搞數據(ju)(ju)化，不懂數據(ju)(ju)中心怎么行(xing)？

搞數(shu)據(ju)化，不懂數(shu)據(ju)中心怎么行？

刷(shua)手機、用軟件(jian)、存文件(jian)... 其實每天干的這些事兒，背(bei)后都靠它撐著！

沒錯，說的就是數據中心。

數(shu)據中心聽(ting)著(zhu)挺高大(da)上，其實(shi)和(he)你我的工作(zuo)息息相關。

如果你也是搞數據化建設的，要是連數據中心是什么、怎么運作的都整不明白，工作中保準踩坑！

所以今天這篇文章就給你講清楚這三件事：

• 數據中心到底有什么用？
• 數據中心由什么組成？
• 怎么衡量數據中心的好壞？衡量指標有哪些？

一、數據中心到底有什么用？

數據中心（Data Center），說白了就是個集中放設備的地方。

里面有：

• 服務器、存儲設備、網絡設備這些基礎設備，
• 還有供電、制冷、安防這些保障它們正常工作的配套設施。

它的核心任務就一條：

讓數據和應(ying)用程序能安全、穩定、高效(xiao)地運行和處理(li)。

具體來說，它主要干這幾件事：

1.處理數據

• 靠CPU、GPU做計算，
• 用內存和存儲設備存數據、取數據，
• 通過網絡傳數據，

這些活兒都在數(shu)據中心完成(cheng)。

2.運作各種系統

• 企業日常運營的軟件
• 我們用到的互聯網服務
• 科研機構的研究程序，

都得(de)在(zai)數據中心(xin)的設(she)備(bei)上跑起來(lai)。

3存儲海量數據

• 不管是結構化的表格數據，
• 還是圖片、視頻這種非結構化數據，

都得有個(ge)地(di)方放(fang)，數據中心(xin)就是(shi)這(zhe)個(ge)物理存放(fang)地(di)。

4.作為連接樞紐

• 設備之間要通信，
• 用戶要連云端，
• 不同的云之間要互通，

數據中心就(jiu)是這些連接的(de)關鍵節(jie)點(dian)，它能讓信息跑得(de)快、跑得(de)順。

所以你看：

數據中心的核心價值很明確，就是提供穩定的、能擴展的、安全的算力和環境，讓整(zheng)個數(shu)字世界能一(yi)直(zhi)轉下(xia)去，不會掉(diao)鏈子。

二、數據中心由什么組成？

想真正明白數據中心，得從它的兩層結構入手：

• IT資源層負責處理數據和運行業務。
• 物理設施層負責提供穩定的運行環境，

這(zhe)兩部分(fen)缺(que)了誰(shui)都不行，只(zhi)有(you)配合好了，數據(ju)中心才能真正(zheng)發(fa)揮(hui)作用(yong)。

1. IT資源層

（1）先看計算資源池：

物理服務器有多種類型：

• 通用的x86服務器適用于大多數日常的計算任務；
• GPU、TPU服務器則主要用于AI訓練、高性能計算等對算力要求比較高的場景；
• 一些按照OCP規范定制的服務器，根據特定的需求設計的，更能滿足具體場景的使用要求。

現在很少直接使用物理服務器，一般都會進行虛擬化處理：

• 通過Hypervisor（如VMware、KVM）或者容器引擎（如Docker），
• 把物理服務器的資源抽象出來，
• 形成虛擬的服務器或容器。

然后再：

通過OpenStack、vSphere等云平臺，或者Kubernetes等編排(pai)工具，將這(zhe)些虛擬資源整合起來，形成(cheng)一個(ge)計算資源池(chi)。

這樣：

在需(xu)要的時(shi)候，就(jiu)能(neng)靈(ling)活地調度資源，還能(neng)實現(xian)自(zi)動化(hua)管理(li)，不(bu)需(xu)要人工逐個配置設(she)備，大(da)大(da)提高了效(xiao)率。

如果想要更高效完成數據靈活調度：

可以借助工具提提速，比如數據集成與治理工具FineDataLink，它通過LogMiner、Binlog、CDC等日志解析的方式，實時獲取數據行的增加、修改和刪除情況，實現了從多個業(ye)務數據庫(ku)，實時捕獲源數據庫(ku)的(de)變化，并毫秒(miao)內更新(xin)到(dao)目的(de)數據庫(ku)。

