数据中心场地基础设施运维管理标准.pdf
随着大数据、云计算、智慧城市、移动互联网和物联网等应用的快速发展，各行各业对于数据中心场地基础设施的需求也越来越大。数据中心单体规模越大、系统越复杂，其脆弱性也越高，对于数据中心运行维护管理水平的要求也就越高。中国数据中心产业发展联盟为了提升整个数据中心行业在数据中心场地基础设施的运维管理水平，特发起了本标准的制定。本标准适用于：政府及企业信息化管理负责人、数据中心负责人、数据中心场地基础设施的运维管理人员。本标准可为以上人群进行数据中心场地基础设施的运维管理提供系统性的建议，也可作为用户评价数据中心场地基础设施运维服务水平的参考。本标准专注于数据中心场地基础设施层面。本标 现代数据中心网www.DCJChina.com.cn世纪互联数据中心有限公司曙光云计算技术有限公司招商银行股份有限公司中国电信股份有限公司云计算分公司中国移动通信集团公司政企客户分公司支持单位:北京企商在线数据通信科技有限公司蓝汛首鸣数据中心南京诚嬴软件科技有限公司润泽科技发展有限公司山东银澎百盛云计算技术有限公司上海迪佑拂科技咨询服务有限公司上海数讯信息技术有限公司苏州国科综合数据中心有限公司太极计算机股份有限公司万国数据服务有限公司中铁程科技有限责任公司广州宽带主干网络有限公司中金数据系统有限公司本标准将定期更新,以适应数据中心技术及管理最佳实践发展的新趋势。相关单位及个人对于本标准有仼何改进建议或意见,请发邮件至秘书处,联系邮箱:mishuchu@chinabda org现代数据中心网w.DCJChina.com.cn目录数据中心场地基础设施运维管理标准、规范性引用文件6二、术语和缩略语62.1术语62.2缩略语8、管理范畴3.1管理目标3.2参与数据中心建设过程93.3测试验证.103.4技术文档3.5管理边界四、安全管理和质量管理124.1人员安全124.2物理环境安全124.3质量管理13五、人员管理145.1组织及人员145.2培训及认证155.3运维外包服务商16六、设施管理176.1资产数据库176.2预防性维护176.3操作流程..186.4工具及备件管理196.5供应商管理19现代数据中心网w.DCJChina.com.cn6.6生命周期管理206.7运维管理系统.20七、运行管理217.1运行管理制度217.2设施监控、巡检、及交接班管理227.3机房清洁管理227.4标签标识管理227.5变更管理227.6事件管理27.7应急响应27.8容量管理247.9能效管理247.10预算管理25数据中心场地基础设施运维管理等级评估指南、运维管理等级的界定....271.1运维分级的目的1.2各等级典型的行为特征271.3设定运维管理等级目标27评估体系282.1评估框架2.2评估原则2.3评估细则28数据中心场地基础设施运维人员资格认证体系、认证体系概述及主要范围37二、认证内容382.1认证标准38现代数据中心网w.DCJChina.com.cn2.2基础知382.3技能要求.392.4认证矩阵图44现代数据中心网w.DCJChina.com.cn数据中心场地基础设施运维管理标准现代数据中心网www.DCJChina.com.cn、规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡凡是注明日期的引用文件,仅注日期的版本适用于本文件。凡是不注明日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。GB50174电子信息系统机房设计规范GB26860电力安全工作规程发电厂和变电站电气部分DL408电业安全工作规程、术语和缩略语2.1术语2.1.1数据中心( Data center)主要功能为容纳一个计算机房和该计算机房的各个支持区的一栋建筑或者一栋建筑的一部分。包括容纳信息技术系统的主机房、支持信息技术系统运行的辅助区和行政管理区。2.1.2场地基础设施( Site Infrastructure)数据中心内为信息技术系统提供运行保障和运行环境的场地设施。包括容纳系统的主机房,支持「系统运行的供电系统、制冷系统、消防系统、安防系统、监控系统及其路由等配套设施及维护杄系统的辅助设施2.1.3运维管理( Operation and Maintenance Management对数据中心场地基础设施进行日常运行和维护,确保各项基础设施系统安全稳定地运行。运维管理包括制定运维制度和计划、执行运维计划响应场地基础设施故障、突发事件等紧急情况。2.1.4生命周期( Life cycle)通常指数据中心从投产到经济寿命结束的全过程。但也有将投产前的规划期、设计期、建设期、测试验证期作为生命周期一部分(孕育期)的说法。2.1.5测试验证( Commissioning)验证并记录数据中心设施作为一个整体及其所有的设备、子系统满足用户的设计目标和运行要求2.1.6健康评估( Health assessment)全面系统性地对机房现有使用状态、设备运行情况、运维管理制度及流程等进行全方位的检查。