云计算数据中心建设需融合哪些技术？

1、云计算数据中心的构成

云计算数据中心本质上由云计算平台和云计算服务构成。云计算服务包括通过各种通信手段提供给用户的应用、软件、工具以及计算资源服务等;云计算

平台包括用来支撑这些服务的安全可靠和高效运营的软硬件平台。通过云计算平台将一个或多个数据中心的软硬件整合起来，形成一种分层的虚拟计算资源池，并提

供可动态调配和平滑扩展的计算、存储和网络通信能力，用以支撑云计算服务的实现。

云计算平台是云计算中心的内部支撑，处于云计算技术体系的核心。它以数据为中心，以虚拟化和调度技术为手段，通过建立物理的、可缩放的、可调配

的、可绑定的计算资源池，整合分布在网络上的服务器集群、存储群等，结合可动态分配和平滑扩展资源的能力，提供安全可靠的各种应用数据服务。

2、云计算数据中心的实施过程

云计算数据中心的实施不是一个简单的软硬件集成项目，在实施之前需要谨慎评估和整体规划，充分考虑云计算数据中心的管理模式，并将未来的运营模式纳入到整体规划中，这样才可以充分发挥云计算平台作用。

结合对云计算中心用户需求的调研和国外的实施经验，目前云计算数据中心基础架构实施主要分为以下5个阶段：

1)规划阶段：要将云计算中心建设作为战略问题来对待，管理高层要给予极大的重视和支持，并明确每一阶段所要实现的目标，从业务创新和IT服务转型的高度进行规划和部署。

2)准备阶段：根据本行业特性，充分了解用户采用云计算数据中心想要获得的服务与应用需求，并对云计算平台进行充分的评估，选择合适的技术架构。同时充分考虑系统扩展和迁移的可 *** 作性，保证基础设施平台技术的连续性和核心业务的连续性。

3)实施阶段：资源虚拟化是云计算中心的基础，通过构建支持异构平台的虚拟化平台，可以满足安全性、可靠性、扩展性和灵活性等各方面的服务要求。

4)深化阶段：在实现平台架构虚拟化的基础上，还要实现各种资源调度和分配的自动化，为全面管理和自助服务打好基础。

5)应用和管理阶段：云计算的基本特征是开放性，云计算平台应能提供标准的API实现与现有应用兼容。所有的应用移植是渐进过程，云计算基础架构要很好的支撑核心应用，而并不仅仅是新增的需求。同时，云计算平台建设是个闭环的过程，需要进行不断地改进。

3、云计算数据中心的关键技术

云计算数据中心的建设融合了很多新的技术，主要包括以下几个方面。

1)虚拟化技术

虚拟化技术的应用领域涉及服务器、存储、网络、应用和桌面等多个方面，不同类型的虚拟化技术从不同角度解决不同的系统性能问题。

服务器虚拟化对服务器资源进行快速划分和动态部署，从而降低了系统的复杂度，消除了设备无序蔓延，并达到减少运营成本、提高资产利用率的目的。

存储虚拟化将存储资源集中到一个大容量的资源池并进行统一管理，实现无需中断应用即可改变存储系统和数据迁移，提高了整个系统的动态适应能力。

网络虚拟化通过将一个物理网络节点虚拟成多个节点以及将多台交换机整合成一台虚拟的交换机来增加连接数量并降低网络复杂度，实现网络的容量优化。

应用虚拟化通过将资源动态分配到最需要的地方来帮助改进服务交付能力，并提高了应用的可用性和性能。

云计算数据中心基于上述虚拟化技术实现了跨越IT架构的全系统虚拟化，对所有资源进行统一管理、调配和监控，在无需扩展重要物理资源的前提下，

简单而有效地将大量分散的、没有得到充分利用的物理资源整合成单一的大型虚拟资源，并使其能长时间高效运行，从而能源效率和资源利用率达到最大化。

2)d性伸缩和动态调配

d性伸缩可以从纵向和横向两个方面考虑。纵向伸缩性是指在同一个逻辑单元内增加资源来提高处理能力，如：在现有服务器上增加CPU或在现有的RAID/SAN存储中增加硬盘等;横向伸缩性是指增加更多逻辑单元的资源，并整合成如同一个单元在工作。

