数据中心基础设施智能运维白皮书
IT数据中心运维服务白皮书
IT数据中心运维服务白皮书IT数据中心运维服务白皮书1、简介1.1 背景1.2 目的1.3 范围2、数据中心运维概述2.1 定义2.2 目标2.3 重要性3、数据中心运维流程3.1 设备监控3.1.1 监控工具3.1.2 告警处理3.2 设备维护3.2.1 定期维护3.2.2 预防性维护3.3 容量规划与增长3.3.1 现有资源评估 3.3.2 容量规划策略 3.4 安全措施3.4.1 物理安全3.4.2 逻辑安全3.5 数据备份与恢复3.5.1 备份策略3.5.2 恢复测试4、运维服务级别协议4.1 定义4.2 协议内容4.2.1 运维响应时间 4.2.2 故障处理时间 4.2.3 售后支持4.3 违约责任和违约处理5、数据中心运维团队5.1 团队组成5.2 人员角色与职责5.3 培训与发展计划6、数据中心运维最佳实践6.1 设备标准化6.2 问题管理6.3 自动化工具和流程6.4 文档管理和知识库6.5 持续改进7、附件附件二、数据中心设备监控工具推荐注释：法律名词及注释：1、运维：维护与运营的合称，是指对设备、系统或网络等进行管理、维护和保养，以确保其正常运行和可靠性。
2、数据中心：指用于集中托管大量计算机服务器、存储系统和网络设备的设施，用于处理、存储和传输大量数据和信息。
3、服务级别协议：是提供给客户和运维服务提供商之间的协议，明确了双方对于服务响应时间、故障处理、售后支持等方面的约定。
4、违约责任和违约处理：指当一方违反了服务级别协议中的约定时，另一方可以要求违约方承担相应责任，并对违约行为进行处理。
5、自动化工具和流程：指使用自动化软件和流程来提高运维效率，减少人为操作错误的发生。
6、持续改进：指持续对运维流程和实践进行审查和改进，以提高运维效率和质量。
数据中心基础设施智能运维白皮书
模板及任务优化（Action）：
优化巡检模板或者调整巡检任务，如根据实际情况动态调整巡检频次，或对 UPS 巡检增加检查项等。
6
数据中心基础设施智能运维白皮书
自动风险闭环管理
在传统模式下，风险主要来自人工输入，数字运维风险识别除了通过监控系统发现、专家组织识别外，在运维活动中会自 动识别风险，自动触发风险管理，如电子巡检中发现的不遵从项，可以直接产生一项风险（规则在巡检模板中定义），这 样可以给运维团队带来最大的好处：运维安全依赖 DCIM 系统，而不像传统模式下完全取决于运维团队的技能和责任心。
图 5 风险总览
图 6 风险闭环流程
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数据中心基础设施智能运维白皮书
故障预测性维护
AI 在基础设施运维活动中有广阔的应用前景，特别是在设备故障预测方面，有效的样本数据结合人工经验能够快速训练出 较高准确度的故障预测模型，通过对设备故障的预测，可以把例行的巡检、保养变成更有针对性的运维活动，随着预测准 确率的不断提升，最终可以取消日常的人工运维。
APP 巡检（Do）：
巡检 APP 支持问题快速记录、支持现场拍照、支持一键上传巡检报告。 • 按时发起巡检任务，包括每天定时巡检及每周定时巡检； • 发送短信或邮件进行提醒； • 巡检人用自己的账号登陆手机 App； • 获取当前巡检设备类型信息； • 根据设备类型信息，通过 DCIM 自动获取设备关键指标实时信息，跟设备面板显示示数做确认即可，对于一些重要 设备状态或运行参数进行拍照，设备的巡检结果实时上传后台，后台会利 AI 技术自动比对分析，确认巡检结果是 否合格。
运 维 流 程
传统运维
智能运维
运维演进 图1
智能化程度
数据中心白皮书
数据中心白皮书摘要：本白皮书旨在探讨数据中心的重要性、现状和未来发展趋势。
数据中心作为现代社会信息技术的核心基础设施，承载着海量数据的存储、处理和传输任务。
本文将从数据中心的定义、功能、技术要求和可持续发展等方面进行分析和讨论，旨在为相关行业提供参考和指导。
1. 引言数据中心是指用于集中存储、管理和处理大规模数据的设施，它是信息社会的重要基础设施之一。
随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，数据中心的需求和重要性日益突出。
2. 数据中心的功能数据中心的主要功能包括数据存储、数据处理和数据传输。
数据存储是指将大量的数据存储在数据中心的服务器和存储设备中，以实现数据的长期保存和备份。
数据处理是指对存储在数据中心的数据进行计算、分析和挖掘，提取有用的信息和知识。
数据传输是指将数据中心中的数据通过网络传输给用户或其他系统。
3. 数据中心的技术要求数据中心的技术要求主要包括可靠性、安全性、可扩展性和高效性。
可靠性是指数据中心的硬件设备和软件系统具有高可靠性和可用性，能够保证数据的连续性和可访问性。
安全性是指数据中心的数据和系统受到有效的保护，防止未经授权的访问和数据泄露。
可扩展性是指数据中心能够根据需求进行灵活的扩展和升级，以适应不断增长的数据量和计算需求。
高效性是指数据中心的能源利用效率高，运行成本低，同时能够提供高性能和低延迟的服务。
4. 数据中心的现状当前，全球范围内的数据中心规模不断扩大，技术水平不断提高。
