数据中心模型
dcmm二级和三级评估标准
dcmm二级和三级评估标准DCMM（Data Center Maturity Model）是一种评估数据中心成熟度的模型，它分为四个级别：初级、二级、三级和四级。
以下是DCMM二级和三级评估标准的详细解释：二级评估标准：1. 物理基础设施：数据中心应具备高度可靠的电力供应和冷却系统，包括备用电源和冷却设备。
还需要有监控和报警系统，以及定期的设备维护和检查。
2. 环境控制：数据中心应具备适当的温度和湿度控制，以确保设备的正常运行。
还需要有适当的防火措施和灾难恢复计划。
3. 安全措施：数据中心应有严格的物理安全措施，包括访问控制、视频监控和入侵检测系统。
还需要有信息安全政策和控制措施，以保护数据的机密性和完整性。
4. 运维管理：数据中心应有完善的设备管理和维护计划，包括设备清单、设备维护记录和故障处理流程。
还需要有变更管理和问题管理流程，以确保数据中心的稳定性和可靠性。
5. 服务水平协议：数据中心应与用户或客户签订服务水平协议（SLA），明确服务水平指标和责任。
还需要有监控和报告机制，以及持续改进计划。
三级评估标准：1. 能源效率：数据中心应具备高效的能源利用和管理措施，包括使用能源效率设备、优化冷却系统和实施能源监控。
还需要有能源管理策略和目标，以减少能源消耗和碳排放。
2. 虚拟化和云计算：数据中心应采用虚拟化和云计算技术，以提高资源利用率和灵活性。
还需要有相应的管理和监控工具，以确保虚拟化环境的稳定性和安全性。
3. 自动化和自动化：数据中心应实施自动化和自动化技术，包括自动化的设备管理、配置管理和故障恢复。
还需要有自动化的监控和报警系统，以及自动化的变更管理和问题管理流程。
4. 数据中心运营：数据中心应具备高度成熟的运营管理能力，包括设备管理、容量管理、性能管理和服务管理。
还需要有持续改进计划和关键绩效指标，以提高数据中心的运营效率和服务质量。
5. 创新和前瞻性：数据中心应具备创新和前瞻性的能力，包括关注新技术和趋势、参与行业标准制定和技术研发。
大道至简,图解大型互联网数据中心典型模型 李典林
大道至简，图解大型互联网数据中心典型模型原创2016-04-08腾讯数据中心ensoli数据中心本质上是数学和逻辑的组合，分析模块化数据中心的颗粒度可以归纳演绎出其典型模型，本文介绍一些大型互联网数据中心的典型案例，正是为了做此方面的分析。
大型互联网公司数据中心建筑布局图一是谷歌数据中心的典型布局，从空中俯视看到的庞大体量和氤氲升腾的水汽，让人立马联想到现代化的超级信息处理工厂，或在海上全力巡航的超级信息航母。
谷歌的数据中心建筑结构极其精简，主体机房为宽而矮的单层仓储式厂房建筑结构，船体的中后两舱为两个长宽形主体机房模块，船头为机房配套的功能区域(如安保办公、拆包卸货、备品备件间等)；船体左侧为模块化变配电及柴发区域，船体右侧是模块化制冷及散热储水区域，水电分区，左右两翼像巡洋舰和护卫舰等保障航空母舰的稳定安全运行。
图一谷歌数据中心俯视图图二为其主平面布局图。
北侧为水，南侧为电，中间为机房模块，约2万平米的中间主机房区可以支持约8到10万台服务器，左右两侧为网络间以及办公支持区。
白地板区域分为南北共四个大机房房间，每个房间可以支持约2万到2.5万台服务器，每个机房模块内约30纵列，每列约25到30个IT机柜，每个大房间可以部署约750到900个机柜，约1万KVA的电力，整个建筑约4万KVA总用电。
图二谷歌数据中心平图布局图图三是facebook在瑞典的模块化数据中心效果图，该建筑也是仓储式大厂房结构，左右两栋数据中心大楼内共建设了1#-4#四个大房间的数据中心模块，两栋建筑之间有一个专用制冷机房，在建筑的两侧也部署了室外集装箱柴发。
此外，在数据中心建筑隔壁，还设有一个用于办公的其它功能的建筑。
图三 facebook模块化机房俯视图图四类似这个数据中心的平面布局（冷机和配电位置稍有变化，但主体框架模块没变），同样左右两侧共四个大机房模块，A/B区南北各两个，大房间的南北两侧为AHU模块，同样和冷热通道一一对应；两个建筑大房间之间为电力模块，以及制冷模块，同样是模块化的设计。
数据中心的模型分析与研究
本 质 不 同 在 于 采 用 软 交 换 方 式 ， 大 大 简 化 了
Ｇｅ ｅ ａｉｎ Ｎｅｗｏ ｋ）又 称 为 下 一 代 网 络 ， ｎ ｒｔ ｔ ｒ ｏ
第一层 为边缘层。又称 为综合接入层。 在 上 一代 通 信 网络 中，不 同 网络 的 接八 方式
是 不 同 的 。 固 定 通 信 网 （ 称 固 网 ）有 模 块 简 实 现 接 入 ，移 动 通 信 网 采 用 无 线 方 式 接 入 。
而 在 ＮＧＮ 网 络 中 ， 固 话 、 ～ 机 、 宽 带 、 电 手
■ Ｃ ｌｎｌｉ ａ ｙｅ 布ｇｃｐ ｂ全ｃｄ ｉ 攻 线 略ａ ｎ ｏ Ｅ
程 可 简 化 为 如 图 ２所 示 。
ｌ ＳＤＮ、 ＰＬ ＭＮ、 Ｉ Ｎ、ｌｔ ｒ ｅ ）之 间 的 互 通 ， ｎｅ ｎ ｔ
在 全 网 内快 速 提 供 新 的 语 音 、 数 据 、 图 像 融
合 业 务 ，如 图 ３所 示 。
、
固 ．
罐
视 等 终 端 设 备 ， 实 现 统 一 接 入 ，所 以 又 被 称
为综合 接入层 。
传统语音网络 用户 ÷÷ 用户