现代数据中心网w.DCJChina.com.cn2.1.7预防性维护( Preventive Maintenance)为降低产品发生失效或功能退化的概率,按预定的时间间隔或按既定的准则实施的维护。2.1.8风险评估( Risk assessment)针对运行的设备所面临的威胁、存在的弱点、造成的影响,以及三者综合作用所带来风险的可能性的评估,同时确定风险是否可容许的全过程。2.1.9容量管理( Capacity Management)对于基础设施在空间、电力承载能力、制冷能力等方面的评估,以满足「T数据存储和处理的需要容量。为了实现其目标,容量管理需要与业务及杄战略流程保持密切的联系。2.1.10资产管理( Asset Management)对于数据中心基础设施中每个资产建立独有的标识,并详细进行资产描述、制造商、型号、安装日期、保修期等信息的记录管理2.1.11可用性( Availability)在所有要求的外部资源得到提供的情况下,数据中心在规定的时刻或规定的时间段内处于能执行要求的功能状态的能力。它是衡量数据中心等级、运维水平的重要指标。可用性的计算如下可用性平均无故障时间平均无故障时间 平均故障修复时间2.1.12绿色运行( Green Operation)指数据机房中的制冷、照明和电气等能取得最大化的能源效率和最小化的环境影响。2.1.13负载(Load)指连接在电路中的电源输出的设备。负载是把电能转换成其他形式的能的装置。2.1.14气流组织(Ar- Flow Organization)指在机房內对冷热气流的流向按一定要求进行疏导和组织。现代数据中心网www.DCJChina.com.cn2.2缩略语22.1PUE( Power∪ sage Effectiveness,电力使用效率)PUE是评价数据中心能源效率的指标,是数据中心消耗的所有能源与T负载使用的能源之比。PUE三数据中心总设备能耗川T设备能耗PUE是一个比值,越接近1表明能效水平越好2.2.2SLA( Service Level Agreement,服务等级协议)服务提供商和客户之间签署的、描述服务范围和约定服务级别的协议。2.2.3MOP( Method of Procedure,维护作业程序)M○尸是维护作业程序,用于规范和明确数据中心基础设施运维工作中各项设施的维护保养审批流程、操作步骤。2.2.4SOP( Standard Operating procedure,标准操作流程)S○P即标准操作流程,是将某一项工作的标准操作步骤和要求以统一的格式描述岀来,用来指导和规范日常的运维工作。2.2.5EOP( Emergency Operating procedure,应急操作流程)E○P是应急操作流程,用于规范应急操作过程中的流程及操作步骤。确保运维人员可以迅速启动,确保有序、有效地组织实施各项应对措施。2.2.6 CMMS( Computerized Maintenance Management System计算机化维护管理系统)用以系统性地设置并跟踪运维仼务的执行情况,存储操作流程及相应运维人员的操作权限等维护工作相关信息。
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神策数据-大数据分析
大数据解决方案，用于网站、非BI的大数据分析解决方案。前言:大数据时代来临大数据时代已经到来,不同于以往的概念和趋势层面,行业领导者们(尤其是互联网、金融、零售、企业级服务等行业)在这一领域不断锐意进取,积极应用海量数据的采集和分析,实现端到端的深度洞察,调整战略和业务决策,改善核心业务运营,构建差异化竞争优势,向着以数据驱动为核心的方向前进Gartner预测,到2020年,大数据将成为主流的嵌入式技术,并被视为常规产品的一部分。麦肯锡在对200多家不同类型公司的实际调研中发现,无论B2B还是B2C公司都在通过数据驱动业务增长,其中B2B领域中,在数据驱动下的B2B领先企业的收入增长能力是普通企业的5倍、盈利能力高8倍、股东整体回报率高2倍。数据驱动能力正在成为企业重要变革和核心竞争力。2017年,随着机器学习、人工智能、物联网等技术的应用深化,必将推动大数据领域新一轮爆发式发展。走在前沿的领导企业和行业新锐,将进一步聚焦如何高效利用企业内外部产生的海量数据,拒绝“拍脑袋”,一切用数据说话!前25%的B2B领先企业其他的B2B企业5X~8X2X4.3%13.5%18.1%10.3%0.8%1.8%业绩增长利润增长股东回报率数据来源: McKinsey Digital Quotient, Capital IG目录公司简介01什么是数据驱动-02什么是用户行为分析03企业数据分析面临的挑战04神策分析(SA)是什么05神策分析(SA)的产品特点06产品架构图07案例精选互联网金融08消费电子16移动出行20企业服务24电子商务32传媒娱乐36医疗健康52公司简介Helo,Doer!你好,先行者!“数据源乃大数据之根基。管理数据源如扎根土壤,根基稳固方能避免“空中楼阁”。这是我在大数据行业工作近十年的最大心得,也是神策数据服务企业的核心理念驱动决策并未充分发挥大数据的全部价值,让产品智能化更代表行业发展方向。目前大部分数据分析产品可满足企业在决策层面的分析需求。