数据中心模型
dcmm二级和三级评估标准
dcmm二级和三级评估标准DCMM（Data Center Maturity Model）是一种评估数据中心成熟度的模型，它分为四个级别：初级、二级、三级和四级。
以下是DCMM二级和三级评估标准的详细解释：二级评估标准：1. 物理基础设施：数据中心应具备高度可靠的电力供应和冷却系统，包括备用电源和冷却设备。
还需要有监控和报警系统，以及定期的设备维护和检查。
2. 环境控制：数据中心应具备适当的温度和湿度控制，以确保设备的正常运行。
还需要有适当的防火措施和灾难恢复计划。
3. 安全措施：数据中心应有严格的物理安全措施，包括访问控制、视频监控和入侵检测系统。
还需要有信息安全政策和控制措施，以保护数据的机密性和完整性。
4. 运维管理：数据中心应有完善的设备管理和维护计划，包括设备清单、设备维护记录和故障处理流程。
还需要有变更管理和问题管理流程，以确保数据中心的稳定性和可靠性。
5. 服务水平协议：数据中心应与用户或客户签订服务水平协议（SLA），明确服务水平指标和责任。
还需要有监控和报告机制，以及持续改进计划。
三级评估标准：1. 能源效率：数据中心应具备高效的能源利用和管理措施，包括使用能源效率设备、优化冷却系统和实施能源监控。
还需要有能源管理策略和目标，以减少能源消耗和碳排放。
2. 虚拟化和云计算：数据中心应采用虚拟化和云计算技术，以提高资源利用率和灵活性。
还需要有相应的管理和监控工具，以确保虚拟化环境的稳定性和安全性。
3. 自动化和自动化：数据中心应实施自动化和自动化技术，包括自动化的设备管理、配置管理和故障恢复。
还需要有自动化的监控和报警系统，以及自动化的变更管理和问题管理流程。
4. 数据中心运营：数据中心应具备高度成熟的运营管理能力，包括设备管理、容量管理、性能管理和服务管理。
还需要有持续改进计划和关键绩效指标，以提高数据中心的运营效率和服务质量。
5. 创新和前瞻性：数据中心应具备创新和前瞻性的能力，包括关注新技术和趋势、参与行业标准制定和技术研发。
大道至简,图解大型互联网数据中心典型模型 李典林
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。
数据中心的模型分析与研究
本 质 不 同 在 于 采 用 软 交 换 方 式 ， 大 大 简 化 了
Ｇｅ ｅ ａｉｎ Ｎｅｗｏ ｋ）又 称 为 下 一 代 网 络 ， ｎ ｒｔ ｔ ｒ ｏ
第一层 为边缘层。又称 为综合接入层。 在 上 一代 通 信 网络 中，不 同 网络 的 接八 方式
是 不 同 的 。 固 定 通 信 网 （ 称 固 网 ）有 模 块 简 实 现 接 入 ，移 动 通 信 网 采 用 无 线 方 式 接 入 。
而 在 ＮＧＮ 网 络 中 ， 固 话 、 ～ 机 、 宽 带 、 电 手
■ Ｃ ｌｎｌｉ ａ ｙｅ 布ｇｃｐ ｂ全ｃｄ ｉ 攻 线 略ａ ｎ ｏ Ｅ
程 可 简 化 为 如 图 ２所 示 。
ｌ ＳＤＮ、 ＰＬ ＭＮ、 Ｉ Ｎ、ｌｔ ｒ ｅ ）之 间 的 互 通 ， ｎｅ ｎ ｔ
在 全 网 内快 速 提 供 新 的 语 音 、 数 据 、 图 像 融
合 业 务 ，如 图 ３所 示 。
、
固 ．
罐
视 等 终 端 设 备 ， 实 现 统 一 接 入 ，所 以 又 被 称
为综合 接入层 。
传统语音网络 用户 ÷÷ 用户
第 二 层 为 核 心 层 。 实 现 数 据 、 信 息 的 高 速 传 输 、互 联 互 通 。 通 常 由城 域 传 输 网络 、
省域 传输 网 、国家干线传输 网络 等构成 。
分析 的 模 型 、工 具 与方 法 。数 据 中心 模 型 包括 物 理模 型 、可靠 性模 型 、能效 模 型 、生 命周 期 模型 、 经 济 模 型 等 ， 这 些 模 型 将 为 数 据 中 心 的 规 划 、设 计 、 建 设 提 供 深 入 的 理 论 支 持 。
tier数据中心评估模型的评估指标
tier数据中心评估模型的评估指标
Tier等级标准确立了数据中心机房基础设施的四个不同定义，包括Tier I、Tier II、Tier III和Tier IV，以及用于确定是否符合这些定义的性能确认测试。
这个标准的评估指标主要包括以下几个方面：
1. 冗余容量组件：数据中心机房基础设施的冗余容量组件是评估的重要指标。
