高职院校高可用性数据中心建设探析
高职院校数据中心与信息服务建设初探
高职 院校数据 中心与信 息服务建设初探
陈 航
摘 要 ：高职院校数 字化校 园建设 ，数据 中心是核心基 础 ，信 息服务是建设 目的 。本文对 高职院校数据 中心建设、信息服务体 系规
划及信 息服务发展方 向等方 面进行 了初步的探 索分析 ，形成 了相应 的建设 思想 ，对数据 中心建设和信 息服务体 系提 出了建设 思路 ， 为高职教育信息化 建设提供借鉴 。 关键词 ：高职院校 ；数 据中心；信 息服务 ；建设 思路 中图分类号 ：Ｇ ７ １ ７ 文献标识码 ：Ｂ 文章编号 ：１ ６ ７ １ — ６ ５ ３ １【 ２ ０ １ ４ ）１ ３ － ｏ ｌ ４ ５ － ０ ２
一
、
种应用 系统登录接 口、 用户名和密码独立设 置 ， 用户难以使用各类
数据 中心是高职院校“ 数字化校 园” 建设 的核心部 分 。 也是解
所需资源。 三是维护困难、 成本较高 。 各类信息系统分属不同的业 决高职 院校长期存 在的“ 信息孤岛” 问题的可行途径 。高职 院校 的 务部门 ， 采用独立 的维护方 式 ， 使 得信息管理员人数居 高不下 ， 系 数据 中心建设 ， 应实现下列 目标 ： 统维护成本成倍增加ｍ 。这些 问题 的存在 ， 充分暴露 出我 国高职院 １ ． 建设 集成权威数据 的数据 中心 。将分散在各部 门业务 系统 校信息化建设缺乏统一 的管理 、 统一规划和统一建设 的弊端 ， 传统 的数 据集 中到数据中心统一存放 ， 提供共享 的人事 、 教 学、 科研 、 公 信息化建设 中条块分 割、 各 自为政 的缺 陷显现 出来 ， 严重制约着高 共资产 、 财务 、 信息服务等综合数据 ， 为全 院师生 提供 全方位 的信
国家对高职教育信息化 的要求 ，促使高职院校信息化建设成 国高职 院校信息化建设 的特点及对数据 服务 的要求 ，探索 出适合 为当前 热点 。 数字化校园的提 出， 为高 职教育信息化建设 指明了方 我 国高 职院校信息化要求 的数据 中心的建设模式 ， 是 当务之急。 向， 全面建设数字化校园是高职实现教育现代化 的必 由之路 。 数据 （ 一） 数据 中心建设前提 中心是 数字化校 园的核心基础 。 数据 中心的建设 与应用 ， 能够实现 数 据中心建 设几乎涉及学校 的所有部门 ，必须纳入数字化校 园建设 总体 方案统一规划 ， 调动全校各部 门积极配合 ， 在统一 的数 高职院校信 息共享 ，提高用户利用信 息资源水平和信息资源利用 据标准下组织实施建设。 率， 【 ｌ 】 因此要优先 建设 。 高职院校信息服务分 析 数据标准化是高校数据中心建设 的基础 ，是实现 全校范 围内 高职信息化建设 成效 的关键取决于信息管理水平及 保证信 息在 能力。归纳现阶段我国高职院校信息服务的突出问题 ， 主要有 ： 一 采集 、 处理 、 交换 、 传输 的过程 中有统一 、 科学 、 规范 的分类和描述 ， 是 未形成有效的信息共享 。独立建设 的业务系统之 间缺乏信息关 能够使信 息更加有序流通 ，最大限度地实现信 息资源共享 ， 使 学 联， 数据形成孤立 的“ 信息孤 岛” ， 数据交换难 度大 ， 影 响用户对信 校信息系统得到协 同发展 ， 发挥信息资源的综合效益嘲 。 （ 二） 数 据 中心 建设 目标 息的有效应用 。 二是系统缺乏有效集成 。 没有统一 的集成设计 。 各
高职院校大数据技术创新实验室建设与研究
高职院校大数据技术创新实验室建设与研究随着信息化时代的到来，大数据技术已经成为了当今社会发展的重要驱动力之一。
在各行各业中，大数据技术的应用已经不再是新鲜事物，而是成为了企业和机构提高效率、降低成本以及发掘商业价值的重要手段。
为了满足人才培养和科研需求，越来越多的高职院校开始建设大数据技术创新实验室，并致力于开展相关研究工作。
一、大数据技术在高职院校中的重要性在高职院校中，大数据技术既是一门重要的专业，也是一种重要的跨学科技术。
大数据技术不仅仅包括数据的存储、处理和分析，还涉及到数据挖掘、人工智能、云计算等多个领域。
高职院校需要建设大数据技术实验室，既为学生提供实践操作的场所，也为教师和科研人员提供开展科研工作的平台。
二、大数据技术创新实验室的建设目标与意义1. 服务于人才培养大数据技术创新实验室的建设，首要的目标是为了服务于学生的人才培养。
实验室中应配备先进的大数据处理设备和软件工具，以便学生能够在此进行数据的采集、清洗、存储、分析和挖掘等工作。
通过实践操作，学生可以更好地掌握大数据技术的理论知识和实际操作技能，提高他们的综合素质和就业竞争力。
2. 为科研工作提供平台除了为学生提供实践操作的场所外，大数据技术创新实验室也应该为教师和科研人员提供研究平台。
实验室应配备各类数据处理、分析和挖掘的硬件设备和软件工具，以便教师和科研人员可以在此开展相关的科研工作。
通过科研工作，可以促进大数据技术的创新和发展，推动相关领域的学科进步。
3. 促进产学研合作大数据技术的应用要求跨学科的深度合作，包括计算机科学、数学、统计学、经济学等多个学科领域。
大数据技术创新实验室的建设可以为产学研合作提供平台，使校内外各方可开展合作研究，共同推动大数据技术的应用和创新。
1. 硬件设备大数据技术创新实验室需要购置一定数量的高性能计算机、服务器、存储设备等硬件设备，以满足实验室用户的数据处理和分析需求。
还需购置相关的数据采集设备、网络设备等，以搭建一个完善的实验室硬件环境。
校园数据中心高可用运行环境建设研究
的 。ｌ 程上 通 常 用平 均 无 故 障时 间 ＭＴ ＦＭ ａ ｉｅ ｏ Ｉ 】 工 Ｆ （ ｅｎＴｍ Ｔ
Ｆ ｉ ｒ）来 度 量 系统 的可 靠性 ，用 平 均 维 修 时 间 ＭＴＩ ａｌ ｅ ｕ ＇ Ｒ
ｆ ａ ｉ ｅ ｏ ｅｏｅ ） 度 量 系统 的可维 护性 。平均 无 ＭｅｎＴｍ ｃｖｒ 来 Ｔ Ｒ ｙ
随 着 Ｉ 术 的 发展 ， Ｔ技 目前 业 界 出现 了很 多 高可 用 技 术 ，常 用 的高 可 用技 术 包 括 系统 的高 可 用技 术 和数 据 高
可 用技 术 两类 。 系统 高 可用 技 术包 括 各种 冗余 技 术 、 多机 技 术 、 群技 术 等 。 集 冗余 技 术 是提 高 系统 可 用性 的常 见方 法， 如冗 余 的供 电 系统 、 余 的空 调 设 备 、 余 的 网络 布 冗 冗 线 、 余 的 网络 设备 等 。多 机技 术 指 计 算 机双 系 统冗 余 ， 冗
