一种数据中心的规划方法和系统与流程

本发明涉及信息和通信技术(informationandcommunicationtechnology)领域，尤其涉及一种数据中心的规划方法和系统。
背景技术：
：目前电信运营商规划数据中心主要考虑因素有，1)覆盖区域，在全球各大区域分布，覆盖全球主要区域或者一些主要城市；2)地理自然条件、天气和自然资源，例如，水电风、地价、自然灾难、交通便利等条件；3)政治、经济和人文等因素，如税收政策，人力资源等，如北卡罗来纳州税收和水电费较低，俄勒冈、内华达州、亚利桑那州的税收和人力资源等优势。例如。微软将北美区的数据中心设置在加利福尼亚州、德克萨斯州、伊利诺斯州和弗吉尼亚州；将欧洲区的数据中心设置在爱尔兰和荷兰；将亚洲区的数据中心设置在新加坡和香港，其中，中国区的数据中心设置在北京和上海，并由微软的合作伙伴世纪互联来运营；将日本区的数据中心设置在东京和大阪；将澳大利亚区的数据中心设置在悉尼和墨尔本。亚马逊将数据中心设置在，美国的弗吉尼亚州、加利福尼亚州、俄勒冈州，欧洲区的爱尔兰、欧洲法兰克福，亚太区的新加坡、日本、韩国，南美洲的巴西，以及中国宁夏。谷歌公司的数据中心位置包括美洲地区的南卡罗来纳州伯克利县、爱荷华州康瑟尔布拉夫斯、佐治亚州道格拉斯县、亚拉巴马州杰克逊县、北卡罗莱纳州勒努瓦、俄克拉何马州梅斯县、田纳西州蒙哥马利县、基利库拉、俄勒冈州达尔斯，亚洲地区的中国台湾省彰化县、新加坡，欧洲地区的爱尔兰都柏林、荷兰埃姆斯港、芬兰哈米纳和比利时圣吉斯兰。脸书的数据中心包括阿尔图纳的数据中心、北卡罗来纳州的数据中心、俄勒冈州普林维尔的数据中心以及瑞典的吕勒奥的数据中心。阿里巴巴、腾讯和百度的数据中心也主要分布在大型城市，如北京、上海、杭州、青岛、天津、广州、深圳、重庆、香港、新加坡和北美多伦多等。利用现有技术的方案，电信运营商设置数据中心的时无法考虑到上述全部因素，如果数据中心选址东京、北京、上海等这类城市，则导致用地成本等显著提升；如果选址中国成都，则容易受地震等自然灾害影响；如果选址地理位置偏僻的地方，则导致人力资源成本上升。此外，在现有技术中，人为根据国家对数据中心和机房建设的标准规则对数据中心进行规划；人为规划时，无法全面考虑很多问题产生的综合效应，缺乏系统的考察指标，造成凭感觉或者经验对数据中心的选址进行评估，因此会导致评估结果的不准确性。技术实现要素：本发明实施例提供了一种根据数据中心待选点之间的传输特征进行数据中心选址的数据中心规划方法，从而考虑了技术因素，提高了数据中心数量和地址的合理性、降低了用户的综合成本。第一方面，本发明实施例提供了一种数据中心的规划方法，该方法包括：根据数据中心待选点集合中的待选点之间的传输特征构建数据中心选址数学模型；根据规划条件求解所述数学模型，以得到数据中心的建设地址。在一种可能的实现方式中，所述数学模型包括顶点集合和边集合，所述边集合中的边为顶点集合中的顶点之间的连线；其中，所述顶点集合中的顶点表示所述待选点集合中的待选点，所述边集合中的边表示所述待选点集合中的待选点之间的传输特征。在该实现方式中，数学模型包括顶点集合和边集合，可以简化计算过程，并提高计算结果的合理性。在一种可能的实现方式中，所述规划条件为传输条件；所述根据规划条件求解所述数学模型，包括：确定所述顶点集合中的顶点的权重和所述顶点集合中至少一个满足所述传输条件的子集；根据所述顶点的权重和所述至少一个满足所述传输条件的子集，得出数据中心的建设地址。在该实现方式中，根据传输条件求解数学模型，可以使得用户能够在满足传输条件的基础上，构建合理数量的数据中心，以节省用户建设和维护数据中心的成本。在一种可能的实现方式中，所述规划条件包括所述顶点集合中的顶点的权重和传输条件；所述根据规划条件求解所述数学模型之前，所述方法包括：确定所述顶点集合中的顶点的权重；所述根据规划条件求解所述数学模型，包括：确定所述顶点集合中至少一个满足所述规划条件的子集；根据所述至少一个满足所述规划条件的子集，得出数据中心的建设地址。在该实现方式中，求解数学模型的规划条件包括了传输能力和顶点的权重，使得用户在规划数据中心时，既考虑技术因素，也考虑了待选点自身的特征，从而提高了数据中心数量和地址的合理性，进一步降低了用户建设和维护数据中心的成本。