1、大数据，IDC，云计算之间有什么关系吗？
大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。
于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型No SQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但互联网来了，尤其是Web开始流行。
Web服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。
云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。
云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。
有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。
2、大数据、IDC和云计算之间有什么关系吗？
大数据是云计算的杀手锏应用
大数据与云计算的关系，引起一些人的困惑。为了便于探讨二者的关系，这里从“计算”和“数据”的历史关系说起。因为云计算首先是一种“计算”，大数据首先是一种“数据”，而计算机就是用来“计算”“数据”的。
计算机是软件和硬件分离的，是一种软件定义的电子产品（可编程）。计算机设计中的一个重要问题是如何有效管理CPU、内存和I/O等硬件资源，以及如何让应用程序合理使用这些资源。这两大任务最早内嵌在各种应用程序中，由应用程序自身完成，缺点是费力、复杂和易错，难以升级和移植，而且重复工作。
上世纪60年代这些共性功能开始从应用中分离出来，逐步形成了一种通用的软件包，这就是操作系统。操作系统是位于硬件和应用程序之间的“中间件”，让应用软件和硬件得以分离并独立发展，发展成了最核心的计算机系统软件，也成就了微软公司的伟大。
以UNIX为始祖的常见现代操作系统有Android、BSD、iOS、Linux、 MacOSX、QNX等，以及原创的微软Windows、 Windows Phone和IBM的z/OS.操作系统的工作范围，也从最初的计算机蔓延到手机、游戏控制器、电视机顶盒、智能汽车和智能眼镜等，还有与云计算密切相关的Web服务器。
上世纪70年代，计算机的快速发展使得数字化数据爆发式增长，“海量”数据管理成了新挑战。把通用操作系统的文件管理用于数据管理时，无论是扩展性、效率和便利性，都不适应“海量”数据的管理需要，应用软件被迫内嵌自己设计的数据管理系统。同样的，“海量”数据管理由每个应用程序自身完成，缺点也是费力、复杂和易错，难以升级和移植，并且重复工作。
于是一种专门面向“海量”数据管理的通用软件问世了，那就是数据库管理系统（DBMS），一种应用系统软件。DBMS包括了数据库定义、创建、查询、更新和管理等功能，这些都是数据管理所必需的，是操作系统的文件管理系统所没有的。
著名的DBMS有 MySQL、 PostgreSQL、SQLite、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、Oracle、Sybase、dBASE、FoxPro和IBM DB2等，都是关系型DBMS.当然还有非关系型No SQL模式的，只是没那么流行。
DBMS与字处理软件等一起，成为单机时代最重要的应用软件，也成就了一家伟大的应用软件公司Oracle.大约不足20年前，操作系统和数据库的技术和市场未来，看起来都那么可预知。一个是微软的天下，一个是Oracle的天下。
但互联网来了，尤其是Web开始流行。
Web服务器所使用的操作系统，最初面向单机设计，扩展用于局域网范围内管理多台服务器还勉强可用。但当互联网巨头崛起，需要Web服务器的操作系统管理数百万台Web服务器的时候，传统操作系统勉为其难，需要“技术革命”了。“革命”的结果就是云计算。
云计算大伞下有很多概念，核心技术之一是虚拟化。虚拟化有“1虚N”和“N虚1”两种模式，前者主要是为了省钱，以Amazon AWS为代表；后者主要是为了大数据处理，以Google GAE为代表。
云计算的“N虚1”模式，可将多台物理计算机虚拟化为一台超级计算机，向应用程序提供资源池的调度管理服务，与传统操作系统的功能几乎完全相同，因此常被称为“云计算操作系统”。只是云计算操作系统的工作范围，扩大到数据中心甚至整个互联网范围内，把每台计算机也当做资源看待和管理。
有了云计算操作系统，云应用软件和硬件（计算机资源）得以分离，各自可以独立发展。历史再次重演，云计算以及SNS、微博、移动互联网和物联网等的快速发展，具有3V特点的数据爆发，大数据管理的挑战也最先到来。同样，面向计算设计的通用云计算操作系统，在大数据管理方面的扩展性、效率和便利性，都面临新挑战。
历史上计算机面对“海量”数据的挑战，将数据应用和数据管理分离，催生了通用的DBMS.现在云计算面对大数据的挑战，也必将使大数据应用和大数据管理分离，催生“大数据库管理系统”，并且逐步走向通用化和平台化。
ATM（异步传输模式）是通信资源稀缺时代的产物，TCP/IP是通信资源富饶时代的产物。类似的，传统DBMS是IT资源稀缺时代的产物，大数据管理系统是IT资源富饶时代的产物。
计算是工具，可以工业化提供；数据是资源，是个性化的资产。如果说Office、游戏等是PC的杀手锏应用，浏览器、搜索、SNS等是互联网的杀手锏应用，那么大数据等就是云计算的杀手锏应用。
3、什么是U位级的资产管理？
