数据管理在企业级数据中心建设中的研究
国家图书馆数据中心建设与管理研究
国家图书馆数据中心建设与管理研究赵立辉（国家图书馆信息技术部，北京100000）摘要：文章以国家图书馆总馆南区数据中心建设和管理为例，介绍了数据中心建设和管理的一般性规律。
旨在促进图书馆智慧发展，为我国文化事业更好发展提供支撑。
关键词：图书馆;数据中心；UPS中图分类号:G250.7文献标志码:A文章编号：2095-2945（2021）16-0181-04Abstract:Taking the construction and management o f the data center in the southernpart of the National Library as an exemplar,this paper introduces the general law of the construction and management of the data center.The purpose of thepaper is to promote the intellectual development of the library cause of our country.Keywords:library;data center;UPS近十年来国家高度重视文化发展，国家图书馆也迎来了快速发展的十年，随着《中华人民共和国公共图书馆法》的颁布，图书馆事业迎来了新纪元。
在国图110年华诞之际，习主席给国图老专家回信，对国图寄予很高的期望，提出了更高的要求，为十四五期间国家图书馆发展指明了方向。
十年来，国家图书馆坚持正确的政治方向，紧跟科学技术发展，把握好广大人民群众最迫切、最普遍、最全面的需求，结合自身历史定位和发展规律,大力开展数字图书馆建设，依托办公自动化、数图推广工程、专网、移动端服务、直播发布、工程融合、大数据、智慧图书馆等项目，为读者提供更全面、更精准、更便捷、形式更多样的全媒体服务。
企业级数据治理平台助力国家电网全业务数据中心建设
l2006年加入CA, 十几年经验在数据建模领域. 大部 分客户来自世界500强，美国银行（BOA）， AT&T，壳牌等
lIEEE member, OMG member, DAMA member l复旦大学，北京航空航天大学 客座讲师
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目标与架构
目标与原则 总体架构
演进路线
③ 数据管理域
数据管理域的核心是统一数据模型构建、企业级主数据建设与应用，通过对数据定义、存 储、使用的统一规划和管控，为跨专业、跨系统数据集成与应用提供支撑。
规范前
规范后
建设思路
p 通过统一数据模型的完善设计及全面 覆盖，解决系统间数据模型不一致， 跨专业数据应用困难的问题；
国家电网全业务数据中心管理域解决方案 1 国网整体要求 2 Datablau一站式解决方案 3 总体实施策略
国家电网对数据资源管理工具整体要求
数据综合治理
数
据
资
SG-CIM及
源
数据集成
管
理
工
信息化
具
标准管控
质量 管理
标准 管理
模型 管理
数据 管理
数据 服务
运维 辅助
数据 桌面
建设背景
建设目标
数据资源管理工具介绍
数据管理各模块关系
数据管理
数据目录
数据建模
数据质量
数据准备
数据标准->数据 质量验核规则
数据质量
周期性执行数据 质量验核规则， 发现问题数据， 任务跟踪问题修 复
数据模型
数据建模
数据目录
选取数据标准进 行数据模型设计
数据中台建设助力释放数据要素价值
数据中台建设助力释放数据要素价值中国邮政储蓄银行数据管理部副总经理陈震宇数据中台是企业开展数字化转型的落地实践，是全面提升数据赋能水平的重要抓手。
人民银行印发的《金融科技发展规划（2022—2025年）》指出，要打造科技赋能、数据驱动、业务联动的企业级数据服务能力中枢，推动业务数据化向数据业务化进阶发展。
邮储银行深入贯彻党中央、国务院决策部署，强化顶层设计和整体统筹，以打造企业级数据服务能力中枢的综合型数据中台为目标，以能力提升及场景应用为驱动，以四个服务体系建设为抓手，做好数据“治、建、用”的平衡协同，积极探索邮储银行的最佳实践，切实发挥数据“造血”作用，充分释放数据要素价值。
一、邮储银行数据中台建设整体思路1.遵循规划引领，强化顶层设计经过“十三五”时期的建设，邮储银行已完成大数据平台、数据集市等基础数据系统建设，实现了对全行业务系统数据的集中、整合。
在“十三五”和“十四五”交汇之际，为了更好地响应邮储银行“五化转型”发展的战略要求，加强科技助推能力建设，加快金融科技赋能业务发展，在新一轮大数据五年规划的指引下，邮储银行启动了数据中台建设，把各类数据和能力封装为数据中台服务，从而将过去“提供数据”的模式升级为“提供服务”的模式，以可视化服务、数据服务、模型服务、实时决策服务四大服务体系建设为抓手，打造企业级数据能力中枢，构建综合型数据中台。
2.立足自身实际，聚焦应用痛点在数据应用层面，围绕数据分析、数据获取、数据时效性存在很多使用问题，需要体系化解决方案。
