核心數據中心交換平台有哪些

1. 核心數據中心（數據交換平台）包括哪些內容

1、極細顆粒度的用戶字典，包含學生入學、家庭、特點、學籍、健康、獎懲等等多個維度的數據；還包括教師的學歷、家庭、能力等數據；讓教育局全面掌握學生和教師的精細信息；2、數據採集指派各學校進行自主數據採集，班主任下發數據採集通知，家長通過手機或pc快速提交數據，讓數據採集的過程無紙化而且快速，責任到人；3、大數據分析和數據駕駛艙為客戶提供多維度的大數據統計和分析，對教師的師資力量進行評估，對學生的能力學籍特長進行統計，輔助教學和招生；客戶還可以自定義多個不同維度進行數據分析；報表通過Html5動態化展示，並且完美支持手機端；4、數據介面體系和導出為教育局提供強大的介面體系，介面有靈活而嚴肅的許可權控制，可提供給第三方系統使用，保證核心用戶數據的統一；還提供了靈活的數據導出功能，根據過濾條件導出報表，方便數據上報。

2. 中國四大數據中心都有哪些

電信運營商、移動、網通、鐵通
中國電信:佔50%以上
西部數據中心是裡面最大一個。
西部數據中心是中國電信四大IDC數據交換中心(北京、上海、廣州、西安)之一，全面負責中國互聯網數據的存儲、交換和傳輸的國家電信級數據中心。...

3. 目前主流的數據治理平台有那些。

目前國內外能稱得上數據治理平台的不多，基本上都是主數據管理平台，只不過都改個名字為數據治理平台，真正數據治理的概念可以參考dama的《數據管理知識體系指南》內容。在這個行業，國內廠商主要有四個來源，物資編碼管理廠商（2010年前入行，最早也最普及）、PDM廠商（基本是大BOM的概念，較晚）、ERP廠商（最晚，但是也屬於編碼管理的延續）和其他後續（2015年後）入行的。國外廠商主要來源有三個，客戶主數據廠商（sap、orcale、IBM、informatica）、PDM廠商（達索、Stibo）、開源主數據廠商（Talend）。
國內第一家做主數據管理平台的是一家叫中翰軟體的公司，2010年發布的自主產權MDM平台，2013年最早開啟數據治理概念，並於2014年試水發布了基於靜態數據中心管理的數據治理平台，2018年發布了數據管控平台和數據評估監測平台。

4. 踐行AI戰略：華為引領數據中心網路邁入人工智慧時代

AI正在成為企業助力決策、提升客戶體驗、重塑商業模式與生態系統、乃至整個數字化轉型的關鍵驅動力。

但在嶄新的AI時代，數據中心網路性能也正在成為AI算力以及整個AI商用進程發展的關鍵瓶頸，正面臨諸多挑戰。

為此，華為以「網路新引擎 AI贏未來」為主題發布了業界首款面向AI時代數據中心交換機CloudEngine 16800，將人工智慧技術創新性的應用到數據中心交換機，引領數據中心網路邁入AI時代。

AI時代數據中心網路面臨三大挑戰

當前，數字化轉型的持續推進，正在提速驅動數據量暴增；同時，語音／視頻等非結構化數據佔比持續提高，龐大的數據量和處理難度已遠超人類的處理能力，需要基於機器運算深度學習的AI演算法來完成海量無效數據的篩選和有用信息的自動重組，從而獲得高效的決策建議和智慧化的行為指引。

根據華為GIV 2025（Global Instry Vision）的預測，企業對AI的採用率將從2015年的16％增加到2025年86％，越來越多的企業將利用AI助力決策、重塑商業模式與生態系統、重建客戶體驗。

作為人工智慧的「孵化工廠」，數據中心網路正成為AI等新型基礎設施的核心。但與此同時，隨著AI時代的到來，AI人工智慧的算力也受到數據中心網路性能的影響，正在成為AI商用進程的一大瓶頸。

華為網路產品線總裁胡克文指出，AI時代的數據中心網路將面臨以下三大挑戰：

挑戰1．AI算力。高性能數據中心集群對網路丟包異常敏感，未來的網路應該做到零丟包。但傳統的乙太網即使千分之一的丟包率，都將導致數據中心的AI算力只能發揮50％。

挑戰2．大帶寬。未來5年，數字洪水猛增近20倍，現有100GE的網路無法支撐。預計全球年新增數據量將從2018年的10ZB猛增到2025年180ZB（即1800億TB），現有100GE為主的數據中心網路已無法支撐數據洪水的挑戰。