第 二 层 为 核 心 层 。 实 现 数 据 、 信 息 的 高 速 传 输 、互 联 互 通 。 通 常 由城 域 传 输 网络 、
省域 传输 网 、国家干线传输 网络 等构成 。
分析 的 模 型 、工 具 与方 法 。数 据 中心 模 型 包括 物 理模 型 、可靠 性模 型 、能效 模 型 、生 命周 期 模型 、 经 济 模 型 等 ， 这 些 模 型 将 为 数 据 中 心 的 规 划 、设 计 、 建 设 提 供 深 入 的 理 论 支 持 。
tier数据中心评估模型的评估指标
tier数据中心评估模型的评估指标
Tier等级标准确立了数据中心机房基础设施的四个不同定义，包括Tier I、Tier II、Tier III和Tier IV，以及用于确定是否符合这些定义的性能确认测试。
这个标准的评估指标主要包括以下几个方面：
1. 冗余容量组件：数据中心机房基础设施的冗余容量组件是评估的重要指标。
例如，Tier II数据中心应拥有冗余容量组件，以及一个单一的非冗余分配路径来为关键环境提供服务。
而Tier III数据中心则应拥有冗余容量组件，以
及多个独立分配路径来为关键系统提供服务。
2. 现场燃料存储：对于需要使用引擎式发电机的数据中心，现场燃料的储备也是评估的重要指标。
例如，Tier II和Tier III的数据中心都需要为“N”容量储备12个小时的现场燃料存储。
3. 独立分配路径：数据中心需要有足够的独立分配路径来确保关键系统的正常运行。
例如，Tier III数据中心应拥有多个独立分配路径来为关键系统提供服务，并且任何时候只需一个分配路径为关键环境提供服务。
4. 性能确认测试：这是评估数据中心是否符合各级Tier要求的关键指标。
性能确认测试基于成果进行，而不是规范性设计方法或所需设备清单。
请注意，具体评估指标可能会根据数据中心的具体情况而有所不同。
如有更深入的需求或问题，建议咨询专业人士或查阅相关资料。
数据中心建模方案
数据中心建模方案前言每个行业有自己的模型，但是不同行业的数据模型，在数据建模的方法上，却都有着共通的基本特点。
什么是数据模型数据模型是抽象描述现实世界的一种工具和方法，是通过抽象的实体及实体之间联系的形式，来表示现实世界中事务的相系的一种映射。
在这里，数据模型表现的抽象的是实体和实体之间的关系，通过对实体和实体之间关系的定义和描述，来表达实际的业务中具体的业务关系。
数据仓库模型是数据模型中针对特定的数据仓库应用系统的一种特定的数据模型，一般的来说，我们数据仓库模型分为几下几个层次。
数据仓库模型通过上面的图形，我们能够很容易的看出在整个数据仓库得建模过程中，我们需要经历一般四个过程：•业务建模，生成业务模型，主要解决业务层面的分解和程序化。
•领域建模，生成领域模型，主要是对业务模型进行抽象处理，生成领域概念模型。
•逻辑建模，生成逻辑模型，主要是将领域模型的概念实体以及实体之间的关系进行数据库层次的逻辑化。
•物理建模，生成物理模型，主要解决，逻辑模型针对不同关系型数据库的物理化以及性能等一些具体的技术问题。
因此，在整个数据仓库的模型的设计和架构中，既涉及到业务知识，也涉及到了具体的技术，我们既需要了解丰富的行业经验，同时，也需要一定的信息技术来帮助我们实现我们的数据模型，最重要的是，我们还需要一个非常适用的方法论，来指导我们自己针对我们的业务进行抽象，处理，生成各个阶段的模型。
为什么需要数据模型在数据仓库的建设中，我们一再强调需要数据模型，那么数据模型究竟为什么这么重要呢？首先我们需要了解整个数据仓库的建设的发展史。
数据仓库的发展大致经历了这样的三个过程：•简单报表阶段：这个阶段，系统的主要目标是解决一些日常的工作中业务人员需要的报表，•以及生成一些简单的能够帮助领导进行决策所需要的汇总数据。
这个阶段的大部分表现形式为数据库和前端报表工具。
•数据集市阶段：这个阶段，主要是根据某个业务部门的需要，进行一定的数据的采集，整理，按照业务人员的需要，进行多维报表的展现，能够提供对特定业务指导的数据，并且能够提供特定的领导决策数据。
多数据中心的数据同步模型研究与设计
多数据中心的数据同步模型研究与设计在当今数字化时代，数据已成为企业和组织的核心资产。
随着业务的扩展和数据量的不断增长，许多企业采用了多数据中心的架构来提高数据的可用性、可靠性和性能。
然而，多数据中心之间的数据同步问题成为了一个关键挑战。
有效的数据同步模型不仅能够确保数据的一致性和完整性，还能提高系统的整体性能和用户体验。
一、多数据中心的数据同步需求与挑战多数据中心部署的主要目的是为了实现容灾备份、负载均衡和就近访问等功能。
然而，要实现这些目标，数据同步必须满足以下需求：1、数据一致性确保各个数据中心的数据在任何时刻都保持一致，避免数据冲突和错误。
2、低延迟数据的同步应该尽可能地减少延迟，以保证业务的实时性和响应性。
3、高可靠性即使在网络故障或部分数据中心出现问题的情况下，数据同步仍能可靠地进行。
4、数据量和性能处理大量的数据同步操作，同时不影响系统的整体性能。
然而，实现这些需求面临着诸多挑战。
网络延迟、带宽限制、数据冲突解决、数据过滤和转换等问题都需要精心设计和处理。
二、常见的数据同步方法1、基于数据库复制技术如主从复制、双向复制等。
主从复制中，主数据库负责写入操作，从数据库异步复制主数据库的更新。
