百度数据中心自动化平台演进

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以集约化、精细化、自动化为目标向国际一流数据中心迈进

权的ＡＢＩ系统统一了全行核心业点、７Ｓ万多个白助服务终端、ｌ万柜中心的实际情况看，队伍比较年７务应用，实现了全行集中联网业务员终端，计算机网络覆盖了全国所轻，保障安全生产的人才梯队还
处理，从运行管理实践看，全国数有县级以上城市。今年以来核心业据中心的建立已经在以下四方面显务系统工作日１均交易量已达９０３５０在形成过程中。运维管理经验还需要在实践工作中不断总结和科
以安全生产为核心，坚持高起点
规划，高标准管理，采Ｊ司业流的基础设施、际先进的标准
和严格的风险防范手段，经过五年的建设和发展，形成了有自身特色的大型数据中心精绌化管与安全运行模式，正在为农ｉ－‘ ｉ］ｔ造大型优秀上市银行提供坚实的
Ｘ２４１４＂，￣不间断运行，这一工作性质决定了每位员工必须日复一１谨３
农行数据中心的建设过程是信程中，遇到很多问题和困难。目
息科技集约化发展的过程，农行从前，农行数据中心作为整个农行全慎操作，７４＂随时开展应急２４，Ｘ时
到上海后，数据中心就全面承担起的金融信息化基础平台。四是技术的风险、应急处置的风险等等，涉
全行的生产运行职责。随着农行成人力资源的集中调配和使用的集约及方方面面，是一个十分浩大的系

