
大数据产业规模持续稳步提升，产业价值不断释放；大数据相关政策陆续出台，产业发展环境日益优化；新型数据中心、5G等大数据相关基础设施部署进程加快；大数据企业快速成长，培育和发展了一批有竞争力的创新型企业；大数据要素潜能逐渐释放，政府、企业、消费者数字化意识明显增强；大数据与各产业广泛融合，工业大数据、健康医疗大数据、金融大数据等日渐成熟，支撑各产业优化升级；政府数据大量开放共享，有效提升政府服务能力，推动数字政府建设。
在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中，将“加快数字化发展，建设数字中国”作为独立篇章，从打造数字经济新优势到加快数字社会建设步伐，从提高数字政府建设水平再到营造良好数字生态，勾画出了未来五年数字中国建设的新图景，并明确指出大数据是七大数字经济重点产业之一。
另外，“数据”一词在规划纲要中出现了53次，国家进一步对大数据发展做出重要部署。
这表明以大数据为重点的数字产业迎来了新的发展阶段和机遇。
立足“十三五”时期大数据发展成就，展望“十四五”时期大数据发展趋势，白皮书分析了中国大数据产业发展演进、政策体系、园区建设、人才培育等产业发展要素情况，研判了大数据在软硬件产品、基础设施和应用服务等领域热点布局，梳理了大数据产业生态的三个层次，并重点提出了大数据产业发展的七大新趋势。
我们认为：AI技术融合应用成为突破数据治理瓶颈的新方法；数据交易市场将是实现数据定价和数据确权的新实践；“东数西算”工程对区域数据中心未来建设提出新要求；提高服务效能和推动治理流程再造成为政府大数据新应用焦点；“工业大数据+工业互联网”共筑绿色低碳的新工业体系；智能健康管理、云端诊疗、数据安全治理引领健康医疗新机遇；提高工作效能和创新工作方式是智慧党建大数据平台的新价值。
绿色数据中心解决方案
绿色数据中心解决方案
《绿色数据中心解决方案：可持续发展的关键》
随着互联网的飞速发展和数据中心的数量不断增加，能源消耗和环境影响成为了一个日益严重的问题。
传统的数据中心大量消耗电力、产生热量和排放二氧化碳，给环境带来巨大压力，因此寻找绿色的数据中心解决方案成为了当务之急。
绿色数据中心解决方案是指利用创新技术和可持续发展理念，通过降低能源消耗、提高能源利用率和减少环境排放来打造更环保的数据中心。
这些解决方案包括但不限于以下几个方面：
第一，采用节能的硬件设备。
包括能源效率更高的服务器、存储设备和网络设备，以及能够有效降低功耗和散热的硬件设备。
通过替换旧设备和采用节能设备，可以有效减少数据中心的能源消耗。
第二，优化数据中心的设计和建设。
在建筑、布局、制冷和供电等方面进行优化，确保数据中心能够在最低的能源消耗下运行。
例如，采用更高效的制冷系统、灯光系统和供电系统，减少能源浪费。
第三，推广可再生能源的使用。
数据中心可以通过采用太阳能、风能等可再生能源来替代传统的能源供应，达到零排放的目标。
这样不仅能够降低对化石能源的依赖，还能够减少环境污染。
第四，实施智能能源管理系统。
利用智能传感器和控制系统，
对数据中心内的能源使用进行实时监测和调控，保证能源的最佳利用和分配。
总之，绿色数据中心解决方案是实现可持续发展的关键之一。
通过采用这些解决方案，不仅能够降低数据中心的运营成本、提高竞争力，还能够减少对环境的影响，为社会和地球健康可持续发展贡献力量。
希望各国政府、企业和个人都能够意识到绿色数据中心的重要性，积极推广和应用绿色数据中心解决方案。
数据中心基础设施管理技术白皮书
版本：V4.0 作者：DCIM 白皮书编写组
数据中心基础设施管理白皮书....................................................................................................... 1 1. 前言.............................................................................................................................................. 4 1.1DCIM 概述.......................................................................................................................... 4 1.2DCIM 出现的背景......................................................................... 4 1.3DCIM 工具的管理价值...................................................................................................... 6 1.4 DCIM 和动力环境监控系统的关系..................................................................................8 2. DCIM 管理概述.....................................
(整理)《中国产业链大数据白皮书》全文.
