数据中心可视化技术白皮书

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2023-大数据可视化平台产品白皮书-v1-1

2023-大数据可视化平台产品白皮书-v1-1

大数据可视化平台产品白皮书-v1随着社会信息化的快速发展,海量的数据量在不断增长。

如何更好地将这些数据以直观、易懂、美观的方式呈现出来,成为各行各业共同面临的难题。

大数据可视化平台产品应运而生,为用户提供强大的数据分析和可视化工具。

下面,我们就来看一下这份“大数据可视化平台产品白皮书-v1”。

1、产品背景大数据时代下,数据量的增加让人们越来越依赖于大数据分析。

但是,数据呈现却是一个巨大的挑战。

如何将海量的数据集中地、易于理解地呈现出来,一直以来都是各行各业关心和面临的问题。

因此,我们推出了这款大数据可视化平台产品,旨在帮助用户更加高效地进行数据分析和决策。

2、产品优势(1) 高效便捷的数据分析:平台提供高度可视化的界面,用户可根据各种不同的指标,利用图表、数据摘要等多样化数据展示方式来直观地呈现数据的各个方面。

(2) 灵活的定制化:平台灵活可定制,可根据用户需求进行布局调整,数据过滤,设置下载扫描等功能,满足用户对数据进行更细致分析的需求。

(3) 大数据智能分析能力:平台充分利用大数据技术,通过智能算法帮助用户快速挖掘数据,从而精准分析数据信息,并为决策提供实时反馈和应对策略。

3、产品功能(1) 多样化的数据可视化:提供折线图、柱状图、饼图、热力图、地图等多种风格的数据可视化方式。

(2) 数据筛选功能:支持按照时间、地域、数据类型等条件筛选,让用户可以更加精准地查看数据信息。

(3) 大数据分析能力:使用高效的算法,快速挖掘数据信息。

(4) 信息可视化报表:提供多样化报表样式,用户可以自由选择各类表格、图表展示方式来呈现数据信息。

(5) 可定制化平台布局:根据不同用户需求,提供可定制化的布局调整方案。

4、产品应用场景该产品主要适用于各行各业的大数据分析分析师、数据科学家和数据决策者,也可应用于政府部门、金融、医疗、物流、人力资源等领域。

5、总结大数据可视化平台产品可以方便用户快速获取和分析业务数据,从而更好地辅助决策和营销。

数据中心白皮书

数据中心白皮书

数据中心白皮书摘要:本白皮书旨在探讨数据中心的重要性、现状和未来发展趋势。

数据中心作为现代社会信息技术的核心基础设施,承载着海量数据的存储、处理和传输任务。

本文将从数据中心的定义、功能、技术要求和可持续发展等方面进行分析和讨论,旨在为相关行业提供参考和指导。

1. 引言数据中心是指用于集中存储、管理和处理大规模数据的设施,它是信息社会的重要基础设施之一。

随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展,数据中心的需求和重要性日益突出。

2. 数据中心的功能数据中心的主要功能包括数据存储、数据处理和数据传输。

数据存储是指将大量的数据存储在数据中心的服务器和存储设备中,以实现数据的长期保存和备份。