数据中心的数量和规模呈现出快速增长的趋势，大型互联网企业和云服务提供商是数据中心建设的主要推动力量。
同时，数据中心的能源消耗和碳排放也成为了一个全球性的问题，可持续发展成为了数据中心建设和运营的重要目标。
5. 数据中心的未来发展趋势未来数据中心的发展趋势主要包括模块化设计、软件定义、绿色能源和边缘计算。
模块化设计可以提高数据中心的灵活性和可扩展性，降低建设和运营成本。
软件定义可以实现数据中心的虚拟化和自动化，提高资源利用率和运维效率。
数据中心运维管理技术白皮书
数据中心运维管理技术白皮书一、引言随着信息技术的快速发展，数据中心已经成为各行各业的重要信息基础设施。
数据中心的运维管理不仅关乎企业的业务连续性，也是企业降本增效的关键环节。
然而，数据中心的运维管理面临着诸如设备多样性、高能耗、安全隐患等问题。
本白皮书旨在探讨如何通过先进的运维管理技术，提高数据中心的运营效率，降低成本，保障数据安全。
二、数据中心运维管理现状与挑战目前，数据中心的运维管理存在以下主要问题：1.设备多样性：不同的设备可能使用不同的操作系统、软件版本和配置，给统一管理和维护带来困难。
2.高能耗：数据中心设备众多，能耗大，如何降低能耗，提高能源利用效率，是当前面临的重要问题。
3.安全隐患：数据中心的设备可能遭受各种安全威胁，如病毒攻击、黑客入侵等，如何保障数据安全是一大挑战。
4.运维效率低：传统的运维方式效率低下，无法满足现代数据中心对高效、实时的要求。
三、数据中心运维管理技术的发展趋势为了应对以上挑战，数据中心运维管理技术出现了许多新的发展趋势：1.智能化运维：利用人工智能、大数据等技术，实现数据中心的自动化、智能化运维。
2.绿色能源利用：应用新的能源技术，如储能电池、太阳能等，降低数据中心的能源消耗。
3.安全防护技术：采用更先进的安全防护技术，如区块链、加密算法等，保障数据安全。
4.云端运维：通过云端平台，实现数据中心的远程监控和管理。
四、结论与建议数据中心运维管理技术的发展趋势为我们的数据中心运营提供了新的思路和方向。
为了应对未来的挑战，我们建议采取以下措施：1.加大对智能化运维的投入，提高运维的自动化和智能化水平。
2.积极探索和应用新的绿色能源技术，降低数据中心的能源消耗。
3.提高安全防护技术水平，建立完善的安全防护体系。
4.推广云端运维模式，实现远程监控和管理，提高运维效率。
总之，只有不断跟进和掌握最新的数据中心运维管理技术，才能更好地应对未来的挑战和满足不断变化的市场需求。
数据中心白皮书(年)
数据中心电力与制冷方案
电力方案
采用多路供电、UPS和发电机等措施，确保稳定、不间断的电力供应。
制冷方案
根据数据中心所在地的气候条件，选择合适的冷却技术（如风冷、水冷）和 设备，确保服务器正常运行并保持良好的散热效果。
04
数据中心运维与管理
数据中心运维体系
运维策略
01
确保数据中心按照最佳实践进行设计和部署，提供稳定、高效
03
更加绿色化
未来数据中心将更加注重绿色化发展 ，采用更高效的能源解决方案，降低 碳排放，实现可持续发展。
感谢您的观看
THANKS
总结词
弹性扩展、资源池化、自动化管理
详细描述
该数据中心由云计算服务提供商建设，采用弹性扩展和资源池化 的方式，实现了自动化管理。能够快速响应市场需求，提高资源 利用率。
总结
该数据中心建设案例突出了弹性、效率和自动化方面的特点，为 云计算和其他数字服务行业提供了参考。
案例四：工业制造行业数据中心建设案例
利用闪存、分布式存储等技术提高存储性 能和容量。
冷却与节能技术
采用自然冷却、节能设备等绿色技术，降 低数据中心能耗。
数据中心网络与安全
1 2
网络架构
设计合理的网络架构，实现高效数据传输和管 理。
安全防护
采用防火墙、入侵检测、数据加密等技术保障 数据中心安全。
3
容灾与备份
建立容灾备份体系，确保数据安全和业务连续 性。
降低运营成本
通过共享资源、优化资源配置，数 据中心可以帮助企业降低运营成本 。
促进信息化建设
数据中心是企业信息化的重要基础 设施，其建设和发展有助于推动企 业的信息化建设。
02
华为下一代数据中心白皮书说明书
下一代数据中心白皮书01下一代数据中心白皮书前言前言人类社会正在加速迈向智能化，比如智能手机、智能家居、智能制造、自动驾驶等正在重塑人们的工作和生活。
作为智能世界和数字经济的坚实底座，数据中心迎来了蓬勃发展。
同时，碳中和已经成为全球的共识和使命，绿色低碳变成世界新的主题，也是数据中心建设、运营必须考虑的重要因素。
面对ICT技术快速演进、建设需求激增以及绿色低碳要求，数据中心产业正在发生深刻变革，将进入新的时代。
什么是符合新时代需求的“下一代数据中心”？华为携手全球数据中心行业领袖和技术专家，举办了系列“松湖论道”下一代数据中心研讨会，深入探讨了行业和技术发展趋势，并就下一代数据中心定义达成重要共识。
