数据中心是干什么的（数据中心运维是做什么的）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据中心是干什么的的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、什么是互联网数据中心

• 2、华为大数据中心是干什么的

• 3、银行数据中心是做什么工作

• 4、数据中心是什么？其系统结构和工作原理是怎样的呢？

一、什么是互联网数据中心

互联网数据中心即 Internet Data Center（以下简称IDC），是为了满足互联网业务以及信息服务需求而构建的应用基础设施，可以通过与互联网的连接，凭借丰富的计算、网络及应用资源，向客户提供如主机托管、网络带宽租用、企业网站建设等各类安全可靠的增值服务。IDC 作为信息化的重要载体，提供信息数据存储和信息系统运行平台支撑，是推进新一代信息技术产业发展的关键资源，其承担着数据流通中心的关键作用，是网络数据交换最为集中的节点所在。

在传统的数据中心产业模式中，科技没有给数据中心实现互联特性。互联网数据中心的核心正是要连接各种需要监控的设备和产品，包括放置在工厂和各种使用现场的固定或移动设备，以及产品的运输和使用过程，实现过程追溯、设备状态的远程监控、故障预警等，在此基础上实现智能工厂和智能服务。

IDC 有两个非常重要的显著特征：在网络中的位置和总的网络带宽容量，它构成了网络基础资源的一部分，就像骨干网、接入网一;提供了一种高端的数据传输(Data Delivery)的服务，提供高速接入的服务。

时值“十四五”开局的关键历史时刻，数字经济在“十四五”规划中单独成篇，作为数字经济底层支撑的数据中心也迎来发展的黄金时代。与此同时，伴随着“碳达峰、碳中和”战略目标的提出，作为“高能耗”的数据中心行业如何在“促发展”的同时，实现“碳中和”，成为产业上下游企业共同关注的焦点话题之一。

选择专业的开发与设计团队，将 2D 与 3D 有机的融合在一起，保证互联网数据中心远程遥控界面设计效果的完整呈现。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。Hightopo 在数据中心三维可视化中，摒弃传统的图表方式，为 Web 可视化提供了丰富的展示形式和效果。

数据中心是热密度高的环境与场所，数据中心内的计算机服务器等 IT 设备对机房的环境有较高的要求。数据中心内的热、湿负荷的特点是，既要求空调系统的制冷能力较强，以便在单位时间内消除机房余热，又要求空调机的蒸发温度相对较高，以免在降温的同时进行不必要的除湿。及时排除安全隐患，防止重大安全事故的发生；完善应急保障方案，减少故障历时；积极采用新技术，改进维护方法，提高工作效率。

同时作为一个监控系统，预警、告警必不可少。数据中心的空调机组数量较多，必须进行科学、专业的维护与管理，这要求具有空调机组的远程监控和管理功能。合理调整系统配置，提高效率，延长各类设备使用寿命；加强用电管理，降低能耗，节约运行维护费用。同时，数据中心的空调是主要的能耗设备之一，要求空调机组的节能运行，也需要空调的可监控。

在 3D 可视化环境中能清楚看到管线分布的全景视图，运维人员可点击查询单设备的所有链路信息或展示链路中包含的全部设备，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。

管线可视化能有效梳理数据中心密集的电气管道和网络线路，让运维人员更直观地掌握数据中心的管线分布及走线情况，从而快速排查及修复管线类故障。主动预警及时告知电力网线布局或输、发、变电环节的不合规情况，打破当前数据分散的局面，提高管线管理水平和故障解决效率。

互联网数据中心可视化系统在很大程度上保障了机房日常运行的监控状态，及时反馈机房内部的实况信息，这是可视化系统的一大优势。

对接数据进行可视化展示，集中监管数据的变动，对应急突发状态能够起到捕捉，及时做出应对方案，很大程度上发挥了智能机房的最大价值，而可视化系统的用处的地方，还很广阔，在各行各业的监管可视化展示上，以及对自身产品的研发改造下。

二、华为大数据中心是干什么的

华为大数据中心是用来搜集整理大数据，提供解决方案的数据中心。华为大数据解决方案是华为公司推出的一种综合性云解决方案，主要针对广告营销、电商、车联网等大数据应用场景的云计算大数据方案，帮助企业用户构建大数据平台，解决企业的海量数据存储和分析需求。

华为技术有限公司成立于1987年，总部位于中国广东省深圳市龙岗区。华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，专注于ICT领域，坚持稳健经营、持续创新、开放合作，在电信运营商、企业、终端和云计算等领域构筑了端到端的解决方案优势，为运营商客户、企业客户和消费者提供有竞争力的ICT解决方案、产品和服务，并致力于实现未来信息社会、构建更美好的全联接世界。

2013年，华为首超全球第一大电信设备商爱立信，排名《财富》世界500强第315位。截至2016年底，华为有17多万名员工，华为的产品和解决方案已经应用于全球170多个国家，服务全球运营商50强中的45家及全球1/3的人口。

三、银行数据中心是做什么工作

中国工商银行数据中心业务测试岗的主要工作内容是对工商银行网络业务和终端业务的软件货硬件，进行测试、统计、分析，最终汇集资料提交分析报告交于科研部门，根据数据升级或提高网络业务等技术水平，进一步完善工商银行数据业务的实际应用。 中国工商银行数据中心（北京）成立于2000年10月，是中国工商银行股份有限公司的直属机构。数据中心（北京）是集全行业务验收及适应性测试、科技研发和信息科技风险管理等多项职能为一体的综合化中心。

拓展资料：

农行数据中心：

农行数据中心是中国农业银行生产运营工作体系中的运行、保障和处理的核心，承担全行所有金融电子数据的生产运行、技术和业务保障、生产数据管理、交易监控以及门柜业务的后台处理职能。

中国农业银行数据中心主要职责是制定全行各分数据中心生产运行管理的各项制度办法，并组织实施；负责全行业务系统的生产运行及与生产运行相关的技术支持软硬件维护；研究、制定系统运行突发事件的应急处理方案，实施应急处理，并组织进行应急演练；管理和维护数据中心各类主机系统计算机网络系统，确保全行业务系统正常生产运行；

监测和考核全行生产系统运行状况，根据主管部门授权对全行生产系统运行安排进行调度；在中国农业银行科技部领导下实施数据灾难备份的管理，制订备援方案，领导和管理备援测试中心；

做好系统运行维护、业务操作、计算机系统及网络等安全防范工作；负责数据中心各类应用软件的版本管理和技术档案管理；负责网内客户的查询、咨询、投诉等服务，提供业务和技术支持；按照指令和授权实施业务系统运行参数和异常账务的调整；在有关部门领导下，实施业务系统生产运行数据的管理；

按照主管部门的安排，统一组织、调度和实施新产品投产上线及生产运行；承担上海分行辖内各网点生产运行的服务与支持工作；制定数据中心园区安全防范管理制度，组织实施数据中心园区的安全保卫工作；实施数据中心人力资源财务和行政后勤保障管理；协助中国农业银行科技部制定全行相关IT技术方案、制度、办法、流程等。

四、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：

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• 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MapReduce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MapReduce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MapReduce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MapReduce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MapReduce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。

以上就是关于数据中心是干什么的相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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