數據中心是全(quán)球協作的特(tè)定設備網絡，用來在internet網絡基礎(chǔ)設施上傳遞、加速、展(zhǎn)示、計算、存儲數據信息。
在今後的發展中(zhōng)，數據中心也将會成爲企業競(jìng)争的資産，商業模式(shì)也(yě)會因此發生改變(biàn)。随着(zhe)數據中心應用(yòng)的廣泛化，人工智能(néng)、網絡安(ān)全等也相繼出現，更多的用戶都被帶到了網絡和手(shǒu)機(jī)的應用中。随着(zhe)計算機和數據量(liàng)的增多，人們也可以通過不斷學習積累提升自身的(de)能力，是邁向
信息(xī)化時代的重要标志。
數據中心是(shì)全(quán)球協作的特定(dìng)設備(bèi)網絡，用來在(zài)因特
網絡基礎設施上傳遞(dì)、加速、展示、計算、存儲數據信息。數據中心大部分電子元件都是由低直流電源驅動運行的。
[1] 數據中心的産生緻使人們的認識從定(dìng)量、結(jié)構的世界進入到不确(què)定和非(fēi)結構的世界中，它将和交通、網絡通訊一樣逐漸成爲現代社會基礎設施的一部分，進(jìn)而對很多産業都産生了積極影響。不過數據中心(xīn)的發展不能僅憑經驗，還要真(zhēn)正的結(jié)合(hé)實踐，促使數據中(zhōng)心發揮真正的價值作用，促使社會的快速變革。
數據(jù)中心随着數據中心行業(yè)在全球的蓬勃發展，随着社會經濟的快速增長，數據中心的(de)發展建設(shè)将處于高速時期，再加上各地(dì)政府部門給予新興(xìng)産(chǎn)業的(de)大力扶持，都爲數據中心行業的發展帶來了很大的優勢。随着數據中心行業的大力發展，将來在很(hěn)多城市中都會有(yǒu)很大的發展空(kōng)間，一些大(dà)型的數據中心也會越來越多(duō)。2017年全(quán)球經曆了前所未有的自然災害之後，很多數據中心管(guǎn)理人員都在積極制定災(zāi)難恢複計劃。例(lì)如就可以通過雲計(jì)算工具對電力使用的功率進(jìn)行限(xiàn)制，在遭遇停電時間時将允許以降低的功率繼續運行，可以爲電力企(qǐ)業的正常運行提供有效的保障。還可以利用數據中(zhōng)心指定備份計劃，對服(fú)務器的操作進行拓展(zhǎn)，就不需要通過關閉和重啓服務器操作。
數據中心是(shì)與人(rén)力資源、自(zì)然資源一(yī)樣重要的戰略資源，在信(xìn)息時代下的數據中心行(háng)業中，隻(zhī)有對數據進(jìn)行大(dà)規模和靈活性的運用，才能更(gèng)好的去理解數(shù)據，運(yùn)用數據，才能促使我國(guó)數據中心(xīn)行業快速高(gāo)效發展，體現出國家發展的大智慧。海量數據的産生，也促使信息數據的收集與(yǔ)處理發生(shēng)了重要的轉變，企業(yè)也從實(shí)體服務走向了數據(jù)服務。産業界(jiè)需求與關注點也發生了轉變，企業關注的重點(diǎn)轉向(xiàng)了數據，計算機行業從追求的計算能力轉變(biàn)爲(wèi)數據處理能力，軟件(jiàn)業也将從編程爲主向數據爲主(zhǔ)轉(zhuǎn)變，雲(yún)計算(suàn)的主(zhǔ)導權也将從分析(xī)向服務轉變。
在信息(xī)時代下，數據中心的産生，更(gèng)多的(de)網絡内容也将不再由專業網站或者特(tè)定人群所産(chǎn)生，而是由全體網民共同參與(yǔ)。随着數據中心行業的興起，網民參與互聯網、貢獻内容也更加便捷，呈現出多元化。巨量網絡數據都能夠存儲在數據(jù)中心，數據價值(zhí)也會越來越高，可靠性能也在(zài)進一步加強。
[1] 數據中心網絡常見的通訊故障主要集中在：
硬件故障、系(xì)統故障兩個類(lèi)别：
（1）硬件故障：
