数据中心网络设计方案,数据中心网络规划设计

如何开始学习大数据？

首先我们要了解Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

Java：只要了解一些基础即可，做大数据不需要很深的Java技术，学javaSE就相当于有学习大数据基础。

Linux：因为大数据相关软件都是在Linux上运行的，所以Linux要学习的扎实一些，学好Linux对你快速掌握大数据相关技术会有很大的帮助，能让你更好的理解hadoop、hive、hbase、spark等大数据软件的运行环境和网络环境配置，能少踩很多坑，学会shell就能看懂脚本这样能更容易理解和配置大数据集群。

还能让你对以后新出的大数据技术学习起来更快。Hadoop：这是现在流行的大数据处理平台几乎已经成为大数据的代名词，所以这个是必学的。

Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN，HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面，MapReduce是对数据进行处理计算的，它有个特点就是不管多大的数据只要给它时间它就能把数据跑完，但是时间可能不是很快所以它叫数据的批处理。

Zookeeper：这是个万金油，安装Hadoop的HA的时候就会用到它，以后的Hbase也会用到它。

它一般用来存放一些相互协作的信息，这些信息比较小一般不会超过1M，都是使用它的软件对它有依赖，对于我们个人来讲只需要把它安装正确，让它正常的run起来就可以了。

Mysql：我们学习完大数据的处理了，接下来学习学习小数据的处理工具mysql数据库，因为一会装hive的时候要用到，mysql需要掌握到什么层度那?你能在Linux上把它安装好，运行起来，会配置简单的权限，修改root的密码，创建数据库。

这里主要的是学习SQL的语法，因为hive的语法和这个非常相似。Sqoop：这个是用于把Mysql里的数据导入到Hadoop里的。

当然你也可以不用这个，直接把Mysql数据表导出成文件再放到HDFS上也是一样的，当然生产环境中使用要注意Mysql的压力。

Hive：这个东西对于会SQL语法的来说就是神器，它能让你处理大数据变的很简单，不会再费劲的编写MapReduce程序。有的人说Pig那?它和Pig差不多掌握一个就可以了。

Oozie：既然学会Hive了，我相信你一定需要这个东西，它可以帮你管理你的Hive或者MapReduce、Spark脚本，还能检查你的程序是否执行正确，出错了给你发报警并能帮你重试程序，最重要的是还能帮你配置任务的依赖关系。

我相信你一定会喜欢上它的，不然你看着那一大堆脚本，和密密麻麻的crond是不是有种想屎的感觉。

Hbase：这是Hadoop生态体系中的NOSQL数据库，他的数据是按照key和value的形式存储的并且key是唯一的，所以它能用来做数据的排重，它与MYSQL相比能存储的数据量大很多。

所以他常被用于大数据处理完成之后的存储目的地。

Kafka：这是个比较好用的队列工具，队列是干吗的?排队买票你知道不?数据多了同样也需要排队处理，这样与你协作的其它同学不会叫起来，你干吗给我这么多的数据(比如好几百G的文件)我怎么处理得过来，你别怪他因为他不是搞大数据的，你可以跟他讲我把数据放在队列里你使用的时候一个个拿，这样他就不在抱怨了马上灰流流的去优化他的程序去了，因为处理不过来就是他的事情。

而不是你给的问题。

当然我们也可以利用这个工具来做线上实时数据的入库或入HDFS，这时你可以与一个叫Flume的工具配合使用，它是专门用来提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(比如Kafka)的。

Spark：它是用来弥补基于MapReduce处理数据速度上的缺点，它的特点是把数据装载到内存中计算而不是去读慢的要死进化还特别慢的硬盘。特别适合做迭代运算，所以算法流们特别稀饭它。

它是用scala编写的。Java语言或者Scala都可以操作它，因为它们都是用JVM的。

数据分析入门教程

数据分析是时下十分热门的一个就业方向AI爱发猫 www.aifamao.com。在互联网迅速膨胀的年代，各行各业都少不了数据分析。数据分析是一门很深的学问，其中蕴含了不少知识。

今天我们就从3个方面来为大家简单地介绍一下数据分析的相关知识，希望今天的内容可以帮助到那些想转行进入数据分析领域的朋友，这也算是数据分析的入门教程了，可以对初学者或初入数据分析行业的人，对数据分析有一个更深一步的了解和巩固。

一、什么是数据分析数据是数据分析的首要材料。它可以是汇总整理后的数据，也可以是未汇总的原始数据。数据分析是数据分析师的一切。

数据分析师说白了就是分析数据的一类人，以数据为中心，运用各种分析方法得到自己的结论。说到这个就值得来为大家说一下什么是心智模型。心智模型是就是对外界的假设和确信的观点，这对于数据的解释是非常有影响的。

