數據中心是干什么的（數據中心運維是做什么的）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于數據中心是干什么的的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、什么是互聯(lián)網數據中心

• 2、華為大數據中心是干什么的

• 3、銀行數據中心是做什么工作

• 4、數據中心是什么？其系統(tǒng)結構和工作原理是怎樣的呢？

一、什么是互聯(lián)網數據中心

互聯(lián)網數據中心即 Internet Data Center（以下簡稱IDC），是為了滿足互聯(lián)網業(yè)務以及信息服務需求而構建的應用基礎設施，可以通過與互聯(lián)網的連接，憑借豐富的計算、網絡及應用資源，向客戶提供如主機托管、網絡帶寬租用、企業(yè)網站建設等各類安全可靠的增值服務。IDC 作為信息化的重要載體，提供信息數據存儲和信息系統(tǒng)運行平臺支撐，是推進新一代信息技術產業(yè)發(fā)展的關鍵資源，其承擔著數據流通中心的關鍵作用，是網絡數據交換最為集中的節(jié)點所在。

在傳統(tǒng)的數據中心產業(yè)模式中，科技沒有給數據中心實現互聯(lián)特性?；ヂ?lián)網數據中心的核心正是要連接各種需要監(jiān)控的設備和產品，包括放置在工廠和各種使用現場的固定或移動設備，以及產品的運輸和使用過程，實現過程追溯、設備狀態(tài)的遠程監(jiān)控、故障預警等，在此基礎上實現智能工廠和智能服務。

IDC 有兩個非常重要的顯著特征：在網絡中的位置和總的網絡帶寬容量，它構成了網絡基礎資源的一部分，就像骨干網、接入網一;提供了一種高端的數據傳輸(Data Delivery)的服務，提供高速接入的服務。

時值“十四五”開局的關鍵歷史時刻，數字經濟在“十四五”規(guī)劃中單獨成篇，作為數字經濟底層支撐的數據中心也迎來發(fā)展的黃金時代。與此同時，伴隨著“碳達峰、碳中和”戰(zhàn)略目標的提出，作為“高能耗”的數據中心行業(yè)如何在“促發(fā)展”的同時，實現“碳中和”，成為產業(yè)上下游企業(yè)共同關注的焦點話題之一。

選擇專業(yè)的開發(fā)與設計團隊，將 2D 與 3D 有機的融合在一起，保證互聯(lián)網數據中心遠程遙控界面設計效果的完整呈現。實現對數據中心的眾多子系統(tǒng)集中調配管理的目的，降低機房管理難度，減輕機房運維壓力。也可為各種不同業(yè)務訴求增長提供了靈活的解決方案。Hightopo 在數據中心三維可視化中，摒棄傳統(tǒng)的圖表方式，為 Web 可視化提供了豐富的展示形式和效果。

數據中心是熱密度高的環(huán)境與場所，數據中心內的計算機服務器等 IT 設備對機房的環(huán)境有較高的要求。數據中心內的熱、濕負荷的特點是，既要求空調系統(tǒng)的制冷能力較強，以便在單位時間內消除機房余熱，又要求空調機的蒸發(fā)溫度相對較高，以免在降溫的同時進行不必要的除濕。及時排除安全隱患，防止重大安全事故的發(fā)生；完善應急保障方案，減少故障歷時；積極采用新技術，改進維護方法，提高工作效率。

同時作為一個監(jiān)控系統(tǒng)，預警、告警必不可少。數據中心的空調機組數量較多，必須進行科學、專業(yè)的維護與管理，這要求具有空調機組的遠程監(jiān)控和管理功能。合理調整系統(tǒng)配置，提高效率，延長各類設備使用壽命；加強用電管理，降低能耗，節(jié)約運行維護費用。同時，數據中心的空調是主要的能耗設備之一，要求空調機組的節(jié)能運行，也需要空調的可監(jiān)控。

在 3D 可視化環(huán)境中能清楚看到管線分布的全景視圖，運維人員可點擊查詢單設備的所有鏈路信息或展示鏈路中包含的全部設備，呈現數據中心從高壓市電引入至列頭柜（智能母線、PDU）輸出的變配電系統(tǒng)設備和線路。

管線可視化能有效梳理數據中心密集的電氣管道和網絡線路，讓運維人員更直觀地掌握數據中心的管線分布及走線情況，從而快速排查及修復管線類故障。主動預警及時告知電力網線布局或輸、發(fā)、變電環(huán)節(jié)的不合規(guī)情況，打破當前數據分散的局面，提高管線管理水平和故障解決效率。

互聯(lián)網數據中心可視化系統(tǒng)在很大程度上保障了機房日常運行的監(jiān)控狀態(tài)，及時反饋機房內部的實況信息，這是可視化系統(tǒng)的一大優(yōu)勢。

