云计算数据中心建设项目需求分析1

1、云计算数据中心建设项目需求分析用户需求从与数据中心交互的组织机构、人员方面进行说明。与数据中心交互的单位机构各业务部门通过接口系统向数据中心提供数据或使用数据中心提供的数据；业务部门之间可直接交换数据。各业务系统单位遵循标准规范进行业务系统建设和改造，实现业务系统与数据中心的对接。与数据中心交互的人员数据中心系统管理员负责数据中心系统管理、监控、系统维护数据中心数据管理员负责数据的整理、比对、数据一致性的保证，并且与区县级数据中心、省数据中心数据管理员协同工作，执行数据标准。业务部门数据管理员一般与同级数据中心数据管理员协同工作数据需求HZ市数据中心必须满足电子商务平台进行数据交换的需要，同时

2、还必须满足在平台上建立的各业务系统进行综合业务处理的要求。为门户系统提供各种静态和动态的数据、信息。所谓静态信息是指对电子商务的运行中不经常变化，供各个业务系统查询、处理的数据或信息：政策、法规、元数据、资料库、各种多媒体数据等，它们会随着时间而逐步增大。所谓动态数据是指随着运行而增加、修改的数据：并联审批中文件流转状态数据，反映企业、个人所处状态的数据，国民经济运行状态的数据等。动态数据同各个局委办的信息密切相关，但又是面向主题的，如XX市社会保险这个主题，实际上同保险、工资、税务和银行密切相关；个人信用使用主题，它的数据与银行、税务、个人消费、个人收入密切相关。而数据仓库显然也有面向主题的

3、定义，但这些主题是较长时间的，具有战略定义的主题。因此，数据中心的建设，首先要解决数据库异构信息类型的分类存储和检索体系以及针对不同类型数据模型的设计这一基本问题。另一方面，数据中心管理着大量的结构化和非结构化信息。所谓非结构化信息，是相对于那些有清晰的结构和类型定义以及有数据相关性的明确描述的信息类型而言的。比如，在财税分析系统中，财政收支情况的月度数据，可以理解为一种有清晰结构的信息；而一份综合性包含了文字、报表、分析图形的财政收支分析报告则是一种非结构化的信息。网站上发布的信息，如新闻动态、政务公开等等，一般也是非结构化的信息。此外，非结构化信息中还包括了一类对象数据信息。所谓对象数据信

4、息，是指一个包含了内敛结构的专门数据块，这个数据块单独无法建立与别的数据项的关联关系，并且需要工作在特定的工作模块下。比如：GIS空间定义信息数据、多媒体的声像数据等，均为对象类型的数据。在政府决策应用中，非结构化信息将占到相当的比例。所有的政府文件均属于非结构化信息，政策法规属于非结构化信息，一些决策分析的综合性资料也是非结构化信息。与结构化信息相比，非结构化信息的管理利用存在一些难点，就是：（1）定义管理的难度“非结构”化表明了没有一种象关系数据库规范那样的定义模型来对非结构化信息进行定义管理。虽然你可以强制对一个非结构化的信息块进行解构，将其分成类似头、中、尾这样的半结构。但是这种解构只

5、有在制定了具有普遍含义的结构描述定义后才有真正的意义。对非结构化信息进行定义管理的另一个难点在于数据元类型无法穷举。不象关系型数据系统中，对数据元类型有完整清晰的定义。在非结构化信息中，包含了错综复杂的数据元类型。比如，仅文档类型就包括Text、Word、PDF、Excel、Word Pro等等，还有各种图片文件格式、多媒体压缩信息格式等等。此外，在象网页这样的非结构化信息中，所有的信息都是文字类型，设定时间、数字等类型的信息元并不具有运算上的意义。（2）存储管理的难度对信息进行存储管理的前提是能够建立有效的数据定义，然后才能进行非结构化信息的组织存放。而前面已经提到了在非结构化信息的数据定义

6、方面存在的难度，因此也就造成了在非结构化信息存储管理方面的困难。当然，对非结构化信息最简单的存储方式是直接存放在文件系统中。这样做避免了依据主题等分类因素对非结构化信息进行管理的问题，但也是最最低效的一种存储管理方式。在非结构化信息的存储管理中还涉及到一个问题，由于这些信息元（如果对非结构化信息进行一定的半结构化处理后）的数据可能来自关系型数据系统（比如Oracle）、对象数据系统（多媒体数据或空间数据）乃至文档数据系统（比如Notes），所以一个非结构化信息的存储管理系统将充当一个数据的汇整者，需要具备联合各个外部数据系统的功能。缺乏对非结构化信息的有效管理造成的直接结果就是无法对非结构化信

