基于云技术的企业异地协同研发云数据中心设计及应用

彭 飞，陆 斌

(中车工业研究院有限公司，北京 100067)

0 引言

随着经济发展在“新常态”下逐步转型，人口红利和改革红利效果逐步降低，经济体制和模式的推陈出新速度逐步放缓，经济增长和企业发展对规模经济效应的倚重进一步加强，越来越多的企业尤其是国有大型企业选择强强联合的方式，以降低成本，巩固和加强自身在行业内的竞争优势。例如南车和北车、武钢和宝钢、神华和国电等等。企业合并不仅仅是财务报表的简单归并，更是企业内部资源尤其是研发资源整合的过程。由于合并后的企业仍然是异地办公，因此对于异地协同研发的需求逐步凸显。同时，随着科学技术的不断进步，新理论、新技术的诞生和应用需要越来越多地依靠产学研用的联合研发力量，尤其是针对重大科研难题的集中攻关，往往需要技术链多个机构以及产业链多个企业共同参与，这也对协同研发尤其是异地协同研发提出了更高的要求。

云技术是利用互联网的传输能力将用户的所有服务和数据都托管于大型的数据处理中心的一类技术。将云技术应用于数据中心，可以搭建资源异地部署、异地调度的云数据中心。随着网络传输能力的不断加强，互联网“共享”理念的不断发展，云数据中心针对多用户同时访问的资源调度、弹性分配等技术的不断成熟，涌现出了越来越多的云数据中心产品，相关应用系统和用户规模也呈几何级不断增长。利用云数据中心开展异地协同研发，可以在非大规模改变企业现有研发模式的基础上，利用企业已有的数据中心资源，可以有效地解决异地数据交互、服务实时响应等问题，具有较高的应用价值和操作可行性。本文结合协同研发尤其是异地协同研发的应用要求，探讨了异地协同研发云数据中心的总体架构和数据安全保障方案，并通过实际案例展示了异地协同研发云数据中心的应用情况。

1 云数据中心的应用现状

云数据中心是指利用了云技术的数据中心，由于引入了云技术的架构，因此数据中心的计算、存储和网络资源处于松耦合状态，具有较高的虚拟化程度，可以实现对物理服务器和虚拟服务器的高度自动化管理。同时，由于对资源采用了按需调度和弹性配置，相较于传统数据中心,云数据中心具有较高的资源使用率和节能环保水平，并且系统整体拥有快速配置和快速迁移的能力。

云数据中心一般自下而上包括基础设备层、资源池层、服务层和管理层四层部署结构，及基础设施、资源池、服务域、应用域四层逻辑架构。就具体服务提供方式而言，又可以分为Iaas(基础设施及服务)、PaaS(平台及服务)和SaaS(软件及服务)三种方式。进一步的，根据网络拓扑结构和服务部署方式的不同，云数据中心还可以分为私有云、公有云和混合云。

目前，云数据中心模式已经大量应用于出行、医疗、餐饮、购物等多个领域，但大都以小数据、大频率、高并发性的民用业务为主。而在工业领域，由于存在传输数据包大、数据安全要求高以及数据传输速度快等特点，相关应用仍处于探索阶段。

2 协同研发的应用要求

协同研发的思想源于并行工程理论，是指不同的研发团队对同一任务的同时工作。开展协同研发需要搭建统一的、完整的一体化协同平台，构建协同工作环境和协同工作机制，确保数据的同源性、唯一性和实时性，降低设计人员之间的沟通和交互壁垒，提升设计人员的协同、配合水平，从而达到提升研发效率和效益的目的。

协同研发根据协同程度分为三个层次：第一层为“平台协同”，是指利用互联网技术构造协同开发环境，在设计流程上实现协同；第二层为“应用协同”，协同深入到应用系统级别，在设计文件、设计成果层面上实现数据交互和成果共享；第三层为“数据协同”，此类协同进一步深入到应用系统内部，设计人员可以同时访问和修改同一个设计文件，对数据进行同时操作。

