可视化数据中心软件的技术方案

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大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计

大数据中心运行可视化平台项目的技术方案设计目录一、项目背景与目标 (3)1.1 项目背景 (4)1.2 项目目标 (4)二、需求分析 (5)2.1 功能需求 (7)2.2 性能需求 (8)2.3 可用性需求 (9)2.4 安全性需求 (10)三、技术选型 (12)3.1 数据存储与管理 (13)3.2 数据处理与分析 (14)3.3 可视化技术 (15)3.4 网络安全技术 (17)四、系统架构设计 (18)4.1 总体架构 (19)4.2 子系统划分 (21)4.3 数据流设计 (23)五、功能模块设计 (24)5.1 数据采集与整合模块 (25)5.2 数据处理与分析模块 (27)5.3 可视化展示模块 (28)5.4 管理与维护模块 (29)六、数据库设计 (31)6.1 数据库选择 (33)6.2 数据表设计 (33)6.3 索引设计 (35)6.4 规范化与安全性设计 (36)七、安全性与可靠性保障 (38)7.1 数据安全 (39)7.2 系统安全 (41)7.3 可靠性与容错设计 (42)八、项目实施计划 (43)8.1 项目阶段划分 (44)8.2 项目时间表 (45)8.3 项目资源需求 (45)九、项目风险与应对措施 (47)9.1 技术风险 (48)9.2 运营风险 (48)9.3 其他风险 (49)十、项目总结与展望 (51)10.1 项目成果 (52)10.2 后续工作展望 (53)一、项目背景与目标随着信息技术的迅猛发展,大数据已经渗透到各行各业,成为推动社会进步和产业升级的重要动力。

大数据中心作为存储、处理和分析海量数据的核心基础设施,其运行效率和稳定性直接关系到数据的价值实现和业务应用的成败。

我国在用的大数据中心数量不断增加,规模不断扩大,应用领域也越来越广泛。

随着数据中心规模的快速扩张,运维管理复杂度也随之上升,如何提高数据中心的运行效率、降低运维成本、保障数据安全已成为亟待解决的问题。

三维可视化数据管理系统解决方案

三维可视化数据管理系统解决方案

三维可视化数据管理系统解决方案三维可视化数据中心管理系统是一种针对数据中心行业的完善可视化产品,它将三维仿真建模与数据可视化技术充分融合,以3D情景的形式展现各种可视化数据,协助客户一目了然地掌握业务趋势,获取数据使用价值,完成高效率管理方法与经营。

TWaver数据中心三维可视化管理系统软件是一种技术先进、应用门槛低、兼容性强的产品,它可以完成数据中心内全部机器设备目标的三维仿真,以完全3D方式搭建全部数据中心环境,并将数据中心内的监管子系统列入到可视化机房管理服务平台中,实时剖析查询监管信息内容。

软件的作用已经得到了广泛的认可,现阶段它已经完成了数据中心资产、容积、动环、智能安防、管道及其布线等阶段的可视化作用,成为很多数据中心管理必不可少的关键工具。

其中,数据中心产业园区环境可视化是软件的一个重要功能,它可以以三维虚拟仿真技术搭建数据中心所属产业园区的自然环境,包含产业园区中的工程建筑房屋、园林景观及设备,以形象化的方法管理、展现数据中心产业园区,完成数据中心的虚拟仿真。

软件可以详细展现数据中心产业园区的外貌,包含土石、园林景观、河道、路面等,构建与真正产业园区一致的虚拟环境。

此外,软件还可以适用于产业园区内的各类IOT 机器设备,如智能灯杆、智能垃圾桶、道闸机等,完成实时的监管,实现高效、方便快捷的集中型管理,减少经营成本。

另外,软件还可以完成对数据中心内多楼房全部资产的三维可视化模型,包含中央空调、服务器机柜、配电箱、UPS等单独机器设备,及其PC网络服务器、网络交换机、无线路由等平台式机器设备。

全部机器设备维持与真正型号规格品牌一致。

现阶段软件的模型库中早已内嵌2000种以上的资产实体模型,而且总数仍在迅速的提升。

文章中没有明显的格式错误和问题段落,但可以对每段话进行小幅度的改写,使其更加流畅易懂。

资产可视化检索查询:可以在3D情景中进行资产查询和检索,通过任意字段名的模糊搜索,将搜索结果形象化呈现在3D情景中,便于快速定位和查询。

数据中台大屏可视化解决方案

数据中台大屏可视化解决方案

03 04
Flink
流处理框架,适合实时数据处理 和分析场景。
ticsearch
分布式搜索和分析引擎,提供全 文搜索、结构化搜索和分析功能 。
软硬件环境配置建议
服务器配置
选择高性能的CPU、大内存、高速存储和网络设备,以满 足大数据处理和实时分析的需求。
操作系统
选择稳定、安全、易用的操作系统,如Linux或Windows Server。
上线发布及持续迭代优化策略
上线发布
经过严格的测试和验证后,将集成方案正式上线 ,并发布到大屏可视化平台上。
持续监控
在上线后,持续监控数据接口的运行状态和数据 传输质量,及时发现并解决问题。
迭代优化
根据用户反馈和实际需求,对集成方案进行迭代 优化,不断提升大屏可视化的功能和性能。
06
数据安全保障措施
机器学习
集成机器学习算法和模型 ,为上层应用提供智能化 的数据分析和预测能力。
数据服务与应用层
数据服务
01
提供统一的数据服务接口,支持数据的查询、分析、挖掘等操
作。
数据可视化
02
通过大屏可视化技术,将数据以图表、地图等形式直观展示出
来,方便用户理解和分析。
业务应用
03
基于数据中台提供的数据服务和可视化能力,开发各类业务应
有效支撑企业战略目标实现
数据中台大屏可视化平台已经成为企业战略决策的重要支撑,为企业发展提供了有力的数 据保障。
经验教训分享交流
重视数据质量和准确性
在项目实施过程中,发现数据质量和准确性 对可视化效果影响巨大,因此在后续项目中 需更加重视数据治理工作。
强化跨部门沟通与协作
大屏可视化项目涉及多个部门和业务,需要强化跨 部门沟通与协作,确保项目顺利实施并达到预期效 果。

