文章编号：24829 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-06-27 01:50:09 / 浏览：次

数据中心已经成为现代技术基础设施的核心。随着企业对数据需求的不断增长，设计和维护高效、可靠的数据中心变得越来越重要。本文将深入探讨数据中心设计的关键原则，提供最佳实践，以帮助您创建和保持一个符合业务目标的最优数据中心。

1. 模块化和可扩展性

模块化设计允许您根据需要添加和移除组件，从而提高灵活性。可扩展性确保数据中心能够轻松适应未来的增长，同时避免过度配置。

1. 使用模块化架构，允许您逐步添加服务器机柜、存储系统和其他设备。
2. 预留空间和电源容量，以满足未来的扩展。
3. 选择可扩展的基础设施，例如虚拟化、云计算和软件定义网络（SDN）。

2. 高可用性

高可用性对于确保数据中心在出现故障的情况下保持正常运行至关重要。通过实施冗余和备份措施，您可以最大程度地减少停机时间。

1. 部署冗余电源系统，包括多个电源和不间断DCIM）工具，以监控和管理设备、电源和冷却。
2. 设置警报和通知，以提醒您潜在问题。
3. 定期进行维护和检查，以确保设备处于良好状态。

结论

通过遵循这些关键原则，您可以设计和维护一个高效、可靠且符合业务目标的数据中心。实施模块化、可扩展性、高可用性、能效、物理安全、网络设计以及管理和监控措施，您可以最大化数据中心的投资并确保其在未来几年内持续满足您的需求。

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如何规划数据中心，构建优化操作

我们公司的一些想法和经验，今天的主要内容是关于如何定位数据中心基础设施的管理。 传统意义上的数据中心通常会和IT隔离出来，在云计算时代，我们会认为数据中心所有服务的东西都应该作为一个基础设施来看待，就像微软的集装箱，这里面已经拥有了IT技术的中心，在这个层面上就可以展开了，我们IT只能拿到我们的网络，我们的服务器。 因此意味着我们把跟IT架构的环境和整个环境作为一个统一的对象来考虑，并且考虑到之间的相互管理，这点对我们传统意义上的数据中心是不太一样的。 在数据中心的生命周期角度来讲，从设计开始，会经过实施运营持续的勾画，我们会发现这是一个数据的管理，在设计阶段，我们可以看到作为基础设施来说，IT部门不是具体到服务器的一个数量，这个时候我们需要考虑的是运算的能力，就是数据中心到底能够支撑多少运算的能力，从能力这个层面上考虑的，因此数据中心的要有这样的能力，这个能力不能一估就10年，但是我们通常是10年、20年来预估的。 整个IT预估的过程起码是1一3年。 在设计完整以后，我们进行实施，实施其实是部署的一个过程，部署完成了以后，就接着是一个运营，运营过程要解决一个很大的问题，解决实际运行的情况及跟我们当初设计的情况是否吻合，如果不吻合我们就进行调整，包括做更大动作的调整整改，假设一下，如果现在的实际情况和预想的情况是一致的，在运营层面就不用做太多的工作，现在IT的情况越来越复杂，从IT来说，投入的成本大于我们当初预算的成本，最后一个阶段是优化阶段，我们不断的调整，需求在不断的变化，我们需要进行优化，优化的结果是下一个数据中心的模式的设计，这就变成一个循环。 从数据中心的基础设施来讲，IT有五个物理需求，包括攻坚、制冷、空间、安防、布线。 我们采购IT设备的标准也必须是统一的，如果这些标准主要反映到我们刚才提炼的五个物理需求上，所以在设计的阶段，我们要注意这五个方面，但是现在的数据中心来说，用户往往会考虑得很周到，更多的是考虑供电和制冷，因为这有一个计算能力的需求，所有的服务器用电90%的用电量会进行排放，所以制冷是一个很重要的因素。 在管理的层面上有三个非常重要的地方，第一，保证IT的可控性，我们一般把IT分为三个层面，对底层的是基础设施，上去是IT，IT上去是业务应用，比如说IT层面像业务层面提供服务的，如果业务层面不可用的话，说明IT存在的必要性会受到一个挑战，因此，保证可用性是第一位的，再满足第一位的情况下，我们可以降低运营的成本。 对于数据中心的运营来说，我们可以拆散为几个阶段，第一个阶段是部署，也就是支撑IT运营的过程，第二个是IT业务系统的上线，业务开始运作了，我们各种OA都可以运用，第三是对监控系统，发现问题后，我们可以采取相应的行动，确保业务系统的正常运作。 第四，确保业务可用的情况下，我们可以用一些技术或者是云的技术新一代的技术实现绿色的优化，降低运行的成本。 在数据中心，基础设施目前面临的挑战可以有五点。 第一点是可用性，这也是我们存在必要性一个很重要的地方，后面两点是我们在云时代继续生存的要素，包括在生命周期内的可适应性和可扩展性。 最后两点的可管理性和可维护性/服务型做到，这五点他们是相互依托的。 回到最初的设计阶段，看上去跟IT没有很大的关系，因为在我们公司的设计阶段，IT基本上是不存在的，只是一个概要的需求，当数据中心运行起来以后，我们可以通过这个图展示数据运行的情况，发现机位是不是过热，供电是不是足够的情况，因为我们设想跟实际情况是有差异的，所以我们要对这个数据进行管理。 我们尽可能的缩小实际跟设计之间巨大的差距，当然缩小是不可能最小化的，不然的话，我们的业务就没有发展，到了差距没有办法缩小的时候，我们应该增加一个模块实现扩充，这也是数据中心模块化的定义，当前可以从两个方面缩小差异，一是构建支持硬的基础设施，包括通过可调整模块化的基础设施，比如说，模块化的UPS，模块化的供电，模块化的空调实现基础设施的设计，另外我们可以通过配电和容量管理系统帮助我们掌握基础设施的消化的趋势，我们可以通过了解未来IT的发展趋势，包括云计算这些新的技术，便于我们在数据中心采取更好的技术，使这个数据中心有更强的生命力。 第二块，通过优化基础设施的使用，做一些全面、细致和精准地了解，通过规划地使用基础设施，通过这些延长数据中心的使用，实时检测基础设施，排除异常的情况，从而使基础设施能够得到很好的使用。 假设我们现在是维护一个好的数据中心，其实非常重要的一点是在于挖掘，我们经常说我们的网络是不可管理的，目前大多数的基础设施是可以管的，我们面对新的数据中心的时候，或者是对数据中心进行调整的时候，第一步是对原有投资过的一些功能给挖掘出来，比如说以前的制冷的UPS，把可管理的功能挖掘出来了以后，可以整合到新的平台里面，这是非常重要的一步，这里面涉及到局限性，主要是在于数据的兼容性和管理的细化，可以这样讲，对于一个管理接口，管理的力度决定了可以管理的深度，因此在设计阶段，我们决定自己管理的深度和可管理的光度，在这个层面上决定我们需要购买哪些设备，如果我们投资很多的钱买一个功能丰富的设备，但是发现我们管理上是达不到这个水平的，实际上这也是一种浪费。 在基础设施的管理方面，我们很少说管理这个词，大多的时候是使用监控这两个字，在中国的词汇里面，监控有两个方面的含义，检是代表检测、采集和收集大量的数据，控是做一些反馈，调整运行状态，怎么根据收集上来的运行数据决定策略对于大多数的用户来讲，绝大多数都放在检测上，对于监控是一个自化性的，或者是本能执行的手段。 如果这是一个云的数据中心，我们就可能在依据手动的方式进行调整，而是根据收集上来的数据进行判断，再根据业务进行混合决定如何控。 这个控的过程也是自动的，这样的话，响应的速度才能足够的快，才能满足云计算的要求，同时，这也意味着检测的时候，我们决定着设备采集的信息量的大小。 在整个过程里面，我们需要消费我们收集上来的检测数据，加上我们本身对这个数据的知识库，最后形成了一个控制的结果，这也是管理里面最核心的地方。

