摘要：针对数据中心现状，利用虚拟化云计算、存储双活、数据库分布式集群等技术，通过建设计算、存储、网络、桌面、安全等资源池，实现测试云、桌面云、生产云、灾备云和安全云等云计算应用。设计数据恢复点目标RPO=0，复原时间目标RTO接近于0的铀矿冶云计算双活数据中心，实现了数据中心管理操作便捷、数据实时容灾备份、资源池利用率最大化，降低了信息化基础设施投资和运行成本。
关键词：铀矿冶信息化,虚拟化,云计算,资源池,双活数据中心
随着铀矿冶产业的持续发展，为了使投入的人力、物力、财力的信息化基础设施发挥出更好的效益，保障整个铀矿冶信息系统平稳连续运行，需要对网络基础设施综合管理开展技术革新。云计算作为“互联网+”的新基础设施构成要素之一，已经被国家作为战略发展重点明确提出，通过将云计算技术融入企业现有的信息化系统中，提升各个行业及产业的信息化水平及能力，促进国民经济提质增效升级。
铀矿冶云计算双活数据中心的建设，是实现铀矿冶信息资源整合和业务一体化、数字核工业发展的基础设施保障，是实现数字化核工业的创新模式，是信息化发展的关键节点，是铀矿冶信息化建设的核心内容。
1技术现状及问题分析
1.1铀矿冶数据中心现状
原数据中心建设较早，设计服务于简单数据应用，主要有机房、应用服务器与存储设备。原数据中心将应用系统服务均部署在独立的物理服务器中，如综合办公系统、邮件系统、财务系统、人事系统、电子签章系统、试验管理系统、病毒查杀系统等;在存储架构方面，采用双存储冗余备份方式，即使用2台存储，1台用于应用系统本地存储，另1台用于数据备份，每1套系统运行需要2台物理服务器来支撑，系统部署越多，物理服务器成倍增加，资源利用率极低，且不能实现实时备份存储。当应用系统运行的存储设备发生故障时，另1台系统备份的存储设备无法完全保证应用系统正常启动或数据能够正常使用，是属于传统意义上的数据中心。
1.2问题分析
1.2.1数据中心运行管理复杂
原数据中心是以硬件设备为中心，全部业务应用系统均运行在单独的物理服务器中，如果需要上线新的业务系统，必须大量采购物理服务器，一方面会导致机房使用面积不足，机房功耗和环境温度居高不下;另一方面数量庞大的服务器购置成本及管理维护成本，最终导致数据中心运行管理日趋复杂化。
1.2.2资源利用率低
原数据中心中资源利用率极低。按照传统模式数据中心架构，所有重要业务系统均设置了双机热备与双存储冗余，即一个正在运行的业务系统使用了2台服务器与2台存储设备，当1台服务器和1台存储设备运行时，另1台服务器和另1台存储设备一直处于备用状态，均不是满负荷运行，资源浪费严重。
1.2.3项目孤岛
原数据中心部件紧密耦合，内部均基于单个项目需要建成的单个业务系统，“项目孤岛”越建越多，但服务器、网络和存储所有资源都与单个项目静态绑定在一起，成为“孤岛架构”系统。另外，原数据中心采用以物理设备管理为核心的管理模型，各种设备管理工具之间不易融合，很难满足未来数据中心灵活易变的业务配置模型和管理需求。
1.2.4数据安全
原数据中心采用独立物理服务器双机热备数据容灾设计方案，保障硬盘数据同步，如果人为误操作删除了系统核心文件，硬盘数据即使同步，因核心文件丢失将导致系统无法正常启动，数据安全难以完全保障;另一方面因服务器、安全、网络、存储等设备增多，外线电力增容困难，满负荷用电容易造成机房断电;机房室内温度也随服务器、交换机和存储设备增多而增高，空调温控冗余能力明显下降。
铀矿冶科研人员因长期在偏远地区从事科研工作，现场工作用便携式计算机容易丢失或损坏导致数据丢失或不可用;偏远地区工作用台式计算机系统出现故障，现场无法及时运维;现场试验数据与单位办公室数据无法实时安全交互。
2铀矿冶云计算双活数据中心设计
铀矿冶数据中心承载着各种铀矿业务信息系统，服务于未来“一带一路”沿线国家铀资源合作大战略发展及两化融合需要，数据中心不允许出现业务信息中断，因此建设一个高效而稳定的铀矿冶数据中心迫在眉睫。以云计算技术架构，新建数据中心B，和原数据中心(以下简称数据中心A)一起将所有物理服务器资源和网络资源及存储资源进行灵活调配，按系统应用需求采用云计算虚拟化技术分解成若干个虚拟的资源池，在虚拟资源池中建立多个虚拟化集群平台，数据中心A和数据中心B互为主备，构建动态的绿色环保铀矿冶云计算双活数据中心。
2.1关键技术
2.1.1虚拟化技术
虚拟化基本原理是模拟一套指令集，每一个虚拟机用户都可以访问该指令集，虚拟机通过该指令集映射到计算机物理指令集，对硬分区、操作系统及硬件进行模拟。该技术对数据中心各种资源进行虚拟化，实现真实环境的全部功能，即服务器虚拟化、网络虚拟化、存储虚拟化、软件虚拟化和桌面虚拟化等。
2.1.2大二层网络技术