数据可视化的实现方法与技巧

数据可视化的实现方法与技巧

数据可视化的实现方法与技巧一、数据可视化的实现方法:1.静态图表:使用统计图表如条形图、折线图、饼图等,通过直观的图形展示数据的特征和关系。

静态图表适用于数据量较小或者数据不经常更新的情况。

2.动态图表:通过动画或者交互性来展示数据变化的过程,可以更加生动地展示数据的演化过程和趋势,增强数据的理解和记忆。

动态图表适用于数据变化频繁的场景,如股市指数、天气预报等。

3.热力图:通过颜色的深浅来展示数据的密集程度或者数量,可以直观地发现数据的分布规律和区别。

热力图适用于空间数据分析和热度分析,如地理信息系统(GIS)和交通流量分析等。

4.散点图矩阵:通过多个散点图的组合展示多个变量之间的关系,可以快速发现变量间的相关性和趋势。

散点图矩阵适用于多变量分析和特征工程,如数据挖掘和机器学习等。

5.地理可视化:将数据以地图的形式展示出来,可以直观地发现地理分布规律和区域差异。

地理可视化适用于地理数据分析和空间决策支持,如市场分布和人口普查等。

二、数据可视化的技巧:1.确定目标:在进行数据可视化之前,明确要达到的目标,例如展示数据趋势、对比不同类别的数据、发现异常点等。

这样有助于确定合适的可视化方式和工具,并在制作过程中集中精力,避免过度装饰或者无效的信息展示。

2.选择合适的图形:根据数据的类型和要传达的信息,选择适合的图表类型。

例如,使用条形图表示类别数据、折线图表示趋势、散点图表示关联性等。

选择合适的图形能够更好地展示数据的特征和关系。

5.选择合适的颜色:使用合适的颜色能够突出图表中的数据和信息,并传达特定的情感和语义。

需要注意的是,颜色选择应遵循视觉感知的原则,如不同类别用不同的颜色,避免过于鲜艳的颜色对视觉产生过大的刺激。

6.添加交互性:通过添加交互性来增强数据可视化的灵活性和可操作性。

例如,通过滑块、下拉菜单等交互方式,可以实现动态过滤和排序功能,使用户可以自由选择感兴趣的数据子集。

7.迭代改进:在数据可视化的制作过程中,不断地反思和改进设计,根据用户的反馈和需求进行优化和调整。

数据中心建设思路与方案

数据中心建设思路与方案

数据中心建设思路与方案随着信息技术的快速发展,数据中心已成为企业运营的核心基础设施。

数据中心的建设不仅需要考虑到技术的先进性、系统的可靠性,还需要考虑到未来的扩展性以及维护的便捷性。

本文将探讨数据中心的建设思路和方案。

一、建设思路1、需求分析首先,我们需要对企业的业务需求进行深入分析,确定数据中心的规模、性能、安全等要求。

这包括了对现有业务的评估以及对未来业务的预测。

通过对这些信息的综合分析,我们可以制定出符合企业实际需求的建设方案。

2、总体规划在明确了需求后,我们需要进行总体规划。

这包括确定数据中心的地理位置、建筑结构、电力供应、冷却系统、网络连接等各个方面。

在这个阶段,我们需要考虑到各种可能的风险因素,并制定出相应的应对策略。

3、技术选型在总体规划的基础上,我们需要进行技术选型。

这包括选择合适的服务器、网络设备、存储设备等。

在这个阶段,我们需要考虑到设备的性能、可靠性、兼容性以及成本等多个方面。

4、设计实施在技术选型完成后,我们需要进行详细的设计和实施。

这包括设备的布局、布线、供电、散热等各个方面。

在这个阶段,我们需要严格遵守相关的规范和标准,确保数据中心的稳定运行。

二、建设方案1、数据中心选址数据中心的选址应考虑到多个因素,包括地理位置、气候条件、交通便利性、电力供应等。

一般来说,数据中心应选择在地质条件稳定、气候适宜、电力供应充足的地方。

此外,还需要考虑到与业务相关的因素,例如客户群体的分布、网络连接的质量等。

2、建筑结构数据中心的建筑结构应考虑到多个因素,包括承重能力、空间布局、防火性能、防震能力等。

一般来说,数据中心应选择在承重能力强、空间布局合理、防火性能好、防震能力强的建筑中。

此外,还需要考虑到设备的布局和布线,确保设备的运行环境良好。

3、电力供应数据中心的电力供应应考虑到多个因素,包括设备的功耗、电源的质量、备份电源等。

一般来说,数据中心应配备专用的电源设备,确保电力供应的稳定性和可靠性。

智慧园区可视化平台解决方案

智慧园区可视化平台解决方案
二、智慧园区运营管理平台演变、技术架构及核心应用
2.1 三维场景构建:为城市/园区构建1:1高拟真的虚拟现实场景
建立园区资源1:1的3D数字模型
园区全区域3D数据覆盖
建立全区域的3D数字化资产模型,一次建模,多场景应用,统一管理和数据更新
2.2 大数据集成:多源数据集成,实现3D场景和数据交互分析
AI导览
3D可视化巨屏
VR体验
休息区移动端扫码体验
沙盘
接待处
AR体验
出口
入口
2.5 智能楼宇可视化管理:便捷易用的立体楼宇控制系统
三、智慧城市应用案例—智慧园区可视化运营中心
城市级重庆市某园区智慧运营 平台
城市级合肥某政务CBD新区 可视化平台
园区级合肥某园区智能楼宇 可视化平台
园区级北京市某园区智慧管理 指挥中心
使用场景
目标用户
主要需求
智慧文旅园区运营中心
基于真实城市场景的园区3D还原
3.2 应用案例:客流数据采集模块、智能停车可视化模块
人流采集:1、通过热力图和数据实时观察人流动向制定景区合理的规划方案2、实时观察景点监控了解景点情况
智能停车:1、获取访客数据并分析来改善停车场运营情况2、实施了解各停车场空余停车位数量,预防停车过于集中导致车位不够3、根据各时段车位使用情况来制定停车场使用方案
3.3 应用案例:环境监测模块、智慧安保模块
环境监测:1、有效防范、处置因恶劣天气对旅游景点的不安全因素和安全隐患,最大 限度减少各类损失和消除不安全因素,遏制事故发生2、维护水环境健康3、维护空气质量安全4、有效防范噪音扰民
智慧安保:1、可以实时了解保安具体位置,观察保安动向2、查看保安个人信息与考勤情况3、保安实时报告景区事件,第一时间处理问题4、查看所有保安考勤情况

大数据可视化平台建设方案

大数据可视化平台建设方案

04
平台功能实现
总结词
高效性、可靠性、全面性
详细描述
为了确保数据采集的效率,该平台需要具备高效的数据采集能力,包括对各类结构化和非结构化数据的快速采集。同时,平台需要确保数据采集的可靠性和全面性,能够从各种数据源获取所需数据,避免数据遗漏。
数据采集
数据存储与管理
可扩展性、安全性、高效性
总结词
数据存储与管理是平台建设的基础,需要考虑可扩展性和高效性。在安全性方面,应采用加密等安全措施确保数据不被泄露和攻击。同时,需要建立一个完善的数据管理体系,确保数据的规范化和标准化,提高数据处理效率。
界面导航
说明如何上传和处理数据,包括数据预处理、清洗和转换等。
数据上传与处理
数据可视化分析培训
可视化工具介绍
介绍平台所提供的各种可视化工具和分析方法。
数据可视化分析流程
详细说明数据可视化分析的流程和步骤。
可视化图表类型与应用场景
介绍各种可视化图表的类型、特点和适用场景。
01
02
03
用户手册
详细介绍平台的功能、特点和操作方法,包括常见问题与解决方案。
2023
大数据可视化平台建设方案
目录
contents
方案概述平台需求分析平台架构设计平台功能实现安全性和可靠性设计平台部署和测试上手和用户培训维护和支持
01
方案概述
目的
大数据可视化平台的建设目的是为了提高数据处理和数据分析的效率与质量,同时方便对数据进行实时监控和管理。
背景
随着信息技术的不断发展,数据量的不断增加,传统数据处理方式已经无法满足需求,因此需要一种更加高效、直观的数据处理方式。
容灾和恢复测试
测试平台的容灾和恢复能力,以确保平台在发生故障或灾难时仍能保持可用性和稳定性。

数据中心建设方案

数据中心建设方案

企业数据中心系统平台技术方案建议书总体建设方案总体建设思路图、数据中心构建思路图按照对数据中心的理解,完整的数据中心应该具备IT基础设施(主机、存储、网络)、企业级ETL平台、数据存储中心、数据共享服务、应用层、统一门户、数据管控平台。