双向复制则允许两个数据库之间相互更新，但需要解决冲突问题。
2、数据分发中间件通过专门的中间件来管理数据的分发和同步，能够提供更灵活的配置和控制。
3、分布式文件系统适用于大规模数据的同步，如 Hadoop 的 HDFS 等。
4、消息队列将数据变更作为消息发送到各个数据中心，进行异步处理。
每种方法都有其优缺点，需要根据具体的业务场景和需求进行选择。
三、数据同步模型的设计原则1、分层架构将数据同步过程分为不同的层次，如数据采集层、传输层、处理层和存储层，便于管理和维护。
2、异步与同步相结合对于关键数据采用同步方式确保一致性，对于非关键数据可以采用异步方式提高性能。
3、数据过滤和压缩减少数据传输量，提高网络效率。
tier数据中心评估模型的评估指标
tier数据中心评估模型的评估指标
评估数据中心的模型是为了确定数据中心的可靠性和可用性。
以下是评估数据中心的一些常见指标：
1. 可靠性指标：
- 故障容忍性：评估数据中心在硬件故障、软件故障或其他故障情况下的表现。
- 可恢复性：评估数据中心在发生故障后能够多快地恢复正常运行。
- 可靠性级别：评估数据中心的可靠性级别，如Tier I、Tier II、Tier III或Tier IV。
2. 可用性指标：
- 可用性百分比：评估数据中心在一定时间内保持可用状态的百分比。
- 平均故障间隔时间（MTBF）：评估数据中心平均发生故障的时间间隔。
- 平均修复时间（MTTR）：评估数据中心平均从故障恢复正常运行所需的时间。
3. 能效指标：
- 功耗效率：评估数据中心在提供服务的同时所消耗的能源。
- PUE（能源使用效率）：评估数据中心的总能耗与其IT设备能耗之间的比率。
4. 容量指标：
- 可用容量：评估数据中心当前可用的存储和处理能力。
- 扩展能力：评估数据中心是否具备扩展的能力以满足未来的需求。
5. 安全指标：
- 物理安全：评估数据中心的物理安全措施，如门禁系统、监控摄像头等。
- 网络安全：评估数据中心的网络安全防护措施，如防火墙、入侵检测系统等。
6. 管理指标：
- 运营成本：评估数据中心的运营成本，如人员费用、能源费用等。
- 效率改进：评估数据中心的管理流程和技术改进，以提高效率和降低成本。
以上是评估数据中心模型的一些常见指标，通过对这些指标的评估，可以帮助企业选择合适的数据中心，并确保数据中心的可靠性、可用性和安全性。
数据中心整体架构图
Si
数据中心B
互联网
Si
Si
DWDM
链路与全局负载
公共服务 出口区
LC>M 分光/分流器
出口路由器
Si
DWDM
公 共 服 务 交 换 区
Si
Si
出口防火墙
IPS
核心 交换机
业务核心 交换机
Si
Si
接入
接入
数据中心A整体架构图
业务传输网
公共服务区
公共服务DMZ区
WAF集群 VPN
签名验签 服务器 用户网关
公共服务 安全管理区
公共服务 网络区
公共服务服务器区
数据库区 中间件区
应用区
网络虚拟化区
测试区
公共服务区
安全 隔离区
备用线路
电子政务外网
核心业务 出口区
核心业务 网络区
核心业务 数据交换区
核心业务 安全管理区
核心业务服务器区
数据库区 中间件区
应用区
网络虚拟化区
测试区
核心业务区
3. 网络架构设计（数据中心A）
Si Si
DMZ服务器
流量侦测集群
本地Ddos攻击清 洗设备
安全管理区
态势感知 漏洞扫描 数据库审计 日志审计
IDS
Si
Si
核心业务区 核心业务数据交换区
签名验签 服务器 用户网关
数据交互服务器
态势感知 漏洞扫描 数据库审计 日志审计
IDS
流量侦测集群
本地Ddos攻击清 洗设备
安全管理区
安全隔离区
互联交换机
1. 数据中心整体构架 – 灾备方案
核心业务区
公共服务区
施耐德数据中心成本计算模型
施耐德数据中心成本计算模型施耐德是全球领先的数字化转型和能源管理解决方案提供商，该公司为企业和个人提供创新的电力管理、自动化解决方案和数据中心解决方案。
而在数据中心建设过程中，成本计算模型是非常重要的，能够帮助企业准确预测和控制数据中心建设的成本。
下面我们将介绍一种施耐德数据中心成本计算模型，以帮助企业更好地控制数据中心建设成本。
1.建筑和土地成本：包括土地购买、建筑物修建和改造、设备安装等费用。
建筑和土地成本通常是数据中心建设中最大的成本之一，因此需要对这部分成本进行准确的估算。
2.设备和网络成本：包括服务器、存储设备、网络设备等硬件设备的购买和安装费用。
此外，还需要考虑设备的维护和更新成本。
3.电力和冷却成本：数据中心是功耗较大的设施，因此电力和冷却成本也是较大的一部分。
这包括电力供应设备、空调设备、电力和冷却的运营成本等。
4.人工成本：包括工程师、运维人员、安全人员等的薪资和福利。
数据中心的安全和稳定性对于企业的运营非常重要，因此需要雇佣一支专业的团队来管理和维护数据中心。
5.管理和维护成本：包括监控系统、安全系统、备份系统等的购买和维护费用。
数据中心需要安全可靠的管理和维护系统来确保数据的安全性和可用性。
1.确定数据中心的规模和功能需求：根据企业的实际需求确定数据中心的规模和功能，包括数据存储量、计算能力、网络带宽需求等。
2.估算建筑和土地成本：根据数据中心规模和功能需求，估算建筑和土地成本，包括土地购买、建筑物修建和改造、设备安装等费用。