未来已来，相信集业界专家智慧共同定义的下一代数据中心，将为产业可持续发展发挥重要作用！目录前言 01智能化与低碳化推动数据中心快速、高质量发展 031.1 数字经济促进数据中心快速增长 04 1.2 碳中和对数据中心可持续发展提出新的要求 04下一代数据中心052.1 低碳共生 062.1.1 全绿色：源头绿色化，与自然共生 062.1.2 全高效：PUE→xUE，评价体系从单指标到多指标 072.1.3 全回收：全生命周期，资源回收利用最大化 082.2 融合极简 092.2.1 架构极简，孕育建筑与机房新形态 092.2.2 供电极简，部件重定义，链路重塑 112.2.3 温控极简，冷热交换效率最大化 122.3 自动驾驶 132.3.1 运维自动，实现无人值守 142.3.2 能效自优，从制冷到“智”冷 142.3.3 运营自治，资源价值最大化 152.4 安全可靠 162.4.1 主动安全，事后到事前，故障快速闭环 172.4.2 架构安全，从器件到DC，全方位构筑安全防线 17总结语1804下一代数据中心白皮书智能化与低碳化推动数据中心快速、高质量发展当前，世界正在经历以人工智能、云计算、大数据、物联网、5G等为代表的数字技术变革，在加速创新的数字技术驱动下，数字经济已成为全球GDP增长的主引擎。
数据中心白皮书(2018年)
数据中心白皮书（2018年）中国信息通信研究院开放数据中心委员会2018年10月版权声明本白皮书版权属于中国信息通信研究院和开放数据中心委员会，并受法律保护。
转载、摘编或利用其它方式使用本白皮书文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院和开放数据中心委员会”。
违反上述声明者，本院将追究其相关法律责任。
在信息技术快速发展的背景下，数据中心作为各行各业的关键基础设施，为我国经济转型升级提供了重要支撑。
我国数据中心产业总体起步较晚，2013年以来，随着移动互联网、云计算、大数据等技术的发展，产业规模高速增长，产业布局逐步优化，能效水平总体提升，产业链不断完善并取得一系列技术创新成果，但是产业发展仍面临着东西部地区供给需求不平衡、市场服务仍需完善、运维水平有待提高等问题。
随着5G、物联网、人工智能、VR/AR等新一代信息技术的快速演进，将对数据中心提出更高的需求，我国数据中心产业将面临新的机遇和挑战。
中国信息通信研究院联合开放数据中心委员会首次发布《数据中心白皮书》，通过梳理国际、国内数据中心产业发展状况，分析国内外数据中心产业发展热点，总结数据中心基础设施、IT设备、建设模式等方面的技术发展特点和趋势，结合我国数据中心产业面临的政策环境，提出了产业发展展望和政策建议，为政府及产业界提供参考。
一、全球数据中心产业发展状况及分析 (1)(一) 全球数据中心产业规模及发展趋势 (1)(二) 全球数据中心产业热点分析 (2)二、我国数据中心产业发展状况及分析 (6)(一) 我国数据中心产业规模及发展趋势 (6)(二) 我国数据中心产业热点分析 (8)三、数据中心技术发展特点 (12)(一) 高密度、绿色化引发数据中心基础设施变革 (12)(二) 模块化数据中心成为数据中心建设新模式 (13)(三) 定制化成为数据中心设施设备的发展方向 (14)(四) 速度和性能成为数据中心计算存储设备追求的热点 (16)(五) 大规模、高流量加速数据中心网络设备与技术演进 (17)四、我国数据中心产业政策环境分析 (19)(一) 政策引导数据中心布局不断优化 (19)(二) 示范评优引领数据中心产业进步 (20)(三) IDC业务管理政策逐步完善 (21)(四) 绿色节能仍是地方数据中心政策的主要抓手 (22)五、我国数据中心发展展望与政策建议 (23)(一) 发展展望 (23)(二) 政策建议 (28)中国信息通信研究院&开放数据中心委员会数据中心白皮书（2018年）一、全球数据中心产业发展状况及分析(一)全球数据中心产业规模及发展趋势全球数据中心数量减体量增。
IT数据中心运维服务白皮书
适用范围
01
本白皮书适用于需要进行IT数据 中心运维服务的企业、政府机构 和其他组织；
02
本白皮书可作为IT数据中心运维 服务人员的参考手册，也可作为 企业管理者和决策者的参考资料 。
02
IT数据中心运维服务的内容和流 程
服务内容
IT数据中心运维服务的内容通常包括以下几个方面
硬件设备运维：对服务器、存储设备、网络设备、安全 设备等硬件设备进行维护、保养、故障排查和修复，确 保设备的稳定性和可靠性。
云计算技术是IT数据中心运 维服务的重要支撑。通过云 计算平台，可以实现资源的 池化、动态分配和弹性扩展 ，提高资源利用率和灵活性 ，同时降低运维成本和复杂 度。
大数据技术可以帮助IT数据 中心实现运维数据的实时收 集、分析和展示，提供全面 的运维视图和洞察，帮助运 维人员快速定位问题、预测 风险和优化性能。
IT数据中心运维服务白皮书
汇报人： 日期:
目 录
• 前言 • IT数据中心运维服务的内容和流程 • IT数据中心运维服务的关键技术和挑战 • IT数据中心运维服务的最佳实践和未来趋势 • 结论与建议
01
前言
白皮书目的
明确IT数据中心运维 服务的目标、范围、 方法和技术要求；
提供IT数据中心运维 服务的最佳实践和建 议。
可用性挑战
IT数据中心需要提供高可用 性的服务，确保业务系统的 稳定和连续运行。然而，设 备故障、网络中断、软件缺 陷等问题时有发生，运维人 员需要及时响应和处理，避 免影响业务的正常运行。
安全性挑战
