数据中心建设方案(简版)
数据中心机房设计建设方案
数据中心机房设计建设方案1．概述随着在数据业务的不断发展,某公司拟设数据中心,对中小企业提供电信级数据服务。
目前，该公司计划建立一个1000平米的数据中心，初始阶段，数据中心提供的服务对象主要为中,小企业，服务内容以专线租用和主机托管为主。
随着业务的发展及收藏的增加，会逐步发展成应用服务供应中心.用户也会扩展到城镇居民，即同时作为智能小区的服务中心。
1.1数据中心机房基础建设1.1.1机房选址选择合适的地点进行机房建设是数据中心机房基础建设的基本条件。
这里我们提出选址中必须注意的10个方面供用户参考.◆使用面积达到规划的要求◆建筑物内部由扩展空间◆避免附近存在较强的电磁干扰源◆所在建筑物本身及周围无安全隐患◆便于光纤的接入◆足够的电力容量及用电安全性◆楼板承重满足功能需要◆楼层净高符合使用要求◆专业空调系统室外机能有合理的摆放位置◆能提供满足技术要求的发电机房及油库1。
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2工程项目设计作为数据中心机房建设的首要任务，工程项目的设计规划是十分重要的起步。
优秀的设计，合理的性价比及切实可行的项目规划是建设一个成功的数据中心机房的重要保证。
通过我们对数据中心系统的认识和了解,下面规划出一个数据中心工程应该具备的若干子系统.（1）装修子系统（2）电力及地线子系统（3）空调冷却及新风子系统（4）烟雾检测及灭火子系统（5）漏水检测子系统（6）门禁保安及监控子系统（7）结构化布线子系统（8）事故广播子系统（9）设备总控子系统（10）监控中心控制子系统当然,在具体项目的规划中不必要对每一个子系统都进行逐一描述,但是应该在设计中考虑到每一个子系统的功用和针对项目本身的实现方式。
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1.3项目施工与管理项目的施工与管理是数据中心机房基础建设的重头戏，也是一切设计规划得以正确实现的重要保证。
我们作为一个成熟的数据中心机房建设商对每一个项目的施工和管理都倾注了极大的力量.组织专业水平高的工程队伍，我们强调项目中的每一个细节和每一个角落，对项目的施工和管理有着自己的规范。
数据中心建设方案(简新版)
数据中心建设方案(简新版)数据中心建设方案(简新版)1.项目背景1.1 需求分析1.2 目标与目标用户1.3 项目约束条件2.数据中心规划2.1 数据中心定位2.2 数据中心设计原则2.3 机房布局设计2.4 数据中心硬件设施2.4.1 服务器2.4.2 存储设备2.4.3 网络设备2.4.4 冷却系统2.4.5 供电系统2.5 数据中心软件环境2.5.1 操作系统2.5.2 虚拟化软件2.5.3 数据库系统2.5.4 监控与管理软件3.数据中心网络设计3.1 网络拓扑结构3.2 IP地质规划3.3 网络设备选型与配置3.4 安全策略设计4.数据中心存储设计4.1 存储技术选型4.2 存储架构设计4.3 存储容量规划4.4 存储备份与恢复策略5.数据中心备份与灾难恢复5.1 数据备份策略5.2 灾难恢复计划5.3 测试与验证6.数据中心安全设计6.1 数据安全策略6.2 网络安全策略6.3 电源与供电安全策略6.4 入侵检测与防护策略7.数据中心监控与管理7.1 硬件监控7.2 网络设备监控7.3 服务器与虚拟化平台监控7.4 安全事件监控7.5 故障处理与变更管理附件：详细的数据中心平面布局图、网络拓扑图、服务器及网络设备配置表、安全设备配置表等。
法律名词及注释：- 数据中心：也称为机房，指专门用于存放、管理和运营大规模计算机设备、网络设备与存储设备的场所。
