IT行业大数据中心建设及网络架构优化方案

IT行业大数据中心建设及网络架构优化方案TOC\o"1-2"\h\u5091第1章引言 421841.1背景及意义 4107961.2目标与范围 4111231.3方案概述 51591第2章大数据中心建设需求分析 5262572.1数据中心业务需求 536462.1.1数据存储需求 5115102.1.2数据处理需求 5327082.1.3数据安全需求 5271142.1.4业务连续性需求 5300702.2数据中心技术需求 6245212.2.1网络架构需求 6310072.2.2虚拟化技术需求 6262752.2.3分布式技术需求 6271862.2.4自动化运维需求 6207672.3数据中心基础设施需求 614682.3.1供电系统需求 6125882.3.2冷却系统需求 66922.3.3物理安全需求 6172852.3.4空间布局需求 63590第3章大数据中心总体架构设计 7164073.1总体架构设计原则 730273.1.1高可用性 7324533.1.2可扩展性 7285913.1.3安全性 769433.1.4高效性 7194403.2数据中心网络架构设计 7222823.2.1核心层 7307893.2.2分布式接入层 7152103.2.3网络安全设计 7292283.3数据中心存储架构设计 8121023.3.1存储设备选型 8281673.3.2存储网络设计 8166513.3.3数据保护策略 814963.4数据中心服务器架构设计 8314413.4.1服务器选型 869023.4.2服务器集群设计 886513.4.3高功能计算集群 827182第4章数据中心基础设施建设 85954.1数据中心选址与规划 836314.1.1选址原则 8136094.1.2选址评估指标 8190064.1.3规划设计 9286434.2数据中心机房设计 919114.2.1机房布局 9167994.2.2机柜与设备选型 92984.2.3网络布线系统 9262244.3数据中心供配电系统 9166644.3.1供电系统设计 9284554.3.2电力分配与监控 9211424.3.3能源管理与节能 9103364.4数据中心制冷与散热系统 930524.4.1制冷系统设计 9171504.4.2散热设计与优化 918834.4.3环境监控 104472第5章数据中心网络架构优化 10291115.1网络架构优化目标 1022165.2网络拓扑结构设计 10170195.3网络设备选型与配置 10266205.4网络安全策略优化 1120921第6章数据中心存储系统优化 11195086.1存储系统功能需求分析 1187946.1.1I/O功能需求 11187116.1.2存储容量需求 11111406.1.3数据冗余与可靠性需求 12188816.2存储设备选型与配置 125556.2.1存储设备选型 12134366.2.2存储设备配置 1230846.3数据保护与备份策略 12302736.3.1数据保护策略 12285846.3.2数据备份策略 12315666.4分布式存储技术应用 12207336.4.1分布式存储系统架构 1214056.4.2分布式存储技术优势 1310502第7章数据中心服务器系统优化 1356947.1服务器选型与配置 13139057.1.1服务器选型原则 1344427.1.2服务器配置方案 13141207.2虚拟化技术应用 1399717.2.1虚拟化技术概述 13251217.2.2虚拟化方案设计 14180107.3云计算平台构建 14307397.3.1云计算平台概述 14104147.3.2云计算平台构建方案 14252757.4高功能计算能力提升 14146937.4.1高功能计算需求分析 14116827.4.2高功能计算优化方案 145166第8章大数据中心运维管理 14212388.1运维管理体系构建 14191468.1.1运维管理体系规划 14257228.1.2运维管理体系实施 1563388.1.3运维管理体系持续改进 15149778.2自动化运维工具应用 