3.估算设备和网络成本：根据数据中心规模和功能需求，估算设备和网络成本，包括服务器、存储设备、网络设备等硬件设备的购买和安装费用。
4.估算电力和冷却成本：根据数据中心规模和功能需求，估算电力和冷却成本，包括电力供应设备、空调设备、电力和冷却的运营成本等。
5.估算人工成本：根据数据中心规模和功能需求，估算人工成本，包括工程师、运维人员、安全人员等的薪资和福利。
数据中心设备状态评价模型研究
数据中心设备状态评价模型研究数据中心设备状态评价模型研究在日益数字化的时代，数据中心已经成为企业信息处理及管理的关键性基础设施。
它们提供了高可用性、可靠性、灵活性、可扩展性和安全性等方面的保障，因此保障数据中心设备的正常运行并保持其最高的性能状态已经成为企业信息化的重要环节。
为了进行及时维护，降低维护成本和提高设备可靠度，研究数据中心设备状态评价模型是至关重要的。
本文将从定义、发展历程和发展趋势，以及研究内容和应用价值等方面分析数据中心设备状态评价模型。
一、数据中心设备状态评价模型的定义数据中心设备状态评价模型，顾名思义，就是对数据中心设备进行状态评价的一种模型。
这个模型可以帮助企业识别设备的状况，并跟踪相关的指标，形成一定的自动化监测机制，以便在设备发生异常或故障时能够及时发现、定位和解决问题。
二、数据中心设备状态评价模型的历史发展随着信息化的大潮席卷全球，数据中心的规模、数量和复杂性急剧增长，设备的管理难度也越来越大。
为了让设备正常运行，保障用户和公司的利益，人们开始在数据中心设备的管理和维护上寻找有效的解决方案。
最初的解决方案是“熟练工人”的传统管理方式，然而由于人力不稳定、难以复制、高成本、效率低下等问题，这种方案越来越不被看好。
相应地，不断地为数据中心设备状态评价模型研究提供了发展机会。
本世纪初，随着云计算、大数据等概念的兴起，数据中心也逐渐成为企业信息化建设的核心。
相继出现了一系列的设备状态评价模型，主要包括CVS、RRVS、ISR等，分别对设备的稳定性、响应速度、安全性等方面进行考虑。
这些模型丰富了数据中心设备状态评价模型的研究内容和思路，提供了更好的管理体系和技术支持。
三、数据中心设备状态评价模型的发展趋势数据中心设备状态评价模型将会迎来更广泛的应用，同时也需要针对新的应用场景和需求进行不断改进和创新。
以下是一些在数据中心设备状态评价模型发展过程中的发展趋势：1. 自动化评价：数据中心设备状态评价模型需要实现自动化的设备监控，让设备的状态变化得到迅速的反馈。
数据中心建模方案
数据中心建模方案1.需求分析：在建模过程之前，需要对数据中心的业务需求进行全面的分析。
这包括对系统性能、容量、可用性和安全性等方面的评估，并提取关键需求和目标。
2.系统设计：在需求分析的基础上，进行数据中心的整体设计。
这包括确定数据中心的逻辑和物理拓扑，确定硬件设备和软件组件的选择，以及制定网络和存储架构等。
3.服务模型：建立数据中心的服务模型，即将数据中心的功能和服务按照模块化的方式进行划分和描述。
通过服务模型，可以清晰地了解每个模块的功能、依赖和接口等。
4.数据模型：建立数据中心的数据模型，即对数据进行分类、整合和管理的模型。
数据模型包括数据的结构、存储和处理方式，并与服务模型进行对应。
5.性能建模：根据需求分析的结果，对数据中心的性能进行建模和评估。
通过建立性能模型，可以预测和优化数据中心的性能，提高系统的响应速度和负载均衡能力。
6.安全建模：对数据中心的安全进行建模和评估。
这包括对数据的保护机制、访问控制和备份策略等的建模，以及对系统的漏洞和风险进行评估和管理。
7.虚拟化建模：对数据中心进行虚拟化建模，即将物理资源抽象为虚拟资源，并进行动态分配和管理。
虚拟化建模可以提高数据中心的资源利用率和灵活性，降低成本和维护工作量。
8.容灾建模：对数据中心进行容灾建模，即在系统设计和架构中考虑灾备和容错能力。
容灾建模包括冗余和备份机制的设计，以及灾备计划和故障恢复策略的制定。
9.监控和管理：建立数据中心的监控和管理体系。
通过建模，可以实现对数据中心各个组件和系统的实时监控和管理，及时发现和解决问题。
总之，数据中心建模方案是一项系统性的工作，旨在实现高性能、高可靠性、高安全性和高灵活性的数据中心架构。
通过合理的建模方法和步骤，可以有效地规划和设计数据中心，满足不同业务需求，并提高数据中心的管理效率和运营效果。
数据中心能耗模型及能效算法综述
数据中心能耗模型及能效算法综述
1 数据中心能耗模型及能效算法综述
近几年来，移动互联网的发展与传统的基础设施相结合，使数据
中心的应用越来越广泛。
这也同时使能耗问题日益凸显，成为关注的
焦点。
为了解决数据中心能耗问题，研究者们研发出了很多各式各样
的能耗模型及能效算法，以提高数据中心能耗效率。
这些模型和算法
主要包括电量模型、负载均衡算法、能耗优化算法、热管理算法等。
电量模型
电量模型是数据中心研究中的重要内容，它能够有效地计算数据
中心用电量和效率，并根据当前的负载情况对数据中心的运行情况进
行预测。
主要的电量模型有基于温度的电量模型、基于P-FR的电量模型、基于拓扑结构的电量模型和基于组合启发式的电量模型。
负载均衡算法
负载均衡算法可以有效地调节服务器数量，并将系统中的负载均
匀分布到可用的服务器上。
