什么是数据中心？
2024-05-02 00:01
1. 什么是数据中心？
数据中心是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。从应用层面看，包括业务系统、基于数据仓库的分析系统；从数据层面看，包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的集成/整合流程；从基础设施层面看，包括服务器、网络、存储和整体IT 运行维护服务。 数据中心-建设目标 数据中心的建设目标是：1、全面建成公司总部和网省公司两级数据中心，逐步实现数据及业务系统的集中； 2、建立企业数据仓库，提供丰富的数据分析展现功能；3、实现数据的唯一性与共享性；4、建立统一的安全体系，保证数据及业务系统的访问安全；5、结合数据中心建设，完善数据交换体系，实现两级数据中心间的级联；6、实现网络、硬件、存储设备、数据、业务系统和管理流程、IT采购流程、数据交换流程的统一集中；7、统一的信息管理模式及统一的技术架构，能够迅速地实施部署各种IT系统，提升管理能力。 数据中心-系统结构 数据中心采用总部和网省两级进行部署，两级数据中心通过数据交换平台进行数据的级联。 数据中心逻辑架构包含：应用架构、数据架构、执行架构、基础架构（物理架构）、安全架构、运维架构。 应用架构：应用架构是指数据中心所支撑的所有应用系统部署和它们之间的关系。 数据架构：数据架构是指每个应用系统模块的数据构成、相互关系和存储方式，还包括数据标准和数据的管控手段等。 执行架构：执行架构是指数据仓库在运行时态的关键功能及服务流程，主要包括ETL（数据的获取与整合）架构和数据访问架构。 基础架构（物理架构）：为上层的应用系统提供硬件支撑的平台（主要包括服务器、网络、存储等硬件设施）。 安全架构：安全架构覆盖数据中心各个部分，包括运维、应用、数据、基础设施等。它是指提供系统软硬件方面整体安全性的所有服务和技术工具的总和。 运维架构：运维架构面向企业的信息系统管理人员，为整个信息系统搭建一个统一的管理平台，并提供相关的管理维护工具，如系统管理平台、数据备份工具和相关的管理流程。 数据中心-工作原理 数据的获取与整合也叫ETL（Extract，Transact，Load），是在确定好数据集市模型并对数据源进行分析后，按照分析结果，从应用系统中抽取出与主题相关的原始业务数据，按照数据中心各存储部件的要求，进行数据交换和装载。数据的获取与整合主要分为数据抽取、数据转换、数据装载三个步骤。 ETL 的好坏，直接影响到数据集市中的数据质量。 数据仓库区是专门针对企业数据整合和数据历史存储需求而组织的集中化、一体化的数据存储区域。数据仓库由覆盖多个主题域的企业信息组成，这些信息主要是低级别、细粒度数据，同时可以根据数据分析需求建立一定粒度的汇总数据。它们按照一定频率定期更新，主要用于为数据集市提供整合后的、高质量的数据。数据仓库侧重于数据的存储和整合。 数据集市是一组特定的、针对某个主题域、部门或用户分类的数据集合。这些数据需要针对用户的快速访问和数据输出进行优化，优化的方式可以通过对数据结构进行汇总和索引实现。
2. 数据中心的构成是怎么样的
目前阶段讲数据中心，尤其是云计算数据中心，一般包含如下几大部分。 1、基础环境： 主要指数据中心机房及建筑物布线等设施，包括电力、制冷、消防、门禁、监控、装修等； 2、硬件设备： 主要包括核心网络设备、网络安全设备、服务器、存储、灾备设备、机柜及配套设施； 3、基础软件： 服务器操作系统软件、虚拟化软件、IaaS服务管理软件、数据库软件、防病毒软件等； 4、应用支撑平台： 一般来讲是具有行业特点的统一软件平台，整合异构系统，互通数据资源；剩下的是具体应用软件了，多数应该做成与硬件无关的。 最最重要的是，软件硬件的罗无法构成一个好的数据中心，关键是如何设计、如何集成、如何运营，这才是一个数据中心的价值重点。
3. 什么是数据中心？
数据中心是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。从应用层面看，包括业务系统、基于数据仓库的分析系统；从数据层面看，包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的集成/整合流程；从基础设施层面看，包括服务器、网络、存储和整体IT 运行维护服务。 数据中心-建设目标 数据中心的建设目标是：1、全面建成公司总部和网省公司两级数据中心，逐步实现数据及业务系统的集中； 2、建立企业数据仓库，提供丰富的数据分析展现功能；3、实现数据的唯一性与共享性；4、建立统一的安全体系，保证数据及业务系统的访问安全；5、结合数据中心建设，完善数据交换体系，实现两级数据中心间的级联；6、实现网络、硬件、存储设备、数据、业务系统和管理流程、IT采购流程、数据交换流程的统一集中；7、统一的信息管理模式及统一的技术架构，能够迅速地实施部署各种IT系统，提升管理能力。 