动态调配是根据需求的变化，对计算资源自动地进行分配和管理，实现高度“d性”的缩放和优化使用，而使用者不介入具体 *** 作流程。

3)高效、可靠的数据传输交换和事件处理

数据传输交换和事件处理系统是云计算中心的消息和数据传输交换枢纽，不能仅采用组播协议来追求速度，也不能仅采用TCP来追求可靠性，而需要结

合多种协议的优势，有效控制分布在网络上的众多组件之间的数据流向，保证数据通道的畅通性、信息交换的可靠性和安全性。同时，为了满足系统应用的多样性和

业务实时性要求，设计中也要考虑点对点、点对多点、多点对多点等多种连接方式。

云计算（cloud computing）是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。

对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院（NIST）定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。

李 林 张红英 李 珂

（中国地质调查局西安地质调查中心）

摘 要 应用信息技术将海量的地质调查数据信息按照一定的标准进行数字化存储、管理，通过现代网络服务技术，不仅可以实现信息资源的目录查询，而且可以实现信息的空间查询、检索、浏览，及时有效地为用户提供综合客观的地质信息服务。本文基于此地质信息服务发展方向，依据西北地质灾害调查项目特点和空间数据库现状探索地质灾害管理与防治信息通过网络信息术进行集成与服务。系统基于地质数据库管理思想，架构于大型数据库系统（SQL Server2008）上，充分利用数据融合、集成及管理技术，空间搜索查询技术以及网络技术，采用 C/S 和 B/S 模式将地质灾害数据获取体系、数据管理与分析评价体系，以及数据共享与发布体系关联起来，探索实现集地质灾害的数据采集、信息分级管理、灾情评估、快速响应以及信息发布。

关键词 地质资料 数据集成 系统建设

1 引言

我国是世界上地质灾害最严重的国家之一，每年因地质灾害造成的直接经济损失占自然灾害总损失的 20% 以上，直接影响了人民的生活，制约了社会的可持续发展。国家对此很重视，尤其 1999 年以来地质灾害逐步成为地质环境工作的一项重要职能，越来越受到重视。随着地质灾害研究的深入和地质灾害资料的积累，地质灾害信息基础数据库日益庞大。如何管理这些基础数据乃至从中挖掘和组织出更有用的信息，这都是传统的方法和技术所难以胜任的。随着以 GIS 技术为核心的 3S（GIS，GPS 和 RS）技术在地球科学领域中的蓬勃发展，地质灾害的研究和信息服务工作开辟了一条崭新的途径，使得地质灾害信息共享和动态管理、综合分析和预测、快速预报和应急指挥等成为可能。

西北地质灾害调查数据集成与服务系统的建设就是探索将地质灾害管理与防治信息，通过网络数据库技术进行集成，打破时间、空间和部门分隔的限制，将地质灾害防治管理带入不断积累、科学管理和合理利用，地质灾害防治带入动态评估、快速响应、远程会商及应急指挥的良性循环轨道，系统全方位地实现了向社会提供优质、透明和高效的信息服务，达到了提高地质灾害防治管理效率和质量的目的。

2 系统框架

西北地质灾害调查数据集成与服务系统基于地质数据库管理平台，架构于大型数据库系统（SQL Server 2008）上，充分利用数据融合、集成及管理技术，空间搜索查询技术以及网络技术，采用 C/S 和B/S 模式将地质灾害数据获取体系、数据管理与分析评价体系以及数据共享与发布体系关联起来，实现集地质灾害的数据采集、信息分级管理、灾情评估、快速响应以及信息发布等功能为一体的综合应用。

