大數據時代的智慧云數據中心建設研究

摘要：大數據時代已然來到，經歷了多年的經驗摸索，我們進入了講求整體推進系統、加深融合深度的時期，新興技術比如人工智能系統、5G網絡廣泛進入到各行各業，伴隨智慧服務平臺的發展，給數據處理工作帶來了極其迫切的需求。當前是大數據廣泛應用的時代，數據中心的應用與發展，不僅完成數據的匯總、分析，實現數據共享，還深挖數據的多維度價值，從而最大程度發揮信息價值。本文對智慧云數據中心的內容進行了講解，分析其特點和組成結構，并就其建設提供思路，展開研討。

關鍵詞：大數據時代;智慧云數據中心;建設

一、引言

社會進入信息化高速發展的階段，計算機網絡的應用已十分普遍，技術也不斷發展，對于數據的傳遞、儲存、處理方式和管理能力，人們表現出了日益增長的要求。各行業、各單位都建立了相應的業務系統，但是系統卻缺少整體的規劃與協調，在應用業務與關聯數據上還存在短板，難以實現數據的共享和有效利用，而系統內運行、產生的數據卻與行業和單位的工作息息相關，數據無法被最大化使用，滿足不了綜合性管理的需求和單位分析、決策的需要，不能有效支撐各類信息服務，數據的丟失還會造成不可估量的損失。目前，無論是政府，還是各大型企業，都在數據中心建設上發力。數據中心表現出了前所未有的活力，成為各行各業爭相追逐的焦點。

二、智慧云數據中心內涵

智慧云數據中心是指利用各種信息技術，廣泛對各行業的核心開展監測、分析，將行業的系統和服務打通，及時智能響應各類需求，暢通各類服務和行業活動，其實質是創新技術應用，優化行業管理，改善服務質量，從而確保行業可持續發展。智慧云數據中心是一個大的系統，涵蓋各類平臺、各種子系統。通過使用物聯網、 云計算等方式，加速信息的分析和決策，借助這些物聯化和智能化、感知化的手段，有效關聯物理、信息、社會和商業基礎設施，使其成為一個全新的智慧化系統，充分顯露不同領域、不同子系統之間的關系，這種關系就好比是大腦的網絡神經元，使得大腦這個大系統能夠對各子系統完成指揮決策和協調，做出實時反應[1]。智慧云數據中心，涵蓋了所有領域產生的數據、儲存數據并開展數據應用的計算機和相應形成的網絡環境，它不是只有信息網絡、服務器、機房和儲存終端這種表現形式，數據庫和數據倉庫、各種相關系統也是它的表現形式。實現共享數據和應用，主要是依托統一的數據定義標準、組織結構以及對數據采集、分析和整合的能力，他需要充分挖掘不同的異構數據庫對相同的集中數據做出的表現。

三、智慧云數據中心特點

智慧云數據中心，雖然它也有軟硬件，通過統一的數據標準來滿足統一管理數據和協同業務等需要，它還能輔助做好決策分析，但是同企業的數據中心相比，在規模、范圍和使用的相關領域都表現出了差異性。

第一，智慧云數據中心對數據的管理規模更大，由于它波及行業的方方面面，包括日常生活和與之相關的運營和管理，每天各種新的數據都在24小時不間斷地產生，短時內數據單位完成從GB到 TB的海量式跨越增長，對數據的管理和處理需要借助于多種技術，包括但不局限于云計算和虛擬化技術，而企業數據，只涉及幾項業務系統，整體而言規模較小，輔助決策和開展系統協同的功能相對簡單。

第二，智慧云數據中心具有更廣泛的集成范圍，它的數據中心既要完成遠程（上、 下級）數據的集成，又要對不同領域系統產生的運行數據進行集成，完成大量、高頻的集成和數據協同，數據、應用和流程集成三者都有被應用的可能，才能滿足日常管理數據、進行查詢和分析的需求。

第三，智慧云數據中心具有更大的應用領域，它不是特定地服務于某個應用系統，而是服務于日常行業運轉的方方面面，是面向多領域、多部門、涵蓋多系統的綜合性服務，協助決策、分析，提供管理數據和系統協同服務，它具有更高的數據存儲要求和傳輸、使用需求。

四、智慧云數據中心組成

（一）硬件基礎設施

建設智慧云數據中心的基礎和前提條件是硬件系統，這些硬件基礎包括機房局域網、服務器的存儲、負載均衡和備份等系統。其中數據中心的基礎平臺是局域網，它立足千兆級的數據接口，高效連接服務器和存儲終端，它完成了各部門、網絡與數據中心的雙向連接。它依托IPSAN 技術完善存儲系統，實現快速、安全、穩定存儲，管理可靠、方便擴展，并利用集群技術強化服務效率，擴展服務器性能。負載均衡系統主要是分攤負載到服務器、網絡出口來執行任務，重點應對服務器高瀏覽量可能出現的問題。