在一种可能的实现方式中，所述根据所述至少一个满足所述规划条件的子集，得出数据中心的建设地址，包括：确定所述子集中的顶点表示的待选点的覆盖区域，将位于或接近所述覆盖区域中心的待选点作为数据中心的建设地址。在一种可能的实现方式中，所述至少一个满足所述规划条件的子集为所述子集中包括至少一个到所述子集中其他顶点的传输特征满足所述规划条件的顶点；根据所述至少一个满足所述规划条件的子集，得出数据中心的建设地址，包括：将所述至少一个到所述子集中其他顶点的传输特征满足所述规划条件的顶点中的一个顶点作为数据中心的建设地址。在一种可能的实现方式中，所述至少一个满足所述规划条件的子集包括第一子集和第二子集；其中，所述第一子集含有的顶点个数不小于所述第一子集之外的所述至少一个满足所述规划条件的子集中单个子集含有的顶点个数；第二子集含有的差集中的顶点个数不小于所述第一子集和第二子集之外的所述至少一个满足所述规划条件的子集中单个子集含有的差集中的顶点个数，所述差集为所述第一子集和所述顶点集合的差集；选取所述第一子集中的顶点和所述第二子集中的顶点作为数据中心的建设地址。在一种可能的实现方式中，所述边为加权边；所述根据数据中心待选点集合中的待选点之间的传输特征构建数据中心选址数学模型，包括：根据网络链路的电信网元、网络时延、带宽、是否是运营商骨干网、支持的运营商中的一种或多种确定所述顶点集合中的顶点之间的加权边。在一种可能的实现方式中，所述加权边为最小权边。在一种可能的实现方式中，所述确定所述顶点集合中的顶点的权重，包括：根据所述待选点集合中的待选点的自然地理因素、社会因素、经济因素、海缆登陆点中的一种或多种确定所述顶点集合中的顶点的权重。第二方面，本发明实施例还提供了一种数据中心的规划系统，所述系统包括：构建模块，用于根据数据中心待选点集合中的待选点之间的传输特征构建数据中心选址数学模型；求解模块，用于根据规划条件求解所述数学模型，以得到数据中心的建设地址。第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面所述的方法。本发明实施例提供的数据中心规划方法，可以根据待选点之间的传输特征并结合待选点自身的特征，进行数据中心规划，既考虑了技术因素，也考虑了自然地理因素、社会因素、经济因素等，提高了数据中心数量和地址的合理性、降低了用户的综合成本。附图说明图1为本发明实施例提供的一种数据中心的规划方法的流程图；图2为本发明实施例提供的一种数学模型图；图3为本发明实施例提供的一种数据中心规划方法的流程图；图4为本发明实施例提供的一种满足规划条件的子集示意图；图5为本发明实施例提供的一种数据中心规划系统的示意图。具体实施方式在现有数据中心的规划方案中，仅考虑数据中心待选点自身的特征，例如自然地理因素、社会因素、经济因素，即仅考虑单个数据中心的建设成本和运营成本；而缺乏对所有或多个数据中心的综合建设成本、运营成本以及数据中心与其他城市之间的网络传输特征的考虑，所以导致综合成本较高。本发明实施例提供的数据中心规划方法，既考虑待选点自身的特征，也考虑待选点之间的传输特征，从而能够在满足规划条件的情况下，建设数量合理、覆盖全面的数据中心，从而降低了数据中心的建设和运营的综合成本。在本发明实施例中，待选点可以理解为数据中心待选建设地址。传输特征可以理解为待选点之间数据传输能力。待选点自身特征可以理解为待选点自身的自然、经济、人文等条件。如图1所示，本发明实施例提供的数据中心的规划方法可以包括以下步骤：101、根据数据中心待选点集合中的待选点之间的传输特征构建数据中心选址数学模型。所有的数据中心待选点构成集合，根据该集合中各待选点到其他待选点之间的传输特征构建数据中心选址数学模型。技术因素可以决定待选点之间的传输特征。技术因素可以包括电信网元、网络时延、带宽、海缆登陆点、是否是运营商骨干网和是否有多运营商支持等中的一种或多种。可以根据技术因素确定的待选点之间的传输特征构建数据中心选址数学模型。在一个示例中，数学模型包括顶点集合和边集合，所述边集合中的边为顶点集合中的顶点之间的连线；其中，所述顶点集合中的顶点表示所述待选点集合中的待选点，所述边集合中的边表示所述待选点集合中的待选点之间的传输特征。