《中国产业链大数据白皮书》2014年一、引言 (3)二、迎接金融大数据时代到来 (5)1、大数据起源 (5)2、产业链大数据由来 (7)三、产业链大数据的外部环境 (8)1、产业链大数据的产业环境 (8)2、产业链大数据的政策环境 (9)3、产业链大数据的生态圈 (10)四、产业链大数据的应用 (10)1、大数据对能源产业链的变革 (10)2、大数据对汽车、配件及后市场产业链的变革 (12)3、大数据对食品饮料产业链的变革 (15)4、大数据对物流供应链服务的变革 (16)5、大数据对大健康产业链的变革 (17)6、大数据对大文化领域的变革 (19)7、大数据对纺织服装产业链的变革 (20)8、大数据对家电及配套产业链的变革 (22)9、大数据加快智能交通的推广 (22)10、大数据对连锁经营贸易服务的变革 (24)五、产业链大数据的未来及方向 (25)1、产业链大数据的未来价值分析 (25)2、产业链大数据的发展方向 (27)六、结束语 (28)一、引言伴随着我国经济结构体制改革的逐步深化，在中国大陆上各行各业的领袖们都在谋划新的业务增长点来提升自身实力，在新的经济浪潮中占领先机。
在新经济时代，互联网经济、大数据经济被越来越多的人所重视。
《大数据时代》作者英国牛津大学维克托教授提醒，“未来数据将会像土地、石油和资本一样，成为经济运行中的根本性资源。
”因此如何在大数据时代抢占资源赢得先机是企业家、股东们争相寻找的。
大数据在新经济时代可以将产业链上的供求信息、风险信息、企业数据信息有效传统，这样产业链变得更加紧密，使产业链的各环节数据的互通，可以大大降低交易成本，提高产业链效率。
此外，大数据使得产业链的结构变得更加稳固，有助于将原有的一些产业链过度环节省去，重新打造更高效的产业链结构。
九次方大数据：企业大数据+金融互联网+企业征信+智慧城市+产业链社交创建于2010年的九次方大数据（JUSFOUN BIGDATA)是中国目前唯一的企业大数据服务平台，九次方大数据平台汇集分析了40多个产业链、8000多个行业、40000多个细分市场、500多个城市的750万家企业。
2012年储能产业研究白皮书
2012年储能产业研究白皮书2011年，是中国十二五规划开局之年，也是中国储能行业发展具有特别意义的一年。
2011年，储能专委会的项目数据库先后收集到了国网张北风光储能项目、中国电科院风电储能研究项目等40多个在2011年实施的储能应用项目，分别贯穿了可再生能源的接入、输配电、分布式发电、微网以及电动汽车充放储换一体化领域。
这些项目的成功实施意味着中国的储能产业充满了希望和潜力。
我们有理由相信，在十二五期间，中国的储能产业完全有可能突破瓶颈，实现跨越式发展。
2011年，全球储能行业在技术开发和市场应用方面依然保持较快的发展速度。
通过对全球在过去十年200多个大型储能项目的研究分析，我们认为储能技术在传统发电、输配电、电力需求侧、辅助服务、新能源接入等不同领域应用前景十分广泛，对社会进步和经济发展影响巨大。
我们发现在欧美等国，储能产业已经被列入国家战略高度，这些国家正在通过有力的产业政策和持续投入，不断储能行业的创新和研发。
我们认为，在现阶段，社会各界对储能产业的深入认识对这一领域的发展至关重要。
储能产业是能源结构转化的关键和推手，中国拥有全世界昀富潜力的市场。
如果社会各界能充分认识到储能产业是转化能源结构的关键，认识到储能产业对于加快社会进步、推动经济发展的重要意义，储能产业就能获得更快更好的发展。
从美国和欧洲的经验看，政府的作用对推动储能产业发展至关重要。
政府可以通过发布专门针对储能产业的政策、法规，通过对科研创新的鼓励支持，通过对重点示范项目的投入引导，着力培育储能产业市场主体，着力建设储能应用市场等举措，不断推动储能产业发展，消除能源结构转化的瓶颈环节。
但要像日本、美国一样，把储能做为一个独立的产业出台相关政策，中国还面临从技术到应用上的双重挑战。
在2011年白皮书论述技术的基础上,2012年白皮书的重点聚焦在应用项目的研究上。
本白皮书对储能在电力系统各个环节的应用类型进行了归纳总结，对全球范围各种应用项目进行了追踪和解读，力求能够让读者对全球过去10年储能行业发展、特别是对储能应用进行系统了解。
绿色数据中心和虚拟化技术降低功率50%白皮书说明书
WHITE PAPERGreen Data Center and Virtualisation Reducing power by up to 50%CONTENTSExecutive summary 3 Blade for Blade, power is the same 5 PAN lowers power by reducing server/CPU count by 50% 8 PRIMERGY BladeFrame’s Data Centre Virtualisation Architecture 9 CoolFrame Technology reduces Data Centre air cooling load up to 83% 10 Summary 12The evolution of distributed computing has led to an explosion in data center complexity as the number of servers, storage devices, and local and wide area networks has grownexponentially. At the same time, processors continue to get more powerful but applications remain rigidly tied to specific servers, leading to low server utilisation across the data center. This makes today’s environment extremely complex and difficult to manage, yielding high costs for:H ardware and software to meet peak loads, high availability and disaster recoveryOperational expenses for space, power and cooling P ersonnel-intensive administration of redundant power, LAN, SAN and management networksAs a result of these industry trends, businesses are spending an increasingly large portion of their IT budgets on maintenance and power and cooling. According to IDC, in 2006 businesses world-wide spent about $55.4 billion on new servers and approximately $29 billion to power and cool those machines. That is almost half the cost of the equipment itself – for every $1 spent on the server, $0.5 is spent on energy to power and cool it! The amount of money that businesses will spend to power and cool the data center is only going up, so it is critical for IT departments to get control over its computing, storage and network resources.Executive summaryFor every $1 spent on new server spend, $0.50 is spent on energy to power and cool it.