一、什么是數據中心?

什么是數據中心?百度百科給出定義是：數據中心是全球協作的特定設備網絡，用來在因特網絡基礎設施上傳遞、加速、展示、計算、存儲數據信息。數據中心大部分電子元件都是由低直流電源驅動運行的。

數據中心的產生致使人們的認識從定量、結構的世界進入到不確定和非結構的世界中，它將和交通、網絡通訊一樣逐漸成為現代社會基礎設施的一部分，進而對很多產業都產生了積極影響。不過數據中心的發展不能僅憑經驗，還要真正的結合實踐，促使數據中心發揮真正的價值作用，促使社會的快速變革。

通過上述對集中式和分布式架構在資源處理能力、業務支撐能力、安全管理能力、可用性和一致性、運維和管理等多個方面的分析可以看出：

集中式架構在系統復雜度、數據一致性、安全措施實施方便性和運維管理復雜度等方面有一定優勢。分布式架構在資源使用成本和擴展能力、業務部署的靈活和系統可用性等方面具有明顯優勢。而且集中式架構的復雜性可以通過加強管理和設計降低復雜度，安全措施則可以通過增加安全系統和手段加強控制，數據一致性則需要通過先進的分布式系統與大規模運維平臺來支持，當然前提是需要犧牲一定的可用性，這也是分布式架構面臨的一個挑戰，下文我們會進行詳細論述。

四、分布式架構建設的挑戰

隨著數據中心信息系統數量的增加和處理數據量越來越大，分布式架構的優勢會越來越明顯。但是越是先進的架構所面臨的挑戰也就越大，由于分布式架構采用多節點設計，這種架構大的難點是會導致數據一致性和可用性上的挑戰，所有的分布式架構設計都繞不開這兩個挑戰。

在分布式架構中，有一個非常著名的CAP理論(又被稱作布魯爾定理)，定義如下：

對于任何一個分布式計算系統，不可能同時滿足以下三點：一致性(Consistency)、可用性(Availability)和容忍網絡分區(Partitiontolerance)。

一致性通常指數據一致性，即要求所有節點數據保持一致。可用性即要求每個節點在故障時都可以提供服務。容忍網絡分區，通常指各個節點之間的網絡通信性能。

根據CAP理論，分布式系統只能滿足其中兩項而不可能滿足全部三項。

CP模型：不考慮A(可用性)，多個節點之間數據具備強一致性。如果某個節點故障，那么就將這個故障節點丟棄(不考慮A)，否則會導致各個節點之間數據同步被無限延長。為了保證數據的一致性，大多數金融行業的分布式關系型數據庫采用這一模型，

AP模型：不考慮C(一致性)，多個節點之間要求高可用。如果某個節點故障，并與其他節點失去聯系，為了保證節點的可用性，會放棄全局數據一致性(不考慮C)。節點訪問并使用本地節點數據，各個節點數據會導致不一致。大多數非關系型的數據庫采用這一模型，因為不需要高度的數據一致性。

CA模型：不考慮P(容忍網絡分區)，兩個或多個節點之間要求必須具備可用性的同時又要求數據一致。如果某個節點故障，為了同時保證可用性和數據一致性，那么只能對分布式網絡進行強制分區，劃分成多個不同的分區來保證C和A，會導致分區被割裂。

由以上幾個模式可以看出，在分布式計算環境下，P是必須要現實的，否則分布式網絡節點通訊就會出現問題，所以只能在C和A之間做出選擇，即選擇CP模型或者AP模型，實際的選擇需要根據自身的業務場景來根據各個不同的模型特點進行取舍。

對于一些離線的應用或者對可用性要求不高的業務，可以采用CP模型。這一類模型相對簡單，但是應用場景也有限。例如日志數據分析系統，大部分數據都在本地，我們只需要在分布式架構中配置一定的冗余節點和恢復機制即可。如果某個節點出現故障，分析系統會自動等待其他備用節點恢復后再繼續運行，因為短時間停止不會對系統產生太多影響，但是各個節點分析的數據要求必須保持一致性。

