银行下一代数据中心面临的问题
我国商业银行数字化转型面临的困难与挑战
我国商业银行数字化转型面临的困难与挑战随着信息技术的飞速发展和金融行业的不断变革，我国商业银行数字化转型已成为行业发展的趋势和必然选择。
数字化转型不仅可以提升银行的效率和服务水平，还可以满足客户日益增长的需求，提高竞争力。
数字化转型也面临着诸多困难与挑战。
本文将就我国商业银行数字化转型面临的困难与挑战进行深入分析。
一、信息系统和技术基础设施的短板商业银行的数字化转型离不开先进的信息系统和技术基础设施支撑，然而目前我国商业银行的信息系统和技术基础设施仍存在不少短板。
首先是老旧的信息系统，许多商业银行的信息系统已经使用多年甚至数十年，并且存在着相互独立、系统不兼容、灵活性差等问题，无法满足数字化转型的需求。
其次是技术基础设施的薄弱，包括网络建设、数据中心、云计算等方面的投入和建设仍然滞后于发达国家，无法支撑数字化转型的需求。
二、传统业务模式的惯性思维传统的商业银行业务模式主要以柜台业务和线下交易为主，这种模式在数字化时代已经不能完全满足客户的需求。
但是许多商业银行由于长期形成的惯性思维，对新业务模式、新技术和新渠道的接受和应用较为保守，导致数字化转型难以推进。
在数字化转型过程中，需要跳出传统的业务模式思维定势，重塑银行的业务模式，实现线上线下融合，为客户提供更加便捷、高效、个性化的金融服务。
三、风险管理和合规方面的挑战数字化转型不仅给商业银行带来了发展机遇，也带来了风险管理和合规方面的挑战。
随着金融创新和数字化转型的深入，银行在数据安全、隐私保护、反欺诈等方面面临的挑战越来越多。
监管政策和法规的不断变化也给银行的合规带来了不小的压力。
如何在数字化转型的过程中有效管理各种风险，确保合规运营，是商业银行数字化转型所面临的难题。
四、专业人才缺乏与培养问题数字化转型需要大量的专业人才支撑，包括信息技术、金融科技、数据分析、风险管理等多个领域的高端人才。
然而目前我国商业银行数字化转型所需的专业人才仍然比较缺乏，尤其是在金融科技领域，相对于国外发达国家的金融科技人才储备还有一定差距。
我国商业银行数字化转型面临的困难与挑战
我国商业银行数字化转型面临的困难与挑战随着互联网和移动技术的飞速发展，我国商业银行数字化转型已成为当前金融行业的重要趋势。
数字化转型可以提高银行的运营效率、便利客户的金融服务体验、降低成本、提高盈利能力等，因此受到了广泛关注。
数字化转型也伴随着不少的困难与挑战，这些困难与挑战对于银行的数字化转型发展产生了阻碍作用。
本文将探讨我国商业银行数字化转型面临的困难与挑战，并探讨如何应对这些困难与挑战，推动银行数字化转型持续发展。
一、困难与挑战（一）信息安全风险随着数字化转型的深入推进，银行的信息化程度不断提高，但同时也带来了更加严峻的信息安全风险。
随着网络攻击技术的不断发展和变化，银行所面临的风险也越来越多样化，包括网络攻击、数据泄露、虚拟货币等。
一旦发生信息安全风险，将严重影响客户信任度、银行声誉和运营效率，甚至可能造成重大财务损失。
（二）技术快速更新随着技术的不断发展，新的技术和产品层出不穷，但银行数字化转型面临着技术快速更新的挑战。
银行需要不断更新技术设施、研发新产品、培训员工，以适应市场需求的变化。
在技术更新速度极快的情况下，银行很容易陷入技术滞后的困境，无法及时满足客户需求，导致客户流失。
（三）人才短缺数字化转型需要大量的高素质人才支持，我国商业银行在信息技术、数据分析、风险管理等方面的高技能人才相对短缺。
尤其是对于金融科技人才的需求更是日益增长，但市场上仍缺乏具备金融和科技双重背景的人才。
这就给银行的数字化转型带来了人才短缺的挑战。
（四）监管政策不确定性在数字化转型过程中，监管政策对于银行的发展起着至关重要的作用。
当前金融监管政策发生频繁变化，对于银行数字化转型的政策导向、监管标准等都存在不确定性。
