‘壹’ 华为发布新一代数据中心级融合分布式存储FusionStorage 8.0
【西班牙，巴塞罗那，2019年2月25日】在2019年世界移动大会(MWC)上，华为发布新一代数据中心级融合分布式存储FusionStorage 8.0，基于成熟的企业级存储能力及公有云基因，帮助运营商、金融等行业客户应对数据大爆炸时代业务云化挑战。
华为IT产品线智能存储与数据管理领域总裁孟广斌发布FusionStorage 8.0
5G、IoT、云、人工智能等新兴技术快速发展，传统集中式存储烟囱式部署的扩展性和管理难题日益凸显，越来越多的用户期望有一种新的形式，可以打破不同类型存储间的数据孤岛，让各类业务以统一的方式进行存储和管理，同时降低TCO、提升数字化平台服务效率。
面向纷繁复杂的云环境，华为FusionStorage 8.0创新的实现一套存储系统同时支持块、文件、对象、HDFS、数据库协议，适用于全业务场景混合负载，以一套设备支持数据的生产、灾备、分析、归档等全生命周期场景，满足云上云下数据流动并保障一致性体验。
业界首个支持关键业务的分布式存储
华为FusionStorage 8.0是业界首个支持企业关键业务的分布式存储系统。单集群横向扩展最大可达4096个节点，支持千万级IOPS，并且凭借华为企业级存储成熟的芯片和FlashLink®加速技术，使得节点与SSD盘之间协同更高效，时延响应低至0.5毫秒，具备分布式存储领域最优性能，满足运营商核心数据库、金融联机生产等场景快速IO响应诉求，保障企业关键业务高速稳定运行。
此外，基于华为企业存储产品久经验证的HyperMetro双活方案，华为FusionStorage 8.0可提供99.9999%的方案级可靠性，适用于虚拟化及数据库等多应用场景，保障关键业务不中断，提供业界唯一支持秒级RPO(恢复点目标)的异步复制技术，为跨数据中心业务提供连续性保障。凭借独有的自适应重复数据删除与数据压缩能力，即使在VDI(桌面虚拟化)应用场景中也能达到5：1的数据缩减比，进一步帮助用户节省存储空间。
率先实现五大融合
作为业界唯一同时提供公有云、传统存储和芯片的厂商，华为整合具有强扩展性的分布式存储底座、传统存储丰富的企业特性，并融入芯片的优化能力，从而实现数据中心级的融合。
华为FusionStorage 8.0通过协议融合实现一站式部署，替代原有不同协议时烟囱式部署，提升资源使用率，使TCO降低30%;通过关键业务融合实现一套存储同时支持企业核心应用和新兴应用;通过场景融合实现一套存储对数据的采、用、管、备、存全生命周期管理;通过多云融合实现一个平台，融合边缘云、私有云和公有云，为用户提供一致的业务体验;通过管理融合实现一套统一的智能管理平台，融合运维和运营两大能力，实现数据智能化，充分释放数据价值。
通过创新的五大融合特征，华为FusionStorage 8.0可帮助用户实现“一个数据中心一套存储”的终极目标，有效消除存储设备多样性及管理复杂性，降低数据使用成本，并让云上云下数据自由流动和充分共享成为可能;通过存储永新服务帮助用户数据终身免迁移，减少数据迁移给业务带来的中断风险。
作为华为FusionStorage的用户，中国移动通信集团辽宁有限公司累计部署容量超过10PB，到目前已稳定运行超过4年，数据库系统性能大幅提升，100TB经营分析数据处理时长由之前的超过10小时缩短至2小时，保障业务7x24小时在线。
华为IT产品线智能存储与数据管理领域总裁孟广斌表示：“在数据中心从传统孤岛向云架构演进的趋势下，华为全新一代分布式存储FusionStorage 8.0通过创新的五大融合，打通企业数据壁垒，在业界首个支持关键业务，真正实现一个数据中心一套存储，助力行业客户数字化转型。华为FusionStorage已经为全球数千家企业用户持续提供数据存储服务。”
‘贰’ 什么是数据中心
IDC即是Internet Data Center，是基于INTERNET网络，为集中式收集、存储、处理和发送数据的设备提供运行维护的设施以及相关的服务体系。IDC提供的主要业务包括主机托管(机位、机架、VIP机房出租)、资源出租(如虚拟主机业务、数据存储服务)、系统维护(系统配置、数据备份、故障排除服务)、管理服务(如带宽管理、流量分析、负载均衡、入侵检测、系统漏洞诊断)，以及其他支撑、运行服务等。
‘叁’ 数据中心的构成是怎么样的
数据中心系统总体设计思想是以数据为中心，按照数据中心系统内在的关系来划分，数据中心系统的总体结构由基础设施层、信息资源层、应用支撑层、应用层和支撑体系五大部分构成。如下图所示：
数据中心总体架构
数据中心系统总体架构
数据中心从顶层上规划总体技术架构、设计技术路线和方法，保证网络、数据资源、应用系统、安全系统等各要素之间构成一个有机的整体，实现企业(机构)数据资源管理的联动和信息的及时监测、汇总与分析。具体各层介绍如下：
(1)基础设施层
基础设施层是指支持整个系统的底层支撑，包括机房、主机、存储、网络通信环境、各种硬件和系统软件。
(2)信息资源层
信息资源层包括数据中心的各类数据、数据库、数据仓库，负责整个数据中心数据信息的存储和规划，涵盖了信息资源层的规划和数据流程的定义，为数据中心提供统一的数据交换平台。
(3)应用支撑层
应用支撑层构建应用层所需要的各种组件，是基于组件化设计思想和重用的要求提出并设计的，也包括采购的第三方组件。
(4)应用层
应用层是指为数据中心定制开发的应用系统，他包括标准建设类应用、采集整合类应用、数据服务类应用和管理运维类应用，以及服务于不同对象的企业信息门户(包括内网门户和外网门户)。
(5)支撑体系
支撑体系包括标准规范体系、运维管理体系、安全保障体系和容灾备份体系。容灾备份体系在传统的数据中心系统中隶属于安全保障体系，随着数据地位的提高，容灾备份已自成体系。安全保障体系侧重于数据中心的立体安全防护，容灾备份体系专注于数据中心的数据和灾难恢复。
‘肆’ 运用哪几种方法可以解决存储过程的数据安全问题
