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”，当下，云计算即将成为信息社会的公共资源，而数据中心则是支撑云计算服务的基础设施，云计算也的确有给信息时代带来翻天覆地变化的本事，所以自从云计算横空出世，一切信息技术都开始围着它转，云计算有如神一样地存在着，下面看看什么是云计算数据中心、云计算数据中心和传统IDC有何区别?

什么是云计算数据中心?

现在可能会有很多人对云计算、数据中心还有大数据等这类技术和名次感到模糊不清，云计算数据中心是一种基于云计算架构的，计算、存储及网络资源松耦合，完全虚拟化各种IT设备、模块化程度较高、自动化程度较高、具备较高绿色节能程度的新型数据中心。

云数据中心的特点首先是高度的虚拟化，这其中包括服务器、存储、网络、应用等虚拟化，使用户可以按需调用各种资源;其次是自动化管理程度，包括对物理服务器、虚拟服务器的管理，对相关业务的自动化流程管理、对客户服务的收费等自动化管理，最后是绿色节能，云计算数据中心在各方面符合绿色节能标准，一般PUE值不超过1.5。

云计算数据中心和传统IDC有何区别?

在设计理念方面，云计算数据中心(或者说新一代数据中心)更加强调与IT系统协同优化，在满足需求的前提下，实现整个数据中心的最高效率和最低成本;而传统数据中心通常片面强调机房的可靠、安全、高标准，但与IT系统相互割裂，成本高昂。

传统的IDC大致可以分为托管型服务和用户自主服务两类模式，一类是服务器由用户自己进行购买，期间对设备的监控和管理工作也由客户自行完成。数据中心主要提供IP接入，带宽接入和电力供应等服务。另一种模式则是数据中心不仅提供管理服务，也向客户提供服务器和存储，客户无需自行购买设备就可以使用数据中心所提供的存储空间和计算环境，但是现在走进云计算时代的IT产业，在数据中心托管方面已经不再需要用户自己提供硬件设备了，反而大大提升了硬件设备的计算能力和IT可扩展性以及可操作性。

(1)云计算和传统IDC在资源集约化速度和规模上的区别

归根到底，云计算是通过资源集约化实现的动态资源调配。传统IDC服务也能实现简单的集约化，但两者在资源整合速度和规模上有着很大区别。传统IDC，只是在硬件服务器的基础进行有限的整合，例如多台虚拟机共享一台实体服务器性能。但这种简单的集约化受限于单台实体服务器的资源规模，远远不如云计算那样跨实体服务器，甚至跨数据中心的大规模有效整合。

更重要的是，传统IDC提供的资源难以承受短时间内的快速再分配。

(2)云计算和传统IDC在平台运行效率上的区别

更加灵活的资源应用方式、更高的技术提升，使云服务商拥有集合优势创新资源利用方式，促进整个平台运作效率提升。并且，和传统IDC服务不同，云计算使用户从硬件设备的管理和运维工作中解脱出来，专注内部业务的开发和创新，由云服务商负责云平台本身的稳定。这种责任分担模式使整个平台的运行效率获得提升。

简单地说，云计算是在传统IDC服务上的延伸和发展。云计算是将多台计算节点连接成一个大型的虚拟资源池来提高计算效率，使资源再分配的效率和规模不受限于单台实体服务器甚至单个IDC数据中心。无论从交付/服务方式、资源分配规模、资源分配速度，还是整个平台的运行效率方面，相比传统IDC服务，云计算均有着极大提升，这种提升将为各行业的企业和开发者创造更高价值。

(3)云计算和传统IDC在服务类型上的区别

常用的传统IDC服务包括实体服务器托管和租用两类。前者是由用户自行购买硬件发往机房托管，期间设备的监控和管理工作均由用户单方独立完成，IDC数据中心提供IP接入、带宽接入、电力供应和网络维护等，后者是由IDC数据中心租用实体设备给客户使用，同时负责环境的稳定，用户无需购买硬件设备。