數(shù)據中心是(shì)通過無數計算機硬件組成的，硬件(jiàn)出現問題，就會導(dǎo)緻部(bù)分功能無法正常發揮或運作。無論是設備、線路、端口，哪一點出現故障，都會導緻網絡通訊故障的出(chū)現。硬件方面的故障相對比較容易查找，例如線路故障，一般的成因就是線路明顯的老化或者破損，而影響到了整體網絡的運營；再比如，端口故障，計算機端口作爲數(shù)據中心網絡的重要環節，若出現接觸不良、損壞等傳輸問題(tí)，就會影響到整體網絡的運行。硬(yìng)件故障隻要進行逐(zhú)一排查，就可以及時進行更換處理，相對比(bǐ)較好解決(jué)。
（2）系統故障：
數據中心是計算機領域(yù)比較(jiào)熱門的研究之一，因此研究技術十分成熟。計算機網絡構成主要包括TREE、FAT-TREE、BCUBE、FICONN等，主(zhǔ)要采(cǎi)用模(mó)塊化、層次化、扁平化的設計思路與虛拟化的分割管理技術，将成千上萬台設備，以單元爲單位進行劃分，逐一(yī)進行管(guǎn)理。通過分層、遞歸的結構進行聯結，盡可能的避免了所謂“關鍵(jiàn)節點”的存(cún)在。這樣組合也(yě)形(xíng)成了良好的冗(rǒng)餘與容錯性，如果其中出現故障的某一個或某幾個(gè)單元，沒有被檢(jiǎn)測出來，也(yě)不至于影響數(shù)據中(zhōng)心的整體運行。但是如果超(chāo)出一定比例(lì)，就會(huì)在影響數據中心(xīn)網(wǎng)絡的高速運行，拉慢網絡通訊的速度，所以仍舊需要針對性的查(chá)找故障進行處理。
[2] （1）分析故障現象：
一(yī)般來說由于構成組件比較複雜，故障也呈現(xiàn)出(chū)不同的表現方式。因此想要對于故障進行分析(xī)，就要先了(le)解故障的現象。例如，應用方面出現了支付系(xì)統支付不了，網頁難以打(dǎ)開等問題，那麽就要(yào)逐一(yī)檢查相關(guān)的故障點，有哪幾個故障是上述表(biǎo)現，如，線路故障，端口故障(zhàng)等，就要更換線路、端口等設備。因此(cǐ)，需要針對(duì)數據中(zhōng)心網絡的幾種常(cháng)見的(de)故障進行收集與整理，根據現(xiàn)象，進行檢索、查(chá)找。
（2）測試并确認故障範(fàn)圍，進行故障(zhàng)點(diǎn)定位(wèi)。
所有的應用(yòng)業務(wù)是在這些物(wù)理硬件正常運行的基礎上開展(zhǎn)的，其中某(mǒu)些硬件出現問題就會導緻(zhì)故障。根據故障的(de)表現，需要針對各個部分進行篩選檢查，例如，對于服務器進行測試，檢(jiǎn)查網(wǎng)絡設備等。針(zhēn)對問題表現，進行逐一(yī)排除，最終敲定故障點所(suǒ)在位置。
（3）如果以(yǐ)上硬(yìng)件故障都已經排除，那麽就是計算機系統的故障，這一故障(zhàng)需要建立故障模型(xíng)進行診斷(duàn)，根據(jù)PMC模型進行定(dìng)義。通過分層(céng)測試(shì)的方法，查找問(wèn)題單(dān)元，即正常單元(yuán)測試正(zhèng)常(cháng)單元、正常單元測試故障單元、故障單元測試故障單元(yuán)、故障單元測(cè)試正常(cháng)單元等四種。其中後(hòu)三種的檢測(cè)結果都是故障，因此就(jiù)可以通過分層(céng)測量(liàng)的方式，建立有限個單元，通過矩陣以及
螢火蟲算法重點FAFD算法對于其他單(dān)元進(jìn)行診(zhěn)斷，最終确(què)定故障的系統是哪個或者哪幾個單元的。當然也(yě)可以通過鏡像、流量統計、抓(zhuā)包(bāo)等其(qí)他手段确(què)定故障(zhàng)所在的設備範圍，進而(ér)縮小(xiǎo)範圍，集中處理某一個或者幾個設(shè)備。
（4）收集重要的數(shù)據信息。
在進行故障處理時，通過收集設備的日志、診斷、操作記錄等信息資料，将這些數(shù)據資料進行彙總，條件允許的情況(kuàng)下，建立故障數據庫(kù)，對于常見問題可以做到“出現即處理”，對于沒有(yǒu)出現過(guò)的故障，可以(yǐ)繼續收集進數(shù)據(jù)庫。總之(zhī)，必要的信息(xī)收集，有利(lì)于日(rì)後更好的查找故障原因，确保數據中心(xīn)網絡健康、平(píng)穩運行。
