数据大爆炸,“互联网+”基础设施数据中心大发展(上)

数据大爆炸，“互联网+”基础设施数据中心大发展（上）

以下内容摘自中信证券分析师陈剑、李伟和王浩冰的《云计算/IDC 行业专题研究报告——数据大爆炸，数据中心大发展—“互联网+”基础设施之二》报告，36大数据在此仅为分享，不代表本站观点。报道中出现的商标属于其合法持有人。

概述：

“互联网+”带来的在线数据量指数裂变需求与数据中心供给线性增长，推动数据中心需求和价值提升。

中国社会即将进入大数据、云计算时代，随着智能终端、可穿戴设备、智能家居、物联网设备以及基因测序的快速普及，每用户每天数据量需求量持续上升，这将带动数据存储和在线数据分析的需求呈现指数爆发，预计未来8 年国内在线数据量的复合增长率将会达到84%；而线性增长的数据中心供给年复合增长率只有30%-40%，这使得数据中心需求和价值不断增加。

第三方数据中心增长远高于行业增长。

历史原因，IDC 主要市场份额由中电信、中联通掌握，4G 时代到来运营商投资向无线倾斜，并且控制数据中心投资，开始将各地分散IDC 纳入集中建设，对市场供给速度低于行业平均水平，第三方数据中心迎来大发展。

一线城市IDC 供不应求，价值逐步提升；随着云计算启动，二、三线城市IDC 建设弹性较大。

一线城市是互联网公司、政企、高价值用户、国内互联网枢纽节点、国际出口所在，需求最大，性能最好，而IDC 中关键要求土地、电力在一线城市最为稀缺，因此在一线城市拥有充足的IDC 项目及储备就等于拥有了未来印钞机。随着云计算启动，二、三线城市IDC 的增长弹性很大。

当数据中心遇上云计算，价值倍增。

借鉴美国发展经验，云计算（公有云）爆发，推动更多IDC 企业转型为Iaas 企业，通过虚拟化计算可以有效提升单位机柜收入至原来的5 倍、毛利率水平也将大幅提升。美国IaaS 服务核心厂商，从启动到高点股价上涨超过1300%，给投资者带来丰厚回报，IaaS（基础设施即服务）先行，投资机会突出。

数据中心就是互联网领域的商业地产，商业模式也类似，发展刚处在起飞阶段，随着中国进入利率下行轨道，估值将会不断提升。

数据中心依靠收取机柜租金模式，现金流稳定与商业地产行业类似，而目前随着中国数据量需求的爆发性增加，中国的数据中心也将进入供不应求的高速发展阶段；中国未来进入利率下行通道，推动数据中心行业的估值将会不断提升。

云计算/大数据的普及将会对数据中心需求产生拐点

指数裂变“互联网+”需求与线性增长数据中心供给差距增加

中国各行各业的互联网化与现实世界数据化的趋势，使得数量和计算量将会呈指数性爆发，而数据存储，计算和应用都更加需要集中化。预测在2014 年年底，国内网络上集中存储的数据已经达到1ZB，2014 年当年的数据增长量0.5ZB；到2020 年时，年新增数据量将会达到15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到39ZB，未来6 年的年复合增长率有望达到84%。

而数据中心的建设依然受传统模式中多个因素的影响，包括地皮审批、电力设施配置、骨干网络接入等，数据中心的供给仍按传统行业的线性增长，预测未来3 年将会保持约35%左右的建成面积增长。这将会使得未来3 年持续出现对于大型、高等级数据中心的供不应求，大型数据中心的战略价值将会提升。

进入DT(数据技术) 时代，在线数据存储和计算量将会指数性增长

全球互联网/物联网已经进入了数据量爆发性增长的关键时间点。

最早的“大数据”在互联网行业指的是这样一种现象：互联网公司在日常运营中生成、累积的用户网络行为数据，这些数据规模庞大，以至于不能用G 或T 来衡量。一份“互联网上一天”的数据

告诉我们，一天之中，互联网产生的全部内容可以刻满1.68 亿张DVD；发出的邮件有2940 亿封之多（相当于美国两年的纸质信件数量）；发出的社区帖子达200万个（相当于《时代》杂志770 年的文字量）；卖出的手机为37.8 万台，高于全球每天出生的婴儿数量37.1 万。截止到201 4 年，数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级别。

国际数据公司（IDC）的研究结果表明，2008 年全球产生的数据量为0.49ZB，2009 年的数据量为0.8ZB，2010 年增长为1.2ZB，2011 年的数量更是高达1.82ZB，相当于全球每人每年产生200GB 以上的数据。而到2012 年为止，人类生产的所有印刷材料的数据量是200PB，全人类历史上说过的所有话的数据量大约是5EB。我们估算在2014 年，全球产生的数据量已经达到了3.6ZB。

在2014 年小米和金山软件投资世纪互联的新闻发布会上，提到了小米云上的数据增长速度：小米云用户在2014 年11 月份达到了6795.5 万人，小米云的总存储量达到了47PB，这还不包括小米其他业务的10PB。在2014 年数据量增长最高的一天，小米云的数据量新增了380TB。可大致估算，每个小米云用户的平均存储量达到了0.72GB，而这个速度还将会飞速发展。目前小米云中共存储了241 亿张照片，如今每天新增9000 多万张照片和120万段视频。金山集团董事长、小米科技董事长兼CEO 雷军指出，2014 年小米云的数据量较2013 年增长了7 倍，并预计2015 年还会在这一基础上再增长5 倍。

目前国内个人云存储最大的运营商是百度云。百度云在2014 年11 月份宣布总用户数破2 亿，月活跃总用户数超过8000 万，百度云的整体数据存储量已经到了5EB。平均到每个用户的数据存储量约为26.84GB。

随着云计算时代的来临，大数据（Big data）也吸引了越来越多的关注。大数据（Big data）通常用来形容一个组织/一个人创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在存储到关系型数据库用

于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像类似MapReduce 一样的计算框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作，将数据分析效率进行大规模的提升。

随着越来越多的智能设备相继投入市场，互联网巨头也开始加大投入，重视技术的百度在手环、摄像头、血压仪以及自行车方面均有尝试。智能硬件离不开数据收集和存储，云也成为连接智能硬件和人的关键。相信随着可穿戴设备的日益完善，未来更多的消费者将会长期记录并存储他们的每天的运动数据（步行、跑步）、身体健康（血压变化、心跳变化、血糖的变化）。

百度云与众多智能硬件公司形成合作，为众多的智能硬件公司提供了实时在线的相关数据的存储和在线分析的后台能力。希望百度云能够成为国内智能硬件公司后台数据统一分析的平台。

随着手机、数码相机摄像头的分辨率不断提升，消费者拍摄的高清晰照片和视频的数据量也会快速的提升。同时更多消费者希望借助云存储的模式，与朋友家人共享信息。

物联网的启动，使得未来更多来自社会环境、公共领域上的数据量增加。如不断部署的高清监控摄像头，一个1080P 的摄像头的码流率为8Mb/s，一天将会产生约86.4GB 的视频数据量。而且，用户更加希望相关的监控视频资料可以存储更长时间。

随着医疗行业基因测序的开展，对数据存储的要求也会大幅增长。以人类为例，人类基因组拥有30 亿个碱基，数据量即为3Gb；假设全球70 亿人口数量，如果每人都测一次，则测序的数据量至少为3Gb*70 亿。且受到技术和方法学限制，目前每一个人至少要测100Gb（大约是基因组的30 倍），才能得到相对准确的全基因组信息，所以数据存储量就会达到100Gb*70 亿人。然而，对于活着的生命体，仅测一次基因是不够的，比如每个人睡觉、吃饭、思考、生病的基因表达都不一样，因此这个数据量还会有数量级的增加。同时，人类还有基因组万倍的细胞数量，人类体内还有十万倍的菌群。

华大基因估算，一个人如果从出生下来就开始取样，生化、免疫、影像、基因，表型数据，如果都开始积累，那么一起步就是665Gb，一生所累积的数据量为1Pb。假设每个人数据量为1Pb，则全球70 亿人就对应7EB 的数据量。

IBM 商业研究院与牛津大学的合作调研研究报告称，整个人类文明所获得的全部数据中，有90%是过去两年内产生的。而到了2020 年，全世界所产生的数据规模将达到2013 年的44 倍。

