集团云数据中心管理平台-规划设计

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云计算数据中心规划与设计

云计算数据中心规划与设计

06
6制冷系统
6制冷系统
A
C
E
6.2 数据中心对 制冷系统的要求
6.4 数据中心气 流组织
6.6 云计算数据中 心制冷系统的规划
设计案例
6.1 制冷系统概 述
6.3 空调负荷计 算原则
6.5 制冷技术介 绍
B
D
F
6制冷系统
6.4.1 传统数据中心 制冷方式的选择
01
6.4.3 数据中心行 级制冷方式的选择
4基础设施
4.2 数据中心功能布局及 结构设计
4.4 装饰装修
4.6 综合布线系统
4.1.1 GB 50174-2017标准 机房选址要求
4.1.3 云数据中心选址
4基础设施
4.1 数据中心选址
4.1.2 TIA-942标准机房选 址要求
4基础设施
A
4.2.1 GB 501742017机房组成和结
8.5 备份系统设 计
8.3 计算资源部 署
8.6 基础软件详 细设计
8.1.1 云 计算系统 总体架构
8.1.2 物理资 源管理
8.1.4 服务门 户
8.1.5 多租户 管理
8云计算系统的规划设计
8.1 云管理系统设计
8.1.3 虚拟资 源管理
8.1.6 多级资 源审批
8云计算系统的规划 设计
A
7.4.2 网络平面设 计
B
7.5.1 SDN网络集中控制架 构
7.5.3 vSwitch虚拟交换机 接入架构
7网络系统
7.5 网络架构技术特点
7.5.2 VXLAN大二层网络设 计
08
8云计算系统的规划设计
8云计算系统的规划设计

云计算数据中心建设方案

云计算数据中心建设方案
优化维护
通过对数据中心的性能和资源使用情况进行监控和分析,优化数据 中心的配置和维护计划,提高数据中心的运行效率。
安全防护措施
物理安全
加强数据中心物理安全措施,包括门禁系统、监控系统等,防止未 经授权的人员进入数据中心。
网络安全
建立完善的数据中心网络安全体系,包括防火墙、入侵检测系统、 数据加密等,以保护数据的安全性和完整性。
根据服务器用途,安装相应的操作系统。
数据库系统安装
根据业务需求,安装合适的数据库管理系统。
应用软件安装
根据业务需求,安装相应的应用软件。
网络配置
配置网络参数,包括IP地址、子网掩码、网关等。
数据迁移与备份
要点一
数据迁移
将原有数据迁移至新建数据中心,确保数据完整性和可用 性。
要点二
数据备份
建立数据备份机制,定期对重要数据进行备份,以防止数 据丢失。
提高效率
促进创新
云计算数据中心采用虚拟化技术,能够实 现资源的快速调度和灵活配置,提高计算 和存储的效率。
云计算数据中心为企业提供了一个开放的 计算平台,可以促进企业进行技术创新和 应用开发。
云计算数据中心的发展趋势
边缘计算
随着物联网和5G技术的普及,云计算数据中心将逐渐向边 缘计算发展,将计算资源部署在靠近数据源的网络边缘, 提高数据处理和传输的效率。
05 实施与部署
Hale Waihona Puke 施流程规划需求分析明确数据中心建设目标、规 模和功能需求,进行需求调 研和分析。
方案设计
根据需求分析结果,制定详 细的建设方案,包括硬件设 备选型、软件系统架构、安 全防护措施等。
计划制定
制定实施计划,明确各项任 务的时间节点、责任人及完 成标准,确保项目按时推进 。

大数据云平台项目规划建设方案

大数据云平台项目规划建设方案

需求分析与评估
总结词
需求细化、优先级排序、风险评估
详细描述
将业务需求和技术需求进行细化,明确各项需求的优先级和实现路径,同时对项目需求进行风险评估,包括资源 、技术、市场等方面的风险,为后续项目计划制定提供依据。
03
项目总体规划
项目整体架构设计
架构设计原则
基于模块化、松耦合、可扩展等原则进行设计,同时考虑高可用性 、安全性、稳定性以及可扩展性等因素。
根据项目需求和实际情况,选择合适 的云平台,如阿里云、腾讯云等。
02
资源规划
根据系统规模和性能要求,规划云平 台所需资源搭建
在选定的云平台上创建部署环境,包 括操作系统、网络环境、数据库等。
性能测试
对部署好的系统进行性能测试,确保 系统能够满足项目需求。
05
运维管理体系建设方案
运维管理策略
制定运维管理策略,包括监控、部署、安全、备份等方 面的策略,以确保系统稳定运行和数据安全。
运维管理流程
明确运维管理流程,包括问题管理、变更管理、配置管 理等方面的流程,以确保运维工作的规范化和高效化。
监控预警与应急响应方案
监控预警
通过建立完善的监控预警系统,实现对系统运行状态 的实时监控和预警,及时发现和解决问题,避免故障 的发生。
项目进度管理与风险管理计划
项目进度管理
制定详细的项目时间表,包括各阶段的时间节点和里程碑,并采用甘特图等工具进行进度监控。
风险管理计划
识别项目中可能出现的风险及影响,制定相应的应对措施和备选方案,确保项目顺利进行。
项目验收与转交方案
项目验收方案
制定详细的验收标准和流程,包括功能测试、性能测试、安 全测试等,确保项目满足预期目标。