而云计算提供的服务是从基础设施到业务基础平台再到应用层的连续的整体的全套服务。

IDC数据中心将规模化的硬件服务器整合虚拟到云端，为用户提供的是服务能力和IT效能。用户无需担心任何硬件设备的性能限制问题，可获得具备高扩展性和高可用的计算能力。

(4)云计算和传统IDC在资源分配时滞上的区别

众所周知，由于部署和配置实体硬件的缘故，传统IDC资源的交付通常需要数小时甚至数天，将增加企业承受的时间成本，以及更多的精力消耗，并且难以做到实时、快速的资源再分配，且容易造成资源闲置和浪费。

云计算，则通过更新的技术实现资源的快速再分配，可以在数分钟甚至几十秒内分配资源实现快速可用，并且云端虚拟资源池中庞大的资源规模使海量资源的快速再分配得以承受，并以此有效地规避资源闲置的风险。

(5)云计算和传统IDC收费模式的区别

传统数据中心一般按照月或者年收费，计算的标准就是机柜数量，带宽大小，用电量这些数据，这些数据是粗放型的，统计不够精确，往往造成很多资源的浪费。比如一个客户租下十个机柜，但实际上只用了五个，另外五个可以要日后慢慢上线，但必须要提前支付这十个机柜的费用，让客户多花了不少钱。而云数据中心就不同，甚至可以按照小时或者分钟收费，而客户使用的就是计算、带宽和存储数据，就像家里用的燃气费，只要不开启煤气灶，也不会花费燃气费，燃气表只有在打开燃气灶的时候才开始走，精确度量，云数据中心就是按照这样的模式来收费的，客户用了多少计算和带宽资源，就收多少费用，这个费用可以精确到分钟,为客户节省了开支，这样又有哪些客户能不喜欢呢。

(6)云计算和传统IDC对于光学器件的要求有区别

与传统器件相比，用在数据中心的器件密度要求更高，在同一块板卡上要求可以插上更多的模块。功率需求直线下降为八分之一的水准。对速度的需求也是越来越高，因为在有限的空间，有限的板卡上为了实现更大的数据量，要求模块的速度直线上升，所有的这些要求加在一起，对于器件，要求的集成度越来越高。

传统IDC还能hold住吗?

过去传统的上几台服务器，装个虚拟主机软件就卖空间的玩法，越来越没市场了，稍微大一些的传统IDC也开始升级为vps，但是vps从目前来看，普及程度很一般，而且价格昂贵，客户开发成本高。另一方面，由于备案麻烦导致大批量中小站长转向美国或海外的idc企业，国外老牌的几家idc基本上实现了虚拟化和基础云计算，而且价格极低。

传统小IDC存活将更难，那么必然大量原来属于IDC的客户高速向云计算商转移，而且这几乎是无法阻挡的。国内大一些的idc商除了服务器托管外，其虚拟主机业务也必将受到最严酷的冲击，加上云计算几大厂商都是着名企业，消费者对它们的信任远远高于idc商们。

总结：

接下来，新建的云计算数据中心，随着落地时间的临近，将会吸引更多的企业入住。放眼未来，在互联网行业、传统IT行业已经开始有越来越多的企业投身到数据中心的服务和运营当中去，这其中囊括了很多行业内的龙头企业，也有专家指出，在未来的5到10年内，基于云的数据中心管理和服务模式将会变得更加普遍。

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　　从Google首席执行官埃里克·施密特(Eric Schmidt)首次提出“ 云计算 ”(cloud computing)的概念到现在，云计算已经走过了炒作期和实践期，已经处于成熟期。同时，行业集中度也越来越高并呈逐渐加强的趋势，目前业内大公司已经占据了整个市场的半壁江山。

　　Synergy Research Group根据2017年市场占有率的多少和市场增长率的快慢对全球几大云计算平台进行了调查和排名，亚马逊AWS依然名列榜首。以下是全球十大云计算平台市场占有率排行榜。

　　1.亚马逊AWS

　　亚马逊AWS于2006年推出，是全球最早推出的云计算服务平台，面向全世界的客户提供云解决方案，包括弹性计算、存储、数据库、应用程序在内的一整套云计算服务，降低企业IT投入成本和维护成本。

