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数据中心基础设施运维标准.pdf

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简介：
《数据中心基础设施运维标准》是一份详尽指南，涵盖数据中心关键设施的设计、建设和维护要求，确保高效稳定的运行环境。 1.0.1 为确保数据中心基础设施系统与设备运行维护的规范性、安全性和及时性，并保障电子信息设备运行环境的稳定可靠，特制订本标准。 1.0.2 本标准适用于已投入运行的数据中心。 1.0.3 数据中心基础设施的运行维护除应遵循本标准外，还须符合国家现行的相关规定。

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  • 数据中心基础设施运维标准.pdf
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    《数据中心基础设施运维标准》是一份详尽指南，涵盖数据中心关键设施的设计、建设和维护要求，确保高效稳定的运行环境。 1.0.1 为确保数据中心基础设施系统与设备运行维护的规范性、安全性和及时性，并保障电子信息设备运行环境的稳定可靠，特制订本标准。 1.0.2 本标准适用于已投入运行的数据中心。 1.0.3 数据中心基础设施的运行维护除应遵循本标准外，还须符合国家现行的相关规定。
     
  • TIA-942-B-2017 标准：数据中心基础设施规范
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    《TIA-942-B-2017标准：数据中心基础设施规范》为数据中心的设计、建造和运营提供了详细的指导，确保了设施在各种条件下的可靠性和灵活性。 TIA TIA-942-B-2017 是数据中心电信基础设施的标准。这是 TIA-942-B 的最新版本（2017年），为英文版。
     
  • 《TIA942-2005：数据中心电信基础设施标准（中文版）》
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    本中文版《TIA-942-2005：数据中心电信基础设施标准》为设计和建造高效、可靠的数据中心提供了详细的指导与规范，涵盖物理层布线系统及电信基础设施的设计标准。 《数据中心电信基础设施标准》TIA942-2005是当前世界范围内最权威的数据中心设计、建设和维护规范之一，它为确保数据中心的可靠性、安全性和高效性提供了统一的标准。 在进行数据中心的设计时，需要全面考虑其物理空间与基础架构。这包括确定机房和其他建筑之间的关系，以保证它们既不会相互干扰又便于操作和维修；评估并分类数据中心的不同等级（Tier I至IV），每个级别都有特定的可靠度、安全性和效率要求；确保布线系统符合标准且能满足设备间互联互通的需求。 此外，设计时还需关注通信空间与网络布局的设计原则以及整个设施的整体结构。这涉及到机房的具体需求如建筑构造和环境控制等细节，选址过程中考虑的因素比如地理位置、气候条件及交通便利性等，并且要特别注意进入通道的安全性和保密措施以保障数据中心的完整性。 总之，《数据中心电信基础设施标准》TIA942-2005的应用有助于提升设施的质量并促进其长期稳定运行和发展。
     
  • 数据中心站点基础设施等级标准-拓扑结构（中文版).pdf
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    本PDF文档详述了数据中心站点基础设施的等级划分与相应的拓扑结构设计准则，为确保数据中心高效、稳定运行提供了权威指导。 该文档是《数据中心站点基础设施等级标准-拓扑》的中文翻译版本，旨在为数据中心设计者提供辅助和支持，并适用于数据中心建设者、设计者及运营人员。
     
  • 数据中心18DX009基础设施图集
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    《数据中心18DX009基础设施图集》是一套全面指导数据中心建设与维护的技术手册，涵盖电气、暖通空调及机房布局等关键领域的详细设计图纸和说明。 18年最新版数据中心基础设施建设图集提供了详细的指导和设计参考，帮助构建高效、可靠的数据中心环境。
     
  • 数据中心基础设施施工及验收规范(GB50462-2015).pdf
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    《数据中心基础设施施工及验收规范》（GB50462-2015）是一部由中国建筑工业出版社出版的重要技术标准，详细规定了数据中心建设过程中的施工与验收要求。 《GB50462-2015 数据中心基础设施施工及验收规范》是一份关于数据中心建设的国家标准文件，规定了数据中心基础设施在施工与验收过程中的各项技术要求和操作标准。
     
  • 云数据中心建设解决方案——数据中心基础设施建设
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    本方案聚焦于云数据中心的构建与优化，涵盖服务器、存储设备及网络架构等硬件设施以及虚拟化平台、自动化管理工具等软件服务，旨在提供高效能、高可靠性的IT基础支撑环境。 数据中心基础设施建设包括多个关键方面： - **机柜系统**：精确送风机柜、IT设备机柜。 - **供电系统**：油机 & ATS（自动转换开关）、UPS（不间断电源）、直流与交流电源柜、静态转换开关及电池及其支架，还包括各种线缆和光纤配线架等组件。 - **内部装修**：走线架构设计、布光照明方案以及平面布局规划。 - **防雷接地系统** - **消防系统**：火灾探测器、烟感探测设备与灭火装置的安装配置。 此外，数据中心还涉及以下重要环节： - 机房物理基础设施建设 - 制冷系统的构建（包括精密空调和舒适性空调） - 综合布线的设计及实施 在规划阶段： - 需求分析：理解客户需求并预测业务模型。 - 方案架构设计与项目可行性验证，同时进行风险评估。 交付过程包含： 1. **整体布局**、供配电系统、冷却方案的详细设计以及智能管理系统的制定； 2. 各子系统的具体施工图和实施步骤； 3. 安装调试阶段：包括单体测试及联合调测直至最终验收； 服务支持方面，提供7*24小时问题受理和技术咨询，并涵盖一般故障处理、重大事故响应与备件维修等全面的机房维护计划。
     
