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  • 中心趋势的三种方式
    2022-05-03 22:08:30

    在数字经济时代下,算力正在逐渐成为新的生产力,广泛应用在社会的方方面面,为各行各业的数字化转型提供动力基础。数据中心是算力的物理承载,是数字化发展的关键基础设施。

    目前,我国数据中心产业正从高速发展向高质量发展演进。在布局上,国家一体化数据中心、新型数据中心等政策文件的出台和“东数西算”工程的实施,为数据中心的协调融合发展指明方向,促进国家数据中心产业布局的不断优化。

    数字技术驱动的第四次工业革命给人类生产生活带来巨大改革。作为各种数字技术应用物理基础,数据中心的产业赋能价值正逐渐凸显。国际上,世界大部分国家都在积极引导数据中心产业发展,数据中心市场不断扩大,投资并购活跃竞争日趋激烈。在国内,“新基建”的发展和“十四五”数字中国建设目标的提出,为我国数字基础设施建设提供重要指导。中国数据中心产业发展进入新阶段,数据中心规模稳步增长,低碳、高质量、协调发展的格局正在逐步形成。

    六大方位稳速发展
    一、数据中心支出增长状况:国际稳定,国内加速

    全球数据中心的增加相对稳定。按照全球服务器年增加量统计,2015 - 2021年投入使用的新增服务器规模相对稳定,净增加值也相对稳定。预计未来几年数据中心规模将继续稳步增长。

    我国数据中心机架规模持续稳定增长,大型以上数据中心规模快速增长。近年来,中国数据中心机架的规模稳步增长。根据2.5kW标准机架的统计,到2021年底我国在用数据中心机架规模已达520万台,近五年年均增速超过30%。其中,大型以上数据中心的机架规模增长更为迅速。按照2.5kW标准机架统计,机架尺寸为420万,占比80%。

    二、数据中心市场收入:国际平稳,国内高增速

    数据中心市场收入方面,2021年全球数据中心市场规模超过679亿美元,较2020年增长9.8%。预计2022年市场收入将达到746亿美元,整体增速保持稳定。

    在新基建、数字化转型和数字中国长远目标等国家政策以及企业降本增效的需求推动下,中国数据中心业务收入持续高速增长。2021年,中国数据中心行业市场收入达到1500亿元左右,近三年年均复合增长率为30.69%。随着中国各地区、各行业数字化转型的深入,中国数据中心行业的市场收入将保持持续增长趋势。

    三、新兴市场强劲,国内场景多样从全球来看,在全球数字经济加速发展的推动下,印度、南非等新兴市场逐步加强对数据中心的政策支持和产业投入,成为拉动全球数据中心需求增长的重要因素。2015年启动的“数字印度”为印度的数字化发展提供持续助力,大数据中心建设是该计划的重要内容之一。

    2021年,南非通信和数字科学技术部发布《国家数据和云政策草案》,指导国家高性能计算和数据中心的建设。高性能计算和数据中心主要由Sentech和Broadband Infraco两个现有数据中心合并而成,将为各级政府、企业和高校提供云服务。政府主导的数据中心建设将为南非数字经济的发展奠定坚实的基础。

    市场方面,印度智能终端设备和数字消费场景日益丰富,数据存储需求激增。同时,新冠肺炎疫情的加剧使得更多的线下商业活动转向线上。数字技术的蓬勃应用和消费需求为印度数据中心产业的发展提供了良好的外部环境。跨国企业看好印度数字经济的发展,通过数据中心建设加强数字化服务能力。2020年,亚马逊将在印度特伦甘纳邦投资28亿美元建立新的数字中心,这将是亚马逊在印度的第二个云计算区。亚马逊对印度数据中心市场投入的持续增加,将使其更好地符合印度的数据本地化政策。

    同时,2019年字节跳动宣布未来三年将在印度市场投资10亿美元,其中数据中心的投资占比较大。与投资活跃的印度市场相比,跨国公司对南非市场的投资仍处于初级阶段。2019年微软率先宣布在南非开设数据中心,成为全球领先的落户非洲的云服务提供商之一;2020年亚马逊在南非的首个云数据中心正式启用,为数百万客户提供了便捷的云计算服务。随着南非数字经济的快速发展,预计将有更多的数据中心和云服务提供商进入南非市场。

    从中国范围看,高科技、数字化转型、终端消费等多样化的算力需求场景不断涌现,算力赋能效应凸显。

    在高科技方面,高度复杂的计算场景需要更多的高性能算力,超级计算可以通过高性能算力为医疗、航空航天、探索领域提供支撑。目前,E级超算已经成为世界各国在超算领域竞争的重要方向,我国在算力和效率方面还有很大的提升空间。在工业数字化转型方面,互联网、通信、金融等现代服务业需要为大量终端客户提供服务,数字化技术在企业中的应用相对成熟,数字化程度较高。

