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。
* Source: NIST
云计算的5个基本特征
按需的 自服务 普遍网 络访问
云计算
可度量 的服务
基本特 征
4、云数据中心的数据管理
1
分散数据库的整合
-- 现状及需求
分散数据库的 整合

众多分散的小数据库需要整合，尤其是OSS域及MSS域 ，分散的数据库带来很多问题： ① 分散的管理与运维 ② DB的多版本 ③ 数据分散带来的数据一致性问题 ④ 系统扩展能力的限制，即，缺乏弹性能力（突发 性业务需求的支撑能力难以满足） ⑤ 数据安全问题，无统一标准和流程 ⑥ 数据质量问题，无统一标准和流程 ⑦ 数据全生命周期管理缺失 ⑧ 维护人员分散利用率不高的问题 ⑨ 分散数据库带来的License冗余问题（集中的数据 库基于共享可以带来License成本的降低） ⑩ 分散带来的数据分析与数据挖掘的困难 11 低信息密度的现状导致的存储空间的浪费问题（ 缺乏高性能压缩能力） 整合符合绿色计算的发展趋势 通过标准化及自动化管理的采用有效降低运维成本 有效提升数据安全并降低数据分发的难度 满足全企业内集中的、标准化的数据管理要求 整合与共享可以带来数据服务能力的持续可用 集中化、标准化是IT演进大趋势的要求
4
新一代IDC/ADC的数据库提供 与运营 -- 现状及需求
分散数据库的 整合

适合大型企业的大型关系型数据库的提供或托管 ① 高性能 ② 海量数据的可管理性 ③ 数据生命周期管理 ④ 扩展性 ⑤ 服务使用的度量 ⑥ 数据安全 适合中小企业的小型关系型数据库的提供或托管 ① DB Instance的快速自服务创建与释放 ② 计算能力及存储容量的弹性能力 ③ 自动化管理能力 ④ 服务使用的度量 ⑤ 数据安全
子表服务器
子 子 子 表 表 表
子表服务器
子 子 表 表
子表服务器
子 子 子 表 表 表
SAN 存储层
支撑层
集群调度
分布式文件系统 GFS
分布式锁服务
存储
存储
存储
存储
存储
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
电信企业采用 云数据中心的 潜在现实需求
集中化的灾备 中心

大集中SaaS应 用的数据库支 撑
新一代IDC/ADC 的数据库提供Hale Waihona Puke 与运营云数据中心的需求总结
分散数据库的 整合

众多分散的小数据库的整合，尤其是OSS域及MSS域 基于整合平台提升数据生命周期管理能力及数据质量 通过标准化及自动化管理的采用有效降低运维成本 有效提升数据安全并降低数据分发的难度 全企业内集中的、标准化的数据管理要求
通用性设计，但也带来了性能的 限制 通过集群提供较强的横向扩展能 力 较强的分布式能力 数据强一致性保障 很强的结构化查询与复杂分析能 力 标准的数据访问接口
1998 – 1 TB; 2001 – 10 TB; 2003 – 30 TB; 2005 – 100 TB; 2007 – 300TB; 2009 – 900 TB; 2011 – 2.7 PB
高性能的要求
分布式处理能力
分布式处理层
问题：昨天 的客户发展 量如何？
集中处理层
Select sum(sales) where Date=’24Sept’ …
快速弹 性能力
共享的 资源池 多DB
为什么采用“云”
传统模式
• 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
自动化、自服务
虚拟化、分时/区共享
云计算
集中资源池的共享
Cluster
Small server
Big server
Mainframe
NAS/SAN
DAS
NAS/SAN
DAS
数据中心的利用率和效率不高
Server utilization remains very low. . .
100 90 80 Peak daily utilization (percent) 70 60 50 40 30 20 10 0 0 10 20 30 40 50 90 100
• 实时地获取业务变化，并以此作出响应
联邦式云数据中心
Colorado Springs, CO Austin, TX Salt Lake City, UT
根据应用要求进行资源分配
Colorado Springs, CO Austin, TX Salt Lake City, UT
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
构建并发 Smart Scan 请求
多个服务器 并行处理查 询请求
汇总、合 并结果
各服务器返回结果
高可用性的要求
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
集群技术保证容错和 服务器水平扩展 在线升级 硬件和软件
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
Net Workload
If utilization too high, increase capacity
Server A
Server B
Server C
Server D
Scale-out on-demand
• 敏捷地适应应用变化情况
• 根据负载随需扩展 • 高弹性，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）