2023-云数据中心规划设计方案-1

2023-云数据中心规划设计方案-1

云数据中心规划设计方案随着大数据时代的到来,云计算和云数据中心成为了一个不可或缺的环节。

那么,如何规划和设计一个高效、安全的云数据中心呢?一、确定云数据中心的定位和需求首先,我们需要明确云数据中心的定位和需求,根据不同的定位和需求来制定不同的设计方案。

定位和需求主要包括:云数据中心的应用场景、服务方向、规模大小、业务类型、用户定位等。

二、设计云数据中心的整体架构根据云数据中心的定位和需求,设计整体架构。

整体架构应该考虑如下因素:网络拓扑、数据中心硬件设施、运维管理、数据安全、备份和恢复、服务质量等。

三、部署高效可靠的硬件基础设施云数据中心的硬件基础设施是保障服务质量和数据安全的基石。

硬件基础设施包括:服务器、存储系统、网络设备等。

选用高品质、高可靠、易维护的硬件基础设施,可以有效提升数据中心的安全性、稳定性与性能。

四、设计合理的网络拓扑和架构网络拓扑和架构设计关乎到数据的传输速度以及数据中心的安全性和稳定性。

合理的网络拓扑和架构应该考虑如下因素:可靠性、拓扑连接、网络划分等。

五、实施科学高效的运维管理高效、科学的运维管理是保障云数据中心可靠稳定运行的保证。

在实施过程中,我们应该注重预防性维护、成本控制、纠错机制、故障处理等方面。

六、加强数据安全管理数据中心的安全性是云数据中心设计最为关注的问题。

如何保障数据的安全呢?数据中心的安全策略应该考虑如下问题:数据安全策略、数据备份和恢复、权限管理、物理安全等。

七、制定合理的数据备份和恢复方案数据备份和恢复方案是云数据中心的重要保险,是数据安全、业务连续性和可靠性的保证。

制定合理的备份和恢复方案应该注意诸如:数据备份频率、备份设备、备份存储设备等。

八、实现高水平的服务质量与用户满意度服务质量和用户满意度是衡量云数据中心性质的重要评判指标。

如何实现高水平的服务质量和用户满意度?设计人员应该考虑到诸如服务的可靠性、服务的质量、系统的响应速度、用户界面设计等等因素来打造高水平的服务质量与用户满意度。

云计算数据中心建设项目计划书

云计算数据中心建设项目计划书

云计算数据中心建设项目计划书一、项目背景随着信息技术的飞速发展,数据量呈爆炸式增长,企业对于数据处理和存储的需求日益增加。

云计算作为一种新兴的计算模式,凭借其高效、灵活、可扩展等优势,已经成为企业数字化转型的重要支撑。

为了满足企业不断增长的业务需求,提高数据处理能力和服务质量,我们计划建设一个先进的云计算数据中心。

二、项目目标1、构建一个高可靠、高性能、高可扩展的云计算数据中心,为企业提供稳定、高效的云计算服务。

2、满足企业未来 5-10 年的业务发展需求,具备灵活的资源调配能力,能够快速响应业务变化。

3、降低企业的 IT 成本,提高资源利用率,实现节能减排。

4、保障数据的安全性和隐私性,符合相关法规和标准。

三、项目需求分析1、计算资源需求根据企业的业务规模和发展预测,确定所需的服务器数量、处理器核心数、内存容量等计算资源。

2、存储资源需求分析企业的数据类型、数据量和增长趋势,确定所需的存储容量、存储类型(如磁盘阵列、固态硬盘等)以及数据备份和恢复策略。

3、网络资源需求评估企业的网络流量、访问延迟要求,确定网络带宽、网络拓扑结构、网络安全设备等。

4、软件需求选择合适的云计算管理平台、操作系统、数据库管理系统、中间件等软件。

5、安全需求制定全面的安全策略,包括物理安全、网络安全、系统安全、数据安全等,保障云计算数据中心的安全运行。

四、项目技术方案1、基础设施架构(1)机房选址:选择具备良好的电力供应、网络接入条件和环境稳定性的地点。

(2)机房设计:按照国家标准和行业规范,设计合理的机房布局,包括机柜摆放、空调系统、消防系统等。

2、计算资源架构采用服务器虚拟化技术,构建虚拟化服务器集群,实现资源的动态分配和管理。

3、存储资源架构采用分布式存储系统,提高存储容量和性能,同时保障数据的可靠性和可用性。

4、网络架构构建高速、冗余的网络架构,采用多层交换技术和虚拟网络技术,实现网络的灵活配置和隔离。

5、云计算管理平台选择成熟的云计算管理平台,实现资源的统一管理、监控和调度,提供用户自助服务界面。

云数据中心规划建设方案

云数据中心规划建设方案

业务系统 中间件 数据库
操作系统 虚拟机
本机存储
自下而上
云数据中心
基础设施云平台 虚拟化解决方案支持 IT基础架构咨询 灾备专家级售前支持
业务支撑平台
运维支撑平台
云资源管理平台
基础架构资源池
PaaS平台 IaaS平台
虚拟化(Vmware、Citrix、KVM、国产)
基础架构
运行变革
统一的运维服务体系 (增加话语权)
成都云数据中心 统一资源池
云平台Portal
任务分解
– 运维流程规划设计 (咨询服务)
– 搭建云平台 – 定制开发
• 统一门户 • 功能定制 – 集成周边系统
SSO 工单系统 报表统计 堡垒机 CMDB 特权账户
运 营 层
业务支撑平台
(服务开通、自服务。。。)
运 维
运维支撑平台