综合上述分析，我们预测在2014 年年底，国内网络上集中存储的数据已经达到1ZB，2014 年当年的数据增长量0.5ZB；到2020 年时，当年的新增数据量将会达到15.45ZB，整体的网络上数据存储量将会达到39ZB，未来6 年的年复合增长率达到了84%。

预测到2020 年，平均每个中国人每年产生的数据约为4.1GB。

数据资产将成为各类企业的核心竞争力，更多数据将会长期在线存储

今天的互联网已经走到新的拐点，真正的大数据时代即将来临。作为这一时代来临的标志之一，所有的数据和信息都会存在云端。与此同时，手机互联网或者移动互联网，尤其物联网、车联网，包括可穿戴设备，各种智能硬件，将会拥有比PC 互联网更实时、更广阔的数据采集能力。

数据就是最有价值的资产大数据蕴藏着丰富的信息和价值，如何运用好大数据，发挥数据资产的商业价值, 这是大数据时代最核心的挑战。

“数据成为资产”是互联网泛在化的一种资本体现，其使得互联网的作用不仅仅局限于应用和服务本身，而且具有了内在的“金融”价值。数据的功能不再只是体现于“使用价值”方面的产品，而成为实实在在的“价值”。目前，作为数据资产先行者的IT 企业，如苹果、谷歌、IBM 等，无不想尽各种方式，挖掘多种形态的设备及软件功能，收集各种类型的数据，发挥大数据的商业价值，将传统意义上的IT 企业，打造成为“终端+应用+平台+数据”四位一体的泛互联网化企业，以期在大数据时代分得一杯美羹。

大数据蕴藏着丰富的信息和价值。如何运用好大数据，发挥数据资产的商业价值，是大数据时代最核心的挑战。

移动计算/可穿戴设备的流行，意味着利用数据访问设备捕获类似于位置数据这样的传感器交互数据进入了新的发展阶段。同时，社会化计算和移动计算的采用，意味着数据采集的量和方式将大大增加。

消费者与数据间的交互方式已经发生了巨大的变化，企业需要适应这个改变，不仅仅是利用这一丰富的信息以满足客户所期待的更加个性化的服务，还要确定新的销售策略和业务增长领域。

对于企业来说，实时分析在线数据，用户历史数据，从而优化自己的经营模式将会是所有企业必须的经营方式。这将使得各种企业尽可能得保留更多的用户数据（用户使用习惯数据、用户交易数据、用户生活数据）。

从消费者的角度来看，更多的用户将会把他们拍摄的视频、照片的长期存储方式由在本地刻录成DVD 光盘的模式，逐步转变为上传存储到云服务当中。而存储在云服务器中，可以拥有更长的保持周期，同时方便采用各种终端方式来浏览查看，并方便与朋友家人共享。

这都将推动更多的数据长期在线存储。

海量数据增长和数据云化将会带动数据中心的需求进入爆发增长期

当企业竞争的重点从“移动互联网”转移到“大数据分析”时，整合行业的数据存储和在线数据分析和网络访问就会爆发性增长。

而海量的数据存储、在线数据分析和云服务的普及，将会带动对于云计算和数据中心需求的快速增长。从另外的一个角度来看，中国的数据中心的计算能力主要都是以x86 服务器数量来体现的，Power 系列服务器2014 年在中国的销售量约1 万多台左右，而x86 的服务器销售在2014 年约达到180 万台，预期将会在未来3 年保持20%以上的销量增长。而互联网行业对于X86 服务器的采购量占比将逐步提升。

如果考虑x86 服务器的使用寿命以4 年计算，可以测算2014 年年底市场存量的x86 服务器可以达到450 万台，2015/2016/2017 年市场存量服务器的数量约为559 万/682 万/813万台。

高密度、四路以上的服务器占比不断增加

在2013 年销售的X86 服务器中，四路及以上的x86 服务器占比达到26%，而从最新Gartner 公布的2014 年Q3 统计数据来看，在新增的x86 服务器销售量中，四路服务器和八路服务器的比例不断增长。四路服务器销售量同比增长30%，八路服务器增长则更为显著，达到46.3%。而互联网行业是对超密度服务器需求增长最快的行业，预期2014 年四路以上x86 服务器的销售量占比将会达到30%。

而标准的双路服务器多为1U 的高度，四路服务器多为4U 高度（1U=4.445 厘米，为机架服务器工业标准高端单位）。百度、腾讯、阿里巴巴、中国电信、中国移动等公司共同开展了“天蝎项目”，将服务器与机柜设计结合为一个整体，形成了一体化高密度的整机柜服务器解决方案。

随着更多的四路及以上服务器占比不断提升，对于数据中心机柜数量的需求增速预计将保持在

30%-40%。

数据存储和计算集中使得更多的服务器和存储设备部署在数据中心内

云计算本质通过网络将存储能力和计算力进行集中，通过高速网络在提供给最终用户的服务。随着云计算和大数据等相关技术兴起，更多的计算能力和存储能力都将趋于更加集中。这将使得更多的服务器和存储设备将集中在数据中心。

数据存储设备的容量提升依然收到技术瓶颈的影响。由于成本对比差距大（SSD 1TB存储的价格依然在1000 元以上，而磁盘1TB 存储的价格在200 元左右），目前磁盘存储依然是在线存储的主流模式。

目前业界最大的单机架存储密度（基于磁盘模式）可以做到单机架1.8PB 的存储容量。而基于SSD Flash 的存储可以做到单机架存储密度达到21PB。

数据中心行业供给线性增长

数据中心的建设仍受到传统模式多因素的制约，包括：地皮审批、电力设施配置、骨干网络接入等，数据中心的供给依然按照传统行业的线性增长。

全球范围内，数据中心投资保持着健康增长态势，数据中心服务商在机房设施、IT 设备和外包服务上的投资继续扩大。2013 年，全球数据中心行业整体投资规模达到1,510 亿美元，较2012 年增长8%。投资除用于新建数据中心项目外，也被用于现有机房设施的升级改造及外包服务。

2013 年，全球范围内数据中心的机房规模达3,360 万平方米，较上年小幅提升3.7%，许多成熟数据中心市场在机房规模增长率上趋缓，其中部分国家在数据中心机房规模上出现小幅下降。尽管在成熟市场在新建数据中心数量上有所放缓，世界前三大数据中心市场——美国、日本和英国的数据中心规模仍占全球数据中心机房规模约一半。而金砖四国，尤其是中国和印度，尽管在2013 年新建了大量的数据中心项目，但仍未达到成熟数据中心市场的机房规模水平。

以此判断，预计未来三年，仍会持续出现对于大型、高等级数据中心供不应求的情况，大型数据中心的战略价值将会提升。

数据中心行业：大数据时代的科技地产

在进入云计算、大数据时代后，80%的数据都将会集中存储在云上，同时大规模的计算能力都将集中在数据中心中。而前面的分析可以看到未来5 年数据存储量的年复合增长率将会达到85%。大数据集中分析都是必须要在数据中心中集中存放的，数据中心将会成为大数据时代的科技地产行业。而在这样的数据量爆发性增长的周期中，将会拉动对计算中心的巨大的需求。

数据中心行业依然是标准的重资产行业，前期需要巨大的投资建设机房、购买相关设备，完成机房建设后，出租给有数据存储、数据计算、互联网业务需求的企业，给予用户租用的机柜数量、电力使用的情况和互联网带宽使用情况来进行收费。

数据中心行业是在大数据时代的科技地产，需求将会随着数据的爆发性增长而增长，而受到建设周期的影响，供给只能平稳增长。同时一线城市的优质数据中心的需求更为明显。

全球数据中心产业现状

全球数据中心服务市场的发展历程、现状及趋势

数据中心服务市场的业务发展大致可划分为三个阶段，随着各个阶段客户需求和技术的发展，每个阶段的服务形态有所不同。

第一阶段：二十世纪九十年代早期，数据中心服务多由基础电信运营商提供，服务内容主要包括场地、电力、网络带宽、通信设备等基础资源和设施的托管和维护服务。这个阶段主要业务类型为主机托管。第二阶段：二十世纪九十年代中期至2004 年，这段时间互联网的高速发展带动了网站数量的激增，各种互联网设备如服务器、主机、出口带宽等设备和资源的集中放置和维护需求高涨，主机托管、网站托管为主要业务类型，这个阶段数据中心得到广泛认可，数据中心服务商主要提供主机托管服务，同时也提供包括数据存储管理、安全管理、网络互联、出口带宽的网络选择等服务，成为企业IT 基础设施的核心。

