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苏忠彦:数字化时代的数据守护神 – 数据中心的建设与运营

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 数据分析

课程编号 : 5313

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适用对象

信息技术部门相关主管, 信息科技部首席/资深架构师,CIO(首席信息官),CTO(首席技术官),COO(首席运营官),信

课程介绍

【课程对象】信息技术部门相关主管, 信息科技部首席/资深架构师,CIO(首席信息官),CTO(首席技术官),COO(首席运营官),信息科技部数据中心运维人员

【课程时间】12小时

【课程背景】

当今经济运行、行业发展、工作生活等带来的大数据,像水、电、气一样,已经成为我们工作和生活的基本物质,关系到经济运行、社会发展、个人隐私等方方面面内容。

数据的国内年复合增长率84%,数据的爆炸带动各行业的数据中心机房数量的与日俱增,从企业的数据机房,到互联网企业的大型数据中心(IDC),都无时无刻不在存储和管理着大量的数据资源,这些数据能够帮助个人、企业和社会更好地发展。

 

如何保证数据中心的安全性和可靠性?这个问题已经引起全社会的广泛关注。

 

因此,信息科技部门的专家们需要比以往更加集中精力运营和维护数据中心。随着多种计算模型的不断发展,工作负载通常分布在内部部署、公共云和混合环境中,数据中心管理人员比以往任何时候都需要更高的可视性和运营控制能力。

数据中心是由计算机场站(机房)、机房基础设施、信息系统硬件(物理和虚拟资源)、信息系统软件、信息资源(数据)和人员以及相应的规章制度组成的组织。数据中心需要实现的相关方诉求包括实现收益、控制风险、优化资源等多个方面。诉求的多元化以及数据中心系统构成的多元化等决定了数据中心管理领域的多元化。

企业数字化转型趋势是“数据”引领业务变革数据集中管控成为大势所趋,如何做好数据共享和数据分析、如何发挥数据资产价值最大化是我们信息化工作首要目标,而实施企业级数据治理项目,是数据资源中心建设的关键, 也是企业数字化转型和发展的基础。

 

课程将以数据中心为核心,帮助学员认识数据中心管理的核心思维、了解数据中心在企业运营中,需要扮演哪些角色?信息科技管理团队在数字化数据中心建设过程中,应该扮演什么角色?信息科技管理团队在数据中心运营过程中,应该具备什么专业能力?如何利用现代工具与方法,全面提升信息科技管理团队成员的业务能力?使学员能够知其然,更能知其所以然。能够使信息科技管理团队的成员们,能够具备引领企业实现成功的数字化数据中心的建设,协助企业提升数据资产变现的能力,同时还能提升自身的数据中心管理综合能力!

 

 

【课程收益】

  • 了解“数据中心”的定义与重要性
  • 了解数据中心运营的现况,与建设前期准备工作要点
  • 了解 “数字化数据中心”的定位与价值
  • 熟悉“数字化数据中心”的关键核心技能
  • 了解 数据中心行业主流产品、主要设备、国产设备使用情况
  • 了解 数据中心建设的成本体系
  • 了解在数据中心的建设与运维中,如何规避可能发生的风险

 

【课程特色】分析理论,知其所以然;实战解析,能趋吉避凶

【课程对象】信息技术部门相关主管, 信息科技部首席/资深架构师,CIO(首席信息官),CTO(首席技术官),COO(首席运营官),信息科技部数据中心运维人员

【课程时间】12小时

 

【课程大纲】


 

