数据中心建设的最重要的环节是那个?

1. 数据中心建设的最重要的环节是那个?

设施还是应用啊？概念不太一样。

设施：电力，空调，网络，消防，安全等
应用：服务器，路由器，交换机，负载均衡，网络存储等

如果是要建设数据中心的设施的话
第一得搞清楚机柜功率密度：需决定面积，电力，空调都需要多少。
第二得清楚设施可用性等级：如Tire1-4等级，直接和建设成本挂钩。
第三得找设计院和建设总包：一定要看实际案例，并且最好是招标。
最后还得有24小时的运维团队，在国内至少是设施和网络的两个团队。

如果只是做网络应用的话，其实不叫建数据中心，应该是成为用户。
主要找个符合自己需求和预算的数据中心，然后找系统集成商安装设备。
数据中心一般分两种，第一是电信运营商，第二是以ISP为主的事业单位。

2. 建设一个IDC数据中心主要注意哪些方面问题

数据中心机房的建设主要方面：
1、消防系统：机房消防系统应采用气体消防系统，常用气体为七氟丙烷和sde两种气体。
2、精密空调系统 ：要求机房精密空调系统具有送风、回风、加热、加湿、冷却、减湿和空气净化的能力。机房精密空调系统是保证良好机房环境的最重要设备，应采用恒温恒湿精密空调系统。
3、监控与门禁系统 ：监控布点机房中有大量的服务器及机柜、机架。由于这些机柜、机架都很多，因此在电视监控布点时主要考虑各个出入口，每一排机柜之间安装摄象机。
4、接地系统：机房应安装一个良好的接地系统，使电源中有一个稳定的零电位，作为供电系统电压的参考电压，有一个良好接地线，计算机传输中的电源电压及信号遇到或产生各种干扰时，就可以通过高、低频滤波电容将其滤掉。
5、防静电地板铺设：机房工程施工中，地面工程是一个很重要的组成部分，机房地板一般采用抗静电活动地板。
6、配电系统：1）ups不间断电源；2）配电柜。

3. 关于数据中心的未来五个问题

关于数据中心的未来五个问题
数据中心的未来是融合的？
    近年来，融合基础架构成为数据中心的新趋势。所谓融合基础架构，简单说来是将服务器、存储、网络以及管理软件等资源融合于一体，形成一个整体的解决方案。和传统的数据中心架构相比，融合基础架构打破了存储、计算、网络的边界，简化了IT基础设施的部署、运维和管理，从而缩短用户的部署时间，提高资源利用率，大大降低企业的采购成本。
  
目前，多数国外厂商均推出了各有特色的融合基础架构产品，华为、中兴等国产厂商也加入其中，预计到2017年，融合架构会占到全球服务器、网络、架构和服务市场总开支的三分之二，市场前景十分广阔。
   全闪存数据中心要来了？
    闪存在过去一年中备受瞩目，除了新涌现的一批初创企业，EMC、NetApp、IBM等主流存储厂商也纷纷加重了对闪存的投资。过去，闪存高昂的价格和有限的耐用性一直是阻碍其快速发展的绊脚石，但随着价格的降低和耐用性的提升，闪存在性能上的优势更为凸显。闪存开始大规模进入企业级应用市场，逐步成为用户制定IT计划的关键因素。
    闪存与其他技术资源相结合，将为大数据和云技术汇合下的数据中心全面提速。Virident System 的CEO Gustafson言之灼灼：“未来的数据中心构架一定是基于闪存存储的，闪存必取代传统机械硬盘的地位。”
   未来数据中心能否更节能？
    不断上涨的能源成本和不断增长的计算需求，使得数据中心的能耗问题引发越来越多的关注。在今年2月工信部发布的《关于数据中心建设布局的指导意见》中，指出重点推广绿色数据中心和绿色电源，明确要求新建大型云计算数据中心的能耗效率（PUE）值达到1.5以下，已建的数据中心通过整合、改造和升级，PUE值应降到2.0以下。
    在美国，数据中心已经占到总用电总量的2.2%。苹果、亚马逊、微软等公司都因数据中心的能耗问题而饱受绿色和平组织批评，积极开展数据中心的“绿色”改造。如何有效地为数据中心能耗瘦身，相信在未来几年仍会是热门话题。
   数据中心面临自动化变革？
    理想的数据中心应该是7*24小时远程管理无人值守。传统的人为管理方式，在响应速度上很难满足业务快速发展和创新的需要。日益复杂的IT系统，对于数据中心员工的精力更是一大挑战，有分析显示，数据中心70%的错误是由人为造成，这无疑会影响系统的正常运行。
   数据中心的自动化运营，能有效监测与修复设备的硬件故障，统一管理从服务器、存储到应用的端到端的系统设施，帮助数据中心运营者梳理IT流程，避免不必要的重复劳动，让IT人员把工作重心放在更重要的地方。
    模块化将成为数据中心主流？
    2011年IDC的调查指出，模块化数据中心有望在未来5年内成为主流，这一预测似乎正在变成现实。如今，模块化设计在大型云数据中心和高性能计算（HPC）中已变得很常见。国内外互联网公司和IT企业均在其自己的数据中心中采用模块化设计。
    模块化数据中心的优势主要体现在快速部署、扩展性强、更高的空间利用率、可移动等方面，它能解决传统数据中心建设周期长、一次性投入大、能源消耗高、不易扩展等问题，通过对服务器、存储设备、网络、电源等部件的定制化设计，让数据中心更为迎合业务需求的变化。
    如果建一座数据中心像搭积木一样快捷、容易，如果一座数据中心可以像一座活动房子一样到处移动，如果一座数据中心不够用了，可以像集装箱似地再连上一座……模块化正在让这些构想成为现实。

