数据中心可视化技术白皮书

数据中心可视化技术白皮书
数据中心可视化技术白皮书

数据中心可视化技术白皮书

一、数据中心的发展

数据中心发展至今,已经走过了50年的历史。数据中心初期是以大型主机为核心的集中化时代,随着大规模集成电路的飞速发展,IT模式逐渐由集中走向分布,IT架构也因此日益复杂,而近来云计算、大数据等新热点标志着数据中心慢慢又走向集中化、封装化的趋势。在这种合久必分、分久必合的大背景下,数据中心在世界上占据了越来越重要的位置,在当今的世界里,任何一家大型企业离开数据中心都难以维系日常运作,数据已成为信息时代的石油,IT架构就是信息时代的石油管道,数据中心已经成为人类仅次于食物、能源供给的重要基础设施。

随着数据中心的作用和重要性的提升,数据中心本身也变得越来越庞大、复杂和难于管理。在由0和1的基本粒子组成的世界里,数据中心如同一个星系,全球所有的数据中心一起构成了一个浩瀚的数字宇宙。每一个数据中心的管理者,就如同一个星系或星球的管理者,去致力于维护它的平稳与安宁。如何更好地驾驭数据中心,已经成为社会性的课题,近三十年来,因之产生了ITSM理论和各种运维体系及最佳实践,也催生了一系列的新技术如数据中心自动化或云计算,更有层出不穷的各种管理工具,但在数据中心管理的诸多方面不断改进的同时,仍有重要的基本问题一直未得到很好的解决,也在一定程度上制约了我们前进的脚步,那就是数据中心的可视化问题。

人在认知事物时有双重矛盾的欲望,既希望把一切事物简单化、封装化,又要把一切事物拆开来、弄明白,反映到对数据中心的认知上,数据中心的使用者和管理者正分处这双重矛盾欲望的两端。

计算机发展之初,体积巨大,每一个零件都一目了然,逐渐CPU等硬件技术的发展封装了大部份的硬件,软件技术的发展同样如此,走到现在的云计算,更是直指整个数据中心的封装。IT的用户不太需要关心后台的复杂性,对他而言后面是一朵云还是一个抽象的机房根本不重要。但是对数据中心的管理者而言,却一直想揭开每一个元素与每一个过程,尤其是极少进出机房的管理者们,最大的恐惧就是机房是一个黑匣子,无法透明看到其中的状况,数据中心不出问题,我们不知道是做了什么而造成的,数据中心出了问题,我们也不知道是没做什么造成的。现在的数据中心会配备各种监控管理工具、流程工具和操作工具,运维管理者试图通过这些工具掌控和了解数据中心的复杂架构和运作细节。但当数据中心被各种不

同的工具所包围和充斥时,对数据中心的理解和数据中心自身的信息被碎片化了,每一个不同的角色如网管与系管、DBA们只是掌握了局部的细节,每一个业务系统的维护者也同样只掌握了局部的细节,每一个工具也只提供了局部细节的信息,而且这些细节也往往缺乏所需的深度,造成没有人可以拼凑出一个完整的数据中心的实相。

如何才能把一个数据中心的各个层面清晰展现在我们的面前?这个课题一直没有被真正破解,这不仅仅是一个技术的问题,还是一个理念与思想的问题。很多组织与管理者为如何展示、掌握数据中心的全面状况而苦恼,各种报表设计与信息还是不能满足我们的需要,各种监控工具也还无法有效的告诉别人,现在这个数据中心是个什么状况,这就好比你拿着今年的身体体检报告,上面的各项指标列得很详细,但你就是不知道到底身体情况如何。这里面的核心关键是,我们没有找到一种适用于普通人类的方式来展示数据中心,而只是罗列一堆报表或数据。世界如果真的无法描述的话,有可能只是语言本身的信息量不够,有没有别的方法,让人们更容易掌握数据中心的实相呢?

亚里士多德说:“心灵没有意象就永远不能思考”,这揭示了我们心灵运作的一个秘密,那就是我们的思维方式其实是一种可视化的思维模式,只有与感性世界密切配合,伟大的思想或杰作才能产生,而视觉是我们感官中最为重要的一环。人类通过意象或图景才能最有效率的了解事物的本质,只有我们理解了事物,才能正确的行动与决策,这其实是一个抽象的过程,为了解决一个问题,人们必须随时随地改变事物呈现于我们心灵中的自然状态,随时改变固有的关系、重心、组合方式和选择方式,以便产生出一种可以使问题得到解决的新的模式。

二、可视化技术介绍

在向人类大脑传送信息的三百万条神经纤维中,视觉神经纤维占了二百万条,视觉是人类感受外界事物、获取信息的最重要的感官,几乎有85%的信息是通过眼睛得到的,所以能征服人类的眼睛的事物就能征服世界,比如电影、艺术品、美女,亦或者是现在火爆的iphone。最近十年以来,企业IT的发展已经远远落后于消费者IT,其中一个重要因素就是企业IT不重视人类的感官需求,它是商务的、厚重的、呆板的,它很沉闷,既不酷也不炫。作为企业IT的核心,数据中心掌握着最重要的东西--数据,却缺乏有效的表达方式,甚至自我的结构都没有办法表达清楚。数据中心的技术管理人员会通过一些系统架构图或网络拓扑图来表达数据中心,但既不全面而且颗粒太粗,难以精确地描述数据中心的世界。更重要的是,这些表现形式只是1维或2维的,但人类却是生活在一个3维的世界里,有长宽高的

概念。只有用跟现实世界相同的3维的图景来表达信息,才最有力量与效果,只有找到一种可视化的方法来投射出数据中心的立体图景,才能够有效的把数据中心的本质(对象)与它的状态(监控数据)前所未有的清晰告诉别人,才能带来有效率的行动与决策,这就是我们企业IT和数据中心的从业者们现在要去考虑的,也是立即要开始着手行动的!

所谓可视化(Visualization),是指人通过视觉观察在头脑中形成客观事件的过程,这是一个人类心智处理的过程。可视化会大大提高人们对事物的观察能力,更快地形成整体概念且便于记忆与理解。可视化技术以信息处理手段用图形、图像将被感知、想象、推理、抽象了的对象属性及变化发展的形式和过程,通过形象、虚拟、仿真、现实的方式表现出来。在人类漫长的历史中,由于技术条件的限制,无法简便、快捷地用3D的方式来描述世界与对象,只能在石头、羊皮、纸张的二维平面上,用影像表达和传递对这个世界的认识和创造。纵观整个人类的文明进化史,都可以说是基于纸张平面的2D文明,直到上个世纪因为IT 技术的发展,出现了3D数字化技术,终于使人们对现实3D世界的认识重新回归到了原始的直观立体的境界。大到飞机、轮船、楼宇、汽车,小到其中的每一个小小的零件或螺丝,到处都能见到电脑制作的数字化的3D模型、动画与仿真。奇怪的是,这些IT技术发展出来的成果,却很少应用到IT自身,这就导致我们IT行业,尤其是企业IT在管理界面上的枯燥与乏味。采用3D可视化的技术手段来展示数据中心的信息,能够更契合人类的思维与感官,更容易被人所接受,因为人们往往是通过形象化的图景在思考的,而3D图景的信息量是最大的,它比同样尺寸屏幕的二维展示方式高效很多倍,既可以有效地展示信息,也可以避免人们从多个视图或屏幕上用思维整合出某种可能并不准确的心理结构,毕竟这种抽象的分析能力对信息接收者有很高的要求,因此容易让普通受众产生面对一大堆信息却不知所云的感觉。

