云计算是随着处理器技术、虚拟化技术、分布式存储技术、宽带互联网技术和自动化管理技术的发展而产生的。这种大规模的计算能力通常是由分布式的大规模集群和服务器虚拟化软件搭建。

云计算应用是在网络上而不是在本机上运行，这种转变将数据中心放在网络的核心位置，而所有的应用所需要的计算能力、存储、带宽、电力都由数据中心提供。因此，云计算环境下的数据中心机房规划显得尤为重要。那么，云计算下的数据中心机房规划与以前的机房规划有何不同呢？

一、云计算对数据中心机房提出的要求

云计算资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。云计算说到底也是一种收费的IT服务。它对数据中心机房提出了如下要求：

超大规模：“云”一般具有相当的规模，Google云计算已经拥有100多万台服务器，Amazon、IBM、微软等的“云”均拥有几十万台服务器。“云”能赋予用户前所未有的计算能力。因此，云计算数据中心机房的面积也非常大。

高密度：云计算是一种集中化的部署方式，要在有限空间内支持高负载，刀片式服务器等高密度设备

灵活快速扩展：“云”的规模可以动态伸缩，满足应用和用户规模增长的需要。其数据中心必须具有良好的伸缩性，同时，为了节省投资，最好能边成长边投资。

降低运维成本：由于云计算是收费服务，必然存在市场与竞争，如要想在市场竞争中胜出，云计算服务必须具有良好的性价比。因此，好的云计算数据中心必须是低运维成本的数据中心。

自动化资源监控和测量：云计算数据中心应是24×7无人值守的、可远程管理的，这种管理涉及到整个数据中心的自动化运营，它不仅仅是监测与修复设备的硬件故障，而是要实现从机房风火水电环境、服务器和存储系统到应用的端到端的基础设施统一管理。

高可靠性：云计算要求其提供的云服务连续不中断，“云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高可靠性，使用云计算比使用本地计算机更可靠。同样，在机房环境设施方面，也提出了对机房环境高可靠性的要求。

二、云计算下的数据中心机房规划要点

像小鸟云华中（武汉）节点建设于武汉，而武汉是全国核心骨干节点之一。位于全国中部区域，距离北京、上海、广州、成都、西安等中国大城市都在1000公里左右，是中国经济地理的“心脏”，具有承东启西、沟通南北、维系四方的作用。受地理位置的影响，华中节点到全国各地的网络平均速度都差不多，同时搭配小鸟云自建的全动态BGP网络，能给用户带来更低延迟、更大带宽的网络体验。

武汉有着“智慧城市”之称，其云计算、大数据和人工智能等尖端产业技术十分发达，是国家首批智慧城市建设试点城市，在智慧城市建设上的总投资已超过800亿元。华中节点机房建设以安全、绿色、节能为设计理念，将机械制冷与自然制冷相结合，冷热区分离，对气流进行管理，使综合PUE值低至1.45，全年综合节能30%

华中节点机房按照国际T3+标准建设，空调、柴油高压发电机、UPS、控制柜、管线、网络设备、PDU、乃至一个电源开关全部采用N+1，可以支撑系统设备任何计划性的动作而不会导致机房设备的任何服务中断。

三、小结

云计算的新颖之处在于它几乎可以提供无限的廉价存储和计算能力。云计算可以彻底改变人们未来的生活：每个人将拥有两个大脑：人体大脑和信息大脑；网络通路将成为与电力、水一样重要的基础设施；企业的IT和信息系统可以在不同的服务商之间迁移；对中小企业和创业者来说，云计算意味着巨大的商业机遇，他们可以借助云计算在更高的层面上和大企业竞争。

通过以上数据中心机房环境与云计算的结合分析，这些规划要点将提供给云计算更稳固、高效、灵活的机房环境设施，有效地促进云计算产业的发展与商业成功。

小鸟云近年来不断完善自身的机房建设，目前已建立了华中、华北、华南、华北、东北以及香港六大机房，基于业务驱动的分布式云数据中心架构，只为构建高效、敏捷、开放、安全的云生态环境，持续为客户创造价值。

11月15日，AMD在大中华区举办合作伙伴峰会，在中国区发布了全球首款7nm制程的CPU和GPU。

7nm CPU和GPU都是面向数据中心。7nm CPU是一款代号为“Rome”的EPYC（霄龙）服务器处理器。7nm GPU是Radeon Instinc家族的两款加速器 MI60和 MI50，主要用于深度学习、云计算、HPC 等领域。