念 ， 对 信息 系统 如何 能 够持 续 地 对 客 户进 行 服务 、 止 是 防 出现 故 障 和从 故 障 中恢 复 的级 别 的描 述 。信 息 系统 运行
环境 ，即数 据 中心运 行 环境 的高 可 用性 是 实 现信 息 系统 的 高可 用性 的必要 条 件 和 首要 保 障 。我们 可 以借用 公 式
常 用 的 双 系统 方 案 包 括 互援 备份 方 案 （ ｕ ｌＡ ｔ ｅ 、 Ｄ ａ ｃｉ ） 双 ｖ 二 ｒ方案 （ ｕ ｌｘ 、 Ｄ ｐｅ ） 双机 热 备方 案 （ ｏ ｔｎ ｂ ） Ｈ ｔ ａ ｄ ｙ 。计 算 机集 Ｓ 群是 一 组 物理 上通过 高 速 互 连 网络 连 接 在一 起 的计 算 机 集 合 ， 过 附加 的集 群 系统 软 件 ． 相 协 作 ． 为一 个 整 通 互 作 体对 外 提 供 服 务 。数 据 高 可 用性 技术 通 常 包 括 各 种 ｒｉ ａｄ
高校大数据中心建设与应用分析
高校大数据中心建设与应用分析随着互联网的迅速发展和技术的不断进步，大数据已经成为当代社会的热门话题。
作为信息化建设的重要组成部分，大数据在高校的建设与应用也日渐得到重视。
本文将对高校大数据中心的建设与应用进行分析，并探讨其中的挑战和机遇。
一、高校大数据中心的建设高校大数据中心是指高校为了更好地管理、分析和应用大数据资源而建立的数据处理中心。
为了满足各类数据的存储、处理和分析需求，大数据中心需要具备以下几个方面的能力：1. 强大的数据存储能力：高校大数据中心需要具备足够的存储空间来存放海量的数据。
这要求建设者在选择存储设备时要考虑到数据量的增长趋势，并合理规划存储设备的扩容能力。
2. 高效的数据处理能力：面对海量的数据，高校大数据中心需要具备快速的数据处理能力，以保证数据的实时性和准确性。
这要求建设者在选择处理设备时要考虑到计算能力和处理器速度等因素，并进行有效的资源分配。
3. 安全可靠的数据保护措施：大数据中心中存储的数据往往包含了重要的教学、科研和管理信息，因此数据的安全性至关重要。
高校大数据中心需要建立健全的数据保护机制，包括数据备份、灾备恢复和数据加密等措施，以确保数据的安全可靠。
二、高校大数据中心的应用高校大数据中心的应用范围十分广泛，涉及到教学、科研、学生管理、后勤管理以及校园安全等多个领域。
以下是几个典型的应用场景：1. 教学应用：大数据分析可以帮助教师更好地了解学生的学习情况，通过分析学生的学习习惯和成绩数据，提供个性化的学习建议，并辅助教师进行教学内容和方法的优化。
2. 科研应用：高校大数据中心可以为科研人员提供强大的数据处理和分析能力，帮助他们发现科学规律、挖掘潜在的研究领域，并为科研成果的评估提供数据支持。
3. 学生管理应用：通过大数据分析，学校可以更好地了解学生的需求和特点，为学生提供个性化的学习和生活服务。
例如，根据学生的兴趣和能力，提供适合他们的实习机会和就业推荐。
4. 后勤管理应用：大数据中心可以分析校园各类设施的使用情况和维护需求，帮助学校合理规划资源和维修计划，提高后勤管理的效率和服务质量。
基于云计算平台的高职院校数据中心建设初探
基于云计算平台的高职院校数据中心建设初探作者：冯双林程丽红来源：《科技创新导报》 2015年第21期冯双林程丽红(广西工业职业技术学院广西南宁 530001)摘要：该文在分析高职院校数字化校园建设现状的基础上，对高职院校数据中心的建设进行了探讨，介绍了建设基于云计算平台的高职院校数据中心所具备的数据处理能力强、存储能力强、可靠性高、设备利用率高等方面的优点。
同时提出了建设基于云计算平台数据中心所面临的数据安全性和可靠性问题，并就建设基于云计算平台的高职院校数据中心时如何解决数据安全性和可靠性问题给出了建议。
关键词：云计算平台数据中心效益高职院校中图分类号：G71文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2015)07(c)-0054-01①课题来源:广西教育厅课题项目：基于云计算平台的数字化校园研究（项目编号：LX2014617)。
作者简介：冯双林(1982,12—)，男，河北内丘，汉，讲师，硕士研究生，主要研究方向：计算机网络、数据库。
数字化校园是在网络技术条件下，建立起来的对教学、科研、管理、技术服务、生活服务等校园信息的收集、处理、整合、存储、传输和应用，使数字资源得到充分优化利用的一种虚拟教育环境。
通过实现从环境、资源到应用的全部数字化，在传统的信息交流平台上构建数字空间在传统校园基础上构建一个数字空间，以拓展现实校园的时间和空间维度，提升传统校园的运行效率，扩展传统校园的业务功能，最终实现教育与交流的全面信息化，从而达到提高管理水平和效率的目的。
1 基于云计算平台的数据中心的优越性目前许多高职院校数字化校园建设仅仅停留在基础层面上，高职院校虽然在硬件和网络上做了很多工作，并且基本实现了校园一卡通应用，部分高职院校的部分院系实现了单独的财务系统等管理系统，然而全校统一的将人事、招生就业、采购、学生管理、教务管理等整合的ERP系统还为数不多，学校的各个部门单独一套系统，是数字化校园建设存在的最大问题。
高职院校智能校园数据中心建设研究
高职院校智能校园数据中心建设研究【摘要】本文主要围绕高职院校智能校园数据中心建设展开研究，首先对研究背景、意义和目的进行了探讨。
随后从智能校园概念、数据中心建设需求分析、技术架构设计、安全保障措施和发展趋势等方面展开论述。
结果表明建设智能校园数据中心对高职院校具有重要意义，未来发展方向值得关注。
总结指出了建设智能校园数据中心的重要性，展望了未来的发展方向。
本文通过全面的研究，为高职院校智能校园数据中心建设提供了重要参考。
【关键词】智能校园、数据中心、建设需求分析、技术架构设计、安全保障措施、发展趋势、重要性、未来发展方向、总结、研究背景、研究意义、研究目的、展望。
1. 引言1.1 研究背景现代社会信息化进程不断加快，高职院校作为培养技术应用型人才的重要平台，也迎来了智能化建设的时代机遇。
数据中心作为智能校园建设的核心基础设施之一，承担着存储、处理和传输大量校园数据的重要任务。
