具体描述
运行大规模服务所需的计算平台已经不再是十多年前的那种比萨饼盒大小的服务器或者冰箱大小的高端多处理器系统了。这样一个平台的硬件是由成千上万的独立计算节点和与之对应的网络和存储子系统、配电、空调设备和巨大的制冷系统组成。这些系统所在的建筑也已经成为系统的一部分，和一个大型仓库没有什么区别。
《数据中心设计与运营实战》的中心思想很简单：这一计算平台不能简单地看作一堆放在一起的机器。数据中心的软硬件资源必须协同工作，以提供高水平的互联网服务，而高水平的互联网服务只能通过整体的设计和部署来实现。换句话说，我们必须把数据中心本身看作是一台庞大的计算机。
计算正在移动到云端，进入仓储式数据中心(WSC，Warehoase-Scale Computer)，软件和硬件架构师必须了解端到端的整个系统才能设计良好的解决方案。我们不再设计单独的“比萨饼盒”，或单服务器应用程序，我们也不能忽视装满服务器的一个大仓库背后的物理和经济机制。但事实上，建立一个具有成本效益且可靠的巨型规模的计算平台，并使其满足下一代云计算工作负载的可编程性要求是非常困难的。《数据中心设计与运营实战》将帮助读者去了解新的领域，在未来攻克更多难题。
作者简介
本书作者是来自谷歌公司3位重量级数据中心专家,他们是
Google的首席工程师、研究员，南加州大学计算机工程博士Luiz André Barroso
Google数据中心工程师 Jimmy Clidaras
Google运营副总裁Urs Holzle
目录信息
1.1 仓储式数据中心 2
1.2 规模成本效率 4
1.3 不只是服务器的集合 4
1.4 单个数据中心VS. 多个数据中心 5
1.5 为什么WSC对你至关重要？ 6
1.6 WSC的架构概述 7
1.6.1 存储 8
1.6.2 网络结构 9
1.6.3 存储架构 10
1.6.4 定量延迟、带宽和容量 11
1.6.5 电力使用 13
1.6.6 故障处理 14
第2章 工作负载和软件基础架构 15
2.1 数据中心VS. 台式机 16
2.2 性能和可用工具箱 18
2.3 平台级软件 20
2.4 集群级基础架构软件 20
2.4.1 资源管理 21
2.4.2 硬件抽象和其他基础服务 21
2.4.3 部署和维护 21
2.4.4 编程框架 22
2.5 应用层软件 22
2.5.1 工作负载示例 23
2.5.2 在线应用：Web搜索 23
2.5.3 离线应用：学术文章相似度 26
2.6 监控基础设施 28
2.6.1 服务级仪表盘 28
2.6.2 性能调试工具 29
2.6.3 平台层监控 30
2.7 购买还是自建 30
2.8 长尾容忍 31
2.9 扩展阅读 33
第3章 硬件构件 34
3.1 服务器硬件成本效益 34
3.1.1 大型SMP通信效率的影响 35
3.1.2 高性能服务器VS. 低性能服务器 37
3.1.3 平衡的设计 40
3.2 WSC存储 41
3.2.1 非结构化WSC存储 41
3.2.2 结构化WSC存储 42
3.2.3 存储网络技术的相互关联 43
3.3 WSC网络 44
3.4 扩展阅读 48
第4章 数据中心基础 49
4.1 数据中心TIER等级分类和定义 49
4.2 数据中心电源系统 51
4.2.1 UPS系统 51
4.2.2 配电单元 53
4.2.3 备选项：直流配电 53
4.3 数据中心冷却系统 56
4.3.1 机房空调、冷却机、冷却塔 58
4.3.2 机房空调 59
4.3.3 冷水机组 59
4.3.4 冷却塔 60
4.3.5 自然冷却 61
4.3.6 气流控制注意事项 62
4.3.7 机架内冷却、行级冷却、冷板散热 64
4.3.8 案例分析：Google的行级冷却 65
4.3.9 基于集装箱的数据中心 67
4.4 总结 69
第5章 能源和功率效率 70
5.1 数据中心能源效率 70
5.1.1 PUE指标 71
5.1.2 PUE指标的一些问题 72
5.1.3 数据中心能源效率损失 74
5.1.4 改善数据中心能源效率 75
5.1.5 超越设施 76
5.2 计算能效 77
5.2.1 能源效率测量方法 78
5.2.2 服务器能效 78
5.2.3 WSC的能源利用率 80
5.3 可变能效的计算系统 81
5.3.1 较差能效的成因 83
5.3.2 改善能效 84
5.3.3 CPU之外其他部分的能效 85
5.4 低功耗模式下的相对效率 87
5.5 软件在能效控制中的作用 88
5.6 数据中心电力供应规划 89
5.6.1 部署适量的设备 89
5.6.2 数据中心功率过载 90
5.7 服务器能源利用趋势 92
5.7.1 使用能源储存用于功率管理 93
5.8 总结 94
扩展阅读 96
第6章 构造成本 97
6.1 资本成本 98
6.2 运营成本 100
6.3 案例研究 100
6.3.1 实际数据中心成本 103
6.3.2 建模部分使用的数据中心 104
6.3.3 公共云成本 105
第7章 处理故障和维修 107
7.1 基于软件容错所涉及的内容 108
7.2 故障分类 110
7.2.1 故障严重性 111
7.2.2 导致服务故障的原因 113
7.3 设备级故障 114
7.3.1 导致机器崩溃的原因 118