业务人员参与数据分析工作苦于代码太复杂，存在数据分析门槛高的问题；业务系统需要使用各类指标，且各自加工、各自存储，存在烟囱化建设问题；数据建模缺乏统一的环境工具支持，缺乏统一管控，存在建模与应用割裂的问题；传统批量数据加工已无法满足“短频快”的数据应用节奏，存在数据时效性不强的问题。
邮储银行立足实际应用痛点，基于数据中台提供体系化解决方案，满足行内自助化、场景化、智能化、实时化的数据应用要求。
企业级数据标准和部门级数据标准
在当今数字化时代，数据标准已成为企业发展不可或缺的重要组成部分。
企业级数据标准和部门级数据标准是指企业在管理数据方面制定的一系列规范和准则，以确保数据的质量、一致性和可靠性。
通过制定并严格执行数据标准，企业可以提高数据利用率，加强数据安全性，降低数据管理成本，促进业务发展和决策过程。
1. 企业级数据标准企业级数据标准是企业整体数据管理的基础，它囊括了企业中所有业务和部门的数据规范和要求。
企业级数据标准的制定需要企业高层领导和数据管理团队的共同努力，以确保制定的数据标准与企业业务目标和战略保持一致。
企业级数据标准通常包括数据质量标准、数据安全标准、数据一致性标准和数据治理标准等内容，通过对这些标准的制定和执行，企业可以实现对数据资源的统一管理和最大化利用。
在实际工作中，企业级数据标准需要与企业的组织结构和业务流程相结合，以确保数据在不同部门和环节中的无缝衔接和交换。
企业级数据标准需要与行业标准和法律法规相一致，以确保企业的数据管理符合相关要求。
2. 部门级数据标准部门级数据标准是指各个部门在企业级数据标准框架下为自身业务制定的数据管理规范和要求。
部门级数据标准需要充分考虑部门业务的特点和需求，以确保数据标准的制定与业务目标和流程相匹配。
部门级数据标准通常包括数据采集标准、数据存储标准、数据使用标准和数据共享标准等内容，通过对这些标准的严格执行，部门可以保证自身业务数据的完整性和可靠性。
在实际工作中，部门级数据标准需要与企业级数据标准相协调一致，以确保各部门间数据的互通互用。
部门级数据标准也需要与企业的信息化系统相结合，以实现数据的自动化采集、处理和分析。
部门级数据标准的制定和执行需要各部门的积极配合和全员参与，以确保数据管理的全面性和有效性。
总结和回顾企业级数据标准和部门级数据标准在企业数据管理中起着至关重要的作用。
通过制定和执行数据标准，企业可以最大程度地发挥数据的作用，提高业务效率和决策水平。
数据管理的信息化应用探索
数据管理的信息化应用探索摘要：企业信息系统建设是一项系统性工程，数据管理是企业信息化建设的基础，也是实现数据价值的关键环节。
随着大数据时代的来临，数据作为重要的生产要素，其管理水平的高低，直接关系到企业能否实现健康可持续发展。
但从目前企业信息化建设的情况来看，数据管理水平还处于初级阶段。
本文以某制造企业为例，对其在数据管理方面存在的问题进行了分析，并对如何利用信息技术进一步提升企业的数据管理水平进行了探讨。
关键词：数据管理；信息化应用；引言随着我国信息化建设的不断深入，企业对数据管理的需求也日益迫切，各行业相继出台了数据管理标准，加快了数据管理体系建设的步伐。
但是，由于各行业的发展水平不同，对数据管理的重视程度也存在差异。
有些企业对数据管理的重视程度不高，甚至没有开展过相关工作；有些企业虽然开展了相关工作，但其实施效果不理想，甚至造成了资源浪费；有些企业虽然开展了相关工作，但其数据管理水平并不高，存在信息孤岛现象。
本文以某制造企业为例，对该企业在数据管理方面存在的问题进行了分析，并从建立企业统一的数据标准、提高信息系统的集成度、加强信息系统的开发与维护等方面提出了相应的解决措施。
通过建立统一的数据标准、采用统一的信息系统集成平台、加强对信息系统的开发与维护等措施，可以进一步提升该企业的数据管理水平。
一、企业数据管理现状以某制造企业为例，其在数据管理方面存在的问题主要表现在以下几个方面：（1）各部门之间的数据不一致率高，这是导致企业整体数据管理水平低下的根本原因。
虽然通过 ERP系统建立了企业的数据平台，但各部门之间的信息不统一、不共享，从而造成数据间相互割裂，最终导致整个企业的信息系统无法实现有效整合。
（2）缺乏统一的数据标准，导致各种业务系统间存在大量的异构数据。
一方面，由于各业务系统采用不同的编码规则，导致不同业务系统中的数据很难实现共享和交换；另一方面，由于缺乏统一的标准体系，导致这些异构数据长期处于分散管理状态。
数据中心平台建设方案
数据中心平台建设方案数据中心平台建设方案一、引言1.1 背景信息在当今数字化时代，数据处理和存储的需求不断增加。
为了满足企业的数据管理需求，构建一个高效、稳定、安全的数据中心平台是至关重要的。
本文旨在提供一个数据中心平台建设方案，以帮助企业构建一个先进、可靠的数据管理架构。
二、项目概述2.1 目标和目的本项目旨在对现有的数据中心进行升级和改进，以提高数据管理的效率和安全性。
