随着信息技术的不断进步和高校数据需求的日益增长，高校现有的数据中心正面临着前所未有的挑战。一方面，海量数据的快速增长对存储容量和数据处理能力提出了更高要求；另一方面，老旧的数据中心架构在扩展性、灵活性和安全性方面已难以满足当前及未来高校信息化建设的需求。

因此，为了提升高校信息服务的效率与质量，确保数据的完整性、安全性和高效利用，高校亟需对数据中心进行全面改造升级。旨在构建一个高性能、可扩展、安全可靠且灵活高效的云数据中心，为教学科研提供有力支持，同时也为高校信息化建设的长远发展奠定坚实基础。在这一背景下，超融合系统凭借其出色的性能、灵活性和可扩展性，成为了构建新一代高校云数据中心的基础架构。

随着信息技术的迅猛发展，高校数据中心已成为智慧校园建设的关键基石。作为数据存储、处理与分析的核心平台，高校数据中心承载着教学、科研、管理等多方面的数据需求，为高校的信息化建设提供了强有力的支撑。

高校数据中心不仅实现了数据的信息化采集、高效传输与安全存储，还通过先进的处理技术，为师生提供了便捷的数据查询与分析服务。从海量的教学资源到精密的科研成果，从日常的行政管理信息到复杂的科研实验数据，高校数据中心都能够迅速、准确地处理与传输，极大地提升了高校的教学与科研效率。

然而，随着高校业务的不断扩展和数据量的急剧增长，传统数据中心架构在承载这些数据时逐渐显得力不从心。数据的庞大总量和迅猛增速，对高校数据中心的存储能力、处理速度和安全性都提出了更高的要求。同时，不同数据的时效性差异也带来了额外的管理挑战，如常用数据的频繁访问与过期数据的长期保存等。

因此，面对这些挑战，高校需要不断探索和创新，以更加高效、安全、可靠的方式管理和利用这些宝贵的数据资源。通过引入先进的云计算、大数据与人工智能技术，高校数据中心正逐步向云化、智能化方向转型，致力于构建一个高性能、可扩展、安全可靠的云服务平台。这一平台不仅能够满足当前高校的数据需求，还能够为未来的信息化建设提供坚实的基础，共同推动高校教学、科研与管理的持续升级和高质量发展。

相较于其他行业，高校信息化应用的承载对数据中心的要求显得尤为严格与苛刻，而数据中心作为智慧校园的重要组成部分，其一系列独特且至关重要的特点与要求。这些要求主要体现在以下几个方面：

• 海量数据存储：高校数据中心需要存储大量数据，包括师生基本信息、教学数据、科研数据、管理数据等。这些数据种类繁多，存储需求巨大。

• 高性能处理：由于高校数据中心承载着大量数据分析和处理任务，如数据挖掘、统计分析、机器学习等，因此需要具备高性能的处理能力。

• 跨系统融合：高校数据中心需要实现不同信息系统之间的数据融合，如教务系统、图书管理系统、科研管理系统等，以打破信息孤岛，实现数据共享。

• 支持多样化应用：高校数据中心需要支持多种应用场景，如在线教学、远程教育、科研合作等，为师生提供便捷的信息服务。‌

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当前，仍有较多高校仍采用传统的物理服务器与集中式存储架构来承载信息化应用，然而，这一架构在实际应用中暴露出了诸多挑战，严重制约了高校信息化与智慧化建设的步伐。具体体现于以下几个方面：