3 数据集成内容

完整、齐全、有效的第一手资料是建立空间数据库的前提，而地质灾害所涉及的信息众多且来源广泛，能有效地对系统所涉及的多源海量数据进行管理、再现和分析是系统的核心、关键。本次数据集成依据西北地质灾害调查项目特点和空间数据库的建库现状，进行数据筛选、以确定建库所需的数据资料。

集成数据内容包括西北地区历年来完成的“县（市）地质灾害调查”与“1∶50000地质灾害调查”成果，目前分类别分阶段完成了西北“县（市）地质灾害调查”200 多个县市成果的地质灾害调查报告、成果图件及数据库等内容和“1∶50000 地质灾害详细调查”成果，包括延安等 30 个县调查报告、成果图件及数据库等内容进行整合。

为便于数据管理与分析，对地质灾害信息采用了分类、分组、分层的管理模式，将数据库划分为地质灾害调查数据库、地质灾害成果图件数据库、非结构化资料数据库（office 文档、照片、视频等）等多个专题数据库，每个专题数据库中的数据又由若干分组信息组成。易于实现整体查询和归并检索输出，同时也保证了系统的快速高效的性能要求。

4 数据处理与汇总

将地质灾害信息数据上载至集成与服务系统之前，须经数据整理与汇总集成，具体包括灾害调查属性数据整理、成果图件数据整理、图件图层文件整理、投影变换整理、图件图例统一、元数据等几方面的整理。

41 灾害调查属性数据整理

灾害调查属性数据整理，重点是根据最新版“县市地质灾害调查数据库”和“1∶50000 地质灾害调查数据库”格式为标准，整理崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷、地裂缝、遥感解译等地质灾害点属性表，统一属性结构；检查统一编码一致性，确保编码与空间位置、行政编码逻辑一致性；检查空间位置经纬度坐标表达是否正确；检查调查表关键属性的正确性，如灾害类型、规模、危害性、稳定性等关键字段是否为空，表达是否严谨、下属词是否正确。

42 图件数据整理

成果建库图件文件进行规范检查和统一处理，统一转换为西安 80 坐标系下的经纬度投影图件，所有建库图件及索引图件必须统一转换为 ArcGis Shape 格式，便于上传。

43 非结构化文档整理

office 文档、照片、视频等数据，是地质工作实践产生最多、利用率最高的数据。相对存储在各类数据库应用系统地质图数据库、矿产地数据库结构化数据，统称为非结构化数据。采用的处理解决方案是 Mapgis 图形统一为 Mapgis67 文件格式；Word、Excel、Powerpoint 文档统一为 office2003 文件格式；PDF 文档为支持汉字编码的 PDF 版本；、照片格式统一为 JPEG 格式；未列出的其他文件格式统一压缩为 ZIP 格式。

44 查询索引整理

索引整理主要将行政区划、图幅、工作程度等基本、常用检索方式进行统一要求整理。行政区划参照国家最新省、市、县、乡行政区，标准图幅分别按 1/50 万、1/25 万、1/20 万、1/10 万、1/5 万、1/1 万整理，工作程度以县为单元整理（表 1）。

表 1 查询索引属性表

续表

5 系统功能

51 地质灾害资料目录管理

地质灾害资料目录服务模块组织并管理地质灾害调查所有的基础与成果信息，是数据信息 *** 作的入口，是整个软件系统数据管理的核心；表现为目录树窗口。地质灾害资料目录管理服务模块可为各个子系统公共调用。

为便于对数据信息的查找与索引，建立目录树结构应对数据进行分类。结合地质灾害调查的实际情况与多年来地质灾害建库经验，同时考虑数据性质、数据类型、数据用途等多方面因素，将信息分为自然地理、地质环境、地质灾害、风险管理与预测评价、气象预警和综合文档等六大类进行管理。大类由系统组织管理，在建库伊始确定，在数据库维护与使用过程中固定不变。其下各个专题可以依据部门以及项目需求自由组织管理，可与信息存放文件夹结构一致，用户可以根据部门及项目数据具体情况，通过调整数据存放路径来改变。