目前我国高职院校智能校园数据中心建设仍面临诸多挑战和问题，如设备老化、数据安全风险等，迫切需要进行深入研究和探讨。
在当前信息技术日新月异的背景下，智能校园数据中心建设已成为高职院校发展的必然选择。
而如何科学规划和设计数据中心，满足校园信息化管理的需求，提高教学和科研效率，成为当前亟待解决的问题。
我们有必要对高职院校智能校园数据中心建设进行深入研究，为提升学校信息化建设水平和服务质量提供有力支撑。
的重要性不言而喻，本文将重点探讨智能校园数据中心建设的关键问题和解决途径，旨在为高职院校的信息化发展提供有益参考。
1.2 研究意义智能校园数据中心建设是高职院校信息化建设的重要组成部分，具有重要的研究意义。
随着互联网和信息技术的快速发展，智能校园已成为高职院校发展的必然趋势。
建设智能校园数据中心是实现智能校园的基础，对提高高职院校的信息化管理水平和服务质量具有重要意义。
智能校园数据中心建设涉及到多方面技术和管理问题，需要借鉴国内外先进经验和理念，开展深入研究和探讨。
职业院校大数据中心建设指南
职业院校大数据中心建设指南随着大数据技术的飞速发展，越来越多的职业院校开始意识到建设一个高效、可靠的大数据中心的重要性。
本文将为职业院校提供一个全面的大数据中心建设指南，帮助他们合理规划、设计和运行自己的数据中心。
一、引言在引言部分，我们可以简要介绍大数据的概念和职业院校进行大数据中心建设的背景。
可以阐述大数据中心对于学校教学、科研以及校园管理的重要性，并介绍本指南的目的和内容。
二、规划与设计1.需求分析在规划和设计大数据中心之前，我们需要进行充分的需求分析。
这包括对学校的教学、科研和校园管理等方面的数据需求进行详细调研，了解实际需求和潜在需求。
同时，还需要考虑未来的发展需求，确保数据中心能够满足长期发展的要求。
2.硬件设施大数据中心的核心是服务器和存储设备。
在选择硬件设备时，需要考虑到数据的容量、性能和可靠性要求。
同时，还需要考虑网络设施、供电系统以及防火墙等基础设施，确保数据的安全、稳定和高效传输。
3.软件系统除了硬件设施，选择合适的软件系统也是大数据中心建设的重要一环。
例如，选择适合学校实际需求的数据库管理系统、数据分析和挖掘工具、数据备份和恢复系统等软件。
同时，还需要根据实际情况考虑自主研发或者引入开源软件。
4.数据安全保障数据安全是大数据中心建设的重中之重。
在规划和设计中，必须考虑到数据的备份和恢复机制、权限管理、入侵检测和防御等方面。
此外，还需要建立完善的数据安全策略，定期进行安全演练和评估，确保敏感数据的安全。
三、建设与实施1.工程管理在进行大数据中心的建设与实施时，需要进行科学的项目管理和工程监控。
合理划分工作任务，明确每个环节的责任和安排，并严格控制进度和质量。
同时，要与相关部门和供应商紧密合作，确保项目能够按时完成并达到预期目标。
2.数据迁移大数据中心的建设与实施涉及到大量数据的迁移。
在进行数据迁移时，需要制定详细的迁移计划，并合理安排迁移时间和方式。
同时，还需要确保数据的完整性和一致性，以及迁移过程中对业务的影响进行最小化。
全国职业院校大数据中心建设指南
全国职业院校大数据中心建设指南随着互联网的快速发展以及人工智能技术的不断普及，全国职业院校已经开始逐步运用数据分析、大数据挖掘等技术建设大数据中心，以便更好地满足职业教育的需求。
本文将从以下几个方面为职业院校大数据中心建设提供指导：一、基础建设职业院校大数据中心的基础建设包括机房、服务器、存储设备等一系列硬件设备的构建，同时也需要建立高速网络，确保数据的快速传输和处理。
为了确保系统运行的可靠性和安全性，还需要配备一定数量和质量的UPS电源设备以及消防设施等。
二、数据管理数据管理是职业院校大数据中心建设的重要环节。
在实施数据处理过程时，需要合规对数据进行合理地管理。
建设者可以采用数据分类和归档的方法，对数据进行合理组织，实现数据资源共享和提高工作效率。
在数据使用方面，需要建立相关的安全保密机制，预防数据泄露和滥用。
三、应用开发职业院校大数据中心建设的目的是基于大数据对校园内的学生学业、教学管理、资产管理等方面进行分析和预测，从而提高教育教学质量。
因此，系统中需要进行应用开发，建设具有实用性和可操作性的数据分析和预测工具，帮助学生、教师和管理者更好地理解、识别和处理学生和教师的需求，提高教育和教学管理水平。
四、安全监管职业院校大数据中心的数据量巨大，涉及学生和教师的相关信息的管理，其中包括很多敏感信息。
因此，系统的安全监管对建设者来说尤为重要。
在大数据中心的构建过程中，需要严格按照国家相关法规和规范，确保数据的机密性、完整性和可用性。
同时，也需要建立数据泄露、黑客攻击等事件的紧急处置机制，防止数据的重大损失和影响。
总结：在职业院校大数据中心的构建过程中，需要全面考虑设备、数据、应用、安全等多个方面的因素。
只有建立高效、可靠、安全的大数据中心，才能更好地发挥大数据技术在教学管理领域的优势，提高职业教育的质量和水平。
同时建议建设者结合实际情况灵活运用上述内容进行建设，确保大数据中心的建设达到实际效果。
高校数据中心机房建设研究
高校数据中心机房建设研究随着信息化时代的到来，高校的数据中心机房建设变得至关重要。
高校数据中心机房作为承载大量信息和敏感数据的重要环节，不仅需要具备高度的可靠性和安全性，还需要拥有高效的运行和管理能力。
本文将针对高校数据中心机房建设进行研究，探讨其要点和关键内容。
一、机房位置选择高校数据中心机房的位置选择是建设的首要环节。
一般来说，机房应该靠近校园网络中心，以便于数据传输和管理。
同时，机房的位置还需要考虑周边环境，避免火灾、水灾等自然灾害的影响。
此外，应避免选择靠近嘈杂环境或者人流密集区域，以保证机房的安静和安全。
二、机房建筑设计1. 建筑结构设计高校数据中心机房的建筑结构设计应该具备稳定性和安全性。
机房建筑材料应具备防火、防水等特性，以确保数据中心的安全。
此外，建筑结构还应考虑防震设计，以应对可能发生的地震等自然灾害。
2. 供电系统设计高校数据中心机房的供电系统设计是确保机房正常运行的关键。
供电系统应包括主电源、备用电源和电力配电系统。
主电源应稳定可靠，备用电源应具备自动切换能力，以确保在主电源故障时能够实现不间断供电。
3. 空调和散热系统设计由于高校数据中心机房设备数量众多，机房内部将产生大量热量。
因此，机房的空调和散热系统设计非常重要。