在數據中心，核心系統和重要業務系統占比較大，如果采用分布式架構，可能即需要高用性也要求數據一致性，這是分布式架構設計比較大的一個挑戰。

以金融行業為例，保證業務的連續性和高可用性是非常重要的一個需求，可以采用AP模型進行設計。但是數據一致性也是要盡量保證的，因為金融系統如果數據不一致，會產生嚴重的數據問題。關于數據一致性，在分布式架構中可以按程度分為強一致性、弱一致性和最終一致性。為了保證金融系統的高可用和業務連續性，數據強一致性很難達到，弱一致性又無法滿足要求，做為取舍，可以實現數據的最終一致性。在分布式系統中，數據會被存儲在多個節點，各個節點的數據被應用修改后，最終一致性不要求各個節點同時更新數據，只要求盡快將各個節點更新后的數據分布到整個系統中，這樣在保證系統可用性的同時會實現數據的最終一致性，保證金融行業對數據要求。當然，并不是所有的金融業務都可以采用最終一致性的方案，例如核心實時交易系統，必要要求實時處理數據并保持強一致性，這也是目前大多數金融機構核心交易系統還在使用集中式架構的原因。

分布式云數據中心在建設過程中同樣也面臨一些挑戰，主要包括網絡、存儲和計算三個方面：

在網絡方面，多個分布式云數據中心之間的通信是個問題。需要考慮多個不同區域的網絡訪問接入、負載均衡問題。還要滿足分散在多個云數據中心之間的業務通信和切換的需要。目前主流的技術方案是以大二層網絡技術為主，打通多個數據之間的網絡，形成一個統一的邏輯網絡。但是目前各個網絡設備廠商之間的大二層網絡和協議不統一，設備兼容性有一定的問題，這也是分布式云數據中心改造所需要解決的一個問題。

在存儲方面，數據實時同步，實現統一的存儲資源共享并建立高可靠性的數據保護機制，是一個比較嚴峻的挑戰。多個數據中心可能分散在不同地域，各個數據中心之間的網絡帶寬有限，可能無法做到數據實時同步，只能采用異步傳輸。那么數據一致性和完整性可能就等不到保證。上文提到的應用解耦+微服務架構可以解決一部分問題。但是對于傳統的無法進行微服務改造的應用仍然是個難題。在數據一致性和可用性上可能需要一些取舍。

在計算方面，目前技術相對成熟。將資源云化以后，利用云計算技術可以實現對計算資源在多個云數據中心的統一調度和管理。還可以設定權限，進行精細化管理。在計算方面的一些挑戰，通常指對計算資源的管理。例如在某一個應用出現故障時，是將這個資源在本地進行重建還是在其他云數據中心進行遷移和重啟，因為這會影響到各個節點的其他業務訪問，需要提前進行統一的規劃和安排。

五、結束語

相對于傳統數據中心，構建分布式架構的云數據中心是非常有必要的，它影響著數據中心建設的方方面面。在未來，沒有分布式架構的數據中心一定不會是一個優秀的數據中心。通過云計算技術的不斷發展與實踐，我相信分布式架構一定會成為數據中心的未來發展方向。即使未來數據中心的架構不是完全分布式的，但是分布式架構也絕對不會缺席，一定會有分布式架構的一席之地。

本文名稱：分布式架構是數據中心的未來嗎？
本文路徑：http://www.js-pz168.com/news18/98318.html

成都網站建設公司_創新互聯，為您提供企業網站制作、App設計、ChatGPT、面包屑導航、服務器托管、微信公眾號

廣告

聲明：本網站發布的內容（圖片、視頻和文字）以用戶投稿、用戶轉載內容為主，如果涉及侵權請盡快告知，我們將會在第一時間刪除。文章觀點不代表本網站立場，如需處理請聯系客服。電話：028-86922220；郵箱：631063699@qq.com。內容未經允許不得轉載，或轉載時需注明來源： 創新互聯