[2] 數據中心冷卻(què)技術的發展有以下趨勢(shì)。
一、末端冷(lěng)卻設備貼近服務器(qì)
以前數據中心(xīn)機房普通采(cǎi)用房間級空調，地闆下送風的
冷卻方式。該方式建設成(chéng)本低，機房利用率高，用于解決3~5kW的單機櫃發熱。但随着機架式、
刀片式服務器在機房大量應用，單機櫃内設備數量、
功率密度、發熱密度都有顯著提高。傳統的機(jī)房級空(kōng)調(diào)已經不能(néng)解(jiě)決IT設備的散(sàn)熱問題，行級空調、背闆空調應運而生。這種新型的空調末端更貼近熱源，能解決局(jú)部(bù)熱點、高發熱密(mì)度的問題，通過近距離的(de)冷量傳輸，減小風(fēng)機功耗，達到節能(néng)。不論房(fáng)間級空調，還是行級空調、背闆空調，都(dōu)是先冷(lěng)卻空氣，再通過冷空氣與服務器的(de)CPU進行熱交換來降溫。由于空氣的換熱效率、熱流密度很低，空冷服務器有冷卻能耗高、噪(zào)聲大、設備密(mì)度低等問題。爲解決超(chāo)高功率密度IT設(shè)備散熱難題，數據中(zhōng)心開始采用液冷技(jì)術，使用工作流體作爲中間熱量傳輸的媒介，将熱(rè)量從發熱區傳遞到遠處再進行冷卻。液冷技術冷卻(què)效率顯著高于風冷散(sàn)熱，可有效解決(jué)高密度(dù)服務器的散熱問題，降低(dī)冷卻系統能耗而且減少噪聲。
二、重(zhòng)視冷卻系統節能
随着數據中心的競争加劇，運營成(chéng)本的壓力增大(dà)，冷卻系統的節能研究迫在眉睫。随着(zhe)耐高溫服務器的(de)出現，越來越多的數據中心逐步嘗(cháng)試開發使用free-cooling（自然冷卻）。自然冷源的(de)利用主要有以下(xià)2種方向(xiàng)。
1、新風直接(jiē)冷卻(què)
典型的案例就(jiù)是Facebook在美國俄勒(lè)岡州普林維(wéi)爾的(de)數據中心。室(shì)外新(xīn)風經(jīng)過濾處理後，進行加濕降溫(wēn)，然後通過風扇牆送入(rù)機架的進風口，室外新風經服務器加熱後排到室外。這種方式對室(shì)外空氣質量的要求高，甯夏中衛(wèi)的(de)一些數據中心嘗試應用了該技術。
2、利用深層湖(hú)水、江水冷卻
典型的案例是湖(hú)南省資興(xìng)市東江湖數據中心。東江湖爲我國(guó)中南地區最大(dà)的人工湖，冷水資源(yuán)豐富。東江湖面積160平方千米，蓄(xù)水量8.12×109立方(fāng)米。其下遊小(xiǎo)東江水溫常年低(dī)于10℃，水流穩定且水質達到國家(jiā)一級(jí)标準。全年90%的時間(jiān)不需要機械制冷，采用江水直冷冷卻(què)，預計年平均PUE爲1.15。
[3] 一個數據中心的主要目的是運(yùn)行(háng)應用來處(chù)理商業和運作的組織的數據。這樣的系(xì)統屬于并由組織内部開發，或者從企業
軟件供應商那裏買。像通用應用有ERP和CRM系統(tǒng)。一個數(shù)據中心也(yě)許隻關注于操(cāo)作
體系結構或者也提供其他的服(fú)務。常常這些應用由多個(gè)主機構成，每個主機運行一個單(dān)一(yī)的構件。通常這種構件是數據(jù)庫，文件服務器，應用服務器，中間件(jiàn)以及其他(tā)的各種各樣(yàng)的東西。數據(jù)中心也(yě)常(cháng)常用(yòng)于非工作站點的(de)備份。公司也許預定被數據中心提供的服務。這常常聯合備份磁帶使用。備份能夠将服務器本地的東西放在磁帶上，然而，磁帶存放場所也易受火災和洪水(shuǐ)的安全威脅。較大的公司也許發送他們的備份到非工作場(chǎng)所。這個通過回投而(ér)能夠被數據(jù)中心完成。加密的備份能夠(gòu)通過Internet發送到另一個數據中(zhōng)心，安全保存起來。爲了
災難恢複，各種大的硬件供應(yīng)商開發了移動設備解決方案，能夠安裝并在短時間内可操作。供應商像思科系統，Sun微系統，IBM和HP開發的系統能夠用于這個目的。