数据处理是指对存储在数据中心的数据进行计算、分析和挖掘,提取有用的信息和知识。

数据传输是指将数据中心中的数据通过网络传输给用户或其他系统。

3. 数据中心的技术要求数据中心的技术要求主要包括可靠性、安全性、可扩展性和高效性。

可靠性是指数据中心的硬件设备和软件系统具有高可靠性和可用性,能够保证数据的连续性和可访问性。

安全性是指数据中心的数据和系统受到有效的保护,防止未经授权的访问和数据泄露。

可扩展性是指数据中心能够根据需求进行灵活的扩展和升级,以适应不断增长的数据量和计算需求。

高效性是指数据中心的能源利用效率高,运行成本低,同时能够提供高性能和低延迟的服务。

4. 数据中心的现状当前,全球范围内的数据中心规模不断扩大,技术水平不断提高。

数据中心的数量和规模呈现出快速增长的趋势,大型互联网企业和云服务提供商是数据中心建设的主要推动力量。

同时,数据中心的能源消耗和碳排放也成为了一个全球性的问题,可持续发展成为了数据中心建设和运营的重要目标。

5. 数据中心的未来发展趋势未来数据中心的发展趋势主要包括模块化设计、软件定义、绿色能源和边缘计算。

模块化设计可以提高数据中心的灵活性和可扩展性,降低建设和运营成本。

软件定义可以实现数据中心的虚拟化和自动化,提高资源利用率和运维效率。

大数据白皮书2024(一)2024

大数据白皮书2024(一)2024

大数据白皮书2024(一)引言概述:大数据已经成为现代社会中的一项重要技术和战略资源。

在不断发展的数字经济时代,大数据的应用对于创新、效率和竞争力都有巨大的潜力。

本文将重点探讨2024年大数据领域的趋势和发展方向,包括数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响。

正文:1. 数据收集与存储a. 传感器技术的发展与应用b. 云计算在大数据存储中的作用c. 数据中心的规模与效率提升d. 数据归档和备份的策略和技术e. 数据格式和标准的统一与交互性提升2. 数据分析与挖掘a. 人工智能在数据分析中的应用b. 机器学习算法的发展与应用c. 可视化分析技术的发展与应用d. 实时数据分析与流式计算e. 非结构化数据的分析与挖掘技术3. 数据隐私与安全a. 隐私保护的技术与措施b. 数据加密与身份验证技术c. 安全审计与数据防泄漏技术d. 隐私与数据安全的合规与监管e. 数据共享与隐私权利的平衡4. 数据伦理与法规a. 数据采集与搜集的道德与法律问题b. 数据使用与共享的伦理与法规约束c. 数据治理与数据伦理的实践与研究d. 数据隐私与个人权益的保护e. 数据伦理与法规的国际合作与标准制定5. 大数据应用的社会影响a. 大数据在城市管理和智慧城市中的应用b. 大数据在医疗保健和生命科学领域的应用c. 大数据在工业制造与供应链管理中的应用d. 大数据在金融和风险管理中的应用e. 大数据在教育和人才培养中的应用总结:展望2024年,大数据的发展将继续加速,数据收集与存储、数据分析与挖掘、数据隐私与安全、数据伦理与法规、以及大数据应用的社会影响将是大数据研究和实践的重要方向。

