『壹』 數據容災的三級體系
目前比較完善的容災系統設計一般為三級體系結構的容災系統，整套系統包括存儲、備份和災難恢復部分。以下使用惠普生產的備份伺服器，模塊化磁碟陣列，備份磁帶庫和相關容災軟體舉例三級體系結構的容災系統的建立。
1、數據存儲子系統
正常情況下，業務系統運行在主中心伺服器上，業務數據存儲在主中心存儲磁碟陣列EMA12000中。EMA12000具有從12個磁碟驅動器到最多126個磁碟驅動器的擴展能力，能跨越多個大型主機和混合的UNIX、多廠商的Windows NT、Windows 2000以及其他開放系統的平台。
惠普為EMA12000系統設計的ASC陣列控制軟體，實現了對跨多伺服器平台數據的集中式控制，使數據不管在何時、在何地、以及何種方式需要，其可用性都能以真正的零停機時間得到成分保證。
2、數據備份子系統
為了實現業務數據的實時災難備份功能，關鍵應用可設置兩個數據中心，分別是主中心和備份中心。主中心系統配置主機包括兩台或多台HP ALPHA伺服器以及其他相關伺服器，通過構成SCSI CLUSTER組成多機高可靠性環境。主中心通過ATM/E3/WDM與備份中心連接。
在容災系統解決方案中，正常情況下，業務系統運行在主中心伺服器上，業務數據存儲在主中心存儲磁碟陣列EMA12000中，同時在備份中心配置EMA12000存儲磁碟陣列。主中心存儲磁碟陣列通過ATM/E3/WDM連接到備份中心磁碟陣列，DRM（數據復制管理器）使主中心存儲數據與備份中心數據保持實時完全一致。
3、災難恢復子系統
方案中，備份數據的磁帶庫安置在備份中心，利用備份伺服器直接連接到存儲陣列EMA12000和磁帶庫TL895，通過EBS（企業數據備份）和Legato NetWorker數據存儲管理系統控制系統的備份。萬一主數據中心出現意外災難，系統可以自動切換到備份數據中心，在保持連續運行的基礎上，快速恢復主數據中心的業務數據。
該套三級體系容災方案具有高度的可用性。第一級，為了避免系統單點失敗而影響整個系統的情況出現，採用了冗餘的手段，大到主機，存儲設備，小到光纖適配器，均具備冗餘容錯功能；第二級，無論是主機或存儲設備出現故障，均可通過主/備份中心光纖交換機之間的連接來保證通信和數據的完整性；第三級，萬一主數據中心出現意外災難，系統可以自動切換到備份數據中心。三級體系的科學設計保證了數據容災系統的高度可用性和可靠性。
不僅如此，惠普獨有的HP OpenView網路設備管理軟體從根本上將系統管理人員解脫出來。整個系統的設備雖然很多，但不論是主機系統，存儲設備，還是光纖交換機，光纖卡，均能通過一台工作站進行集中的管理和監控，從另一個方面保證了整個業務系統的連續不斷地運行。除正常的計劃性停機外，該系統可以做到365×24的可用性。
『貳』 全快閃記憶體存儲有什麼優點
全快閃記憶體存儲的優點顯而易見，一般有三個方面精簡、靈活、性能強。尤其是這個行業的領導品牌華為，它們家的全快閃記憶體存儲產品更是自2011推出至今，一直保持著「零事故」記錄，真真正正地做到了性能穩定。
『叄』 SDG是什麼意思
SDG中間件的核心服務模塊包括四個子系統。信息服務子系統是為網格中的數據資源提供統一的信息服務，包括數據資源的屬性信息、狀態信息和特有的元數據信息等，實現資源描述和資源發現等功能。數據訪問服務子系統是為大規模、分布、自治、異構的數據資源提供統一的訪問介面，以方便科學資料庫數據資源的共享和集成。存儲服務子系統提供具有數據傳輸、存儲管理以及配額分配功能的存儲服務，利用高速網路環境提供網路服務，從而更有效利用數據中心的海量存儲資源，解決各建庫單位數據存儲、備份和開展網路服務的困難。安全體系子系統提供科學數據網格中的統一安全體系和相應服務，包括訪問數據資源所需的單點登錄、認證、訪問控制和記賬服務，實現對數據資源有控制、有保障、有效率的共享。
SDG中間件的應用服務模塊是SDG中間件的基礎上提供了一些管理和應用工具。包括數據量統計分析工具、通用元數據管理工具、科學資料庫CA系統、網格門戶、通用數據管理工具、數據目錄管理工具、訪問控制工具包和存儲共享工具等
四百年前伽利略首次把望遠鏡指向天空，結束了人類一直用肉眼進行天文觀測的歷史。一百五十年前，照相技術和光譜技術開始在天文觀測中應用，單純以人眼作為天文探測器的時代結束，天體物理學誕生並發展成為現代天文學的主流。五十多年前，在第二次世界大戰中得到蓬勃發展的無線電技術使得天文學家的視野超出了可見光，射電天文學誕生。此後不久宇航時代到來，空間天文學誕生，人類對宇宙的觀測擴展到了伽馬射線、X射線、紫外和紅外波段。
從二十世紀九十年代開始，天文學正經歷著革命性的變化。這一變化是由前所未有的技術進步推動的，即望遠鏡的設計和製造、大尺寸探測器陣列的開發、計算能力的指數增長以及互聯網路的飛速發展。