IT数据中心面临着日益严峻 的安全威胁，如黑客攻击、 病毒传播、恶意软件等。运 维人员需要加强对安全漏洞 的监测和修补，提高系统的 安全防护能力。
数字化运维 白皮书
数字化运维白皮书主要介绍了数字化运维的概念、应用和实践。
以下是数字化运维白皮书的核心要点：
1.数字化运维的概念：数字化运维是指利用数字化技术进行运维管理的过程，包
括自动化、智能化、精细化等方面的应用。
2.数字化运维的应用：数字化运维在各个领域都有广泛的应用，例如IT运维、智
能制造、智慧城市等。
数字化运维可以帮助企业提高效率、降低成本、提升服务质量，是数字化转型的重要组成部分。
3.数字化运维的实践：数字化运维的实践需要结合企业实际情况进行，包括制定
数字化运维战略、建立数字化运维团队、完善数字化运维体系等方面。
企业需要不断探索和实践，逐步完善数字化运维的实践经验和方法。
总之，数字化运维是数字化时代的重要趋势，企业需要积极探索和实践，不断提升自身的数字化运维能力和水平。
IT基础设施白皮书
IT基础设施白皮书摘要：本白皮书旨在探讨和分析现代企业中IT基础设施的重要性，并提供一些建议和最佳实践，以帮助企业有效地构建和管理其IT基础设施。
本文将从IT基础设施的定义开始，介绍其组成部分，并讨论IT基础设施对企业运营的影响。
此外，本文还将探讨IT基础设施的规划和设计原则，并提供一些关键的实施策略和管理方法。
1. 引言IT基础设施是指支持和驱动企业信息技术系统的硬件、软件、网络和相关设备的集合。
在现代企业中，IT基础设施已经成为企业运营的关键要素，对于提高效率、降低成本、增强竞争力至关重要。
2. IT基础设施的组成部分IT基础设施包括硬件设备（如服务器、网络设备、存储设备）、软件系统（如操作系统、数据库管理系统、应用软件）、网络基础设施（如局域网、广域网、云计算）、安全设备（如防火墙、入侵检测系统）等。
这些组成部分相互依赖，共同构成了企业的IT基础设施。
3. IT基础设施对企业运营的影响IT基础设施的可靠性、安全性和性能直接影响到企业的运营效率和业务连续性。
一个强大而稳定的IT基础设施可以提供高可用性、高安全性和高性能的服务，支持企业的日常运营和业务发展。
4. IT基础设施的规划和设计原则（1）需求分析：在规划和设计IT基础设施时，首先需要进行需求分析，了解企业的业务需求、用户需求和未来发展方向，以确保IT基础设施能够满足这些需求。
（2）可扩展性：IT基础设施应具备良好的可扩展性，能够根据业务需求的变化进行灵活调整和扩展，以适应企业的发展。
（3）安全性：IT基础设施的安全性至关重要，应采取适当的安全措施，包括身份认证、访问控制、数据加密等，以保护企业的数据和信息资产。
（4）性能优化：IT基础设施应具备良好的性能，能够提供高速、高效的服务，以满足用户的需求。
（5）成本效益：在规划和设计IT基础设施时，需要综合考虑成本效益，选择合适的硬件设备、软件系统和网络基础设施，以实现最佳的投资回报率。
5. IT基础设施的实施策略和管理方法（1）项目管理：在实施IT基础设施时，应采用有效的项目管理方法，包括制定详细的项目计划、明确项目目标和里程碑、合理分配资源、进行风险管理等，以确保项目按时、按质量完成。
数据中心运维管理技术 白皮书
数据中心运维管理技术白皮书到目前为止，在数据中心运维部工作，工作主要是协助部门总监处理一些事务性的工作，以这情况来说，数据中心是很多投资者、政府官员中的高新技术企业，无论是投资还是政府的政绩，拿出去说都是很有噱头的，所以总体上来说我们企业发展得很快。
主要的主要业务是提供数据中心基础设施的咨询、规划、设计、建设、验证、全生命周期的运维，我们的机房有自有机房，也就是自己投资建设的，主要靠租赁给客户或者卖给其他公司盈利，还有给其他公司的机房提供运维外包服务，也就是靠服务收费。
运维部里，做数据中心的基础设施运维工作，简单的说就是强弱电、暖通、安防这三个方面，基础设施是不含IT设备的，也就是客户服务器、存储、交换机等，等不管里面的网络传输了，什么后台大数据啊，各种数据存储、处理啊，根据工作性质，在机房工作的人员按工作专业主要分为：电气、暖通、弱电、安防这几个专业，从职级上来看，分为：总监、经理、主管、工程师、助理工程师、技术员等，具体安排多少人根据具体机房的大小和设备的数量，值班人员需要7x24值班，也就是说需要上夜班，还是比较辛苦的。
数据中心的日常工作主要包含值班、巡检、设备维护保养，故障处理、演练等。
值班，每个数据中心都有一套动环系统，这套监控系统监控着数据中心里所有的设备，采集成千上万个点，比如电压、电流、频率、PUU、功率、温湿度等各种信息都可以从这个系统中读出，而且每个参数都设定有一定的范围，超过这个范围值系统就会告警，屏幕相应位置会闪烁，且有语音提示，这是值班的人就需要对相应的问题进行现场处理，因为对每个故障都有处理的时限，因此值班人员需要对位置进行快速定位，所以要求值班人员对机房的所有设备的位置非常熟悉才行。
日常的巡检，就是对不同的设备有不同的巡检频率要求，巡检就是拿着巡检记录本去机房进行巡查，对有问题的点进行处理，然后记录在案。
设备维护保养，每个机房都列有详细的设备维护保养计划，具体到每天做什么，对哪些设备具体做什么具体的维护保养，这个维护周期都是以月为单位的，不断的周期循环。
