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摘 要：高校数字化校园建设中，数据中心的建设是核心，基于云计算的数据中心以提供服务为核心，可以解决数字化校园建设中硬件资源紧张、资源利用率不足、多个应用系统互相独立、信息孤岛现象严重、数据原始积累欠缺、高排放高能耗等问题。该文全面分析了云数据中心建设的各项规划方案，并给出了一个实际的高校云数据中心建设案例，对高校数字化校园建设有一定的借鉴意义，同时也可以推广到企业数据中心建设中。
关键词：云数据中心；数字化校园；云计算；虚拟化
一、引言数据中心是高校数字化校园的中心，集成各种应用系统，通过网络向校园网用户提供各种信息与服务。高校数据中心经历了计算中心、信息中心和服务中心三个阶段，计算中心以存放大型主机的机房为重点，信息中心则以存放服务器并提供服务为重点，随着校园网络用户数量的不断攀升，数字化校园建设的不断深入，高校数据中心的职能慢慢演变为以提供服务为重点的运作模式。目前高校数字化校园建设普遍面临着硬件资源紧张、资源利用率不足、多个应用系统互相独立、信息孤岛现象严重、数据原始积累欠缺、高排放高能耗等问题，而解决这些问题的关键就是要建立新型的数据中心。
参考文献介绍了 IBM 公司在北京创建“亚洲最大云计算数据中心”的建设方案；文献则介绍了云数据中心建设时的技术、趋势和挑战等问题；文献 则介绍了虚拟化技术在构建云数据中心时的应用。以上文献均是从宏观的角度阐述云数据中心建设时需要考虑的技术问题，而未将其应用于高校数据中心建设中，没有考虑到高校在数据中心建设时遇到的特定问题。因此本文提出了一种基于云计算技术构建高校云数据中心的方案，能够从根本上解决数字化校园建设中面临的各种问题，为数字化校园建设中的各种应用系统提供稳定、可靠的基础设施和运行环境，并保证可以方便快捷地维护和管理这些应用系统，为高校教学、科研、管理的流程化、标准化、职能化奠定基础。
二、高校云数据中心建设方案（一）云数据中心建设目标云计算是继 1980 年代大型计算机到客户端服务器的大转变之后的又一巨变。在 20 世纪80 年代网格计算、90 年代公用计算、21 世纪初虚拟化技术、面向服务的体系结构（Service-orientedarchitecture，简称 SOA）、软件即服务（Software-as-a-service，简称 SaaS）应用的支撑下，云计算作为一种新兴的资源使用和交付模式逐渐为学界和产业界所认知。在云计算中软、硬件资源以分布式共享的形式存在，可以被动态地扩展和配置，最终以服务的形式提供给用户，用户按需使用云中的资源，不需要管理，只需按实际使用付费。从传统的数据中心到云数据中心是一个渐进的过程。进入一个云数据中心，除了规模化、集中程度高，可见的基础设施与传统数据中心差异并不会很大，但是服务会不断升级。随着校园网络用户数量的不断攀升，数字化校园概念的提出，学校对各种 IT 服务质量要求的提高，传统数据中心的复杂性和管理开销逐年增加，这就给新一代校园数据中收稿日期：2013-08-16基金项目：广东省农村信息化建设专项资金“城乡一体化建设”项目资助（201210112700518）作者简介：李梅（1973-），女，山西太原人，广东农工商职业技术学院网络中心主任，副教授，硕士，主要从事人工智能研究及云计算研究。基于云计算技术构建高校数字化校园云数据中心——云数据中心提出了新的要求“：SMART”原则，即 Simple（简 洁 的）、Manageable（可 管 理 的）、Agile（敏捷灵活的）、Reliable（可靠的）、Trusted（可信的）。