望遠鏡技術的進步使得人類可以建造大型的空間天文台，為伽瑪射線、X射線、光學和紅外天文的發展開辟了新的前景，同時也推動了新一代的大口徑地面光學望遠鏡和射電望遠鏡的建造。現在，天文學家們正在計劃建造功能更好口徑更大的空間和地面望遠鏡，並將配備尺寸更大象素更多的探測器。隨著眾多先進的地面與空間天文設備的投入使用，大規模的觀測數據正在產生，例如目前哈勃空間望遠鏡每天大約產生50億位元組的數據，我國正在建造的LAMOST望遠鏡也將產生每天30億位元組的數據，美國計劃建造的「大口徑巡天望遠鏡」將會達到每天10萬億位元組的量級！目前，世界天文學數據量增倍的周期已經縮短到一年以內。
使天文學研究發生重大變化的另一個技術進步是快速互聯網技術，這使得異地天文數據的交換和處理成為可能，使得觀測數據具有巨大的科學產出的潛在意義。
巡天，就是對整個天區進行觀測、普查。如果利用伽馬射線巡天、X射線巡天、紫外巡天、光學巡天、紅外巡天和射電巡天所得到的觀測數據，用適合的方法對數據進行統一規范的整理、歸檔，便可以構成一個全波段的數字虛擬天空；而根據用戶要求獲得某個天區的各類數據，就彷彿是在使用一架虛擬的天文望遠鏡；如果再根據科學研究的要求開發出功能強大的計算工具、統計分析工具和數據挖掘工具，這就相當於擁有了虛擬的各種研究設施。這樣，由數字虛擬天空、虛擬天文望遠鏡和虛擬研究設施所組成的機構便是一個獨一無二的虛擬天文台。
中醫葯虛擬研究院由全國20餘家中醫葯大學、學院及研究院所的近300位中醫葯資料庫建設工作者組成。包括：中國中醫研究院中醫葯信息研究所、中國中醫研究院醫史文獻研究所、上海中醫葯大學、成都中醫葯大學、廣州中醫葯大學、北京中醫葯大學、黑龍江中醫葯大學、南京中醫葯大學、山東中醫葯大學、福建中醫學院、湖北中醫學院、遼寧中醫學院、河南中醫學院、山西中醫學院、天津中醫學院、陝西省中醫葯研究院、吉林省中醫葯研究院、江西省中醫葯研究院、河南省中醫葯研究院、浙江省中醫葯研究院、上海市中醫葯文獻館、重慶中葯研究院、重慶中醫研究院等單位。通過集成已開發的70多個中醫葯資料庫，建立一個虛擬的支持中醫葯科學研究的應用網格環境，建設中醫葯虛擬研究院。
高能物理的研究與信息技術密切相關，無論是大規模實驗數據的處理，還是科學計算，以及貴重設備的共享，都可以是網格技術的直接應用。事實上，網格的發展在很大程度上就是得益於高能物理研究的推動。目前，國際上有幾個重要的網格項目都與高能物理有直接的關系，如EU DataGrid、GriPhyN、PPDG、GridPP、等等。因此，高能物理網格是一類最有代表性的網格應用。甚至可以說，網格計算將是近期解決高能物理實驗這樣的世界性合作的、數據量極大的科學工程計算問題的唯一途徑。
『肆』 數據中心是什麼其系統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，就想起什麼說什麼吧。我一直是在互聯網行業，就以互聯網行業來說。
先大概列一下互聯網行業數據倉庫、數據平台的用途：
整合公司所有業務數據，建立統一的數據中心；
提供各種報表，有給高層的，有給各個業務的；
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；
為各個業務提供線上或線下的數據支持，成為公司統一的數據交換與提供平台；
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；
開發數據產品，直接或間接為公司盈利；
建設開放數據平台，開放公司數據；
。。。。。。
- 上面列出的內容看上去和傳統行業數據倉庫用途差不多，並且都要求數據倉庫/數據平台有很好的穩定性、可靠性；但在互聯網行業，除了數據量大之外，越來越多的業務要求時效性，甚至很多是要求實時的 ，另外，互聯網行業的業務變化非常快，不可能像傳統行業一樣，可以使用自頂向下的方法建立數據倉庫，一勞永逸，它要求新的業務很快能融入數據倉庫中來，老的下線的業務，能很方便的從現有的數據倉庫中下線；
- 其實，互聯網行業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務的數據模型，那就又回到傳統數據倉庫的建設上了，很難滿足對業務變化的快速響應。應對這種情況，一般是先將核心的持久化的業務進行深度建模（比如：基於網站日誌建立的網站統計分析模型和用戶瀏覽軌跡模型；基於公司核心用戶數據建立的用戶模型），其它的業務一般都採用維度+寬表的方式來建立數據模型。這塊是後話。
- 整體架構下面的圖是我們目前使用的數據平台架構圖，其實大多公司應該都差不多：
- 邏輯上，一般都有數據採集層、數據存儲與分析層、數據共享層、數據應用層。可能叫法有所不同，本質上的角色都大同小異。
- 我們從下往上看：
- 數據採集數據採集層的任務就是把數據從各種數據源中採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：
網站日誌：
- 作為互聯網行業，網站日誌占的份額最大，網站日誌存儲在多台網站日誌伺服器上，
- 一般是在每台網站日誌伺服器上部署flume agent，實時的收集網站日誌並存儲到HDFS上；
