如何规划建设自动化绿色数据中心

　　中国IDC圈5月22日报道：在满足性能的前提下，我们需要对不同的数据类型在不同的存储架构下实现不同的数据管理功能进行详尽的分析比较，并充分考虑业务流程的要求，以达到“管理简便、安全可靠、灵活扩展、经济实惠”的建设目的。一个现代化的数据中心将是 “自动化的绿色数据中心”。

　　过去，我们企业内部虽然建设有数据中心，但是数据中心内部的IT架构建设往往是由任务、项目被动驱动的，导致我们的架构显得复杂、凌乱，不仅给我们自己的维护管理带来了许多没必要的麻烦，也制约了我们现在和未来的建设发展。

　　今天，当数据中心的主动建设越来越清晰地成为我们IT建设任务时，我们需要静下心来好好分析一下数据中心建设的各种需求，并描绘出数据中心的发展蓝图，从而为我们未来的工作制定方向。在这里可能会受因历史原因而存在的众多老设备的干扰，从而需要考虑利旧的因素； 但要保持清晰的发展战略和方向，使得我们能够不迷失于这种原有利益的平衡当中。按照建设蓝图发展，历史的利旧因素终将会消弭于未来，而全新的、高生产力的、具备前瞻性的、高度灵活扩展的新数据中心，将为在日益激烈的市场竞争环境下企业的发展保驾护航。

　　因此，我们需要为数据中心的建设建模。单一任务的数据中心建设是简单的，我们在这里需要考虑的是复杂任务的数据中心建设。为了保证数据中心的简约性，我们就需要为此对任务进行抽象，并进行普适化的处理。

　　通常对任务的数据都可以分解成几个我们需要考虑的要素：一是数据的类型，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据； 二是数据管理的内容，包括访问控制和安全、配置调整、备份、容灾、归档、法规遵从等； 三是数据是否存在交换共享的需要，包括同一业务流程上的和不同业务处理域间的交换共享。

　　数据中心的构建要满足性能需求是基本的要求。不过要谨防陷入伪性能的虚假需求里，比如目前许多厂商提供的Cache读写性能、内部链路带宽等，有许多是和现实情况及实际要求有着巨大出入的。在这里企业应利用实际的业务系统对不同厂商的产品进行评测，同时积累企业实际的性能历史参数。盲目地追求伪性能指标和硬件指标会使我们数据中心的建设迷失在性能这一片叶子上。

　　在满足性能的前提下，我们需要对不同的数据类型在不同的存储架构下实现不同的数据管理功能进行详尽的分析比较，并充分考虑业务流程的要求，以达到“管理简便、安全可靠、灵活扩展、经济实惠”的建设目的。一个现代化的数据中心将是一个“自动化的绿色数据中心”。

　　支持NAS+SAN+iSAN

　　数据的类型通常有三类：结构化数据、半结构化数据、非结构化数据。这些数据的类型其实体现了IT架构的需要。

　　结构化数据（如数据库

　　）和半结构化数据（如邮件）通常需要服务器对数据的内容进行解析才能为用户所理解，因此对数据的访问必然需要通过有限的服务器来进行。这种模型下的数据访问可以采用NAS/SAN/iSAN多种架构。这取决于用户对于性能、扩展性、宕机影响、个人偏好等诸多因素的看法。

　　比如说，同一个厂家的SAN和NAS比较（注：不同厂家的产品不具可比性），在数据库环境下，SAN的性能更高一些，但是采用NAS会具备更好的扩展性； 并且，即使存储系统临时重起，前端数据库也会继续保持，而不会像SAN/iSAN一样挂机，从而导致业务中断。所以，在性能满足需求的前提下，采用何种存储架构就成了个人偏好的问题了。

　　非结构化数据（如各种类型的文档、图片等）由于是在客户机上直接进行解码访问，因此采用NAS是最优的选择。可以说，这已经成了现代数据中心建设中的不二选择。当然我们也可以采用文件服务器加上SAN/iSAN存储，或者直接利用数据库服务器的计算资源来实现，但是这样的通用产品组合与专用的NAS相比有相当的差距。

　　所以，我们需要搭建一个既支持结构化、半结构化数据的存储，也能够支持非结构化数据的存储平台，因为我们对未来上什么业务、业务需要什么类型的数据、不同数据类型的数据比例是多少并不清楚。一个任务可能是结构化数据，也可能是非结构化数据；更多的是两者都有，只是根据业务的不同，导致不同类型的数据比重不同。

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