IDC数据机房建设遵循的原则有哪些

IDC数据机房建设需要遵循以下原则：

可靠性原则：IDC机房是数据中心，用户对服务的要求较高，因此需要注重电源供给的持续性，通过双电源配置、提高电池容量等方式实现，保障IDC机房的稳定可靠运行。

安全性原则：基于IDC机房的多样功能，其运行安全直接关系到政府部门及企业事业单位的工作状况。因此，在建设IDC机房时，需配置完善安保系统，引进先进安全防护技术，如网络防火墙、密钥技术，保障机房运行安全及网络安全。

可控性原则：为实现IDC机房的稳定可靠运行，设计人员在建设IDC机房时，需遵循可控性原则，引入在线监测技术，实时监测IDC机房的温湿度、烟气等参数，及时发现IDC机房运行中存在的安全隐患，为IDC机房管理提供参考资料。

大容量原则：目前互联网数据呈指数倍增长，对宽带容量有更高要求，IDC机房建设需以大容量为原则，保障机房的可拓展性，实现其可持续发展。

节能要求：在建设IDC机房时，需要考虑节能问题，采用节能设备、优化空调系统等措施降低能耗。

场地选择：在场地选择上，要考虑基本的防震、防洪、空气质量等因素，以确保机房环境合适、安全稳定。

温度控制：保证机房内的温度控制在合理范围之内，通风、散热舒适等条件都需要考虑，以确保机器的正常作业，保障硬件的寿命和运行效果。

电力系统：机房应该设计合适的电力配套系统，以确保所有设备可以正常工作。另外，还需要提供万一突然停电或其他供电问题发生时的备用供电方案和UPS系统。

灾难恢复：在机房的设计中，应考虑到不可预见意外发生的情况，比如火灾等灾害事件，这时需要配备完善、全面的灾难恢复方案和自动报警装置，以确保业务不受到影响。

网络设施：在机房中，通过网络远程连接到不同的服务器和终端设备，所以需要注意数据中心内网架构设计和相应的应用程序，而相应数据安全防护也需要在网络设施方面考虑。此外，IDC数据机房的建设还需要遵循近期建设与远期发展规划协调一致的原则，以确保未来IDC业务发展的需要；除应符合现行的国家和行业有关标准、规范的规定外，还应符合工程所在地有关的标准、规范。同时也要具备灵活性和可扩展性,以适应不断变化的业务需求。在规划和设计阶段,应考虑到未来的扩展需求,并预留足够的空间和资源。

以上信息仅供参考，如有需要建议咨询柏睿网络。

第九届数据中心标准峰会举行，腾讯数据中心智能化与未来探索

腾讯数据中心上海技术专场

腾讯云副总裁沈可在峰会致辞中表示，在“科技向善”的使命驱使下，腾讯数据中心通过技术升级和生态构筑，推出了智维全新产品体系，此次发布的新产品不仅在腾讯自有业务中得到了应用和验证，也充分考虑了来自市场的需求变化，为未来的碳中和能源管理做好了准备。

打造全新产品体系，覆盖横向场景与垂直领域

腾讯数据中心结合当前的数字经济发展趋势，推出了全面升级的智维全新产品体系，不仅覆盖了不同阶段的自动化运营场景，还有针对重点垂直领域深入发力。

在自动化运营方面，腾讯数据中心发布了智维平台的标准版、开源定制版以及集群管理版。能够满足不同阶段、不同规模数据中心的的自动化运营管理需求，帮助客户根据业务场景快速实现数据中心自动化运营管理升级，助力数据中心行业和用户实现绿色转型。

在重点领域，推出了面向数据中心动力环境监测场景的腾讯智维动环平台，面向数据中心无人值守场景的腾讯觅踪平台，以及面向碳中和场景的腾讯智维碳管理平台。其中，腾讯智维动环平台通过重新定义标准和架构，实现了即插即用，数据快、准、稳，以及贴近业务需求的目标，目前已经在TB园区批量应用。

看见智能化，产品设计与创新的深入探索

本次腾讯发布的全新产品，通过设计与创新，让智能化在实践中“被看见”。腾讯数据中心智维产品专家史蕾表示，腾讯新一代智维平台针对业务场景全流程的产品体系闭环设计，利用先进技术与场景结合，同时建立数字化的度量体系。不仅实现了重要场景的智能化闭环，也能够支持规模化数据中心的集中管理。未来也可以为数据中心的无人化、绿色低碳等重要发展方向提供支撑。

腾讯智维的智能化发展道路一方面是基于自身对运营自动化的不断追求，同时也离不开行业伙伴的的协同深耕。腾讯数据中心智维产品专家李欣表示，“腾讯在构建相应的产品能力之外，也在不断完善整个商业闭环，从最初的“招募供应商”，到现在寻找“彼此信任的战友“，在销售、方案设计、产品交付、运营、开发等环节实现赋能伙伴，并形成矩阵式的伙伴阵型。

智能化的支撑，腾讯数据中心的技术实践与创新

坚持产品化实践，为腾讯数据中心的智能化道路提供了有效支撑。腾讯数据中心规划设计专家曾宪龙表示，“腾讯的产品化数据中心在设计过程中陆续制定了功能分区相对独立、易复制扩展、设备就近、接口通用等原则;在标准化设计过程中也不断推进技术下沉，覆盖到电缆乃至模块的结构框架等细节。”??随着产品化数据中心实践的不断推进，再搭配上最新的智维系统，整个数据中心的设计、建设、运营的效率都得到了有效提升。

重新定义标准，腾讯智维动环平台全面维护数据中心的安全与稳定。动环系统作为数据中心动力基础设施和运行环境健康监控系统，关系着数据中心的安全和稳定。据腾讯数据中心弱电技术负责人颜小云介绍，“腾讯智维动环平台通过物联网技术和硬件接口技术的综合应用，能够实现监测数据的秒采、秒存、秒算，且在3秒以内能够将底层告警上传平台呈现，并且已经在腾讯数据中心园区逐步应用。”腾讯智维动环在无效告警数量控制，以及数据处理和传输速度上目前都处于业内领先的地位。