4. 数据中心机房建设时需要注意哪些问题

1、数据中心选址：数据中心有着严格的选址标准，要考虑自然地理条件、配套设施、周边环境、成本因素、政策环境等各个因素。首先，数据中心要避开低海拔、地质缺陷带、释放污染源的工厂等区域，降低洪涝、地震、污染等情况的发生。其次，数据中心的稳定运行离不开人的维护，要考虑到当地是否拥有比较充足的数据中心技术人才，也要考虑资产的安全问题以及可能发生的损失。与此同时，为了保证数据中心间的快速链接，和其它数据中心的距离也要合适。当然除了安全因素，选址时也要考虑环保、节能、政府扶持政策等因素。
2、数据中心的综合布线：对动辄成百上千平方米的数据中心建设来说，综合布线在机房建设中尤为重要。选择什么样的线缆和布线方案，对今后的维护和升级改造都会有很大影响。
3、数据中心设备的布局：机柜摆放，正确的摆放方式应该是将服务器机柜面对面或者背靠背的摆放，这样便形成了冷风通道和热风通道，机柜之间的冷热风不会混合在一起，形成短路气流，大大提高制冷效果，保护好冷热通道不被破坏。IT设备摆放，针对高功率负载和高密度的服务器集中摆放，容易导致数据中心的局部热点和单路电源功耗过高问题，可以将这些高功率设备和高密度服务器分在每个机柜内，这样就不会出现高功率密度设备群。
4、数据中心运维：数据中心机房运维管理工作责任重大，随着互联网、信息化产业的不断发展，作为各种信息载体的数据中心发挥着越来越重要的作用，因此数据中心的安全运行变得尤为关键，数据中心运维管理工作也变得越来越复杂。

5. 数据中心发展存在哪些问题

您好亲亲，为您解答：数据中心发展存在以下问题 目前我国数据中心大多分布在东部地区，由于土地、能源等资源日趋紧张，在东部大规模发展数据中心难以为继。而我国西部地区资源充裕，特别是可再生能源丰富，具备发展数据中心、承接东部算力需求的潜力。能源利用不合理。数据中心在提供服务的同时能源消耗巨大，据统计2021年数据中心整体年消耗量相当于同年1.3个上海市的总社会用电量。而截止2021年，已建成运营的数据中心项目的能效指标 PUE 值是发达国家的一倍，能效明显偏低。超大型数据中心和大型数据中心运行利用率仅有59%和 54%，中小型数据中心利用率甚至只有28%， 脱离实际需求一哄而上圈占土地和能源指标，造成资源消耗的巨大浪费。【摘要】
数据中心发展存在哪些问题【提问】
您好亲亲，为您解答：数据中心发展存在以下问题 目前我国数据中心大多分布在东部地区，由于土地、能源等资源日趋紧张，在东部大规模发展数据中心难以为继。而我国西部地区资源充裕，特别是可再生能源丰富，具备发展数据中心、承接东部算力需求的潜力。能源利用不合理。数据中心在提供服务的同时能源消耗巨大，据统计2021年数据中心整体年消耗量相当于同年1.3个上海市的总社会用电量。而截止2021年，已建成运营的数据中心项目的能效指标 PUE 值是发达国家的一倍，能效明显偏低。超大型数据中心和大型数据中心运行利用率仅有59%和 54%，中小型数据中心利用率甚至只有28%， 脱离实际需求一哄而上圈占土地和能源指标，造成资源消耗的巨大浪费。【回答】