数据中心发展历程

数据中心发展历程从20世纪50年代开始，随着计算机技术的迅猛发展，数据中心作为一个集中管理和存储大量数据的场所逐渐兴起。

在过去几十年的发展中，数据中心经历了从简单设备存储到高度复杂的云计算系统的演变。

本文将回顾数据中心的发展历程，并探讨其将来可能的发展方向。

第一阶段：物理设备存储数据中心的发展可以追溯到20世纪50年代，当时的计算机仅支持有限的数据存储能力。

在这个阶段，数据中心主要用于存储物理设备，如磁带、硬盘等。

这些设备需要大量空间和冷却设施来保持运行稳定。

数据中心的规模相对较小，通常只能服务于较少的用户。

第二阶段：服务器集群随着计算机技术的飞速发展，数据中心逐渐从物理设备存储转向服务器集群。

服务器集群由多个服务器组成，可以提供更高的计算和存储能力。

这一阶段的数据中心采用模块化设计，具有较强的扩展性和灵活性。

不断提升的处理能力和存储能力使得数据中心可以为更多用户提供服务。

第三阶段：虚拟化和云计算虚拟化技术的引入使数据中心进入了第三个阶段，即虚拟化和云计算时代。

虚拟化技术可以将物理服务器虚拟为多个虚拟机，从而提高服务器的利用率。

云计算则允许用户通过互联网访问云端的资源，并按需使用计算和存储资源。

这种模式下，用户无需购买、维护和升级物理设备，大大降低了成本。

数据中心在这一阶段变得更加复杂和庞大。

云计算提供商建立了巨大的数据中心来支持全球范围内的用户。

这些数据中心需要高度优化的网络、存储和计算设备，以保证高效的服务。

同时，数据中心还需要强大的安全机制来保护用户的数据和隐私。

未来发展趋势随着人工智能、物联网和大数据等新技术的快速发展，数据中心面临着新的挑战和机遇。

以下是可能的未来发展趋势：1. 边缘计算：为了降低延迟并提高响应速度，数据中心可能会向边缘靠拢，更加接近用户和终端设备。

这将使数据中心能够更好地支持物联网和5G技术的发展。

2. 可再生能源：数据中心耗电量大，因此可再生能源的应用将成为未来发展的重要考虑因素。

BAIDU AI CLOUD PRODUCT 产品手册说明书

CONTENTS 产品目录百度智能云介绍BAIDU AI CLOUD INTRODUCTION 02云基础云服务器BCC百度太行·弹性裸金属服务器 BBC云手机私有网络VPC（Virtual Private Cloud）对象存储容器引擎CCE关系型OLTP数据库RDS内容分发网络CDN边缘计算节点BEC超级链BaaSCLOUD SERVICES04人工智能人脸与人体识别OCR文字识别语音技术EasyDL零门槛AI开发平台BML 全功能AI开发平台虚拟现实技术VRARTIFICIAL INTELLIGENCE16百度智能云产品家族03BAIDU AI CLOUD PRODUCTS44INDUSTRY INTELLIGENCE APPLICATION行业智能应用企业风险监测及智能图谱数字员工IPA（智能流程自动化）工业视觉智能平台厂区安全巡检智能城管分析系统城市视觉智能工作站 36物联网边云融合物联网平台 IoT Stack 物联网核心套件 IoT Core智慧边缘 BIE时序时空数据库 TSDB时空数据管理平台 SDMP物可视 IoT Visualization度能-物联网能源服务度家-AIOT语音语义平台INTERNET OF THINGS 智能大数据数据湖管理与分析平台EDAP数据可视化 Sugar SMART BIG DATA24智能视频音视频处理MCP视频创作分发平台VideoWorks SMART VIDEO28安全主机安全HOSTEYE应用防火墙WAF流量审计IDS SAFETY3202数据计算M a p R e d u c e 流式计算搜索与分析E l a s t i c s e a r c h 数据仓库P a l o 数据开发数据湖管理与分析E a s y D A P 数据工厂P i n g o 相关解决方案数据仓库数据中台数据可视化日志分析数据应用企业图谱平台客群洞察舆情服务联合建模统计分析云数据可视化数据可视化S u g a r 数据集成日志服务消息服务 f o r K a f k a 智能大数据相关解决方案数据采集与标注人脸通行考勤平台内容审核方案消费者评论分析A I 同传智能招聘知识中台A I 中台人脸口罩O C R 文字识别通用场景文字识别卡证文字识别财务票据文字识别医疗票据文字识别汽车场景文字识别教育场景文字识别其他场景文字识别I O C R 自定义模板文字识别语言与知识语言处理基础技术语言处理应用技术知识理解文本审核智能对话定制平台智能文档分析平台智能创作增强现实3D 肢体关键点S D K 美颜滤镜S D K 短视频S D K 视频技术多模态媒资检索媒体内容分析媒体内容审核A I 硬件与平台G P U 服务器机器人平台度目视频分析盒子度目A I 镜头模组度目人脸应用套件度目人脸抓拍机人脸识别摄像机昆仑A