主要目标包括但不限于：●构建一个灵活、可扩展的数据中心架构●提高数据的可靠性和可用性●加强数据中心的安全性和防护能力●优化数据的处理和存储流程●提供高性能的数据分析和报告功能2.2 项目范围本项目将涉及以下方面：●硬件设备采购和布局●网络拓扑设计●数据存储和备份策略●数据安全和访问控制●数据处理和分析工具选择●项目实施计划和时间表●资源和预算管理三、硬件设备采购和布局3.1 设备需求分析通过对当前数据中心的设备情况和未来需求进行评估，确定所需的硬件设备，包括但不限于服务器、存储设备、网络设备等。
3.2 设备布局设计设计数据中心的硬件设备布局，包括机架安装、网络设备连接、供电和冷却等方面。
确保设备之间的连接和布局符合最佳实践和安全要求。
四、网络拓扑设计4.1 网络需求分析根据数据中心的功能需求和未来扩展计划，设计一个适合的网络拓扑结构。
考虑到容错性、带宽需求和网络隔离等因素。
4.2 网络设备配置选择合适的交换机、路由器等网络设备，并进行配置和管理。
确保网络设备的稳定性和性能。
五、数据存储和备份策略5.1 存储需求分析分析企业的数据存储需求，确定需要的存储设备和技术。
根据数据的重要性和访问频率，制定不同级别的存储策略。
5.2 数据备份和恢复计划制定数据备份和恢复计划，包括定期备份和冗余备份的策略。
确保数据的安全性和可恢复性。
六、数据安全和访问控制6.1 安全需求分析分析数据中心的安全需求，包括数据的保密性、完整性和可用性。
确定安全措施，如身份验证、加密和安全审计等。
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案
数据中心建设项目数据库设计开发方案及实施方案本项目中, 数据库设计与建设包括用于数据中心进行数据存储、交换、应用的数据中心数据库, 和用于数据统计、分析、挖掘的数据仓库的设计与建设。
本数据中心数据库的建设要满足金信工程的相关设计要求, 满足上级工商、质监、知识产权等市场监管部门的工作要求。
数据中心顾名思义, 是专注于数据处理和服务的中心, 旨在建立数据采集、更新、管理、使用机制, 加快系统内部信息交流与反馈, 为公众服务和相关政府部门数据交换建立基础, 为工商、质监、知识产权部门各级管理人员提供决策支持服务。
1.1.数据中心应用功能与业务处理功能的不同之处在于数据中心是以数据为管理对象, 而业务应用系统以业务为管理对象。
数据中心将从业务应用系统采集到的数据进行清洗和统一存放, 根据不同的需求进行加工, 生成不同的数据产品供各系统使用。
数据中心独立于应用系统之外, 又与应用系统有密切的联系。
1.2.数据中心是存储市场监督管理局经过筛选、去重、整理后的核心业务、人员数据等信息, 整合了全市各类主体信息资源和市场主体、人员相关的信息资源, 并进行统一管理和维护；数据中心通过深入挖掘数据价值, 开发实现灵活、高效的数据查询、业务报表、数据共享和数据交换等功能, 为政务公开、业务协同、绩效考核、决策支持、公共服务等提供数据保障。
1.3.数据中心建设原则金信工程数据中心建设遵循如下原则:1.总体规划, 建立科学、完整的信息资源管理体系整体规划, 将以往分散的数据资源进行整合, 建立科学、完整的信息资源体系结构, 确保业务人员、技术开发人员等使用和维护信息资源的用户从整体上把握数据资源的情况, 方便、准确的利用信息资源和有效的维护、管理信息资源。
科学、完整的信息资源管控体系不但包括信息资源自身的完整性, 科学性, 也应包括信息采集、管理、共享、利用方式的规划, 以及数据模型、数据指标等规范化、标准化的考虑。
2.统一规划、集中管理各类信息资源统一规划数据资源, 不只是要对各类信息资源进行物理集中存储管理, 还要在对业务数据分析的基础上, 一体化规划并设计系统数据模型, 统一制定业务数据指标体系, 以管理服务对象为核心, 组织相关联的业务数据, 实现对内业务使用、对外服务应用的统一视图。
企业主数据管理建设与实践
企业主数据管理建设与实践摘要：互联网经济、数字经济等名词层出不穷，核心都是基于数据创造价值，数据已经被认为是企业的重要资产。
各大公司企业为了满足公司业务发展的需要，开展专业化的信息系统建设，实现业务流程在线，提升公司经营管理效率。
大量的信息化系统被广泛应用到企业管理的各个领域，各种各样的数据正在以不同的形式被记录并存储下来，它们有着不一样的格式且大小不一，互相之间存在着交叉、重叠的联系。
作为企业的管理者，为了管理企业经营形成的海量数据，实现数据可用，通常要花费许多宝贵的时间和资源。
充分发挥数据价值，实现数据业务化，实现企业数字化转型，辅助解决企业经营管理方面出现的不足，是各大公司企业开展主数据管理的前进方向。
文章考虑应用主数据管理实现企业高效互联，通过主数据内在价值分析以及管理应用，探究主数据管理在企业管理中发挥的作用。
关键词：主数据；主数据管理系统；企业管理一、前言随着智能终端、物联网技术、5G技术的快速发展，大数据时代已经悄然到来。
在企业大数字化转型过程中，主数据作为企业的核心数据，在企业大数据的处理、分析和应用起到至关重要的作用。
主数据是用于描述企业核心业务实体的数据，在企业各系统之间共享，通常具有高价值、跨部门、多系统、相对稳定、不易变化、非交易性等特征。
大多数企业在信息系统建设过程中，侧重功能实现，对主数据的关注较少，导致核心实体的数据在多个信息系统之间存在信息不一致的情况，影响企业的经营管理与决策。