　　“先下手为强”，亚马逊AWS投入早、运行时间长，目前仍是云计算领域的老大哥。在AWS计算领域中Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)是代表性产品，它是一种 Web 服务，可根据计算要求提供大小可调的计算容量。在存储服务中，Amazon S3 提供了一个简单的 Web 服务界面，用户可通过它随时在 Web 上存储和检索任意数量的数据。在数据库服务中，Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 是一种可让用户在云中轻松设置、运维和扩展关系数据库的 Web 服务。此外在网络和内容分发、移动服务、开发人员工具、应用程序服务等领域亚马逊AWS都有出色的产品。

　　在2017 AWS Re:Invent会上，Amazon 又宣布推出5项机器学习新服务，包括Amazon SageMaker、Amazon Transcribe、Amazon Translate、Amazon Comprehend、Amazon Rekognition Video以及一款面向开发者的深度学习型无线摄像机AWS DeepLens。

　　此外，亚马逊AWS也加快扩展中国市场的步伐。今年12月12日，亚马逊AWS在中国的第二个运营区域——中国(宁夏)区域正式开放，将会实行一轮降价措施，或给当前国内云计算市场带来强有力的价格冲击。

　　2. 微软Azure

　　微软 Azure是微软基于云计算的操作系统，最初名称是Windows Azure，主要目标是为开发者提供一个平台，帮助开发可运行在 云服务 器、数据中心、Web和PC上的应用程序。Azure是一种灵活和支持互操作的平台，它可以被用来创建云中运行的应用或者通过基于云的特性来加强现有应用。该平台目前具备以下功能：网站、虚拟机、云服务、移动应用服务、大数据支持以及媒体功能的支持。

　　在此次Synergy Research Group的调查统计中微软Azure排第二，虽然没有亚马逊AWS的功能全面，微软Azure也形成了独特的优势。它支持大量开源应用程序、框架和语言，并且数量仍在增加;融合本地 IT 设施和 公有云 ，是最适合混合 IT 环境的公有 云平台 ;数据中心有多家主流运营商接入，网络访问性能有保证;数据和服务的安全性也是其一大优势。

　　11月1日，在北京举行的2017微软技术暨生态大会上，微软宣布在中国运营的Microsoft Azure的云计算规模将在未来6个月完成三倍扩容。11月27日，微软与知名企业软件公司 SAP宣布将合作进军云服务市场，以提高微软的云端业绩，尤其是IaaS 服务。

　　3. IBM

　　IBM一直专注于云计算、网络安全和数据分析，今年11月1日IBM宣布推出全新IBM Cloud Private平台，可以帮助企业利用类似公有云的能力，构建本地部署的私有云环境，是一个集IaaS、PaaS及开发者服务所需的创建、运行和管理 云应用 于一身的集成平台。

　　全新的IBM Cloud Private平台安装极其简便，一键即可实现安装、添加、删除节点，还能够根据相关指标定时弹性伸缩。同时，IBM Cloud private支持异构平台，不仅可以安装于VMWare、OpenStack、物理机上，还支持X86和POWER Linux，由客户自己管理，不需要再连线IBM，投产就可用。集成了Istio、服务目录、VMWare NSX-T等，支持Ceph、Gluster 、GPFS 存储、MicroService Builder中间件镜像的开箱即用。

　　早在9月份，IBM 还推出了一款“拉杆箱”——Cloud Mass Data Migration，里面是一套容量 120TB 的存储系统，可以让用户快速的将本地数据上传到 IBM 的 云存储 中。

　　4.谷歌 云平台

　　谷歌公司不是传统的IT厂商，而是新型的网络公司。基础架构和平台是谷歌 云服务 的两大竞争优势。谷歌云平台服务分为四大类：

　　1.计算：谷歌计算引擎作为基础架构即服务(IaaS);平台即服务有谷歌App Engine;以及谷歌容器引擎，一套使用 Kubernetes来达到集群管理和自动化的Docker容器镜像 。