三、数据中心的可视化

采用3D可视化技术对数据中心进行刻画,也被称为虚拟仿真(Virtual Simulation),即通过技术手段把数据中心的一切物理存在的对象进行数据建模(从楼宇到设备,从地板到网线),以3D的方式在计算机中生成出来,供用户进行查看、交互、分析。机房不再需要现实中用脚走过去参观与查看,而是随时随地的以任意一个视角进行切入,比如我想知道核心业务系统的机器分别分布在哪一些机柜之中,或者哪一些机柜空间的空间剩余还是过半的,虚拟3D机房就会直观的通过形象化图景呈现出查询结果。这只是可视化的简单应用,进而我们可以将各种监控设备的运行数据和状态信息与虚拟机房相结合,允许用户从任意时

间、任意地点、任意视角查看任意对象的任意信息。

可视化技术将多种管理系统的复杂信息融汇在虚拟仿真环境之中,以符合人类直觉的方式自然呈现,从而大大提升了信息交互的效率,降低了信息损耗和时间损耗,确保信息传递的准确性和及时性,降低了信息查询和浏览的难度,使运维管理人员能够大幅提升操控效率,加快响应速度,缩短处理时间。运维管理人员可以更从容更精准地审视数据中心的全局图景,清晰掌握各类设备的位置和资产信息,也为有效管理数据中心打下更坚实的基础。

就具体实现而言,数据中心的可视化已经能够包括以下的内容:资产可视化:

利用可视化技术建立与实际机房完全一致的3D虚拟环境,其数据可基于资产管理数据库、CMDB、手工录入或批量导入,人们可以在3D场景中任意查询资产对象,查询的结果不再只是一个数据结果,而是辅以形象的视觉结果,对这个资产对象的任意信息也都可以利用可视化技术进行表达,比如机器的型号与规格或CPU的负载状况,

容量可视化:

可视化技术除了能将肉眼可见的对象描绘图出来,还可以将一些状态或信息以图景形式表达。比如在目前机房的电力负荷、机柜剩余空间、机房的各个区域的承重情况,甚至存储的容量情况,都可以利用可视化技术非常形象直观的表达出来,我们不再需要利用原始的数据来推理建立一个心理形象,而能够直接用感官快速理解情况。

监控可视化:

利用可视化技术将数据中心进行虚拟仿真只是基础工作的第一步,其目的是让这个虚拟环境可为我们所控制,并以此为依托来呈现数据中心的一切状况,所以与监控信息的整合就变得非常有意义,比如机房温湿度方面的状况,电力系统的运行状态,其它如网络监控工具、主机监控工具、存储监控工具或安全监控工具,均可利用可视化技术进行展示,打破目前工具林立,数据分散的局面。

演示可视化:

我们经常面临领导参观或同行考察,甚至一些故障分析会议的演示需要,我们需要让别人了解我们的数据中心的状况,但又不太方便让人到数据中心的真正走一圈,一是地点分布可能很广,二是别人也缺乏兴趣与体力去实地浏览一遍。此时利用PPT与3D场景的互动形式,可以非常直观而让人印象深刻的了解数据中心的情况。可视化技术可从跨地区级、园区级、机房级、机柜级、设备级、端口级等多种不同颗粒度的视角切入查看任意对象,并可生成流畅生动的动画,这种交互式的演示可以达到传统手段无法比拟的演示效果。

四、可视化平台的意义

采用可视化技术可以为数据中心建立一个可视化的平台,通过这个平台来表达及展示数据中心的一切,人们通过物理设备可以知道当前的监控状态,通过一条监控数据也可以了解物理设备情况。在3D场景中,对管理对象的观察可以从任何视角或路线切入,这意味着物理的规律不能制约用户,您可以站在天花板观看线路,也可以切入地板查看布线,任何墙壁与设备都不能阻止您的穿行。

利用可视化平台还可以投射出现实中无法用肉眼看到的信息,比如通风的路线、水流走向、流量、电力负荷、温湿度、承重的分布、容量的剩余等等,这些以前您站在现实机房是无法看到也无法感受的,现在这些可以都采用不同的颜色与视图来加以表达,所以可视化平台会展示比现实世界更丰富的内容给我们,让我们突破了感官的限制,以简单快捷的视觉形象来理解数据中心。

由于事件数据与3D建模包括绝对的时间信息,所以未来还可将让虚拟世界回滚动到数据中心的任意历史时刻点的状态,这也意味着时间的规律不能制约用户,我们可以随意建立一个数据中心的历史现场,在可视化平台中的信息表现方式可以是动画模式的,而不是静态的线条或柱状。您可看到在时间轴上,一个您关心的信息是如何演变过来的,这种信息量在过去的2维报表模式上表达,几乎是不可能的。可视化技术让高密度的信息整合将成为可能,如果您的数据中心已经使用了可视化平台10年时间,理论上,您甚至可以快速播放这10年来数据中心的演变动画,从空间布局到物理设备,从能耗情况到监控状态,这是前所未有过的图景模式。

可视化平台可以成为数据中心里的数据中心,通过它来桥接数据中心的一切对象的一切信息,互联网上的社交平台(如Facebook)通过桥接人与人的关系来构建世界,数据中心的可视化平台通过桥接物与物的关系来构建世界。通过可视化平台,您能了解数据中心方方面面的情况与信息,从物理世界到逻辑世界到数据世界,从一个机房到一块地板,从一台设备到一个端口,从机柜的容量到存储的容量,从告警信息到性能数据,真正做到察无遗余,毫末尽收。

我们能多大程度上看清楚事物的实相,决定了我们能多大程度上控制与管理好事物。可视化平台给予数据中心的管理者以一种超级的视觉能力,使我们可以打破物理空间与时间的制约,展示与再现任何时间的任何对象的任何信息,有了这种能力,我们才可以真正“控制”数据中心这个世界。可视化平台开启了一种全新的可能性,在这里,想象力才是我们的极限,通过可视化技术服务于您的视觉系统,就能让一切发生改变,这背后的本质原因是:是我们

看待事物的方式,而不是事物身在决定着一切。

IDC运维可视化

IDC运维可视化 近两年,互联网相关产业发展非常迅速,互联网业务发展也是非常快。业务的增长也对数据中心IT设备需求量也急剧增加。 数据中心的运维和设备的运维是一件非常烦琐的事情,需要工程师进行大量手工工作。在快速扩张的过程中也遇到了诸多问题,我们在这方面做了很多的努力,本文将会就这一主题与大家分享的一些经验。 业务近几年发展迅猛,四年前的设备量、IT设施相关设备不多,直到四年前在移动端、方案端开始发力,业务拓展非常迅速,对设备增加的需求也日趋迫切。现在整个的设备规模是以万来统计。 设备增加,数据中心Rack的需求势必增加。的Rack已经达到以千来统计的规模。对于IDC 来说,机会的增加不可能把所有的业务放在同一个IDC,的IDC从最初的一个主要数据中心,迅速增加到两个、三个,我们数据中心之间也进行了这样的一个互联。 的IDC建设经历了一下几个阶段: 第一阶段:自建IDC为主。 从2000年开始,自建IDC,但自建IDC存在不少问题:

