數據中心去堆疊化

㈠ 隨著公司做大，公司數據中心越來越復雜，運維人員根本顧不過來了怎麼辦

這要看是什麼類型的公司，做什麼的，多少客戶端，運維網管人員顧不過來，只能說運維人員的技術問題和他的管理能力問題，或者說老闆不願意在網路設備上投入資金
在滿足使用條件的情況下把復雜的網路簡單化，簡單的網路傻瓜化

㈡ 數據中心網路架構扁平化到兩層的方式有何弊端

虛擬化技術的普及給網路流量帶來了新的壓力，迫使IT部門重新審視現有的傳統三層網路解決方案。這些分層網路的設計特性使得創建阻塞和延遲變得容易，而提供的冗餘功能非常原始。

網路傳統結構是路由器到中央交換機連接到分支開關。而網路扁平化是沒有這個結構的，而是路由器直接到交換機，交換機到工作站，然後交換機連接到另一個交換機，而交換機也直接與工作站連接。如果您需要添加一個工作站，只需要增加一個交換機就好。扁平化取消了匯聚層，使施工簡單，網路擴容簡單了不少。

在網上有一觀點，扁平化的層次結構可以減少伺服器的網路介面，這是數量的主要優勢(節省資金)，但是缺點是沒有明確的層次，部署維護的復雜性也會相應提高。數據中心交換網路採用兩層結構，企業網路/校園網採用三層或多層結構，主要由應用需求決定，取決於企業的應用程度。

㈢ 如何降低數據中心遷移和整合成本

選擇一個合適的工具很重要！現在很多公司喜歡挑選免費開源工具，比如Kettle，但是卻忽視了Kettle帶來的用人成本，一個Kettle熟練的開發人員一年成本不少於10W，更不同提長期成本。這裡面有一個國內廠商的產品很不錯，會SQL就行，用人成本低廉。
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HaoheDI的應用場景包括：數據中心系統搭建、報表平台性能增強、應用系統數據遷移、系統及資料庫運維
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㈣ 數據中心也就是IDC機房將來的業務發展何去何從