　　2.存储：谷歌 云存储

　　3.网络：谷歌云DNS和Interconnect

　　4.数据库：Google Cloud SQL，Google Cloud Datastore和Google Cloud BigTable

　　今年9月份谷歌云宣布收购了Bitium，Bitium专注于为基于云的应用程序提供企业级身份管理和访问工具。这次收购能够帮助Google可以更好地管理企业云客户，包括为跨Cloud和G Suite产品的应用程序设置安全级别和访问策略。

　　5. Salesforce

　　Salesforce是一家客户关系管理(CRM)软件服务提供商，提供随需应用的客户关系管理。作为全球CRM行业的领导者，Salesforce 在客户关系管理领域的专业度是毋庸置疑的。该公司勾勒出的云战略中包括SaaS和PaaS。该公司的 云计算 产品包括Force(定制软件开发)、Heroku(Ruby平台服务)、Database、Salesforce Data、Salesforce Chatter、Salesforce Sales Cloud和Salesforce Service Cloud。

　　今年Salesforce已经将AI整合进许多产品中，与IBM合作将Einstein与Watson合并，以便用户扩充数据。Salesforce还利用AI来让用户更轻松地获取他们所需的信息，它提供的一款名为Optimus Prime的内部工具用以组织和清理数据。通过分析用户在Salesforce上已有的数据来添加服务对Salesforce来说是一个很大的机遇。

　　6. 阿里云

　　阿里云创立于2009年，是目前国内云计算领域的龙头，由阿里云自主研发、服务全球的超大规模通用计算操作系统飞天，目前为全球200多个国家和地区的创新创业企业、政府、机构等提供服务。基于阿里云飞天操作系统强大的计算能力，阿里的人工智能ET拥有全球领先的人工智能技术，目前已具备智能语音交互、图像或视频识别、交通预测、情感分析等技能。

　　今年9月21日，阿里云发布全新一代云数据库产品POLARDB，采用第三代分布式共享存储架构，实现计算节点和存储节点分离，使计算引擎和存储引擎均拥有快速扩展能力;在2017杭州?云栖大会期间阿里云又发布了一系列突破性成就，“达摩院”支持研发的量子技术领域迎来了首个重量级发布—— “量子计算云平台”上线、BigBench数据规模首次扩展到100T、流计算2.0每秒峰值达千万QPS整体链路延时亚秒级、E-MapReduce对比同类产品平均性能提升3倍。

　　阿里云在中国遥遥领先的同时开始扩展海外市场，10月30日，阿里云宣布其马来西亚大区(Region)正式面向全球开放服务，阿里云将为该区域市场提供计算、存储、网络等互联网基础设施服务，同时为当地企业数字化转型提供互联网中间件、人工智能产品和服务。此外，阿里云也将在欧洲建立数据中心。

　　7.Oracle

　　Oracle云是一款功能强大、统一的云解决方案。 它提供了全面、集成的云服务，可帮助业务用户和开发人员在云端或内部部署环境中无缝、经济高效地构建、部署和管理负载，是少有的几家能完整覆盖IaaS、PaaS、SaaS及DaaS层面云服务的公司。

　　Oracle的成功主要来自于数据库业务，许多公司使用他们的数据库来运行其关键业务，数据库业务仍然是Oracle最大的收入来源。2017财年甲骨文云业务总收入超过46亿美金，年增长超过60%，是全球发展最快的云公司之一。

　　在刚过去的2017甲骨文全球云大会上，甲骨文发布了多项产品和技术创新：最新发布的Oracle数据库18c，凭借机器学习实现自治驱动、自治修复数据库和联机事物处理，有效提升了云端数据库运行的安全性和可靠性;Oracle人工智能平台云服务(Oracle AI Platform Cloud Service)、Oracle区块链云服务、Oracle移动云、Oracle分析云以及Oracle安全和管理云等解决方案全面展现了甲骨文的技术创新。