  • 互联网数据中心基础设施监控指标规范 第1.2版.pdf
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    本文件为《互联网数据中心基础设施监控指标规范》第1.2版，详细规定了IDC设施的关键性能和安全监控标准，旨在提升运营效率与服务质量。 数据中心基础设施监控指标规范文档；本标准规定了互联网数据中心基础设施（包括强电、暖通、弱电，不包括IT基础设施）应向互联网数据中心基础设施监控系统提供的监控指标清单。该标准适用于互联网数据中心基础设施及管理和控制系统的建设和应用。
     
  • 数据中心场地基础架构运维管理规范.pdf
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    本手册旨在为数据中心的基础架构运维提供全面指导和标准操作流程，涵盖电力、空调、消防等系统，确保高效安全运行。 资源浏览查阅17次。数据中心场地基础设施运维管理标准设备运维算不算基础运维服务。更多下载资源、学习资料请访问相关频道。
     
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    《大数据基础平台的实施与运维》一书聚焦于介绍构建和维护高效的大数据基础设施的关键技术和实践方法。 ### 大数据基础平台实施及运维 #### 一、大数据技术概述 **1.1为何采用大数据技术** 随着互联网的迅速发展以及各种智能设备的普及，数据量呈现出爆炸式增长的趋势。传统数据处理技术难以应对如此庞大的数据量及其复杂性。具体表现在以下几个方面： - **数据量庞大**：每天产生的数据达到了PB级别甚至更高。 - **实时性要求提高**：企业决策需要基于最新的数据分析结果，这对数据处理的速度提出了更高的要求。 - **应用场景广泛**：从广告营销到金融服务，再到能源勘探等多个领域都需要利用大数据技术来进行深入分析。 因此，采用大数据技术变得尤为必要。它可以帮助我们更高效地处理和分析海量数据，并从中挖掘出有价值的信息。 **1.2 大数据的定义** 大数据通常被定义为一组集合，包括用于收集、存储、管理和分析大规模数据集的各种技术和工具。这些数据集具有以下特征：体积（Volume）、速度（Velocity）、种类（Variety）、价值（Value）和真实性（Veracity）。其中，体积指数据量巨大；速度表示数据生成速度快；种类涵盖数据来源多样性和格式多样性；价值是指从大量数据中提取有用信息的能力；真实性则是指数据的质量问题，即数据是否准确可靠。 #### 二、大数据应用领域 大数据技术已经被广泛应用到各个行业中。其主要的应用领域包括但不限于： - **广告**：通过分析用户行为和偏好来实现精准推送广告，并优化广告策略。 - **电信**：利用大数据进行深度包检测，以提升网络质量和用户体验。 - **金融**：借助于大数据识别潜在风险并预测市场变化，从而提高风险管理水平。 - **能源**：在能源领域中，大数据可用于生物基因组分析、地质勘探等任务来发现新的资源。 - **安全**：利用大数据进行入侵检测和图像识别以增强网络安全性。 - **社交网络**：通过对社交媒体数据的分析了解用户兴趣爱好，并改善用户体验。 - **电商零售**：构建个性化推荐系统并优化交易流程，提升顾客满意度。 #### 三、大数据处理框架 **3.1什么是大数据处理框架** 大数据处理框架是指用于处理大规模数据集的软件工具或平台。这些框架通常包含两部分：执行具体任务的数据处理引擎和协调多个引擎工作的管理组件。 **3.2 大数据处理框架分类** 根据工作方式的不同，可以将大数据处理框架分为以下几类： - **仅批处理框架**：如Apache Hadoop等，主要用于批量处理静态数据集，在离线分析场景中使用。 - **仅流式处理框架**：例如Apache Storm和Apache Samza等工具专注于实时数据分析。 - **混合型处理框架**：包括Apache Spark、Flink在内的系统既支持批处理也支持流式计算。 #### 四、Hadoop生态系统 **4.1 Hadoop的历史** Hadoop起源于2002年的Nutch项目，最初是为了实现搜索引擎的功能。随着Google发布的GFS和MapReduce论文的公开，改进和完善了分布式文件系统（NDFS）以及MapReduce算法，并最终形成了强大的大数据处理平台。 **4.2 Hadoop定义及理念** Hadoop是一个开源软件框架，旨在提供可靠且可扩展性的大规模数据计算能力。它的设计理念是在低成本硬件上构建高性能的大数据处理系统。核心组成部分包括：分布式文件系统（HDFS）、资源管理和调度系统（YARN）以及用于并行处理大型数据集的数据处理框架MapReduce。 **4.3 Hadoop核心项目** - **HDFS (Hadoop Distributed File System)**: 为应用程序提供高效访问大量数据的能力。 - **YARN**: 负责作业的调度和资源管理功能。 - **MapReduce**: 在YARN之上运行，用于并行处理大规模的数据集任务。 - **Common Libraries and Utilities**：支持其他模块所需的通用工具。 **4.4 相关项目** 除了核心组件之外，还有许多与Hadoop相关的开源项目： - **Ambari**: 一个基于Web的工具，帮助配置、管理和监控整个集群的状态。 - **Hive**: 提供数据仓库基础设施简化查询操作。 - **Pig**: 数据分析高级语言，使编写MapReduce任务变得简单化。 - **Sqoop**: 在关系型数据库和大数据系统之间高效传输数据的桥梁。 - **Flume**: 用于收集、聚合并移动日志文件等大量事件的数据采集工具。