在驾驭大数据的过程中,我们必须关注隐私保护、伦理约束和法规合规,共同推动大数据的发展繁荣,并使之为人类社会的进步和福祉做出更大的贡献。

大数据白皮书2024(二)2024

大数据白皮书2024(二)2024

大数据白皮书2024(二)引言概述:随着科技的不断发展,大数据已经成为了企业和组织中的不可或缺的一部分。

2024年,大数据的发展将进一步加速,并为各行各业带来更多的机遇和挑战。

本文将以大数据白皮书2024(二)为切入点,从五个大点出发,分别阐述大数据在社会、经济、科技、教育和医疗领域的应用和影响。

正文内容:1. 大数据在社会领域的应用a) 大数据助力城市管理和规划:- 实现智慧城市的建设和发展- 提升城市交通、环境和安全管理的效率b) 大数据在社会治理中的作用:- 改善政府决策和公共服务- 实现社会风险防控和公共安全的提升c) 大数据驱动社交媒体和网络平台:- 改善广告和营销策略- 推动个性化服务和用户体验的提升d) 大数据助力社会创新和公益事业:- 促进科研和创新的进步- 加强社会组织和非营利机构的运营和服务能力e) 大数据在法律和法律制度中的应用:- 改善司法判决和执法效率- 加强数据隐私和信息安全的保护2. 大数据在经济领域的应用a) 大数据驱动商业智能和决策:- 提升企业竞争力和市场份额- 优化供应链和产品设计b) 大数据在金融行业中的应用:- 改进风险管理和决策制定- 推动普惠金融和金融科技的发展c) 大数据促进新兴产业的崛起:- 加速人工智能、物联网和云计算等行业的发展 - 为创业者和创新企业提供更多机会和支持d) 大数据在市场营销和销售中的应用:- 实现个性化营销和广告定制- 提高销售效率和客户满意度e) 大数据推动数字经济的发展:- 促进互联网经济和在线消费的增长- 增强数字技术和数据治理的能力和规范3. 大数据在科技领域的应用a) 大数据支持科学研究和创新发展:- 推动基础科学和应用科学的进步- 加速技术创新和产业升级b) 大数据在人工智能领域的应用:- 提供数据驱动的智能决策和预测- 促进机器学习和深度学习技术的发展c) 大数据助力智能制造和工业互联网:- 提高生产效率和质量- 推动智能制造和工业数字化转型d) 大数据在物联网中的应用:- 实现设备和物品之间的互联互通- 改善供应链和物流管理的效率e) 大数据推动区块链和密码学的发展:- 加强数据安全和隐私保护的能力- 提升数字资产和交易的可信度和可追溯性4. 大数据在教育领域的应用a) 大数据改善教学和学习环境:- 个性化教育和学习资源定制- 提升教育质量和学生表现b) 大数据支持教育决策和政策制定:- 提供教学评估和效果分析的依据- 优化教育资源配置和学校管理c) 大数据推动在线教育和远程学习的发展: - 扩大教育覆盖范围和机会均等性- 提高学习效率和灵活性d) 大数据助力教育研究和教师培训:- 支持教育科研和教育改革的进展- 提升教师专业发展和能力提升e) 大数据促进教育与产业融合:- 提供人才需求和供给的匹配度- 支持教育培训和职业发展的衔接5. 大数据在医疗领域的应用a) 大数据在医疗诊断和治疗中的作用:- 提供个性化用药和疾病管理方案- 改善医疗效率和患者体验b) 大数据支持医疗决策和临床研究:- 提供医学数据分析和模型预测- 促进疾病预防和医学进展c) 大数据助力医疗资源配置和优化:- 提高医疗服务的均等性和可及性- 优化医疗机构的运营和管理d) 大数据推动医疗健康产业的发展:- 加速生物科技和医药研发的进展- 推进数字医疗和远程医疗的应用e) 大数据在公共卫生和健康管理中的应用:- 实现疫情分析和预警系统- 改善健康干预和健康数据管理总结:到2024年,大数据将在更多领域发挥重要作用,如社会、经济、科技、教育和医疗等。

精选-大数据可视化平台产品白皮书

精选-大数据可视化平台产品白皮书

1 行业大数据电力行业应用特点:基于GIS 组件与动态组件的实时数据监控展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。

用电量预测:基于海量历史电量数据,规划区域面积、历史人口、历史国民经济数据、三产比例等变化情况,对区域用电量进行预测,作为进一步规划设计依据。

空间负荷预测:基于全网中各小区的占地面积、用地类型、容积率,行业的建筑面积负荷密度、占地面积负荷密度,小区目标年占地面积、小区目标年建筑面积,总负荷值、行业负荷值等数值,对远景年负荷进行预测。

多指标关联分析:从多个外部系统(如GIS ,PMS ,OMS 等)抓取所需数据的时间一致性切片,进行综合分析利用,从而支持规划设计。

金融相关行业应用特点:基于矢量图组件与动态组件的实时资金交易数据监控展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。

资金实时流向分析:重点地区资金流向、重点行业资金流向、频繁且相近额度资金流向、季节资金流向、节假日资金流向、偶尔大额资金流向。

数据辅助征信风控:通过连接大数据(包括P2P 平台、小额信贷机构、征信机构、银行、第三支付、互联网大数据等)、连接不同的应用场景,挖掘和探索虚拟经济形态下的网络和商务平台数据,提供去中心化分布式查询,打破行业内信息各自孤立而形成信息漏洞的现状,高效控制风险。

业务拓展:客户挖掘、精准投放、二次开发、战略指导、全民分析等多种智能分析模型,为管理层的管理决策提供了最直接的数据依据,同时绚丽易读的可视化展现带来了清晰直观的产品体验,让管理层不再拍脑袋发愁。