探寻“自维保模式”，腾讯自维保满足数据中心海量基础设施运维需求。随着腾讯云各项业务在全球范围内的推进，目前在全球已设立了100多个规模IDC，服务器总量超过100万台。腾讯数据中心运营服务经理张曦表示，腾讯自2017年起开始尝试探索自维保模式，到2021年已初步搭建起一套可满足海量IDC基础设施运维需求的自维保体系，实现了集约化服务管理，高质量服务交付，以及运维成本寻优。此外腾讯还将持续加强自维保能力建设，继续拓展基础设施自维保广度与深度。

随着数据中心体量和交付数量的高速增长，腾讯已经构建出一套具有腾讯特色的技术保障体系。腾讯数据中心运营技术负责人张海涛表示，“腾讯技术保障体系可以从系统层面最大化确保腾讯数据中心全链条质量。”??同时，腾讯数据中心也在着眼未来，重点关注风光储及综合能源的使用、绿色节能技术的潜在风险隐患发现应对、人工智能和人的技能平衡协调发展、定制设备等领域，为构建技术更为复杂、规模更加庞大的数据中心技术保障体系积极准备，以应对超大规模数据中心和客户定制数据中心的发展趋势。

聚焦安全管理，探索数据中心“无人值守”之路

随着数据中心行业的快速发展，无人值守将是新的趋势。此外，不少机房在规模逐步扩大的同时，选址远离核心城市，这都导致数据中心面临的安全管理挑战日益严峻。

腾讯安全平台部AI算法专家黄湘琦表示，腾讯数据中心在探索未来无人值守机房的道路上早有布局，并拥有多年在自有大规模机房的部署实施经验。本次全新升级的腾讯觅踪由IDC平台部、安全平台部、网络平台部联手打造，可通过机器视觉AI技术和物联网技术实现对园区内活动人员的实时追踪;通过端到端的线上人员管理系统实现园区进出流程的全面电子化;并通过自研高性能的视频分发服务、高精度物联网定位技术、针对数据中心场景特别优化的H5图形渲染引擎等核心技术的加持，朝着无人值守的方向持续前行。

践行双碳政策，面向数据中心的绿色未来

“双碳”是我国的国家战略和重要承诺。腾讯数据中心绿能与双碳负责人梁家启在主题演讲中重点介绍了腾讯数据中心在碳中和方面的思考和实践。他表示，“腾讯多年积累的底层绿色技术架构体系已经为零碳数据中心做了良好的技术底座。未来，腾讯也规划了零碳IDC体系，包括园区内外风电，光伏，储能，余热回收，三联供等的集中配置;以绿电市场化采购和绿色运营为辅助，以智维能源管理作为支撑，提高森林碳汇，海洋碳汇，以及与CCUS等碳相关技术的投资比例。通过打造可持续发展的数据中心，为社会提供绿色低碳并且可持续的算力。”

数据中心要实现能源与碳的智能管理，关键核心就是要实现系统自动化建设。腾讯数据中心智维产品专家李霏表示，“腾讯智维能够帮助数据中心实现标准化的自动采集和数字建模，新一代智维碳管理平台所覆盖的节能减排方案也做到了广泛而且全面，可以帮助数据中心快速实现对应数据的管理与分析决策。”同时，腾讯数据中心还通过组建专家团队、高校合作等手段，在碳管理领域进行长远布局规划，希望最终能一站式解决未来行业可能面临的各种难题和挑战。

好事成双，让我们荡起双奖

此外，素有IDC行业“诺贝尔奖”之称的??“数据中心科技成果奖”也在本次峰会隆重发布。共30项技术、2位杰出贡献人才和6位青年科技人才获得荣誉。其中，腾讯数据中心专家架构师曾宪龙秉承创新理念，在数据中心技术、标准和应用等方面取得了优异成绩，获得青年科技人才奖。

腾讯和重庆交通大学联合申报的“微型一体化数据中心自然冷却技术”获得“数据中心科技成果奖”一等奖。该项成果从制冷技术着手，在确保数据中心功能和安全标准的同时，大大降低了微型数据中心的能耗。

展望

腾讯数据中心高级总监杨晓伟与智维平台研发中心总监岳上出席了本次大会。

杨晓伟指出，“数据中心基础设施建设当前迎来高速发展的窗口期，在双碳背景下，腾讯数据中心将结合自身丰富的技术优势和运营管理实践经验，助力数据中心行业朝着绿色智能方向快步前行。”

岳上表示，“腾讯数据中心产品化发展战略和优秀运营体系是腾讯智维得以快速发展的动力源泉。在双碳的大变革下，我们借助本次大会的平台，发布了全新的产品体系，技术体系和生态体系。在未来，我们有决心有能力，和生态伙伴一起，为数据中心行业的发展，为绿色数据中心和智能数据中心的达成贡献力量。”

华北大区地质资料数据中心设计方案探讨

周小希 陈安蜀 张良军 邓凡 王心华

(中国地质调查局天津地质调查中心)

摘要 地质资料是地质工作取得的重要信息资源，随着信息化建设的发展及社会对服务需求及服务质量的不断提升，通过建设地质资料数据中心，实现数据资源的集群化管理，服务系统集成及数据共享，提供多元化的服务，从而提升管理及服务水平是十分必要的。本文提出了华北大区地质资料数据中心设计方案，阐述了数据中心框架设计及采用的关键技术。

关键词 地质资料 数据中心 虚拟化

1 建设背景及定位

地质资料是地质工作取得的重要信息资源，是地质工作服务社会的主要载体，其作为社会信息的组成部分，已日益成为经济建设的重要信息资源。随着经济发展和社会信息化的全面推进，社会各界对生存环境、地质灾害、基本资源情况等地质知识与信息的需求日益增强。2006年1月发布的《国务院关于加强地质工作的决定》(以下简称《决定》)正式提出了“地质资料数据中心”概念。《决定》明确要求：“建立健全地质资料信息共享和社会服务体系，加快利用现代信息共享技术，建设国家地质资料数据中心”和“全面公开地质资料目录，向社会提供有效快捷的地质资料信息服务”。在信息化建设面临“挑战越来越严峻、需求越来越迫切”的新形势下，构建地质资料数据中心，实现信息资源的集群化管理，提供多元化的社会化应用服务，已成为当今国内外地质信息服务的主流。

天津地质调查中心作为华北地质资料管理和服务机构，在中国地质调查局地质信息共享服务体系中定位为区域性服务结点，主要负责集成整合区域内地质信息提供区域性地质信息的共享服务，建设并维护本区域地质信息服务平台，发布区域性地质调查成果服务产品。中心多年来积累了大量的华北地区地质资料数据资源及地质资料数据库，并开发建设了地质资料全文服务系统、空间数据服务系统及地质调查资料服务平台等服务系统。随着信息化建设的发展及社会对服务需求及服务质量的不断提升，通过构建华北地质资料数据中心，实现数据资源的集群化管理及数据共享，提供多元化的服务，从而提升管理及服务水平是十分必要的。