资 可扩 源 展接 调 口度
业务支撑平台


而 下
运维支撑平台
云资源管理平台
基础架构资源池

PaaS平台
下 而
IaaS平台

虚拟化(Vmware、Citrix、KVM、国产)
基础架构
运营级系统特点
紧耦合体系结构:本质为产品大集中 IOE架构以高昂的成本代价:保障核心系统的可用性、安全性、业务连续性 牺牲效率和灵活性 架构呈现僵化、高成本(以金融为例:面对持续的金融创新,如:互联网金融)

资源调度平台
(服务编排;资源调度、监控、计量等)
云资源管理平台
监控系统


网管系统



公有云
基础架构资源池 IaaS PaaS

云计算平台设计方案

云计算平台设计方案

云计算平台设计方案随着互联网技术的发展,云计算平台逐渐成为企业进行信息化建设的重要选择。

本文将介绍一种云计算平台设计方案,包括系统架构、功能模块、数据存储、安全保障等方面,旨在为企业提供一种高效、安全、灵活的云计算平台解决方案。

本设计方案采用分布式架构,由底层硬件资源、操作系统、中间件、应用软件等组成。

其中,底层硬件资源包括服务器、存储设备、网络设备等,操作系统采用开源操作系统,中间件采用开源中间件,应用软件根据企业需求定制开发。

认证授权模块:实现用户身份认证和权限管理,保证系统安全。

资源管理模块:实现云计算资源的统一管理和调度,包括计算、存储、网络等资源。

应用部署模块:实现应用的部署和管理,支持多种应用类型和版本。

监控运维模块:实现系统的监控和维护,及时发现和解决问题。

自助服务模块:实现用户自助服务,包括申请、续费、配置等操作。

数据分析模块:实现数据分析和挖掘,为企业决策提供支持。

本设计方案采用分布式文件系统,将数据分散存储在多台服务器上,保证数据的安全性和可靠性。

同时,采用缓存和加速技术,提高数据访问速度和效率。

访问控制:通过访问控制列表(ACL)和防火墙等方式,限制非法访问。

数据加密:采用加密算法对数据进行加密,保证数据安全性。

安全审计:实现系统操作日志和审计记录的收集和分析,及时发现和解决安全问题。

漏洞扫描:定期进行系统漏洞扫描和修复,保证系统安全性。

安全管理:建立完善的安全管理体系,包括安全策略、安全培训、应急预案等,提高员工安全意识和管理水平。

本文介绍的云计算平台设计方案具有高效、安全、灵活的特点,能够满足企业信息化建设的需求。

通过分布式架构和多种功能模块的组合,可以实现资源的统一管理和调度,提高资源利用率和管理效率。

采用多种安全措施保障数据安全和系统稳定性,为企业提供全面的云计算服务。

随着科技的飞速发展,云计算技术已成为企业和组织实现业务敏捷性和提高运营效率的重要工具。

云计算管理平台则是这一工具的核心,因为它负责资源的分配、监控、优化以及安全管理。

大数据管理平台架构及规划方案

大数据管理平台架构及规划方案

大数据管理平台架构及规划方案大数据管理平台是指用于收集、存储、管理和分析大数据的系统。

在构建大数据管理平台的过程中,需要考虑多个方面的因素,包括架构设计、规划方案、技术选型等。

以下将从这三个方面详细探讨大数据管理平台的架构及规划方案。

一、架构设计在设计大数据管理平台的架构时,需要考虑以下几个关键因素:1.数据收集与传输:大数据管理平台需要能够接收和处理多源数据,包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。

因此,需要设计一个数据收集和传输模块来支持数据的实时和批量处理,并提供数据质量验证,确保数据的准确性和完整性。

2. 数据存储与管理:大数据管理平台需要提供有效的数据存储和管理机制。

常见的数据存储技术包括分布式文件系统(如Hadoop的HDFS)和列式数据库(如Apache Cassandra)。

此外,还需要考虑数据备份与恢复、数据归档和数据安全等方面的设计。

3. 数据处理与分析:大数据管理平台应提供强大的数据处理和分析功能。

这包括数据清洗、转换、聚合和计算等功能。

常用的数据处理和分析技术包括MapReduce、Spark、Hive等。

同时,还需要设计适合大规模数据处理的任务调度和并行计算框架。

4. 可视化与展示:大数据管理平台的数据分析结果需要以可视化的方式展示给用户。

因此,需要设计一个可视化和展示模块来支持数据可视化和报表生成。

这可以通过使用数据可视化工具(如Tableau、Power BI)或开发自定义的可视化组件来实现。

二、规划方案在规划大数据管理平台时,需要从以下几个方面进行规划:1.需求分析:首先需要对需求进行详细的分析,并确定用户的需求和使用场景。

根据需求,确定需要处理和分析的数据类型、数据量以及数据处理和分析的粒度等。

这将有助于确定所需的硬件资源和技术选型。

2.硬件资源规划:根据需求分析结果,规划所需的硬件资源。

根据数据规模和可用预算,确定服务器、存储设备和网络设备的数量和配置。

同时,还要考虑容灾和扩展性,以便在需要时增加硬件资源。

云计算数据中心规划建设

云计算数据中心规划建设

2023-10-30•云计算数据中心概述•数据中心规划设计•数据中心建设实施•数据中心运维管理•数据中心安全保障目•数据中心案例分析录01云计算数据中心概述云计算数据中心的基本概念它是一种集中式的数据存储和管理平台,具有高效、可扩展、可靠和安全等优点。