第三阶段：从2005 年开始至今，此阶段特征为数据中心概念被扩展，大型化、虚拟化、综合化数据中心服务是主要特征，尤其是云计算技术引入后，数据中心突破了原有的机柜出租、线路带宽共享、主机托管维护、应用托管等服务，更注重数据存储和计算能力的虚拟化、设备维护管理的综合化。新一代数据中心采用高性能基础架构，实现资源按需提供服务，并通过规模化运营降低能耗。云计算数据中心采用虚拟化等云计算技术，提供传统的数据中心业务和各种新型网络应用服务。

根据IDC 圈的统计，2013 年，全球数据中心服务市场规模达到284.4 亿美元，增速为11.4%。其增长速度的主要拉动力在于亚太地区，主要源于IT 企业、互联网企业和电信企业自身业务支撑和拓展的强烈需求。

根据Synergy Research Group 的统计，2013 年二季度，全球数据中心市场中零售型数据中心服务收入占78%，批发型数据中心服务收入占22%，批发型数据中心市场增速高于零售型数据中心市场。按市场贡献来看，美国、英国、日本、德国和中国是数据中心服务业全球前五大收入国家。从收入增速来看，数据中心服务业收入的高速增长更多地来自于包括中国在内的发展中国家。

为减少内部IT 运营管理成本，确保安全性、可靠性和高速带宽的可用性，越来越多的企业和机构开始选择数据中心服务。全球范围内，数据中心服务市场需求巨大，现有基础设施资源无法满足不断增长的市场需求，尤其是新兴市场，数据中心的投资额及面积保持较高增速。

网络中立的数据中心服务商可划分为零售型和批发型两种。随着大型互联网公司的急速发展，此类客户对批发型数据中心的需求大幅增长。批发型数据中心服务商提供的基础设施不仅在定制化需求上可以更好地满足客户，在能效和规模经济效益上也更具有优势。

数据中心业务模式

传统的数据中心主要有三种业务模式：批发型数据中心服务、零售型数据中心服务和数据中心增值服务。

批发型数据中心服务主要系根据大型数据中心用户（如大型互联网企业、云计算公司或金融机构）复杂多样化的应用部署需求特点，通过提供定制化的规划、设计、系统集成、运营管理服务来满足最终用户的独特数据中心服务需求（例如特定SLA 基础上的最佳性价比、支撑灵活多样的模块化IT 架构、数据中心与用户计算系统/存储系统/网络/系统层软件/平台型软件/业务应用软件垂直一体化设计、数据中心自动化运营等），从而实现数据中心从整体上端到端系统化地与最终用户行业承载的服务保持最佳的适配，在能源效率以及总体效率方面大大优于传统数据中心。

批发型数据中心业务，大型客户的议价能力强，同时自行购买IT 服务器、数据中心内部的关键网络设备，部分大客户还自己直接去购买运营商的互联网的接入带宽或专线的接入。

在批发型数据中心业务中，IDC 厂商主要提供机房（完成机房加固、装修、满足需求的电力供应、安装服务器机架按照客户的要求部署机架和电力保证）。网络接入方面，多数情况下，大客户自己与电信运营商去协商。这样的批发数据中心的项目中，与零售业务相比，由于没有互联网带宽接入的收入，单机架的收入较低。

而在数据中心批发项目中，客户一般会和数据中心提供商签署3 年以上的长期合同，且批发业务的粘性强，一旦最终用户大规模部署了某家提供商的服务器和业务后，转换到新机房的成本巨大。所以，几乎批发类的数据中心项目中，客户到期后都会不断延期服务合同。唯一存在的业务风险就是客户本身的业务需求出现下降，对数据中心的机架数量需求逐步减少。

零售型数据中心服务是先行建造标准化的数据中心并配置宽带网络，通过面向普通客户的市场营销活动，以标准机柜为单位租售，提供标准的机柜托管服务及互联网接入服务。

在零售业务当中，IDC 公司相对来说议价能力强，而且多数零售业务中，最终用户不仅仅租用机架、还会租用互联网接入带宽。但同时由于不同的零售业务的对互联网接入服务的带宽需求高峰的时间段存在不同，互联网带宽存在一定量的复用。一般来说IDC 零售业务的毛利率要高于批发型数据中心业务。有些零售客户也会委托数据中心公司为他们采购服务器。

零售型的数据中心增值服务主要包括为零售型数据中心客户提供网络安全，防Ddos 攻击负载均衡、智能DNS、智能灾备、CDN、流量监控、反向域名解析等服务，为批发型数据中心业务提供数据中心IT 规划设计等服务。

中国数据中心服务市场概况

中国互联网近几年呈现爆发性增长，中国已然成为了全球互联网增速最快的国家，国内互联网行业规模也是亚洲最大的。随着国内数据中心需求量逐步进入高速增长阶段，中国数据中心的建设增速在也

处于领先地位。但从规模看，仍远落后与美国和日本。中国的数据中心的面积约为日本的50%-60%、美国的15%。

随着互联网企业对数据中心基础设施需求的不断增长，以及云计算市场的启动，中国数据中心服务行业在近几年得到了快速的发展。根据IDC 圈统计，2008-2013 年，中国数据中心服务市场规模增长了4.4 倍，年复合增长率超过40%，2013 年，我国数据中心服务市场规模达到262.5 亿元，增长24.7%。

我国数据中心服务主要由基础电信运营商和网络中立的数据中心服务商提供。就市场规模而言，由于拥有对网络资源的掌控权，基础电信运营商一直以来都占据着中国数据中心服务市场的很大比重，约占整个市场的三分之二，2013 年市场规模约175 亿元，而第三方网络中立数据中心服务市场规模仅约87.5 亿元。

但对于基础电信运营商而言，数据中心服务并非其核心业务，业务收入只占到整体总收入的1%-3%，数据中心服务主要用以支持其核心业务——网络宽带服务。中国市场的数据中心和带宽在很大程度上由两家电信运营商掌控，南方以中国电信为主，北方以中国联通为主。基础电信运营商的骨干网络主要是通过北京、上海和广州三地的国家网络接入点和有限的当地直联点进行互联互通。不同于美国，美国的主要骨干网络可以广泛地通过“对等互联”方式有效地简化网络上的数据传输。而中国南方和北方网络间的互通互联却不充足，中国电信和中国联通各自维护其独立的网络覆盖面。不仅如此，同

一网络的跨省连接可能会很慢，因为各地电信运营商有意保留有限的网络带宽资源来满足当地客户需求。另外，基础电信运营商的数据中心通常只提供各自的网络接口，客户的网络连接也受其网络覆盖面所限制。

网络中立的数据中心服务商，通过自建数据中心或者租用基础电信运营商的数据中心，为客户提供数据中心服务。相比基础电信运营商的数据中心，网络中立的数据中心服务商不受限于单个电信运营商的网络及省份界限，能够提供均衡且迅捷的网络连接。由于自建数据中心对于技术、资金、场地等要求较高，国内很多数据中心服务商，通过租用基础电信运营商整体或部分数据中心，为客户提供数据中心服务。网络中立的数据中心服务商和基础电信运营商的差距正逐步缩小，行业地位得到提升。目前国内市场份额领先的企业包括世纪互联、鹏博士、光环新网、万国数据、网宿科技、宝信软件、上海数据港、蓝汛等。

国内的第三方网络中心的数据中心服务商的产业链结构包括产业链主要由基础网络电信运营商、网络中立的数据中心服务提供商（包括批发型数据中心服务商和零售型数据中心服务商）IaaS 服务商、IT 系统集成商/PaaS/SaaS 服务提供商和最终用户组成。

数据中心服务市场区域集中度高。数据中心服务业的客户分布与经济发达程度呈高度正相关，由于经济发达地区网络覆盖全，网络使用率高，客户对相应地区的数据中心服务设施需求也相对集中。因此，目前数据中心服务市场主要集中在北京、长三角、珠三角及其他经济发达地区。随着互联网行业的蓬勃发展和用户规模的急剧扩张，以及云计算、大数据和物联网的迅猛发展，近年来网络中立的数据中心服务商数量大幅增加。网络中立的数据中心服务商提供的服务更能适应企业的个性化需求，其自建的数据中心相对于基础电信运营商的数据中心，具有独立性和中立性，可以整合基础电信运营商的网络资源，更能适应企业用户的需求。相比基础电信运营商的数据中心服务市场增速，网络中立的数据中心服务市场增速更快，在国内数据中心服务产业中的市场份额正逐步提高。