52 地质灾害元数据查询

数据查询检索，是在数据库中查找符合某些特定条件的数据信息，包括空间特征查询和属性特征查询。查询功能主要依据用户不同需求完成，能够实现查询结果的定位、闪烁与生成查询结果属性列表。

空间特征查询，包括点击查询、矩形查询、多边形查询，由用户在浏览窗口内用鼠标选取，是以用户交互的方式获取感兴趣信息。

属性特征查询，包括字符串查询、模糊查询和 SQL 查询，用户可以根据实际需要选择适当的方式，同时属性选择支持 SQL 查询和错误检验，输入 SQL 语句，即可进行查询。另外，属性选择还提供了一个查询向导，使用这一向导，一般用户可以很方便地进行属性选择。

53 地质灾害调查信息统计

对于数据库中入库的大量地质灾害调查数据而言，能够面向应用才是建库的根本目标，对于目前的研究水平以及应用层次，系统可以提供多种调查信息统计与基于统计的分析功能来满足项目管理的需求。

信息统计功能可以实现对于地质灾害信息属性的各种统计分析，并可将统计结果以图表、饼图、柱状图等形式直观展示。多种统计结果展现形式实现信息的高效管理。

54 地质灾害资料文档共享

数据输出包括图形数据和属性数据的输出，输出的范围包括当前查询结果输出和当前数据全集输出，输出方式有存盘输出和打印输出。图形数据的输出涉及图形数据的导出、图形数据格式转换输出、图形数据的生成输出。属性数据的输出涉及属性数据的其他格式导出、属性数据的统计及输出、属性数据的报表输出。

55 地质灾害调查信息网络发布

将数据入库整理后，挖掘出部分数据，构建网络信息发布数据库，自动发布地质灾害调查信息，为社会各部门提供不间断网络查询服务。

6 结论

（1）数据平台与数据挖掘服务的结合，在内容处理与信息二次加工方面能够得到极大的增强。挖掘服务可以帮助用户整理完善海量的数据，智能地对地质资料进行数据抽取和索引数字化，从而获得统一的标准化内容集，最终实现以海量内容驱动为基础的综合信息管理和服务系统。

（2）基于 B/S 和 C/S 网络的跨部门、跨地域分布式模式，可以做到资料信息即时产生即时更新维护，减少了传统手动管理的时间延时，从而最大程度地提高资料管理的质量和效率。

（3）系统支持面向空间位置、核心元数据、专业关键词和电子介质文档内容的文字检索等多种资料查询检索模式。

（4）针对地质矿产行业特殊资料如 Mapgis 图件、文档报告等，都给出了特殊的处理方法和解决方案，方便用户利用、浏览。

（5）通过网络和数据库系统安全控制机制，能够保证电子介质资料在线预览的安全控制和脱机安全控制。基于多级角色权限管理模式，实现细粒度的功能控制，最大限度地保证系统平台的安全访问。

（6）此平台基础上集成构建西北地区地质灾害资料管理库，初步形成西北地区地质灾害调查成果数据库管理系统的框架结构，为成果资料信息的社会化共享和服务奠定基础。

该平台专门针对海量异构地质资料数据集成应用难题，提出对包括综合成果、中间研究成果、图件、档案等多种非结构化资料实施分布式统一管理，跨部门、跨地域透明检索的专业解决方案。通过在地质专业核心元数据和地质主题词库基础上构建动态编目、全文检索，以及对地质图件缩略图、在线显示和内容检索的支持，使其更具行业特色，查准率更高。

