在硬件高速革新和软件高度智能化的今天，以“大数据”为代表的新一轮教育信息化建设浪潮推到了我们面前。为了满足爆炸式增长的用户和数据量，同济大学携手国内领先的IT整体解决方案和服务提供商中科曙光，在全面整合云计算平台和现有资产的基础上，采用DS800-F20存储系统、Gridview集群管理系统，以及Hadoop分布式计算平台构建出了业内领先的大数据柔性处理平台，使得同济大学在信息学科及其交叉学科研究领域迈上一个新台阶。

基础平台需要更具灵活性 高效能才能提供差异化服务

创校百年的同济大学，是一所拥有理、工、医、文、法、哲、经济、管理、教育9大学科门类的综合性大学。作为研究型大学，同济大学是首批被国务院批准成立研究生院的高校之一，同时也是国家“211工程”和“985工程”重点建设的高水平学府。但随着用户规模的扩大，类型的多样化，层次的差异化，高性能计算作为云计算主要的基础设施，其传统的使用模式已经不能完全满足用户日益增长的服务需求，并制约了云服务质量的提高。

据介绍，在传统高性能计算中，所有的服务都运行在高性能计算机服务结点上，导致了结点负载过大，容易出现瘫痪，从而影响用户的正常使用。另外，在这种开放共享的运行环境下，无法满足不同用户的差异化环境设置需求与用户资源颗粒度使用的需求，也无法保障用户信息的安全。另外，由于软硬件的部署和操作都很复杂，针对个体需求搭建完成之后，几乎不具备重复使用的能力，造成了极大的人力和时间成本浪费，影响了其易用性和使用效率。

同济大学相关负责人表示：“正是因为这些难题的存在，我们的新一代高性能计算平台就应该更符合大数据环境下的工作流程，在设计、实施、管理中都必须提供足够的柔性，来满足不同应用的需要。在与不同的应用系统进行交互时，要提供足够的灵活性。而同济大学要建设的柔性大数据处理平台，需要具备可反复重构的硬件、软件，同时还需要对原有投入的IT资源进行整合，避免信息化投资的浪费。”

充分整合现有资源 真正实现柔性建设标准

针对以上需求，曙光公司与负责承建工作的同济大学电信学院紧密合作，对现有资产和网络状况进行了多次研究分析。最终，同济大学使用了基于曙光公司为其构建的柔性处理平台。平台采用了分区方式，其应用将涵盖三个服务分区和一个共享存储中心，即网络信息服务、交通信息分析、医疗数据分析和存储中心。

本方案基于分区方式构建，全面整合了云计算平台和同济大学现有资产（IBM、Dell和HP服务器），其它分析节点和服务节点均采用曙光高效能服务器。其中集中存储系统采用曙光DS800-F20构建，该产品支持FC-SAN/IB-SAN两种架构，并采用双冗余的控制器，支持高效能8GbFC以及高带宽的20GbIB主机接口，稳定且高效。另外，服务器管理基于曙光在各个云计算中屡经考验的大规模集群管理系统Gridview，在稳定性与可用性方面表现突出。