01.1 数据中心解决方案概述 ，网盘文件永久连接 02.1 数据中心机房解决方案 02.2 数据中心机房解决方案 02.3 数据中心机房解决方案 02.4 数据中心机房解决方案 03.1 数据中心能源产品介绍 03.2 数据中心能源产品介绍 03.3 数据中心能源产品介绍 11.1 数据中心网络方案概述 11.2 数据中心网络方案概述 11.3 数据中心网络方案概述 11.4 数据中心网络方案概述 11.5 数据中心网络方案概述 12.1 数据中心网络整体规划(上) 12.2 数据中心网络整体规划(上) 12.3 数据中心网络整体规划(上) 13.1 数据中心网络整体规划(下) 14.1 数据中心网络可靠性规划 14.2 数据中心网络可靠性规划 14.3 数据中心网络可靠性规划 15.1 多数据中心互联规划-1 15.2 多数据中心互联规划-2 15.3 多数据中心互联规划-3 16.1 数据中心网络安全规划 17.1 敏捷数据中心SDN网络设计(上) 18.1 敏捷数据中心SDN网络设计(中)- 18.2 敏捷数据中心SDN网络设计(中) 18.3 敏捷数据中心SDN网络设计(中)- 19.1 敏捷数据中心SDN网络设计(下)- 19.2 敏捷数据中心SDN网络设计(下) 19.3 敏捷数据中心SDN网络设计(下) 26.2 数据中心二层网络演进-2 27.1 数据中心网络技术-M-LAG与堆叠-1 27.2 数据中心网络技术-M-LAG与堆叠-2 27.3 数据中心网络技术-M-LAG与堆叠-3 28.1 数据中心网络技术-SVF与VS 28.2 数据中心网络技术-SVF与VS 29.1 数据中心网络技术-TRILL术-1 29.2 数据中心网络技术-TRILL术-2 30.1 数据中心网络技术-VXLAN-1 30.2 数据中心网络技术-VXLAN-2 30.3 数据中心网络技术-VXLAN-3 31.1 数据中心网络应用与优化-1 31.2 数据中心网络应用与优化-2 41.1 华为融合资源池解决方案-0 41.2 华为融合资源池解决方案-1 41.3 华为融合资源池解决方案-2 41.4 华为融合资源池解决方案-3 41.5 华为融合资源池解决方案-4 41.6 华为融合资源池解决方案-5 41.7 华为融合资源池解决方案-6 42.1 融合资源池解决方案-服务能力特性介绍 43.1 融合资源池解决方案-资源池运维能力特性介绍 44.1 华为数据中心计算资源规划设计 45.1 华为虚拟化平台-FusionCompute 46.1 华为服务器产品介绍 47.1 数据中心存储资源规划设计-0 47.2 数据中心存储资源规划设计-1 47.3 数据中心存储资源规划设计-2 47.4 数据中心存储资源规划设计-3 48.1 华为统一存储-中低端 49.1 华为统一存储-高端 50.1 华为海量存储系统 51.1 华为分布式存储解决方案-0 51.2 华为分布式存储解决方案-1 51.3 华为分布式存储解决方案-2 71.1 华为数据中心统一管理-0 71.2 华为数据中心统一管理-1 71.3 华为数据中心统一管理-2 71.4 华为数据中心统一管理-3 72.1 数据中心统一维护管理-FusionShpere Openstack 73.1 ManageOne解决方案介绍 74.1 数据中心统一管理维护-eSight 81.1 数据中心备份解决方案概述 82.1 华为数据中心虚拟化备份解决方案 83.1 华为容灾产品-BCManager FusionSphere容灾管理 84.1 华为数据中心业务迁移解决方案 91.1 双活数据中心解决方案 ） 92.1 华为FusionCloud桌面云解决方案 ） 95.1 HCIE-DC实验备考特别专题－网络部分 95.2 HCIE-DC实验备考特别专题－网络部分 95.3 HCIE-DC实验备考特别专题－网络部分 98.1 HCIE-DC实验备考特别专题－IT部分-1 98.2 HCIE-DC实验备考特别专题－IT部分-2( 98.3 HCIE-DC实验备考特别专题－IT部分-3 98.4 HCIE-DC实验备考特别专题－IT部分-4

IDC 行业背后是网络的数据容量，随着互联网经济的快速发展，网络衍生的数据量出现爆 炸式增长，故而推动 IDC 行业蓬勃生长。因为互联网和云服务商都需要留有一部分的冗 余服务器资源以应对数据量陡升造成的网络压力，所以 IDC 行业的产能扩张会领先于网 络流量增长。我们判断 5G 时代新应用的层出不穷，会带来网络流量新一轮的高速增长， 使得 IDC 行业面临历史性的广阔增长机遇。据咨询机构 IDC预测，2018 年至 2025 年全球数据量将增长 5 倍以上，从 33ZB 增长至 175ZB； 娱乐需求和视频需求是长期稳定驱动力，随着 5G 时代到来，物联网设备、大数据、人工 智能等新应用产生

一、提高数据中心的可用性 二、绿色节能的数据中心 三、数字化管理的数据中心 1、服务器的选用 以目前最节能的惠普刀片配置为例，与传统的1U机架服务器相比，其可将能耗最高降低47.9%。 80台刀片服务器与42台标准1U服务器的功耗相同，而单台服务器性能没有任何损失。

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随着互联网的发展,各种类型的数据呈爆炸式增长.通过机器学习的方法对大量数据进行实时或离线的分析,获取规律性信息,已成为各行业提升决策准确性的重要途径.因此,这些机器学习算法成为各个数据中心运行的主要应用.然而,随着数据规模的增大和数据中心面临的能耗问题的突出,如何实现这些算法的低功耗处理,已成为实现绿色数据中心亟待解决的关键问题之一.为了实现对这些机器算法的绿色计算,首先对运行在数据中心中的关键算法进行了深入的分析,并观察到在这些算法中存在大量的冗余计算.在此基础上,设计和实现了一种面向数据中心典型应用的低功耗调度策略.该算法通过对不同计算部分的输入数据进行匹配来判断计算过程中的冗余部分,并对算法进行调度.实验数据显示,对于数据中心的两种典型应用k-means和PageRank,该算法可以实现23%和17%的能耗节约.

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目录： 01 初识数据中心 02 探秘大二层网络 03 漫谈网络虚拟化 04 乱弹网络融合 05 数据中心网络管理技术 06 SDN真的来了 07 云数据中心简介

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