對接數據進行可視化展示，集中監(jiān)管數據的變動，對應急突發(fā)狀態(tài)能夠起到捕捉，及時做出應對方案，很大程度上發(fā)揮了智能機房的最大價值，而可視化系統(tǒng)的用處的地方，還很廣闊，在各行各業(yè)的監(jiān)管可視化展示上，以及對自身產品的研發(fā)改造下。

二、華為大數據中心是干什么的

華為大數據中心是用來搜集整理大數據，提供解決方案的數據中心。華為大數據解決方案是華為公司推出的一種綜合性云解決方案，主要針對廣告營銷、電商、車聯(lián)網等大數據應用場景的云計算大數據方案，幫助企業(yè)用戶構建大數據平臺，解決企業(yè)的海量數據存儲和分析需求。

華為技術有限公司成立于1987年，總部位于中國廣東省深圳市龍崗區(qū)。華為是全球領先的信息與通信技術（ICT）解決方案供應商，專注于ICT領域，堅持穩(wěn)健經營、持續(xù)創(chuàng)新、開放合作，在電信運營商、企業(yè)、終端和云計算等領域構筑了端到端的解決方案優(yōu)勢，為運營商客戶、企業(yè)客戶和消費者提供有競爭力的ICT解決方案、產品和服務，并致力于實現未來信息社會、構建更美好的全聯(lián)接世界。

2013年，華為首超全球第一大電信設備商愛立信，排名《財富》世界500強第315位。截至2016年底，華為有17多萬名員工，華為的產品和解決方案已經應用于全球170多個國家，服務全球運營商50強中的45家及全球1/3的人口。

三、銀行數據中心是做什么工作

中國工商銀行數據中心業(yè)務測試崗的主要工作內容是對工商銀行網絡業(yè)務和終端業(yè)務的軟件貨硬件，進行測試、統(tǒng)計、分析，最終匯集資料提交分析報告交于科研部門，根據數據升級或提高網絡業(yè)務等技術水平，進一步完善工商銀行數據業(yè)務的實際應用。 中國工商銀行數據中心（北京）成立于2000年10月，是中國工商銀行股份有限公司的直屬機構。數據中心（北京）是集全行業(yè)務驗收及適應性測試、科技研發(fā)和信息科技風險管理等多項職能為一體的綜合化中心。

拓展資料：

農行數據中心：

農行數據中心是中國農業(yè)銀行生產運營工作體系中的運行、保障和處理的核心，承擔全行所有金融電子數據的生產運行、技術和業(yè)務保障、生產數據管理、交易監(jiān)控以及門柜業(yè)務的后臺處理職能。

中國農業(yè)銀行數據中心主要職責是制定全行各分數據中心生產運行管理的各項制度辦法，并組織實施；負責全行業(yè)務系統(tǒng)的生產運行及與生產運行相關的技術支持軟硬件維護；研究、制定系統(tǒng)運行突發(fā)事件的應急處理方案，實施應急處理，并組織進行應急演練；管理和維護數據中心各類主機系統(tǒng)計算機網絡系統(tǒng)，確保全行業(yè)務系統(tǒng)正常生產運行；

監(jiān)測和考核全行生產系統(tǒng)運行狀況，根據主管部門授權對全行生產系統(tǒng)運行安排進行調度；在中國農業(yè)銀行科技部領導下實施數據災難備份的管理，制訂備援方案，領導和管理備援測試中心；

做好系統(tǒng)運行維護、業(yè)務操作、計算機系統(tǒng)及網絡等安全防范工作；負責數據中心各類應用軟件的版本管理和技術檔案管理；負責網內客戶的查詢、咨詢、投訴等服務，提供業(yè)務和技術支持；按照指令和授權實施業(yè)務系統(tǒng)運行參數和異常賬務的調整；在有關部門領導下，實施業(yè)務系統(tǒng)生產運行數據的管理；

按照主管部門的安排，統(tǒng)一組織、調度和實施新產品投產上線及生產運行；承擔上海分行轄內各網點生產運行的服務與支持工作；制定數據中心園區(qū)安全防范管理制度，組織實施數據中心園區(qū)的安全保衛(wèi)工作；實施數據中心人力資源財務和行政后勤保障管理；協(xié)助中國農業(yè)銀行科技部制定全行相關IT技術方案、制度、辦法、流程等。