（二）數據交換平臺

數據交換平臺的框架為服務對象的體系結構，基礎是總線技術（ESB），構建方式為松散耦合，它能支撐不同平臺間數據交互的需要，能統一、規范管理數據的轉換過程和數據傳輸過程，同時讓原有系統彼此間保持獨立。智慧云數據中心的數據交流平臺，它包括連接層、 轉換層、傳輸層、 監控管理層。其中連接層，提供大量的連接器和適配器來滿足異構系統的接口需求，不改變其原有應用程序，按照策略，抽取數據并傳遞到總線。傳輸層，是各個系統間傳遞數據、消息的媒介，完成了數據和指令信號的整體傳播。轉換層，統一處理總線中的數據信息，包括異構系統轉換數據、檢驗分析數據的有效性等。監控管理層，提供監控和管理工具，對交換流程和整合流程，實現調度、部署、配置管理，并通過集中、統一、遠程的方式實時監控數據交換平臺。

（三）中心數據庫

ODS 系統：把從業務系統調取出的數據進行存儲，這些數據保持了與原業務系統近乎一致的結構和數據邏輯關系，這樣簡單了數據轉化過程，減弱抽取難度。對于用戶不需要永久保留、但可能在特定時間內需要進行查詢的數據，可以存儲在ODS 中，通過主題存儲的方式，這可減輕存儲壓力，主要是減輕數據倉庫、數據集市的壓力，并能保證用戶的快速查詢需求。ODS 有OLTP的運行特點，在 ODS 中，可以實現共享數據和實時傳遞數據，對于準時段的數據類型，可以結合消息機制，準確同步數據。

數據倉庫：是數據的集中化、 一體化的存儲區域，它立足數據的整合、歷史數據儲存需求，面向主題并涉及多個主題域，重點在于對數據進行整合和儲存。數據倉庫，是一種面向企業全局而成立的概念模型，它提供了統一標準的視圖概念，方便不同應用系統數據庫的數據整合工作。概念模型不受制于技術條件，只要在高階的抽象層面完成設計，而邏輯模型的創建需要細化和深入概念模型，設計過程中利用好星型模式、第三范式[2]。同樣，物理模型的建立，需結合邏輯模型和相應不同的數據庫類型，確定好數據的索引策略、存放位置和數據的存儲結構、存儲分配等。

（四）運行管理系統

安全和運維等系統都是數據中心的核心管理系統，安全系統其功能主要是保證數據中心的網絡安全和數據安全，它由防火墻、安全管理規章和入侵檢測、審計、防病毒等系統構成，他能對網絡安全進行掃描和入侵檢測，進行隱患掃描、訪問控制，同時也有防 IP 盜用、安全審計和漏洞修補的作用。

運維管理系統，監控數據中心的整體網絡運行狀況，包括監控網絡和服務器、監控消防、溫濕度和視頻，還涉及門禁管理、網絡流量管理、Web 業務管理、設備管理等。其中地對異構系統和設備進行數據采集、 動態顯示圖形并在緊急時自動報警的技術，是他的關鍵核心，多元異構系統數據采集是通過多種方式提高數據的整體兼容性和普遍適用性，并允許之后的數據分析。動態地圖報警，就是動態顯示位置變化并有實時監控功能，報警事件發生后可以監控位置信息，方便管理員進行信息查看和采取措施。

五、智慧云數據中心建設方法

（一）資源虛擬化

虛擬技術，高效使用服務器、存儲終端來使真實使用的設備數量減少，全面集成服務和多種功能，來實現簡化管理的目的，并使復雜的后臺程序被隱藏。新建數據中心，為了使存儲最大化，把軟硬件進行有效整合是最為常見的虛擬方案。智慧云數據中心，為了合理配置存儲資源，廣泛使用技術實現存儲和服務器虛擬化，其中，用虛擬的邏輯存儲終端代替真實的物理磁盤就是存儲虛擬化，用戶統一管理虛擬磁盤，可以自主合理分配儲存位置和儲存方式;而服務器虛擬化則是將真實存在的服務器進行虛化，使其以邏輯服務器的虛擬方式出現，用戶能夠不受干擾對其進行系統操作和應用部署。

（二）信息資源整合

在數據中心系統中，信息整合泛指通過分析數據來實現集中、有序關聯信息并整合形成檢索信息系統，能多層次靈活分析和展示數據，為管理者決策提供有力的數字支撐，并廣泛開展數據的聯機分析、挖掘數據價值。智慧云數據中心建設，包含形式多樣的系統和數據表格，這要求整合信息的方法也要多樣化，做到結合數據內容、基礎設置和系統平臺全方位制定行動策略。所謂的數據整合不是單一的抽取所有系統的業務信息，而是量體裁衣、視各方需要重點突出、合理選擇數據開展整合，對于共享和管理決策、服務公眾所需數據以及最終成果展示的數據都要重點分析整合，而不用過分關注過程信息數據。數據整合就是全面進行數據的梳理、采集和校驗、分析、轉變、集成和儲存的一系列數據過程[3]。數據梳理是全面梳理系統內的數據流和相關系統流程，確立指定數據源。采集和校驗數據，借助信息交換平臺，采集第一數據源的系統數據并進行檢驗分析，舍掉重復性數據，確保數據鏈條完整。分析和轉換數據是轉換數據格式，以統一的標準和特定的邏輯結構完成轉換。集成和存儲數據，立足集成邏輯，整合、處理不同來源的數據信息并最終傳遞至中心數據庫進行存儲。

