基于云平台的智能数据中心的构建

李贤 管嘉珩 辛霆麟

（国网冀北电力有限公司信息通信分公司 北京市 100053）

大数据时代已到来，在这一新时期下，数据呈几何状态翻倍增长，加之社会群众对生活水平要求不断提升，政府、政务机关、产业企业均面临来自城市发展、民众服务以及行业竞争带来的巨大压力与挑战。在此背景下，基于云平台构建数据中心，可有效应对数据翻倍增长同时，亦可全面提升组织数据处理能力，节约人力物力资源，实现数据共享、工作协同，故开展基于云平台的智能数据中心构建研究，是符合社会发展规律，满足社会发展需求，促进政府、行政机关、产业企业提升服务水平的重要研究举措。

1 云平台优势分析

云平台，亦称为云计算平台，由软件资源、硬件资源两大服务模块组建，主要负责向平台用户提供存储、计算、网络能力。站在应用层面分析，云平台优势第一在于可实现跨平台服务，且具备良好稳定性，集群式部署形式可避免因网络攻击而降低性能。第二在于相比企业级服务器，云平台更加安全、可靠，可规避因为设备故障导致应用瘫痪。第三在于扩展性良好且存储更方便，无需在扩展服务功能需求阶段升级硬件与软件，且存储安全性更高，节约大量人力。第四在于易于实现协作与共享，可实现让“云”的多个企业数据共享同步[1]。

2 云平台智能数据中心构建条件分析

构建云平台智能数据中心，必须满足两大条件，第一为数据整合，第二为业务流程确认。首先，云平台智能数据中心建设，应加强已有数据采集、掌握，开展数据中心服务对象数据整合，促进智能数据中心尽快满足使用规模要求。其次，为保障数据中心后续使用有序，发挥既定作用，须了解数据中心面向客户所在产业的工作业务流程，使云平台数据中心建设单位对未来建设方向高度清晰明确，并以业务流程为依据开展数据集中分析与处理，实现面向行业全业务流程整合，便于服务对象可基于云平台智能数据中心实现数据统一处理，减少数据中心服务阶段标准不统一、多断电问题，提升数据中心业务处理速度[2]。

3 基于云平台的智能数据中心构建方案

3.1 云平台智能数据中心整体架构

不同产业之下，其智能数据中心具体结构有所差异，然综合分析，基于与平台的智能数据中心常规四大模块，包括数据产生中心、运维监控中心、备份与容灾中心、安全体系[3]。图1 为基于云平台的数据中心拓扑结构。

3.2 数据生产中心构建方案

图1：基于云平台的数据中心拓扑结构

数据产生中心，其核心设计思想为基于虚拟化技术，将服务器提供的物理资源向逻辑资源抽象转换，将一台服务器结构转变为数台乃至数百台相互系统且隔离的虚拟服务器，组建“徐牛系统集群”，以全面提升业务变化适应力、资源利用率。基于SMP——对称多重处理技术，于物理服务器上构建虚拟层使其转变为虚拟机，继而实现由单个服虚拟机同时应用若干个物理处理器，促进虚拟机性能大幅度提升，完成单个服务器虚拟化操作基础上，基于VCentert——虚拟化管理中心，整合多台存储硬件、服务器资源，构建具备动态管理能力的硬件资源池，池中包含I/O、硬盘、内存与CPU，确保硬件资源得到按需求分配。

具体操作阶段，即可依据企业、政府部门、行政机关计算机机房实际情况，选择若干台高性能服务器构建智能数据中心基础架构，并在若干台服务器中配置ESXI SERVER 系统等一系列Vmware 底层虚拟化软件。构建存储层，可采用较为先进的FC-SAN 架构形式，为确保服务至存储链路安全性能，可采取双光交换交叉冗余设计形式，同时站在业务系统级别，对每一台服务器划分合理DRS 集群与HA 集群，并以实际业务与需求为依据，将企业、机关内信息化系统、文件服务均不属于虚拟负无穷集群中，最终构建健全数据生产中心。[4]

3.3 运维监控中心构建方案

为确保工作人员、管理者时刻掌握整个政府、企业、组织资源应用情况、基础设施使用情况或各部门业务运转情况，基于云平台的智能数据中心需要建立运维监控中心。在建设阶段，可采用VcenterOperations 等网络监控系统，针对智能数据中心下每个虚拟机具体进程运行状况开展动态、全方位监控，并对云平台智能数据中心服务对象关键业务应用进程，基于智能数据中心专家诊断库进行实时监控，给出合理优化、完善策略，确保管理者合理制定资源分配方案。软件选择方面，VcenterOperations Management 系统可作为首选系统，该系统可同Vmware 虚拟环境实现无缝集成，无需系统调整与代理架设即可投入全面监控工作，且可提供监控报表、预警功能。

具体功能方面，VcenterOperations Management 在Vmware 虚拟环境之下，可对数据中心环境开展主动管理，至关监控虚拟机、服务器与集群运行状况与具体性能，基于自动化容量分析，结合容量假设建模，合理回收、调整虚拟机容量。同时，可进行云平台服务器集群性能瓶颈预测，通过对虚拟基础架构、操作系统审核、自动化配置，基于主动智能警报、动态阈值实现故障、异常阶段管理者通知[5]。