（一）信息化成為數據中心機房產業發展的機遇
近年來，各國紛紛推出了新的信息產業發展戰略。美國注重各種智能系統和先進通信技術的發展，如「智慧地球」等；日本推出「i-Japan」戰略，韓國政府出台韓國未來IT戰略，英國提出「數字英國」計劃，均將信息技術與傳統工業的融合應用作為未來發展的重點。「我國數據中心機房產業在經歷了2010年的低開高走後，今後幾年對於產業發展而言將是極為重要的一段時期。十二五規劃的頒布以及其它一系列政策的實施，將進一步推動數據中心行業的高速成長。
十二五規劃使得各個主要行業的信息化建設進一步高速發展，而其中數據中心的應用將持續發展，將從早先的概念普及和實驗開始逐步進入市場主流。」鄧白氏研究公司劉亮說。
（二）技術的創新和融合特徵更加顯著
當前，數據中心的技術發展集中表現為技術群的協同發展，例如以虛擬化、雲計算等技術為代表的信息技術群帶來了產業的革命，已滲透到數據中心各個學科和領域。數據中心的技術創新腳步越來越快，從事數據中心相關研究的專家們加緊研發各種先進的產品和技術，這些新產品和技術或者要解決數據中心面臨的實際問題，或者致力於讓系統工作得更加穩定。目前，國際上普遍認為未來數據中心應具備如下幾個特點：
1. 靈活性
靈活性將成為未來數據中心的重要指標之一，同時也是用戶業務變更過程中的必然需求。數據中心用戶在擴展、增加業務時，必然要對IT資源做出動態調整。虛擬化技術是實現業務靈活性的重要手段，使用較少的硬體和電力能耗，而能實現更大處理能力。
2. 綠色節能
能耗是數據中心主要的運維成本，建設綠色數據中心，可以達到節省運維成本、提高數據中心容量、提高電源系統的可靠性及可擴展的靈活性等效果。理想狀態下，通過虛擬化、刀片伺服器、水冷方式等多種降耗方式，在滿足同等IT設備供電情況下，綠色數據中心可以降低空調能耗20%-45%。因此，綠色數據中心是數據中心發展的重要方向之一。
3. 模塊化
未來數據中心將更多的呈現出模塊化的特徵。數據中心採用模塊化方式構建將更靈活，更適應未來數據中心發展的需要。我們完全沒有必要再將數據中心看成一個單一整體，我們可以將數據中心按應用、服務類型和資源耗費率將數據中心分成多個功能區域。各個功能區域在不影響其他區域運行的情況下，可以動態升級和維護。比如：按照密度可以分為高密度區和普通密度區，在高密度區，地板承重、冷卻系統及電源供給配置都更高，可以滿足更高要求的數據中心服務需求。當然，還有很多其他分類方式。
4. 整合
整合將是數據中心領域需關注的重要管理手段。用戶可以通過重新設置伺服器，提高伺服器利用效率或者採用新型刀片伺服器等多種方式提升數據中心的利用效率。用戶也可以通過採用虛擬化技術及關閉高能耗、低效率數據中心等手段整合數據中心資源。
5. 自動化
數據中心還應當具備快速服務交付能力，實現可視性、可控性的自動化管理；同時，能夠提供更高的效率、更經濟的成本和更快的響應速度，使用戶能夠輕松應對服務變化和發展的需要。減少人工干預，從而有效避免人為錯誤導致的斷電和其他問題的發生。
6. 穩定和安全
早期的機房基礎設施無法從中斷事故中快速恢復，同時，網路攻擊和網路病毒也給安全製造了諸多的麻煩。系統穩定和安全必將成為未來數據中心的基本屬性。
7. 虛擬化和雲計算
虛擬化是數據中心發展的重要技術之一。虛擬化的優勢在於有效地提高了數據中心的利用效率，降低了投資成本，整合、優化了現有
伺服器的資源和性能，可以靈活、動態地滿足業務發展的需要。虛擬化讓數據中心所承載的基礎設施資源可以像水、像電一樣隨意取用。與虛擬化緊密相連的商業模式是雲計算，雲計算的核心就是虛擬化資源共享。
（三）商業模式創新成為產業發展的新引擎
雲計算有可能成為未來數據中心產業新的重要的商業模式之一。北京雲計算中心主任曾宇認為，未來的雲計算中心將會使用戶能夠以較低廉的費用，隨時隨地按需使用其資源，而不需要購買或擁有復雜的軟硬體系統。曾主任進一步講到，中國的雲計算發展經過2008和2009年概念普及階段，已進入落地階段。雲計算的發展已經獲得國家層面的關注，未來一定會有更多的企業開始嘗試雲計算。
近年來，國內意識超前的相關服務企業和國外成熟的數據中心專業服務商將目光投向了國內市場，催生了為數不多的幾家商業化數據中心服務提供商，建成或正在建設商業化的數據中心，提供基礎設施外包、運維外包等專業化的數據中心服務，使國內數據中心需求單位有了尋求市場化支撐的可能，而且在銀行、保險、證券等企業也產生了外包模式的案例，這為數據中心第三方服務市場帶來歷史性發展機遇。我們對數據中心第三方服務市場進行的調研顯示，以北京為核心的華北市場和以上海為核心的華東市場發展較為顯著，2009年分別有25.54億以及28.03億的規模，合計佔2009年市場份額的47.3%。分布行業中，金融和電信是第三方服務的主要市場，2009年兩者分別有24.64億以及29.50億的市場規模，合計占市場的47.9%。
