《云数据中心构建实战:核心技术、运维管理、安全与高可用》——第1章 奠定基石:典型数据中心搭建模式1.1 数据中心概述

简介:

本节书摘来自华章计算机《云数据中心构建实战:核心技术、运维管理、安全与高可用》一书中的第1章,第1.1节,作者:杨 欢 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。

第1章 奠定基石:典型数据中心搭建模式

很早以前,个人电脑和商用电脑还被定位成“奢侈品”,那时企业的信息化水平还处在萌芽阶段,即便有几台服务器,也只是提供基本的文件备份、财务管理等服务。那时服务器的“驻地”叫做机房。
一台空调、一组UPS、数台服务器应该是机房的通用模式,随着互联网的兴起,企业的信息化水平逐步提高,越来越多的企业将纸质的文档转移成电子的数据。电子邮箱、ERP、SAP、OA等服务成为每个企业信息支柱系统,它们每时每刻都会产生大量的数据交换。
这些数据不但对存储速度有着苛刻的要求,同时还需要满足高安全性和高可靠性,网络环境的稳定、通信线路的冗余、精密空调的支撑、消防与监控的保障、管理平台的高可用……众多苛刻的条件传统的机房已无法应付。
上述算是“内忧”,还有“外患”。
企业规模的扩张,多个地域分散着分公司、平级工厂,它们的信息系统需要共存、共用,并且数据在近端和远端也需要无差别地传输,企业的信息应用不仅面向内部的员工,对于公众用户还要通过Web与企业进行资源互动和信息交流。
传统机房的应对能力日渐匮乏,数据中心的概念应运而生。

1.1 数据中心概述

数据中心(Data Center)不再是服务器的集合,而是一套完整的、复杂的、大集合的系统,用于实现对数据信息的集中处理、存储、传输、交换和管理。
如今,企业将更多地业务流程转换成电子的模式,无纸化办公逐渐替代纸张、油墨等易耗品,较高配置的刀片服务器和与之配套的存储和通信系统能满足信息系统的运转,但是依靠服务器和存储并不能为企业带来高可用性保障,从基础设施到应用层面的部署都需要细致规划与设计。
另一方面,数量庞大的服务器和存储必然会给数据中心带来大量的热负荷,可以肯定的是普通空调完全不能满足如此大的热能转换,于是精密空调、冷热通道、围栏技术、背板水冷等技术成为数据中心冷却系统的重要环节。
在电力的供应环节,UPS自然是首选,但这远远不够,冗余的UPS可以在一定程度上提高可用性,这应该算是最基础的措施。提高可用性还需要在数据中心部署柴油发电机,它的设计容量是N+1,并且需要配备双路市电输入,因为高负载、多线路的电力资源不允许中断。
静电对电子设备的影响相信大家都不陌生,防静电地板在数据中心算是首层防护工具,对于其他异常电量控制还需要多角度考虑。举个简单的例子,面对瞬间数万伏的闪电只依靠建筑墙体的避雷系统或许有隐患,一旦闪电进入数据中心内部必会击穿电子器件,故安全的防雷和接地系统必不可少。
这些只是数据中心的一个缩影,诸如避免火灾的气体消防系统、监视诸多电子设备的数字安保系统同样是数据中心的建设内容。在《ANSI/TIA-942–2005,Telecommunications Infrastructure Standard for Data Centers》(数据中心的通信基础设施标准)中标明Tier IV的可用性为99.995%,也就是说数据中心内计划性的维护和非计划性维护每年的中断时间不得超过10分钟。这要求我们对数据中心的考量不再是某个个体,而是将数据中心的各个环节全部整合到一起,有针对性、计划性、全面性地评估和部署数据中心。数据中心管理的难度和强度在不断增加,但是对于数据中心管理人员来说,这似乎更为有趣。
“多一点挑战”是我们更希望看到的。

