数据中心_数据要素
数据中心 数据要素 (1) 信息源——大数据中心定义及处理大数据所需的业务能力,通常是通过后端提供的各种实时数据处理业务。将大数据处理用于各种数据源。数据中心基础设施将决定数据中心的大小和类型,包括服务器硬件、存储设备、网络基础设施以及其他基础设施等。大数据会带来很多的数据,这些数据包括结构化和非结构化数据。大数据会带来很多的非结构化数据,这些数据必须经过处理。大数据结合了多种技术,包括数据挖掘、结构化分析、结构化数据和数据可视化。
数据中心结构化要素包括:
设计、布局和管理
系统设计、实施、测试和结果管理
数据中心结构化与非结构化数据
图3:结构化数据
非结构化数据是数据的半结构化和非结构化数据,强调操作和非结构化数据的唯一性和有用的形式,其形式和形式与数据基本相同。但是,非结构化数据因其包含丰富的数据结构、多样化的数据选项、多样化的数据结构以及无处不在的海量数据,使得用户对既有数据的需求难以管理,也包括数据的存储容量扩容、备份等效率低下的特点,已成为替代传统数据仓库的重要基础。但是,非结构化数据的价值极大差异并不仅仅是数据的数量,更主要的是数据的体积。目前,其已经成为了数据仓库的主流。
(3)扩展性强:在基于云计算的数据仓库中,企业需要根据业务进行调整,以满足业务需求的变化和要求。但是,如前文所述,传统的数据仓库所面临的问题是数量巨大的数据,大概可以达到数百个GB,企业往往却是把服务器或者存储设备都部署在一台服务器或者存储阵列别墅里,难以避免会面临安全隐患。而且,云计算的弹性伸缩扩展能力,还可以将存储设备通过虚拟化技术进行整合,结果能够充分发挥出来。
一、云计算的基础是数据中心,也是云计算的基石
云计算的基础是大规模计算,而云计算的弹性是数据中心的扩展。从本质上看,云计算的实现其实就是在虚拟化为基础设施上,实现资源的动态流转。在这种交付模式下,计算资源、网络资源和存储资源都可以作为虚拟化的一部分分配给用户。
基于云计算的分布式数据中心,它的发展一方面是来自于虚拟化技术,另一方面是来自于应用软件的功能。因此,应用软件在虚拟化层面的实现和优化很难被忽视。
三、云计算环境下的安全问题
在一次云计算安全会议上,来自内部的700多名IT专业人士对其云计算平台的安全性进行了探讨。
调研机构Forrester公司副总裁John Yonstantas说,“一般来说,混合云和多云环境有关,但是这一概念并没有单独讨论。”
3. 如何在混合环境中实现安全
安全性和治理需要在内部部署和云计算基础设施中实现安全,这需要跨越多个工作负载和环境的多个安全考虑因素。例如,在使用公共云时尤其如此,当某些东西被其内部部署署数据中心甚至通过公共云运行时,其安全性还需要企业自己的团队来确保系统安全。
“这完全取决于我们的产品。”Wikibon认为,在任何情况下,安全措施都应该是集中的,围绕所需组件的原则,而不是集中的基础设施以及如何在多个位置设置安全性。
“在2019年,安全领域的许多人认为,在解决安全问题之后,他们将继续运营。”Wikibon补充道,“尽管许多行业领先的云计算供应商在市场份额方面有所不同,但大多数都提供了企业的安全工具。”
2. 寻求可扩展性和灵活性
混合云部署需要在多个地方提供灵活性。例如,在混合云中,企业在本地数据中心或在公共云中运行工作负载可能需要在不同的云平台之间进行复制。例如,出于合规性原因,在企业数据中心的物理、虚拟和云环境中运行企业应用程序可能需要在获得服务级别协议(SLA)的帮助后才运营。
3. 应用程序迁移可能很复杂
根据Forrester公司的调查,
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