尤其是BSS领域核心支撑系统全国大集中的OLTP需求 海量数据管理能力及动态扩展能力 SaaS应用所需的数据一致性保障及关系数据管理能力
新一代IDC/ADC 的数据库提供 与运营
适合大型企业的大型关系型数据库的提供或托管 高性能、海量数据管理、扩展性 适合中小企业的小型关系型数据库的提供或托管 DB实例的快速提供、弹性能力、自动化
电信企业在云 化架构的数据 库平台层的潜 在现实需求
集中化的灾备 中心 大集中SaaS应 用的数据库支 撑
建设双活的灾备中心，有效提升资源利用率 基于资源共享及动态调整能力，有效节约硬件投资 通过集中化的灾备中心建设，促进IT系统的管控集中化 、技术标准化的演进
全国大集中的SaaS应用带来高性能数据库集群的需求，
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构建基于云平台的
下一代数据中心
戴艳 Principle Solution Architect Oracle China
提纲
1、云数据中心概念的提出
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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
动态调配、弹性伸缩
云数据中心
• 技术标准化
• 业务需求的快速增长，设备更替快
，不利投资保护
低成本、标准化硬件
•
• • • •
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
提纲
1、云数据中心概念的提出
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2、云计算与数据中心的关系
3、云数据中心的应用场景
业务目标：降低成本、提高效率、改善服务、拓展业务！
提纲
1、云数据中心概念的提出
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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
云数据中心的技术要求
海量分布式存储和处 理 高并发读写 高性能获取
数据仍然是云中 心最重要的信息 资产！
电信企业采用 云数据中心的 潜在现实需求
集中化的灾备 中心 大集中SaaS应 用的数据库支 撑

新一代IDC/ADC 的数据库提供 与运营
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大集中SaaS应用的数据库支撑
-- 现状及需求
分散数据库的 整合

电信企业采用 云数据中心的 潜在现实需求
集中化的灾备 中心 大集中SaaS应 用的数据库支 撑
Database
自动存储管理保证容错和 存储水平扩展
Database
Storage
Storage
数据的备份和恢复 低成本高性能 数据保护 & 归档
提纲
1、云数据中心概念的提出
<Insert Picture Here>
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
云计算 – NIST定义


新一代IDC/ADC 的数据库提供 与运营
伴随电信市场竞争的加剧，电信企业的产品的同质化及 全网一体化趋势越发明显，这使得电信企业的业务标准 化程度越来越高；这些趋势直接导致了全网大集中的 SaaS应用需求的产生 SaaS应用基于统一的业务流程、数据模型、客户体验等 为全网的所有使用者提供IT应用能力，带来更高要求的 数据库服务提供能力需求： ① 满足大集中的高性能需求（数亿用户的OLTP） ② 满足大集中带来的PB级海量数据管理能力 ③ 满足大集中带来的高可用性要求 ④ 满足数据的生命周期管理能力 ⑤ 满足业务增长带来的动态扩展性需求 ⑥ 满足SaaS应用需要的数据一致性保障能力 ⑦ 满足SaaS应用需要的关系型数据库的数据管理与 数据提供能力要求 全国大集中的SaaS应用对高性能、高可用性、数据严格 一致性等方面的数据库需求，在BSS领域核心支撑系统 的全国大集中项目中显得尤为突出