?投入大、建设周期长:因为要拿IDC、要审批,要申请电力资源,因为IDC是一个高耗电项目。然后再建楼,建设备…,一般来说,一个IDC的建设周期需要2—3年,这还是速度比较快的,有的需要五、六年。 ?可扩展能力受限制:IDC建设初期的需求是预估的,随着业务的扩展,对IDC的规模要求也就逐渐增加,需要进行弹性扩展。 第二阶段:自建自有+ 供应商IDC 现代互联网要行业要求轻资产,花重资建IDC已经不适应市场规律,所以在业务快速发展过程中,在自建自有IDC的同时,也向供应商或者是运营商借用他们已经建好的数据中心。 但租用IDC存在各种不同于自建IDC的管理差异: 机房情况不能及时获取,包括机房的一些UTS的监控,温度、湿度的监控都在g供应商的管理之下。而且一般运营商监控的系统是不对外开放和对接的。 监控粒度粗,供应商的监控相对来说粗一些。他们只对某一个通道和角度,或者是某一个机柜、机组传感器进行监管。 响应实效差,当出现故障和问题时,响应速度慢,他对你设备不了解,你对他环境不了解等,在协作方面也会有信息的不通畅。 我们在做数据中心时遇到的这些问题需要解决,但我们不能通过无限制的增加人力来应对数据中心快速扩张,运维人员做的事情太基础对运维的效率、对运维工程师的发展都存在很大的弊端。 如何以有限的人力资源去应对快速增长的数据中心的运维?

集团云数据中心基础网络-详细规划设计

集团云数据中心基础网络详细规划设计

目录 1前言 (2) 1.1背景 (2) 1.2文档目的 (2) 1.3适用范围 (2) 1.4参考文档 (2) 2设计综述 (3) 2.1设计原则 (3) 2.2设计思路 (5) 2.3建设目标 (7) 3集团云计算规划 (8) 3.1整体架构规划 (8) 3.2网络架构规划 (8) 3.2.1基础网络 (9) 3.2.2云网络 (70)

1前言 1.1背景 集团信息中心中心引入日趋成熟的云计算技术,建设面向全院及国网相关单位提供云计算服务的电力科研云,支撑全院各个单位的资源供给、数据共享、技术创新等需求。实现云计算中心资源的统一管理及云计算服务统一提供;完成云计算中心的模块化设计,逐渐完善云运营、云管理、云运维及云安全等模块的标准化、流程化、可视化的建设;是本次咨询规划的主要考虑。 1.2文档目的 本文档为集团云计算咨询项目的咨询设计方案,将作为集团信息中心云计算建设的指导性文件和依据。 1.3适用范围 本文档资料主要面向负责集团信息中心云计算建设的负责人、项目经理、设计人员、维护人员、工程师等,以便通过参考本文档资料指导集团云计算数据中心的具体建设。 1.4参考文档 《集团云计算咨询项目访谈纪要》 《信息安全技术信息系统安全等级保护基本要求》(GB/T 22239-2008) 《信息系统灾难恢复规范》(GB/T20988-2007) 《OpenStack Administrator Guide》(https://www.360docs.net/doc/7318792808.html,/) 《OpenStack High Availability Guide》(https://www.360docs.net/doc/7318792808.html,/) 《OpenStack Operations Guide》(https://www.360docs.net/doc/7318792808.html,/) 《OpenStack Architecture Design Guide》(https://www.360docs.net/doc/7318792808.html,/)

大数据运营管理中心

大数据运营管理中心 一、大数据运营管理中心建设背景 工业革命以后,以文字为载体的信息量大约每十年翻一番;1970年以后,信息量大约每三年就翻一番;如今,全球信息总量每两年就可以翻一番。2011年全球被创建和被复制的数据总量为 1.8ZB (1ZB=1021Byte)其中75%来自于个人。互联网数据中心(IDC)认为,到下一个十年(2020年),全球所有IT部门拥有服务器的总量将会比现在多出10倍,所管理的数据将会比现在多出50倍。根据麦肯锡全球研究院(MGI)预测,到2020年,全球数据使用量预计将暴增44倍,达到35ZB。 十八大提出坚持走中国特色新型工业化、信息化、城镇化、农业现代化“四化”同步道路,同时指出新型城镇化的四种表现形式是:绿色生态、现代智慧、宜业宜居及民俗特色。在新型城市化过程中,政府正积极推动技术创新为城市管理提供新思路,以现代信息化为基础的智慧政府建设是治理能力现代化不可或缺的重要元素。智慧城市作为城镇化、信息化交汇融合的概念,为加快城市现代化进程和发展转型提供了实践模式。 大数据已成为与自然资源、人力资源一样重要的战略资源,隐含巨大的价值,已引起科技界和和企业界的高度重视。如果我们能够有效地组织和使用大数据,人们将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用,孕育着前所未有的机遇。

二、大数据运营管理中心的涵 大数据运营管理中心是指 需要通过快速获取、处理、分析 以从中提取有价值的海量、多样 化的交易数据、交互数据与传感 数据,通过现代信息技术、物联 网、云计算、互联网、等技术,将无法通过人工在合理时间完成的信息采集、处理、管理海量数据,并将其整理成为人类所能解读的信息,找到物与物、人与物、人与人之间的数据关联,发现它们背后的规律,这些数据通过集成共享,交叉复用,形成一种智力资源和知识服务能力,为管理者提供准确、可靠的决策依据,最终来提升城市公共服务能力和管理决策水平。 三、大数据运营管理中心发展现状 目前城市息孤岛、网断联难现象仍存在。大数据运营管理中心实际上是物联网的具体应用,其障碍主要有三方面:其一,部门分割、条块分割的小数据中心建设,形成了众多的“信息孤岛”。其二,标准建设相对滞后,标准不统一,业务操作系统软件难以模块化开发。比如人车路等基本的数据单元,在不同的领域、不同的管理部门各搞一套,基础数据单元标准不一。其三,业务传感与应用装备建设,各部门各搞各的,甚至一个部门部也各搞各的,造成“有网无联”。比如,治安一套监控系统、城管的一套监控系统、交警的一套监控系统。

数据中心网络系统设计方案范本

数据中心网络系统 设计方案

数据中心高可用网络系统设计 数据中心作为承载企业业务的重要IT基础设施,承担着稳定运行和业务创新的重任。伴随着数据的集中,企业数据中心的建设及运维给信息部门带来了巨大的压力,“数据集中就意味着风险集中、响应集中、复杂度集中……”,数据中心出现故障的情况几乎不可避免。因此,数据中心解决方案需要着重关注如何尽量减小数据中心出现故障后对企业关键业务造成的影响。为了实现这一目标,首先应该要了解企业数据中心出现故障的类型以及该类型故障产生的影响。影响数据中心的故障主要分为如下几类: 硬件故障 软件故障 链路故障 电源/环境故障 资源利用问题 网络设计问题 本文针对网络的高可用设计做详细的阐述。 高可用数据中心网络设计思路

数据中心的故障类型众多,但故障所导致的结果却大同小异。即数据中心中的设备、链路或server发生故障,无法对外提供正常服务。缓解这些问题最简单的方式就是冗余设计,能够经过对设备、链路、Server提供备份,从而将故障对用户业务的影响降低到最小。 可是,一味的增加冗余设计是否就能够达到缓解故障影响的目的?有人可能会将网络可用性与冗余性等同起来。事实上,冗余性只是整个可用性架构中的一个方面。一味的强调冗余性有可能会降低可用性,减小冗余所带来的优点,因为冗余性在带来好处的同时也会带来一些如下缺点: 网络复杂度增加 网络支撑负担加重 配置和管理难度增加 因此,数据中心的高可用设计是一个综合的概念。在选用高可靠设备组件、提高网络的冗余性的同时,还需要加强网络构架及协议部署的优化,从而实现真正的高可用。设计一个高可用的数据中心网络,可参考类似OSI七层模型,在各个层面保证高可用,最终实现数据中心基础网络系统的高可用,如图1所示。

