数据中心是干嘛
随着新基建的兴起，腾讯、阿里巴巴等各大厂商投入千亿建设超大型数据中心。 各大厂商也纷纷采用各种新技术来“保养机器”。 迄今为止，数据中心作为基础设施的最低层一直被忽视。 但随着数字化的快速发展，数据中心的变化将更好地体现新基建中“基础设施+技术”的内涵。 数据中心的真正价值只有通过技术创新的实施，能够充分存储和处理数据，满足上层需求，支撑数字经济的崛起，才能实现。
下一波科技创新亮点随着大型工厂建设的加速，国内数据中心遍地开花。 据中国工业信息网统计，2020年全球IDC处理的流量将达到15.3ZB，占全球产生流量的99.35%。 数据显示，IDC在全球流量处理中占据主导地位。
如今，数据中心正在向空间集约化、单机大规模应用方向发展。 截至2019年，超大规模大型数据中心数量增至504个，其中151个数据中心处于不同建设阶段。 集约化开发提高了单个机房的利用率，有利于实现规模经济，降低前期建设成本和后期运营成本。 对于大公司来，主效应会更加明显。
1超大数据中心的背后，是惊人的能耗。
服务器年耗电量持续上升。 为了避免机柜电源不足的旧机房停电，通过留出机位来解决这个问题。 这不仅导致空间利用率低，而且导致功耗减少并产生不必要的浪费。 据预测，2020年我国数据中心用电量将达到2962亿千瓦时[3]，超过三峡发电量。 因此，解决能源消耗问题刻不容缓。
2.数据中心运营的安全指标与日俱增
数据中心需要完善的安全出入管理规定和消防系统，以及制定事故和人员应急安全应急预案的能力。 在保证整个基础设施正常运行的同时，所有设备也必须及时维护和修复。
3.灾难性的运维
有缺陷的工单会让人在半夜被吵醒，一不小心就很容易陷入困境。 例行巡检是数据中心运维过程中最重要的环节。 运维人员保持警惕，通过日复一日数千次重复抄表，发现设备隐患。 工业发展不一定要单纯依靠劳动力。 在日常操作和维护中应使用适当的辅助工具，将有限的人力从机械工作中解放出来。
数据中心如何实现绿色发展、智能规划、易运维？Hightopo等国内企业正在积极回答这个问题。
建立可视化运维管理平台，解决漏洞数据中心机房可视化重新设计
目的是考虑到复杂、跨场景、动态的特点的数据中心系统。 使用HTML5WebGL标准实现3D图形渲染技术，并将其嵌入到基于浏览器内核的小程序中，以便更方便地分发。 它还采用轻量级的Hightopo架构，支持跨平台显示，实现大数据集的多端口分析。
数据中心环境可视化
利用3D仿真技术对机房内的各种设备进行建模，对设备进行全生命周期的实时监控和维护。 为了保证数据中心机房的正常运行，运维系统还具备烟雾温湿度监控、电源监控、门禁控制等监控功能。 可以实时监控机房内部环境，及时发现存在的问题，并远程控制系统调节运行状态。
资产及能耗管理可视化
为了解决数据中心能耗过高的问题，系统对每年的用电量进行监控。 数据中心整体环境，实时监控机柜租赁价格、大楼IT用电量、柴油发电机、电容量等，并提供相关历史数据，帮助管理人员进行节能调整。 支持资产精准定位，记录设备型号和状态，保证机柜利用率高，避免资源浪费。 优化运维可节省总运营成本20%左右。
可视化运维管理
通过可视化管理改变数据中心运维模式。 管理人员可以通过在线监测系统了解设备的健康状况，并远程查看机柜的维护记录、历史信息和历史故障，为设备安全评估提供直观的数据库。 将运维人员从机械作业中解放出来，减轻运维工作量。 同时，还为数据中心人员配置提供人性化的解决方案。
迎来智能运维时代由于边缘计算创造的海量数据流量和5G的宽带宽，各地数据中心建设蓬勃发展。 大型、密集的IDC需要复杂、自动化、可视化的管理。 Hightopo提供的数据中心机房可视化解决方案帮助企业更好地管理能耗、运维、人力资源，引领企业走上节能增效的发展道路。 在数字经济快速发展的时代，数据中心可视化改造应该做好应对糟糕日子的准备。
参考资料：官网-网页配置
百度百科-图普软件
数据中心是信息系统的核心，其主要功能是通过网络向用户提供信息服务。 数据中心的演进经历了四个阶段：
a)数据存储中心阶段。 数据中心最早出现于20世纪60年代，采用以主机为中心的计算方式大型主机就是数据中心，例如IBM360系列计算机，其主要业务是集中数据存储和管理。
b)数据处理的中央级别。 20世纪70年代以后，随着计算需求的增加、计算机价格的下降以及广域网和局域网的普及应用，数据中心的规模不断增大，数据中心开始接管核心计算任务。
c)信息中心级别。 20世纪90年代，互联网的快速发展使得网络应用多样化，客户端/服务器计算模式被广泛应用。 数据中心具有核心计算和核心业务运营支撑功能。
d)云数据中心级别。 进入21世纪，数据中心规模进一步增长，服务器数量呈指数级增长。 虚拟化技术的成熟应用和云计算技术的快速发展使数据中心进入了新的发展阶段。 数据中心负责核心运营支撑、信息资源服务、核心计算、数据存储和备份功能。
由于数据中心规模的扩大和功能的多样化，所带来的问题是数据中心的可靠性以及庞大的维护和管理成本。 传统数据中心主要关注应用稳定性、数据安全和运行可靠性，而较少关注资源利用、节能和效率等问题。 通过虚拟化技术，云数据中心一方面可以在硬件服务器上实现多台虚拟服务器，通过应用和故障的隔离，提高数据中心的计算能力和可靠性；另一方面可以整合计算资源，实现数据中心的数据中心化。 数据中心网络资源和存储资源，并动态分配给虚拟机，实现数据中心资源的动态利用，提高资源利用率，降低能耗。 与传统数据中心相比，云数据中心具有资源共享、资源动态调整、绿色环保、自动化程度高、可用性高的特点。