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大数据中心建设——硬件设备介绍

硬件设备主要指的是IT设备、电力设备。IT设备中，服务器、网络设备、存储设备、安全设备和光模块等组成，其中服务器的采购成本大，组件大体分三大项CPU、GPU和DRAM。因为，芯片成本在服务器中的比例很高，并且随着服务器的升级，成本会逐渐提高。所以，服务器相关的芯片股还是不错的。电力设备主要指UPS、变压器等，我们这里主要说UPS。因为，数据中心本来就是一个靠电力工作的地方，UPS在这里的应用可以说是比较适合不过的。当然，UPS在很多领域都得到的应用，领域不同设备也不同。

大数据中心建设的基本原则

公共处理逻辑下沉及单一——越是底层公用的处理逻辑越应该在数据调度依赖的底层进行封装与实现，不要让公用的处理逻辑暴露给应用层实现，不要让公共逻辑多处同时存在。

成本与性能平衡——适当的数据冗余可换取查询和刷新性能，不宜过度冗余与数据复贴。

数据可回滚——处理逻辑不变，在不同时间多次运行数据结果确定不变。

大数据中心建设——公共维度模型层（CDM）

存放明细事实数据、维表数据及公共指标汇总数据，其中明细事实数据、维表数据一般根据ODS层数据加工生成；公共指标汇总数据一般根据维表数据和明细事实数据加工生成。

CDM层又细分为DWD层和DWS层，运动大数据中心建设，分别是明细数据层和汇总数据层，采用维度模型方法作为理论基础，更多地采用一些维度退化手法，运动大数据中心建设费用，将维度退化至事实表中，运动大数据中心建设费用，减少事实表和维表的关联，提高明细数据表的易用性；同时在汇总数据层，加强指标的维度退化，采取更多的宽表化手段构建公共指标数据层，提升公共指标的复用性，减少重复加工。其主要功能如下。

组合相关和相似数据：采用明细宽表，运动大数据中心建设费用，复用关联计算，减少数据扫描。

公共指标统一加工：基于OneData体系构建命名规范、口径一致和算法统一的统计指标，为上层数据产品、应用和服务提供公共指标；建立逻辑汇总宽表。

建立一致性维度：建立一致的数据分析维表，降低数据计算口径、算法不统一的风险。