- 服务器：是指在计算机网络中，为其他设备提供数据或资源的计算机程序或设备。
- 存储设备：指用于存储和保管数据的硬件设备，如硬盘、磁带等。
- 网络设备：指用于构建计算机网络、实现网络通信功能的硬件设备，如交换机、路由器等。
- 冷却系统：用于维持数据中心内部温度适宜的系统，防止设备过热。
- 供电系统：指用于为数据中心提供电力供应的设备和系统，包括电源、UPS等。
- 操作系统：指计算机系统中直接管理硬件和软件资源的程序，如Windows、Linux等。
数据中心网络建设方案
1.核心层
核心层是数据中心网络的骨干，负责高速数据传输和路由决策。
-设备选择：选用高性能、高可靠性的核心交换机。
-冗余设计：采用双过链路聚合技术，提高核心层的带宽和可靠性。
2.汇聚层
汇聚层连接核心层与接入层，负责汇聚流量并进行分发。
2.验收标准
（1）网络性能：满足设计要求，达到预期性能指标。
（2）网络稳定性：设备运行稳定，无重大故障。
（3）安全性：网络设备安全配置合规，无安全漏洞。
（4）运维管理：网络管理平台运行正常，自动化运维工具投入使用。
七、后期维护与优化
1.定期巡检
对网络设备进行定期巡检，及时发现并解决潜在问题。
2.性能优化
3.网络安全：部署防火墙、入侵防御系统（IDS）等安全设备。
4.网络管理：采用统一网络管理平台，实现设备的集中监控和配置。
六、网络建设实施
1.设备采购：根据设计方案，采购符合标准的网络设备。
2.网络部署：遵循工程标准，进行设备安装和网络布线。
3.系统集成：完成网络设备的配置，确保各项功能正常。
4.系统测试：进行全面的网络性能测试，验证网络满足设计要求。
2.安全检查：确保网络设备安全配置正确，无安全漏洞。
3.稳定性评估：评估网络运行稳定性，确保无重大故障。
九、后续服务与升级
1.技术支持：提供长期的技术支持服务，解答网络运行中的问题。
2.维护更新：定期更新网络设备软件，保持网络技术先进性。
3.扩展升级：根据业务发展，适时进行网络扩展和设备升级。
本方案为数据中心网络建设提供了全面的规划与设计，旨在确保网络的高效、可靠和安全运行。实施过程中应严格遵循本方案，并根据实际情况灵活调整，以实现最佳的网络性能。
数据中心建设方案(简版)
企业数据中心系统平台技术方案建议书第1章总体建设方案1.1总体建设思路图、数据中心构建思路图按照对数据中心的理解，完整的数据中心应该具备IT基础设施（主机、存储、网络）、企业级ETL平台、数据存储中心、数据共享服务、应用层、统一门户、数据管控平台。
1.2功能框架图、功能框架系统功能框架分为企业级ETL平台、存储与计算中心、服务层、应用层、统一门户、统一平台管控。
企业级ETL平台：负责企业数据中心数据采集、加工、汇总、分发的过程，完成企业级数据标准化、集中化，实现数据脉络化、关系化，实现统一的数据处理加工，包括：非实时数据处理和实时数据处理，提供数据抽取、数据转换、数据加载、数据汇总、数据分发、数据挖掘等能力。
存储与计算中心：建立统一的数据中心数据模型，以及统一的数据存储与计算，具体提供关系数据库、分布式非关系数据库、分布式文件、分布式计算，实现统一的数据存储与计算。
数据共享服务：通过数据服务标准化开放访问，帮助企业IT建设中，应用和数据分离，引入更多的应用开发商，促进应用的百花齐放和应用的专业性；基于标准化接口，实现对标签、客户视图、指标等数据查询API封装，实现与周边系统实时互动，体现数据价值，减少数据冗余，保证数据安全，保证数据的一致性。
应用层：应用层的应用使用服务层提供的各种数据服务。
本期应用层包括：经分应用、流量运营、ESOP应用、VGOP应用、指标库、流量运营战略地图、掌上分析、自助业务分析、区域洞察、渠道运营、自助分析、客户标签库、实时营销、LTE互联网管控策略。