具体地，可以根据技术因素各指标出发，确定待选点之间的传输特征，进而形成一个包括顶点集合、边集合的数学模型，边集合中的边为顶点集合中的顶点之间的连线。顶点集合中的顶点表示所述待选点集合中的待选点，所述边集合中的边表示所述待选点集合中的待选点之间的传输特征。容易理解的是，边集合中的边是顶点的连线，顶点是边的端点，边集合中的边可以用顶点来表示。在一个示例中，边为加权边。具体地，可以根据网络链路的电信网元、网络时延、带宽、是否是运营商骨干网、支持的运营商等中的一种或多种技术因素确定所述顶点集合中的顶点之间的加权边。待选点a到待选点b的传输特征有多种可能，比如，待选点a直接待选点b、待选点a历经待选点c到待选点b、待选点a历经待选点c、d到待选点b等。不同历经途径使得待选点a到待选点b的传输特征不同，因此，形成的边也不固定，为加权边。在一个示例中，边为最小权边。待选点a和待选点b之间的最小权边表示的待选点a与待选点b之间的传输特征的传输能力最强。步骤102、根据规划条件求解所述数学模型，以得到数据中心的建设地址。在一个示例中，规划条件可以为传输条件，例如，规划者可以预设规划条件为各待选点之间的传输特征符合某个规划条件，然后在符合规划条件的待选点之间选取数据中心的建设地址。根据规划条件求解所述数学模型，先确定顶点集合中的顶点的权重和顶点集合中至少一个满足传输条件的子集；根据顶点的权重和至少一个满足所述传输条件的子集，得出数据中心的建设地址。具体地，顶点的权重表示该顶点对应的待选点适合做数据中心的程度。满足传输条件的子集为顶点集合中的顶点之间的传输特征满足传输条件的顶点构成的集合，该子集中的元素对应的待选点到该子集中的元素对应的其他待选点之间的传输特征满足传输条件。满足传输条件的子集可以有一个或多个。在一个例子，待选点可以为a、b、c，可以假设a和b之间边满足传输条件，b、c之间的边满足传输条件，a、c之间的边不满足传输条件，则对于a、b、c可以有两个子集，一个子集包括a、b，另一个子集包括b、c。根据a、b、c对应的顶点的权重，分别在这两个子集中各选取一个作为数据中心的建设地址。在一个示例中，所述规划条件包括所述顶点集合中的顶点的权重和传输条件；所述根据规划条件求解所述数学模型之前，本发明实施例提供的方法还包括：确定所述顶点集合中的顶点的权重；所述根据规划条件求解所述数学模型，包括：确定所述顶点集合中至少一个满足所述规划条件的子集；根据所述至少一个满足所述规划条件的子集，得出数据中心的建设地址。该示例与上一示例的区别在于，先根据顶点的权重和规划者预设的传输条件得出规划条件，即该规划条件已经综合了待选点自身适合做数据中心的程度和规划者要求；然后，从得到的满足规划条件的子集中直接选取数据中心的建设地址。在一个示例中，在得到上述至少一个满足规划条件的子集后，可以确定子集中顶点表示的待选点的覆盖区域，将位于或接近该覆盖区域中心的待选点作为该子集的数据中心的建设地址。具体举例而言，一个子集中边对应的顶点为a、b、c、d，则a、b、c、d中的任一个作为数据中心，都是可以覆盖其它三个待选点，假设b位于覆盖区域的中心，则可以选择b作为数据中心的建设地址。在一个示例中，至少一个满足所述规划条件的子集为所述子集中包括至少一个到所述子集中其他顶点的传输特征满足所述规划条件的顶点；根据所述至少一个满足所述规划条件的子集，得出数据中心的建设地址，包括：将所述至少一个到所述子集中其他顶点的传输特征满足所述规划条件的顶点中的一个顶点作为数据中心的建设地址。具体举例而言，一个子集中边对应的顶点为a、b、c、d，假设a到其他三个顶点的边满足规划条件，则可以将a作为数据中心的建设地址。在一个示例中，至少一个满足所述规划条件的子集包括第一子集和第二子集；其中，所述第一子集含有的顶点个数不小于所述第一子集之外的所述至少一个满足所述规划条件的子集中单个子集含有的顶点个数；第二子集含有的差集中的顶点个数不小于所述第一子集和第二子集之外的所述至少一个满足所述规划条件的子集中单个子集含有的差集中的顶点个数，所述差集为所述第一子集和所述顶点集合的差集；选取所述第一子集中的顶点和所述第二子集中的顶点作为数据中心的建设地址。