云计算数据中心通常由服务器、存储设备和网络设备等组成,并通过虚拟化技术实现资源的共享和动态分配。

云计算数据中心是一种基于云计算技术的数据中心,提供计算、存储和网络等资源,用于存储和处理大规模数据,并为各种云计算应用提供支持。

降低成本通过集中式的数据存储和管理,云计算数据中心可以降低数据备份和管理成本,同时也可以减少人力和物力投入。

云计算数据中心的优势提高资源利用率通过虚拟化技术,云计算数据中心可以实现对服务器、存储和网络的共享和动态分配,提高资源利用率,降低成本。

灵活扩展云计算数据中心可以根据业务需求灵活扩展,快速增加或减少计算、存储和网络资源,以适应业务变化。

提高安全性云计算数据中心通常具有更高的安全性,可以通过数据备份、容灾等技术保障数据安全,避免数据丢失或损坏。

云计算数据中心的发展趋势绿色环保随着全球对环保意识的提高,云计算数据中心也在朝着更加绿色环保的方向发展,采用更加高效、节能的技术和设备,减少对环境的影响。

超大规模随着互联网和移动互联网的发展,云计算数据中心也在朝着超大规模的方向发展,以满足不断增长的业务需求。

高可用性为了保证业务的高可用性,云计算数据中心需要具备更高的可用性和容错能力,确保在故障情况下能够快速恢复。

01020302数据中心规划设计电力供应、气候条件、地质条件、政策环境等。

选址考虑因素提高计算密度、降低能耗、提高设备利用率等。

布局优化原则通过虚拟化技术将多个物理服务器整合为一个逻辑服务器,提高资源利用率。

计算资源整合数据中心选址与布局服务器规划根据业务需求确定服务器类型、数量和性能参数。

网络设备规划根据网络拓扑结构和业务需求选择合适的网络设备,如交换机、路由器等。

数据中心规划设计方案

数据中心规划设计方案
数据中心规划设计方案
智慧IT 创新未来
CIO的烦恼
29%
的CIO认为数据中心的数据安全性和可靠性需要加强
41%
的CIO为管理所困,无法解决业务量增加而引起的管理繁琐问题
55%
的CIO认为数据中心空间有限,无法应对服务器的快速增加
66%
的CIO感觉数据中心耗电量大,散热困难
设计标准 规范
ASHRAE TC 9.9
2 hrs + Week 2 or 3
数据中心服务---数据中心基础设施管理平台
1. 设计
2. 部署
3. 智能管理
▪ 确定客户数据中心管 理需求
▪ 定制化设计方案
▪ 部署传感器 ▪ 部署基础监控网络 ▪ 部署智能管理平台
▪ 基于斐讯特有方法论 的数据分析
▪ 数据中心智能管理
•基础设施管理平台(DCiM)
提出优化建议 ▪ 评估优化效益 ▪ 提供数据中心部署规
划的可预测性分析
▪ 现场报告
▪ 提交数据中心部署 规划方案
▪ 确定需马上实施的 下一步计划
上海斐讯-绿色数据中心方案
上海斐讯-智慧数据中心管理
上海斐-项目管理体系
1 week Week 1
2 days Week 2
2 or 3 days Week 2
MMT
for hot exhaust air return vents
equipment racks computer
(chilled air supply) cold aisles
(b)
diffuser ducts
(a)
容量规划
高可靠
CFD
绿色 节能
冷池技术
LEED

大数据云平台规划设计方案

大数据云平台规划设计方案
大数据云平台规划 设计方案
汇报人:xx
2023-12-02
目录

• 项目背景与目标 • 大数据云平台架构设计 • 大数据云平台核心技术选型 • 大数据云平台应用场景规划 • 大数据云平台部署与实施方案 • 大数据云平台运维与优化策略 • 项目风险评估与应对措施
01
项目背景与目标
项目背景介绍
当前随着互联网技术的不断发展,大数据技术的应用越 来越广泛,因此需要构建一个稳定、安全、高效的大数 据云平台,以提供更好的数据服务和应用。
04
大数据云平台应用场景规划
金融行业应用场景规划
总结词
金融行业是大数据云平台的重要应用场景之一,涉及的的业务范围包括风险管理 、客户管理、投资决策等。
详细描述
金融行业应用场景中,大数据云平台可以提供实时数据分析、智能风控、智能投 资等服务,帮助金融机构提高业务效率和风险管理水平。此外,大数据云平台还 可以实现客户画像、精准营销等应用,提升客户满意度和忠诚度。
03 数据容灾
建设数据容灾中心,保证数据安全性和业务连续 性。
数据处理层设计
数据抽取
支持多种数据抽取方式, 包括ETL、Sqoop等,实 现高效数据抽取。
数据转换与建模
实现数据转换和建模,满 足不同业务需求的数据分 析和应用。
数据清洗
提供数据清洗工具和服务 ,去除重复、错误或不完 整的数据。
数据服务层设计
总体架构设计
架构概述
大数据云平台总体架构设计包括基础设施层、数据存储层、数据处理层、数据服务层四个部分 ,旨在实现数据全生命周期管理和服务。
架构特点
大数据云平台架构具备高可用性、可扩展性、安全性等特点,满足海量数据存储和处理需求, 支持多种数据源接入,提供一站式数据服务。