英特尔的信息技术部门具有着双重属性，它既是英特尔最新技术的实践者，本身也是经验丰富的技术输出者，其运营经验值得业界同行借鉴。在英特尔持续快速发展的背后，到底有着怎样高效运营的IT架构支撑着这个庞大的芯片帝国？

引领创新科技的英特尔同样也会遭遇信息化难题，但它有能力也有勇气率先迈出变革的步伐。11月4日，英特尔首席信息官、副总裁Diane Bryant在上海紫竹科学园接受了本报记者的独家专访，详细阐述了英特尔的数据中心整合计划，这将是支撑英特尔未来发展的战略性一步。

芯片帝国的后盾

在英特尔内部，计算应用主要分为四类，可以用“DOME”来概括――设计（D）、办公（O）、制造（M）、企业应用（E）。其中，半导体设计占用了大部分服务器资源，并且预期还将以每年15％～23%的速度不断增长；企业应用、办公、制造的服务器需求也在稳步增长；存储需求更是达到了平均每年40%以上的增长速度。这一切，都要依靠英特尔的数据中心来实现，这是英特尔大规模全球计算环境的核心。
分享一组惊人的数字:截至2008年2月，英特尔拥有116个数据中心，管理的服务器为77000台。在此之前的高峰时期，与英特尔的并购直接相关，英特尔的数据中心竟达到了140个，管理难度可想而知。尽管Diane Bryant领导的英特尔信息技术部门对英特尔的业务需求提供了有力支持，但他们也认识到，是时候制定一项全面的长期战略来规划数据中心的投资和容量了。一些中小规模数据中心面临散热、功耗或空间限制，而此时的英特尔已有足够的经验构建更经济高效的大规模、高密度数据中心，无需再逐个改造。同时，借助一系列技术手段，英特尔可以在全新数据中心中实现在多个计算领域灵活分配资源，从更高的层面上规划容量，并且将不同部门为满足各自应用需求累计的400多个不同的参考设计标准化，这也是有效推进绿色IT的路径。
英特尔的核心竞争力之一是大规模而且高效率的工厂。在产品更新换代时，它可以针对大批量生产高效调整，从而保证供货周期。而通过精确复制（Copy Exactly）战略，英特尔分布于全球的半导体工厂几乎可以做到多厂一面，这样就可以迅速响应英特尔的业务变化。英特尔数据中心效率核心小组在今年年初撰写的《英特尔信息技术白皮书》中指出，“我们的最终目标是像半导体工厂那样运行数据中心环境，以同样高的效率和相应能力来满足业务需求。”同时，通过数据中心的全面规划，英特尔信息技术部门还预计节省10亿美元的运营成本。