具体地，第一子集包括的顶点，或者说，第一子集涵盖的顶点个数不小于其他满足规划条件的子集；第一子集和顶点集合存在差集，第二子集覆盖了该差集或者含有的该差集中的顶点个数多于第一子集和第二子集之外的其他子集含有该差集中的顶点个数，则可以分别从第一子集和第二子集中选取顶点作为数据中心的建设地址。在一个示例中，可以根据待选点集合中的待选点的自然地理因素、社会因素、经济因素、海缆登陆点等待选点自身的特征中的一种或多种确定所述顶点集合中的顶点的权重。本发明实施例提供的数据中心规划方法，可以根据待选点之间的传输特征并结合待选点自身的特征，进行数据中心规划，既考虑了技术因素，也考虑了自然地理因素、社会因素、经济因素等，提高了数据中心数量和地址的合理性、降低了用户的综合成本。在下述一个示例中，对本发明实施例提供的数据中心的规划方法进行具体说明。首先，根据技术因素的各项指标作为图边上的权重，建立图数学模型：该图包括顶点集合v和边集合e；其中，顶点集合v的元素是数据中心待选点v，即顶点v，边集合e的元素是数据中心待选点v之间的连线。可以采用图论算法计算最小权边，以形成最小权边的矩阵。当待选点到另一个待选点采用最小权边的路径进行传输时，传输能力最强。采用图论算法计算最小权边的具体过程如下，该图论算法可以为动态规划图论算法。从任意顶点vi到顶点vj最小的权有2种方式，第一种方式是直接从顶点vi到达顶点vj；第二种方式是从顶点vi经历若干顶点到顶点vj。首先根据直接从顶点vi到达顶点vj的权重赋值距离d(i,j)。然后，对于一个顶点vk，检查d(i,k)+d(k,j)<d(i,j)是否成立，如果成立，则证明从顶点vi到顶点vk再到顶点vj的边权值比顶点vi直接到顶点vj的权值小，可以设置d(i,j)＝d(i,k)+d(k,j)。遍历所有顶点，得到的d(i,j)为最小权边的值。采用上述方法计算所有顶点到其他顶点的最小权边值，以形成最小权边矩阵。可以根据待选点自身特征确定顶点权重。待选点自身特征可以包括自然地理因素(地震、洪涝、台风、有害气体等)、社会因素(政治、人口密度和战争等)和经济因素(人力成本、土地成本和物料价格等)。上述待选点自身特征因素结合在一起的综合指数可以作为顶点权重。待选点自身特征因素可以分为两种，非排他性因素和排他性因素。非排他性的因素如人口密度、人力成本、人才资源、服务设施等；排他性的因素包括地震、洪涝、台风、有害气体和战争等。其中，可以从由权威性机构或者相关的网站上获取得到上述因素的相关数据。非排他性因素计算顶点权重的公式如下：其中m是多个非排他性的因素，非排他性的因素取值xi是1％到100％。排他性因素计算顶点权重的公式如下：其中n是多个排他性的因素，排他性的因素取值yi是0％到100％。最终的顶点权重值w(v)可以用公式(1)和(2)来计算，w(v)＝f(x)/m*f(y)。数据中心的规划者可以设定规划条件。在一个例子中，规划条件可以为顶点权重值不小于顶点权重设定值，同时将要作为数据中心的待选点到其覆盖范围中的其他待选点的边权重值不大于边权重设定值。在另一个例子中，规划条件为将要作为数据中心的待选点到其覆盖范围中的其他待选点的边权重值不大于边权重设定值。利用规划条件求解最小权边矩阵，可以得到至少一个满足规划条件子集，该至少一个子集是顶点集合的子集。如果规划条件为顶点权重值不小于顶点权重设定值，同时将要作为数据中心的待选点到其覆盖范围中的其他待选点的边权重值不大于边权重设定值。在一个例子中，所述至少一个子集分别含有至少一个满足规划条件的顶点，即至少一个满足规划条件的顶点到其所属子集中的其他顶点的边权重值不小于边权重设定值，并所述至少一个满足规划条件的顶点的权重值不小于顶点权重设定值。则在所述至少一个满足规划条件的顶点中选取一个顶点作为该子集的数据中心建设地址。在一个例子中，所述至少一个子集分别含有至少一个顶点权重值不小于顶点权重设定值的顶点，并且一个子集中所有的顶点到该子集中其他顶点的的边权重值不大于边权重设定值。如果所述至少一个子集只有一个，即该子集等于顶点集合，则可以从至少一个顶点权重值不小于顶点权重设定值的顶点中选取一个顶点作为数据中心建设地址，例如，可以选取靠近或处于待选点覆盖区域中心的顶点作为数据中心的建设地址。