云平台规划方案

云平台规划方案

云平台规划方案 Lele was written in 2021目录1方案整体规划1.1整体拓扑方案划分为五个功能区:线路接入区:包含互联网线路,市局、各委办局、采集点等专线接入网络纵深防御区:包含各种网络安全、审计设备,符合等保3级规范要求核心交换区:包含万兆核心交换集群及汇聚交换设备网管、客服区:包含网管平台及客户终端计算、存储区:包含云计算机平台和分布式存储系统。

1.2设计依据传统计算中心观念是根据功能需求的变化实现对应的硬件功能盒子堆砌而构建的,这非常类似于传统软件开发的组件堆砌,被已经证明为是一种较低效率的资源调用方式,而如果能够将整个网络的构建看成是由封装完好、相互耦合松散、但能够被标准化和统一调度的“服务”组成,那么业务层面的变更、物理资源的复用都将是轻而易举的事情。

因此提出支撑业务运行的底层基础设施也应当向“面向服务”的设计思想转变,构造“面向服务的数据中心”(Service Oriented Data Center SODC)。

具体而言SODC,应形成这样的资源调用方式:底层资源对于上层应用就像由服务构成的“资源池”,需要什么服务就自动的会由网络调用相关物理资源来实现,管理员和业务用户不需要或几乎可以看不见物理设备的相互架构关系以及具体存在方式。

SODC的框架原型如下所示:在图中,隔在基础架构和用户之间的“交互服务层”实现了向上提供服务、向下屏蔽复杂的物理结构的作用,使得网络使用者看到的网络不是由复杂的基础物理功能实体构成的,而是一个个智能服务——安全服务、移动服务、计算弹性服务、分布式存储服务等,至于这些服务是由哪些实际存在的物理资源所提供,管理员和上层业务都无需关心,交互服务层解决了一切资源的调度和高效复用问题。

SODC构成的数据中心IT架构必将是整个数据中心未来发展的趋势,虽然实现真正理想的SODC融合的架构将是一个长期的历程,但在向该融合框架迈进的每一步实际上都将会形成对网络灵活性、网络维护、资源利用效率、投资效益等方面的巨大改善。

数据管理平台建设方案

数据管理平台建设方案

数据管理平台建设方案一、引言随着大数据时代的到来,数据管理越来越重要。

数据管理平台是实现数据收集、存储、处理和分析的关键基础设施。

一个高效可靠的数据管理平台可以帮助企业提高数据的利用价值,提升决策效率,增强竞争力。

本文将介绍一个数据管理平台建设的方案。

二、目标与需求分析1.目标我们的目标是建立一个高效可靠、安全稳定的数据管理平台,实现数据的全生命周期管理,确保数据的完整性、可用性和安全性,并提供强大的数据分析和决策支持功能。

2.需求分析根据企业的具体需求,我们需要实现以下功能:(1)数据收集和存储:能够收集各个业务系统中的数据,并将其存储到中央化的数据仓库中,以便后续的数据分析和决策支持。

(2)数据清洗和整理:对收集到的数据进行清洗、去重和整理,确保数据的质量和准确性。

(3)数据分析和挖掘:提供强大的数据分析和挖掘功能,支持各种统计和分析算法,以发现数据中隐藏的规律和价值。

(4)数据可视化:提供直观、易懂的数据可视化界面,以方便用户理解和使用数据。

(5)数据安全和权限管理:确保数据的安全性,只有经过授权的用户才能访问和操作数据。

三、技术架构设计1.数据收集和存储我们建议使用分布式数据存储技术,如Hadoop和Hive,将业务系统中的数据以批量或实时方式收集到数据仓库中。

同时,可以使用数据集成工具,如Kafka和Flume,将非结构化数据转化为结构化数据。

2.数据清洗和整理为了提高数据质量,我们建议使用数据清洗工具,如DataCleaner和OpenRefine,对收集到的数据进行清洗、去重和整理。

3.数据分析和挖掘为了实现高效的数据分析和挖掘,我们建议使用大数据处理平台,如Spark和Flink,支持各种统计和分析算法,并提供强大的机器学习和深度学习功能。

4.数据可视化为了方便用户理解和使用数据,我们建议使用数据可视化工具,如Tableau和Power BI,将数据以图表、报表等形式展示出来。

5.数据安全和权限管理为了确保数据的安全性,我们建议使用数据加密和身份认证等技术,同时建立严格的权限管理机制,只有经过授权的用户才能访问和操作数据。

云数据中心设计方案

云数据中心设计方案

云数据中心设计方案云计算是大势所趋,选择合适的硬件和软件建立云数据中心是非常重要的,下面是一个非常详细的云数据中心设计方案。

1.云数据中心架构设计学校云数据中心架构图云数据中心包括Iaas、Paas、Saas三层服务,云数据中心既是一个企业云,也可以对外提供服务,学校还可以使用别的公有云如阿里云,形成混合云。

1). SaaS:提供给客户的服务是运营商运行在云计算基础设施上的应用程序,用户可以在各种设备上通过客户端界面访问,如浏览器。

消费者不需要管理或控制任何云计算基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储等等,实现智慧校园产品及学校现有产品等给用户使用。

2). PaaS:主要提供应用开发、测试和运行的平台,用户可以基于该平台,进行应用的快速开发、测试和部署运行,它依托于云计算基础架构,把基础架构资源变成平台环境提供给用户和应用。