服务器市场是AMD未来瞄准的重点市场。英特尔一度独占这个市场，可是云计算和数据中心的爆发带来新的机会，2017年，AMD推出EPYC（霄龙）产品线，重返X86服务器市场。

此前在美国的发布会上，AMD CEO 苏姿丰预计，2021年数据中心处理器市场规模将达到290亿美元，CPU市场为170亿美元，GPU市场为120亿美元。

相比于PC市场，数据中心处理器市场将保持长期持续的增长。今年二季度以来，由于英特尔14nm CPU供货短缺，AMD在PC市场借机获得了大量份额。Digitimes早些时候发布的一份报告显示，到今年第四季度，AMD在全球桌面处理器市场有望达到30%的份额。但眼下英特尔正大力反扑，明年年中之前英特尔CPU供货的局面也将结束，PC CPU市场将重回激烈竞争的局面。

而云计算正处于高速发展期，科技巨头们需要大量的服务器投入。苏姿丰在最新一期财报会议上表示，AMD预计服务器业务也将增长，因为其EPYC产品更具吸引力，特别是在云端。

在美国市场，AMD拿下了甲骨文、亚马逊云业务的订单。在中国市场，几乎所有的硬件巨头和互联网巨头都在发力云计算。阿里、腾讯、小米（金山云投资者）、华为都在大力投入，京东、网易、联想也有所布局。据AMD全球副总裁、大中华区总裁潘晓明介绍，百度、联想、腾讯、曙光等公司都是AMD的客户。

英特尔也感受到来自AMD的威胁。上半年，野村证券的研报曾指出，英特尔正在试图阻止将15-20％的数据中心处理器份额损失给AMD。对于野村证券的报告，英特尔在回应声明中承认它将面临“更具竞争力的环境”，并已将这一因素纳入了其财务预测。

与此同时，服务器CPU的利润率往往高于客户端CPU。2019年推出的7nm EPYC和2020年将推出的7nm+制程处理器的性能，有望通过制程优势进一步提升利润率。

7nm GPU也有助于推进其数据中心业务。苏姿丰在最新一期财报会议上介绍，客户对该产品的兴趣强大，因为其性能和差异化的功能集，AMD已获得了多个数据中心的订单，预计将在第四季度开始出货。

目前，AMD在制程上处于优势，不过7nm CPU和GPU今年年底和明年的出货量，还有待观察。

除了产品上的宣布之外，AMD还希望通过这次大会强化渠道商的信心。这次大会是近几年以来中国区规模最大的渠道商会议。AMD在中国有5000多家代理商，二级市场到四级市场，甚至到五级市场。潘晓明表示，今年想扩大到6000家。

在当前企业IT系统向云架构转型的时刻，运维系统再一次面临着新的挑战。所以在数据中心运维的时候，运维人员应该注意哪些问题?

在云计算时代，IT系统建设越来越成为企业发展至关重要的一环。业务系统，以及支撑业务系统运行的基础设施通常是企业关注的首要目标;然而，保障业务健康运行的背后“功臣”——运维系统同样至关重要，因为每一次IT系统的转型，运维系统和业务保障都是最艰难的部分。在当前企业IT系统向云架构转型的时刻，运维系统再一次面临着新的挑战。所以在数据中心运维的时候，运维人员应该注意哪些问题?

云计算时代，数据中心运维应该注意一下几点：

1. 关注智能自动化运维的趋势与难点

智能自动化运维是云数据中心时代尤为重要的趋势。公有云让基础设施资源更集中，企业放弃自建数据中心转而使用公有云，基础设施资源因此集中到了第三方服务商的手中。

这一定程度上使得企业运维轻量化，更注重上层应用的运维，后端较重的基础设施运维转嫁集中到了第三方公有云服务商的身上。基础设施运维的集中化，大体量化为自动化运维提供了良好的生存空间，企业前端的轻量的运维甚至也可以通过大数据以智能可视化的方式呈现出来。

2. 避免人为失误与网络威胁

前不久，中国某大型云厂商因运维人员操作失误启动了一个BUG，导致一些客户访问官网控制台和使用MQ、NAS等多项产品功能出现问题，造成了较大影响。实际上，除了自然灾害等原因，数据中心运维出现的一些安全问题极有可能是人为导致的。