挑戰3．要面向自動駕駛網路的能力。隨著數據中心伺服器規模的增加，以及計算網路、存儲網路和數據網路三網融合，傳統人工運維手段已難以為繼，亟需引入創新的技術提升智能化運維的能力，如何用新的技術去使能、把網路問題排查出來成為業界都在思考的問題。

華為定義AI時代數據中心交換機三大特徵

從行業大勢來看，隨著以人工智慧為引擎的第四次技術革命正將我們帶入一個萬物感知、萬物互聯、萬物智能的智能世界，數據中心網路也必須從雲時代向AI時代演進。在華為看來，數據中心需要一個自動駕駛的高性能網路來提升AI算力，幫助客戶加速AI業務的運行。

那麼，AI時代的數據中心網路究竟該如何建設呢？胡克文指出，「華為定義了AI時代數據中心交換機的三大特徵：內嵌AI晶元、單槽48 x 400GE高密埠、能夠向自動駕駛網路演進的能力。」

特徵1．業界首款內嵌AI晶元數據中心交換機，100％發揮AI算力

從應用側來看，刷臉支付的背後是上億次圖像信息的智能識別，深度 健康 診斷需要基於數千個演算法模型進行分析，快捷網購體驗離不開數百台伺服器的智能計算。也就是說，新商業物種的誕生，產業的跨越式發展以及用戶體驗得以改變，強烈地依賴於人臉識別、輔助診斷、智能推薦等AI應用的發展。

但由於AI算力受到數據中心網路性能的影響，正在成為AI商用進程的關鍵瓶頸。為了最大化AI算力，存儲介質演進到快閃記憶體檔，時延降低了不止100倍，計算領域通過採用GPU甚至專用的AI晶元將處理數據的能力提升了100倍以上。

CloudEngine 16800是業界首款搭載高性能AI晶元的數據中心交換機，承載獨創的iLossLess智能無損交換演算法，實現流量模型自適應自優化，從而在零丟包基礎上獲得更低時延和更高吞吐的網路性能，克服傳統乙太網丟包導致的算力損失，將AI算力從50％提升到100％，數據存儲IOPS（Input／Output Operations Per Second）性能提升30％。

特徵2．業界最高密度單槽位48 x 400GE，滿足AI時代5倍流量增長需求

數據中心是互聯網業務流量匯聚點，企業AI等新型業務驅動了數據中伺服器從10G到25G甚至100G的切換，這就必然要求交換機支持400G介面，400GE介面標准化工作已經於2015年啟動，目前針對數據中心應用已經完成標准化，400G時代已經來臨。

集群的規模是數據中心架構演進的動力，經典的無阻塞CLOS理論支撐了數據中心伺服器規模從千台、萬台到今天10萬台規模的發展，增大核心交換機容量是數據中心規模擴大的最常見手段。以一個1000T流量規模的數據中心組網為例，採用400GE技術，核心匯聚交換機需要5K個介面，相對100GE技術減少75％。

為此，CloudEngine 16800全面升級了硬體交換平台，在正交架構基礎上，突破超高速信號傳輸、超強散熱、高效供電等多項技術難題，不僅支持10G→40G→100G→400G埠平滑演進能力，還使得單槽位可提供業界最高密度48埠400GE線卡，單機提供業界最大的768埠400GE交換容量，交換能力高達業界平均的5倍，滿足AI時代流量倍增需求。同時，CloudEngine 16800在PCB板材、工藝、散熱，供電等多方面都進行了革命性的技術改進和創新，使得單比特功耗下降50％。

特徵3．使能自動駕駛網路，秒級故障識別、分鍾級故障自動定位

當數據中心為人工智慧提供了充分的技術支撐去創新時，人工智慧也給數據中心帶來巨大利益，如藉助telemetry等技術將異常信息送到集中的智能運維平台進行大數據分析，這極大提升了網路的運行和運維效率，降低運維難度和人力成本。但是當前計算和存儲正在融合，數據中心伺服器集群規模越來越大，分析的流量成千倍的增長，信息上報或者獲取頻度從分鍾級到毫秒級，再加上信息的冗餘，這些都使得智能運維平台的規模劇增，智能運維平台對性能壓力不堪重負降低了處理的效率。如何減輕智能運維平台的壓力，在最靠近伺服器，最靠近數據的網路設備具有智能分析和決策功能，成為提升運維效率的關鍵。

