数据中心网络建设

数据中心网络建设（精选12篇）

数据中心网络建设 篇1

1 绿色和数据中心

在过去两年中，数据中心能耗问题被高度关注。美国环保署(EPA)公布了一项数据：2000～2006年，美国数据中心能耗增加了一倍，其中2006年电能消耗占全国的1.5%。换言之，这相当于500万个美国家庭消耗的电量。更令人担忧的是，EPA报告指出，到2011年，数据中心能耗很可能翻一番。

数据中心的能耗增长来源于以下方面：即存储扩容、数据处理加速以及应用刀片服务器以支持虚拟化。刀片服务器的应用在减少数据中心服务器数量的同时，也会明显消耗更多的电能。

目前，数据中心采用10G的50μm激光优化多模光纤(OM3)，可以减少能源消耗和二氧化碳的排放。10GBase-SR的光纤连接，可以使得数据中心采用端口高密度的网络设备，降低电力和制冷要求。此外，与10GBase-T的铜缆连接相比，光纤布线可以减少占用的通道空间，从而提高制冷效果。

2 OM3光纤

OM3光纤对于10G光网络非常关键。这种优化的光纤具有850nm激光波长，最小有效模式带宽为2000MHz·km。OM3光纤的最小有效模式带宽可以支持10G数据传输到300m，而Cat.6A仅限于100m。专家指出，激光优化光纤提供迁移路径以支持更高传输速率，例如16G和32G的光纤信道和100G以太网。

3 10G网络设备和冷却——光的优势

和10G UTP铜缆设备相比，10G光纤交换网络设备和服务器适配卡，消耗电能更少。铜缆的高插入损耗和电子数字信号的去噪电路，意味着其能耗必然比低损耗的光纤交叉连接要高。

10GBase-SR SFP的光收发设备，每个端口最大消耗功率为1W，而10GBase-T的铜口交换机，每个端口最大消耗功率为8 W～10W。SFP+底架线卡可支持48端口，而10GBase-T卡一般具有6～8个端口。10GBase-SR服务器适配卡支持300m传输时消耗的功率低于9W，而10GBase-T卡传输30m，就消耗24W功率。专家指出，Cat.6A或7类双绞线的10GBase-T传输可以拓展到100m，但是电力成本也随之提高。

在提供相同带宽情况下，10G光纤系统比铜系统需要的交换机和线卡少很多(如图1所示)，这就使得网络设备和制冷能耗减少。一个48端口的光线卡等于6个8端口线卡。10GBase-SR服务器适配卡支持300m传输时消耗的功率低于9W。光纤适配器所需电力来源于服务器的PCI-Express插槽，而不需要外部电源。2007年1月，以太网适配器可以支持10GBase-T。在最大30m传输距离情况下，适配器卡功率仅低于25W。因为PCI-Express插槽最多支持25W，铜适配器卡在用于更远距离传输时，就需要额外的电源支持。

硅芯的发展要求降低10G铜产品的电力消耗。主要是交换机厂商在2009年以前，不会提供10GBase-T的产品;而芯片厂商继续寻找电力消耗和散热问题的解决办法。行业内对10GBase-T的期望是最低电能消耗达到每端口4W或5W，而在三到五年之内，这是难以实现的。

高密度光纤和小半径线缆，提高了底板通道空间的利用率，有利于布线和冷却。如果是架空路由，使用光缆也能优化通道使用。一个直径为0.7〃的光缆含有216芯光纤，支持108个10G的光回路。而108根铜缆的直径总共为5〃。10G铜绞线的物理设计，导致跳线面板和网络设备缆线的管理问题。较大的Cat.6A外径影响了管道尺寸和填充率，同时由于弯曲半径增加，也存在着缆线的管理问题。由于空气冷却的堰塞效应和对通风系统的影响，通道中密布的铜缆将增加网络设备发生故障的可能性。而光缆可以提供更好的系统密度和线缆管理，使空气流通阻塞降至最小，提高制冷效率，如图2所示。

4 绿色指标

图3通过10G的光纤交换机和铜交换机对比，展示了制冷和节能的效果。据相关信息，为了运行10G网络设备，每消耗1kwh时的电力，就需要消耗2～2.4kWh的电能用于制冷。

10G的光网络连接比铜缆连接更加节能，因此也更环保。低能耗也降低了二氧化碳的排放量。EPA指出，每千瓦时的能耗相当于1.6磅的二氧化碳排放量。因此，48端口的10G铜交换机的能耗，相当于排放201, 900磅的二氧化碳，而48端口的10G光纤交换机，只相当于48, 600磅的二氧化碳排放量。换句话说，使用48端口的10G光纤交换机系统，相当于美国高速公路上少了13辆汽车所减少的二氧化碳排放量。使用10G的光纤连接，如果是288端口，效果将更加明显，相当于每年减少了85辆汽车二氧化碳的排放量。

另一种常用的比较方式，是将二氧化碳的排放量换算成美国家用电能消耗。根据EPA换算结果，每年每家的用电量相当于7.55吨的二氧化碳的排放量。因此，通过二氧化碳的排放量换算，48端口的光纤交换机与铜交换机相比，就相当于3个与12个家庭消耗电能相比。换言之，288端口的10G光纤系统和铜连接相比，就等价于10个与72个家庭消耗电能比较。

让我们看看另一种绿色衡量方法，10G光纤系统和铜连接相比较下能耗的经济效应(如图4所示)。这里，每千瓦时相当于0.147美元。一个288端口的光纤交换机和铜缆交换机相比，可以节省93, 000美元，据端口数计算，每年经济节省达到76%～86%。

5 结束语

未来五年里，数据中心的电能消耗将明显增加。为了节能、减少二氧化碳排放、支持环保目标，各种方案将被广泛采用。绿色数据中心方案成为人们关注的焦点，而10G光纤连接将为此提供大力支持。OM3激光优化多模光纤光缆，提供的带宽能力可以支持未来超过10G的数据传输。光纤连接可以降低电力和制冷方面的能耗，优化通道空间占用，从而支持绿色数据中心的建设。

数据中心网络建设 篇2

通过现场实地勘查，结合实际需求，数据中心机房建设需要首先考虑以下问题：

1、机房承重问题

机房设备中，最重的是UPS电池柜，根据机房规划设备数量及未来扩容发展核算需要配备UPS功率为30KVA，断电三小时续航能力需要配备三个电池柜，共计96块电池，电池重量合计为3200公斤，电池柜触地面积约2平米，因此要求机房地板承重达到2000KG/㎡。

2、机房空调噪声问题

根据机房面积及设备数量，综合考虑未来扩展等因素，需要配备空调功率为25KW，机房铺设防静电地板，采用下送风方式。

关于采用水冷式空调，跟多个空调厂商进行沟通，水冷式空调对安装环境有要求，如果单独给一台空调建冷却塔有点浪费，可以利用整个楼的中央空调冷却塔，需要提供冷却塔对进水温度、回水温度要求，据此选择合适的空调，另外因机房空调为全年24小时运行，中央空调一般只在夏季运行，到冬季冷却塔只给一台机房空调使用，造成资源浪费，且增加维护成本。因此采用水冷式空调方案有一定局限性。

关于噪声问题，机房空调噪声主要来源于空调压缩机和送风机，此外还和空调功率有关。

即使采用水冷式空调，压缩机噪声减少，送风机噪声是一样的。

因此我们推荐风冷式机房专用精密空调，可以通过对空调进行部分降噪处理，如加装吸音棉，对空调进行减震处理等，同时在机房装修时对墙壁及门窗进行隔音处理，以减少噪声对其它办公区的影响。

3、机房面积

智能应用网络优化数据中心 篇3

业内专家表示：计算能力可能日益廉价，但支持计算能力的能源却并非如此。事实上，能耗成本正成为数据中心最大的运营开销之一。如果没有全面的管理策略，用于硬件供电和散热的花费有时甚至比硬件本身还贵。有一组数据显示，超过减少10％的能耗，到2015年，每年平均可以节省用电200亿度，节省资金20亿美元，避免340万吨煤炭燃烧(67.5万辆车的运力)，同时，还能够延长目前数据中心的使用年限和容量，并潜在推迟建造2300MW新产能发电厂的需求。我们建议通过提升服务器和存储设备的使用率、优化资源的部署和运作，以及大力发展虚拟化应用，能够充分有效地实现节能降耗，真正做到资源的有效利用，帮助用户在节省成本的同时，大幅提高资源使用率。

一种智能应用网络前端解决方案则能够优化数据中心和业务，RadwareAPSolute应用前端为数据中心最优化提供统一的解决方案。该方案中AppDirector和AppXcel的结合使得用一个综合解决方案就能解决应用可用性和连续性、加速应用性能、保障服务水平、应用安全、IT服务器基础架构的整合和扩展性。通过保障服务器运行的安全、可靠、顺畅、加速来提供一个节能、优化的数据中心，减轻服务器负载过重的问题所导致的高能耗和成本浪费。

AppXcel作为应用加速器可通过压缩web内容、优化图像、HTTP连接多路复用以及控制带宽使用，大大缩短事务响应时间。从而减少冗余、降低因服务器响应时间过长带来的能源损耗。超过从服务器卸载SSL和持久性功能(处理器和服务器密集的运算)，AppXcel能够释放CPU以处理其它的请求，因而避免了购买额外的硬件来满足应用处理需求，可降低企业成本，节省服务器的资源浪费。这些加速能进一步地优化服务器的性能，实现真正的节能环保。

据调查的资料显示：RadwareLinkProof链路优化解决方案通过对每个ISP连接实时的监控，健康检查以及安全和性能的确认保证智能地选择可用链路，分配流量负载，保证关键业务的应用。同时通过智能的链路选择，LinkProof链路优化解决方案能够保证用户选择最优的路径访问业务，合理利用网络资源，大大降低了网络的负荷，节约了能源，提高了效率。此外Radware DefensePro安全解决方案提供了目前业界最为完备的多层次的安全防护手段，保证网络的绝对安全。

