数据中心项目解决

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1、 构建基于云平台的 下一代数据中心 提纲 1 云数据中心概念的提出 2 云计算与数据中心的关系 3 云数据中心的应用场景 4 云数据中心的数据管理 传统的数据中心 烟囱式架构 异构的技术 多种操作系统平台 支撑高峰时的容量 被动的响应式管理 庞大的应用体系 静态地部署 多种软件组合 点对点集成 独立的应用数据 Mainframe DAS Custom Application Big server DAS ERP Application Sales Application Cluster Database Data Warehouse NAS SAN ORB NAS SAN FilesDatab

2、aseDatabase Small server 数据中心的利用率和效率不高 很少的一部分客户开 始监控数据的利用率 然而 非常少的客户会注意 数据中心的效率 Server utilization remains very low Average daily utilization percent 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 0102030405090100 Up to 30 servers are dead Sample size 45 data centers Source Uptime Institute Peak daily utilization

3、 percent 下一代云数据中心概念的提出 整合的敏捷的 高性能 高可用性 整合架构 动态负载管 理 烟囱式架构 低效的资源 管理 整合的要求 利用水平 5 10 Gartner 60 70 Oracle大学网格 敏捷的要求 敏捷地适应应用变化情况 根据负载随需扩展 高弹性 动态伸缩 self service 配置更多的实例 在初始投资成本和获得良好的效率之间作出平衡 减少Capex 和Opex 实时地获取业务变化 并以此作出响应 Applications A B C D E Net Workload If utilization too high increase capacity Sha

4、red Instance Server AServer BServer CServer D Scale out on demand 联邦式云数据中心 Austin TXColorado Springs CO Salt Lake City UT 根据应用要求进行资源分配 Austin TXColorado Springs COSalt Lake City UT 高性能的要求 全球最大数据仓库容量其大小每两年增长三倍 1998 1 TB 2001 10 TB 2003 30 TB 2005 100 TB 2007 300TB 2009 900 TB 2011 2 7 PB 高性能的要求 分布式处理

5、能力 集中处理层 问题 昨天 的客户发展 量如何 分布式处理层 汇总 合 并结果 Select sum sales where Date 24 Sept 并行处理查 询请求 构建并发 Smart Scan 请求回结果 Storage 数据复制 完全激活 故障切换到备点 数据的备份和恢复 低成本高性能 数据保护 归档 集群技术保证容错平扩展 Database Database Storage 高可用性的要求 自动存储管理保证容错和 存储水平扩展 保证业务不被中断 每个都是可以水平扩展的 完全激活的 以数据为中心的 要求达到最高可用性和最低的成本 在线升级 硬件和软件 提纲 1 云数据中心概念的提

6、出 2 云计算与数据中心的关系 3 云数据中心的应用场景 4 云数据中心的数据管理 云计算模式能以按需方式 通过网络 方便的 访问云系统的可配置计算资源共享池 比如 网 存储 应用程时 它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互 迅速配置提供或释放资源 Source NIST 云计算云计算 NISTNIST定义定义 云计算 基本特 征 普遍网 络访问 共享的 资源池 多DB 快速弹 性能力 可度量需的计算的云计算的5 5个基本特征个基本特征 为什么采用 云 烟囱式的系统建设 IT成本居高不下 硬件 能耗 管理 按峰值规模建设 资源平均利用率 低 缺乏弹性的系统设计 应对业务突 发情况差 建设周期

7、漫长 无法快速提供与部 署 业务需求的快速增长 设备更替快 不利投资保护 集中资源池的共享 虚拟化 分时 区共享 动态调配 弹性伸缩 自动化成本 标准化硬件 云计算 云数据中心 技术标准化 提供快速化 资源弹性化 管理自动化 管控集中化 传统模式 提纲 1 云数据中心概念的提出 2 云计算与数据中心的关系 3 云数据中心的应用场景 4 云数据中心的数据管理 众多分散的小数据库需要整合 尤其是OSS域及MSS域 分散的数据库带来很多问题 分散的管理与运维 DB的多版本 数据分散带来的数据一致性问题 系统扩展能力的限制 即 缺乏弹性能力 突发 性业务需求的支撑能力难以满足 数据安全问题 无统一标准

8、和流程 数据质量问题 无统一标准和流程 数据全生命周期管理缺失 维护人员分散利用率不高的问题 分散数据库带来的License冗余问题 集中的数据 库基于共享可以带来License成本的降低 分散带来的数据分析与数据挖掘的困难 11低信息密度的现状导致的存储空间的浪费问题 缺乏高性能压缩能力 整合符合绿色计算的发展趋势 通过标准化及自动化管理的采用有效降低运维成本 有效提升数据安全并降低数据分发的难度 满足全企业内集中的 标准化的数据管理要求 整合与共享可以带来的持续可用 集中化 标准化是IT演进大趋势的要求 分散数据库的 整合 集中化的灾备 中心 大集中SaaS应 用的数据库支 撑 新一代ID

9、C ADC 的数据库提供 与运营 电信企业采用 云数据中心的 潜在现实需求 分散数据库的整合分散数据库的整合 现状及需求现状及需求 1 目前的灾备中心多为基于现有应用进行一对一的匹配建 设 Silo 硬件投资巨大 目前的灾备中心多为冷备中心 Active Standby 日常 灾备中心的资源只能空闲无法利用 资源的有效利用率 很低 需要建设双活的灾备中心 Active Active 有效提升资 源利用率 需要基于资源共享 Share Pool 及动态调整能力 有效 节约硬件投资 异构数据管理变为统一的同构数据管理 提升可管理性 通过集中化的灾备中心建设 促进IT系统的管控集中化 技术标准化的演