• 海量数据增长：随着高校信息化建设的深入，教学、科研、管理等方面产生的数据量急剧增加，给数据存储带来了巨大压力。

• 高性能需求：高校数据中心需要支持大量并发访问和复杂的数据运算，如在线教学、远程教育、科研数据分析等，这对存储系统的性能提出了高要求。

• 敏感数据泄露风险：高校数据中心存储着大量师生个人信息、科研成果等敏感数据，一旦泄露将对个人隐私和学术声誉造成严重损害。

• 数据安全防护不足：部分高校数据中心的数据安全防护措施相对薄弱，难以应对日益复杂的网络攻击和数据窃取手段。

• 资源分配不合理：传统高校数据中心在资源分配上往往存在不合理现象，如某些部门或项目占用过多资源，而其他部门或项目则资源不足。

• 资源利用率低下：部分高校数据中心存在资源闲置或低效利用的问题，导致资源浪费和成本上升。

• 信息孤岛现象：由于各部门之间数据标准和格式不统一，导致数据共享和融合难度大，影响了数据的有效利用。

• 数据治理体系不完善：部分高校在数据治理方面缺乏统一规划和有效管理，导致数据质量不高、数据应用受限等问题。

我司认为高校数据中心的规划设计，必须以实用为主，一切建设以经济实用、适用为出发点并具有一定的技术前瞻性。结合需求及当前业务数据存储面临的问题，主要思路如下：

应确保数据中心的高可用性和容错性。采用冗余设计和备份策略，建立监控系统，实时监测服务器、网络和存储设备的状态，及时发现和解决故障。

高校信息数据的隐私和完整性至关重要。采用访问控制、身份认证和加密等安全技术，建立备份和恢复机制，防止数据丢失或损坏。

高校数据中心应适应不断增长的数据量和用户需求。采用分布式存储和计算架构，支持水平扩展，实现无缝的系统升级和扩容。

明确高校的业务需求，包括对现有业务的梳理、对未来业务发展的预测以及如何满足业务战略转型的需求。通过对业务的深入理解，能够为云数据中心的整体规划提供明确的方向和目标。

按照云化数据中心建设阶段及需求明确不同阶段按照步骤进行实施，满足阶段性增长的信息化建设需求及成本考量。

数据中心设计应该保证IT基础架构与业务松耦合，不论是硬件平台还是虚拟机都能按需横向扩容，满足长期发展要求，能够根据业务需求灵活地增加或减少资源。

高效运转优化数据中心的资源配置，提高整体的计算和存储效率，系统可靠性分为多个方面进行考量，整体架构可靠性、数据可靠性、避免单点故障，在系统运行方面，则应该通过主备、冗余、集群等多种方式多个层面来保障业务的可靠性。

充分利用平台优势发挥易于管理、统一运维优势，降低数据中心的运维难度，提高自动化水平。

安全可靠则需要建立完善的安全防护体系，保护用户数据的安全性和隐私性，同时满足相应国家政策要求的等保条例，在多个维度保护数据中心的安全。

通过更高的资源利用率，更灵活的架构，帮助数据中心降低整理能源消耗，打造更节能的云化数据中心，进一步为高校节约运营成本。

图1 威努特高校云化数据中心超融合架构图

本方案以遵循高校的信息化建设原则，积极加快数字化时代教育变革。建设智慧校园，统筹建设一体化智能化教学、管理与服务平台，利用现代技术加快推动人才培养模式改革，实现规模化教育与个性化培养的有机结合。

云化数据中心的建设能够夯实智能化校园、智慧校园的基础设施底座，遵循统筹规划、分步实施、灵活拓展、高效稳定、安全可靠等原则进行设计，采用先进的云计算技术、大数据、分布式集群、安全体系对云数据中心进行建设，打造一套高性能、高可用、高效率及易于安装维护的IT基础设施平台。

云数据中心整体架构包含IT资源池、核心交换区、网络出口区、运维管理区、安全等几大模块，IT资源池主要采用超融合和数据中心云管理平台进行搭建，超融合是以虚拟化技术和x86服务器为主，融合软件定义计算、软件定义网络、软件定义存储等各类能力，通过标准的硬件为业务提供这些资源。

以超融合构建的IT资源池，硬件部分仅仅包括服务器和网络交换机，所有的超融合软件、业务虚拟机运行在这个资源池中，不仅能为业务提供计算和存储资源，也能实现不同业务的网络区域隔离、集成网络安全模块实现安全管控。

威努特超融合通过软件定义计算能力为高校信息系统提供了强大的支撑。它采用动态负载均衡技术，根据实时负载智能分配计算资源，确保高校信息系统高效运行。在紧急情况下，疏散优先级功能可迅速将关键教学任务、科研数据迁移至安全节点，保障业务连续性。

此外，FT容错技术通过冗余部署和故障切换，有效应对硬件故障，确保高校信息系统服务不中断。资源弹性拓展能力使系统能根据高校业务需求自动调整资源规模，灵活应对学生数量增长、科研项目扩展等挑战。