电子政务应用特点:基于GIS 组件的基础数据关联展示,基于静态组件的多样化报表分析展示。

整合分析发现群众真实需求,并强化数据预测应用功能,助推政府采取更加人性化、便民化,更有WYDC Viewer 产品白皮书四方伟业大数据分析Data Discovery 系列产品WYDC Viewer 是Data Discovery 系列产品中的数据可视化分析展示平台,本白皮书介绍了大数据平台的基础架构,对 WYDC Viewer 的功能及要求做了简要介绍。

数据中心DCIM技术白皮书

数据中心DCIM技术白皮书

数据中心DCIM技术白皮书数据中心DCIM技术白皮书目录1.引言1.1 背景1.2 目的1.3 参考资料2.数据中心概述2.1 定义2.2 演变历史2.3 数据中心的重要性3.DCIM技术简介3.1 定义3.2 主要功能3.3 基本架构3.4 DCIM组件3.5 DCIM技术的优势4.DCIM实施流程4.1 规划阶段4.2 部署阶段4.3 运维阶段5.DCIM功能详解5.1 设备监测与管理5.2 环境监测与管理5.3 资源利用率分析与优化 5.4 设备容量规划与管理 5.5 功耗监测与管理5.6 事件管理与告警系统5.7 运维管理与工单系统6.DCIM的关键技术6.1 传感器技术6.2 网络通信技术6.3 数据采集与分析技术6.4 数据安全与隐私保护技术7.DCIM的部署考虑7.1 硬件选择和设计7.2 网络架构设计7.3 软件选择与集成7.4 数据迁移和系统升级7.5 安全性和合规性考虑8.DCIM的案例分析8.1 案例一:公司数据中心DCIM实施8.2 案例二:公司数据中心DCIM优化9.DCIM的未来发展趋势9.1 技术在DCIM中的应用9.2 区块链技术在DCIM中的应用9.3 边缘计算与DCIM的结合9.4 智能机柜技术的发展10.结论附件:附件一:DCIM部署流程图附件二:DCIM功能需求调研报告法律名词及注释:1.数据中心(Data Center):托管了大量计算机系统和相关设备,用于存储、处理和传输数据的设施。

数据中心通常具备高可靠性和安全性。

2.DCIM(Data Center Infrastructure Management):数据中心基础设施管理,指的是利用软硬件技术对数据中心的设施进行监测和管理,以提高效率和可靠性。

3.规划阶段:DCIM实施的第一阶段,包括确定需求、制定实施计划、资源预算等。

4.部署阶段:DCIM实施的第二阶段,包括设备安装、系统配置、数据采集等。

5.运维阶段:DCIM实施的第三阶段,包括数据分析、故障监测、性能优化等。

mapGIS数据中心技术白皮书_v1.0

mapGIS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。

大数据可视化实时交互系统白皮书

大数据可视化实时交互系统白皮书

大数据可视化实时交互系统白皮书目录第1章产品定位分析 (1)1.1产品定位 (1)1.2应用场景 (1)1.2.1城市管理RAYCITY (1)1.2.2交通RAYT (2)1.2.3医疗RAYH (3)1.2.4警务RAYS (3)1.3产品目标客户 (4)1.3.1政务部门 (4)1.3.2公共安全部门 (4)1.3.3旅游规划部门 (5)1.3.4其他客户 (5)第2章产品简介及优势 (5)2.1软件产品系统简介 (5)2.1.1系统概述 (5)2.1.2系统组成 (6)2.1.3系统对比 (7)2.1.4内容开发分项 (7)2.2主要硬件设备简介 (9)2.2.1[R-BOX]介绍 (9)2.2.2[R-BOX]规格 (10)2.2.3设备组成 (11)2.2.4现场安装需求 (11)2.3产品优势 (12)2.3.1专业大数据交互可视系统 (12)2.3.2极其便捷的操作 (13)2.3.3震撼绚丽的高清图像 (13)2.3.4超大系统容量 (14)2.3.5高安全可靠性 (14)2.3.6优异的兼容扩展能力 (14)2.3.7灵活的部署方式 (14)2.4方案设计规范 (14)2.4.1设计依据 (14)2.4.2设计原则 (15)第3章产品报价及接入方式 (16)3.1产品刊例价 (16)3.2接入注意事项及常见问题 (16)第4章成功案例 (18)重庆:城市服务可视化解决方案 (18)成都:政务云数据可视化解决方案 (19)深圳:城市综合数据可视化解决方案 (20)世界互联网大会:大数据可视化 (20)智能建筑:物联应用解决方案 (21)第1章产品定位分析1.1产品定位RayData是定位于数据可视化的展现和资源管理产品,依托前端的效果展示和后端的大数据分析能力和结果输出,对于数据来源既可以是客户自有数据动态接口接入(需要另行安排开发周期)以及静态数据阶段性展现,也可以是腾讯大数据分析平台(需对接具体需求分析)输出展示结果。