對於各行業數據中心的建設，選擇外包，自建，還是共建，專家們表達了不同的觀點。中國華融資產管理公司信息科技部總經理艾軍更強調專業化與社會化的保障機制。他認為「社會是分工的」這是工業化社會的的必然，把工作交給合適的人去做，外包是一種理性選擇。況且，數據中心也不僅僅是信息技術的應用，還包含供電、溫控、消防、安全控制等綜合性的，需要24小時無間斷的保證。每個銀行都去維持這樣的高可用性的輔助環節，是低效率的。交給專業機構來做會更有效，從長遠來看，有利於持續發展。
民族證券總工程師馬光悌總工程師則主張自建，量身定做。因為這樣做的優點是，免去維護上的麻煩，升級上的困難，而且可以根據自己的需要，用自己設計的工具來實現，當然也是存在缺點的，就是需要花費大量精力。
中信控股有限責任公司信息技術部副總經理劉永濤認為「自建」還是「外包」，取決於企業自身根據業務應用和信息安全的要求的詳細定位，並結合自身對成本、能力、效率方面的要求做各方面的考慮。他認為二者相結合的模式是最理想的選擇，這種組合將帶來「同類最佳」效果。
（四）各主要公司兼並重組步伐加快
自2009年以來，世界各大IT企業為應對金融危機紛紛通過並購重組戰略整合優勢資源，開拓新興市場，實施產品多元化發展策略，從而提升行業地位和自身的競爭力。例如IBM通過戰略投資開拓新興國家市場，高度關注雲計算領域，同時收購有助其軟體業務增長的知名公司；英特爾成立新的能源系統集團，鎖定智能建築、智能電網等新業務;艾默生電氣斥資12億美元收購網路設備技術提供商AVOCENT，全面補強艾默生電氣旗下的數據中心業務部門；更早時期，施耐德電氣公司對美國電力轉換公司(APC)總金額約達61億美元的收購案，也給行業帶來了強大的沖擊，以UPS起家的APC公司也成為了施耐德全球戰略與整體架構中不可或缺的一部分；來自法國的羅格朗公司也在最近開始產品的整合，並全面進入國內數據中心市場。可以預見，未來5年隨著國內、國際經濟形勢的不斷變化，這種發展態勢仍會繼續，各大跨國IT企業將繼續利用其已有資源積極開展並購，拓展業務領域和市場空間。
（五）綠色IT將成為產業未來發展重點
隨著環保意識的不斷增強，各國政府也紛紛推出綠色IT的戰略。日本政府在「數字日本創新計劃」中提出要開發和實施無所不在的綠色ICT，加速推動低碳革命；韓國政府在「綠色IT國家戰略」中提出加大研發投入以實現低碳工作環境；歐盟也制定出各種運用ICT實現節能減排的政策框架。
受政策激勵和引導，各主要IT公司都在積極設計和改進IT技術。IBM宣布其「綠色創新工程」進入第二階段，在全球推出模塊化、高能
效的數據中心設計，能夠削減多達50%的能源消耗；惠普持續研究動態智能散熱等各層面的節能技術；艾默生則一直堅持其能效邏輯理念，讓用
戶對自己的機房能耗進行量化，進而更有針對性的實施數據中心節能增效方案。
三 對數據中心機房產業發展前景的思考
通過上面的分析，並汲取各方看法，我們大致可以判斷出目前影響國內數據中心機房產業發展的幾個因素：首先是國家投資的帶動。中國今天的發展是靠投資拉動的經濟模式，國家投資對整個市場的發展是不可小視的，無論是四萬億投資還是兩化融合。2009年兩化融合的重點實驗區廣州、上海、深圳都無一例外的提出了如何利用信息化進行改變。這樣建設和大規模的投資必將帶動整個數據中心的應用和發展。另一方面去年十月份，發改委和工信部聯合推出了深圳、無錫、北京、上海這些城市進行雲計算應用和產業示範。這些政策導向對市場發展來說是營造了一個非常好的環境。
其次，行業本身的應用。自國家提出關於鋼鐵、汽車、製造等十一個重點產業的振興規劃，這些行業都提到了保增長手段就包括創新業務模式改變傳統IT應用的模式。
業務本身的需求也起到了推動作用。用戶業務的快速發展對後台的支撐系統也提出了更高的要求和挑戰。
還有就是技術層面的推動。最新的冷卻技術、更高效快捷的管理系統、快速發展的節能降耗需求都已逐步深入到國內數據中心機房的設計、建設和使用過程中，這些技術和理念將引領數據中心市場的發展。
面對這些機遇與挑戰，我們應該有更加冷靜的認識和思考。一、可以看出我國數據中心機房產業的投資熱度持續高漲但同時也存在過熱的苗頭，政府在這方面應加強產業統籌的引導，遏制低水平的重復建設；二、在大型數據中心項目不斷上馬的情況下，無論是設備還是人員都在極具的膨脹，如何對這些人員和設備進行有效的管理，也是需要業內人員給與高度關注的話題。面對更大更復雜的系統時，顯然依靠傳統的手段是很難解決的，這需要我們探索出更科學的管理模式。三、數據中心做為一個龐大的系統工程，目前還存在規劃設計水平不高，能耗成本居高不下的問題。未來的數據中心應該擁有一個科學合理的空間布局，形成集中化、智能化、模塊化的共享基礎設施和信息資源的平台，實現綠色節能，高效運營。四、面對新的商業模式和技術需求，數據中心的建設方(包括各IT廠商及服務商)則需要建立完善的服務機制，提高安全保障。
今年是我國「十二五」計劃的開局之年，是國民經濟各項建設的關鍵時期。對於數據中心機房產業從業者而言，面對機遇與挑戰，應當肩負起更多的責任，堅持科學的發展理念，正視自身的優勢和不足，為取得新的突破、獲得新增長而共同努力，使數據中心機房產業早日從百舸爭流的信息化大潮中脫穎而出。