统一门户：提供统一域名分配、负载均衡、鉴权管理、统一管控平台接入、应用注册、应用发布、应用访问数据信息等功能，同时提供数据中心被应用访问的频次，被应用访问的数据范围，提供数据资产的评估，为应用上下线和数据开放提供依据。
统一平台管控：面向开发人员、运维人员实现数据、应用、资源的统一管控，包括：数据资产管控、开发管理、监控管理、调度管理、系统管理、安全管理。
企业数据中心建设方案
第1篇
企业数据中心建设方案
一、项目背景
随着信息技术的飞速发展，数据资源已成为企业核心竞争力的关键要素。建设企业数据中心，旨在提高数据处理能力，保障数据安全，优化资源配置，降低运营成本，为企业的持续发展奠定坚实基础。
二、建设目标
1.提高数据处理能力：确保数据中心具备高效、稳定的数据处理能力，满足企业业务发展需求。
2.保障数据安全：建立健全数据安全防护体系，确保数据在存储、传输、处理等环节的安全。
3.优化资源配置：整合企业现有资源，提高资源利用率，降低运营成本。
4.提高运维效率：采用先进的技术和设备，提高数据中心的运维效率。
5.可持续发展：为企业的长期发展提供稳定、高效的数据支持。
三、方案设计
1.总体架构
企业数据中心总体架构分为三个层次：基础设施层、平台层和应用层。
3.提高数据资源利用率，优化成本结构。
4.实现数据中心的可扩展性和灵活性，适应未来技术变革。
三、总体设计
1.设计原则
-安全可靠：确保数据中心运行的安全性和可靠性。
-高效节能：采用节能技术和设备，降低能耗。
-灵活扩展：设计具备良好的扩展性，以适应业务发展和技术升级。
-易于管理：采用标准化、模块化的设计，简化运维管理。
（2）网络架构：采用高可用性的网络架构，实现数据传输的高速和稳定。
（3）服务器与存储：根据业务需求，选择具有高性（1）数据库系统：部署成熟的关系型数据库，确保数据的一致性和完整性。
（2）大数据平台：构建基于开源技术的大数据处理平台，实现数据的深度挖掘和分析。
（2）网络安全：部署防火墙、入侵检测系统、安全审计等设备，保障网络安全。
（3）数据安全：采用数据加密、访问控制、数据备份等技术，确保数据安全。
云计算中心(数据中心)施工方案
云计算中心(数据中心)施工方案云计算中心（数据中心）施工方案简介本文档旨在提供一个云计算中心（数据中心）的施工方案，确保工程顺利进行并满足相关要求。
项目概述云计算中心（数据中心）是一个关键的基础设施项目，用于存储和处理大量的数据以支持各种云计算服务。
本项目旨在建立一个现代化的数据中心，满足客户和用户对高可用性、可靠性和安全性的需求。
施工策略1. 确定合适的地点：选择一个便于施工和运营管理的地点，同时考虑供电、网络连接等基础设施的条件。
2. 设计与规划：组织团队进行详细的设计和规划，包括机房布局、电力供应、网络架构、防火墙等。
3. 施工准备：确定所需的建筑材料和设备，并与供应商合作，确保及时供货。
4. 建设和安装：按照设计和规划要求，进行机房的建设和设备的安装，确保施工质量和进度。
5. 测试和调试：完成机房施工后，进行设备的测试和调试，确保其功能和性能符合要求。
6. 系统集成和运营：将各项设备和系统进行集成，并进行相关的运营管理，以确保云计算中心的正常运行。
施工要求1. 施工安全：施工过程中必须遵守相关的安全规定和标准，确保工人和设备的安全。
2. 节约能源：在设计和施工过程中，考虑节约能源的措施，以减少对环境的影响。
3. 环境保护：施工过程中必须遵循环境保护的要求，减少噪音、尘埃等对周边环境的影响。
4. 设备可靠性：选择可靠的供应商和设备，确保设备的质量和性能达到要求。
5. 安全性防护：在设计和建设过程中，提供必要的安全性防护措施，确保数据中心的安全。