网络中立第三方IDC 行业具有一定进入门槛

对于传统企业来说，进入IDC 行业将面临着人力资源、技术和资金等多方面的门槛压力。首先，核心技术的开发、IDC 的运维、互联网接入方案的设计与实施、节点的管理、带宽流量的检测管理等工作，都要求从业人员具有较高行业技术水平。其次，互联网综合业务服务是一个复杂的系统，其核心技术以及配套服务、增值服务软件的开发都需要服务商具备较强的研发能力与技术积累。另外，行业进入需要充足的资金，租用带宽、设备采购、机房建设和房屋租赁都需要较大的投入，经营过程中还需要有充足的运营资金来满足业务需求带来的临时采购调整。

摘自;36大数据

数据中心基础设施管理系统DCIM总体方案

数据中心基础设施管理系统（DCIM） 总体方案

目录 1.平台概述及需求理解 (4) 1.1.项目背景简介 (4) 1.2.项目管理范围 (4) 1.3.项目建设原则 (5) 1.4.项目建设目标 (6) 1.5.解决方案概述 (7) 2.系统架构及实现原理 (11) 2.1.系统架构 (11) 2.1.1.采集层 (12) 2.1.2.处理层 (12) 2.1.3.管理层 (13) 2.1.4.交互展现层 (13) 2.2.系统集成 (14) 2.2.1.第三方集成 (14) 2.2.2.短信猫集成 (15) 2.2.3.短信网关集成 (15) 2.3.开发工具及技术介绍 (16) 2.3.1.自定义流程引擎 (16) 2.3.2.成熟的开发标准技术 (17)

2.3.3.分布式通讯调度 (17) 2.3.4.搜索引擎 (18)

1.平台概述及需求理解 1.1.项目背景简介 伴随着数据中心规模的不断扩大，业务量的逐渐增大，对数据中心的运维管理也变的越来越重要。一旦基础设施系统出现问题，而没有及时地得到妥善解决，常常会给企、事业造成很大的损失。怎样能7x24小时保证设备系统的正常运行，避免各种故障的发生，优化和改进传统的运维模式，提高客户服务的及时性和满意度就显得非常重要。 因此，建设一套数据中心基础设施管理系统势在必行。一个完备的运维管理系统能够提供7x24小时检测基础设施运行状态、各种资源状态的信息。运维管理人员依靠流程管理系统可以及时排除故障避免造成重大损失，控制运维质量提高服务水平。 1.2.项目管理范围 项目内容： 设施故障发现与警报； 记录日常运维日志信息； 设施故障统计； 设施软硬件信息统计； 服务进程管理；

数据中心基础设施技术规范

据中心基础设施技术规范 1. 标准及等级 序号 项目 技术规范 1.1. 遵循规范 * 国标GB/50174-2008，A级 2. 建筑系统 序号 项目 技术规范 2.1. 建筑结构 机房为专用设计，竣工日期在3年以内 2.2. 安全设计 抗震设防烈度：8度 防火及防水设计等级：均为Ⅰ级 2.3. 荷载规格 (均布活荷载) 架空地板：每机柜1000 KG（超过时需另行加固） 2.4. 货运交通 客货分流：各自独立的人员和物流进出口 通道净宽1.5米、通道净高2.2米、运行区净高3米（或以上）垂直运输：专用货梯 3. 供配电系统 序号 项目 技术规范 3.1. 市电接入 高压专线供电，双路冗余（1+1） 3.2. 备用发电 启动方式：全自动启动及并机，投入时间小于10分钟 油库容量：配有大容量油库，并支持不停机加油 冗余方式：N+1冗余 3.3. UPS系统

冗余方式：双路（2N）冗余 电池容量：满负荷不低于30分钟／15分钟（单路全载时）3.4. 变配电系统 配电系统：全程双路冗余（1+1），独立路由 变压器：2台一组（1+1），互为冗余备份 3.5. 末端配电 工业 连接器 规范：GB/T 11918 及IEC/EN 60309 型式：L+NP+E（220V）或3L+NP+E（380V） 最大电流：16A、32A或63A（依据设备规格确定） 1.1. 机柜 电源插座 规范：GB 1002-2008、GB 2099.1-2008及IEC 60884-1 型式：L+NP+E（220V） 最大电流：10A或16A（依据设备规格确定） 3.6. 末端 电源规格 频率：50Hz，≤±3% 电压：单相220V 或三相380V，≤±3% 零地电压差：≤3V 4. 空调系统及空气环境 序号 项目 技术规范 4.1. 冗余设计 机组：分组，组内N+1冗余 供电：独立双路供电，具备ATS自动切换功能 4.2. 气流组织 下送风、上回风，按冷、热通道分离布置 4.3. 空气环境 环境温度：23±1℃ 相对湿度：40%~55%，不结露 测量点： 冷通道，距地板1.0米处 4.4. 新风系统

数据中心基础设施管理运行维护流程!

目录 数据中心基础设施管理运行维护流程！.............................。 简介...............................................................。 1.标准操作流程（SOP）.............................................。 2.维护操作流程（MOP）.............................................。 3.应急操作流程（EOP）.............................................。 数据中心基础设施管理运行维护流程！ 简介： 数据中心基础设施监控管理系统是对数据中心资产设备，资源设备运行状况的进行全面监控和管理，包含基础设施监控和基础设施管理两大功能模块。通过采集设备、传输设备和管理设备等，DCIM提供一个全面的管理平台，对数据中心资产设备和场地基础设施进行统一监控、科学管理、全方位展示。 数据中心基础设施管理运行维护流程。设备是数据中心基础设施的组成子集，对设备的维护是保障基础设施稳定运行的重要措施。设备维护的工作主要包括维护流程的制定、预防性维护工作的执行、维护档案的管理和故障的处理几方面内容。 运行维护流程是设备维护工作的指导和依据，数据中心管理者首先要保证各维护流程的正确性、完整性和全面性，同时通过反复的培训和演练使运维人员对流程充分熟悉和理解，并在实际工作中严格执行。 运行维护流程通常包括三个主要类别：标准操作流程(SOP)、维护操作流程(MOP)、应急操作流程(EOP)。

数据中心通信设施标准-数据中心基础设施等级介绍

《数据中心通信设施标准》数据中心基础设施等级介绍 一级数据中心：基本需求 一级数据中心易受到一些有意识或无意识行为的影响而中断。它有计算机配电和冷却系统，但可能没有活地板、UPS或发电机。如果没有UPS或发电机，那只能满足基本需求，没有冗余，且存在许多单点故障。在进行维护时，系统停止运行。紧急情况时可能发生中断。操作失误或设备故障将引起数据中心运行中断。 系统构成：N 二级数据中心：冗余结构 有冗余结构的二级数据中心与一级数据中心相比不易受有意识或无意识行为的影响而发生中断。二级数据中心有活地板、UPS或发电机，但各系统仅仅是（N+1）冗余配置，管线为单一回路。重要线路或超出冗余部分的设备故障或维护时系统仍需中断。 系统构成：N+1 三级数据中心：同时维持 三级数据中心允许任何有计划行为，而且不会以任何方式影响计算机的运行。有计划的行为包括维护、更换、增加、切除和测试设备、元件或系统。例如对于大型数据中心使用的冷却水系统，应采用两套独立的系统。当对一条线路进行维护或测试时，另一条线路需要有足够的容量满足负荷需要。误操作或设备故障仍有可能引起系统中断。当商务证明增加保护功能是值得的时候，三级可升级到四级。 系统构成：N+2 四级数据中心：容错结构 四级数据中心允许对重要负荷进行任何有计划（不会中断系统）的操作。容错功能至少能够顶住一次最严重的意外事故。供配电方面要求有两套独立的UPS系统，每套为N+1冗余。根据消防和电气安全规范的要求，需要有一个很明显的切断装置。四级数据中心需要所有的计算机硬件有双路电源。 系统构成：2（N+1） 一级数据中心供电系统UPS+Gen Set（1ATS）图示：

