1 数据中心的由来

数据中心是“数据”+“中心”的集合，顾名思义，就是把数据放在一个地方来集中处理。

一个企业如果要发展，每天都要像一台高速运转的机器一样，不断地获取原料--》生产--》加工--》出售，通过这个过程来为客户创造价值，也同时获取收益利润，维持着企业的发展。

企业中的每一个员工，每天的工作，就是获取信息（可能是领导的指令，客户的订单，或者供应商的报价等等），进行加工处理，把信息变成一个有价值的产品（可能是一个中间态的产品），然后交付给流程的下一个，最后完成一个业务流程的闭环。

自1942年图灵发明了世界第一台电脑（当然电报的发明更早，在19世纪初就出现了），科技的发展，加快了信息的流通，企业逐渐实现生产自动化，信息化，业务向全球化扩展。

在这个过程中，企业逐渐开始依赖信息化的IT架构，来实现效率的提升，而自动化和信息化产生的大量数据也开始发挥价值，为企业的一些业务决策提供依据，IT基础建设的发展（硬件，软件，大数据等）也为这个需求提供了实现基础。

因此，数据的采集和获取，数据的加工计算，数据的存取，以及数据安全，就越发地变得重要，逐渐地成为了企业在当今世界立足的根本。

数据中心，就是基于以上的各种因素，而衍生出的一个企业信息建设的产物。（当然企业会基于自身实际情况考虑是否建数据中心，除了自建数据中心外，也可以选择上云）

2 数据中心的运作机制

一个简单的数据中心的运作机制图。

数据中心存在的目的，是要让数据的处理（计算和存储）达到效率最大化，但要实现效率的提升也就意味着企业建设数据中心的成本的上升。

因此建设数据中心，既要能满足业务需求（短期和长期），又要能把成本最大限度地控制下来。

而且，由于近几年数据逐渐成为企业核心资产的同时，数据资产的安全也成了企业乃至国家层面重点考虑的问题。

因此，数据中心内设备选型，既要考虑功能实现，也要考虑成本，

基本的考量因素包括：

- 网络的可靠性和安全性

- 数据量规模（业务规模，采集频率）

- 数据计算频率（t+0, t+1）

- 安全需求（例如安全审计）

- 其他

基于这些考量因素，企业会根据自身业务需求来进行相应的数据中心基础架构设计。例如某家跨国制造型企业，对网络、计算、安全方面的要求天然就要比一个中小型企业高很多。

3 数据中心的IT类设备构成

通常数据中心内部的IT设备构成包括：

-网络：

作用：实现数据中心内部的设备之间的互联互通，以及数据中心对外的互联互通的功能

产品构成：网络线路（分公网和专线），网络设备（按实际的业务需求，来选择不同规格的产品）。

数据中心通常会采用TOR，Top of Rack，就是机架顶部交换机的意思，负责本机架内部的服务器的网络，以及与上层交换机相连。

性能：丢包率，延时抖动

-服务器：

作用：服务器的本质用途是做计算，而计算的需求是多种多样的，都是基于业务的出发点而产生的需求。例如负载均衡、消息中间件、公司部署在数据中心的大数据应用、SAAS系统等，都是直接在服务器上配置

性能指标：CPU，内存，磁盘

-存储：

作用：存储的作用是数据的存放和读写（主要接口Read/Write/Read Capacity /Inquiry）。

由于通常企业（尤其是当代的大型企业）的数据量是巨大的，因此单是用于存储的现金成本不低。因此企业会根据实际的业务需求来选择不同的存储产品，来保证业务同时，控制成本。

性能指标：读写速度，稳定性（故障响应），压缩率

产品类别：常见存储服务类型 DAS, NAS, SAN；传统物理存储分类 块存储，文件存储，对象存储，表格存储

-安全：

作用：安全产品的作用，即是保护数据资产安全。

根据数据的流转路径，用户与数据的交互方式，安全产品又会分为基于网络请求的安全产品（防火墙，WAF等），基于流量的数据资产安全产品，以及基于人员操作（终端）的安全产品。