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计的设计v0

数据中心运行可视化平台 技术方案 北京优锘科技有限公司 2015-08-13

目录 第1章项目背景 (3) 第2章建设内容 (4) 2.1地理位置可视化 (4) 2.2数据中心可视化 (4) 2.3IT架构可视化 (5) 第3章建设目标 (5) 第4章解决方案 (6) 4.1 地理位置可视化 (6) 4.1.1 位置分布可视化 (6) 4.1.2 分级浏览可视化 (7) 4.1.3 场景浏览可视化 (7) 4.1.4 网点配置可视化 (7) 4.2 数据中心可视化 (8) 4.2.1 环境可视化 (8) 4.2.2 资产可视化 (9) 4.2.3 配线可视化 (10) 4.2.4 容量可视化 (11) 4.2.5 监控可视化 (11) 4.2.6 演示可视化 (12) 4.3 IT架构可视化 (13) 4.3.1 业务交易可视化 (13) 4.3.2 应用关系可视化 (13) 4.3.3 系统架构可视化 (14) 4.3.4 应用组件可视化 (14) 4.3.5 基础设施可视化 (15) 4.3.6 监控数据可视化 (15) 4.4 第三方系统集成 (16)

第1章项目背景 随着业务的飞速发展,IT规模也越来越庞大而复杂,为保障IT 系统的正常运行,针对各类管理对象已完成了监控系统的基础建设,关注各类管理对象的数据采集、异常报警,并取得了良好的监控效果。在建设过程中,比较缺乏从统一可视化的角度,整合监控数据,构建整合的可视化操作平台。目前监控系统的操作方式和使用界面在易用性、友好性方面有待进一步提升,充分发挥监控平台对日常工作的支撑作用。存在如下问题: ●监控展示缺乏从业务到IT的端到端全景视图,各个技术团队只能看到管理 范围内的监控对象和内容,缺乏对关联业务和所依赖基础设施的关联分析和可视化管理能力,对系统整体的理解存在一定偏差。 ●应用系统监控缺乏全景视角,各个系统采用独立监控的方式,无法从应用 端到端管理的角度,实现跨系统的监控分析和可视化管理,在出现应用系统运行出现故障时,无法快速定位到发生故障的根源应用系统,同时,在一个应用系统监控报警时,无法判断其所影响的关联应用系统。 ●应用层监控与系统层监控整合程度较低,当应用系统出现故障时,无法快 速定位是应用本身问题,还是所支撑的IT组件问题。同时,在系统层面出现故障时,无法直观评估其所影响的应用系统范围。 ●系统层监控与物理层监控脱节,当系统层出现故障时,无法定位其所依赖 的基础设施和硬件设备。同时,当物理设备出现故障时,无法判断其所影响的系统平台范围。 因此,在统一可视化监控平台的建设过程中,会着力从“平台整合,组织结合,用户友好”的角度出发,借鉴先进数据中心可视化监

数据中心可视化管理平台解决方案

数据中心可视化管理平台解决方案 概述 随着科技信息化的建设的快速发展,信息设备的大量投入,在大型数据中心机房管理中分散着多种专业的管理系统,机房动力环境监控系统、能耗管理系统、运维管理系统、资产管理系统等,它们之机相互独立并存,形成监控数据孤岛现象,如何高效统一管理成为了众多企业面临的难题。随着生活节奏的加快,现代 人进入了这样一个时代:文字让人厌倦,让人不过瘾,需要图片不断刺激我们的眼球,激发我们的求知欲和触动我们麻木的神经。有人说,现在已经进入“读图时代”,对于枯燥严谨数据中心管理来说,我们已经开始进入了3D可视化时代。 解决方案 在这种背景下,推出了新一代基于3D技术的可视化仿真监控平台一一数据中心可视化管理平台。可视化技术将多种管理系统的复杂信息融汇在虚拟仿真环境之中,以符合人类直觉的方式自然呈现,从而大大提升了信息交互的效率,降低了信息损耗和时间损耗,确保信息传递的准确性和及时性,降低了信息查询和浏览的难度,使运维管理人员能够大幅提升操控效率,加快响应速度,缩短处理时间。运维管理人员可以更从容更精准地审视数据中心的全局图景,清晰掌握各 类设备的位置和资产信息,也为有效管理数据中心打下更坚实的基础。

数据可视化管理平台采用3D可视化技术对数据中心进行刻画,也被称为虚拟仿 真(Virtual Simulation),即通过技术手段把数据中心的一切物理存在的对象进行数据建模(从楼宇到设备,从地板到网线),以3D的方式在计算机中生成出来,供用户进行查看、交互、分析。机房不再需要现实中用脚走过去参观与查看,而是随时随地的以任意一个视角进行切入,比如我想知道核心业务系统的机器分别分布在哪一些机柜之中,或者哪一些机柜空间的空间剩余还是过半的,虚拟3D 机房就会直观的通过形象化图景呈现出查询结果。这只是可视化的简单应用,进而我们可以将各种监控设备的运行数据和状态信息与虚拟机房相结合,允许用户从任意时间、任意地点、任意视角查看任意对象的任意信息。它能同时支持B/S、 C/S架构,用户可以在电脑上客户端进行操作软件,还可以在任意一台连上互联网的电脑上访问web版可视化软件,在Wet浏览器中就可以操作三维场景,它使得网页超越二维平面,利用多媒体效果和三维可交互的对象,向用户提供更加主动有趣和有用的服务。实现多人同时在线对全三维场景的浏览和数据交互。并 提供开放式SDK允许把三维场景嵌入第三方平台,实现数据双向交互,充分满足用户不同需求,麦景数据可视化管理平台软件包括以下内容:监控可视化管理、环境可视化管理、资产可视化管理、容量可视化管理、管线可视化管理、演示可视化管理。 系统功能 1、监控可视化管理监控可视化让用户可以整合数据中心内分散的各种专业监控工具(如动环监控、安防监控、网络监控、主机监控、应用监控等),把多种监控数据融为一体,建立统一监控窗口,改变监控数据孤岛现象,实现监控工具、监控数据的价值有效益化。同时,基于3D图像引擎的可视化能力,提供丰富的可视化手段,扭转由于二维信息维度不足而导致的数据与报表泛滥状况,切实提升监控管理水平。门禁监控集成可视化,消防监控可视化,配电监控可视化,设备性能监控展示,视频监控集成可视化,环境监控集成可视化,制冷监控集成可视化,设备统一告警展示。 2、资产可视化管理数据中心内的设备资产数量庞大、种类众多,传统的表格式管理方式效率低下、实用性差,资产可视化管理功能采用了创新的3D互动技术手段,实现对数据中心资产配置信息的可视化管理,可以与各种IT资产配置管理数据库集