银行需要根据政策的变化不断调整自身的发展战略和业务模式，这给银行带来了不小的困扰。
（五）用户习惯转变随着互联网和移动技术的普及，消费者对金融服务的需求和习惯也在发生改变。
许多消费者更倾向于通过移动端进行金融服务，而不再到银行网点办理业务。
浅析大数据金融发展存在的问题与对策
浅析大数据金融发展存在的问题与对策随着当今社会信息化程度的不断提升，大数据已经成为金融行业发展的重要驱动力之一。
大数据技术的应用不仅可以提高金融机构的运营效率，还可以为金融市场带来更多创新和机遇。
大数据金融发展还存在着一些问题，需要进行深入的分析和对策的探讨。
一、现阶段大数据金融发展存在的问题：1. 数据隐私保护不足：随着大数据技术的广泛应用，金融机构在收集和运用客户数据时，存在着数据隐私保护不足的问题。
一些金融机构在运用大数据技术时，往往会涉及到客户的个人隐私信息，比如身份证信息、财务信息等。
如果这些信息被不法分子获取，将极大地威胁到客户的财产安全和个人隐私，也会对金融机构的信誉和经营造成严重的影响。
2. 数据安全风险增加：大数据技术的应用，意味着金融机构需要处理更多的数据，并且数据的存储和传输也会更加复杂，这就增加了数据安全的风险。
一旦出现数据泄露或者被攻击，就会对金融机构和客户造成不可估量的损失。
3. 数据质量不高：在大数据的处理过程中，存在着一定程度的数据质量问题，比如数据的准确性、完整性、一致性等。
这些问题会直接影响到大数据的分析和应用结果的准确性和可靠性，导致金融决策和风险控制的准确性受到影响。
4. 技术投入巨大：大数据技术的应用需要大量的技术支持和专业人才，金融机构在引入和应用大数据技术时，往往需要进行巨大的技术投入，这对于一些中小金融机构来说，可能会带来较大的负担。
二、解决大数据金融发展问题的对策：1. 加强数据隐私保护：金融机构在收集和利用客户数据时，应当严格遵守相关的法律法规和标准，确保客户的个人隐私得到有效保护。
金融机构可以通过加强数据加密、权限管理和监控等措施，来提高数据安全性和防范数据泄露的风险。
2. 提高数据安全保障：金融机构可通过引入先进的数据安全技术和系统，建立完善的数据安全管理和应急响应机制，提高数据的安全性和稳定性。
金融机构还可以加强内部员工的数据安全培训和教育，提高员工的安全意识和数据管理水平。
国内银行开展数字化转型存在的问题和对策分析
国内银行开展数字化转型存在的问题和对策分析随着科技的不断发展，数字化转型越来越成为银行业发展的新趋势。
银行业界纷纷开始布局数字化转型，但实际上在实施数字化转型时也面临了一些问题。
本文就对国内银行开展数字化转型存在的问题和对策进行分析。
问题一：数据保护与隐私问题在数字化转型过程中，银行需要处理大量客户的数据信息，因此数据保护问题成为最为关键的问题之一。
银行需要尽可能地保证数量庞大的数据不被黑客攻击窃取、泄露。
同时，也需要确保数据采集和使用的合法性，遵守相关法规，保护客户的个人隐私。
对策：1. 提高数据保护意识，加强员工的安全培训和管理；2. 实施安全措施，给客户提供高度安全的数字服务；3. 遵守相关法规，确保数据采集和使用的合法性。
问题二：系统架构问题银行数字化转型过程中涉及系统架构设计，系统架构对银行业务的连续性和稳定性影响较大。
系统设计一旦出现问题，可能会导致服务质量下降、出现系统故障、信息泄露等重大风险。
1. 进行系统框架设计前需要进行充分的需求分析和风险评估；2. 采用模块化、可扩展性强、易于维护的系统架构；3. 定期进行漏洞检测和系统升级，以保证系统的稳定性和安全性。
问题三：技术人员短缺问题随着数字化转型的推进，对于高技术人才的需求也越来越高，高技术人才的短缺成为银行数字化转型一个主要的难点，尤其是对于小型银行。
1. 增加对数字化转型所需人才的投入；2. 与高校合作，提前规划人才储备；3. 加强内部员工培训，提高员工的数字化转型意识。
问题四：客户适应问题数字化转型常常带来用户体验的提升，同时也会带来客户适应的问题。