机房应配备高效的制冷设备和散热装置，以保证机房内部温度的稳定，避免设备过热导致的故障和损坏。
三、设备选型和布局1. 主机设备选型高校数据中心机房的主机设备选择应基于对计算能力和存储能力的需求分析。
根据不同的应用场景和需求，可以选择传统服务器、虚拟化主机等设备。
同时，还需要考虑设备的可扩展性，以便应对未来数据量的增长。
2. 网络设备选型高校数据中心机房的网络设备选型应考虑高带宽和低延迟的要求。
优质的网络设备可以提高数据传输的速度和稳定性，确保高效的数据中心运行。
3. 机房布局设计高校数据中心机房的布局设计需要充分考虑设备的通风散热和设备之间的互联。
机房内部应合理设置机架、走廊和出入口等区域，以提供充足的空间和便捷的操作环境。
如何构建高可用性的数据中心架构
如何构建高可用性的数据中心架构随着数据中心应用场景不断增加，数据管理、存储和处理需求也越来越复杂。
因此，构建高可用性的数据中心架构成为了一个至关重要的任务。
本文将介绍如何构建高可用性的数据中心架构，并为读者提供一些建议和实践经验。
一、架构设计的原则1. 可伸缩性：前期的架构设计要考虑到根据业务的增长和变化，未来可能的需求增加，在设计时就考虑到合理的伸缩性，以避免未来的扩展和升级会导致过多的工作量，而降低数据中心的可用性。
2. 可靠性和弹性：要尽可能地避免故障点，确保任何一个环节出现故障时，能够自动切换到备份系统，保证业务不停机，数据不丢失。
3. 安全性：保护数据中心中的数据、网站服务器、应用程序、安全硬件和软件等，确保不会受到网络攻击和病毒的入侵。
4. 高性能：尽可能利用最新技术和硬件设施，以追求高性能运作。
这包括服务器处理能力，存储系统容量和处理速度，网络和数据库等等。
二、数据中心构架设计要求1. 打造双区域高可用性：数据中心必须采用高可用架构，即通过多个区域的架构实现数据的高可用性，能够在一方出现问题时自动切换到备用的另一方，避免业务中断。
2. 完善的容灾设计：要建立容灾机制，确保业务不会发生中断。
容灾设计分为硬件和软件两个方面。
硬件上，服务器和存储系统应该有冗余备份以保障数据的安全；软件方面，需要使用备份程序或者软件等方式为业务提供备份，保障数据的安全。
3. 负载均衡设计：在设计数据中心架构时，要考虑负载均衡的问题。
通过负载均衡，将业务请求分发到多台服务器上，实现资源的合理利用，避免单台服务器过载，避免影响数据中心的可用性。
4. 冗余设计：数据中心架构设计要注意冗余性的问题，是为了保障业务的可用性、安全性和稳定性。
通过使用冗余设备，如多路存储和存储冗余网络，保证数据中心的架构可以在故障发生时快速有效地进行自我恢复。
三、数据中心架构设计具体实践1. 垂直分离：将整个数据中心按照不同的标准进行分类分离，例如将应用程序、数据库、网络等不同的部分分离处理，从而减少系统之间的纠葛，避免故障事件导致整个系统因水火不容而无法正常运作。
高职院校数据中心基础网络架构的建设与探索
高职院校数据中心基础网络架构的建设与探索【摘要】本文主要探讨了高职院校数据中心基础网络架构的建设与探索。
在文章介绍了背景信息，探讨了研究意义和研究目的。
在对高职院校数据中心基础网络架构进行了概述，详细设计了数据中心网络架构，选型了适合的网络设备，提出了网络安全措施和性能优化技术。
在对建设网络架构的意义进行了分析，探讨了面临的挑战和未来发展方向，并进行了总结和展望。
通过本文的研究，可以为高职院校数据中心网络架构的建设提供参考和指导，帮助提升网络性能和安全性。
【关键词】关键词：高职院校、数据中心、基础网络架构、概述、设计、设备选型、网络安全、性能优化、建设意义、挑战、发展方向、总结、展望1. 引言1.1 背景介绍随着信息化建设的不断深入，高职院校数据中心作为学校信息化建设的核心基础设施，承担着存储、处理和传输大量数据的重要任务。
数据中心的基础网络架构是数据中心正常运行的基础，对数据中心的性能、安全性和可靠性起着至关重要的作用。
随着高职院校规模的不断扩大和信息化水平的不断提升，传统的网络架构已经无法满足对数据中心网络的需求。
对高职院校数据中心基础网络架构进行重新设计和探索，成为当前必须面对的挑战之一。
本文将从高职院校数据中心基础网络架构的概述入手，系统探讨数据中心网络架构设计、数据中心网络设备选型、数据中心网络安全措施以及网络性能优化技术等方面，旨在为高职院校数据中心基础网络架构的建设提供参考和指导。
本文还将从建设意义、面临的挑战与未来发展方向等方面进行深入分析和总结，展望高职院校数据中心基础网络架构的发展前景。
1.2 研究意义高职院校数据中心基础网络架构的建设与探索具有重要的研究意义。
数据中心作为高校信息化建设的核心基础设施，其网络架构的稳定性和安全性直接关系到学校信息系统的正常运行和数据的安全保障。
通过研究高职院校数据中心网络架构的建设与探索，可以为高校信息化建设提供更加完善和可靠的网络基础支撑，提高信息系统的运行效率和数据传输的稳定性，进一步推动高校的教学、科研和管理工作的数字化、网络化和智能化发展。
高校大数据中心筹建及应用探索与设计
高校大数据中心筹建及应用探索与设计随着信息技术的发展和应用的不断扩大，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一个重要资源。
在这样的背景下，高校大数据中心的筹建和应用成为必然的选择。
本文将就高校大数据中心的筹建和应用进行探索与设计，以满足任务需求。
一、引言随着信息化时代的到来，高校的信息化建设已经成为国家整体发展的重要组成部分。
而在信息化建设中，大数据中心起到了至关重要的作用。
大数据中心可以帮助高校收集、存储和分析大量的数据，为高校师生提供更好的服务和支持，同时也能为高校的管理决策提供有力的支持。
因此，高校大数据中心的筹建和应用具有重要的意义。
二、高校大数据中心的筹建1.确定需求在筹建高校大数据中心之前，需要先确定需求。
这包括高校师生对数据的需求，以及高校管理层对数据分析和决策支持的需求。
通过调研和访谈等方式，了解并完善需求列表，为后续的筹建工作做好准备。
2.建设规划根据需求，制定高校大数据中心的建设规划。
这包括硬件设备的选购与配置、网络架构的设计、数据存储与安全保障机制的搭建等。
同时，还需要考虑到未来的扩展和升级计划，以及可持续发展的因素。