数据中心和网络机房基础设施规划指南

避免数据中心和网络机房基础设施因过度规划造成的资金浪费

典型数据中心和网络机房基础设施最大的、可以避免的成本就是过度规划设计成本。数据中心或 网络机房中的物理和供电基础设施利用率通常在50%-60%左右。未被利用的容量就是一种原本可以避免的投资成本,这还代表着可以避免的维护和能源成本。 本文分为三个部分。首先,介绍与过度规划设计有关的情况和统计数据。接下来,讨论发生这种情况的原因。最后,介绍避免这些成本的新的架构和实现方法。 任何从事信息技术和基础设施产业的人都曾见过未被利用的数据中心空间、功率容量以及数据中心中其他未加利用的基础设施。为了对这种现象进行量化,对讨论中用到的术语进行定义是很重要的。 表1中定义了本文中有关过度规划设计的术语: 建模假设 为了收集并分析过度规划设计的相关数据,施耐德电气对用户进行了调查,并开发了一个简化模型来描述数据中心基础设施容量规划。该模型假设: ?数据中心的设计寿命为 10 年; ?数据中心规划有最终的设计容量要求和估计启动IT 负载要求; ?在数据中心典型生命周期过程中,预期负载从预期的启动负载开始呈线性增长,在预期生命周期一半的时候,达到预期最终容量。 由以上定义的模型得出下面图 1 显示的规划模型。我们假定,它是具有代表性的“一步到位”模式的系统规划模型。 简介有关过度规划设计的情况和统计数据表1 过度规划的相关定义

上图显示了一个典型的规划周期。在传统的设计方案中,供电和冷却设备的安装容量与设计容量相等。换句话说,系统从一开始就完全建成。根据计划,数据中心或网络机房的预期负载将从30% 开始,逐步增加到最终预期负载值。但是,实际启动负载通常小于预期启动负载,并且逐步增长到最终实际负载;最终实际负载有可能大大小于安装容量(注意:由于冗余或用户希望的额定值降低余量,实际安装设备的额定功率容量会大于计划安装容量)。 第143号白皮书《数据中心项目:成长模型》详细讨论了数据中心的规划以及制定一个有效的成长计划战略的关键要素。 实际安装数据收集 为了了解实际安装的情况,施耐德电气从许多客户那里收集了大量数据。这些数据是通过实际安装设备调查和客户访谈获得的。结果发现,预期启动负载通常只有最终设计容量的 30%,预期最终负载只有预期设计容量的80%-90%(留有安全余量)。进一步发现,实际启动负载通常只有最终设计负载的20%,而且实际最终负载通常为设计容量的 60% 左右。图 1 汇总了这些数据。根据设计值,通常的数据中心最终的容量设计比实际需要大 1.5 倍。在刚刚安装或调试过程中,超大规模设计甚至更加显著,通常在 5 倍左右。 与过度规划设计相关的额外成本 与过度规划设计相关的生命周期成本可以分为两个部分:投资成本和运营成本。 图 1 阴影部分指出了与投资相关的额外成本。阴影部分代表平均安装设备中未利用的系统设计容量的部分。额外容量可直接导致额外的投资成本。额外投资成本包括额外供电设备和冷却设备的成本,以及包括布线和管路系统的设计开销和安装成本。 对于一个典型的 100 kW 数据中心,供电和冷却系统有550万人民币(55元人民币/W )左右的资本成本。分析表明,这个投资的 40% 左右被浪费掉了,相当于 220万人民币。在使用早期,这个浪费甚至更大。算进资金周转的时间成本之后,由于过度规划设计导致的损失几乎等于数据中心50%的投资成本。也就是说,单单原始资本的利息几乎就能够满足实际资本一般的需求。 与过度规划设计有关的额外生命周期成本还包括设施运行的开支。这些成本包括维护合同、消耗品和电力。如果设备按制造商的说明进行维护,年维护费用一般是系统成本(投资成本)的10%左右,因此,数据中心或网络机房的生命周期过程中的维护成本几乎等于投资成本。由于过度规划设计会产生未充分利用的设备,而且这些设备必须加以维护,所以会浪费很大一部分的维护成本。以 100 kW 数据中心为例,系统生命周期过程中浪费的成本约为 950万人民币。 0% 20% 40% 60%80%100%120% 012345678910 容量百分比数据中心运行年份 图1 数据中心生命周期过程中的设计容量和预期负载要 求

数据中心基础设施可视化运维管理

数据中心基础设施可视化运维管理 谁说高大上的机房不能炫!设备环境团队联合运营平台研发、网络、系统三、系统二等团队,历经一年的时间、7轮次需求细化讨论、11次版本更新,精雕细琢、倾尽洪荒之力打造了中国银行数据中心基础设施可视化平台!这是一个集才智美貌于一身,融合酷炫、可视等元素,高效、创新、高颜值的基础设施运维平台。平台包括两大功能模块: 一、基础设施运维数据模块 为了整合基础设施运维大数据资源,设备环境团队以严谨细致的态度,自主开发了基础设施运维数据模块,将分散的、手工维护的硬件设备、应用部署、机房资源和综合布线等各项基础环境资源的运维信息进行整合,累计整理各类数据10万多条,近50万字段,初步建成了IT设备生命周期管理体系。 二、基础设施可视化模块 在全面、准确的运维数据的基础上,基础设施可视化模块解决了以前需要多个系统、多张excel表格或者报表进行耗时耗力的分析和比对才能获取的信息,用三维的形式在一张视图内呈现,改变了传统运维信息展现的方式,其所带来的运维效率的大幅提升、故障的快速准确定位等,已经不是简单的炫所能表达的。(一)机房环境可视化 以黑山扈机房实际场景为原型,利用三维仿真技术,对机房内三百多种型号的设备设施逐一采集信息、模型建模,从细节入手,设备模型精确到端口级,实现了机房内三千多个机柜级设备和四千多个机架级设备的精确建模,构建了多视角、多维度分层呈现的虚拟现实环境。 (二)资产管理可视化 资产管理可视化可在机房三维场景中直接查询并精确定位设备设施,两万多条资产数据自动更新,点一下鼠标,位置、外观、型号、系统应用、容量、端口使用等设备信息即时呈现,精准、详细。 (三)容量管理可视化 机房资源的容量管理一直是个难题,往往需要兼顾空间、配电、硬件资源等多维度因素。现在可以在可视化场景中将环境、资源、配电、设备资源、PUE等信息多维度集中展现,两万五千余条实时采集数据,基础资源使用情况一目了然,再也不用只对着excel纸上谈兵了。 (四)运维管理可视化 联动一体化监控,硬件高等级事件自动定位至相关设备并显着提示,点击即可快速获取设备资产、运维(IP、系统、维护变更信息等)、配线连接等信息,有效提升故障定位、预判及处理效率。

数据中心建设与运行管理

数据中心建设与运行管理 2010年07月26日 《数据中心建设与运行管理》 作者:林小村主编马玉林翁小云副主编(2010年04月第1版第1次) 科学出版社SCIENCE PRESS https://www.360docs.net/doc/7318792808.html, 北京东黄城根北街16号(100717) 内容简介 本书旨在为推动我国企业(机构)数据中心的发展而献出微力。《数据中心建设与运行管理》介绍了数据中心建设和管理的具体做法和体会,全面阐述了数据中心建设的规划与基本要求。全书共12章,包括:数据中心概述、数据中心总体规划、数据中心机房、数据中心网络系统、数据中心主机和存储系统、数据规划和数据库设计、数据中心应用支撑平台、数据中心应用系统、数据中心安全系统、数据中心容灾备份系统、数据中心建设管理、数据中心运行管理。 《数据中心建设与运行管理》观点前瞩、面向应用、深入浅出、图文并茂、重于实用,以数据中心的规划为主线,涵盖了数据中心系统工程全过程、全方位、多目标的全部内容。