相关文章
|
存储 运维 安全
AIGC时代数据中心运维面临的挑战
AIGC时代数据中心运维面临的挑战
468 1
AIGC时代数据中心运维面临的挑战
|
8月前
|
运维 监控 Kubernetes
【大模型】RAG增强检索:大模型运维的基石
RAG(检索增强生成)是一种结合大模型与外部知识库的技术,通过“先查资料再作答”的流程,解决模型幻觉、知识更新滞后等问题。其核心包括四大模块:文档处理中心、知识检索库、提问处理器和智能应答器。RAG在大模型运维中实现知识保鲜、精准控制和成本优化,同时支持动态治理、安全合规增强及运维效率提升,推动智能运维从“人工救火”向“预测性维护”演进。
2154 10
【大模型】RAG增强检索:大模型运维的基石
|
10月前
|
存储 人工智能 分布式计算
阿里云云数据仓库:助力企业构建智能数据基石的云端利器 。阿里云云数据仓库优势与选型指南
阿里云数据仓库体系基于MaxCompute、AnalyticDB等核心产品,提供弹性敏捷的PB级数据处理能力,支持实时分析与智能决策。其六大优势包括无限弹性伸缩、极致性能表现、智能成本优化、全栈安全体系、生态无缝对接和AI增强分析,助力企业在数字经济时代应对数据爆发式增长的挑战。灵活透明的定价体系和行业实践案例展示了其在证券、新零售、物联网等领域的成功应用,为企业构建智能数据基座提供了清晰路径。
433 6
|
机器学习/深度学习 人工智能 运维
智能化运维在现代数据中心的应用与挑战####
本文深入探讨了智能化运维(AIOps)技术在现代数据中心管理中的实际应用,分析了其带来的效率提升、成本节约及潜在风险。通过具体案例,阐述了智能监控、自动化故障排查、容量规划等关键功能如何助力企业实现高效稳定的IT环境。同时,文章也指出了实施过程中面临的数据隐私、技术整合及人才短缺等挑战,并提出了相应的解决策略。 --- ####
316 22
|
11月前
|
弹性计算 监控 安全
助力企业高效构建安全、可观测的云上数据中心
本次课程聚焦于助力企业高效构建安全、可观测的云上数据中心,涵盖三大方面:1) 数据中心网络面临的挑战,包括VPC、NAT网关和私网连接等产品的功能与挑战;2) 数据中心网络产品重磅发布,涉及安全设计建议、容灾能力提升及深度可观测能力的增强;3) 用户体验升级,通过VPC IPAM实现高效的网络地址管理和简化的产品体验。整体旨在为企业提供更安全、稳定、高效的云上解决方案。
|
运维 监控 持续交付
自动化运维在现代数据中心的应用与实践####
本文探讨了自动化运维技术在现代数据中心中的应用现状与实践案例,分析了其如何提升运维效率、降低成本并增强系统稳定性。通过具体实例,展示了自动化工具如Ansible、Puppet及Docker在环境配置、软件部署、故障恢复等方面的实际应用效果,为读者提供了一套可参考的实施框架。 ####
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
智能化运维在现代数据中心的应用与挑战####
本文深入探讨了智能化运维(AIOps)技术如何革新现代数据中心的运维管理,通过集成人工智能、大数据分析及自动化工具,显著提升系统稳定性、效率和响应速度。文章首先概述了AIOps的核心概念与技术框架,随后详细分析了其在故障预测、异常检测、容量规划及事件响应等方面的应用实例,最后探讨了实施过程中面临的数据质量、技能匹配及安全性等挑战,并提出了相应的应对策略。本研究旨在为数据中心管理者提供关于采纳和优化AIOps实践的洞见,以期推动行业向更高效、智能的运维模式转型。 ####
|
人工智能 运维 监控
智能运维在现代数据中心的应用与挑战
随着云计算和大数据技术的迅猛发展,现代数据中心的运维管理面临着前所未有的挑战。本文探讨了智能运维技术在数据中心中的应用,包括自动化监控、故障预测与诊断、资源优化等方面,并分析了当前面临的主要挑战,如数据安全、系统集成复杂性等。通过实际案例分析,展示了智能运维如何帮助数据中心提高效率、降低成本,并提出了未来发展趋势和建议。
|
存储 运维 监控
监控与日志管理:保障系统稳定运行与高效运维的基石
【8月更文挑战第16天】监控与日志管理是保障系统稳定运行和高效运维的基石。它们不仅能够帮助企业及时发现并解决问题,还能够为性能调优、资源优化和业务决策提供有力支持。因此,在构建系统架构时,企业应高度重视监控与日志管理的规划和实施,确保它们能够充分发挥作用,为企业的发展保驾护航。同时,随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展,监控与日志管理也将持续演进和创新,为企业带来更多的价值和便利。
|
运维 监控 安全
交换机运维监控:保障网络稳定的基石
作为网络连接的核心设备之一,交换机承担着数据转发、流量控制、VLAN划分等重要任务,其稳定运行直接关系到整个网络的性能和可靠性
809 0

热门文章

最新文章