老年人、散户等特殊群体对数字产品可能会产生不适应的情况。
1. 加强用户培训和客户服务，帮助客户顺利适应数字化服务；2. 不断改进产品设计，完善体验，提高客户黏性。
综上所述，银行数字化转型面临的问题较多，需要银行针对各项问题采取相应的对策，才能保证数字化转型顺利进行。
同时，在数字化转型之前，银行也需要对自身进行充分的风险评估，规避可能面临的风险。
商业银行数据治理的问题与对策分析
商业银行数据治理的问题对策分析数据来源于企业，又服务于企业，好的数据治理已成为商业银行精细管理和业务创新不可替代的基础，只有切实做好治理工作，才能真正实现数据质量提升和数据价值升华，帮助商业银行应对市场挑战。
但在数据治理过程中，由于治理周期长、协同难度大、价值呈现慢等因素，商业银行在进行数据战略规划、组织构建、体系搭建、制度制定、标准规范、数据应用和质量管理时，往往存在重规划轻落实、重制度建设轻具体操作、重数据管控轻数据服务的现象1.当前存在的问题和挑战（1）缺少顶层设计，数据治理难以落地数据治理是一项自上而下推动的，需要统一规划、统一协作的工作，需要商业银行做好战略规划，形成适合商业银行自身的治理制度和技术工具。
但商业银行需要快速响应业务发展需求，对数据往往是先应用后治理，为后期数据应用带来大的隐患。
一是商业银行主要以条线管理为主，在系统建设时通常独自为战，缺少横向的沟通和统筹，“部室系统”现象严重，从初期到现在已逐步积累了几十个、上百个业务系统，各系统数据设计标准不统一、口径不一致，相同数据的业务含义不同，给后期整合带来很大困难。
二是近些年随着大数据金融的兴起，各商业银行纷纷都制定了自己的数据战略，但往往都缺少根据战略规划拆解而来的可评估、可衡量和可操作的具体目标，更谈不上数据治理工作成果的考核，使治理工作只停留在表面，而没有深入本质。
三是顶层设计与银行实际需求脱钩，虽表面上形成了规范化、标准化，但却是“空中楼阁”。
如在数据治理的体系设计上，各商业银行都有着各自的规划、章程和专项办法，但缺少操作层面的“最后一公里”，及指导一线人员开展数据治理工作的细则。
在数据标准制定和实施中，商业银行的牵头部门由于获取的支持和激励问责体系的不充分，往往只能关注标准的制定，而缺少对标准落地的监督执行。
（2）缺乏数据治理文化，难以形成合力在商业银行中，基于IT系统的数据管理和数据安全大家认知较早，但基于数据体系建设、数据标准制定、数据质量管控和数据价值实现的数据治理，也是随着金融服务场景应用的深入和监管要求的不断提升刚刚被认知。
国内银行开展数字化转型存在的问题和对策分析
国内银行开展数字化转型存在的问题和对策分析随着科技的发展和人们生活方式的改变，银行业也不得不面对数字化转型的压力。
在国内银行开展数字化转型的过程中，也存在着一些问题和挑战。
本文将分析国内银行开展数字化转型存在的问题，并提出相应的对策。
国内银行在开展数字化转型时面临的第一个问题是技术基础设施落后。
与国外银行相比，国内银行在技术基础设施方面存在一定的差距。
这主要是因为国内银行在过去长时间内忽视了技术的更新和投入，导致现有的基础设施无法满足数字化转型的需求。
为了解决这个问题，国内银行需要加大对技术基础设施的投入，包括服务器、网络设备、安全设备等方面，提升银行的数字化转型能力。
国内银行在开展数字化转型时面临的第二个问题是缺乏专业人才。
数字化转型需要具备一定的技术和管理能力，然而国内银行在这方面存在一定的不足。
许多银行仍然依赖传统的经营模式和人工操作，缺乏对新技术的理解和应用。
为解决这一问题，国内银行需要加大对人才培养的投入，提升员工的数字化转型能力。
可以通过与高校合作，开展培训和实践项目，吸引更多优秀的人才加入银行业，推动数字化转型的进程。
国内银行在开展数字化转型时面临的第三个问题是信息安全风险。
随着数字化转型的推进，银行将面临更多的信息安全威胁，如数据泄露、网络攻击等。