如果所述至少一个子集为两个及两个以上；可以假设第一子集为包括了顶点个数最多的子集，则将第一子集中选取一个顶点作为第一数据中心建设地址；第二子集为包括了第一子集和顶点集合的差集中顶点个数最多的子集，则在第二子集中选取一个顶点作为第二数据中心建设地址；重复上述步骤，直到选出的数据中心建设地址可以覆盖顶点集合中所有的顶点。如果规划条件为将要作为数据中心的待选点到其覆盖范围中的其他待选点的的边权重值不大于边权重设定值。则满足规划条件的子集为子集中所有顶点到该子集中其他顶点的传输能力满足规划条件。在一个例子中，对于每个子集内，按照顶点权重的值对顶点进行排序，然后，将排序靠前的顶点作为该子集的数据中心建设地址。如果所述至少一个子集为两个及两个以上；可以假设第一子集为包括了顶点个数最多的子集，则将第一子集中选取一个顶点作为第一数据中心建设地址；第二子集为包括了第一子集和顶点集合的差集中顶点个数最多的子集，则在第二子集中选取一个顶点作为第二数据中心建设地址；重复上述步骤，直到选出的数据中心建设地址可以覆盖顶点集合中所有的顶点。在一个例子中，可以先直接按照顶点权重的值对顶点集合中所有顶点进行排序，然后进行计算以得出，与排序靠前顶点之间边权重值不大于边权重设定值的顶点，然后将该排序靠前的顶点作为数据中心的建设地址。根据前述步骤，得出的能够覆盖所有顶点的一个或多个数据中心的建设地址。本发明实施例提供的数据中心规划方法，可以根据待选点之间的传输特征并结合待选点自身的特征，进行数据中心规划，既考虑了技术因素，也考虑了自然地理因素、社会因素、经济因素等，提高了数据中心数量和地址的合理性、降低了用户的综合成本。在下述示例中，以待选点为乌干达、伦敦、纳米比亚、莫桑比克、蒙巴萨岛、约翰尼斯堡、博茨瓦纳、达累斯萨拉姆、阿姆斯特丹、姆通济尼、科特迪瓦、加纳为例，对本发明实施例提供的数据中心的规划方法进行具体说明。为方便简述，可以用数据1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12表示，构成顶点(待选点)集合v＝{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}。根据技术因素先计算顶点两两之间直连的边权重值，边权重值可以如表1所示。表1中的数据为顶点两两之间权重值。如果顶点两两之间的正反向数据一致，则给出一组数据；如果正反向数据不一致，则分别给出。根据表1数据可以形成如图2所示的有向模型图graph＝(v,e)。graph＝(v,e)由顶点集合v和边的集合e组成，其中图的顶点就是待选的数据中心，e则是各个数据中心待选点之间的边。表1.顶点两两之间直连的边权重值对有向模型图graph＝(v,e)进行处理，以建立如表2所示的顶点两两之间直连的多维数组数学模型矩阵，以表示边的权重。表2.顶点两两之间直连的多维数组数学模型矩阵123456789101112101.001.20∞∞∞∞∞∞∞∞∞21.000∞∞1.35∞∞∞9.94∞∞∞31.20∞01.01∞∞∞∞∞∞∞∞4∞∞1.010∞∞2.49∞∞∞∞∞5∞1.35∞∞0∞∞6.32∞∞∞∞6∞∞∞∞∞06.18∞∞10.92∞∞7∞∞∞2.50∞6.210∞∞∞∞∞8∞∞∞∞6.31∞∞0∞∞∞∞9∞9.94∞∞∞∞∞∞0∞∞∞10∞∞∞∞∞11.03∞∞∞0∞10.9811∞∞∞∞∞∞∞∞∞∞011.1212∞∞∞∞∞∞∞∞∞11.0311.130表格2中表达了各顶点间权重的值，其中自身顶点之间的权是0，∞表示两顶点之间没有到达，在计算时，可以赋值为9999.99，表示权值最大，不可到达，有数值的则是两顶点之间直连的权重值。可以采用图论算法计算最小权边，以形成最小权边的矩阵。当待选点到另一个待选点采用最小权边的路径进行传输时，传输能力最强。采用图论算法计算最小权边的具体过程如下，该图论算法可以为动态规划图论算法。从任意顶点vi到顶点vj最小的权有2种方式，第一种方式是直接从顶点vi到达顶点vj；第二种方式是从顶点vi经历若干顶点到顶点vj。首先根据直接从顶点vi到达顶点vj的权重赋值距离d(i,j)。