例如，Tier II数据中心应拥有冗余容量组件，以及一个单一的非冗余分配路径来为关键环境提供服务。
而Tier III数据中心则应拥有冗余容量组件，以
及多个独立分配路径来为关键系统提供服务。
2. 现场燃料存储：对于需要使用引擎式发电机的数据中心，现场燃料的储备也是评估的重要指标。
例如，Tier II和Tier III的数据中心都需要为“N”容量储备12个小时的现场燃料存储。
3. 独立分配路径：数据中心需要有足够的独立分配路径来确保关键系统的正常运行。
例如，Tier III数据中心应拥有多个独立分配路径来为关键系统提供服务，并且任何时候只需一个分配路径为关键环境提供服务。
4. 性能确认测试：这是评估数据中心是否符合各级Tier要求的关键指标。
性能确认测试基于成果进行，而不是规范性设计方法或所需设备清单。
请注意，具体评估指标可能会根据数据中心的具体情况而有所不同。
如有更深入的需求或问题，建议咨询专业人士或查阅相关资料。
数据中心建模方案
数据中心建模方案前言每个行业有自己的模型，但是不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，却都有着共通的基本特点。
什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相系的一种映射。
在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。
数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次。
数据仓库模型通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程：•业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。
•领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。
•逻辑建模，生成逻辑模型，主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。
•物理建模，生成物理模型，主要解决，逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。
因此，在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时，也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论，来指导我们自己针对我们的业务进行抽象，处理，生成各个阶段的模型。
为什么需要数据模型在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。
数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：•简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，•以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。
这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
•数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。
多数据中心的数据同步模型研究与设计
多数据中心的数据同步模型研究与设计在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的核心资产。
随着业务的扩展和数据量的不断增长，许多企业采用了多数据中心的架构来提高数据的可用性、可靠性和性能。
然而，多数据中心之间的数据同步问题成为了一个关键挑战。
有效的数据同步模型不仅能够确保数据的一致性和完整性，还能提高系统的整体性能和用户体验。
一、多数据中心的数据同步需求与挑战多数据中心部署的主要目的是为了实现容灾备份、负载均衡和就近访问等功能。
然而，要实现这些目标，数据同步必须满足以下需求：1、数据一致性确保各个数据中心的数据在任何时刻都保持一致，避免数据冲突和错误。