四、數據中心是什么？其系統(tǒng)結構和工作原理是怎樣的呢？

一直想整理一下這塊內容，既然是漫談，就想起什么說什么吧。我一直是在互聯(lián)網行業(yè)，就以互聯(lián)網行業(yè)來說。

先大概列一下互聯(lián)網行業(yè)數據倉庫、數據平臺的用途：

• 整合公司所有業(yè)務數據，建立統(tǒng)一的數據中心；

• 提供各種報表，有給高層的，有給各個業(yè)務的；

• 為網站運營提供運營上的數據支持，就是通過數據，讓運營及時了解網站和產品的運營效果；

• 為各個業(yè)務提供線上或線下的數據支持，成為公司統(tǒng)一的數據交換與提供平臺；

• 分析用戶行為數據，通過數據挖掘來降低投入成本，提高投入效果；比如廣告定向精準投放、用戶個性化推薦等；

• 開發(fā)數據產品，直接或間接為公司盈利；

• 建設開放數據平臺，開放公司數據；

• 。。。。。。

• 上面列出的內容看上去和傳統(tǒng)行業(yè)數據倉庫用途差不多，并且都要求數據倉庫/數據平臺有很好的穩(wěn)定性、可靠性；但在互聯(lián)網行業(yè)，除了數據量大之外，越來越多的業(yè)務要求時效性，甚至很多是要求實時的 ，另外，互聯(lián)網行業(yè)的業(yè)務變化非?？?，不可能像傳統(tǒng)行業(yè)一樣，可以使用自頂向下的方法建立數據倉庫，一勞永逸，它要求新的業(yè)務很快能融入數據倉庫中來，老的下線的業(yè)務，能很方便的從現有的數據倉庫中下線；
• 其實，互聯(lián)網行業(yè)的數據倉庫就是所謂的敏捷數據倉庫，不但要求能快速的響應數據，也要求能快速的響應業(yè)務；
• 建設敏捷數據倉庫，除了對架構技術上的要求之外，還有一個很重要的方面，就是數據建模，如果一上來就想著建立一套能兼容所有數據和業(yè)務的數據模型，那就又回到傳統(tǒng)數據倉庫的建設上了，很難滿足對業(yè)務變化的快速響應。應對這種情況，一般是先將核心的持久化的業(yè)務進行深度建模（比如：基于網站日志建立的網站統(tǒng)計分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基于公司核心用戶數據建立的用戶模型），其它的業(yè)務一般都采用維度+寬表的方式來建立數據模型。這塊是后話。
• 整體架構下面的圖是我們目前使用的數據平臺架構圖，其實大多公司應該都差不多：

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• 邏輯上，一般都有數據采集層、數據存儲與分析層、數據共享層、數據應用層?？赡芙蟹ㄓ兴煌?，本質上的角色都大同小異。
• 我們從下往上看：
• 數據采集數據采集層的任務就是把數據從各種數據源中采集和存儲到數據存儲上，期間有可能會做一些簡單的清洗。
• 數據源的種類比較多：

• 網站日志：

• 作為互聯(lián)網行業(yè)，網站日志占的份額最大，網站日志存儲在多臺網站日志服務器上，
• 一般是在每臺網站日志服務器上部署flume agent，實時的收集網站日志并存儲到HDFS上；

• 業(yè)務數據庫：

• 業(yè)務數據庫的種類也是多種多樣，有Mysql、Oracle、SqlServer等，這時候，我們迫切的需要一種能從各種數據庫中將數據同步到HDFS上的工具，Sqoop是一種，但是Sqoop太過繁重，而且不管數據量大小，都需要啟動MapReduce來執(zhí)行，而且需要Hadoop集群的每臺機器都能訪問業(yè)務數據庫；應對此場景，淘寶開源的DataX，是一個很好的解決方案（可參考文章 《異構數據源海量數據交換工具-Taobao DataX 下載和使用》），有資源的話，可以基于DataX之上做二次開發(fā)，就能非常好的解決，我們目前使用的DataHub也是。
• 當然，Flume通過配置與開發(fā)，也可以實時的從數據庫中同步數據到HDFS。