6. 如何建设企业数据中心

数据中心综合布线采用结构化，高密度，合理的线缆路由管理减少对冷热通道的阻碍，光铜产品的选取大幅提升网络带宽，这些措施能为节能降耗做出相关大的贡献，从而提升数据中心的能效比。
　　根据在众多构建绿色数据中心的经验，综合布线的合理规划和布局会节省数据中心2-3%的电力。这主要取决于如下的几点：

　　1、合理规划数据中心

　　合理有效的线缆布局决定了网络物理层的基础，对于节约电能、节能降耗起到重要作用。要据TIA-942标准，将数据中心划分成
MDA，HDA，EDA，ZDA等几大区域。从MDA到HAD采用OM3预连接光缆，从而优化主配线区到列头柜之间的连接。解决从主交换路由到每一列机柜
的列头柜二层交换机的连接。每列列头柜交换机及KVM设备通过絧缆或光缆跳线再连接到每一个服务器上去。它的优点是节省从主交换机到用户服务器线缆的数
量，从而减少对机房冷热通道的阻隔。


　　目前，大多数数据中心内整体设计所支持的数据传输速率为1Gb/s。但是，根据网络和云计算的发展普遍共识是，传输速率会向10Gb/s推进。
可以肯定的是，在未来的3~5年的时间里，支持10Gb/s传输的链路会成为数据中心的主流。基于此种情况，ISO以及TIA制定了关于光纤和铜缆支持
10Gb以太网传输的标准。数据中心的规划建设应充分考虑到适用性，立足现有需求，并兼顾未来的拓展。

　　2.高密度，高带宽提升数据中心基础设施的利用率

　　在相同的数据中心面积基础上，通过提高数据中心密度来达到有效的利用，在网络物理连接层面主要体现在高密度线缆管理方面。

　　角形配线架无需增加理线设备；高密度光纤配线架可大幅提升光纤配线密度；桥架式光铜混合配线架使用于机柜上方可支持288芯光纤，减少柜内空间
占用；MPO连接器是一种多芯的光纤连接器，像IEC61754-7，TIA/EIA568C.3等标准中都有MPO连接器的规定。MPO最近几年也广泛
应用于数据中心。数据中心采用MPO的好处在于密度特别高，至少是普通LC连接器的3倍以上。以上这些新产品技术的应用，可以有效的节约40%以上的机柜
空间，提升数据中心密度。合理的数据中心布局，对于光铜缆路由的合理设计可大量节省线缆投入。

　　3.优质的产品选型，精准的制造工艺

　　布线系统的绿色节能还体现在散热性上，线缆的散热性好了，可以节约大量的机房空调所消耗的电量。直径更小的Cat6A万兆屏蔽电缆和直径更小的
光纤解决方案意味着对制冷系统效率的影响被减到最低，屏蔽解决方案因为更低的信噪比需求可以有效地减少服务器设备驱动屏蔽铜缆网络所需的功率消耗，光纤布
线系统相对高速铜缆系统需要消耗的功率更低。

　　绿色数据中心布线系统较之有源的网络设备，将持续工作15年，甚至更久。优质的产品，精准的制造工艺是延长综合布线系统寿命及稳定的重要保证。延长整体系统的使用寿命，也是减少重复投资，绿色节能的重要体现。

　　4.高性能、高传输，精益求精，精细化管理与实施

　　根据摩尔定律所确定的计算机设备热负荷规律，数据中心的配置无法实现有效的管理。数据中心环境需要考虑所安装的解决方案及如何安装和部署这些解
决方案。在最近10年中，各公司的数据中心和楼宇配线设施中都大量地增加了网络设备数目，这些设备在增加关键性功能的同时，却使得数据中心的管理变得复
杂。在全球发展放缓经济环境中，投资方都在期望简化自己数据中心管理，以创建一个安全、易于管理且能够根据不可预知的工作负荷和业务需求的变化灵活调整的
网络基础架构。采用良好的布线系统管理软件有利于系统的可维护性，保持布线系统最大的效率，而不会因为布线管理混乱所产生许多没有利用的链路产生不必要的
能源消耗。

