数据中心解决方案

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1、戴艳 Principle Solution Architect Oracle China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MainframeDASCustom ApplicationBig serverDASERP ApplicationSales ApplicationClusterDatabaseData WarehouseNAS/SAN

2、ORBNAS/SANFilesDatabaseDatabaseSmall 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Server utilization remains very low. . .Average daily utilization (percent)01020304050607080901000102030405090100Up to 30% servers are dead* Sample size 45 data centersSource:Uptime InstitutePeak d

3、aily utilization (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 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，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, ENet WorkloadIf utilization to

4、o high, increase capacityShared InstanceServer AServer BServer CServer DScale-out on-demand联邦式云数据中心Austin, TXColorado Springs, COSalt 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 90

5、0 TB; 2011 2.7 PB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Select sum(sales) where Date=24-Sept 多个服务器 并行处理查 询请求构建并发 Smart Scan 请求各服务器返回结果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和 服务器水平扩展DatabaseDatabaseStorage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

6、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 性能力可度量的服务按需的自服务云计算的云计算的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

7、/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

8、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 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数据服务能力的持续可用 集中化、标准化是IT演进大趋势的要

9、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

10、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 数据库服务提供

11、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 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S

12、aaSSaaS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 扩展性 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 DB Instance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新一代IDC/ADCIDC/ADC的数据库提供的数据库提供 与运营与运营 - -

13、 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

14、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24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

15、 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25基于key/value的键值非关系型并行数据 库 云服务提供商：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

16、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27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！28 Extreme Performance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； Linear Scalability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/