如何做好数据中心的容量规划（数据中心SLA是什么意思）
数据中心SLA是什么意思，如何做好数据中心的容量规划？
数据中心的容量规划是一门科学，更是一门艺术。但随着每年生成、传输和存储的信息量呈几何级数上升，即使建造规模再大的数据中心，也只是一个暂时的解决方案。尽管数据扩展的广度和速度至关重要，但如何配置和连接数据中心的扩展单元同样重要，而且往往被忽视。
数据中心运营商的首要任务是最大限度地提高供应商、云用户和云交付服务的正常运行时间。由于数据量和用户范围广泛，这一要求变得更加重要。然而，无论供应商的承诺或其服务级别协议(SLA)的承诺是什么，都不可能达到100%的数据中心可靠性。
扩大数据中心设施规模的一个基本要素是使用一种结构最大限度地减少某些事件的负面影响。人们将其称为区域划分，将其定义为出于具体原因将数据中心划分为特定区域的手段。
就云计算应用程序以及支持它们的数据中心而言，能够以支持硬件和网络的应用程序进行物理分割，从而在发生服务变更时消除扩散潜力。在理想的情况下，分区架构中有两个元素：
存储/计算集群
网络节点
(1)存储/计算集群
集群是支持物理数据中心网络和硬件的一个或多个类似应用程序的集合。例如，一家企业选择将支持单个应用程序/业务单元的组件划分为不同的单元或集群。该部门的目的是促进技术人员在尽可能最短的时间内识别、诊断和纠正问题。
(2)网络节点
部署在数据中心建筑物内的网络节点为一个或多个数据大厅提供网络连接支持。每个节点可以支持多个集群。这些功能结合起来可以最大限度地减少故障的负面影响。例如，在节点支持的多集群配置中，一个或多个集群的故障将仅限于该节点，从而使其余的集群能够继续运营而不中断。
网状网络通常与机架和它们所在设备之间的连接性和冗余性相关联，其中包括服务器、存储设备、交换机或节点(通常是机架顶部)。从数据中心的角度来看，网间联网的概念是相似的。然而，在这种情况下，网络节点支持的每个集群之间以及单个或多个建筑物内的节点之间存在互连。为了实现这个级别的互联网络，每个设施的网络节点需要通过多个管道路径、光纤入口孔和相关入口点来提供服务，向每个建筑物提供光纤连接，并提供支持所需的通道。
这种结构对云计算提供商的主要好处是能够在单个网络节点内隔离和遏制服务中断事件的影响，而不会影响建筑物内其他集群支持的应用程序/业务单元。从企业的收入和声誉的角度来看，这种方法为依赖最长正常运行时间的应用程序提供了理想的支持基础设施。实际上，连接硬件的网状网络和连接集群、网络节点、数据大厅和建筑物的网状结构协同工作，以提供云计算提供商和/或XaaS交付应用所需的高度可靠性。
互连网络实现的基本要求是使用标准功率特定增量或“块”的结构。例如，假设一个1MW的块。数据大厅中的每个区块或一组区块具有独立的MEP标识，其自身的消防区必须由多个光纤孔提供服务，并且包括多个入口点(POE)。这提供了连接集群、节点、数据大厅和建筑物所需的所需光纤，以实现相互啮合的结构。
从某种意义上说，云计算和SaaS应用程序的持续增长已经导致了各种服务消费者成为了“一篮子鸡蛋”，具有一定的风险。尽管任何服务中断都会对数据中心用户造成负面影响，但云计算环境中出现类似事件可能会严重恶化。
因此，这些服务的提供商不断寻求实现架构，以促进划分应用程序的能力。这可以抑制网络攻击和设备故障造成的任何威胁，从而抑制和最大限度地降低对客户的下游影响。在评估可能的服务提供商时，了解他们的体系结构如何促进或抑制他们实现多层次遏制和连接的能力很重要。确保网络方法与分区保持一致是考虑到企业利润潜在损害和最终用户满意度的关键。
目前状态监测设备系统主要具有哪些监测分析功能？