(Figure 1: IDC) Worldwide Server Installed Base, New Server Spending, and Power and Cooling Expense12010080604020050403545302520151050S p e n d i n g (U S $ i n b i l l i o n s )Installed base (units in thousands)199619971998199920002001200220032004200520062007200820092010Worldwide Server Installed Base, New Server Spending, and Power Cooling ExpenseNew Server Spending Power and CoolingSource: IDC 2007IDC March 2007 "CIO Strategies to Build the Next-Generation Data Center" by Vernon TurnerData centre complexity and the large number of servers in the data centre are the primary drivers of increased energy consumption for power and cooling. An increasing number of enterprises have hit the limits of their data centre’s power, cooling and space capacity.IT leaders need to consider the following questions:1) H ow can I most efficiently use only the processing powerI need within each server?1) H ow can I eliminate a majority of the components that are drawing power and generating heat (servers, switches, disk drives, etc.) while maintaining high levels of service to my customer?1) H ow can I efficiently remove heat from my data centre?Data centre virtualisation is key to achieving these goals, and alone could reduce energy costs in the data centre by up to 50%. Data centre virtualisation creates dynamic pools of processing, storage and networking resources that can be applied as needed, when needed, to applications. PRIMERGY BladeFrame’s data centre virtualisation architecture is called the PAN (Processing Area Network). The PAN transforms many common hardware components into software, thus dramatically reducing the overall cost and complexity in the data centre. The PAN architecture allows IT to 1) deliver power efficiently by supplying only the power needed at the right time; 2) reduce data centre complexity by up to 80% and the number of servers/ CPUs that need to be cooled by up to 50%; and 3) provide an additional 25% reduction in data centre cooling with advanced system-level cooling technologies, such as the CoolFrame™ solution.The majority of power in blade servers is consumed by the CPU and memory. Therefore, chip manufacturers are focused ondeveloping processors that provide better performance-per-watt, and the ability to dynamically adjust performance, based on CPU utilisation (e.g. optimise the performance-per-watt for each CPU). The remaining 30–40% of the power is consumed by disk drives, networking, I/O, peripherals and power.Hardware vendors are using the same components in their servers, so there are very few differences from a power perspective when comparing a “blade to a blade.” The real impact on power and cooling occurs with data centrevirtualisation, which reduces server/CPU count and powerthe data centre.Blade for Blade, power is the same –BladeFrame allows you to power only what you need50% CPU30-40% Disk, network, I/O, peripherals, power 10% MemorySource: “Full-System Power Analysis and Modelling for Server Environments,” by Dimitris Economou, Suzanne Rivoire, Christos Kozyrakis, and Partha RanganathanComparing PRIMERGY BladeFrame Processing Blade™ (pBlade™) modules to traditional blades, highlights some of the advantages of the PRIMERGY BladeFrame PAN architecture.P ower requirements are the samefor PRIMERGY BladeFrame pBlademodules as competitive blades.On average, power requirements arethe same for each blade configurationbecause each hardware vendor usesthe same components. Figure 3 and 4illustrate that performance/power andpower/blade only slightly vary for avariety of server configurations.R eduction in physical