6. 合规要求：满足相关法律法规和行业标准的要求，确保数据中心的合规性。
预期效果通过该施工方案的实施，预期能够建立一个符合客户需求和行业标准的云计算中心（数据中心）。
该中心能够提供高可用性、可靠性和安全性的云计算服务，满足用户对数据存储和处理的需求。
以上是云计算中心（数据中心）的施工方案，请参考和实施相应的措施来确保项目的成功进行和顺利完成。
最新IDC数据中心运营建设方案
最新IDC数据中心运营建设方案一、选址与基础设施规划（一）选址要点选择合适的地点对于数据中心的成功运营至关重要。
首要考虑因素是电力供应的稳定性和充足性，应靠近可靠的电力来源，以减少停电风险和电力成本。
同时，网络连接的便利性也是关键，应靠近主要的网络枢纽，以确保低延迟的数据传输。
此外，还需考虑地理环境的安全性，如远离自然灾害多发区域，以及当地的政策环境和成本因素。
（二）基础设施规划数据中心的基础设施包括建筑结构、冷却系统、电力系统等。
建筑结构应具备良好的抗震和防火性能，以保障设备和数据的安全。
冷却系统的设计要高效节能，采用先进的冷却技术，如液冷或风冷结合的方式，以降低能耗并提高散热效果。
电力系统应配备冗余的电源供应，包括市电、柴油发电机和不间断电源（UPS），确保在任何情况下都能持续供电。
二、设备选型与布局（一）服务器与存储设备根据业务需求和预期的负载量，选择合适型号和配置的服务器。
考虑采用高性能的多核处理器、大容量内存和高速存储设备，以满足数据处理和存储的要求。
同时，要关注设备的可扩展性，以便在未来业务增长时能够轻松升级。
（二）网络设备构建高速、可靠的网络架构，选用先进的交换机、路由器和防火墙等设备。
支持多协议和高带宽的网络连接，确保数据的快速传输和安全防护。
（三）设备布局合理的设备布局有助于优化气流和散热，提高空间利用率。
服务器机柜应按照冷热通道的原则进行排列，使冷空气能够有效地进入设备，热空气能够顺利排出。
同时，要预留足够的维护通道和空间，方便设备的安装、维护和更换。
三、运维管理与安全保障（一）运维管理体系建立完善的运维管理制度和流程，包括设备监控、故障处理、日常维护等。
采用自动化的运维工具和系统，实时监测设备的运行状态，及时发现和解决问题。
定期进行设备的巡检和维护，确保设备的稳定运行。
（二）安全保障措施数据中心的安全至关重要，应采取多重安全防护措施。
包括物理安全，如门禁系统、监控摄像头等；网络安全，如防火墙、入侵检测系统等；数据安全，如加密存储、备份恢复等。
大数据中心建设策划方案3篇
大数据中心建设策划方案3篇Big data center construction plan汇报人：JinTai Co I I ege大数据中心建设策划方案3篇询言：策划书是对某个未来的活动或者事件进行策划，是LI标规划的文字书及实现L1标的指路灯。
撰写策划书就是用现有的知识开发想象力，在可以得到的资源的现实中最可能最快的达到LI标。
本文档根据不同类型策划书的书写内容要求展开，具有实践指导意义。
便于学习和使用，本文档下载后内容可按需编辑修改及打印。
本文简要目录如下：【下载该文档后使用Word打开,按住键盘Ctrl键且鼠标单击目录内容即可期牌专到对应篇童】1、篇章1：大数据中心建设策划方案2、篇章厶大数据中心建设策划方案3、篇章3：大数据中心建设策划方案篇章1：大数据中心建设策划方案大型承载企事业、集团、机构的核心业务，重要性高，不允许业务中断，一般按照国标A级标准建设，以保证异常故障和正常维护情况下，正常工作，核心业务不受影响。
数据中心机房基础设施建设是一个系统工程，集电工学、电子学、建筑装饰学、美学、暖通净化专业、计算机专业、弱电控制专业、消防专业等多学科、多领域的综合工程。
