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云平台数据中心（云平台数据中心的体系结构）

发布时间：2023-05-20 02:31:09 稿源：创意岭阅读： 143

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于云平台数据中心的问题，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:

如何构建云数据中心
大数据、云计算、数据中心这三者之间有什么区别和联系？
云计算数据中心建设需融合哪些技术
什么是云数据中心？与传统数据中心有什么不同？

云平台数据中心（云平台数据中心的体系结构）

如何构建云数据中心

NewMedia新媒体联盟创始人、移动互联网时代的趋势观察家袁国宝在他的新作《新基建：数字经济重构经济增长新格局》一书中写到详细云数据中心的构建步骤主要分为3步。

新基建

一、虚拟化

利用软硬件管理程序将物理资源映射为虚拟资源的技术被称为虚拟化技术。对关键IT资源进行虚拟化，是打造云数据中心的基础和前提。

云数据中心需要虚拟化的关键IT资源主要有服务器、存储及网络。其中，服务器虚拟化主要包括Unix服务器虚拟化与x86服务器虚拟化。Unix服务器又被称为小型机，而小型机厂商普遍为自身的小型机产品开发了差异化的虚拟化程序，导致这些虚拟化程序无法对其他厂商的小型机产品进行虚拟化。

目前，市场中常见的x86服务器虚拟化产品有VMware ESX/ESXi、微软的Hyper-V、开源KVM虚拟机等。Oracle和华为等服务器厂商还开发了基于Xenia内核的虚拟化平台。

云数据中心需要同时调用不同厂商以及不同类型的服务器资源，而对服务器进行虚拟化后，便可以有效解决不同服务器间的硬件差异问题，使用户获得标准逻辑形式的计算资源。

存储虚拟化的逻辑为：在物理存储系统上增加一个虚拟层，从而将物理存储虚拟化为逻辑存储单元。通过存储虚拟化，云数据中心服务商可以将不同品牌、不同级别的存储设备资源整合到一个大型的逻辑存储空间内，然后对这个存储空间进行划分，以便满足不同用户的个性化需要。

网络虚拟化涉及到了网络设备及网络安全设备、网络本身的虚拟化。其中，需要虚拟化的网络设备及网络安全设备有网卡、路由器、交换机、HBA卡、防火墙、IDS/IPS、负载均衡设备等。网络本身的虚拟化主要涉及到FC存储网络与IP网络的虚拟化。

目前，个体与组织对网络需求愈发个性化，为了更加低成本地满足其需求，云数据中心厂商对网络进行虚拟化成为必然选择。与此同时，网络虚拟化后，云数据中心可以在网络环境与多层应用环境中将非同组用户实现逻辑隔离，这既能提高数据安全性，又能降低网络管理复杂性。

将关键IT资源进行虚拟化后，云数据中心服务商便可以对这些资源进行统一调配与集中共享，大幅度增加资源利用率。测试数据显示，未虚拟化前，数据中心IT资源利用率仅有10%～20%，而虚拟化后的资源利用率达到了50%～60%。

二、资源池化

资源池化是指IT资源完成虚拟化后，为其标上特定的功能标签，再将其分配到不同的资源组，最终完成其池化。

资源池化可以解决不同结构IT设备的规格与标准的差异问题，对资源进行逻辑分类、分组，最终将资源用标准化的逻辑形式提供给用户。资源池化过程中，云数据中心服务商可按照硬件特性，对不同服务等级的资源池组进行划分。云数据中心的资源池主要包括服务器资源池、存储资源池及网络资源池。

存储资源池化过程中，云数据中心服务商需要重点分析存储容量、FC SAN网络需要的HBA卡的端口数量、IP网络所需的网卡端口数量等是否与自身的业务规模相匹配。

网络资源池化过程中，云数据中心服务商则需要重点分析进出口链路带宽、HBA卡与端口数量、IP网卡与端口数量，安全设备端口数量与带宽等是否与自身的业务规模相匹配。

三、自动化

自动化是指使IT资源都具备按照预设程序进行处理的过程。如果说IT资源的虚拟化与池化能够让数据中心的计算能力、存储空间、网络带宽与链路等成为动态化的基础设施，那么，IT资源的自动化便是让数据中心获得了一套能够对基础设施进行自动化管理的有效工具。