complexitylowers data centre power requirements.PRIMERGY BladeFrame requires~15–20% less power/blade in someconfigurations compared to traditionalbladed architectures (e.g. 4-socketconfigurations). Through the PANarchitecture, many common hardwarecomponents are eliminated (NICs,HBAs, disk drives, CDROMS, externalswitch port consolidation) andcontrolled in software. The PANdramatically reduces the number ofphysical components that exist in thedata centre, and therefore, reducesthe amount of power drawn andheat emitted.S hared-nothing architectures allowyou to only power what you need.PRIMERGY BladeFrame appears torequire ~15–20% more power/bladein some configurations compared totraditional bladed architectures(e.g. higher density 2-socketconfigurations). However, sharedarchitectures power and cool theentire system whether you have twoor 16 blades installed. PRIMERGYBladeFrame has a “shared-nothing”architecture, so you only power whatyou need. Figure 5 illustrates how ashared-nothing architecture is moreefficient regardless of whether thesystem is partially or fully utilised.P RIMERGY BladeFrame pBlademodules are optimised for thehighest efficiency. Each PRIMERGYBladeFrame pBlade has its own powersupply and fan; right-sized to operateat peak efficiency at the maximumrated output power. Power/cooling isnot oversized for larger memory orCPU configurations. Efficiencies inshared architectures are lower whenthe system is not fully loaded or isoperating above the maximumrated power.(Figure 5: Vendor Power CalCulators)0.5P e r f o r m a n c e /W a t t (S p e c /W )AMD-2216,2-socket/4GBIntel 5160,2-socket/16GBAMD-8216,4-socket/32GBIntel-x53552-socket/32GBBladeFrame HP cClass IBM BCH*HP RackBladeFrame HP cClass IBM BCH*HP Rack8006005007004003002001000W a t t s /b l a d eAMD-2216,2-socket/4GBIntel 5160,2-socket/16GBAMD-8216,4-socket/32GBIntel-x53552-socket/32GB2000140012001000180016008006004002000W a t t s /b l a d e0%20%40%60%Traditional Blades: Shared Power/Cooling80%100%System Utilisation with AMD-2216, 2-socket/4GBBladeFrame: Shared Nothing Traditional Blades: Shared Power/Cool Power measurements are based on power sizing tools, which do not reflect application environments (e.g. configuration, application,ambient temperature, and other factors). A more realistic value under typical conditions is assumed to be 80% of the maximum provided, which is assumed for IBM’s power calculator results.Servers/CPUs that you don’t have are the best kind, because they don’t need to be powered or cooled. The PAN architecture reduces the number of servers/CPUs in the data centre by up to 50%. Data centres typically buy enough servers to support an application at its peak demand while ensuring high availability and disaster recovery with additional servers. This environment is often replicated for test, development, QA, production and disaster recovery. That capacity is trapped and cannot be shared between applications or departments as business demands change. The end result is data centres are filled with hundreds to thousands of servers and all the supporting infrastructure includingnetwork switches, storage networks,cables and cooling systems. Each of these components requires power, cooling and real estate, which drive up operational costs for organisations.The best way to reduce the amount of power and cooling required in the data centre is to eliminate servers, which also eliminates the resulting surrounding infrastructure. PRIMERGY BladeFrame’s data centre virtualisation architecture, simplifies the data centre and eliminates the complexity causing most