2 数据中心框架设计

华北地质资料数据中心的建设指导思想应以汇集、建立华北地质资料数据共享资源，坚持以需求为导向，从地质资料数据应用效益及现实情况出发，确定重点建设内容，注重数据共享应用。坚持采用现代信息技术中的先进成熟技术，保证系统的安全性、可靠性、可扩充性、易维护性及开放性。

数据中心系统设计参考原则：①先进性、标准性。采用先进成熟的技术和技术规范，保证系统稳定高效运行，选用符合国际标准的技术和产品，以保证系统的一致性。②经济型、实用性。选择适合的性价比高的设备，既能满足业务系统的应用需求，又能适应应用需求的扩展。③开放性。采用符合OSI(开放系统互联)标准的技术和通信协议，采用国际和国家标准的网络规范，并充分考虑与软硬件兼容性，使符合标准的不同厂商的商品可以无缝添加到数据中心中。④可扩展性。采用标准化的实现技术和产品，系统结构应易于扩展，使系统具有良好的可持续性及可扩展性。⑤结构的合理性。采用合理高效的系统结构，系统应能合理安排冗余和负载，实现有效流量控制和负载均衡，确保系统的正常、畅通运行，并能适应数据中心业务发展的需求。⑥高可靠性。关键节点设计中应选用高可靠性设备及产品，并有合理的冗余和可靠的系统备份策略，确保系统可靠运行。⑦高性能性。保障服务器、网络及设备的高吞吐能力，保证数据的高质量传输。⑧安全性。数据中心系统应具有足够的安全性，能够防止来自系统内部及外部的恶意攻击，能有效地防止因人为误操作带来的影响。应采用有效的安全防范措施和安全手段，保证系统的完整性和机密性。应能提供有效的容灾、容错等保障机制，对雷击、火灾、盗窃等意外问题有良好的预防和恢复措施。

按照上述指导思想及设计原则，华北地质资料数据中心的总体框架设计采用4层结构：基础设施层、信息资源层、应用支撑层、应用层。另外还需要信息技术标准、安全防护、运维管理所组成的支撑体系予以支撑，保证数据中心运行及地质资料信息服务规范持续开展。数据中心框架设计图见图1。

图1 华北地质资料数据中心框架图

2.1 基础设施层

主要指数据中心运行的软硬件基础环境，包括机房设施、网络架构、服务器配置、系统软件配置等。机房环境具有防尘、防静电、防雷、防震、防火、恒温等特点，并可实现对视频设备、门禁、配电、温湿度、消防等进行管理和监控，机房供电采用双路电源冗余供电方式，同时采用市电、UPS电双电源并机供电形式，以满足机房设备双电源供电要求。从数据集成管理，满足多层次服务需求及信息安全角度考虑，数据中心网络划分为中心内网、涉密网、局广域网(地调局专网)及外网(互联网服务区)，网络内部按逻辑功能划分为主功能区、核心存储备份区、涉密区、数据交换区、服务发布区5个功能逻辑分区。从信息数据安全角度出发，涉密区以物理隔离方式独立部署，其中主功能区、核心存储备份区及数据交换区部署在中心内网，服务发布区部署在互联网服务区，局广域网区域进行局属单位之间的数据交换，网络架构示意图见图2。数据中心在统一网络管理基础上，采用服务器虚拟化技术、负载均衡技术、统一交换技术(FCoE)及存储备份技术等建立起应用服务器与存储体系及信息安全防护体系。

图2 网络架构示意图

2.2 信息资源层

信息资源层主要包括数据中心的各类数据、数据库，负责整个数据中心的数据存储和交换，为数据中心提供统一的数据交换平台。中心地质资料数据已达到TB级别，从表现形式划分，包括成果资料、原始资料；从地质专业划分，包括区域地质、矿产地质、水文地质、工程地质、环境地质、地球物理、地球化学等；从数据形式划分，包括纸质档案、图文数字化资料、数据库、软件等；从共享方式划分，包括涉密数据、保护数据和公开数据。中心现存馆藏数据库包括华北地区数字地质图空间数据库、同位素地质测年数据库、地质工作程度数据库、区域地球化学数据库、1：20万自然重砂数据库、1：20万重力数据库、航磁数据库、矿产地数据库、专题图件空间数据库、华北平原地下水资源空间数据库等。

在信息资源层实现对中心各种地质数据及数据库进行集成管理，在数据中心内网核心存储备份区建立核心数据库。另外在局广域网及外网建立交换数据库，根据业务及服务需求，通过建立数据更新机制及数据更新同步工具在数据交换区完成从内网到局广域网、外网的数据交换。

2.3 应用支撑层

应用支撑层构建应用层所需要的各种服务组件及数据交换平台，包括地质资料数据管理、数据交换、元数据管理、数据分析、GIS资源服务发布、GIS空间分析、全文检索等其他业务支撑服务组件。

2.4 应用层

应用层为数据中心定制开发的应用系统，按照地质资料数据管理及服务需求，在数据中心内网建设中心地质资料数据管理系统实现对馆藏成果地质资料、原始地质资料数据资源的统一管理，在内网建设华北地质资料阅览室系统及借阅系统，实现地质资料内部浏览及借阅业务处理，在外网部署华北地质资料服务平台作为华北地质资料对外服务一站式窗口，在互联网上面向社会提供地质资料目录查询、地质资料全文服务、空间地质数据服务。

3 采用的关键技术

3.1 云计算技术

云计算就是IT整体资源的“按需分配”与服务交付。由于数据中心的集中化、整合特性，传统的烟囱式系统建设方式会导致资源难以共享、利用率低、标准程度差，建设和扩容成本难以控制。云计算技术的出现，可以云化数据中心需要承载的IT系统。云计算系统具有低成本、大规模特点，以低成本运算单元取代传统大型IT系统设备，降低IT系统的建设和扩容成本，同时通过软件技术实现大量低成本IT硬件单元协同工作，保证高可靠性。云计算系统具有平滑扩展能力，具备高度的扩展性和弹性，可以方便、快速地增加或减少资源。云计算系统具有资源共享能力，可提供多种形式的计算、存储、网络能力资源池，可为多种上层应用提供服务，同时实现资源的自动分配与管理。利用云计算技术和模式，数据中心将成为云计算数据中心，形成私有云、公有云或混合云。云计算的IaaS、PaaS和SaaS服务模式成为数据中心业务模式创新的源泉。基于IaaS，数据中心可以升级传统的资源类出租业务，提供弹性资源出租，实现按需服务；基于PaaS，数据中心可以在传统增值服务基础上，提供有特色的能力服务；基于SaaS，数据中心可以深化服务内容，进一步提高收益水平，打造差异化竞争能力。

