华为数据中心解决方案，提供了眼下流向的数据中心设计和实施的具体方案。

大数据处理分析典型场景 海量异构关系型数据的汇聚 –新型电子政务 –业务及数据融合 低时延高并发的海量数据访问 –在线游戏 –电子商务平台 超大吞吐量数据写入 –舆情、视频监控 –物联网 大规模跨域云存储服务 –网盘，CDN 海量多模式数据存储访问 –智慧城市、行业云

英特尔 IT 部门测量实际服务器功耗和利用率来分析设计计算环境的计算能效的方法并作出定义。通过使用这些方法来了解改善数据中心能效的趋势和机会，并实施了一个试点项目来提高数据中心的计算容量。

基础设施规划设计、工程实施、运维管理中的若干问题

关于数据中心、云计算、大数据的详细综述，可以作为企业内部培训材料。包括：数据中心与云计算架构基础、重点关注的云计算系统平台、国内行业云计算推广与应用、云计算技术与大数据时代

本设计指南是当前验证的安全数据中心设计的概览。发布验证后的解决方案和实施细节时，将会提供本文档的更新版本。

一张图了解数据中心网络 嘿嘿来看看

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针对数据中心网络中大象流携带大量数据造成网络拥塞和负载不均衡的问题，提出基于SDN（software defined network）的大象流负载均衡（elephant flow load balancing，EFLB）。当网络负载超过阈值时，控制器利用Openflow特性将检测到的大象流分裂为多个老鼠流，并根据收集的网络拓扑和链路状态动态地计算负载最小的下一跳交换机，确保负载均衡。实验结果表明，相比于等价多路径算法（equal-cost mulit-path routing，ECMP），EFLB机制提高了网络吞吐量和链路利用率，更好地实现了网络负载均衡。

数据中心的架构和规划，较好的资料，比较有实际参考价值。