　　总结

　　最后，随着全球气候日趋变暖和能源日趋紧张、能源成本不断上涨，数据中心正面临着降低能耗、提高资源利用率、节约成本的严峻挑战，而绿色也成为
未来数据中心的必然发展趋势。在绿色数据中心建设过程中，绿色环保和绿色节能是最重要的两个方面。数据中心内不断增加的新需求对绿色布线的要求呈动态的多
样性，在规划选择综合布线系统时，需要在带宽、灵活性、可扩展性和成本等要素之间寻求平衡。综合布线作为基础系统在更小的空间内提供更高的带宽，作为绿色
无源系统尽可能的降低能耗与增加环保意识，已成为当今许多数据中心绿色布线部署的新要求。

7. 数据中心基础设施是大数据战略成败的关键

数据中心基础设施是大数据战略成败的关键 
为了成功实施大数据战略，企业数据中心基础设施的建设应当从围绕云计算，过渡到围绕大数据展开，这需要数据中心基础架构为大数据作出五大改变。 
以下内容转自机房360： 
为大数据选择新的硬件、存储和其它数据中心基础设施，这是IT专业人员们所面临的新挑战。 
大数据是具备空前规模和形式的非结构化信息。它包括视频、图像，以及半结构化的数据（例如在Web上常见的电子邮件和文本）。随着基于传感器的移动Web监视设备和输出数据越来越多，可用的数据量将继续呈指数级增长。 
推行大数据战略的压力往往来自高层，因为管理者相信，能有效运用数据的企业将比落后者具备更大优势。大数据战略需要数据中心基础架构作出的改变主要有五点： 
一、支持大数据的硬件 
大数据导致的存储需求量每年都将增长60%至80%，鉴于这种快速增长和当前的成本限制，IT采购者应选择在可扩展性和存储速度上最具成本效益的硬件。类似大型机的向上扩展体系结构重新兴起，因为它们能够经济高效地扩展，降低总体拥有成本。同样，在提升性能方面，固态硬盘（SSD）和固态卡带都比传统磁盘做得更好。 
类似IBM Netezza和Oracle Exadata的硬件装置已被证实能有效兼顾可扩展性和性能。考虑采用硬件装置来支持关键大数据业务，但也应确认设备的架构能在未来提供快速性能升级。 
二、围绕大数据选择存储 
在成功的大数据策略下，企业可以将来自内部的高质量数据与Hadoop挖掘自多个云供应商的低质量数据进行整合。这也就改善了业务相关数据的质量，让分散在各地的数据能组织成为具备一致和及时性的大数据资源。 
大数据正在改变中央数据仓储和松耦合数据集市的决策基础，后者的存储库规模要小得多，既可以替代中央数据仓库，也可以成为中央数据仓库的数据源。随着各地办事机构或者国际子公司的增加，中央管理层在业务线扩大的同时更需要高质量的数据来维持管控力度，避免权力的分散。 
新的软件技术承担了繁重的存储相关处理工作。由Composite Software（刚刚被Cisco收购）和Denodo提供的数据虚拟化软件能自动发现数据源并提取数据充实全局元数据存储库，为整个组织提供跨越内部和外部的所有数据的公共数据库外观和体验。主数据管理软件通过创建公用主记录提高了数据质量，消除了费时的数据仓库检索。 
企业Web外链需求加深了对公众和混合云的依赖。许多大型企业发现他们需要来自于多个云供应商的大数据，却不能指望供云应商会负责整合这些数据。企业只能从数据虚拟化供应商寻求工具来跨多个云整合大数据。 
三、利用SSD的存储分层策略 
存储成本很高，而且越快的存储也就越昂贵。最重要的是，大数据要求存储同时提供大容量和“大”性能。存储分层在存储资源池中提供多种成本/性能选项，从昂贵的高性能固态存储到传统的串行SCSI（SAS）磁盘存储，这些选项的组合降低了总拥有成本。在主内存和磁盘之间增加一个固态层将有助于将大数据任务的性能维持在高位，而且不会引起存储成本失控。 
SSD的用量应遵从“90-10”的存储分层规则：成本和速度的最佳组合比例是：使用大约10%的SSD和90%的机械硬盘。这一策略让IT公司用仅增加10%成本的代价就能获得90%以上的性能提升。主内存和SSD的容量比例也遵从同样的规则。 
由于SSD的性能价格比的提升速度超过传统磁盘（容量提升，价格降低），预计在不久的将来传统磁盘和SSD的配置比例会变为遵循80-20的规则。 
IBM BLU Acceleration这类最新的纵列和内存数据库设施能利用SSD获得远超传统磁盘的性能，它们的设计能够有效发挥SSD这类“扁平化磁盘”的优势。 
四、大数据分析和报告能力 
虽然嵌入式分析工具已经可以利用报告和自动优化功能改善业务流程，但大数据再次改变了分析规则。例如，和传统上对单个客户进行主要行为分析洞察相比，大数据战略能为每个客户创建一个迭代和洞察分析线程，让公司能跟踪客户并更好地维持与所有客户的长期关系。 
典型的大数据分析从业人员被称为数据科学家，和常规的IT主管不同，他们更可能同时担任CMO（营销总监）。然而，IT专业人员必须明白他们公司的大数据策略对数据科学家的工作产生的影响。 
这意味着需要在自动化的报告和嵌入分析之外人工添加第三方审议内容：专设和松散耦合分析。支持专设查询的分析和统计工具是必要的软件前提。许多传统IT供应商以及云供应商——如IBM、Cognos和Birst——正在扩充这些功能。 
五、企业中的Hadoop 
Hadoop为数据密集型应用提供“紧贴着”MapReduce文件系统处理程序框架的分布式文件系统。此文件系统支持针对富文本数据的并行事务扩展，例如社交媒体数据。 
许多IT公司通过在企业内创建自己的Hadoop版本来解决从Web获取Hadoop数据源的问题。然而，缺乏专业知识是一种挑战：精通这种发展中的Web数据管理框架的专业和艺术的IT管理人员犹如凤毛麟角。 
组织开发他们自己的数据管理工具时应该留意，如IBM、Oracle和EMC的这些主要供应商，往往既提供专有产品用于访问Hadoop数据，也可进行定制开发，让IT公司不需要专门的数据归纳措施就能访问需要的数据。如果您决定搭建自己的数据平台，供应商也提供整合服务，使Hadoop更贴合现有IT资源来高效运作。 
每个公司围绕大数据的相关决策都会有所不同。请记住，随着围绕大数据的技术演变，大数据战略也应当及时调整，与时俱进。