云数据中心可以利用基于SOA的流程管理工具对数据中心的业务任务、IT任务进行统一IT编排。然后利用可编程的工作流程工具从资产中解耦工作流程及流程的执行逻辑。在IT编排工具的帮助下，系统设计师可以对现有工作流程进行修改，添加新的工作流程，甚至利用可重复使用的适配器对资产进行修改等，不需要重新开展工作，有效降低开发人力、物力成本。

大数据、云计算、数据中心这三者之间有什么区别和联系？

不少人把数据中心、云计算数据中心、大数据搞混淆，觉得这三者是一样的产品，其实有显著的区别，数据中心机房是一整套复杂的设施，如今，云计算即将成为信息社会的公共资源，而数据中心则是支撑云计算服务的基础设施，所以自从云计算横空出世，一切信息技术都开始围着它转，云计算有如神一样地存在着，下面看看数据中心、云计算、大数据之间有什么区别和联系？

一、大数据

1、大数据(Big Data)又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产，“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

2、大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

3、移动互联网的大数据主要来自四个方面

（1）、内容数据:

Web2.0时代以后，每个人都成为了媒体，都在网络上生产内容，包括文字、图片、视频等等。

（2）、电商数据:

随着电子商务的发展，线上交易量已经占据整个零售业交易的大部分。每一笔交易都包含了买家、卖家以及商品背后的整条价值链条的信息。

（3）、社交数据:

随着移动社交成为最主要的社交方式，社交不仅仅只有人与人之间的交流作用，社交数据中包括了人的喜好、生活轨迹、消费能力、价值取向等各种重要的用户画像信息。

（4）、物联网数据:

各行各业都出现了物联网的需求和解决方案，每时每刻都在产生巨量的监测数据。那么如此之多的数据，包含着很多有价值的信息，这些信息并不是以直观的形式呈现出来的，需要有办法对这些数据进行处理，无论是计算、存储还是通信，都提出了很高的要求，云计算的相关技术就是对巨量数据的计算、存储和通信的解决方案。

二、云计算

云计算是一种基于互联网的计算方式，通过这种方式，共享的软硬件资源和信息可以按需提供给计算机和其他设备。典型的云计算提供商往往提供通用的网络业务应用，可以通过浏览器等软件或者其他Web服务来访问，而软件和数据都存储在服务器上。云计算服务通常提供通用的通过浏览器访问的在线商业应用，软件和数据可存储在数据中心。

三、数据中心

数据中心是全球协作的特定设备网络，用来在internet网络基础设施上传递、加速、展示、计算、存储数据信息，数据中心大部分电子元件都是由低压直流电源驱动运行的。数据中心面临的物理问题是服务器本身和用来连接这些服务器到其他应用环境的电缆。

四、三者之间的联系：

1、大数据和云计算的概念区别：

大数据说的是一种移动互联网和物联网背景下的应用场景，各种应用产生的巨量数据，需要处理和分析，挖掘有价值的信息；云计算说的是一种技术解决方案，就是利用这种技术可以解决计算、存储、数据库等一系列IT基础设施的按需构建的需求，两者并不是同一个层面的东西。

2、大数据与云计算的关系，以上介绍了大数据和云计算的区别，两者之间又有着非常紧密的联系，大数据是云计算非常重要的应用场景，而云计算则为大数据的处理和数据挖掘都提供了最佳的技术解决方案。

3、大数据必然与云计算相关(大数据和云计算没有必然联系，你要作大数据，可以用云计算，也可以不用)，数据中心是云计算的基础，从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术，随着云时代的来临，大数据(Big data)也吸引了越来越多的关注。

4、数据中心是云计算的基础设施，我们通常讲到的服务器资源分配，带宽分配，业务支撑能力，流量防护和清洗能力，都是基于数据中心的大小，和其带宽的容量，数据中心分布在不同的核心城市，辐射到周边城市，提供基础支撑，其一般都符合国家机房一级标准，具备极强的容灾能力，多数厂商会选择两地三中心等方式来架设机房，云计算是在数据中心的基础上提供的从基础服务到增值服务的一种闲置资源利用。