　　据外媒最新消息，Oracle已经同意斥资16亿美元收购基于云计算的建筑软件供应商Aconex，增强其云计算业务。

　　8.Rackspace

　　Rackspace是全球三大 云计算 中心之一，是一家全球领先的托管服务提供商，在全球拥有10个以上数据中心，管理超过64000台服务器。Rackspace的托管服务产品包括专用服务器，电子邮件，SharePoint， 云服务 器， 云存储 ，云网站等。在服务架构上提供专用托管， 公有云 ，私有云及混合云。同时Rackspace是，AWS与微软Azure技术支持伙伴。

　　业内调查表明，企业正在纷纷从企业数据中心转向多云模式，这对云计算市场来说又是一巨大的机遇。今年9月Rackspace公司签署了收购Datapipe公司的协议，其中包括由29个数据中心组成的基础架构。此次收购是Rackspace公司迄今为止最大的收购交易，主要为了满足客户要求更多的多云功能。

　　11月，Rackspace又表示，将于HPE合作构建一套根据使用情况向客户收费的私有云服务。Rackspace认为，对于企业来说，付费即用模式的托管私有云是一个有吸引力的选择，这是私有云市场翻开的一个新篇章。

　　9. virtustream

　　Virtustream成立于2009年，为政府和企业客户提供云端服务，主要负责解决SAP、Oracle等关键应用在云上运行的问题，Virtustream的xStream管理平台及基础设施即服务(IaaS)满足复杂的私有云、公共云或混合云生产应用的安全、合规、性能、效率及基于消费量的计费要求。

　　Virtustream是深受全球组织信任的企业级云提供商，其客户包括可口可乐、SAP、多米诺糖业、海因茨以及一系列来自全球各地的服务供应商。VirtuStream在整个云计算市场属于细分市场的挑战者，是托管私有云市场的领导者。2015年被存储巨头EMC公司收购，随后EMC与戴尔合并，VirtuStream成为戴尔旗下事业部。

　　VirtuStream借助戴尔的服务提供商生态系统，加速推进其扩张步伐。今年3月28日，Virtustream宣布，该公司面向任务关键型应用的企业 云平台 和服务即日起在澳大利亚和日本等亚太地区供应，此次供应范围包括Virtustream的创新 云技术 和独特的消费量计费模型。

　　10. Fujitsu

　　2010年7月9日，日本富士通公司正与美国微软公司合作推出云计算业务，富士通和微软在全球范围内共享数据中心，微软把其软件与富士通的客户服务结合起来;富士通开始在群马县馆林市数据中心运行微软云服务，此后将陆续在美国、英国和新加坡等国家的数据中心运行。

　　富士通云基础架构解决方案是根据云计算平台架构的需求，以富士通刀片服务器及存储系统为基础，在业界标准的虚拟化技术之上，采用富士通云计算资源的核心组件ROR(Server View Resource Orchestrator)组建的一个预先定义、预先测试验证、标准配置的云计算平台。

　　近年来为了增强在云计算领域的竞争力，富士通除了与微软合作，与云计算领域巨头纷纷展开合作。2015年12月，富士通集团与全球云基础架构和移动商务领导厂商VMware宣布双方将开展全新合作，为客户提供灵活、安全的云技术。2016年7月，Oracle和富士通宣布结成合作伙伴关系，以推动企业云计算解决方案的发展。

俺黑君够黑，慎关注！

物联网，云计算，大数据，人工智能是近两年科技、产业界的热门话题。分别什么意思?彼此之间又有什么关系呢?

一

物联网

1、什么是物联网?

物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。

后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

2、物联网的关键技术

嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。

传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。

二

云计算

1、什么是云计算?

云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。

2、物联网和云计算的关系

云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：

IaaS：基础设施即服务

消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。

PaaS：平台即服务

PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。

SaaS：软件即服务

它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动，如：亚马逊。

三

大数据

1、什么是大数据?

大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

2、大数据和云计算的关系

从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

四

人工智能

1、什么是人工智能?