出了要避免人为上的失误，来自网络的威胁也不可小觑。数据中心资源的集中化让我们逐渐感受到，数据中心故障的大型化趋势越来越明显，从网络安全的角度来说一个漏洞被利用，就可能会造成较大的数据丢失甚至设备停机事故。

3. 多平台融合的导致故障点监测困难

有业界人士称，相对于传统IT架构，云数据中心运维的管理对象主要分为五大类，分别是：

机房环境基础设施部分，包含风火水电等;各种设备，包括存储、服务器、网络设备、安全设备等硬件资源;系统与数据，包括操作系统、数据库、中间件、应用程序等软件资源及业务数据;管理工具，包括了基础设施监控软件、监控软件、工作流管理平台、报表平台、短信平台等

从中可以看出，一项云数据中心向外界提供服务是多方服务融合的结果。因此，当面临一个故障时，如何在诸多服务中准确追溯到故障点，是运维人员需要关注的另一个问题。

云运维作为云计算必不可少的组成部分，会越来越展示出其重要性，成为云计算的核心竞争力之一。下一步将加大人工智能在云运维的投入与实践，让数据中心机器人融入更多的运维业务场景，替代传统的手工操作，提供高度自动化和智能化的“无人值守”式云数据中心运维解决方案。

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;;;;;; 企办君认为，在2017年云计算的投资将持续火爆，但是随着企业需求变化， 2017年云市场将出现如下五大趋势：

　　多重云将成为新常态

　　随着许多公司投资公有云和私有云服务，2017年将会有更多的企业同时向多个云提供商承诺。例如，将有越来越少的企业将亚马逊网络服务作为唯一业务，而是使用双源公有云服务来避免供应商锁定。这样的好处是使数据服务更加高效。没有这个功能，企业部署将会像使用磁带时一样低效。

　　内存和临时存储变得更加重要

　　增强和虚拟现实，人工智能和机器学习已经变得越来越流行。分析这些新的数据源对长期业务目标至关重要，但当分析结果比数据本身更重要时，长期存储数据是不切实际和不必要的。 虽然2017年会看到大量的数据增长，需要永久存储，但是大多数网络新产生的数据是短暂的，将很快超过它的实用性和被丢弃。因此，尽管数据量呈指数增长，但存储空间的增长将不会像我们预期的那么多。

　　更多内容交付网络

　　内容交付网络是导致无法访问和低性能的主要原因。替代品已经成为昂贵复杂的供应商解决方案之一。期望更多的公司使用公有云和软件定义的基础设施来构建和运营自己的CDN。这些DIY CDN虽然不会提供全方位服务解决方案，但他们将为陈旧的传统架构提供更精简、更便宜的解决方案。

　　机器学习将成为企业的核心

　　今天的机器学习技术的独特之处在于它的大部分源自“开源”。 这意味着许多不同的产品和服务都将机器学习构建到他们的平台。因此，更多的企业将在2017年采用机器学习，有可能他们自己都不知道为什么要学习，答案是供应商正在积极使用ML来使他们的产品更智能。并且现有的产品也将很快使用多种机器学习，通过更新来作为额外交付。

　　越来越多的公司将元数据作为新的收入来源

　　像Google或Facebook中使用的那些系统，都是为了收集和存储大量的元数据而设计的。 随着公司分析数据的能力越来越强，数据变现将变得越来越重要。

; ; ; ;;企办平台提供的云服务，覆盖率更高、速度更快、监控更实时、安全体系更稳固，一定会是您的最优选择。

在当前企业IT系统向云架构转型的时刻，运维系统再一次面临着新的挑战。所以在数据中心运维的时候，运维人员应该注意哪些问题?

在云计算时代，IT系统建设越来越成为企业发展至关重要的一环。业务系统，以及支撑业务系统运行的基础设施通常是企业关注的首要目标;然而，保障业务健康运行的背后“功臣”——运维系统同样至关重要，因为每一次IT系统的转型，运维系统和业务保障都是最艰难的部分。在当前企业IT系统向云架构转型的时刻，运维系统再一次面临着新的挑战。所以在数据中心运维的时候，运维人员应该注意哪些问题?