目前的数据中心资产管理方法，主要依靠人工采集和录入设备变更信息、人工巡检、人工盘点、工作强度大、工作效率低，随着数据中心规模越来越大，需要管理的设备数量急剧增加，传统的资产管理方式已经跟不上数据中心业务发展的脚步，成为数据中心运维的短板。
传统的数据中心IT资产管理方式存在以下问题：
1）海量的资产信息依靠人工采集与录入资产信息，依靠Access、Excel等工具或小型资产管理软件来管理，人力成本高、工作效率低下、差错率高，往往导致资产数据不可用；例如：某ISP运营商下辖数十个数据中心，依靠半手工的方式来管理资产，花费大量人力在资产盘点、报表合并等工作上，费时又费力，还无法保证数据准确。
2）快速变化的IT业务需求导致资产变更成为常态，每个月都有数百甚至数千服务器上下架；而传统的资产变更过程没有实现标准化、流程化，难以保证网管中的资产信息能够及时、准确地变更；随着时间的推移，资产信息逐渐失真，最终导致如有新设备上架，还需要派人到现场去寻找可用的位置。
3）资产管理粗放，人员职责不清晰，资产数据没有经过高效地分析与利用，易形成不明资产或闲置资产。
因此，在数据中心智能化、无人化的大趋势下，业界主流厂家纷纷推出智能的数据中心资产管理解决方案，提供完整的流程控制、资产识别、数据分析等功能，实现对数据中心资产进行有效管控。
资产管理的一大难点就在于确定IT设备所在的机柜U位；针对这一难题，业内的部分厂家利用物联网技术，推出了智能化的资产识别条。资产识别条可以安装在机柜的侧面，通过内置的RFID芯片进行近场通讯，可以自动识别IT机柜中的每个U位是否被占用，以及占用此空间的设备信息。这些资产位置信息通过资产识别条的通信接口集中上报给资产管理系统，从而完成信息的采集、录入等工作。通过资产U位的识别，可以精确发现连续可用的U位空间，用于指导刀片等服务器的上下架工作。
这种方案的优点在于数据准确性高，及时性好，如深圳数码人公司研发的最新的MC-RFID技术可以做到数据100%准确，并在第一时间内发现资产变更信息，适合对资产精度要求较高的场合。
4、有适合IDC企业的IDC资产管理系统吗？
IDC企业的行业特性明显，整个财务关联到产品、订单、销售、客户，还涉及到分销、成本管理等等。据了解，许多中小IDC企业的财务还停留在比较传统的管理阶段，主要依靠人工记录和表格统计的方式来进行管理，这不仅需要大量的人工来配合工作，而且容易出现纰漏，与数字化管理目标背道而驰。ZKEYS平台，针对IDC业务特性，从前端销售到后端交付，从资源进存到资源销存，从混合产品线财务到细分产品线财务，自主研发了一体化的财务管理系统，包含充值、线下汇款、订单、代金券、发票、合同、提现、退款以及各项财务报表等模块，轻松应对各种活动场景。帮助IDC智能管理用户，获取财务数据，简化业务、分销流程，提升财务管理能力。
5、数据中心为什么要使用资产管理系统？
当今的数据中心无论是规模、密度还是复杂性都已不同往昔。数据中心内有成千上万的资产，同时，也面临着基础设施规模庞大、离散；大规模设备与变更频繁，管理成本、维护成本、人力成本增加；投资的重复浪费、设备故障、资产的不明流失等问题。因此，有效跟踪数据中心资产是一项持续且工作量极大的任务，如仍采取传统手段，难以满足日益复杂的数据中心机房管理要求。而使用科学的资产管理系统，可以有效解决以上问题，让管理人员对数据中心资产情况做到一目了然。让管理人员清晰了解：整个数据中心机房资产的准确信息、设备线路连接与关联关系；清楚掌握IT资产数量/位置/状态，保证可管理性、完整性及可回溯性；设备、机柜等资源利用情况，减少过度配置或冗余，最大化利用有限资源；精准、实时了解IT资产库存及位置，数据中心状况一目了然，管理高效。
6、什么是数据中心资产的可视化管理？
根据目前的实践情况来讲，数据资产管理的方法应包括以下三步：第一步，做好数据治理，以数据架构驱动企业架构治理成熟度；第二步，构建企业级数据共享中心，实现数据采集、共享和应用的松耦合，通过数据共享层实现快速数据建模、分析、共享和应用及可视化管理；第三步，通过跨界合作打通数据，实现数据资产战略驱动主营业务增长。
7、IDC硬件资产有哪些
机柜、发电机、UPS、交换机、精密空调等、气体灭火装置等等，都是IDC的硬件资产。
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8、IDC业务资源是一种新的无形资产吗
不完全是，它除了带宽之外还包括，例如:服务器托管
9、IDC资产u位定位管理如何提升机房管理效率？
大数据的出现让企业的数据处理能力不断提升，而数据中心则正在以井喷式的方式增长，因此在疯狂增长的过程中数据中心的安全也要受到广泛的注意。通过专家对机房故障的原因研究总结之后得出，数据中心的故障多数是来着于人员的管理失误。
U位资产管理模块就是为了避免这些失误，从而提升机房管理效率。祥为U位资产管理模块能自动实时监控机架上的空间状况，设备的型号、具体位置、占用U数、物理安全状况、生命周期状况，自动盘点等功能。
10、现在建一个小规模的IDC机房大概要投资多少钱，需要什么资质吗？请知道的朋友说下，先谢过了！
针对建设idc机房所需的设备费用根据市场行情而定，我主要介绍下建设数据中心机房需要的从业资质-idc许可证。
idc许可证是企业开展数据中心建设机房的从业资质，拿到idc许可证，企业就可以开展如机房机架机柜出租等传统idc业务或者云服务业务。
idc许可证是增值电信业务经营许可证的一种，业务编号B11,是互联网数据中心业务需要办理的资格证书。颁发部门分为工信部或省市通管局。