大数据中心运维操作实用标准及流程

数据中心运维操作标准及流程

郑州向心力通信技术股份有限公司 二零一八年 1 机房运维管理前期准备

1.1 管理目标 机房基础设施运维团队应与业主管理层、IT部门、相关业务部门共同讨论确定运维管理目标。制定目标时，应综合考虑机房所支持的应用的可用性要求、机房基础设施设施的等级、容量等因素。目标宜包括可用性目标、能效目标、可以用服务等级协议（SLA）的形式呈现。不同应用的可用性目标的机房，可设定不同等级的机房基础设施的运维管理目标。 1.2 参与数据中心建设过程 机房运维团队应充分了解自己将要管理的场地基础设施。对于新建机房，应尽早参与机房基础设施的建设过程，以便将运维阶段的需求在规划、设计、建造、安装和调试等过程中得到充分的考虑；同时为后期做好运维工作打下基础。 1.2.1 应参与规划设计 机房的规划设计是一个谨慎和严谨的过程，需要所有参与机房建设的相关方共同完成，才能确保规划和设计的有效性、实用性等要求。其中，基础设施运维团队应提出运维要求，从运维经验、实际运维难度、提高运维可易性等方面对规划和设计过程进行配合。 1.2.2 应参与相关供应商遴选 机房基础设施运维团队应参与机房基础设施设备供应商选择的全过程，及时地了解各种产品及服务的品牌、型号、规格等关键参数，使之更能满足运维的要求。并就在安装、调试过程中的注意事项等提出建议，还需要对后续的设备保修等服务提出要求。

1.2.3 应参与建造管理 机房的基础设施运维团队应积极参与机房基础设施的建造工作，并协助做好建设项目的项目管理工作，着重关注工程建造中如材料的使用、工序、建造过程等工作，重点关注隐蔽工程的安装工艺和质量。 机房基础设施运维团队应充分了解施工过程中的工艺。对于新建数据中心，从施工质量和日后运维方便性出发，尽早发现施工过程的问题，及时纠正，方便日后运维和节省日后整改成本。 1.3 测试验证 机房基础设施投产前的测试验证是确保机房基础设施满足设计要求和运行要求的关键环节。 1.3.1 时间和预算 机房的业主应设立测试验证专项预算，预算应包括外部测试验证服务提供商的相关费用，以及在测试验证阶段产生的电费、水费、油费等相关费用。应制定测试验证的工期规划，以更准确地预测机房基础设施交付投产的日期。 1.3.2 测试验证参与方 项目建设管理部门可作为测试验证工作的主体责任单位；运维管理部门可作为测试验证工作的主体审核单位；第三方测试服务商可作为测试验证的实施单位及整体组织工作的协调单位。但运维管理部门应要求测试服务商预先提供测试方案，在运维管理部门审核后方可进行。机房基础设施运维团队可参与测试验证工作，在此过程中熟悉设施和设备，可建立相关运维技术文档库，为后期的运维工作做好准备。

数据中心基础设施需求

附件3 机房机柜及配套设施要求 1.整机柜服务器机柜(数量845个，287个20A、558个32A) 说明:863个服务器机柜由百度提供，由乙方负责机柜部署区域的物理条件保障。 ?机柜尺寸：20A机柜，高2100mm、宽600mm、纵深1200mm ，重量小于1200KG；32A 机柜，高2100mm、宽600mm、纵深1200mm，重量小于1000KG； ?供电要求：双路UPS（或高压直流）供电，交流220V；20A机柜平均电流为20A/架，最大峰值电流不超过24A/架；32A机柜平均电流为32A/架，最大峰值电流不超过36A/架（数值均为交流参数，如机房为高压直流，涉及供电参数需换算为直流参数）； ?电力配置：每个20A机柜配置双路32A工业连接器，规格IEC60309 32A 220V/2P+E； 每个32A机柜配置双路64A工业连接器，规格IEC60309 63A 220V/2P+E；工业连接器由乙方提供并安装，其中公头提供给百度安装； ?接地需求：机柜架顶设置接地铜排，高度2600mm-3100mm，每个机柜对应接地铜排需要开孔2个，直径为6mm； ?机柜定位：机柜落地位置需提供机600*1200mm的框示，保证立体空间的仅供服务器机柜使用；机房冷通道立柱宽度需满足600mm的倍数，如是架空地板机墩需符合 百度设计要求； ?机柜连接：冷通道设计使用毛刷或软胶作为与机柜顶部的软结合（毛刷及软胶需满足机房防火要求），设计高度为50mm，其中25mm低于机柜高度，即毛刷或软胶高度在2075mm~2125mm； ?机柜运输：园区道路要求能同时容纳2~3辆40英尺标准集装箱货柜车停车等待，满足18米车辆转弯半径需求，地面承重大于40吨货车；具备18米货车直达卸货平台能力，支持货车对接卸货，如是地面卸货，由运营商提供人工驾驶叉车进行驳运（承载能力>3000KG）；从卸货平台到机柜部署区域通道需要坡度小于8度，所有通道无 门槛，如是非耐磨地面需提供保护材料；24小时货梯，轿厢尺寸需要大于高2400mm、深2000mm、门宽800mm、承重大于2T, 电梯故障时及时维修，避免影响机柜运输； 运输全程需要满足机柜竖向及侧向承重； ?机柜拆装：卸货区域附近需要配置机柜拆装区（从卸货区到拆装区及机房全程需要防雨），并在拆装区域附近配置6个IEC60309 32A 220V/2P+E、6个IEC60309 63A 220V/2P+E测试工业连接器用于机柜测试。 2.网核心机柜（10个） 说明：网络核心机柜由百度提供，由乙方负责该机柜的整体承重底座制作及机柜安 装。 ?数量：10个（2个数据中心核心，8个网核心） ?目前使用的机柜尺寸：高2258mm、宽1017mm、纵深1200mm； ?供电要求：每个机柜要求由有来自两组不同的UPS组进行供电；单机柜最大功率 13.75KW；

数据中心基础设施监控管理系统(DCIM)-技术方案

数据中心 基础设施管理系统（DCIM）技术方案

目录 第1章项目技术方案 (5) 1.1.项目概述 (5) 1.2.技术标准 (5) 1.3.系统设计 (6) 1.3.1.系统描述 (6) 1.3.2.项目范围 (6) 1.3.3.系统架构 (7) 1.3.4.串口设计 (10) 1.3.5.双总线（A/B路）设计 (12) 1.3.6.系统性能 (13) 1.4.基础设施监控实现 (14) 1.4.1.动环监控实现 (14) 1.4.1.1.变压器监测 (14) 1.4.1.2.发电机监测 (15) 1.4.1.3.列头柜监测 (15) 1.4.1.4.电量仪监测 (16) 1.4.1.5.UPS监测 (17) 1.4.1.6.EPS监测 (18) 1.4.1.7.ATS监测 (19) 1.4.1.8.蓄电池监测 (19) 1.4.1.9.氢气监测 (20)

1.4.1.11.新风机监控 (21) 1.4.1.12.温湿度监测 (22) 1.4.1.13.机柜温度监测 (23) 1.4.1.14.漏水监测 (23) 1.4.1.15.入侵监测 (24) 1.4.2.第三方系统集成 (25) 1.4.2.1.系统集成架构描述 (25) 1.4.2.2.视频系统集成实现 (26) 1.4.2.3.门禁系统集成实现 (26) 1.4.2.4.BA系统集成实现 (27) 1.4.2.5.消防系统集成实现 (27) 1.4.2.6.极早期探测系统集成实现 (28) 1.5.基础设施管理平台功能 (28) 1.5.1.系统界面 (28) 1.5.2.冷通道管理 (34) 1.5.3.告警管理 (39) 1.5.4.报表管理 (42) 1.5.5.联动管理 (45) 1.5.6.远程管理 (46) 1.5.7.日志管理 (46) 1.5.8.数据管理 (46)

数据中心基础设施优势配置

一、暖通优势： 1、采用高效冷水系统提供冷源，运行能效高； 2、充分利用自然冷却技术； 3、冷水机组、冷却塔、水泵、精密空调、冷水管道均有容错、冗余配置； 4、冷水机组、冷却塔、水泵、精密空调等水冷设备均采用国际知名品牌，能效高； 5、冷水系统辅助设备配置齐全（冷却水过滤装置、水处理装置、加药装置）； 6、阀门、压力表、温度计等辅助装置均采用国际知名品牌，安全性高、监测数值 准确； 7、部分机房有蓄冷罐配置，冷冻水泵、精密空调、冷水机组控制电采用UPS电源 控制，冷水系统运行安全性高； 8、冷水系统设备及运行采用全程监控措施。 9、冷水系统运行可实现自动化远程监控和操作。 10、设备告警采用声光报警。 11、均有应急水源储备。 12、通风系统装置齐全覆盖区域完整。 13、冷水管道、冷凝水管道、排水管道均独立配置，采用国内高品质可靠管材； 14、机房密闭性好，保温覆盖齐全。 15、机房整体抗震性高、抗暴雨洪水等极端天气能力高。 16、机房设备运行噪音低。 17、机房各功能房间布置分配合理，空间使用率较高。 暖通管理： 18、均有专业人员持证管理专业设备； 19、24h不间断监控；