I 加速卡语音技术短语音识别实时语音识别音频文件转写在线语音合成离线语音合成语音自训练平台图像技术图像识别图像审核图像搜索图像增强图像特效车辆分析人脸识别与人体识别人脸识别云服务人脸识别私有化人脸离线识别S D K 人脸实名认证人像特效人体分析数据采集与标注数据采集服务数据标注服务A I 开发平台全功能A I 开发平台B M L 零门槛A I 开发平台E a s y D L 人工智能网络弹性公网I P 共享宽带私有网络V P C 服务网卡N A T 网关对等连接负载均衡智能云解析D N S 智能流量管理V P N 网关专线接入计算云服务器专属服务器弹性裸金属服务器G P U 云服务器F P G A 云服务器弹性伸缩应用引擎云通信简单消息服务云呼叫中心号码隐私保护服务管理运维云监控云顾问区块链与可信计算超级链B a a S 平台超级链可信计算相关解决方案存储分发解决方案备份归档解决方案智能运维平台专有云专有云A B C S t a c k 专有云存储A B C S t o r a g e 存储对象存储云磁盘文件存储存储网关C D N 与边缘服务内容分发网络C D N 动态加速海外C D N 边缘计算节点容器引擎服务容器实例函数计算云原生云原生微服务应用平台数据库关系型数据库云数据库R D S f o r M y S Q L 版云数据库R D S f o r S Q L S e r v e r 版云数据库R D S f o r P o s t g r e S Q L 版云数据库G a i a D B -X N o S Q L 数据库云数据库S C S f o r R e d i s 版云数据库T a b l e S t o r a g e 云数据库D o c D B f o r M o n g o D B 版时序时空数据库T S D B 消息列队f o r R a b b i t M Q 分析型数据库云数据库F u s i o n D B 数据库服务数据传输服务D T S 数据库专家服务D E S 数据库审计云基础智能视频行业智能应用视频分发加速内容分发网络C D N 音视频直播海外C D N 动态加速边缘计算节点视频平台音视频点播平台边缘视频监控E V S视频存储对象存储视频生产与处理移动直播S D K 短视频S D K 音视频处理智感超清转码视频理解媒体内容分析媒体内容审核直播内容审核多模态媒资检索视频互动实时音视频R T C 3D 肢体关键点S D K 美颜滤镜S D K 相关解决方案智能互联网视频智能媒体相关解决方案智慧城市智慧金融智能制造智能制造工业视觉智能平台度能-智能能源服务厂区安全巡检教育与培训百度智能云A B C 课程百度智能云A B C 人才认证智慧金融企业图谱平台金融智能获客平台度御大数据风控百鉴金融画像平台智能企业风险监测超级链B a a S 平台智慧城市公共安全监控分析系统机器智能行为分析系统城市视觉智能城管分析系统机器智能车辆分析系统城市视觉智能工作站区块链与可信计算超级链B a a S 平台超级链可信计算联合建模智能联络中心智能客服智能外呼相关解决方案智能客服营销云C o u d D S P C o u d S S P C o u d A D X 智能对话营销服务广告点击率评估专有云专有云A B C S t a c k 专有云存储A B C S t o r a g e 智能运维平台域名与网络域名服务云虚拟主机智营销建站主机商务安全主机智能门户域名服务智能云解析D N S 移动域名解析S S L 证书智能流量管理统计分析云短网址服务备案服务商标服务智能办公：文档服务文本审核爱速搭·应用搭建平台企业智能应用开发者服务开发者平台效率云项目管理代码托管持续交付代码扫描函数计算A R 开放平台A P I 网关开发者公举问卷调研服务S D K 中心A P I 中心移动开发移动A P P 推送服务移动A P P 测试服务监控运维云监管云顾问云安全D D o S 防护服务应用防火墙W A F 安全检测服务主机安全流量审计分析业务安全营销活动防刷渠道推广防护账号安全保护相关解决方案等保合规云上安全身份管理身份管理服务物联网安全物联网安全套件密钥管理服务数据库审计S S L 证书数据安全与隐私保护物联网基础服务物联网核心套件物联网私有平台边云融合物联网平台I o T S t a c k 物联网数据管理与分析物联网可视化设计时序时空数据库T S D B 物联网专业平台度家-A I o T 语音语义平台度行-物联网车辆云度能-物联网能源服务物联网边云融合智能边缘云手机相关解决方案智能物联网物联网安全物联网安全套件物联网BAIDU AI CLOUD PRODUCTS 百度智能云产品家族04基于百度多年积累的技术和实践，百度智能云打造了AI-Native云计算架构及产品方案矩阵，为客户提供计算、网络、存储、数据库、CDN、云原生等全栈云计算服务能力，实现全维度能力输出。