打造C2B(用户到企业)新模式

6月4日，微软(中国)有限公司正式推出了面向中小型企业用户的服务新模式——C2B(用户到企业)概念店，通过全新C2B平台可解决中小型企业用户的需求。用户可通过设立于微软(中国)官方网站的C2B平台将需求传达给微软授权合作伙伴，解决从软件购买到部署应用的一系列问题，并获得全方位的可信赖服务。这一服务平台的推出，在为用户带来极大便捷的同时，也为微软授权合作伙伴带来更多商机，从而为中小型企业用户和授权合作伙伴搭建起一座双赢桥梁。

微软在官方网站上设立中小型企业用户服务专区。中小型企业用户只需点击进入该专区(http：//www.microsoft.com/china/smb/c2b)，用Windows Live ID注册并输入基本联络信息。微软呼叫中心的工作人员将根据联络信息及时进行回访，了解用户的实际需求，并将这些需求分类传达给微软相关授权合作伙伴，从而使中小企业用户及时获得来自微软授权合作伙伴的可信赖、全方位的服务，从而彻底解决从购买到配置的一系列问题。这一平台不仅帮助中小型企业用户解决了各种实际需求，更为广大微软授权合作伙伴带来无限商机。微软合作伙伴可以通过此平台获得潜在的未知客户，并有机会展示自己的服务，进一步提升自己的业务。

下一代数据中心解决方案：Rackonomics

日前，布莱德网络技术公司CEO维克拉姆·梅塔为国内用户带来了其最新的数据中心经济、高效解决方案——网路层虚拟化技术“Rackonomics”。它能和服务器虚拟化技术相辅相成，更进一步满足新一代数据中心的需要。

布莱德的Rackonomics拥有三大设计核心理念。首先，利用一个机架为最基本的功能单元，以此为基础不断地复制，从而构建新一代的数据中心；其次，当你考虑服务器虚拟化的同时要考虑网络的虚拟化：最后，在扩建数据中心时要考虑到怎么样把多种不同的网络连接方式统一成一种单一的网络连接方式，以简化总成本。依据这些理念设计的具体支持网络虚拟化技术的G8000/G8100机架交换机和SmartConnect软件等完整的解决方案，则将为下一代经济、高效数据中心构建，提出一个全新的思路。

Sybase启动服务快车，打造行业服务新模式

数据中心网络建设 篇4

关键词：大型机场,数据中心网络,多链路透明互联虚拟路由转发

1 引言

大型机场业务数据中心, 主要是描述了承载整个机场日常运行保障、指挥协调、商业运作、航班数据相关的业务系统相关服务器的核心区域的统称。而这样一个重要的核心业务区域的网络架构势必会影响到整个区域提供用户服务的高效、快捷、顺畅。本文将对这一课题进行初步的探索

2 背景

由于机场业务的独立性和特殊性, 在建设初期被当成一个个独立系统处理。当需要数据共享和信息交互的时候, 存在信息安全风险、管理成本引入、后期维护困难等诸多问题。同时, 由于多航站楼的运行模式, 基本也都是多套业务系统并存的现状, 数据整合又存在一定壁垒。全国排名第一的大型机场就沿用着这样的建设格局, 笔者有理由相信, 这也将是全国大多数机场的现状和即将面临的问题。

随着航空业的发展, 选择飞机出行的旅客量激增, 必将带来机场业务量以及对于业务支撑起到决定作用的信息系统的不断融合和扩大。独立的业务系统、独立的网络结构一定无法顺应这一趋势, 业务系统的互联互通、信息更高效的传递才是发展之道。

当今IT业的发展, 共有云、私有云、企业云、云桌面、虚拟化、云平台等技术, 也促使大型机场业务系统无论是业务之间, 还是硬件平台之间都在进行不同程度的整合, 基于这样的发展, 就需要有一个快速、高效、健壮的网络系统为之服务, 而这也必将是一个未来摆在所有机场IT人员面前的重大课题。

3 建设目标

原来的独立业务区域的建设方式俨然已经无法满足今后业务发展的需要了。探索一套新的业务数据中心的网络建设模式已迫在眉睫。既要满足现有运行的需要, 同时又要适度针对数据和计算资源进行有效的整合, 另外, 随着“绿色”IT概念的不断深入, 节能环保的数据中心势必要匹配绿色的网络环境。

技术特点:充分满足业务虚拟化的要求;提供丰富的网络管理方式;网络区域易扩展性;满足对内对外的信息安全等级要求;具有容灾功能;具有充足的网络带宽和接入量;采用网络虚拟化技术, 减少运维难度。

业务特点:满足多航站楼运行系统统一接入;满足机场全年不间断运行的业务要求;满足业务系统之间的信息高效传递;健壮的网络可用性;能够实现多个虚拟中心, 并互为备份。

4 网络结构及功能模块

4.1 网络结构

机场数据中心网络在逻辑架构上则为扁平的二层网络结构。核心层和汇聚层间采用大二层的网络设计方式, 利用TRILL等技术实现二层网络的多路径, 避免二层网络环路以及STP协议带来的网络不稳定和传输低效的问题, 提高二层网络的传输带宽, 满足用户到数据中心“南北流量”和服务器到服务器“东西流量”的对网络带宽性能的要求。大二层的网络环境增强了网络的扩展能力, 提高了主机集群的跨机房部署以及基于主机虚拟化的虚拟机动态迁移的灵活性。汇聚/接入层采用纵向虚拟化方式, 降低管理复杂度。

4.2 业务划分

数据中心网络作为大型机场重要的网络系统, 承载多个业务系统, 包含生产系统, 商业系统, 经营办公系统等等。不同的业务系统间具有不同的安全等级和运维保障要求, 数据中心网络要满足对业务系统逻辑划分和安全控制的要求。

数据中心网络采用逻辑隔离的方法, 将不同类型的业务系统分配到不同的逻辑分区中。在核心层利用VRF (虚拟路由转发) 技术, 将不同类型的业务系统分配到不同的VRF中, 利用路由层面的隔离实现业务系统间的划分。为满足不同类型业务系统间的访问需求, 在核心层旁路防火墙来控制不同VRF之间业务访问。通过VRF的方式来进行业务隔离, 可以充分利用核心层设备的交换性能, 减少由防火墙承担网关功能所带来的性能问题和防火墙失效时产生的严重影响, 同时不影响二层网络的整体环境。

4.3 安全功能

数据中心网络在核心路由器与核心交换机间部署第一层防火墙 (骨干防火墙) , 采用串接方式, 专门用于控制进出数据中心网络的访问流量, 针对用户与所需访问目标服务器进行应用端口级的访问控制。核心交换机旁路连接第二层防火墙 (业务隔离防火墙) , 主要用于控制数据中心网络内部不同类型业务系统间的访问。业务隔离防火墙采用虚拟防火墙方式, 针对每一类业务分配一个独立的虚拟防火墙, 不同业务间互访通过虚拟防火墙间的安全策略进行控制。通过两级的防火墙防护体系, 可以加强对网络内部资源的防护力度, 同时分散防火墙的功能, 降低性能压力。

数据中心网络在核心交换层通过VLAN ACL来实现同类业务内部的VLAN控制。在核心路由器使用路由控制, ACL控制等手段进一步提高对数据中心网络访问的可控性。

5 结束语

随着大型机场业务的不断发展, 大量新系统的开发部署, 以及面对服务器资源的逐步老化问题, 数据整合需求、计算资源分散问题, 多个业务子网分散管理困难问题等等, 都迫切的需要打破固有思维, 探索和推进一种新数据中心网络模式的创新。

参考文献

[1]蒋长兵, 郑雯雯.关于宁波空港物流园区的发展策略与定位分析[J].物流技术, 2010年12期.

吉林油田数据中心建设 篇5

（吉林油田分公司吉林 松原 138000）

摘要：信息化建设是国有大中型企业总体战略必不可少的一部分。而信息体系的建设与完善，是企业信息化建设战略成败的关键，建设一个科学合理、切合实际的信息体系是吉林油田分公司未来若干年信息化建设的首要任务。本文分析了目前油田公司信息化建设中存在的问题，提出了建立“数据管理中心”，完善信息采集、管理、应用等全方位的体系结构设想方案，并对该方案进行了详细设计、实施方法、关键技术环节等方面的论证。

主题词：数据库知识管理 数据管理中心 项目库应用平台

引言

随着全球范围内企业信息化应用水平的提高，国内外石油公司都己认识到必须把信息资源开发利用作为信息化建设的核心任务；必须重视对信息资源的获取和利用，在信息管理和应用上创新；不仅要获取信息，而且要将信息有机地组织起来，构成企业的知识库，并将它们管理起来，成为企业的核心竞争力。

因此，吉林油田近年来致力于勘探开发数据中心建设研究,力求利用先进的数据管理及应用的理念和技术对勘探开发工作提供数据支持和应用支持，加强应用多种资料综合分析的能力，最大可能地提高勘探效率，提高勘探开发水平。

1.吉林油田信息化建设存在的问题

吉林油田分公司作为国家大型石油企业，信息化建设的成败直接关系到公司的可持续发展。分析我油田公司目前的信息化建设现状，我认为当前最紧迫的任务是数据建设。数据建设是我公司信息体系建设的主要内容，是实现数字油田的关键性基础工作，是我公司近期信息化建设工作的重中之重。同时，数据建设中存在的问题也是阻碍信息化建设水平全面提升的瓶颈所在。吉林油田信息化建设过程中存在着以下几个主要的问题：