在资源管理层面，系统实现了资源回收和内存预占功能，避免资源浪费。同时，内存超分技术提高了内存利用率，进一步提升了高校信息系统的性能和稳定性。

威努特超融合软件定义网络功能为高校信息系统提供了灵活且安全的网络架构。它支持安全组功能，通过精细化的访问控制策略，有效隔离和保护不同学院、部门的信息系统，确保数据安全。

同时，双栈网络支持IPv4和IPv6双协议栈，满足高校信息系统对新旧网络协议的兼容需求，促进信息资源的互联互通。网络QOS（服务质量）保障技术则确保关键业务如在线教学、科研数据传输等获得优先网络资源，提升用户体验。

此外，软件定义网络还集成了DHCP服务，自动分配IP地址，简化网络管理。网卡多队列技术则提升了网络数据传输的并发处理能力，为高校数字化应用提供高性能的网络支撑。这些特性共同构建了高效、安全、可靠的高校信息网络环境。

软件定义存储为高校数字化应用构建了强大的存储基础设施。它采用副本技术，确保关键数据在多个节点上备份，增强数据可靠性和容错性，保护高校的教学资源和科研成果。延伸集群技术则扩展了网络的覆盖范围，实现跨校区、跨地域的网络互联，促进信息共享。

此外，增强型快照技术提供快速、安全的数据备份和恢复能力。压缩算法减少数据传输和存储的开销，提高网络效率。重构优先级和页面大小调整则根据业务需求优化网络性能。存储服务则提供高效、可扩展的数据存储解决方案，满足高校数字化应用不断增长的数据存储需求。

动态资源调度 (Dynamic Resource Scheduler，简称DRS) 可周期性地检测一个或多个聚合组内节点负载情况，如果不平衡，在不中断系统的情况下通过将虚拟机从CPU或者内存利用率比较高的主机迁移到利用率比较低的主机上，从而达到各个节点上负载的平衡。

用户在集群内创建资源时可能会指定同一节点创建，在运行过程中虚拟机业务压力可能增大，这些都可能造成某个或者某些主机性能不足，集群内各节点 CPU、内存资源利用率不平衡。负载过轻的主机资源利用率低，造成浪费；负载过重的主机容易出现资源超配，会降低虚拟机的性能和稳定性，从而影响业务的正常运行。 

图2 威努特超融合DRS资源动态均衡功能

DRS能够持续监控当前集群中各节点的CPU、内存的使用情况和虚拟机的主机分布情况，并自动生成虚拟机在线迁移调整计划，动态调整虚拟机的运行位置，使集群的计算资源达到均衡使用的效果。 

DRS技术采用的是“虚拟机在线迁移”的方式，只调整虚拟机的节点运行位置，不会改变存储运行位置，迁移过程不会对虚拟机上的业务造成影响。

DRS支持自动触发和手动触发两种模式，会按一定策略热迁移特定节点上的虚拟机，为保证虚拟机迁移成功，对于一些业务敏感性比较高的虚拟机，可以禁止DRS调度迁移该虚拟机。 

FT（Fault Tolerance）容错是虚拟机的一种高可用模式。正常状态时，容错虚拟机有两台，运行在不同的节点上，一主一备，由主虚拟机对外提供服务。当主虚拟机不能正常使用时，则切换备虚拟机提供服务，保证业务连续性。相比HA的虚拟机疏散和迁移，容错虚拟机切换时间更短，一般在2~3秒可将备虚拟机切换为主虚拟机。此时虚拟机处于“FT未受保护状态”，用户可以通过启动一台新的备虚拟机，重新建立容错关系。此外，普通虚拟机和容错虚拟机可以相互转换，此过程会导致虚拟机重启。

图3 威努特超融合系统FT功能介绍

主虚拟机和备虚拟机会通过存储网络进行磁盘和内存数据同步，也可以配置其它网络作为同步网络，推荐使用10GE网络。

图4 威努特超融合系统NUMA功能介绍

对于物理CPU，为扩展内存，现代CPU常使用多NUMA架构。多NUMA架构的物理CPU中，存在多个NUMA Node，每个NUMA Node都有CPU和内存，不同NUMA Node之间通过QPI（Intel）等总线进行通信，NUMA Node中的CPU和内存通过IMC总线进行通信。在这样的架构下，CPU访问本地NUMA Node中的内存比访问其他NUMA Node中的内存具有更低的延时。