八年战略进行时

围绕这一目标，英特尔信息技术部门已着手制定一项企业范围的八年战略，并已经开始有序推进。其核心是改造英特尔位于全球的数据中心环境，重在进行标准化，提高计算利用率，并减少数据中心的数量。保证这项计划顺利推进成为了Diane Bryant肩上的一项重任。“我们从2007年开始进行数据中心整合项目，当时有140个数据中心，现在已经整合到了80个，未来可能还会整合到50个甚至40个。这些数据中心将形成英特尔分布在全球的8个战略节点。”
位于亚洲的战略节点将设在上海。“8个战略节点选址的出发点就是必须离核心业务要近，比如有大规模设计中心或者占据较高业务比例的地方。同时在每个战略枢纽之下还设有多个高效率数据中心，并不是一个战略节点就是一幢建筑。”Diane Bryant介绍说，工程计算占用80%的服务器资源环境，需要高性能大容量的网格，此时高使用率的高性能计算环境非常重要，而且技术人员之间的交流互动非常密集，他们需要服务器能做到快速响应，这是选址考虑的关键。另外20%的服务器资源主要用于企业应用，这个环境主要是通过虚拟化来提高使用效率。“行业平均利用率大概只有15%，我们希望借助虚拟化技术把利用率提高到50%～60%。” 完成了战略节点部署之后，英特尔基本形成了一个面向内部用户的云计算解决方案。“我们还要确保的就是其安全性，而且未来也希望在企业运用的范围之内，确保应用和工作负载更加顺畅地在整个架构之间流动。”
这项宏伟计划将在8年时间内完成，英特尔数据中心的服务器更新换代的周期为4年。“实现数据中心的高效率是我们的最终目标，数据中心整合是其中的重要部分，是帮助我们实现数据中心高效率的方法。”Diane Bryant说，实现这一目标要综合采用很多技术手段，比如服务器整合、虚拟化技术、数据中心能耗管理，以及整个数据中心的冷却、能耗、布局等，并最终提交一个更有效的数据中心解决方案，使得英特尔整个跨全球数据中心的基础设施网络有效运作。
据Diane Bryant介绍，这项计划主要分三步完成：第一步是加速服务器更新换代，英特尔现有的四核处理器以及其他节能、高能效技术可以做到使服务器的每瓦性能不断提高，而且需要数据中心的空间占用也会更小；第二步是虚拟化，英特尔的硬件平台已经具备了优秀的虚拟化支持能力，英特尔数据中心借助虚拟化技术进一步充分利用仍在不断增加的计算能力，把使用效率提高，并且通过网格计算，消除物理、地理和部门的界限，使得服务器共享成为可能。第三步就是数据中心整合了，英特尔已经在使用一些衡量指标来判断数据中心的效率，将关闭那些效率低、规模小的数据中心。” Diane Bryant着重强调，“数据中心最终达到的效率指标更加重要，而不是数据中心的绝对数量，效率是第一位考量的对象。”

新技术抢鲜实践

Diane Bryant曾经在DEG（数字企业事业部）担任重要职位，这个部门面向企业级用户，以服务器业务为主。“我以前的主要工作就是与财富500强企业的CIO进行沟通，了解他们存在哪些难题，希望实现什么目标，以及英特尔的技术怎么能为他们提供更多价值。”履新英特尔CIO职位之后，Diane Bryant的角色和视角都从IT技术开发者转向了IT技术的应用实践者。近水楼台，由Diane Bryant领导的英特尔信息技术部门也就理所当然地成为了英特尔最新技术的试验田。
在英特尔信息技术部门内部，与运维部门并列的还有开发部门。信息技术部门采用的产品就是经过这个部门充分论证的，他们会考量市场上的新技术，并与内部需求相结合，以求证这些技术和产品应用的效果。这些新技术当然有相当一部分就是英特尔面向数据中心提出的新技术。“我们部门在英特尔内部就是高效、绿色计算技术的最终用户。通过使用这些新技术，能为我们的业务带来更多战略价值，或者说我们是作为一个载体，来证明英特尔倡导的新技术具有更强的价值。”Diane Bryant介绍说，英特尔信息技术部门应用最新的处理器技术加速了服务器更新，并率先且广泛采用了虚拟化、SSD、刀片服务器等大量IT前沿技术和产品。同时，他们还在使用一项Low Power Manager技术。这种集成的能源监控和管理应用，可以针对某个服务器动态地分配能源并控制发热量，基于服务器工作负载的调控使得数据中心的电力使用实现最优化。通过诸如此类的新技术应用，来适应新一代数据中心对高能效、高性能、高效率的需求。
从这个角度来说，英特尔的信息技术部门是新技术的实践者，因为该部门基于事实的论证已经充分证明了这些技术对于数据中心用户的业务是有价值的。而从另一个角度来看，这个部门本身也是新技术的输出者。英特尔信息技术部门同时也开发出一些如新式热量回收系统、新式IT基础架构建设等方面的成果，并应用于俄勒冈高密度数据中心这样的新建数据中心，积累了大量数据中心整合的优秀理念和做法。英特尔信息技术部门与同行之间也要进行定期交流，这就为英特尔从技术到实践的全方位输出提供了可信平台。把英特尔的经验和教训分享给这些用户，他们就可以少走很多弯路。