为业务信息系统提供软件开发和测试环境,同时可以将各业务信息系统功能纳入一个集中的SOA平台上,有效地复用和编排组织内部的应用服务构件,以便按需组织这些服务构件。

典型的如门户网站平台服务,可为用户提供快速定制开发门户网站提供应用软件平台,用户只需在此平台进行少量的定制开发即可快速部署应用。

提供给消费者的服务是把客户采用提供的开发语言和工具(例如Java,python, .Net等)开发的或收购的应用程序部署到供应商的云计算基础设施上去。

客户不需要管理或控制底层的云基础设施,包括网络、服务器、操作系统、存储等,但客户能控制部署的应用程序,也可能控制运行应用程序的托管环境配置;可以使用Kubernetes、Docker容器完成应用系统的部署和管理。

提供统一登录、权限、门户、数据中心、数据库等服务,实现容器管理、自动化部署、自动化迁移、负载均衡、弹性计算、按需分配、应用统计、性能检测、API接口、数据交换等功能。

3). IaaS:提供给消费者的服务是对所有计算基础设施的利用,包括处理CPU、内存、存储、网络和其它基本的计算资源,用户能够部署和运行任意软件,包括操作系统和应用程序。

云数据中心规划设计方案

云数据中心规划设计方案

云数据中心规划设计方案目录第1章云平台建设解决方案 (4)2.1.整体架构设计 (4)2.2.云数据中心解决方案 (5)2.2.1.概述 (5)2.2.2.数据中心一期建设规划 (7)2.2.3.服务门户 (7)用户分级管理 (9)管理员分组 (10)2.2.4.云服务目录(一期) (11)2.2.5.流程管理 (12)多租户组织架构 (12)云服务使用流程 (13)云服务的申请与审批 (14)云主机申请 (16)2.2.6.资源管理 (18)兼容主流虚拟化平台 (18)云平台资源池管理 (19)资产发现和管理 (20)云系统的管理 (21)2.2.7.自动化管理 (21)镜像和介质管理 (21)资源生命周期管理 (27)应用软件自动化部署 (28)2.2.8.数据中心二期建设规划 (43)云服务目录(二期) (43)虚拟数据中心 (44)平台监控 (45)资源容量分析 (46)容量规划过程方法 (47)计量计费管理 (49)统计报表 (50)2.2.9.数据中心三期建设规划 (54)基于vXlan实现VPC (54)虚拟私有云(VPC)架构的特点 (55)虚拟私有云的实现方式 (55)VPC网络的部署设计 (57)数据中心容灾设计 (59)架构设计 (59)技术路线 (60)数据中心备份设计 (70)架构设计 (70)技术路线 (71)第1章云平台建设解决方案2.1.整体架构设计此次项目主要满足企业云平台服务交付和运维管理的实际需求,实现基于云门户的基础设施即服务IaaS、数据中心的运维监控管理平台,为未来实现平台即服务PaaS 功能提供技术支撑。

IaaS平台采用OpenStack 技术架构,实现计算、存储等资源的自动化管理和快速部署,搭建云平台的服务门户,提供标准服务器资源、数据库、中间件等自助申请等服务,实现资源统计报表和计量计费等功能。

企业OS云操作系统融入业界先进的OpenStack协议框架,基于H3C融合管理架构,提供业界领先的云操作系统,通过面向客户灵活可扩展的运维架构和运维流程,提供功能完备的云业务服务台,并通过统一门户便于用户通过各种方式接入访问;企业云操作系统实现全面的IaaS服务并提供对PaaS、SaaS、DBaaS等业务支撑,通过完备的资源管理和面向应用的自动化编排和服务管理能力,全面支撑云业务运维。

集团云数据中心网络整体架构设计

集团云数据中心网络整体架构设计

网络松耦合
DC
DC
WN
WN
WN BR
BR
DC WN
BR
核心网架构
物理部署标准化 连接方式标准化 协议部署标准化
标准化部署
前端网络 后端网络
前后端网络分离
模块化分区
核心
汇聚 接入
网络分层设计
集团网络分为信息内网、信息外网和科研网,信息内网承载全院用户访问自建业务系统和国网统 推业务系统的内网流量;信息外网承载全院用户访问Inerent及对公网用户提供服务的流量;科 研网承载各院所实验室的科研流量。三张网络物理上相互独立,互访需要经过隔离装置进行数据 摆渡。
可用性 设备、链路、服务器接入有较多的单点,缺少冗余,可用性 不高;
网络架构层次不清晰,数据中心和办公网未有效隔离,数据 中心没有进行功能区域划分;
二层广播域跨越双中心,出现广播风暴会导致整网不可用; 安全性 数据中心没有进行功能区域划分,缺少统一的安全策略;
安全防护手段比较单一,缺乏安全纵深; 网络设备配置存在安全薄弱环节,业务流量的监控和分析手
谢 谢!
值得肯定的是
可用性 关键节点的设备和链路(A中心核心、南京院区、武汉院区 ) 采用冗余部署,有线侧Intenet出口双链路,通过LB进行负
安全性 载均衡,具备一定的可用性; 有线用户网络出口部署了防火墙和IDS设备,对集团信息外 网进行整体安全防护,通过专门的DMZ区对外提供服务,
无线需用要户注侧部意署的了是上网行为管理和防火墙;
性能 大数据相关业务的网络都为千兆,存在带宽瓶颈;
可管理 带外管理网不完备,运维管理效率不高; 网络基础服务没有统一的管理(DHCP、DNS、NTP等)
信息外网的网络核心为A中心的两台S7506E,通过中电飞华的链路连接各个院区(武汉院区例 外),A中心院区内网用户的网关在核心交换机上,其他各院区的用户网关均在本地的汇聚交换机 上,有线用户和无线用户的Internet出口分离,部署了部分安全设备实现安全防护。