在这个信息爆炸的年代，现代人每天不论于公于私， 都面临必须经手大量数字信息、 而在数据安全问题上会出现各种麻烦；另一方面， 随着数据量的增加，人们对存储认识程度也日益加深， 特别是企业对于存储过程中数据安全问题尤为关注。一个稳定、 安全、可靠的存储基础架构对企业来说是必不可少的。 企业的信息系统不可避免地受到来自外界的安全危胁， 包括自然灾害、网络、硬件、软件等方面，也包括人员的操作失误。 数据存储的任何失误都可能给企业带来巨大的经济损失。 随着数据价值不断提升，以及存储网络化不断发展， 数据遭受的安全威胁日益增多，若无存储安全防范措施， 一旦攻击者成功渗透到数据存储系统中， 其负面影响将是无法估计的。这要求企业在特定存储系统结构下， 从存储安全性综合考虑。 而企业在业务运作的过程中最常面临的存储安全问题， 主要是由自然灾害，网络、硬件，人员的操作失误这几方面引起的。 自然灾害导致数据存储安全 首先，这个不是一个人为的行为， 大量的数据存储在企业的服务器存储系统中， 业务在运营中由于停电或是数据传输过程中的线路突然短路导致的数 据的丢失情况，对于企业是一个不小的损失，在这种状态下， 由于自然灾害原因导致企业数据的丢失可以说对于一个企业的数据信 息是一个很大的安全威胁，系统的正常运行，数据库的合理优化， 操作人员的完善的操作程序都确保数据的稳定安全，而突发的停电、 火灾以及后备电源的不到位对于中小企业是时常面临的问题， 同时数据的存储安全成为面对该情况时必须要解决的问题， 也是企业及时需要应对的措施，保证数据的安全， 但如何面对该情况应对企业数据的存储安全呢？ 网络硬件 其次， 企业数据的硬件环境方面的问题也会导致存储过程中数据安全， 众所周知信息化快速发展的今天，硬件的更新换代速度之快， 从而使得企业的传统的存储环境已经难以应对如今海量的数据需求， 企业也要升级换代才可以适应现在数据存储的环境要求。 硬件环境的老化导致传输速率的降低， 同时网络的优化也需要良好的硬件环境作为基础， 在传输数据的过程中如果数据量过于庞大， 而企业的硬件环境没有改善那么网络的延迟导致系统的崩溃， 从而丢失数据会造成巨大的经济损失，而对于这些方面， 就需要企业根据业务发展的需要有针对性地升级存储服务器的配置， 提高网络的良性环境，保证存储过程数据安全。 人员的操作失误 “金无足赤，人无完人” 是对于当今任何企业在数据管理人员方面的一句良言， 每个人在工作的过程中不可避免的犯错误或者在操作上失误， 特别是对于从事数据库管理工作的人员，数据量之大， 系统运行之繁琐，都会给工作中带来不必要的失误， 从而对于企业的数据上的安全和完整性存在危胁， 同时中小企业的数据管理人员还肩负存储系统的运维工作， 这就对其数据存储过程中的安全性提出了更高的要求， 面对着企业存储过程数据安全问题，应该如何的解决， 采取什么样的措施保证数据的安全是摆在每个企业面前的主要问题， 数据是企业运营的核心， 强大的数据的支持保障企业在市场中能够乘风破浪， 如何解决存储过程数据安全问题， 下面针对以上的问题给以简单的建议。 一般而言，解决存储过程中的数据安全问题， 企业有很多可以采用的方案： 异地备份可以避免发生自然灾害时的数据损失；采用RAID( 独立磁盘冗余阵列)可以减少磁盘部件的损坏；采用镜像技术 可以减少存储设备损坏；快照可以迅速恢复遭破坏的数据， 减少宕机损失。 而这些技术采用可以很好的应对企业面临的自然灾害，网络、硬件， 人员的操作失误这几方面引起的数据的安全问题。 异地备份 异地备份是保护数据的最安全的方式，无论发生什么情况自然灾害， 那怕是火灾、地震，当其他保护数据的手段都不起作用时， 异地容灾的优势就体现出来了，异地备份问题在于速度和成本， 这要求拥有足够带宽的网络连接和优秀的数据复制管理软件。 通常状态下主要三方面实现异地备份，一是基于磁盘阵列， 通过软件的复制模块，实现磁盘阵列之间的数据复制， 这种方式适用于在复制的两端具有相同的磁盘阵列。 二是基于主机方式，这种方式与磁盘阵列无关。 三是基于存储管理平台，它与主机和磁盘阵列均无关。 RAID RAID系统使用许多小容量磁盘驱动器来存储大量数据， 并且使可靠性和冗余度得到增强。对计算机来说， 这样一种阵列就如同由多个磁盘驱动器构成的一个逻辑单元。 所有的RAID系统共同的特点是“热交换”能力： 用户可以取出一个存在缺陷的驱动器，并插入一个新的予以更换。 对大多数类型的RAID来说，不必中断服务器或系统， 就可以自动重建某个出现故障的磁盘上的数据。 镜像 这个技术是针对如果故障发生在异地分公司，可以使用镜像技术， 进行不同卷的镜像或异地卷的远程镜像， 或采用双机容错技术自动接管单点故障机， 保证无单点故障和本地设备遇到不可恢复的硬件毁坏时， 仍可以启动异地与此相同环境和内容的镜像设备， 以保证服务不间断。当然，这样做必然会提升对设备的投资力度。 快照 在数据保护技术中，快照技术(snapshot) 是极为基础和热门的技术之一，应用在很多存储过程中， 比如数据复制和备份都在使用这种技术。 IBM的FlashCopy、IBM NAS的PSM软件以及VERITAS的FlashSnap软件 都是快照技术的代表。快照可以迅速恢复遭破坏的数据， 减少宕机损失， 可以针对与数据库管理人员在操作中的失误进行数据恢复。 综述： 对于企业在存储过程中的数据安全问题，还有很多解决的方案， 存储安全固然十分重要， 但是存储安全只是数据中心整个安全解决方案的一个组成部分。 安全是一个内涵很广泛的话题， 存储在业务流程中扮演的并非是主角，但确实是关键角色， 因为存储包含了公司绝大部分记录，如果没有存储， 很多业务流程将没法继续。因此， 对于面对存储过程数据安全问题每个企业应该注视起来， 投入更多的精力，数据是一个企业的核心竞争力， 安全强大的数据是企业腾飞的保证，存储技术的发展， 硬件环境的完善相信会给企业数据安全无疑提供强有力的支持。
‘伍’ 什么是数据中心数据中心系统有哪几部分组成
IDC(Internet Data Center) - Internet数据中心，它是传统的数据中心与Internet的结合，它除了具有传统的数据中心所具有的特点外，如数据集中、主机运行可靠等，还应具有访问方式的变化、要做到7x24服务、反应速度快等。IDC是一个提供资源外包服务的基地，它应具有非常好的机房环境、安全保证、网络带宽、主机的数量和主机的性能、大的存储数据空间、软件环境以及优秀的服务性能。