数据中心-系统结构 数据中心采用总部和网省两级进行部署，两级数据中心通过数据交换平台进行数据的级联。 数据中心逻辑架构包含：应用架构、数据架构、执行架构、基础架构（物理架构）、安全架构、运维架构。 应用架构：应用架构是指数据中心所支撑的所有应用系统部署和它们之间的关系。 数据架构：数据架构是指每个应用系统模块的数据构成、相互关系和存储方式，还包括数据标准和数据的管控手段等。 执行架构：执行架构是指数据仓库在运行时态的关键功能及服务流程，主要包括ETL（数据的获取与整合）架构和数据访问架构。 基础架构（物理架构）：为上层的应用系统提供硬件支撑的平台（主要包括服务器、网络、存储等硬件设施）。 安全架构：安全架构覆盖数据中心各个部分，包括运维、应用、数据、基础设施等。它是指提供系统软硬件方面整体安全性的所有服务和技术工具的总和。 运维架构：运维架构面向企业的信息系统管理人员，为整个信息系统搭建一个统一的管理平台，并提供相关的管理维护工具，如系统管理平台、数据备份工具和相关的管理流程。 数据中心-工作原理 数据的获取与整合也叫ETL（Extract，Transact，Load），是在确定好数据集市模型并对数据源进行分析后，按照分析结果，从应用系统中抽取出与主题相关的原始业务数据，按照数据中心各存储部件的要求，进行数据交换和装载。数据的获取与整合主要分为数据抽取、数据转换、数据装载三个步骤。 ETL 的好坏，直接影响到数据集市中的数据质量。 数据仓库区是专门针对企业数据整合和数据历史存储需求而组织的集中化、一体化的数据存储区域。数据仓库由覆盖多个主题域的企业信息组成，这些信息主要是低级别、细粒度数据，同时可以根据数据分析需求建立一定粒度的汇总数据。它们按照一定频率定期更新，主要用于为数据集市提供整合后的、高质量的数据。数据仓库侧重于数据的存储和整合。 数据集市是一组特定的、针对某个主题域、部门或用户分类的数据集合。这些数据需要针对用户的快速访问和数据输出进行优化，优化的方式可以通过对数据结构进行汇总和索引实现。
4. 什么是数据中心？
如百度百科的答案是： 数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在Internet网络基础设施上加速信息的传递。 CIO时代网的定义是： 数据中心是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。从应用层面看，包括业务系统、基于数据仓库的分析系统；从数据层面看，包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的集成/整合流程；从基础设施层面看，包括服务器、网络、存储和整体IT 运行维护服务。 第一个角度是为什么？为什么要数据中心？数据中心产生于业务的发展、管理的需要。如客户在银行的数据，原来分散在不用的业务系统中，如储蓄、信用卡、房贷、投资、车贷等。现在随着业务发展和竞争的需要，银行需要全面了解客户，才能更好交叉销售，更好地服务客户，这样就产生了整合不同业务系统中客户数据的需求。这个需求会导致数据存储量增大，数据处理能力更高，网络带宽更大，对数据的安全性要求更高，进而对机房条件、电源条件、人员和管理能力都有相应的提高。又如门户网络服务商，要为数量极大的客户提供一致的服务，以致于原来单一的任何型号计算机、存贮设备都无法满足其处理要求，这就需要集成多台计算机、存储设备、网络设备的能力，为客户提供服务。 由此就产生了认识数据中心第二个角度-- 由于数据集中、处理能力集中，数据中心影响面比原来大得多，因而也就要求更高的保障能力，包括机房管理、安全管理、灾难备份、电源备份。这是数据中心与原来企业信息基础设施的第三个不同之处，或第三个角度。 最后，也是第四个角度，是集中后的数据中心，处理能力和数据影响面极广，技术能力要求高，保障能力要求，必然也要求更高的管理能力。这种能力体现在队伍的建设，包括人员的备份；流程和完整和严谨；考评和检查的落实。
5. 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：
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6. 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。
7. 什么是数据中心
8. 什么是数据中心？