3.2 服务器虚拟化技术

新一代的数据中心的发展方向是私有云，而私有云以虚拟化技术为核心。所谓服务器虚拟化，指的是通过一台服务器的设置，使其能够同时运行多种操作系统，并且实现其相互之间的独立性。引入服务器虚拟化软件，能够把在物理上唯一的服务器进行逻辑上的划分，使之能够以多个虚拟机的模式运行。服务器虚拟化的信息系统部署模式能够有效提升服务器的利用率，降低信息化成本。计划选择VMware vSphere作为数据中心服务器虚拟化软件，其是业界领先且可靠的虚拟化平台，vSphere 是VMware公司推出一套服务器虚拟化解决方案，目前的最新版本为5.5。vSphere5主要包含ESX Server、vCenter Server和vSphere Client三部分，其中ESX Server直接部署于物理服务器上，作为基础架构全面虚拟化服务器、存储，虚拟机运行在ESX Server上，vCenter Server能够快速部署虚拟机，监控物理服务器和虚拟机的性能。vSpher Client用于管理配置ESX Server，对VMware虚拟化环境进行集中管理。

3.3 数据交换平台

数据交换平台是数据中心数据与其他应用系统沟通的桥梁，是进行数据交换的基础。数据交换平台负责从各个业务系统或数据库中采集数据，对数据进行整合，按照数据标准规范，形成核心数据库，并提供其他应用系统使用。数据交换平台功能由支撑功能与应用功能组成，支撑功能是数据交换平台的基础，主要由数据采集、元数据管理、数据交换服务总线、平台监控机安全管理子功能组成；应用功能主要为具体业务系统服务，应用系统通过数据交换服务总线，以数据交换服务的形式为各个应用系统提供数据共享服务。

4 结语

本文提出了华北大区地质资料数据中心的设计方案，主要阐述了数据中心的框架设计，介绍了框架中基础设施层、信息资源层、应用支撑层、应用层的建设内容，以及各层之间的协作关系，并对建设采用的关键技术进行了介绍。地质资料数据中心的建设，将有效提高华北大区地质数据资源的积累速度，并大幅度提升地质资料的利用率，改善地质资料服务环境，全面推进地质资料的现代化管理和社会化服务工作。另外随着IT技术发展，如绿色数据中心技术及大数据技术等的快速发展，还可以从数据中心能耗降低、数据整理挖掘等方面对方案进行进一步的优化。

参考文献

[1]林小村.数据中心建设与运行管理[M].北京：科学出版社，2011.

[2]谢思铭.城市空间数据中心的应用研究[J].北京测绘，2013(5)：23～26.

[3]黄河清，严正伟.国土资源数据中心服务器网络存储虚拟化解决方案[J].国土资源信息化，2013(3)：47～52.

云计算数据中心建设需融合哪些技术？

1、云计算数据中心的构成

云计算数据中心本质上由云计算平台和云计算服务构成。云计算服务包括通过各种通信手段提供给用户的应用、软件、工具以及计算资源服务等;云计算

平台包括用来支撑这些服务的安全可靠和高效运营的软硬件平台。通过云计算平台将一个或多个数据中心的软硬件整合起来，形成一种分层的虚拟计算资源池，并提

供可动态调配和平滑扩展的计算、存储和网络通信能力，用以支撑云计算服务的实现。

云计算平台是云计算中心的内部支撑，处于云计算技术体系的核心。它以数据为中心，以虚拟化和调度技术为手段，通过建立物理的、可缩放的、可调配

的、可绑定的计算资源池，整合分布在网络上的服务器集群、存储群等，结合可动态分配和平滑扩展资源的能力，提供安全可靠的各种应用数据服务。

2、云计算数据中心的实施过程

云计算数据中心的实施不是一个简单的软硬件集成项目，在实施之前需要谨慎评估和整体规划，充分考虑云计算数据中心的管理模式，并将未来的运营模式纳入到整体规划中，这样才可以充分发挥云计算平台作用。

结合对云计算中心用户需求的调研和国外的实施经验，目前云计算数据中心基础架构实施主要分为以下5个阶段：

1)规划阶段：要将云计算中心建设作为战略问题来对待，管理高层要给予极大的重视和支持，并明确每一阶段所要实现的目标，从业务创新和IT服务转型的高度进行规划和部署。

2)准备阶段：根据本行业特性，充分了解用户采用云计算数据中心想要获得的服务与应用需求，并对云计算平台进行充分的评估，选择合适的技术架构。同时充分考虑系统扩展和迁移的可操作性，保证基础设施平台技术的连续性和核心业务的连续性。

3)实施阶段：资源虚拟化是云计算中心的基础，通过构建支持异构平台的虚拟化平台，可以满足安全性、可靠性、扩展性和灵活性等各方面的服务要求。

4)深化阶段：在实现平台架构虚拟化的基础上，还要实现各种资源调度和分配的自动化，为全面管理和自助服务打好基础。

5)应用和管理阶段：云计算的基本特征是开放性，云计算平台应能提供标准的API实现与现有应用兼容。所有的应用移植是渐进过程，云计算基础架构要很好的支撑核心应用，而并不仅仅是新增的需求。同时，云计算平台建设是个闭环的过程，需要进行不断地改进。

3、云计算数据中心的关键技术

云计算数据中心的建设融合了很多新的技术，主要包括以下几个方面。

1)虚拟化技术

虚拟化技术的应用领域涉及服务器、存储、网络、应用和桌面等多个方面，不同类型的虚拟化技术从不同角度解决不同的系统性能问题。

服务器虚拟化对服务器资源进行快速划分和动态部署，从而降低了系统的复杂度，消除了设备无序蔓延，并达到减少运营成本、提高资产利用率的目的。

存储虚拟化将存储资源集中到一个大容量的资源池并进行统一管理，实现无需中断应用即可改变存储系统和数据迁移，提高了整个系统的动态适应能力。

网络虚拟化通过将一个物理网络节点虚拟成多个节点以及将多台交换机整合成一台虚拟的交换机来增加连接数量并降低网络复杂度，实现网络的容量优化。

应用虚拟化通过将资源动态分配到最需要的地方来帮助改进服务交付能力，并提高了应用的可用性和性能。

云计算数据中心基于上述虚拟化技术实现了跨越IT架构的全系统虚拟化，对所有资源进行统一管理、调配和监控，在无需扩展重要物理资源的前提下，

简单而有效地将大量分散的、没有得到充分利用的物理资源整合成单一的大型虚拟资源，并使其能长时间高效运行，从而能源效率和资源利用率达到最大化。

2)弹性伸缩和动态调配

弹性伸缩可以从纵向和横向两个方面考虑。纵向伸缩性是指在同一个逻辑单元内增加资源来提高处理能力，如：在现有服务器上增加CPU或在现有的RAID/SAN存储中增加硬盘等;横向伸缩性是指增加更多逻辑单元的资源，并整合成如同一个单元在工作。