功能框架图、功能框架系统功能框架分为企业级ETL平台、存储与计算中心、服务层、应用层、统一门户、统一平台管控。

企业级ETL平台:负责企业数据中心数据采集、加工、汇总、分发的过程,完成企业级数据标准化、集中化,实现数据脉络化、关系化,实现统一的数据处理加工,包括:非实时数据处理和实时数据处理,提供数据抽取、数据转换、数据加载、数据汇总、数据分发、数据挖掘等能力。

存储与计算中心:建立统一的数据中心数据模型,以及统一的数据存储与计算,具体提供关系数据库、分布式非关系数据库、分布式文件、分布式计算,实现统一的数据存储与计算。

数据共享服务:通过数据服务标准化开放访问,帮助企业IT建设中,应用和数据分离,引入更多的应用开发商,促进应用的百花齐放和应用的专业性;基于标准化接口,实现对标签、客户视图、指标等数据查询API 封装,实现与周边系统实时互动,体现数据价值,减少数据冗余,保证数据安全,保证数据的一致性。

应用层:应用层的应用使用服务层提供的各种数据服务。

本期应用层包括:经分应用、流量运营、ESOP应用、VGOP应用、指标库、流量运营战略地图、掌上分析、自助业务分析、区域洞察、渠道运营、自助分析、客户标签库、实时营销、LTE互联网管控策略。

统一门户:提供统一域名分配、负载均衡、鉴权管理、统一管控平台接入、应用注册、应用发布、应用访问数据信息等功能,同时提供数据中心被应用访问的频次,被应用访问的数据范围,提供数据资产的评估,为应用上下线和数据开放提供依据。

统一平台管控:面向开发人员、运维人员实现数据、应用、资源的统一管控,包括:数据资产管控、开发管理、监控管理、调度管理、系统管理、安全管理。

超融合数据中心解决实施方案==

超融合数据中心解决实施方案==

高校IT基础架构设施升级方案----SMARTX超融合+虚拟化解决方案中科泰科技**一、当前高校数据中心的现状和问题随着高校信息化建设的不断深入,各个部门各个院系都根据各自的业务需求建设了相应的应用系统,而且增加的速度非常快,数据量也是呈几何级数的增长,随之而来的也给机房带来新的挑战:第一,资源整合问题:各院系各部门烟囱式信息化建设,存在大量信息孤岛,资源无法共享.各自购买添加服务器和存储等硬件设施,资源的总体利用效率较低.第二,应用扩展问题:服务器托管模式,新应用部署需要频繁接入机房,布线、配置网络,部署时间长.大部分新应用没有对存储、备份、可靠性等进行统一规划,机房的硬件设施没有统一规划,网络拓扑结构越来越复杂,新增系统布线困难.第三,运维运营问题:由于信息中心人力资源有限,而各院系人员运维运营能力薄弱,导致信息中心工作压力越来越大,工作人员经常超负荷工作.第四,拥有成本和能耗问题:硬件资源分散在各个院系和部门,资源利用效率低,运维总体成本大,能耗高.第四,空间问题:每年大量投入新增硬件设施,增加机柜,机房空间越来越局促.面对信息化建设的挑战,该如何利用新技术更好的支撑高校信息化建设,提供更好的IT服务,满足各个院系各个部门的期望?我们认为,采用目前国际上流行的最先进的超融合加虚拟化技术重新建立标准统一、安全可扩展的超融合IT基础架构,重新定义数据中心,将IT设备以可水平扩展的资源池的方式提供给各个院系各个部门,达到资源利益效率最大化,同时节省IT基础设施投资成本,节省数据中心能耗,实现绿色数据中心.二、虚拟化与高校IT基础设施高校IT业务的迅猛发展要求IT基础设施将能满足其快速增长及变化的需求,传统IT架构已经被证实无法有效应对这种业务增长和变化的境况.服务器虚拟化技术的出现和兴起,高效的解决当前面临的一系列难题,将成为未来IT基础架构的发展方向.虚拟化技术,以按需、易扩展的方式获得所需的资源应用.提供的资源被称为虚拟资源,虚拟资源在使用者看来是可以无限扩展的,并且可以随时获取,按需使用.虚拟化技术带来了以下几个好处和变革:1、资源利用更高效,节省成本在虚拟化的架构下,硬件资源都被虚拟成计算、网络和存储资源,统一管理和并按需分配.这样可以避免重复建设,避免异构平台的产生,极大的提升IT资源的利用率,节省能耗,减少IT成本的投入.2、管理复杂度大大降低高校IT部门除了成本之外,最关心的是IT的敏捷性和管理型,虚拟化带来了敏捷性和可管理性上的飞跃,一个新业务、一个新网站或是一个新服务,可以在短时间内部署好,而不是数天和数周的准备,部署和测试.3、横向扩展IT业务的一个最大的痛点就是无法或者很难准确的预知业务的发展需求,这势必造成:激进或保守的估计了业务的现有的规模和预期的增长,都会造成浪费.虚拟化的解决方案使得横向可扩展成为可能,按需添置硬件满来足业务增长,降低了对初期物理硬件的投入的依赖.4、灵活的软件可定义不同于传统的IT架构大量采用专有化的硬件实现高级的功能和特性,如;传统存储厂商采用专有芯片做数据压缩、去冗,虚拟化系统更多依靠软件的方式来定义并实现新功能和新特性,其实随着通用X86 CPU的快速更新和发展,这些专有的芯片大部分功能,都可以通过软件在X86 CPU上高效的实现.带来的系统架构的灵活性的同时,也降低的总体成本.三、分离式计算和存储虚拟化的缺陷当前,多数高校还是采用传统虚拟化解决方案,就是计算服务器和存储服务器分离,采用集中式存储<SAN/NAS>,由于这种结构是过去遗留的结构,仍存留在目前的虚拟化环境中,但随着现代数据中心业务的高速发展,其缺陷也日益凸显,主要表现在:1、存储服务器通过存储交换机和计算服务器相连,存储服务器和存储交换机容易单点失效,造成所有的计算服务器不能访问数据;2、存储服务器采用传统机械磁盘和RAID技术,在计算服务器增多的时候,存储本身及存储交换机会成为性能瓶颈,不利于I/O访问频繁的应用,例如数据库应用;3、存储服务器和交换机都需要单独配置,扩容复杂,在维护成本上开销大;4、难以扩展,随着业务的增长,传统的SAN/NAS解决方案会成为扩展瓶颈;5、性价比低,客户需要额外的采购存储交换机和存储服务器,并且占用额外的机柜空间,消耗更多的电力能源.下图是当前虚拟化架构:四、中科泰SMARTX超融合存储计算虚拟化架构优势相比分离式的计算存储虚拟化,超融合虚拟化,也称做Hyper-converged,在提供存储的同时,也提供计算能力,这不但大量减少了硬件投入和电力成本,也将计算放在离存储更近的地方,达到最优的性能.超融合架构通常采用了全分布式的组件,横向可扩展,不存在单点失效,数据能够自动恢复和备份,性能优势非常明显,是目前国际上主流科技公司普遍采用的IT基础架构,也是未来IT基础架构的方向.我们所致力的工作就是把这样出众的产品带给企业和高校.下图是超融合的虚拟化架构:中科泰SMARTX超融合虚拟化方案具备以下优点:SMARTX的产品功能主要围绕IT基础架构的最重要的几个方面:丰富的数据服务、业务的连续性、简化IT管理、降低成本、绿色节能.1、丰富的数据服务弹性可配置副本应用场景不同,对数据的可靠性、可用性的要求也不同.SMARTX通过对存储盘副本数的配置,满足不同场景的可靠性和可用性需求.●智能数据恢复当遇到物理磁盘损坏、存储节点掉电、网络连接失败等因素导致的数据可用性、可靠性下降的事故,SMARTX 存储系统会智能的在健康物理节点上重建数据,来保证数据的可靠性.同时为了使得背景恢复任务不影响正常的数据读写性能,SMARTX 会对恢复任务设置流量,并在负载很轻的时候调度.●备份工具SMARTX 提供了一组工具会将数据备份到外部的存储,比如HDFS、S3 等.多一个层面对数据进行保护.●集群负载均衡SMARTX 能够智能的将数据均匀的分布到不同的物理节点,达成容量和性能的负载均衡.●瘦供给集群级的全局瘦供给<Thin Provison>能允许用户分配出大于当前存储系统空间的存储盘.存储盘只有被真正使用的时候才算作被消耗的存储资源.这项特性为公有云弹性存储"超卖"提供了强力的支持,已成为公有云后端存储的标配.●秒级无依赖快照创建快照在SMARTX 中是非常轻松高效的操作,快照创建均在1ms 内完成.此外,快照之间无依赖,方便快照管理.SMARTX 使用了写时复制<Copy-on-write>的技术来提升快照的性能和体验,由于快照的真实数据只要在修改的时候才会被复制,所以快照操作实际上就是简单的元数据操作.2、业务连续性●不停机扩容整个扩容升级过程无需暂停任何服务,用户虚拟机里的业务无需中断.●硬盘热插拔当磁盘损坏需要更换的时候,无需停机断电,用好的磁盘替换损坏的磁盘即可,SMARTX 可以自动将顺坏磁盘的数据恢复出来.●虚拟机重连网络分区在分布式系统里是很常见的错误,这类错误会导致分布式存储暂时不可用,SMARTX 支持虚拟机重连的机制,使得虚拟机 I/O 不会受短暂网络错误影响.●VM 热迁移虚拟机热迁移允许在不关闭虚拟机的情况下,将其转移到另一台物理服务器上运行.SMARTX 在存储层面支持虚拟机热迁移,提升虚拟机高可用性.3、简化IT管理●CLI/Web 管理CLI 为系统管理员最常用的管理方式,编写自动化脚本的基础.Web 提供可视化的操作界面,让操作变得简洁直观.●开放APISMARTX 开放 API,当前支持的 RESTFUL 和 Python 接口,对开发者友好,外部系统集成 SMARTX 十分容易.●集群事件分析、监控和报警丰富的多维度、多指标监控,自定义集群预警事件,方便系统管理员运维.强大的性能和日志分析工具,帮助管理员快速定位问题.4、节省开支●SMARTX基于通用的X86服务器,可以跟随通用硬件的快速升级而得到性能提升和新功能加入,为用户节省更多的开支.5、绿色节能●利用软件定义存储实现传统存储产品的功能,并且提供统一易用的接口,容易扩展,减少了很多专用设备的采购和使用,节省IT开支和机柜空间,节省电力能源.五、SMARTX软硬件一体解决方案和建议1、硬件●超微双子星2*双子星服务器<4U>,每个节点的硬件配置如下:联想 RD-6404 x 联想 RD-640服务器<8U>,每个节点的硬件配置如下:注:超微双子星硬件方案密度高,在空间和能耗的节省上更出色.2、SMARTX软件所有服务器节点都安装部署SMARTX标准版3、实践建议:●分期建设基于SMARTX的良好性能和诸多优势,学校可以分期投入建设,一期建成后可以先把常用的、访问量大的业务系统迁移到该平台,如教务、校园网、邮件等系统.●利旧老旧的服务器可作为备份存储,用于日常的数据备份.4、报价:●SMARTX软件+超微双子星服务器+Dell或Arista万兆交换机+万兆连接线:78万元〕包含实施部署+系统数据迁移+一年免费升级维护〔●SMARTX软件+联想RD-640服务器+Dell或Arista万兆交换机+万兆连接线:78万元〕包含实施部署+系统数据迁移+一年免费升级维护〔六、关于我们中科泰科技**是总部位于中关村的一家高新技术企业,公司主要从事信息化技术的研究和开发,服务对象包括政府、高校和企业.公司有一个敢于创新、开拓奋进的专业技术团队,他们来自硅谷、来自清华、微软、EMC、百度等跨国知名公司.我们致力的工作是把先进的IT基础架构及其应用带回国内,助力中国信息化水平的建设和提高.秉承"合力同行,创新共赢"的企业理念,我们努力为客户提供优质高效的服务,为社会创造价值,为员工提供愉快的工作和理想的实现.七、典型用户。