    随着十四五等政策的出台,以及技术研发和业务应用的不断演进,国家电网、南方电网、中石油、中石化等中国传统工业企业也开始积极推进算力基础设施建设,为企业数字化转型提供支撑。在移动消费和智能终端方面,近年来,我国移动终端用户和智能终端设备数量快速增长,终端设备的应用场景不断丰富,对实时计算能力的需求不断增加。

    在算力方面,中国数据中心的多元化发展趋势正在逐步显现,智算中心和边缘数据中心将保持高速增长。长期以来,我国数据中心以通用算力为主,超算、智算和边缘数据中心的应用和数量有待增加。随着我国对高性能计算、AI计算和边缘计算需求的不断增加,超算、智算和边缘数据中心将进一步发展,算力将呈现多元化发展趋势。

    目前,通用算力的数据中心仍是市场主力,按机架大小占比90%以上;超算中心主要应用于国家重大科研领域,商业应用场景较少;智算中心已经从早期的实验探索逐步走向商业试点。虽然现有规模不高,但随着我国各种人工智能应用场景的丰富,智算的需求将快速增长,预计规模增长率将达到70%。边缘数据中心可以为智能终端和物联网设备提供实时算力。随着中国数字化转型的加速,包括工业互联网的发展,对边缘计算的需求将进一步增强,边缘数据中心的规模增速有望达到30%。

    四、大数据中心运营商望眼海外市场

    为丰富业务来源,各大数据中心运营商积极拓展海外市场,拓展产业版图。以中国电信、中国移动、CenturyLink 和 NTT Communications为代表的基础电信运营商,以及以Equinix、万国数据为代表的第三方数据中心运营商,凭借先发优势,已经在国内掌握大规模的数据中心资源。

    基础电信运营商和第三方数据中心运营商在不断发展的过程中,依托资源、资金和技术研发优势,通过培育自有品牌、拓宽国际营销渠道、提供全方位配套数据中心服务等方式,加快在全球范围内的数据中心布局。

    比如全球领先的数据中心运营商Equinix,在新加坡、香港、东京、悉尼、雅加达等地都有数据中心布局;2021年,万国将初步形成东南亚市场布局,并将在马来西亚和印尼投资建设超大规模数据中心园区;中国移动国际有限公司(CMI)2021年在德国法兰克福的数据中心投入使用。

    随着越来越多的巨头企业不局限于本土市场,积极拓展数据中心的产业布局,全球数据中心的竞争舞台将进一步扩大。“出海”企业需要加强技术研发和资源获取,以确保更大的竞争突破优势。

    数据中心行业正在迎来并购的浪潮,大额交易频繁,市场结构可能会呈现更强的趋势。在全球低碳节能战略背景下,发达城市及周边地区的资源越来越难以获取。同时,由于新的数据中心项目往往需要1-2年的建设时间,融资方便、资金充足、组织灵活的数据中心市场参与者往往通过并购方式“购买”数据中心资源或项目,以扩大业务规模。

    以中国的情况为例。目前行业内有两种并购方式。

    1、资源类收购

    多针对核定的能耗定额、土地使用权、厂房等。目的是填补部分地区数据中心的不足,储备优质地段的稀缺资源。

    2、收购成熟的数据中心项目

    通常以收购的数据中心盈利为目标,或者跨界进入数据中心行业的新企业意图加快布局,缩短建设周期,降低转型难度。

    2021年,Equinix斥资3.2亿美元收购尼日利亚数据中心和连接服务提供商MainOne填补非洲市场空白;宝能创展以16.5亿元收购鹏博士旗下5个数据中心的9个机楼,加速进军数据中心市场。并购模式下,企业可以快速获取稀缺资源,提高市场份额和行业地位,甚至加速进入原本没有涉足的空白市场。基础资源的扩张将有效促进企业的收入增长,在积累资金后将继续加快并购获取更多的资源,从而越强越强。

    五、低碳环保:技术不断完善

    数据中心创新技术的快速涌现,管理和财务制度的不断完善,为数据中心的绿色低碳发展提供了有效助推。在技术创新方面,液冷、蓄冷、高压直流、余热利用、储能电站等技术以及太阳能、风能等可再生能源的利用,可以进一步降低数据中心能耗和碳排放。在管理和财务方面,行业领先的数据中心通过建立绿色数据中心管理体系和内部碳定价体系推动数据中心的绿色转型;绿电证书和绿电交易市场机制的建立和完善,可以有效激发数据中心使用绿色能源和减少碳排放的积极性。