什么是数据中心？
一、数据中心的定义及分类
数据中心即存放设备或数据的场地
数据中心即一个组织或单位用以集中放置计算机系统和诸如通信和存储这样的相关设备的基础设施；也可能是以外包方式让许多其他公司存放它们的设备或数据的地方。是场地出租概念在因特网领域的延伸。只提供场地和机柜的数据中心，一般称为DC（Data Center），而同时提供带宽服务的，一般称IDC（互联网数据中心， Internet Data Center），两者有时不作严格区分。数据中心规模方面，按标准机架数量，可分为小型、大型和超大型。级别方面，常依据Uptime Institute的行业评判标准， 按可用性，分为T1、T2、T3和T4。
二、发展阶段
从简单到复杂，从不稳定到稳定
早期的数据中心，比较简单。随着数据量的增加、数据业务的日趋复杂、生活和生产对互联网的依赖程度越来越高，耗电量的不断增长，数据中心的标准也越来越高，主要体现在标准性、稳定性、节能性和高密度性等方面。
三、运营者分类、关系及比较
互联网公司运用新技术更多，独立第三方市场优势渐显
数据中心的主要建设者包括电信运营商，独立第三方和大型互联网企业，三者之间存在着较为复杂的合作关系，在少数场景下亦存在竞争。电信运营商的核心优势是对带宽等资源的垄断、广泛分布的机房，以及深入到县级以下的体系。独立第三方的核心优势是丰富的建设经验和运维经验。互联网公司的核心优势是自身使用，因此可以统一规划、设计，并做全部的虚拟化、云化处理。互联网公司对于新技术的运用往往更加彻底，但在数据中心本身的产业链中，其作为买方，不参与市场竞争（其出售给下游的一般为云产品）。相比于电信运营商，独立第三方因建设速度、服务模式和重视程度等原因， 优势渐显。
四、市场概况：产业链
基础设施的基础设施
云计算常被比作信息产业的基础，而数据中心又是云计算的基础。在整个信息产业中，数据中心位于极为上游的位置，为各种互联网服务提供基础支撑。
五、技术概况：架构分层
从“风火水电”到“软件应用”
数据中心具有房地产和IT的双重属性，其可从场地到IT软件分为四层，每上升一层其地产属性会更弱、而IT属性会更强。大多数的数据中心到设施层即止。在客户类型为大客户，选择自行接入网络，或者服务商无网络资质时，也不提供网络服务，是更加简单的DC而非IDC。提供IT硬件时，业务即开始向服务器租用转变。提供IT软件时，一般即转型为公有云或者专有云的云厂商。
行业分析：
独立第三方数据中心优势渐显：相比于电信运营商，独立第三方数据中心建设速度更快、客户定制性更强、重视程度更高，且PUE大多更低，受到客户青睐。
移动互联网和大数据是过去数据中心增长的主要动因：过去5年，需求端，网民数量和移动流量增长迅速；供给端，大数据和人工智能对存储和计算提出更高需求。因素叠加，导致数据中心增长迅速。
5G、物联网、工业互联网和传统企业上云是未来增长的主要动因：5G的传输带宽显著高于4G，且原生标准支持企业独立组网，为物联网、工业互联网奠定基础。因素叠加，会持续利好数据中心行业。
一线城市资源紧俏，节能成为硬性指标：因数据中心的高能耗特点，北上广深等均对数据中心建设提出了更为严格的限制措施（一般要求PUE<1.4），但这些城市需求旺盛，既有数据中心成为紧俏资源。
智能运维被更多应用：随着数据中心规模的提升、人工成本的上涨以及客户对资源动态增减需求的日益增多，传统人工运维已难适应。基于传感器、DCIM和自动巡检机器人的整体智能运维渐被得到更多应用。
核心观点：
一线、边远双向发展 ——随着一线城市指标的收紧以及骨干网络结构的逐渐改变，一线城市周边以及能源更充足地区成为互联网自建数据中心的首选。但因传输的物理距离、客户需求等，独立第三方数据中心更愿恪守一线。
资本跨界进入 ——随着国家对新基建的重视， 已有越来越多其他行业的 企业跨界进入数据中心行 业，这会客观上加剧数据 中心的竞争。但数据中心 不等同于地产，拥有更强 IT属性，拥有更丰富运营 经验的企业将优势渐显。
横向整合成为趋势 ——数据中心的本身特点致使资金更加充足、整合能力更强的企业，对一些机房甚至企业进行收购，成为必然。而一些原本规模较小的，尤其是两千机柜以下的数据中心不进则退， 被收购可能性较大。
与“云”终难舍难分 ——数据中心运营企业会因客户需求和追求更高毛利率，更多向云计算方向发展，具体实践路径包括：代维公有云、进军公有云、主打专有云和混合云，或重点发展云MSP业务。
我会继续聚焦5G时代，关注新基建资讯，分享5G和数字中国信息，以前沿的视角分析数据中心的发展，为大家带来行业内数字化动态和新基建科研成果。
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