CobiNet(寧波)推薦文章： [摘要] 9月27日，由開放數(shù)據(jù)中心委員會(ODCC)主辦，阿里巴巴、百度、騰訊、中國電信、中國移動、中國信息研究院、英特爾等單位承辦的2016開放數(shù)據(jù)中心峰會在北京國際會議中心隆重舉行。

CNII網(wǎng)訊(方引青)9月27日，由開放數(shù)據(jù)中心委員會(ODCC)主辦，阿里巴巴、百度、騰訊、中國電信、中國移動、中國信息研究院、英特爾等單位承辦的2016開放數(shù)據(jù)中心峰會在北京國際會議中心隆重舉行。

ZNV中興力維，作為數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的佼佼者，受邀攜新一代智慧數(shù)據(jù)中心綜合管理解決方案(簡稱 維統(tǒng)管 )華麗亮相，現(xiàn)場展示受到了觀眾的熱烈圍觀和稱贊。ZNV中興力維的CTO曹友盛博士在會上作了 ZNV中興力維在DCIM中的大數(shù)據(jù)布局 的演講。介紹了什么是中興力維對DCIM的認(rèn)識和理念， 中興力維是如何以動環(huán)、安防、大數(shù)據(jù)來推動DCIM的升級，中興力維在DCIM領(lǐng)域中做了哪些創(chuàng)新，未來數(shù)據(jù)中心運(yùn)營管理的發(fā)展趨勢如何?CNII記者在會后采訪了ZNV中興力維的CTO曹友盛博士。

ZNV中興力維展臺

不斷創(chuàng)新 重新對DCIM詮釋

在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域，ZNV中興力維最新推出的 維統(tǒng)管 ，率先運(yùn)用和加入了企業(yè)管理，場地資源管理，物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)概念和技術(shù)。在供電保障、智能安防、智能樓宇、容量管理、資產(chǎn)管理等方面提供整體解決方案，作為一款為數(shù)據(jù)中心帶來理念革新的解決方案，集基礎(chǔ)設(shè)施管理、動力環(huán)境管理、智能子系統(tǒng)管理、運(yùn)維管理功能等于一體，以物聯(lián)網(wǎng)為框架，事件流為驅(qū)動，數(shù)據(jù)技術(shù)為手段，為用戶的后臺保障，降低維護(hù)成本、加強(qiáng)運(yùn)維管理、保障機(jī)房安全、合理利用資源等方面帶來價(jià)值。

ZNV中興力維CTO曹友盛博士

曹博士表示，要在短時(shí)期實(shí)現(xiàn)對IDC的高效管理，首先在對于DCIM的認(rèn)識理念上要有突破。更重要的是要站在技術(shù)的最前沿。 比如，傳統(tǒng)DCIM最早的定義是幫助IDC的業(yè)主和運(yùn)營商管理和控制他們的基礎(chǔ)設(shè)施。為此，ZNV中興力維對DCIM進(jìn)行了新的詮釋和創(chuàng)新。首先， DCIM不能僅僅是解決 基礎(chǔ)設(shè)施管理 的問題。要改善IDC的環(huán)境參數(shù)(碳排)、功效、能效、管理效益和安全性問題，這里除了設(shè)備、動力、環(huán)境等基礎(chǔ)設(shè)施的問題外，還有兩個(gè)很重要的因素：一個(gè)是數(shù)據(jù)管理，一個(gè)是企業(yè)管理(ERP)和現(xiàn)場管理(FRP)。一個(gè)IDC的管理需要三個(gè)團(tuán)隊(duì)：IT人員負(fù)責(zé)在數(shù)據(jù)中心的IT設(shè)備(即服務(wù)器和網(wǎng)絡(luò)交換機(jī))，基礎(chǔ)設(shè)施團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)該數(shù)據(jù)中心設(shè)施和空間管理維護(hù)設(shè)備，企業(yè)管理團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)該數(shù)據(jù)中心工作流程和運(yùn)營。ZNV中興力維把DCIM重新定義成 基于大數(shù)據(jù)概念的IDC數(shù)據(jù)中心綜合管理解決方案 。

彎道超車 把數(shù)據(jù)變?yōu)楹诵母偁幜?/p>

現(xiàn)今業(yè)界有各種各樣的DCIM工作流模型。在IDC的建設(shè)中，大規(guī)模部署各種各樣的傳感器，搜集來自各個(gè)動力、環(huán)境、IT設(shè)備和儀表的數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)以統(tǒng)計(jì)分類的形式，比如環(huán)境控制、功率和能量管理、安全性，以及IT系統(tǒng)，用多彩絢麗的形式展示在大屏上。讓IDC的業(yè)主和運(yùn)營商了解到了全部IDC的狀況，只要掌握這些問題，就能夠改善IDC的環(huán)境參數(shù)(碳排)、功效、能效、管理效益和安全性。事實(shí)上，目前，大多數(shù)DCIM產(chǎn)品難以解決這些重大問題，因此這也讓數(shù)據(jù)中心的業(yè)主在投資建設(shè)時(shí)產(chǎn)生了猶豫，也沒有人可以準(zhǔn)確定義描述DCIM到底應(yīng)該做些什么。