可视化数据中心软件的技术方案

可视化数据中心软件的技术方案

可视化数据中心软件的技术方案可视化数据中心软件是一种基于可视化工具和大数据技术的软件系统,它可以将数据信息可视化展示,帮助用户有效地分析和管理数据。

本篇文章将深入探讨可视化数据中心软件的技术方案。

一、系统架构可视化数据中心软件的系统架构可以分为四层:数据采集层、数据处理层、数据展示层和用户界面层。

数据采集层主要负责对各种数据进行实时采集和处理;数据处理层则对采集到的数据进行处理和存储;数据展示层主要负责数据的可视化呈现,以及用户对数据的交互操作;用户界面层则提供用户友好的界面进行数据的操作和管理。

二、数据采集技术在可视化数据中心软件中,数据采集是一个重要的过程,它保证了数据的准确性和实时性。

数据采集技术包括有数据传输协议、数据传输接口和数据的传输方式等。

其中,数据传输协议可以采用HTTP、FTP、MQTT和AMQP等协议,数据传输接口可以使用JDBC、ODBC和API等标准接口,数据的传输方式可以是实时传输和批量传输。

三、数据处理技术数据处理是可视化数据中心软件中的核心环节,它对采集到的数据进行分类整理、筛选和聚合等操作,以便后续数据的处理和分析。

常用的数据处理技术包括ETL、MapReduce、数据挖掘和机器学习等。

其中,ETL(Extract-Transform-Load)是一种数据转换技术,可以对不同来源的数据进行抽取、转换和加载;MapReduce则是一种大数据处理技术,可以对数据集进行并行化处理;数据挖掘可以通过算法进行数据的分类、聚类、关联规则挖掘等操作;机器学习则是一种模式识别的技术,可以通过训练数据来预测未来的数据变化。

四、数据展示技术数据展示是可视化数据中心软件的重要功能,通过数据的可视化呈现,帮助用户更好地理解和分析数据。

数据展示技术包括数据可视化图表、热力图、地图可视化和虚拟现实展示等。

数据可视化图表可以采用常用的柱状图、折线图、散点图等进行展示;热力图可以通过颜色的变化来展示数据的变化趋势;地图可视化可以使用地理信息系统技术,展示地理位置的相关数据;虚拟现实展示则可以通过AR和VR技术进行展示。