集团PaaS云服务平台详细规划设计

集团PaaS云服务平台详细规划设计

集团PaaS云服务平台详细规划设计目录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建设目标 (5)2.2.1建设目标 (5)2.2.2总体建设思路 (6)3集团云计算规划 (7)3.1整体架构规划 (7)3.2P AA S规划 (7)3.2.1PaaS建设目的 (7)3.2.2PaaS选型 (8)3.2.3PaaS路线规划 (9)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》(/)《OpenStack High Availability Guide》(/)《OpenStack Operations Guide》(/)《OpenStack Architecture Design Guide》(/)2设计综述2.1设计原则结合集团当前的实际现状及未来三年业务发展需求,此次云计算规划的考虑原则如下:1、关注IT能力的快速提升IT能力包括业务服务能力和运维能力上。

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集团云数据中心管理平台详细规划设计目录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云管理平台规划 (8)3.2.1云平台 (9)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》(/)《OpenStack High Availability Guide》(/)《OpenStack Operations Guide》(/)《OpenStack Architecture Design Guide》(/)2设计综述2.1设计原则结合集团当前的实际现状及未来三年业务发展需求,此次云计算规划的考虑原则如下:1、关注IT能力的快速提升IT能力包括业务服务能力和运维能力上。

业务服务能力上,从技术层面来说,包括物理硬件资源、云计算资源抽象层、统一的应用平台以及应用软件。

运维能力则包括了人员、流程、工具等各个方面。

图1IT能力组成示意对于云计算技术的选择以及运维工具的选择上,在技术对比之外,更应关注于选择本身是否能给集团带来业务服务能力以及运维能力的快速提升上,并以此作为评判的基本原则。

2、采用开放的架构开放本身有两个含义:源代码开放和标准开放。

源代码开放,允许集团可以拥有完全的掌控,可以修改或则增加新的功能满足集团自身的需要;标准开放意味着集团可以通过各种符合标准的产品构成自己的云计算方案图2开放架构的两方面含义对于集团而言,标准开放比源代码开放更重要。

源代码开放虽然能够让集团拥有完全的掌控,但由于人力的持续投入,以及业务重心的考虑,所谓的“完全的掌控”并不一定能够获得;而标准开放可以避免受单个实体控制(使单个实体受益),这是集团更应关注的。

3、关注资源的弹性资源的弹性来自于集团的业务需求,也是重要的设计原则。

资源的弹性体现在各个层面。

硬件层面更多的表现为资源可以线性扩展,可以快速部署;IAAS平台层面则需要能够支撑管控规模的线性扩展;云资源层面则真正实现资源的弹性,可以随着业务量的增多而弹性增加,也可以随着业务量的萎缩而弹性收缩;应用层面的弹性则更多的体现在灵活的部署上。

4、其他通用原则除去上述集团应该特别关注的原则外,整个规划设计还需要考虑下述通用原则:图3其他通用原则汇总⏹高可用性:结构的高可用性,资源的冗余部署,逻辑关系的松耦合设计,不会因为任何一个模块发生故障而影响业务的开展。

具体来说,包括物理网络、云计算资源、云计算平台、业务应用自身等各个层面的高可用。

⏹安全性:安全区域合理规划,安全策略精细化部署,安全策略进行统一的管理,能够满足未来业务发展对安全的需求。

⏹灵活性:满足业务与应用系统灵活多变的资源分配及部署需求。

⏹可管理性:结构简单、健壮,易于管理和维护,满足监管要求及日常运维的需求,并提供及时发现和排除故障的能力。

⏹性能:采用的技术应带来性能的提升,至少本身不会带来性能的大幅下降。

2.2设计思路集团云计算的服务对象包括业务及科研体系、运维体系、管理层,未来则可能面向集团,甚至其他企业提供服务。

每个服务对象对云计算的关注和诉求均存在不同。

具体分析各个对象的需求,可以发现:⏹自有业务体系:能够方便、快速的获得所需IT资源,不愿介入IT本身的管理维护,业务系统不中断;⏹其他业务体系:对云内隔离的疑虑,对云内安全的需求,对可靠性保证的担忧;⏹管理层:关注投资收益比,能方便的获得投资决策数据,包括业务的经营数据,IT的运营数据;⏹运维体系:平台可靠,易于管理,业务快速自愈能力,弹性扩展能力,运维工作量低,完善的安全防护;⏹建设者:建设者和运维体系可以是一个实体,但基于对象考虑它有其独特的需求。

初始能够快速建设,后续能够快速的扩容,建设周期短,人员投入少,建设质量有保证;针对各个对象需求分析总结,云计算的规划思路主要在于标准化模块化、资源池化、资源服务化、云容量的可视化、运维部署自动化、资源高可用、云安全服务、运维场景化这些方面,具体分析见下面的表格。