明确自己的心智模型、了解自己的缺陷是得到正确统计模型（统计模型是数据分析的根基）的关键。还有就是管理好管理好自己的心智模型是数据分析工作的重点。二、如何成为一个数据分析师一般，数据分析师分为两类。

第一类是编程类；第二类是非编程类。无论哪一类，都需要先入门数据分析。

小编为大家推荐三本入门必看书籍：《深入浅出数据分析》可快速了解自己是否适合数据分析职位；《谁说菜鸟不会数据分析》了解数据分析流程和方法；《数据化管理》帮助了解数据在市场、营销等方面的应用。

第一类编程类需要的技术有Excel、PPT、以及SQL等；第二类非编程类需要的技术有Python、R编程。三、工作流程1：确定问题。数据分析师的首要步骤就是认清问题，进而解决问题。

明白客户的问题是什么，多提问题、多咨询以确保自己得到信息的完整性，帮助客户来思考问题。所以，认清问题、明确分析目的是数据分析的首要任务。2：分解问题。把大问题拆解成小问题然后进行分析解决。

问题拆解以后，我们经常使用的一个分析方法是对比分析法，找出数据中影响最大的数据变量，也就是找出差异最大的数据。对比方法是数据分析中最常用、最管用的方法之一。

除了对比方法，我们还可以基准假设等等一系列方法。3：评估问题。问题已经被拆解，我们需要评估是否帮助我们实现目标。我们采用的也是对比方法或者其他统计学中的方法。

评估问题的目的是找出解决问题的方法，从而形成自己的判断。4：得出决策。通过一系列分析，终于得到了解决问题的策略。然后用简单、专业、直截了当的方法呈现出来，以确保自己的意见传达到位。

最后需要告诉大家的就是，想要学习数据分析也是一件很困难的事情，是需要大家一步一步踏实往前走的，所以大家在学习的时候，一定要用心学习，做一名合格的数据分析师。

如何设计私有云和数据中心

企业构建一款私有云往往更能满足企业在公共云服务中所无法实现的许多目标，而与此同时，其还能够帮助企业满足任何程度的性能和安全基础设施需要。

同样，在企业内部维护基础设施将潜在的把对资源的需求转移到昂贵的广域网连接到云。虽然构建一款私有云与建立一个企业数据中心基础设施有诸多的相同的步骤，但他们在如下三个主要方面还是存在着一定的差异。

多租户的安全问题 传统的IT驱动的基础设施与私有云的第二大主要区别是安全模型。在典型的IT环境中，是在企业内部的网络进行网络安全控制的。

这主要是因为大多数网络都是IT部门控制的，所以不存在需要考虑管理控制界限的问题。

但是，如果允许企业的业务部门自行部署他们自己的服务器，并按照相应的行政级别自行管理，IT部门可能对他们的自行管理表示充分的不信任，需要替该业务部门及其他的部门保护核心基础设施。

实现这种内部的安全性并不难，但它需要一个完全不同的心态，实现网络安全。过去的那些区分网内网外的日子已经一去不复返了。

取而代之的是一个单一的“外部网络”再加上众多的“内部网络”——每一个网络都有自己的安全策略和管理域。

另外值得一提的是，这个内部隔离的安全模型是非常可取的，甚至是指私有云基础架构之外，取决于管理控制的界限。

即使是在一个单一的、严密的自上而下的管理控制网络之下，有一些内部的安全功能对于防止攻击或恶意软件的侵扰蔓延是非常有用的。 这是一个值得调查采用的方法，无论您企业当前是否正在实施一款私有云。

不间断的可扩展性 最后，基础设施的设计可以很容易的实现不间断地缩放是实现大多数私有云的一个关键要求。根据基础设施的大小和复杂性要求，这种设计可以意味着不同范围内的东西。

它可能是部署一台服务器和核心网络基础设施的问题，可以扩展到其初始大小的几倍而无需缩放叉车。或者，它可能涉及更复杂的存储，利用基于对象的存储，努力提供一个容易的方法来提供可扩展性和冗余设计。

无论基础设施的建设和管理有着怎样的不同，其请务必密切注视不受约束的业务部门如何消耗的计算资源，及其对于IT部门的能力将产生的影响，以保持基础设施的运行是极其重要的。

均衡管理能力 一个传统的内部部署虚拟化基础设施与可以被称之为私有云的架构之间最为重要的区别在于管理层。或者，也可以说，更重要的是，管理层是如何使用IT的。

例如，想象一个传统的IT部门，支持基于虚拟化基础设施的现代化刀片服务器。把齿轮和这个基础设施放在一起可以支持一个私有云。然而，企业的管理层可能会完全限制IT的使用。

