数据中心

摘要： 当今的数据中心为成千上万台计算机的群集提供了巨大的聚合带宽， 但是即使在最高端的交换机中，端口密度也受到限制，因此数据中心拓扑通常由多根树组成，这些树在任何给定的主机对之间都具有许多等价路径。 现有的IP多路径协议通常依赖于每流静态哈希，并且由于长期冲突而可能导致大量带宽损失。 在本文中我们介绍了Hedera，这是一种可伸缩的动态流调度系统，可自适应地调度多级交换结构以有效利用聚集的网络资源。 我们描述了使用商用交换机和未修改主机的实施方式，对于模拟的8,192个主机数据中心，Hedera提供的对等带宽为最佳的96％，比静态负载平衡方法高113％。 背景/问题： 大型组织正以几年前无法预料的速度和规模建立庞大的数据中心，以支持数万台机器，而由于 许多应用程序都需要大量的群集内带宽， 其他公司也渐渐开始将其计算、存储和操作转移到云计算托管提供商。 数据中心中使用的路由和转发协议是针对非常特定的部署设置而设计的。传统上，普通的企业/内联网环境使用少量的流行通信目标可以相对预测通信模式，通常主机之间只有很少的路径，辅助路径主要用于容错。与之相反，数据中心设计依靠路径多样性来实现主机的水平缩放，由于这些原因，数据中心拓扑与典型的企业网络有很大不同。 由于高端商用交换机中端口密度的限制，数据中心拓扑通常采用具有更高速度链路的多根树的形式，但随着层次结构的增加，聚合带宽逐渐降低

一．Spanner功能概要 Spanner具有 高扩展性 ， 多版本 （multi-version）、 世界级分布 （globally-distributed）及 同步复制 （synchronously-replicated）等特性。 Spanner立足于高抽象层次，使用Paxos协议横跨多个数据集把数据分散到世界上不同数据中心的状态机中。世界范围内响应，出故障时客户副本之间的自动切换。当数据总量或服务器的数量发生改变时，为了平衡负载和处理故障，Spanner自动完成数据的重切片和跨机器（甚至跨数据中心）的数据迁移。 Spanner可以轻松的横跨数百个数据中心将万亿级数据库行扩展到数百万台机器中。高可靠性更是让应用程序如虎添翼，即使面对大范围的自然灾害，可靠性仍然能得到良好的保障（因为Spanner有着世界级的数据转移）。最初的用户来自F1 — 使用了美国境内的5个拷贝。多数其他应用程序都是在同一个地理区域将数据复制3到5份，使用相对独立的故障模式。也就是说多数的应用程序会选择低延迟超过高有效性，只用一两个数据中心来保障数据的可靠性。 Spanner的 主旨是数据中心的管理 ，但是在分布系统基础设施的特色上同样是下足了功夫。尽管Bigtable很讨一些项目欢心，我们还是收到了一些Bigtable在某些应用程序（复杂的、不断变化的架构或者需要在大区域响应中保持强一致性

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19世纪政治与21世纪数据中心 谷歌最近宣布在犹他州盐湖城新建一个大型数据中心。这是继微软、Facebook、Apple、雅虎和其他公司以后，又一家沿着北纬41度线新建的数据中心。 上图每一个红点就是一个数据中心，投资数十亿美元。 为什么这些互联网公司都选择北纬41度线，新建数据中心？ 这是因为美国东西向的光缆，大部分沿着这条线埋设，而数据中心距离光缆越近越好。 那么，为什么电信服务商选择北纬41度埋设光缆呢？ 因为美国第一条横贯北美大陆的铁路，是沿着这条线铺设的。根据美国法律，这条1869年完工的铁路两侧的土地，都属于联合太平洋铁路公司。埋设光缆需要土地，如果你是电信公司，你肯定希望只与联合太平洋铁路这一家公司谈判土地使用权，而不是分开来跟许许多多个体谈判。 那么，为什么第一条横贯北美大陆的铁路沿着北纬41度线架设呢？ 因为这条铁路的动工是在南北战争前夕，当时美国国会分裂，北方的议员希望这条铁路铺设在北方，南方的议员希望铺设在南方。从工程角度看，南线方案更理想，不需要穿越落基山脉，施工难度和成本都较低，而且冬季不会有大雪封路。但是投票前夕，双方已经决裂了，南方议员退出了国会，北方议员就投票通过了现在的方案。 这条铁路的起点是在康涅狄格州的一个城市。它之所以被选中，因为此地向西直到落基山脉，都是平原。而且，沿路有一条大河，可以为蒸汽机车提供了良好的锅炉水源。同样的

