云计算解决的主要问题_云数据中心的特征有哪些

有关数据中心的建设问题，不同行业所面临建设问题也是参差不齐，对于传统制造业而言盲目的讨论大数据应用似乎有些空中楼阁，依靠实际经验来发言似乎更有说服力。

有关数据中心的建设问题，不同行业所面临建设问题也是参差不齐，对于传统制造业而言盲目的讨论大数据应用似乎有些空中楼阁，依靠实际经验来发言似乎更有说服力。

按照原有的组织和业务结构，应用系统是省市两级部署，但随着发展慢慢地向省局集中部署。看似小小的变化导致IT资源的需求大大的增加。大量的软硬件资源集中，使得管理的难度、复杂度急剧的增加，现有的管理方式不能满足业务发展的需要。IT建设成本不断上升，同时IT基础设施面临很多问题。

面临大量的超期服役的设备，继续采购更换，采购成本问题严重；

无法满足应用大集中的要求，让很多原有系统设备很难进行大集中式的统一管理。

由于业务的特殊性，硬件资源利用率不稳定，造成了硬件资源的浪费和利用率的偏低。

服务器的增长给数据中心、机房带来了很大的压力，如不改变会给机房带来很大的挑战。

系统结构不够灵活，传统的应用系动的服务器环境一旦搭建完成就会在很长的一段时间之内保持稳定不变。

管理工具不统一且分散，造成管理难度极大，很难实现统一管理。进而造成资源监控手段繁琐，应用的能力也不足。

运维成本居高不下的，管理风险越来越大，服务器安装配置越来越复杂、缓慢，系统环境的安全保障工作同样变的越来越复杂。

新思路建设IT基础设施投资节省看得见

改造后的数据中心，通过对硬件虚拟化，软件版本的标准化，系统管理服务化和流程一体化等手段，把信息平台建设成一个以服务为中心的运行平台。从原有的独占方式转变为共享方式，运行环境可以自动的部署，资源环境可以进行灵活的分配与调整，从而帮助我们建立一个基于业务资源共享、服务集中和资源开放的一个平台。

不要从一个视角去看IT资源的使用情况和健康状况，一方面是云计算、虚拟化方面的技术探索，另一方面是通过管理平台提高IT治理的水平。而通过一段时间的使用来看，现有的数据中心提高了资源的利用率，提高了系统的可用性，简化了运维管理，提升了客户的满意度。从资源的利用率方面，现在并不是把所有的系统都放在这上面，而是六大核心系统都放在了这上面。

在新的数据中心中，颇具特色的当属动态的迁移。一方面是主动迁移，另一方面是动迁移。如果说前者偏重于管理用户，那么后者则偏重于业务保障，当某个设备发生故障，将会直接迁移到另外一台设备上去，而业务是没有受到任何的干扰。

新项目建设完成之后，在运维管理的难易度上大大下降，不仅仅是解决了人力成本，更是解决了设备维护所消耗的时间成本。因为虚拟化的应用，让原有系统的重建、还原等有数小时缩短至几十分钟即可完成从中间件到操作系统的部署。

Bingdata优网助帮汇聚多平台采集的海量数据,通过大数据技术的分析及预测能力为企业提供智能化的数据分析、运营优化、投放决策、精准营销、竞品分析等整合营销服务。

北京优网助帮信息技术有限公司(简称优网助帮)是以大数据为基础，并智能应用于整合营销的大数据公司，隶属于亨通集团。Bingdata是其旗下品牌。优网助帮团队主要来自阿里、腾讯、百度、金山、搜狐及移动、电信、联通、华为、爱立信等著名企业的技术大咖，兼有互联网与通信运营商两种基因，为大数据的算法分析提供强大的技术支撑。