  1. “数据中心”是个什么概念?
    1. 数据中心的定义是什么?
    2. “数字化”数据中心与“传统”数据中心有什么不同?
    3. 现代化数据中心在企业经营全景图中的定位与价值
  2. 现有数据中心可能存在的问题为何?
    1. 可靠性与可用性不足
    2. 可持续发展能力不足
    3. 准夜话运维管理能力待提升
  1. 能耗成本仍居高不下
  2. 运营绩效仍难以评估
  3. 数据中心的发展趋势为何?
    1. 灵活与弹性运营
    2. 模块化架构
    3. 绿色节能
    4. 安全与稳定
    5. 自动化/自我运维
    6. 云计算与新基建的无缝接合
  4. 因应企业数字化转型,数据中心前期的准备工作为何?
    1. 数据中心建设的驱动力为何?
    2. 数据中心的市场规模现况与前景如何?
    3. “物理设施”的前期准备工作为何?
    4. “IT设备”的前期准备工作为何?
    5. “人员投入”的前期准备工作为何?
    6. 案例分析:AM(美洲电信)数据中心云转型
  5. 现代“数据中心”的核心关键技术是什么?
    1. 云计算以及相关云服务应用
    2. 数据保护机制
    3. 数据治理/管理平台
    4. 快速迭代开发
    5. 自动化整合/融合
    6. 可视化决策/管理
    7. 新产品/新科技的引入前期准备之关键分析要点
      1. 适配性(产品分析:数据库)
      2. 替代性(产品分析:存储设备)
      3. 整合性(产品分析:中间件)
      4. 可用性(产品分析:云计算平台)
    8. 案例分析:AM(美洲电信)数据中心云转型之全球数据保护机制优化
  1. 现代“数据中心”运维的关键核心能力是什么?
    1. 数字化分析能力
    2. 敏捷开发项目管理能力
    3. 各级系统与数据的容灾/备份能力
    4. 网路安全管控及风险识别能力
    5. 生态链共同协作能力
    6. 案例分析:AM(美洲电信)数字化转型之数据共享机制建设
  2.  数据中心建设的主要关键考量为何?
    1. 项目规划步骤与关键要素
    2. 立项操作步骤与关键举措
    3. 项目投资测算方法
      1. 主要商务运营指标
      2. 主要技术经济指标
      3. 一次性投入成本
      4. 长期运营成本
    4. 案例分析:华为云计算解决方案 系统研发平台型
  3. 如何识别数据中心运营中所可能面对的风险,以及如何规避?
    1. 自然灾害
    2. 人为疏失
    3. 运作环境变更(计划性/非计划性)
    4. 业务应用更新/升级
    5. 网路安全隐患
  4. 课程总结
    1. 学员心得分享
    2. 课程重点提要
    3. 答客问

 