虚拟化和云计算机近几年来一直都很热，而且笔者在网上查询了很多资料，由于vSphere的整套解决方案，价格的确不菲，且实验环境搭建起来比较困难，所以网上也很难找到相关的学习资料。现将笔者的学习笔记贡献出来给大家分享，仅供各位博友们参考，同时难免有疏漏之处，还请各位不吝赐教。 相信很多同事都用过vmware workstation这款产品，可以使我们安装很多虚拟机，但是vmware的核心产品远非局限于workstation。vSphere是VMware推出的基于云的新一代数据中心虚拟化套件，提供了虚拟化基础架构、高可用性、集中管理、监控等一整套解决方案，目前最新版本为vSphere 5.0。现在让我们来了解一下这款神奇的产品吧。 一、vmware vSphere兼容性判断 如何判断当前的硬件设备是否支持vSphere? 主要影响的硬件，CPU，网卡 HCL兼容性网站支持的CPU列表查询网址： 二、VMware vSphere 组件和功能 VMware vSphere 包括下列组件和功能。 VMware ESXi vSphere去掉了原来的ESX，因保留了ESXi。一个在物理服务器上运行的虚拟化层，它将处理器、内存、存储器和资源虚拟化为多个虚拟机。 VMware vCenter Server 配置、置备和管理虚拟化 IT 环境的中央点。它提供基本的数据中心服务，如访问控制

服务器对于每个从事it工作的人来说并不陌生，但是服务器所涉及的各种知识细节，并非大家都十分清楚，为了让大家深入了解服务器的关建知识点，我在网络上找到一些资料，合并整理，旨在帮助大家从服务器的架构和分类开始。 按照服务器的体系来分，服务器哦主要分为非x86服务器和x86服务器。 非x86服务器 非x86服务器包括大型机、小型机和UNIX服务器，它们是使用RISC或EPIC，并且主要采用UNIX和其它专用操作系统，RISC处理器主要包括IBM公司的Power和PowerPC处理器，SUN和富士通合作研发的SPARC处理器。EPIC处理器主要是Intel研发的安腾处理器等 x86服务器 x86服务器又称CISC架构服务器，采用intel或其他的兼容x86指令集的处理器芯片和windows操作系统的服务器，服务器按照不同分类方法主要分为如下： 1:CLSC(complex instruction set computer) 复杂指令集计算 2:RIRC（ Reduced instruction set computer）精简指令集计算 3:EPIC:Explicitly Parallel Instruction Computing 显式并行指令运算 实际上，服务器的分类没有一个统一的标准，下面从多个纬度来看服务器的分类，可以加深我们对各种服务器的认识。 容量计量单位 是一种容量计量单位

2019年9月7日，我们招募的第一批【开发者走进京东云数据中心】活动已圆满落幕。此次活动中，我们特邀了两位行业KOL与开发者们同行，参观的同时，与大家进行技术沟通与交流。 今天，我们特别为大家带来了袁绍龙老师关于京东云数据中心的技术解读，带领没有机会去到现场的开发者们一起走近京东云数据中心！ 作者 | 袁绍龙 “大数据在线 ”创始人，拥有 12 年企业级媒体经验和甲方市场传播经验，熟悉云计算、 大数据、人工智能、存储、服务器等企业级领域的市场规律和传播方法;曾担任百分点集团市场部副总监、联想集团大客户事业部高级公关主管，具有丰富的企业级内容传播规划、深度内容撰写、产品包装、大型活动内容策划等经验。 云计算服务提供商的核心竞争力有哪些？ 除了技术、产品与服务之外，基础设施亦是不可忽视的一大因素。之所以会如此，是因为云计算是一个堪称“三高”的市场：高技术壁垒、高投资投入、高市场增长，云服务提供商需要保持长期投入，通过规模效应来实现成本优势，从而吸引更多用户采用其相关服务与产品。数据中心等基础设施的建设是云服务提供商实现持续成长的关键所在。 数据不会骗人。根据咨询机构 Synergy Research 数据表明，2018 年，全球前二十大云和互联网公司对于数据中心的运营成本支出高达 320 亿美元，云数据中心数量同比增长 11%。这其中，互联网巨头京东走在了业界的最前沿

云计算管理员们一般都工作在一个分布式局域网计算基础设施中，它与传统数据中心最大的区别之一就是，所有被存储、调配和管理的数据都在一个私有云中。基于云计算的高效工作负载监控可在性能发生问题之前就提前发现这些问题的苗头，从而防患于未然。了解你的云计算运行详细信息将有助于交付一个更强大的云计算使用体验。 收集云计算性能指标 IT管理员们必须积极主动地收集和记录云计算服务器的性能指标与数据，这主要是因为托管云计算工作负载的大多数服务器都是需要使用专用资源的虚拟机。对于云计算服务器来说，过度分配资源或分配资源不足都是一个需要付出高昂代价的错误。 适当的规划和工作负载管理是任何重大云计算部署工作之前必须实施的环节。当收集运行专用工作负载的特定服务器的性能指标时，管理员们必须评估如下参数： CPU使用率：云计算服务器必须是物理的或虚拟的。管理员们必须查看机器，并确定用户是如何访问CPU资源的。当无数用户从云计算启动桌面服务或应用程序服务时，必须认真考虑这台服务器需要多少个专用核。 RAM需求：基于云计算的工作负载可以是RAM密集型的。在一个特定服务器上监控一个工作负载，可允许你衡量分配多少的RAM资源。其关键在于按需规划而不过度分配资源，你可以通过工作负载监控来实现这一目标。通过查看一段时间内RAM的使用情况，管理员们可以确定何时将会发生使用高峰以及相应合适的RAM等级。 　　存储需求