大数据可视化系统的开发流程

大数据可视化系统的开发流程

大数据可视化系统的开发流程
大数据可视化系统的开发流程可以分为以下几个步骤:
1. 需求分析:明确系统的功能要求和用户需求,确定系统的目标和范围。

2. 数据采集与清洗:收集所需的大数据,并进行数据清洗和处理,确保数据的准确性和完整性。

3. 数据存储与处理:选择适当的数据存储方式,如关系型数据库、NoSQL数据库或数据湖等,并进行数据处理、管理和维护,以满足后续可视化需求。

4. 可视化设计:设计系统的用户界面、交互方式和可视化图表等,以展示大数据的分析结果和洞见。

5. 数据分析与挖掘:根据用户需求和系统目标,对数据进行分析和挖掘,提取有价值的信息和模式。

6. 可视化开发:根据可视化设计和数据分析结果,使用相应的开发工具和技术,如JavaScript、HTML、CSS等,实现系统的可视化功能。

7. 系统测试与优化:对开发的可视化系统进行测试,发现和修复可能的问题和bug,并进行性能优化和界面优化,以提升系统的稳定性和用户体验。

8. 上线与维护:将可视化系统部署到生产环境中,并进行系统的监控和维护,及时处理用户反馈和问题,保持系统的正常运行。

需要注意的是,大数据可视化系统的开发流程可以根据具体情况和项目需求进行调整和补充。

同时,团队合作、需求迭代和用户反馈也是开发流程中的重要环节。

数据可视化分析软件开发大数据系统建设解决方案

数据可视化分析软件开发大数据系统建设解决方案

数据可视化分析软件开发大数据系统建设解决方案概述随着大数据时代的到来,越来越多的企业开始关注如何从海量的数据中获取有价值的信息。

数据可视化分析软件成为了一个重要的工具,帮助企业对数据进行分析和可视化呈现。

本文将介绍数据可视化分析软件开发大数据系统建设的解决方案。

解决方案1.需求分析在开发数据可视化分析软件之前,首先需要进行需求分析。

这包括确定软件的使用者群体,了解他们的需求和期望,以及核心功能和特性的定义。

通过需求分析,可以明确软件的定位和目标,为后续的开发工作打下基础。

2.数据收集与清洗数据的质量对于数据可视化分析软件的开发至关重要。

在大数据系统建设中,需要考虑如何从不同的数据源中收集数据,并对数据进行清洗和处理,以确保数据的准确性和一致性。

数据收集与清洗是确保数据可视化分析软件能够获取可靠数据的关键步骤。

3.数据存储与处理大数据系统建设中,需要考虑如何存储和处理海量的数据。

传统的关系数据库可能无法满足这种需求,因此需要考虑使用分布式存储和处理技术,如Hadoop和Spark等。

这些技术可以帮助将数据分散存储在集群中,并进行分布式计算和处理,以提高系统的性能和扩展性。

4.数据分析和挖掘数据可视化分析软件的核心是数据分析和挖掘功能。

通过使用统计分析、机器学习和数据挖掘算法,可以从大数据中提取有价值的信息,并生成具有可视化效果的报表和图表。

这些报表和图表可以帮助用户快速理解数据的趋势和规律,从而做出更准确的决策。

5.用户界面设计与交互用户界面设计和交互是数据可视化分析软件开发的重要环节。

一个易于使用和直观的界面可以帮助用户快速上手并获取所需信息。

在界面设计中,应考虑用户的习惯和使用场景,提供简洁明了的操作方式和功能导航。

同时,为用户提供交互功能,如拖拽、筛选和放大缩小等,以增强用户体验。

6.安全与权限管理在大数据系统建设中,数据的安全性是至关重要的。

在开发数据可视化分析软件时,需要考虑如何实施安全控制和权限管理。

数据中心可视化系统解决方案

数据中心可视化系统解决方案

数据中心可视化系统解决方案在当今数字化的时代,数据中心已成为企业和组织运营的核心基础设施。

随着数据量的不断增长和业务的日益复杂,如何高效管理和监控数据中心成为了一个重要的挑战。

数据中心可视化系统作为一种创新的解决方案,正逐渐受到广泛关注和应用。

一、数据中心可视化系统的需求背景随着企业信息化程度的不断提高,数据中心所承载的业务越来越多,规模也越来越大。

传统的数据中心管理方式往往依赖于复杂的表格、文档和人工巡检,这种方式不仅效率低下,而且容易出现误差和遗漏。

在面对突发故障或性能瓶颈时,很难快速定位问题并采取有效的措施。

因此,需要一种更加直观、高效、智能的管理手段,数据中心可视化系统应运而生。

二、数据中心可视化系统的功能特点1、实时监控与告警通过传感器和监控设备,实时采集数据中心的各类运行参数,如温度、湿度、电力消耗、设备状态等,并以直观的图表和图形展示在可视化界面上。

一旦出现异常情况,系统能够及时发出告警,通知相关人员进行处理。

2、资产可视化管理对数据中心内的服务器、存储设备、网络设备等资产进行详细的登记和管理,包括设备型号、配置信息、位置等。

通过 3D 建模或虚拟现实技术,将资产的分布和连接关系清晰地展示出来,方便管理人员进行资产盘点和规划。

3、网络拓扑可视化以图形化的方式展示数据中心的网络拓扑结构,包括网络设备之间的连接关系、IP 地址分配、带宽使用情况等。

有助于快速了解网络架构,排查网络故障,优化网络性能。

4、机房环境可视化通过模拟机房的实际布局,将机房的空间、机柜、空调、消防等设施进行可视化呈现。

可以直观地查看机房的空间利用率、温度分布等情况,为机房的规划和改造提供依据。

5、数据分析与报表对采集到的数据进行分析和处理,生成各类报表和统计图表,如设备故障率、能源消耗趋势、性能指标对比等。

帮助管理人员了解数据中心的运行状况,制定合理的运维策略和预算规划。

三、数据中心可视化系统的技术架构1、数据采集层负责采集数据中心的各类数据,包括物理设备的传感器数据、网络设备的流量数据、系统日志等。

数据中心机房可视化能源管理系统解决方案

数据中心机房可视化能源管理系统解决方案

能源数据分析与报告
数据分析:系统支持对收集到的能源数据进行深 入挖掘和分析,找出能源使用中的浪费和不合理 现象,为节能改造提供数据支持。
优化建议:基于数据分析结果,系统能够给出针 对性的优化建议,如设备调整、运行策略优化等 ,帮助数据中心实现节能减排目标。
报表生成:系统能够根据分析结果自动生成各种 报表,如能源消耗报表、能源效率报表、设备运 行报表等,方便管理人员全面了解数据中心的能 源使用情况。
通过对机房能源的全面监控和管理 ,可以提高机房的运营效率,降低
运营成本。
B
C
D
提高管理水平
系统的可视化界面和报表生成功能,可以 提高管理员的管理水平,实现机房能源管 理的科学化和规范化。
节能环保
通过对历史数据的分析,可以实现机房设 备的节能优化,降低能耗,达到节能环保 的目的。
02
CATALOGUE
数据迁移与整合新系统 ,不影响业务正常运行。
数据整合方案
提供数据整合方案,将不同来源、格式的数据进行整合,实现统 一管理和分析。
数据校验与清洗
对数据进行校验和清洗,确保数据的准确性、完整性,提高数据 质量。
培训与支持
01
系统操作培训
为用户提供系统操作培训,熟悉 系统的基本功能、操作流程,提 高用户的工作效率。
预测与分析
能源消耗预测
设备寿命预测
故障模式分析
基于历史数据和机器学习算法 ,系统能够预测数据中心的未 来能源消耗趋势,为管理人员 提供决策依据。
通过分析设备的运行数据,系 统可以预测设备的剩余寿命, 帮助管理人员提前进行设备更 换规划。
系统运用大数据技术对设备故 障进行模式分析,识别常见的 故障类型和原因,有助于提高 运维团队的故障处理能力和预 防能力。