数据中心基础架构的演进史

数据中心基础架构的演进史一、引言数据中心作为现代企业信息化建设的核心基础设施，承载着各种关键业务系统和海量数据的存储、处理和传输。

随着科技的不断发展和企业需求的不断增长，数据中心基础架构也经历了多个阶段的演进。

本文将从数据中心的起源开始，详细介绍数据中心基础架构的演进史。

二、数据中心的起源数据中心的起源可以追溯到上世纪60年代，当时计算机技术刚刚起步，大型计算机主要用于科学计算和军事应用。

数据中心最初是为了集中管理和维护这些大型计算机而建立的，主要包括机房、电力供应、空调系统等基础设施。

三、第一阶段：单一应用数据中心在上世纪80年代和90年代，随着计算机技术的普及和互联网的兴起，企业开始使用计算机进行日常业务处理。

这一阶段的数据中心主要以单一应用为主，通常只有一个主机房和一套基础设施。

数据中心的规模相对较小，主要用于支持企业的核心业务系统，如财务、人力资源等。

四、第二阶段：分布式数据中心随着企业业务的扩展和计算机技术的进一步发展，数据中心逐渐从单一应用发展为支持多个应用系统的分布式数据中心。

该阶段的数据中心通常由多个机房组成，分布在不同的地理位置，通过网络连接起来。

分布式数据中心的优势在于提高了系统的可用性和容错性，一旦某个机房发生故障，其他机房可以继续提供服务。

五、第三阶段：虚拟化数据中心随着虚拟化技术的成熟和应用，数据中心进入了虚拟化时代。

虚拟化数据中心将物理资源抽象化为虚拟资源，通过虚拟化技术将多个虚拟机部署在一台物理服务器上，实现资源的共享和灵活调度。

虚拟化数据中心的优势在于提高了资源利用率和灵活性，降低了硬件成本和能耗。

六、第四阶段：云计算数据中心云计算的兴起使得数据中心进入了新的阶段。

云计算数据中心基于虚拟化技术，通过云平台提供基础设施、平台和软件服务。

用户可以根据实际需求弹性地调整计算和存储资源，实现按需付费。

云计算数据中心的优势在于提供了高度可扩展的计算和存储能力，满足了企业快速发展和业务变化的需求。

数据中心中的人工智能与自动化运维

数据中心中的人工智能与自动化运维随着信息技术的不断发展，数据中心成为了现代企业重要的IT基础设施之一。

而在数据中心的运营中，人工智能和自动化运维技术的应用已经变得越来越重要。

本文将探讨数据中心中人工智能与自动化运维的应用，并探讨其对数据中心运营的影响。

1. 人工智能在数据中心中的应用数据中心作为大规模的IT设施，面对着海量的数据和复杂的系统运维任务。

人工智能技术可以通过对海量数据的分析和学习，自动化地提取有用的信息，为数据中心的决策提供支持。

比如，人工智能可以通过对历史数据和实时数据的分析，预测数据中心的负载趋势，从而提前做好资源的调配和扩容计划，以确保数据中心的稳定运行。

此外，人工智能还可以应用于故障预测和自动化运维。

通过对数据中心设备的大数据监测，人工智能可以准确地预测设备的故障，及时采取措施避免故障的发生。

同时，人工智能还可以自动化地执行维护和巡检任务，通过机器学习算法不断优化运维流程，提高运维效率。

2. 自动化运维在数据中心中的应用自动化运维技术是指利用软件和工具来代替人工进行运维管理和操作。

在数据中心中，自动化运维可以减少人工操作的繁琐和错误，提高运维的效率和准确性。

首先，自动化运维可以应用于服务器的集中管理和配置。

通过自动化的脚本和工具，管理员可以远程对服务器进行批量配置和管理，节省了大量的人力资源。

同时，自动化运维可以通过配置管理系统实现对服务器配置的自动化管理，确保服务器配置的一致性和可追踪性。

其次，自动化运维还可以用于应用程序的发布和部署。

通过自动化工具，管理员可以快速地将新的应用程序版本发布到生产环境中，并自动完成必要的测试和配置。

这样可以减少人工操作的错误和时间成本，提高应用程序的部署效率和稳定性。

3. 人工智能与自动化运维的优势和挑战人工智能和自动化运维技术在数据中心中的应用带来了许多优势，但也面临一些挑战。

首先，人工智能和自动化运维可以提高数据中心的运维效率和稳定性。

通过自动化的任务执行和智能的决策支持，可以减少人为的错误和疏忽，提高数据中心的运行效率和安全性。

数据中心硬件平台解决方案

数据中心硬件平台解决方案随着数字化时代的到来，数据中心的需求越来越大。

数据中心是指一组服务器、存储设备和网络设备的集合，用于存储、管理和处理大量的数据。

在数据中心中，硬件平台解决方案是非常重要的，它决定了数据中心的性能、可靠性和扩展性。

本文将介绍数据中心硬件平台解决方案的一些常见技术和设计原则。

高性能是指硬件平台能够提供足够的计算和存储能力，以满足数据中心的需求。

为了实现高性能，数据中心通常采用集群或分布式计算架构。

集群是指将多台服务器连接在一起，形成一个超级计算机。

分布式计算是指将任务分割成多个子任务，分别由不同的服务器进行处理。

这样可以提高计算效率和并行处理能力。

高可靠性是指硬件平台能够在硬件故障或自然灾害等情况下保持正常运行。

为了实现高可靠性，数据中心通常采用冗余设计和故障转移机制。

冗余设计是指在关键组件上使用冗余设备，当一个设备故障时，可以自动切换到备用设备上，保持系统的连续性。

故障转移机制是指当一个服务器故障时，可以将任务转移到其他服务器上，以保持服务的可用性。

高扩展性是指硬件平台能够根据需求扩展计算、存储和网络资源。

为了实现高扩展性，数据中心通常采用模块化设计和虚拟化技术。

模块化设计是指硬件平台由多个模块组成，每个模块可以独立扩展。

虚拟化技术是指将物理资源虚拟化成多个逻辑资源，使得不同的应用程序可以共享硬件资源。

在数据中心硬件平台解决方案中，常见的技术有服务器、存储设备和网络设备。

服务器是数据中心的核心组件，负责处理计算任务。

为了提高计算性能，数据中心通常使用多个服务器组成集群或分布式计算架构。

常见的服务器类型有通用服务器、高性能计算服务器和存储服务器。

通用服务器适用于一般的计算任务，高性能计算服务器适用于大规模并行计算任务，存储服务器适用于大规模数据存储任务。

存储设备是数据中心的重要组成部分，负责存储和管理大量的数据。

为了提高存储性能和可靠性，数据中心通常使用多个存储设备组成存储系统。

数据中心TCO诉求下的技术演进课件

能耗损失
机柜级分布式连续供电系统
电池技术的发展推动数据中心供电技术的发展
Li-ion电池
BBU以节点形式插入机柜，每U4.4KW，可按需配置，持续供电15分钟
分级诉求下的融合存储技术 IDC绿色供电系统技术演进 IDC制冷技术演进VS高温耐腐蚀
数据中心制冷方式的演进
压缩压机缩制机冷制冷冷冷机机++蒸蒸发发冷冷却却水水侧侧自自然然冷冷风风侧侧自自然然冷冷（（新新风风制制冷冷））
市电二
HVDC
高压直流系统半载效率>95%
传统IDC供电方式---市电+HVDC Standby
市电一市电二
Active
HVDC Standby
高压直流系统半载效率>95% 结合Active-Stanby服务器电源的双电设计，可保证绝大多数状态下的供电效率>99%
数据中心供电系统建设的优化和演进
分级诉求下的融合存储技术 IDC绿色供电系统技术演进 IDC制冷技术演进VS高温耐腐蚀
传统IDC供电方式---传统2N设计
市电一
Active市电二源自Active整流、逆变双倍转换损失，2N系统每台UPS负载长期处于较低水平，整体系统效率低
传统IDC供电方式---市电+HVDC
市电一
Active
数据冷热分级存储
热
冷
分级存储后的产品线
产品多样化以满足客户极致TCO诉求
分级存储后的问题
• 产品线丰富但冗长 • 拉长产品的迭代周期 • 人员、开发费用的加倍投入
基于SAS协议的交换式存储池
节点1
节点2
基于SAS协议的交换式存储池
基于SAS协议的交换式存储池

数据中心管理平台操作手册

数据中心管理平台操作手册
1.打开桌面图标“DC”
2.输入账号及密码登录（账号为身份证号）
3.打开机场数据中心管理平台主页，左上角有5个选项：员工
管理、权限管理、报表查询、参数设置、退出系统
4.打开员工管理，可输入员工身份证号或姓名搜索，或直接点
击查询按键查看本部门所有员工。

右键点击某名员工，出现以下菜单
操作1：设置权限及密码，分配这名员工权限（助理），设置
其登录密码。

操作2：调增补助，点开后可查看某员工的值班类型、当月限额、已补金额、剩余金额。

可对这名员工，调增补助金额（每次限补20），并写明调补原因。

操作3：设置值班类型，点开值班类型下拉菜单，选择员工值班类型。

5.返回机场数据中心管理平台主页，点击报表查询
其中“补助流水表”及“补助汇总表”可选择时间段，查看本部门员工补助情况。

数据中心平台建设方案

数据中心平台建设方案随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，数据中心平台的建设变得越来越重要。