2、低延迟数据的同步应该尽可能地减少延迟，以保证业务的实时性和响应性。
3、高可靠性即使在网络故障或部分数据中心出现问题的情况下，数据同步仍能可靠地进行。
4、数据量和性能处理大量的数据同步操作，同时不影响系统的整体性能。
然而，实现这些需求面临着诸多挑战。
网络延迟、带宽限制、数据冲突解决、数据过滤和转换等问题都需要精心设计和处理。
二、常见的数据同步方法1、基于数据库复制技术如主从复制、双向复制等。
主从复制中，主数据库负责写入操作，从数据库异步复制主数据库的更新。
双向复制则允许两个数据库之间相互更新，但需要解决冲突问题。
2、数据分发中间件通过专门的中间件来管理数据的分发和同步，能够提供更灵活的配置和控制。
3、分布式文件系统适用于大规模数据的同步，如 Hadoop 的 HDFS 等。
4、消息队列将数据变更作为消息发送到各个数据中心，进行异步处理。
每种方法都有其优缺点，需要根据具体的业务场景和需求进行选择。
三、数据同步模型的设计原则1、分层架构将数据同步过程分为不同的层次，如数据采集层、传输层、处理层和存储层，便于管理和维护。
2、异步与同步相结合对于关键数据采用同步方式确保一致性，对于非关键数据可以采用异步方式提高性能。
3、数据过滤和压缩减少数据传输量，提高网络效率。
tier数据中心评估模型的评估指标
tier数据中心评估模型的评估指标
评估数据中心的模型是为了确定数据中心的可靠性和可用性。
以下是评估数据中心的一些常见指标：
1. 可靠性指标：
- 故障容忍性：评估数据中心在硬件故障、软件故障或其他故障情况下的表现。
- 可恢复性：评估数据中心在发生故障后能够多快地恢复正常运行。
- 可靠性级别：评估数据中心的可靠性级别，如Tier I、Tier II、Tier III或Tier IV。
2. 可用性指标：
- 可用性百分比：评估数据中心在一定时间内保持可用状态的百分比。
- 平均故障间隔时间（MTBF）：评估数据中心平均发生故障的时间间隔。
- 平均修复时间（MTTR）：评估数据中心平均从故障恢复正常运行所需的时间。
3. 能效指标：
- 功耗效率：评估数据中心在提供服务的同时所消耗的能源。
- PUE（能源使用效率）：评估数据中心的总能耗与其IT设备能耗之间的比率。
4. 容量指标：
- 可用容量：评估数据中心当前可用的存储和处理能力。
- 扩展能力：评估数据中心是否具备扩展的能力以满足未来的需求。
5. 安全指标：
- 物理安全：评估数据中心的物理安全措施，如门禁系统、监控摄像头等。
- 网络安全：评估数据中心的网络安全防护措施，如防火墙、入侵检测系统等。
6. 管理指标：
- 运营成本：评估数据中心的运营成本，如人员费用、能源费用等。
- 效率改进：评估数据中心的管理流程和技术改进，以提高效率和降低成本。
以上是评估数据中心模型的一些常见指标，通过对这些指标的评估，可以帮助企业选择合适的数据中心，并确保数据中心的可靠性、可用性和安全性。
数据中心整体架构图
Si
数据中心B
互联网
Si
Si
DWDM
链路与全局负载
公共服务 出口区
LC>M 分光/分流器
出口路由器
Si
DWDM
公 共 服 务 交 换 区
Si
Si
出口防火墙
IPS
核心 交换机
业务核心 交换机
Si
Si
接入
接入
数据中心A整体架构图
业务传输网
公共服务区
公共服务DMZ区
WAF集群 VPN
签名验签 服务器 用户网关
公共服务 安全管理区
公共服务 网络区
公共服务服务器区
数据库区 中间件区
应用区
网络虚拟化区
测试区
公共服务区
安全 隔离区
备用线路
电子政务外网
核心业务 出口区
核心业务 网络区
核心业务 数据交换区
核心业务 安全管理区
核心业务服务器区
数据库区 中间件区
应用区
网络虚拟化区
测试区
核心业务区
3. 网络架构设计（数据中心A）
Si Si
DMZ服务器
流量侦测集群
本地Ddos攻击清 洗设备
安全管理区
态势感知 漏洞扫描 数据库审计 日志审计
IDS
Si
Si
核心业务区 核心业务数据交换区
签名验签 服务器 用户网关
数据交互服务器
态势感知 漏洞扫描 数据库审计 日志审计
IDS
流量侦测集群
本地Ddos攻击清 洗设备
安全管理区
安全隔离区
互联交换机
1. 数据中心整体构架 – 灾备方案
核心业务区
公共服务区
