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数据中心的工作方式以及在规模和范围上的变化

时间:2010-12-5 17:23:32  作者:系统运维   来源:数据库  查看:  评论:0
内容摘要:数据中心是提供运行应用程序的计算能力、处理数据的存储能力以及将员工与完成工作的资源连接起来的网络的一种物理设施。一些行业专家预测,内部部署数据中心将被基于云的替代方案所取代,但许多企业已经得出结论,他

数据中心是数据式及提供运行应用程序的计算能力 、处理数据的中心作方存储能力以及将员工与完成工作的资源连接起来的网络的一种物理设施。

一些行业专家预测 ,工的变内部部署数据中心将被基于云的规模替代方案所取代 ,但许多企业已经得出结论 ,和范化他们将始终拥有需要在本地运行的围上应用程序 。数据中心并没有消亡 ,数据式及而是免费模板中心作方在不断发展 。

数据中心将变得更加分散 ,工的变边缘数据中心如雨后春笋般涌现以处理物联网数据  。规模它正在现代化 ,和范化以通过虚拟化和容器等技术更有效地运行 。围上它正在添加类似云的数据式及功能 ,例如自助服务 。中心作方内部部署数据中心正在以混合模式与云计算资源集成 。工的变

曾经只有能够负担得起空间、资源和人员来维护它们的大型企业才能使用,如今的数据中心有多种形式,香港云服务器其中包括托管、云平台和边缘 。在所有这些情况下,数据中心都是一个封闭的空间  ,嘈杂而寒冷 ,它可以让应用服务器和存储设备全天候地安全工作  。

数据中心的组成部分有哪些?

所有数据中心共享一个类似的底层基础设施 ,以实现可靠且一致的性能 。基本组件包括 :

•电力:数据中心需要提供清洁和可靠的电力,以保持设备全天候运行。模板下载数据中心将拥有多个电源电路以实现冗余和高可用性 ,并通过不间断电源(UPS)电池和柴油发电机提供备用电源。

•冷却:电子设备会产生热量,如果不加以缓解 ,可能会损坏设备。数据中心旨在将热量带走 ,同时提供冷空气以消除设备过热。空气压力和流体动力学的这种复杂平衡涉及冷通道的均匀布置,冷空气被泵入  ,热通道收集空气 。

•网络:在数据中心内,设备相互连接,因此它们可以相互通信 。网络服务提供商提供与外界的源码库连接,便于从任何地方访问企业应用程序。

•安全性:专用数据中心提供的物理安全层远远超出了将计算机设备存储在配线间或其他并非专门为安全而设计的位置时所能达到的程度 。在专门建造的数据中心中 ,IT设备放置在带有协议的锁着的机柜中  ,以确保只有授权人员才能访问设备 。

数据中心的类型有哪些?

•内部部署:内部部署数据中心是一种传统的数据中心 ,云计算建立在企业的财产之上 ,具有所有必要的基础设施 。内部部署数据中心需要昂贵的房地产和资源投资 ,但它适用于出于安全性 、合规性或其他原因无法迁移到云平台的应用程序 。

•托管:托管是由第三方拥有的数据中心,提供有偿物理基础设施和管理  。需要为数据中心设施内的物理空间、消耗的建站模板电力和网络连接付费 。物理安全是通过锁定的数据中心机架或带锁和钥匙的笼子区域提供的  。进入设施需要认证和生物识别以确保授权 。在托管模型中有两个选项 :可以保持对资源的完全控制,或者可以选择更多的托管选项 ,其中第三方供应商负责物理服务器和存储单元。

•IaaS:AWS、GoogleCloudServices或MicrosoftAzure等云计算提供商提供基础设施即服务(IaaS) ,允许客户通过基于Web的用户界面远程访问共享服务器和存储的专用切片以构建并管理虚拟基础设施 。云计算服务是根据资源消耗付费的,可以动态扩展或缩减基础设施  。服务提供商管理所有设备、安全  、电源和冷却;作为客户,永远不能物理访问它 。