of today's power and cooling challenges.This architecture enables the ability to dynamically provision resources based on business demands, provide costeffective high availability and disaster recovery. This eliminates up to 50% of the servers/CPUs supporting an application and dramatically reduces data centre complexity in the data centre by up to 80%.One BladeFrame customer has anenvironment that requires 70 production servers, of which 50% is highly available. Traditional server architectures would require 105 servers to support production with high availability. PRIMERGYBladeFrame lowers power requirements by 35% by eliminating the need for 33 of these servers.PAN lowers power by reducing server/CPU count by 50%- Servers that you don’t have, don’t need to be powered or cooled60,00050,00040,00030,00020,00010,000HP cClass BladeFrame105 ServersPRIMERGY BladeFrame's Processing Area Network (PAN) architecture combines stateless, diskless processing blades with unique virtualisation software (PAN Manager™ software) to dramatically reduce data centre complexity and deliver an agile, highly-available infrastructure. PAN Manager replaces hardware infrastructure with software and eliminates manual, resource-intensive systems administration tasks through integrated automation. Rather thantie specific operating systems and applications to a server, PAN Manager creates pools of computer storage and network resources that can be dynamically allocated as needed.In conjunction with the BladeFrame system, PAN Manager software delivers a fully virtualised computing infrastructure in an integrated, highly-available system.Through virtualisation, the PAN can repurpose servers when needed, as needed (on the fly). This reduces the need to have servers:S pecified for the intended peak capacity plus some extra overhead for comfort.C onfigured as passive standby servers or overly clustered active machines. This capability eliminates the need for servers that were provisioning only for high availability.D edicated development or UAT servers without sharing computing resources across applications.S itting idle in a DR mode and not used for development or QA environments. One system can serve as backup to production systems at multiple production data centers (N+1 DR).The role of virtual machine technologyFor less mission-critical applications –those that don’t require HA/DR or the fullcapacity of a single processing resource– consolidation using virtual machinetechnologies is often used to reducepower and cooling requirements.For example, one server hosting fourvirtual machines might draw 600 W(operating at 60% utilisation) comparedto four dedicated physical resourcesdrawing 1200 W (400W for each server,operating at 15% utilisation).PRIMERGY BladeFrame’s PANarchitecture provides the ideal platformfor managing a virtual machineenvironment. The PAN provides a singlemanagement domain for configuring,allocating, repurposing and managingboth physical and virtual servers.In addition, the PAN provides a flexiblepool of resources for delivering costeffective high availability, N+1 failover,disaster recovery, dynamic repurposingand other critical services availablethrough PAN Manager software. Whetherconsolidating hundreds of servers ontovirtual blades or deploying the mostmission-critical applications on physicalblades, the PAN provides managementand physical simplicity. Managinghypervisors within the PAN allows forservers to be right-sized, eliminating idleCPU cycles that are being cooled for noreason.in PAN SANNetworkPRIMERGY BladeFrame’s Data Centre Virtualisation