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FA_BOND_TRADE-债券交易表 SK_EVENT 事件代理键 EXECUT_NUM 成交编号 TRAD_DATE 交易日期 DLVY_DATE 交割日期 SK_PRODUCT 产品代理键 SK_SECURITIES 持仓资产代理键 FA_SECU_IN FO.SECU_C ODE 主表已 证券市场代码-冗余 存在 FA_SECU_IN FO.MARKT_ CODE 主表 所属市场代码-冗余 已存在 FA_SECU_IN FO.SECU_CL ASS_CODE 投资品种-冗余 主表已存在 FA_SECU_IN FO.SECU_TY PE_CODE 主 证券品种-冗余 表已存在
SECU_MARKT_CODE
MARKT_CODE
SECU_CLASS_CODE
SECU_TYPE_CODE
目前冗余数据案例-信息表与其他表之间
截取部分表字段查看其中一些冗余字段，可在PDATA中做清理
D_HOLDDATE SK_PRODUCT SK_SECURITY SECU_CODE SECU_NAME MARKET_CODE SECU_CLASS_CODE SECU_TYPE_CODE F_PRICE F_AMOUNT F_COST FA_BOND_HOLD-债券持仓表 持仓日期 产品代码 证券编码 证券代码 证券名称 市场代码 证券大类代码 证券子类代码 当日行情 持仓数量 成本
目前冗余数据案例
一般冗余出现在主档信息表与事件信息表之间，且出现频率较大，如下 举例说明
• 信息表与信息表之间
• 信息表与事件表之间
• 信息表与其他分类表之间
目前冗余数据案例-信息表与信息表之间
截取部分表字段查看其中一些冗余字段，可在PDATA中做清理
FA_SECU_INFO-证券信息主表 SK_SECURITIES 证券信息ID SECU_NAME 证券名称 SECU_ABBR 证券简称 SECU_ENAME 证券英文名称 MARKT_ID 交易市场ID(参数) MARKT_CODE 交易市场代码 MARKT_NAME 交易市场名称 CLEAR_REG_AGENCY 登记结算机构(参数) CLEAR_REG_CODE 登记结算机构代码 CLEAR_REG_NAME 登记结算机构名称 TRAD_CURR_ID 交易币种ID(参数) CURR_CODE 币种代码 CURR_NAME 币种名称 SECU_CLASS_ID 证券大类ID(参数) SECU_CLASS_CODE 证券大类代码-冗余 SECU_CLASS_NAME 证券大类名称 SECU_TYPE_ID 证券子类ID(参数) SECU_TYPE_CODE 证券子类代码 SECU_TYPE_NAME 证券子类名称 ISSUER 发行人
FA_BOND_INFO-债券信息 SK_SECURITIES 证券代理键 财汇证券内码-冗 余 证券市场代码-冗 余
FINC_CODE
SECU_CODE
MARKT_CODE
所属市投资品种-冗余
SECU_TYPE_CODE
证券品种-冗余
FA_SECU_INFO.SECU_CODE 主表 已存在 FA_SECU_INFO.MARKT_CODE 主 表已存在 FA_SECU_INFO.SECU_CLASS_CODE 主表已存在 FA_SECU_INFO.SECU_TYPE_CODE 主表已存在
目前冗余数据案例-信息表与事件表之间
截取部分表字段查看其中一些冗余字段，可在PDATA中做清理
FA_SECU_INFO-证券信息主表 SK_SECURITIES 证券信息ID SECU_NAME 证券名称 SECU_ABBR 证券简称 SECU_ENAME 证券英文名称 MARKT_ID 交易市场ID(参数) MARKT_CODE 交易市场代码 MARKT_NAME 交易市场名称 CLEAR_REG_AGENCY 登记结算机构(参数) CLEAR_REG_CODE 登记结算机构代码 CLEAR_REG_NAME 登记结算机构名称 TRAD_CURR_ID 交易币种ID(参数) CURR_CODE 币种代码 CURR_NAME 币种名称 SECU_CLASS_ID 证券大类ID(参数) SECU_CLASS_CODE 证券大类代码-冗余 SECU_CLASS_NAME 证券大类名称 SECU_TYPE_ID 证券子类ID(参数) SECU_TYPE_CODE 证券子类代码 SECU_TYPE_NAME 证券子类名称 ISSUER 发行人