这不仅会给银行造成经济损失，还会影响银行的声誉和客户信任度。
为应对这一问题，国内银行需要加强信息安全管理，建立完善的防护体系，包括加密技术、网络监控系统、安全审计等。
银行还需要加强员工的信息安全意识培养，提高员工的信息安全防护能力。
国内银行在开展数字化转型时面临的第四个问题是用户接受度不高。
虽然数字化转型可以为用户提供更多便利和高效的服务，然而用户对于新技术和新模式的接受度并不高。
一方面，部分用户习惯于传统的银行服务方式，不愿意改变。
部分用户对于数字化转型的安全性和可靠性存在疑虑。
为提高用户的接受度，国内银行可以采取一些措施，如开展宣传活动，提供完善的技术支持和客户服务等，增强用户对数字化转型的信心和满意度。
我国商业银行数字化转型面临的困难与挑战
我国商业银行数字化转型面临的困难与挑战我国商业银行在数字化转型过程中面临着诸多困难与挑战。
随着互联网和移动技术的迅猛发展，消费者对金融服务的需求和期望也发生了巨大变化，使得商业银行不得不加快数字化转型的步伐。
在数字化转型过程中，商业银行也面临着一系列的困难与挑战。
一、技术与人才短缺商业银行在数字化转型中需要大量的技术支持，包括云计算、大数据、人工智能等先进技术。
我国的技术开发和人才储备相对薄弱，很多银行在数字化转型过程中往往会遭遇技术和人才短缺的问题。
尤其是涉及金融科技的领域，需要高端的科技人才，而这样的人才在我国市场上非常稀缺。
商业银行需要通过加大技术人才的培养和引进力度来解决这一困难。
二、网络安全风险随着商业银行数字化转型的深入推进，网络安全威胁也日益增多。
商业银行拥有众多客户的敏感信息，一旦系统被黑客攻击，将造成巨大的损失。
商业银行在数字化转型过程中需要加大对网络安全的投入和管理，制定相应的网络安全政策和应对措施，提高对网络安全风险的识别和防范能力。
三、信息孤岛和系统集成在数字化转型过程中，商业银行可能会积累大量的信息孤岛，不同的系统之间无法互通，导致信息无法流通和共享，影响业务的高效运转。
在数字化转型过程中，商业银行需要进行相关的系统集成工作，打破信息孤岛，实现不同系统之间的信息共享和互联互通，提高业务的智能化和便捷性。
四、监管合规压力金融行业是国民经济的重要组成部分，监管合规压力是商业银行数字化转型过程中不可忽视的一部分。
金融监管政策日益趋严，商业银行在数字化转型过程中需要遵守更加严格的监管规定，确保金融系统的稳定和安全。
与此监管政策的频繁变更也给商业银行的数字化转型带来了不小的挑战，商业银行需要及时了解和适应监管政策的变化，确保数字化转型符合法规要求。
五、业务转型与创新困难在数字化时代，消费者对金融服务的需求和期望发生了巨大变化，传统金融产品和服务已经不能满足客户的需求。
商业银行需要进行业务转型和创新，推出符合时代潮流的金融产品和服务，提高客户满意度和粘性。
数据中心建设与运维的挑战与解决方案
数据中心建设与运维的挑战与解决方案随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，数据中心建设和运维面临着越来越多的挑战。
本文将探讨数据中心建设与运维的挑战，并提出相应的解决方案，以帮助企业克服这些困难。
一、数据中心建设的挑战1. 能耗和能源效率数据中心作为信息技术的核心基础设施，消耗大量的能源。
然而，传统的数据中心存在着能源利用效率低下的问题。
高能耗不仅给企业带来了巨大的财务负担，也对环境造成了不可忽视的压力。
解决方案：引入绿色数据中心概念，采用节能技术，如虚拟化、服务器整合、智能温控等，以提高能源利用效率，降低能耗。
另外，加强数据中心的监测和管理，实施能源回收利用，进一步提高能源利用效率。
2. 安全性和可靠性数据中心是企业重要的运营支撑，一旦发生故障或安全事故，将给企业带来巨大的经济损失和声誉风险。
因此，数据中心的安全性和可靠性成为一个重要的挑战。
解决方案：采用多重备份和冗余设计，确保数据中心的高可用性。