ArchitectureCurrent data centers are designed for power densities of550 W/m2 to 1380 W/m2. With the rapid adoption of blades and hypervisors, rack power densities may be exceeding the data centre’s ability to cool effectively with standard HV AC systems. Increases in temperature associated with larger power consumption have been shown to reduce the reliability and efficiency of systems. Every 10 degree temperature increase over 21C can decrease the reliability of electronics by 50% (Source: Uptime Institute).Given these challenges, reducing data centre complexity in order to lower power requirements and increase the efficiency of cooling dense systems is critical. Rack-level cooling solutions can dissipate heat generated from the rack to reduce the overall room temperature and load on HV AC systems. The CoolFrame solution integrates Emerson Network Power's Liebert XD® cooling technology with the BladeFrame 400 S2 system. Adding CoolFrame to a BladeFrame 400 S2 reduces the heat dissipation of the rack to the room from as much as 20,000 watts to a maximum of 1,500 watts. Each additional server that is added to the BladeFrame results in zero watts emitted into the data centre.Business Benefits of CoolFrame23% reduction in data centre cooling energy costs of a BladeFrame 400 S2 environment83% reduction in data centre cooling load (eliminating1.5 kW of fan load per rack)D ecrease real estate requirements from 23,4 m2 to 11,9 m2 (based on quad-core 4-socket servers). Estimates for “provisioned data centre floor space” is approximately 11.000 €/m2 according to industry analysts Operational Benefits of CoolFrameN ot W ATER − refrigerants − safe and reliableN o additional power requirementsN o impact on cable management and serviceabilityN o additional footprint required − no initial planning required today for cooling requirements, changes can be made in future with no impact on real estate ordata centre operationsC ool only the servers that need additional heat dissipation − avoid overcooling the whole data centre with inefficient air cooling mechanismsCoolFrame Technology reduces Data Centre air cooling load up to 83%The Liebert XD is a waterless cooling solution that delivers focused cooling through an infrastructure that includesa pumping unit or chiller and overhead piping system with quick-connect fixtures. Flexible piping connects Liebert XD cooling modules to the infrastructure, making it easy to add modules or reconfigure the system. With the CoolFrame solution, Liebert XD cooling modules become integral to the rear of the BladeFrame 400 S2 system. A single pumping unit or chiller provides 160 kW liquid cooling capacity for up to eight BladeFrame 400 S2 systems. same footprintas BladeFrame9,250 wattsreduced to0 watts1,500 watts9,250 wattsreduced to0 wattsliebert XdCoolFramemodulesexisting building chillersliebert XdP/XdC160kw liquid coolingpump unitCan support8 BladeFramesComparing power requirements for blade configurations whereprocessor utilisation is high, demonstrates near equivalence in power consumption for similar processors.PRIMERGY BladeFrame offers a dramatic advantage of lower overall power consumption based on:P AN architecture that reduces the number of required servers/CPUs by up to 50%S hared-nothing environment that allows you to power only what you need, lowering power consumption over the typical usage period with high and low server utilisation P owerful virtualisation software that eliminates NICs, HBAs, local disks and external switch ports that contribute to power consumption.SummaryFluid Based Cooling SolutionsPAN architecture provide significant architectural and density advantages Published byFujitsu technology solutions Domagkstr. 28, 80807 Munich, GermanyCopyright: © 2009 Fujitsu Technology SolutionsContact: /contactAll rights reserved, including rights created by patent grant or registration of a utility model. 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石油石化行业信息化与绿色数据中心中国绿色数据中心技术大会资料