㈤ 硬體在網路堆疊和虛擬化中發揮什麼作用

這點很重要，而且絕不會變。無論是否部署網路虛擬化，都一定要有硬體才能在數據中心的系統之間傳輸數據包。 雖然許多網路堆疊解決方案主要通過通道協議連接虛擬交換機，如虛擬可擴展LAN(Virtual Extensible LAN)，但是也可以使用硬體替代網路堆疊。如果在網路堆疊中使用虛擬交換機，那麼它們還需要整合基於硬體的交換機，將硬體作為一個網關。這樣物理和虛擬伺服器環境之間就可以實現無縫整合，這是硬體在網路虛擬化中的另一個重要作用。一定要記住，硬體交換機上還要求使用一些特殊的應用程序專用集成線路(ASIC)替代網路堆疊。 關於生產環境網路虛擬化部署細節公開並不多。對於作為大量虛擬交換機通道的物理伺服器，我們不知道網路虛擬化對物理伺服器容量(CPU、內存等)的影響有多大，也不知道它們對於網路性能的影響有多大。如果這些方面的影響很大，那麼數據中心最終可能需要使用一種網路虛擬化解決方案，替代每一個頂級機架交換機和每一個虛擬交換機的硬體網路堆疊。在這種情況下，硬體在網路虛擬化解決方案中發揮更大的整體作用。 此外，在部署網路虛擬化的數據中心內，硬體將繼續在實現端到端網路流量的可見性中發揮重要作用。想像一下，由於無法通過跟蹤自己的企業數據中心路由來查看兩個虛擬機之間的網路，因此擁有API和通過可編程代理實現實時可見性的硬體，對於數據中心而言是非常寶貴的。同樣重要的是，還要使用一個後台分析引擎分析所收集的數據，理解流量與應用程序的行為。此外，這個引擎還要優化網路，創建一種開放反饋環路。 雖然硬體仍然重要，但是客戶也要關注於整體解決方案。例如，是否有一個支持雙向通信的反饋環路?它是否很容易操作和管理?虛擬和物理環境之間是否有集成和可見性?等等。並非每一個客戶環境都需要前面介紹的所有功能，但是在支持業務的數據中心更新和重新設計中，一定要考慮這其中的一些功能。責編：王珂玥

