5.1　云数据中心及其子系统

5.1.1　云数据中心概述

5.1.1.1　第一代数据中心

从数据中心的发展历程来看，国内的数据中心建设起源于20世纪60年代大型计算机专用机房的建设。这个时期的数据中心，通常称为计算中心，因为其主要功能是科研和国防领域的科学计算，称之为第一代数据中心。

5.1.1.2　第二代数据中心

到1990年前后，随着国家信息化政策的启动，商务计算的需求开始爆发，计算机设备进入塔式服务器和小型机机房时代，并且市场规模急剧增长，从而引起了机房建设的产业化发展，出现了专业分工的机房设备制造企业和机房工程实施服务企业，国家也陆续制定了相关的机房建设标准。这个时期的机房，称之为第二代数据中心。

5.1.1.3　第三代数据中心

在2000年前后，随着国外互联网“泡沫”——互联网应用及其相关应用产业爆炸式发展，以及相关产业的盲目性投资的驱动，第一次出现了真正意义上的“数据中心”，即以提供互联网数据处理、存储、通讯为服务模式的互联网数据中心（IDC）。由于IDC的规模巨大、计算设备数量众多，引起了服务器设备结构的革命性变化——机架化，这引起了数据中心设计模式及其相关基础设备的革命（如初期的高架地板下送风的气流组织模式和后期的关注机柜微环境的局部就近送风的气流组织模式、标准19英寸机柜、大容量UPS、大容量空调系统等新技术、新设备的产生）；同时由于IDC用户对高可用性的追求，形成了以系统可用性为核心的设计理念，通过设备的冗余、系统的冗余等设计方法提高整个数据中心的可用性。由于代表了一个新时代的技术要求，所以即使在互联网“泡沫”消除之后，这些数据中心领域的新技术和新产业仍得以广为接受的技术理念、成熟产品以及标准规范的形式留存下来，并且被应用、拓展到了非IDC领域（如银行业），形成了延续至今的数据中心建设模式。这个时期的数据中心，称之为第三代数据中心，其特点是以机架式设备为服务对象、以“机柜IT微环境”保障为设计目的、以系统可用性为核心指标。

5.1.1.4　第四代数据中心（云数据中心）

如今，云时代的到来，正在剧烈影响着数据中心的建设理念和基础设施设备、工程实施、运行维护领域的技术和产业发展，正在驱动并孕育着一场数据中心基础设施的产业革命，正在引领数据中心进入第四代发展时期——云数据中心时代。

云计算业务模式带来的新增要求和云计算业务模式带来的便利条件，前者是一种技术挑战，而后者则是一种技术限制的放宽；前者主要表现在云计算业务模式所要求的规模效益引发的、对数据中心的建设成本和运营费用的限制更加严格，后者主要表现在由虚拟技术、资源动态管理技术所带来的对数据中心的局部可用性、可靠性要求的降低和放宽。数据中心的高可用性追求与低成本费用追求，是一对无法调和的矛盾。在第三代数据中心时代，前者占据核心目标的位置；而在第四代数据中心，由于计算技术革命带来的技术便利，使后者得以占据核心目标的位置。所以，如何利用云计算技术带来的便利，来降低数据中心的建设成本和运营费用，是贯穿整个第四代数据中心时期的技术主线。

5.1.2　云数据中心定义及要素

一个数据中心究竟具备什么条件才能真正称之为云数据中心呢？可以这样来定义一个云数据中心：当前科技水平下，云数据中心是一种基于云计算架构的，计算、存储及网络资源松耦合，完全虚拟化各种IT设备，模块化程度较高、自动化管理程度较高、具备较高绿色节能程度的新型数据中心。

从上面的定义中，可以得出云数据中心的要素有以下几点。

（1）虚拟化程度　包含服务器、网络、存储等虚拟化。

（2）计算、存储及网络资源的松耦合程度　用户可以单独使用其中任意一二项资源而不拘泥于运营商的类似套餐打包服务等。

（3）模块化程度　数据中心内的软硬件分离程度，机房区域模块化程度。

（4）自动化管理程度　机房内对物理服务器、虚拟服务器的管理，对相关业务的自动化流程管理，对客户服务的收费等服务自动化管理等。

（5）绿色节能程度　真正的云数据中心在各方面符合绿色节能标准，一般PUE值不超过1.5。

对于云计算而言，应着重从高端服务器、高密度低成本服务器、海量存储设备和高性能计算设备等基础设施领域提高云数据中心的数据处理能力。云数据中心要求基础设施具有良好的弹性、扩展性、自动化、数据移动、多租户、空间效率和对虚拟化的支持。

5.1.3　云数据中心总体架构及其子系统

云数据中心架构分为服务和管理两大部分。在服务方面，主要以提供用户基于云的各种服务为主，与前文提及的云计算服务层次架构相同，共包含3个层次：基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）、软件即服务（SaaS）。在管理方面，主要以云的管理层为主，它的功能是确保整个云数据中心能够安全、稳定地运行，并且能够被有效管理。云数据中心总体架构如图5-1所示。

