數據中心

數據中心是全球協作的特定設備網絡，用來在因特網絡基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息。數據中心大部分電子元件都是由低直流電源驅動運行的。 ^[1] 

數據中心的產生致使人們的認識從定量、結構的世界進入到不確定和非結構的世界中，它將和交通、網絡通訊一樣逐漸成為現代社會基礎設施的一部分，進而對很多產業都產生了積極影響。不過數據中心的發展不能僅憑經驗，還要真正的結合實踐，促使數據中心發揮真正的價值作用，促使社會的快速變革。

隨着數據中心行業在全球的蓬勃發展，隨着社會經濟的快速增長，數據中心的發展建設將處於高速時期，再加上各地政府部門給予新興產業的大力扶持，都為數據中心行業的發展帶來了很大的優勢。隨着數據中心行業的大力發展，將來在很多城市中都會有很大的發展空間，一些大型的數據中心也會越來越多。2017年全球經歷了前所未有的自然災害之後，很多數據中心管理人員都在積極制定災難恢復計劃。例如就可以通過雲計算工具對電力使用的功率進行限制，在遭遇停電時間時將允許以降低的功率繼續運行，可以為電力企業的正常運行提供有效的保障。還可以利用數據中心指定備份計劃，對服務器的操作進行拓展，就不需要通過關閉和重啓服務器操作。

數據中心是與人力資源、自然資源一樣重要的戰略資源，在信息時代下的數據中心行業中，只有對數據進行大規模和靈活性的運用，才能更好的去理解數據，運用數據，才能促使我國數據中心行業快速高效發展，體現出國家發展的大智慧。海量數據的產生，也促使信息數據的收集與處理發生了重要的轉變，企業也從實體服務走向了數據服務。產業界需求與關注點也發生了轉變，企業關注的重點轉向了數據，計算機行業從追求的計算能力轉變為數據處理能力，軟件業也將從編程為主向數據為主轉變，雲計算的主導權也將從分析向服務轉變。

在信息時代下，數據中心的產生，更多的網絡內容也將不再由專業網站或者特定人羣所產生，而是由全體網民共同參與。隨着數據中心行業的興起，網民參與互聯網、貢獻內容也更加便捷，呈現出多元化。巨量網絡數據都能夠存儲在數據中心，數據價值也會越來越高，可靠性能也在進一步加強。 ^[1] 

數據中心網絡常見的通訊故障主要集中在：硬件故障、系統故障兩個類別：

（1）硬件故障：

數據中心是通過無數計算機硬件組成的，硬件出現問題，就會導致部分功能無法正常發揮或運作。無論是設備、線路、端口，哪一點出現故障，都會導致網絡通訊故障的出現。硬件方面的故障相對比較容易查找，例如線路故障，一般的成因就是線路明顯的老化或者破損，而影響到了整體網絡的運營；再比如，端口故障，計算機端口作為數據中心網絡的重要環節，若出現接觸不良、損壞等傳輸問題，就會影響到整體網絡的運行。硬件故障只要進行逐一排查，就可以及時進行更換處理，相對比較好解決。

（2）系統故障：

數據中心是計算機領域比較熱門的研究之一，因此研究技術十分成熟。計算機網絡構成主要包括TREE、FAT-TREE、BCUBE、FICONN等，主要採用模塊化、層次化、扁平化的設計思路與虛擬化的分割管理技術，將成千上萬台設備，以單元為單位進行劃分，逐一進行管理。通過分層、遞歸的結構進行聯結，儘可能的避免了所謂“關鍵節點”的存在。這樣組合也形成了良好的冗餘與容錯性，如果其中出現故障的某一個或某幾個單元，沒有被檢測出來，也不至於影響數據中心的整體運行。但是如果超出一定比例，就會在影響數據中心網絡的高速運行，拉慢網絡通訊的速度，所以仍舊需要針對性的查找故障進行處理。 ^[2] 

（1）分析故障現象：

一般來説由於構成組件比較複雜，故障也呈現出不同的表現方式。因此想要對於故障進行分析，就要先了解故障的現象。例如，應用方面出現了支付系統支付不了，網頁難以打開等問題，那麼就要逐一檢查相關的故障點，有哪幾個故障是上述表現，如，線路故障，端口故障等，就要更換線路、端口等設備。因此，需要針對數據中心網絡的幾種常見的故障進行收集與整理，根據現象，進行檢索、查找。

（2）測試並確認故障範圍，進行故障點定位。

所有的應用業務是在這些物理硬件正常運行的基礎上開展的，其中某些硬件出現問題就會導致故障。根據故障的表現，需要針對各個部分進行篩選檢查，例如，對於服務器進行測試，檢查網絡設備等。針對問題表現，進行逐一排除，最終敲定故障點所在位置。