人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

通过上述观点我们可以简单的得出一个结论： 物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。

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行政部门的信息中心和后勤中心，都是行政辅助单位，被划分为公益一类事业单位。在事业单位改革中，信息中心和后勤中心有截然不同的两个发展方向，信息中心整合到类似于山东省率先成立的“大数据管理局”这样的机构，行政职能划分到局机关，行政辅助职能整合成为下属事业单位。后勤服务中心大多整合到机构事务管理局，并将部分可以由社会服务代替的职能，推向市场，由政府购买服务代替。

1、大数据、云计算：广东、山东省率先公布党政机构改革方案，其主要亮点的特色之一，就是成立大数据管理局。从后面审批的省级机构改革方案，以及市县两级机构改革草案中，都可以看到类似机构的影子，名称各异，职能相同或者相近，有数字福建，还有网络安全和信息化委员会办公室等，为省委、政府机构。承担大数据、云计算产业发展，推动大数据示范应用，促进数据融合利用，推进产业模式升级，加快政务系统整合共享等工作。市县都以发展的眼光，设立了对应的机构，多为党委或政府工作机关，为公务员或党群参公机关，使用行政编制。

各行政单位的信息中心、系统平台管理、网络安全等行政职能，整合到大数据管理局或类似行政机构，承担产业发展、监督管理职能。公益服务或者行政辅助职能，整合到大数据服务中心，承担具体的公益服务事项。大数据局为新组建机构，前身多为事业机构，需要调剂解决所需的行政编制，以供承担机关职能发挥的人员使用。培训中心的事业人员和机构，大多数会随职能连人带编制划转到大数据中心，保持原身份和编制不变。

2、机关事务管理：省级的机关事务管理局大多是党委或者政府直属机关，或者是管理机关。市级也有可能单独设立行政机构，县级则多为事业单位。市县受党政机构数额限制，机关事务管理职能，设置最多的是在党委办公室或者政府办公室挂牌，设置独立的机关事务服务中心，承担接待、公房管理、水电设施维修、公车管理等事项。原来的机关服务中心，只承担四大班子的机关管理与服务职能，现在扩大到所有党政机构，整合了其他党政机构下属的后勤服务职能，适合政府承担的公车、公房等管理职能和服务口碑侧，由机关事务局和中心承担，可以由社会服务代替的推向市场，由政府购买服务代替。

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。

【IT168 评论】“跨界”是现在很火的一个词，它是指从某一属性的事物进入另一属性的运作，其不只在演艺圈掀起了一阵热潮，同时也在科技圈也带起了一阵狂潮。今天，我们就来看看科技圈第一热潮——云计算公司是如何“跨界”数据库服务的。

现在看来，云计算公司“跨界”数据库并不是什么新鲜事儿。“云计算的下一个竞争战场是数据库”几乎成为了云计算公司的共识，目前云计算公司提供的数据库服务产品大多有这么几类，自研数据库、托管数据库服务、数据迁移服务、数据仓库、缓存服务等等。

上一篇文章我们盘点了国外的云计算厂商提供的数据库服务，这篇文章我们就来看看国内云计算公司都可以提供哪些数据库服务?

阿里云

阿里巴巴刚刚发布了第三财季财报，云服务的收入达到了5.33亿美元，同去年同期相比增幅达到了让人惊讶的104%。阿里云首次登上了Synergy Research发布的云计算基础设施市场份额报告的前5名。

阿里云作为中国云计算市场的霸主，其在数据库服务方面提供的产品较之前面两个公司也丝毫不差。云数据库POLARDB是阿里云自研的能满足高吞吐在线事务处理的关系型云数据库，完全兼容MySQL，性能最高提升至MySQL的6倍，自研的分布式存储引擎能提供在线扩容、故障快速恢复、数据备份容灾服务。

除此之外，我们还看到阿里云在数据库产品一栏还有三款在公测中的产品，分别是数据库应用与数据库迁移ADAM、混合云数据库管理HDM、数据库备份DBS。

腾讯云

根据腾讯发布的2017第四季度暨全年财报，2017年腾讯全年收入2377.60亿元人民币，其中腾讯云本年度快速增长，在云服务视频云和网络游戏等的垂直领域处于领先市场地位。