（二）云数据中心全局建设方案随着校园网用户的增加，数字化校园中的应用也逐年递增，在传统的数据中心中，各应用与服务器、存储、网络等设备是垂直架构的，因此造成硬件设备投入的递增，而单台设备的利用率又极低。利用云计算中的基础设施即服务（Infrastructure as aService，简称 IaaS）的原理，将各种应用资源和网络资源构造成统一的资源池，以服务的形式按需提供给各种应用，根据用户的需求动态分配这些资源。底层采用虚拟化技术，将服务器、存储等设备统一部署、统一分配、按需向用户开放使用，实现资源池化以及资源的动态调度，将物理资源与逻辑资源去耦合，用户只需对逻辑资源进行相关操作，而不需直接关注底层物理设备。高校数字化校园云数据中心资源池化的示例图。
（三）IaaS 建设方案基于“Smart”原则，采用“多虚多”虚拟化技将服务器、存储、网络资源进行整合，改变原有的一台服务器运行一种服务的单一模式，使用多台高性能服务器，按集群的方式连接共享存储。在多台服务器上分别安装 ESX，其次另外选择一台服务器作为云平台控制器，安装 Vcenter，实现对多台服务器的虚拟化池管理和性能检测。通过控制台创建多个虚拟机，分别提供多种不同的 SaaS 服务。图 2 所示为将“多虚多”虚拟化技术应用于云数据中心的建设方案。
（四）存储规划存储在云数据中心中扮演了重要的角色。云计算概念最早提出就是基于庞大的数据量的基础，随着新的应用程序的增加和对持续服务依赖性的加剧，高校信息化建设对存储的需求也在持续增长。云数据中心的存储规划主要是通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能，其核心技术依然是虚拟化技术。在存储规划中需要考虑的关键问题包括：
1. 高校电子数据的集中存储对于一个现代高校来说，关键数据是最具价值的资产，其关键业务的数量往往不只一个，且系统之间数据交互往往非常频繁，这些关键业务对性能增长和容量增长的需求不容易预测和规划，而一次采购大量的设备资源来满足未来很长时间的需求图1 高校数字化校园云数据中心资源池化的示例图图2 IaaS建设方案34 广 东 农 工 商 职 业 技 术 学 院 学 报第 29 卷往往会造成前期大量资源闲置，增加设备的拥有成本。在此背景下，云数据中心就要采用存储虚拟化技术解决集中存储的问题。存储虚拟化可以使逻辑存储单元在广域网范围内整合，并且可以不需要停机就从一个磁盘阵列移动到另一个磁盘阵列上，此外还可以根据用户的实际使用情况来分配存储资源。例如，操作系统磁盘管理器给用户分配了300GB 空间，但用户当前使用量只有 2GB，而且在一段时间内保持稳定，则实际被分配的空间可能只有 10GB，小于提供给用户的标称容量；而当用户实际使用量增加时，再适当分配新的存储空间，这样有利于提升资源的利用率。
2. 数据备份和容灾在高校信息化建设从基础应用走向业务导向，从单一走向融合后，其信息系统的建设和运维异常艰难，传统数据中心的解决方案大都是分模块备份，划分不同的授权进行备份，从而导致每个系统单独备份，异地容灾。随着信息系统的增加，将面临着无法统一管理、备份容灾规范不一等诸多问题，同时随着信息系统和数据量的增加，备份和容灾的成本如何控制将成为一道难题。在云数据中心的存储规划中，各应用服务本身自成独立的备份容灾系统，各应用可以独立进行内部集中备份容灾管理，制定独立的任务、策略和计划，同时多个应用通过统一的备份容灾系统组成云平台，提供统一的更新、容灾等策略；同时应用间可以相互容灾，实现共享容灾（一对多）和交互容灾（一对一）等复杂的容灾策略。
（五）虚拟机动态迁移教务系统在高校教学和管理中起着重要作用，教务管理系统用户访问量具有不确定性：平时用户访问量很小；但是在开学、期末等特定时段系统访问量发生剧增，尤其是在学生集中选课的时间段访问量达到高峰值，从而导致访问高峰期屡屡出现因负载过重而导致的网络中断现象。针对此问题,采用虚拟机动态迁移技术，实时监控 VM4 的负载，当负载超过一定量的时候将VM4 迁移到负载较小的备用物理机上，以保证系统正常运行和用户访问的流畅性。