为发挥企业主数据的价值，保证企业主数据的有效应用，开展主数据管理工作。
主数据管理是为实现主数据在企业范围内全局一致、可用，构建企业主数据管理视图，围绕主数据采取的一系列技术手段、方案等工作。
主数据管理系统作为主数据管理的技术支撑，构建跨系统之间的核心数据共享机制，确定已有数据的源头和去向，实现多部门信息系统在内的主数据同步管理，帮助企业合理高效的管理关键数据，提高数据的实用性，帮助企业用户快速查找、访问并应用主数据。
全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告
全业务数据中心数据中台试点建设可行性研究报告目录一、内容描述 (2)1. 研究背景与意义 (3)2. 研究目的与范围 (3)3. 研究方法与数据来源 (4)二、相关理论与实践综述 (5)1. 数据中心发展趋势 (7)2. 数据中台理论框架 (8)3. 国内外企业实践案例分析 (10)三、全业务数据中心数据中台试点建设需求分析 (11)1. 企业业务现状与痛点 (12)2. 数据需求分析 (13)3. 技术需求分析 (15)4. 运营需求分析 (17)四、全业务数据中心数据中台试点建设方案设计 (18)1. 总体架构设计 (19)2. 数据处理流程设计 (21)3. 数据中心规划与布局 (22)4. 数据中台功能模块设计 (23)5. 安全与隐私保护策略 (26)五、全业务数据中心数据中台试点建设可行性分析 (27)1. 技术可行性分析 (29)2. 经济可行性分析 (30)3. 社会效益可行性分析 (32)4. 风险评估与应对措施 (33)六、试点建设实施计划与建议 (34)1. 实施步骤与时间安排 (36)2. 资源保障与配置计划 (37)3. 试点目标与预期成果 (38)4. 试点建设过程中的关键问题与解决建议 (40)七、结论与展望 (41)1. 研究结论总结 (42)2. 对未来发展的展望 (44)3. 建议与意见征集 (45)一、内容描述本报告旨在对全业务数据中心数据中台试点建设的可行性进行全面深入的研究和分析。
随着信息技术的飞速发展，企业对于数据资源的依赖程度日益增强，数据已成为企业核心竞争力的重要组成部分。
为了更好地应对这一挑战，我们提出了在全业务数据中心建设数据中台的设想，并希望通过本次试点建设，验证其可行性和有效性，为企业的数字化转型提供有力支撑。
市场需求分析：通过调研企业对于数据资源的需求，分析全业务数据中心数据中台的市场前景和发展潜力。
技术可行性分析：评估当前信息技术的发展水平，探讨全业务数据中心数据中台所需的关键技术及其成熟度，分析技术实现的难易程度。
IT行业云计算与数据中心建设方案
IT行业云计算与数据中心建设方案第1章引言 (3)1.1 背景与意义 (3)1.2 目标与范围 (3)1.3 研究方法与结构 (3)第2章：云计算技术概述及其发展趋势； (4)第3章：数据中心建设的关键技术及解决方案； (4)第4章：云计算与数据中心建设的协同发展策略； (4)第5章：我国云计算与数据中心建设的政策、法规及标准体系； (4)第6章：案例分析及启示； (4)第7章：云计算与数据中心建设方案的提出与验证； (4)第2章云计算概述 (4)2.1 云计算概念与分类 (4)2.2 云计算关键技术 (5)2.3 云计算发展现状与趋势 (5)第3章数据中心概述 (6)3.1 数据中心定义与功能 (6)3.2 数据中心架构与分类 (6)3.3 数据中心建设标准与规范 (7)第4章需求分析 (7)4.1 用户需求调研 (7)4.1.1 企业IT部门 (8)4.1.2 业务部门 (8)4.1.3 高层管理人员 (8)4.2 业务需求分析 (8)4.3 技术需求分析 (8)4.3.1 云计算平台 (8)4.3.2 数据中心建设 (9)第5章云计算平台选型 (9)5.1 公有云、私有云与混合云选型 (9)5.1.1 公有云选型 (9)5.1.2 私有云选型 (9)5.1.3 混合云选型 (10)5.2 云计算平台功能评估 (10)5.3 成本效益分析 (10)第6章数据中心设计与规划 (11)6.1 数据中心选址与布局 (11)6.1.1 选址原则 (11)6.1.2 布局规划 (11)6.2 数据中心网络架构设计 (11)6.2.1 网络架构 (11)6.2.2 设备选型 (11)6.3 数据中心基础设施设计 (12)6.3.1 供电系统 (12)6.3.2 制冷系统 (12)6.3.3 监控系统 (12)第7章网络与安全 (12)7.1 网络架构设计与选型 (12)7.1.1 网络拓扑结构 (13)7.1.2 网络设备选型 (13)7.1.3 网络协议与标准 (13)7.2 数据中心网络安全策略 (13)7.2.1 防火墙部署 (13)7.2.2 入侵检测与防御系统 (13)7.2.3 虚拟专用网络（VPN） (13)7.2.4 安全审计 (13)7.3 云计算环境下的安全挑战与应对 (13)7.3.1 数据安全 (14)7.3.2 隐私保护 (14)7.3.3 服务稳定 (14)7.3.4 安全合规 (14)第8章数据中心基础设施建设 (14)8.1 供电与散热系统 (14)8.1.1 供电系统设计 (14)8.1.2 散热系统设计 (14)8.2 网络与通信设施 (14)8.2.1 网络架构设计 (15)8.2.2 通信设施建设 (15)8.3 数据中心运维管理 (15)8.3.1 运维管理制度 (15)8.3.2 监控系统 (15)8.3.3 应急预案 (15)8.3.4 定期巡检与维护 (15)8.3.5 培训与人才储备 (15)第9章云计算服务与管理 (15)9.1 云计算服务类型与架构 (15)9.1.1 云计算服务类型 (16)9.1.2 云计算架构 (16)9.2 云计算资源调度与管理 (16)9.2.1 资源调度 (16)9.2.2 资源管理 (16)9.3 云计算服务质量管理 (17)9.3.1 服务质量指标 (17)9.3.2 服务质量管理策略 (17)第10章项目实施与验收 (17)10.1.1 项目组织架构 (17)10.1.2 项目管理流程 (17)10.1.3 项目沟通与协作 (17)10.1.4 风险管理 (18)10.2 项目实施步骤与策略 (18)10.2.1 设备采购与选型 (18)10.2.2 系统集成与部署 (18)10.2.3 软件开发与测试 (18)10.2.4 运维管理 (18)10.3 项目验收与评价 (18)10.3.1 项目验收标准与方法 (18)10.3.2 项目验收流程 (18)10.3.3 项目评价与总结 (18)10.3.4 优化与持续改进 (18)第1章引言1.1 背景与意义信息技术的飞速发展，云计算作为IT领域的一项重要技术，已经深刻地改变了我国社会生产和人民生活的各个方面。
IDC数据中心机房的建设研究
IDC数据中心机房的建设研究摘要：随着因特网的普及，与因特网相关的产业也在高速发展，IDC就是互联网数据中心，IDC是因特网业务的重要网络服务平台，电信部门通过互联网接入线路、网络连接时的最大数据流速来构建标准化的IDC机房，IDC通过高速骨干网络进行连接，利用其丰富的网络资源向公司、政府等机构进行服务器托管、租赁等增值业务，为公司、政府提供安全可靠、大规模等专业化服务业务。
在信息类企业中，企业内部存在各种高端设备，企业内部数据都保存在互联网数据中心当中，而IDC机房的基础设施建设能够保证IDC的稳定运行，为其不间断运转提供了有效的保障。
在IDC机房建设中，机房内部的各个系统要存在自己独特的功能，如供电的稳定、空气温度湿度的保障、防水防火防尘等，但是各个系统相互之间的关联也要密不可分，从上述来看，IDC机房基础设施的建设就成了一项极其复杂和重要的工程，因此，在IDC机房建设中的项目管理成了IDC机房建设重中之重的任务，主要是对IDC机房建设中的项目管理进行详细阐述，希望IDC机房建设能够与项目管理相结合，为做好IDC机房建设提供帮助。
关键词：IDC；机房建设；项目管理近些年，互联网得到了高速的发展，网上信息的传播以及网上交易的迅速普及，使得互联网得到了最大限度的利用。
在进行互联网的应用过程当中，企业对于其网站系统的运行能力也得到了高度的重视。
利用IDC业务对其数据进行全面的托管，满足客户可持续发展的高质量机房的要求，与此同时，还可以提供出大规模的通信资源。
IDC机房的电能消耗量较大，因此，亟需对IDC数据通信中心机房节能设计要点进行详细探究。
1.IDC机房建设中引入项目管理的意义IDC网数据中心存在的意义是为企业、客户、政府等需要互联网服务的商户提供互联网服务，而IDC机房则是为服务器以及重要设备提供托管的地方，同时也是各类电子商务能够安全运行的基础设施。
各类用户希望IDC能够为其带来经济效益，IDC之所以能够发展起来主要是因为IDC在向客户提供服务时能保证后台的安稳运作和服务不间断性，而IDC互联网数据中心机房，能够为IDC的安稳运行作出贡献。
SDN_与NFV_技术在数据中心建设中的应用及发展探析
0引言随着新兴技术的不断发展，人工智能技术的应用越来越普及，承载人工智能业务系统的数据中心的建设显得尤为重要。
传统的网络架构体系已无法满足新环境下网络资源调度和共享的需求，数据中心建设过程中需要快速实现用户的需求响应、扩展更加清晰的网络拓扑图，让整个网络的资源实现灵活共享和调度。
从网络架构方面来看，需要不断加强技术钻研，重新构建数据中心网络架构，这是当前研究的重要方向。
SDN 技术和NFV 技术在数据中心建设中具有较高的应用价值，值得深入探讨［1］。
本文围绕SDN 及NFV 技术在数据中心的具体实践进行全面介绍，探讨两者的区别与联系，分析它们在数据中心应用过程中存在的挑战，同时提出一些参考性的意见和建议。
1SDN 及NFV 在数据中心的实践SDN 的中文释义为软件定义网络，SDN 作为一种前沿的技术，强调软件在网络系统中的重要性，其理念是开放性、虚拟化、可编程。
SDN 技术可以完全消除网络硬件上的差异，让数据中心用户可以将注意力集中到业务本身，而不必关心网络硬件兼容及底层软件实现的问题。
处于起步阶段的计算机，每个硬件都有自己的任务，结构复杂、体积庞大，而现代PC 硬件的作用已被大大削弱，只起到承载平台和性能支持的作用，真正重要的是安装硬件之上的各类应用软件。