（三）數據交換

所謂數據交換是以統一標準的交換規則來連接多種應用系統，實現共享和交換數據，交換主要圍繞多個支撐系統展開。數據中心就是轉換數據的平臺，其應用系統在面向用戶時對數據儲存和應用層進行了屏蔽，它能實現不同數據庫和操作平臺甚至是不同開發平臺間的數據交換，后臺交互端口滿足了無縫銜接的數據轉換和共享的處理需求。不需修改原來的系統和進行新系統研發，數據中心能夠統一調度處理不同系統的數據信息，服務上乘應用，也可獨立開展運行管理和系統維護工作。通常數據中心完成數據解析轉換，開展消息服務和封裝信息都是利用Web Service和中間技術等。

六、 智慧云數據中心建設思路

（一）建設目標

建設數據中心，目的是同時建立數據信息共享中心和控制中心，加強對企業數據的實時采集、共享和監控三位一體的管控，實現同步跟進信息、開展匯總分析和輔助決策。借助于安全穩定的硬件環境，為不同系統搭建可靠的載體，解決不同系統服務器實際運行環境良莠不齊的問題，以理清各系統、各種數據類型為基礎，強化數據整合，搭建標準一致的信息數據庫，確保信息全面共享得以變為現實，有利于服務質量的提升，適應了內外部信息交互的需求，通過分析、挖掘數據價值，有力支撐領導決策、綜合性管理和業務服務，并對應急指揮做出即時響應。

（二）建設思路

建設數據中心是龐大復雜的，涵蓋軟硬件建設等諸多。首先，需調研業務訴求，對各行各業的發展運行詳細開展分析踏查，歸納整理各類系統數據，并以信息標準為基礎建立數據中心，每個系統均涵蓋共享數據和私有數據，私有數據只限于本部門、內部使用。其次，設計能夠抽取和轉換數據的工具，創建數據概念、邏輯和物理模型，區別對待數據的儲存和應用策略，通過高度一致的標準完成對各系統抽調的共享數據的交互轉換并納入數據中心統一管理[4]。再次，數據中心也可稱為數據的統一管理平臺，管理員擁有分配權限和管理數據的權力。最后，各個系統基于本身的權限賦予從數據中心進行數據抽調，可以根據同步、異步更新方式來滿足不同的需求，并可對數據中心進行系統拓展和開發運用。

（三）建設方案

智慧云數據中心的建設過程復雜，點多面廣，具體方案如下：

1.軟硬件的基礎環境：包括管理制度、基礎和運行軟件環境，標準規范（數據和交換標準，平臺標準等），基礎硬件設備（網絡、服務器、交換機、存儲和感知設備等），安全防護設施（物理和網絡安全、數據安全、平臺和應用安全等），強化軟硬件基礎條件建設，精準支撐數據運行。

2.采集業務數據：通過數據交互平臺，研發采集數據所需的適配器、ETL 程序和端口，實現對結構化數據和非結構化數據的采集工作，使其進入到ODS 數據庫。

3.數據信息管理：創建大數據運維、管理和其他平臺，面向主數據和其他業務數據廣泛開展數據編碼、標識，做好產品的全生命周期管控，監控數據的管理進程，統一管理其可能出現的訪問控制、 安全審計和身份認定、數據加密、入侵檢測工作，監控其流程、質量變化和校驗規則，確保全流程的安全性和可靠性。

4.數據集成平臺：通過各類數據交互系統研發服務端口，準確發布主數據和各類業務數據，并滿足不同系統的數據調取需求，強化信息資源共享。

5.分析應用：立足平臺創建的需要，匯總聚合各類數據，完成數據清洗、建模和深度分析，建立滿足平臺創建需求的統計圖表，或者強化管控、調控其他系統的響應能力，使智慧決策與快速響應的能力迅速提升，提高平臺服務水平。

七、結束語

綜上所述，智慧云數據中心概念龐大，牽涉的內容多、范圍廣、數據多，實際應用廣泛。為扎實創建智慧服務平臺，促進行業發展，提升服務水平，需要結合科學的方式方法，使建設思路合理，建設技術先進，更好地促進智慧云數據中心建設。

作者單位：李瓊" " 武警江蘇總隊

參" 考" 文" 獻

[1] 李晶，劉莉莉. 大數據時代下的數據中心運維管理[J]. 計算機產品與流通， 2020.

[2] 許鍇. 大數據時代的智慧云數據中心建設之研究[J]. 數字通信世界， 2019（7）：2.

[3] 王偉東，栗智. 智慧城市建設中數據中心云平臺的安全策略研究[J]. 信息記錄材料， 2020， 21（8）：2.

[4] 蘇均生. 智慧城市數據中心建設研究[J]. 計算機科學與應用，2019， 9（7）：7.