IDC作为提供资源外包服务的基地，它可以为企业和各类网站提供专业化的服务器托管、空间租用、网络批发带宽甚至ASP、EC等业务。简单地理解，IDC是对入驻(Hosting)企业、商户或网站服务器群托管的场所；是各种模式电子商务赖以安全运作的基础设施，也是支持企业及其商业联盟(其分销商、供应商、客户等)实施价值链管理的平台。形象地说，IDC是个高品质机房，在其建设方面，对各个方面都有很高的要求
网络建设
IDC主要是靠其有一个高性能的网络为其客户提供服务，这个高性能的网络包括其- AN、WAN和与Internet接入等方面要求。
IDC的网络建设主要有： - IDC的- AN的建设，包括其- AN的基础结构，- AN的层次，- AN的性能。 - IDC的WAN的建设，即IDC的各分支机构之间相互连接的广域网的建设等。 - IDC的用户接入系统建设，即如何保证IDC的用户以安全、可靠的方式把数据传到IDC的数据中心，或对存放在IDC的用户自己的设备进行维护，这需要IDC为用户提供相应的接入方式，如拨号接入、专线接入及VPN等。 - IDC与Internet互联的建设。
- IDC的网络管理建设，由于IDC的网络结构相当庞大而且复杂，要保证其网络不间断对外服务，而且高性能，必须有一高性能的网络管理系统。
机房场地建设
机房场地的建设是IDC前期建设投入最大的部分。由于IDC的用户可能把其重要的数据和应用都存放在IDC的机房中，所以对IDC机房场地环境的要求是非常高的。IDC的机房场地建设主要在如下几个方面： - 机房装修：机房装修主要考虑吊顶、隔断墙、门窗、墙壁和活动地板等。- 供电系统：供电系统是IDC的场地建设重点之一，由于IDC的大量设备需要极大的电力功率，所以供电系统的可靠性建设、扩展性是极其重要的。供电系统建设主要有：供电功率、UPS建设（n+1）、配电柜、电线、插座、照明系统、接地系统、防雷和自发电系统等。- 空调系统：机房的温度、通风方式和机房空气环境等。- 安全系统：门禁系统、消防系统和监控系统。- 布线系统：机房应有完整的综合布线系统，布线系统包括数据布线、语音布线、终端布线。- 通信系统：包括数据线带宽、语音线路数目等。
‘陆’ 什么是数据中心
数据中心就是服务器的集中，数据中心（DataCenter）通常是指在一个物理空间内实现信息的集中处理、存储、传输、交换、管理，而计算机设备、服务器设备、网络设备、存储设备等通常认为是网络核心机房的关键设备。
数据中心的组成
很荣幸能够看到这个问题，本人十八年的网络技术领域，在一线互联网公司和厂商工作过，热衷于分享网络技术包括，有线、无线、路由器、交换机、华为认证、思科认证等周边问题。 高兴给大家分享我对这个问题看法与想法，废话不多说让我们一起走进这个问题，那现在让我们一起探讨一下关于这个问题。
无聊的旅行者在等待航班起飞时可以在线播放影片，学生可以打开喜爱的播放列表让自己专心学习，这一切之所以可以实现，往往要归功于设备本身。但真正的超级英雄是数据中心，是它们在幕后执行各种繁重的任务，给用户带来顺畅无缝的数字服务。
数据中心内有大量服务器（全天候存储和提供数据的高性能计算机）。计算需求每天都在飞速增长 - 每月新增的网民数以百万计。对更多数据的需求意味着对更多数据中心的需求。
通俗理解就是为企业、媒体、网站提供大规模、高质量、安全可靠的互联网服务，主要包括：服务器托管、网站空间租用、带宽批发等业务。这使得很多企业、政府单位、教育机构等单位不用再去建设自己的机房，也无需聘请专门的技术人员去进行维护管理，这样以来便可以节省很大一部分的费用。
其次，idc数据中心就是指大型机房，利用通信运营商已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的数据中心机房环境，为企事业单位、政府机构、个人提供服务器托管、租用业务以及相关增值等方面的全方位服务。主要包括专业化域名注册查询,主机托管(机位、机架、机房出租)、资源出租(如虚拟主机业务、数据存储服务)、系统维护(系统配置、数据备份、故障排除服务)、管理服务(如带宽管理、流量分析、负载均衡、入侵检测、系统漏洞诊断)，以及其他支撑、运行服务等。
idc数据中心有两个明显的特征，分别是在网络中的位置和总的网络带宽容量，二者构成了网络基础资源的一部分，像骨干网、接入网一样，idc提供了一种高端的数据传输接入服务。像最有名的数据中心是谷歌的，为了满足全球急剧增长的云端数据存储需求，Google 在芬兰的哈米纳、比利时的圣吉斯兰、爱尔兰的都柏林以及荷兰的埃姆斯哈文建造了自己的数据中心，它们均是在过去 11 年里建造完成的。这些数据中心每年的运营成本平均为 3 亿欧元，这在偏远地区创造了大量之前没有的职位，从专业的 IT 技术人员和工程师，到餐饮、设施、安保、景观园林等方面的职位，一应俱全。
总之，简单举例来说，最近很火的中国新四大发明高铁（高铁订单系统）、支付宝（支付宝的支付流水）、共享单车（共享单车的定位）以及网购（网购的信息和物流配送）等等，这些都离不开idc数据中心的支持。通过以上介绍，想必大家对idc已经有了进一步的了解。
关于在以上我的精彩的分享是关于这个问题的解答与看法，都是我个人的想法与观点，在这里同时我希望我分享的这个问题的解答于分享能够帮助到大家。
我也希望大家能够喜欢我的解答，大家如果有更好的关于这个问题的解答与看法，望分享评论出来，共同走进这话题。
我在这里，发自内心真诚的祝大家每天开开心心工作快快乐乐，拥有好身体，同时也祝大家在自媒体行业有一个好的发展，谢谢。
顾名思义就是用来集中管理(存储，计算，交换)数据的地方。内部主要用于放置计算机设备、服务器设备、网络设备、存储设备等， 这些关键设备是数据中心的核心、企业的大脑。
其存在是为了 全面、集中、主动 、 有效 地管理和优化IT基础架构， 实现信息系统高水平的可管理性、可用性、可靠性和可扩展性，保障业务的顺畅运行和服务的及时提供。
目前，数据中心行业应用广泛，上下游产业链条完整。 我国重点发展的各大新兴产业，如人工智能、远程医疗、工业互联网等，均需要以数据中心作为产业支撑。