（六）平台即服务（Platform-as-a-Service，简称PaaS）建设方案目前数字化校园建设中普遍存在着“信息孤岛”的现象，各应用系统、各系部之间缺乏数据交换的标准，数据重复冗余，导致了各部门相互之间的信息不一致，没有形成“信息共享”，导致了学校教学部门和管理部门获取信息非常困难，有用的信息不能及时共享，数据的利用率不高，等等。为了解决这些问题，需要建立统一的应用支撑平台，通过集中的数据交换，将各类数据统一共享，从而实现应用间的资源共享，为领导、教职工、学生提供信息服务。云数据中心中的 PaaS 即可实现这种功能，利用基础设施即服务，为各种软件即服务提供一个统一的应用支撑平台，同时为各种应用服务提供统一的身份认证、统一数据交换等功能。平台即服务建设包括以下内容：基于云计算技术构建高校数字化校园云数据中心351. 云数据中心的标准化制定针对“信息孤岛”的问题，在建设云数据中心时首先要建立数据中心的标准化规范，包括基础设施规范、应用系统规范、信息规范、用户规范和管理规范等。
2. 云数据中心应用支撑平台建设数字化校园在经历了基础设施建设阶段、独立应用系统建设阶段之后，各高校均建设了一批应用系统，这些应用系统建设的时间不同，使用的技术不同，数据库也千差万别，整合相当困难。因此要在云数据中心建立一个基于主流操作系统、大型数据库软件、中间件、快捷原型开发、SOA 技术等先进的技术和理念的应用支撑平台，支持网络门户构件、网站管理、频道管理、单点登陆、统一身份认证、内容管理、应用整合、个性化服务以及用户二次开发等功能。
3. 统一身份认证平台以目录服务和认证服务为基础进行统一的用户管理、授权管理和身份认证，将组织机构信息、用户身份信息统一管理，进行分级授权和集中身份认证，规范应用系统的用户认证身份。认证采用单点登陆认证方式，采用单一的身份一次登陆即可访问所有的应用服务。统一身份认证平台基本功能一览表序号 功能 描述1 目录服务学院所有用户信息分别存放在LDAP目录服务和数据库中；用户身份信息在目录服务中以层次结构，面向对象的数据库方式存储管理2 Web访问控制 主要包括：单点登陆服务、身份认证服务、应用认证接口包、群集服务3 组织机构及用户管理 管理创建多级组织机构、部门信息；管理系统用户信息，限制用户登录权限4 权限管理主要包括：权限分类管理、权限列表管理、下方权限单位管理、权限实例管理、配置注册管理5 角色、角色组管理主要包括：角色的创建、角色与权限对应模型、角色与用户对应模型管理、功能授权、多角色检测、角色冲突检测6 个人权限管理 查看个人所属的组织、用户组、角色等权限7 分级授权管理 用户授权包括严格的分级用户访问权限控制和基于角色的授权管理两部分8 认证管理 统一身份认证系统对用户的身份认证主要依据数据证书完成9 数据维护提供组织机构、角色、用户及权限等数据的批量导入导出以及相应的综合查询功能和批量用户密码初始化等功能10 日志管理能详细记录对用户的信息的操作情况，以便事后对用户操作进行审计，建立完善的事后追溯机制。
统一门户管理系统功能一览表序号 功能 描述1 门户安全管理 提供基本用户类型权限管理；用户组管理；管理、定义集成系统的安全信息2 组件管理支持面板布局控制、菜单布局控制管理；内容类型管理、内容组件管理、公共组件管理、Skin外观管理、页面模板定义管理等3 学院主页管理支持创建管理自定义二级机构，配置主页访问名称、配置个性化URL；生成主页访问导航4 面板管理 菜单及频道栏目面板自定义布局；个性化组织配置角色、权限、外壳管理5 个性化界面管理全校的学生、教师、管理人员、领导等不同用户将方便地在Internet上访问到不同的功能6 信息发布管理 包括通知公告管理、新闻信息管理、文档库、图片库、搜索、访问统计等功能4. 统一门户平台全面整合高校各部门的网站信息与资源信息，为广大师生、社会人士提供个性化服务内容，主要功能如表 2 所示。