如果一个业务想要部署一些服务器——即使是虚拟服务器也需要向IT部门申请。而且无论IT部门使用何种管理工具，都要基于他们部门的时间日程安排来完成相应的请求。

一般来说，任何私有云基础设施都将提供某种程度的自助服务。这可能意味着，企业的业务部门可以在整个生命周期，由始至终的管理所有计算资源。

或者它可能只是自动化生命周期的一个部分，已经被证明是企业所面临的一个挑战，因为它涉及到服务的交货时间或支持响应时间。

例如，IT部门可能能够提供私有云管理工具，允许一个业务部门提出计算资源请求，但仍可能在审批过程中行使监督权。或者，可能让整个过程完全自动化，提供允许业务部门自行“购买”资源实现自助服务。

围绕着访问级别的限制决定问题，并不是一个你企业打算建立多好的公共云的问题。其甚至通常都不是一个成本问题，因为大多数云管理框架都能够不同程度的控制终端用户。

相反，它是一个云管理软件层的功能与业务部门的技能设置以及他们所急于解决的挑战的匹配问题。例如，一个业务部门没有在充分理解的基础上，就暴露一个程度很高的粒度计算实例绝对没有什么好处。

相反，如果他们掌握了相关的技能，限制相关的访问，他们就可以自行处理与IT部门的冲突。

最后，目前的挑战是选择一款云管理软件包（甚至是自行开发您符合您企业业务部门的软件），以满足支持您企业业务部门发展的需要。 最终，构建一款私有云较之建设一个现代化的企业计算基础设施并没有什么不同。

虽然在围绕着基础设施如何进行管理、需要部署什么样的内部安全功能、以及如何保持积极的扩展能力方面存在着一些关键的区别。他们在硬件和软件的使用方面大致相同。

即使你的企业不是要建立一个私有云，这几点关键性的不同也是值得您进行思考的问题。毕竟，随着时间的推移，“传统”的计算基础设施的概念最终会被私有云取代。

云高通监控设备好用吗？

IDC网络解决方案有哪些

对于只有基本要求的数据中心，网络结构可采用三层系统结构。

第一层，Intenet连接层的设备具有以下的特点：高速的路由交换能力，该设备提供Gps一级的系统容量，实现访问请求和内容流量在IDC和多个ISP网络间的转接和控制。

对各种高级路由协议（如BGP等）的全面支持，以实现路由信息的交换和路由策略。具备丰富的接口类型。提供多种网络端口和相应的链路协议。

第二层，分配层，在基本需求的IDC中分配层不需要为其提供高层交换能力，而是需要为其提供高速高性能的二、三层交换。

同时，在上行链路上运行IGP协议、基于IP的流量均衡和冗余，并可同时作为服务器群的缺省网关。第三层，接入层直接接入服务器群，提供第二层流量会聚。

并且通过VLAN和／或PivateVLAN隔离不同用户的服务器群。

■后台管理平台作为提供网络及业务管理的后台管理平台，包含有：IDC控制中心（IDC的网络管理中心）；IDC客户中心（用户对其服务器进行更新、维护）动态业务复制区等（用户数据的备份）。

其安全性和易操作性是同时需要的。可以采用二级网络结构。

第一级采用交换机（Cat4800、Cat3500、Cat2900）将服务器接入后台管理平台网络，第二级采用两台大容量、高性能交换机6500将所有第一级的交换机汇聚。同时连接到各业务中心。

这种网络结构的优点是通过对PivateVLAN的支持，能够简化网络设计，减少IP地址的浪费，同时又可以使不同用户群可以享有同样的服务而相互之间完全独立。

在后台管理平台与前台核心层之间放置单向防火墙，使得在收集网络流量数据的同时又可保证其安全性。■设备选择对于基本需求的数据中心，可采取的设备配置有：Intenet连接层有两种重要的配置原则。

其一，使用Cisco7200750012000系列。

其中，Cisco72007500提供大量的中低速端口和少量的高速端口；Cisco12000系列提供大量高速接口，同时保证在增加新的网络接口时性能呈线性增长。

其二，选用Catalyst60006500系列产品，并配置三层交换子模块（MSFC）。在上行链路和IDC内部网络之间运行路由协议。

Catalyst60006500的FlexWan模块同时提供多种中高速WAN接口的选择。这种配置适用于具有少量ISP网络对接要求的IDC.分配层通常采用三层交换机，大容量，具有服务器负载均衡功能。

多采用Catalyst60006500（MSFC+SLB）。端口选用千兆以太网短距端口，对接第一层和第三层设备。小型网络可选用Catalyst4000系列交换机，选配三层交换引擎。

接入层通常选择二层千兆交换机。常选用的是Catalyst35002900系列产品。

由于接入层设备与客户服务器放在同一个或相邻机架，所以应根据不同客户服务器群的大小，来选择具有不同接入接口（10/1000M以太网）数量的型号。