20、管理措施流程齐全； 21、后备技术支持团队齐全，技术保障性高； 22、设备均有专业公司人员维护维修检查，设备安全性高； 二、管理: 23、自建数据中心采用自建运维技术及管理团队，拥有不同规模数据中心基础 设施设备高安全、高标准、高效率的驻场运维服务经验，运维管理团队拥有 10年以上数据中心运维团队管理经验； 24、自建数据中心运维团队具备7*24专业服务能力，100%人员具有专业技术上 岗证书； 25、定期对设施人员进行安全生产培训、考核，确保数据中心设施设备安全运 行； 26、自建数据中心采用标准化管理及运维服务； 27、对供应商及设备厂家直接管理，提高供应商服务响应速度； 三、UPS专业 28、采用高频模块化UPS（艾默生APL、华为UPS5000A、克劳瑞德80net、伊顿9395）; 29、机房部分UPS采用高效飞轮UPS；(艾克沃i250)； 30、机房采用高效DELTA变换技术UPS（施耐德Silon）； 31、UPS采用冗余和容错配置； 32、UPS采用IGBT整流技术输入功率因数高、宽泛的输入电压范围、效率高； 33、输入谐波电流成分小； 34、UPS与发电机配比系数低； 35、蓄电池为长寿命电池； 36、蓄电池高功率大电流放电能力强； 37、部分蓄电池安装有电池监控系统。（星光机房、佛山机房、西安机房） 四、弱电优势： 38、动力环境监控系统主机采用双机热备冗余运行； 39、机房视频监控主机房区域为无死角监控； 40、机房内各通道均设置门禁系统，机房区域门禁系统采用双向刷卡；

数据中心基础设施可视化运维管理

数据中心基础设施可视化运维管理 谁说高大上的机房不能炫！设备环境团队联合运营平台研发、网络、系统三、系统二等团队，历经一年的时间、7轮次需求细化讨论、11次版本更新，精雕细琢、倾尽洪荒之力打造了中国银行数据中心基础设施可视化平台！这是一个集才智美貌于一身，融合酷炫、可视等元素，高效、创新、高颜值的基础设施运维平台。平台包括两大功能模块： 一、基础设施运维数据模块 为了整合基础设施运维大数据资源，设备环境团队以严谨细致的态度，自主开发了基础设施运维数据模块，将分散的、手工维护的硬件设备、应用部署、机房资源和综合布线等各项基础环境资源的运维信息进行整合，累计整理各类数据10万多条，近50万字段，初步建成了IT设备生命周期管理体系。 二、基础设施可视化模块 在全面、准确的运维数据的基础上，基础设施可视化模块解决了以前需要多个系统、多张excel表格或者报表进行耗时耗力的分析和比对才能获取的信息，用三维的形式在一张视图内呈现，改变了传统运维信息展现的方式，其所带来的运维效率的大幅提升、故障的快速准确定位等，已经不是简单的炫所能表达的。（一）机房环境可视化 以黑山扈机房实际场景为原型，利用三维仿真技术，对机房内三百多种型号的设备设施逐一采集信息、模型建模，从细节入手，设备模型精确到端口级，实现了机房内三千多个机柜级设备和四千多个机架级设备的精确建模，构建了多视角、多维度分层呈现的虚拟现实环境。 （二）资产管理可视化 资产管理可视化可在机房三维场景中直接查询并精确定位设备设施，两万多条资产数据自动更新，点一下鼠标，位置、外观、型号、系统应用、容量、端口使用等设备信息即时呈现，精准、详细。 （三）容量管理可视化 机房资源的容量管理一直是个难题，往往需要兼顾空间、配电、硬件资源等多维度因素。现在可以在可视化场景中将环境、资源、配电、设备资源、PUE等信息多维度集中展现，两万五千余条实时采集数据，基础资源使用情况一目了然，再也不用只对着excel纸上谈兵了。 （四）运维管理可视化 联动一体化监控，硬件高等级事件自动定位至相关设备并显着提示，点击即可快速获取设备资产、运维（IP、系统、维护变更信息等）、配线连接等信息，有效提升故障定位、预判及处理效率。

数据中心基础设施管理

数据中心基础设施管理 骆洪德 【摘要】本论文从理论角度，结合实践经验阐述了数据中心基础设施管理的基本概念、水冷精密空调系统的构成、工作原理及节能运行、数据中心能耗指标及节能措施等。 【关键词】数据中心基础设施水冷空调系统数据中心能源使用效率PUE 一、数据中心基础设施管理的概念 数据中心基础设施是除了IT设备（计算机、服务器、网络设备等）之外的所有数据机房辅助设施，包括暖通系统、电气系统、消防系统、安防系统及弱电系统等。 暖通系统包括为数据机房、变配电室、消防控制室、管理人员办公室及公共环境（走廊等）进行空气调节的系统，空调调节包括温度、湿度控制（制热、制冷、加湿、除湿等）及通风（送新风、排风）等。 电气系统包括变电系统、配电系统（配电箱、配电柜、列头柜及电缆、母排等）、柴油发电机组、UPS系统等。 消防系统包括灭火系统（气体灭火系统、水喷雾系统、水喷淋系统等）、报警系统（烟感探测器、温感探测器、报警控制设备等）、空气采样系统等。 安防系统包括视频监控系统、周界报警系统、出入口管理系统（门禁系统、停车管理系统等）、巡更系统等。 弱电系统包括楼宇自动控制系统（包括对水系统、通风系统、柴油输送系统、报警联动系统等）、电力监控系统、环境监控系统等。 数据中心基础设施管理是指对上述各系统的统一、系统地管理，尤其重要的是对暖通系统、电气系统的管理。 数据中心基础设施管理的主要目标包括： 1.使数据中心安全、稳定地运行； 2.延长数据中心基础设施设备的使用寿命； 3.节能。

二、暖通系统的运行管理 2.1大型数据中心节能水冷精密空调系统 新一代大型数据中心一般首选离心式水冷空调系统，其特点是制冷量大并且整个系统的能效比高。 离心式制冷压缩机的构造和工作原理与离心式鼓风机极为相似。它的工作原理与传统的活塞式压缩机有根本的区别，它不是利用汽缸容积减小的方式来提高气体的压力，而是依靠动能的变化来提高气体压力。离心式压缩机具有带叶片的工作轮，当工作轮转动时，叶片就带动气体运动或者使气体得到动能，然后使部分动能转化为压力能从而提高气体的压力。这种压缩机由于它工作时不断地将制冷剂蒸汽吸入，又不断地沿半径方向被甩出去，所以称这种型式的压缩机为离心式压缩机。压缩机工作时制冷剂蒸汽由吸汽口轴向进入吸汽室，并在吸汽室的导流作用引导由蒸发器（或中间冷却器）来的制冷剂蒸汽均匀地进入高速旋转的工作轮（工作轮也称叶轮，它是离心式制冷压缩机的重要部件，因为只有通过工作轮才能将能量传给气体)。气体在叶片作用下，一边跟着工作轮作高速旋转，一边由于受离心力的作用，在叶片槽道中作扩压流动，从而使气体的压力和速度都得到提高。由工作轮出来的气体再进入截面积逐渐扩大的扩压器（因为气体从工作轮流出时具有较高的流速，扩压器便把动能部分地转化为压力能，从而提高气体的压力）。气体流过扩压器时速度减小，而压力则进一步提高。经扩压器后气体汇集到蜗壳中，再经排气口引导至中间冷却器或冷凝器中。