一个高效、安全、可靠的数据中心平台对于企业的运营和发展至关重要。

本文将提出一个完整的数据中心平台建设方案，包括硬件设施、网络架构、数据存储和安全措施等方面。

一、硬件设施一个稳定、高效的数据中心平台必须有可靠的硬件设施支持。

首先，需要选择具备良好性能和可扩展性的服务器，以满足处理大规模数据的要求。

其次，必须配置高速、低延迟的网络设备，确保数据传输的速度和稳定性。

此外，还需要具备高效的冷却系统和不间断电源系统，以保障设备的正常运行。

二、网络架构数据中心平台的网络架构是构建一个高速、安全的环境的关键。

首先，需要采用分层结构来实现网络的隔离和管理，以提高系统的可靠性和灵活性。

其次，需要建立负载均衡系统，平衡网络负载，提高系统的响应速度。

同时，还需要采用流量测量和监控技术，实时监控网络性能和带宽利用率，及时发现和解决潜在问题。

三、数据存储数据中心平台的数据存储方案是核心的部分。

首先，需要选择可靠的存储设备，如高性能硬盘阵列和闪存存储，在保证数据安全的同时提高存储的读写速度。

其次，需要进行数据备份和灾备，确保数据的可用性和安全性。

此外，还需采用数据压缩和去重技术，提高存储利用率和节约成本。

四、安全措施数据中心平台建设方案中的安全措施至关重要。

首先，需要建立完善的身份认证和访问控制机制，以确保只有授权人员能够访问和操作数据。

其次，需要建立防火墙和入侵检测系统，保护数据免受外部攻击和恶意软件的侵害。

同时，还需定期进行安全漏洞扫描和风险评估，及时修补漏洞和加强安全性。

五、运维管理一个高效的数据中心平台需要有科学的运维管理方案。

首先，需要建立监控系统，实时监测硬件设备和网络的状态，及时发现和解决问题。

其次，需要建立故障处理和紧急响应机制，确保系统的稳定性和可用性。

此外，还需定期进行性能优化和容量规划，保证系统的高效运行和满足未来发展的需求。

数据中心的网络虚拟化和自动化

为现实。布莱德网路技术有限公司的ＶｅｄＭｒａｙ就是首款能够自动支持虚拟
机迁移的网络产品。ＶＭｒａｙ使网络ｅｄ
针对虚拟机漂移的自动化网络管理实现虚拟机漂移的网络自动化最
关键的．是构建一个包含智能软件就的网络交换机，对单个虚拟机进行来配置。传统的网络交换机是通过一个
这个过程中，网络的虚拟化至关重
要，络可以使得虚拟机的动态迁移网
成为可能。可以保证在任何情况下还对于应用的保护，至可以使得用户甚
的安全风险。综上所述，据中心的虚拟化，数即 “ 络感知 ” 开放性，新的数据中网和是
提高了数据中心的可用性，降低了并
总体拥有成本。
２１００年第０、４期《１３０圣算机与网络》Ｌ
架构的基础，络的虚拟化同样也需网
要对于混合环境提供很好的兼容性。移动虚拟机的自动化解决方案
针对虚拟化网络的解决方案已成
拟化进程中的瓶颈，解决这一瓶颈而就意味着虚拟化时代的真正到来。
无需增加昂贵且未尽其用的平台。更
重要的是。态虚拟机的创建和移动动让管理员能够迅速响应新的请求，从

数据中心综合运维服务平台

数据中心综合运维服务平台伴随着科技的不断进步，数据中心在各个行业中扮演着日益重要的角色。

然而，数据中心的高效运营和维护却是一项巨大的挑战。

为了解决这一问题，数据中心综合运维服务平台应运而生。

本文将为您介绍数据中心综合运维服务平台的定义、功能和应用，并探讨其未来发展趋势。

一、定义数据中心综合运维服务平台是一种集成了各种运维管理工具和功能的全面解决方案。

它可以提供从硬件设备监控到数据备份和恢复的全方位服务。

通过整合资源和自动化运维流程，该平台可以大幅提高数据中心的运营效率和稳定性。

二、功能1. 资源管理：数据中心综合运维服务平台可以实时监控数据中心的各种硬件设备，并提供设备健康状态、资源利用率等方面的数据。

管理员可以通过该平台对设备进行定期维护和故障处理，确保数据中心的正常运行。

2. 安全管理：该平台具备强大的安全管理功能，包括数据备份和恢复、入侵检测和防御、漏洞扫描和修复等。

管理员可以通过该平台对数据进行定期备份，以防止意外数据丢失的风险。

同时，该平台可以监测和应对网络入侵和安全漏洞，保护数据中心的安全。

3. 性能优化：数据中心综合运维服务平台可以对数据中心的性能进行实时监控和分析。

通过收集和分析性能数据，管理员可以及时发现和解决潜在问题，提高数据中心的运行效率，并优化硬件资源的利用率。

4. 服务管理：该平台可以帮助管理员对数据中心的各项服务进行统一管理。

从服务申请、分配到服务响应和报告，平台可以提供全流程的服务管理功能，提高服务的响应速度和质量。

三、应用数据中心综合运维服务平台已经广泛应用于各个行业中的数据中心管理中。

以下是几个典型的应用场景：1. 金融行业：在金融行业中，对数据安全和稳定性要求极高。

数据中心综合运维服务平台可以通过提供实时监控、漏洞扫描和入侵检测等功能，帮助金融机构确保数据中心的安全和可靠性。

2. 电信行业：电信运营商的数据中心通常包含大量的网络设备和服务器。

该平台可以帮助电信运营商对数据中心的设备进行实时监控和管理，提高运营效率，降低故障率。

数据中心架构演进

数据中心架构演进在当今数字化时代，数据中心已成为企业和社会运行的核心基础设施。

它们承载着海量的数据处理、存储和传输任务，为各种应用和服务提供强大的支持。

随着技术的不断发展和业务需求的变化，数据中心架构也在持续演进，以适应新的挑战和机遇。

早期的数据中心架构相对简单，主要由服务器、存储设备和网络设备组成。

服务器通常是单独的物理机，每个应用都运行在自己的服务器上，这种架构被称为“烟囱式架构”。

这种架构的优点是易于管理和维护，但缺点也很明显，资源利用率低，成本高昂，而且扩展性差。

当业务需求增长时，需要购买新的服务器来部署新的应用，导致数据中心的规模不断扩大，管理复杂度也随之增加。

随着虚拟化技术的出现，数据中心架构迎来了第一次重大变革。

虚拟化技术可以将一台物理服务器虚拟化为多台虚拟机，每个虚拟机可以运行不同的操作系统和应用，从而大大提高了服务器的资源利用率。

通过虚拟化，企业可以在更少的物理服务器上运行更多的应用，降低了硬件成本和运营成本。

此外，虚拟化还使得服务器的部署和管理变得更加灵活和高效，可以快速创建、迁移和删除虚拟机，满足业务的动态需求。

在虚拟化技术的基础上，云计算的兴起进一步推动了数据中心架构的演进。

云计算将计算、存储和网络资源以服务的形式提供给用户，用户可以根据自己的需求按需使用，按量付费。

云计算分为公共云、私有云和混合云三种模式。

公共云由云服务提供商运营，为广大用户提供服务；私有云则是企业自己构建和运营的云环境；混合云则是将公共云和私有云结合起来使用。

云计算的出现使得数据中心的资源更加集中化和规模化，通过大规模的资源池化和自动化管理，提高了资源的利用效率和服务质量。

同时，云计算还提供了丰富的云服务，如计算服务、存储服务、数据库服务、大数据服务等，用户可以根据自己的需求灵活选择和组合，快速构建自己的应用系统。

除了虚拟化和云计算，软件定义技术也在数据中心架构中发挥了重要作用。

软件定义网络（SDN）、软件定义存储（SDS）和软件定义数据中心（SDDC）等技术的出现，使得数据中心的网络、存储和计算资源可以通过软件进行灵活的定义和管理，打破了传统硬件设备的限制。

