数据中心解决方案PPT课件

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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 CustomApplication Bigserver DAS ERPApplication SalesApplication Cluster Database DataWarehouse NAS SAN NAS SAN Files Database Database Smallse

2、rver 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中心服务器的利用率 然而 非常少的客户会注意数据中心的效率 Samplesize 45datacentersSource UptimeInstitute Peakdailyutilization percent 下一代云数据中心概念的提出 整合的 整合架构 动态负载管理 烟囱式架构 低效的资源管理 整合的要求提升服务器的利用水平 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 selfservice 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

3、出平衡 减少Capex和Opex 实时地获取业务变化 并以此作出响应 联邦式云数据中心 Austin TX ColoradoSprings CO SaltLakeCity UT 根据应用要求进行资源分配 Austin TX ColoradoSprings CO SaltLakeCity UT 高性能的要求 高性能的要求分布式处理能力 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 Selectsum sales whereDate 24 Sept 多个服务器并行处理查询请求 构建并发SmartScan请求 各服务器返回结果 数据复制完全激活故障切换到备点 数据的备份和恢复

4、低成本高性能数据保护 归档 集群技术保证容错和服务器水平扩展 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 网络 服务器 存储 应用程序和服务 同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 NIST定义 云计算的5个基本特征 为什

5、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 自服务 低成本 标准化硬件 云计算 云数据中心 技术标准化能力服务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

6、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数据服务能力的持续可

7、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 分散数据库的整合 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 SharePool 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

8、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 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 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 带来更高要求的数据库服务提供能力需求 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

9、级海量数据管理能力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SaaS应用的数据库支撑 现状及需求 3 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的可管理性

10、数据生命周期管理扩展服务使用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DBInstance的快速自服务创建与释放计算能力及存储容量的弹性能力自动化管理能力服务使用的度量数据安全 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IDC ADC的数据库提供与运营 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

11、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

12、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 改善服务 拓展业务 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 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 基于key value的键值非关系型并行数据库云服务提供商 GoogleBigTable AmazonSimpleDB MSSDS开源

13、独立 HadoopHbase oldemort Cassandra 关系型数据库 数据仓库分布式解决方案OLTP DW Oracle DB2 SQLserver SybaseDW Teradata Netezza Greenplum开源 HadoopCloudBase 两种 云 中的分布式数据库Cont 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 云环境下需要一个更加强大的分布式数据库解决方案 Oracle云数据中心解决方案 Exadata 完美解决超大型分布式数据库 数据仓库面临的挑战 Extrem

14、ePerformance为数据仓库应用带来10 100倍的性能提升 OLTP应用带来20倍的性能提升 LinearScalability适应海量数据迅速增长的线性性能扩展 消除瓶颈Availability预配置的软硬件提供企业级的支撑能力 最大可用性 安全性 容灾等 Distributed基于网格的智能分布式存储 解决海量数据的存储和处理 保证强大的I O吞吐能力 更低的总体拥有成本 更高的性能 资源的分割与整合InstanceCaging Instancecaging允许管理员限制每个例程使用的CPU资源可以防止运行在一个例程中的失控进程影响到运行在服务器上的其它例程当数据库运行时可以动态调

15、整 参数cpu count 支持分割方式和过度配置与ResourceManager一起工作 分布式智能处理 分布式处理 解决计算能力问题 每个服务器包括存储 CPU及相应的软件 处理SQL及压缩 恒定的计算能力与存储的比值 横向并发计算 解决带宽和可靠性问题 分布式处理单元横向部署 ASM提供镜像保护 处理能力与数据量同比扩展 廉价标准化 解决价格及更新问题 完全标准的PC服务器硬件 智能存储单元数量不受限 极大降低成本 并随着PC技术的发展而发展 InfiniBandSwitch Network 集群数据库或单实例数据库 ExadataCell 分布式处理层 集中处理层 超高速 并发网络层

16、云中存储的高可用性通过自动存储技术 ASM 避免磁盘或存储节点的单点故障 自动存储管理保证数据的冗余和条带化保证数据的分布是均匀的保证存储的动态添加和删除保证热点数据获得更好的性能 ExadataCell ExadataCell ASMDiskGroup 案例介绍 Oracle奥斯丁数据中心 奥斯丁数据中心 超过20 000服务器全世界最大的Dell Linux数据中心每星期增加100服务器超过5 000TB数据全世界最大的NetApp数据中心每月增加60TBs数据支持超过400其他客户的关键应用为超过65000甲骨文员工服务超过7000平方米 Oracle的应用架构整合 结果 持续发展和收益增长 Note AllfiguresafterFY2004areprovidedonanon GAAPbasis GAAPtonon GAAPreconciliationsareincludedinourearningsreleases whichareavailableontheOracleInvestorR TotalRevenue Billions De centralizedIT Con