3.4 备份与容灾中心构建方案

云平台智能数据中心，须面对海量数据几何式增长，且大数据时代下，数据类型多样化不断增强，故虚拟机与数据安全状态对于云平台智能数据中心稳定运行至关重要，一旦出现操作失误数据丢失，或是因断电等问题导致数据断层，必然影响数据中心服务对象，即企业、行政机关乃至政府整个组织业务顺利开展，严重情况下降造成不可估量损失。传统数据存储形式，主要将数据保存于存储服务器RAID 硬盘，大型企业、政府机关会设立独立磁盘阵列，将磁盘阵列与物理服务器连接实现数据存储、提取，而上述传统方式，其架构易用性、抗冗余性能均较差，且一旦出现断电、操作失误等故障极易导致数据流断裂、数据丢失问题。基于上述背景，在充分考虑数据中心数据安全、特点与性能要求基础上，在基于云平台的智能数据中心，建立独立数据存储区域网络——备份与容灾中心，负责实现数据存储、共享、查询，同时在考虑对现有资源保护原则下，应基于机房现有条件或额外采购服务器，组建专门负责存储的服务器虚拟化集群，以有效满足云平台智能数据中心容灾集群需求。

3.4.1 备份与恢复

设计阶段，对独立存储虚拟集群后端基于FC-SAN 存储架构连接，利用VREplicate 将数据生产中心数据以定时形式同步至备份与容灾中心服务器虚拟化集群，且开展备份统一管理，采取Avamar 技术，针对Vmware 制定专业化数据与备份方案。Avamer端口利用重复数据消除技术实现备份与容灾中心虚拟机备份，基于Avamer 自身功能开展虚拟机内部冗余数据清除，以有效减少备份执行时间与执行量。

备份与容灾中心每次数据备份，均采取全备份形式，确保数据恢复阶段，仅一次操作便可实现所有数据恢复，解决传统备份模式下一次前备份+多次后续增量恢复问题，大幅度降低数据恢复时间消耗，通常10 分钟内便可实现一台虚拟机备份数据恢复。

3.4.2 双备份机制

基于Avamer 虚拟备份，可实现云平台智能数据中心——备份与容灾中心两类备份形式，第一类为VMDK 映像备份，第二类为客户机备份。操作阶段当云平台数据服务中心无需进行数据库备份阶段，可运用VMware vStorage API 实现备份与容灾中心虚拟机VMDK 文件快照备份，整个备份基于若干台Proxy 虚拟代理服务器实现，基于多代理Proxy VM 自动均衡化、负载备份。部署Proxy VM 阶段，可将其部署于专用ESX 服务器或生产ESX 服务器，云平台智能数据中心运行阶段，Proxy 不对外提供应用服务，仅对内提供给备份代理服务。上述备份形式，无需将客户端安装虚拟化集群中每台服务器上，可大幅度降低资源消耗，同时裸机恢复服务，可实现虚拟集群下每个虚拟机恢复以及异机恢复。

当云平台智能数据中心需要数据库备份需求下，则可将Avamar 客户端、带库软件安装于虚拟机操作系统中，随后向AvamarDatastore 备份，基于AvamarDatastore 提供的备份软件、备份设备硬件、备份服务器集成实现数据一致性保护。

3.4.3 物理层容灾设计

对于云平台智能数据中心物理层容灾，可采用VReplicate 容灾技术，基于VReplicate 提供的独特复制方法，实现在未架设代理基础上选择性复刻虚拟机，发挥VReplicate 下操作系统补丁、配置设置、应用程序本身/数据更改，等针对虚拟机的服务，实现完整映像复制，自多台虚拟主机复制至一台主机，并基于数据库智能引擎实现冲突复制、异常处理。

3.5 安全体系构建方案

云平台智能数据中心安全体系，围绕虚拟化安全解决方案设计，该方案下，集成杀毒、入侵防护、防火墙、日志审核、文件监控五大模块，可有效过滤、筛查、防护云平台连入互联网所面临的病毒、木马风险。目前市面应用较为广泛的虚拟化安全解决方案为Deep Seecurity，其可实现无代理虚拟环境安全保护，基于Deep Seecurity下DSM 控制平台，可实现24h 动态监控，DSVA 虚拟机可实现数据中心虚拟机预设扫描，实时扫描，修复、清除数据接口，DSA安全代理程序可实现恶意软件防控，入侵检测与阻止、日志审查等一系列安全功能。

基于上述云平台智能数据中心，可在确保数据安全基础上，提升政府、行政部门或企业数据处理能力，全面提升业务流转速度，提升组织业务能力与服务能力。

4 结语

大数据时代下，数据量迅速增长，数据多样化特征日益凸显，组织应建立企业级云平台智能数据中心，实现数据智能化存储、交互、处理。本文开展基于云平台的智能数据中心构建研究，基于云平台完成数据生产中心、运维监控中心、备份与容灾中心与安全体系构建方案设计。本文研究成果，可作为云平台智能数据中心建设参考。实际建设方案设计中，应根据组织具体情况、具体业务流程为依据开展设计，以确保云平台智能数据中心符合组织数据处理、存储、交互需求，全面提升组织作业效率、服务效率。