不同的协同层次对一体化协同平台的性能要求也不相同。从平台协同、应用协同到数据协同的协同程度逐渐加深，对协同研发系统数据实时性、交互性和响应性的要求也不断提高。一般而言，系统只需满足“数据协同”对于计算、存储和网络的资源需求，即可确保整个协同研发系统的应用效果。而对于异地协同研发而言，其主要的资源需求集中在网络资源上。

3 异地协同研发云数据中心的设计

针对协同研发中异地协同应用场景的具体要求，应用云技术可以部署基于协同研发应用的云数据中心。云数据中心可以有效地解决异地研发团队之间数据交互和实时响应的问题，同时采用私有云的部署结构，还可以在利用企业已有设备资源的基础上，有效地确保存储数据的安全性，响应应用企业的基本需求。

异地协同研发云数据中心总体架构如图1所示。云数据中心分为基础设施层和数据中心管理层。基础设施层又可以进一步划分为IT基础架构层和物理基础设施层，其中IT基础架构层提供基础的计算、存储和网络的资源能力，构筑数据中心的虚拟资源池和物理资源池，支撑数据中心生产区和非生产区的业务系统；物理基础设施层提供配电、制冷、机柜、综合布线等机房能力。数据中心管理层也可以进一步分为本地管理节点和全局管理节点两层节点。

在工业应用中，企业对于数据安全的关注尤为突出，因此按不同的业务应用场景、流程架构、安全需求、IT的基础要求，可以将云数据中心分成内网接入区、外联区和互联网区、运维管理区、服务器区、存储区等。对不同的区域施行不同的管理策略和数据交换许可机制，以确保系统的数据安全。进一步地，按照云数据中心的网络和业务需求分层分域设计，并划分VDC。在不同VDC之间实现租户资源的逻辑隔离，确保数据中心整体的安全性。协同研发云数据安全保障措施如图2所示。

图1 异地协同研发云数据中心总体架构

图2 协同研发云数据安全保障措施

4 异地协同研发云数据中心的验证

中国中车现有46家全资及控股子公司，员工17万余人。在中车产品的研发、制造过程中，应用了分散管理策略和大量的信息化系统，缺乏整体的统一管理机制和手段。随着智能制造建设的不断深入，尤其在南北车合并后，在研发资源的整合过程中，现有系统已经完全不能满足中车的研发设计需求，整个研发环节尤其是研发数据中心亟待引入新的平台进行支撑。

依据中车企业的整体需求，借助云数据中心技术，中车建设了基于云数据中心的协同研发平台。在该平台的云数据中心中，基于云技术，将IT系统基础设施云化部署，实现了计算存储网络的虚拟化、资源共享、灵活分配。同时，为了对业务服务器进行整合和统一调配，中车实施了集中化以及基于策略的管理机制，以达到适应快速发展业务需求的目的。

该云数据中心一期基于北京和株洲两个研发中心，具体的系统拓扑如图3所示。

为了验证云数据中心的性能指标，针对“数据协同”层中车对桌面云、虚拟化、SAN存储和文件共享存储服务四部分开展了可用性测试，测试项涵盖了基本业务功能、高级业务功能、可靠性、可维护性和兼容性等，共101 个用例。通过测试，确认当网路延时小于100 ms、点到点专线带宽大于等于50 MB专线时，满足以CAD制图应用为主的数据交互和实时同步需求，能够很好地支撑中车的设计协同目标。

图3 北京—株洲协同研发云数据中心

5 结语

协同研发是经济“新常态”下，企业日益增长的应用需求，可以有效地优化企业资源配置，提升企业核心竞争力。协同研发包括“平台协同”、“应用协同”和“数

据协同”三个层次。一体化协同研发系统的支撑对于协同研发的开展至关重要。

云数据中心以其云技术的特点，可以很好地承载企业协同研发的需求，尤其针对异地协同研发的应用场景具有独特的优势。但是，也必须看到，云数据中心针对“数据协同”的应用时，对于网络带宽的要求较高，由此会增加数据中心的运维成本，所以，还需要设计更好的数据传输机制,优化整体协同研发系统的效率。

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