可视化智能IT运维系统统一运维大数据分析管理平台建设方案智慧运维大数据分析平台建设方案[

可视化智能IT运维系统统一运维大数据分析管理平台建设方案智慧运维大数据分析平台建设方案[

操作系统 网络流量 流量分析 虚拟化监控 硬件监控 存储监控
……
vCenter Nagios
Cacti PRTG
自身管理端
Zabbix
……
统一展现
统一策略
统一告警
统一操作
一体化集中平台
Agent SNMP SNMP/SMI-S
SNMP
SDK
服务器
存储
网络
Hypervisor
虚拟化
JMX/CLI
JDBC
流程 中心
操作 中心
自动
业务系统自动巡检 应用自动交付部署 基础设施自动体检

智能化IT运维平台介绍
智能化 IT 监控运维平台技术架构
自动化巡检平台
业务巡检 自动盲检 巡检定义 巡检调度
巡检告警 巡检报告
基础设检施巡 基础设施 巡检 容量状况 巡检 性能状况 巡检 信息安全 巡检
统一访问门户 Paladin 统一用户管理
统一配置管理
统一权限管理
统一菜单管理
大屏展示系统
应用性能监控模块
JAVA 应用
.Net 应用
PHP 应用
应用性能 分析
预测 分析
用户体验 代码级监
监控

机器数据分析 安全合规
业务分析
IT基础设施监控模块 操作系统监控 网络设备监控
数据库监控 应用中间件监控
存储设备监控 网络拓扑展现
应用拓扑展现 采集策略框架
追踪故障根源
被动告警到主动式巡检
业务巡检
硬件巡检
自动巡检
发现问题
负载 设备
中间件
数据库
server
App
App

数字孪生可视化平台方案

数字孪生可视化平台方案

数字孪生可视化平台方案一、数字孪生可视化平台的概述数字孪生可视化平台是一种基于物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术,将物理实体与其数字模型进行实时交互和融合的系统。

它通过采集物理实体的各种数据,如传感器数据、运行状态数据、环境数据等,并将其传输到数字模型中进行处理和分析,然后以直观的可视化方式展示给用户,使用户能够实时了解物理实体的运行状况、性能指标、潜在问题等,从而实现对物理实体的精准监控、优化控制和预测性维护。