机房建设的各个系统是按功能需求设置的，主要包括以下几大系统：建筑装修系统、动力配电系统、空调新风系统、防雷接地系统、监控管理系统、机柜微环境系统、消防报警系统、综合布线系统等八大部分。
一、建筑装修系统是整个机房的基础，它主要起着功能区划分的作用。
根据用户的需求和设备特点，一般可以将机房区域分隔为主机房区域和辅助工作间区域，主机房为放置机架、服务器等设备预留空间，辅助工作间包括光纤室、电源室、控制室、空调室、操作间等，为主机房提供服务的空间。
此外，数据中心机房装修需要铺抗静电地板、安装微孔回风吊顶等，确保机房气密性好、不起尘、消防、防静电、保温等，以为工作人员提供良好的工作条件，同时也为机房设备提供维护保障功能。
二、供配电系统是机房安全运行的动力保证。
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企业数据中心系统平台技术方案建议书第1章总体建设方案1.1总体建设思路图、数据中心构建思路图按照对数据中心的理解，完整的数据中心应该具备IT基础设施（主机、存储、网络）、企业级ETL平台、数据存储中心、数据共享服务、应用层、统一门户、数据管控平台。
1.2功能框架图、功能框架系统功能框架分为企业级ETL平台、存储与计算中心、服务层、应用层、统一门户、统一平台管控。
企业级ETL平台：负责企业数据中心数据采集、加工、汇总、分发的过程，完成企业级数据标准化、集中化，实现数据脉络化、关系化，实现统一的数据处理加工，包括：非实时数据处理和实时数据处理，提供数据抽取、数据转换、数据加载、数据汇总、数据分发、数据挖掘等能力。
存储与计算中心：建立统一的数据中心数据模型，以及统一的数据存储与计算，具体提供关系数据库、分布式非关系数据库、分布式文件、分布式计算，实现统一的数据存储与计算。
数据共享服务：通过数据服务标准化开放访问，帮助企业IT建设中，应用和数据分离，引入更多的应用开发商，促进应用的百花齐放和应用的专业性；基于标准化接口，实现对标签、客户视图、指标等数据查询API封装，实现与周边系统实时互动，体现数据价值，减少数据冗余，保证数据安全，保证数据的一致性。
应用层：应用层的应用使用服务层提供的各种数据服务。
本期应用层包括：经分应用、流量运营、ESOP应用、VGOP应用、指标库、流量运营战略地图、掌上分析、自助业务分析、区域洞察、渠道运营、自助分析、客户标签库、实时营销、LTE互联网管控策略。
统一门户：提供统一域名分配、负载均衡、鉴权管理、统一管控平台接入、应用注册、应用发布、应用访问数据信息等功能，同时提供数据中心被应用访问的频次，被应用访问的数据范围，提供数据资产的评估，为应用上下线和数据开放提供依据。
统一平台管控：面向开发人员、运维人员实现数据、应用、资源的统一管控，包括：数据资产管控、开发管理、监控管理、调度管理、系统管理、安全管理。
1.3技术架构图、技术架构系统技术架构分为数据采集、计算存储服务、数据共享服务、平台管控。
采用Hadoop 云技术，可以满足计算能力线性扩展、多租户能力、数据汇总能力；批处理场景采取Hadoop 的Map/Reduce、Hive或者Spark来完成；流式数据处理，采用Esper计算引擎实现。
数据采集：采用Flume计算框架，实现文件和消息采集与解析；采用流式爬虫、中文分词、图片识别技术，实现互联网网页信息实时采集；采用FTP文件方式实现对数据文件的采集；采用Socket消息方式实现对消息数据的采集；采用sqoop方式实现将数据库数据装载到HDFS文件系统。
计算存储服务：采用Hadoop中HDFS文件系统提供统一的大数据数据存储，满足全量数据留存；基于Yarn提供跨平台的资源管理，满足资源的统一调度与管理；采用Hadoop实现非实时ETL，实现海量数据的批处理，主要处理ODS层->DWD层->DW层->ST层的数据处理；视业务数据情况部分DW层->ST层的数据处理采用Spark计算框架实现；采用Esper和rabbitmq支撑流数据处理与复杂事件处理；利旧DB2提供ST层数据的存储与计算，支持高并发的指标级数据共享。