《数据中心建设与运行管理》可供企业(机构)信息化管理部门、各类数据中心的建设与管理人员、技术人员、各级信息系统工程建设单位等参考,也可作为工科院校相关专业师生的辅导材料。 P2,互联网接入服务提供商ISP主要为各机构单位或个人提供互联网接入服务,同时还提供公共服务器空间租赁,实现电子邮件通信、网络信息检索等功能;有的单位则将自己的WEB服务器存放在ISP所在地,分享ISP所租用的线路,以降低成本。无论是租用ISP的服务器空间还是委托ISP管理WEB服务器都是Web hosting 模式(空间租用、主机托管)。在ASP模式中,各经济组织将基于WEB技术的应用交由ASP运营商托管,又叫做Application Hosting 模式。 P7,数据中心分类:企业数据中心(Corporate/Enterprise Data Center)、互联网数据中心(Internet Data Center)。 P38,数据交换平台 数据交换平台时数据中心数据与其他应用系统沟通的桥梁,是进行数据交换的基站。数据交换平台负责从各个业务系统采集数据,对数据进行清洗与整合,按照数据中心建设标准规范数据,形成核心数据库,并提供给其他应用系统使用。

大型数据中心网络体系规划设计与实现方案

技术与应用 echnology & Application T 53 2009年3 月 ■文/中国建设银行信息技术管理部 戴春辉 窦 彤 数据中心网络设计与实现 数 据集中后,所有银行业务和网点都依赖网络来支持其对数据中心中主机的访问。此外,未来的新型应用, 如网上培训、IP 电话、可视电话等应用也对网络提出高带宽、高服务质量以及支持多点广播等要求。因此,数据中心的网络建设必须能够最大化满足上述要求,适应未来新业务和技术的发展。 一、数据中心网络设计原则 网络的可靠性。银行业务的特点决定了其网络必须有极高的可用性,能最大限度地支持各业务系统正常运行。在网络设计上,合理组织网络架构,做到设备冗余、链路冗余,保证网络具有快速故障自愈能力,实现网络通讯不中断。 网络具有良好的可用性、灵活性。支持国际上各种通用的网络协议和标准,支持大型的动态路由协议及策略路由功能,保证与其他网络(如公共数据网、金融网络等)之间的平滑连接。 网络的可扩展性。根据未来业务的增长和变化,在不变动现有网络架构的前提下,可以平滑地扩展和升级。 网络安全性。制订统一的网络安全策略,整体考虑网络平台的安全性。 网络可集中管理。对网络实行集中监测、分权管理,构建网络管理平台,提供故障自动报警,具有对设备、端口等的管理和流量统计分析功能。 保证网络服务质量。保证对统一的网络带宽资源进行合理调配,当网络拥塞发生时,保障银行关键业务和用户数据的传输。提供对数据传输的服务质量(QoS)和优先级控制等,以保证骨干网上各类业务的QoS。 二、数据中心网络实现 1.网络技术 数据中心网络设计实现的技术基础如下。(1)路由交换技术 目前,在银行的网络设计中,绝大部分网络通信都是基于TCP/IP 协议及相关技术的。路由交换技术是构建IP 网络的基础技术,是网络互联的基础。在数据中心网络中,大面积使用高性能、高可靠的三层交换机,用以构建多个不同的功能分区。分区间相互隔离,通过1G/10G 接口连接高速的核心交换区。 网络互联路由协议主要有OSPF、RIPv2和BGP。在数据中心局域网中主要使用OSPF 路由协议,以达到快速收敛的目的;而在边界或与分支机构广域互联,通常使用BGP 路由协议,以实现对网络的有效管理。 (2)负载均衡技术 负载均衡建立在现有网络结构之上,提供了一种廉价、有效、透明的方法,扩展网络设备和服务器的带宽,增加吞吐量,加强网络数据处理能力,提高网络的灵活性和可用性。负载均衡技术主要有软/硬件负载均衡,本地/全局负载均衡。在数据中心主要使用硬件负载均衡解决方案。 (3)防火墙技术 当前银行网络主要使用状态检测型防火墙,集成了包过滤防火墙、电路层防火墙和应用防火墙三种技术,只有符合安全规则的网络连接和访问才可以通过防火墙,有效隔离各个安全区域,保障核心数据的安全性。 (4)入侵检测技术 入侵检测技术(IDS)从计算机系统或网络中收集、分析信息,检测任何企图破坏计算机资源完整性、机密性和

三维可视化机房数据中心智能监控管理系统

三维可视化机房数据中心智能监控管理系统 随着计算机技术的迅速发展,数字交换技术的日新月异,计算机通信已经深入到社会生活并对社会经济的发展起着决定性的作用,而在这其中计算机机房数据中心作为载体更是整体生态链中的重中之重。尤其是近年来,云技术的突飞猛进,计算机机房数据中心所承受的压力越来越大:机房计算机系统的数量与日俱增,其环境设备也日益增多,机房环境设备(如供配电系统、UPS 电源、空调、消防系统、保安系统等),由于各类设备各自独立,如果没有统一的监控系统进行管理,主要是依靠值班人员的定时巡检来进行系统监控,由于值班人员知识面和安全管理的问题,值班人员不可能详细地检查每套系统,所以存在较大的安全生产隐患。 因此,为满足工作需要,提高机房维护和管理的安全性,北京金视和科技股份有限公司建立一套“可视化、智能化、远程化”的监控系统,为机房高效的管理和安全运营提供有力的保证。系统简介 三维可视化机房数据中心智能监控管理系统(3DDCIMMS)对机房实现远程集中监控管理,实时动态呈现设备告警信息及设备参数,快速定位出故障设备,使维护和管理从人工被动看守的方式向计算机集中控制和管理的模式转变。突破性的三维仿真技术是智能可视化数据中心建设的一个重要的组成部分,机房设备具有数量大、种类多、价值高、使用周期长、使用地点分散、缺少实时性管理、管理难度大等特点。全三维可视化监控平台,形象化的虚拟场景和真实数据相结合,增强机房设备、设施数据的直观可视性、提高其利用率。 系统特点 三维虚拟可视化平台 在现有资源管理系统数据库的基础上,以三维虚拟现实的形式展现数据中心的运行情况。实现可视化管理和服务器设备物理位置的精确定位。三维虚拟现实方式对机房楼层、设备区、设备安装部署情况及动力环境等附属设施的直观展示,实时展现监控和报警数据。可实现360度视角调整。 IT资产可视化管理 在三维环境中通过鼠标点击实现楼层、机房、机房子区域、机柜、设备的分级直接浏览。实现机房可用性动态统计,包括空间可用性、用电量分布、温湿度分布情况和机房承重分布情况统计。