说完基础的，再来聊聊当前 科技 是如何带动数据可视化管理的~
IDC 是国家“新基建”战略的重要信息化基础设施，为有效带动 5G、人工智能、物联网、云计算、大数据全产业链发展。 在政策的推动下，数据中心产业逐渐实现规模化、集中化、绿色化、布局合理化的趋势。
Hightopo 在数据中心三维可视化中，摒弃传统的图表方式，自主研发了基于 HTML5 的 2D、3D 图形渲染引擎 HT for Web，为 Web 可视化提供了丰富的展示形式和效果。通过专业的开发与设计团队，将 2D 与 3D 有机的融合在一起，保证设计效果的完整呈现，达到所见即所得的效果。实现对数据中心的众多子系统集中调配管理的目的，降低机房管理难度，减轻机房运维压力。也可为各种不同业务诉求增长提供了灵活的解决方案。
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在 3D 视觉化环环境中，可以清楚地看到管线分布的全景视图，操作员可以查看单个设备的所有链路信息来确认，或显示链路中包含的所有设备。呈现数据中心从高压市电引入至列头柜（智能母线、PDU）输出的变配电系统设备和线路。
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数据中心（Data Center）是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息。
《行动计划》强化了新型数据中心利用率、算力规模、能效水平、网络时延等反映数据中心高质量发展的指标，弱化了反映体量的数据中心规模指标。 计划到 2021 年底，全国数据中心平均利用率力争提升到 55%以上，总算力超过 120 EFLOPS，新建大型及以上数据中心 PUE 降低到 1.35 以下。到 2023 年底，全国数据中心平均利用率力争提升到 60%以上，总算力规模超过 200 EFLOPS，高性能算力占比达到 10%，新建大型及以上数据中心 PUE 降低到 1.3 以下，严寒和寒冷地区力争降低到 1.25 以下，国家枢纽节点内数据中心端到端网络单向时延原则上小于 20 毫秒。
今天整理了数据中心行业报告，一共26份，或许对这个问题的回答，有帮助：
欢迎收藏。
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‘柒’ 数据中心是什么其系统结构和工作原理是怎样的呢
一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。
先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：
整合公司所有业务数据，建立统一的数据中心；
提供各种报表，有给高层的，有给各个业务的；
为网站运营提供运营上的数据支持，就是通过数据，让运营及时了解网站和产品的运营效果；
为各个业务提供线上或线下的数据支持，成为公司统一的数据交换与提供平台；
分析用户行为数据，通过数据挖掘来降低投入成本，提高投入效果；比如广告定向精准投放、用户个性化推荐等；
开发数据产品，直接或间接为公司盈利；
建设开放数据平台，开放公司数据；
。。。。。。
- 上面列出的内容看上去和传统行业数据仓库用途差不多，并且都要求数据仓库/数据平台有很好的稳定性、可靠性；但在互联网行业，除了数据量大之外，越来越多的业务要求时效性，甚至很多是要求实时的 ，另外，互联网行业的业务变化非常快，不可能像传统行业一样，可以使用自顶向下的方法建立数据仓库，一劳永逸，它要求新的业务很快能融入数据仓库中来，老的下线的业务，能很方便的从现有的数据仓库中下线；
- 其实，互联网行业的数据仓库就是所谓的敏捷数据仓库，不但要求能快速的响应数据，也要求能快速的响应业务；
- 建设敏捷数据仓库，除了对架构技术上的要求之外，还有一个很重要的方面，就是数据建模，如果一上来就想着建立一套能兼容所有数据和业务的数据模型，那就又回到传统数据仓库的建设上了，很难满足对业务变化的快速响应。应对这种情况，一般是先将核心的持久化的业务进行深度建模（比如：基于网站日志建立的网站统计分析模型和用户浏览轨迹模型；基于公司核心用户数据建立的用户模型），其它的业务一般都采用维度+宽表的方式来建立数据模型。这块是后话。
- 整体架构下面的图是我们目前使用的数据平台架构图，其实大多公司应该都差不多：
- 逻辑上，一般都有数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层。可能叫法有所不同，本质上的角色都大同小异。
- 我们从下往上看：
- 数据采集数据采集层的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。
- 数据源的种类比较多：
网站日志：
- 作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务器上，
- 一般是在每台网站日志服务器上部署flume agent，实时的收集网站日志并存储到HDFS上；
业务数据库：
- 业务数据库的种类也是多种多样，有Mysql、Oracle、SqlServer等，这时候，我们迫切的需要一种能从各种数据库中将数据同步到HDFS上的工具，Sqoop是一种，但是Sqoop太过繁重，而且不管数据量大小，都需要启动MapRece来执行，而且需要Hadoop集群的每台机器都能访问业务数据库；应对此场景，淘宝开源的DataX，是一个很好的解决方案（可参考文章 《异构数据源海量数据交换工具-Taobao DataX 下载和使用》），有资源的话，可以基于DataX之上做二次开发，就能非常好的解决，我们目前使用的DataHub也是。
- 当然，Flume通过配置与开发，也可以实时的从数据库中同步数据到HDFS。
来自于Ftp/Http的数据源：
- 有可能一些合作伙伴提供的数据，需要通过Ftp/Http等定时获取，DataX也可以满足该需求；
其他数据源：
- 比如一些手工录入的数据，只需要提供一个接口或小程序，即可完成；
- 数据存储与分析毋庸置疑，HDFS是大数据环境下数据仓库/数据平台最完美的数据存储解决方案。