数据中心运维管理技术白皮书
数据中心运维管理技术白皮书1. 引言数据中心是现代企业不可或缺的重要部分，它承载着企业的关键应用、业务数据和信息系统。
数据中心运维管理技术的有效应用，可以提高数据中心的稳定性、可用性和安全性，从而保障企业的业务运营和数据安全。
本白皮书旨在介绍数据中心运维管理技术的相关概念、原则和实践，帮助企业更好地理解和应用这些技术。
2. 数据中心运维管理技术概述数据中心运维管理技术是指通过采用各种管理工具和技术手段，对数据中心资源进行有效监控、管理和维护的一系列操作。
其核心目标是提高数据中心的效率、可靠性和安全性。
数据中心运维管理技术包括但不限于以下几个方面：2.1 基础设施管理技术基础设施管理技术是指对数据中心的物理设备进行管理的技术，包括机房环境监控、设备巡检、机柜管理、电力管理等。
通过对基础设施的有效管理，可以提高数据中心的稳定性和可用性。
2.2 服务器管理技术服务器管理技术是指对数据中心的服务器进行管理的技术，包括服务器监控、性能管理、配置管理、容量规划等。
通过对服务器资源的合理配置和管理，可以提高数据中心的资源利用率和性能。
2.3 网络管理技术网络管理技术是指对数据中心的网络设备进行管理的技术，包括网络拓扑管理、流量监控、带宽管理、安全管理等。
通过对网络的有效管理，可以提高数据中心的网络带宽利用率和安全性。
2.4 存储管理技术存储管理技术是指对数据中心的存储设备进行管理的技术，包括存储管理、备份恢复、存储性能管理等。
通过对存储设备的有效管理，可以提高数据中心的数据备份和恢复能力。
3. 数据中心运维管理技术的原则在应用数据中心运维管理技术时，需要遵循以下几个原则：3.1 自动化数据中心运维管理技术应该借助自动化工具或脚本来实现对数据中心资源的自动化监控和管理。
这样可以减少人工干预和错误，提高运维效率和可靠性。
3.2 统一管理数据中心运维管理技术应该采用统一的管理平台或工具来管理数据中心的各类资源，包括物理设备、服务器、网络设备和存储设备等。
数据中心DCIM技术白皮书
数据中心基础设施管理白皮书....................................................................................................... 1 1. 前言.............................................................................................................................................. 4 1.1DCIM 概述.......................................................................................................................... 4 1.2DCIM 出现的背景.............................................................................................................. 4 1.3DCIM 工具的管理价值...................................................................................................... 6 1.4 DCIM 和动力环境监控系统的关系..................................................................................8 2. DCIM 管理概述.......................
数据中心白皮书(2023年)
内容解读
技术创新
产业现状
发展趋势
《数据中心白皮书（2022年）》是中国信通院云大所数据中心研究团队编写。除此之外，该研究团队还在政 策支撑、技术研究、标准制定、评估测试、咨询服务、培训交流以及平台运作方面开展了很多工作。
一、现状。从规模上来看，全球总量增速有所放缓，我国保持较快增长，大型以上数据中心规模增长迅速。 2021年全球新增服务器总量保持稳定，数据中心总规模增速较之前有所减缓；北美、亚太、西欧三个地区2021年 新增服务器规模占比超过90%，亚太地区成为全球的重要增长极。截止到2021年底，我国在数据中心机架总规模 将达到520万架，近五年年均复合增速超过30%。
一、布局逐步优化，协同一体趋势增强。受市场内生算力需求驱动，及国家相关政策引导，我国数据中心布 局持续优化，协同一体趋势将进一步增强。
市场层面，中西部地区自然环境优越，土地、电力等资源充足。不再仅是进行冷存储的灾备数据中心聚集区， 也将承载更多的应用。东部地区，土地、电力人员等生产要素价格不断升高，数据中心建设和运维成本较高，东 西部协同发展逐渐成为趋势。