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信用评分
大数据用户画像
消费场景
需求场景决策阶段预测时间预测位置
下载、卸载时间首、末次使用时间
总使用时长总使用次数
卸载过的APP-list 安装过的APP-list
常驻／到访两类人群
常驻人群
− 居住在该区域的人群 − 工作在该区域的人群
到访人群
− 在所选时间内定位到过该区域的人群
| 商圈分析：全面掌握区域供需态势
“需”消费者规模及特征
人群规模
居民人数／工作人数总访客数／日均访客数／周末日均访客数
人群特征
…人口属性／兴趣偏好／媒介偏好
常驻分析
常驻地分布／常驻地距离…
4 就餐偏好菜品偏好、口味偏好、菜系选择、就餐目的

数据中心基础架构的演进史

数据中心基础架构的演进史数据中心是现代企业运营的重要基础设施，它承载着大量的数据存储、处理和传输任务。

随着科技的不断进步和业务需求的不断增长，数据中心的基础架构也在不断演进。

本文将为您详细介绍数据中心基础架构的演进史。

一、传统数据中心基础架构传统数据中心基础架构主要采用的是集中式架构。

这种架构下，数据中心的服务器、存储设备和网络设备都集中放置在一个机房内。

服务器采用物理机，存储设备采用独立存储设备，网络设备采用交换机和路由器。

这种架构的特点是管理简单、易于维护，但存在硬件资源利用率低、扩展性差和故障容错能力弱等问题。

二、虚拟化技术的应用随着虚拟化技术的发展，数据中心基础架构发生了重大变革。

虚拟化技术可以将物理资源虚拟化为多个逻辑资源，从而提高硬件资源的利用率。

在虚拟化架构下，服务器采用虚拟机，存储设备采用虚拟存储，网络设备采用虚拟交换机和虚拟路由器。

虚拟化技术的应用使得数据中心的灵活性和可扩展性大大提高，同时降低了硬件成本和能耗。

三、软件定义的数据中心软件定义的数据中心（Software-Defined Data Center，简称SDDC）是数据中心基础架构的又一次重大突破。

SDDC通过将网络、存储和计算等资源进行虚拟化和集中管理，实现了数据中心基础设施的全面自动化和可编程化。

SDDC架构下，网络设备采用软件定义网络（Software-Defined Networking，简称SDN），存储设备采用软件定义存储（Software-Defined Storage，简称SDS），服务器采用虚拟化技术。