云计算时代，数据中心运维应该注意以下几点：

1、关注智能自动化运维的趋势与难点

智能自动化运维是云数据中心时代尤为重要的趋势。公有云让基础设施资源更集中，企业放弃自建数据中心转而使用公有云，基础设施资源因此集中到了第三方服务商的手中。

这一定程度上使得企业运维轻量化，更注重上层应用的运维，后端较重的基础设施运维转嫁集中到了第三方公有云服务商的身上。基础设施运维的集中化，大体量化为自动化运维提供了良好的生存空间，企业前端的轻量的运维甚至也可以通过大数据以智能可视化的方式呈现出来。

2. 避免人为失误与网络威胁

前不久，中国某大型云厂商因运维人员操作失误启动了一个BUG，导致一些客户访问官网控制台和使用MQ、NAS等多项产品功能出现问题，造成了较大影响。实际上，除了自然灾害等原因，数据中心运维出现的一些安全问题极有可能是人为导致的。

出了要避免人为上的失误，来自网络的威胁也不可小觑。数据中心资源的集中化让我们逐渐感受到，数据中心故障的大型化趋势越来越明显，从网络安全的角度来说一个漏洞被利用，就可能会造成较大的数据丢失甚至设备停机事故。

3. 多平台融合的导致故障点监测困难

有业界人士称，相对于传统IT架构，云数据中心运维的管理对象主要分为几大类，分别是：

机房环境基础设施部分，包含风火水电等;各种设备，包括存储、服务器、网络设备、安全设备等硬件资源;系统与数据，包括操作系统、数据库、中间件、应用程序等软件资源及业务数据;管理工具，包括了基础设施监控软件、监控软件、工作流管理平台、报表平台、短信平台等

从中可以看出，一项云数据中心向外界提供服务是多方服务融合的结果。因此，当面临一个故障时，如何在诸多服务中准确追溯到故障点，是运维人员需要关注的另一个问题。

云运维作为云计算必不可少的组成部分，会越来越展示出其重要性，成为云计算的核心竞争力之一。下一步将加大人工智能在云运维的投入与实践，让数据中心机器人融入更多的运维业务场景，替代传统的手工操作，提供高度自动化和智能化的“无人值守”式云数据中心运维解决方案。

如今，信息技术一直在不断发展。而这种技术进步继续以极快的速度发生，需要更快的处理和大量的数据存储，而在过去二十年中引入了改变数据中心设计和部署的云计算模型。简而言之，云计算是按需应用程序和计算资源的交付。云计算解决方案通常由第三方通过互联网提供，但将组织数据中心内的模型应用为私有云也很常见。

云计算模型与以前的数据中心策略不同，因为该模型提供了可供用户作为服务使用的资源池，而不是将基础设施专用于每个单独的应用程序。在公共云的情况下，这些服务可以采用最终用户应用程序、后台平台或虚拟服务器的形式，所有这些服务都通过互联网托管，其简单的计费模式向用户收取的费用仅限于用户。

人们理所当然地认为可以采用云平台进行个人互动。人们的移动设备上运行的大多数应用程序都利用了云计算技术，并且人们期望这些服务全天候可用。云计算提供的“永远在线、永不宕机”的预期、易扩展性和成本模型的改变，直接影响了企业首席信息官如何利用数据中心和在公司内部交付数据的策略。企业的首席安全信息官通过其多个数据中心、多个存储解决方案以及服务器和应用程序的大规模部署来了解其传统IT环境，并看到高成本和低效率的损失。因此，企业越来越多地利用公共云来增强传统IT并利用这些优势。

企业可以将最初分配给其私有数据中心的资本支出转换为与云计算相关的运营支出，并且可以开始转向更多的终端用户自助服务模式，这有助于支付IT成本。当云计算首次推出时，随着模型的成熟，许多首席信息官采取了“观望”的方法，但现在云采用量急剧增加，调研机构Gartner公司估计40%的IT预算被分配给云计算和云计算相关服务。云计算对数据中心的变革影响体现在许多组织的“云优先”政策上，包括美国联邦政府和通用电气等大型企业。他们在亚马逊的AWS re：Invent用户大会上宣布将其组织60%的IT工作负载从数据中心迁入公共云。

什么适合云计算，什么不适合云计算?