在未来,随着大数据在行业应用的深化,必将更加依赖强健的数据仓库和灵活的平台开发能力,通过基础数据叠加算法模型,从而驱动产品智能化。”一神策数据创始人&CEO桑文锋谈数据驱动两点心得我们是谁神策数据( Sensors Data),隶属于神策网络科技(北京)有限公司,是一家专业的大数据分析服务公司,致力于帮助客户实现数据驱动●我们做什么神策分析( Sensors Analytics,以下简称SA),是针对企业级客户推出的深度用户行为分析产品,支持私有化部署、基础数据采集与建模、PaS平台深度开发,提供大数据相关咨询服务和完整的行业解决方案。我们的团队团队核心成员—一桑文锋(创始人&CE),曹犟(联合创始人&CTo),刘耀洲(联合创始人&C○O),付力力(联合创始人&首席架构师)均来自百度大数据部,从零构建了百度的日志分析大数据处理平台,在大数据分析领域有10年积累,实战经验丰富,数据分析技术领先。●资本的支持公司成立以来,获得线性资本、明势资本、薛蛮子的天使轮投资,红杉资本、DCM分别领衔的A、B两轮持续投资。●我们的服务神策数据积累了聚美优品、广发证券、融360、秒拍、ofo共享单车、百联集团等300余家付费企业用户的服务和客户成功经验,为客户提供全面的指标梳理、数据模型搭建等专业的咨询、实施和技术支持服务。01什么是数据驱动定义:通过数据采集、数据建模、数据分析,帮助企业高效获取数据并进行多维度、海量、实时的数据分析,从而驱动决策和产品智能化。驱动决策●运营监控拉新:吸引更多的新用户,不只是关心用户触达,还要关心用户激活。留存:让已有用户重复地使用产品,留存是节流,好的留存才让拉新有意义。变现:一个不能变现的产品不是好产品●产品改进构建:开发新功能。测量:对新功能的表现进行数据测量。学习:通过分析得出结论,对新功能进行调整,或转化为新功能。●商业决策客户分布,画像描述,指导商业扩张战,收购并购等战略决策。驱动产品智能机器学习、人工智能、物联网等新技术的最佳实践,必须建立在企业对大数据的应用能力之上,唯有打好数据基础并充分利用,才能实现产品智能化。什么是用户行为分析定义:通过获取用户行为数据,进行多维度、精细化的统计分析,从而还原用户使用场景。价值:用户行为分析是企业实现数据驱动的前提,丰富的用户行为数据为企业的运营改进、产品优化和商业决策提供基础。做好用户行为分析的两大关键因素数据采集要大、全、细、时大:宏观的大,而非数据量的大。全:多种数据源(客户端、服务器、数据库、历史数据导入)。细:多种数据维度、指标、属性。时:时效性——秒级处理,实时更新。有效的用户行为事件模型—事件( Event)+用户(User)规范并结构化用户行为。Who:参与此事件的用户事件 EventWhen:事件发生的实际时间Where:事件发生的地点事件模型How:用户进行事件的方式What:描述用户所做的事件的具体内容记录和收集用户的长期属性( User Profile)用户User通过ID与相关的 Event关联0203企业数据分析面临的挑战我国大多数企业的数据化建设道路仍刚刚起步,呈现以下特点企业内外部数据爆发式增长,企业对大数据价值认知程度不断提升数据采集缺失或埋点无序混乱,数据分析的工具运用能力、行业经验有限。Q数据安全问题成为企业数字化进程的最大顾虑。在实际的业务应用中,数据分析方面的常见问题¤目拍脑袋:无数据分析支撑,依靠“拍脑袋”决策。分析浅:有数据仪表盘,但统计内容泛泛,难以深挖真实原因。效率低:多业务线的数据分析需求旺盛,工程师团队手工“跑”表,效率低下,错过业务最佳决策时机不匹配:工程师从系统导出的报表与业务的需求不匹配,造成“鸡同鸭讲”数据孤岛:CRM、ERP等业务系统数据无法打通,且跨部门、多业务线数据完全独立,无法全局分析。神策分析(SA是什么神策分析是针对企业级客户推岀的深度用户行为分析产品,支持私有化部署、基础数据采集与建模、PaS平台深度开发,提供大数据相关咨询服务和完整的行业解决方案。无论是新兴互联网公司,还是正在进行数字化转型的企业,神策分析(SA)帮助您勾勒精准用户画像、有效评估营销效果、分析运营活动、优化产品体验,真正实现数据驱动。勾勒精准用户画像有效评估营销效果分析运营活动优化产品体验0405神策分析(SA)的产品特点可私有化部署基础数据采集与建模不仅提供Sas公有云部署,多种埋点方式支持客户端、服更支持私有化部署模式,打造务器日志、业务数据库、第三企业专属的数据平台,消除数方服务、历史数据导入等全端据安全顾虑。数据采集,无死角的数据采集是一切分析的前提。用户分群,精益分析多维度分析通过用户分群,进行目标市场轻松上手事件、漏斗、留存的细分,实现精细化和差异化访问等分析模型,灵活组合、用户运营。秒级响应,探索不同业务中的关键行为,洞察指标背后掩藏的问题。PaaS平台深度开发行业方案完全开放的数据接入,实时访为电商、互联网金融、企业服问数据,无缝对接内部业务系务、视频直播、游戏、在线教666统,满足灵活多变的深度分析育等行业打造了专业的用户行需求。为解决方案,快速开启您的数据驱动之旅。
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