市大数据中心项目应急灾备中心基本建设方案

省电子政务应急灾备中心 某市分中心 项目建议书

目录 第1章项目概述................................................................................................................ - 4 - 1.1项目名称 (4) 1.2项目概况 (4) 1.3主要结论和建议 (4) 第2章项目建设的必要性 ................................................................................................. - 5 - 2.1某省电子政务外网概述 (5) 2.2某省电子政务灾备系统现状及问题 (5) 2.3项目建设必要性 (6) 第3章项目需求分析 ........................................................................................................ - 7 - 3.1业务承载范围需求 (7) 3.2网络需求 (7) 3.3存储容量需求 (7) 3.4分险防控需求 (7) 3.5容灾系统能力需求 (8) 3.5.1 容灾系统的容灾对象.................................................................................................- 8 - 3.5.2 信息系统灾难恢复目标RPO与RTO ........................................................................- 9 - 3.5.3 标准灾难恢复能力等级体系.....................................................................................- 9 - 3.5.4 信息系统灾难恢复目标与灾难恢复能力等级体系的关系.................................. - 10 - 3.5.5 容灾系统能力需求分析.......................................................................................... - 11 - 第4章总体设计.............................................................................................................. - 12 - 4.1建设思路 (12) 4.2建设原则 (12) 4.3建设目标 (13) 4.3.1 近期目标.................................................................................................................. - 13 - 4.3.2 中远期目标.............................................................................................................. - 13 -4.4总体架构.. (14) 第5章容灾系统解决方案 ............................................................................................... - 15 - 5.1灾备中心架构概述 (15) 5.2灾备云平台建设 (18) 5.2.1 灾备网络建设.......................................................................................................... - 18 - 5.2.2 灾备云平台建设...................................................................................................... - 19 -5.3信息与网络安全建设 (22) 5.3.1管理层面................................................................................................................... - 22 -

数据中心基础设施运行维护管理规范

数据中心基础设施运行维护管理规范 征求意见稿

数据中心基础设施运行维护管理规范编写原则： 1、每个小节名称不可和章节名称相同； 2、正文条文中不得有目的的描述，如需可在条文说明中描述； 3、正文中不得采用形容词； 4、每个条文应注明主语，语句中不可出现“包括但不限于”这样的 不规范用语； 5、正文中凡是“例如”的部分应体现在条文说明中。

目录 第一章总则 第二章符号和术语 第三章一般规定 第四章运维流程 第五章组织架构及人员管理 第六章文件管理 第七章日常维护 第八章应急管理 第九章环境健康和安全 第十章数据中心一体化运维管理第十一章质量管理的监督与检查第十二章其他

第一章总则 1.1、范围 本标准给出国网数据中心基础设施运维管理的指南，包括总则、符号和术语、一般规定、运维流程、组织架构及人员管理、文件管理、日常维护、应急管理、环境健康和安全、数据中心一体化运维管理、质量管理的监督与检查、成本管理等。 本标准可为国网数据中心管理者提供基础设施运维管理系统性指导，也可作为用户或第三方评价国家电网数据中心基础设施运维管理水平的参考。 1.2、规范性引用文件 下列文件对于本标准的应用是必不可少的。凡是注明日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本标准。凡是不注明日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本标准。 GB/T 33136 信息技术服务数据中心服务能力成熟度模型 GB/T 51314 数据中心基础设施运行维护标准 GB/T 2887 计算机场地通用规范 GB/T 26572 电器电子产品有害物质限制使用管理办法 GB 26860 电力安全工作规程发电厂和变电站电气部分 GB 50174 数据中心设计规范 DL 408 电业安全工作规程 AQ7004-2007 制冷空调作业安全技术规范 GB/T24353风险管理原则与实施指南

智慧城市运行大数据平台项目概述

智慧城市运行大数据平台项目概述 1.1项目名称 项目名称：西安市城市运行大数据平台。 1.2项目建设单位及负责人、项目责任人 项目建设单位：西安城市一卡通有限责任公司 负责人：马敏 项目责任人：陈凌霞 1.3可研报告编制单位 可研报告编制单位：陕西省信息化工程研究院 1.4可研报告编写依据 （1）《关于加强信息资源开发利用工作的若干意见》（中办发〔2004〕34号）； （2）《国家信息化领导小组关于推进国家电子政务网络建设的意见》（中办发〔2006〕18号）； （3）《关于<印发国家电子政务总体框架>的通知》（国信〔2006〕2号）； （5）《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》；

（8）《关于信息安全等级保护工作的实施意见》（公通字〔2004〕66号文）； （9）《GBT17859计算机信息系统安全等级保护标准》； （10）《信息系统安全等级保护实施指南（征求意见稿）》。 （11）《陕西省工业和信息化厅专题会议纪要》（第7次，2012年7月24日）； （12）《陕西省工业和信息化厅关于成立西咸大数据处理与服务产业园区筹建工作组的通知》（陕工信发〔2012〕339号） （13）《促进大数据发展行动纲要》（国发〔2015〕50号）（14）《关于促进云计算创新发展培育信息产业新业态的意见》（国发〔2015〕5号） （15）《陕西大数据产业发展战略》 （16）《沣西新城大数据处理与服务产业园发展规划》 （17）《大数据与云计算产业发展五年行动计划》 （18）《大数据与云计算产业示范工程实施方案》 1.5项目建设目标、规模、内容、建设期 1.5.1建设目标 依托西安城投集团及下辖一卡通、燃气、供水等18个企业的信息化建设成果，先期以西安城市一卡通为基础面向集团18个子公司的现有各类业务系统数据进行整合归集，

XXX市新区智慧城市大数据中心总体建设方案

XX新区大数据中心项目 建设方案

目录 XX新区大数据中心项目 (1) 第1章项目概况 (1) 1.1 项目名称 (1) 1.2 项目背景 (1) 1.3 建设目标 (1) 1.4 项目建设内容 (2) 1.4.1 大数据硬件支撑平台（IaaS） (2) 1.4.2 大数据软件处理平台（DAAS） (2) 1.4.3 政府智能分析系统（GI） (3) 1.5 总投资及资金来源 (3) 1.6 编制依据 (3) 1.7 主要结论和建议 (4) 第2章建设单位概况 (5) 2.1 建设单位简介 (5) 2.2 建设单位机构职责 (5) 第3章需求分析 (8) 3.1 项目建设要求 (8) 3.1.1 落实国家住建部“智慧城市”试点建设要求 (8) 3.1.2 落实十二届全国两会政府工作目标 (8) 3.1.3 加强产业结构优化，推动经济发展 (9) 3.1.4 提升民生服务质量，保障幸福民生 (9) 3.1.5 建立城市集约管理，加快城市发展 (9) 3.1.6 简化政府行政审批，增强政府透明度 (10) 3.1.7 提升政府决策能力，实现科学化管理 (10) 3.1.8 业务需求分析 (11) 3.1.9 应用层次分析 (13) 3.1.10 数据需求分析 (14) 3.1.11 功能需求分析 (16) 3.1.12 性能需求分析 (22) 3.1.13 信息系统安全需求分析 (29) 3.1.14 运行管理需求分析 (31) 3.1.15 其他需求 (32) 第4章总体设计方案 (33) 4.1 设计原则 (33) 4.2 总体设计目标 (34) 4.2.1 总体目标 (34) 4.2.2 具体目标 (36) 4.2.3 具体成果 (37) 4.3 总体设计方案 (37) 4.3.1 总体框架 (37) 4.3.2 功能架构 (39)

数据中心基础设施建设

1.1数据中心基础设施建设 1.1.1问题和特点 1.1.1.1解决问题 区域计算中心的建设是亮点工程，能够极大的提升政府形象，并可辐射周边区域，对争夺区域科技发展的引领地位至关重要;云计算数据中心是以高性能计算机作为IT基础设施，不仅可以改善区域投资环境，而且可有效促进招商引资。例如上海超算中心作为一种高端计算资源，对于大飞机项目落户上海起到了重要作用。 另外，云计算数据中心的建设还可以作为吸引、引进高端人才的硬件条件，可有效提升当地的教育、科研水平和质量。云计算数据中心的建设对城市支柱产业如汽车工业、石化工业、电子信息制造业、生物医药业等也将起到很好的提升和支持作用;同时对于发展高新技术产业，尤其在新材料产业、环保新能源产业、动漫创意产业等方面提供强大的支持;对改造提升传统工业，包括钢铁工业、机械装备制造业、轻纺服装工业等方面提供科研创新的平台。 云计算数据中心的建设在重大市政建设项目和重要社会活动中将发挥不可替代的作用，将会带来巨大的社会效益。因此城市规划、市政管理、应急指挥等都离不开云计算中心的支持。