SDN 技术可以支持实现网络硬件与业务的分离，通过SDN 直接进行远程配置，只需提供系统运行所需的网络带宽、各种协议接口等硬件平台就可以实现数据中心网络的部署。
部署完成后，用户可直接使用，不需要了解网络设备具体的部署情况及部署方式，类似于把整个数据中心做成一个黑箱，通过SDN 技术，生成用户的操作面板。
SDN 可以大幅降低对数据中心网络设备的维护及人员的投入。
在未来的数据中心建设项目中，只需将设备上架、接线、联网，就可以由网络工程师在远端完成设备相关配置，实现自动管理，免去用户繁重的配置和调试工作，大大节省人力和时间成本。
系统上线运行后，亦可通过软件面板对各项参数指标进行监控，如果出现问题，随时可以远程修改，简化了维保和巡检的流程，可以减少工作量、提高工作效率。
数据中心PUE值管理浅析
数据中心PUE值管理浅析摘要：根据TGG的定义, PUE计算公式为:PUE=Pt/PIT,其中Pt为数据中心全年总耗电量, 单位是KWh;PIT为数据中心的IT设备全年耗电量, 单位也是KWh。
数据中心IT设备的耗电量是包含在数据中心总耗电量内, 所以PUE是一个大于1的数值, PUE值越低, 说明数据中心用于IT设备以外的能耗越低, 越节能。
鉴于上述情况，我们准备通过开展数据中心PUE分级管理项目的研究，统一PUE测量方面存在的分歧，制定出PUE测量相应的规范。
使我们测量出的数据更加客观，并且便于不同地区、不同数据中心之间的横向比较。
关键词：数据中心PUE值管理一、背景随着电子信息系统机房IT设备高密度的集成化，解决设备散热及机房散热量日渐趋高的现象开始受到了各界强烈关注。
而根据研究显示，IT/电信相关的碳排放已经成为最大的温室气体排放源之一，由此一年产生的碳排放为8.6亿吨，且该领域的排放势头还在随着全球对计算、数据存储和通信技术需求的增长快速上升。
即使人们大力提高设备、机房结构等装置和数据中心的能效，到2020年，全球IT相关碳排放也将达到15.4亿吨。
所以越来越多的人开始关注绿色机房的建设。
电能利用效率(Power Usage Effectiveness,PUE) 是2007年由美国绿色网格组织(The Green Grid, TGG) 提出的用以评价数据中心能源利用效率的一种指标, 目前被国内外数据中心行业广泛使用。
根据TGG的定义, PUE计算公式为:PUE=Pt/PIT,其中Pt为数据中心全年总耗电量, 单位是KWh;PIT为数据中心的IT设备全年耗电量, 单位也是KWh。
数据中心IT设备的耗电量是包含在数据中心总耗电量内, 所以PUE是一个大于1的数值, PUE值越低, 说明数据中心用于IT设备以外的能耗越低, 越节能。
近年来, PUE被严重商业化, 不少数据中心声称其PUE值已低于1.2甚至1.1。
企业主数据管理及平台建设
企业主数据管理及平台建设摘要：企业主数据管理是企业数据治理及数据资产管理的重要组成部分。
主数据管理是一项长期、复杂的工程，涉及体系、标准、平台、质量和安全以及数据清洗等多个方面。
遵循“定标准、治数据、落系统、助应用”四步法可以有效确保主数据梳理及管理平台建设的落地性和使用效果。
引言：企业运营中存在大量的跨部门、跨系统分散管理的数据。
不同业务领域按照自身利益和诉求对数据指标进行定义、录入、存储、加工和引用。
造成同一数据标准定义不统一、数据质量参差不齐、数据分散存储，进而造成数据重复录入、没有数据标准、数据在不同系统之间无法贯通，大数据分析无从下手，信息系统及大数据辅助企业决策更是无从谈起。
企业借助主数据的建立能够强化企业的信息和数据流转，使得数据能够转化成数据资产为企业复用。
本文结合电建地产主数据平台实施经验的总结，探讨主数据实施过程中关键点，创新房地产主数据管理平台建设步骤，帮助房企管理者更直观的理解主数据管理平台建设的过程。
1.企业数据管理瓶颈企业早期普遍都建设了各条线的业务系统。
当前却普遍面临数据不集中、口径不一致、数据准确性差、实时性难保障等问题，这也已成为行业共通的痛点。
在房地产企业，主数据管理缺失或者不够深入，必然造成数据责任不明确的问题。
主数据的生产、消费和管理缺乏信息化工具和手段，出现了问题原因不明、责任人找不到、不清楚问题如何处理。
所以，企业建立主数据标准，对主数据管理需求已经迫在眉睫。
什么是主数据呢？它是指满足跨部门业务协同需要的、反映核心业务实体状态属性的基础信息。
主数据相对交易数据而言，属性相对稳定，准确度要求更高，唯一识别。
主数据管理体系的建设有助于从根本上确保企业内部经营指标、基础数据的准确、统一和共享。
而一般企业在主数据管理存在“不清晰”、“不统一”和“不共享”等三个共同的问题。
“不清晰”指主数据缺少责任部门，在信息化早起建设过程中，没有理顺主数据，后续系统整合难度倍增。
(完整版)中国移动企业级大数据中心建设指导意见V1.1(终版)资料
中国移动企业级大数据中心建设指导意见为进一步提高中国移动互联网战略的服务能力，对内驱动企业管理的精细化、智能化，对外提供信息服务型产品，实现大数据开放后的运营和服务提升，公司决定在全国范围内实施中国移动企业级大数据中心建设工作，通过整合全公司数据资源，盘活数据资产，助力公司第三条曲线的拓展，以服务“内增效、外增收”的整体企业战略，保证中国移动在激烈市场竞争中的可持续发展。