如何將IDC的數(shù)據(jù)變?yōu)楹诵母偁幜?曹博士有自己獨(dú)到的見解，他認(rèn)為當(dāng)今雖然有太多人懂得如何產(chǎn)生數(shù)據(jù)，最關(guān)鍵的因素是要學(xué)會如何保存數(shù)據(jù)以及如何使用數(shù)據(jù)，把這些數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的核心競爭力。相較于其他企業(yè)，ZNV中興力維的一個(gè)主要優(yōu)勢就是長期積累的數(shù)據(jù)信息及視頻信息。這些數(shù)據(jù)和信息的管理應(yīng)用技術(shù)能夠快速應(yīng)用到數(shù)據(jù)中心管理系統(tǒng)開發(fā)，為數(shù)據(jù)中心高效管理提供服務(wù)。

要把傳感器搜集來的各個(gè)動力、環(huán)境、IT設(shè)備和儀表的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成真正有意義的數(shù)據(jù)，能夠幫助IDC的業(yè)主和運(yùn)營商改善IDC的環(huán)境參數(shù)(碳排)、功效、能效、管理效益和安全性，整個(gè)行業(yè)還有一段路要走，主要有幾個(gè)原因。

第一，我們的數(shù)據(jù)不是太多了，而是還不夠多。我們需要一個(gè)密集的數(shù)據(jù)采集，這些數(shù)據(jù)的量不比一個(gè)數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)量少。打個(gè)比方，一個(gè)典型的IDC大概有100萬個(gè)測點(diǎn)。這個(gè)是什么意思呢?首先100萬個(gè)測點(diǎn)也只能覆蓋一些主要動環(huán)設(shè)備。其次，就以這100萬個(gè)測點(diǎn)來說，如果每5秒采集一次，一條測點(diǎn)數(shù)據(jù)是200B來計(jì)算，每天產(chǎn)生采集數(shù)據(jù)168億條，對存儲設(shè)備的IO要求是 200MB/5s = 40 MB/s。我們需要一個(gè)具有數(shù)據(jù)吞吐量90MB/s ，磁盤寫入能力 3.45TB/天的設(shè)備，一年1PB的存儲。用傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫是無法實(shí)現(xiàn)的，而中興力維已經(jīng)運(yùn)用基于Hadoop Spark技術(shù)研發(fā)出來了。

第二，一個(gè)IDC每天可以產(chǎn)生168萬條數(shù)據(jù)，僅告警種類就超過3萬多種。如何分析?僅建立一個(gè)符合幾個(gè)條件的分析，就可能要花上好幾天得出結(jié)果。如果要同時(shí)符合上萬個(gè)條件，比如，分析一個(gè)造成空調(diào)過載的觸發(fā)因素，需要在一個(gè)2萬多個(gè)數(shù)據(jù)條件的情況下分析。在過去的SQL條件下這只是一個(gè)夢，中興力維采用了NoSQL方法，可以把過去不可能的事，在1-2秒內(nèi)實(shí)現(xiàn)。

第三，分析不能只對一個(gè)設(shè)備上的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析?，F(xiàn)在最先進(jìn)的做法也只是在周邊的幾個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。比如，一個(gè)降能耗的模型，目前的分析局限于和空調(diào)機(jī)相關(guān)的冷水、冷風(fēng)、用電的峰谷等有限的相關(guān)條件。如果要將每個(gè)設(shè)備的用電、氣候、設(shè)備使用率、設(shè)備本身能效率等等一起來分析，這是一個(gè)很難解決的問題。這種分析也就是大數(shù)據(jù)中的五個(gè) V 中的 多樣性 (Volume海量、Velocity高速、Variety多樣、Value價(jià)值、Veracity真實(shí))。只有用大數(shù)據(jù)的方法才有可能分析出。

總體來說，大數(shù)據(jù)分析可以分為四層：

第一層： 響應(yīng)型分析：一個(gè)百萬測點(diǎn)的IDC，每天可產(chǎn)生6TB的數(shù)據(jù)，需要一個(gè)NoSQL的高速數(shù)據(jù)存儲，年統(tǒng)計(jì)報(bào)表的變量在百萬個(gè)以上，用SQL數(shù)據(jù)庫是無法統(tǒng)計(jì)出來的。NoSQL技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)百萬變量統(tǒng)計(jì)報(bào)表 2秒。

第二層：診斷型分析：報(bào)警產(chǎn)生的根源是什么?通過多維數(shù)據(jù)的時(shí)間關(guān)系深度分析，才能找到根源。趨勢分析：在溫度上升過程中的趨勢可以是線性、拋物、冪函數(shù)、指數(shù)型的。