在虚拟化的环境中，如果不开启NUMA功能，虚拟机无法感知物理CPU的NUMA拓扑，会导致内存访问延时较高。因此，需要开启NUMA功能，将物理CPU的NUMA拓扑透传给虚拟机。虚拟机的规格依据其虚拟CPU的数量，可以分为窄虚拟机和宽虚拟机。窄虚拟机的虚拟机CPU资源较少，可以在一个物理NUMA Node中分配，宽虚拟机的CPU资源较多，需要在多个物理NUMA Node上进行分配。

图5 威努特超融合系统自定义存储功能介绍

在磁盘中，每个磁盘都有默认的数据块大小，这是磁盘进行数据读/写的最小单位。块大小或页大小决定了虚拟化存储的存储池上虚拟机的最小空间分配单元。威努特产品界面的默认页面大小为4K。安装期间提供了一个选项来配置存储池的页面尺寸大小和部署到存储的虚拟机磁盘的默认页面大小。例如，如果页面大小选择为16K，那么所有虚拟机磁盘的最小空间分配单元将是16K。

页面大小或应用程序对存储发出的I/O请求的大小，通常根据特定的应用程序（电子邮件、数据库、虚拟桌面等）而变化。威努特系统管理平台允许用户根据每个虚拟磁盘设置存储块大小，以便使存储与应用程序页面大小保持一致。这种灵活性使多个应用程序能够在相同的存储上运行，并为每个应用程序优化存储。通过这种方式，环境可以支持各种应用程序，并为每个应用程序优化配置存储块大小。

威努特云化数据中心解决方案，为高校量身打造，以稳定、高效、可扩展的平台技术为基石，全面保障数据中心稳健运行，极大提升教职工及学生的工作学习效率，为智慧校园建设注入强劲动力，主要价值如下：

• 教学资源支持：云计算数据中心能够为高校提供强大的教学资源支持。通过云计算平台，教师可以轻松获取、存储和分享教学资源，实现远程教学和在线互动，从而打破时间和空间的限制，提高教学的灵活性和效率。

• 高性能计算服务：数据中心还能提供高性能计算服务，支持复杂的科学计算和模拟实验。这对于理工科等需要高性能计算的学科来说尤为重要，能够帮助学生更好地理解和掌握相关知识和技能。

• 数据处理与分析能力：云计算数据中心为科研人员提供了强大的数据处理和分析能力。科研人员可以利用数据中心的海量存储和高速计算能力，对实验数据进行深度挖掘和分析，从而加速科研进程，提高科研成果的质量和水平。

• 支持多学科交叉研究：数据中心还能支持多学科交叉研究，促进不同学科之间的融合和创新。这对于推动高校科研创新、培养复合型人才具有重要意义。

• 信息集中管理与实时监控：通过云计算数据中心，学校可以实现对各类信息的集中管理和实时监控。这有助于学校及时了解和掌握各项工作的进展情况，提高决策效率和响应速度。

• 安全保障措施：云计算数据中心还能提供安全保障措施，确保学校信息资产的安全和稳定。这对于维护学校的正常教学秩序和科研活动具有重要意义。

• 资源整合与优化：云计算数据中心通过云计算技术，将分散的计算、存储和网络资源进行整合，实现资源的集中管理和优化配置。这有助于提高资源利用率，减少硬件设备的重复投资。

• 降低成本：通过资源共享和优化配置，高校可以降低能源消耗和维护成本。同时，云计算数据中心的运维管理也更加智能化和自动化，能够进一步降低运维成本。

• 资源共享与协同工作：云计算数据中心可以跨越多个校区，提供统一的资源和服务。这有助于支持高校多校区间的资源共享和协同工作，提高整体办学水平和竞争力。

高校云数据中心依托威努特超融合平台稳定运行，成为教育信息化的坚实基石。它整合教育资源，实现数据集中存储、高效访问与安全管控，为师生营造高效在线学习环境。

威努特凭借技术实力与教育行业洞察，应对海量资源挑战，采用软件定义计算、网络、存储及加密备份等措施，确保数据安全可靠。云数据中心不仅提升资源利用效率，丰富在线教学资源，还为教学、科研、管理提供强大技术支持，推动高等教育数字化转型，助力构建智慧、高效教育体系，持续推动教育事业进步。