一、建设要求与重点企业级大数据中心作为中国移动唯一、统一的数据采集、处理、服务和运营的平台，通过“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营和统一服务”，形成集团及各省市公司“多节点”、“网状网”形态的数据和服务共享能力；具备独立机构以承担平台建维、数据交换、资产管理、应用开发、数据服务和数据运营职责。
为企业内、外部客户提供“按需”的服务能力，辅助企业决策，彰显数据价值。
企业级大数据中心的建设要求包括三方面：（一）建好组织：建立相对独立的、专业的企业级大数据中心管理机构，立足公司全局，全面负责企业级大数据平台的规划、建设、运维，以及数据资产管理、产品开发和数据运营等职能。
（二）搭好平台：企业级大数据中心满足中国移动全部数据“统一采集、统一存储、统一管理、统一运营、统一服务”的要求，实现逻辑集中；全部数据的采集、处理和存储分布于多个节点，进行物理分散，同时实现关键数据资产的异地容灾备份。
（三）做好服务：企业级大数据中心能为集团各部门、专业基地（位置等）、专业公司（咪咕、互联网、政企、在线服务、物联网等）、各省公司及外部行业提供灵活的“按需”服务。
二、建设重点企业级大数据中心建设重点要求如下：（一）企业级大数据中心的能力要求为了承接大数据中心的基础平台管理、数据交换、资产管理、应用开发、数据应用、数据运营六个职责，在大数据平台技术架构层面提供数据基础服务能力、系统平台管理能力、数据资产管理能力和应用共享开放能力四个部分：数据基础服务能力：数据基础服务能力是大数据平台的基础，包含数据采集功能、数据存储运算功能、数据交互功能。
国家开放大学《企业信息管理》形成性考核1-4参考答案
国家开放大学《企业信息管理》形成性考核1-4参考答案形成性考核（一）一、简答题1.什么是数据？什么是信息？信息的价值属性有哪些？答：信息是事物之间相互联系、相互作用的状态的描述。
例如某产品的市场需求和销售利润的变化，对生产或经销此产品的企业来说，是很重要的信息。
气象的变化、股市的涨落、竞争对手的行踪，对于与这些情况有关的个人或群体，都是信息。
数据(Data)是指记载下来的事实，是客观实体属性的值。
或者说，数据是可以记录、通信和识别的符号，它通过有意义的组合来表达现实世界中实体(具体对象、事件、状态或活动)的特征。
信息的价值属性：信息无论是在质和量上都具有可测量的“价值”。
当信息的价值被确定后，就可以对信息安全项目进行评估以确保它的花费和它所保护的信息的价值是相称的。
信息具有正确性、及时性、实用性、隐私性和安全性等属性。
信息的安全性又被分为机密性、完整性和可用性。
2.举例说明以下几个问题:（1）IT的战略作用是什么？答：信息时代，产品或服务开发及生产的速度以及对市场的反应能力是企业取得成功的关键，而这些在很大程序上取决于信息技术的应用，信息技术在支持企业的业务活动、生产活动，增强营销和生产的灵活性以及提高组织的竞争力方面发挥着极其重要的战略作用，它可以有效地提高企业在产品和服务方面的质量。
主要表现为产品设计和制造自动化、生产过程自动化、产品和设备智能化、管理现代化等方面。
（2）IT如何支持企业的业务活动？答：提高管理工作的效率和质量，提高整个企业的管理技术水平可以提高生产的效率和产品的质量;作为经营管理的组成部分，提高企业的竞争优势;发展公共关系，为企业赢得良好的信誉和形象;作为一种创新手段，使企业获得新的商业机会;提高财务活动、人事管理等工作的效率和质量。
（3）IT 如何提高生产效率和产品质量？答：信息技术最基本的任务是提高生产力。
因为信息技术具有准确、高速处理大量数据的能力，从而能够缩短时间、减少错误、降低各种信息处理的工作成本。
数据中心建设项目可行性研究报告
数据中心建设项目可行性研究报告1. 引言1.1 项目背景及意义随着信息化时代的到来，数据已经成为企业乃至国家发展的重要战略资源。
数据中心作为信息时代的基础设施，承载着数据存储、处理和分析的重任，其建设与发展对于提升我国信息化水平、促进数字经济发展具有深远的影响。
近年来，我国政府对数据中心建设给予了高度重视，出台了一系列政策措施，为数据中心建设提供了良好的政策环境。
本项目旨在响应国家政策，推动地方经济发展，提升数据处理能力，满足日益增长的数据需求。
1.2 研究目的和任务本报告旨在对数据中心建设项目进行可行性研究，分析项目建设的必要性、可行性及经济效益，为项目决策提供科学依据。
研究任务主要包括：分析项目背景及市场前景；评估项目技术方案与产品方案；研究项目实施与运营策略；进行经济效益分析；识别项目风险并提出应对措施；最终提出项目结论与建议。
1.3 研究方法本报告采用定性与定量相结合的研究方法，主要包括文献分析、市场调研、专家访谈、数据统计分析等。
通过对相关政策和行业标准的解读，结合市场需求和竞争态势，对项目可行性进行全方位分析，为项目决策提供有力支持。
2. 项目概述2.1 项目基本情况数据中心建设项目是一项旨在满足当前及未来数据处理、存储和备份需求的重大基础设施工程。
项目位于我国某经济发达地区，地处交通便利、能源供应稳定的优势地带。