7、息进行有效检索。（3）信息检索的难度由于不能像关系数据库那样建立起清晰定义的数据主题，非结构化信息的检索依照的只能是机械的全文内容检索。这是对信息检索非常不利的一点。虽然对信息内容的全文检索可以做到资料检索的遍历，但其检索的效率和命中率是很低的。由于不象关系数据库那样有一种象SQL（结构化查询语言）那样强大的关联检索工具，并且在定义数据时也没有建立数据项之间的关联关系，要具有针对性地查询非结构化信息的内容，必须要依靠应用程序中设置对特定非结构化信息类型进行专门处理的功能内容，才可能提高信息检索的强度和效率。但另一方面讲，一种专用于理解特定非结构化信息类型的处理模块，无论在运行效率还是在可维护性

8、上，都是非常不现实的。非结构化信息检索的另一个难度也是与数据元类型的多样性有关的。比如，不同的文档类型结构需要不同的全文索引工作模块。这也无形中加大了对非结构化信息进行检索的难度。因此，数据中心的建设，还必须从技术体系上解决如何对非结构化信息进行有效定义、有效管理和有效利用的基本问题。系统及应用需求分析数据中心的主要业务包括：从基层或业务部门采集数据，包括基础数据和部分共享业务数据，支持基础和共享数据的更新维护模式；对采集到的数据进行校验和比对，发现冲突时按照共同制订的数据处理规范进行处理，保证数据的一致性和准确性；受理业务部门或基层单位的基础数据使用申请；将整理后的基础数据分发或按需提供给有

9、关部门或单位使用；以中介的方式处理共享业务数据使用申请，并进行备案；对共享业务数据在征得业务部门同意的情况，通过数据中心进行存储转发；将共享元数据的信息发布给各业务部门，提供浏览与订阅申请，方便其共享必要信息；提供数据交换平台和接口系统，使数据中心与各部门的数据管理员可以对共享和交换过程进行管理；通过数据交换平台存储和管理公共服务数据，并与外网同步，提供一站式服务；存储和管理统计数据，根据决策支持的需要，整理相关数据，并提供统计分析功能，对数据进行统计和分析，方便领导及时掌握有关情况。定期对业务数据库进行容灾备份；与此相对应，业务部门与数据中心发生的相关业务包括：提供数据或共享元数据给数据中心

10、；申请使用数据中心的基础数据，校准本单位的基础数据；通过数据中心提供的共享元数据信息获取其他单位的数据；审批其他单位的业务数据使用申请，并将数据提供出去；与数据中心交换公共服务数据；提供监督部门直接访问业务数据库的通道；提供统计分析数据或原始个案给数据中心，方便主管领导查询；定期将业务数据库备份到数据中心；根据数据中心与各业务部门的主要业务，数据中心应提供如下功能：节点管理实现与数据中心相连的各个节点的信息管理、配置管理，包括业务部门、区县数据中心等。主题管理数据采集、数据发布、数据共享、数据交换、公共服务以及决策支持均以主题的方式进行，因此必须实现对主题的管理。主题是元数据的集合。元数据管理

11、元数据是关于数据的数据。元数据描述了数据的结构和意义，同时也可以描述应用程序和流程的结构和意义。构造数据中心数据库的重要步骤之一，就是定义和创建元数据(Metadata)。元数据提供一个目录，列出数据中心有什么数据。所有进入数据中心的数据，必须在元数据中有所表述。数据中心的数据管理系统必须提供储存和管理元数据的方法。以元数据管理为核心，建立数据中心的数据资源目录体系，提供给业务部门参考使用。数据中心的元数据包括基础数据元和共享数据元，由数据中心统一管理。基础数据元由数据中心定义，共享数据元由业务部门定义并注册到数据中心。业务部门进入数据中心的元数据管理中心好比进了一个“超市”，可以方便地知道可

12、以获取和使用哪些数据，并进行数据使用申请的定制。公共代码管理对公共代码需要有统一的标准规范，数据中心必须提供公共代码的管理。基于数据中心的公共代码规范，各部门和区县数据中心可以通过数据转换将各种不同含义的编码和标准规范的编码之间进行双向的转换。数据采集与各业务部门形成数据采集机制，通过数据共享交换平台从各业务部门汇总数据，对原始数据进行缓存、存储。数据整理比对从各业务部门采集共享数据后，进行数据转换，对全市自然人和法人基本数据进行数据比对、冲突检测处理并入库。数据交换实现业务部门与数据中心之间以及业务部门之间的数据交换业务，形成高效、安全、可靠、稳定的数据交换网络。提供定时批量、实时按需的数据

13、交换，提供点对点、一对多的数据交换支持，对数据交换进行管理和监控。数据访问在统一的权限管理系统之上，实现对自然人和法人的建档、调档、阅档等业务。对社保卡系统、公共服务中心系统、业务系统提供数据访问。对决策支持系统、业务监管提供数据支持。数据备份与恢复恢复管理是对数据进行备份、导入导出以及数据库恢复等。数据是数据中心核心的资源。全面的容灾方式应该是数据备份+数据复制+远程容灾。对系统中的数据要定期进行系统备份。采用本地备份与异地备份相结合的方式。标准管理进行数据中心的标准规范尤其是数据标准的审核制定、升级维护与发布实施等管理功能。在数据中心的建立之初，由于标准规范处于不断完善的过程，应建立标准的