常用的负载均衡算法有本地负载均衡算法、全局负载均衡算法和流量整形负载均衡算法。
能耗优化算法
能耗优化算法包括低功耗优化算法和热失效优化算法，主要目的
是通过控制系统的负载状态和功耗来达到最低的能耗消耗。
热管理算法
热管理算法设计的目标是减少服务器散热系统的消耗，同时尽可能充分利用空间冷却等冷却手段。
常用的冷却策略包括冷却失败成本函数优化算法、改进的流程极化热管理算法、基于极限理论的动态冷却算法等。
以上模型和算法可以协调优化数据中心的服务器利用率，以降低数据中心能耗。
它们不仅能够在现有硬件上提高数据中心的性能，还能有效地抑制能耗暴增，降低数据中心的运行成本。
数据中心BIM模型设计与优化
数据中心BIM模型设计与优化数据中心BIM模型设计与优化数据中心是承载大量服务器和云计算设备的关键基础设施，因此设计和优化数据中心的BIM模型对于确保数据中心的高效运行至关重要。
下面将逐步介绍设计和优化数据中心BIM模型的步骤。
第一步：需求分析在设计和优化数据中心BIM模型之前，需要先进行需求分析。
这包括确定数据中心的规模、用途和功能要求。
例如，需要确定数据中心的面积、机柜数量、设备功耗等。
第二步：空间规划在确定了数据中心的需求后，需要进行空间规划。
这包括确定数据中心的布局，包括服务器机柜、冷却设备、电力设备等的位置。
在进行空间规划时，需要考虑到机柜之间的空间、通风要求和物理安全等因素。
第三步：能源管理数据中心的能源管理是关键之一。
通过BIM模型，可以模拟不同能源管理方案的效果，并选择最佳方案。
例如，可以模拟不同的供电策略、冷却方案和照明系统，以评估其对能源消耗的影响。
第四步：冷却系统设计冷却系统对于数据中心的稳定运行至关重要。
通过BIM模型，可以模拟不同的冷却系统设计，并进行优化。
例如，可以模拟风道的设计、冷却水的循环方式等，以确保数据中心的温度和湿度在可接受范围内。
第五步：物理安全设计数据中心的物理安全是至关重要的。
通过BIM模型，可以模拟不同的物理安全措施，并进行评估。
例如，可以模拟监控摄像头的布置、门禁系统的设计等，以确保数据中心的安全性。
第六步：设备布线设计数据中心的设备布线对于数据中心的可靠性和可维护性至关重要。
通过BIM模型，可以模拟不同的设备布线方案，并进行评估。
例如，可以模拟电缆的路径、光纤的布线方式等，以确保数据中心的设备之间的连接可靠且易于维护。
第七步：可视化管理通过BIM模型，可以将数据中心的物理设施和设备信息可视化。
这可以帮助数据中心管理人员更好地理解和管理数据中心的运行情况。
例如，可以通过BIM模型实时监测设备的能耗、温度和湿度等参数，以及进行故障诊断。
通过以上步骤，可以设计和优化数据中心的BIM 模型，以确保数据中心的高效运行和可靠性。
数据中心管理体系常用参考标准gbt6数据中心服务能力成熟度模型
数据中心管理体系常用参考标准gbt6数据中心服务能力成熟度模型标题：数据中心管理体系常用参考标准—GB/T -2012《数据中心服务能力成熟度模型》随着信息技术的快速发展，数据中心已成为各行业重要的信息基础设施。
为了确保数据中心的高效运行和服务质量，建立一套科学、规范的数据中心管理体系至关重要。
在此背景下，中国国家标准化管理委员会于2012年发布了GB/T -2012《数据中心服务能力成熟度模型》，为数据中心的管理提供了参考标准。
GB/T -2012规定了数据中心服务能力的成熟度模型，该模型包括成熟度模型和指标体系两个部分。
其中，成熟度模型将数据中心服务能力分为五个级别，每个级别又细分为多个阶段；指标体系则对每个阶段的评价指标进行了详细说明。
该标准的制定有助于企业评估和提升数据中心的管理水平，确保数据中心的稳定、安全和高效运行。
GB/T -2012将数据中心服务能力成熟度分为五个级别，分别是：初始级、已管理级、已定义级、可预测级和优化级。
每个级别都有其特定的阶段划分，共包括五个阶段。
（1）初始级：此阶段主要是数据中心的初始建设阶段，主要任务是完成基础设施的建设和设备的安装调试。
（2）已管理级：此阶段主要是数据中心的日常运行管理阶段，主要任务是建立数据中心管理体系，包括各项管理制度、流程和标准等。
（3）已定义级：此阶段主要是数据中心的规范化管理阶段，主要任务是制定详细的数据中心管理规范和标准操作流程，并对员工进行培训和考核。
（4）可预测级：此阶段主要是数据中心的预测性维护阶段，主要任务是通过数据分析与预测，提前发现并解决可能出现的故障和问题。
（5）优化级：此阶段主要是数据中心的优化与改进阶段，主要任务是根据数据分析结果，对数据中心管理流程进行优化改进，提高数据中心的运行效率和服务质量。
GB/T -2012还为每个阶段制定了详细的评价指标，包括基础设施、信息安全、服务交付、运营管理等多个方面。
通过这些指标的评价，可以全面了解数据中心的管理水平和服务能力，为企业的管理决策提供科学依据。
云计算数据中心能耗模型优化
云计算数据中心能耗模型优化在当今数字化时代，云计算数据中心作为信息处理和存储的中枢，其规模和复杂性日益增长，随之而来的能源消耗问题也日益凸显。
据估计，数据中心在全球能源消费中占据相当大的比例，这不仅增加了运营成本，也加剧了环境负担。
因此，优化云计算数据中心的能耗模型，实现能效最大化，成为了业界关注的焦点。