T11平台配置 待添加
T10资产
T99代码
SDATA
万德
财汇
估值
后续可扩展
SDATA-基础数据层
• SDATA层是数据仓库库内的落地的基 础数据层,根据不同的需求可调整数 据保留时间 • 按来源系统划分，对于每个系统进 行统一编目，统一系统编号 • 采用贴源结构存放数据，表结构与 源系统保持一致，SDATA数据以全量 形式为存于数据库中
2016.8.8-2016.8.19
2016.8.5完成
改造脚本开发及测试
信评接口开发及测试
2016.9.1-2016.9.16 2016.8.22-2016.8.31
PDATA模型层初步完善
• 根据上述几种情况，可分析出，字段冗余一般与信息表相关字段。
• 可通过相关信息表除主键外字段去查出对应数据库中相同字段进行分 析及冗余清理。
• 信息表可参看PDATA中的L99-参数、L01-当事人、L02-产品着手去分析
解决方案
各模型层表确定
包括表清单，表字段删减， 最后表结构的确定
ETL的更新
中银数据中心改造
目录
1
模型层简介 数据分布简介 数据模型层说明 数据冗余案例
2 3 4
5
原EDW层改造方案
整体方案
数据模型层
AP应用接入层
DM
报表集市
应用接入
待添加
报表应用库
流程管理库 CDATA
原EDW层展现
业务接入
待添加
调度应用库
平台控制库
T00参数 PDATA T09财务
T01当事人
T02产品
PDATA-逻辑数据层
• PDATA数据层是为各级机构各个业务部门的不同业务需求提 供一致的、规范的数据。PDATA按照金融机构业务主题领域 和第三范式建模规则来组织数据，如客户、产品、协议、事 件、地理区域和渠道等，可以涵盖金融机构的主要业务范围 和相关数据 • 是中性的、可扩展的、动态的模型，当数据源业务系统改变 时（如添加新的金融产品或者网点撤并等），能够将对逻辑 数据模型的影响减至最小甚至完全不受影响
FA_SECU_INFO.SECU_CODE 主表已存在 FA_SECU_INFO.SECU_NAME 主表已存在 FA_SECU_INFO.MARKT_CODE 主表已存在 FA_SECU_INFO.SECU_CLASS_CODE 主表已存在 FA_SECU_INFO.SECU_TYPE_CODE 主表已存在 FIN_BOND_QUOTE.F_PRICE_CCLOSE（）债券行情表中已存在该数据
• 通过主题划分、高范式数据模型来整合数据
• 数据来源：SDATA
CDATA-业务数据汇总层
• 原EDW数据，通过时间戳方式存放（可考虑以视图方式） • 业务数据汇总层，涵盖各业务系统所需接口数据 • 数据来源：PDATA
DM-应用数据集市层
• 应用接入层，展现形式应该为大宽表 • 信评系统数据存放，项目后续新增应用接入也访问此数据层 • 数据来源：PDATA、SDATA
成本占比 市值 市值占比 估值增值 折溢价 应收利息 数量（上一工作日） 成本（上一工作日）
成本占比 市值（上一工作日） 市值占比 变化标志:0新入/1增加/2减少 编码大类 编码性质 编码子类 会计科目大类 会计科目
是否需要自行计算
是否需要自行计算
是否需要自行计算
是否需要自行计算
系统中有代理主键
解决方案
由于模型层变动及对 应表结构变化，需对 informatica进行批处 理逻辑更新
建设一
业务接口更新
各业务系统的数据接口变化后对 其提供最新接口
建设二
建设三
建设四
PDATA的逐步完善
目前仅对现有EDW 进行改造，如后续 新增源数据，如何 入PDATA层及范围 定义需逐步去更新 完善
项目计划
模型调整，冗余梳理
F_COST_RATIO F_MKTVALUE F_MKTVALUE_RATIO F_VALUE_ADDED F_VALUE_PREMIUM F_VALUE_INTEREST F_AMOUNT_LWKDATE F_COST_LWKDATE
F_COST_RATIO_LWKDATE F_MKTVALUE_LWKDATE F_MKTTVALUE_LWKDATE_RATIO F_CHANGEFLAG INNER_CLASS_CODE INNER_CLASS_PROP INNER_TYPE_CODE ACCOUNT_SUBJ_CLASS ACCOUNT_SUBJ