然后，对于一个顶点vk，检查d(i,k)+d(k,j)<d(i,j)是否成立，如果成立，则证明从顶点vi到顶点vk再到顶点vj的边权值比顶点vi直接到顶点vj的权值小，可以设置d(i,j)＝d(i,k)+d(k,j)。遍历所有顶点，得到的d(i,j)为最小权边的值。采用上述方法计算所有顶点到其他顶点的最小权边值，以形成如表3所示的最小权边矩阵。表3.顶点之间的最小权边123456789101112101.01.22.212.3510.924.718.6710.9421.9544.1132.9821.002.23.211.3511.925.717.679.9422.9545.1133.9831.22.201.013.559.723.519.8712.1420.7542.9131.7842.213.211.0104.568.712.5010.8813.1519.7441.9030.7752.351.353.554.56013.277.066.3211.2924.3046.4635.33610.9211.929.728.7113.2706.2119.5921.8611.0333.1922.0674.715.713.512.507.066.21013.3815.6517.2439.4028.2788.677.679.8710.886.3219.5913.38017.6130.6252.7841.65910.949.9412.1413.1511.2921.8615.6517.61032.8955.0543.921021.9522.9520.7519.7424.3011.0317.2430.6232.89022.1611.031144.1145.1142.9141.9046.4633.1939.4052.7855.0522.16011.131232.9833.9831.7830.7735.3322.0628.2741.6543.9211.0311.130表格中数据显示了的每个顶点到其他顶点最小权边的值。每一行数据表示一个顶点到所有顶点的最小权边的权重值，如[1][1]＝0.00，[1][2]＝1.00，[2][1]＝1.00等。对角线是0.00，表示顶点自身之间的边的权重，所以都是0.00。结合图3对计算满足规划条件的顶点集合的子集的步骤进行介绍。步骤301，计算顶点权重值w(v)。可以根据待选点自身特征确定顶点权重。待选点自身特征可以包括自然地理因素(地震、洪涝、台风、有害气体等)、社会因素(政治、人口密度和战争等)和经济因素(人力成本、土地成本和物料价格等)。上述待选点自身特征因素结合在一起的综合指数可以作为顶点权重。待选点自身特征因素可以分为两种，非排他性因素和排他性因素。非排他性的因素如人口密度、人力成本、人才资源、服务设施等；排他性的因素包括地震、洪涝、台风、有害气体和战争等。其中，可以从由权威性机构或者相关的网站上获取得到上述因素的相关数据。非排他性因素计算顶点权重的公式如下：其中m是多个非排他性的因素，非排他性的因素取值xi是1％到100％。排他性因素计算顶点权重的公式如下：其中n是多个排他性的因素，排他性的因素取值yi是0％到100％。最终的顶点权重值w(v)可以用公式(1)和(2)来计算，w(v)＝f(x)/m*f(y)。后续步骤存在两种方案，第一种方案包括步骤302、303、309；第二种方案包括步骤304、305、306、307、308、309。步骤302、根据顶点权重值w(v)对顶点进行排序，确定合格的数据中心建设地址。排序顺序为由大到小，一个顶点的顶点权重值越大，表示该顶点各方面条件越符合选址条件；规划者可以设定顶点权重值，将顶点权重值不小于设定顶点权重值的顶点作为合格的数据中心建设地址。假设v1,v2,…,vi是合格的数据中心建设地址步骤303、确定与合格的数据中心建设地址间的边权重值满足规划条件的顶点的子集。步骤309、输出满足规划条件的子集。规划者可以设定边权重值，规划条件为顶点之间的边权重值不大于该边权重设定值。根据规划条件确定与合格的数据中心建设地址间的边权重值满足规划条件的顶点的集合，该子集为顶点集合的子集。步骤304、确定规划条件f(z)。规划者可以设定边权重值z。边权重值z结合顶点权重w计算出规划条件f(z)。