政策层面，内蒙、贵州等地推出了电力、土地、税收等优惠政策。有效帮助数据中心降低建设运营成本，数 据中心建设规模不断增长。“东数西算”工程将进入到全面建设期，我国数据中心布局或将得到进一步优化。我 国数据中心产业正在由通用数据中心占主导，演变为多类型数据中心共同发展的新局面。
二、创新驱动持续，技术水平不断提升。作为算力服务中枢，数据中心既是数字经济底座，也是数字技术创 新的高地。早期数据中心建设，从基础设施的维度来看，数据中心是由风火水电构成的建筑设施。早期数据中心 建设主要参考建筑、电力、制冷、通信等行业的基建经验。未专门针对数据中心环境进行创新优化。
中国智算中心标准化白皮书
中国智算中心标准化白皮书一、引言随着人工智能技术的快速发展，智算中心作为智能计算的重要基础设施，其建设和应用逐渐成为业界的关注焦点。
为了规范和推动智算中心的建设和发展，制定相应的标准化体系显得尤为重要。
本白皮书旨在为智算中心的标准化建设提供指导，促进其健康、有序、快速发展。
二、智算中心概述智算中心是一种集成了高性能计算、人工智能计算、云计算等技术的计算中心，具备强大的数据处理、模型训练和推理能力。
智算中心的主要特点包括：高计算性能、高能效比、支持多种计算任务、易于扩展和升级等。
智算中心的应用场景涵盖了智慧城市、智慧医疗、智慧教育、智慧金融等多个领域。
三、标准化需求分析为了推动智算中心的标准化建设，需要对其标准化需求进行分析。
主要包括以下几个方面：1. 基础架构标准：制定智算中心的基础架构规范，包括硬件架构、软件架构、网络架构等。
2. 性能评价标准：制定智算中心的性能评价标准，包括计算性能、存储性能、网络性能等。
3. 安全标准：制定智算中心的安全标准，保障数据安全、系统安全和网络安全。
4. 服务标准：制定智算中心的服务标准，包括服务流程、服务质量、服务管理等。
5. 运维标准：制定智算中心的运维标准，包括运维流程、运维工具、运维人员管理等。
四、标准化框架设计基于上述标准化需求分析，设计智算中心的标准化框架，包括以下几个方面：1. 基础架构标准体系：制定智算中心的基础架构标准和规范，包括硬件架构、软件架构、网络架构等。
2. 性能评价标准体系：制定智算中心的性能评价标准和测试方法，包括计算性能、存储性能、网络性能等。
3. 安全标准体系：制定智算中心的安全标准和保障措施，保障数据安全、系统安全和网络安全。
4. 服务标准体系：制定智算中心的服务标准和流程规范，包括服务流程、服务质量、服务管理等。
5. 运维标准体系：制定智算中心的运维标准和流程规范，包括运维流程、运维工具、运维人员管理等。
五、标准化实施方案为确保智算中心标准化建设的有效实施，制定以下实施方案：1. 制定详细的实施计划，明确各项标准的制定和推广时间节点。
IT数据中心运维服务白皮书
IT数据中心运维服务白皮书IT数据中心运维服务白皮书1.引言IT数据中心是现代企业运转的核心，数据中心运维服务的高效运行对于企业的业务连续性和安全性具有重要意义。
本白皮书旨在提供一份全面的IT数据中心运维服务指南，帮助企业建立和维护一个稳定、安全、高效的数据中心。
2.背景2.1 IT数据中心的重要性2.2 运维服务的定义和作用2.3 运维服务的目标和原则3.运维服务团队3.1 组织架构3.2 人员配备和职责3.3 培训计划和技能要求4.设备管理4.1 设备档案管理4.2 设备维护和保养4.3 设备故障排除和修复4.4 设备更新和升级5.网络管理5.1 网络拓扑规划和设计5.2 网络设备配置管理5.3 网络性能监测和优化5.4 网络安全管理6.安全管理6.1 安全策略和标准6.2 安全设备和技术6.3 访问控制和权限管理6.4 安全事件响应和漏洞修复7.备份与恢复7.1 数据备份策略和计划7.2 数据备份工具和设备7.3 数据备份监测和验证7.4 数据恢复策略和流程8.监控与维护8.1 系统监控和警报8.2 性能监控和优化8.3 系统更新和维护8.4 故障排除和修复9.服务级别协议9.1 SLA的定义和目标9.2 运维服务水平要求9.3 SLA的制定和监测10.持续改进10.1 运维服务评估和反馈10.2 运维流程改进和优化10.3 运维技术和工具更新附件：本文档附带以下文件●网络拓扑图示例●安全策略和标准范本●监控报告示例法律名词及注释：1.数据中心：指用于集中存储、管理和处理数据的设施或场所。
2.运维服务：指对IT设备和系统进行运行、管理和维护的一系列活动。
3.SLA：Service Level Agreement的缩写，即服务级别协议，指运维服务提供商与用户之间关于服务质量和水平的约定和协议。
数据中心基础设施管理技术白皮书