建立完善的物理访问控制和网络安全措施，加强对数据的加密和备份，以防止数据泄露和丢失。
同时，定期进行安全演练和风险评估，更新技术和策略，确保数据中心的安全和可靠性。
3. 数据管理和容量规划数据中心中的数据量庞大，管理和存储成为一项挑战。
同时，数据中心的容量规划也是一个难题，预测未来的业务增长和数据需求是非常困难的。
解决方案：引入数据管理系统，对数据进行分类和归档，确保数据的完整性和可用性。
同时，建立灵活的扩展机制，根据业务需求动态增加存储容量。
利用大数据分析和预测技术，对数据增长趋势进行分析，以便更精准地进行容量规划。
二、数据中心运维的挑战1. 设备维护和故障处理数据中心中的各种设备，如服务器、网络设备等，需要进行定期的维护和故障处理。
然而，由于设备数量庞大，工作量繁重，维护和故障处理成为一项困难的任务。
解决方案：建立设备管理系统，对设备进行统一管理和监控，实时获取设备运行状态和告警信息，提前预防故障发生。
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银行下一代数据中心面临的问题数据中心建设的目标我们提到数据中心的时候大家经常会想到电信、银行。
银行跟电信都有一个非常庞大的数据中心，在这个数据中心里面通过我们大量的服务器、大量的存储系统，大量相关的网络设备为用户提供数据服务。
这是我们以前提到数据中心所想到的一些行业或者一些应用。
实际上现在数据中心不仅仅只是为电信、银行等一些大的机构进行服务，现在很多互联网的网站，一些企业，他们也会建设一个非常庞大的数据中心，除了通过这个数据中心为用户提供在线的WEB网页的访问之外，还会为用户提供在线数学流媒体的服务以及在线视频点击服务，或者通过博客等大量方式提供数据以及音视频方面的服务。
在一些政府行业比如说公安系统、政府大型建设系统里面也会建大量的数据中心，在这些数据中心里面除了传统所能接触到一些数据库的业务之外，会有大量文件的业务以及大量流媒体以及视频，比如说政府在信息化里面所大量建设的文件共享系统，这些系统是非常多的。
另外还有一些系统数据中心可能是一些企业所建立的，我们可能常规概念中企业所建立的系统数据中心非常小，一两个机位，一两个服务器，但是很多企业里面需要做大两数据存储或者计算。
比如说一些石油行业的勘探系统，他们会有一个非常非常庞大的数据库，每天通过几百个甚至上千个、上万个结点进行运算。
这些都是我们现在所要面临，我们要建设的一些数据中心。
数据中心在建设的时候我们的目标是什么呢?一般我们是为了数据的存储，或者我们通过数据通过前瞻的计算结点来进行大量的数据运算或者进行图象的模拟，或者进行一些高级的运算，比如我们通过前端采集的大量信息点来计算某一个地区它的地下是否有石油，或者通过大量计算两天之后天气情况如何。
除了这些数据本身的存储和计算之外还有很多的服务，就是通过数据中心存储服务器为个人或者企业用户服务，通过这种提供服务收费的方式进行空间租赁或者容量的提供以及服务的提供。
这些我们可以看到比如说现在有很多一些数据中心将通过空间租赁的方式为中小企业为个人用户提供在线的集中存储。
很典型一个例子大家可以看到MSN或者QQ等类似于网络硬盘的方式，或者电信里面提供的容量空间给中小企业，中小企业通过备份软件方式将本地数据集中备份在数据中心里面。
这种方式都是我们数据中心建设的一个目标，目的是为了实现数据的存储，或者为了业务系统的运算、计算，或者通过运营的方式为企业用户或者个人用户提供空间租赁或者在线的一些服务。
所有大的数据中心里面可能投资几千万、几个亿，小的数据中心可能几百万的投资。
那么数据中心里面核心就是数据的可靠性和系统的可靠性，数据在长期存储过程当中不会因为各种突发的事件，比如说硬件的故障或者软件的故障，或者人员操作失误造成数据的丢失，系统本身不会发生一些失败。
我们即使有故障发生之后也有快速的切换或者数据进行恢复，我们在这方面有非常高的要求。