目前做舆情监测的系统太多 ，主要看你是做什么用了，差别也是功能差别而已，网络舆情监测系统的过程基本大概是：设定监控范围、设定关键字词组合、查看抓取结果、排除无关信息，设置关注点、对抓取信息进行舆情分析、拟写舆情报告、定期对系统运行状况进行检测。在做舆情监测的企业很多,形成的舆情监测产品也很多,下面常用的多瑞科舆情数据分析站系统舆情监测系统为例,简要的介绍一下舆情监测的主要功能：l 热点识别能力可以根据新闻出处权威度、 评论数量、发言时间密集程度等参数,识别出给定时间段内的热门话题
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倾向性分析与统计对信息的阐述的观点、主旨进行倾向性分析.以提供参考分析依据.分析的依据可根据信息的转载量、评论的回言信息时间密集度.来判别信息的发展倾向.l
主题跟踪主题跟踪主要是指针对热点话题进行信息跟踪,并对其进行倾向性与趁势分析.跟踪的具体内容包括：信息来源、转载量、转载地址、地域分布、信息发布者等相关信息元素.其建立在倾向性与趁势分析的基础上.l
信息自动摘要功能能够根据文档内容自动抽取文档摘要信息,这些摘要能够准确代表文章内容主题和中心思想.用户无需查看全部文章内容,通过该智能摘要即可快速了解文章大意与核心内容,提高用户信息利用效率.而且该智能摘要可以根据用户需求调整不同长度,满足不同的需求.主要包括文本信息摘要与网页信息摘要两个方面.l
趋势分析通过图表展示监控词汇和时间的分布关系以及趋势分析,包括地域信息分布.以提供阶段性的分析.如：信息传播的区域分布,转载量与转载网站类型等.l
突发事件分析突发事件不外乎有以下几种：自然灾害、社会灾难、战争、动乱和偶发事件等等.互联网信息监控分析系统主要是针对互联网信息进行突发事件监听与分析.对热点信息的倾向分析与趁势分析,以监听信息的突发性.l
报警系统报警系统主要是针对舆情分析引擎系统的热点信息与突发事件进行监听分析,然后根据信息的语料库与报警监控信息库进行分析.以确保信息的舆论健康发展.l
统计报告根据舆情分析引擎处理后的结果库生成报告,用户可通过浏览器浏览,提供信息检索功能,根据指定条件对热点话题、倾向性进行查询,并浏览信息的具体内容,提供决策支持.传统企业如何才能做好数字化转型？
我这边就拿制造业举例讲。
制造行业在信息化和数字化建设领域，应该说是起了个大早。
在九十年代国家七五和八五计划期间，就强调把计算机辅助设计(CAD/CAE)和计算机编程控制技术应用到企业产品开发设计和加工设备中去，到后来二十世纪初期国家提出两化融合战略，提倡企业利用信息化和工业化相互融合，再到后来的数字化转型，每一步都和制造行业息息相关，但是过去几十年相关企业数字化建设进展如何？
不能说都赶上了“早集”，有些企业甚至连“晚集”也赶不上。如今在数字经济发展的大背景下，各类制造企业又将在新的发展趋势下面临巨大的历史机遇和挑战，只有找对方法，上到适合企业本身的数字化发展快速列车，才能持续打造企业自身的市场竞争力。
制造型企业数字化建设现状
泛制造领域是目前涉及行业细分种类最多，企业基数巨大的领域之一。无法把所有企业杂糅到一起来讨论，更无法找到一种放之四海皆准的数字化建设方法来指导所有企业。要想深入了解企业数字化建设的真实状态，寻找到合适的提升建议和方法，首先要结合不同企业的数字化建设状态切片来洞察分析。
我们走访过国内许多生产制造型企业，有行业龙头世界领先的营收过千亿大企业，也有小到一两个车间几条产线的小规模工厂，调研一圈下来发现制造型企业在数字化建设层面有着从“刚起步”到“很超前”整个所有阶段都涵盖的复杂状态。根据大多数企业表现出来的不同特征，这里把制造型企业数字化建设过程大致分为三个阶段：
1、起步阶段
特点是企业只有有限的业务或者流程实现了系统化和电子化，但绝大多数支撑业务管理的信息和数据来源还需要靠人工去收集和整理，人员也缺乏通过客观信息出发去做决策的习惯和能力。
