百度数据中心建设思路 第1篇
从布点、收集、存储、刷新、识辨、关联、挖掘、决策、行动、再到反馈，这样一个闭环，才能让数据驱动业务。在数据真实性的前提下，数据驱动业务，才能以数据为驱动，为企业提供经营决策，创造效益。构建大数据分析系统（数据中台），存在一下问题：
(1) 数据采集的正确性确定难，从一端流向另一端，不可避免会产生转化率的问题，如何将非真实的数据与异常的数据过滤掉，收集真实的数据，实现完整的数据闭环，才能让数据挖掘、数据分析变成商业价值。数据真实性的收集，异常数据的过滤，在大数据平台建设过程中，是建设的难点之一。
(2) 技术选型困难，不同业务方有不同的数据需求，技术选型时依据这些客观需求及主观偏好，会选择不同的计算框架和数据组件，搭建一个合适特定行业的业务架构与技术架构，让企业转型变简单，也成为建立大数据分析系统的难点；
(3) 数据需求多样，业务部门需求多样化，包括报表计算、可视化看板、数据探索、数据服务、结果推送、数据采集及迁移、标签体系、用户触达、数据应用；
(4) 数据管理复杂，数据的可解释性、可管理性要求越来越高，各种新存储架构的加入，使得元数据管理和数据流程标准化更加复杂；
(5) 数据权限管理，数据赋能的体系中权限控制是很关键的功能，需要实现各种级别的数据权限，组织架构、角色、权限策略自动化，以及对新的计算架构的权限管理。
(6) 数据成本高量化难，数据成本包括集群成本、运维成本、人力成本、时间成本等，持续系统地计算这些成本需要在系统架构中加入相应的统计接口，而现有的大多数中台并没有将这些接口考虑在内。
(7) 数据标准建立和协调困难，数据标准化建设主要包括，数据建设规范中的数据安全规范、数据存储规范、数据建模规范、数据接入规范；数据消费规范中的数据销毁规范、数据调用规范、数据权限规范；
百度数据中心建设思路 第2篇
建设大数据管理中台，按照统一的数据规范和标准体系，构建统一数据采集-治理-共享标准、统一技术开发体系、统一接口API，实现数据采集、平台治理，业务应用三层解耦，并按照统一标准格式提供高效的数据支撑服务，保证上层业务应用系统能够更加专注于业务流与数据流的梳理和重构，从而释放数据压力，节约系统开发周期，提升系统建设效率，满足企业、政府数据精细治理、分类组织、精准服务、安全可控的数据资源体系管理目标。
百度数据中心建设思路 第3篇
（一）数据仓库分层技术
※ ODS 层：原始数据层，存放原始数据，直接加载原始日志、数据，数据保持原貌不做处理；
※ DWD 层：对ODS层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）、维度退化脱敏等；
※ DWS 层：以DWD为基础，按天进行轻度汇总；
※ DWT 层：以DWS为基础，按主题进行汇总；
（二）数据标准化设计技术
(1) ODS原始数据层
Ods层命名空间namespace=ods；
Ods层表命名方式tablename=源系统名+表名；
该层数据首先从kafka接入，然后通过一定的解析方式，最后逐条存入相应的表中。
(2) DWD明细数据层
Dwd层命名空间namespace=dwd；
Dwd层表命名方式tablename=源系统名+表名；
Dwd层与Ods层是一对一的关系，对Ods层数据进行清洗（去除空值，脏数据，超过极限范围的数据）、维度退化脱敏等；
(3) DWS服务数据层
Dws层命名空间namespace=dws；
Dws层表命名方式tablename=自定义表名；
Dws层与Dwd层是一对多关系，以Dwd层为基础，按天进行轻度汇总；
(4) DWT数据主题层
Dwt层命名空间namespace=dwt；
Dwt层表命名方式tablename=自定义表名；
Dwt层与Dws层是一对多关系，以Dws层为基础，按主题进行汇总。
数据仓库分层技术；
※ 清晰数据结构：每一个数据分层都有它的作用域和职责，在使用表的时候能更方便地定位和理解。
※ 减少重复开发：规范数据分层，开发一些通用的中间层数据，能够减少极大的重复计算。
※ 统一数据口径：通过数据分层，提供统一的数据出口，统一对外输出的数据口径。
※ 复杂问题简单化：将复杂的任务分解成多个步骤来完成，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。当数据出现问题之后，不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。
屏蔽原始数据的异常：不必改一次业务就需要重新接入数据。
百度数据中心建设思路 第4篇
一年省下的电，足够供应一座13万户家庭的小城市。
在山西省阳泉市市郊一片光秃秃的山坳里，有一栋流线型的建筑，这就是百度云计算（阳泉）中心。它于2012年动工，服务器设计装机规模超过16万台。2014年，数据中心正式投入使用，“百度大脑”的计算能力，很大一部分就来自阳泉。
阳泉是一座小城，依煤而生，曾经有60%至70%的人生活与煤矿有关，至今煤矿仍是阳泉的主导产业。煤电价格便宜，是百度将数据中心设置在此的原因之一，但数据中心并没有因此而肆意浪费电能，相反，他们引入了多种清洁能源。
人工智能的服务器极其昂贵，一组整机柜成本接近100万元。记者数了数，在一间普通教室那么大的房子里，一排15组整机柜，一共8排。算下来，仅这间房子里的服务器价值就超过亿元。