以下是针对云计算数据中心能耗模型优化的六个关键策略：一、动态资源调度与负载均衡传统的数据中心往往按照峰值负载来配置硬件资源，导致在非高峰时段资源利用率低下，能源浪费严重。
通过引入动态资源调度算法，可根据实时业务负载自动调整服务器的工作状态，将任务分配到资源利用率较低的服务器上，实现负载均衡。
这不仅可以提高资源使用效率，还能显著降低空闲时段的能源消耗。
例如，利用虚拟化技术，将多个轻载虚拟机合并至较少物理主机，关闭多余服务器，减少电能损耗。
二、高效冷却系统优化冷却系统是数据中心能耗的大头，约占总能耗的30%-40%。
传统的空调制冷方法效率较低，且易受环境温度影响。
优化方案包括采用间接蒸发冷却、热通道/冷通道隔离、液冷技术等创新冷却机制，以及利用外部空气自然冷却（当外部气温适宜时），这些都能显著降低冷却能耗。
同时，采用精密的环境监控和控制系统，根据热图分布动态调节冷却设备的运行，确保能源的精准使用。
三、智能电源管理电源管理系统是优化能耗的关键组成部分。
通过部署智能电源分配单元(PDU)和不间断电源(UPS)，结合先进的能源计量和分析工具，可以实时监测和控制电力分配，识别异常能耗，优化供电效率。
此外，引入电池储能系统和可再生能源（如太阳能、风能）的混合供能方案，不仅能够平抑电网波动，还能进一步减少对化石燃料的依赖，实现绿色可持续运营。
四、硬件与软件协同优化硬件层面的优化包括采用低功耗服务器、固态硬盘(SSD)替换传统硬盘(HDD)、使用高效电源模块等。
软件层面则强调算法和代码优化，减少不必要的计算任务，提高计算密集型应用的执行效率。
数据中心能耗模型与节能技术分析
数据中心能耗模型与节能技术分析数据中心能耗模型与节能技术分析数据中心是现代社会中不可或缺的重要设施，然而，数据中心的能耗也日益成为一个严重的问题。
为了解决这个问题，研究人员提出了一种数据中心能耗模型，并开发了一些节能技术。
本文将逐步介绍这些内容。
首先，让我们来了解数据中心能耗模型。
数据中心能耗模型是一个用于估计数据中心能源消耗的数学模型。
它考虑了各种因素，如服务器数量、服务器利用率、网络设备能耗等。
通过使用这个模型，我们可以更好地了解数据中心的能源消耗情况，从而为制定节能策略提供依据。
接下来，让我们来介绍一些节能技术。
其中之一是服务器虚拟化技术。
这种技术可以将多个服务器虚拟化为一个物理服务器，从而减少了服务器的数量，降低了能耗。
此外，服务器虚拟化技术还可以提高服务器的利用率，使其更加高效地工作。
另一个节能技术是动态热管理。
数据中心中的服务器产生大量热量，如果不及时处理，会导致服务器过热，耗费更多的能源。
动态热管理技术通过监测服务器的温度和负载情况，自动调整风扇的转速和空调的温度，以有效地控制服务器的热量产生，并保持数据中心的温度在合适的范围内。
此外，数据存储的节能技术也非常重要。
传统的数据存储系统通常采用磁盘阵列，它们需要大量的能源来维持运行。
近年来，固态硬盘（SSD）的发展使得数据存储变得更加高效和节能。
SSD具有更快的读写速度和更低的能耗，因此被广泛应用于数据中心。
最后，让我们来总结一下。
数据中心能耗模型和节能技术是解决数据中心能耗问题的重要手段。
通过使用能耗模型，我们可以更好地了解数据中心的能源消耗情况，并制定有效的节能策略。
同时，通过采用节能技术，如服务器虚拟化、动态热管理和固态硬盘等，可以降低数据中心的能耗，提高能源利用效率。
这些技术的应用不仅可以减少能源消耗，还能为数据中心的可持续发展做出贡献。
tier数据中心评估模型的评估指标
tier数据中心评估模型的评估指标在评估tier数据中心的模型时，有一些重要的指标需要考虑。
这些指标可以帮助我们了解数据中心的可靠性、可用性和效率等方面的表现。
以下是一些常见的评估指标：1. 可靠性：可靠性是评估数据中心的关键指标之一。
它反映了数据中心在一定时间内的正常运行能力。
常见的可靠性指标包括MTBF （平均无故障时间）和MTTR（平均修复时间）。
较高的MTBF和较低的MTTR意味着数据中心具有更高的可靠性。
2. 可用性：可用性是评估数据中心的另一个重要指标。
它衡量数据中心在一定时间内可用的能力。
常见的可用性指标包括uptime（正常运行时间）和downtime（停机时间）。
较高的uptime和较低的downtime意味着数据中心具有更高的可用性。
3. 效率：效率是评估数据中心的关键指标之一。
它反映了数据中心在资源利用方面的表现。
常见的效率指标包括PUE（能源使用效率）和DCiE（数据中心基础设施效能）。
较低的PUE和较高的DCiE意味着数据中心具有更高的效率。
4. 容量：容量是评估数据中心的另一个重要指标。
它衡量了数据中心在存储和处理能力方面的表现。
常见的容量指标包括总体容量、可用容量和利用率。
较大的总体容量、较高的可用容量和较高的利用率意味着数据中心具有更高的容量。
5. 安全性：安全性是评估数据中心的关键指标之一。
它反映了数据中心在保护数据和设备安全方面的表现。
常见的安全性指标包括防火墙、物理安全和网络安全措施。
较强的安全性意味着数据中心具有更高的安全性。
对于评估tier数据中心的模型，可靠性、可用性、效率、容量和安全性是一些重要的指标。
通过综合考虑这些指标，可以评估数据中心的整体性能和表现。
这些指标不仅可以帮助数据中心运营商改进现有的数据中心，还可以指导新建数据中心的设计和建设。