3.人员培训与招聘为了确保高校大数据中心的正常运行，需要对相关的人员进行培训与招聘。
培训内容可以包括大数据技术的基础知识与应用方法，以及数据分析与处理的技巧等。
同时，还需要根据实际需求，招聘具备相关背景和技能的人才，以满足高校大数据中心的运行需求。
三、高校大数据中心的应用探索与设计1.教学支持及学生服务高校大数据中心可以为教学提供支持。
通过分析师生的学习数据和行为数据，可以为教师提供个性化教学建议，帮助学生实现更好的学习效果。
同时，还可以通过大数据中心为学生提供个性化的学习推荐和在线学习资源，提高教学效果。
2.科研支持和创新应用大数据中心也可以为高校科研工作提供支持。
通过数据分析和挖掘，可以帮助科研人员进行科学研究及创新应用。
同时，还可以为科研项目的管理和评估提供数据支持，提高科研成果的质量和水平。
高可用性数据中心网络设计与优化研究
高可用性数据中心网络设计与优化研究摘要：随着数据中心的迅速发展，应用程序和业务的复杂性也不断增加，对高可用性数据中心网络的需求也越来越高。
本文通过分析数据中心网络的特点和需求，提出了一种高可用性数据中心网络设计的优化方案。
该方案利用冗余路径和负载均衡技术来提高数据中心网络的可用性，并通过流量调度和链路状态监测来优化网络性能。
实验结果表明，该方案能够显著提高数据中心网络的可用性和性能。
1. 引言数据中心是存储和处理大量数据的关键设施，扮演着越来越重要的角色。
随着云计算、大数据和人工智能等技术的快速发展，数据中心的规模和复杂性不断增加。
为了保证业务的连续性和高性能，高可用性数据中心网络成为必要的研究课题。
2. 数据中心网络的特点数据中心网络具有以下几个特点：（1）大规模：数据中心通常由大量的服务器、交换机和存储设备组成，需要支持大规模的数据传输。
（2）低延迟：数据中心的应用对网络延迟要求较高，因为延迟的增加会直接影响业务的性能。
（3）高可用性：数据中心的业务需要保证高可用性，即在任何故障情况下都能保持服务的连续性。
（4）灵活性：数据中心需要支持快速部署和扩展，以适应业务的发展和变化。
3. 高可用性数据中心网络设计的优化方案为了提高数据中心网络的可用性，我们提出了以下优化方案：（1）冗余路径：将数据中心网络设计为多路径的网络结构，可以通过冗余路径来避免单点故障，提高网络的可用性。
（2）负载均衡：使用负载均衡技术将数据流量分布到多条路径上，以避免单条路径过载，提高网络的性能和可靠性。
（3）流量调度：通过动态调整流量的路由路径，将网络流量均衡地分配到各个路径上，以优化网络的性能。
（4）链路状态监测：监测数据中心网络中各个链路的状态，及时发现和修复故障，减少服务中断的时间。
4. 实验设计与结果分析为了验证优化方案的有效性，我们通过搭建模拟数据中心网络进行实验。
实验结果表明，使用冗余路径和负载均衡技术可以显著提高网络的可用性和性能。
高职院校档案数据中心的作用与建设探析
答疑解惑253高职院校档案数据中心的作用与建设探析★张楠随着网络信息技术的高速发展，社会迈入大数据时代。
近年来，跟随档案行业“存量数字化，增量电子化”的发展战略，档案信息化建设逐步推进，档案工作逐步从传统的纸质文件管理过渡到数据信息的管理，档案工作也步入大数据管理时代。
档案数据资源呈现出“数据规模大”“数据类型多”“档案数据可进行深度开发”的特点，上述特征与档案数据管理手段匮乏、机构缺位之间的矛盾越发激烈，档案数据中心应运而生。
近些年来，我国教育教学工作的开展，使得我国各个阶段都出现了教育改革的趋势。
高职院校的档案管理工作开展，更是表明了未来高职院校无论是教育教学科研工作开展还是综合管理，都有参考信息作为保障。
这些信息档案的存在更加便于学校了解从前，对现在进行积极总结，最终得出未来发展趋势。
但是现阶段，我国许多高职院校在档案利用和管理过程中依然存在着许多问题，这些问题的存在直接导致了高职院校档案利用价值无从体现。
一、高职院校档案数据中心建设的作用分析（一）助力档案工作的优化升级相比于本科院校，高职院校的档案数字平台建设进程缓慢，以我校为例，学校档案工作仍处于初步发展阶段，管理体制尚未理顺，数字化进程相对滞后，档案工作还需进一步规范化管理。
建设档案数据中心，能够很大程度上优化档案实体管理流程，实现档案数据资源的优化配置。
（二）提升档案资源的利用效率一是实现档案的全文检索。
传统档案工作主要通过标题进行检索，容易造成资源的漏检，全文检索能够提高档案检全率和检准率，从而提高资源的利用效率。
以文本形式存储的电子文件基本能够实现全文检索，但对于经过数字化处理形成的图像文件则需要通过特定的技术，如OCR 技术，将图像文件转变为文本文件，方能实现全面检索。
二是实现档案的在线利用。
到馆利用、人工查找仍是我校档案利用的主要方式，数据中心建成后，用户可以通过公共服务平台实现在线即时利用和异地利用，通过平台在线提交利用申请，经审核后即可获取所需资源，利用便捷、及时。
高职院校数据中心建设的问题及对策
210数据库技术Database Technology电子技术与软件工程Electronic Technology & Software Engineering近年来，随着高等教育领域的不断发展，高职院校也取得了很大的进步。
在高职院校现代化建设中，信息化、数字化校园是一个重要的方向。
而为了实现这一目标，就必须重视对数据中心的建设。
数据中心是高职院校数字化检核中的核心和基础，为高职院校信息化、数字化的发展提供了重要的支持。
而由于长期以来，高职院校信息化建设中采用业务驱动模式，整体性考虑比较欠缺，因而系统差别较大。
在数据中心建设开发当中，仍存在很多的问题，对高职院校的数字化发展也产生了不利的影响。
1 高职院校数据中心建设的总体分析1.1 建设前提高职院校数据中心的建设，涉及到学校中的各个部门，必须在数字化校园建设总体方案中纳入统一规划，调动全校各部门积极参与。
数据中心建设的重要前提就是数据标准化，也是教育信息资源在全校范围内交流共享的重要基础[1]。
数据标准化需要确保信息采集、处理、交换、传输中，得到规范、科学、统一的描述分类，为信息有序流通提供保障，最大化实现信息资源共享，协同学校信息系统发展，提高信息资源综合效益。
1.2 建设目标高职院校数字化校园建设中，数据中心建设是最为核心的内容，对于解决高职院校信息孤岛问题有着重要的作用。
因此，在数据中心建设目标上，应当明确对集成权威数据的数据中心加以建立，为数据交换及共享服务提供支持[2]。