二、数字孪生可视化平台的架构1、数据采集层数据采集层负责从物理实体中采集各种数据,包括传感器数据、设备运行数据、环境数据等。

这一层通常使用各类传感器、智能仪表、数据采集卡等硬件设备,以及相应的数据采集协议和接口,确保数据的准确性、完整性和实时性。

2、数据传输层数据传输层将采集到的数据通过有线或无线网络传输到数据处理中心。

常见的传输方式包括以太网、WiFi、蓝牙、4G/5G 等,同时需要采用可靠的数据传输协议和加密技术,保障数据的安全传输。

3、数据处理层数据处理层对传输过来的数据进行清洗、转换、融合和分析。

这一层通常使用大数据处理技术、机器学习算法等,对数据进行挖掘和处理,提取有价值的信息和知识,为数字孪生模型的构建和更新提供数据支持。

4、数字孪生模型层数字孪生模型层是数字孪生可视化平台的核心部分,它基于物理实体的几何形状、物理特性、运行规律等建立精确的数字模型。

这些模型可以是三维模型、数学模型、仿真模型等,能够真实地反映物理实体的结构和行为。

5、可视化展示层可视化展示层将数字孪生模型和处理后的数据以直观、生动的方式展示给用户。

这一层通常使用三维渲染技术、虚拟现实技术、增强现实技术等,为用户提供沉浸式的可视化体验,使用户能够更加清晰地了解物理实体的状态和变化。

6、应用层应用层是数字孪生可视化平台的具体应用场景,如工业生产监控、城市管理、智能交通、医疗健康等。

通过将数字孪生技术与具体的业务需求相结合,实现对业务流程的优化、创新和决策支持。

3D数据中心可视化管理平台解决方案

3D数据中心可视化管理平台解决方案

3D数据中心可视化管理平台解决方案随着云计算、物联网和大数据技术的快速发展,数据中心已经成为现代企业不可或缺的核心基础设施。

为了更好地管理和监控数据中心的运行状态,提高数据中心的效率和可靠性,3D数据中心可视化管理平台应运而生。

本文将介绍3D数据中心可视化管理平台的解决方案。

首先,3D数据中心可视化管理平台利用先进的虚拟现实技术和模拟算法,将数据中心的各个组件和设备以三维形式呈现出来,实现了对数据中心的全方位可视化管理。

管理员可以通过平台实时查看数据中心的运行状态,包括设备的工作状态、温度和湿度等环境参数,以及网络流量和服务器负载等性能指标。

通过直观的可视化界面,管理员可以迅速判断数据中心是否正常运行,及时发现并解决潜在的问题,提高数据中心的稳定性和可靠性。

其次,3D数据中心可视化管理平台还提供了强大的监控和告警功能。

管理员可以设置监控规则,当数据中心出现异常情况时,平台会自动发送告警通知,包括短信、邮件等多种方式。

管理员可以根据告警信息快速定位问题所在,并采取相应的措施进行处理。

同时,平台还可以记录和分析历史数据,帮助管理员进行故障诊断和性能优化。

另外,3D数据中心可视化管理平台还具备灵活的扩展和集成能力。

平台可以与各类设备和系统进行集成,如服务器、网络设备、空调系统等,实现数据的自动采集和实时更新。

同时,平台还支持与其他管理系统的对接,如CMDB(配置管理数据库)、DCIM(数据中心基础设施管理)等,实现数据的互通和共享,提高数据中心管理的整体效率。

最后,3D数据中心可视化管理平台还具备友好的用户界面和便捷的操作方式。

管理员可以通过平台快速定位设备、查看设备信息和历史记录,并进行设备管理和配置操作。

平台还支持多终端接入,如PC、手机、平板等,管理员可以随时随地通过网络访问平台,实现对数据中心的远程管理。

综上所述,3D数据中心可视化管理平台是一种先进的数据中心管理工具,可以实现对数据中心的全方位可视化管理和监控。

数据中心运维管理-技术方案

数据中心运维管理-技术方案

数据中心运维管理软件技术方案文档修改记录目录1. 需求分析 (1)2. 项目建设目标 (2)3. 项目方案设计 (3)3.1. 设计原则 (3)3.2. 系统架构 (4)3.2.1. 逻辑架构 (4)3.2.2. 产品架构 (6)3.2.3. 技术路线 (8)3.3. 功能设计 (8)3.3.1. 数据采集 (8)3.3.2. 数据处理 (14)3.3.3. 综合管理 (16)3.3.4. 监控管理 (19)3.3.5. 拓扑管理 (25)3.3.6. 机房仿真 (28)3.3.7. 资产管理 (35)3.3.8. 安全事件分析 (36)3.3.9. 应用业务监控 (37)3.3.10. 风险管理 (44)3.3.11. 运维业务 (47)3.3.12. 告警中心 (49)3.3.13. 工作流管理 (54)3.3.14. 报表管理 (56)3.3.15. 脆弱性管理 (59)3.3.16. 知识库管理 (60)3.3.17. 宏观安全态势分析管理 (62)3.3.18. 系统自身的审计 (63)3.3.19. 统计分析 (66)3.3.20. 服务器应用软件监控配置 (68)3.3.21. 技术保障 (72)3.3.22. 数据中心系统压力测试 (74)3.3.23. 用户管理 (74)3.3.24. 系统管理 (78)3.4. 系统要求响应 (79)3.4.1. 软件通用设计 (79)3.4.2. 系统特性设计 (81)3.4.3. 系统接口设计 (85)3.4.4. 系统内部集成接口 (85)3.4.5. 与基础运维管理工具的集成接口 (85)3.4.6. 与综合运维平台的集成接口 (86)3.4.7. 统一身份认证与单点登录接口 (86)4. 方案特点与优势 (88)5. 系统培训、维护、升级和二次开发 (90)5.1. 系统培训 (90)5.1.1. 培训体系 (90)5.1.2. 培训组织 (90)5.1.3. 培训理念 (90)5.1.4. 培训目标 (91)5.1.5. 培训计划安排 (92)5.2. 系统维护升级 (92)5.2.1. 远程支持服务流程 (92)5.2.2. 现场服务流程 (94)5.2.3. 应急维护方案 (96)5.3. 二次开发 (97)6. 系统实施计划 (98)6.1. 实施步骤 (98)6.1.1. 实施指导思想 (98)6.1.2. 实施方案 (99)6.2. 项目团队 (107)6.2.1. 项目领导小组 (107)6.2.2. 项目指导小组 (108)6.2.3. 运维总负责人 (108)6.2.4. 总协调人 (109)6.2.5. 项目管理组 (109)6.2.6. 现场负责人 (109)6.2.7. 项目软件经理 (110)7. 项目经费预算 (113)7.1. 项目预算表 (113)7.2. 项目预算明细表 (114)7.2.1. 设计费明细表 (114)7.2.2. 材料费明细表 (115)7.2.3. 燃料动力费预算明细表(专项) (116)7.2.4. 差旅费概算明细表 (117)7.2.5. 会议费概算明细表 (119)7.2.6. 出版/文献/信息传播/知识产权事务费 (120)7.2.7. 测试化验加工费预算明细表 (121)7.2.8. 固定人员费概算明细表 (122)8. 项目进度规划 (123)9. 售后服务及技术支持 (124)1.需求分析作为工程信息化基础工程建设的一部分,数据中心运维管理系统是数据中心IT基础设施运维管理和性能监控平台,它从硬件设施和性能的不同层次,采集和监测数据中心的服务器设备性能信息、存储设备性能信息、链路质量信息等指标型数据,并通过可视化方式向运维管理用户提供管理、维护与监控接口,提供与设备无关的数据中心基础设施通用监测管理平台,在此基础上为IT基础设施的管理、评估,统计分析和决策支持,帮助定位故障,预测故障以及上层应用提供服务支持。

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

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。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

数据中心可视化技术方案北京金商祺股份有限公司2013.12目录1项目概况 (3)1.1项目背景 (3)1.2项目范围 (4)1.3项目要求 (4)1.4业务价值 (4)2项目目标 (5)2.1项目目标 (5)2.2性能要求 (5)3项目需求 (5)3.1功能需求 (5)3.2集成需求 (9)3.3实施需求 (9)3.4服务需求 (15)4环境要求 (16)4.1服务器 (16)4.2客户端 (17)4.3接口 (17)1项目概况1.1项目背景中国科学院计算机网络信息中心ARP运行支持中心(简称ARP中心)是中国科学院科研管理信息化方面的技术支撑与服务机构,承担中国科学院资源规划(ARP)项目的建设、运行保障和应用支持工作,以及中国科学院网站群系统建设和平台维护、各站点运行保障和技术支持工作。

同时,ARP中心还着力在科研管理与信息技术融合、政府行业信息化、信息资源指标体系建设与信息挖掘服务等方面开展大量的研究工作经过近几年的发展,IT环境在业务发展的重要性越发明显,但另一面由于ARP 中心管辖的机房建设历史时间较久,在目前的IT管理过程也有以下问题:资源信息分散:目前IT部门所管理的资源类型和数量较多,但是缺乏一个精确的整体资源视图。

加上不同部门与人员查看的信息又有所不同,设备维护与管理导致信息分散记录在不同的系统与团队,整体的IT资源情况没有一个统一的平台直观的查阅与了解。

另一方面目前IT架构经常发生面临着日常的变更,加上虚拟化技术的应用,使得当前的IT架构信息日益成为一个黑匣子,这使得变更与日常作业的风险加大,同时对整个IT架构的演进也越来越缺少把握与了解。

监控数据缺乏整合:目前ARP中心部署着各种监控系统,从环境监控到主机监控与网络构监控,被按设备类型分散到各个不同的监控系统之中,这使得日常的告警与关联分析面临较大的困难,而且难以清楚的了解一个机房到底目前有多少告警。

针对ARP中心机房的日常运维管理,本方案希望借助利用最新的计算机图形技术,基于三维虚拟现实的最佳形式实现对数据中心的真实展现,能够实现基于三维环境对机房、机柜和各类设备的管理功能,真正实现一个立体式、可视化的新一代机房运行管理平台,以长远改善这一现状,利用现有监控工具的监控能力与监控数据,通过可视化平台进行展示与分析,以提高信息传输理解的效率,更直观的掌握数据中心的整体情况。

参考资料:可视化(Visualization)是利用计算机图形学和图像处理技术,将数据转换成图形或图像在屏幕上显示出来,并进行交互处理的理论、方法和技术。

它涉及到计算机图形学、图像处理、计算机视觉、计算机辅助设计等多个领域,成为研究数据表示、数据处理、决策分析等一系列问题的综合技术1.2项目范围⏹物理范围:中科院院机关机房⏹集成范围:将神州泰岳的NMS对接可视化平台。

⏹功能范围:机房环境可视化、资产可视化、监控可视化1.3项目要求需要扎实构建一个平台级的可视化系统,长远的满足各种信息需求,宏观上可以整个机房的情况,具体要求如下:1)将目前数据中心的物理情况进行虚拟仿真,将机房与外面的监控室进行楼宇建模,从机房的任何一个机柜或设备,完成物理可视化。

2)将每一个设备的基本配置信息纳入可视化平台,通过任何物理可见的设备就可以查找到相关的配置信息,通过任何一条配置信息也可以查找到相关设备,完成资产配置可视化,实现基本的资产管理功能。

3)集成目前神州泰岳的NMS监控工具的监控数据,如主机性能、网络性能数据,以及各种设备的告警信息。

1.4业务价值采用3D技术对数据中心进行刻画,这被称为虚拟仿真(Virtual Environment),即通过技术手段把数据中心的一切物理存在的对象进行数据建模(从楼宇到设备,从地板到网线),以3D的方式在计算机中生成出来,进行查看、交互、分析,机房不再需要现实中用脚走过去参观与查看,而是随时随地的以任意一个视角进行切入,如果想知道核心的业务系统的机器分别分步在哪一些机柜之中,或者哪一些机柜空间的空间剩余还过半的,用一个查询,虚拟3D机房就会直观的输出一个图景,各种监控设备的运行数据和状态信息,与虚拟机房相结合后,并允许用户从任意时间、任意地点、任意视角进行查看任意对象的任意信息IT管理人员可以借助可视化平台的交互能力,透视数据中心的每一个角落,查看其关心的各种基础设施组件,获取相关信息,查询实时状态,甚至执行必要的操作指令。