1.1数据资产管理不够

由于石油勘探开发工作的复杂性，在科研生产管理活动中不仅需要使用新的数据，还需要不断地对以前所获取的各种数据进行重新使用挖掘、研究和分析。但是，我们在我们的以往的数据库建设过程中，没有或较少上升到资产这一认识高度对数据进行管理，造成了大量的数据大量丢失、数据质量不能保障、历史不能检索应用等问题。国外公司经过统计发现，按照传统的方式管理数据，数据的自然损失率达到每年10%左右。我公司数据年自然损失率可能更高，致使这些花费巨大投资获取的数据没有能够更加充分地发挥作用。

1.2缺乏完善的数据共享应用机制

这一问题具体表现在：一是油田公司内部和外部的数据交换管理机制缺乏，如对物探、井下、钻井等数据的共享还没有在关联交易或工程合同层面上进行明确。二是勘探、开发、地面三大类数据之间还没有形成共享管理的运作环境，需要在油田公司层面上进行协调。三是专业系统内部及单位之间的数据协调渠道不畅工作则更多。由于缺乏集中管理，则出现了数据的质量和及时性得不到保障的困难局面。这些问题严重阻碍了数据库的建设与应用，因此需要制订油田公司级的数据共享管理办法。

1.3 缺乏有效的数据质量控制体系

数据库的建设是随着计算机信息发展的脚步逐步开展的。从PC机开始，到目前的网络服务，数据的建设管理方式不断转变，数据涵盖油田公司业务的范围逐步扩大。随着数据量逐步增多，而数据分散、不一致、历史数据丢失、不准确等数据质量问题也越来越明显。究其原因，可以说是因为数据质量控制系统没有建立和完善起来。目前的数据质量控制基本上是由各数据源单位完成的。但各单位的质量控制方法几乎很少有共同之处，这就带来造成了数据质量参差不齐的问题，可以说没有多少数据可以说完全符合质量标准的局面。

1.4缺乏知识管理体系

在目前数据库建设过程中，我们只重视“数据”本身的建设，而在数据到信息的应用过程中，已经逐步形成了大量的知识成果，它指导着油田公司从勘探、到开发到储处运销售中的各项业务工作。这些知识的表现形式大多还是以文档、图形等非结构化数据形式存在，而没有形成知识库，即数字化和结构化的知识到数据的转化过程，造成知识的再利用困难，无法使其升增值。

综合分析上述问题，我认为，其根本原因是油田公司的信息体系建设尚不够完善，缺乏有效的集中管理，需要进行全面的总体规划和设计。为此，本文提出了构建油田公司数据管理中心这一解决方案的构想。

2.吉林油田公司数据管理中心建设方案设计

吉林油田数据管理中心的建设，将以先进的的硬件设备为基础，以油田局网为媒介，通过搭建合理的软、硬件及网络环境，实现数据安全可靠地保存和管理。内容包括地震、非地震物化探、地质录井、试油、测井、分析化验、地形文化等数据。

通过勘探开发数据流/工作流分析，剖析POSC标准中相应的实体逻辑描述，引入元数据管理，研究确定合理的数据存储格式、数据管理技术，研究数据集成与联机在线分析技术等技术，引入数据仓库管理模式，形成先进的科学的适合吉林油田数据管理中心的数据管理建设方案。同时，为保证数据中心的安全管理和使用，还必须研究在系统崩溃或灾难性故障情况下，数据备份与恢复的应急措施、解决方案以及不同用户级别赋予不同访问权限的访问方案。

数据管理中心作为集成的勘探开发数据管理环境，由专业数据库、数据主库、项目数据

图1-1数据管理中心逻辑构成图

专业数据库要解决的是数据的采集、质量控制和数据归档、专业应用的问题。通过数据采集、业务流程和数据流程的规范化，保证所采集数据的及时率、准确率、完整性和一致性，实现各专业服务公司（物探、测井、录井、井下等）和采油厂内统一完整的数据库系统，来存储各类井筒原始数据和油气生产数据，并满足各类专业应用。

主数据库系统是把各类高质量、高价值的勘探开发数据（包括地震测井的大块数据、井筒数据以及成果归档数据）作为公司的资产来加以保护。数据主库是一个具有数据加载、数

据存储管理、数据查询与下载功能的庞大的数据管理系统。专业数据库系统的数据根据业务需求经过分析、加工和整理后上交到主数据库，同时，主数据库作为数据源为勘探、油藏评价、开发项目研究需求提供数据准备，生成项目研究环境。项目结束后经过专家审核验收，认为可以作为公司资产保留的成果数据被传送到主数据库中。基于数据主库，用户通过数据库前端，浏览、查询、下载数据。数据服务可通过客户端、GIS、Ftp和发货四种方式完成。

项目数据库也叫项目研究环境。它是依据勘探开发的实际项目需求，按照不同的工区范围（盆地、区带、构造单元、构造区块）、主流应用软件平台来界定、组织和管理数据。项目研究环境的数据来自于主数据库系统，包括各类软件应用平台所必须的大块数据、井筒数据、油气生产数据、综合成果数据和解释性成果数据。项目研究结束后，通过专家审核验收的各类成果数据（解释性成果数据、综合成果数据和报告文档类数据），按标准提交主数据库系统进行统一归档存储。项目研究环境统一管理和优化项目研究人员在项目研究过程中所涉及的各种数据，进而规范数据的合理性和实用性，保证各领域研究人员能快速有效地访问到各自所感兴趣的数据，进而提高工作效率。不同类型的应用软件可以通过相应的工具软件直接或间接地访问彼此的数据资源，以达到数据共享的目的。

项目研究环境，充分集成了石油行业专业技术、数据库技术、网络技术、数据库访问技术、Web技术、GIS技术，在具备基本的数据库管理功能并与相关应用软件环境（如OpenWorks、GeoFrame等）紧密集成基础上，实现了数据的存储和应用异地分布、集中管理、统一界面访问以及灵活方便的项目数据重新组织能力。

建设一体化专业软件集成平台的目标是实现应用软件和数据库、软件和软件之间的有机结合。不同厂家的专业软件可以通过此平台存取不同厂家项目数据库中的数据，应用于勘探开发研究各个阶段的专业软件可以形成规范的一体化流程。目前，一体化平台的建设工作，是多家公司合作进行的，并没有在大多数石油软件公司范围内进行。石油专业软件集成平台的产品有OpenSpirit、OpenWorks、GeoFrame等。由于在吉林油田内GeoFrame和OpenWorks专业应用软件系统占主要地位，所以同时采用GeoFrame和OpenWorks为吉林油田的主流专业软件集成平台，逐渐把其他软件集成到上述平台上。

一体化专业软件集成平台的建设有两个方面。一是根据应用需求，针对目前已有的主要专业软件制定统一的数据交换标准，实现项目数据库和软件之间及各软件之间的数据交换和信息共享，建立集成的应用平台，初步规范工作流程。二是进一步优选和规范专业软件（包括国产软件），集成后形成主流套件，进一步规范工作流程。完成专业应用软件的数据集成、专业应用软件应用平台的集成和不同软件之间的集成。实现一体化的规范的工作流程。

3.关键技术：

吉林油田数据中心建设是一项庞大的系统工程，需要构筑扎实的基础，综合应用各种先进的技术，其中关键技术主要包括：

3.1 网格技术

网格技术能够充分实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享，成本低、效率高、使用更加方便。同时具有较为统一的国际标准，有利于整合现有资源，也易于维护和升级换代。

3.2 计算机支持的协同工作平台

计算机支持的协同工作CSCW支持一个任务、多个用户，使得多学科专家协同工作能够克服距离、时间、异种计算机设备等阻碍虚拟地在一起工作。

3.3 虚拟现实技术

虚拟现实（Virtual Reality,VR）用于勘探能够使研究人员“真实”地看到地下环境并能操纵系统中的对象如断层、构造等，身临其境地感受胜利油田“地质大观园”。

3.4 GIS技术

通过研究标准化Interoperable GIS、多维3D&4D GIS、面向对象和构件技术的Component GIS、赛博空间Cyber GIS、网络平台Web GIS，能够直观形象地观察数据。

3.5 数据管理技术

研究数据清洗、拷贝管理、数据传输、数据复制、数据迁移和跨平台通信等技术，尤其是异种异构数据库的数据管理技术。

3.6 元数据管理技术

元数据是关于数据的数据。元数据细化了数据结构及数据间的关系。

3.7 数据仓库技术

数据仓库是面向主题的、集成的、与时间相关的、不可修改的数据集合。从数据库到数据仓库，区别在于数据仓库研究和解决如何从数据库中获取信息而不是原始的数据。

3.8 海量地震数据压缩技术

地震数据海量增加使得存储和传输成为瓶颈。进行各种压缩方法的研究，分析不同压缩方法的特点和适用范围及最大可行压缩比率。

3.9 多层架构及中间件技术

研究利用多层架构以保证应用软件的易访问性、可靠性、可维护性及伸缩性、安全性；利用前端的客户端与后端的数据资源之间的中间层，实现业务功能与数据整合。

结束语

吉林油田数据管理中心建设研究目的在于实现“数据一信息一知识一决策”的增值过程.提高工作效率，提高工作质量有效地降低成本，降低勘探风险，高效地寻找更多的储量，增强企业竞争力。这是一项庞大的、复杂的系统工程，目前正在进行各种技术上的准备，在近两年内将能够形成一套较为完善的、数据管理及应用的解决方案，并为石油行业其它单位提供一定的参考价值。