整合见显著成效

尽管以数据中心整合为代表的英特尔效率提升计划仍然处于持续发展阶段，但从目前情况来看，在网格计算、企业服务器整合与虚拟化领域，英特尔信息技术部门已经取得了显著成效。面向设计的网格计算使得英特尔自2006 年以来，服务器利用率提高了11% ，从而使英特尔在 2007 年资本并购中节省资金超过3000万美元，在 2008年资本并购中节省资金约7700万美元。目前，大约40%的批处理作业都在远程运行。英特尔信息技术部门开发了多种工具来实现这一目标，包括一个可为遍布多个数据中心的服务器池分配工作的调度程序，以及可在30分钟内为多达100 台服务器自动配置 *** 作系统的软件等。在提高利用率的同时，还进一步减少了许多项目的吞吐时间，这将帮助设计小组按时或提前完成项目。
而在企业服务器整合与虚拟化方面，英特尔已经着手将企业计算工作负载整合，即将15～20台旧服务器的工作负载整合到基于多核至强的全新虚拟化服务器之上的虚拟机中。这样的整合过程使服务器数量减少约1800台，并且预留出一定的扩展空间。英特尔还验证了虚拟化的主要运营目标，目前已经在一台物理机上托管11台虚拟机，并将工作负载从一台物理机转移到另一台物理机来执行预防性维护。同时，英特尔还在尝试更迅速地提供新的应用实例，以便更快地响应业务需求。

成本控制的学问

虽然英特尔在IT基础架构方面的投资很下血本，每年的信息化预算达到了13亿美元左右，支撑着这个部门的高速运转。但毫无疑问，信息技术部门在提供支撑企业运营及未来发展的战略价值基础上，还应该缩减长期的运营成本，因为它并非是单纯的成本中心的概念。实现这样的目标也是Diane Bryant和她领导的信息技术部门的价值所在，他们将通过多种途径来解决各部分的成本压缩问题。数据中心无疑是节省开支的重点，这部分开支大约要达到9亿美元，占总体开支的比重最大。
Diane Bryant表示，“英特尔信息技术部门去年、今年和明年的预算是基本持平的，不会有太大波动，我们的目标就是在预算基本保持不增不减的状态之下，把维持日常业务运作的IT投入减少，从而把节约下来的成本用于投入一些更具有战略性意义的IT项目，如Business Intelligence（商业智能）等应用来支持英特尔的未来业务发展，并通过技术手段进一步减少供应链或者生产制造这部分的成本。” Gartner的调查结果显示，行业里平均67%的IT预算都用于维护业务的日常运作。对英特尔来讲，正在进行的大规模数据中心整合，提高数据中心效率，就是希望把数据中心日常维护的这部分成本降下来，“我们的目标是达到现在开支的70%左右”。
硬件的成本节省已经逐步实现，比如服务器更新/撤除策略的成功实施将降低2007～2014年间的现金成本，降幅约为238亿美元。而从数据中心的TCO角度来看，软件成本占据的比例也很高，大约是整体成本的43%左右，相当于服务器与存储成本的两倍。英特尔也同样在应用虚拟化等技术来实现降低软件应用方面的开支。而随着英特尔数据中心始终向共享标准服务迈进，远离定制解决方案，英特尔也将提供有关其计算环境性能与成本的更多详细信息。
在金融海啸席卷全球的时刻，CIO对于成本和投资的考量自然也比以往更为慎重。Diane Bryant认为，在经济大形势遇到困境时，IT部门的投资不应该因此减少，“我们的经验是，在困难的时候，IT部门反而是投资最后被削减和减少的部门，我预见企业未来在IT方面的投入应该不会减低。”因为IT目前仍然是一种有效的技术手段，可以为用户提升生产效率和运营效率，并为未来经济复苏后的发展做好先期准备。“我们在实施数据中心效率提高项目的同时，还会不断进行技术投入，也会不断实施新的IT项目。”