对各部门业务系统的数据，在数据中心集中统一存放，提供信息服务、财务、公共资产、科研、教学、人事等各个方面的综合数据，为全校师生提供全面的数据服务，以及为各种应用系统的开发提供数据库平台支持。
1.3 建设思想高职院校数据中心建设与普通高校不同，应当更加适合高职教育的要求及特点，符合高职院校自身发展战略目标。
因此在数据中心建设思想上，应当在资源共享库的建立中，将数据集成范围尽量扩大，构建更加全面的数据中心资源库。
数据中心高可用解决方案探讨
负载均衡技术在数据中心的应用
负载均衡技术的未来发展趋势
随着云计算和大数据技术的发展，负载均衡技术也将迎来新的发展机遇。未来，负 载均衡技术将更加智能化，能够自动调整服务器的负载，提高系统的性能和可靠性 。
负载均衡技术的前沿技术
目前，负载均衡技术的前沿技术包括软件定义网络（SDN）、网络功能虚拟化（ NFV）、容器化等。这些技术可以帮助企业更加灵活地部署和管理负载均衡设备， 提高系统的可用性和性能。
数据冗余技术
数据冗余是提高存储系统可用性的关键技术之一。通过在多个存储设备上存储相同的数据 ，可以防止因单个设备故障导致的数据丢失。常见的数据冗余技术包括RAID（磁盘阵列） 、镜像和复制等。
高可用性存储系统设计
故障检测和恢复技术
故障检测和恢复技术是高可用性存储系统设计的重要组成部分。通过实时监控存储 系统的运行状态，可以及时发现并处理故障。常见的故障检测和恢复技术包括心跳 检测、错误日志分析和故障切换等。
数据中心高可用解决方案探讨
高可用性存储系统设计
高可用性存储系统设计
高可用性存储系统设计概述
高可用性存储系统设计是指通过采用一系列技术和策略，确保存储系统在出现故障或异常 情况时，能够快速恢复并保持服务的连续性。这包括数据冗余、故障检测和恢复、负载均 衡等技术。高可用性存储系统设计的目标是确保数据的完整性和一致性，同时提高系统的 可用性和可靠性。
数据中心高可用解决方案探讨
负载均衡技术在数据中心的应用
负载均衡技术在数据中心的应用
负载均衡技术的基本原理
负载均衡技术是一种通过将网络流量分发到多个服务器上，以提高服务器的可用性和性能 的技术。它通过将请求均匀地分配到各个服务器，可以避免服务器过载，提高系统的稳定 性和可靠性。
数据中心高可用性解决方案探究
数据中心高可用性解决方案探究数据中心是企业或组织为满足信息化建设需要而建设的重要基础设施，也是存储、处理和管理数据的核心。
随着信息技术的进步和应用程序的复杂化，数据中心的可用性要求也越来越高。
本文将探究数据中心高可用性的解决方案。
一、什么是数据中心高可用性？数据中心高可用性是指在出现硬件、软件或者人为因素导致数据中心中某一部分停止运行时，能够保证整个数据中心仍然能够保持良好的运行状态。
反之，如果整个数据中心发生故障，能够尽快恢复正常运行，避免数据泄露或损失等后果。
因此，数据中心高可用性是一个非常重要的概念，尤其对于那些高依赖性的企业或行业，如金融、医疗、物流等而言，数据中心的连续性和稳定性直接影响着业务的正常运作。
二、数据中心高可用性的解决方案数据中心高可用性的解决方案有多种，涉及到的技术和设备也很多，本文将从以下几个方面进行介绍和分析:1.数据备份和恢复技术对于数据中心的高可用性来说，备份和恢复是至关重要的一环。
备份和恢复技术能够帮助数据中心进行数据备份和存储，当发生系统故障或数据丢失时，能够及时从备份中恢复数据，避免数据丢失的情况。
为了保证数据的完整性，备份过程中需要考虑各种差错，以保证数据的准确性和可用性。
2.负载均衡技术负载均衡技术是指在数据中心内部对于多个服务器进行负载均衡，以避免某一台服务器因为负载过大而失效。
负载均衡技术确保了数据中心的高可用性，并增加了数据中心的运行效率。
负载均衡技术也可以使数据中心变得更加灵活，以适应不同的运营环境。
3.虚拟化技术虚拟化技术是将物理硬件划分为多个虚拟环境的技术。
虚拟化技术可以使得数据中心可以轻松地移植或者调整资源给予，也可以便于对业务进行管理。
诸如 Xen、KVM、VMware 等技术已经广泛用于数据中心中，同时也为数据中心的可用性提供了很高的保障。
虚拟化技术可以将数据中心的故障转移至整个数据中心中的其它服务器或存储设备，以保证整个数据中心的生产效率不受影响。
浅析以大数据为中心的高职智慧校园建设关键要素
浅析以大数据为中心的高职智慧校园建设关键要素通过虚拟化及云计算等各种新技术将学校的教学、科研、管理与校园资源和应用系统进行融合，可以建立起以智慧化服务与管理为校园模式的智慧校园系统。
一、“智慧校园”中数据的传输与采集（一）数据的传输采用基于有线与无线双网融合的校园局域网，可以为智慧校园场景下大数据的传输提供了可靠而有效的手段。
在该网络中通过无线设备极大延伸了网络空间，使用户能随时随地的接入网络，通过网络与智慧校园进行交互；依靠有线线路，可以可靠、高速的将数据传输到数据中心。
基于有线与无线双网融合的校园局域网一般可以在现有的有线网络的基础上进行建设，具有建设周期短、部署灵活、可扩展性强等优点，可以满足智慧校园对数据传输的要求。
（二）数据的采集随着无线网络技术的飞速发展，各类移动终端设备的大规模普及使用，基于无线互联网的网络定位技术的成熟，将无线网络的定位技术与终端设备（如手机、平板）的APP结合使用，可以替换大部分的无线传感器的使用场景。
将智慧校园各应用系统及平台集中存放，即便于管理与维护，也便于数据有及时收集，实现与数据中心的交互。
一些特殊分散的应用系统，其数据的收集传输可通过系统自身的推送或与数据中心定时交互的方式来实现。
二、“智慧校园”数据中心的建设数据中心是一整套复杂的设施。
它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备（例如通信和存储系统），还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置，是各种业务系统与数据资源进行集中、集成、共享、分析的场地、工具、流程等的有机组合。
“智慧校园”自身拥有庞大的数据资源，各业务系统也会不断产生大量的数据，各业务系统之间还要进行大量的数据交换，这些数据既有结构化的也有非结构化的，因此组织存放这些数据的数据中心就显得非常重要。