数据中心建设架构设计

数据中心架构建设计方案建议书 1、数据中心网络功能区分区说明 1.1 功能区说明 图1:数据中心网络拓扑图 数据中心网络通过防火墙和交换机等网络安全设备分隔为个功能区:互联网区、应用服务器区、核心数据区、存储数据区、管理区和测试区。可通过在防火墙上设置策略来灵活控制各功能区之间的访问。各功能区拓扑结构应保持基本一致,并可根据需要新增功能区。 在安全级别的设定上,互联网区最低,应用区次之,测试区等,核心数据区和存储数据区最高。 数据中心网络采用冗余设计,实现网络设备、线路的冗余备份以保证较高的可靠性。 1.2 互联网区网络 外联区位于第一道防火墙之外,是数据中心网络的Internet接口,提供与Internet 高速、可靠的连接,保证客户通过Internet访问支付中心。 根据中国南电信、北联通的网络分割现状,数据中心同时申请中国电信、中国联通各1条Internet线路。实现自动为来访用户选择最优的网络线路,保证优质的网络访问服务。当1条线路出现故障时,所有访问自动切换到另1条线路,即实现线路的冗余备份。

但随着移动互联网的迅猛发展,将来一定会有中国移动接入的需求,互联区网络为未来增加中国移动(铁通)链路接入提供了硬件准备,无需增加硬件便可以接入更多互联网接入链路。 外联区网络设备主要有:2台高性能链路负载均衡设备F5 LC1600,此交换机不断能够支持链路负载,通过DNS智能选择最佳线路给接入用户,同时确保其中一条链路发生故障后,另外一条链路能够迅速接管。互联网区使用交换机可以利用现有二层交换机,也可以通过VLAN方式从核心交换机上借用端口。 交换机具有端口镜像功能,并且每台交换机至少保留4个未使用端口,以便未来网络入侵检测器、网络流量分析仪等设备等接入。 建议未来在此处部署应用防火墙产品,以防止黑客在应用层上对应用系统的攻击。 1.3 应用服务器区网络 应用服务器区位于防火墙内,主要用于放置WEB服务器、应用服务器等。所有应用服务器和web服务器可以通过F5 BigIP1600实现服务器负载均衡。 外网防火墙均应采用千兆高性能防火墙。防火墙采用模块式设计,具有端口扩展能力,以满足未来扩展功能区的需要。 在此区部署服务器负载均衡交换机,实现服务器的负载均衡。也可以采用F5虚拟化版本,即无需硬件,只需要使用软件就可以象一台虚拟服务器一样,运行在vmware ESXi上。 1.4 数据库区

可视化数据中心软件的技术方案

数据中心可视化技术方案北京金商祺股份有限公司2013.12

目录 1项目概况 (3) 1.1项目背景 (3) 1.2项目范围 (4) 1.3项目要求 (4) 1.4业务价值 (4) 2项目目标 (5) 2.1项目目标 (5) 2.2性能要求 (5) 3项目需求 (5) 3.1功能需求 (5) 3.2集成需求 (9) 3.3实施需求 (9) 3.4服务需求 (15) 4环境要求 (16) 4.1服务器 (16) 4.2客户端 (17) 4.3接口 (17)

1项目概况 1.1项目背景 中国科学院计算机网络信息中心ARP运行支持中心(简称ARP中心)是中国科学院科研管理信息化方面的技术支撑与服务机构,承担中国科学院资源规划(ARP)项目的建设、运行保障和应用支持工作,以及中国科学院网站群系统建设和平台维护、各站点运行保障和技术支持工作。同时,ARP中心还着力在科研管理与信息技术融合、政府行业信息化、信息资源指标体系建设与信息挖掘服务等方面开展大量的研究工作 经过近几年的发展,IT环境在业务发展的重要性越发明显,但另一面由于ARP 中心管辖的机房建设历史时间较久,在目前的IT管理过程也有以下问题:资源信息分散:目前IT部门所管理的资源类型和数量较多,但是缺乏一个精确的整体资源视图。加上不同部门与人员查看的信息又有所不同,设备维护与管理导致信息分散记录在不同的系统与团队,整体的IT资源情况没有一个统一的平台直观的查阅与了解。另一方面目前IT架构经常发生面临着日常的变更,加上虚拟化技术的应用,使得当前的IT架构信息日益成为一个黑匣子,这使得变更与日常作业的风险加大,同时对整个IT架构的演进也越来越缺少把握与了解。 监控数据缺乏整合:目前ARP中心部署着各种监控系统,从环境监控到主机监控与网络构监控,被按设备类型分散到各个不同的监控系统之中,这使得日常的告警与关联分析面临较大的困难,而且难以清楚的了解一个机房到底目前有多少告警。 针对ARP中心机房的日常运维管理,本方案希望借助利用最新的计算机图形技术,基于三维虚拟现实的最佳形式实现对数据中心的真实展现,能够实现基于三维环境对机房、机柜和各类设备的管理功能,真正实现一个立体式、可视化的新一代机房运行管理平台,以长远改善这一现状,利用现有监控工具的监控能力与监控数据,通过可视化平台进行展示与分析,以提高信息传输理解的效率,更直观的掌握数据中心的整体情况。 参考资料: 可视化(Visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。它涉及到计算机图形

机房数据中心三维可视化系统

机房数据中心三维可视化系统 系统简介 随着社会信息化程度的不断提高,机房计算机系统的数量与俱增,其环境设备也日益增多,机房环境设备(如供配电系统、UPS电源、空调、消防系统、保安系统等)必须时时刻刻为计算机系统提供正常的运行环境。因此,对机房动力设备及环境实施管理就显得尤为重要。为满足工作需要,提高机房维护和管理的安全性,北京金视和科技股份有限公司建立一套“可视化、智能化、远程化”的机房数据中心三维可视化系统,为机房高效的管理和安全运营提供有力的保证。 机房数据中心三维可视化系统对机房实现远程集中监控管理,实时动态呈现设备告警信息及设备参数,快速定位出故障设备,使维护和管理从人工被动看守的方式向计算机集中控制和管理的模式转变。突破性的三维仿真技术是智能可视化数据中心建设的一个重要的组成部分,机房设备具有数量大、种类多、价值高、使用周期长、使用地点分散、缺少实时性管理、管理难度大等特点。全三维可视化监控平台,形象化的虚拟场景和真实数据相结合,增强机房设备、设施数据的直观可视性、提高其利用率。 系统特点 三维虚拟可视化平台 在现有资源管理系统数据库的基础上,以三维虚拟现实的形式展现数据中心的运行情况。实现可视化管理和服务器设备物理位置的精确定位。三维虚拟现实方式对机房楼层、设备区、设备安装部署情况及动力环境等附属设施的直观展示,实时展现监控和报警数据。可实现360度视角调整。 IT资产可视化管理 在三维环境中通过鼠标点击实现楼层、机房、机房子区域、机柜、设备的分级直接浏览。实现机房可用性动态统计,包括空间可用性、用电量分布、温湿度分布情况和机房承重分布情况统计。当上架设备物理位置发生变化时,设备位置根据数据库变化自动变更。用户也可通过维护工具自行调整。 机房环境监控可视化管理 在三维环境中以虚拟现实的方式来展示传统环境监控系统,给管理员一个更加贴近现实场景的操作环境,进一步提升了操作体验。极大的提高的机房监控管理的人性化、真实化。