数据中心的未来

从目前的发展状况来看，现阶段的数据中心应该模块化，具有更大的灵活性已经成为业界共识。那下一代的数据中心将是什么样的？英特尔信息技术部门将给数据中心用户提供哪些建议？Diane Bryant表示， “我们希望下一代数据中心的服务器性能继续不断提高；与此同时，要能降低能耗，实现运营成本缩减，并且充分利用灵活的虚拟化技术来提高服务器的整体使用效率。”
动态分配负荷则被Diane Bryant认为是未来提升数据中心效率的重要趋势之一。“不管你把它称之为虚拟20还是其他，这项技术的关键是针对工作负载分配电力，或者根据不同电力来进行动态资源分配，而且这一点在设计数据中心时就必须考虑到。”Diane Bryant解释说，在设计阶段，肯定要把最差的情况考虑进去。比如最高负荷会达到什么程度，或者最高温度能达到多高。“在未来，我觉得要让数据中心效率更高，动态分配资源非常重要。比如数据中心的某个位置使用效率很高并导致过热，那就可以动态地把这些负荷转到其他温度低的位置。”
对于那些正处于数据中心筹建阶段的中国用户，Diane Bryant建议，英特尔位于俄勒冈的数据中心项目可以称得上是高效率数据中心的典范，其建设经验可供参考。同时，未来是不是能获得更多电力，是数据中心扩展要考虑的关键要素，计算密度增加势必要造成电力能耗水涨船高。而container（集装箱）数据中心也许会提供一个新思路，即固定空间、固定能耗管理的前提下部署计算能力的集装箱式移动数据中心，这也是英特尔正在论证的一项技术。“到底是大规模的数据中心合适，还是container数据中心更适用，关键要取决于用户的需求到底是什么，愿意一次性或者有能力投入多少成本。” Diane Bryant表示，“从技术角度来讲，未来每个数据中心其实能提供的计算能力增强是非常明显的。技术将实现未来在同样空间里能进行的计算密度是不断增加，或者做同样工作所需的空间进一步减少。”

相关链接：未来一年的后续步骤
数据中心整合
在最终制定数据中心整合计划的同时，还将构建一个资产与应用库存，以优化并管理整体环境。英特尔将根据大量因素，包括业务价值以及实现关闭的简易程度来划分数据中心关闭的优先级。此外，还试图将数据中心重新用作实验室，从而避免产生建筑或租赁费用。
网格计算
英特尔计划将利用率从当前的66%进一步提高至80%，从而可能额外节省数千万美元。此外，还计划将设计批处理计算整合到三个数据中心。与此同时，英特尔还将通过把某些重新配置能力集成到调度程序中，来进一步优化根据需求重新配置服务器的能力。预计这样将能使英特尔通过针对输入工作负载的需求定制中枢服务器池的配置，来更快地响应需求变化。
服务器及存储优化
继续把工作负载整合到全新多核英特尔至强处理器中，同时对应用和服务器性能进行说明，从而为更广泛的整合奠定坚实基础。英特尔将对标准化参考平台上的全新工作负载进行验证，通过融合用于跟踪物理服务器上虚拟机的部署与迁移的工具和流程，进一步提高对虚拟化服务器的支持力度。英特尔还计划在所有计算领域中部署水平共享存储服务，以提高支持人员对存储容量的比率，有效地提高信息技术部门的支持能力。
应用与工作流特征
全面、正式地介绍企业应用环境对于数据中心整合计划至关重要。采用相关工具来分析系统与网络层次的应用行为，并且开发一些流程来全面了解和记录应用行为。在对各个应用进行概要分析之后，下一步将是介绍整个工作流。目标是全面了解整套应用及其从属关系，以便确切了解将应用迁移到不同的数据中心将会对工作流造成何种影响。

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