根据安全产品的特征，所需要的机器会不一样。如防火墙通常是网络设备，而WAF和数据安全类产品则是通过服务器实现。

基于网络请求的安全产品：防火墙，WAF，IPS，防DDOS，CC

基于数据资产安全产品：数据库安全

基于终端行为安全：堡垒机，终端虚拟桌面

4 数据中心相关的IT技术发展

-硬：

网线：光纤替代网线，提升网络传输速度

网卡：智能网卡技术，由网卡自己进行协议处理，缓解CPU压力，提升吞吐量

芯片：CPU--》GPU--》AI专业芯片，提升算力

存储：HDD--》SDD--》SCM（存储级内存），未来走向是SCM+AI/ML

-软：

负载均衡：均衡网络服务器带宽的软件解决方案

VPN：虚拟专属网络，在同一个物理空间里虚拟出一个专用通道，保证通信的隔离和保密

边缘计算：依靠部署在各地的边缘服务器，来进行一些即时的服务的计算，来提高响应速度。CDN是用的边缘计算的理念，将内容提前分发缓存到边缘服务器上，使用户可以就近获取所需内容，提高用户访问的响应速度。

SDWAN：基于传输协议的路径优化软件解决方案。无需对原有物理设备进行调整。

分布式技术：广泛运用于存储和计算，分布式计算、分布式存储、分布式数据库等等

5 行业发展对数据中心建设的影响

目前整个宏观环境对于数据中心的发展有以下几点：

- 政策方面，国家大力支持数据中心发展，十四五提出的工业4.0相关技术大数据，AI，数字孪生等等，均为政策层面支持的技术；另外由于中美冲突，国产数字化技术（信创）再逐渐渗透到各个行业的数据中心中。

- 经济目前是下行趋势，企业建设数据中心是要降本增效，数据中心本身的成本是很大的考量因素。另外由于国内需求不足，很多企业开始大力发展全球化业务，因此对跨国之间的数据往来、网络通信、数据安全提出了更高的性能和安全的要求。

- 社会层面，劳动力成本上升，原本传统靠人工成本低廉而抢占市场的业务模式已不能适应当前中国市场，企业需要提升自身的产品竞争力

- 技术的迭代很快，AI ML技术发展，进一步促成工业4.0的发展。

- 环境方面，由于中国是制造业大国，越来越重视碳排放，ESG变成了各家大型制造企业的绕不开的话题。

基于此，企业对数据的重视程度将加大，这是共性的特征。会直接影响到数据中心中的设备的性能、安全、成本等因素。

另外，对于某些行业，数据中心的建设也提出了基于行业特征的要求。

-制造业的数据中心困境：

- 数据量激增：制造型企业一旦要进行数字化升级，数据量会呈现指数级的增长。传统的IT基础设施难以跟上工厂车间机器装备的各种传感器所产生的海量数据。

- 数据流通困难：提升制造业的效率，需要一个新型的将工厂和办公网络融合的数据中心解决方案，因此会涉及到工厂端各种复杂的边缘设备与总部系统的连接。通过传统企业网络进行大数据传输非常昂贵且缓慢。

- 安全漏洞多：黑客对制造业数据的攻击越来越频繁，数据资产安全将成为制造企业的重要命题

- 绿色制造：ESG是制造业绕不开的话题，建设数据中心，需要考虑整体能耗，碳排放要在设计之初考虑进去。

-解决方案：

- 多样化的存储方案。基于业务需求对所需存储的数据进行分类（标准存储，备份，归档，冷归档），基于不同的数据特征采用不同的存储方案，控制存储成本。

- 数据流通：工控网络交换机，实现IT和OT的互通，一网到底

- 数据安全：采用相应的数据安全产品

- 绿色制造：存储产品压缩比考虑、超融合、机房模块化建设等技术考虑

相关标签：