- 离线数据分析与计算，也就是对实时性要求不高的部分，在我看来，Hive还是首当其冲的选择，丰富的数据类型、内置函数；压缩比非常高的ORC文件存储格式；非常方便的SQL支持，使得Hive在基于结构化数据上的统计分析远远比MapRece要高效的多，一句SQL可以完成的需求，开发MR可能需要上百行代码；
- 当然，使用Hadoop框架自然而然也提供了MapRece接口，如果真的很乐意开发Java，或者对SQL不熟，那么也可以使用MapRece来做分析与计算；Spark是这两年非常火的，经过实践，它的性能的确比MapRece要好很多，而且和Hive、Yarn结合的越来越好，因此，必须支持使用Spark和SparkSQL来做分析和计算。因为已经有Hadoop Yarn，使用Spark其实是非常容易的，不用单独部署Spark集群，关于Spark On Yarn的相关文章，可参考：《Spark On Yarn系列文章》
- 实时计算部分，后面单独说。
- 数据共享这里的数据共享，其实指的是前面数据分析与计算后的结果存放的地方，其实就是关系型数据库和NOSQL数据库；
- 前面使用Hive、MR、Spark、SparkSQL分析和计算的结果，还是在HDFS上，但大多业务和应用不可能直接从HDFS上获取数据，那么就需要一个数据共享的地方，使得各业务和产品能方便的获取数据；和数据采集层到HDFS刚好相反，这里需要一个从HDFS将数据同步至其他目标数据源的工具，同样，DataX也可以满足。
- 另外，一些实时计算的结果数据可能由实时计算模块直接写入数据共享。
- 数据应用
业务产品
- 业务产品所使用的数据，已经存在于数据共享层，他们直接从数据共享层访问即可；
报表
- 同业务产品，报表所使用的数据，一般也是已经统计汇总好的，存放于数据共享层；
即席查询
- 即席查询的用户有很多，有可能是数据开发人员、网站和产品运营人员、数据分析人员、甚至是部门老大，他们都有即席查询数据的需求；
- 这种即席查询通常是现有的报表和数据共享层的数据并不能满足他们的需求，需要从数据存储层直接查询。
- 即席查询一般是通过SQL完成，最大的难度在于响应速度上，使用Hive有点慢，目前我的解决方案是SparkSQL，它的响应速度较Hive快很多，而且能很好的与Hive兼容。
- 当然，你也可以使用Impala，如果不在乎平台中再多一个框架的话。
OLAP
- 目前，很多的OLAP工具不能很好的支持从HDFS上直接获取数据，都是通过将需要的数据同步到关系型数据库中做OLAP，但如果数据量巨大的话，关系型数据库显然不行；
- 这时候，需要做相应的开发，从HDFS或者HBase中获取数据，完成OLAP的功能；
- 比如：根据用户在界面上选择的不定的维度和指标，通过开发接口，从HBase中获取数据来展示。
其它数据接口
- 这种接口有通用的，有定制的。比如：一个从Redis中获取用户属性的接口是通用的，所有的业务都可以调用这个接口来获取用户属性。
- 实时计算现在业务对数据仓库实时性的需求越来越多，比如：实时的了解网站的整体流量；实时的获取一个广告的曝光和点击；在海量数据下，依靠传统数据库和传统实现方法基本完成不了，需要的是一种分布式的、高吞吐量的、延时低的、高可靠的实时计算框架；Storm在这块是比较成熟了，但我选择Spark Streaming，原因很简单，不想多引入一个框架到平台中，另外，Spark Streaming比Storm延时性高那么一点点，那对于我们的需要可以忽略。
- 我们目前使用Spark Streaming实现了实时的网站流量统计、实时的广告效果统计两块功能。
- 做法也很简单，由Flume在前端日志服务器上收集网站日志和广告日志，实时的发送给Spark Streaming，由Spark Streaming完成统计，将数据存储至Redis，业务通过访问Redis实时获取。
- 任务调度与监控在数据仓库/数据平台中，有各种各样非常多的程序和任务，比如：数据采集任务、数据同步任务、数据分析任务等；
- 这些任务除了定时调度，还存在非常复杂的任务依赖关系，比如：数据分析任务必须等相应的数据采集任务完成后才能开始；数据同步任务需要等数据分析任务完成后才能开始；这就需要一个非常完善的任务调度与监控系统，它作为数据仓库/数据平台的中枢，负责调度和监控所有任务的分配与运行。
- 前面有写过文章，《大数据平台中的任务调度与监控》,这里不再累赘。
- 总结在我看来架构并不是技术越多越新越好，而是在可以满足需求的情况下，越简单越稳定越好。目前在我们的数据平台中，开发更多的是关注业务，而不是技术，他们把业务和需求搞清楚了，基本上只需要做简单的SQL开发，然后配置到调度系统就可以了，如果任务异常，会收到告警。这样，可以使更多的资源专注于业务之上。
‘捌’ 为什么苹果华为腾讯，都要把数据中心建在贵州，有什么好处
最近两年大数据非常火爆，跟着大数据一起火爆的是贵州省，每年在贵阳举办的大数据峰会更是吸引来了全球各地商界大佬的参与。
而且目前很多知名企业已经在贵阳建设大数据中心或者计划在贵州建设大数据中心，比如在贵安新区中的电子产业信息园内，目前聚集了三大运营商后，戴尔、谷歌、阿里巴巴、腾讯、网络、京东、华为等近300数据项目。
目前贵州是首个国家级大数据综合试验区，贵州已有大数据企业超过9000家，产值超1100亿元，每年有上万名相关人才流入。
那贵州到底有什么魅力，为何能够吸引这么多知名企业来到贵州建设大数据中心，成为大数据中心的一个重要基地之一呢？这里面有主要有几个原因:
贵州的地理环境是非常适合建大数据中心的，这种优势主要体现在以下几个方面。
（1）气候优势。贵州位于北纬24度至29度之间，贵阳更是被称为避暑胜地，冬无严寒，夏无酷暑，夏季平均气温约25℃，冬季平均气温约9℃，温差是比较小的，这种气候非常有利于服务器的维护，减少服务器的能耗。
（2）贵州位于云贵高原地区，境内地貌主要以喀斯特地貌为主，很少有台风，地震，泥石流等地质灾害，这有利于大数据中心的稳定。
（3）贵州境内有众多溶洞，洞里面的恒温恒湿，这个非常适合建立大数据中心，所以目前有很多大数据中心都是直接建在贵州省内的溶洞里面。