SDDC的优势在于提高了数据中心的灵活性、可扩展性和自动化程度，降低了管理成本和运维复杂性。

四、超融合基础架构超融合基础架构（Hyper-Converged Infrastructure，简称HCI）是数据中心基础架构的新趋势。

它将计算、存储、网络和虚拟化等功能集成在一台服务器上，通过软件定义的方式进行管理。

数据中心的自动化运维与管理

数据中心的自动化运维与管理随着信息技术的快速发展和互联网的普及，数据中心的重要性日益凸显。

企业依靠数据中心来处理和存储大量的数据，以支持业务的顺利运营。

然而，数据中心的规模庞大、复杂多样的设备和系统，对运维人员的要求非常高。

为了提高数据中心的运维效率和降低运维成本，数据中心的自动化运维与管理变得尤为重要。

一、自动化运维的优势数据中心的自动化运维主要利用先进的软件和工具来实现各项运维任务的自动化，从而减少人工干预和提高运维效率。

以下是自动化运维的一些优势：1. 提高效率：自动化运维能够大大提高数据中心的运维效率。

通过编写自动化脚本和工作流程，可以自动化执行一系列的运维任务，减少了重复性的工作，大大节省了时间和人力成本。

2. 降低风险：自动化运维能够提高运维的准确性和安全性。

人工运维容易出现疏漏和错误，而自动化运维可以减少人为因素的干扰，提高运维的一致性和稳定性，降低了运维事故的风险。

3. 简化管理：自动化运维可以将一些繁琐的管理任务交给计算机来完成。

例如，自动化的配置管理可以帮助管理员实时监控和管理数据中心中各种设备和系统的配置状态，减少了手动管理的复杂性。

二、自动化运维的关键技术1. 自动化脚本：自动化脚本是实现自动化运维的关键技术之一。

脚本可以编写成批处理文件，通过一系列的命令和操作逻辑实现自动化运维的目标。

例如，可以编写脚本来自动备份和还原数据库，自动化部署应用程序等。

2. 自动化配置管理：自动化配置管理可以帮助管理员实现对数据中心各种设备和系统的配置管理。

通过使用配置管理工具，管理员可以实时监控和管理数据中心中的配置状态，迅速检测和修复配置错误，提高数据中心的稳定性和安全性。

3. 自动化监控和报警：自动化监控和报警系统可以实时监测数据中心的各项指标，并在出现异常情况时自动触发报警通知管理员。

通过自动化监控和报警系统，管理员可以及时处理问题，减少数据中心的停机时间，提高系统的可用性和性能。

4. 自动化容量规划：自动化容量规划可以帮助管理员合理规划数据中心的资源配置，避免资源的浪费和不足。

以集约化、精细化、自动化为目标-向国际一流数据中心迈进

以集约化、精细化、自动化为目标向国际一流数据中心迈进中国农业银行股份有限公司数据中心总经理宋鑑明中国农业银行股份有限公司(以下简称“农行”）数据中心以安全生产为核心，坚持高起点规划, 高标准管理，采用同业一流的基础设施、国际先进的标准和严格的风险防范手段, 经过五年的建设和发展，形成了有自身特色的大型数据中心精细化管理与安全运行模式, 正在为农行打造大型优秀上市银行提供坚实的技术运行保障。

一、发展概况农行数据中心成立于2005年11月,位于上海外高桥保税区,总建筑面积约12万平方米,机房区面积约14 000平方米。

2007年5月农行核心业务生产系统从北京一次性迁移到上海后，数据中心就全面承担起全行的生产运行职责.随着农行成功上市，一个有着金融业一流的基础设施与全球银行业最大的计算机网络的农行数据中心展现在全体股东和广大客户面前，为客户提供着安全、便捷的金融服务。

农行数据中心的建设过程是信息科技集约化发展的过程,农行从2002年开始利用五年时间完成了全国数据集中，并以拥有自主知识产权的ABIS系统统一了全行核心业务应用，实现了全行集中联网业务处理，从运行管理实践看，全国数据中心的建立已经在以下四方面显现出集中的效益和效率：一是实现了产品创新能力和客户服务水平质的飞跃。

农行全国数据中心的建立能够快速响应市场和客户需求，实现集约化的市场营销和拓展.如一个新产品当晚投产上线，第二天全行所有网点就可以开展对外服务。

同时，通过总行技术平台的参数设置,可以快速响应分行的特色业务需求。

二是快速提升管理信息化水平。

数据的集中使全行共享和挖掘数据、提升数据价值成为可能,为实现差别化服务奠定了基础。

在为管理层经营决策服务方面实现了T+1服务，提供经营分析报表更加快捷、全面。

三是全面改善了生产运行基础环境，形成了一个稳定、高效的生产运行平台，为农行打造大型优秀上市银行提供了一个先进的金融信息化基础平台。

四是技术人力资源的集中调配和使用的集约化程度更高，为可持续发展奠定了基础。

数据中心发展历程及功能演进的四大阶段

数据中心发展历程及功能演进的四大阶段http:2010年02月11日00:43IT【IT168专稿】从功能特征看，随着技术的发展和应用及机构对IT认识的深入，数据中心的内涵已经发生了巨大的变化。

从功能的内涵，可将数据中心可以分为四个大的阶段，数据存储中心阶段、数据处理中心的阶段、数据应用中心，数据运营服务中心阶段。

数据中心发展历程概述1945年，由美国生产了第一台全自动电子数字计算机“埃尼阿克”(英文缩写词是ENIAC，即ElectronicNumericalIntegratorandCalculator，中文意思是电子数字积分器和计算器)。

它是美国奥伯丁武器试验场为了满足计算弹道需要而研制成的。

这台计算机1946年2月交付使用，共服役9年。

它采用电子管作为计算机的基本元件，每秒可进行5000次加减运算。

它使用了18000只电子管，100只电容，7000只电阻，体积3000立方英尺，占地170平方米，重量30吨，耗电140~150千瓦，是一个名副其实的庞然大物。

在革命性的开启了人类计算新时代的同时，也顺带开启了与之配套的数据机房的演进。

事实上，从发明计算机到目前网络盛行的横跨60余年的大的时间尺度来看，人类社会的计算方式经历了从集中主机要分散运算要再次集中的过程，这个过程当然不是简单的往复的过程，具体如下:第一阶段：1945-1971年代，计算机器件组成主要以电子管，晶体管为主，体积大，耗电大，主要运用于国防机构，科学研究等军事或者准军事机构。

由于计算消耗的资源过大，成本过高，因此计算的各种资源集中也就是必然的选择。

同时，也诞生了与之配套的第一代的数据机房。

UPS,精密机房专业空调就是在这个时代诞生。

第二阶段：1971-1995年代，随着大规模集成电路的迅速发展，计算机除了向巨型机方向发展外，更多地朝着小型机和微型机方向快速演进。

1971年末，世界上第一台微型计算机在美国旧金山南部的硅谷应运而生，它开创了微型计算机的新时代。

数据中心架构演进

云计算和数字化转型
数据中心是云计算和数字化转型的基础，提供了弹性的、可扩展的计算和存储资源，支持各种数字化服务和应用。
演进的历史与背景
01
02
03
传统数据中心
传统的数据中心通常基于物理服务器和存储设备，具有较高的成本和维护难度。
云计算的兴起
云计算的兴起使得IT资源可以以服务的形式提供，降低了成本并提高了灵活性。
存储架构的变革
直连式存储（DAS）
网络附加存储（NAS）
早期较为常见，可扩展性差，无法共享存储资源。
可共享存储资源，易于扩展，但数据传输速度较慢。
存储区域网络（SAN）
软件定义存储（SDS）
高可用性、高扩展性，数据传输速度较快，但成本较高。
灵活性强，可动态调整存储资源，适合云计算和大数据应用。
的需求。
03
NewSQL数据库
为了保留关系型数据库的优势，同时提高性能和可扩展性，NewSQL
数据库出现了。它们采用分布式架构，支持高性能的读写操作和数据
复制，是数据中心的新型数据库解决方案。
虚拟化技术的普及
服务器虚拟化
通过虚拟化技术，将物理服务器资源划分为多个虚拟机，每个虚拟机可以运行不同的操作系统和应用程序，提高了服务
防火墙技术的提升
数据中心安全架构在不断地演进过程中，网络安全防护是其中的一个关键环节。防火墙技术作为网络安全的基石，其技术也在不断地提升。从最初的包过滤防火墙，到后来的应用层防火墙，再到现在的深度内容过滤防火墙，其防御能力越来越强大，能够有效地阻止未经授权的网络访问。
入侵检测和防御系统的普及
数字化转型的需求
企业和组织需要更加敏捷、弹性和可扩展的计算和存储资源来支持业务运营和创新。