项目所在地区具有较好的政策环境，为数据中心建设提供了政策支持和保障。
此外，该地区已具备一定的信息技术产业基础，为项目提供了产业链配套和人才支持。
本项目计划建设一个具有较高安全性、可靠性和扩展性的数据中心，以满足企业、政府及社会各界日益增长的数据服务需求。
项目将采用先进的节能技术和环保材料，确保数据中心在提供优质服务的同时，降低能耗和环境影响。
2.2 项目建设规模及内容本项目规划占地面积约为50,000平方米，总建筑面积约为30,000平方米。
主要建设内容包括：1.数据中心主体建筑：包含服务器机房、配电室、制冷设备室、监控中心等关键设施；2.辅助设施：包括办公区、会议室、休息室、食堂等；3.基础设施：包括道路、绿化、停车场、围墙等；4.网络设施：部署高速、稳定的光纤网络，确保数据中心与外界的高速连接。
数据管理体系规划与建设_
Business & Operation
业务与运
3) 数据增值服务阶段。
进入到数据增值服务阶段，企业内所有数据都将都过ETL的方式汇集到统一数据服务平台，经过成熟的分析模型对数据进行深入分析，向第三方或企业内部员工提供增值服务，并运用到企业运营、管理与决策过程中，为企业经营决策和精细化营销提供支撑，使数据产生更大的价值。
2.2 数据管理体系建设
为了实现数据管理的管理目标，构建完整的数据管理体系[2]，必须从组织、标准、规程和技术保障四个方面建立数据管理体系。
明确的数据管理组织架构和角2.2.1 组织
根据数据管理的目标和主要工作内容，中国联通总部对数据管理具体角色和职责的划分，如图2所示。
省公司数据管理组织体系与总部一致，但省公司不再设立数据标准制定者岗位。
2.2.2 标准
数据标准[3]是系统建设的依据，按照统一的数据标准进行系统建设是保证数据准确性和一致性的基础。
在数据管理方面，中国联通制定了以下企业内部标准：
1) 数据编码：数据编码体现在企业业务流程的各
图1 数据分类
Business & Operation
个环节，它定义了企业所有管理对象的唯一编码，其目的是对实现企业业务流程的标准化；2) 企业数据模型：描述企业所有核心数据及其相互关系的统一全局视图，是所有系统建设必须遵守的重要依据；
3) 企业数据指标体系：统一企业数据的指标解
释，规范企业运营决策分析应用，保证数据的一致性和准确性。
图3 数据管理规程体系
业
务
与
运
Business & Operation
业务与运。
DAMA-CDGA(数据治理工程师)-重点章节习题-第1章
数据治理工程师 CDGA 认证考试习题集第一章数据管理1. 组织管理数据的目标不包括（）A．获取、存储、保护数据和确保数据资产的有效性B．确保数据和信息的质量C．确保利益相关方的数据隐私和保密性D．防止数据和信息未经授权或被不当访问2. 数据管理的原则有很多，请从下列选项中选择不正确的一条（）A．数据管理需要企业级的视野B．数据管理是一把手工程，需要领导者承担责任C．数据管理应该由 IT 部门主导，业务部门配合D．数据管理包括管理与数据相关的风险3. 数据管理对数据生命周期的关注有几个重要影响，其中描述错误的是（）A．创建和使用是数据生命周期中的关键点B．元数据质量管理必须贯穿整个数据生命周期C．数据质量管理必须贯穿整个数据生命周期D．数据管理工作应聚焦千所有数据14. 以下哪个不是 DAMA-DMBOK 的数据管理框架图（）A．DAMA 车轮图B．DMBOK 金字塔图C．环境因素六边形图D．知识领域语境关系图5. 在 DAMA-DMBOK 提供的数据管理框架中涉及车轮图、环境因素六边形、知识领域语境关系图，请从下列选项中选择正确描述知识领域语境关系图的选项（）A．知识领域语境关系图中包括知识领域定义、目标、业务驱动因素、技术驱动因素。
B．知识领域语境关系图中包括知识领域定义、目标、输入、活动、交付成果、供给者、参与者、消费者、方法、工具、度量指标。
C．知识领域语境关系图中包括计划、控制、开发、运营。
D．知识领域语境关系图中包括知识领域定义、目标、业务驱动因素、技术驱动因素、输入、活动、交付成果、供给者、参与者、消费者、方法、工具、度量指标。
6. 数据价值的评估可以有多种方法，请从下列选项中选择一种正确的数据价值的评估方法（）A．获取数据的成本，但无需考虑数据储存的成本B．储存数据所需的数据库和服务器的价格2C．数据丢失对组织的影响D．数据潜在的销售价格减去数据获取的成本价格7、以下关于数据管理原则描述正确的是（）A. 不同类型的数据有不同的生命周期特征B. 管理数据不需要纳入与数据相关的风险C. 数据管理的价值不能只用经济术语表示D. 以上都正确8、数据管理战略规划的可交付成果不包括下列哪项（）A. 数据管理章程B. 数据管理范围声明C. 数据管理的使命D. 数据管理实施路线图9、DAMA 语境关系图中的活动不包括哪项（）A. 计划B. 定义C. 开发D. 运营10、以下数据管理领域中，哪些领域与 DAMA1.0 中有所区别（）3A. 数据架构、数据建模和设计B. 数据架构、数据集成和互操作C. 数据建模和设计、数据集成和互操作D. 数据仓库和商务智能、数据安全11、从阿姆斯特丹模型里可以看到由业务、信息、IT 组成。