15182418.2.1自动化运维工具选择 15238058.2.2自动化运维工具应用 15291878.3运维安全管理 15209158.3.1物理安全 16128118.3.2网络安全 16163188.3.3数据安全 16173128.4运维团队建设与培训 16177878.4.1运维团队建设 1666778.4.2运维培训 1617840第9章数据中心能耗优化 16242789.1数据中心能耗分析 16140639.1.1数据中心能耗构成 1676069.1.2影响能耗的因素 17202569.2绿色数据中心建设 17124999.2.1绿色数据中心概念与标准 17297869.2.2绿色数据中心设计原则 17206269.2.3绿色数据中心建设实践 17259669.3能耗优化策略与应用 1742249.3.1服务器能耗优化 17245249.3.2存储设备能耗优化 1761619.3.3网络设备能耗优化 18301339.4能耗监测与评估 1878389.4.1能耗监测系统建设 1878939.4.2能耗评估方法与指标 18112809.4.3能耗优化效果评价 187854第10章大数据中心建设与网络架构优化实施策略 182766810.1项目实施组织与管理 183060510.1.1项目组织架构 18405410.1.2岗位职责与分工 18558610.1.3项目管理制度 192317510.2项目实施进度与计划 193247110.2.1项目进度计划 19596110.2.2关键节点控制 192655910.2.3沟通与协调 192743610.3风险分析与应对措施 193171910.3.1风险识别 191955310.3.2风险评估 19610910.3.3应对措施 192863410.4项目验收与评估方法 19947410.4.1验收标准与流程 191865410.4.2验收评估方法 192540910.4.3验收报告 20第1章引言1.1背景及意义信息技术的飞速发展，大数据时代已经来临。大数据作为一种战略资源，对于提升企业竞争力、促进产业发展和推动社会进步具有重要意义。我国对大数据产业发展给予了高度重视，大数据中心作为大数据产业的核心基础设施，其建设与发展已成为国家战略。IT行业作为大数据产生和应用的重要领域，对数据中心的建设及网络架构优化提出了更高的要求。大数据中心在IT行业中的应用涵盖了云计算、物联网、人工智能等多个方面，为行业创新提供了有力支撑。但是当前许多大数据中心在建设及网络架构方面仍存在诸多问题，如能耗高、扩展性差、安全性不足等。因此，研究大数据中心建设及网络架构优化方案，对提高大数据中心的运营效率、降低成本、保障安全具有重要的现实意义。1.2目标与范围本方案旨在针对IT行业大数据中心建设及网络架构存在的问题，提出一套切实可行的优化方案，以实现以下目标：（1）提高大数据中心的能效比，降低能耗；（2）提升大数据中心的扩展性，满足业务快速发展需求；（3）增强大数据中心的安全性，保障数据安全；（4）优化网络架构，提高网络功能及可靠性。本方案的研究范围包括：（1）大数据中心建设：包括选址、规划、设计、设备选型等方面；（2）网络架构优化：包括网络拓扑、协议、设备配置、安全策略等方面；（3）适用对象：主要针对IT行业的大数据中心，也可为其他行业提供参考。1.3方案概述本方案从大数据中心建设及网络架构两个方面展开，具体内容包括：（1）大数据中心建设：分析大数据中心选址的合理性和影响因素，提出选址策略；根据业务需求，制定大数据中心总体规划与设计方案；选择高效、可靠、节能的设备，构建绿色大数据中心；采用模块化设计，提高大数据中心的扩展性和灵活性。（2）网络架构优化：设计合理的网络拓扑结构，提高网络功能和可靠性；选择合适的网络协议，优化网络配置；制定网络安全策略，提升大数据中心的安全性；通过网络监控与管理，实时掌握大数据中心的运行状态，为优化调整提供依据。第2章大数据中心建设需求分析2.1数据中心业务需求大数据中心作为信息化时代企业运营的核心，其业务需求分析。本节主要从以下几个方面阐述大数据中心的业务需求。2.1.1数据存储需求企业业务量的增长，数据存储需求不断上升。