数据中心综合运维服务平台

服务改进与优化建议
总结词
提升服务质量和效率
详细描述
数据中心综合运维服务平台需要对收集到的客户反馈和服务监控数据进行深入分析，识别服务中的问题和改进点，提出相应的服务改进和优化建议。这些建议应包括对现有服务的优化、新服务的开发等，以提升服务质量和效率。
06
团队建设与培训
专业培训计划制定
05
服务质量管理
服务水平协议(SLA)制定
总结词
明确的服务承诺
详细描述
数据中心综合运维服务平台需要制定明确的服务水平协议(SLA)，以确保客户对服务质量的期望得到明确和满足。SLA应包括服务响应时间、故障解决时间、服务可用性等关键性能指标，以及相应的违约责任和赔偿条款。
服务质量监控与评估
要点二
审计机制
建立内部审计机制，定期对数据中心的运维服务进行审计，确保合规性，并及时发现和纠正潜在的安全风险。
安全事件应急响应
安全事件监测
建立安全事件监测机制，及时发现和处理潜在的安全威胁，防止安全事件扩大。
应急响应计划
制定详细的安全事件应急响应计划，明确响应流程、责任人及联系方式等，确保在发生安全事件时能迅速做出应对措施。
提供数据存储和管理服务，包括备份、恢复和扩容等操作。
03
自动化运维与监控
自动化部署与配置
自动化部署
通过自动化工具和脚本，在短时间内完成基础架构和应用软件的安装和配置。
VS
配置管理
通过配置管理工具，对服务器、网络、存储等基础设施进行统一的配置和管理。
性能监控与预警
性能监控
实时监控数据中心的各项性能指标，包括 CPU使用率、内存占用率、网络带宽等。

数据中心3D可视化运行平台建设方案

数据中心3D可视化运行平台建设方案随着信息技术的飞速发展，数据中心的规模和复杂性不断增加，对于其高效管理和运维的需求也日益迫切。

传统的数据中心管理方式往往依赖于表格、图表和简单的监控工具，难以直观地展现数据中心的整体运行状况和潜在问题。

为了更好地应对这一挑战，建设一个数据中心 3D 可视化运行平台成为了一种创新且有效的解决方案。

一、需求分析1、全面监控需求需要实时、准确地获取数据中心各类设备（如服务器、存储设备、网络设备等）的运行状态、性能指标和告警信息。

2、空间管理需求清晰了解数据中心机房的物理布局，包括机柜的位置、设备的摆放、线缆的走向等，以便进行有效的空间规划和资源分配。

3、能耗管理需求掌握数据中心的能耗分布情况，识别高能耗设备和区域，实现节能减排，降低运营成本。

4、故障预警与快速定位需求能够提前发现潜在的故障隐患，并在故障发生时迅速定位故障设备和位置，缩短故障恢复时间。

5、可视化展示需求以直观、生动的 3D 形式展示数据中心的整体架构和运行情况，方便管理人员快速理解和决策。

二、技术选型1、 3D 建模技术选择适合数据中心场景的 3D 建模工具，如 3ds Max、Maya 或Blender 等，创建高精度的机房模型和设备模型。

2、数据采集技术采用传感器、SNMP 协议、API 接口等方式，从各类设备中采集运行数据和状态信息。

3、数据处理与分析技术运用大数据处理框架（如 Hadoop、Spark）和数据分析算法，对采集到的数据进行清洗、整合和分析，提取有价值的信息。

4、可视化引擎技术选用性能优越的可视化引擎（如 Unity、Unreal Engine 或 WebGL 等），将 3D 模型和数据进行融合展示，并实现交互操作。

5、数据库技术选择可靠的数据库（如 MySQL、Oracle 或 MongoDB 等）存储设备信息、运行数据、告警记录等。

三、平台架构设计1、数据采集层负责从数据中心的各种设备和系统中采集数据，包括设备的性能指标、状态信息、能耗数据等。

百度数据中心自动化平台演进

以集约化、精细化、自动化为目标 向国际一流数据中心迈进

数据中心发展历程

BAIDU AI CLOUD PRODUCT 产品手册说明书

数据中心基础架构的演进史

数据中心中的人工智能与自动化运维

数据中心硬件平台解决方案

数据中心TCO诉求下的技术演进课件

数据中心管理平台操作手册

数据中心平台建设方案

数据中心的网络虚拟化和自动化

数据中心综合运维服务平台

数据中心架构演进

【精品】百度零售大数据智能平台整体解决方案

数据中心基础架构的演进史

数据中心的自动化运维与管理

以集约化、精细化、自动化为目标-向国际一流数据中心迈进

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数据中心架构演进

数据中心综合运维服务平台

数据中心3D可视化运行平台建设方案

以集约化、精细化、自动化为目标向国际一流数据中心迈进