大家都知道大数据中心是电老虎，大数据中心的运营成本主要包括机房电费、宽带成本、机房建设及摊销、人工成本及机房租金等，其中的机房电费成本约占据总成本的一半以上 。
之前美国有一个机构曾经做过一个调查，结果发现一个数据中心的用电功率超过了美国的一个中型城镇，比如谷歌位于全球的数据中心的用电功率达到3亿瓦特，这一数字超过了三万户美国家庭。
正因为如此，建立大数据中心最大的一个成本就是电力，而且必须需要该地区有丰富的电力资源。目前贵州的电力资源是比较丰富的，2018年各省发电量排名当中，贵州排在第15位，发电量不是很靠前，但这个发电量跟贵州的经济体量相比还是相对比较丰富的，所以贵州很多电量都是输送到省外。
除了电力资源丰富之外，贵州的电价还非常便宜，为了吸引各大数据中心到贵州投资，贵州各地方政府协调电网给出了一个比较优惠的电价政策，最低的价格达到每度0.35元，而据工信部统计，目前全国大数据中心平均用电价格为0.87元/千瓦时，而沿海地区用电价格高达1.5元/千瓦时，相当于目前贵州的电价只有其他地区的一半，甚至更低，这也是吸引各大巨头大数据中心落户的直接原因之一。
影响大数据中心布局的原因有很多，其中有一个重要的原因就是土地。因为大数据中心不像机房那么简单，随便1栋楼就可以解决问题，大数据中心需要非常大的面积。
比如腾讯贵安七星绿色数据中心位于贵州省贵安新区，总占地面积约为770亩，隧洞面积超过3万平方米。如果这个大数据中心建立在深圳，按照土地均价1万元/平米计算，那光土地成本就需要50亿左右。而贵州作为欠发达地区，目前经济并不是很发达，所以土地成本相对比较低，这770亩土地价格估计也就几个亿左右，这样就可以大大节省大数据中心的建设成本。
最近几年贵州的大数据业务之所以发展迅猛，这里面除了国家政策偏重之外，贵州各地方政府出台的优惠政策也是吸引各大企业落户的重要原因之一。
前几年贵州省就出台相关文件大力支持大数据中心产业的发展，这种政策支持主要体现在以下几个方面：
1、税收优惠。
比如投资1000万元及以上的大数据企业，从企业投产运营之日起3年内，企业所交纳的省级以下税收地方财政留存增量部分，由企业所在地市、县政府全额补给企业；
投产运营3年以上5年以内的，以减半方式给予支持。 而符合国家税收优惠政策规定的大数据企业，可享受第一年至第二年免征企业所得税、第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税的优惠。
2、补贴政策
为降低企业成本，贵州省还给大数据企业补贴宽带费用，大数据企业自用宽带租赁费由所在市、县政府给予50%的补贴，每户企业每年补贴不超过50万元，补贴期可为3年。
此外，从财政上，贵州省整合贵阳市、贵安新区设立大数据产业发展专项资金，从2014年起连续3年，每年安排不少于1亿元用于支持大数据产业发展。
3、人才政策
大数据本身就是一个高 科技 产业，本身就离不开人才，为了吸引更多的人才来贵州落户以及就业，贵州省推出了很多人才优惠政策。
一是实施“百千万人才引进”计划，鼓励大数据产业人才到贵州创业，认定为大数据企业高层次人才的可享受相关优惠政策，这种人才政策主要体现在以下三个方面。
二是给大数据企业的员工在税收和购房方面发“红包”。对大数据企业员工，在贵州工作时间超过1年、年缴纳个人所得税在3万元及以上的，按其个人所得税地方留存部分，第1至5年给予90%的奖励，第6至10年给予60%的奖励。大数据企业高管人员和核心技术人才，在贵阳市和贵安新区购买住房并签订5年以上本地服务协议的，经认定后由所在地政府每人给予10万元一次性购房补贴。
三是大数据企业高管人员和核心技术人才，在户籍和就医等方面享受优惠和便利，子女在义务教育阶段入学可在省内居住地辖区学校就读。
总之，贵州省大数据之所以能够迅猛发展，吸引那么多世界顶尖企业来落户投资，可以说贵州省综合了天时，地利，人和各方面的优势，所以目前贵州省大数据产业发展越来越好。
贵州被称为中国的大数据“硅谷”，三大运营商、华为、腾讯、苹果纷纷在贵州建立数据中心。为什么这些 科技 巨头纷纷在贵州建立数据中心呢？下文具体说一说。
数据中心最大的特点就是“高能耗” ，电力成本是整个支出成本的50%~70%，其中一半来自于服务器等设备的供电，另一半来自于机器设备散热的“空调费”。
从气温和能源来说，贵州是公认的中国南方最适合建立数据中心的地方。贵州常年气温保持在14℃到16℃，即便最炎热7月份，平均气温也只有23.7℃，是服务器等设备运行最合适的温度。
根据华为的说法“大数据基地建在北京需要1块钱1度电，贵阳只需要4毛。 我们不需要什么优惠政策，放在贵州，建成运行后一年可以节约上亿的电费 ”。
2013年是中国“大数据元年”，大数据的到来，贵州和北上广的等一线发达地区站在同一起跑线上。贵州专门颁布了一系列政策，用于支持贵州大数据的发展。2014年开始，贵州鼓励奖政府部分的数据迁移到云端，即“云上贵州”，除了特殊需求，不再自建机房，这个在全国范围内都是超前的。
贵州通过政策上的引导，明确了两大基础工程： 一个是数据中心，一个是呼叫中心 。数据中心方面，三大运营商、华为、阿里巴巴、腾讯、苹果等纷纷将南方的数据中心建立在贵州；呼叫方面，华为、蚂蚁金服等都将客服中心放在了贵州，贵阳的呼叫中心坐席达到了30多万席。
总之，贵州发展大数据产业占据了天时地利人和的优势，贵州独特的自然环境和精准有利的政策支持是贵州大数据产业发展的两大法宝。
可是你不知道的是：三大运营商，苹果，华为，腾讯等等都选择将大数据中心落户在贵州！到底贵州有什么魔力呢？毕竟贵州并不是像北上广一样发达。有什么理由留住这些大企业吗？
2013年3月，贵州面向全国优质民营企业进行招商推介时，特意邀请马云。马云这样说：错过三十年前的广东和浙江！也一定不能错过在贵州的发展机遇。
也就是在这一年，三大运营商将大数据中心落户在了贵州；不仅仅是它们，阿里，华为，惠普，IBM，网络，腾讯，戴尔等等都将大数据中心和贵州相连！
这一切的根源在于：贵州对于发展大数据的决心！贵州从最开始就既定了将贵州打造成大数据中心，所以支持力度大，定位精准！