業務資料庫：
- 業務資料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資料庫中將數據同步到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MapRece來執行，而且需要Hadoop集群的每台機器都能訪問業務資料庫；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，可以基於DataX之上做二次開發，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，也可以實時的從資料庫中同步數據到HDFS。
來自於Ftp/Http的數據源：
- 有可能一些合作夥伴提供的數據，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，只需要提供一個介面或小程序，即可完成；
- 數據存儲與分析毋庸置疑，HDFS是大數據環境下數據倉庫/數據平台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在基於結構化數據上的統計分析遠遠比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，開發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MapRece介面，如果真的很樂意開發Java，或者對SQL不熟，那麼也可以使用MapRece來做分析與計算；Spark是這兩年非常火的，經過實踐，它的性能的確比MapRece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，關於Spark On Yarn的相關文章，可參考：《Spark On Yarn系列文章》
- 實時計算部分，後面單獨說。
- 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後的結果存放的地方，其實就是關系型資料庫和NOSQL資料庫；
- 前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和計算的結果，還是在HDFS上，但大多業務和應用不可能直接從HDFS上獲取數據，那麼就需要一個數據共享的地方，使得各業務和產品能方便的獲取數據；和數據採集層到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
業務產品
- 業務產品所使用的數據，已經存在於數據共享層，他們直接從數據共享層訪問即可；
報表
- 同業務產品，報表所使用的數據，一般也是已經統計匯總好的，存放於數據共享層；
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並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，最大的難度在於響應速度上，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，如果不在乎平台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資料庫中做OLAP，但如果數據量巨大的話，關系型資料庫顯然不行；
- 這時候，需要做相應的開發，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，通過開發介面，從HBase中獲取數據來展示。
其它數據介面
- 這種介面有通用的，有定製的。比如：一個從Redis中獲取用戶屬性的介面是通用的，所有的業務都可以調用這個介面來獲取用戶屬性。
- 實時計算現在業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，依靠傳統資料庫和傳統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台中，另外，Spark Streaming比Storm延時性高那麼一點點，那對於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計、實時的廣告效果統計兩塊功能。
- 做法也很簡單，由Flume在前端日誌伺服器上收集網站日誌和廣告日誌，實時的發送給Spark Streaming，由Spark Streaming完成統計，將數據存儲至Redis，業務通過訪問Redis實時獲取。
- 任務調度與監控在數據倉庫/數據平台中，有各種各樣非常多的程序和任務，比如：數據採集任務、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採集任務完成後才能開始；數據同步任務需要等數據分析任務完成後才能開始；這就需要一個非常完善的任務調度與監控系統，它作為數據倉庫/數據平台的中樞，負責調度和監控所有任務的分配與運行。