大数据中心需满足大规模数据存储的需求，支持多种数据类型，并提供高效的存储管理功能。2.1.2数据处理需求大数据中心需具备强大的数据处理能力，支持高速、实时的数据处理任务，满足企业对数据分析、挖掘和预测等业务需求。2.1.3数据安全需求数据安全是大数据中心建设的核心需求。需保证数据在存储、传输和处理过程中的安全性，防范各类安全风险。2.1.4业务连续性需求大数据中心需具备高可用性和容灾能力，保证在各类故障情况下，业务系统仍能正常运行，降低企业因数据中心故障导致的损失。2.2数据中心技术需求为实现大数据中心的高效、稳定运行，以下技术需求需得到充分满足。2.2.1网络架构需求大数据中心网络架构应具备高带宽、低延迟、可扩展等特点，以满足大量数据的高速传输和实时处理需求。2.2.2虚拟化技术需求虚拟化技术在大数据中心中具有重要作用，需实现计算、存储、网络资源的灵活分配和优化利用，提高资源利用率。2.2.3分布式技术需求大数据中心需采用分布式技术，实现数据的高效存储和计算，提高数据处理能力和系统扩展性。2.2.4自动化运维需求为降低运维成本，提高运维效率，大数据中心需采用自动化运维技术，实现自动化部署、监控和故障处理等功能。2.3数据中心基础设施需求基础设施是大数据中心建设的基础，以下基础设施需求需得到充分考虑。2.3.1供电系统需求大数据中心供电系统需具备高可靠性、高效率和绿色环保等特点，满足数据中心长期稳定运行的需求。2.3.2冷却系统需求冷却系统对大数据中心，需采用高效、节能的冷却技术，保证数据中心设备正常运行。2.3.3物理安全需求大数据中心需建立严格的物理安全体系，包括门禁、视频监控、入侵检测等，保证数据中心安全。2.3.4空间布局需求大数据中心的空间布局需合理规划，满足设备安装、维护和扩展等需求，同时考虑未来业务发展需求。通过以上需求分析，为大数据中心建设提供指导，保证大数据中心满足企业业务发展和技术进步的需求。第3章大数据中心总体架构设计3.1总体架构设计原则3.1.1高可用性大数据中心总体架构设计应遵循高可用性原则，保证系统稳定、可靠运行。通过冗余设计、故障转移及负载均衡等技术手段，降低单点故障风险，提高系统整体可用性。3.1.2可扩展性大数据中心总体架构应具备良好的可扩展性，能够满足未来业务发展需求。采用模块化设计，便于后期增加硬件设备、调整网络架构以及扩展存储资源。3.1.3安全性大数据中心总体架构设计需重视安全性，遵循国家相关法律法规和标准，构建完善的安全防护体系。包括网络安全、数据安全、主机安全等方面，保证数据中心的稳定运行。3.1.4高效性大数据中心总体架构应优化资源分配，提高数据处理和分析能力，满足高并发、大数据量的处理需求。通过合理配置服务器、存储和网络设备，提升系统整体功能。3.2数据中心网络架构设计3.2.1核心层核心层网络采用高可靠、高功能的交换设备，承担整个数据中心的数据传输和路由功能。采用冗余设计，保证核心层网络的高可用性。3.2.2分布式接入层分布式接入层网络覆盖各个业务区域，为服务器、存储等设备提供接入服务。采用虚拟化技术，实现接入层网络的灵活扩展和资源优化分配。3.2.3网络安全设计网络安全设计包括防火墙、入侵检测系统、安全审计等措施，保证数据中心网络的安全稳定。同时对网络进行分区隔离，防止内部数据泄露。3.3数据中心存储架构设计3.3.1存储设备选型根据业务需求，选择具有高功能、高可靠性的存储设备。采用分布式存储技术，提高存储资源的利用率，满足大数据量的存储需求。3.3.2存储网络设计存储网络采用FCSAN、iSCSI等协议，实现存储设备与服务器的高效连接。同时采用双活或多活存储架构，提高存储系统的可用性和容错能力。3.3.3数据保护策略制定合理的数据保护策略，包括数据备份、快照、远程复制等功能，保证数据的安全性和完整性。3.4数据中心服务器架构设计3.4.1服务器选型根据业务类型和负载需求，选择合适的服务器设备。采用虚拟化技术，提高服务器资源利用率，降低能耗。3.4.2服务器集群设计构建服务器集群，实现负载均衡和故障转移。通过集群管理软件，对服务器资源进行统一管理和调度。