所以数据中心根据行业的不同，根据系统压力的不同，根据用户发生故障之后恢复的时间不同，我们要求达到3个9，5个9甚至达到6个9的要求。
那么系统不仅要保证它的安全性、可靠性，在扩展性方面也会有很高的一些要求，而且这个要求会越来越高，不仅可以满足在线存储数据的存储需要，同时可以通过各种方式来实现数据的备份，可以实现静线系统和在线系统数据的融合和调用，实现离线、静线和在线数据之间互相的恢复和备份。
同时各系统之间能够实现高性能自动的部署或者高度的集群应用。
在管理性方面随着数据中心数据量越来越大，服务器以及设备越来越多，在管理性方面也会有很多很高的要求。
我们以前在数据系统里面会是两台服务器或者几台服务器后面共用一个存储设备，现在很多数据中心里面存储设备不仅仅只为其前端一、两台服务器服务使用，可能前端会有大量的服务器设备与它进行连接。
同时服务器设备后端连接的存储设备也已经不再只是一台或者两台，比方说我们在大的系统里面我们通常会有多台服务器，多台存储设备，这个时候对于存储设备的管理就是一个很重要的方面，需要我们在前期设计时考虑。
比如说通过存储的虚拟化、通过存储前期的集中管理控制、后期的在线性能监控，包括后期的性能升级、技术参数的调整或者软件升级的方式，这些都是对管理性方面的要求。
同时，一，设备要可管理性，在管理维护方面要能够降低运营的成本。
比如说，我们有一个大的数据机房，可能还会有一些设备分布在多个机房里面，机房多个数据中心通过网络系统进行连接，在使用方式上很简单，但是维护呢?如果说用我们维护人员一天去一个地方、一个数据中心或者前端的小的一些机房，那么每天去一个地方，我们有多个地方就会去很多趟，需要花费很多天的时间。
假如我们可以具有一个非常强大、功能非常好的集中管理，管理人员在一个地方就可以完成所有设备的集中管理、监控、性能调整包括后期性能的升级、更新换代等多方面。
数据中心建设中考虑哪能些方面数据集中在统一的系统里面，数据的安全性包括网络的安全性都是非常非常重要的一个方面。
那么在物理方面我们通过防震、防火、防水等方式。
前一段时间四川发生了地震，这个对于数据中心来说是一种物理的灾害，对于数据中心如果前期通过各种远程备份的方式，即使发生地震的时候我们也可以使当地的机房硬件设备恢复之后，也可以通过远程的容灾系统进行系统的恢复。
这就要求我们在物理设置方面、在网络方面要有非常好的前期设计和规划。
那么在数据本身的网络访问方面可以通过大量的一些前瞻的设备进行前期的设备，比如说我们网络层通过防火墙、路由器等方式进行网络的隔离、访问的设置，通过我们的监控软件，通过我们在应用端采用数字签名的方式或者个人认证的方式来保证数据的安全和访问的安全。
那么这些都是数据中心在进行安全方面设计的时候需要所考虑的一些问题。
经济性是数据中心建设的最后一方面要考虑的问题，但是对于投资者来说很多时候是第一位要考虑的问题。
系统建设起来了，我们设计了，但是它投资非常大，对于用户来讲是无法承担的，或者说这个系统建立起来之后后期的运营成本非常非常大，需要大量的人员需要大量的人力和物力进行支持，这些对于数据中心的设计来说都是不合理的。
因此，我们在做系统设计的时候要充分考虑这五个方面，可用性、可扩展性、可管理性、安全性以及经济性各方面。
只有通过这五个方面一个完全的设计，这样一个数据中心的设计方案才是一个合理的设计方案。
前面讲了这么多都是比较虚的，我还讲一些也是虚的，数据中心归根到底我们要做什么?就是我们在一些明确的目标要求的基础上考虑到诸多能对系统进行影响各方面因素，最终达到我们系统运营的一个目的。
这样一个系统不管是我们未来实现数据的存储，还是为了实现系统的整个性能的运算，或者说我们通过各种运营的方式、租赁的方式来实现最终的增值服务，这些都是我们在系统设计时候所需要考虑的一些问题。
当然在考虑这些问题的时候我们需要设计的因素比较多，牵扯的方面也比较多，比如说基础的设施，我们机房本身物理的位置、房间内部的一些布局、内部的温度湿度同时考虑周边网络环境、安全环境、防盗环境以及网络可接入的环境，这些都是基础设施方面的考虑。