- 前面有寫過文章，《大數據平台中的任務調度與監控》,這里不再累贅。
- 總結在我看來架構並不是技術越多越新越好，而是在可以滿足需求的情況下，越簡單越穩定越好。目前在我們的數據平台中，開發更多的是關注業務，而不是技術，他們把業務和需求搞清楚了，基本上只需要做簡單的SQL開發，然後配置到調度系統就可以了，如果任務異常，會收到告警。這樣，可以使更多的資源專注於業務之上。
『伍』 什麼是數據中心數據中心系統有哪幾部分組成
IDC(Internet Data Center) - Internet數據中心，它是傳統的數據中心與Internet的結合，它除了具有傳統的數據中心所具有的特點外，如數據集中、主機運行可靠等，還應具有訪問方式的變化、要做到7x24服務、反應速度快等。IDC是一個提供資源外包服務的基地，它應具有非常好的機房環境、安全保證、網路帶寬、主機的數量和主機的性能、大的存儲數據空間、軟體環境以及優秀的服務性能。
IDC作為提供資源外包服務的基地，它可以為企業和各類網站提供專業化的伺服器託管、空間租用、網路批發帶寬甚至ASP、EC等業務。簡單地理解，IDC是對入駐(Hosting)企業、商戶或網站伺服器群託管的場所；是各種模式電子商務賴以安全運作的基礎設施，也是支持企業及其商業聯盟(其分銷商、供應商、客戶等)實施價值鏈管理的平台。形象地說，IDC是個高品質機房，在其建設方面，對各個方面都有很高的要求
網路建設
IDC主要是靠其有一個高性能的網路為其客戶提供服務，這個高性能的網路包括其- AN、WAN和與Internet接入等方面要求。
IDC的網路建設主要有： - IDC的- AN的建設，包括其- AN的基礎結構，- AN的層次，- AN的性能。 - IDC的WAN的建設，即IDC的各分支機構之間相互連接的廣域網的建設等。 - IDC的用戶接入系統建設，即如何保證IDC的用戶以安全、可靠的方式把數據傳到IDC的數據中心，或對存放在IDC的用戶自己的設備進行維護，這需要IDC為用戶提供相應的接入方式，如撥號接入、專線接入及VPN等。 - IDC與Internet互聯的建設。
- IDC的網路管理建設，由於IDC的網路結構相當龐大而且復雜，要保證其網路不間斷對外服務，而且高性能，必須有一高性能的網路管理系統。
機房場地建設
機房場地的建設是IDC前期建設投入最大的部分。由於IDC的用戶可能把其重要的數據和應用都存放在IDC的機房中，所以對IDC機房場地環境的要求是非常高的。IDC的機房場地建設主要在如下幾個方面： - 機房裝修：機房裝修主要考慮吊頂、隔斷牆、門窗、牆壁和活動地板等。- 供電系統：供電系統是IDC的場地建設重點之一，由於IDC的大量設備需要極大的電力功率，所以供電系統的可靠性建設、擴展性是極其重要的。供電系統建設主要有：供電功率、UPS建設（n+1）、配電櫃、電線、插座、照明系統、接地系統、防雷和自發電系統等。- 空調系統：機房的溫度、通風方式和機房空氣環境等。- 安全系統：門禁系統、消防系統和監控系統。- 布線系統：機房應有完整的綜合布線系統，布線系統包括數據布線、語音布線、終端布線。- 通信系統：包括數據線帶寬、語音線路數目等。
『陸』 什麼是數據中心
IDC即是Internet Data Center，是基於INTERNET網路，為集中式收集、存儲、處理和發送數據的設備提供運行維護的設施以及相關的服務體系。IDC提供的主要業務包括主機託管(機位、機架、VIP機房出租)、資源出租(如虛擬主機業務、數據存儲服務)、系統維護(系統配置、數據備份、故障排除服務)、管理服務(如帶寬管理、流量分析、負載均衡、入侵檢測、系統漏洞診斷)，以及其他支撐、運行服務等。
『柒』 傳統大數據存儲的架構有哪些各有什麼特點
數據時代，移動互聯、社交網路、數據分析、雲服務等應用的迅速普及，對數據中心提出革命性的需求，存儲基礎架構已經成為IT核心之一。政府、軍隊軍工、科研院所、航空航天、大型商業連鎖、醫療、金融、新媒體、廣電等各個領域新興應用層出不窮。數據的價值日益凸顯，數據已經成為不可或缺的資產。作為數據載體和驅動力量，存儲系統成為大數據基礎架構中最為關鍵的核心。
傳統的數據中心無論是在性能、效率，還是在投資收益、安全，已經遠遠不能滿足新興應用的需求，數據中心業務急需新型大數據處理中心來支撐。除了傳統的高可靠、高冗餘、綠色節能之外，新型的大數據中心還需具備虛擬化、模塊化、彈性擴展、自動化等一系列特徵，才能滿足具備大數據特徵的應用需求。這些史無前例的需求，讓存儲系統的架構和功能都發生了前所未有的變化。
基於大數據應用需求，「應用定義存儲」概念被提出。存儲系統作為數據中心最核心的數據基礎，不再僅是傳統分散的、單一的底層設備。除了要具備高性能、高安全、高可靠等特徵之外，還要有虛擬化、並行分布、自動分層、彈性擴展、異構資源整合、全局緩存加速等多方面的特點，才能滿足具備大數據特徵的業務應用需求。