3.4.3高功能计算集群针对高功能计算需求，搭建专门的高功能计算集群。采用并行计算、分布式计算等技术，提高数据处理和分析能力。第4章数据中心基础设施建设4.1数据中心选址与规划本节主要讨论大数据中心选址与规划的关键因素及策略。合理的数据中心选址对于保证数据中心的稳定运行、降低成本、提高效率具有重要意义。4.1.1选址原则在选址过程中，需遵循以下原则：交通便利、能源供应充足稳定、自然灾害风险低、环境适宜、政策支持。4.1.2选址评估指标综合考虑以下评估指标：地理位置、气候条件、网络资源、电力资源、水资源、安全风险评估、政策法规、土地成本等。4.1.3规划设计根据业务需求、发展规模和未来扩展可能性，制定合理的数据中心规划方案，包括建筑布局、网络架构、设备配置等。4.2数据中心机房设计机房是数据中心的核心区域，其设计合理性直接关系到数据中心的运行效率和稳定性。4.2.1机房布局合理规划机房空间布局，保证设备安装、维护、散热等需求得到满足。4.2.2机柜与设备选型根据业务需求，选择合适的机柜和设备，保证机柜内设备安装整齐、便于管理。4.2.3网络布线系统设计高效、可靠的网络布线系统，降低故障率，提高网络功能。4.3数据中心供配电系统数据中心供配电系统的稳定性是保证数据中心正常运行的基础。4.3.1供电系统设计设计合理的供电系统，包括市电接入、UPS配置、发电机备用等，保证数据中心的电力需求得到满足。4.3.2电力分配与监控建立完善的电力分配和监控系统，实现实时监测、故障预警和远程控制。4.3.3能源管理与节能通过能源管理策略和节能技术，降低数据中心的能耗，提高能源利用效率。4.4数据中心制冷与散热系统数据中心制冷与散热系统是保证设备正常运行、降低能耗的关键环节。4.4.1制冷系统设计根据数据中心的规模和设备需求，选择合适的制冷系统，包括风冷、水冷等。4.4.2散热设计与优化优化设备布局、机柜散热设计，提高散热效率，降低能耗。4.4.3环境监控建立全面的环境监控系统，实时监测温度、湿度等参数，保证数据中心运行环境稳定。第5章数据中心网络架构优化5.1网络架构优化目标本章主要针对大数据中心网络架构进行优化设计，旨在提高网络功能、可靠性和安全性，同时降低运维成本。网络架构优化目标如下：（1）提高网络带宽和吞吐量，满足大数据中心高速数据传输需求；（2）降低网络延迟，提高数据传输实时性；（3）提升网络冗余和故障恢复能力，保证业务连续性；（4）优化网络安全性，防范潜在的安全威胁；（5）简化网络管理和运维，提高工作效率。5.2网络拓扑结构设计为了实现网络架构优化目标，我们需要设计一个合理且高效的网络拓扑结构。以下是网络拓扑结构设计的要点：（1）采用分层设计，将网络划分为核心层、汇聚层和接入层；（2）核心层负责高速数据传输，采用高带宽、低延迟的设备；（3）汇聚层负责连接核心层和接入层，实现数据的高速汇聚和分发；（4）接入层负责接入用户和服务器，采用高密度端口设备；（5）采用冗余设计，提高网络可靠性；（6）支持虚拟化技术，实现网络资源的灵活分配和调整。5.3网络设备选型与配置针对网络拓扑结构，我们需要选择合适的网络设备，并进行配置。以下是网络设备选型与配置的要点：（1）核心层设备：选用高功能、高可靠性的交换机，如数据中心级的交换机；（2）汇聚层设备：选用中高端交换机，具备较高的端口密度和吞吐量；（3）接入层设备：选用高功能、低成本的交换机，满足大量用户接入需求；（4）网络设备配置：根据业务需求，合理配置端口速率、VLAN、QoS、路由等参数；（5）支持链路聚合技术，提高网络带宽和冗余能力；（6）采用高功能的网络设备和线缆，降低网络延迟。5.4网络安全策略优化为保证大数据中心的安全稳定运行，我们需要对网络安全策略进行优化。以下是网络安全策略优化的要点：（1）采用防火墙、入侵检测系统等安全设备，实现网络边界的安全防护；（2）实施访问控制策略，限制非法访问和内部数据泄露；（3）采用加密技术，保护数据传输过程中的安全；（4）定期进行网络安全评估和漏洞扫描，及时发觉并修复安全隐患；（5）建立完善的网络安全管理制度，提高员工安全意识；（6）针对不同业务系统，制定细粒度的安全策略，实现安全资源的合理分配。