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    详解数据中心的组成及操作系统

    产品资讯2019年10月08日
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      网络在给人们带来便利的同时,也给数据中心的建设带来了挑战。数据中心不仅是服务器、网络等硬件设备,以及若干基础软件的堆砌,而是一个系统性工程。下面我们就来解密一下,很多人心目中神秘的数据中心都是由什么组成的。
      数据中心的组成
      1、基础设施层(IaaS)
      
      构建以软件定义计算、软件定义存储、软件定义网络以及基础设施为核心的IaaS 层,其核心特征在于计算、存储、网络以及基础软件资源可以以软件定义的“积木”方式构建,在统一基础设施服务与调度系统的统一管控下,支持跨中心、跨广域网的资源调度。
      
      1.1 软件定义计算
      
      基于新一代的计算虚拟化技术,将数据中心计算能力颗粒化、池化,打造“计算资源积木”,将多种资源(X86、ARM、GPU 等)以多种形式(虚拟机、容器等)对外提供服务,支持计算资源按需灵活编排,同时应具备更强的系统容灾能力。
      
      1.2 软件定义存储
      
      基于存储虚拟化技术,将物理存储设备抽象为虚拟共享存储资源池,剥离存储控制面与存储硬件面,提供从存储设备至应用系统的端到端的存储服务,使存储资源变得更灵活,支持各类存储设备(集中式、分布式等)、多种形式(块、文件、对象等),提供存储编排能力,面向用户开放定制化的存储模式、存储策略、备份策略等按需服务。
      
      1.3 软件定义网络
      
      基于SDN 技术,将数据中心内部、多数据中心间以及主干网络统一整合,支持广范围细粒度网络统一调度。软件定义网络将控制面与转发面分离,实现网络虚拟化,支持用户自定义网络拓扑、逻辑网路间数据强隔离;将交换与数据处理结合,支持网络功能(防火墙等)的动态插入;基于业务和应用驱动的网络优化管理,增强对软件定义计算(计算虚拟化网络特性)、软件定义存储(存储融合网络)的支撑能力;具备网络编排能力,提供端到端的QoS 保障。建成高性能(40GE、100GE)、高安全(抗窃听、逻辑链路强隔离)、高可靠(冗余、分布式网络)的数据中心基础网系。
      
      1.4 基础设施
      
      IT 基础设施方面,以服务器、存储、网络等硬件设备为代表,在软件定义技术的推动下, IT 基础设施将以开放、通用、标准、低值、灵活为特征,由IaaS 软件(软件定义网络、软件定义存储、软件定义计算)实现资源整合、调度与自动化协同,IT 基础设施仅扮演执行的角色,因此基于通用热插拔组件(计算、存储、网络等)按照模块化组合的IT 设施将成为主流,实现更高的性能、密度、集成度和能效比。在机房基础设施方面,为适应新一代数据中心的发展要求,机房基础设施除了在防火、防水、防潮、防震、电力、配线、温湿度、防雷、防静电、防尘等方面达到国家相关标准要求外,还需要在节能、安全、管理便捷性等方面进一步拓展,在保证安全性的基础之上,降低中心能耗,构建绿色数据中心,数据中心直流供电系统、节能型智能模块机柜、电子综合布线、智能动力环境监控将成为新一代机房基础设施技术的重点发展方面。
      数据中心的组成与操作系统
      2、平台服务层(PaaS)
      
      平台服务层将以数据、运行、运维、安全等方面为主要突破口,将传统平台软件通用化、模块化、积木化,增强平台服务层横向以及与应用系统的纵向的“互联、互通、互操作”能力,支持“软件资源积木”的形式提供平台服务,实现平台软件的动态编排,满足上层应用系统使用需求。
      
      2.1 数据即服务
      
      基于统一的数据服务,提供丰富数据按需存储、数据分析挖掘等服务。主要包括数据库服务、数据服务、大数据分析服务、人工智能服务等方面。数据库服务将数据库资源池化,以云数据库的形式,通过网络将服务交付给客户,不同用户只需提交数据库需求申请,即可以快速获得所需的数据库系统,提高数据库资源的敏捷交付能力。数据服务屏蔽底层存储方式、数据库类型区别,支持对数据的按需清洗、转换、聚合,将数据资源池化,按权限提供给不同的系统和用户,实现数据治理和数据管控的标准化,提供更加简单易用的按需数据服务。大数据分析服务以大数据技术为基本,对底层大数据集群、业务等复杂操作进行封装,融入算法、模型等要素,提供给用户简单易用的通用接口,实现弹性的数据处理。人工智能服务提供机器学习模型的池化管理,实现基于“云”架构的机器学习服务。通过将模型库资源池化,为租户提供各种机器学习服务,并支持用户将自己训练的模型加入池化的模型库资源中,为自身和其他用户提供机器学习服务。
      
      2.2 运行即服务
      
      运行即服务是平台服务的核心, 以SOA、微服务为基础,面向业务系统,提取公共服务需求点,发展服务框架、并行计算服务、服务治理、负载均衡等能力,注重“互联、互通、互操作”能力,支撑数据中心上层系统的快速构建运行,助力基于云架构的“超级计算机”的构建。
      
      2.3 运维即服务
      
      运维即服务将运维服务化,以运维框架、自动部署、应用状态采集、运行分析等为代表。运维框架为应用系统的研发提供统一的运维框架,支撑应用系统快速集成运维功能,便于统一监控、管理与部署;自动部署实现相关软件的编排与部署;应用状态采集提供探针式的应用系统监控工具,支持应用系统自定义状态数据;运行分析为应用系统提供基础运行分析方法,支持应用系统自定义分析策略。
      
      2.4 安全即服务
      
      安全即服务依托于安全基础设施,将安全服务化,支持安全服务与应用系统“嵌入式”结合,包括身份认证服务、权限管理服务、数据加密服务、安全传输服务等,有效提升数据中心系统的安全性。
      
      2.5 专用服务
      
      专用服务以即时通信、视频服务、GIS 服务、人机交互服务为代表,满足不同应用场景需求。
      
      3、应用系统服务层(SaaS)
      
      面向用户需求,基于统一的IaaS、PaaS平台,以“资源积木”的方式,打造灵活、精干的应用系统,实现应用系统的快速建设与灵活调整。应用系统服务层面需结合应用需求,其功能可千变万化,但均基于共性的基础底层支撑搭建,在实现高灵活性的同时,能够降低建设成本。
      
      4、数据中心操作系统
      
      数据中心操作系统是软件定义数据中心的核心,在多数据中心之间,以全扁平式、点到点全互联、统一资源管理的分布式云数据中心架构,将多个不同地域、不同阶段、不同规模的数据中心所有资源通过逻辑集中、统一管理、统一呈现、统一运营;在数据中心内部,依托机房动力环境监控、统一基础设施服务与调度、统一平台服务与调度,纵向管控IaaS、PaaS、SaaS 层,对物理资源、软件资源、运行策略统一管理、统一调度,实现全方面的细粒度管控与自动化智能维护。
      

      如前文所说,数据中心不仅是服务器、网络等硬件设备,以及若干基础软件的堆砌,而是引用为牵引的体系性工程。经过多轮迭代发展,在具体功能层面,数据中心的能力得到了很大的进步,但是在数据中心体系层面,各大公司受制于市场及成本,更多的是注重于单一层面,对整体发展重视程度不够。新一代软件定义数据中心功能复杂,实现难度大,仅靠若干家公司是无法实现的,未来寄希望于组团的力量实现。

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