可以说存储于数据中心的数据是“智慧校园”的应用基础，能否建成一个成功的数据中心，是决定“智慧校园”建设是否成功的一个关键因素。
高职院校大数据技术创新实验室建设与研究
高职院校大数据技术创新实验室建设与研究随着大数据技术的迅速发展，各行各业对大数据技术的需求不断增加。
作为培养高素质技术人才的重要场所，高职院校的大数据技术创新实验室的建设和研究变得尤为重要。
本文将重点探讨高职院校大数据技术创新实验室的建设与研究，分析其意义及发展方向。
一、大数据技术在当代社会的重要性在当今信息化的社会中，大数据技术已经渗透到各行各业中，成为推动经济发展和社会进步的关键力量。
大数据技术的应用已经深入到金融、医疗、物流、航空等领域，大大提高了生产效率和服务质量。
大数据技术也为人们的生活带来了巨大改变，如智能城市、智能家居、智能医疗等应用频繁出现。
大数据技术已经成为当代社会的核心力量之一。
面对大数据技术的迅速发展和应用，高职院校应当充分认识到大数据技术对社会经济和科技创新的重要意义，加大对大数据技术创新实验室的建设力度，培养学生的大数据技术应用能力和创新意识，以满足社会对高素质大数据技术人才的需求。
1. 培养学生的实际操作能力大数据技术与传统的计算机技术有很大的不同，传统的计算机技术更多侧重于编程、算法和系统设计等理论知识，而大数据技术更加侧重于数据的处理、存储、分析和挖掘等实际操作技能。
高职院校的大数据技术创新实验室的建设，可以为学生提供一个实践平台，让他们更快地掌握大数据技术的操作技能，从而更好地适应社会对大数据技术人才的需求。
2. 开展科研和创新高职院校的大数据技术创新实验室应当注重科研和创新，通过与企业合作、开展横向项目等方式，深入研究大数据技术的发展趋势和应用前景，促进学校教师和学生之间的合作，培养学生的创新意识和实践能力，同时提升学校的科研水平和社会影响力。
3. 推动产学合作大数据技术的应用需要与实际生产和生活紧密结合，而大数据技术创新实验室的建设可以为学校和企业提供一个交流平台，促进校企合作，开展技术转移和研发合作，推动大数据技术在各个领域的应用。
大数据技术创新实验室的建设不仅是高职院校的一项重要举措，也是推动产学合作、推动科技创新和经济发展的有效途径。
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·118·高职院校高可用性数据中心建设探析王佩楷（黄冈职业技术学院 现代教育技术中心，湖北 黄冈 438002）摘 要:高职院校数据中心是承载信息系统运行和存储数据的核心，数据中心的建设是一项系统性工程，建立经济实用的高可用性数据中心是高职院校必须面对和解决的一个问题。
通过对高职院校数据中心调研，分析数据中心可用性关键因素和高职院校现状，并结合高职院校特点，探索出适合高职院校高可用性数据中心建设的方式。
关键词:高可用性；数据中心；建设工程；高职院校中图分类号：TP393.0921 文献标识码：A 文章编号：1672-1047（2017）05-0118-04 DOI:10.3969/j.issn.1672-1047.2017.05.34* 收搞日期：2017-09-20基金项目：黄冈职业技术学院课题“高职院校高可用性数据中心应用研究”(2014C2022125)作者简介：王佩楷，男，湖北麻城人，副教授，现代教育技术中心副主任。
研究方向：信息化建设、信息化管理、信息教学。
信息化应用已经渗透到高职院校教学、科研、管理和生活服务等多个方面，新业务信息系统不断上线，用户对信息系统的可用性和便捷性需求越来越高。
数据中心作为系统运行的基础保障，数据中心建设的可靠性和可用性直接决定了信息系统运行的稳定性。
很多高职院校开始新建或改建数据中心，并将数据中心的高可用性，作为建设的目标和质量衡量标准。
然而，由于多方面的原因，高职院校数据中心建设质量与运维质量不尽相同，学校信息化服务质量与水平也差异明显，数据中心的可用性、可靠性和经济性难以找到合理的平衡点。
1 高职院校数据中心现状及问题高职院校基于信息化管理、信息化教学以及移动应用的需求增强，学校信息化建设也逐步全面开展，数据中心建设作为学校信息化建设的重点也得到学校支持，高职院校纷纷投入资金开展数据中心的建设，由于高职院校的特殊性，数据中心建设与运营仍存在如下典型的问题。
1.1 体系结构分散随着信息化应用深入，高职院校数据中心建设实现了从无至有，从没有系统到形成了一定的体系结构，数据中心的管理机构也逐步健全。
一些高职院校数据中心逐步建立了环境支撑系统、网络平台、业务管理平台、数据交换中心、数据备份系统,但一些学校没有形成系统化的体系结构，数据中心各层次系统独立运行，系统间联动及资源调度不灵活，当单层次或单系统故障时可能出现一系列问题，导致业务系统访问受限，如果出现重要业务系统故障，甚至会严重影响学校的正常运行。
1.2 资源效率低下信息化建设逐步得到高职院校领导层重视与支持，信息化建设相关机制与资金保障进一步加强。
然而，如果没有系统化规划与设计，没有合理地分步推进建设，很容易出现“重建设、轻应用”的现象，硬件建设投入大，软件建设跟不上节奏的情况，造成资源建设重复、资源调配不合理、资源利用率低下以及资源闲置的情况，不少高职院校业务系统应用所占用的服务器CPU 、MEM 利用率仅有5%-10%，但在高并发的情况下，资源又无法满足业务需求。
1.3管理维护困难随着高职院校业务系统的增多，用户对系统的功能需求增强，数据中心部署的设备越来越多，分第19卷第5期 2017年10月黄冈职业技术学院学报Journal of Huanggang PolyteechnicV ol.19.No.5 Oct.2017散的业务系统，冗余度不高的系统支撑环境，易发的单点故障，没有构建的故障预警机制，使整个数据中心运维管理人员管理的任务越来越多，管理难度越来越大。
此外，如果数据中心构建的体系没有良好的扩展性，当业务系统的拓展时，部署的新软硬件均会给管理人员带来不小的工作量和难度。
1.4安全保障乏力当前国际形势日趋复杂，近年来，高校信息安全事件时有发生，高职院校应对网络信息安全挑战日趋严峻。
国家近期出台的《中华人民共和国网络安全法》，表明国家对信息安全的重视。
高职院校受制于资金、技术及管理机制方面的原因，信息安全意识认识不足、信息安全技术支持不力、信息安全设备配置不到位、信息安全管理机制不健全、信息安全资金保障不充实等导致数据中心信息安全体系不完善，容易引发数据中心安全事故，给高职院校管理与运行带来一定风险。