7.3.2 预测故障 119
7.4 修复 120
7.5 容错 122
第8章 结束语 124
8.1 硬件 125
8.2 软件 126
8.3 经济性 128
8.4 关键挑战 129
8.4.1 高速变化的负载 129
8.4.2 建造可靠的大型系统 130
8.4.3 非CPU组件能源控制 130
8.4.4 克服Dennard Scaling 130
8.4.5 Amdahl法则 131
8.5 总结 131
参考文献 132
跋：云基地，推动云计算集约化 155
· · · · · · (收起)
读后感
用户评价
这本书的叙事风格非常流畅且富有逻辑性，仿佛一位经验丰富的大师在亲自带领读者走过一个完整的数据中心生命周期项目。我尤其欣赏作者在描述复杂系统时所采用的类比和图示，它们极大地降低了理解高密度部署中散热难题的认知门槛。对于初入此领域的新手而言，它提供了一个清晰的学习路径图；对于我这样的资深人士来说，它则是一面反思自身局限性的镜子。书中对“灾备中心与异地容灾策略”的论述极为详尽，区分了RTO/RPO在不同业务层级的不同要求，并给出了基于光纤、卫星链路以及新型边缘计算节点组合的混合容灾方案。这部分内容对于当前企业面对地缘政治和突发公共事件的风险管理至关重要。它教会我们，设计一个数据中心，绝不仅仅是堆砌服务器和冷却塔，而是构建一个能够抵御不确定性的复杂生态系统，而这本书，就是解读这个生态系统的最佳指南。
坦率地说，当我决定采购这本关于数据中心设计与运营的书籍时，内心是抱着一丝怀疑的。毕竟，“实战”二字在技术书籍中常常意味着简化的理论和过时的技术栈。但这本书完全颠覆了我的预期。它的深度和广度令人咋舌，它没有回避任何令人头疼的实际问题，比如不同厂商设备间的兼容性冲突、老旧机房的逐步升级改造策略，甚至是数据中心安全合规性（如ISO 27001、SOC 2）与日常运维流程的深度融合问题。书中对“绿色计算”的论述尤其发人深省，它不仅仅停留在安装高效电源和采用液冷技术上，而是深入探讨了如何通过优化工作负载的“时间分布”来平滑电网负荷，这是一种更高维度的可持续性思考。阅读过程中，我数次停下来，对照我们自己的运维手册进行审视，发现其中许多流程的优化点——特别是关于变更管理和应急预案的细致程度——都有待加强。这本书提供的不是模板，而是一种严谨的、面向未来的工程哲学。
这本厚重的著作，初翻便觉其气势不凡，页边夹满了密密麻麻的笔记和折角，可见作者在构建这套知识体系时所倾注的心血。它不像市面上那些充斥着浮夸术语和空洞理论的指南，而是真正沉下心来，将数据中心从宏观的选址、规划，到微观的电力分配、冷却策略，再到后期的运维管理，进行了一次彻底的、不遗余力的剖析。尤其让我印象深刻的是它对“弹性”和“可持续性”这两个现代数据中心核心命题的探讨。作者没有停留在概念层面，而是详细展示了如何通过模块化设计、虚拟化技术栈的优化，以及能源效率的量化指标（如PUE的实时监控与调优）来实现真正的业务连续性和绿色运营。那些关于供电冗余等级（N+1到2N+2）的实际案例对比，以及不同类型冷却技术（风冷、液冷、浸没式）在不同负载密度下的优劣分析，都具备极强的实操指导意义，读完后感觉手中握住了未来几年内数据中心建设与升级的“工具箱”。对于正处于转型期的基础设施工程师来说，这本书无疑是一本案头必备的“圣经”。
从一个项目管理者的角度来看，这本书的价值在于其对“投入产出比”和“全生命周期成本（TCO）”的量化分析。许多技术人员倾向于追求最先进、最昂贵的技术堆栈，但这本书的实战经验提醒我们，最优解往往是平衡的。它非常务实地探讨了在有限预算内，如何在网络延迟、计算密度和能源消耗之间找到最佳的权衡点。例如，书中对“光电混合网络架构”在超大规模集群中的成本效益分析，以及对特定供应商解决方案的客观评述，都体现了作者的公正和经验的沉淀。更重要的是，它强调了文档化和知识传承的重要性，指出“运营”的效率最终取决于知识传递的清晰度。这本书本身就是一种高质量知识传承的典范，它将那些通常只在资深专家圈子里流传的“潜规则”和“经验之谈”系统化、可视化，使得下一代数据中心建设者能够站在更高的起点上避免重蹈覆辙。
我是一名运维团队的资深工程师，过去几年里我们一直在努力提高系统的自动化水平，减少人工干预带来的潜在风险。市面上许多运维书籍侧重于某个特定软件（如Ansible或Terraform）的语法教学，但往往缺乏对底层物理基础设施的深刻理解如何反哺到自动化策略制定上。然而，这本书的独特之处在于，它巧妙地架设了“物理层”与“虚拟层”之间的桥梁。例如，书中关于“服务质量保障下的容量规划”一章，详细阐述了如何将应用层的延迟要求，反向推导出对存储I/O和网络带宽的具体物理资源需求，并给出了一套基于业务优先级的资源动态调度模型。这种自顶向下、又由下至上相互印证的思维模式，极大地拓宽了我的视野。我不再仅仅是执行脚本的“操作员”，而是开始理解每一个配置更改背后对能耗、散热和硬件寿命可能产生的连锁反应。特别是对于故障预测和快速恢复流程的设计，书中引入的基于AI的异常检测模型在数据中心级别的应用探讨，非常具有前瞻性，让人对未来的“自愈合”数据中心充满期待。
内容比较专业，围绕国外数据中心的技术发展，国内现状只能作为参考
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