如果单看腾讯云的数据库服务也是比较丰富的，而且其中的两个产品HTAP数据库和腾讯云时序数据库让人印象深刻。HTAP数据库TiDB(HTAP Database for TiDB)是腾讯云基于国内最新的 NewSQL 开源数据库TiDB打造的一款同时支持联机事务处理(OLTP)和 联机分析处理(OLAP)两种业务类型的分布式数据库产品。

而腾讯云时序数据库(Cloud Time Series Database，CTSDB)更是让人惊喜，在之前的《一篇文章告诉你，为什么时序数据库会成为新趋势?》中，笔者提到了时序数据库可能会在数据库领域引领一种新的潮流，但是在前面几家云计算公司提供的产品中，我们并没有看到。腾讯云时序数据库是一种高效、安全、易用的云上时序数据存储服务，适用于物联网、大数据和互联网监控等拥有海量时序数据的场景。

百度云

相比于前面几家公司提供的数据库服务，百度云官网上列出的数据库服务略显单薄。其中分布式数据库DRDS是基于百度自研中间件的分布式多节点关系型数据库，提供大并发访问及TB级海量数据场景下的数据库存储服务，兼容MySQL协议。

另外，百度云云数据库 RDS 支持三种数据库引擎：MySQL、SQL Server、PostgreSQL，其云数据库SQL Server单机版也已经正式发布，只提供一个数据库节点，相对双机版RDS成本减半。

华为云

2010年，华为正式发布云战略，2017年3月华为副董事长、轮值CEO徐直军宣布成立Cloud BU，宣布大力进军公有云，同年8月， Cloud BU调整为一级部门。那么现在华为云的发展如何呢?据其官网显示，截至2018年2月，华为云已发布14大类共100+云服务，以及制造、医疗、电商、车联网、SAP、HPC、IoT等60多个解决方案。

数据库服务方面，华为云官网给出的云数据库产品包括关系型数据库、非关系型数据库和数据库生态。关系型数据库包括云数据库HWSQL、云数据库MySQL、云数据库PostgreSQL和云数据库SQL Server。非关系型数据库包括文档型数据库服务(DDS)和分布式缓存服务(DCS)。数据库生态包括分布式数据库中间件(DDM)、数据库安全服务(DBSS)、数据复制服务(DRS)和数据仓库服务(DWS)。

UCloud

UCloud是一家中立的云计算服务商，产品线的推出完善以云平台上客户需求为第一出发点，辅以最新的技术产品和细化产品。UCloud大部分的产品和服务都比较贴近国内用户习惯。

根据官网给出的信息，UCloud提供的数据库服务包括云数据库MySQL UDB、云数据库MongoDB UDB、云数据库PgSQL UDB、云内存存储UMem、数据仓库UDW、分布式数据库UDDB、云数据库SQL Server UDB和分布式数据库Cloud TiDB。其中Cloud TiDB还在公测中。

青云

青云QingCloud是一家成立于2012年的企业级云服务商和云计算整体解决方案提供商，已稳定运营着覆盖全国和亚太地区的10个数据中心，为逾70000家企业提供服务。根据其官网给出的信息，青云提供的数据库服务包括MySQL Plus、MySQL、PostgreSQL、MongoDB、RadonDB、Redis、Redis Cluster和Memcached。

其中，QingCloud RadonDB 是基于 MySQL 研发的新一代分布式关系型数据库，可无限水平扩展，支持分布式事务，具备金融级数据强一致性，满足企业级核心数据库对大容量、高并发、高可靠及高可用的极致要求。

云计算的兴起发展给企业的经营带来显著影响，越来越多的企业开始将系统和数据从本地迁移到云端。大数据和云计算从未像今天这样紧密联系在一起。

云计算为企业日益增多的数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。如何管理云端的企业数据，为企业决策服务，是企业高效运营的关键，也是云计算必然的升级方向。

云端数据主要是非结构化数据

IDC 和Seagate报告预测，由于数据从作为商业背景到决策关键的转变、嵌入式系统和物联网的发展等原因，全球范围内的大部分数据来源将从消费者转向企业，后者产生的数据在2025年将占到整体的60%。这份报告估计，2025年全球的数据量为163ZB。