参考文献

1.张德忠,张立群,地震勘探数据整理与石油数据文集 北京石油工业出版社，200

数据中心机房的规划与建设 篇6

关键词：数据中心；机房；卷烟厂

中图分类号：TP309.3

广西中烟工业有限责任公司目前正在实施南宁卷烟厂“十二五”原地技术改造项目建设，在用地范围内建设相关配套设施及全厂信息化系统。主要包括生产自动化控制系统（制丝集控系统、真龙制丝集控系统、卷包数采集控系统、能管集控系统、质检仪器数采系统、香料厨房管理系统）、四大物流高架库信息系统（片烟高架物流库系统、辅料库高架物流库系统、成品库高架库物流系统、嘴棒高架库物流系统）、数据中心机房建设、综合布线网络系统等内容。因为各信息系统设备将会布置在数据中心机房，所以数据中心机房是信息化系统建设的基础。

1 总体原则

本次数据中心机房的建设遵循“安全第一、经济与技术、实用与先进和可持续发展”的原则进行规划设计，满足国家现行机房建设的标准及规范。规划前认真分析企业信息系统及数据中心的功能、用途以及今后发展需求，对机房进行各个子系统的规划和建设时注重各个子系统的实用性和先进性，建立相应的软、硬件平台，实现信息共享、资源共享、科学管理和网络信息集成。机房规划和方案力求简洁可靠，符合企业的管理和发展的需要，采用先进的成熟技术设备，应用科学的管理方法手段，在立足“满足现在、适应未来”的建设策略的基础上，充分考虑机房系统的先进性、高可靠性、高安全性、可持续发展性、易管理维护性、开放性、实用性、舒适性、环保节能、经济性等各个方面。

2 总体规划及布局要求

数据中心机房建设项目位于卷包工房三层东区，属于新建机房，机房面积为220平方米，楼层净高6米。机房建成后，将成为南宁卷烟厂的数据中心，承担着生产网络、办公信息等重要数据存储和交换。

机房建设要求达到国家A级机房的建设标准，温湿度要求：23±1℃；湿度：40～55%；温度变化率：<5℃/h，不凝露。新机房规划有进线间、主机房、配电间、控制间、电池间、消防钢瓶间等功能区。其中进线间用于各建筑体汇聚到进线间的光缆、电话线缆、外来线路、设备等；主机房安置各自动化信息系统服务器、核心网络及安全设备、环境监控设备、节能空调系统、机柜等；配电间安装开关电源柜、UPS电池柜、电源配线柜、电池等；控制室配置大屏幕监控、远程操作计算机、操作平台等；电池间用于安置UPS电池，充分考虑电池承重；消防钢瓶间用于气体消防钢瓶的存储。

机房建设功能包含机房装修工程将满足机房防尘、防潮、抗静电、电磁屏蔽等机房环境需求；机房供配电系统满足机房高质量、持续、稳定供电及照明、防雷、防静电等需求；机房精密空调系统满足机房温度调节、湿度调界、风量调节等需求；机房环境监控系统满足机房设备运行情况监控；机房综合布线工程满足新机房内及各弱电配线间、中控室设备、网络、数据联通交换需求并配置操作台、机柜等设备；机房KVM管理满足机房内服务器、网络设备管理需求；机房消防系统满足机房消防灭火安全需求。

3 机房系统建设方案

3.1 机房装修：机房天花吊顶采用的600x600×0.8mm铝合金微孔方板吊顶，具有吸音效果，色调柔和，不产生眩光；地面采用抗静电地板，规格600×600，地板的安装高度为450mm，室内净高不小于2.6m。地面面需进行防尘、防潮和保温（厚度12mm以上的橡塑保温棉）处理；墙面柱面除玻璃幕墙外，机房内墙墙面及柱面均采用彩钢板饰面。机房在操作室、主机房、进线间、配电间、消防间设置钢质防火门，门框、窗套采用彩钢板包边处理。机房内部隔断采用12mm防火钢化玻璃隔断。

3.2 机房配电系统：（1）机房设计配电按最大总功率统计汇总，包含照明功率2.2kw、空调功率76kw（2台）、UPS功率120 KVA、新风机0.5kw、机房内设备功率按2台新配UPS功率和的70%计算为56KW，机房电力进线功率按200KW计算（考虑25%的功率裕量）。（2）机房考虑直流工作地、交流工作地、安全保护地及防雷保护地，现利用大楼联合接地体其接地电阻要求满足国家相关规范要求。机房内沿四周做一圈30x3铜带接地网，配电室设总接地排，地板支架、机柜外壳等不带电的金属部分应与接地网相连。考虑到机房的抗静电要求，根据机房的设计规范，机房的静电电压应<1KV。要求对抗静电活动地板进行可靠的接地处理。此外，各系统设备外壳、金属线槽、管均应接地，系统接地干线宜采用截面积不小于16mm的多股铜芯绝缘导线。（3）机房防雷第一级：在电源输入端进行电源系统的一级防护，安装一级防雷器。第二级：UPS输入端进行电源系统的二级防护，安装二级防雷器。第三级：在机房重要设备前端（小型机，服务器，交换机柜等）进行电源系统的三级防护，安装三级防雷器。

3.3 机房空调：采用机房专用精密空调2台，设计制冷量功率为40KW，满足制冷要求。机房考虑新风要求，需要新建新风系统，按面积计算220㎡x4.5mx10次x30%=2970m?，可以选择新风交换量为3000m?/小时的新风交换机来满足机房新风的需求。本项目采用风机两台，每台新风交换量达到1500m?/小时完全达到使用要求。

3.4 机房监控内容：（1）机房配电屏监控。（2）机房UPS监控。（3）机房精密空调监控。（4）精密空调漏水检测。（5）机房温湿度检测。（6）机房消防监控。（7）机房防雷检测，要求系统简单易用、B/S管理模式、开放性好、可接入大机房监管系统及联网监控系统。整合核心IT设施监管，实现对网络链路、网络设备、服务器、操作系统、数据库、业务系统等内容的监管。并根据需要在操作间设置机房监控系统LED显示屏。

3.5 综合布线系统：机房机柜分为4类，分别是：布线机柜、网络机柜、列头柜和服务器机柜。布线机柜到每个网络机柜各敷设六类非屏蔽双绞线，两端配六类配线架。布线机柜到2个列头柜每机柜敷设万兆光纤，两端配光纤配线架。列头柜分别管理所在行服务器机柜，列头柜到每个服务器机柜各敷设六类非屏蔽双绞线，两端配六类口配线架。机房操作间设置控制台，布线机柜到操作间控制台敷设六类非屏蔽双绞线，控制台端设信息插座，包含数据和语音信息点，满足机房设备布线要求。

3.6 机房KVM：机房设置机房集中控制数字KVM系统，在不影响现有数据通信的原则上，利用IP数据网络，对机房内不同品牌的服务器和网络设备进行统一管理，同时提供统一、集中的管理访问界面，提供权限管理，做到专门设备，专门管理，问题故障，有据可查，最终实现机房集中规划、监控、控制、管理、运维的设计目标，提高运维效率。

3.7 机房消防系统采用七氟丙烷灭火系统，机房内防火分区分为主机房、操作间等防火分区，防火分区之间采用12mm防火玻璃进行隔离。七氟丙烷灭火系统由火灾报警系统、灭火控制系统及七氟丙烷灭火装置三部分组成。火灾报警系统设置感烟、感温两路报警，通过气体灭火控制器进行控制，七氟丙烷灭火装置贮瓶充装压力为4.2MPa（20℃）。

4 结束语

数据中心机房是卷烟企业信息、数据、网络的核心枢纽，具有核心地位，是整个生产自动化运行的基础。对机房基础设施及相关系统的要求，应充分虑机房的安全可靠，确保机房在无人值守情况下设备正常运行的工作环境；从防火、防水、防盗、防雷、防静电、防磁、防干扰、降噪等方面采取有效措施；建设成先进、严密、实用、美观、性能稳定的机房环境。保证信息系统及网络的稳定、安全运行

参考文献：

[1]刘玉.企业计算机机房的设计与探讨[J].信息技术，2011.

数据中心网络建设 篇7

众所周知, 互联网应用非常注重提供优质的服务、重视用户体验和感受。网络电视台是构建在互联网之上的内容传播平台, 网络电视台的建设部署因此也一定要适配互联网的应用特点而建设。但目前全国的很多电视台在建立网络电视台时, 只注重了整个生产工艺流程, 而忽略了传播和部署, 这种建设将很难实现互联网传播的需求。

建设网络电视台, 不仅要重视内容的制作, 还要重视内容的播出质量、最终用户的收看质量。网络电视台要在建设之初就考虑周全, 避免在早期没有思考成熟, 就开始建设, 给未来网络电视台运行带来很大的弊端。网络化电视台和传统电视台很大的不同是, 网络电视台控制着传播, 能够充分地控制内容在互联网上的传播, 能时刻感受到用户端的使用体验。本文就是在这种背景下, 介绍网络电视台传播面向全球部署的关键技术——基于云管理的虚拟数据中心建设模型。

这里提出的全球部署的虚拟数据中心模型, 就是加强网络电视台在网络上的传播能力、播出能力, 通过全球部署的业务形态的体现, 能够做到很好地对互联网业务的支持。

一虚拟数据中心

说到虚拟数据中心建设模型, 首先从虚拟数据中心的概念说起。

1. 虚拟数据中心的概念

虚拟数据中心是构建一个能够支持一定区域 (全国) 的网络部署平台, 见图1, 它是建立在中心、区域中心、边缘节点的三级IDC业务之上, 由一个或多个中心组成同时包括多个区域中心和边缘节点, 基于实体IDC建立虚拟化的网络数据中心, 能够对于网络电视台的各项业务具有完整的支持、服务能力。

2. 虚拟数据中心的体系架构

虚拟数据中心体系架构, 分为六个层次 (见图2) , 分别是:

网络电视台应用;

基础架构软件;

虚拟化静态、动态资源池;

虚拟化数据资源层, 网络虚拟化、自动化;