数据共享：数据开放共享采用基于HTTP协议REST风格的OpenAPI完成同步处理与基于消息队列（MQ）完成异步处理，实现类SOA面向服务的架构体系。
支持OAuth提供一个安全的、开放而又简易的授权协议。
数据共享服务部署在集群环境中以应对高并发的访问请求，并实现集群的负载均衡。
统一平台管控：采用Java EE技术，通过MVC模式（Model View Controller，是模型－视图－控制器）把业务逻辑、数据、界面显示分离的方法组织代码，将业务逻辑聚集到一个部件里面，在改进和个性化定制界面及用户交互的同时，不需要重新编写业务逻辑。
1.4数据流图Mc信令（实时）数据通过Socket消息适配模块接入至Esper计算引擎进行实时处理，向应用提供事件API服务，支撑实时营销应用；后期如Gn信令、LTE信令也提供实时数据，可满足基于Gn信令、LTE信令的实时处理。
除Mc信令（实时）数据外，Gn信令、Mc信令、自有业务订购与使用行为等数据通过非实时ETL方式装载到Hadoop的HDFS文件系统，实现全量数据留存；由Hive承担主库的职能，实现海量数据的批处理，承载ODS->DWD->DW->ST各层数据处理，其中DW层部分数据提供给Spark，由Spark完成数据处理工作。
对外数据服务可以由不同种类的API来完成：1、针对诸如客户统一视图、客户标签库的数据探索查询服务：将数据加载到Spark的RDD中，通过API将数据共享出去；2、针对诸如客户标签信息查询、客户详单查询类的数据查询服务（特点是通过一个Key来查询数据）：将数据加载到Hbase中，通过API将数据共享出去；3、针对诸如指标数据查询、KPI数据查询服务（特点是高并发、多维度的数据查询）：将数据加载到DB2数据库（利旧）中，通过API将数据共享出去；4、针对多租户的数据共享服务，详见章节；第2章企业ETL数据处理平台2.1功能框架根据数据中心的建设需求，企业级的ETL平台实现统一的数据采集、转换、加载、处理以及统一调度、管控等功能。
这里的ETL指的是广义的ETL，具备以下的特点：统一数据获取接入，支持B域数据、M域数据、O域数据或其他外部数据统一接入数据中心平台。
支持结构化和非结构化数据采集、加工；对非结构化数据要实现从非结构化到结构化的处理过程。
支持数据采集、转换、加载等关键 ,.数据处理过程，实现企业数据的标准。
从周期上，支持批量的数据采集，实时的数据采集满足数据中心数据加工，处理以及对外提供数据分发、同步支持全过程的数据稽核。
包括事前、事中、事后的稽核方式。
以及灵活的稽核规则管理，算法管理全过程的可视化开发配置管理。
通过可视化的开发配置，测试和部署上线。
全过程元数据管理。
重点要实现事前的元数据管理。
管理的内容包括：支持数据模型、数据流程、转换规则、数据关系和转换映射规则。
企业级的ETL平台产品DACP可以很好支持上述的关键功能特点。
第3章数据存储层3.1总体概述Mc信令（实时）数据通过Socket消息适配模块接入至Esper计算引擎进行实时处理，向应用提供事件API服务，支撑实时营销应用；后期如Gn信令、LTE信令也提供实时数据，可满足基于Gn信令、LTE信令的实时处理。
除Mc信令（实时）数据外，Gn信令、Mc信令、自有业务订购与使用行为等数据通过非实时ETL方式装载到Hadoop的HDFS文件系统，实现全量数据留存；由Hive承担主库的职能，实现海量数据的批处理，承载ODS->DWD->DW->ST各层数据处理，其中DW层部分数据提供给Spark，由Spark完成数据处理工作。