尤其在雲安防概念被熱炒的時代，隨著高清技術的普及，720P、1080P隨處可見，智能和高清的雙向需求、動輒500W、800W甚至上千萬更高解析度的攝像機面市，大數據對存儲設備的容量、讀寫性能、可靠性、擴展性等都提出了更高的要求，需要充分考慮功能集成度、數據安全性、數據穩定性，系統可擴展性、性能及成本各方面因素。
目前市場上的存儲架構如下：
(1)基於嵌入式架構的存儲系統
節點NVR架構主要面向小型高清監控系統，高清前端數量一般在幾十路以內。系統建設中沒有大型的存儲監控中心機房，存儲容量相對較小，用戶體驗度、系統功能集成度要求較高。在市場應用層面，超市、店鋪、小型企業、政法行業中基本管理單元等應用較為廣泛。
(2)基於X86架構的存儲系統
平台SAN架構主要面向中大型高清監控系統，前端路數成百上千甚至上萬。一般多採用IPSAN或FCSAN搭建高清視頻存儲系統。作為監控平台的重要組成部分，前端監控數據通過錄像存儲管理模塊存儲到SAN中。
此種架構接入高清前端路數相對節點NVR有了較高提升，具備快捷便利的可擴展性，技術成熟。對於IPSAN而言，雖然在ISCSI環節數據並發讀寫傳輸速率有所消耗，但其憑借擴展性良好、硬體平台通用、海量數據可充分共享等優點，仍然得到很多客戶的青睞。FCSAN在行業用戶、封閉存儲系統中應用較多，比如縣級或地級市高清監控項目，大數據量的並發讀寫對千兆網路交換提出了較大的挑戰，但應用FCSAN構建相對獨立的存儲子系統，可以有效解決上述問題。
面對視頻監控系統大文件、隨機讀寫的特點，平台SAN架構系統不同存儲單元之間的數據共享冗餘方面還有待提高;從高性能伺服器轉發視頻數據到存儲空間的策略，從系統架構而言也增加了隱患故障點、ISCSI帶寬瓶頸導致無法充分利用硬體數據並發性能、接入前端數據較少。上述問題催生了平台NVR架構解決方案。
該方案在系統架構上省去了存儲伺服器，消除了上文提到的性能瓶頸和單點故障隱患。大幅度提高存儲系統的寫入和檢索速度;同時也徹底消除了傳統文件系統由於供電和網路的不穩定帶來的文件系統損壞等問題。
平台NVR中存儲的數據可同時供多個客戶端隨時查詢，點播，當用戶需要查看多個已保存的視頻監控數據時，可通過授權的視頻監控客戶端直接查詢並點播相應位置的視頻監控數據進行歷史圖像的查看。由於數據管理伺服器具有監控系統所有監控點的錄像文件的索引，因此通過平台CMS授權，視頻監控客戶端可以查詢並點播整個監控系統上所有監控點的數據，這個過程對用戶而言也是透明的。
(3)基於雲技術的存儲方案
當前，安防行業可謂「雲」山「物」罩。隨著視頻監控的高清化和網路化，存儲和管理的視頻數據量已有海量之勢，雲存儲技術是突破IP高清監控存儲瓶頸的重要手段。雲存儲作為一種服務，在未來安防監控行業有著可觀的應用前景。
與傳統存儲設備不同，雲存儲不僅是一個硬體，而是一個由網路設備、存儲設備、伺服器、軟體、接入網路、用戶訪問介面以及客戶端程序等多個部分構成的復雜系統。該系統以存儲設備為核心，通過應用層軟體對外提供數據存儲和業務服務。
一般分為存儲層、基礎管理層、應用介面層以及訪問層。存儲層是雲存儲系統的基礎，由存儲設備(滿足FC協議、iSCSI協議、NAS協議等)構成。基礎管理層是雲存儲系統的核心，其擔負著存儲設備間協同工作，數據加密，分發以及容災備份等工作。應用介面層是系統中根據用戶需求來開發的部分，根據不同的業務類型，可以開發出不同的應用服務介面。訪問層指授權用戶通過應用介面來登錄、享受雲服務。其主要優勢在於：硬體冗餘、節能環保、系統升級不會影響存儲服務、海量並行擴容、強大的負載均衡功能、統一管理、統一向外提供服務，管理效率高，雲存儲系統從系統架構、文件結構、高速緩存等方面入手，針對監控應用進行了優化設計。數據傳輸可採用流方式，底層採用突破傳統文件系統限制的流媒體數據結構，大幅提高了系統性能。
高清監控存儲是一種大碼流多並發寫為主的存儲應用，對性能、並發性和穩定性等方面有很高的要求。該存儲解決方案採用獨特的大緩存順序化演算法，把多路隨機並發訪問變為順序訪問，解決了硬碟磁頭因頻繁尋道而導致的性能迅速下降和硬碟壽命縮短的問題。
針對系統中會產生PB級海量監控數據，存儲設備的數量達數十台上百台，因此管理方式的科學高效顯得十分重要。雲存儲可提供基於集群管理技術的多設備集中管理工具，具有設備集中監控、集群管理、系統軟硬體運行狀態的監控、主動報警，圖像化系統檢測等功能。在海量視頻存儲檢索應用中，檢索性能尤為重要。傳統文件系統中，文件檢索採用的是「目錄-》子目錄-》文件-》定位」的檢索步驟，在海量數據的高清視頻監控，目錄和文件數量十分可觀，這種檢索模式的效率就會大打折扣。採用序號文件定位可以有效解決該問題。
雲存儲可以提供非常高的的系統冗餘和安全性。當在線存儲系統出現故障後，熱備機可以立即接替服務，當故障恢復時，服務和數據回遷;若故障機數據需要調用，可以將故障機的磁碟插入到冷備機中，實現所有數據的立即可用。