•混合:在混合模型中 ,资源可能位于多个位置 ,并且可以像在同一个地方一样进行交互 。站点之间的高速网络链接有助于更快的数据移动 。混合配置非常适合将延迟或对安全敏感的应用程序保持在家附近 ,同时访问基于云的资源作为基础设施的扩展 。混合模式还允许快速部署和弃用临时设备,无需过度采购以支持业务高峰 。

•边缘 :边缘数据中心通常容纳需要更靠近最终用户的设备 ,例如缓存存储设备 ,由于性能需求 ,这些设备保存延迟敏感数据的副本。将备份系统放置在边缘数据中心是很常见的 ,这样操作员可以更好地移除和更换备份介质(例如磁带) ,以便发送到异地存储设施 。

什么是四个数据中心层级?

数据中心是围绕服务水平协议(SLA)构建的  ,这些协议说明了一个日历年内服务中断的潜在风险 。为了减少停机时间,数据中心将部署更多冗余资源以提高可靠性(例如  ,数据中心设施中可能有四个地理上不同的电力线路 ,而不是两个)。正常运行时间以百分比表示,通常称为9,反映正常运行时间百分比中数字9的数量,如“4个9”或99.99% 。

数据中心分为4个层级 :

•Tier1 :一个年中不超过29小时的潜在服务中断(99.671%的正常运行时间) 。

•Tier2 :不超过22小时(99.741%)  。

•Tier3 :不超过1.6小时(99.982%)。

•Tier4不超过26.3分钟(99.995%) 。

众所周知,Tier1和Tier4层级之间存在很大差异,并且正如人们所料 ,层级之间可能存在巨大的成本差异。

什么是超融合基础设施?

传统数据中心建立在三层基础设施之上,其中分配了谨慎的计算 、存储和网络资源块   ,以支持特定的应用程序 。在超融合基础设施(HCI)中,三层组合成一个称为节点的构建块。多个节点可以聚集在一起形成一个可以通过软件层管理的资源池。

超融合基础设施的部分吸引力在于它将存储、计算和网络组合到一个系统中 ,以降低复杂性并简化跨数据中心、远程分支机构和边缘位置的部署。

什么是数据中心现代化?

从历史上看 ,数据中心被视为服务于特定应用的独特设备集合 。由于每个应用程序都需要更多资源 ,因此采购了设备 ,需要停机来部署它 ,同时物理空间、电力和冷却的使用也不断增加。

随着虚拟化技术的发展,的观点发生了转变 。如今,人们将数据中心整体视为一个资源池 ,可以进行逻辑分区 ,并且作为奖励,可以更有效地为多个应用程序提供服务。与云服务一样 ,包含服务器 、存储和网络的应用程序基础设施可以通过单一管理平台即时配置。更有效地使用硬件可以实现更高效、更环保的数据中心,从而减少对更多冷却和电力的需求。

人工智能在数据中心的作用是什么?

人工智能(AI)允许算法扮演传统的数据中心基础设施经理(DCIM)角色 ,实时监控配电、冷却效率、服务器工作负载和网络威胁 ,并自动进行效率调整 。人工智能可以将工作负载转移到未充分利用的资源上,检测潜在的组件故障并平衡池中的资源。它在几乎没有人际互动的情况下完成了这一切 。

数据中心的未来发展

数据中心远未过时。世邦魏理仕是最大的商业房地产投资和服务公司之一 ,该公司表示 ,北美数据中心市场的新容量在2021年增长了17% ,这在很大程度上归功于AWS和Azure等超大规模企业以及社交媒体巨头Meta公司。

企业每天都在生成更多的数据 ,无论是业务流程数据、客户数据、物联网数据 、运营技术数据 、来自患者监控设备的数据等 。他们正在寻求对这些数据进行分析,无论是在边缘还是在内部部署,在云平台中或在混合模型中  。企业可能不会在物理上构建全新的集中式数据中心,但他们正在对其现有数据中心设施进行现代化改造  ,并将其数据中心足迹扩展到边缘位置。

展望未来 ,自动驾驶汽车技术 、区块链、虚拟现实和虚拟世界的需求只会刺激数据中心的增长。

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