CloudEngine 16800基於內置的AI晶元，可大幅度提升「網路邊緣」即設備級的智能化水平，使得交換機具備本地推理和實時快速決策的能力；通過本地智能結合集中的FabricInsight網路分析器，構建分布式AI運維架構，可實現秒級故障識別和分鍾級故障自動定位，使能「自動駕駛網路」加速到來。該架構還可大幅提升運維系統的靈活性和可部署性。

引領數據中心網路從雲時代邁入AI時代

自2012年進入數據中心網路市場以來，目前華為已服務於全球6400＋個用戶，廣泛部署在中國、歐洲、亞太、中東、非洲、拉美等全球各地，幫助互聯網、金融、政府、製造、能源、大企業等多個行業的客戶實現了數字化轉型。

2017年華為進入Gartner數據中心網路挑戰者象限；2018年進入Forrester數據中心SDN網路硬體平台領導者；2013－2018年，全球數據中心交換機廠商中，華為連續六年復合增長率第一，發展勢頭強勁。

早在2012年，華為就以「雲引擎，承未來」為主題，發布了CloudEngine 12800數據中心核心交換機，七年以來這款面向雲時代的交換機很好的支撐了數據中心業務彈性伸縮、自動化部署等核心訴求。

而隨著本次華為率先將AI技術引入數據中心交換機、並推出面向AI時代的數據中心交換機CloudEngine 16800，華為也在引領數據中心網路從雲時代邁入AI時代。

2018年，華為輪值董事長徐直軍宣布：將人工智慧定位為新的通用技術，並發布了人工智慧發展戰略，全面將人工智慧技術引入到智能終端、雲和網路等各個領域。而本次華為發布的業界首款面向AI時代數據中心交換機CloudEngine 16800，也是華為在網路領域持續踐行AI戰略的集中體現。

而作為華為AI發展戰略以及全棧全場景AI解決方案的一個重要組成部分，CloudEngine 16800不僅是業界首款面向AI時代的數據中心交換機，還將重新定義數據中心網路的代際切換，助力客戶使能和加速AI商用進程，引領數據中心真正進入AI時代。

5. 請問數據中心級核心交換機目前國家級什麼品牌最好

數據中心交換機市場份額最大的幾家：思科、華為、HP。
思科主推的數據中心核心交換機是 Nexus 7000系列.
華為的是CE12800系列
HP的是S12500系列

硬體性能（比如介面密度高、轉發容量大、時延小、功耗低）最強的是CE12800 > N7000 > S12500
解決方案最強的是 N7000 > CE12800 > S12500
不過如果只買核心交換機的話，思科解決方案的強項也體現不出來。

如果數據中心對性能、可靠性要求較高的話，可以在CE12800和N7000里選。如果要求不高的，就選中小廠家的產品，投資成本低些。

6. 數據中心的構成是怎麼樣的

數據中心系統總體設計思想是以數據為中心，按照數據中心系統內在的關系來劃分，數據中心系統的總體結構由基礎設施層、信息資源層、應用支撐層、應用層和支撐體系五大部分構成。如下圖所示：

數據中心總體架構

數據中心系統總體架構

數據中心從頂層上規劃總體技術架構、設計技術路線和方法，保證網路、數據資源、應用系統、安全系統等各要素之間構成一個有機的整體，實現企業(機構)數據資源管理的聯動和信息的及時監測、匯總與分析。具體各層介紹如下：

(1)基礎設施層

基礎設施層是指支持整個系統的底層支撐，包括機房、主機、存儲、網路通信環境、各種硬體和系統軟體。

(2)信息資源層

信息資源層包括數據中心的各類數據、資料庫、數據倉庫，負責整個數據中心數據信息的存儲和規劃，涵蓋了信息資源層的規劃和數據流程的定義，為數據中心提供統一的數據交換平台。

(3)應用支撐層

應用支撐層構建應用層所需要的各種組件，是基於組件化設計思想和重用的要求提出並設計的，也包括采購的第三方組件。

(4)應用層

應用層是指為數據中心定製開發的應用系統，他包括標准建設類應用、採集整合類應用、數據服務類應用和管理運維類應用，以及服務於不同對象的企業信息門戶(包括內網門戶和外網門戶)。

(5)支撐體系

支撐體系包括標准規范體系、運維管理體系、安全保障體系和容災備份體系。容災備份體系在傳統的數據中心系統中隸屬於安全保障體系，隨著數據地位的提高，容災備份已自成體系。安全保障體系側重於數據中心的立體安全防護，容災備份體系專注於數據中心的數據和災難恢復。