实体IDC核心, 区域中心和边缘节点。

通过虚拟数据中心六个层次的分析, 提出了资源池概念, 构建了通过虚拟化技术搭建起来的面向业务和应用的资源池。

资源池是虚拟数据中心的核心业务支持层, 资源池向上支持业务, 通过这些上层业务来构建整个广播电视台的业务平台, 向下是虚拟池连接了实体IDC的各种硬件设备、网络、存储设备。

3. 虚拟数据中心的资源池

资源池是基于云管理的虚拟化数据中心的主要单元。运用集群模式对外提供统一服务, 包括静态资源池、动态资源池、数据资源池。

虚拟数据中心静态资源池是提供以静态内容为主的WEB和视频点播服务的资源池。静态池采用包括WEB技术、CACHE技术等提供对页面图片、文字、CSS样式、视频缩略图、视频文件的访问服务。

动态资源池是以互动应用为主的业务支撑, 动态资源池采用J2EE、CGI等技术提供对空间、论坛、用户中心、播客等互动业务的支持。

数据资源池采用集群存储、分布式数据库等、通过统一数据访问接口等技术为上层应用提供海量数据服务。

通过构建在实体IDC之上的虚拟数据中心, 利用虚拟化技术实现了对整个数据中心全部资源的调度, 包括静态的资源、动态的资源、数据资源。通过合理的动态调度和分配, 一个虚拟数据中心具备了完备的数据;可拥有完整的数据服务能力;可以支持应用数据连续访问恢复;可以支持连续用户的大规模访问和连接;通过规划的单一虚拟数据中心就可支持目前网络电视台全部的互联网网上业务。

单一的虚拟中心架构模型已经能够解决内容传输上已经面临的一些问题, 打破运营商之间的壁垒, 分散了集中高并发、大流量的访问, 访问加速、尤其是视频内容的加速问题。目前网络电视台初期建设时, 可以考虑按照单中心的虚拟数据中心进行初步的网络部署覆盖方面的考虑, 在系统运行稳定需要有更高要求时, 就要进行多虚拟数据中心建设的考虑。

二多虚拟数据中心建设模型

1. 多虚拟数据中心模型的提出

大中型的网络电视台如果继续进行全球 (全国) 网络整体覆盖, 提高服务质量和能力。就需要考虑现在已经部署的多节点的分布规模;重点节点是否有针对性的进行建设;如何节约投资, 充分利用现有资源;如何更好支持全球业务支撑能力等等。在这里提出发展为“多虚拟数据中心建设模型”。

通过多个虚拟数据中心的联合支持 (见图3) , 能够更好地解决网络电视台的全球部署, 较好地满足中大型的网络电视台全球部署上的需要。它可以提供:

更高质量的区域服务体验;

负载均衡和失效转移;

水平扩展能力;

稳定的业务服务;

数据支撑服务更加可靠。

多虚拟数据中心通过多个虚拟数据中心同时进行服务支持, 提供了更高并发访问能力, 支持更大流量访问, 区域访问效果也明显得到了加强, 访问加速效果会更加明显。

多虚拟数据中心提供的服务支撑能力表现在:

第一, 服务覆盖范围进一步扩大。

服务靠近用户, 提升用户体验度;

服务不受地域限制;

服务不受运营商限制。

第二, 服务分布策略灵活, 所有虚拟数据中心组成集群模型。

可同时支持各自大区内所有业务;

可分别支持各自大区不同业务, 构成完整业务集合;

可单一大区支持所有大区的业务。

第三, 服务支撑能力可控。

虚拟数据中心建设具备线性平行扩充能力;

虚拟数据中心服务级别可线性提高或降低。

2. 多虚拟数据中心模型

多虚拟数据中心架构的思考, 参照了很多国外大型商业网站的架构, 同时依托在视频传输方面的思考, 提出了这样的架构, 如图4。

虚拟数据中心, 是以数据库和存储作为最重要的资源, 进行全球的同步和分发, 保证了每个虚拟数据中心数据的完整性。虚拟数据中心之间是以互联网传输介质组成私有的云管理平台, 进行数据和管理同步。

多虚拟数据中心的提出, 超越了原有网站架构, 它变原有单中心的建设模型为多中心的建设模型。本质上多虚拟数据中心架构下网络电视台已经没有了自己事实上的发布单一核心, 而是向多核心方向转变。

理论上, 构建完整的多虚拟数据中心之间可以很轻易地实现相互的服务接管, 内容失效转移等。每个虚拟数据中心可以定制服务, 提供所要求支持的业务服务, 每个虚拟数据中心也都可以通过网络管理平台进行内容服务和区域服务的定制。

3. 多虚拟数据中心的技术实现

多虚拟数据中心不仅仅是多个单虚拟数据中心的集合, 同时在虚拟数据中心之间, 还有很多技术实现需要思考。虚拟数据中心是以数据库和存储系统作为最重要的资源进行全球的同步和分发, 以保证每个虚拟数据中心的完整性。

多虚拟数据中心的系统建设基础依赖业务数据的同步, 包括数据库系统同步、网络电视台存储文件的同步如页面小文件、视频大文件等。保证文件同步的快速和内容一致性, 文件同步的负载分配和持续稳定是多虚拟数据中心系统稳定运行的基础。

多虚拟数据中心下的核心数据服务系统建设原则:

第一, “少而大”原则。

数据中心内数据库系统;

业务数据存储系统的建立。

第二, “核心数据集中”原则。数据中心核心的存储和数据库系统要在核心数据中心, 利于远程数据同步考虑。

第三, 利用互联网的新兴技术。

多虚拟数据中心的数据同步尽量考虑在互联网上传输;

采用有效的基于UDP技术传输加速平台。

多虚拟数据中心的模型下, 通过以上一些业务方面的思考, 就能够构思多虚拟数据中心业务数据的同步方面技术实现, 解决它最核心的数据同步问题。

多虚拟数据中心数据库系统远程同步的技术实现, 通过构建多个具有分区能力的远程数据库系统, 既具有同时具备服务的能力, 又对每个分区节点进行这种日志同步的访问。基于私有的云平台, 多虚拟数据库同步技术采用快速传输日志文件进行远程的数据库同步。

多虚拟数据中心远程文件同步应用模型, 通过构建远程文件传输管理系统 (TMS) , TMS是网络电视台基于文件的网络传输、数据分发、存储管理和状态监控的集中管理系统。

TMS主要功能有:

将视频和业务数据文件推送到各个数据中心;

管理视频和业务文件在存储系统里的存储结构中;

接收视频生产提供的视频文件和视频编目信息;

分发视频编目信息和访问路径至各个业务展示系统;

建立视频传输信息数据库, 完整记录视频各类信息传输状态, 便于监控;

高速数据传输速度, 并与数据库数据保持同步。

TMS系统的架构由五个功能区域组成, 分别是监控区域、视频和业务数据生产区域、核心传输区域、应用服务区、存储区。通过核心的传输区域上接视频和业务数据生产;通过应用接口的对接和应用服务区域的联动, 接各种应用服务数据;数据在TMS系统的传递, 最终输送到各个虚拟数据中心的存储区;在监控区域, TMS构建监控平台进行统一的监控和健康状况的监控。

三基于云管理的虚拟数据中心

云管理是多个虚拟数据中心协同工作的实现基础, 云管理是从数据中心管理开始, 对底层资源进行整合, 并通过虚拟化和自动化进行调配, 最终向云服务过渡, 对虚拟化资源 (包括虚拟网络设备、虚拟主机等) 的管理, 能够查看这些虚拟资源的状态;其次是对资源池各种资源的自动化管理, 能够对物理资源和虚拟资源进行配置。

层次化的云管理业务包括:

设备:云管理是对数据中心进行整合管理;

资源:云管理是对各种资源池的配置和调度管理;

业务:云管理是对业务体系所配备资源的管理;

服务:云管理是对服务体系的业务自动化管理。

通过四个维度 (见图5) 监控、分析、展示、运维对数据中心的设备资源业务服务进行统一的梳理和建立一个标准化、开放式、易扩展、可联动的统一智能管理平台, 实现资源、业务、运维融合联动的精细化管理。

四虚拟数据中心应用场景展示

多个虚拟数据中心建立后, 虚拟数据中心数据完全同步, 能够实现服务接管或切换管理。例如在虚拟数据中心1上支撑的服务, 因为某些原因或者发生故障, 通过管理平台可以很轻易的把业务系统转换到另一个虚拟数据中心, 通过资源池的调度, 业务管理的调度, 在备用虚拟数据中心只需要对一些资源池做简单调整就能够完整的去接管虚拟数据中心1所有的存储数据库视频等内容, 可以无缝地实现接管的跨虚拟数据中心的服务。

图6是网站核心业务系统CMS (内容管理系统) 切换实例, 通过构建好的多个虚拟数据中心, 多虚拟数据中心之间数据完全同步, 可以轻松地实现业务系统透明切换。

开始时, 所有编辑人员可以同时集中在北京开展业务, 并同时使用北京的CMS, 当北京CMS处于维护阶段, 或处于不可用的状态时, 通过资源调度和服务访问的快速切换, 可使用其他虚拟数据中心CMS进行业务支持, 整个切换对编辑人员透明。

同样, 也可以让相同部门部分编辑人员使用北京的CMS, 另一部分使用广州的CMS, 制作、发布一样分发到全网, 对编辑人员透明;或不同部门编辑人员可以依大区不同, 使用各自大区的CMS, 制作、发布一样分发到全网, 业务支持对编辑人员完全透明。

五网络电视台全球部署的虚拟数据中心布局

对应中大型的网络电视台, 网络电视台需要考虑面向全球部署, 笔者参考中国网络电视台全球覆盖的现状, 提出了网络电视台全球部署下多虚拟数据中心的布局建议 (见图7) 。

