基于大數據技術的數據中心建設路徑研究

鄧汝和

（廣東長高通信服務有限公司，廣東清遠 511500）

0 引言

隨著互聯網等新一代信息技術的快速發展，全球各行各業產生了海量的數據，這些數據包含著寶貴的信息和價值，但如何高效的管理和分析這些數據成為一個挑戰。大數據技術的出現和發展為有效處理這些海量數據提供了新的解決方案。數據中心作為大數據技術的重要載體，承擔著數據存儲、處理、分析和交換的重要任務，成為信息社會中不可或缺的基礎設施。

1 數據中心建設目標

1.1 統一數據源及數據口徑

數據中心目標的實現有助于提高數據管理的效率和質量，統一數據源及數據口徑可以確保不同部門或系統使用的數據是一致的，這有助于避免數據之間的矛盾或不一致，提升數據的可信度和可靠性。其中，統一數據源能夠減少數據的重復存儲和冗余，優化數據存儲結構，節約存儲資源，并簡化數據管理和維護流程。統一數據口徑則意味著數據的格式、標準和定義統一規范，這有助于提高數據分析的效率[1]。分析人員無須花費過多時間在數據解釋和清洗上，可以更專注于數據分析和挖掘價值。統一數據源和口徑有助于不同業務系統間的數據交互和集成，這樣可以更順暢地實現業務流程的整合和協同，提高企業整體運作效率。同時也提供了更加可靠和一致的數據基礎，有利于企業管理層進行準確、可靠的決策制定，從而推動企業發展。因此通過統一數據源及數據口徑，數據中心可以更好地滿足不同部門和業務需求，提高數據的管理和應用效率，為企業的發展提供更可靠的數據支持，統一數據模型如圖1 所示。

圖1 統一數據模型

1.2 一致的數據出入口

實現一致的數據出入口意味著在數據中心內部，所有數據的進出流程是經過統一規范和管理的，這一目標的實現對于數據中心的運作和數據管理具有重要的意義。數據出入口流程如圖2 所示。

圖2 數據出入口流程

一致的數據出入口要求數據流程按照統一的規范進行，包括數據的采集、傳輸、存儲、處理和交換等各個環節，這有助于確保數據的質量和完整性，減少數據在傳輸和處理過程中的錯誤和丟失。還可以加強數據的安全性管理，通過統一的出入口，可以實現對數據進行嚴格的訪問控制和權限管理，確保只有授權人員能夠訪問和操作數據，從而防止數據的泄露和濫用。一致的數據出入口有助于優化數據管理流程，通過規范數據的輸入和輸出，可以降低數據管理的復雜性和難度，提高數據管理的效率和準確性。這種一致性也為數據的整合和共享提供了基礎，不同部門或系統之間的數據可以通過統一的出入口進行交互和共享，實現數據的一致性和集成，促進企業內部各個部門之間的協同工作。通過規范數據的出入流程，可以減少數據的清洗和整理工作，使數據分析師能夠更快地獲得可靠的數據，從而提高數據分析的準確性和效率。

1.3 構建管控中心

管控中心應能夠實時監控數據中心內部的各項運行指標，可以及時發現并解決潛在的問題，確保數據中心的穩定運行。管控中心負責對數據中心的資源進行合理的分配和優化，通過監測各個服務器、存儲設備和網絡設備的利用率，可以根據需求進行資源的動態調整，確保資源的高效利用和避免資源的浪費。管控中心應具備故障診斷和應急響應的能力，一旦發生故障或異常情況，管控中心應能夠迅速定位問題并采取相應的應急措施，以最小化對數據中心運行的影響。管控中心負責數據中心的安全監控工作，包括對入侵、攻擊和數據泄露等安全事件的監測和響應，通過建立完善的安全體系，可以保障數據中心的信息安全。管控中心應通過監測和分析數據中心的性能指標，提出性能優化的建議，這包括提高數據處理速度、降低延遲、優化網絡帶寬等方面，以確保數據中心的高效運行，管控中心的執行架構如圖3 所示

圖3 管控中心的執行架構

管控中心需要負責確保數據中心的運作符合相關法規和標準，這包括數據隱私法規、安全標準等，保障數據中心的合規性，防范法律風險。通過建立強大的管控中心，數據中心能夠更加靈活、高效地應對各種挑戰，確保數據中心的穩定、安全和可靠運行。