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数据中心可视化技术白皮书一、数据中心的发展数据中心发展至今,已经走过了50年的历史。

数据中心初期是以大型主机为核心的集中化时代,随着大规模集成电路的飞速发展,IT模式逐渐由集中走向分布,IT架构也因此日益复杂,而近来云计算、大数据等新热点标志着数据中心慢慢又走向集中化、封装化的趋势。

在这种合久必分、分久必合的大背景下,数据中心在世界上占据了越来越重要的位置,在当今的世界里,任何一家大型企业离开数据中心都难以维系日常运作,数据已成为信息时代的石油,IT架构就是信息时代的石油管道,数据中心已经成为人类仅次于食物、能源供给的重要基础设施。

随着数据中心的作用和重要性的提升,数据中心本身也变得越来越庞大、复杂和难于管理。

在由0和1的基本粒子组成的世界里,数据中心如同一个星系,全球所有的数据中心一起构成了一个浩瀚的数字宇宙。

每一个数据中心的管理者,就如同一个星系或星球的管理者,去致力于维护它的平稳与安宁。

如何更好地驾驭数据中心,已经成为社会性的课题,近三十年来,因之产生了ITSM理论和各种运维体系及最佳实践,也催生了一系列的新技术如数据中心自动化或云计算,更有层出不穷的各种管理工具,但在数据中心管理的诸多方面不断改进的同时,仍有重要的基本问题一直未得到很好的解决,也在一定程度上制约了我们前进的脚步,那就是数据中心的可视化问题。

人在认知事物时有双重矛盾的欲望,既希望把一切事物简单化、封装化,又要把一切事物拆开来、弄明白,反映到对数据中心的认知上,数据中心的使用者和管理者正分处这双重矛盾欲望的两端。

计算机发展之初,体积巨大,每一个零件都一目了然,逐渐CPU等硬件技术的发展封装了大部份的硬件,软件技术的发展同样如此,走到现在的云计算,更是直指整个数据中心的封装。

IT的用户不太需要关心后台的复杂性,对他而言后面是一朵云还是一个抽象的机房根本不重要。

但是对数据中心的管理者而言,却一直想揭开每一个元素与每一个过程,尤其是极少进出机房的管理者们,最大的恐惧就是机房是一个黑匣子,无法透明看到其中的状况,数据中心不出问题,我们不知道是做了什么而造成的,数据中心出了问题,我们也不知道是没做什么造成的。

现在的数据中心会配备各种监控管理工具、流程工具和操作工具,运维管理者试图通过这些工具掌控和了解数据中心的复杂架构和运作细节。

但当数据中心被各种不同的工具所包围和充斥时,对数据中心的理解和数据中心自身的信息被碎片化了,每一个不同的角色如网管与系管、DBA们只是掌握了局部的细节,每一个业务系统的维护者也同样只掌握了局部的细节,每一个工具也只提供了局部细节的信息,而且这些细节也往往缺乏所需的深度,造成没有人可以拼凑出一个完整的数据中心的实相。

如何才能把一个数据中心的各个层面清晰展现在我们的面前?这个课题一直没有被真正破解,这不仅仅是一个技术的问题,还是一个理念与思想的问题。

很多组织与管理者为如何展示、掌握数据中心的全面状况而苦恼,各种报表设计与信息还是不能满足我们的需要,各种监控工具也还无法有效的告诉别人,现在这个数据中心是个什么状况,这就好比你拿着今年的身体体检报告,上面的各项指标列得很详细,但你就是不知道到底身体情况如何。