行业研究表明，云计算的思路发生了重大转变，但传统的数据中心模型和云计算并不是相互排斥的。数据中心转型将继续发展，与传统数据中心托管相比，企业首席信息官不要将云计算视为一种非已即彼的策略，而是一种共存的策略。那么，组织如何利用云计算作为其IT战略的一部分的一些具体示例是什么?是什么促使组织选择云计算而不是自己构建和维护解决方案?企业首席信息官应首先了解哪些应用程序适合云计算，哪些应用程序不适合。

适合云计算的应用程序通常具有内置于应用程序中的灵活性，因此不存在系统或安全功能的自定义的硬编码。应用程序和数据可以在单独的工作区中运行，以便应用程序可以利用动态资源利用率。增加额外的资源，例如为Web应用程序添加Web服务器，应该是其模块化设计的一部分。这些功能允许IT组织在云中运行应用程序，而不是在自己的数据中心中部署和维护基础设施。但是，同样重要的是人们要认识到，在将应用程序迁移到公共云时，对互联网的依赖将会增加。因此，如果互联网因最终用户而中断，那么业务和生产力就会停止。

不适合云计算或适合在组织数据中心部署的应用程序通常具有特殊要求，使其无法迁移到公共云。这些要求可能具有监管性质，依赖于基础设施或存在延迟问题。合规性问题通常出现在医疗保健和金融服务中，这可能会限制数据所在的位置以及访问方式。尽管在公共云的早期阶段出现了特殊的安全问题，但许多云计算提供商正在提供与标准数据中心相同甚至超过某些私有数据中心性能的安全解决方案。云中改进的安全技术将加速采用，并进一步让数据中心进行转变，因为其主题不再是企业首席信息官关注的问题。

在移动性方面，工作场所发生了巨大变化。云计算转型最受欢迎的一个例子是软件即服务(SaaS)。IT组织已经能够通过SaaS模型利用许多最终用户生产力的应用程序，而不是自己构建和维护解决方案。像Microsoft Office365这样的解决方案通过互联网提供应用程序(Word、Excel等)，但仍然利用IT组织配置的身份验证和安全功能。在这种情况下，组织每月添加和删除用户，并在使用时支付使用Office365权利。管理、修补和运行这些应用程序的基础设施由云计算提供商提供，允许IT组织将成本和精力集中在其他计划上。

除了向最终用户提供应用程序之外，公共云提供的服务还可以采用其他形式。由于其远程和基于消费的特性，云计算正在改变企业首席信息官查看备份和复制解决方案的方式。IT组织不是部署辅助数据中心进行异地恢复，而是能够在自己的主数据中心内维护生产应用程序和数据，同时利用远程云进行异地备份、复制和故障转移。因此，IT组织不必仅为备份和恢复维护辅助设备，并且可以通过只为其使用的服务支付费用来利用基于消耗的成本模型。

在另一个常见的例子中，IT组织可以选择通过公共云来部署Web或数据库服务，通过每月消费该平台并将其配置应用到该平台——也称为平台即服务(PaaS)。应用程序和使用它们的最终用户不知道该平台是托管在云中的，但该解决方案提供了可扩展性，并为实现IT组织的部分成本提供了机会。这与传统的数据中心托管模型不同，后者必须由IT组织部署和维护平台，而不仅仅是应用程序本身。

最后，IT组织通常将云计算用于各种服务器工作负载。这些工作负载本质上可能是动态的，也可能是测试/开发环境的一部分，但在每种情况下，都需要计算资源(服务器)。云端不是将服务器部署为数据中心中的专用机器，而是为企业提供了“自助服务”具有弹性和可扩展性的虚拟服务器的新选择。

据Gartner公司称，这种类型的计算资源利用被称为基础设施即服务(IaaS)，并且是增长最快的云计算部分。IaaS彻底改变了IT组织在数据中心中部署新服务器的想法。而在2016年，IaaS市场规模增长了60亿美元，达到224.3亿美元，并在未来几年将会得到继续增长。

无论是向最终用户提供应用程序还是部署动态Web应用程序，云计算都为IT组织提供了可扩展性、易管理性和运营成本模型，通过完全不同的模型为客户提供高质量的服务。云计算已经达到了成熟水平，现在正在改变IT组织的数据中心，从大型企业到小型企业，并且允许企业专注于他们的核心业务和消费IT，而不是从事IT交付业务。