2、发展阶段
典型的特征是企业核心业务和流程都有了相关系统的支撑，在企业日常业务运转，流程管理等操作层事务性工作都有业务系统支撑，但是企业做运营管理以及关键决策制定还没有高效及时完整的客观数据链条，管理者已经初步具有使用客观信息作为管理决策输入的诉求，而这个阶段和IT相关的部门多数是无法很好的满足和支撑这种诉求的。
3、扩张阶段
在发展阶段企业意识到信息存在传递低效和使用不足的问题之后开始针对数字化做重点投入，此时通过自上而下的倡议和引导，公司逐渐形成良好的数字化应用氛围，同时加以合理的规划建设，信息化为数字化造血，数字化给信息化指明短板和方向，两条腿走路，相互促进进而推动企业数字化发展大步向前。
面对以上复杂的局面，企业该如何寻找适合自己本身的建设路径或者策略？成为每个企业做数字化能力建设不得不思考的问题。在寻找方法和策略的过程中，建议企业多从国家牵头的协会或者研究机构发布的指导文件入手，因为这些团体和其他商业机构最大的不同是，他们的目标不仅仅只服务于某些特定的优质客户，而是要为国内所有企业兜底，因此这些机构提供的建设方法或者建议会更加的全面、普适性也更强。基于这个结论，这里结合国家信通院下发的数字经济白皮书指导文件，来思考制造型企业数字化转型的策略和方法。
数字经济战略如何指导企业数字化转型？
数字经济白皮书报告首先强调了数据的生产要素属性，第一次把无形的数据作为有价值的生产要素来定义。然后又提出了数字经济指导下的四化框架，即数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化。整个框架体系涵盖了多个行业的多种属性，其中针对制造业而言，可以这么解读四化框架。
1、生产要素：首先要强调的是，在数字经济的框架里头，数据是和工厂里的原材料、设备、厂房等生产要素一样的具有价值的东西，而不是简单存在数据库中杂乱的数字，认识到这个重要性之后，企业才会对数据的采集、数据的处理和利用做出正确的认识和决策；
2、生产力：其次利用数字化产业带来的成本控制、效率提升、质量改善等方面的贡献，为企业业务运转添加新的动力，比如通过自动化产线的打造，给企业节约大量用工成本，特别是在疫情常态化，劳动力短缺的社会大背景下尤为重要；再比如通过数据分析定位产品质量问题，改良产品，给企业节省大量报废、返工以及售后的成本费用等等。再进一步说，当企业把自己成熟的数字化建设经验输出出去，为更多企业创造价值之后，也能给自己企业开辟新的业务板块，创造新的业务增长点，在这个点上，先知先觉的制造企业已经利用自己数字化转型的成功经验，成立独立的信息公司作为第三产业，为本企业带来丰厚营收的同时，也给母公司的口碑和影响力带来促进作用；
3、生产关系：通过企业数字化治理的各项措施，明确了企业、员工和数据三者之间的关系，企业推进数字化转型的前提是要把系统、数据用起来，不然数字化不仅不会给企业带来收益，还会成为一堆高额成本占用。所以生产关系中的数字化治理最重要的目的是培养企业的员工对于数字化的认知，把数据信息融合到日常的业务中去，形成“无数据不决策”的客观思维。
把数字经济战略融入到制造业数字化转型战略
整体来说数字经济的四化有其应有的全面性，其指导方法覆盖了行业内数字化发展处在各个阶段的不同企业。在理解和应用这个方法论的时候要结合企业自身的现状，有侧重的去选择和发力。
针对起步阶段企业：需首先做好基础的业务数字化
对于数字化建设刚起步的企业，考虑其基础的建设不完善，所以侧重产业数字化和数据价值化的应用。先把目前业务运转和管控过程中，缺乏信息化、数字化支撑的薄弱环节建设起来。这个阶段的企业对于系统建设的要求侧重整个内容落地起来短平快，即短时间内解决核心问题，业务能够平稳的过渡以及快速见到建设的效果，而不适合大张旗鼓，高成本、长周期的打造特别重的系统，因为企业本身可能没有这么多的资源和基础条件来保证系统落地，而且如果失败对于他们的业务影响也更大。