这里面的核心关键是,我们没有找到一种适用于普通人类的方式来展示数据中心,而只是罗列一堆报表或数据。

世界如果真的无法描述的话,有可能只是语言本身的信息量不够,有没有别的方法,让人们更容易掌握数据中心的实相呢?亚里士多德说:“心灵没有意象就永远不能思考”,这揭示了我们心灵运作的一个秘密,那就是我们的思维方式其实是一种可视化的思维模式,只有与感性世界密切配合,伟大的思想或杰作才能产生,而视觉是我们感官中最为重要的一环。

人类通过意象或图景才能最有效率的了解事物的本质,只有我们理解了事物,才能正确的行动与决策,这其实是一个抽象的过程,为了解决一个问题,人们必须随时随地改变事物呈现于我们心灵中的自然状态,随时改变固有的关系、重心、组合方式和选择方式,以便产生出一种可以使问题得到解决的新的模式。

二、可视化技术介绍在向人类大脑传送信息的三百万条神经纤维中,视觉神经纤维占了二百万条,视觉是人类感受外界事物、获取信息的最重要的感官,几乎有85%的信息是通过眼睛得到的,所以能征服人类的眼睛的事物就能征服世界,比如电影、艺术品、美女,亦或者是现在火爆的iphone。

最近十年以来,企业IT的发展已经远远落后于消费者IT,其中一个重要因素就是企业IT不重视人类的感官需求,它是商务的、厚重的、呆板的,它很沉闷,既不酷也不炫。

作为企业IT的核心,数据中心掌握着最重要的东西--数据,却缺乏有效的表达方式,甚至自我的结构都没有办法表达清楚。

数据中心的技术管理人员会通过一些系统架构图或网络拓扑图来表达数据中心,但既不全面而且颗粒太粗,难以精确地描述数据中心的世界。

更重要的是,这些表现形式只是1维或2维的,但人类却是生活在一个3维的世界里,有长宽高的概念。

只有用跟现实世界相同的3维的图景来表达信息,才最有力量与效果,只有找到一种可视化的方法来投射出数据中心的立体图景,才能够有效的把数据中心的本质(对象)与它的状态(监控数据)前所未有的清晰告诉别人,才能带来有效率的行动与决策,这就是我们企业IT和数据中心的从业者们现在要去考虑的,也是立即要开始着手行动的!所谓可视化(Visualization),是指人通过视觉观察在头脑中形成客观事件的过程,这是一个人类心智处理的过程。

可视化会大大提高人们对事物的观察能力,更快地形成整体概念且便于记忆与理解。

可视化技术以信息处理手段用图形、图像将被感知、想象、推理、抽象了的对象属性及变化发展的形式和过程,通过形象、虚拟、仿真、现实的方式表现出来。

在人类漫长的历史中,由于技术条件的限制,无法简便、快捷地用3D的方式来描述世界与对象,只能在石头、羊皮、纸张的二维平面上,用影像表达和传递对这个世界的认识和创造。

纵观整个人类的文明进化史,都可以说是基于纸张平面的2D文明,直到上个世纪因为IT 技术的发展,出现了3D数字化技术,终于使人们对现实3D世界的认识重新回归到了原始的直观立体的境界。

大到飞机、轮船、楼宇、汽车,小到其中的每一个小小的零件或螺丝,到处都能见到电脑制作的数字化的3D模型、动画与仿真。

奇怪的是,这些IT技术发展出来的成果,却很少应用到IT自身,这就导致我们IT行业,尤其是企业IT在管理界面上的枯燥与乏味。

采用3D可视化的技术手段来展示数据中心的信息,能够更契合人类的思维与感官,更容易被人所接受,因为人们往往是通过形象化的图景在思考的,而3D图景的信息量是最大的,它比同样尺寸屏幕的二维展示方式高效很多倍,既可以有效地展示信息,也可以避免人们从多个视图或屏幕上用思维整合出某种可能并不准确的心理结构,毕竟这种抽象的分析能力对信息接收者有很高的要求,因此容易让普通受众产生面对一大堆信息却不知所云的感觉。