• 來自于Ftp/Http的數據源：

• 有可能一些合作伙伴提供的數據，需要通過Ftp/Http等定時獲取，DataX也可以滿足該需求；

• 其他數據源：

• 比如一些手工錄入的數據，只需要提供一個接口或小程序，即可完成；
• 數據存儲與分析毋庸置疑，HDFS是大數據環(huán)境下數據倉庫/數據平臺最完美的數據存儲解決方案。
• 離線數據分析與計算，也就是對實時性要求不高的部分，在我看來，Hive還是首當其沖的選擇，豐富的數據類型、內置函數；壓縮比非常高的ORC文件存儲格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于結構化數據上的統(tǒng)計分析遠遠比MapReduce要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發(fā)MR可能需要上百行代碼；
• 當然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapReduce接口，如果真的很樂意開發(fā)Java，或者對SQL不熟，那么也可以使用MapReduce來做分析與計算；Spark是這兩年非?；鸬?，經過實踐，它的性能的確比MapReduce要好很多，而且和Hive、Yarn結合的越來越好，因此，必須支持使用Spark和SparkSQL來做分析和計算。因為已經有Hadoop Yarn，使用Spark其實是非常容易的，不用單獨部署Spark集群，關于Spark On Yarn的相關文章，可參考：《Spark On Yarn系列文章》
• 實時計算部分，后面單獨說。
• 數據共享這里的數據共享，其實指的是前面數據分析與計算后的結果存放的地方，其實就是關系型數據庫和NOSQL數據庫；
• 前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計算的結果，還是在HDFS上，但大多業(yè)務和應用不可能直接從HDFS上獲取數據，那么就需要一個數據共享的地方，使得各業(yè)務和產品能方便的獲取數據； 和數據采集層到HDFS剛好相反，這里需要一個從HDFS將數據同步至其他目標數據源的工具，同樣，DataX也可以滿足。
• 另外，一些實時計算的結果數據可能由實時計算模塊直接寫入數據共享。
• 數據應用

• 業(yè)務產品

• 業(yè)務產品所使用的數據，已經存在于數據共享層，他們直接從數據共享層訪問即可；

• 報表

• 同業(yè)務產品，報表所使用的數據，一般也是已經統(tǒng)計匯總好的，存放于數據共享層；

• 即席查詢

• 即席查詢的用戶有很多，有可能是數據開發(fā)人員、網站和產品運營人員、數據分析人員、甚至是部門老大，他們都有即席查詢數據的需求；
• 這種即席查詢通常是現有的報表和數據共享層的數據并不能滿足他們的需求，需要從數據存儲層直接查詢。
• 即席查詢一般是通過SQL完成，最大的難度在于響應速度上，使用Hive有點慢，目前我的解決方案是SparkSQL，它的響應速度較Hive快很多，而且能很好的與Hive兼容。
• 當然，你也可以使用Impala，如果不在乎平臺中再多一個框架的話。

• OLAP

• 目前，很多的OLAP工具不能很好的支持從HDFS上直接獲取數據，都是通過將需要的數據同步到關系型數據庫中做OLAP，但如果數據量巨大的話，關系型數據庫顯然不行；
• 這時候，需要做相應的開發(fā)，從HDFS或者HBase中獲取數據，完成OLAP的功能；
• 比如：根據用戶在界面上選擇的不定的維度和指標，通過開發(fā)接口，從HBase中獲取數據來展示。

• 其它數據接口

• 這種接口有通用的，有定制的。比如：一個從Redis中獲取用戶屬性的接口是通用的，所有的業(yè)務都可以調用這個接口來獲取用戶屬性。
• 實時計算現在業(yè)務對數據倉庫實時性的需求越來越多，比如：實時的了解網站的整體流量；實時的獲取一個廣告的曝光和點擊；在海量數據下，依靠傳統(tǒng)數據庫和傳統(tǒng)實現方法基本完成不了，需要的是一種分布式的、高吞吐量的、延時低的、高可靠的實時計算框架；Storm在這塊是比較成熟了，但我選擇Spark Streaming，原因很簡單，不想多引入一個框架到平臺中，另外，Spark Streaming比Storm延時性高那么一點點，那對于我們的需要可以忽略。
•  我們目前使用Spark Streaming實現了實時的網站流量統(tǒng)計、實時的廣告效果統(tǒng)計兩塊功能。
• 做法也很簡單，由Flume在前端日志服務器上收集網站日志和廣告日志，實時的發(fā)送給Spark Streaming，由Spark Streaming完成統(tǒng)計，將數據存儲至Redis，業(yè)務通過訪問Redis實時獲取。
• 任務調度與監(jiān)控在數據倉庫/數據平臺中，有各種各樣非常多的程序和任務，比如：數據采集任務、數據同步任務、數據分析任務等；
• 這些任務除了定時調度，還存在非常復雜的任務依賴關系，比如：數據分析任務必須等相應的數據采集任務完成后才能開始；數據同步任務需要等數據分析任務完成后才能開始； 這就需要一個非常完善的任務調度與監(jiān)控系統(tǒng)，它作為數據倉庫/數據平臺的中樞，負責調度和監(jiān)控所有任務的分配與運行。
• 前面有寫過文章，《大數據平臺中的任務調度與監(jiān)控》,這里不再累贅。
• 總結在我看來架構并不是技術越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩(wěn)定越好。目前在我們的數據平臺中，開發(fā)更多的是關注業(yè)務，而不是技術，他們把業(yè)務和需求搞清楚了，基本上只需要做簡單的SQL開發(fā)，然后配置到調度系統(tǒng)就可以了，如果任務異常，會收到告警。這樣，可以使更多的資源專注于業(yè)務之上。

以上就是關于數據中心是干什么的相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。

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