下一代数据中心解决方案

1、1,构建基于云平台的 下一代数据中心,2,提 纲,1、云数据中心概念的提出 2、云计算与数据中心的关系 3、云数据中心的应用场景 4、云数据中心的数据管理,3,传统的数据中心,烟囱式架构 异构的技术 多种操作系统平台 支撑高峰时的容量 被动的响应式管理,庞大的应用体系 静态地部署 多种软件组合 点对点集成 独立的应用数据,Mainframe,DAS,Custom Application,Big server,DAS,ERP Application,Sales Application,Cluster,Database,Data Warehouse,NAS/SAN,NAS/SAN,Files,Da

2、tabase,Database,Small server,4,数据中心的利用率和效率不高,很少的一部分客户开始监控数据中心服务器的利用率，然而，非常少的客户会注意数据中心的效率,* Sample size 45 data centers Source:Uptime Institute,Peak daily utilization (percent),5,下一代云数据中心概念的提出,6,整合架构-动态负载管理,烟囱式架构-低效的资源管理,整合的要求,5% - 10% (Gartner),60% - 70% (Oracle大学网格),7,敏捷的要求,敏捷地适应应用变化情况 根据负载随需扩展 高弹性

3、，动态伸缩，self service，配置更多的实例 在初始投资成本和获得良好的效率之间作出平衡（减少Capex 和Opex） 实时地获取业务变化，并以此作出响应,8,联邦式云数据中心,Austin, TX,Colorado Springs, CO,Salt Lake City, UT,9,根据应用要求进行资源分配,10,高性能的要求,全球最大数据仓库容量其大小每两年增长三倍,1998 1 TB; 2001 10 TB; 2003 30 TB; 2005 100 TB; 2007 300TB; 2009 900 TB; 2011 2.7 PB,11,高性能的要求,12,数据的备份和恢复 低成本

4、高性能 数据保护 & 归档,高可用性的要求,要求达到最高可用性和最低的成本,数据复制 完全激活 故障切换到备点,集群技术保证容错和 服务器水平扩展,自动存储管理保证容错和 存储水平扩展,保证业务不被中断 每个都是可以水平扩展的, 完全激活的, 以数据为中心的,在线升级硬件和软件,13,1、云数据中心概念的提出 2、云计算与数据中心的关系 3、云数据中心的应用场景 4、云数据中心的数据管理,提 纲,14,云计算模式能以按需方式，通过网络，方便的访问云系统的可配置计算资源共享池(比如：网络，服务器，存储，应用程序和服务) 。同时它以最少的管理开销及最少的与供应商的交互，迅速配置提供或释放资源。,*

5、 Source: NIST,云计算 NIST定义,15,云计算的5个基本特征,16,为什么采用“云”,烟囱式的系统建设，IT成本居高不下（硬件/能耗/管理） 按峰值规模建设，资源平均利用率低 缺乏弹性的系统设计，应对业务突发情况差 建设周期漫长，无法快速提供与部署 业务需求的快速增长，设备更替快，不利投资保护,技术标准化 能力服务化 提供快速化 资源弹性化 管理自动化 管控集中化,传统模式,17,提 纲,1、云数据中心概念的提出 2、云计算与数据中心的关系 3、云数据中心的应用场景 4、云数据中心的数据管理,18,电信企业采用云数据中心的潜在现实需求,分散数据库的整合,19,电信企业采用云数据

6、中心的潜在现实需求,集中化的灾备中心,20,电信企业采用云数据中心的潜在现实需求,大集中SaaS应用的数据库支撑,21,电信企业采用云数据中心的潜在现实需求,新一代IDC/ADC的数据库提供与运营,22,云数据中心的需求总结,23,提 纲,1、云数据中心概念的提出 2、云计算与数据中心的关系 3、云数据中心的应用场景 4、云数据中心的数据管理,24,云数据中心的技术要求,数据仍然是云中心最重要的信息资产！,海量分布式存储和处理 高并发读写 高性能获取 负载均衡 资源共享 在线扩展迁移 足够的安全 简单的管理 标准的访问接口,云存储+分布式云数据库,25,如何实现云数据中心两种云中的分布式数据库

7、,基于key/value的键值非关系型并行数据库 云服务提供商：Google BigTable,Amazon SimpleDB,MS SDS 开源/独立：Hadoop Hbase, oldemort,Cassandra,关系型数据库/数据仓库分布式解决方案 OLTP&DW:Oracle,DB2,SQL server,Sybase DW:Teradata,Netezza,Greenplum 开源：Hadoop CloudBase,?,26,两种云中的分布式数据库 Cont.,很小的应用领域，缺乏成熟的商业产品。,产品成熟，但要在性能和伸缩性上进一步增强,VS,更适合企业私有云数据中心的建设,27

8、,云数据中心可能的问题,云环境下需要一个更加强大的分布式数据库解决方案！,28,Oracle云数据中心解决方案,完美解决超大型分布式数据库/数据仓库面临的挑战！,Extreme Performance 为数据仓库应用带来10-100倍的性能提升；OLTP应用带来20倍的性能提升； Linear Scalability 适应海量数据迅速增长的线性性能扩展，消除瓶颈 Availability 预配置的软硬件提供企业级的支撑能力，最大可用性、安全性、容灾等。 Distributed 基于网格的智能分布式存储，解决海量数据的存储和处理，保证强大的I/O吞吐能力。,更低的总体拥有成本！更高的性能！,29

9、,资源的分割与整合 Instance Caging,Instance caging允许管理员限制每个例程使用的CPU资源 可以防止运行在一个例程中的失控进程影响到运行在服务器上的其它例程 当数据库运行时可以动态调整. 参数cpu_count 支持分割方式和过度配置 与Resource Manager一起工作,30,分布式智能处理,分布式处理，解决计算能力问题：每个服务器包括存储、CPU及相应的软件, 处理SQL 及压缩，恒定的计算能力与存储的比值。 横向并发计算，解决带宽和可靠性问题：分布式处理单元横向部署，ASM提供镜像保护，处理能力与数据量同比扩展。 廉价标准化，解决价格及更新问题：完全标准的PC服务器硬件，智能存储单元数量不受限，极大降低成本，并随着PC技术的发展而发展。,分布式处理层,集中处理层,超高速、并发网络层,31,云中存储的高可用性,自动存储管理保证数据的冗余和条带化 保证数据的分布是均匀的 保证存储的动态添加和删除 保证热点数据获得更好的性能,Exadata Cell,Exadata Cell,ASM Disk Group,32,案例介绍,33,Oracle奥斯丁数据中心,奥斯丁数据中心: 超过 20,000 服务器 全世界最大的 Dell