㈥ 數據中心的架構展望

以Web為中心的計算技術的興起意味著關注IT資產的角度從物理轉向了邏輯。
德國哲學家尼采說過：「那些未能摧毀我的，使我更強大。」是的，如果你能在這一度繁榮又一度蕭條的IT輪回中活下來而不會感到焦頭爛額，那麼你一定覺得自己真的很強大。不過且慢，還不到松一口氣的時候，現在你需要利用已經積聚起的每一分力量，去和面前那些動搖IT業的變革做一番爭斗。
主要的技術供應商和向前看的網路及IT經理人都認為，一個以Web為中心的嶄新計算模型正在孕育成形，但是對於這個計算模型最終的形態以及該如何命名，他們卻莫衷一是。會象IBM鼓吹的那樣成為按需計算嗎？會是Oracle、Sun和其他廠商力推的網格技術熱嗎？還是完全朝著公用計算、自動計算、虛擬化或其它方向前進呢？
諸如Cisco、EMC、HP和微軟等技術巨擘都在為爭取你的歡心而激烈較量，而設計上的勝利者將在未來十年收益頗豐。（證據何在？只要看看現在Wintel陣營的統治地位和客戶機/伺服器領域。）
你不得不對這些高高在上的理念進行一番甄選，研究研究你的關鍵技術供應商的發展路線，與此同時，針對你的基礎架構的每一層及其上面的應用努力做出最佳選擇。
不用擔心，讓我們來為你了解眼前的變革助上一臂之力。我們將在本文探索一種我們稱之為新數據中心的概念。新數據中心的出現代表著IT業內一場靜悄悄的革命，一場既有風險又能為你和你的戰略供應商帶來回報的革命。
業界能否最終把未來數年稱之為「新數據中心時代」，只有時間知道。我們在此提出這一概念僅供你在設計新的網路化IT環境時參考之用。 然後，你就得為各種相互競爭的操作系統（Unix、Linux和Windows）決定它們的最佳作用，每一種操作系統都經歷著不同的成功道路。在Windows領域，你正在關注操作系統和微軟其它核心軟體組件的多種升級技術，以便支持更強有力的合作和應用集成。
另外，你還要為新一代的Web應用挑選開發平台。如果你對圍繞這些新應用的各種標准、安全和管理問題尚不了解，那麼很快你就會變得內行。 你的網路基礎架構必須能夠滿足合作新需求以及Web應用的爆炸性增長。為VoIP和新興的會話初始化協議（Session Initiation Protocol）應用提供高質量支持做好准備，這有可能意味著將中樞和數據中心交換機升級至10Gb/秒乙太網，以及將配線室升級至1G。
許多公司還部署了一大批新設備，以解決具體的高容量、高交易量Web站點和Web新應用的問題－－比方說，第4層至第7層交換機、安全套接字層加速和負載平衡等。在整個Web基礎架構生態系統中，各廠商相互競爭的領域不僅在產品性能上，也在將更多功能合並至一台設備的能力上。不過最終你希望構建一個單一的網路基礎架構，而不必繼續為每一次網路新挑戰急急惶惶。這將導致Web和傳統基礎架構廠商之間在控制能夠支持現有和分布式新應用的統一網路時發生沖突。 牢固的安全措施是新數據中心所必需的，但目前仍然很難描述。各種威脅不斷變化而且攻擊越來越密集，但是各公司卻想方設法讓應用更加分散、信息更容易訪問，這兩者結合是很危險的。
在未來幾年，你必須選擇如何以最佳方式在整個新數據中心部署安全技術：應該安裝什麼硬體、軟體和網路基礎架構安全工具？管理化安全服務應該起到什麼作用（如果能起作用的話）？你如何使用越來越多的安全工具管理數據大潮？還有令人頭疼的是，不斷打補丁的軟體和無線技術安全難題，這些可真夠你受的。 隨新數據中心而來的是系統和網路管理的新需求。主要廠商必須超越設備管理層面，讓用戶對應用性能有清晰了解－－然後提供各種工具確保這些性能的發揮。還有，你需要更好地支持移動設備、網路和安全管理集成，並且了解和熱衷於IBM、HP和微軟等主要廠商的自動化（即自我恢復）管理戰略。

㈦ 什麼是融合數據中心

融合數據中心（簡稱：CDC），是對硬體層、虛擬化層、控制層以及管理層構件的全面融合，最終可以讓整個數據中心資源做到統一控制，統一管理。下面重點以H3C融合數據中心為例說明。

相比「固體」和「半固體」的傳統數據中心，融合數據中心使系統能夠面對應用的壓力和變化實現自適應，成為 「流體」式的數據中心。

【1. 融合數據中心對客戶有什麼價值？】

快：幫助用戶數據中心實現業務上線快、遷移快、切換快；

簡：數據中心基礎架構簡、運維簡、使用簡；

穩：應用和基礎架構解耦，不僅保證單中心業務運行穩、而且可進一步擴展至多中心。

【2.為什麼傳統的數據中心不能實現上述價值？】

傳統數據中心通常更向下關注基礎架構本身，強調單點能力。

對於「快」，傳統數據中心追求的是單點性能，而不是資源根據業務變化快速的提供，快速的回收；

對於「簡」，傳統方式通過多個管理軟體，試圖實現管理界面的簡單，但最終往往是管理軟體林立；

對於「穩」，通常是通過「冗餘」方式來實現，最終使得系統過度「笨重」，導致用戶面對快速更替的業務部署難以駕馭。

H3C的融合數據中心解決方案，從面向業務的角度出發，關注的是整個系統的發展。

【3.H3C融合數據中心有哪些核心構件？】

有4個層面的8個構件：

㈧ 數據中心化為什麼能夠消除多重共線性

一篇JA的論文。應該還是很權威。可能我的表述沒清楚。另外我看教程有的地方講如果解決多重共線性問題時候，也有提到通過「數據中心化」來達到的。但是為什麼呢？原理是什麼？

原文是
為了減少連續變數「經驗/理性導向理解過程」（此變數在此研究中是自變數）與其他自變數「圖片類型」間交互影響產生的多重共線性，自變數在回歸中都進行了均值中心化處理。

「Because indivial difference is a continuous variable, the hypotheses tests used multiple regression analyses. To rece problems with multicollinearity among the continuous variable (experiential–rational processing) and its interaction term with the other variable (picture type), the independent variables were mean centered for the regressions.