2 大數據技術下數據中心的具體建設

2.1 集成異構數據

在建設路徑的初期階段進行充分的需求分析是關鍵，了解業務部門和用戶的需求，確定需要集成的異構數據類型和來源，明確數據中心的整體目標。確定數據中心需要集成的異構數據源，包括數據庫、文件系統、日志文件等，建立標準的數據接入接口，確保能夠順利地接入各種不同類型的數據源。針對不同的數據源進行數據格式的標準化工作，主要包括統一數據的字段命名、數據單位、時間格式等，以確保數據在集成過程中能夠保持一致性和可比性[2]。進行數據清洗和轉換操作，解決異構數據之間的差異，確保數據質量。這可能涉及缺失值的處理、異常值的處理、數據格式的轉換等工作。建立元數據管理系統，記錄和維護各種異構數據的元數據信息，包括數據源、數據格式、數據所有權等，元數據管理有助于數據的可理解性和可維護性。部署數據集成平臺，通過該平臺實現對異構數據的集成，例如，可以采用ETL 工具，也可以選擇其他適合的數據集成解決方案，確保數據集成的過程能夠高效、穩定地進行。異構數據集成涉及多個數據源，因此需要嚴格的數據安全措施和權限控制機制，確保只有授權人員能夠訪問敏感數據，防止數據泄露和濫用。針對需要實時處理的異構數據，考慮引入實時集成和流處理技術，可以通過使用流處理平臺或類似的技術來實現，確保數據的實時性和及時性。對數據集成的過程進行性能優化，包括優化數據傳輸速度、降低延遲等，確保在大數據環境下，異構數據的集成能夠高效運行，實現系統的穩定性和可靠性。

2.2 采用追溯法進行數據疏理

在建設數據中心時，可以采用追溯法進行數據疏理，追溯法是一種從末端數據逐步追溯到源頭數據的數據分析方法，其主要目的是通過對數據流向、轉換和處理過程的追溯，了解數據的來源、流向和轉換規則，從而實現數據的疏理和清晰化。首先明確數據中心的建設需求和數據范圍，確定需要疏理的數據類型和數據來源。從數據中心的末端數據開始，即最終被使用的數據，追溯其來源和處理過程，這些末端數據可能是報表、分析結果、業務應用數據等。逐步追溯末端數據的流向，了解數據是如何從源頭到達末端的，包括數據經過的系統、應用、處理流程等。在追溯過程中識別數據經歷的轉換規則和處理過程，這可能涉及數據清洗、加工、整合等過程。記錄并整理追溯過程中得到的數據元數據，包括數據的來源、流向、轉換規則、格式等信息。根據追溯的結果疏理和整理數據的流程，建立數據流程圖或數據地圖，清晰展示數據的流向和處理過程。在追溯的過程中評估數據的質量，發現數據質量問題并提出改進建議。根據追溯結果制定數據管理策略和規范，包括數據采集、存儲、處理、共享等方面的管理規定。

2.3 建立概念模型，開展數據整合

概念模型是對業務領域中數據和信息關系的抽象表示，它有助于理清業務流程、數據關系和數據元素之間的聯系，為數據整合提供指導。利用業務建模工具或方法，繪制業務流程圖、數據流程圖等，理清業務過程和數據流動，這有助于識別業務實體、業務規則和業務事件[3]。通過分析業務流程，標識出業務領域中的實體和實體之間的關系，實體可以是業務對象、概念或事件，而關系則表示實體之間的聯系。為每個實體定義屬性，即實體所包含的數據項。這有助于明確數據的內容和特征。基于上述分析，繪制概念模型圖，其中包括實體、關系和屬性，這可以采用實體關系圖（ER 圖）或其他概念建模工具，概念邏輯模型如圖4 所示。

圖4 概念邏輯模型

建立數據字典詳細記錄概念模型中每個實體和屬性的定義，以及它們之間的關系，數據字典是整合數據的參考工具，確保數據的一致性和標準化。在概念模型的基礎上，確定數據整合的策略和方法，這可能涉及數據的抽取、轉換和加載（ETL），數據集成平臺的選擇，以及數據標準化和清洗等步驟。根據概念模型和整合策略，開始實施數據整合工作，包括數據的抽取、清洗、轉換和加載，確保數據能夠按照概念模型的定義進行整合[4]。

2.4 數據建設

數據建設涉及數據的采集、存儲、處理、分析和應用等方面，旨在建立一個高效、可靠、可管理的數據基礎設施，以支持業務需求和決策。設計數據存儲架構，包括選擇合適的數據庫技術、存儲設備和數據備份策略，考慮數據的結構化和非結構化存儲需求，并確保存儲方案能夠支持業務的快速發展。實施數據集成，確保不同系統之間的數據能夠無縫流通，使用合適的集成工具和標準接口，確保數據的一致性和完整性。制定數據質量管理策略，包括數據清洗、去重、驗證等步驟，確保數據質量符合業務需求，提高決策的準確性和可信度[5]元數據是描述數據的信息，建立元數據管理體系有助于理解數據的含義、來源和關系，確保元數據的準確性和及時更新。利用數據分析和挖掘技術，發掘數據中的潛在信息和模式，建立數據分析模型，支持業務決策和優化業務流程。數據建設流程如圖5 所示。

圖5 數據建設流程

3 結語

綜上所述，在大數據技術下，建設數據中心能夠提升數據的處理和分析能力，更好的滿足日益增長的數據需求。在進行數據中心建設的時候，主要是從異構數據、數據疏理、數據整合、數據建設等方面入手，讓數據中心的建設更加高效，保障數據的完整性和保密性，降低數據泄漏和損壞的風險。