表1对前面的规划思路进行归纳分类,云计算的规划主要需要考虑下面的六点:⏹物理资源的模块化、标准化;⏹资源池化;⏹统一管理平台(统一平台的资源服务化、云容量的可视化、运维部署自动化);⏹业务连续性;⏹云安全服务;运维场景化;后面针对每一点分别进行具体分析。

2.3建设目标结合集团IT架构现状和未来业务发展的需求,我们给出的解决建议有采用标准化硬件基础设施建设;建设云计算高可用架构的统一资源池;建设统一的云管理平台;构建统一的PaaS平台;构建运维体系、流程和工具;建设基于等保的安全体系,最终达到IT资源统一云化、科研环境平台化、业务应用服务化、运维管理自动化的云计算建设目标。

3集团云计算规划3.1整体架构规划日前,集团发布信息通信新技术推动智能电网和“一强三优”现代公司创新发展行动计划(以下简称行动计划),推进大数据、云计算、物联网和移动互联等新技术在智能电网和“一强三优”现代公司建设中的创新应用。

集团未来三年云计算整体蓝图,需要构建多中心的“科研云”,全面提升集团未来的业务创新能力,保障业务快速安全交付。

对于其中同城云数据中心内的建设,则可以划分为物理资源层、虚拟化平台层、云服务层,以及贯穿各个层面的运维管理层整个科研云涵盖IaaS、PaaS、SaaS服务,提供完整的云计算服务;同时科院云是符合等保三级和集团合规要求的安全可靠的云;同时建设统一的运营、运维管理体系贯穿整个科研云各个层面;构建集团统一的云服务门户,通过云服务门户统一对内对外提供云服务,支持科研各应用领域:3.2云管理平台规划针对集团此次云计算的建设,从基础网络、云网络、计算、存储、云平台、安全、运维和容灾八个领域对云计算进行规划设计,基于开源的高可用的商用云计算架构,各组件松耦合、模块化、标准化,实现云计算的灵活性,最终实现统一的资源池化、统一资源管理和统一资源交付的目标。

3.2.1 云平台3.2.1.1云平台建设目标云资源管理平台作为云平台的核心内容之一,需要包含前端运营与后端运维两部分服务内容。

集团云平台建设目标:以云服务平台作为企业云业务统一入口,提供集团IT资源服务化的整合引擎,实现资源服务化、运维部署自动化。

集团构建内外网2朵私有云,云与云之间物理隔离,每朵云有4个资源池,由云门户统一提供云计算服务。

3.2.1.2云平台架构规划云资源管理平台作为云平台的核心内容之一,需要包含前端运营与后端运维两部分服务内容。

运营服务需满足异构云平台的统一账号管理、统一业务管理规范、异构云资源的统一调度和管理,在保证平台稳定性、安全性的前提下,最大程度地支持用户自助服务,实现资源的创建申请、释放申请、自动伸缩,以及云主机、云数据库、负载均衡等服务管理内容,其逻辑架构如下图所示:我们建议集团采用OpenStack构建自己的云平台,下面具体分析一下整个OpenStack的架构,并给出云平台规划。

OpenStack分析OpenStack是一个由NASA(美国国家航空航天局)和Rackspace合作研发并发起的,以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目。

项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。

OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务(IaaS)的解决方案,每个服务提供API 以进行集成。

OpenStack发展速度非常快,其社区拥有超过130家企业及1350位开发者,除了有Rackspace 和NASA 的大力支持外,还有包括Dell、Citrix、Cisco、Canonical等重量级公司的贡献和支持,这些机构与个人都将OpenStack作为基础设施即服务(IaaS)资源的通用前端。

设计原则在Openstack官方网站上,介绍了整个OpenStack设计的基本原则,翻译过来如下:1)可扩展性和伸缩性是我们的主要目标;2)任何影响到可扩展性和伸缩性的功能都必须是可选的;3)所有的环节必须是异步的,如果不能异步实现,参考第二条设计原理;4)所有的基础组件必须能横向扩展;5)始终使用无共享的架构,如果不能实现,参见第二条;6)所有的都是分布式的,尤其是逻辑。

把逻辑放在状态应该存在的地方从上述原则可以明显的看出,Openstack整个架构设计极其追求可扩展性和伸缩性,这也是Openstack平台可以管理如此众多形态各异、架构各异的各种资源的主要原因。

组件介绍OpenStack整个体系由众多组件构成,其中主要的组件及其功能见下表:表2其中Nova、Swift、Glance、Keystone、Horizon、Neutron、Cinder七个组件为核心组件,这几个组件无论功能完善程度还是稳定性均得到了很好的保证,并经过了大量实践检验,下面具体对这七个核心组件进行介绍。

1)Nova组件Nova是OpenStack计算的弹性控制器。

OpenStack云实例生命期所需的各种动作都将由Nova进行处理和支撑,这就意味着Nova以管理平台的身份登场,负责管理整个云的计算资源、网络、授权及测度。

虽然Nova本身并不提供任何虚拟能力,但是它将使用libvirt API与虚拟机的宿主机进行交互。

Nova通过Web 服务API来对外提供处理接口,而且这些接口与Amazon的Web服务接口是兼容的。

Nova模块在OpenStack的架构中属于最为成熟的模块,商用时需修改的代码量较小,但是需要通过插件的方式兼容适配诸如Vmware Esxi,H3C Cas,Ctrix Xen等不同厂商的计算虚拟化软件。

从而提供原生KVM不具有虚拟机HA,资源弹性调度分配的功能。

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