CobiNet(寧波)推薦文章： [摘要] 9月27日，2016開放數(shù)據(jù)中心峰會在北京國際會議中心如期舉行，本次峰會上，ZNV中興力維曹友盛博士就“力維在DCIM中的大數(shù)據(jù)布局”與在場嘉賓、觀眾分享了自己的看法與觀點。

9月27日，2016開放數(shù)據(jù)中心峰會在北京國際會議中心如期舉行，吸引了百度、騰訊、施耐德、IBM等眾多行業(yè)精英、資深專家、企業(yè)大佬匯聚一堂。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(下稱 維統(tǒng)管 )華麗亮相，現(xiàn)場展示受到觀眾的熱烈圍觀和稱贊。本次峰會上，ZNV中興力維曹友盛博士就 力維在DCIM中的大數(shù)據(jù)布局 與在場嘉賓、觀眾分享了自己的看法與觀點。

ODCC峰會現(xiàn)場?

如何將IDC的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為核心競爭力

通常，DCIM是指數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理。但在力維看來，對于一個數(shù)據(jù)中心來說，它的意義遠遠不只是對于基礎(chǔ)設(shè)施的管理。

雖然今天大家都在談大數(shù)據(jù)，許多企業(yè)也懂得如何產(chǎn)生數(shù)據(jù)，但是知道如何保存數(shù)據(jù)和利用數(shù)據(jù)的企業(yè)卻非常少。而Google是一個既會產(chǎn)生數(shù)據(jù)，又會使用數(shù)據(jù)的公司。谷歌最擅長的是使得數(shù)據(jù)成為他們的核心競爭力，谷歌所有的產(chǎn)品，最初的目的只有一個就是產(chǎn)生數(shù)據(jù)。

當(dāng)因特網(wǎng)的末端設(shè)備被智能化后，當(dāng)數(shù)據(jù)中心被物聯(lián)網(wǎng)化后，數(shù)據(jù)中心每天所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將以指數(shù)形式高速增長。數(shù)據(jù)中心運營者在優(yōu)化及規(guī)劃現(xiàn)有設(shè)施擴展的過程中，如何更好地運用系統(tǒng)里的數(shù)據(jù)采集量、多樣性、預(yù)測性的價值和真實性，分析的能力和速度將變得尤為重要。因此，對IDC數(shù)據(jù)的理解還突顯了IBM對大數(shù)據(jù)的五個定義：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值)、Veracity(真實)。

而力維對DCIM的認識從最初的 基礎(chǔ)設(shè)施管理 到 綜合管理 ，又進一步向前推進到： 基于大數(shù)據(jù)概念的IDC綜合解決方案。

ZNV中興力維CTO曹友盛博士在演講

IDC數(shù)據(jù)存在的難題與挑戰(zhàn)

Volume(海量)：目前的感知設(shè)備不夠多，智能化還只是剛剛開始，對于數(shù)據(jù)采集的密度不夠，視頻數(shù)據(jù)的采集也相對缺乏，數(shù)據(jù)流能力的設(shè)計存在瓶頸。

Velocity(高速)：對于百億級數(shù)據(jù)查詢的速度，報表分析的深度，統(tǒng)計的維度，在線分析的缺乏，3D組態(tài)的呈現(xiàn)速度。

Variety(多樣)：缺乏多維數(shù)據(jù)間的相關(guān)性分析，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)孤島性，溫濕度、電壓、電流、影像、GIS、氣體、時間之間的聯(lián)系和相關(guān)性缺乏。

Value(價值)：IDC數(shù)據(jù)對于IDC經(jīng)營者的價值在哪里? IDC經(jīng)營者要改善IDC的運營成本、設(shè)備的使用率和出租率，如何做到高效、節(jié)能、省心、省錢、安全。