對於高清監控系統，隨著監控前端的增加和存儲時間的延長，擴展能力十分重要。市場中已有友商可提供單純針對容量的擴展櫃擴展模式和性能容量同步線性擴展的堆疊擴展模式。
雲存儲系統除上述優點之外，在平台對接整合、業務流程梳理、視頻數據智能分析深度挖掘及成本方面都將面臨挑戰。承建大型系統、構建雲存儲的商業模式也亟待創新。受限於寬頻網路、web2.0技術、應用存儲技術、文件系統、P2P、數據壓縮、CDN技術、虛擬化技術等的發展，未來雲存儲還有很長的路要走。
『捌』 第四篇：超融合
一、超融合是什麼？
1、超融合是後虛擬化時代的一種產品形態
2000~2010年屬於「前虛擬化時代」 ，核心特點是：以x86伺服器的廣泛應用為基礎，以伺服器虛擬化為主線。業務層面雲計算概念從提出、發展到逐漸落地，數據中心的底層IT架構也在不斷升級。其中隨著計算資源的密集整合，存儲子系統的瓶頸越來越明顯，需要一種新的技術/架構滿足快速增長的需求，所以出現了軟體定義數據中心概念，隨後軟體定義網路、軟體定義存儲等技術逐漸出現。
2010年左右進入「後虛擬化時代」 ，底層IT架構從從伺服器虛擬化向存儲、網路虛擬化全面邁進。Pure Storage和Nutanix等雲計算新銳公司開始進入人們的視野，從存儲虛擬化入手提出超融合解決方案。
2、超融合的核心功能是分布式存儲系統（存儲虛擬化）和統一的資源管理平台
超融合第一個突破是實現了存儲虛擬化。Google採用GFS建立了雲計算數據中心場景下的分布式存儲系統；在企業端也存在IT擴容升級的需求，其中存儲的擴展不像計算那麼容易，原有SAN和NAS對架構設計和後期運維的要求較高。超融合是簡便的存儲虛擬化方案，可擴展性強。
超融合第二個突破是實現對資源的統一管理。 超融合適用於虛擬化場景，VMware等實現對計算的虛擬化、分布式存儲實現存儲虛擬化、甚至可以通過NFV實現對網路的虛擬化，虛擬化之後可以通過控制面平台對資源進行靈活調配。超融合廠商不僅實現對硬體集成和虛擬化，同時提供直觀、簡易的配置管理工具。
3、超融合提供面向業務的一體化IT基礎架構方案
數據中心IT部署的技術演進： 傳統信息化架構（計算、存儲、網路分立）->超大規模Scale-out架構（計算虛擬化、軟體定義存儲、設計部署維護較負責）->超融合？（目前有一些嘗試）
企業數通IT部署的技術演進： 傳統信息化架構->集成一體機（仍舊是傳統分立架構，但是廠商把伺服器、存儲、交換機集成到一個機櫃中）->超融合（以業務為中心，靈活擴展、方便維護）
4、超融合的應用場景
超融合四類典型應用：（1）VDI （2）大數據平台 （3）ROBO（4）容災備份
桌面雲/VDI ：某機構一期採用7個節點，用於支撐400個VDI桌面的遷移部署；二期新增加14個XC節點，其中部分用於VDI擴容，部分用於應用伺服器虛擬化，包括手機證券、網上交易及其他。
大數據平台 ：國內很多把hadoop作為大數據存儲（本來hadoop是做大數據計算的），超融合恰好是一個很好的存儲解決方案。某機構採用8個全閃節點，其中一個核心模塊量化分析。
ROBO ：遠程/分支機構的統一部署，特別是不同地區不同機房的全局管理，採用Prism產品作為管理界面和介面。某機構部署了120個節點。
容災備份 ：
二、超融合主要參與者及差異化？
1、DELL EMC ：2015年nutanix和vmware是很好的合作夥伴，到2015年之後vmare推出vsan超融合軟體，nutanix也推出了自己的虛擬化軟體AHV（使用nutanix客戶中33%使用AHV）。2018年開始雙方的合作基本結束了。從DELL EMC本身看，對超融合的重視程度逐漸提升，未來可能更加註重大客戶的拓展。
2、深信服： 深信服有自己的虛擬化產品和分布式存儲系統，應該是基於開源的軟體來開發的。深信服負責超融合的技術負責人是原來vmware的。深信服在產品上的主要優勢，主要是包括網路虛擬化、網路安全以及管理界面比較友好。相比海外廠商，集成了網路功能尤其是安全功能是核心差異。
3、新華三： 整合了網路虛擬化的功能，新華三軟體授權成本控制非常靈活，主要是通過硬體銷售獲利。
4、華為： 華為比較有意思，向用戶首推存儲系列產品，如果用戶有超融合需求再推廣超融合。目前華為的fusioncube還沒有整合網路功能，但是如果需要的話也可以很快地整合。
5、浪潮： 跟vmware談了一個合作，另外浪潮也在跟nutanix在討論合作。比如銀行有個項目，浪潮已經入圍了，加上nutanix的軟體可以當作浪潮的一個特殊型號。
6、聯想： 軟體實力較弱主要是OEM，跟nutanix有合作。
三、超融合未來趨勢？
1、Nutanix的未來規劃
nutanix規劃的三個階段：
（1）基礎設施的超融合；
（2）超融合的2.0階段，除了超融合之外提供管理界面，連接其他基礎設施（超融合、公有雲、私有雲）；
（3）企業雲，除了做底層資源，可以做應用交付，目前也收購了一些做企業應用的項目。
2、與公有雲、私有雲的關系