本报讯（记者 顾海燕 通讯员 叶剑勇）经过大半年的建设，7月26日，华为靖江云计算数据中心正式上线。未来，华为公司将携手产业链合作伙伴努力建设靖江云计算大数据产业，打造数据共享大数据平台、智能制造平台、互联网+创客平台、现代服务业支撑平台、现代物流支撑服务平台服务于当地产业。

靖江制造业发达，集聚了14个工业门类，6000多家制造业企业。靖江市委市政府清楚认识到，信息化时代，发展大数据、云计算是产业升级的重要引擎。去年9月，该市与华为公司签订战略合作协议，共同打造华为靖江云计算数据中心，推动靖江大数据产业发展。经过双方共同努力，华为云计算靖江数据中心一期工程于今年4月顺利完工，开始试运营。目前华为靖江云平台已为该市多个部门单位的业务提供了有效支撑，在城市治理、民生服务和新兴产业发展中发挥作用。

下一步，靖江将加速规划布局智慧城市建设，设立数据管理机构，加快推进政府部门数据迁移整合工作，实现政府管理服务从零碎分割的局部应用到协同一体的大跨越，把大数据打造成为靖江发展的新动能、城市建设的新名片。

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来源：泰州日报

专业统计研究发现大多数的数据中心里，光纤和铜缆的使用率为五五开，而在有些数据中心里，光纤的使用率可能会达到70%甚至更高。面对数据中心里数量庞大、高密度的光纤，数据中心管理员需要应对以下不同的挑战，这些挑战不仅会影响数据管理员的工作效率，增加运营成本，还可能会造成网络宕机，造成巨大的经济损失。

　　因此，对于云计算数据中心而言，如何才能更好地进行光纤管理，是其正面临的重要问题。对于高性能、高密度的光纤的管理并不难，难的是如何保持光纤的安全性、可靠性、可维护性，以及在网络出现故障时，如何能够快速定位发生故障的光纤跳线，并且不需要任何辅助工具快速恢复服务.

　　数据中心光纤管理可以划分为三个等级， C级即入门级的光纤管理，目前市场上大部分的光纤管理产品是C级的光纤管理，C级仅仅提供光纤的熔接和跳接，C级光纤管理适合于小型100台以下机柜的数据中心。

　　B级为企业级的光纤管理，除了提供光纤熔接和跳接，还必须提供光纤垂直方向和水平方向跳线的管理以及多余光缆的存储, B级光纤管理适合于100台以上, 1000台以下机柜的数据中心。

　　A级为运营商级的光纤管理，除了实现光纤熔接和跳接，以及光纤跳线水平和垂直方向的管理和多余光缆的存储, 还能够实现增值的服务比如光信号流量的监控，故障分析和定位，以及抗震等安全性和可靠性功能。A级适合于大型的1000台以上机柜的数据中心。

　　云计算数据中心一般机柜规模在1000台以上，因此在光纤布线设计上需要采用A级运营商级的光纤管理。

　　接入间(ER) 光纤管理解决方案

　　OMX600光纤机架 (ODF) 针对数据中心接入间(ER) 所设计，能够解决大容量室外光纤接续和多余光缆存储和保护，为多家运营商室外光缆进入数据中心提供可靠的、安全的、平滑的接入。

　　光纤线槽解决方案

　　大量的、高密度的光纤需要专业的光纤线槽进行全程保护，菲尼特可提供行业内最全面的光纤线槽解决方案。菲尼特光纤线槽采用模块化设计，节省现场部署安装的时间，并可提供多样化的配件，适用于机房复杂的环境。此外，菲尼特光纤线槽还采用抗震设计及阻燃ABS材料，能够抵抗8级地震并具有抗老化、抗压、不褪色、不变形的优点。

　　菲尼特专注于光纤通讯产品的研发与销售已有12年的时间了，光通讯产品累加超越了1万种，这其中包含达标产品光缆、光纤跳线、mpo/mtp数据中心、光纤配线架等，在菲尼特您可以一站式选购所有光通讯产品。面对大容量、高密度的光纤管理，仅仅满足性能和密度是不够的，还必须考虑网络可靠性、安全性和日后的可维护性。

随着云计算的普及，云计算数据中心光进铜退、集中化管理是不可逆转的趋势，面对大容量、高密度的光纤管理，仅仅满足性能和密度是不够的，还必须考虑网络可靠性、安全性和日后的可维护性。下面我们就来来一下云计算数据中心光纤解决方案应该如何实现。