采用符合直觉的操作方式,降低了信息查询和浏览的难度,使运维管理人员能够大幅提升操控效率,加快响应速度,缩短处理时间2项目目标2.1项目目标1)构建一个平台级的可视化系统2)完成机房的物理环境、资产设备的虚拟仿真可视化3)完成基础监控工具的监控数据可视化与IT监控的告警可视化4)具备未来功能拓展与其它工具集成的开放能力2.2性能要求1)展示对象配置信息<3秒2)进入任意场景视图<3秒3)图层信息展示视图<3秒4)告警数据展示<2秒5)查询任何对象<3秒3项目需求3.1功能需求要求能够充分利用最新的计算机图形技术,以3D虚拟仿真的最佳形式实现对数据中心的真实展现,能够实现基于3D环境对机房的运行情况进行实时监控,同时可以支持充分的针对机房、机柜和各类设备的管理功能,真正实现一个立体式、可视化的新一代机房运行管理平台。

具体要求功能如下:系统采用B/S架构,支持利用浏览器直接通过鼠标实现直接实现三维系统的的访问和浏览;系统展示效果要求全三维:通过鼠标点击三维可视化环境中实现建筑、机房,机房子区域、机柜、设备和设备端口逐级进入和浏览。

建筑物级楼层级房间级机柜组级机柜级别设备级别●监控系统可视化:监控系统可视化功能模块提供丰富的数据接口,支持接入环境监控工具的监控数据,从而在三维仿真环境中实现数据中心监控系统的实时数据和报警展示:➢环境监控接入模块:支持电力、制冷、温湿度、安防、消防等⏹根据建筑图纸和机房实际部署情况建立完整园区、楼层、机房、设备安装部署情况及动力环境等附属设施的直观3D展示场景。

为数据中心基础设备管理提供与实际情况相一致的3D可视化管理环境和统一的用户访问界面。

⏹在3D可视化管理环境中采用Google Earth类似的逐级进入方式,实现园区(数据中心),楼层,机房,机柜组和机柜,设备,端口,线缆七级全3D浏览和全鼠标操作。

⏹3D模型要求:⏹机房3D模型:表现机房楼层的结构布局和典型特征。

⏹设备3D模型:通过模型可以明确识别设备品牌和型号,支持用户现场已有设备的前后面板展现。

⏹模型支持在线下载更新。

⏹资产管理针对数据中心的所有物理设备,包括独立设备(大型服务器和存储、空调、UPS、配电柜)和上架设备(上架安装的服务器、存储和网络设备等)的可视化管理。

⏹信息查询:支持在3D可视化环境中通过鼠标点击操作实现对设备台帐信息的直观查询。

⏹设备定位:实现通过关键字在3D可视化环境中的进行快速设备定位查询:支持通过关键字进行设备信息的模糊查询,必须支持针对设备品牌、操作系统类型、管理员对象、设备使用单位几个重要关键字对设备进行模糊查询和定位。

方便管理员快速了解目前的相关资产信息和分布。

⏹数据管理:支持基于现场实际机柜布局和已有设备台账数据自动生成机房3D场景。

在相关场景中,机柜间的位置关系、设备在机柜中的位置与实际中的布局一致。

⏹数据录入:➢提供资产设备信息的批量导入方式(电子表格)进行维护➢提供系统界面来手工维护供资产设备信息➢提供开放的数据接口,供日后与资产管理或CMDB进行对接,以便自动维护资产信息。

⏹在3D可视化环境中支持对机房中所有机柜的连续可用空间分布查询,,统计结果能够在3D环境中以柱状图方式直观表现⏹在3D可视化环境中支持机房机柜用电量分布统计,能根据不同的颜色区分相关的机柜用电量大小;支持对机房机柜用电量的分布图可视化渲染表现。

⏹在3D可视化环境中支持对机房承重分布情况统计,能够以柱状图方式直观表现当前机房中每个机柜的承重状态,方便管理员实时了解机房布局并进行有效调整。

3.2集成需求可视化系统需与环境监控系统实现对接,功能要求说明如下:在NMS监控系统中的主机、网络以及环境设备的监控数据,告警至少包括:⏹对象ID⏹时间信息⏹设备类型⏹告警级别⏹告警标志⏹告警文本性能数据至少包括:⏹对象ID⏹性能指标名称⏹性能指标阀值⏹监控性能数据3.3实施需求对于实施过程中需要用到的3D建模制作,相关的要求细节及制作规则如下。

3D制作要求1.机房内部结构布局(室内建筑):实现机房内部的三维表现1.1 所需信息:机房建筑结构及设备总体布局数据要求:CAD平面布局图(DWG文件)VISIO文件说明:根据CAD图需得到以下基本信息:①各房间的详细建筑尺寸。

(如房间的长,宽等)②房间附属物体的位置及大小信息。

(如门窗的位置和大小,房柱的位置和大小等)③房间内设备的布局示意,如机柜,小型机等(如左下图所示)④如CAD图可反应出房间内砖块的真实布局(如右下图蓝线所示),则更有利于三维场景逼真再现实际机房布局,使如机柜或小型机等设备可按实际砖块位置摆放。

另外,如果有设备布局的其他文件如VISIO或PDF也可使用示例:此类CAD图可提供以下信息:①房间的建筑尺寸②设备的大致布局无法从此类CAD图得到如下信息:①设备的精确位置②设备的具体型号③机柜的朝向无法辨别此CAD图可提供以下信息:①房间的建筑尺寸②设备在房间中的准确位置(可以通过数地板块来确定)③可以看出机柜的正面朝向(如红圈所示)④可以看出设备的型号(如绿圈所示,NW表示网络机柜)三维场景实现VISIO 文件也可以详细的看出设备的布局及精确位置和朝向及型号等信息1.2 所需信息:机房高度信息数据要求:层高信息:地板以下高度、地板到天花板高度、天花板以上高度。

示例:地板下高度:0.8M 地板到天花板高度:3M 天花板以上高度:1.5M数据要求:机房内部照片1.3 所需信息:机房装修风格;设备布局;机柜/独立设备外形示例:照片不低于500w像素,清晰,尽量正视拍摄;机房布局照片:按照通道顺序拍摄,便于了解机房布局情况。

(如下图中的①~③所示的拍摄顺序为逆时针围绕机房进行拍摄)需要重点表现的细节:尽量正视照片,清晰照片。

实景图片三维场景实现①②③对于建筑物特殊的细节也需要拍照机房的边缘也需要拍摄,可看到砖块在边缘的实际情况对于机房内的典型设施需特写拍照(如烟感,门禁等设备)细节尽量以正视角度拍,如对这个门的特写照片4.专用设备:实现设备的三维展现4.1 所需信息:设备外形数据要求:设备外形照片说明:照片不低于500W像素典型标志:正面照片实景图片三维场景实现正面特写背面特写侧面特写设备细节特写,最好能拍到设备的型号,这样有助于我们能够查到更详尽的设备信息4.2 所需信息:设备参数数据要求:长、宽、高外形尺寸说明:三维模型设备制作需要准确的外形尺寸信息。

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