超融合的最大競爭對手是公有雲。 但是公有雲存儲一般是跑非結構性數據的（比如圖像、視頻），超融合主要面向結構化數據。另外面向C端的服務大都使用公有雲，但是內部管理及部分生產系統傾向使用超融合/私有雲。
超融合可以看做是私有雲的一種形態。 客戶如果有虛擬化的需求，一般會採用超融合。從這個角度看，在整個企業的雲市場，超融合架構可能佔比超過一半。就銀行客戶來講，不太願意採用阿里、騰訊的基礎設施，一般會用Paas層的服務（比如百信銀行，騰訊提供的大數據分析模型，），但是IT基礎設施自己建設。
3、Nutanix為什麼不做網路虛擬化？
網路開源軟體是openswitch，後來openswitch被vmware收購了，市場上新進入者找不到合適的網路開源技術。
『玖』 簡述存儲管理的主要功能。
虛擬內存技術不僅僅可讓我們可以使用更多的內存，它還提供了以下功能：
1、定址空間
操猛豎作系統讓系統看上去有比實際內存大得多的內存空間。虛擬內存可以是系統中實際物理空間的許多倍。每個進程運行在其獨立的虛擬地址空間中。這些虛擬空間相互之間都完全隔離開來，枝薯大所以進程間不會互相影響。
同時，硬體虛擬內存機構可以將內存的某些區域設置成不可寫。這樣可以保護代碼與數據不會受惡意程序的干擾。
2、內存映射
內存映射技術可以將映象文件和數據文件直接映射到進程的地址空間。在內存映射中，文件的內容被直接連接到進程虛擬地址空間上。
3、物理內存分配
內存管理子系統允許系統中每個運行的進程公平地共享系統中的物理內存。
4、共享虛擬內存
盡管虛擬內存允許進程有其獨立的虛擬地址空間，但有時也需要在進程之間共享內存。 例如有可能系統中有幾個進程同時運行BASH命令外殼程序。為了避免在每個進程的虛擬內存空間內都存在BASH程序的拷貝，較好的解決辦法是系統物理內存中只存在一份BASH的拷貝並在多個進程間共享。
動態庫則是另外一種進程間共享執行代碼的方式。共享內存可用來作為進程間通訊(IPC)的手段，多個進程通過共享內存來交換信息。 Linux支持SYSTEM V的共享內存IPC機制。
(9)數據中心的存儲子系統擴展閱讀
DAS、NAS和SAN三種存儲方式比較
存儲應用最大的特點是沒有標準的體系結構，這三種存儲方式共存，互相補充，已經很好滿足企業信息化應用。
從連接方式上對比，DAS採用了存儲設備直接連接應用伺服器，具有一定的靈活性和限制性；NAS通過網路（TCP/IP,ATM,FDDI）技術連接存儲設備和應用伺服器，存儲設備位置靈活，隨著萬兆網的出現，傳輸速率有了很大的提高。
FC-SAN則是通過光纖通道（Fibre Channel）技術連接存儲設備和應用伺服器，具有很好的傳輸速率和擴展性能。三種存儲方式各有優勢，相互共存，佔到了磁碟存儲市場的70%以上。SAN和NAS產品的價格仍然遠遠高於DAS.許多用戶出於價格因素考慮選擇了低效率的直連存儲而不是高效率的共享存儲。
客觀的說，SAN和NAS系統已經可以利用類似自動精簡配置（thin provisioning）這樣的技術來彌補早期存儲分配手念不靈活的短板。然而，之前它們消耗了太多的時間來解決存儲分配的問題增加內鏈，以至於給DAS留有足夠的時間在數據中心領域站穩腳跟。
此外，SAN和NAS依然問題多多，仍然無法解決。但是SAN常用於大型網路存儲的建設，並且在混合存儲技術成熟的未來，是頗具潛力的。
參考資料來源：網路-存儲管理
參考資料來源：網路-存儲
『拾』 什麼是數據中心
數據中心就是伺服器的集中，數據中心（DataCenter）通常是指在一個物理空間內實現信息的集中處理、存儲、傳輸、交換、管理，而計算機設備、伺服器設備、網路設備、存儲設備等通常認為是網路核心機房的關鍵設備。
數據中心的組成
很榮幸能夠看到這個問題，本人十八年的網路技術領域，在一線互聯網公司和廠商工作過，熱衷於分享網路技術包括，有線、無線、路由器、交換機、華為認證、思科認證等周邊問題。 高興給大家分享我對這個問題看法與想法，廢話不多說讓我們一起走進這個問題，那現在讓我們一起探討一下關於這個問題。
無聊的旅行者在等待航班起飛時可以在線播放影片，學生可以打開喜愛的播放列表讓自己專心學習，這一切之所以可以實現，往往要歸功於設備本身。但真正的超級英雄是數據中心，是它們在幕後執行各種繁重的任務，給用戶帶來順暢無縫的數字服務。
數據中心內有大量伺服器（全天候存儲和提供數據的高性能計算機）。計算需求每天都在飛速增長 - 每月新增的網民數以百萬計。對更多數據的需求意味著對更多數據中心的需求。
通俗理解就是為企業、媒體、網站提供大規模、高質量、安全可靠的互聯網服務，主要包括：伺服器託管、網站空間租用、帶寬批發等業務。這使得很多企業、政府單位、教育機構等單位不用再去建設自己的機房，也無需聘請專門的技術人員去進行維護管理，這樣以來便可以節省很大一部分的費用。