（3）如果以上硬件故障都已經排除，那麼就是計算機系統的故障，這一故障需要建立故障模型進行診斷，根據PMC模型進行定義。通過分層測試的方法，查找問題單元，即正常單元測試正常單元、正常單元測試故障單元、故障單元測試故障單元、故障單元測試正常單元等四種。其中後三種的檢測結果都是故障，因此就可以通過分層測量的方式，建立有限個單元，通過矩陣以及螢火蟲算法重點FAFD算法對於其他單元進行診斷，最終確定故障的系統是哪個或者哪幾個單元的。當然也可以通過鏡像、流量統計、抓包等其他手段確定故障所在的設備範圍，進而縮小範圍，集中處理某一個或者幾個設備。

（4）收集重要的數據信息。

在進行故障處理時，通過收集設備的日誌、診斷、操作記錄等信息資料，將這些數據資料進行彙總，條件允許的情況下，建立故障數據庫，對於常見問題可以做到“出現即處理”，對於沒有出現過的故障，可以繼續收集進數據庫。總之，必要的信息收集，有利於日後更好的查找故障原因，確保數據中心網絡健康、平穩運行。 ^[2] 

數據中心冷卻技術的發展有以下趨勢。

一、末端冷卻設備貼近服務器

以前數據中心機房普通採用房間級空調，地板下送風的冷卻方式。該方式建設成本低，機房利用率高，用於解決3~5kW的單機櫃發熱。但隨着機架式、刀片式服務器在機房大量應用，單機櫃內設備數量、功率密度、發熱密度都有顯著提高。傳統的機房級空調已經不能解決IT設備的散熱問題，行級空調、背板空調應運而生。這種新型的空調末端更貼近熱源，能解決局部熱點、高發熱密度的問題，通過近距離的冷量傳輸，減小風機功耗，達到節能。不論房間級空調，還是行級空調、背板空調，都是先冷卻空氣，再通過冷空氣與服務器的CPU進行熱交換來降温。由於空氣的換熱效率、熱流密度很低，空冷服務器有冷卻能耗高、噪聲大、設備密度低等問題。為解決超高功率密度IT設備散熱難題，數據中心開始採用液冷技術，使用工作流體作為中間熱量傳輸的媒介，將熱量從發熱區傳遞到遠處再進行冷卻。液冷技術冷卻效率顯著高於風冷散熱，可有效解決高密度服務器的散熱問題，降低冷卻系統能耗而且減少噪聲。

二、重視冷卻系統節能

隨着數據中心的競爭加劇，運營成本的壓力增大，冷卻系統的節能研究迫在眉睫。隨着耐高温服務器的出現，越來越多的數據中心逐步嘗試開發使用free-cooling（自然冷卻）。自然冷源的利用主要有以下2種方向。

1、新風直接冷卻

典型的案例就是Facebook在美國俄勒岡州普林維爾的數據中心。室外新風經過濾處理後，進行加濕降温，然後通過風扇牆送入機架的進風口，室外新風經服務器加熱後排到室外。這種方式對室外空氣質量的要求高，寧夏中衞的一些數據中心嘗試應用了該技術。

2、利用深層湖水、江水冷卻

典型的案例是湖南省資興市東江湖數據中心。東江湖為我國中南地區最大的人工湖，冷水資源豐富。東江湖面積160平方千米，蓄水量8.12×109立方米。其下游小東江水温常年低於10℃，水流穩定且水質達到國家一級標準。全年90%的時間不需要機械製冷，採用江水直冷冷卻，預計年平均PUE為1.15。 ^[3] 

一個數據中心的主要目的是運行應用來處理商業和運作的組織的數據。這樣的系統屬於並由組織內部開發，或者從企業軟件供應商那裏買。像通用應用有ERP和CRM系統。一個數據中心也許只關注於操作體系結構或者也提供其他的服務。常常這些應用由多個主機構成，每個主機運行一個單一的構件。通常這種構件是數據庫，文件服務器，應用服務器，中間件以及其他的各種各樣的東西。數據中心也常常用於非工作站點的備份。公司也許預定被數據中心提供的服務。這常常聯合備份磁帶使用。備份能夠將服務器本地的東西放在磁帶上，然而，磁帶存放場所也易受火災和洪水的安全威脅。較大的公司也許發送他們的備份到非工作場所。這個通過回投而能夠被數據中心完成。加密的備份能夠通過Internet發送到另一個數據中心，安全保存起來。為了災難恢復，各種大的硬件供應商開發了移動設備解決方案，能夠安裝並在短時間內可操作。供應商像思科系統，Sun微系統，IBM和HP開發的系統能夠用於這個目的。