5.1.3.1　云计算机房架构

云计算机房采用标准化、模块化的机房设计架构。模块化机房包括集装箱模块化机房和楼宇模块化机房。集装箱模块化机房在室外无机房场景下应用，减轻了建设方在机房选址方面的压力，帮助建设方将原来半年的建设周期缩短到2个月，而能耗仅为传统机房的50％，可适应沙漠炎热干旱地区和极地严寒地区的极端恶劣环境。楼宇模块化机房采用冷热风道隔离、精确送风、室外冷源等领先制冷技术，可适用于大中型数据中心的积木化建设和扩展。

5.1.3.2　云计算网络系统架构

网络系统总体结构规划应坚持区域化、层次化、模块化的设计理念，使网络层次更加清楚、功能更加明确。数据中心网络根据业务性质或网络设备的作用进行区域划分，可从以下几方面的内容进行规划。

①按照传送数据业务性质和面向用户的不同，网络系统可以划分为内部核心网、远程业务专网、公众服务网等区域。

②按照网络结构中设备作用的不同，网络系统可以划分为核心层、汇聚层、接入层。

③从网络服务的数据应用业务的独立性、各业务的互访关系及业务的安全隔离需求综合考虑，网络系统在逻辑上可以划分为存储区、应用业务区、前置区、系统管理区、托管区、外联网络接入区、内部网络接入区等。

此外，还有一种Fabric的网络架构。在数据中心部署云计算之后，传统的网络结构有可能使网络延时问题成为一大瓶颈，这就使得低延迟的服务器间通信和更高的双向带宽需要变得更加迫切。这就需要网络架构向扁平化方向发展，最终的目标是在任意两点之间尽量减少网络架构的数目。

Fabric网络结构的关键之一就是消除网络层级的概念，Fabric网络架构可以利用阵列技术来扁平化网络，可以将传统的三层结构压缩为两层，并最终转变为一层，通过实现任意点之间的连接来消除复杂性和网络延迟。不过，Fabric这个新技术目前仍未有统一的标准，其推广应用还有待更多的实践。

5.1.3.3　云计算主机系统架构

云计算的核心是计算力的集中和规模性突破，云数据中心对外提供的计算类型决定了云数据中心的硬件基础架构。从云端客户需求看，云数据中心通常需要规模化地提供以下几种类型的计算力，其服务器系统可采用三（多）层架构：一是高性能的、稳定可靠的高端计算，主要处理紧耦合计算任务，这类计算不仅包括对外的数据库、商务智能数据挖掘等关键服务，也包括自身账户、计费等核心系统，通常由企业级大型服务器提供；二是面向众多普通应用的通用型计算，用于提供低成本计算解决方案，这种计算对硬件要求较低，一般采用高密度、低成本的超密度集成服务器，以有效降低数据中心的运营成本和终端用户的使用成本；三是面向科学计算、生物工程等业务，提供百万亿、千万亿次计算能力的高性能计算，其硬件基础是高性能集群。

5.1.3.4　云计算存储系统架构

云计算采用数据统一集中存储的模式，在云计算平台中，数据如何放置是一个非常重要的问题，在实际使用过程中，需要将数据分配到多个节点的多个磁盘当中。而能够达到这一目的的存储技术趋势当前有两种方式：使用类似于Google File System（GFS）的集群文件系统；基于块设备的存储区域网络SAN系统。

GFS是由Google公司设计并实现的一种分布式文件系统，基于大量安装有Linux操作系统的普通PC构成的集群系统，整个集群系统由一台Master和若干台Chunk Server构成。在SAN连接方式上，可以有多种选择。一种选择是使用光纤网络，能够操作快速的光纤磁盘，适合于对性能与可靠性要求比较高的场所；另外一种选择是使用以太网，采取SCSI协议，能够运行在普通的局域网环境下，从而降低成本。采用SAN结构，服务器到共享存储。

设备的大量数据传输是通过SAN网络进行的，局域网只承担各服务器之间的通信任务，这种分工使得存储设备、服务器和局域网资源得到更有效的利用，使存储系统的速度更快，扩展性和可靠性更好。

5.1.3.5　云计算应用平台架构

云计算应用平台采用面向服务架构SOA的方式，为部署和运行应用系统提供所需的基础设施资源，所以应用开发人员无需关心应用的底层硬件和应用基础设施，并且可以根据应用需求动态扩展应用系统所需的资源。完整的应用平台提供如下功能架构。

（1）应用运行环境　包括分布式运行环境；多种类型的数据存储；动态资源伸缩。

（2）应用全生命周期支持　提供开发SDK、IDE等加快应用的开发、测试和部署；公共服务，以API形式提供公共服务，如队列服务、存储服务和缓存服务等；监控、管理和计量方面，提供资源池、应用系统的管理和监控功能，精确计量应用使用所消耗的计算资源。

（3）集成、复合应用构建能力　除了提供应用运行环境外，还需要提供连通性服务、整合服务、消息服务和流程服务等用于构建SOA架构风格的复合应用。图5-2为云数据中心服务整合图。

以上是对云数据中心架构的一些剖析。云计算之所以称为“云”，是因为它在某些方面具有现实中云的特征：云一般都较大；云的规模可以动态伸缩，它的边界是模糊的。云计算的商业模式给用户提供的是一种IT服务，其内容也是随时间变化、动态弹性的。因此，云数据中心的架构也会随着社会的进步不断调整和优化。