通过信息技术应用，既获得了更多的油气资源新发现，又增长了老油田 的可采储量和采收率。
钻井工程数据实时监控
有效监督与控制勘探现场施工质量，降低风险。 实现数据与成果的共享，实现跨专业、跨平台的联合
点。 销售ERP：每年万吨的成品油销售业务，年处理近几千万张
单据。
网络基础设施架构的特点
油田企业：集中分散式网络。 炼化企业：园区式网络。 成品油销售企业：分布式网
络。
石油石化行业信息化对数据中心的要求
大量、多种多样的应用系统 海量、异构的数据 多样的网络架构 多级、集中-分布的数据中心架
构、集中-分布的数据中心
石油石化行业信息化应用架构
生产操作层：地震资料处理、解释、油藏描述； DCS、APC、LIMS、RTDB、流程模拟、操作参数优 化、配方优化；加油卡、电子提单、自助发油、 液位监测。
生产执行层：勘探开发辅助决策、油田生产调度 指挥、 HSE应急调度指挥；原油调配、MES、计划 调度、物料平衡、能量平衡；物流优化。
数据覆盖11家油田企业、管道储运分公司、47家 炼化企业和19家省市销售公司，实现了中国石化 集团整个产业链生产营运数据的集成、共享。
总部各部门频繁开会、电话和报表互相通报生产 动态的传统工作方式，转变为总部各生产部门在 统一的平台上进行生产动态跟踪，完成生产计划 与调度，监控企业实时运行动态。
工程建设、科研与装备制造。
石油石化行业信息化的特点
产业链长 关联专业多 企业规模大 生产经营单位分布广 生产、经营、管理体系复杂 信息化体系复杂，建设、应用难度较大
石油石化行业信息化架构
数据中心监控系统技术白皮书
数据中心监控系统技术白皮书Data Center Monitoring System Technical White Paper中国工程建设标准化协会信息通信专业委员会数据中心工作组2013年10月序言为促进数据中心的技术发展，2012年X月，数据中心工作组开始编制《数据中心监控系统技术白皮书》。
在编写过程中，编写组根据国内外相关技术标准规范的要求，进行了多次专题研究和调查分析，广泛征求各方面的意见，总结归纳国内外数据中心XXXXXXX的实践经验，经多次修改和专家审查，于201X年X月定稿。
本白皮书作为数据中心建设的参考文献，技术内容的解释由中国工程建设标准化协会信息通信专业委员会数据中心工作组负责。
在应用过程中如有需要修改和补充的建议，请将有关资料XXXXXX主编单位：共济科技有限公司参编单位：银联结算上海数据中心……课题技术负责人：钟景华主编：易南昌参编：丁波饶云飞林德昌徐康华刘晓彬……审核：排版与文字校对：张莹目录/CONTENTS1 引言/INTRODUCTION (4)1.1编写目的/PURPOSE (4)1.2适用范围/SCOPE (4)1.3编写依据/REFERENCE (4)1.4编写原则/PRINCIPLE (5)2 数据中心分级与分类/DATA CENTER CLASSIFICATION (6)2.1概述/GENERAL (6)2.2数据中心等级/DATA CENTER TIER62.3数据中心类别/DATA CENTER CLASS (7)2.4数据中心规模/DATA CENTER SCALE (8)2.5系统匹配设计基本原则/BASIC SYSTEM DESIGN PRINCIPLE (8)3 系统架构与功能/SYSTEM ARCHITECTURE & FUNCTION (10)3.1概述/GENERAL (10)3.2系统架构/SYSTEM ARCHITECTURE (10)3.3系统功能/SYSTEM FUNCTION (15)3.4系统性能/SYSTEM PERFORMANCE (22)3.5系统集成/SYSTEM INTEGRATION (22)4 系统基础构件与技术/SYSTEM BASIC MODULE & TECHNOLOGY (37)4.1概述/GENERAL (37)4.2软件系统基础构件/SOFTWARE BASIC MODULE (37)4.3硬件系统基础构件/HARDWARE BASIC MODULE (48)5 系统设计/SYSTEM DESIGN (53)5.1设计概要/GENERAL (53)5.2设计原则/SYSTEM DESIGN PRINCIPLE (53)5.3系统设计需求分析/SYSTEM REQUIREMENT ANALYSIS (54)5.4监控管理需求分析/MONITORING MANAGEMENT REQUIREMENT ANALYSIS (54)5.5需求分析其他相关问题/MISCELLANEOUS (60)5.6系统架构设计/SYSTEM ARCHITECTURE DESIGN (61)5.7系统功能设计/SYSTEM FUNCTION DESIGN (70)5.8系统性能设计/SYSTEM PERFORMANCE DESIGN (74)5.9设备选型/EQUIPMENT SELECTION (76)6 工程实施/IMPLEMENTATION (82)6.1工程实施概述/GENERAL (82)6.2前期准备/PREPARATION (82)6.3现场实施/IMPLEMENTATION & DEPLOYMENT (83)6.4验收交付/DELIVERY & ACCEPTANCE (91)7 总控中心场地建设/ECC CONSTRUCTION (94)7.1概述/GENERAL (94)7.2总控中心的组成/ECC CONSTITUTION (94)7.3总控中心的场地设计/ECC SITE DESIGN (95)7.4总控中心的工艺设计/ECC PROCESS DESIGN (96)7.5总控中心的施工技术要求/TECHNICAL SPECIFICATION (97)8 发展趋势/TREND (100)8.1发展回顾/OVERALL REVIEW (100)8.2顶层设计/TOP-LEVEL DESIGN (100)8.3监控管理技术发展/DEVELOPMENT OF MONITORING MANAGEMENT TECHNIQUE (101)8.4监控管理系统与绿色数据中心/MONITORING MANAGEMENT SYSTEM & GREEN DATA CENTER (102)8.5实用技术的应用/PRATICE OF RELATED TECHNIQUE (103)9 名词解释/GLOSSARY (110)1 引言提高现代数据中心可用性与降低运营管理成本是数据中心管理永恒的主题。
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产业环境面临的主要问题
运营市场规模
新技术热点和应用前景
challengers leaders
niche players
vision国数据中心产业发展 白皮书
白皮书的主要 内容
• 一、引言
• 二、数据中心基础情况、市场规 模 • 三、产业环境状况 • 四、数据中心运营市场状况 • 五、新技术热点和应用前景
引言
• 数据中心国内市场规模究竟有多大？各个调研机 构给出的数据莫衷一是。 • 本次调研采用专家分析、调查问卷统计相结合的 方式。
调研机构总量 发放865，回收708
电话调研 行业企业用户
总数
125 708
专家 协会 733 23 2
数据中心市场规模
图1.2008-2011数据中心产业市场规模分析
数据中心基础设施市场规模分析
.数据中心市场驱动因素
产业环境状况
数据中心绿色节能建设面临的主要问题
用户数据中心建设关注的问题