数据中心基础设施管理技术白皮书数据中心基础设施管理技术白皮书1：引言1.1 目的和范围1.2 术语和定义1.3 背景与重要性2：数据中心基础设施概述2.1 数据中心定义2.2 数据中心基础设施要素2.2.1 机房空间2.2.2 供电系统2.2.3 空调系统2.2.4 网络设备和布线2.2.5 机柜和机架2.2.6 火灾探测和灭火系统2.2.7 安全控制系统2.2.8监控与管理系统2.3 数据中心布局设计2.3.1 数据中心层次结构 2.3.2 线缆管理2.3.3 机柜布局3：数据中心供电系统3.1 供电系统需求3.1.1 冗余与容错3.1.2 可用性和可靠性 3.2 电力分配3.2.1 输电3.2.2 主配电3.2.3 机柜配电3.3 电力监控与管理3.3.1 功率监测3.3.2 故障告警4：数据中心空调系统4.1 温度和湿度控制4.2 空调设备选择4.2.1 制冷剂种类4.2.2 制冷系统类型4.3 空调系统的布置方式4.4 空调系统的运行和维护5：数据中心网络设备和布线5.1 网络设备选择5.1.1 交换机5.1.2 路由器5.1.3 防火墙5.2 网络布线设计5.2.1 网络拓扑5.2.2 网络接口和线缆类型 5.3 网络设备的配置和管理6：数据中心机柜和机架6.1 机柜和机架类型6.2 机柜和机架布置与连接6.3 机柜和机架的维护和管理7：数据中心火灾探测和灭火系统7.1 火灾探测系统类型7.2 灭火系统选择7.2.1 干粉灭火系统7.2.2 气体灭火系统7.2.3 水浸灭火系统7.3 火灾探测和灭火系统的布置和维护8：数据中心安全控制系统8.1 准入控制与身份认证8.2 监控与报警系统8.3 摄像监控和录像存储8.4 安全事件响应与管理9：数据中心监控与管理系统9.1 机房环境监控9.2 电力监控和能源管理9.3 网络设备监控和性能管理9.4 综合监控与管理平台10：附件附件1: 数据中心布局图纸附件2: 供电系统详细设计图纸附件3: 空调系统详细设计图纸：：：11：法律名词及注释11.1 数据隐私法: 保护个人数据不被滥用和泄露的法律 11.2 版权法: 保护原创作品权益的法律11.3 电子商务法: 规范电子商务活动的法律。
数字基建 白皮书
数字基建白皮书一、引言数字基建是指利用信息技术和数字化手段对基础设施进行升级和建设的过程。
数字基建的目标是提升社会经济发展的效率和质量，推动数字化时代的到来。
本篇白皮书将从多个角度对数字基建进行探讨，并提出相关建议。
二、数字基建的意义与价值2.1 促进经济增长数字基建可以提升产业链的效率和竞争力，推动经济增长。
通过数字化手段，可以实现生产、流通、销售等环节的智能化和自动化，降低生产成本，提高产出效率。
2.2 优化城市管理数字基建可以改善城市的管理和服务水平。
通过建设智慧城市系统，可以实现交通、环保、能源等方面的智能化管理，提高城市的品质和居民的生活质量。
2.3 推动科技创新数字基建可以为科技创新提供基础支撑。
通过建设高速网络、大数据中心等基础设施，可以为科研机构和企业提供更好的创新环境，推动科技创新的发展。
三、数字基建的关键领域3.1 通信网络建设通信网络是数字基建的基础，是信息传输的重要通道。
在数字基建中，需要加强通信网络的建设，提高网络的覆盖范围和传输速度，为其他领域的数字化提供支撑。
3.2 数据中心建设数据中心是数字化时代的核心设施，是存储和处理大数据的重要场所。
在数字基建中，需要建设更多的数据中心，提高数据中心的规模和能力，为大数据的应用提供支持。
3.3 人工智能应用人工智能是数字化时代的重要技术，可以应用于各个领域。
在数字基建中，需要推动人工智能技术的研发和应用，提高智能化水平，促进产业的升级和转型。
3.4 云计算和物联网技术云计算和物联网技术是数字化时代的重要支撑技术。
在数字基建中，需要加强云计算和物联网技术的研发和应用，实现设备的互联互通，提高信息的共享和利用效率。
四、数字基建的挑战与对策4.1 技术问题数字基建面临着技术难题，需要解决各种技术挑战。
为了应对这些挑战，需要加强技术研发和创新，培养更多的技术人才，推动技术的进步和应用。
4.2 安全问题数字基建的建设过程中存在着安全隐患，需要加强信息安全的保护和管理。
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L2 成熟运维
运维流程趋于成熟，运维质量有较好的保障，但运维效率不高，重视运维团队的建设，团队能力通 常有较好的延续性，但无法自主优化；辅助系统较为完备，部分核心子系统具备自动化能力
L3 数字运维
在 L2 的能力基础上，通过信息技术数字化运维活动，管理和驱动运维流程的执行，且基于大数据 分析能持续优化，运维质量可以准确评估，运维效率大幅提升；关键子系统如，配电和制冷实现自 动运维，基础设施资源能够感知 IT 及云业务需求变化并完成闭环管理，AI 等机器智能在节能、故 障预测等特定领域取代人类智能
阶段，以及演进和优化的目标。另一方面，对于 处在传统运维阶段的团队，本白皮书介绍了数据 中心基础设施可用性管理全景及对应的数字化， 智能化措施，利用这些信息，运维团队能更好地 规范运维管理，制定智能化运维升级的计划，并 能指导运维团队从传统运维向智能运维转型，在 智能化运维工具的帮助下，实现运维更高效、更 安全并可持续的业务目标。
运 维 流 程
传统运维
智能运维
运维演进 图1
智能化程度
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数据中心基础设施智能运维白皮书
五大运维阶段
为了定义清楚传统运维、智能运维的变化和演进，这里划分了 L0~L5 阶段，并详细定义了每个 Level 的典型特征：
人工运维
规范运维
规范运维
数字运维
自动运维
完全自动运维
L0
L1
L2
L3
L4
L5