第6章数据中心存储系统优化6.1存储系统功能需求分析为满足大数据中心业务发展需求，本章首先对存储系统功能需求进行分析。功能需求分析主要包括以下方面：6.1.1I/O功能需求大数据中心对存储系统的I/O功能有较高要求，需满足大量并发访问和数据读写需求。为满足这一需求，需对以下技术指标进行评估：（1）IOPS（每秒输入/输出操作次数）：存储系统应具备较高的IOPS能力，以满足大量并发请求。（2）吞吐量：存储系统应具备较高的吞吐量，以保证大量数据的快速读写。（3）延迟：存储系统应降低数据访问延迟，提高业务处理速度。6.1.2存储容量需求业务数据的增长，大数据中心对存储系统的容量需求也在不断增加。在满足当前业务需求的基础上，还需考虑未来一段时间内的数据增长，保证存储系统具备足够的扩展性。6.1.3数据冗余与可靠性需求为保证数据安全，存储系统需具备数据冗余和容错能力。主要技术指标包括：（1）数据冗余：采用RD技术实现数据冗余，提高数据可靠性。（2）容错能力：通过多路径技术、磁盘热插拔等功能，保证存储系统在部分组件故障时仍能正常运行。6.2存储设备选型与配置根据功能需求分析，本节对存储设备进行选型与配置。6.2.1存储设备选型（1）选用高功能、高可靠性的存储设备，如全闪存阵列、混合存储阵列等。（2）考虑到大数据中心对存储容量和功能的需求，可选择分布式存储系统。6.2.2存储设备配置（1）根据业务需求，合理配置存储设备的RD级别，提高数据可靠性和功能。（2）采用多路径技术，提高存储设备与服务器之间的连接可靠性。（3）根据业务场景，合理配置缓存策略、读写策略等，优化存储功能。6.3数据保护与备份策略为保证数据安全，本章提出以下数据保护与备份策略：6.3.1数据保护策略（1）采用RD技术实现数据冗余，防止磁盘故障导致数据丢失。（2）定期对存储系统进行健康检查，保证系统运行在正常状态。6.3.2数据备份策略（1）定期进行数据备份，防止数据丢失或损坏。（2）采用多种备份方式，如本地备份、远程备份等，提高数据安全性。（3）制定合理的备份计划，保证备份工作不影响业务运行。6.4分布式存储技术应用为提高大数据中心存储系统的功能和可靠性，本节引入分布式存储技术。6.4.1分布式存储系统架构（1）采用分布式存储系统，将数据分散存储在多个节点上，提高数据访问速度和系统可靠性。（2）分布式存储系统应具备良好的扩展性，可业务需求增长进行横向扩展。6.4.2分布式存储技术优势（1）提高存储功能：分布式存储系统可充分利用多个存储节点，提高整体功能。（2）提高数据可靠性：分布式存储系统通过数据冗余和副本机制，提高数据可靠性。（3）便于管理和维护：分布式存储系统采用自动化管理，降低运维成本。通过本章对数据中心存储系统的优化，可提高大数据中心的数据存储功能和可靠性，为业务发展提供有力支持。第7章数据中心服务器系统优化7.1服务器选型与配置7.1.1服务器选型原则在选择数据中心服务器时，应遵循以下原则：高可靠性、高功能、高可扩展性、绿色节能和成本效益。根据业务需求，合理配置CPU、内存、存储和网络等硬件资源。7.1.2服务器配置方案根据业务类型和负载特点，制定以下服务器配置方案：（1）高功能计算服务器：采用多核CPU、高主频、大内存、高速存储等配置，满足高功能计算需求。（2）数据库服务器：采用高可靠性、高功能的CPU和大量内存，保证数据库读写速度和数据安全。（3）应用服务器：根据应用类型和用户规模，合理配置CPU、内存和存储，保证应用功能。（4）虚拟化服务器：采用支持虚拟化技术的CPU，配置适量内存和存储，提高资源利用率。7.2虚拟化技术应用7.2.1虚拟化技术概述虚拟化技术是将一台物理服务器虚拟化为多台逻辑服务器，提高资源利用率，降低硬件投资成本。本章节主要介绍虚拟化技术在数据中心的应用。7.2.2虚拟化方案设计（1）选择合适的虚拟化平台，如VMware、KVM等。（2）根据业务需求，将物理服务器进行虚拟化，划分多个虚拟机。（3）合理配置虚拟机硬件资源，如CPU、内存、存储和网络。（4）采用虚拟化技术实现负载均衡、高可用和动态迁移等功能。7.3云计算平台构建7.3.1云计算平台概述云计算平台是基于虚拟化技术，提供计算、存储、网络等资源的服务平台。