數(shù)據中心設計與運營實戰(zhàn)

第1章　介紹　1
1．1　倉儲式數(shù)據中心　2
1．2　規(guī)模成本效率　4
1．3　不只是服務器的集合　4
1．4　單個數(shù)據中心VS． 多個數(shù)據中心　5
1．5　為什么WSC對你至關重要？　6
1．6　WSC的架構概述　7
1．6．1　存儲　8
1．6．2　網絡結構　9
1．6．3　存儲架構　10
1．6．4　定量延遲、帶寬和容量　11
1．6．5　電力使用　13
1．6．6　故障處理　14
第2章　工作負載和軟件基礎架構　15
2．1　數(shù)據中心VS． 臺式機　16
2．2　性能和可用工具箱　18
2．3　平臺級軟件　20
2．4　集群級基礎架構軟件　20
2．4．1　資源管理　21
2．4．2　硬件抽象和其他基礎服務　21
2．4．3　部署和維護　21
2．4．4　編程框架　22
2．5　應用層軟件　22
2．5．1　工作負載示例　23
2．5．2　在線應用：Web搜索　23
2．5．3　離線應用：學術文章相似度　26
2．6　監(jiān)控基礎設施　28
2．6．1　服務級儀表盤　28
2．6．2　性能調試工具　29
2．6．3　平臺層監(jiān)控　30
2．7　購買還是自建　30
2．8　長尾容忍　31
2．9　擴展閱讀　33
第3章　硬件構件　34
3．1　服務器硬件成本效益　34
3．1．1　大型SMP通信效率的影響　35
3．1．2　高性能服務器VS． 低性能服務器　37
3．1．3　平衡的設計　40
3．2　WSC存儲　41
3．2．1　非結構化WSC存儲　41
3．2．2　結構化WSC存儲　42
3．2．3　存儲網絡技術的相互關聯(lián)　43
3．3　WSC網絡　44
3．4　擴展閱讀　48
第4章　數(shù)據中心基礎　49
4．1　數(shù)據中心TIER等級分類和定義　49
4．2　數(shù)據中心電源系統(tǒng)　51
4．2．1　UPS系統(tǒng)　51
4．2．2　配電單元　53
4．2．3　備選項：直流配電　53
4．3　數(shù)據中心冷卻系統(tǒng)　56
4．3．1　機房空調、冷卻機、冷卻塔　58
4．3．2　機房空調　59
4．3．3　冷水機組　59
4．3．4　冷卻塔　60
4．3．5　自然冷卻　61
4．3．6　氣流控制注意事項　62
4．3．7　機架內冷卻、行級冷卻、冷板散熱　64
4．3．8　案例分析：Google的行級冷卻　65
4．3．9　基于集裝箱的數(shù)據中心　67
4．4　總結　69
第5章　能源和功率效率　70
5．1　數(shù)據中心能源效率　70
5．1．1　PUE指標　71
5．1．2　PUE指標的一些問題　72
5．1．3　數(shù)據中心能源效率損失　74
5．1．4　改善數(shù)據中心能源效率　75
5．1．5　超越設施　76
5．2　計算能效　77
5．2．1　能源效率測量方法　78
5．2．2　服務器能效　78
5．2．3　WSC的能源利用率　80
5．3　可變能效的計算系統(tǒng)　81
5．3．1　較差能效的成因　83
5．3．2　改善能效　84
5．3．3　CPU之外其他部分的能效　85
5．4　低功耗模式下的相對效率　87
5．5　軟件在能效控制中的作用　88
5．6　數(shù)據中心電力供應規(guī)劃　89
5．6．1　部署適量的設備　89
5．6．2　數(shù)據中心功率過載　90
5．7　服務器能源利用趨勢　92
5．7．1　使用能源儲存用于功率管理　93
5．8　總結　94
擴展閱讀　96
第6章　構造成本　97
6．1　資本成本　98
6．2　運營成本　100
6．3　案例研究　100
6．3．1　實際數(shù)據中心成本　103
6．3．2　建模部分使用的數(shù)據中心　104
6．3．3　公共云成本　105
第7章　處理故障和維修　107
7．1　基于軟件容錯所涉及的內容　108
7．2　故障分類　110
7．2．1　故障嚴重性　111
7．2．2　導致服務故障的原因　113
7．3　設備級故障　114
7．3．1　導致機器崩潰的原因　118
7．3．2　預測故障　119
7．4　修復　120
7．5　容錯　122
第8章　結束語　124
8．1　硬件　125
8．2　軟件　126
8．3　經濟性　128
8．4　關鍵挑戰(zhàn)　129
8．4．1　高速變化的負載　129
8．4．2　建造可靠的大型系統(tǒng)　130
8．4．3　非CPU組件能源控制　130
8．4．4　克服Dennard Scaling　130
8．4．5　Amdahl法則　131
8．5　總結　131
參考文獻　132
跋：云基地，推動云計算集約化　155