参考中国网络电视台全球覆盖的模型, 构建四个虚拟化数据中心的建设模型, 来构建整个网络电视台全球传播体系的建立。可在国内建立南北两个大的虚拟数据中心架构, 在全球范围里实现以欧亚和美洲组成两个大的虚拟数据中心架构, 构建四个虚拟数据中心架构, 实现了整个全球业务的互补互通。

六总结

绿色数据中心的建设 篇8

机房建设是一个系统工程，计算机技术的迅猛发展，促进了机房工程建设，对机房的安全性、可用性、灵活性、机架化、节能性等方面提出了更高的要求，绿色数据中心的架设，综合体现在节能环保、高可靠、可用性和合理性三个方面。

节能环保体现在环保材料的选择、节能设备的应用、IT运维系统的优化以及避免数据中心过度的规划。机房的密封、绝热、配风、气流组织等方面如果设计合理将会降低空调的使用成本。进一步考虑系统的可用性、可扩展性，各系统的均衡性，结构体系的标准化，以及智能人性化管理，能降低整个数据中心的成本(TCO)。

校园数据中心建设研究 篇9

在当前的时代背景下, 信息化建设已成为社会各界、各行业未来自身构建的一个必然趋势。就我国教育信息化构建的组成内容及现状来看, 校园方面的信息化构建在今天已经取得了较为丰硕的成果, 当前的校园信息化构建工程已经不再只局限于基础软硬件设施建设, 而是将更大的建设力度投入到了电子校务、科研协作以及资源共享等上层应用方面。特别是部分软件的应用投入, 对校园生活、工作中的各方面都产生着重大影响, 而且这种影响逐渐向校园文化方面开始蔓延。但不可否认的是这种较为传统的信息数据整合与应用方式虽然具有非常强的时代特征与科学技术含量, 却仍存在着各种问题急需得到解决, 其中较为重要的一点就是信息数据的共享效率与共享程度不高, 因而必须建立一个统一的数据中心来解决这些问题。当下, 对于校园数据中心的构建要求而言主要有以下几点:第一是能够实现更加高效的数据共享与应用;第二是数据信息存储的可靠性更高、密度更大;第三是更加绿色、节能。

1数据集中存储和容灾的必要性

随着校园信息化的发展, 校园里面各类数据、信息急剧增长, 校园各部门信息系统之间已经出现信息共享不同步、数据更新不及时等问题。为了解决这些问题, 每个校园应建立自己的数据中心, 进行数据集中存储, 并采取相应的容灾措施。这一方面能够在很大程度上提高数据信息存储的安全性, 以及系统运行的可靠性, 另一方面能实现系统间的高效资源共享, 统一学校内各个系统的数据, 提供集中的数据交换, 减少数据冗余, 提高数据的利用率, 为各部门办公自动化进一步提供支持。

2当前校园数据中心建设主要技术

2.1网络架构设计

以往的网络结构设计, 多是基于二叉树的传统树形结构, 要对其进行扩展就必须以垂直的方式, 在更高的层级添加性能更高的交换机。但这种网络结构设计始终存在一些缺陷, 比如:第一, 想要扩展网络所受的限制较多, 必须要众多高性能设备做支撑, 所以成本开销非常大, 如果要构建大型的数据中心就尤为不利;第二, 过载问题严重, 虽然在高层应用了性能优越的交换机, 但这只能在相应的程度上缓解网络负荷问题, 过载和热点的根本问题不能得到实质性解决;第三, 核心根节点汇集了大量的网络流量, 导致热点出现, 使网络性能不能得到大幅度提升。所以, 在校园数据中心的未来构建过程中, 应该实现性能更高、带宽更高、稳定性更高、时延低而且方便管理的目标。在这样的需求下, 出现了很多新的拓扑结构, 比如Dcell、Fat-Tree、VL2以及Bcube。DCell结构具有很好的扩展性能, 能够保证数据中心满足业务拓展及应用动态发展的需求;Fat-Tree通过在核心交换机处添加“粗”链路来解决热点问题;VL2在解决热点问题及扩展能力上具有很好的性能, 就是布线复杂了些; BCube结构是基于数据中心集装箱思想而设计的网络拓扑结构, 适应于目前主流的“Data Centerin a Box”的构建思想, 网络性能良好。

2.2网络融合技术

当前传统数据中心发展模式已经严重阻碍数据中心的发展, 以太网、存储网络及高性能计算网络融合是数据中心网络的发展趋势, 通过融合可以实现降低成本、降低管理复杂度、提高安全性等优势。现阶段支持三网融合的关键技术主要有FCoE (Fiber Channel OverEthernet) 、DCB (DataCenter Bridging) 及TRILL (Transparent Interconnection of Lots of Links ) 等。FCoE以太网光纤通道, 通过在以太网上传输FC的数据, 从而实现I/O接口整合, 减少数据中心的复杂性。DCB是数据中心内部“三网融合”的关键技术, 也被称为 CEE (Convergence EnhancedEthernet, 融合增强型以太网) , 其核心是将以太网发展成拥有阻塞管理和流量控制功能的低延迟和不丢弃数据包的传输技术, 从而拥有以太网的低成本、可扩展和FC的可靠性。DCB主要包括以下标准:PFC (Priority Flow Control) 优先级流控标准 (IEEE802.1Qbb) 、CN (Congestion Notification) 阻塞通知标准 (IEEE802.1Qau) 、ETS (Enhanced TransmisionSelection) 增强型传输选择标准 (IEEE802.1Qaz) 、SPB最短路径桥标准 (IEEE802.1aq) 等。TRILL由IET推进, 属于二层标准, 其核心是为克服生成树协议 (STP) 在规模上和拓扑重聚方面存在的不足。TRILL是一个基于最短路径架构路由的多跳标准以太网络协议, 主要作用是整合了网桥和路由器的优点, 将链路状态路由技术应用在二层, 提高对单播和多播在多路径方面的支持并降低延迟。

2.3节能技术

以往的数据中心运行需要非常大的能耗开销, 如果继续沿用传统的技术, 将会加大校方的负担, 同时这对于能源和环境也有极大的浪费与损坏。所以, 在当前的校园数据中心建设过程中, 要大力推行节能技术, 正确并最大限度地降低能耗。在数据中心的物理选址上, 应当对周围环境进行全方位的考虑, 选址温度较低的地方, 避免为增大冷却而消耗能量;在电力方面, 可以考虑采用新能源, 比如太阳能、风能以及其它可再生能源等, 这样可以在一定程度上降低碳排放量, 对于应对全球变暖有重要意义。比如北达科他州的Google数据中心, 它就使用了风力放电机 (NextEra Energy Resources) 作为数据中心运行的电力来源。

2.4云服务技术

云服务的概念是伴随着云计算的发展而提出, 强调以方便、快捷的方式向用户提供资源的过程, 突出了“按需提供 (On Demand) ”和“无所不在 (Anywhere, Anytime, Anybody, Any device) ”的特点, 符合面向服务的信息化校园建设理念, 是校园信息化建设的重要发展趋势。云计算的核心问题不是资源的池化, 而是应用是否能够真正无逢地按需扩展。因此在云计算的背景下, 数据中心建设的当前关键技术还要包括:①支持数据网络和通信网络融合的网络设备;②支持FCoE、分层存储的集中存储设备;③通信网络和虚拟化基础设施的融合技术。

2.5虚拟化技术

虚拟化技术是当前应用颇为广泛的一项技术, 它主要是将物理性的硬件资源抽象化, 然后通过整合, 重新进行分配。这样一来, 数据中心的硬件资源设备将能得到更为高效、便捷的利用。从虚拟技术的应用特点进行区分, 可以将其划分为以下几种:桌面虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化以及服务器虚拟化。总之, 在数据中心构建中应用虚拟化技术, 可以解决以往数据中心建设中所遇到的各种阻碍与难题, 可使数据中心的运转效率大幅度提高, 还能够在一定程度上降低运行维护成本, 是数据中心的连续性、可靠性更加稳定。不过, 就当前的实际情况而言, 想要最大限度地将虚拟化技术应用到数据中心构建中, 还有一些问题需要解决, 比如当前业界没有统一的虚拟化标准平台和开放协议, 移植和管理工具尚不成熟以及虚拟化运作存在一定风险等。

3结语

在当前的科技环境下, 对于校园生活、教学等方面而言, 数据中心的作用与地位愈见重要。目前, 数据中心构建要求具有云计算时代下的能力需求, 要更加具有效率性、安全性、可靠性, 服务能力应当更强, 而构建成本却应当更加低廉, 能耗更加绿色、节约。所以, 应当从科学性、经济性、环保性等角度出发, 加大校园数据中心构建力度, 这不仅对推动我国校园数字化构建有着极大的推动作用, 也对教育、教学工作产生重要意义。

参考文献

[1]马瑾.关于高校数据中心建设问题的探讨[J].吕梁高等专科学校学报, 2009 (1) .

[2]王磊, 李林林, 周学理.浅析高校数据中心建设的问题及对策[J].科技与管理, 2006 (6) .

[3]AHMADI M R, MALEKI D.Performance evaluation of server virtual-ization in data center applications[C].5th International Symposium onTelecommunications (IST) , 2010.

[4]施建忠.数据集中存储需求升温[J].信息系统工程, 2005 (10) .

[5]李振兴, 陈志超.校园数据中心建设的探索[J].科技信息:学术研究, 2008 (34) .