企业所产生的数据大多是纸质文件、报告、图像、视频、音频等不便于检索、容易重复储存、难以进行版本管理的非结构化数据，而且比重越来越大。据Gartner估计，传统关系数据库管理系统（RDBMS）处理的结构化信息仅为20%，而仍在快速增长的非结构化数据占比已达80%。

所有这些数据都需要一个“家”，不管是临时的，还是永久的。毫无疑问，随着企业上云步伐加快，云端将成为最大的非结构化数据存储场所。

数据流动起来才能实现1+1>2

众所周知，数据只有流动起来才能产生价值。从流向来看，企业的数据可以总结为两大类，第一类是“企业内部循环”，主要涉及企业的历史数据，各部门内部产生的数据，跨部门、跨地域工作协同产生的数据等，旨在提高企业的生产经营效率；第二类是“企业外部循环”，主要是通过企业产品与用户、合作伙伴、上下游产业链等形成互动，进而产生海量数据。

只有将整个企业的外循环与内循环有机结合起来，才能形成企业数据流转的完整闭环。这种具备反馈机制的闭环，对于释放整个数据的想象力至关重要，才能实现1+1>2的效果。

目前，云服务遍地开花，但是能够实现云端数据高效流转的工具还在起步阶段。如果没有得力的工具，数据就难以转化为实实在在的经济效益。对于知识密集型、传输密集型企业而言，数据高效流转的需求更为迫切。

Ftrans：以文件传输为始，解决云端数据管理难题

不久之前，Ftrans飞驰传输发布的企业级文件大数据传输产品Ftrans V2.2就是一款能够高效管理企业云端内容数据的工具。

Ftrans V2.2专为企业级的云存储管理和使用场景而设计，具备企业大规模使用云存储时所必须的高性能、高可靠、高安全等特性；能够与所有主流云存储服务对接，包括Amazon AWS S3、Microsoft Azure Blob、阿里云 OSS等。

通过Ftrans V2.2，不仅企业数据上云将变得非常简单，而且企业员工还可进行文档管理、内容协作以及资源分享等操作，从而实现云端数据的高效管理和流转，提高企业的运营效率。

文件大数据的上传、下载、共享、访问、权限设置是企业数据管理与流转过程中的最基础需求。作为文件大数据传输领导厂商，Ftrans飞驰传输以文件大数据传输为起始，致力于帮助企业一站式解决数据内容的管理和流转问题，使企业从容应对大数据和云计算时代的新挑战。

每次谈起大数据就会聊到云计算，好像两者总是分不开的。下面就来聊聊一些云计算与数据管理的内容。这次内容非常浅显，非计算机专业也可以看到，是一些理论性的东西，是为了说明A是A的概念。

天气越来越热，容易心烦气躁。大计未成，不可懈怠啊。我不是贩卖焦虑，只是这些东西越早了解越好。话止于此。看各位造化。

（一）云计算基本概念

云计算（Cloud Ccomputing），分布式计算技术的一种，其最基本的概念，是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序，再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。

（二）云计算出现的背景

云计算是继1980年代大型计算机到客户端—服务器的大转变之后的又一种巨变。

云计算（Cloud Computing）是分布式计算（Distributed Computing）、并行计算（Parallel Computing）、效用计算（Utility Computing）、网络存储（Network Storage Technologies）、虚拟化（Virtualization）、负载均衡（Load Balance）等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

云计算主要经历了四个阶段才发展到现在这样比较成熟的水平，这四个阶段依次：

第一阶段：电厂模式阶段

第二阶段：效用计算阶段

第三阶段：网格计算阶段

第四阶段：云计算阶段

（三）云计算关键技术

（1）数据存储技术

云计算系统需要同时满足大量用户的需求，并行地为大量用户提供服务。因此，云计算的数据存储技术必须具有分布式、高吞吐率和高传输率的特点。

（2）数据管理技术

云计算的特点是对海量的数据存储、读取后进行大量的分析，如何提高数据的更新速率以及进一步提高随机读取速率是未来的数据管理技术必须解决的问题。