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【课程对象】信息技术部门相关主管, 信息科技部首席/资深架构师,CIO(首席信息官),CTO(首席技术官),COO(首席运营官),信息科技部数据中心运维人员【课程时间】12小时【课程背景】当今经济运行、行业发展、工作生活等带来的大数据,像水、电、气一样,已经成为我们工作和生活的基本物质,关系到经济运行、社会发展、个人隐私等方方面面内容。数据的国内年复合增长率84%,数据的爆炸带动各行业的数据中心机房数量的与日俱增,从企业的数据机房,到互联网企业的大型数据中心(IDC),都无时无刻不在存储和管理着大量的数据资源,这些数据能够帮助个人、企业和社会更好地发展。 如何保证数据中心的安全性和可靠性?这个问题已经引起全社会的广泛关注。 因此,信息科技部门的专家们需要比以往更加集中精力运营和维护数据中心。随着多种计算模型的不断发展,工作负载通常分布在内部部署、公共云和混合环境中,数据中心管理人员比以往任何时候都需要更高的可视性和运营控制能力。数据中心是由计算机场站(机房)、机房基础设施、信息系统硬件(物理和虚拟资源)、信息系统软件、信息资源(数据)和人员以及相应的规章制度组成的组织。数据中心需要实现的相关方诉求包括实现收益、控制风险、优化资源等多个方面。诉求的多元化以及数据中心系统构成的多元化等决定了数据中心管理领域的多元化。企业数字化转型趋势是“数据”引领业务变革,数据集中管控成为大势所趋,如何做好数据共享和数据分析、如何发挥数据资产价值最大化是我们信息化工作首要目标,而实施企业级数据治理项目,是数据资源中心建设的关键, 也是企业数字化转型和发展的基础。 课程将以数据中心为核心,帮助学员认识数据中心管理的核心思维、了解数据中心在企业运营中,需要扮演哪些角色?信息科技管理团队在数字化数据中心建设过程中,应该扮演什么角色?信息科技管理团队在数据中心运营过程中,应该具备什么专业能力?如何利用现代工具与方法,全面提升信息科技管理团队成员的业务能力?使学员能够知其然,更能知其所以然。能够使信息科技管理团队的成员们,能够具备引领企业实现成功的数字化数据中心的建设,协助企业提升数据资产变现的能力,同时还能提升自身的数据中心管理综合能力!  【课程收益】了解“数据中心”的定义了解“数据中心建设”的定义,及其在工作上的重要性了解“数据中心运维”的定义,及其在企业运营中的定位熟悉 “数字化数据中心”运维的核心思维了解“数据中心”真实案例的运维细节熟悉“数字化数据中心”的关键核心技能了解 数据中心行业主流产品、主要设备、国产设备使用情况了解 数据中心运维人员的认证体系了解在数据中心的建设与运维中,如何规避可能发生的风险 【课程特色】分析理论,知其所以然;实战解析,能趋吉避凶【课程对象】信息技术部门相关主管, 信息科技部首席/资深架构师,CIO(首席信息官),CTO(首席技术官),COO(首席运营官),信息科技部数据中心运维人员【课程时间】12小时 【课程大纲】 “数据中心”是个什么概念?数据中心的定义是什么?“数字化”数据中心与“传统”数据中心有什么不同?实际案例分享“数据中心建设”在工作上有什么意义?什么是“建设”?为什么我们要“建设”?怎么做才能把“建设”做好?如果“建设”出了状况,会怎么样呢?“数据中心运维”在工作上有什么意义?什么是“运维”?为什么我们需要“运维”?构成“运维”的具体要素为何?如果没有好的“运维”体系,会面临怎么样的挑战?在企业数字化转型中,数据中心的定位以及重要性是什么?数据中心运营的基本要求为何?数字化转型与数据中心运维的关系为何?为什么好的数据中心运营机制,能够助力企业加速数字化转型呢?如果不具备有效的数据中心运营机制,企业数字化可能面临什么风险?现代“数据中心”的核心关键技术是什么?云计算以及相关云服务应用数据保护机制数据治理/管理平台快速迭代开发自动化整合/融合可视化决策/管理现代“数据中心”运维团队的关键核心能力是什么?数字化分析能力敏捷开发项目管理能力各级系统与数据的容灾/备份能力网路安全管控及风险识别能力生态链共同协作能力“数据中心”运维人员的认证体系为何?基础设施云计算安全机制数据保护项目管理如何识别数据中心运营中所可能面对的风险,以及如何规避?自然灾害人为疏失运作环境变更(计划性/非计划性)业务应用更新/升级网路安全隐患课程总结  