北京旅游行业数据中心建设 篇10

随着旅游业的发展, 旅游产业目前已经成为我国国民经济的支柱产业之一。在信息技术与Internet飞速发展的时代, 旅游信息化将会极大的影响整个社会信息化的进程。信息是旅游企业管理活动的主要支柱, 也是企业进行决策的基础。所有的旅游企业都是信息化管理的使用者, 也是受益者。

二、项目实施的必要性

目前旅游行业包含的企业存在多样化, 同一类企业中IT需求也不尽相同, 再加之企业间信息化规模和进程不统一, 这就造成了旅游行业IT系统异构情况非常严重。由此产生了一系列问题:同类型企业间IT系统不能通用, 甚至不容易互相借鉴;不同类型企业间IT系统数据很难进行交换, 使整个产业链中的数据缺乏相关性, 这限制了整个行业中信息化的进一步发展;众多参与旅游行业信息化建设的IT厂商没有明确的方向, 将精力更多的分散到具体某个企业的IT需求, 而不能融入整个旅游行业这个大背景下进行IT系统开发。旅游行业数据中心的建立恰恰就能从根本上解决以上问题。数据中心将所有数据以规范格式进行存储, 对各种IT业务都可进行整合, 可以为旅游行业将来的信息化建设做出方向性的指导, 能从根本上改变现在旅游行业各IT系统之间各自为政的现状。

三、功能目标和定位

(一) 理顺资源管理标准

通过信息资源规划理顺旅游行业的信息资源, 建立信息资源管理平台, 对行业结构化信息分类编码标准、数据元标准、数据交换标准以及指标体系等标准规范进行有效管理。

(二) 打破孤岛实现共享

建立行业统一的数据交换平台, 满足应用系统数据共享需要, 满足与行业内、行业外的数据交换需要。

(三) 多层数据统一存储

将中心采集库数据结合不同层次的应用需求经过不同层次的加工处理, 形成全局细节数据库、部门主题库、专项分析库、展现库和发布库等不同层次的稳定的数据存储, 并将最终的分析结果数据统一存入中心数据库, 进行稳定的长期存储, 便于对旅游行业信息资源的统一管理。

(四) 深度挖掘支持决策

结合现有系统, 根据现有指标体系, 建立统一数据分析应用平台, 分主题、部门个性化展示分析结果, 满足各层次的数据分析需要, 提升信息资源的利用。

(五) 安全保障运行可靠

构建以安全策略为核心, 以管理、技术和运行维护为支撑的三位一体的信息安全保障体系, 实现对旅游行业数据中心全方位综合性的防护, 达到保障数据中心安全可靠运行的目的。

旅游行业数据中心建设以信息资源规划成果为基础, 按照中国旅游行业整体发展的总体要求, 结合旅游行业自身决策管理的实际要求, 统筹规划、突出重点, 全面建设旅游行业的数据中心体系系统, 包括“信息资源标准体系”、“数据交换服务体系”、“数据加工存储体系”、“数据分析应用体系”、“信息安全保障体系”。

同时, 旅游行业数据中心建设结合现有的分析应用系统的分析指标体系, 从旅游行业整体管理和业务需求出发, 立足全局, 建立统一的指标分析体系, 扩展数据分析应用, 挖掘领导层关注的重点内容, 弥补业务层和领导层的鸿沟。

四、项目技术架构

旅游行业数据中心可划分为5个子系统, 分别为数据获取系统、数据存储系统、数据安全系统、灾难恢复及业务连续性系统、数据挖掘与决策支持系统。体系结构如图1所示。

(一) 数据获取系统

从其它应用系统中获取数据中心所需的数据。这是数据中心的基本功能, 也是数据中心能够正常运行的基础。此系统借助接口软件和一些工具软件将旅游行业其他系统中的数据导入数据中心。

1. 使用接口软件将各旅游企业信息系统中的数据导

入到数据中心中。如使用接口软件将Opera酒店管理信息系统中的数据导入数据中心。

2. 使用电子化识别录入系统将未电子化的信息导入

到数据中心, 如可以使用电子化识别录入系统将《中国旅游年鉴》电子化后导入数据中心。

(二) 数据存储系统

存放数据中心所有数据, 并将数据格式进行规范。

数据存储系统是整个数据中心的核心, 所有数据中心的数据资源将保存在存储系统中。存储系统为具体业务提供规范化数据, 是其它各子系统的基础支撑平台。具体构建方法如下:

1. 建设信息资源管理平台, 对结构化信息分类与编码、指标体系成果、数据元成果、非结构化信息分类标准及部门采集发布职责规范等标准规范进行管理。通过两级部署的企业服务总线方式, 提供统一的企业服务集成平台, 解决行业内数据交换多样、接口多样的问题, 并且为企业与外部数据交换提供一个统一的平台。

2. 建设统一的知识管理平台, 实现分散在各种业务系统、其它数据源中的行业知识的统一分类、编目、统一检索, 并通过相应的信息采集、发布流程制度, 实现企业知识管理的自我完善、自我发展。

3. 数据存储系统采用动态存储池技术。动态存储池技术, 可以根据未来的存储需求容量, 给各台应用服务器分配虚拟的磁盘容量, 这个虚拟的磁盘容量不需要考虑存储池物理容量的真实大小, 当物理存储容量到达预先设定的警界线, 系统会给出报警提示, 将新磁盘设备加入存储池, 即可自动扩容。

(三) 数据安全系统

保护数据中心不受病毒、黑客破坏。

构建以安全策略为核心, 以管理、技术和运行维护为支撑的三位一体的信息安全保障体系, 实现对旅游行业数据中心全方位综合性的防护, 达到保障数据中心安全可靠运行的目的。

该系统提供先进的威胁防御能力, 能够保护端点免遭目标性攻击以及之前没有发现的未知攻击侵扰。它包括即刻可用的主动防护技术以及管理控制功能;主动防护技术能够自动分析应用程序行为和网络通信, 以检测并阻止可疑活动, 而管理控制功能能够拒绝对企业来说被视为高风险的特定设备和应用程序活动, 甚至可以根据用户位置阻止特定操作。

(四) 灾难恢复系统及业务连续性保障系统

提高数据中心整体可用性, 并对外提供容灾服务。建立旅游行业数据容灾中心, 对外提供旅游企业信息系统容灾服务。建立集中的数据分析应用平台和数据发布展现系统, 提供统一管理的发布和展现数据出口, 将业界信息系统中现有的分析应用系统纳入其中, 服务旅游行业的管理决策层, 全面提升管理的科学性、及时性、有效性。容灾中心方案结构图如图2所示。

针对不同应用提供由检入繁的三种容灾方式, 基本容灾备份方式如下所示。

1. 本地容灾备份方案。

传统的容灾备份体系直接建设在各个应用服务器上, 对各个应用服务器分别安装备份软件、分别设置容灾策略, 直接远程备份到容灾中心;在业务系统对应用服务器性能要求不高, 网络压力不大的时候, 传统容灾备份体系是可以满足需求的, 但是随着业务系统的扩建、用户终端的并发访问增加, 应用系统的管理压力、应用服务器的性能压力、网络压力也就随之增长, 这时候再使用传统的分散式容灾备份体系就会严重影响到应用服务器性能及网络性能了。

本方案采用一体化容灾恢复系统, 该平台在传统的容灾备份体系上增加了一层性能及安全保障, 也就是添加了本地数据备份及容灾体系, 大大提高了整个系统的性能及安全。

2. 同城容灾备份方案。

在同城容灾站点添加一台同城容灾服务器, 通过数据远程容灾备份软件将本地备份容灾服务器中的数据同步复制到同城容灾服务器中, 这一过程是在本地容灾服务器以及同城容灾中心服务器之间进行, 不影响正在运行的业务系统。通过建立同城容灾站点的备用应用体系, 可以在本地生产中心灾难后接替生产中心进行业务服务, 尽量避免灾难损失, 使业务体系尽可能连续运行, 从而实现了应用级容灾。在本地生产中心灾难过后, 可以通过网络将同城容灾中心数据复制回来, 从而恢复本地生产中心的业务体系, 复制过程中容灾中心业务不会中断。

3. 异地容灾备份方案。

在异地备份中心添加一台异地备份服务器, 通过数据远程容灾备份软件将本地备份容灾服务器中的数据异步复制到异地备份服务器中, 这一过程是在本地容灾服务器以及异地备份服务器之间进行, 不影响正在运行的业务系统。在本地生产中心需要进行数据恢复时, 可以通过网络将异地备份中心数据复制回来, 从而恢复本地生产中心的生产数据。

为了提升异地备份数据安全性, 异地备份体系同样建设有CDP (持续数据保护) 快照, 数据历史版本备份。

CDP (持续数据保护) 快照数据可以随时在不干扰业务系统运行、不影响原始数据的情况下提供数据分析、验证等服务。

异地数据备份采用异步方式, 备份数据现存放在本地, 在网络空闲时才进行远程备份, 减少网络压力。

(五) 数据挖掘与决策支持系统

将数据中心的规范数据进行提取和再利用。

数据挖掘 (Data Mining) 是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。随着信息技术的高速发展, 人们积累的数据量急剧增长, 动辄以TB计, 如何从海量的数据中提取有用的知识成为当务之急。数据挖掘就是为顺应这种需要应运而生发展起来的数据处理技术, 是知识发现 (Knowledge Discoveryin Database) 的关键步骤。

旅游行业数据中心的数据挖掘功能是对用户的各种指定信息进行汇总、统计和分析。建立以指标体系为核心的中心数据库, 依据信息资源规划所梳理出的基础指标库的内容, 从行业的各个业务系统中抽取、转换、加载, 到数据中心的规范数据库中。

五、技术关键点

(一) 充分利用现有信息管理平台

我们通过信息资源规划项目的实施从全局角度全面梳理了旅游行业内部的信息资源, 建立了一系列的企业信息资源管理基础标准和规范, 统一了统计分析基础指标和相关业务指标及其统计口径。数据中心项目的实施应充分利用这些现有成果, 在这些成果的基础上进一步展开。