从这个特征而言，处在数字化建设起步阶段的企业，可以尝试利用基于云端平台或者低代码平台开发的相对比较灵活和轻量的应用，来快速建立起企业的业务应用，当然使用云端的产品也要注意从长远角度考虑其平台的开放性和扩展性，业务系统管控流程、留存数据信息只是第一步，未来利用这些数据实现数据价值化也很重要。
实际案例比如我们到过的江苏常州一家小型汽车零配件加工工厂，以前收集车间里的产量信息、质量信息以及人员出勤数据等全靠班组长或者文员去车间巡视检查，后来受疫情影响，工厂招工困难，产量压力又大，工厂组长所有人都上了一线，没有人能专门做这个事情了，就导致信息记录的混乱不堪。
后来企业利用低代码产品简道云快速上线了一套车间生产管理应用，实现扫码报工质检、上下道工序联动防呆放错、出勤打卡信息打通等关键痛点需求，短时间内提升效率节约人力的同时，对生产产量也带来了提升。工厂经理后来评价说：“以前觉得这些软件没啥用，我们几十年都是这么干过来的，工厂也没倒闭，这次疫情真是给我们上了一课，虽然市场单子少了一些，但是这个系统节约的成本更多，你看吧等疫情过去了厂子会发展的更快。”
针对发展阶段企业：要重视规范，尽量一步到位，避免重复返工
对已经有了一定系统基础的企业来说，在不断推动产业数字化的同时，侧重数字化治理，来给接下来的数据价值化打造坚实底座，逐步开始用数据价值换取企业生产力。这类企业普遍已经有了相应的业务系统支撑，各个关键业务执行和管理已经初步实现了系统化和线上化，但是由于早期系统建设的局限性，很容易出现针对各个板块的业务需求，系统这里建一个那里建一个，相互之间独立运行，没有形成统一关联的系统关系，这就给后续的数据价值化带来很大的系统壁垒问题，所以要通过数字化治理手段保证系统的打通和融合。
基于这个特点，处于数字化发展阶段的企业要从两个重点的方向着手来解决眼下的问题，①是数据底层的建设，越过前端业务系统之间的隔阂，直接通过底层数据库层面的关联打通，搭建统一的底层数据平台实现系统数据融合，同时底层建设在技术层面也要注意其增长性和扩展性，数据治理是一个持续性的事情而非一蹴而就；②是面向用户的前台应用体系的建设，数据价值化的最直接体现是在使用上，不然投入的再多建设的再完善，没人用也都是空中楼阁，没有实际意义，这里可以利用商业智能（BI）数据分析工具和报表工具，来及时应对企业越来越多的数据需求，快速挖掘数据背后说明的问题和意义，为企业业务问题追溯改善和分析决策提供高效完整的信息支撑。
实际案例比如苏州一家电子元器件组装公司，日常业务常用的业务系统都有了，但是系统之间的关联性规划的不太好，导致经常出现大家相互质疑对方的数据有问题，开会的时候也都是拿着自己的数据说话，领导最头痛的问题就是经常不知道谁说的是准确的，车间说产量上去了，财务说成本控住了等等，都说做的不错但是公司效益就是出不来。
后来公司要求IT与流程中心花半年时间先把生产和财务系统打通，核心业务的数据要能对上。于是IT部门先从这两个系统数据入手，建立数据仓库，关联核对业务和财务数据，实现基础的业财融合，先解决核心业务和财务数据口径统一的问题，年底再做经营分析的时候，大家扯皮的事情就少了好多，从原来的各说各话到后来相互佐证分析问题原因，给管理者还原了真实客观的情况。
针对数字化建设比较成熟，处于扩展阶段的企业：重点思考数据价值化的体现