v1.0 可编辑可修改3.2存储规划Hive Hbase db2ODS层3+1月3+1月--DWD层6+1月----DW层12+1月----ST层36月--36月客户标签/视图3月12+1月--指标3+1月--永久3.3模型设计数据模型设计按照层次，主题的数据模型设计的思路。
系统根据模型设计会自动转成hadoop上存储。
层次、主题映射到相应的目录。
3.4模型规范化管理3.4.1分层规范依据数据仓库建模理论，结合实际经验，数据计算平台承载数据模型分为四层：ODS、DWD、DW和ST，即接口层、存储层、汇总层、应用层。
模型分层说明：接口层：ODS模型的数据结构与业务系统接口文件结构保持一致，接口层的数据在数据计算平台进行暂存。
存储层：即明细数据层，是数据计算核心层数据模型之一，用于存放由清洗、转换层来的数据或者接口层直接来的数据，其设计目标是为后续的汇总数据层和信息子层提供数据基础。
汇总层：即轻度汇总数据层，也是数据计算核心层数据模型之一，该层实现对主题内的数据做轻量汇总。
设计目标是为应用层提供足够灵活、方便的基础数据，并保证从该层获取数据是性能最优。
应用层：在汇总数据层之上，数据按照应用需求做数据聚合，生成相关应用所需数据的数据层。
应用数据层是面向应用的，但是也不是每个应用都在应用数据层对应一个表，对应用要在数据应用层中进行整合。
3.4.2表命名规范OMG标准化组织建议，采用5分段的命名规范：如下3.4.3字段命名规范建立字段的命名规范，并固化为domain类型，指导模型设计字段命名。
当有变更，可以做到跨平台的统一建模。
3.4.4模型版本管理第4章数据开放服务层4.1建设目标通过数据服务标准化开放访问，帮助企业IT建设中，应用和数据分离，引入更多的应用开发商，促进应用的百花齐放和应用的专业性。
基于标准化接口，实现对标签、客户视图、指标等数据查询API封装，实现与周边系统实时互动，体现数据价值，减少数据冗余，保证数据安全，保证数据的一致性。
对于详单级数据，支持通过文件或授权的方式共享给周边系统。
通过统一的技术平台框架，制定企业数据标准体系规范，基础数据采集处理，加工汇总，可以引入多家厂商或多租户进行标准化开发。
要实现上述目标，需要解决的关键问题：1）需要什么样平台功能2）开放的对象。
给谁开放3）开放什么内容。
包含两部分，基础数据的集成开发的开放和应用访问层数据开放。
4）开放的安全保障机制5）如何保证开放对象开发提交的结果的规范化、质量。
6）开放平台运营的组织结构和流程制度。
4.2概述要满足建设目标的要求，数据服务开放的整个功能框架如下：4.2.1开放对象示例说明如下开放对象说明使用形式相关数据多租户通过授权的机制，给租户开放通过sql查询数据能力，租户可以在此基础上汇总加工自己私有的数据SQL，进行数据处理在保障数据安全性、数据可控性的前提下，将Hive仓库的ODS、DWD、DW各层的开放授权给数据处理开放给租户。
ESOP，VGOP通过文件接口将数据分发给对端系统，满足其数据分析需求文件客户视图，汇总模型等手机经分通过在线同步API调用的方式获取数据开放API指标类数据实时营销客户端通过事件注册的方式监听服务接口，当服务满足触发条件是主动通知监听客户端消息服务信令位置信息等4.2.2开放共享方式4.3多租户管理4.3.1概述采用多租户的思路，将数据能力和数据平台数据处理能力按需、可控的进行开放，在保障数据安全性、数据可控性的前提下，通过标准化封装的数据操作，可视化开发工具开放给业务运营部门，由其自行进行数据操作开发。
使用企业级数据中心提供统一开发平台来实现多租户数据开发，其功能结构如下图：系统包括两部分：开发管控和技术平台。