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用发展的眼光看数据中心




作者: 《信息周刊》杂志
CNETNews.com.cn
2008-07-22 12:40:20
关键词: 存储虚拟化 数据整合 CIO 超级计算机 服务器 数据中心

  用发展的眼光看IT,这次我们一起来看看“数据中心”的前世今生。

  如果说在IT基础设施中,有什么是“集大成者”,至少到目前而言,非数据中心莫属。数据中心及与之对应的C/S模式的出现,对整个IT的革命意义,有点像猿人直立解放双手,在各种信息化阶段论中,也被公认为是从计算机时代跨越到信息时代的关键一步。

  集中与分布的辩证法

  要谈数据中心的前世今生,必须得先谈一下集中和分布这两个在IT中至关重要的概念。从第一台计算机发明以来,这就是一道IT建设中永远无法避开的选择题。

  计算机刚发明的时候是集中的,将这种集中模式发展到极限的是国际商业机器公司(IBM)。后来和加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)下棋的“深蓝”,是集中式超级计算的极致;个人电脑(PC)的出现和普及,使得计算能力从集中在机房的庞然大物向分布在千家万户的Wintel系统转移;在网络基础具备之后,历史又回到了集中的模式上,这个时候数据中心出现了;到了Web2.0时代,P2P技术甚嚣尘上,天平又呈现出向分布倾斜的态势。这个发展过程大家都了解,但是如何去解读第二次向集中的回归及其后的事情,才是问题的关键。

  在梳理集中-分布对立统一的发展历程的时候,我们发现,数据中心出现于一个非常重要的时刻,是IT世界从第一个“集中-分布”轮回走向第二个“集中-分布”轮回的标志。但此集中非彼集中,数据中心与其说是对超级计算机的回归,倒不如说是架构在网络上,与前端的PC构成的一个二元系统。这其中至少有两个关键前提:

  1、网络具备足够的连通条件;

  2、非连接的全分布系统,存在一些无法解决的问题。

  对于第一个前提,我们可以直接把它变换成结论-不具备良好的网络基础,就不可能建设数据中心。换言之,从发展阶段论看,数据中心出现在网络之后,是IT能力成熟度模型(IT Capability Maturity Model,下称IT-CMM)第三阶段的标志。对于第二个前提,我们则可以列举数据中心解决了怎样的问题:

  ◆ 数据唯一性问题——想想银行的通存通兑业务和令人苦恼的社保账户跨城市转移

  ◆ 数据安全性问题——把钱存在银行总比把钱掖在床底下更安全

  ◆ 数据规模问题——数据中心运行企业资源计划(ERP)大型软件显然比单机版财务系统更强大

  ◆ 数据可分析问题——不把数据堆在一起,怎么做数据挖掘和数据分析

  从本质上,数据中心实现的是数据前端呈现和后端储存、处理的分离,这种分离通过中间的网络载体实际上又是连接在一起的,而通过这种分离实现的是数据的集中,对应上面的四个问题来看,这个集中是划时代的。因为分散的数据难以产生价值,集中的数据带来无限价值。从数据中心出现那天起,IT的重心才真正从机器转移到机器里面的0和1。

  在上面提到的四个问题中,前三个问题伴随这数据中心的诞生就得到了解决,而第四个问题实际上解决的是数据关联和数据二次采集应用的问题,也就是现在经常困扰首席信息官(CIO)的“跨系统应用”和“异构数据整合”的问题。此外,数据的安全问题具有两面性,数据中心就像把所有鸡蛋放在一个坚固的篮子里,肯定比分散在若干不坚固的篮子里要安全,但与此同时,确保篮子不掉在地上也就成了最要命的问题。因此数据中心的建设必然伴生一个重要而关键的IT建设子命题——数据安全。总而言之,我们可以把数据中心的建设划分成三个阶段:数据物理集中、数据逻辑集中、数据安全。这三个部分交叉融合,建设的时候有先后顺序,而规划的时候必须作为一个整体。相应的,数据灾备的建设也是数据中心后期的一个重要课题,它直接解决的是备用鸡蛋篮子这样一个数据安全命题,间接解决的是二次数据集中这样一个在前期可能解决的不彻底的问题。在政府系统建设共享灾备中心主要目的就在于后者。由此我们看到,数据中心作为一个系统工程,它的建设时机在整个IT建设的进程中是有规律可循的,其次它本身也可分为若干阶段,进行排列性的规划。

  数据中心与IT-CMM

  如果用IT-CMM的方法论来划分,数据中心位于IT-CMM的第三阶段。在IT-CMM的一、二阶段,IT建设的核心分别是PC+单机版软件,以及网络。事实上,绝大多数企业的IT建设轨迹也是这样的。

  一般而言,在企业的局域网、园区网、广域网铺设完成之后,基本上就具备建设数据中心的条件了。这里需要注意的是,对于尚处于网络的建设和改造阶段的企业,实际上必须提前规划数据中心系统——因为,数据中心的规划反过来可能对网络的规划和部署产生影响。对于很多大型企业而言,将数据中心和网络融合起来规划有几个好处:一来可以最大限度降低数据平面和网络条件的不匹配性;二来可以预先为商业智能(BI)、数据仓库(Data Warehouse)等跨系统应用和异构数据整合打好物理基础。而规划所遵循的原则有:数据平面尽量集中,尽量统一(集中和统一意味着标准化,而标准化意味着资源化、虚拟化),而数据平面尽量能够通过网络平面延伸到各处,避免应用孤岛和应用死角。

  在今天,数据中心这个领域集中了大量的相关技术如服务器集群、服务器和存储虚拟化、负载均衡、应用优化、深度安全防护、数据中心资源管理

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