通过不断优化这些指标，可以提高数据中心的质量和效益，满足不断增长的数据处理需求。
数据中心算力模型
数据中心算力模型
数据中心算力模型是一种用于评估和预测数据中心计算能力的工具或方法。
它通常涉及多个因素，以确定数据中心能够处理的工作量和性能。
以下是数据中心算力模型可能涉及的一些关键因素和考量：
1. 服务器和计算资源：数据中心的算力主要依赖于其中部署的服务器和计算资源。
这包括服务器的数量、处理器的类型和速度、内存大小、存储容量等。
算力模型会考虑这些因素，以评估数据中心的总体计算能力。
2. 网络连接：数据中心内部和与外部网络的连接质量和带宽也是算力模型的重要因素。
快速而可靠的网络连接可以确保数据中心能够高效地传输和处理数据。
3. 冷却和能源效率：算力模型还会考虑数据中心的冷却系统和能源效率。
有效的冷却可以防止服务器过热，从而提高性能和可靠性。
能源效率对于降低运营成本和环境影响也很重要。
4. 软件和应用程序：数据中心的算力还受到运行的软件和应用程序的影响。
算力模型可能会考虑不同应用程序的资源需求，以及数据中心支持的操作系统和软件平台。
5. 可扩展性和灵活性：算力模型应该考虑数据中心的可扩展性和灵活性，以适应未来的增长和变化。
这包括添加更多服务器、扩展存储容量以及适应新技术的能力。
通过综合考虑这些因素，数据中心算力模型可以帮助组织评估其当前和未来的数据处理能力，做出决策，如升级硬件、优化资源分配或扩展数据中心基础设施。
这样的模型可以帮助确保数据中心能够满足业务需求，并提供可靠的计算性能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 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)。
FA_BOND_TRADE-债券交易表 SK_EVENT 事件代理键 EXECUT_NUM 成交编号 TRAD_DATE 交易日期 DLVY_DATE 交割日期 SK_PRODUCT 产品代理键 SK_SECURITIES 持仓资产代理键 FA_SECU_IN FO.SECU_C ODE 主表已 证券市场代码-冗余 存在 FA_SECU_IN FO.MARKT_ CODE 主表 所属市场代码-冗余 已存在 FA_SECU_IN FO.SECU_CL ASS_CODE 投资品种-冗余 主表已存在 FA_SECU_IN FO.SECU_TY PE_CODE 主 证券品种-冗余 表已存在
SECU_MARKT_CODE
MARKT_CODE
SECU_CLASS_CODE
SECU_TYPE_CODE
目前冗余数据案例-信息表与其他表之间
截取部分表字段查看其中一些冗余字段，可在PDATA中做清理
D_HOLDDATE SK_PRODUCT SK_SECURITY SECU_CODE SECU_NAME MARKET_CODE SECU_CLASS_CODE SECU_TYPE_CODE F_PRICE F_AMOUNT F_COST FA_BOND_HOLD-债券持仓表 持仓日期 产品代码 证券编码 证券代码 证券名称 市场代码 证券大类代码 证券子类代码 当日行情 持仓数量 成本
目前冗余数据案例
一般冗余出现在主档信息表与事件信息表之间，且出现频率较大，如下 举例说明
• 信息表与信息表之间
• 信息表与事件表之间
• 信息表与其他分类表之间
目前冗余数据案例-信息表与信息表之间
截取部分表字段查看其中一些冗余字段，可在PDATA中做清理
FA_SECU_INFO-证券信息主表 SK_SECURITIES 证券信息ID SECU_NAME 证券名称 SECU_ABBR 证券简称 SECU_ENAME 证券英文名称 MARKT_ID 交易市场ID(参数) MARKT_CODE 交易市场代码 MARKT_NAME 交易市场名称 CLEAR_REG_AGENCY 登记结算机构(参数) CLEAR_REG_CODE 登记结算机构代码 CLEAR_REG_NAME 登记结算机构名称 TRAD_CURR_ID 交易币种ID(参数) CURR_CODE 币种代码 CURR_NAME 币种名称 SECU_CLASS_ID 证券大类ID(参数) SECU_CLASS_CODE 证券大类代码-冗余 SECU_CLASS_NAME 证券大类名称 SECU_TYPE_ID 证券子类ID(参数) SECU_TYPE_CODE 证券子类代码 SECU_TYPE_NAME 证券子类名称 ISSUER 发行人
FA_BOND_INFO-债券信息 SK_SECURITIES 证券代理键 财汇证券内码-冗 余 证券市场代码-冗 余
FINC_CODE
SECU_CODE
MARKT_CODE
所属市投资品种-冗余
SECU_TYPE_CODE
证券品种-冗余
FA_SECU_INFO.SECU_CODE 主表 已存在 FA_SECU_INFO.MARKT_CODE 主 表已存在 FA_SECU_INFO.SECU_CLASS_CODE 主表已存在 FA_SECU_INFO.SECU_TYPE_CODE 主表已存在
目前冗余数据案例-信息表与事件表之间
截取部分表字段查看其中一些冗余字段，可在PDATA中做清理