动态调配是根据需求的变化，对计算资源自动地进行分配和管理，实现高度“弹性”的缩放和优化使用，而使用者不介入具体操作流程。

3)高效、可靠的数据传输交换和事件处理

数据传输交换和事件处理系统是云计算中心的消息和数据传输交换枢纽，不能仅采用组播协议来追求速度，也不能仅采用TCP来追求可靠性，而需要结

合多种协议的优势，有效控制分布在网络上的众多组件之间的数据流向，保证数据通道的畅通性、信息交换的可靠性和安全性。同时，为了满足系统应用的多样性和

业务实时性要求，设计中也要考虑点对点、点对多点、多点对多点等多种连接方式。

数据中心设计规范 GB 50174-2017

在信息时代，数据中心的设计不仅关乎技术先进性，更是保障数据安全、稳定运行的关键。GB -2017，这一规范如同基石，为新建、改建和扩建的数据中心提供了坚固的框架。

设计原则与术语解析

遵循远期规划与近期实施的协同，数据中心设计需严格遵循国家相关标准，确保每一环节都兼顾经济效益和环保责任。术语中，数据中心不仅是硬件设施的集合，包括主机房、辅助区，如灾备数据中心，是关键的信息处理核心。

电磁干扰（EMI）与电磁屏蔽（EMC）是数据中心设计中的重要课题，以确保设备性能不受干扰。

专业细节与性能分级

PUE（Power Usage Effectiveness）衡量数据中心能效，WUE（Water Usage Effectiveness）关注水资源利用，ATSE自动转换开关确保电源切换，而CFD（Computational Fluid Dynamics）模拟复杂流体动力环境。从冗余配置的A级，到基本需求的C级，每个等级都有严格的设计标准。

选址与设备考量

选址需考虑电力、通信、交通便利，以及远离电磁干扰源。设备布置需兼顾工艺、运行效率和安全，如UPS系统确保供电连续性，TCO（Total Cost of Ownership）衡量全生命周期成本。

环境与安全

抗震设防严格，A级数据中心需达到乙类及以上标准，选址、建筑结构和设备选择均需符合抗震要求。防雷、防潮、防火措施完备，确保数据安全无虞。

技术与细节的精心设计

从穿越楼层的技术竖井，到空调系统的设计与优化，每一处细节都旨在提升数据中心的效能。空气调节需按等级规范执行，同时考虑节能和环保。

在供配电方面，GB和附录A为数据中心的电力需求提供了指南，从双电源配置到接地系统，确保电力系统的稳定和安全性。

人性化与绿色设计

照明系统要求高效节能，照明设计兼顾视觉作业安全和疏散需求。网络与布线系统则采用智能管理，确保数据传输的安全与高效。

电磁屏蔽与保密安全

对于高度保密的数据中心，电磁屏蔽室是必备设施，其结构和性能需符合严格标准，为敏感信息提供防护。

总结来说，GB -2017数据中心设计规范，以科学严谨的态度，为打造高效、安全、绿色的数据中心提供了全方位的指导，确保了信息时代的基石坚固无比。

如何构建云数据中心

NewMedia新媒体联盟创始人、移动互联网时代的趋势观察家袁国宝在他的新作《新基建：数字经济重构经济增长新格局》一书中写到详细云数据中心的构建步骤主要分为3步。

新基建

一、虚拟化

利用软硬件管理程序将物理资源映射为虚拟资源的技术被称为虚拟化技术。对关键IT资源进行虚拟化，是打造云数据中心的基础和前提。

云数据中心需要虚拟化的关键IT资源主要有服务器、存储及网络。其中，服务器虚拟化主要包括Unix服务器虚拟化与x86服务器虚拟化。Unix服务器又被称为小型机，而小型机厂商普遍为自身的小型机产品开发了差异化的虚拟化程序，导致这些虚拟化程序无法对其他厂商的小型机产品进行虚拟化。

目前，市场中常见的x86服务器虚拟化产品有VMware ESX/ESXi、微软的Hyper-V、开源KVM虚拟机等。Oracle和华为等服务器厂商还开发了基于Xenia内核的虚拟化平台。

云数据中心需要同时调用不同厂商以及不同类型的服务器资源，而对服务器进行虚拟化后，便可以有效解决不同服务器间的硬件差异问题，使用户获得标准逻辑形式的计算资源。

存储虚拟化的逻辑为：在物理存储系统上增加一个虚拟层，从而将物理存储虚拟化为逻辑存储单元。通过存储虚拟化，云数据中心服务商可以将不同品牌、不同级别的存储设备资源整合到一个大型的逻辑存储空间内，然后对这个存储空间进行划分，以便满足不同用户的个性化需要。

网络虚拟化涉及到了网络设备及网络安全设备、网络本身的虚拟化。其中，需要虚拟化的网络设备及网络安全设备有网卡、路由器、交换机、HBA卡、防火墙、IDS/IPS、负载均衡设备等。网络本身的虚拟化主要涉及到FC存储网络与IP网络的虚拟化。

目前，个体与组织对网络需求愈发个性化，为了更加低成本地满足其需求，云数据中心厂商对网络进行虚拟化成为必然选择。与此同时，网络虚拟化后，云数据中心可以在网络环境与多层应用环境中将非同组用户实现逻辑隔离，这既能提高数据安全性，又能降低网络管理复杂性。

将关键IT资源进行虚拟化后，云数据中心服务商便可以对这些资源进行统一调配与集中共享，大幅度增加资源利用率。测试数据显示，未虚拟化前，数据中心IT资源利用率仅有10%～20%，而虚拟化后的资源利用率达到了50%～60%。

二、资源池化

资源池化是指IT资源完成虚拟化后，为其标上特定的功能标签，再将其分配到不同的资源组，最终完成其池化。

资源池化可以解决不同结构IT设备的规格与标准的差异问题，对资源进行逻辑分类、分组，最终将资源用标准化的逻辑形式提供给用户。资源池化过程中，云数据中心服务商可按照硬件特性，对不同服务等级的资源池组进行划分。云数据中心的资源池主要包括服务器资源池、存储资源池及网络资源池。

存储资源池化过程中，云数据中心服务商需要重点分析存储容量、FC SAN网络需要的HBA卡的端口数量、IP网络所需的网卡端口数量等是否与自身的业务规模相匹配。

网络资源池化过程中，云数据中心服务商则需要重点分析进出口链路带宽、HBA卡与端口数量、IP网卡与端口数量，安全设备端口数量与带宽等是否与自身的业务规模相匹配。

三、自动化

自动化是指使IT资源都具备按照预设程序进行处理的过程。如果说IT资源的虚拟化与池化能够让数据中心的计算能力、存储空间、网络带宽与链路等成为动态化的基础设施，那么，IT资源的自动化便是让数据中心获得了一套能够对基础设施进行自动化管理的有效工具。