5. 云数据中心数据交换平台建设数字化校园建设的任务之一就是整合各种应用系统，其中的难点则是数据之间的共享和交互，因此需要建立一个统一的共享数据库，用以存放大量的数据并便于维护，在此基础上，提供数据导入导出的功能和 Web 服务（Web service）数据服务接口，便于各种已有的应用服务之间的数据交换。图 5所示为基于 Web Service 技术的数据交换平台。
三、高校云数据中心建设案例广东农工商职业技术学院创立于 1952 年，目前有全日制在校生1万8千余人。 学院有三个校区，分别坐落在广州市天河区市中心、小新塘以及增城市中新镇，地理位置相隔较远，学生人数和教职工人数众多，专业、系部也非常庞大，教学、管理均需要信息化建设的支持，因此，数字化校园成为学院未来几年的发展重点。广东农工商职业技术学院校园网建设开始于2000 年，是广东省高职高专院校中建设校园网较早的单位之一，已建成一个覆盖教学实训、办公、科研及学生宿舍的千兆校园主干网，各种应用服务器达 20 多台，实现了主机、应用服务、数据存储服务、数据安全服务等；实现了办公自动化、教务管理、财务、资产管理、图书管理、集门户网站等数字化校园软件服务建设，有近 20 个应用子系统，各种应用也产生了近 20TB 海量数据。学院网络中心根据本文提出的云数据中心建设方案对学院的数据中心整合重构，利用云计算，致力于打造具有农工商特色的 IaaS 和 PaaS。现使用 7 台刀片式服务器虚拟 24台服务器，可以独立运行 24 个，在此环境下的实验数据如表 3 所示。
基于Web Service技术的数据交换平台根据上文介绍的云数据中心建设方案，广东农工商职业技术学院云数据中心已初步形成，在使用云计算进行建设后，与传统的数据中心相比，在物理空间占用、能源消耗等方面均有较大改善，为学院节省了大量的信息化建设维护费用，管理效率也得到了普遍提高。
四、结语综上所述，在数字化校园建设中，云数据中心的建设将会为高校节省大量的资金投入，减少运营项目 云数据中心 传统数据中心 比较值物理空间占用 0.89m3 3.07m3 密度增加，节省物理空间达到70%能量消耗 28KVA 96KVA 服务器、存储、UPS、冷却等用电减少70%内存使用率 35% 75% 使用虚拟机迁移技术后内存使用率降低40%应用响应时间（以OA系统为例） 8ms 7.6ms 应用与服务平均响应时间缩短5%高峰时段数据接收错误 120B 1036B 高峰时段数据接收错误下降90%应用维护 使用云计算后应用维护数量降低50%，质量提高60%，时间缩短50%停机时间 使用云计算后计划外和计划内停机时间下降70%，可用性增加表 3 云数据中心与传统数据中心比较第 4 期 李 梅 等：基于云计算技术构建高校数字化校园云数据中心37成本，同时还可以提高信息化管理的效率，必将成为未来数字化校园建设中不可或缺的一部分。
参考文献[1] Babcock. Charles.IBM To Build Cloud Data Centers InChin［aJ］.Informationweek, 2011（1291）:16．[2] Sudipta Segupta.Cloud Data Center Networks: Technologies,Trend, and Challenges［J］.ACM SIGMENTRICSPerformance, Evaluation Review -- PerformanceEvaluation Review，2011，39（1）：355-356．[3] 唐宏，陈楠.云数据中心演进思路剖析［J］.
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