FA_SECU_INFO-证券信息主表 SK_SECURITIES 证券信息ID SECU_NAME 证券名称 SECU_ABBR 证券简称 SECU_ENAME 证券英文名称 MARKT_ID 交易市场ID(参数) MARKT_CODE 交易市场代码 MARKT_NAME 交易市场名称 CLEAR_REG_AGENCY 登记结算机构(参数) CLEAR_REG_CODE 登记结算机构代码 CLEAR_REG_NAME 登记结算机构名称 TRAD_CURR_ID 交易币种ID(参数) CURR_CODE 币种代码 CURR_NAME 币种名称 SECU_CLASS_ID 证券大类ID(参数) SECU_CLASS_CODE 证券大类代码-冗余 SECU_CLASS_NAME 证券大类名称 SECU_TYPE_ID 证券子类ID(参数) SECU_TYPE_CODE 证券子类代码 SECU_TYPE_NAME 证券子类名称 ISSUER 发行人
T11平台配置 待添加
T10资产
T99代码
SDATA
万德
财汇
估值
后续可扩展
SDATA-基础数据层
• SDATA层是数据仓库库内的落地的基 础数据层,根据不同的需求可调整数 据保留时间 • 按来源系统划分，对于每个系统进 行统一编目，统一系统编号 • 采用贴源结构存放数据，表结构与 源系统保持一致，SDATA数据以全量 形式为存于数据库中
2016.8.8-2016.8.19
2016.8.5完成
改造脚本开发及测试
信评接口开发及测试
2016.9.1-2016.9.16 2016.8.22-2016.8.31
PDATA模型层初步完善
• 根据上述几种情况，可分析出，字段冗余一般与信息表相关字段。
• 可通过相关信息表除主键外字段去查出对应数据库中相同字段进行分 析及冗余清理。
• 信息表可参看PDATA中的L99-参数、L01-当事人、L02-产品着手去分析
解决方案
各模型层表确定
包括表清单，表字段删减， 最后表结构的确定
ETL的更新
中银数据中心改造
目录
1
模型层简介 数据分布简介 数据模型层说明 数据冗余案例
2 3 4
5
原EDW层改造方案
整体方案
数据模型层
AP应用接入层
DM
报表集市
应用接入
待添加
报表应用库
流程管理库 CDATA
原EDW层展现
业务接入
待添加
调度应用库
平台控制库
T00参数 PDATA T09财务
T01当事人
T02产品
PDATA-逻辑数据层
• PDATA数据层是为各级机构各个业务部门的不同业务需求提 供一致的、规范的数据。PDATA按照金融机构业务主题领域 和第三范式建模规则来组织数据，如客户、产品、协议、事 件、地理区域和渠道等，可以涵盖金融机构的主要业务范围 和相关数据 • 是中性的、可扩展的、动态的模型，当数据源业务系统改变 时（如添加新的金融产品或者网点撤并等），能够将对逻辑 数据模型的影响减至最小甚至完全不受影响
FA_SECU_INFO.SECU_CODE 主表已存在 FA_SECU_INFO.SECU_NAME 主表已存在 FA_SECU_INFO.MARKT_CODE 主表已存在 FA_SECU_INFO.SECU_CLASS_CODE 主表已存在 FA_SECU_INFO.SECU_TYPE_CODE 主表已存在 FIN_BOND_QUOTE.F_PRICE_CCLOSE（）债券行情表中已存在该数据
• 通过主题划分、高范式数据模型来整合数据
• 数据来源：SDATA
CDATA-业务数据汇总层
• 原EDW数据，通过时间戳方式存放（可考虑以视图方式） • 业务数据汇总层，涵盖各业务系统所需接口数据 • 数据来源：PDATA
DM-应用数据集市层
• 应用接入层，展现形式应该为大宽表 • 信评系统数据存放，项目后续新增应用接入也访问此数据层 • 数据来源：PDATA、SDATA
成本占比 市值 市值占比 估值增值 折溢价 应收利息 数量（上一工作日） 成本（上一工作日）
成本占比 市值（上一工作日） 市值占比 变化标志:0新入/1增加/2减少 编码大类 编码性质 编码子类 会计科目大类 会计科目
是否需要自行计算
是否需要自行计算
是否需要自行计算
是否需要自行计算
系统中有代理主键
解决方案
由于模型层变动及对 应表结构变化，需对 informatica进行批处 理逻辑更新
建设一
业务接口更新
各业务系统的数据接口变化后对 其提供最新接口
建设二
建设三
建设四
PDATA的逐步完善
目前仅对现有EDW 进行改造，如后续 新增源数据，如何 入PDATA层及范围 定义需逐步去更新 完善
项目计划
模型调整，冗余梳理
F_COST_RATIO F_MKTVALUE F_MKTVALUE_RATIO F_VALUE_ADDED F_VALUE_PREMIUM F_VALUE_INTEREST F_AMOUNT_LWKDATE F_COST_LWKDATE
F_COST_RATIO_LWKDATE F_MKTVALUE_LWKDATE F_MKTTVALUE_LWKDATE_RATIO F_CHANGEFLAG INNER_CLASS_CODE INNER_CLASS_PROP INNER_TYPE_CODE ACCOUNT_SUBJ_CLASS ACCOUNT_SUBJ