从将贵州打造成全国首个大数据综合试验区，贵州应该是最早一批积极落实《促进大数据发展行动纲要》的地区， 这是贵州能够先人一步的根源！
从2013年三大运营商落户贵州贵安新区，总投资150亿元，规划建设机柜超10万个、服务器超200万台！它们打了头阵，更有利于促成品牌效应，行业巨头纷纷入驻 ，实际上也是吸引华为，腾讯，苹果纷至沓来的原因之一！
你可能不会忽略掉：节约成本！对于任何一个企业来说，成本控制是最基础的！而大数据一个重要的特点就是高耗能！而贵州的水资源丰富，可以说是国内电费最低的省份之一。
可以说对于大数据中心来说，能够节约大约50%-70%的电量！这对于企业来说，这是非常有吸引力的一环。
而且，贵州地处北纬24到29度之间，平均气温在14-16度，冬暖夏凉，地质结构稳定，灾害风险低，森林覆盖率49%，可以说这对于大数据中心所需要的稳定，安全，而且气温适合，对于散热要求大的数据中心很适合！
在贵州大数据产业园，联通负责人这样说：这里有绿色节能、柔性可变、灵活定制、网络通达、安全可靠、专业运营六大特点，这是促使他们选择的原因。
确实，贵州本身的优势不仅仅贵州本身的支持；环境特色，电力成本以及开放的数据资源等等优势，让贵州成了这些企业选择的“钻石矿”！
华为、腾讯等企业把数据中心建在贵州，主要是因为贵州全年平均气温较低，而且电力稳定，空气清洁，更关键的是数据中心安全等级可以建设的更高，而且贵州政府规划和招商引资政策较好。下面来分析一下。
气温较低，对于数据中心的散热非常有好处。贵州即使是夏天，平均温度大概也就在20多度，如果是山区，可能温度会更低，更凉爽一些。气温较低，对于大型数据中心的散热是非常有好处的，大家都知道数据中心的发热量是惊人的，气温较低可以节约大量的空调用电。这样也能节约设备成本，提升数据中心运行稳定性，降低数据中心运行费用。
数据中心是耗电大户，电力供应的稳定性可以说至关重要。贵州电厂众多，本地大型电厂非常多，因此电力供应情况非常充足，原来就是西电东输的起点，可以说电力非常稳定和充足。贵州本地电厂和电网的供电能力充足和稳定，这保证了数据中心的高等级的供电要求。毕竟周边就有稳定的发电厂，这对于数据中心来说更为重要。
数据中心对于空气的清洁度要求也非常高。而贵州空气质量可以说非常好，这对于数据中心的良好运行至关重要，空气不用特别精细的处理就可以很好地满足要求，这又减低了数据中心的运行成本。
贵州数据中心安全等级特别高，甚至可以抵御核弹攻击。数据中心在未来是一个国家的机密，可以说安全是需要考虑非常周全的。一般在贵州建立数据中心，都是在山脚下挖出山洞，作为数据中心，这样把一座大山挖空，可以说安全等级特别高，甚至可以轻松抵御核弹的攻击。这样的安全等级，可以说把数据安全放在了非常高的等级上。这样的数据中心无疑更能够吸引人把数据放在里面。
贵州省这几年充分考虑了自己的资源优势，规划和主导了贵州大数据中心的定位。依托着贵州大数据中心的定位，不断推出招商引资政策和人才引进政策，包括税收方面的优惠，包括土地方面的优惠，包括供电优惠政策等等。这些政策对于企业落户贵州也是起到了非常关键的作用。
综上所述，华为、腾讯等企业把数据中心建在贵州，主要是因为贵州平均气温较低，而且电力供应稳定，空气清洁，更关键的是数据中心安全等级可以建设的更高，而且贵州招商引资政策也是非常好。
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为了电！首先是省电，你知道北京一个腾讯的数据中心一年的电费是多少吗？十个亿。再有这么大的耗电量，你就是给的起电费电网也不一定能给你做输配电啊。这个不是你想要就有的，像北京的电都是外省输送过来的，你一拍脑袋想砸钱建一个数据中心，国家电网没规划你这块儿，这么大的耗电量，它从哪儿给你送电来啊？贵州这里好处就出来了，有全国最充沛的水利资源，把机房建在河边的山里头，电力，空调的冷却这些问题都解决了。这也是为什么很多比特币的挖矿机矿场都在云贵那边的原因了。建好了水电站电就和白来的差不多了。水利发电站就在边上也没有电网的输配送问题了，至于数据传输反正是光纤，距离根本不是问题。
大家好！
为什么长期以来没有什么发展机遇的贵州，能够成为中国大数据中心。
世界各大巨头公司纷纷把自己的数据中心建立在贵州这块自古以来就荒凉落后的西部山区中。
作为在贵州呆了很长时间的人，我认为有以下几个核心点符合建造大数据中心：
大数据中心里的设备都是极其昂贵的设备，那可是公司的真金白银。更何况比设备更贵重的核心数据、科研成果，更是无价之宝。作为一个公司战略级资产，最核心的考虑点应该是天灾原因。天灾面前人人平等，天灾面前，一切白费。而贵州省在下面几个可以说在世界上都是得天独厚的：
1.地震：地震应该是对数据中心，危害最大的自然灾害。但，有史料记载以来，贵州好像没有发生过地震活动。不像现在四川和云南地震频发。
2.水灾：贵州林密，沟深，只要选址得当，完全不用担心像长沙那样被水漫金山。
1.贵州地处中国内陆，东挨湖南，北接重庆四川，西连云南，南抵广西。属于中国的内陆地区。
2.贵州自古以来就是一个被群山环抱，交通闭塞，很少有战乱，非常稳定、孤僻、独立的地方。如，席卷世界的第二次世界大战，贵州就几乎没有受到炮弹的打击。解放战争更是一个地区，一个团就解放了。
“天无三日晴，地无三分平”，一直是贵州写照，地处亚热带，但有处于云贵高原中心地带，而且高原也不太高，平均海拔1000多米。气温常年维持在10℃~30℃之间。对高耗电的大数据中心来说，无形中降低了大量的电费成本。
大自然的空调房，溶洞
贵州是一个资源缺乏的省，煤炭，钢铁，石油等都几乎没有，但唯独水资源丰富。乌江，清水江，赤水河，盘江等等。有高原带来的巨大落差，非常便于水电站的建立。在70十年代，很多农村都是通过自建水电站，发电自给自足。
这是贵州摆脱落后的机会，腾飞的起点。由衷为故乡高兴。
把最赚钱又环保的项目落在扶贫重点地区符合国家策略，很早前就在贵州黔南建设“大碟子”，据说光选址就选了12年，最后才选到这国宝级的“科斯特地形”开始建设，总耗时23年。有这么好的天文设备在这里，当然高 科技 的项目更有理由落在这里啦，天气也是关键，这里全年平均气温23度，夏天不热冬天不冷，当然大多数原因还是国家想要扶持贵州啦，全国各省各县都修高速公路，最费钱耗时难修的就是贵州省了，投资那么多，总要有项目回报吧！以上纯属个人观点哦！