这类企业一般都具有良好的数据系统基础和应用条件，人员也具备相应的技术素养和思维习惯，针对这类企业和人员的背景，我们无需强调数据生产要素的特性，他们已经深知其之于企业的重要性，所以对内我们只用考虑“升级装备”即可，帮助使用者更加简便高效且强大的处理其各类灵活的需求，而这类需求可以结合零代码自助式数据分析工具来满足。同时这个阶段的企业也可以结合本身的经验和成果，向外赋能，做企业自己的数字产业化，为企业突破创造新的业务增长点。在之前调研走访企业的过程中发现，很多行业龙头企业都利用企业内部的信息化建设经验，成立了自己的IT服务公司，对外输出经验的同时也为企业带来了新业务的营收。
实际案例比如宝钢对应宝信、三一对应的树根互联等等信息化建设服务公司，都是源自于之前的成功经验成立的第三产业。企业的社会责任感和对市场的敏感洞察，促成企业把自己数字化建设的成功经验知识以服务的形式输出，带动后来者数字化能力快速提升同时，也给企业自身经营带来新的商业增长点。
工信部肖亚庆部长在《学习时报》发表的一篇文章中说：数字化转型已不是“选择题”，而是关乎生存和长远发展的“必修课”。无论是国家经济还是社会发展层面，制造企业发展数字化经济已经形成新的趋势和导向，而数字经济白皮书更是从操作层面给出了具体的指导措施和发展要点。综合来讲，数字化建设的路径有很多条，企业的情况更是多种多样的，只有结合企业信息化建设的现状和找到自身发展过程中的问题需求，选择适合自己的方法和路径，才能更快更好的发挥数字经济的价值作用。
分布式云架构包括？
华为分布式云数据中心解决方案是基于分布式云数据中心SD-DC²(Service Driven – Distributed Cloud Data Center)架构的。它将传统的分散、分层、异构的传统数据中心架构，升级为物理分散、逻辑集中的分布式云数据中心架构，将不同地域、不同时期、不同规模的数据中心，混合虚拟化(兼容物理和虚拟资源)为一个跨数据中心的“逻辑资源池”，对外呈现具有SLA等级保障的VDC，实现统一管理、统一呈现、统一运营。
华为分布式云数据中心总体架构包括三个层面
华为分布式云数据中心总体架构包括如下三个层面：
IaaS：基于OpenStack开放架构，提供计算和存储资源；并实现对资源的灵活的调度管理。
NaaS：基于SDN和VxLan技术，构建融合物理/虚拟的数据中心网络架构 ，实现对网络服务的自动化管理
Maas：构建多数据中心、异构资源的统一的运营和服务管理平台，实现数据中心的统一高效管理，构建面向精细管理体系。
华为分布式云数据中心架构着重强调“业务驱动”，也就是以用户的诉求为中心，所以它能够将用户的需求与数据中心的设计完美结合，打造出适合云计算需求的数据中心参考架构。目前华为分布式云数据中心已经在智慧城市、教育行业、媒体转型等方面助力行业创新方面发挥重要作用
在线监测第三方运维规定？
在线监测第三方运维的规定可以根据具体国家和地区的法律法规以及合同约定而有所不同。以下是一些可能适用的规定和建议：
1. 法律法规合规：第三方运维应符合国家和地区的相关法律法规，包括但不限于数据保护、隐私保护、网络安全和服务质量等方面的要求。您可以咨询当地的法律顾问或专业机构，了解适用的规定。
2. 合同约定：与第三方运维建立合同关系时，应明确约定双方的权责和服务标准。具体规定可能包括服务级别协议（SLA）、数据保护条款、违约责任、争议解决方式等内容。确保合同条款能够满足您的监测需求，并保护您的权益。
3. 数据隐私保护：在进行在线监测时，特别需要注意第三方运维对于数据的处理和保护。确保第三方运维遵守适用的数据保护法律和隐私政策，采取合理的安全措施防止数据泄露、滥用或未经授权访问。
4. 审计和报告：要求第三方运维进行定期的审计和报告，确保其按照约定提供服务，并符合法律法规的要求。审计可以包括技术安全审计、数据隐私合规审计等。
5. 紧急事故处理：约定第三方运维在出现紧急事故时的应急响应和处理流程，包括通知、沟通、恢复服务等内容。
请注意，在具体实施在线监测前，您应该与专业律师、合规团队或相关机构咨询，以确保符合适用的法律法规和规定。