• 苏忠彦:数字经济时代产业转型升级的利器 - 数据仓储建设之道
【课程对象】企业领导人,CEO(首席执行官),CFO(首席财务官),CMO(首席市场官),CIO(首席信息官),CSO(首席安全官),COO(首席运营官),营销业务主管,战略规划业务主管,信息科技部相关主管,信息科技部资深架构师 【课程时间】6小时【课程背景】数字经济,是一个新的经济形态,也是一个新的产业。作为经济学概念的一员,数字经济是人类通过大数据(数字化的知识与信息)的识别,选择,过滤,存储,使用,引导、到实现资源的快速优化配置与再生、实现经济高质量发展的一种经济形态。 用一种内涵比较宽泛的概念来说,凡是直接或间接利用数据来引导资源发挥作用,推动生产力发展的经济形态都可以纳入其范畴。在技术层面,包括大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术。在应用层面,“新零售”“新制造”等都是其典型代表。 从系统到软件,从软件到互联网,从互联网到数据,从数据到大数据,这些年基于效率提升的产业互联网业发展的如火如荼。但这些名词似乎都还不能代表这一波科技和数据驱动的经济大发展。最明显的是,数据驱动的GDP产值在很多城市GDP中比重越来越高。所以数据不只是生产资料了,它已经逐渐成为经济的重要驱动力,正在开始创造价值,所以数据是生产力。 大数据为企业创造了新的商机。挖掘数据价值是传统企业转型和互联网企业创新的必由之路。然而,复杂的结构化和非结构化数据不能被传统技术处理。大数据挖掘,面对电子邮件、照片、视频、音频、文本等海量信息,新数据可以迅速生成,不同类型的数据混合在一起。对海量数据进行准确、可靠的分析和处理,获取高价值信息,将为企业带来丰厚的利润。 数据仓库是数据仓库开发中最核心的部分。然而完整的数据仓库系统还会涉及其他一些组件的开发,其中最主要的是ETL工程,在线分析处理工具(OLAP)和商务智能(BI)应用等。 了解数字经济,有利于我们在形成数字大局观,在未来数字经济时代不掉队,不被淘汰。特别是在大数据时代,我们能具有先进的数字能力,与时俱进。再进一步,在数字世界里,能从中获取数字经济所带来的红利;甚至有机遇能够制定规则,服务大众。 课程将以数据运作的本质为核心,帮助学员认识数据仓储的核心理念、了解数据仓储是如何建构成的?数据仓储对企业数字化变革有什么影响?数据本身为什么成为在数字经济构成的核心要素?如何利用大数据工具与方法,全面提升企业在数字经济时代的生产力?使学员能够知其然,更能知其所以然。能够使企业经营团队,能够具备展望未来的数字经济新思维,协助企业提升创新能力与生产力,同时还能提升自身的数字化数据治理能力,快速占领行业制高点! 【课程收益】了解“数据仓储”的定义,与对企业经营的影响了熟悉“数据资产”的定义,以及如何变现的发展趋势了解“数据仓储”在数字平台中的定位,及其与大数据之间的关联了解“实时”与“离线”数据仓储的逻辑与实际运作差异熟悉企业建构数据仓储及其相关应用,所需具备的核心技术能力了解如何识别与规避实,在企业云进行数据仓储应用建设的可能风险 【课程特色】方法,知其然;科学,亦知其所以然;实战,真实案例解析【课程对象】企业领导人,CEO(首席执行官),CFO(首席财务官),CMO(首席市场官),CIO(首席信息官),CSO(首席安全官),COO(首席运营官),营销业务主管,战略规划业务主管,信息科技部相关主管,信息科技部资深架构师 【课程时间】6小时 【课程大纲】 “数据仓储”,“OLAP”与“数据挖掘”三者彼此之间的关系为何?“大数据平台”的框架与内涵“数据仓储”的定义与内涵“OLAP”的定义与内涵“数据挖掘”的定义与内涵案例分析/研讨 – 通用电子 财务总账决策分析 “数据仓储”的特性为何?反映历史数据的变化数据相对稳定面向业务主线基于业务/事务来集成数据实时 vs. 离线案例分析/研讨 – AWS 客服 客户行为分析与状况处理数据仓储的构建与实践创建数据仓库数据前置处理(ETL:Extract, Transform, Load)OLAP/BI 的应用理念与相关工具案例分析/研讨 – 台积电 (TOM:Total Ordering Management)“OLAP”的分类基本架构为何?“OLAP”与“OLTP”的区别“OLAP”的分类基准“OLAP”的基本操作“OLAP”的选型考量如何透过大数据平台科技,使能数据资产变现?数据资产的定义与内涵操作数据存储(ODS:Operation Data Store)数据集市(DM:Data Mart)数据湖(DL:Data Lake)数据中台数据治理的重要性与必要性案例分析/研讨 – 富士康 无灯工厂如何识别与规避数据平台建设与运维过程中的风险?缺乏可持续运作的数据治理机制缺乏全方位风险管控的体系缺乏数据类相关人才(治理,管理,运维)案例分析/研讨 – 丰田 东京奥运“无人运输”云转型建设课程总结 & 答客问  