14、版本管理机制，方便业务部门的查询和使用。应用支持对相关业务应用系统、公共服务系统、业务监管系统和决策支持系统提供提供数据、通道和平台等支持。运行管理为方便对数据中心的管理和维护，需要一套功能完整的运行管理与监控维护系统。运行管理系统主要提供给数据中心的系统管理人员使用，用于保证数据中心的安全可靠和高效运行。其功能主要包括面向安全性的用户管理、权限管理、密码管理和日志管理等；面向性能优化的性能监控等。面向可用性的节点管理、交换规则管理和状态监控；其中节点管理包括对业务部门的信息管理。性能需求分析业务处理量分析数据中心的主要业务包括：（1）基础数据的采集、转换、比对以及分发这是数据中心的主要负载压

15、力所在。（2）业务数据交换的备案或存储转发在数据中心建设初期，业务数据在业务部门之间交换；当业务部门的接口系统难以承受数据交换的负载时，才可能通过数据中心存储转发。所以这部分业务不会对负载造成负载压力。（3）元数据库和公共代码库的管理和共享由于元数据库和公共代码库相对稳定，并且数据量不是很大，所以不会对数据中心造成负载压力。（4）与业务部门交换公共服务数据由于业务不停地在发生，即使采用定时批量的交换方式，也会对数据中心造成较大的负载压力。（5）汇集统计数据，并提供查询统计数据一般按月提供，而且提交的一般为结果数据，在数据交换方面不会构成太大压力。领导的数据查询会形成少量的负载。（6）提供业务部

16、门的容灾备份容灾备份不需通过数据库服务器处理，所以不会对数据中心的负载构成压力。数据中心的主要负载压力在于两个方面，一是基础数据的采集、维护和使用；二是数据中心与业务部门之间的公共服务数据交换。下面我们分别进行分析。基础数据的变动将引起数据中心的负载。首先业务部门需将变动数据交换给数据中心，数据中心采集后进行转换和比对，然后进行发布，分发给有需要的部门使用。数据中心提供对公共服务系统的支持。各业务部门的公共服务业务数据通过统一的数据共享与交换平台即时或定时的交换到数据中心，保存到公共服务数据库。再与外网的公共服务数据库同步。估计数据中心采集一次数据变动相当于2笔数据库交易；进行转换和比对相当于

17、3笔数据库交易，然后再将基础数据分发给10个左右的业务单位共享使用，每分发一次相当于1笔数据库交易。根据我们以上对数据中心的变动次数的估计，每年的业务量约为：（500+100）*（2+3+1*10）=9000万笔数据库交易。按一年250个工作日，每个工作日8小时计算，每分钟的业务量约为：9000万笔 / （250*8*60）= 750笔/分钟依据“80-20”估算方法，峰值的业务处理量为：3000笔/分钟。安全及保障机制需求分析系统安全可靠性需求数据中心如果遇到破坏，或无法正常工作，将造成无法估量的损失。需要保护的资源不仅有物理资源（设备、设施）、数据资源（数据、数据库软件等），而且还有网络资

18、源（通信链路、网络接入等）。数据安全保密性需求满足在数据存储、传输过程中的安全保密性需求。社会保障工作中涉及大量的敏感数据，在其处理过程中，特别是与各级单位数据交换过程中，要进行数据加密传输和存储，要保证数据的安全保密性。数据完整性需求满足在数据存储、传输过程中的完整性需求。在内部要保证数据存储和传输过程中不被篡改和破坏；在与各级单位数据传输的过程中，要保证数据不被篡改和破坏。实体的可鉴别性需求满足数据中心系统对用户及数据交换服务器的可鉴别性需求。系统要实现监管及其他方面的需求，其必要条件是实现实体的可鉴别性，包括用户及数据交换服务器具有可鉴别性等。不可否认性需求满足数据中心用户行为和系统行为不可抵赖性的需求。用户每天都利用数据中心处理大量的事务，事务处理过程的可管理、效率的可审计、行为的可审计等，需要行为的不可抵赖性来解决，本项目建设中要保证在所有数据处理过程中，办公人员行为和系统行为的不可抵赖，以便审计和监督。对象和行为的可授权性需求实现对数据资源的自主授权和访问控制的功能。针对数据交换共享工作的特点，要求数据中心具有对对象灵活授权的功能，包括用户对用户的授权、系统对用户的授权、系统对系统的授权等，以及授权过程的审计监督。统一信任与授权策略需求对于涉及十多个业务部门、若干业务系统的数据中心而言，安全性的实现不仅体现在各个部门、各个业务系统中，更重要的是在不同业务部门的不同