其次，idc數據中心就是指大型機房，利用通信運營商已有的互聯網通信線路、帶寬資源，建立標准化的數據中心機房環境，為企事業單位、政府機構、個人提供伺服器託管、租用業務以及相關增值等方面的全方位服務。主要包括專業化域名注冊查詢,主機託管(機位、機架、機房出租)、資源出租(如虛擬主機業務、數據存儲服務)、系統維護(系統配置、數據備份、故障排除服務)、管理服務(如帶寬管理、流量分析、負載均衡、入侵檢測、系統漏洞診斷)，以及其他支撐、運行服務等。
idc數據中心有兩個明顯的特徵，分別是在網路中的位置和總的網路帶寬容量，二者構成了網路基礎資源的一部分，像骨幹網、接入網一樣，idc提供了一種高端的數據傳輸接入服務。像最有名的數據中心是谷歌的，為了滿足全球急劇增長的雲端數據存儲需求，Google 在芬蘭的哈米納、比利時的聖吉斯蘭、愛爾蘭的都柏林以及荷蘭的埃姆斯哈文建造了自己的數據中心，它們均是在過去 11 年裡建造完成的。這些數據中心每年的運營成本平均為 3 億歐元，這在偏遠地區創造了大量之前沒有的職位，從專業的 IT 技術人員和工程師，到餐飲、設施、安保、景觀園林等方面的職位，一應俱全。
總之，簡單舉例來說，最近很火的中國新四大發明高鐵（高鐵訂單系統）、支付寶（支付寶的支付流水）、共享單車（共享單車的定位）以及網購（網購的信息和物流配送）等等，這些都離不開idc數據中心的支持。通過以上介紹，想必大家對idc已經有了進一步的了解。
關於在以上我的精彩的分享是關於這個問題的解答與看法，都是我個人的想法與觀點，在這里同時我希望我分享的這個問題的解答於分享能夠幫助到大家。
我也希望大家能夠喜歡我的解答，大家如果有更好的關於這個問題的解答與看法，望分享評論出來，共同走進這話題。
我在這里，發自內心真誠的祝大家每天開開心心工作快快樂樂，擁有好身體，同時也祝大家在自媒體行業有一個好的發展，謝謝。
顧名思義就是用來集中管理(存儲，計算，交換)數據的地方。內部主要用於放置計算機設備、伺服器設備、網路設備、存儲設備等， 這些關鍵設備是數據中心的核心、企業的大腦。
其存在是為了 全面、集中、主動 、 有效 地管理和優化IT基礎架構， 實現信息系統高水平的可管理性、可用性、可靠性和可擴展性，保障業務的順暢運行和服務的及時提供。
目前，數據中心行業應用廣泛，上下游產業鏈條完整。 我國重點發展的各大新興產業，如人工智慧、遠程醫療、工業互聯網等，均需要以數據中心作為產業支撐。
說完基礎的，再來聊聊當前 科技 是如何帶動數據可視化管理的~
IDC 是國家「新基建」戰略的重要信息化基礎設施，為有效帶動 5G、人工智慧、物聯網、雲計算、大數據全產業鏈發展。 在政策的推動下，數據中心產業逐漸實現規模化、集中化、綠色化、布局合理化的趨勢。
Hightopo 在數據中心三維可視化中，摒棄傳統的圖表方式，自主研發了基於 HTML5 的 2D、3D 圖形渲染引擎 HT for Web，為 Web 可視化提供了豐富的展示形式和效果。通過專業的開發與設計團隊，將 2D 與 3D 有機的融合在一起，保證設計效果的完整呈現，達到所見即所得的效果。實現對數據中心的眾多子系統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。也可為各種不同業務訴求增長提供了靈活的解決方案。
為了滿足數據中心日益增長的需求，圖撲開發了一款機房快速實施工具，通過工具可快速便捷地搭建出機房三維場景，近年來我們也為客戶在全國各地實施部署上線了眾多數據中心可視化項目。
在 3D 視覺化環環境中，可以清楚地看到管線分布的全景視圖，操作員可以查看單個設備的所有鏈路信息來確認，或顯示鏈路中包含的所有設備。呈現數據中心從高壓市電引入至列頭櫃（智能母線、PDU）輸出的變配電系統設備和線路。
Hightopo 可視化監控滿足對設備遠程的正確維護和保養，保障機房設備穩定、可靠、節能運行，確保通信設備的運行環境，延長設備的生命周期，降低設備的故障率。
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數據中心（Data Center）是全球協作的特定設備網路，用來在internet網路基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息。
《行動計劃》強化了新型數據中心利用率、算力規模、能效水平、網路時延等反映數據中心高質量發展的指標，弱化了反映體量的數據中心規模指標。 計劃到 2021 年底，全國數據中心平均利用率力爭提升到 55%以上，總算力超過 120 EFLOPS，新建大型及以上數據中心 PUE 降低到 1.35 以下。到 2023 年底，全國數據中心平均利用率力爭提升到 60%以上，總算力規模超過 200 EFLOPS，高性能算力佔比達到 10%，新建大型及以上數據中心 PUE 降低到 1.3 以下，嚴寒和寒冷地區力爭降低到 1.25 以下，國家樞紐節點內數據中心端到端網路單向時延原則上小於 20 毫秒。
今天整理了數據中心行業報告，一共26份，或許對這個問題的回答，有幫助：
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