8. 大数据对于数据中心基础设施有何意义

大数据对于数据中心基础设施有何意义
今天，我们可以从各种各样的渠道来源收集和存储数据，如网上交易、社交媒体活动、移动设备和自动化传感器等等。而软件的发展始终为新硬件的改进铺平了道路。在这种情况下，大数据的计算和存储需求无疑正推动着存储硬件、网络基础设施和不断增长的新的计算需求处理方式的发展。对于大数据分析而言，最重要的基础设施莫过于存储设备了。
 容量能力
    那些超过PB级规模的数据即可被认为是大数据。随着数据量的飞速增长，企业的存储设备也必须是高度可扩展的、且灵活的，以保证整个系统不会被打乱，进而重新增加存储。大数据转化为大量的元数据，所以传统的文件系统无法支持。为了减少可扩展性，面向对象的文件系统应该是灵活的。
   关于延迟性
   大数据分析涉及到对社交媒体和交易数据的跟踪，这需要利用实时的战术决策。因此，大数据存储不能出现延迟状况或过时数据的状况。有些应用程序可能需要实时数据的以便进行实时的决策。存储系统必须能够在不牺牲性能的情况下向外扩展，这可以通过实施一个基于闪存的存储系统来实现。
   保证正常访问
    由于大数据分析是用于跨多个平台和主机系统，需要有一个更大的交叉引用数据，并将所有这些结合在一起，以便提供一个形象图。因此，存储设备必须能够在同一时间处理来自不同源系统中的数据。
   安全性
    由于交叉引用数据处于一个新的水平，会产生更大的形象图，新数据级别的安全注意事项可能需要考虑现有IT场景。存储设备应该能够在不牺牲可扩展性或延迟性能的前提下处理这些类型的数据级别的安全需求。
    成本因素
   大数据项目也会涉及到大的成本。大数据分析所需的最昂贵的组件是存储设备。某些技术像重复数据删除可以使用磁带备份、数据冗余和构建定制的硬件，而不是使用市场上可以买到的任何可用的存储设备，这样可以帮助企业显着降低成本。
   灵活性
    大数据通常采用商业智能应用程序，这需要数据集成和迁移。然而，考虑到大数据的规模，存储系统需要修复而不能涉及任何数据的迁移需求，同时需要有足够的灵活性以适应不同类型的数据源，再次，也不能以牺牲性能或延迟性为代价。企业应谨慎考虑所有当前和未来可能的使用情况和场景，以进行存储系统的规划和设计。