计算方式如下：这里n＝12，求解出平均值w(avg)；f(z,x,w)＝((wi-w(avg))+1)*x％+z*(100-x)％；其中规划条件为z,占比为x；f(z,x,w)即f(z)；随着wi的变化，从而生成集合vf(z)，由f(z,x,wi)各元素组成。步骤305、根据f(z)得出满足f(z)的子集。满足f(z)的子集v1,……,v12为顶点集合v＝{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12}的子集，具体可如图4所示。步骤306、将步骤305得到的子集，按照子集中含有的顶点个数从多到少进行排序，得出还有顶点个数最多的子集vi，并求解v与vi的差集d1。步骤307、从vi之外的子集中选出覆盖差集d1中的顶点的个数最多的一个子集vj。步骤308、判断vi和vj是否覆盖了集合v中的所有顶点个数，如果是，则进行步骤309；如果否，则求解vj与d1的差集d2，重复步骤307，直到选出的子集能够覆盖集合v。步骤309、输出满足规划条件的子集。规划者可以在满足规划条件的子集中选取数据中心的待选地址。具体方法，可参考上一示例中的介绍，此处不在赘述。本发明实施例提供的数据中心规划方法，可以根据待选点之间的传输特征并结合待选点自身的特征，进行数据中心规划，既考虑了技术因素，也考虑了自然地理因素、社会因素、经济因素等，提高了数据中心数量和地址的合理性、降低了用户的综合成本。如图5所示，本发明实施例还提供了一种数据中心规划系统，包括构建模块501、求解模块502。构建模块501用于根据数据中心待选点集合中的待选点之间的传输特征构建数据中心选址数学模型。求解模块502用于根据规划条件求解所述数学模型，以得到数据中心的建设地址。构建模块501和求解模块502其他功能可参考上文中对方法的介绍，此处不再赘述。在一个示例中，规划条件包括所述顶点集合中的顶点的权重和传输条件；本发明实施例提供的数据中心规划系统还包括确定模块503，确定模块503用于确定所述顶点集合中的顶点的权重；所述规划条件包括所述顶点的权重和传输条件。确定模块503其他功能可参考上文中对方法的介绍，此处不再赘述。本发明实施例提供的数据中心规划系统的有益效果可参考上文中对方法的介绍，此处不再赘述。本申请的实施例中的方法步骤可以通过硬件的方式来实现，也可以由处理器执行软件指令的方式来实现。软件指令可以由相应的软件模块组成，软件模块可以被存放于随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)、闪存、只读存储器(read-onlymemory，rom)、可编程只读存储器(programmablerom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasableprom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electricallyeprom，eeprom)、寄存器、硬盘、移动硬盘、cd-rom或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于asic中。在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(dsl))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，dvd)、或者半导体介质(例如固态硬盘solidstatedisk(ssd))等”可以理解的是，在本申请的实施例中涉及的各种数字编号仅为描述方便进行的区分，并不用来限制本申请的实施例的范围。可以理解的是，在本申请的实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请的实施例的实施过程构成任何限定。以上所述，仅为本申请的实施例的具体实施方式，任何熟悉本
技术领域：
的技术人员在本申请公开揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的实施例的保护范围之内。当前第1页12