数据中心可视化技术白皮书

数据中心可视化技术白皮书 一、数据中心的发展 数据中心发展至今,已经走过了50年的历史。数据中心初期是以大型主机为核心的集中化时代,随着大规模集成电路的飞速发展,IT模式逐渐由集中走向分布,IT架构也因此日益复杂,而近来云计算、大数据等新热点标志着数据中心慢慢又走向集中化、封装化的趋势。在这种合久必分、分久必合的大背景下,数据中心在世界上占据了越来越重要的位置,在当今的世界里,任何一家大型企业离开数据中心都难以维系日常运作,数据已成为信息时代的石油,IT架构就是信息时代的石油管道,数据中心已经成为人类仅次于食物、能源供给的重要基础设施。 随着数据中心的作用和重要性的提升,数据中心本身也变得越来越庞大、复杂和难于管理。在由0和1的基本粒子组成的世界里,数据中心如同一个星系,全球所有的数据中心一起构成了一个浩瀚的数字宇宙。每一个数据中心的管理者,就如同一个星系或星球的管理者,去致力于维护它的平稳与安宁。如何更好地驾驭数据中心,已经成为社会性的课题,近三十年来,因之产生了ITSM理论和各种运维体系及最佳实践,也催生了一系列的新技术如数据中心自动化或云计算,更有层出不穷的各种管理工具,但在数据中心管理的诸多方面不断改进的同时,仍有重要的基本问题一直未得到很好的解决,也在一定程度上制约了我们前进的脚步,那就是数据中心的可视化问题。 人在认知事物时有双重矛盾的欲望,既希望把一切事物简单化、封装化,又要把一切事物拆开来、弄明白,反映到对数据中心的认知上,数据中心的使用者和管理者正分处这双重矛盾欲望的两端。 计算机发展之初,体积巨大,每一个零件都一目了然,逐渐CPU等硬件技术的发展封装了大部份的硬件,软件技术的发展同样如此,走到现在的云计算,更是直指整个数据中心的封装。IT的用户不太需要关心后台的复杂性,对他而言后面是一朵云还是一个抽象的机房根本不重要。但是对数据中心的管理者而言,却一直想揭开每一个元素与每一个过程,尤其是极少进出机房的管理者们,最大的恐惧就是机房是一个黑匣子,无法透明看到其中的状况,数据中心不出问题,我们不知道是做了什么而造成的,数据中心出了问题,我们也不知道是没做什么造成的。现在的数据中心会配备各种监控管理工具、流程工具和操作工具,运维管理者试图通过这些工具掌控和了解数据中心的复杂架构和运作细节。但当数据中心被各种不

数据中心高可用网络系统设计

数据中心高可用网络系统设计 数据中心作为承载企业业务的重要IT基础设施,承担着稳定运行和业务创新的重任。伴随着数据的集中,企业数据中心的建设及运维给信息部门带来了巨大的压力,“数据集中就意味着风险集中、响应集中、复杂度集中……”,数据中心出现故障的情况几乎不可避免。因此,数据中心解决方案需要着重关注如何尽量减小数据中心出现故障后对企业关键业务造成的影响。为了实现这一目标,首先应该要了解企业数据中心出现故障的类型以及该类型故障产生的影响。影响数据中心的故障主要分为如下几类: ?????????? 硬件故障 ?????????? 软件故障 ?????????? 链路故障 ?????????? 电源/环境故障 ?????????? 资源利用问题 ?????????? 网络设计问题 本文针对网络的高可用设计做详细的阐述。 高可用数据中心网络设计思路 数据中心的故障类型众多,但故障所导致的结果却大同小异。即数据中心中的设备、链路或server发生故障,无法对外提供正常服务。缓解这些问题最简单的方式就是冗余设计,可以通过对设备、链路、Server提供备份,从而将故障对用户业务的影响降低到最小。

但是,一味的增加冗余设计是否就可以达到缓解故障影响的目的?有人可能会将网络可用性与冗余性等同起来。事实上,冗余性只是整个可用性架构中的一个方面。一味的强调冗余性有可能会降低可用性,减小冗余所带来的优点,因为冗余性在带来好处的同时也会带来一些如下缺点: ?????????? 网络复杂度增加 ?????????? 网络支撑负担加重 ?????????? 配置和管理难度增加 因此,数据中心的高可用设计是一个综合的概念。在选用高可靠设备组件、提高网络的冗余性的同时,还需要加强网络构架及协议部署的优化,从而实现真正的高可用。设计一个高可用的数据中心网络,可参考类似OSI七层模型,在各个层面保证高可用,最终实现数据中心基础网络系统的高可用,如图1所示。 图1 数据中心高可用系统设计层次模型 数据中心网络架构高可用设计 ?????? 企业在进行数据中心架构规划设计时,一般需要按照模块化、层次化原则进行,避免在后续规模越来越大的情况再进行大规模的整改,造成时间与投资浪费。 模块化设计 ?????? 模块化设计是指在对一定范围内的不同功能或相同功能不同性能、不同规格的应用进行功能分析的基础上,划分并设计出一系列功能模块,模块之间松耦合,力求在满足业务应用要求的基础上使网络稳定可靠、易于扩展、结构简单、易于维护。

数据中心运营的一常见问题(解决方案)

数据中心运营的一常见问题(解决方案) 1.多大规模的数据中心才足够大? 第一个问题通常的最难回答的或者最简单的问题。对于分析师来说,这个问题的答案是“取决于许多因素”。但是,当你投资数千万美元建设一个新的数据中心的时候,这个答案就不行了。这个问题的困难部分不是搞清楚你现在的需求有多大,而是要搞清楚你在15年中的需求是什么。 2.我确实需要多少可用性? 数据中心通常是由层次水平确定的。层次水平实际上确定了这个环境的可用性(正常运行时间)的目标。虽然经常引用TIA 942行业标准,但是,许多公司在设计的早期阶段都使用正常运行时间学会(UPTIME INSTITUTE)的4层可用性指南作为一个良好的拇指定律。确定这个层是非常重要的,因为你的60%的资本预算都是由你确定层次的决策确定的。 3.我需要多少能源? 传统的数据中心是根据旨在支持当时典型的IT设备的最大容量的静态能源需求建设的。这种模式现在不在起作用了,数据中心的设计需要考虑能源的伸缩性,以支持未来安装高密度的机架环境。 4.绿色技术如何? 在设计数据中心的时候,有没有我需要了解的市场上的绿色技术或者将出现的绿色技术?从设计的角度看,在数据中心中使用句柄头和冷却工作量的最有效的方法是什么?

5.这个数据中心要使用多长时间? 一个新的数据中心的实际的生命周期是什么?传统数据中心一般使用寿命是15至20年。但是,由于目前的技术和计算需求的迅速变化,这个时间段是现实的吗?有没有一些方法把新的数据中心寿命延长到20年以上? 6.所有的应用程序都以同样的水平创建吗? 在传统的数据中心设计中,我们要支持例外的情况:高可用性、高性能和伸缩性。但是,你的应用程序都需要这些水平的支持吗?我能根据我的应用程序的要求建立一个环境以支持不同的服务和技术水平吗? 7.当前最新的设计趋势是什么? 当前占主导地位的数据中心设计趋势是什么?使用(或者忽略)这些趋势有什么好处和坏处? 8.我应该建设一个还是多个数据中心? 在整合项目中,最常提出的问题是“我需要多少了数据中心?”这些问题的答案取决于风险与回报、资本预算、地理位置、服务水平和恢复时间目标。在某些情况下,建造两个数据中心能够建造一个数据中心便宜一些。 9.业务持续性与灾难恢复如何? 当设计一个数据中心的时候,我应该还要制定我的业务持续性计划吗?或者在整个设计阶段考虑业务持续性与灾难恢复?有没有新的技术在解决业务持续性与灾难恢复问题的同时还能为重要的应用程序提供高增长和冗余水平? 10.谁建设这个数据中心?我应该提前提出什么问题?

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