1.什么是数据中心？近年来，数据中心这个词经常被提及。你怎么理解的？不同的人可能有不同的看法。总的来说，数据中心是基于企业独特的商业模式和组织结构，以有形的产品和实施方法论为支撑的一套可持续的“使能企业数据能用”的机制，一种战略选择和组织形式，构建一套数据持续转化为资产、服务于业务的机制。通俗地说，数据中心就是一个组织的公共服务产品或平台，将数据处理封装成一个公共数据产品或服务逻辑概念，方便前端业务或后端研发应用。它不同于普通简单的大数据平台或数据仓库。2、平台在数据中心的价值过去几年，随着移动互联网的红利，很多企业发展迅速，进行了大规模的业务扩张。业务扩张的速度够快，对公司来说自然是好事，但随之而来的最大问题就是公司内部存在大量的重复建设和资源浪费。所以，中台不是凭空产生的，而是建立在业务之上的。一些组织在开发过程中经常有不同的项目，需要重建IT架构，造成资源浪费。构建中台系统，完美解决重复建设问题。也就是说，数据中台是以数据仓库和大数据平台为基础，从数据采集到分析再到呈现，将数据打包成若干个数据API服务，以更高效的方式提供给需求方。不能为业务带来价值的未经处理的原始数据不等于数据资产。如果不从业务角度规划数据，再多的数据也无法产生价值。数据中心的出现，是为了弥补数据开发与应用开发之间响应速度跟不上开发速度不匹配的问题。具体价值体现在以下几个方面：1、快速响应业务对数据处理和业务创新的需求，形成核心壁垒；2、丰富标签数据，降低管理成本；3.可以反映业务系统的效果而不仅仅是准确性4.支持跨学科域访问数据；5、数据可以快速复用和共享，而不仅仅是复制；6、解决前台与后台的冲突，前台对接用户，后台对接内部开发。企业的数据发展普遍跟不上应用发展的速度，更谈不上业务变化的速度。这是一个不可调和的问题。数据中心通过构建数据系统，将其转化为数据开发的能力。提高开发速度。总结：数据中台将业务生产资料转化为数据生产力，同时数据生产力反哺业务，一个不断迭代的闭环过程。数据驱动的决策和运营取自业务并用于业务。数据中心将数据统一后形成标准数据，然后存储形成大数据资产层，进而为其服务对象提供高效的服务。3、数据平台下对存储基础设施的需求从目前的情况来看，未来一段时间内数据平台仍将涵盖数据仓库、数据湖等存储组件，包括结构化数据和非结构化数据。数据中心如此宝贵，支撑这个平台的基础设施也同样重要。俗话说，工欲善其事必先利其器。只有拥有优秀的基础设施，用户才能在未来的数据之路上越走越远。数据中心建立在分布式计算平台和存储平台之上，理论上可以无限扩展平台的计算和存储能力。在存储方面，我们需要考虑以下几个方面：1、可扩展性要求不仅需要购买符合行业标准的存储设备，还要保证产品的可扩展性。随着业务的增加，可以根据需要进行扩展，可以持续保障。根据组织需求，通过增加存储节点设备来维持数据增长的容量和性能需求；2.免去数据流动和迁移的烦恼。数据迁移和流动；3.拒绝数据孤岛为了充分利用大数据带来的机遇，组织必须能够访问所有数据。要实现这一点，存储平台必须能够满足这一要求，消除那些传统的存储孤岛，最好是一套存储系统可以保存和管理所有数据并完成所有需要的任务，而不是简单地添加另一个存储解决方案；4.提供全局管理方法。在大数据快速增长的时代，已经采用了集中的数据管理方式。不可行，单点故障的成本会很高。一个大数据存储平台必须能够管理分布在不同机房甚至不同区域的数据；5、数据保护的可用性和可靠性越来越重要。为防止企业级产品硬件故障或其他错误，存储平台必须采用智能软件保护措施，确保数据的可用性、完整性和可靠性；6.高度集成数据源广泛复杂，数据接入类型不同，处理分析方法不同，这就要求大数据时代存储系统接口高度集成，让大数据存储系统能够应对和兼容不同的数据需求；数据处理过程更加复杂，对存储系统的管理和维护提出了更高的要求，因此管理自动化也是衡量这个数据存储系统的一个重要指标；8.灵活的成本规划大数据并不意味着用户必须对基础设施进行大量的一次性投资，弹性扩展的存储系统可以帮助用户实现灵活的成本，按需购买和扩展容量，让不同层次的用户才能在大数据浪潮中开展业务。最后，个人感觉并不是每个组织都需要建设数据中心。比如做某道菜。为了以后方便做这道菜，提前准备好加工好的原料和调料。想吃的时候做起来很快，但如果你不经常吃这道菜，偶尔吃一次，你可能不需要提前准备好所有的东西。因此，现阶段和后台的数据需求变化频率很低，机构认为目前的系统架构可以很好的支撑，暂时不需要单独建设数据中心.