本章节主要介绍云计算平台在数据中心的构建。7.3.2云计算平台构建方案（1）搭建云计算基础设施，包括计算资源、存储资源和网络资源。（2）构建云管理平台，实现资源统一管理、监控和调度。（3）提供云服务，如IaaS、PaaS和SaaS等。（4）根据业务需求，实现云资源的弹性伸缩、负载均衡和自动化部署。7.4高功能计算能力提升7.4.1高功能计算需求分析针对数据中心高功能计算场景，分析业务需求，确定计算能力提升的关键点。7.4.2高功能计算优化方案（1）优化服务器硬件配置，如采用高功能CPU、GPU、大内存等。（2）利用并行计算技术，提高计算效率。（3）部署分布式存储和计算系统，提高数据读写速度和计算能力。（4）优化网络架构，降低延迟，提高传输速度。（5）采用负载均衡技术，合理分配计算资源，提高系统稳定性。第8章大数据中心运维管理8.1运维管理体系构建大数据中心作为IT行业基础设施的核心，其运维管理体系构建。本节将从运维管理体系的规划、实施及持续改进等方面展开论述。8.1.1运维管理体系规划（1）明确运维目标：保证大数据中心稳定、高效、安全运行，满足业务发展需求。（2）制定运维策略：结合大数据中心特点，制定相应的运维策略，包括预防性维护、故障处理、功能优化等。（3）构建运维组织架构：设立专门的运维部门，明确各级运维人员的职责和权限。8.1.2运维管理体系实施（1）制定运维流程：明确运维工作的各个流程，如变更管理、事件管理、问题管理等。（2）建立健全运维制度：制定运维管理制度，保证运维工作有序进行。（3）运维工具选型与部署：根据大数据中心需求，选择合适的运维工具，提高运维效率。8.1.3运维管理体系持续改进（1）运维数据分析：收集、分析运维数据，发觉潜在问题，提出改进措施。（2）定期评估与优化：对运维管理体系进行定期评估，根据评估结果进行优化调整。8.2自动化运维工具应用为提高大数据中心运维效率，降低人工成本，自动化运维工具的应用显得尤为重要。本节将介绍自动化运维工具的选择和应用。8.2.1自动化运维工具选择（1）功能需求：根据大数据中心运维需求，选择具备相应功能的运维工具。（2）易用性与可扩展性：选择界面友好、易于上手且具有良好扩展性的运维工具。（3）稳定性与安全性：保证运维工具的稳定性和安全性，降低运维风险。8.2.2自动化运维工具应用（1）配置管理：自动化配置管理工具，实现快速部署和配置变更。（2）监控与告警：自动化监控工具，实时掌握大数据中心运行状况，发觉并处理故障。（3）自动化部署与升级：自动化部署工具，提高部署和升级效率。8.3运维安全管理大数据中心运维安全管理是保证大数据中心稳定运行的关键环节。本节将从物理安全、网络安全、数据安全等方面进行论述。8.3.1物理安全（1）数据中心选址：选择地理位置优越、自然灾害少的数据中心场地。（2）物理防护：加强数据中心物理防护措施，如门禁、监控等。8.3.2网络安全（1）防火墙：配置合理的防火墙策略，防止非法访问和攻击。（2）入侵检测与防护：部署入侵检测与防护系统，及时发觉并阻止恶意行为。8.3.3数据安全（1）数据备份：定期进行数据备份，保证数据安全。（2）数据加密：对敏感数据进行加密存储和传输，防止数据泄露。8.4运维团队建设与培训运维团队是大数据中心运维管理的主体，其专业素养和技能水平直接影响到大数据中心的稳定运行。本节将从运维团队建设和培训方面进行论述。8.4.1运维团队建设（1）团队成员配置：根据大数据中心规模和业务需求，合理配置运维团队成员。（2）岗位分工：明确团队成员的岗位职责，保证运维工作高效协同。8.4.2运维培训（1）内部培训：定期组织内部培训，提高运维团队成员的专业技能。（2）外部培训：鼓励团队成员参加行业相关培训，了解行业动态和技术发展趋势。（3）认证考试：鼓励团队成员参加专业认证考试，提升个人和团队的专业水平。第9章数据中心能耗优化9.1数据中心能耗分析9.1.1数据中心能耗构成服务器能耗存储设备能耗网络设备能耗制冷与散热系统能耗照明及其他辅助设施能耗9.1.2影响能耗的因素数据中心规模设备选型与布局环境温度与湿度运维管理水平9.2绿色数据中心建设9.2.1绿色数据中心概念与标准定义与核心要素国内外绿色数据中心