数据中心的构成是怎么样的

数据中心系统总体设计思想是以数据为中心，按照数据中心系统内在的关系来划分，数据中心系统的总体结构由基础设施层、信息资源层、应用支撑层、应用层和支撑体系五大部分构成。如下图所示：

数据中心总体架构

数据中心系统总体架构

数据中心从顶层上规划总体技术架构、设计技术路线和方法，保证网络、数据资源、应用系统、安全系统等各要素之间构成一个有机的整体，实现企业(机构)数据资源管理的联动和信息的及时监测、汇总与分析。具体各层介绍如下：

(1)基础设施层

基础设施层是指支持整个系统的底层支撑，包括机房、主机、存储、网络通信环境、各种硬件和系统软件。

(2)信息资源层

信息资源层包括数据中心的各类数据、数据库、数据仓库，负责整个数据中心数据信息的存储和规划，涵盖了信息资源层的规划和数据流程的定义，为数据中心提供统一的数据交换平台。

(3)应用支撑层

应用支撑层构建应用层所需要的各种组件，是基于组件化设计思想和重用的要求提出并设计的，也包括采购的第三方组件。

(4)应用层

应用层是指为数据中心定制开发的应用系统，他包括标准建设类应用、采集整合类应用、数据服务类应用和管理运维类应用，以及服务于不同对象的企业信息门户(包括内网门户和外网门户)。

    (5)支撑体系

支撑体系包括标准规范体系、运维管理体系、安全保障体系和容灾备份体系。容灾备份体系在传统的数据中心系统中隶属于安全保障体系，随着数据地位的提高，容灾备份已自成体系。安全保障体系侧重于数据中心的立体安全防护，容灾备份体系专注于数据中心的数据和灾难恢复。

数据中心是使用复杂的网络、计算和存储系统来提供对应用程序和数据的共享访问的设施。行业标准的存在有助于设计、构建和维护数据中心设施和基础设施，以确保数据的安全性和可用性。

数据中心架构组件

计算、存储和网络是数据中心中使用的三种主要组件类型。然而，在现代数据中心中，这些组件只是冰山一角。从表面上看，支持基础设施对于企业数据中心实现服务水平协议的能力至关重要。

数据中心计算

数据中心的生成器是服务器。在边缘计算模型中，用于在服务器上运行应用程序的处理和内存可能是虚拟化的、物理的、分布在容器之间或分布在远程节点之间。通用cpu可能不是解决人工智能(AI)和机器学习(ML)问题的最佳选择，所以数据中心必须使用最适合这项任务的处理器。

数据中心存储

出于自身的目的和客户的需要，数据中心保存着大量的机密数据。减少的存储介质成本增加了数据备份可用的存储量，无论是本地、远程还是两者兼有。由于非易失性存储介质的进步，数据访问时间越来越快。此外，就像其他软件定义的东西一样，软件定义的存储技术在管理数据中心存储系统时提高了人员的生产力。

数据中心网络

布线、交换机、路由器和防火墙都是数据中心网络设备的例子，这些设备将服务器彼此连接起来，也将服务器与外界连接起来。如果设计和组织得当，它们可以在不牺牲效率的情况下处理大量的流量。典型的三层网络拓扑结构包括数据中心边缘的核心交换机(该交换机将数据中心与Internet连接)和中间聚合层(该聚合层将核心层与接入层结合起来，该接入层承载着服务器)。由于超大规模网络安全和软件定义的网络等创新，现设数据中心网络提供云级的移动性和可伸缩性。

常见的服务器架构有以下三种：服务器集群架构：服务器集群就是指将很多服务器集中起来一起进行同一种服务，在客户端看来就像是只有一个服务器。集群可以利用多个计算机进行并行计算从而获得很高的计算速度，也可以用多个计算机做备份，从而使得任何一个机器坏了整个系统还是能正常运行。服务器负载均衡架构：负载均衡 （Load Balancing） 建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。分布式服务器架构：所谓分布式资源共享服务器就是指数据和程序可以不位于一个服务器上，而是分散到多个服务器，以网络上分散分布的地理信息数据及受其影响的数据库操作为研究对象的一种理论计算模型服务器形式。分布式有利于任务在整个计算机系统上进行分配与优化，克服了传统集中式系统会导致中心主机资源紧张与响应瓶颈的缺陷，解决了网络GIS 中存在的数据异构、数据共享、运算复杂等问题，是地理信息系统技术的一大进步。这个三种架构都是常见的服务器架构，集群的主要是IT公司在做，可以保障重要数据安全；负载均衡主要是为了分担访问量，避免临时的网络堵塞，主要用于电子商务类型的网站；分布式服务器主要是解决跨区域，多个单个节点达到高速访问的目前，一般是类似CDN的用途的话，会采用分布式服务器。

---