企業數據中心信息規劃

于翔海

摘要 隨著企業規模的增長管理范圍的增加，所涉及的信息量也逐步增加，以往分散的信息化建設也逐步匯集到企業數據中心內部管理和運營。以往分散到各個部門和分支結構的信息、流程都匯集到數據中心統一運營。本文提出了企業數據中心的概念，將數據、網絡、系統匯集在一起統一管理，建立統一的網絡、標準的信息模型、統一的接口模式，讓數據落到一個平臺上管理、維護、運營為企業高效運轉而服務。本文通過對數據中心的網絡和信息模型進行規劃，最終能夠有效的解決信息管理失控，信息孤島問題，提高網絡設備利用率。

【關鍵詞】數據中心 信息規劃 網絡規劃 數據模型規劃

隨著企業規模的增長管理范圍的增加，所涉及的信息量也逐步增加，以往分散的信息化建設也逐步匯集到企業數據中心內部管理和運營。越來越多的企業開始建設企業數據中心，尤其是設有分支機構的企業，對企業數據中心的需求愈加強烈。以往分散到各個部門和分支結構的信息、流程都匯集到數據中心統一運營。如：市場信息、銷售信息、客戶信息、產品信息、訂單信息、倉庫信息、備品備件信息、物流信息、財務信息、決策支持信息等以往都是在多個信息系統獨立運營，由專業部門管理，信息接口不統一信息模型不一致。最終，導致管理失控，各個信息孤島要獲得統一的信息難度極大，并且信息系統的網絡規劃導致設備閑置浪費極大。為了解決這些問題就提出了企業數據中心的概念，將數據、網絡、系統匯集在一起統一管理，建立統一的網絡、標準的信息模型、統一的接口模式，讓數據落到一個平臺上管理、維護、運營為企業高效運轉而服務。

1 系統規劃

數據中心的規劃首先要考慮各種資源的整合和規劃，一般而言需要考慮計算資源、存儲資源和網絡資源的整合和管理。計算資源主要就是以往分散的各個信息系統的各種應用服務器，如：CRM服務器、ERP服務器、OA服務器、EMS服務器;再就是包括提供各種計算服務的服務器，如：GIS服務器、物流信息服務器、目錄服務器等。這些服務器都是專用的計算資源，而隨著數據中心的建設，這些專用的服務器必然會被納入到統一管理中，由數據中心提供按需計算的方式來分配服務器計算資源，不再是專用的獨立服務器。而以往用于專用存儲的數據庫服務器也將由數據中心提供統一的方式存儲，如：CRM數據庫、ERP數據庫、OA數據庫、報表數據庫、EMS數據庫等以往專業數據服務器都將被納入數據中心的統一存儲管理中，提供按需存儲的方式，不再是每個應用獨享，這樣提高了設備的利用率。

就一般數據中心的網絡一般會分核心網絡層、匯聚網絡層和終端網絡層三個層次。核心網絡層由核心網絡設備構成，提供數據的傳輸和IP化的數據業務。對于現在數據規模激增網絡容量需求大的應用場景，普通的核心交換機已經無法滿足了，需要光網絡交換機才可以滿足業務需求。一般通過PON做為光接入技術，再通過PTN或OTN等網絡傳輸設備將數據業務通過光纖完成大容量和遠距離的傳輸。匯聚層一般是在樓宇內的機房進行匯聚，一般采用匯聚層交換機完成該功能。最下層的終端網絡層采用普通的交換機節約成本，滿足子網劃分等網絡功能的需求。另外，在網絡上還應該考慮網絡安全和信息安全，提供防火墻等安全機制保障網絡信息健康運行。

上述計算、存儲和網絡資源目前大部分成熟的經驗都是通過云計算的方式將設備虛擬化進行管理。提供IaaS級的基礎設備實施服務，提供數據存儲、數據處理、負載管理、本地/遠程備份、消息管理、服務器資源管理、網絡虛擬化管理等功能。

2 信息模型規劃

企業數據中心的建設最終落實到具體的信息處理上，因此需要對企業信息資源進行整體規劃，理論上提出了企業信息資源規劃（Information Resource Planning， 簡稱IRP）的方法。通過這一理論方法可以對企業信息的收集、整理、傳輸和應用做全面的規劃和科學的計劃。該理論的核心就是通過信息工程和數據管理理論建立完整的數據規劃以促進信息系統的集成。

借助IRP理論，先對底層的應用數據進行提煉，建立元數據模型，抽象出領域對象區分出操作數據和業務分析數據。操作數據是數據獲取的來源，例如可以從CRM、ERP、營銷數據庫、財務數據庫、OA數據庫、倉庫數據庫等信息進行數據抽取。業務分析數據是將上述數據源的數據進行加工轉變為交付數據，具體而言通過數據分析、數據挖掘、OLAP等方式從不同維度提煉數據模式形成應用數據，從而對決策系統提供數據支持。

IRP理論的建立是數據規劃的基礎，那么進一步的細節就是要從已有系統提取數據，這就需要數據接口的統一建模。就數據接口而言，一方面是訪問接口的技術統一，另一方面則是信息定義的一致性，最后，接口訪問的安全性和統一授權模型也必須一致。在這方面面向服務的架構（Service Oriented Architecture，簡稱SOA）給出了很好的實踐指導。首先，SOA定義了標準的Restful形式的WebService訪問接口，其次SOA對業務接口的粒度控制在組件模塊內部，高度業務化隔離了實習細節，是獨立于物理平臺的模式，這樣很好的將信息系統重構到了云端。最后，數據中心信息規劃好需要考慮三個方面：

（1）考慮查詢優化提高模型的訪問效率;

（2）采用數據驅動的建模方式;

（3）采用面向主題的數據歸類。

3 總結

隨著企業信息化深入，數據中心信息建設是必然產物，因為只有整合分散的數據資源，利用統一的管理模式可以將分散數據聚合在一起，才可以挖掘信息內部更為深層次的價值。一方面在全局上數據是一張視圖，而非以往分散的視圖，讓管理者犯盲人摸象的錯誤;另一方面在整體上數據有了更多橫向和縱向的關聯，數據不再單一化，可以衡量數據價值的指標也會更全面，能夠從數據中找到更多潛在信息模式，提高管理的決策支持能力。最后，數據中心更大限度的讓網絡資源得到了利用，解決了網絡重復建設和設備閑置等問題。

參考文獻

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