2数据中心高可用性关键因素建立高可用性数据中心，需要各方面进行全方位的规划和设计，一旦建设完成，将在数年、甚至更长时间内承载学校信息系统的运行。
2.1 环境支撑稳定性数据中心的运行安全直接关系到学校业务系统的运行安全，安全可靠的运行环境是数据中心运行的基础保障。
数据中心的选址、建设面积、电力供应、空调系统、防水、防火、防雷要素等均会影响数据中心运行的稳定性。
高职院校数据中心的选址一般选择对学校整体网络布局有利的地方，并避开食堂、实验室、宿舍等场所，且要求楼宇为抗震等级较高的场所且地势相对较高，考虑到空调、电池、电力线路等要素，楼层不宜太高，但不宜选择在一楼。
数据中心建设面积应能够满足十年至二十年的应用拓展。
数据中心采用双路市电供应及2N UPS供电系统，并配置N+1发电机组，保障数据中心的电力供应，且线路及单台发电机组的负载应用为数据中心设计负载的120%以上。
空调采用1+1冗余配置，按照《数据中心机房建设标准规范》B级数据中心机房标准设计并建立防水、防雷、防火系统。
2.2 体系结构可靠性按资源使用角度，可以将数据中心分成基础资源层、资源配置层、运维管理层和业务应用层等几个层次。
高可用性数据中心各层次须安全稳定、调配合理、应用便捷、拓展方便。
每个层次的可维护性和可靠性指标较高，分别以平均检修时间（Mean Time To Repair，MTTR）和以平均无故障时间（Mean Time To Failure，MTTF）进行评价，并以MTTF/(MTTF+MTTR)×100%量化百分比数值评估系统的高可用性级别，比值越高表明系统的可用性越高。
2.3 资源调度灵活性高可用性数据中心必须建立良好的资源调度机制，充足的硬软件资源是满足数据中心业务系统高可用性需求的前提，配置高效地网络交换、转发资源，快速的计算资源，充实的存储资源可以为数据中心高可用性提供保障。
但如果没有建立良好的资源调度机制，网络资源、计算资源、存储资源利用率相对低下，势必造成资源浪费。
在通常情况下，资源调度必须保证业务系统正常稳定运行，当出现网络资源、计算资源或存储资源出现故障时，应该能够快速配置出保证业务系统正常运行所需的资源，以MTTR进行衡量，该值越趋近于零，系统的资源调度就越可靠、灵活。
当前，采用资源池化、虚拟化是提升资源调度效率的有效手段，通过将有效的资源先进行池化，建立资源池，利用虚拟化技术针对业务应用配置所需的资源，并设置冗余度，可以有效地提高资源利用率，同时降低数据中心资源的MTTR值，提升池化后资源的MTTF值。
2.4 数据维护安全性数据是数据中心的生命，数据中心如果没有安全的数据维护机制，数据中心的高可用性就成为空谈。
业务系统不断地拓展，业务数据不断地膨胀，数据重要度不断体现，数据丢失导致的代价越来越沉重。
数据维护安全性涉及到网络资源、计算资源、存储资源和数据系统的HA（High Available）。
双活或多活的网络资源、计算资源及存储资源为数据·119·系统的运行提供了良好的保障。
采用数据库集群技术或数据库复制技术，实现数据库读写分离，建立安全可靠的数据库层，通过双活或热备方式进行数据中心数据容灾。
3数据中心高可用性成本分析高职院校数据中心主要为校内用户及相关区域用户提供信息系统支撑服务，数据中心可按照B 级数据中心标准进行设计与建设，服务的用户量级及并发性需求没有A级数据中心大，故在进行高可用性数据中心建设的同时需要考虑建设与运营成本。
当前，建立绿色数据中心成为行业追求的新目标，如北京市禁止新建或扩建PUE（Power Usage Effectiveness 消耗的所有能源与IT负载使用的能源之比）值大于1.5的数据中心，高职院校由于资源的限制性更应秉承“绿色发展”的理念，进行数据中心的建设与运营。
3.1 建设成本高职院校数据中心建设成本主要包括场地建设、环境建设、监控体系、IT基础硬件、软件系统、安全保障等方面建设成本。
通过调查，高可用性数据中心场地、环境及监控成本约需要资金2~3万元/平方米，IT计算资源>4万元/GHZ,IT存储资源>2万元/TB,IT交换资源1万元/Tbps，良好的安全保障建设成本50万元以上，软件系统则根据业务需求进行定制，很多高职院校一期数据中心建设投入资金达1-2千万元。
3.2 运营成本TCO (Total cost of ownership)是现行评价数据中心运营成本的方式之一，数据中心TCO成本也是一项不小的开支，不少用户认为物理基础设施的TCO成本可能与其支持的IT设备相当，甚至更高。
数据中心的容量利用率是影响数据中心TCO成本的重要因素。
对于高职院校而言，适度的数据中心容量率是最经济、有效的方案，设计的数据中心容量率在初期阶段应为60%-70%，过高导致过度规划让高职院校无法承受TCO成本，过低则无法满足一定期限内的应用拓展。
3.3 升级成本数据中心升级成本是指进行数据中心业务拓展时产生的成本，良好的数据中心应该具有良好的扩展性，对于业务服务数量和服务质量的提升无需对数据中心进行结构上的改造，只需要进行设备的增加和调度策略微调。
单次升级成本应该控制在建设成本的10%以内，否则，需要对数据中心的规划和设计进行重新评估，论证数据中心结构的合理性。
4高职院校高可用性数据中心建设与部署高职院校数据中心建设是一个系统性工程，涉及到资金、规划、技术、机制、人员等多个方面，数据中心建设的效果直接决定高职院校未来信息系统运行的效果。
4.1 建立机制完善保障高职院校数据中心建设既是一项工程也是一项长期任务，需要建立完善的机制进行保障。
其一是要建立良好的资金保障制度，保障专项资金支持，将一定比例的资金纳入每年的专项预算，以便运维部门依据资金安排进行运营管理及功能拓展；其二要建立可靠的安全保障制度，制度需要明确数据中心外部资源支持、场地监控、技术防护、人员管理、预警机制、责任处罚等方面，为数据中心建立物防+人防保障体系。
其三建立严格的数据操作流程，流程需要明确数据的产生源头并保证源头唯一性，规范数据的流转方式、操作权限、备份方式。
4.2 系统规划分层建设为保障数据中心建成后达到预期效率，数据中心建设需要做好规划设计、分层建设。
首先学校需要做好用户需求的调研，对于用户量、业务类型、响应速度要求、规划设计的级别、发展空间等进行调研和可行性分析，从而确定数据中心的容积率和中心机房的面积，机柜的数量。