按说这么金贵的仪器，机房连灰尘都不能有，更不要说水了，但记者竟然在屋顶发现了西瓜那么粗的水管。
“这是百度自主研发的OCU（顶置冷却Overhead Cooling Unit）新型空调末端和水侧免费冷却系统。”阳泉数据中心资深系统工程师黄民民用一张动图进行了介绍。简单说，就是通过在服务器整机柜顶端加装末端送风系统，利用空气对流原理，让服务器排出的热风上升，通过水冷系统后，变成冷风，自然下沉，形成循环。
听起来简单，但运用的都是高科技。此前，各企业普遍靠空调给服务器降温，昼夜不停，因为服务器金贵，既不能热着，也不能吹着。如果使用室外的空气直接吹，就会对服务器造成空气污染和腐蚀。百度使用了AHU（Air Handle Unit）风墙冷却技术，结合百度自主研发的高温耐腐蚀服务器，在40多摄氏度高温仍然能够正常运行，可全年实现风侧免费冷却。
数据中心楼下的污水处理装置。利用这套独创的数据中心污水回收再利用技术，约60%的废水能够实现再利用。记者 佘颖 摄
水是宝贵的资源，冷却用过的水更不能轻易浪费。数据中心的楼下就像一座小型污水处理厂，配置了各种过滤装置、自动加药器。这在国内其他数据中心很少见到。利用这套独创的数据中心污水回收再利用技术，约60%的废水能够实现再利用。算下来，数据中心园区年均节水量可达48万吨，相当于4000多户居民一年的用水量。
水、风、太阳能，各种绿色资源都被运用在数据中心。数据中心的楼顶上装着一排排蓝色的光伏片，太阳能光伏发电直接给服务器供电，即发即用。今年，数据中心又签约风力发电2600万千瓦时。光伏与风电等清洁能源技术的使用，使得阳泉数据中心全年二氧化碳减排万吨，相当于142万棵树一年的二氧化碳吸收量。
作为一家高科技企业，百度的系统优化更是拿手本事。例如，百度云采取了分层存储方式，经常被调取的资料位于上层，80%的冷数据位于下层，在不影响数据响应速度的前提下，自然减少了运算量。
“整个园区采用了百度400多项国际、国内技术专利，全年约96%的时间无需开空调压缩机，就能实现自然凉，即免费冷却”。黄民民说，“等到全部建成后，阳泉中心年节约用电量可达亿千瓦时，相当于13万户家庭全年的用电量”。
节能的同时，数据中心也省下了不少钱，让消费者得了实惠。比如目前国内唯一一个还在免费为网民提供私人云服务的百度网盘，如果不是因为这400多项技术改进，成本将比现在增加3倍至4倍。
新兴产业需加速节能减排
我国数据中心总体能耗偏高，需在一年内将PUE值降低。
节能减排，不仅是传统产业的紧迫任务，新兴产业同样面临这一问题。
中国信息通信研究院产业与规划研究所云计算与大数据研究部副主任唐炜表示，当前大数据已上升为国家战略，我国逐步进入数字经济时代，并由政府推动数据共享和流通，激活了大数据产业新动能。数据产业成为风口的同时，也让数据中心的节能减排变得愈发重要。
我国此前的数据中心主要由移动、联通、电信等运营商建设。随着云服务市场的兴起，不少民营企业也意识到数据中心的重要性。阿里巴巴、百度、腾讯和一些量级较轻的公司都加大马力建设数据中心。
潮水般涌入的社会资本，加上原本就大手笔的国有运营商，让数据中心建设成为“高速赛道”。贵州、云南、宁夏、内蒙古、重庆、山西各地政府，特别是欠发达地区，纷纷将数据中心作为新兴产业的标志性基础设施，积极引进，大力建设。《2016-2017年中国IDC产业发展研究报告》显示，2016年我国数据中心市场总规模为亿元，同比增长。这个数字远高于全球的平均增速。
特别需要注意的是，因为“三去一降一补”等压力，2016年转型进入IDC（互联网数据中心）领域的传统企业数量进一步增长。房地产业、纺织业、材料制造与加工业、机械制造业等传统企业在厂房、水电等基础设施方面具有一定优势，可以为数据中心提供起步条件，但这些转型而来的数据中心在节能减排方面又面临更多困难。
与国际先进水平相比，我国数据中心总体能耗水平一直偏高。住房和城乡_2015年12月颁布的《绿色数据中心建筑评价技术细则》规定，数据中心设计PUE值应小于等于。PUE值是国际上判断数据中心能耗的通用标准，我国的标准代表着每消耗2千瓦时电，就有1千瓦时用于系统消耗，另一半才用于计算本身。
作为对比，2014年“绿色网格”发布的国际平均水平就已经达到。目前，国内新建的数据中心平均PUE为。也就是说，每消耗千瓦时电，就有千瓦时用于系统消耗。如果再考虑到此前大规模建设的数据中心技术相对落后，我国数据中心的能源浪费将更加惊人。2010年时，有业内媒体推算，当时我国数据中心机房消耗的空调冷却系统的能量至少为84亿千瓦时，这意味着为服务器提供冷却的机房空调系统能耗大约能达到我国空调设备每年总能耗的四分之一。
当然，我国有部分数据中心已经走进世界先进行列，比如百度阳泉中心模组2016年年均PUE为，意味着每消耗千瓦时电，只有千瓦时用于系统消耗。但这样的绿色数据中心仍是少数。因此，工信部信息通信发展司政策与标准处处长黄业晶建议，我国需加快绿色数据中心技术研发应用，加快绿色数据中心产业生态建设，并抓紧修订绿色数据中心标准。
留给新数据中心的时间已经不多。2016年12月份出台的《“十三五”国家信息化规划》提出的目标是，到2018年，云计算和物联网原始创新能力显著增强，新建大型云计算数据中心电能使用效率（PUE）值不高于；到2020年，形成具有国际竞争力的云计算和物联网产业体系，新建大型云计算数据中心PUE值不高于。要在一年时间里，将PUE值降低，对于数据中心建设者来说，将是巨大的挑战。