三、数据中心的可视化采用3D可视化技术对数据中心进行刻画,也被称为虚拟仿真(Virtual Simulation),即通过技术手段把数据中心的一切物理存在的对象进行数据建模(从楼宇到设备,从地板到网线),以3D的方式在计算机中生成出来,供用户进行查看、交互、分析。

机房不再需要现实中用脚走过去参观与查看,而是随时随地的以任意一个视角进行切入,比如我想知道核心业务系统的机器分别分布在哪一些机柜之中,或者哪一些机柜空间的空间剩余还是过半的,虚拟3D机房就会直观的通过形象化图景呈现出查询结果。

这只是可视化的简单应用,进而我们可以将各种监控设备的运行数据和状态信息与虚拟机房相结合,允许用户从任意时间、任意地点、任意视角查看任意对象的任意信息。

可视化技术将多种管理系统的复杂信息融汇在虚拟仿真环境之中,以符合人类直觉的方式自然呈现,从而大大提升了信息交互的效率,降低了信息损耗和时间损耗,确保信息传递的准确性和及时性,降低了信息查询和浏览的难度,使运维管理人员能够大幅提升操控效率,加快响应速度,缩短处理时间。

运维管理人员可以更从容更精准地审视数据中心的全局图景,清晰掌握各类设备的位置和资产信息,也为有效管理数据中心打下更坚实的基础。

就具体实现而言,数据中心的可视化已经能够包括以下的内容:资产可视化:利用可视化技术建立与实际机房完全一致的3D虚拟环境,其数据可基于资产管理数据库、CMDB、手工录入或批量导入,人们可以在3D场景中任意查询资产对象,查询的结果不再只是一个数据结果,而是辅以形象的视觉结果,对这个资产对象的任意信息也都可以利用可视化技术进行表达,比如机器的型号与规格或CPU的负载状况,容量可视化:可视化技术除了能将肉眼可见的对象描绘图出来,还可以将一些状态或信息以图景形式表达。

比如在目前机房的电力负荷、机柜剩余空间、机房的各个区域的承重情况,甚至存储的容量情况,都可以利用可视化技术非常形象直观的表达出来,我们不再需要利用原始的数据来推理建立一个心理形象,而能够直接用感官快速理解情况。

监控可视化:利用可视化技术将数据中心进行虚拟仿真只是基础工作的第一步,其目的是让这个虚拟环境可为我们所控制,并以此为依托来呈现数据中心的一切状况,所以与监控信息的整合就变得非常有意义,比如机房温湿度方面的状况,电力系统的运行状态,其它如网络监控工具、主机监控工具、存储监控工具或安全监控工具,均可利用可视化技术进行展示,打破目前工具林立,数据分散的局面。

演示可视化:我们经常面临领导参观或同行考察,甚至一些故障分析会议的演示需要,我们需要让别人了解我们的数据中心的状况,但又不太方便让人到数据中心的真正走一圈,一是地点分布可能很广,二是别人也缺乏兴趣与体力去实地浏览一遍。

此时利用PPT与3D场景的互动形式,可以非常直观而让人印象深刻的了解数据中心的情况。

可视化技术可从跨地区级、园区级、机房级、机柜级、设备级、端口级等多种不同颗粒度的视角切入查看任意对象,并可生成流畅生动的动画,这种交互式的演示可以达到传统手段无法比拟的演示效果。

四、可视化平台的意义采用可视化技术可以为数据中心建立一个可视化的平台,通过这个平台来表达及展示数据中心的一切,人们通过物理设备可以知道当前的监控状态,通过一条监控数据也可以了解物理设备情况。

在3D场景中,对管理对象的观察可以从任何视角或路线切入,这意味着物理的规律不能制约用户,您可以站在天花板观看线路,也可以切入地板查看布线,任何墙壁与设备都不能阻止您的穿行。

利用可视化平台还可以投射出现实中无法用肉眼看到的信息,比如通风的路线、水流走向、流量、电力负荷、温湿度、承重的分布、容量的剩余等等,这些以前您站在现实机房是无法看到也无法感受的,现在这些可以都采用不同的颜色与视图来加以表达,所以可视化平台会展示比现实世界更丰富的内容给我们,让我们突破了感官的限制,以简单快捷的视觉形象来理解数据中心。

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