1、接入间(ER) 光纤管理解决方案

OMX600光纤机架 (ODF) 针对数据中心接入间(ER) 所设计，能够解决大容量室外光纤接续和多余光缆存储和保护，为多家运营商室外光缆进入数据中心提供可靠的、安全的、平滑的接入。

2、主配线区 (MDA)/中间配线区 (IDA) 光纤管理解决方案

光纤管理机架是菲尼特第四代光纤管理机架，针对主配线区 (MDA)/ 中间配线区 (IDA) 大容量光纤配线管理设计，提供高密度光纤管理，同时机架上集成水平和垂直光纤跳线管理器以及多余光缆存储架，方便日常跳线维护，另外增值服务模块 (VAM) 可以支持光纤信号监控和分析，为网络安全运营提供保障。

3、光纤线槽解决方案

大量的、高密度的光纤需要专业的光纤线槽进行全程保护，菲尼特可提供行业内最全面的光纤线槽解决方案。菲尼特FGS光纤线槽采用模块化设计，节省现场部署安装的时间，并可提供多样化的配件，适用于机房复杂的环境。此外，FGS光纤线槽还采用抗震设计及阻燃ABS材料，能够抵抗8级地震并具有抗老化、抗压、不褪色、不变形的优点。

作为光纤通信行业的领导者，菲尼特在光纤通信领域的技术优势巨大，尤其是对于云计算数据中心光纤解决方案来说。菲尼特针对大型云计算数据中心开发的光纤管理解决方案，可提供全面的光纤熔接，光纤端接，光纤存储和光纤流量监控解决方案，菲尼特专注于光通讯产品的研发与销售，12年的时间执着与我国光通讯事业发展，尤其是光纤产品最为出名，均符合ICE,ROSH,YD/T国际国内标准。

云计算数据中心是一整套复杂的设施，它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备（例如通信和存储系统），还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。作为云架构的基础设施之一，云计算数据中心的构建至关重要。

传统的数据中心网络的架构包括四大部分，即核心层、汇聚层、接入层和运营管理层。核心层一般采用双机冗余的路由设备，对外运行E-BGP或静态路由协议，对内运行IGP协议（如OSPF）；汇聚层采用双机冗余的三层交换机；接入层和运营管理层则采用二/三层交换机。

目前的网络结构有以下缺点，例如网络层次较多、时延大，核心层或网络层网络设备容量会成为发展的瓶颈，同时随着数据中心规模越来越大，网络结构也成为瓶颈问题。

网络传输由于技术成熟度和设备价格成本等因素，传统数据中心网络一般使用以太网进行数据的传输。然而传统数据中心网络与互联网运行环境有极大差别，其特殊的数据转发需求例如负载均衡或者多路径传输等，必须通过特殊的转发机制实现。这存在以下问题：一是传统的数据包转发设备，例如以太网交换机，除非进行重新设计否则无法实现这些需求；二是基于软件的转发可以通过编程很方便的实现不同需求，但是无法以较低成本达到性能要求。

解决方案针对上述问题，提出云数据中心采取扁平化结构来进行构建。 首先，由于数据中心交换机的容量和性能逐渐优越，核心层的路由转发和防攻击的功能完全可被汇聚层的交换机实现，因此从减少时延的角度可采用2层的扁平化架构，将核心层和汇聚层合并。

其次，横向扩展设备的同时会造成出口设备数量多，导致管理复杂，为了简化管理和避免STP/MSTP/RSTP等协议造成带宽利用率不高的问题，可在单纯的提高设备性能的基础上，将临近的同类网络设备进行集群化以满足需求。

最后，使用以太网进行数据传输时，由于运行环境的差别导致其转发机制各不相同，可使用VLAN技术通过软件的配置而不是对局域网的主机进行物理上的划分，实现动态灵活地将服务器群或存储设备分割成多个逻辑网络，适应不同的传输环境。同时采用传统的STP+VRRP技术部署二层网络时会带来部署复杂、链路利用率低、网络收敛时间慢等诸多问题，因此网络方案的设计需要重点考虑增强二级网络技术（如IRF/VSS、TRILL等）的应用，以解决传统技术带来的问题。