有一个很有意思的消息，微软2018年6月搞了一个名为 Natick的实验性项目。这个项目非常有意思，微软在苏格兰奥克尼群岛海岸线附近的水域中，部署了一个水下数据中心，在一艘长 40 英寸的船内部署了12个机架和864 台服务器。
另外一个很有意思的消息是，VerneGlobal公司和Advania公司在冰岛建立了自己的数据中心，冰岛正在成为越来越多的数据中心首选，冰岛正在打造零碳的绿色数据中心产业
不知道有没有人路过华为的数据中心，在华为的一些数据中心，冬天路过的时候，数据中心上云蒸霞蔚，蔚为壮观。所以，对于数据中心而言，选址首先要考虑的就是散热。数据中心所处的位置，如果气候常年凉爽，对于数据中心而言，可以显着降低整体能耗，节约大量散热所需的能源费用。
如果有朋友去过运营商的机房也可以看到，运营商的机房一般都是没有窗户的，这是为了避免夏天太阳直射产生的热量，所以散热是数据中心的基本需求。微软之所以做实验把数据中心建在水下，也是看重了水下良好的散热条件
数据中心的能耗需求也是刚需，因为数据中心的服务器需要24小时不间断运转。冰岛为何成为全球数据中心建设的热门地点，是因为冰岛的天气凉爽，而且冰岛的地热非常丰富，冰岛的地热发电满足了全冰岛的用电需求并且还有所富余。所以能耗一向是数据中心的刚性需求。以前传说四川大渡河畔是比特币的矿机的挖矿圣地，也是看重了四川富余的水电资源
我们再看看贵州，当地常年气温凉爽，在夏天几乎不用空调，可利用自然条件冷却服务器；而且贵州水电装机量排在全国第四，有充足且便宜的电力资源提供，这些都为贵州作为数据中心建设的最佳地点提供了绝佳的支持
华为在贵州的数据中心，甚至挖空了一座小山，在山腹里建设数据中心，将会更加凉爽，很有可能采用自然散热方式，就可以满足数据中心服务器的散热诉求。所以贵州建设数据中心，是得天独厚的
数据中心选址有几个条件，一是安全，二是成本低，这两点贵州都具备。
所谓企业数据中心，就是一个公司核心数据的存储中心，相当于人的大脑，对安全性要求比较高，一般都是采用容灾备份的方式设置，分散在不同的地区，贵州只是其中一个，别的地方应该也还有。
数据中心的安全性威胁主要来自：自然因素，人为因素、意外因素。和其他地区比较，贵州自然安全因素比较好，台风、地震、雨雪等自然灾害非常少；贵州相对地处偏僻，不繁华，人为因素的概率也比较低；贵州地处云贵高原，周边环境比较稳定，火灾等意外因素也相对少一些。除此之外，网络攻击等其它安全因素在哪里都差不多。
在安全的前提下，能省就省。数据中心属于不太需要人力维护，但是需要精心呵护的地方，除了上面说的安全因素外，对环境、电力、温度、消防要求比较高。
因为工作的原因，我曾经到过很多运营商的机房，里面可以说是戒备森严，因为里面有大量的用户数据，必须保证绝对安全，不能影响用户正常通信。
据了解，这种机房对环境要求非常高，必须做防尘处理，贵州的污染少，防尘成本就会降低；机房还要求24小时供电，双路供电的同时，还要配备柴油发电机组，配备逆变器，而且耗电非常高，还要通过空调调节机房温度接近恒温，因为只有在恒定的温度下机器运行效率才高，寿命也长，贵州电力相对充沛，电费不高，能节省成本。
除此之外，空调也是用电大头，为了节能，在温度适宜的时候，他们都采用新风制冷，就是用自然风冷却机器散热，贵州的半高原环境常年温度偏低，非常适合采用自然条件降温，这对降低空调电费来说是最好的。
正是由于上述原因，很多互联网公司愿意把数据中心建在贵州，贵州也为他们创造了很好的运营条件，包括机房选址，环境开发，人才政策等等，这就形成了一种产业，数据中心和呼叫中心基地。
苹果华为腾讯都要把数据中心建在贵州，有三方面原因，简单点说就是成本低、安全性高、符合大趋势。
接下来我们具体分析这三大原因。
成本有多方面，既然是大数据中心，那么首先要有比较大的空间，需要摆放很多台服务器，需要耗费大量电力，需要保持较低的温度。
贵州地处西部，土地成本低，平均温度也低，还有很多溶洞可以直接利用。此外贵州有煤矿 ，电力充足 ，电力成本较低。
凉爽的温度，一年四季温差小，这种自然气温环境得天独厚，耗电量也非常均衡。
电费占了数据中心近半的成本，相对于其他地区平均0.8元以上的用电成本，贵州用电成本低至0.35元，这是非常大的优势。
西部远离沿海，身处内陆，更加安全，即使发生战争也不容易受到影响。
贵州地质条件独特，没有地震、泥石流等危害。
“一带一路”为贵州带来了大机遇，仅贵阳市就有大数据企业1600多家，主营业务收入在2018年达到了1000亿元。
为了吸引投资，贵州对企业的优惠措施也非常到位，企业融资、税收、人才等方面都有政策扶持。
以税收优惠为例，符合国家税收优惠政策规定的大数据企业可享受第一年至第二年免征企业所得税、第三年至第五年按照25%的法定税率减半征收企业所得税的优惠。
以贵安新区为例，企业建设大数据中心可以获得最高1000万元软硬件资源支持，除了阶梯电价优惠外，对于各类人才也有3年内每年最高2万元的租房支持。正因为符合了国家规划，地方重视，企业配合，贵州大数据行业吸引了每年上万人才流入，部分人才还能享受高达10万元的购房补贴。
如今贵州大数据产业规模已经形成，优势会日益明显，成为贵州经济新的经济增长点。
‘玖’ 数据中心是干什么的
数据中心是企事业单位用来存放其关键应用程序、数据的空间和物理设施。数据中心设计的关键组件包括路由器、交换机、防火墙、存储系统、服务器、监控设备和各种类型应用程序。现代数据中心与以前大不相同，基础架构已从传统的本地物理服务器转变为支持跨物理基础架构池的应用程序和工作负载的虚拟网络，并进入多云混合环境。
数据中心的核心组件
数据中心核心组件包括路由器、交换机、防火墙、存储系统、服务器、监控系统和应用程序。由于这些组件都会关联管理关键业务数据和应用程序，因此数据中心安全性设计在数据中心设计中至关重要。
它们提供网络基础设施，提供安全内外网络设备连接，存储基础设施，数据是现代数据中心的燃料，存储系统用于保存这种无形的重要资产。计算资源，应用程序是数据中心的引擎，服务器提供驱动应用程序的处理、内存、本地存储和网络连接。