5、但有一点不变的是，不管云计算怎样去变化，必然需要依托数据中心实现落地。可以说，数据中心是云计算的根，云计算是数据中心“叶子”，云计算通过“光合作用”促进数据中心的发展，而数据中心得壮大又为云计算发展提供了坚实的基础，这三者起到相互依存，互相促进的作用。

云计算数据中心建设需融合哪些技术

云计算中可用的服务种类是很多的，不过主要可以分为以下几类：

SaaS

这种类型的公有云在互联网上通过浏览器对应用程序进行交付。最受欢迎的商务级SaaS应用程序有谷歌的GSuite和微软的Office365；而在企业级应用中，Salesforce独占鳌头。但是几乎所有的企业级应用，包括从Oracle到SAP的ERP套件，都采用SaaS模型。通常，SaaS应用可提供广泛的配置选项以及开发环境，使客户能够自己对代码进行修改和添加。？IaaS（asaservice，基础设施即服务）

在基础层面上，IaaS公有云供应商提供存储和计算服务。但所有主要公有云供应商提供的服务都是惊人的：高可伸缩数据库、虚拟专用网络、大数据分析、开发工具、机器学习、应用程序监控等等。AWS是第一个IaaS供应商，且目前仍是领袖，紧随其后的是微软Azure、谷歌云平台和IBMCloud.

PaaS

PaaS所提供的服务和工作流专门针对开发人员，他们可以使用共享工具、流程和API来加速开发、测试和部署应用程序。Saleforce的Salesforce的Heroku和Force是非常受欢迎的公共云PaaS产品；Pivotal的CloudFoundry和红帽的OpenShift可以在本地部署或通过一些主要的公有云来访问。对于企业来说，PaaS可以确保开发人员对已就绪的资源的访问，遵循一定的流程和只使用一个特定的系列服务，运营商则维护底层基础设施。

值得一提的是，专为移动端开发人员使用的各种PaaS一般被称作MBaaS（移动后端即服务），或者只是BaaS（后端即服务）。

FaaS

FaaS，无服务器计算的云实例化，为PaaS增加了另一个抽象层，以便开发人员在堆栈中完全隔绝一切优先级低于他们代码的东西。不是去搞虚拟服务器、容器和应用运行时间，而是上传功能代码块，让它们被某个事件触发（例如表单提交或上传文件）。所有主要云都会在IaaS之上提供FaaS.FaaS应用的一个特殊的好处是，在事件发生之前不会使用IaaS资源，可通过降低资源使用率来减少费用。

云平台数据中心（云平台数据中心的体系结构）

什么是云数据中心？与传统数据中心有什么不同？

云计算数据中心【中国龙网云数据中心www.clwidc.net】是一种基于云计算架构的，计算、存储及网络资源松耦合，完全虚拟化各种IT设备、模块化程度较高、自动化程度较高、具备较高绿色节能程度的新型数据中心。

云数据中心的特点首先是高度的虚拟化，这其中包括服务器、存储、网络、应用等虚拟化，使用户可以按需调用各种资源；其次是自动化管理程度，包括对物理服务器、虚拟服务器的管理，对相关业务的自动化流程管理、对客户服务的收费等自动化管理；最后是绿色节能，云计算数据中心在各方面符合绿色节能标准，一般PUE值不超过1.5。

云数据中心与传统数据中心在区别：
一是云数据中心的基础设备更加规模化、标准化，由此带来了管理的复杂性。
其次，云数据中心为了节省成本、实现日益增多的业务，必须采用各种虚拟化技术。
第三大管理差异，体现在自动化方面。

在云数据中心，当业务需要迁移、设备需要统一配置、故障需要及时检查排除、流程需要跟踪时，如何高效管理这样海量的设备和应用？当然需要通过自动化的手段来实现。
云数据中心的出现无疑是一新的进展。除了高度的虚拟化等特征，还包括新技术和新产品，如低功耗CPU，固态硬盘等。可以说云数据中心是传统数据中心的拯救者。

以上就是关于云平台数据中心相关问题的回答。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。