Veracity(真實性)：IDC普遍存在的誤告警、漏告警、事件誤判、報表的真實性，對PUE的誤解。

ZNV中興力維展臺

什么才是聰明的解決方案

力維認為可以提升5個V在DCIM中的應(yīng)用。Volume(海量)：增加感知設(shè)備布點，增加數(shù)據(jù)采集密度，關(guān)鍵設(shè)備全生命周期事件記錄SOE，動環(huán)數(shù)據(jù)流能力設(shè)計;Velocity(高速)：大數(shù)據(jù)引擎Hadoop-Spark, Kafka、HBase、高速讀寫、高速查詢、高速統(tǒng)計;Variety(多樣)：歷史數(shù)據(jù)累積，數(shù)據(jù)整理、清洗，對時、多維數(shù)據(jù)相關(guān)性分析;Value(價值)：IDC數(shù)據(jù)的價值在于讓IDC經(jīng)營者能高效、安全、省心、省錢;Veracity(真實性)：真實性是IDC數(shù)據(jù)需要通過時間來考考核的，Google通過了兩年的時間，證明了DeepMind 能為它的IDC省下40%能耗。

針對數(shù)據(jù)流能力設(shè)計方面，力維的DCIM整體架構(gòu)可以分為數(shù)據(jù)呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)引擎、數(shù)據(jù)接入層、數(shù)據(jù)匯聚層。力維的 維統(tǒng)管 不僅能實現(xiàn)數(shù)據(jù)的處理、分析、挖掘、共享、深度學(xué)習(xí)，還能夠接入?yún)R聚各種協(xié)議、海量數(shù)據(jù)(百億條數(shù)據(jù))，即便每天100萬個檢測點產(chǎn)生6TB的數(shù)據(jù)、168億條數(shù)據(jù)。值得一提的是，維統(tǒng)管還可以實現(xiàn)高密度采集數(shù)據(jù)，100萬個測點， 每5秒采集一次，一條測點數(shù)據(jù)是200B來計算，每天產(chǎn)生采集數(shù)據(jù)168億條。

現(xiàn)場觀眾與力維展臺工作人員交流中

力維的大數(shù)據(jù)規(guī)劃

第一層是做到響應(yīng)型分析：收集數(shù)據(jù)，報表統(tǒng)計，高速查詢。即一個百萬測點的IDC，每天可產(chǎn)生6TB的數(shù)據(jù)，需要一個NoSQL的高速數(shù)據(jù)存儲, 年統(tǒng)計報表的變量可以在百萬個以上，用SQL數(shù)據(jù)庫是無法統(tǒng)計出來的。NoSQL技術(shù)可以實現(xiàn)百萬變量統(tǒng)計報表 2秒。

第二層是診斷型分析趨勢：報警產(chǎn)生的根源是什么?通過多維數(shù)據(jù)的時間關(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。

第三層是預(yù)測模型：預(yù)測型分析已經(jīng)進入到下一代數(shù)據(jù)分析的頂尖層次，很多時候是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，而這些模型來自力維云計算中的深度細化、深度學(xué)習(xí)。

第四層是認知轉(zhuǎn)換：認知計算是大數(shù)據(jù)的最高層次。可通過提取來自工作流程、事件背景和環(huán)境的實時信息，幫助IDC經(jīng)營者增強預(yù)測和決策能力，給業(yè)務(wù)帶來更大的確定性，從而持續(xù)改進自身的業(yè)務(wù)流程，使IDC運營更加穩(wěn)健。另外，認知計算可以幫助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)的模式和機會，來提高重要研究的成功機率。

文章編輯：CobiNet(寧波)  
本公司專注于電訊配件,銅纜綜合布線系列領(lǐng)域產(chǎn)品研發(fā)生產(chǎn)超五類，六類,七類屏蔽網(wǎng)線/屏蔽模塊及相關(guān)模塊配件, 我們是萬兆屏蔽模塊，10G屏蔽模塊，屏蔽線生產(chǎn)廠家。

歡迎來電咨詢0574 88168918,郵箱sales@cobinet.cn，網(wǎng)址78867.cn