云数据中心可以利用基于SOA的流程管理工具对数据中心的业务任务、IT任务进行统一IT编排。然后利用可编程的工作流程工具从资产中解耦工作流程及流程的执行逻辑。在IT编排工具的帮助下，系统设计师可以对现有工作流程进行修改，添加新的工作流程，甚至利用可重复使用的适配器对资产进行修改等，不需要重新开展工作，有效降低开发人力、物力成本。

最详细数据中心机房建设解决方案【附清单】

一、机房建设基础与原则

数据中心机房建设如同一项精密工程，融合了多学科知识，其中供配电系统、空气净化、安全防护等环节至关重要，目标是确保系统稳定、高效运行。设计时，不仅要关注设备布局和功能性，更要体现现代科技的前沿与高效。

二、标准化建设与分级管理

电子设备机房环境要求苛刻，温度、湿度、电磁场等因素需严格控制。机房根据经济损失和社会影响，分为A、B、C三级，异地备份机房遵循同等级标准，设计时可考虑分区，提高灵活性。

三、等级保护标准详解

在实施三级等保时，重点在于物理安全的细致规划，构建一个全方位的保护网。

四、核心安全模块

五、设计步骤与细节

六、关键设施详解

七、消防与防护

七氟丙烷灭火系统确保人身和财产安全，同时，防尘、防潮、防霉处理，以及专业设备监控，保障环境品质。

八、综合考量与最佳实践

- 机房设计需考虑环境因素，如精密设备对温度、湿度的敏感度。- 选址需谨慎，避免顶层、底层，优先选择3-4层，照明温和且不压抑。- 确保机房布局合理，避免阳光直射和雨水侵袭。

九、常见误区与优化

- 避免不必要的开孔损失冷却，冷空气泄漏等问题。- 重视设备和环境监控，如CRAC湿度控制、机架布局等。

在冷却管理上，菲尔普斯建议通过优化配置而非盲目增加冷却单元，节省成本并延缓设施扩张。

数据中心的构成是怎么样的

数据中心系统总体设计思想是以数据为中心，按照数据中心系统内在的关系来划分，数据中心系统的总体结构由基础设施层、信息资源层、应用支撑层、应用层和支撑体系五大部分构成。如下图所示：

数据中心总体架构

数据中心系统总体架构

数据中心从顶层上规划总体技术架构、设计技术路线和方法，保证网络、数据资源、应用系统、安全系统等各要素之间构成一个有机的整体，实现企业(机构)数据资源管理的联动和信息的及时监测、汇总与分析。具体各层介绍如下：

(1)基础设施层

基础设施层是指支持整个系统的底层支撑，包括机房、主机、存储、网络通信环境、各种硬件和系统软件。

(2)信息资源层

信息资源层包括数据中心的各类数据、数据库、数据仓库，负责整个数据中心数据信息的存储和规划，涵盖了信息资源层的规划和数据流程的定义，为数据中心提供统一的数据交换平台。

(3)应用支撑层

应用支撑层构建应用层所需要的各种组件，是基于组件化设计思想和重用的要求提出并设计的，也包括采购的第三方组件。

(4)应用层

应用层是指为数据中心定制开发的应用系统，他包括标准建设类应用、采集整合类应用、数据服务类应用和管理运维类应用，以及服务于不同对象的企业信息门户(包括内网门户和外网门户)。

(5)支撑体系

支撑体系包括标准规范体系、运维管理体系、安全保障体系和容灾备份体系。容灾备份体系在传统的数据中心系统中隶属于安全保障体系，随着数据地位的提高，容灾备份已自成体系。安全保障体系侧重于数据中心的立体安全防护，容灾备份体系专注于数据中心的数据和灾难恢复。