（2）再看存儲資源池：

存儲資源主要有三種類型：

• 塊存儲（SAN），適合存儲數據庫等需要快速讀寫、低延遲的結構化數據。
• 文件存儲（NAS），便于多臺設備共享文件，常用于存儲文檔、圖片等。
• 對象存儲（S3兼容），能夠存儲海量的非結構化數據，具有很好的擴展性。

存儲介質也在不斷發展：

• HDD（硬盤驅動器）容量大，成本相對較低，適合存儲不常訪問的溫冷數據；
• SSD（固態硬盤）讀寫速度比HDD快很多，適合存儲經常訪問的熱數據；
• NVMe SSD則比普通SSD性能更好，延遲更低，能滿足對性能要求極高的場景。

（3）最后是網絡資源池：

軟件定義(yi)網絡（SDN）是目(mu)前(qian)網絡發展的(de)一(yi)個(ge)重要方向。

好處是：

它將網絡的控制平面和轉發平面分離，控制(zhi)平面可(ke)以通過軟件進行編程，實現網(wang)絡策(ce)略的靈(ling)活配置(zhi)和自動化(hua)部署。

不(bu)需(xu)要再像以(yi)前那樣(yang)手(shou)動配置(zhi)每(mei)個網絡設(she)備，大(da)(da)大(da)(da)提(ti)高(gao)了網絡管理的(de)效率。

2. 物理設施層

（1）首先得看選址：

• 地質情況是否穩定
• 有沒有地震、洪水這些自然災害的風險
• 土地成本、能源成本等
• 網絡接入的便利性

這些都是要考慮的因(yin)素(su)。

建筑本身的要求也不低：

• 抗震等級要達標
• 承重能力也要強
• 空間要有擴展性

（2）再看電力系統：

電(dian)力是數據中心的根本，沒(mei)有穩定的電(dian)力供應，一(yi)切都空談。

但要注意：

• 市電接入至少是雙路獨立的，這樣一路出問題了，另一路能馬上頂上，不會一下子全斷電。
• 電進來之后，需要經過變壓器降壓，再通過配電柜（PDU）分配到各個機柜。
• UPS（不間斷電源）是必備，當市電突然中斷或者電壓不穩定的時候，它能提供電力緩沖。

（3）還有制冷系統：

設備運(yun)行的(de)(de)時候(hou)會產生大量(liang)的(de)(de)熱量(liang)，制冷系統就是用來處理(li)這些熱量(liang)的(de)(de)。

你可能不知道：

IT設(she)備消耗的電能，幾乎(hu)100%都會轉化成熱量。

也就是說：

1千瓦(wa)(wa)的IT負(fu)載，會產生差不多(duo)1千瓦(wa)(wa)的熱(re)負(fu)荷(he)。這么多(duo)熱(re)量如果不及時(shi)散出去，設備很(hen)容易(yi)因(yin)為溫度(du)過(guo)高而(er)出現(xian)故障。

目前主流的制冷方案有兩種：

• 一種是風冷，就是用機房里的精密空調（CRAC/CRAH）制冷然后送風。
• 一種是水冷，是讓冷凍水循環到機柜級的換熱器，這種方式效率更高。

（4）最后是網絡連接：

數據(ju)的(de)傳輸全靠網絡，所以網絡連(lian)接(jie)必須通(tong)暢(chang)、高效。

外部接入方面，一般會：

接入多(duo)家運營商的(de)光纖，做冗(rong)余備份。

這樣一來：

即使一家運營(ying)商的(de)網(wang)絡出了(le)問題，還有其他家的(de)可以用，保證外(wai)部連接不中斷。

內部網絡架構：現在主流的是葉脊（Leaf-Spine）網絡拓撲。

簡單說，就是：

所(suo)有的葉子交換機都和所(suo)有的脊交換機相連，這樣設備之(zhi)間進行數(shu)據(ju)傳輸時，不需(xu)要繞(rao)太多路(lu)，能保(bao)證高帶寬、低延遲，而且不容易出現阻(zu)塞。