• 苏忠彦:夯实大数据 -- 如何利用现代信息科技,提升企业云转型成功的机会?
【课程对象】ICT运维部门主管,IT研发部门主管,IT首席/资深架构师,CIO(首席信息官)、CTO(首席技术官)、【课程时间】6小时【课程背景】很多公司在产品、市场和服务上面,可以实现突破现状的方法并不多,一般都是需要通过现代信息化的方式来提高公司经营效益。企业开始考虑转型时,上云是比较好的捷径,而且云计算服务商提供的云主机优势较为明显,被很多企业偏爱。什么是企业上云?企业上云是指企业可通过网络便捷地按需使用资源(包括计算资源、存储资源、应用软件、服务及网络等),且高度可扩展、灵活易管理的业务模式,具有大规模、虚拟化、高可靠及弹性配置等属性。企业上云做好成本控制实现降本增效,可提高资源配置效率、降低信息化建设成本、促进共享经济发展、加快新旧动能转换。大数据为企业创造了新的商机。挖掘数据价值是传统企业转型和互联网企业创新的必由之路。然而,复杂的结构化和非结构化数据不能被传统技术处理。大数据挖掘,面对电子邮件、照片、视频、音频、文本等海量信息,新数据可以迅速生成,不同类型的数据混合在一起。对海量数据进行准确、可靠的分析和处理,获取高价值信息,将为企业带来丰厚的利润。云计算超越了传统的IT模型,为数据处理提供了几乎完美的解决方案。云计算是大数据的基础,它将计算、存储和网络融为一体,为企业提供了方便的企业应用服务。通过大数据,可以统一规划、协调,促进内部管理和外部扩展。因此,如果想使用大数据,就必须建立在云上。没有云计算的这个基础,就无法建立大数据的建设。课程将以数字化转型为核心要点,帮助学员认识数字化建设的基础、了解云转型在企业数字化变革的重要性是什么?ICT部门在云转型过程中,应该扮演什么角色?如何利用现代ICT科技,提升云转型成功的机会?使学员能够知其然,更能知其所以然。能够具备引领企业实现成功的数字转型,同时协助企业提升创新能力,快速占领行业制高点! 【课程收益】了解企业上云的原由,影响,以及可预期的成效7大上云考虑因素6大技术能力4大阶段性成果了解“大数据”在企业数字化变革过程中的定位与重要性重塑ICT部门在企业上云以及建构大数据平台所需具备的核心技术能力了解企业云转型的五大法门及其目标设定了解企业上云的方向与策略实现企业上云以及大数据应用的最佳实践以及案例解析 【课程特色】方法,知其然;科学,亦知其所以然;实战,真实案例解析【课程对象】ICT运维部门主管,IT研发部门主管,IT首席/资深架构师,CIO(首席信息官)、CTO(首席技术官)、【课程时间】6小时【课程大纲】 企业上云 – 对企业有什么影响?什么是“企业上云”?企业为什么要“上云”?企业上云有什么好处?企业上云的“用途”在哪里在实施“企业上云”之前,该考虑哪些影响因素?控制权时间迁移配置过渡资源人才大数据的应用为什么在企业上云的过程中,最很重要的阶段性成果?掌握数据能力,开采“暗数据”决策指导更智能更快速更精准以用户为中心用户行为数据是营销关键通过利用数据仓库使数据资产变现 企业云转型的五大步骤规划信息收集需求评估应用分析风险分析上云策略设计上云计划方案设计风险应对技术准备实施模拟上云系统测试数据备份上云部署验证上云评估业务检查问题优化正式上云维护运行维护场景培训 ICT部门在云转型中需要具备什么技术能力?技术技能企业架构和业务需求分安全性和遵从性数据集成和分析技能移动应用开发和管理熟悉开放混合云的知识企业上云的方向与策略为何?根据企业规模(具体案例分享)基础设施 (具体案例分享)业务系统 (具体案例分享)基础平台 (具体案例分享)灾备能力 (具体案例分享)安全等保(具体案例分享)最佳实践及案例分析中东某世界知名电信运营商ICT云转型的心路历程日本知名汽车制造厂对云转型的内化过程  

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