在部署数据中心时，需要规划以下哪些安全解决方案

1. 数据中心设计原则依据数据中心网络安全建设和改造需求，数据中心方案设计将遵循以下原则：1.1 网络适应云环境原则网络的设计要在业务需求的基础上，屏蔽基础网络差异，实现网络资源的池化；根据业务自动按需分配网络资源，有效增强业务系统的灵活性、安全性，降低业务系统部署实施周期和运维成本。 1.2 高安全强度原则安全系统应基于等保要求和实际业务需求，部署较为完备的安全防护策略，防止对核心业务系统的非法访问，保护数据的安全传输与存储，设计完善的面向全网的统一安全防护体系。 同时，应充分考虑访问流量大、业务丰富、面向公众及虚拟化环境下的安全防护需求，合理设计云计算环境内安全隔离、监测和审计的方案，提出云计算环境安全解决思路。 1.3 追求架构先进，可靠性强原则设计中所采用的网络技术架构，需要放眼长远，采用先进的网络技术，顺应当前云网络发展方向，使系统建设具有较长的生命周期，顺应业务的长远发展。 同时保证网络系统的可靠性，实现关键业务的双活需求。 同时，应为设备和链路提供冗余备份，有效降低故障率，缩短故障修复时间。 1.4 兼容性和开放性原则设计中所采用的网络技术，遵守先进性、兼容性、开放性，以保证网络系统的互操作性、可维护性、可扩展性。 采用标准网络协议，保证在异构网络中的系统兼容性；网络架构提供标准化接口，便于整体网络的管理对接，实现对网络资源的统一管理。 2. 云计算环境下的安全设计随着目前大量服务区虚拟化技术的应用和云计算技术的普及，在云计算环境下的安全部署日益成为关注的重点问题，也关系到未来数据中心发展趋势。 在本设计方案中，建议采用高性能网络安全设备和灵活的虚拟软件安全网关（NFV 网络功能虚拟化）产品组合来进行数据中心云安全设计。 在满足多业务的安全需求时，一方面可以通过建设高性能、高可靠、虚拟化的硬件安全资源池，同时集成FW/IPS/LB等多种业务引擎，每个业务可以灵活定义其需要的安全服务类型并通过云管理员分配相应的安全资源，实现对业务流量的安全隔离和防护；另一方面，针对业务主机侧的安全问题，可以通过虚拟软件安全网关实现对主机的安全防护，每个业务可以针对自身拥有的服务器计算资源进行相应的安全防护和加固的工作。 其部署示意图如下所示：2.1 南北向流量安全防护规划在云计算数据中心中，针对出入数据中心的流量，我们称之为“南北向流量”。 针对南北向流量的安全防护，建议采用基于虚拟化技术的高性能安全网关来实现。 虚拟化技术是实现基于多业务业务隔离的重要方式。 和传统厂商的虚拟化实现方式不同，H3C的安全虚拟化是一种基于容器的完全虚拟化技术；每个安全引擎通过唯一的OS内核对系统硬件资源进行管理，每个虚拟防火墙作为一个容器实例运行在同一个内核之上，多台虚拟防火墙相互独立，每个虚拟防火墙实例对外呈现为一个完整的防火墙系统，该虚拟防火墙业务功能完整、管理独立、具备精细化的资源限制能力，典型示意图如下所示：虚拟防火墙具备多业务的支持能力虚拟防火墙有自己独立的运行空间，各个实例之间的运行空间完全隔离，天然具备了虚拟化特性。 每个实例运行的防火墙业务系统，包括管理平面、控制平面、数据平面，具备完整的业务功能。 因此，从功能的角度看，虚拟化后的系统和非虚拟化的系统功能一致。 这也意味着每个虚拟防火墙内部可以使能多种安全业务，诸如路由协议，NAT，状态检测，IPSEC VPN，攻击防范等都可以独立开启。 虚拟防火墙安全资源精确定义能力通过统一的OS内核，可以细粒度的控制每个虚拟防火墙容器对的CPU、内存、存储的硬件资源的利用率，也可以管理每个VFW能使用的物理接口、VLAN等资源，有完善的虚拟化资源管理能力。 通过统一的调度接口，每个容器的所能使用的资源支持动态的调整，比如，可以根据业务情况，在不中断VFW业务的情况下，在线动态增加某个VFW的内存资源。 多层次分级分角色的独立管理能力基于分级的多角色虚拟化管理方法，可以对每个管理设备的用户都会被分配特定的级别和角色，从而确定了该用户能够执行的操作权限。 一方面，通过分级管理员的定义，可以将整个安全资源划分为系统级别和虚拟防火墙级别。 系统级别的管理员可以对整个防火墙的资源进行全局的配置管理，虚拟防火墙管理员只关注自身的虚拟防火墙配置管理。 另一方面，通过定义多角色管理员，诸如在每个虚拟防火墙内部定义管理员、操作员、审计员等不同角色，可以精确定义每个管理员的配置管理权限，满足虚拟防火墙内部多角色分权的管理。 2.2 东西向流量安全防护规划数据中心中虚机（VM）间的交互流量，我们称之为“东西向流量”。 针对东西两流量，采用虚拟软件安全网关产品来实现安全防护。 对于普通的云计算VPC模型的业务，既可以将NFV安全业务安装在业务服务器内，也可以部署独立的安全业务网关服务器。 可采用部署独立的安全业务网关服务器，此时安装了NFV的独立的服务器资源逻辑上被认为是单一管理节点，对外提供高性能的VFW业务。 考虑到在虚拟化之后服务器内部的多个VM之间可能存在流量交换，在这种情况下外部的安全资源池无法对其流量进行必要的安全检查，在这种情况下，基于SDN架构模式的虚拟化软件安全网关vFW产品应运而生，在安全功能方面，为用户提供了全面的安全防范体系和远程安全接入能力，支持攻击检测和防御、NAT、ALG、ACL、安全域策略，能够有效的保证网络的安全；采用ASPF（Application Specific Packet Filter）应用状态检测技术，可对连接状态过程和异常命令进行检测，提供多种智能分析和管理手段，支持多种日志，提供网络管理监控，协助网络管理员完成网络的安全管理；支持多种VPN业务，如L2TP VPN、GRE VPN、IPSec VPN等丰富业务功能。 vFW技术带来如下优势：• 部署简单，无需改变网络即可对虚拟机提供保护• 安全策略自动跟随虚拟机迁移，确保虚拟机安全性• 新增虚拟机能够自动接受已有安全策略的保护• 细粒度的安全策略确保虚拟机避免内外部安全威胁；vFW解决方案能够监控和保护虚拟环境的安全，以避免虚拟化环境与外部网络遭受内外部威胁的侵害，从而为虚拟化数据中心和云计算网络带来全面的安全防护，帮助企业构建完善的数据中心和云计算网络安全解决方案。 3. 云计算环境下数据安全防护手段建议基于以上云计算环境下的数据安全风险分析，在云计算安全的建设过程中，需要针对这些安全风险采取有针对性的措施进行防护。 3.1 用户自助服务管理平台的访问安全用户需要登录到云服务管理平台进行自身的管理操作设置，如基础的安全防护策略设置，针对关键服务器的访问权限控制设置，用户身份认证加密协议配置，虚拟机的资源配置、管理员权限配置及日志配置的自动化等等。 这些部署流程应该被迁移到自服务模型并为用户所利用。 在这种情况下，云服务管理者本身需要对租户的这种自服务操作进行用户身份认证确认，用户策略的保密、不同租户之间的配置安全隔离以及用户关键安全事件的日志记录以便后续可以进行问题跟踪溯源。 3.2 服务器虚拟化的安全在服务器虚拟化的过程中，单台的物理服务器本身可能被虚化成多个虚拟机并提供给多个不同的租户，这些虚拟机可以认为是共享的基础设施，部分组件如CPU、缓存等对于该系统的使用者而言并不是完全隔离的。 此时任何一个租户的虚拟机漏洞被黑客利用将导致整个物理服务器的全部虚拟机不能正常工作，同时，针对全部虚拟机的管理平台，一旦管理软件的安全漏洞被利用将可能导致整个云计算的服务器资源被攻击从而造成云计算环境的瘫痪。 针对这类型公用基础设施的安全需要部署防护。 在此背景下，不同的租户可以选择差异化的安全模型，此时需要安全资源池的设备可以通过虚拟化技术提供基于用户的专有安全服务。 如针对防火墙安全业务的租户，为了将不同租户的流量在传输过程中进行安全隔离，需要在防火墙上使能虚拟防火墙技术，不同的租户流量对应到不同的虚拟防火墙实例，此时，每个租户可以在自身的虚拟防火墙实例中配置属于自己的访问控制安全策略，同时要求设备记录所有安全事件的日志，创建基于用户的安全事件分析报告，一方面可以为用户的网络安全策略调整提供技术支撑，另一方面一旦发生安全事件，可以基于这些日志进行事后的安全审计并追踪问题发生的原因。 其它的安全服务类型如IPS和LB负载均衡等也需要通过虚拟化技术将流量引入到设备并进行特定的业务处理。 3.3 内部人员的安全培训和行为审计为了保证用户的数据安全，云服务管理者必须要对用户的数据安全进行相应的SLA保证。 同时必须在技术和制度两个角度对内部数据操作人员进行安全培训。 一方面通过制定严格的安全制度要求内部人员恪守用户数据安全，另一方面，需要通过技术手段，将内部人员的安全操作日志、安全事件日志、修改管理日志、用户授权访问日志等进行持续的安全监控，确保安全事件发生后可以做到有迹可寻。 3.4 管理平台的安全支持云服务管理者需要建设统一的云管理平台，实现对整个云计算基础设施资源的管理和监控，统一的云管理平台应在安全管理功能的完整性以及接口API的开放性两个方面有所考虑。 前者要求管理平台需要切实承担起对全部安全资源池设备的集中设备管理、安全策略部署以及整网安全事件的监控分析和基于用户的报表展示；后者的考虑是为了适配云计算环境中可能存在的多种安全设备类型或多厂商设备，也需要在API接口的开放性和统一性上进行规范和要求，以实现对下挂安全资源池设备的配置管理和日志格式转换等需求。 也只有这样才能实现设备和管理平台的无缝对接，提升云管理平台的安全管理能力。

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