10、进 分散数据库的 整合 集中化的灾备 中心 大集中SaaS应 用的数据库支 撑 新一代IDC ADC 的数据库提供 与运营 电信企业采用 云数据中心的 潜在现实需求 集中化的灾备中心集中化的灾备中心 现状及需求现状及需求 3 伴随电信市场竞争的加剧 电信企业的产品的同质化及 全网一体化趋势越发明显 这使得电信企业的业务标准 化程度越来越高 这些趋势直接导致了全网大集中的 SaaS应用需求的产生 SaaS应用基于统一的业务流程 数据模型 客户体验等 为全网的所有使用者提供IT应用能力 带来更高要求的 数能力需求 满足大集中的高性能需求 数亿用户的OLTP 满足大集中带来的PB级海量数据管理能力

11、满足大集中带来的高可用性要求 满足数据的生命周期管理能力 满足业务增长带来的动态扩展性需求 满足SaaS应用需要的数据一致性保障能力 满足SaaS应用需要的关系型数据库的数据管理与 数据提供能力要求 全国大集中的SaaS应用对高性能 高可用性 数据严格 一致性等方面的数据库需求 在BSS领域核心支撑系统 的全国大集中项目中显得尤为突出 分散数据库的 整合 集中化的灾备 中心 大集中SaaS应 用的数据库支 撑 新一代IDC ADC 的数据库提供 与运营 电信企业采用 云数据中心的 潜在现实需求 大集中大集中SaaSSaaS应用的数据库支撑应用的数据库支撑 现状及需求现状及需求 3 适合大型企业

12、的大型关系型数据库的提供或托管 高性能 海量数据的可管理性 数据生命周期管理 扩展的度量 数据安全 适合中小企业的小型关系型数据库的提供或托管 DB Instance的快与释放 计算能力及存储容量的弹性能力 自动化管理能的度量 数据安全 分散数据库的 整合 集中化的灾备 中心 大集中SaaS应 用的数据库支 撑 新一代IDC ADC 的数据库提供 与运营 电信企业采用 云数据中心的 潜在现实需求 新一代新一代IDC ADCIDC ADC的数据库提供的数据库提供 与运营与运营 现状及需求现状及需求 4 众多分散的小数据库的整合 尤其是OSS域及MSS域 基于整合平台提升数据生命周期管理能力及数据

13、质量 通过标准化及自动化管理的采用有效降低运维成本 有效提升数据安全并降低数据分发的难度 全企业内集中的 标准化的数据管理要求 建设双活的灾备中心 有效提升资源利用率 基于资源共享及动态调整能力 有效节约硬件投资 通过集中化的灾备中心建设 促进IT系统的管控集中化 技术标准化的演进 全国大集中的SaaS应用带来高性能数据库集群的需求 尤其是BSS领域核心支撑系统全国大集中的OLTP需求 海量数据管理能力及动态扩展能力 SaaS应用所需的数据一致性保障及关系数据管理能力 适合大型企业的大型关系型数据库的提供或托管 高性能 海量数据管理 扩展性 适合中小企业的小型关系型数据库的提供或托管 DB实例

14、的快速提供 弹性能力 自动化 分散数据库的 整合 集中化的灾备 中心 大集中SaaS应 用的数据库支 撑 新一代IDC ADC 的数据库提供 与运营 电信企业在云 化架构的数据 库平台层的潜 在现实需求 云数据中心的需求总结 业务目标 降低成本 提高效率 展业务 提纲 1 云数据中心概念的提出 2 云计算与数据中心的关系 3 云数据中心的应用场景 4 云数据中心的数据管理 云数据中心的技术要求 24 计计算资资源 存 储储 数据 应应云接入 数据仍然是云中 心最重要的信息 资产 海量分布式存储和处 理 高并发读写 高性能获取 负载均衡 资源共享 在线扩展迁移 足够的安全 简单的管理 标准的访问

15、接口 云存储 分布式 云 数据库 如何实现云数据中心 两种 云 中的分布式数据库 25 基于key value的键值非关系型并行数据 库商 Google BigTable Amazon SimpleDB MS SDS 开源 独立 Hadoop Hbase oldemort Cassandra 关系型数据库 数据仓库分布式解决方案 OLTP DW Oracle DB2 SQL server Sybase DW Teradata Netezza Greenplum 开源 Hadoop CloudBase 两种 云 中的分布式数据库 Cont 26 非关系型分布式数据库 针对 某类特定需求而设计 具

16、有很强的弹性和扩展能力 规模化提供较强的分布式处理能 力 数据弱一致性设计 较弱的结构化查询统计 能力 一 般存在较多限制 非标准 部分标准的访问 接口 关系型分布式数据库 通用性设计 但也带来了性能的 限制 通过集群提供较强的横向扩展能 力 较强的分布式能力 数据强一致性保障 很强的结构化查询 与复杂分析能 力 标准的数据访问 接口 很小的应用领域 缺乏成熟的商业 产品 产品成熟 但要在性能和伸缩性上 进一步增强 VS 更适合企业私有 云数据中心的建 设 云数据中心可能的问题 可用性 大规模集群环境下 单个 部分节点的故障容错 性能瓶颈颈 随着集群规模的扩大 单节 点环境下的性能瓶 颈可能会被放大 如节点交互 IO 扩扩展性 随着数据量和负载 的增大 如何保证可扩展性 以满足业务处 理和分析对性能的要求 数据存储储 海量数据的在分布式环境下的存储和高效访问 空