总的来说，云计算中心的建设对于区域、城市乃至国家的发展都将起到不可估量的影响。建成后的云计算数据中心将为社会的经济建设、城市规划以及信息化管理等领域起到重要的推进作用。 在云计算中心IT基础架构之上，考虑一并建设开发区级的智慧一卡通平台。智慧一卡通具有以下功能：记录功能：记录持卡人的基础信息和相关业务信息；凭证功能：持卡人持卡可通过联机或脱机办理个人相关事务；查询功能：持卡人通过一卡通服务网络的读卡设备，查询持卡人本人的个人身份、劳动保障、新农合、公用事业消费等方面信息；公共服务：作为持卡人享受政府服务（劳动保障、卫生、民政等）和公共应用服务（校园管理、社区管理、特殊人员优待、图书借阅等）的电子凭证；消费支付：持卡人在对一卡通电子钱包充值后，可凭卡在一卡通应用网点用于公交、公用事业、日常生活方面的消费；一卡通应用服务机构在上述功能基础上可在授权和法律允许范围内开发增值应用。该平台接入外部系统、用于数据交换的一卡通数据交换平台、包含商务应用、政务应用、发卡应用和客服应用、以及由确保系统安全运行的安全体系以及为保证系统平稳有序运行的管理系统组成。 1.1.1.2建设特点（ok） 云计算数据中心及大数据平台采用了具有动态架构的云计

数据中心机房基础设施建设模板

1.1数据中心机房基础设施建设 数据中心是收集、处理及存储各类数据，并为XX单位信息化提供数据和信息共享服务的孵化基地。通过数据中心对所有数据进行集成、交换、存储，实现数据的统一、可幕及安全性，为XX单位信息化建设服务。 数据中心机房就是数据中心的硬件运行及其管理的场所，它曲基础建设、电力供应、空气调节、制冷系统、弱电系统、消防系统、监控系统、系统管理服务等部分组成。 XX单位数据中心机房建成后，将担负XX单位关键数据业务处理及存储的大量核心设备将放置于该中心机房运行。因此，规划好数据中心机房建设及环境要求，为数据中心设备营造一个良好的运行环境是本规划出发点。 数据中心机房建设规划的范圉包括：数据中心机房环境规划、机房设备布局规划等。鉴于数据中心机房的重要性，项L!将严格按照国家标准及规范进行规划。 1.1.1总体目标 通过对数据中心的总体规划，构建一个高质量的、灵活的、开放的信息化校园基础设施支撑体系，满足XX单位信息化建设的各项应用需求，同时乂面向未来快速增长的发展，打造出一个安全、稳定可靠的绿色信息中心，达到国内先进水平。 1.1.2总体要求 XX单位数据中心机房是XX单位网络基础设施，是信息化网络系统的数据中心， 应为计算机和网络系统的可靠运行提供符合规范的环境条件；在温度、湿度、洁净度、电性能、电磁场强度、防火性、承重能力、防静电能力、抗干扰能力、防漏、防雷、接地等各项指标上均应满足设备要求。设计和规划应符合国家有关标准、规范、规定，同时参照国际先进规范。 在机房布线及设备釆购的设计与建设应遵循技术先进、整体规划、布局合理、经济适用、安全可靠、质量优良、降低能耗、可扩展性等原则。各项建设内容的要求如下： 1）机房装修要求： 装饰材料应选用非燃烧材料或难燃烧材料，耐火等级应符合现行国家《高层民用建筑设讣防火规范》、《建筑设计防火规范》及《计算站场地安全要求》的规定。 机房室内装饰选用气密性好、不起尘、易清洁，并在温、湿度变化作用下变形小的材料 2）空调及新风要求：

数据中心基础设施管理系统DCIM技术方案

数据中心基础设施管理系统（DCIM） 技术方案

目录 1.项目概述及需求理解 (6) 1.1.项目背景简介 (6) 1.2.项目管理范围 (6) 1.3.项目建设原则 (7) 1.4.项目建设目标 (8) 1.5.解决方案概述 (9) 2.系统架构及实现原理 (13) 2.1.系统架构 (13) 2.1.1.采集层 (14) 2.1.2.处理层 (14) 2.1.3.管理层 (15) 2.1.4.交互展现层 (15) 2.2.系统集成 (16) 2.2.1.第三方集成 (16) 2.2.2.短信猫集成 (17) 2.2.3.短信网关集成 (17) 2.3.开发工具及技术介绍 (18) 2.3.1.自定义流程引擎 (18) 2.3.2.成熟的开发标准技术 (19)

2.3.3.分布式通讯调度 (19) 2.3.4.搜索引擎 (20) 3. DCIM系统功能实现 (21) 3.1.基础设施集中监控 (21) 3.1.1.UPS监控 (22) 3.1.2.蓄电池监测 (23) 3.1.3.配电参数监测 (25) 3.1.4.发电机监测 (26) 3.1.5.精密空调（加湿器）监控 (28) 3.1.6.环境监控（温湿度、风速、氢气） (29) 3.1.7.漏水检测 (30) 3.1.8.消防（极早期）监测 (31) 3.2.基础设施管理 (32) 3.2.1.资产管理 (32) 3.2.2.容量管理 (37) 3.2.3.能耗管理 (39) 3.3.集中展现 (42) 3.3.1.展现系统集中化 (42) 3.3.2.展现方式多样化 (49)

3.4.预警及告警 (52) 3.4.1.统一事件展现 (52) 3.4.2.监控指标库 (52) 3.4.3.故障管理 (54) 3.5.运维管理 (58) 3.5.1.服务台 (59) 3.5.2.个人工作台 (61) 3.5.3.值班管理 (64) 3.5.4.事件管理 (70) 3.5.5.问题管理 (73) 3.5.6.配置管理数据库 (78) 3.5.7.变更管理 (80) 3.5.8.服务级别管理 (82) 3.5.9.知识库管理 (88) 3.5.10.可视化流程设计 (92) 3.5.11.角色/权限管理 (98) 3.6.报表分析 (100) 3.6.1.监控报表 (100)

智慧城市信息化大数据平台整体建设方案

智慧城市建设方案（全系统）V2.0 智慧城市信息化建设系统 技术方案 北京XX科技有限公司 2019年X月

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目录 1.智慧城市系统概述 (10) 1.1前言 (10) 1.2什么是智慧城市？ (10) 1.3智慧城市的总体目标 (11) 1.4智慧城市如何建设 (12) 1.5智慧城市组成和架构 (13) 1.6智慧城市总体功能 (18) 1.6.1 城市运营中心门户 (18) 1.6.2 城市事件管理服务 (20) 1.6.3 城市运维管理服务 (21) 1.6.4 数据挖掘 (22) 1.6.4.1数据挖掘的目标 (23) 1.6.4.2数据挖掘的流程 (23) 1.6.4.3数据挖掘的功能 (26) 1.6.4.4数据挖掘的方法 (28) 1.7智慧城市设计原则 (28) 1.7.1 “平战结合”原则 (28) 1.7.2 横向到边纵向到顶原则 (29) 1.7.3 其它设计原则 (29) 2.城市公共安全系统 (29) 2.1城市公共安全概述 (29) 2.2公共安全应急联动系统 (31) 2.2.1 系统概述 (31) 2.2.2 系统组成 (32)

2.2.3.1业务功能 (33) 2.2.3.2系统功能 (37) 2.3警用地理信息系统 (40) 2.3.1 系统概述 (40) 2.3.2 系统组成 (41) 2.3.2.1全国PGIS平台总体架构 (41) 2.3.2.2各级PGIS平台内部构成 (42) 1、“一个”PGIS平台软件 (43) 2、“两个”基础支撑环境 (43) 2.3.3 系统功能 (44) 2.4联网报警与监控系统 (47) 2.4.1 系统概述 (47) 2.4.2 系统组成 (48) 2.4.2.1总体框架 (48) 2.4.2.2系统结构拓扑 (49) 2.4.3 系统功能 (49) 2.4.3.1多维地理信息平台功能 (49) 2.4.3.2固定点视频监控 (50) 2.4.3.3移动视频监控 (51) 2.4.3.4治安卡口监控 (52) 2.4.3.5警员、警车位置监控 (53) 2.4.3.6视频监控报警管理 (54) 2.4.3.7治安事件预警（视频智能分析） (55) 2.4.3.8指挥调度功能（警视联动） (59) 2.4.3.9资料查询，快速定位 (60) 2.4.3.10三台合一定位联动 (61) 4 / 425