数据中心主要架构

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一、数据中心的构成是怎么样的

数据中心系统的整体设计思想是以数据为中心，按照数据中心系统的内在关系进行划分。数据中心系统总体架构包括5个主要层：基础设施层、信息资源层。层、应用支撑层、应用层和支撑系统。如下：

数据中心总体架构

中央系统数据中心总体架构

自上而下的数据中心规划总体技术架构，设计技术路线和方法，确保网络、数据资源、系统应用系统、安全系统等要素形成有机整体，实现企业（组织）数据资源之间的链接管理和及时的信息跟踪、综合和分析。具体各层介绍如下：

（1）基础设施层

基础设施层是指支撑整个系统的基础支撑，包括机房、服务器、存储、网络。通讯环境、各种系统软硬件。

（二）信息资源层

信息资源层包括数据中心的各种数据、数据库、数据仓库。整个数据中心，包括信息资源层规划和数据流程定义，为数据中心提供统一的数据交换平台。

（3）应用支撑层

构建应用层所需的各种组件基于组件设计的思想提出和设计并需要复用，包括第三方购买的成分。

（四）应用层

应用层是指为数据中心定制开发的应用系统。它包括标准构建应用程序、采集和集成应用程序、数据服务应用程序等。管理运维应用以及服务于不同受众的企业门户（包括内网门户和外网门户）。

（五）支撑体系

支撑体系包括标准规范体系、运维管理体系、安全体系、安全备份与故障处理体系。备份和容灾系统依赖于传统数据中心系统中的安全系统。随着数据健康状况的改善，灾难恢复和备份已成为自己的系统。安全保障体系重点关注数据中心的立体安全防护，备份容灾体系重点关注数据中心的数据和容灾。

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二、大数据多层技术架构主要是指教育大数据的六层架构为：
1．数据源层：包括传统数据库、数据仓库、分布式数据库、NOSQL数据库、半结构化数据、非结构化数据、爬虫和日志系统等，是大数据平台的数据生成组织。
2.数据整理层：包括数据清洗、数据转换、数据处理、数据绑定、数据标注、数据预处理、数据加载、数据提取等。该层的作用是将原始数据处理成产品数据。
3.数据存储层（数据中心）：存储经过清洗后可用于生产系统的数据，如元数据、业务数据库、数据库模型数据等。该层直接针对需要高可靠性、高并发、高精度的应用系统。
4.数据挖掘和建模层：该层进行数据深度处理，根据业务需求建立适合业务的数据统计分析模型，建立运营和处理平台管理大数据，利用数据挖掘、深度学习等数据分析算法挖掘内在。从生产数据集中挖掘数据的价值，并为业务系统提供定义的数据和决策支持。
5.行业应用层：深入分析行业数据特征，分类行业数据产品需求，建立适合不同行业的数据应用产品。
6.数据可视化：提供数据可视化服务，通过智能报表、即席报表、BI可视化、平台接口等多种方式共享数据。