在IT方面我们要考虑人员的投入，人力的投入，人力技能是不是达到数据中心正常运营和建设的层次或者是技术的标准。
在战略方面我们不能仅仅考虑我们今年做成数据中心就做这样的服务，在系统设计的时候要考虑今后三年、五年、十年，我这样一个数据中心该如何进行发展、该如何进行功能、性能各方面的扩充，这也是我们预先要考虑的一些问题。
前面讲了这么多，现在我给大家简单介绍一下UIT所推出的UDC数据中心的数据模型，这个数据模型我们从左下角一直到左上角，这是数据中心在建设时候的两个阶段，第一个阶段就是信息化工程的管理，我们在系统建设前期要做什么样的工作，通过四个阶段，基础设施、信息整合、系统整合、系统建设实现四个应用，基础网络应用、实时事务应用、内容管理应用、信息服务应用。
在整个过程当中要做到三个统一：统一规划、统一建设、统一管理，所有的应用、所有的设备、所有的服务器之间我们要基于统一的规划方式，为实现统一的目标。
在整个建设过程当中我们在IT系统层面能够管理大量各种各样不同类型的数据，通过我们的数据，通过我们所建立这样的IT系统来为前端提供各种不同系统的应用。
接下来UIT本身对数据中心的一些概念和想法简单说一下，简单说一下UIT公司以及我们说的解决方案，UIT公司全称是创新科存储技术有限公司，成立2001年，目前在研发方面有两个大部门，一个在硅谷做芯片以及硬件方面的研发。
另外一个研发中心在深圳，目前大概有150人，主要做软件存储以及应用管理，包括存储软件性能的一些开发。
公司在中国区目前有四个分支机构：北京、上海、深圳、香港，主要负责全国产品的销售、技术支持和研发。
全国目前还有六个办事处，还有一个成都在上面没有写出来，人员大概200人。
我们目前的行业在于广电、通信、监控、互联网以及政府行业，这是UIT的情况。
我们从这右侧图上看到UIT的分布情况。
那么UIT通过200多人以及将近10个在国内的分支机构可以为国内的用户提供从产品的研发、生产、销售、技术服务以及运维等各方面的服务。
UIT在数据中心方面我们所提供的一种模型是这样一个图表，可以从左侧看到，基础设施是服务器、网络设备、安全设备一直到上面通过各种软件的方式提供各种的应用，最终实现我们系统的信息化。
在这些里面对于UIT来说我们认为核心是存储设备，大家可能认为本身UIT就做存储，就认为存储是核心的东西。
实际上从技术方面来说，服务器网络设备、安全设备经过很多年的发展，性能非常稳定，而且技术相对走上标准和统一。
而存储设备在大型数据中心里面不断更新换代、新技术、新的产品、新的设备不断出现，因此在进行大的数据中心建设和设计的时候首先要考虑存储设备。
数据中心的应用方式通过存储设备实现不同类型数据的存储和管理。
我们都知道以前数据中心建设的时候大多数是数据库的应用，随着现在业务的发展，存储设备可以用于不同类型的一些系统。
对于应用来讲服务器和存储之间的缓和方式，我们可以分为三种：一种方式就是数据库的应用，服务器是以数据库的方式来对存储进行访问，前期数据库创建一个数据的表格。
还有两种方式大家以前都在用。
第二类就是文件服务类。
第三种是流媒体应用。
这三类可以涵盖我们所有的应用系统。
我们在线进行网站网页打开，一种应用是数据库应用另外一种是文件应用。
我们打开动态的网页服务器和存储访问方式主要是数据库的应用，如果访问是静态的网页这种访问方式就是文件类服务应用，如果同样在网站，如果说在线点播一个视频，这个视频文件进行在线的播放，这种应用方式就变成了流媒体应用，这种方式也可以用于广电、视频、监控，这些都是流媒体应用。
这三种应用访问方式不一样，数据传输不一样，存储也不一样。
因此我们在前期设计的时候要明确数据中心里面有多少种不同的系统应用方式，根据不同系统的应用方式来确定我们这个数据中心里面应用的方式是文件服务应用还是流媒体应用。