(二) 采用轮辐式ESB拓扑两级部署企业服务总线

旅游行业数据中心数据交换平台是采用轮辐式ESB拓扑两级部署企业服务总线的思路建设, 行业级企业服务总线主要解决行业内大系统间及行业与外部系统间的数据和服务交换, 而企业级企业服务总线主要解决大系统自身模块间 (如OPERA酒店计算机信息系统内模块间) 或者企业级应用系统间的数据和服务交换。这种方式层次分明, 有利于管理维护, 符合行业化管理两级行政管理架构, 并且与业务结合紧密, 在实现松耦合的同时实现行业和企业系统的有机结合。

(三) 指标驱动统一标准, 多层数据集中存储

信息资源规划的指标体系作为数据内容的核心业务定义, 与采集、主题和发布展现等各个层次的数据相对应, 以基础指标体系为核心分别形成采集指标体系、综合指标体系和发布指标。同时, 将中心采集库数据结合不同层次的应用需求经过不同层次的加工处理, 形成全局细节数据库、部门主题库、专项分析库、展现库和指标发布库等不同层次的稳定的数据存储, 并将最终的分析结果数据统一存入中心数据库, 便于对旅游行业信息资源的统一管理。

六、结论

数据中心建设是旅游行业信息化发展的必然选择;是旅游行业实现信息资源集成整合、充分共享、有效利用, 充分发挥和挖掘信息资源价值的必须手段;是提高决策管理的科学性、高效性, 创新管理、不断提高决策管理人员素质的必要工具。因此, 旅游行业数据中心的建设, 既是时代的要求、行业改革与发展的需要, 也是旅游行业信息化建设深入发展的必然。

参考文献

[1]周昕薇, 宫辉力.北京旅游信息系统的设计与实现[J].测绘通报, 2006 (5) :53-56

[2]朱虹.我国旅游业信息化的发展与对策[J].信息技术与信息化, 2007 (5) :58-59

[3]李京颐, 陈文力, 宁华.北京地区旅游企业信息化发展状况调查[J].旅游学刊, 2007 (5)

互联网大融合时代的数据中心网络 篇11

大数据日益盛行

“大数据”不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。传统单台服务器显然不具备这种能力，这就要求有大量的服务器并行计算。于是“大数据”让10GE服务器的接入将成为主流，而10GE服务器带来的是网络互连向40GE/100GE演进，预计2016年交换机市场商品端口发货量40GE端口将占到74%。而由此带来的改变也对数据中心网络提出的新的需求。数据中心网络设计必须从一开始就必须有足够的“弹性”应对进行数据流量爆发式的增长。

同时，“大数据”也带来了数据中心流量方向的改变，未来数据中心内部流量（Within DC）将占主导，远远超过数据中心到数据中心（DC to DC）和数据中心到用户（DC to User），预计南北纵向流量只占10%，而东西横向流量将占到90%，如何才能够在数据中心网络内部快速消化这些横向流量。这时，传统的收敛网络将不再满足数据中心的业务需求。企业需要在数据中心内部署无阻塞的网络，即数据中心内部，任意服务器之间可以线速交互流量。

虚拟化愈演愈烈

数据中心规模的不断壮大，带来了互联网企业成本的不断攀升。而虚拟化可以带来资源的充份利用，维护的便捷。亚马逊虚拟化云平台服务，遍及190个国家和地区；数以千计的客户在亚马逊平台上开展业务，数以百万计的云计算用户中有将近三分之一每天使用亚马逊的云计算基础设施访问网站。ICT资源的虚拟化不但提高了亚马逊的资源利用率，降低企业的CAPEX，还能提高资源协同效率，降低OPEX。服务器虚拟化比例高速增长，预计在2015年将达到77%，而与之对应的网络功能的虚拟化也逐渐成为业界的趋势。

而数据中心网络设备的虚拟化，总体上有两大趋势：一虚多和多虚一。一虚多带来了资源利用率的提高，资源可以灵活分配、合理利用的同量，能够让业务快速部署；而多虚一为设备能力的提升提供了保障，在扩展网络带宽的同时，也提高了网络的可靠性。

互联网创新加速

互联网企业这几年对业务的创新日益加速，IT业务的创新，对自身CT网络提出了全新要剥要求。互联网企业已不满足传统低效的网络设备，如何更加高效的管理自己的网络资源，实现业务流量的灵活选路，来支撑业务无中断、低丢包、低时延的需求，SDN给了很好的答案。互联网企业对SDN网络有着近切的需求，很多大型的互联网企业已试图通过在数据中心交换机上开发SDN属性，对网络进行分级控制，甚至广域网加速。

三大技术趋势，对数据中心网络有了全新的要求。业界专注于数据中心网络的厂商纷纷准备推出适应未来网络架构的方案，其中华为推送的CloudEngine数据中心交换机已率先迈出了一步。

兰州石化计量数据中心建设 篇12

1 兰州石化公司计量现状

1) 计量数据依靠人工抄量、人工录入MES系统公司涉及计量的操作室154个, A、B、C三级计量仪表2142台 (含电传信号表1877台, 机械式水表、机械式蒸汽表等265台) , 计量数据依靠人工抄量和人工录入MES。

2) 计量数据分散采集, 没有实现集中管理。近年来对计量现场检测仪表逐年投入, 现场计量表得到较好解决, 控制室计量表 (二次仪表) 一直没有得到更新, 不同年代产品、不同类型、不同品牌、接口不统一。

3) 计量数据未实现实时采集, 无法实现实时监督分析比对管理.目前除部分油品计量按2h抄量一次, 大多数都是一天一抄, 不能及时发现和解决问题。

4) 计量数据不能网上共享, 部分生产急需计量数据时常靠电话报量沟通, 报表依靠人工对每天数据统计分析和生成, 依靠纸质报表传递信息, 没能实现自动统计分析、汇总。

5) 计量仪表管理依靠纸质台帐进行管理, 目前计量仪表台帐为静态管理, 每年新上项目、改造项目、维修项目涉及计量仪表数量大、品种多, 对计量仪表台帐未能实现动态管理, 计量仪表的检定状况、使用状况、维修状况等信息得不到及时更新, 信息不能共享。

6) 衡器计量信息无法自动上传和集中管理进出公司的部分原辅材料及产品通过衡器 (电子汽车衡、轨道衡) 进行称重计量。

7) 由于提供计量数据的及时性不够和分散管理, 对计量数据的权威性和数据作用发挥不够, 以数据为中心的计量管理理念未能很好实现。

2 项目建设方案

2.1 现场基础计量仪表完善和控制系统上传数据接口改造

对各分厂部分故障无法使用和计量精度无法满足计量要求的现场计量仪表进行改造和完善实现计量仪表全覆盖。改造各分厂装置控制系统数据上传接口, 使用成熟的产品和技术对各分厂控制室原有二次仪表、DCS/PLC系统进行数据接口改造, 使其接入PHD提高计量点自动采集率, 计量数据自采率由目前40.8%提升至87.6%, 实现计量点数据自动采集功能, 实现计量数据上传及共享。

2.2 计量衡器改造

立足于公司19台衡器的现有条件, 进行数据接口和视频监控改造, 力争实现衡器计量数据和视频监控信号的实时上传, 实现衡器计量数据和视频自动采集上传, 提高计量管理水平, 降低运营成本, 进而提高经济效益。

2.3 计量数据中心建设

计量数据管理中心控制室利用计量部四楼化工站办公室改造而成, 计量数据管理中心计量信息管理系统软件开发由兰州石化自动化院来完成。计量数据管理中心大屏幕集中显示各种计量数据信息, 以及现场衡器视频信息。

计量数据管理中心和MES数据共用MES系统的PHD数据库。基础计量数据来自MES PHD数据库, 经过计量数据管理中心实时采集管理、分析比对和确认后, 根据需要在MES系统相关模块展示。MES系统关注生产用瞬时量数据, MES数据以生产装置为单元;计量数据关注累积量, 瞬时量用来实时监督, 计量数据管理中心主要作用是:计量数据集中管理, 计量数据监督管理 (数据质量管理) , 计量数据应用管理和功能模块架构详如图1所示。

3 综述

经过近一年半的项目建设和实际运行, 各分厂生产单位所有原料、产品、能源动力各级别计量数据自动采集上传至计量数据管理中心, 真正实现全公司计量数据远程集中监控管理, 为兰州石化公司生产管理和发展决策提供可靠准确的数据依据。同时实现了计量数据管理、计量器具管理、计量监控管理三位一体的信息化管理目标, 提升计量管理的自动化和信息化水平;实现准确计量;更好地为公司生产经营和能源管理及效益提升提供数据服务, 提高效率、减轻劳动强度和节省劳动力;为集团公司炼化企业加强计量数据管理起到示范作用。实践证明, 兰州石化计量数据中心建设取得了初步成功, 为企业发展起到了积极的作用。

摘要：介绍了兰州石化公司立足于现有条件, 通过完善计量仪表, 改造升级各分厂控制系统计量数据接口, 依托兰州石化公司现有网络和计量软件数据库, 将计量部原有办公室改造建设成公司级计量数据中心, 并取得了良好的效果。

关键词：计量仪表,自动采集,数据网络,计量中心

参考文献

[1]谢怀仁, 杨彬彦.石油化工仪表控制系统[M].北京:中国石化出版社, 2004.

[2]陆德民, 张振基, 黄步余.石油化工自动控制设计手册[M].北京:化学工业出版社, 2007.

[3]王森, 纪纲.仪表常用数据手册[M].北京:化学工业出版社, 2006.

[4]范玉久, 朱麟章.化工测量及仪表[M].北京:化学工业出版社, 2001.

[5]李阳初, 王耀斌.石油化学工程基础[M].东营:石油大学出版社, 2004.

[6]侯祥麟.中国炼油技术 (第二版) [M].北京:石油大学出版社, 2009.

[7]阳宪恵.现场总线技术及其应用 (第2版) [M].北京:清华大学出版社, 2008.