虚拟化技术从根本上改变了数据中心传统网络架构，虚拟机实时动态迁移技术要求网络需要支持大范围的二层东西横向域，通常为了保证虚拟机承载业务的连续性，虚拟机在迁移前后IP地址不发生改变，虚拟机迁移地址范围需要在同一个二层数据链路层虚拟局域网下，即二层数据链路层网络规模大，虚拟机迁移范围远。大二层网络主要使用虚拟交换机技术和隧道技术，不需要生成树协议，在双中心通过VPLS、OTV及EVI等实现三层网络中的二层网络互联互通，不会阻断链路，且不受环路影响。
2.1.3双活存储数据复制技术
双活存储原理是指数据中心能够通过镜像进行数据同步且数据不丢失，RPO=0;在存储发生故障时能够通过切换进行自动接管，保障业务数据不中断，RTO=0。双活的存储数据复制技术是在原数据中心的基础上通过建设数据中心B形成双中心，进行远程卷镜像操作。2台存储用于双活部分的配置必须一样，即控制器型号、缓存大小和接口配置一样;2个存储引擎一定同时处于心跳工作状态，故障产生时自动切换，虚拟主机可以通过互为主备的存储引擎进行数据读写操作，2台存储承载不同的应用系统进行相互镜像。
2.2总体架构设计
铀矿冶云计算双活数据中心建设主要内容是运用数据双活架构，使用网络虚拟化、服务器虚拟化、存储虚拟化、存储双活、数据库分布等技术建设数据中心A和数据中心B的云环境，实现业务系统在2个数据中心并行工作、负载均衡，且数据灾后无感知恢复。
2.3资源池设计
2.3.1网络资源池
网络资源池采用VMwareNSX技术，在网络4～7层构建虚拟化分布式防火墙，实现虚拟网络访问控制;构建虚拟化网关，实现虚拟化网络连接和负载均衡。在数据中心A和数据中心B各部署2台华为汇聚交换机CE8800，同时部署网络大二层虚拟化集群。数据中心A虚拟化集群部署2台华为S12712交换机作为网关;数据中心B虚拟化集群部署2台华为S7712交换机作为网关。
2组网关通过VLAN划分VRRP协议组，能够让数据中心A和数据中心B2组网关互为主、备身份。通过数据中心环网双向转发检测和虚拟路由冗余协议快速检测机制，检测数据中心A和数据中心B的2组网关链路联通工作状态。当其中1个数据中心网关出现检测故障时，网络业务将进行故障切换，由另1个数据中心网关接替，为虚拟路由冗余协议网络设备继续工作，实现数据中心A和数据中心B网络故障无感知自动切换。
2.3.2存储资源池
存储资源池由物理存储设备和虚拟化分层存储引擎组成。为解决数据分散保存在独立服务器中，无法保障数据中断导致的数据连续性问题，设计双活“VMwarevSAN架构”虚拟存储系统。双活“VMwarevSAN架构”虚拟存储系统分别采用2组vSAN集群部署在数据中心A和数据中心B，建立“心跳网络机制”，当数据中心A或数据中心B数据存储出现异常故障时，存储数据由vSAN集群对数据中心A或数据中心B互为镜像复制，还原数据中心A或数据中心B存储数据。
3铀矿冶云计算双活数据中心应用效果
3.1管理简单
采用了云计算虚拟化管理平台实现了数据中心所有业务系统虚拟主机的在线统一管理和操作，不需关心服务器硬件差异即可实时生成配置虚拟主机供业务系统使用，业务系统实现实时在线快照、克隆和热迁移。
3.2数据中心资源利用率高
在云计算数据中心虚拟化管理平台能够随时检查业务系统每个虚拟机的资源利用情况，如CPU占用率、硬盘使用大小、数据流量大小等，还可以查看系统发出的警告和建议;同时，平台也可以自动调整资源利用率，起到负载均衡作用。
3.3消除了“项目孤岛”现象
冶云计算双活数据中心的应用，使得项目业务系统不再受单台服务器硬件制约。资源池的应用让所有项目的业务系统共享软硬件分配和扩展。
3.4保障了数据安全
铀矿冶云计算双活数据中心采用互为灾备策略，当系统因意外停机时，计算池中的应用系统备份根据无联机响应策略接管意外停机的应用系统继续运行，恢复点目标RPO=0，RTO接近于0，极大提高了运维能力和响应速度。
3.5社会及经济效益分析
铀矿冶云计算双活数据中心建成后，物理服务器与用户终端均虚拟化。以部署8套应用系统、200台用户终端实际运行环境进行社会及经济效益分析，云计算双活数据中心与原数据中心相比，节约了购买成本约92万元;节约运行电费约22万元/年;减少的碳排放量约163.76t/年。
4结论
1)铀矿冶云计算双活数据中心利用云计算虚拟化技术，通过建设虚拟化资源池集群，最终形成了铀矿冶科研生产应用的科研生产云、测试开发云、办公桌面云、安全云和灾备云等成果，不仅提升了铀矿冶数据中心信息系统整体管理效率，也提高了数据中心资源利用率，解决了铀矿冶科研生产系统间“项目孤岛”问题及铀矿冶科研人员偏远地区与办公室数据交互问题。
2)铀矿冶云计算双活数据中心建设颠覆了传统数据中心“一主一备”的容灾设计方法，业务系统故障切换中断时间减少到了毫秒级，满足了业务系统数据连续性要求。
3)数据不落地，防止了数据失泄密，保障了数据安全。
参考文献：
[1]李劲.云计算数据中心规划与设计[M].北京：人民邮电出版社，2018.
[2]郑叶来.分布式云数据中心的建设与管理[M].北京：清华大学出版社，2013.
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