三、衡量數據中心好壞的指標

判斷一個數據中心行不行，不能光(guang)看(kan)表面，得看(kan)實(shi)實(shi)在在的(de)指標(biao)。

1.PUE（能源使用效率）

這是衡量能耗的核心指標，計算方式是：

數據(ju)中心(xin)總用電量除(chu)以(yi)IT設備的用電量。

一般來說：

這個數越(yue)接近1越(yue)好，說明(ming)電(dian)都用在正事上了。

現在國內做得好的數據中心：

PUE能到1.2-1.3，差一(yi)點(dian)的可能超過2.0，所以降PUE是大家一(yi)直在努力的事。

2.可用性和可靠性

（1）可用性：就是數據中(zhong)心正常工作的(de)(de)時間占(zhan)總時間的(de)(de)比例。

比如：

• 99.9%，意思是一年里 downtime 大概8小時多；
• 99.99%，一年 downtime 就不到1小時了。

這個等(deng)級和后面說的Tier等(deng)級關系(xi)很(hen)大。

（2）可靠性：看系統能正常跑多久不(bu)出故障。

一般用MTBF（平均無故障時間）來表示，這個時間(jian)越長越好。

3.Tier等級（Uptime Institute標準）

這是國際上公認的衡量基礎設施可靠性的標準：

所以：

企業的核心業務，一般都要求至少Tier III以上。

4.容量指標

• IT負載容量：每機柜或者每平方米能承載多少功率（kW），這體現了能放多少設備。
• 機柜數量：直接關系到能放多少設備。
• 計算、存儲、網絡容量：決定了數據中心能處理多少業務。

5.網絡性能

• 帶寬：出入口能處理的總數據量，單位是Gbps或者Tbps，越大越好。
• 延遲：數據傳過去要多久，單位是毫秒甚至微秒。
• 丟包率：傳數據的時候丟了多少，這個當然是越低越好。

四、遇到的難題和將來的方向

數(shu)據中心(xin)其實(shi)不(bu)好(hao)做，這些(xie)問(wen)題(ti)要(yao)先考慮好(hao)：

1. 怎么在算力增長的同時減碳

現(xian)在數據量越來越大，算力需求大漲，但是又要(yao)求碳排放不(bu)能漲甚至要(yao)降，這太難了。

要好好考慮：

• 技術上怎么突破
• 政策上怎么支持
• 商業模式上怎么調整

2. 成本和效率怎么平衡

液(ye)冷、高密度這些(xie)技術確實(shi)能提(ti)高性能，但(dan)一(yi)開(kai)始投入多，維護也麻煩，怎(zen)么(me)算賬？總(zong)擁有成本（TCO）怎(zen)么(me)算清(qing)楚(chu)，怎(zen)么(me)能一(yi)直優化(hua)，這是個難題。

3. 多種設備怎么一起管好

現(xian)在CPU、GPU、DPU、NPU、AI加速卡，各種設備都(dou)有，性能不(bu)一樣，用法也不(bu)一樣，怎么把(ba)它們管好、用好，讓(rang)它們協(xie)同工作，不(bu)是件(jian)容易事。

4. 數據怎么合規流動

很多國家(jia)都要求數據存(cun)在自己(ji)境內，不能隨便傳到國外。那些(xie)在全球都有數據中心的公司，怎么才能合(he)規(gui)運(yun)營？對用(yong)多個云(yun)、混(hun)合(he)云(yun)的架(jia)構，又有什么新的要求？這些(xie)都是實際(ji)要面對的問題。

總結

數據中心早就不是以前那種簡單的“機房”了，

而是數字經濟的新設備，是AI時代的算力基礎，能支撐創新，創造價值。

把數據中心的門道搞清楚：

• 你負責的應用才能跑得更快更穩；
• 成本怎么花的、花在哪，心里才有數；
• 遇到問題，才能更快找到根因在哪；
• 甚至能站在更高的層面，想想怎么讓數據的價值發揮到最大。

數據中心的未來，就是讓算力更猛、更普及、更省電。弄懂了它，才算真(zhen)正掌握了數字(zi)時(shi)代的(de)“硬通貨”。這份干貨，收好不謝！