第三層：預(yù)測型分析：這是下一代數(shù)據(jù)分析的頂尖層次。很多時(shí)候需要人工智能給我們一些真正的建議，利用存儲Alluxio上的預(yù)測模型作為參考，對采集數(shù)據(jù)做快速在線分析和預(yù)測，而這些模型來之于力維云計(jì)算中的深度細(xì)化和深度學(xué)習(xí)。

第四層：認(rèn)知轉(zhuǎn)換：認(rèn)知計(jì)算是最高層次，可通過提取來自工作流程、事件背景和環(huán)境的實(shí)時(shí)信息，幫助IDC經(jīng)營者增強(qiáng)預(yù)測和決策能力，給業(yè)務(wù)帶來更大的確定性，持續(xù)改進(jìn)自身的業(yè)務(wù)流程，使IDC運(yùn)營更加穩(wěn)健。認(rèn)知計(jì)算可以幫助IDC從大量數(shù)據(jù)中發(fā)掘洞察，揭示以往傳統(tǒng)方法無法發(fā)現(xiàn)的模式和機(jī)會，來提高重要研究的成功機(jī)率。

這些需要我們改變對大數(shù)據(jù)的虛夸認(rèn)識，重新從根本上認(rèn)識大數(shù)據(jù)，踏踏實(shí)實(shí)的開發(fā)出產(chǎn)品來。

精準(zhǔn)發(fā)力 做接地氣的產(chǎn)品和服務(wù)

IDC領(lǐng)域產(chǎn)品技術(shù)更迭頻繁，升級換代加快，這對企業(yè)創(chuàng)新能力提出很大挑戰(zhàn)，如何應(yīng)對這種惡性競爭?ZNV中興力維的回答非常簡單：在自己的產(chǎn)品中不斷注入新的科技，以更好的產(chǎn)品和服務(wù)維護(hù)現(xiàn)有的客戶，從而保持自身在行業(yè)中的領(lǐng)先地位。

ZNV中興力維的產(chǎn)品及服務(wù)涉及各個(gè)領(lǐng)域。在電信領(lǐng)域，中興力維針對中國鐵塔項(xiàng)目專門研發(fā)的 維塔士 動環(huán)監(jiān)控產(chǎn)品以其獨(dú)到的穩(wěn)定性與鐵塔工程使用情況高度契合，受到各界專家的好評。在智慧城市建設(shè)方面，ZNV中興力維推出了基于ICT、物聯(lián)網(wǎng)、智能化、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)特點(diǎn)的智慧城市解決方案，構(gòu)建城市的綜合趨勢預(yù)測、預(yù)警系統(tǒng)、綜合應(yīng)急智慧體系，銀川是ZNV中興力維打造的智慧城市樣本，其中智慧應(yīng)急、平安城市、智慧社區(qū)模塊得到了用戶的高度認(rèn)可。

ZNV中興力維能夠在電信、軌道交通、政府、能源、教育等行業(yè)都有著不俗的表現(xiàn)，這和公司對于研發(fā)的投入以及人才的培養(yǎng)是分不開的。曹博士介紹： ZNV中興力維在科研方面的投入逐年增加，2015年在技術(shù)研發(fā)方面的投入超過銷售額的10%。2016年，我們也在持續(xù)增加研發(fā)方面的投入，只有不斷加大研發(fā)力度，不斷創(chuàng)新，才能抓住市場機(jī)遇。此外，ZNV中興力維每年都拿很多國家資助的科研課題，其中不乏國家大數(shù)據(jù)的科研基金，這對新型技術(shù)人才的培養(yǎng)非常關(guān)鍵。

ZNV中興力維研發(fā)團(tuán)隊(duì)不僅龐大，在前沿科技方面實(shí)力雄厚，同時(shí)公司有著相當(dāng)務(wù)實(shí)的創(chuàng)新理念，總結(jié)下來就是：密切關(guān)注市場發(fā)展，做 接地氣 的產(chǎn)品和服務(wù)。 對市場上已經(jīng)有的技術(shù)，有企業(yè)已經(jīng)做的很好了，我們不會作為主業(yè)。再先進(jìn)的前沿科技，如果不能在市場上被應(yīng)用，我們也會考慮不做。我們要找準(zhǔn)自己的位置，專注在那些有市場需求、我們能夠領(lǐng)先、擅長的領(lǐng)域，這樣就可以使我們永遠(yuǎn)站在技術(shù)的前沿，最大限度的發(fā)揮企業(yè)的價(jià)值 ，曹博士說。

對于數(shù)據(jù)中心運(yùn)營管理的的發(fā)展趨勢，曹博士認(rèn)為，綠色將成為未來衡量數(shù)據(jù)中心的標(biāo)尺，再往后發(fā)展就是 數(shù)據(jù)為王 ，誰掌握了數(shù)據(jù)，誰就掌管了未來。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
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