• 无标准化流程 • 无培训体系 • 个人承担职责 • 运维质量无法
数据中心基础设施智能运维 白皮书
数据中心基础设施智能运维白皮书
简IN介TRODUCTION
当前大部分数据中心的运维安全依赖于富有经 验、训练有素的运维团队，部分成熟的数据中心 已经开发出完善的运维流程和培训体系，并用以 减小偶发事件及人员变动对运维安全的冲击，少 数先进的数据中心已经在寻求通过数字化、智能 化手段来保障数据中心运维安全的可持续性。本 白皮书划分了从传统运维到智能化运维的 5 个阶 段，以及每个阶段的典型特征，一 方面，数据中 心的管理人员可以根据这些信息明确当前所处的
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数据中心基础设施智能运维白皮书
Байду номын сангаас
基础设施运维全景
基础设施运维涵盖了几大块工作：物理安全管理、基础设施可用性管理、机房容量管理、供应商管理及综合管理，其中可 用性管理是运维最主要的工作，包括了大部分日常活动，如巡检、设备定期维保、风险管理、检修和应急演练等
数据中心数字运维平台
物理安全
• 进出登记 • 机房巡检 • 权限审视 • Hosting 授权 • 刷卡记录 • 存储介质记录 • 钥匙审视 • 物理安全 CP
L4 自动运维
基础设施实现自动运维，不再需要单独的基础设施工程师，通常由 IT 工程师兼职，基础设施运维 效率达到极致，运维流程复杂度大幅下降，基础设施资源能够根据 IT 及云业务需求变化动态调整， 机器智能全面覆盖运维工作
L5 完全自动运维
基础设施自动感知及预测 IT 及云业务自动做出最佳调整，对于可能的业务故障闭环自动化管理， 真正实现数据中心无人运维
可用性管理
• 机房巡检 • 基础设施巡检 • 设备维保 • 风险自动管理 • 重大检修 • 应急演练 • 设备全生命周期
容量管理
• 可视化 • IT 上架管理 • 容量需求管理
供应商管理
• 评价管理 • 合同管理 • 沟通管理 • 服务报告
综合管理
• 综合报表统计 • 机房运维报告 • 机房需求管理 • ITSM 系统对接 • 微服务化框架 • 域权限管理 • 移动 APP 架构
• 基础设施实现 自动运维
• 运维效率达到 极致
• 基础设施资源 自动跟 IT 及云 业务协同
• 自动感知、自 动调整，故障 自动闭环
• 智能预测业务 需求，智能协 同
• 数据中心无人 值守
L0 手工运维
L1 规范运维
无标准运维流程，依赖个人或团队的经验，运维质量无法评估
已经形成标准化流程，可以通过培训等手段对运维团队循环赋能，但普遍存在部分流程过于僵化， 或部分实践游离于流程之外的问题，运维效率较低，对团队及核心骨干的依赖度很高，运维质量评 估难，自动化程度较低，使用的监控、自动控制等系统辅助运维
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运维活动的数字化、智能化实践
数据中心基础设施智能运维白皮书
运维数字化是指对运维流程、人的活动、执行结果的数字化，通过数字化可以规范人的行为，降低人误操作导致的风险， 可以通过模板及任务的自定义及不断扩展来持续优化运维流程，有了全程数字记录，对执行结果不仅是可视，还可以对结 果进行分析，根据分析结果来优化运维管理，例如：
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数据中心基础设施智能运维白皮书
数据中心智能运维演进
图 1 展示的是运维从传统运维到智能运维的阶段演进，横 坐标是智能化进展，纵坐标指的是运维流程的完备和复杂 度，在传统运维阶段，智能化手段不多，运维安全主要依 靠运维团队的经验和技能，管理的可持续性则依赖流程制 度，和不断完善培训体系，随着流程制度的不断完善，运 维效率会有所降低，但随着运维团队对流程制度熟练应用 后，效率会有所恢复，在传统运维阶段，存在几个潜在的 误区：1、对运维团队或者个人的过度依赖，往往导致熟练 流程建设及经验积累；2、对流程的僵化使用，最终会导致 运维团队对流程失去耐性，而导致实际运维操作完全偏离 流程本身，因为运维团队需要讲流程跟实际情况结合，在 不影响流程节点结果输出的情况下匹配实际情况，做到这
评估
• 标准化流程但 僵化
• 有培训体系
• 依赖核心骨干
• 运维质量评估 难，可持续性 差
• 流程成熟完备
• 重视培训体系
• 部分的借助自 动化工具
• 运维质量有保 障，重视团队 建设，可持续
• 流程电子化并 持续优化
• 数字技术全面 应用，AI 主导 部分关键工作
• 运维质量可评 估，不再依赖 人和团队
一点需要运维团队具备丰富的运维经验；3、一些经验丰富、 流程制度成熟的运维团队往往会陷入过于自满的误区，错 误排斥任何智能手段，拒绝对运维效率改善的建议，固执 的认为效率提升必然影响到运维安全。
智能运维阶段，会通过数字化、智能化手段不断的固化和 简化流程，“云化”运维专家，自动化手段取代人力等， 大幅提升运维效率，运维安全不受影响甚至更安全，智能 运维不仅能解决当前数据中心运维人力短缺的困境，还能 通过对流程、经验和技能的不断固化、优化来彻底摆脱数 据中心运维对人和团队的依赖。