    国际互联网巨头积极推广使用绿色能源,推动数据中心节能减排。谷歌、苹果和Facebook积极宣布可再生能源使用的进展,并分别于2017年、2018年和2020年在其操作系统中实现100%的可再生能源使用。微软和亚马逊计划在2025年实现100%使用可再生能源的目标。为了更好地推动数据中心节能减排,谷歌在2020年9月提出,到2030年全球所有数据中心都要实现每小时实时可再生能源供应,即24/7零碳运营管理计划。通过优化数据中心的备用电源系统,包括储能电池和低碳燃料(氢燃料),微软在2020年成功完成氢燃料电池的测试,这将为消除对柴油发电机备用电源的依赖,实现碳减排奠定坚实的基础。

    中国领先互联网公司和第三方服务商也在积极开展节能减排技术实践,建设和运营数据中心的绿色低碳水平达到全球领先水平。百度云(阳泉)计算中心应用市电直供+HVDC、自主研发的“零功耗”屋顶供冷机组和AI优化技术,年均PUE 1.08;秦淮数据环首都数据中心采用模块化、绿电交易及资源回收等技术,年均PUE 1.15,可再生能源利用率100%。中金数据昆山一号数据中心采用节能技术和清洁能源采购,实现碳中和目标。数据中心碳利用率(CUE)为0.49。

    六、央地协同联动

    新型数据中心是产业发展方向,“四高三协同”内涵不断丰富。2021年7月,工信部发布《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》,明确指出新型数据中心的发展方向和路径。聚焦高技术、高算力、高能效、高安全四大特征,以及数云协同、云边协同、数网协同的协同要求,引导中国数据中心高质量发展。同时,行动计划还从布局、网络、算力、产业链、绿色低碳、安全等方面对新型数据中心建设给予了全面指导。

    1、布局

    形成国家枢纽节点、省数据中心、边缘数据中心的梯次布局;

    2、网络

    聚焦全国、区域、边缘网络关键节点,推动网络质量提升,促进多网协同发展;

    3、算力

    引入FLOPS来评估数据中心的算力,引导数据中心从粗放的机架规模增长向高质量的算力和效率提升演进。

    4、产业链

    鼓励核心技术和标准研发,加强产业链体系建设;

    5、绿色低碳

    加快绿色技术产业应用,提高新能源利用水平,优化绿色管理能力建设;

    6、安全性

    将提高网络安全保障能力和数据资源管理能力,提高新数据中心的可靠性。

    八大技术不断变革

    一、新能源技术的应用

    储能技术通过“削峰填谷”成为降低数据中心电力成本的重要途径。数据中心能耗大,电力成本占总运营成本的60%-70%。目前,虽然很多数据中心通过节能优化提高数据中心的电力利用率,但电力成本在数据中心总成本中仍占很大比例。为了平衡电网的用电时段,供电公司通常提供峰谷电价。数据中心可以利用储能系统将电能储存在低谷期,在高峰期使用,降低数据中心的用电成本。

    蓄冷、储能都是重要的解决方案。蓄冷在夜间电力负荷较低时制备冷能,在白天电力负荷较高时将制备的冷能应用于空调系统。储能是通过储能器件来实现。锂电池以其高密度和高输出电压成为下一代数据中心的备用储能方案之一。

    与新能源存储技术的融合不断深化,数据中心的能源结构得到有效转变,提高绿色低碳水平。随着数据中心能耗政策的收紧和碳中和目标的确立,新能源供电逐渐成为数据中心实现零碳排放的重要途径,风、光、水、氢等清洁能源的比重将不断增加。数据中心可以直接利用新能源实现能源供应,也可以通过碳排放交易间接促进新能源的使用。

    新能源发电虽然具有清洁环保的优势,但新能源的供给容易受到自然条件的影响,难以保证其连续性。和新能源储能技术融合,可有效提高新能源供给的稳定性,解决可再生能源系统应用电源不平衡、稳定性差的问题。

    国内外一些数据中心已经开始尝试新能源和储能的大规模供电方案,为新能源和储能技术在数据中心的应用和推广提供了重要参考。2020年8月,美国能源开发商Capital Dynamics与数据中心运营商Switch签署了太阳能和储能项目的购电协议。基于此协议,Switch将获得全天候绿色电力支持。该项目包括一个127MW的太阳能发电厂和一个240MWh的电池储能系统。

    国内方面,2021年7月,世纪互联新一代荷兰存储数据中心项目在佛山智慧城市数据中心收官,这是一个实现大规模储能技术应用的数据中心项目。该项目以数据中心为主要负载对象,配备2MWh储能容量,1MW输出功率。整个储能系统由储能容器、PCS仓和环网柜组成,并在交流侧与光伏发电系统耦合。最后将数据中心的10kV高压侧接入电网,使数据中心形成负载可变可调的综合体,可以根据电网和新能源发电的需求调整充放电策略。

    二、运维智能化不断提升

    智能运维的应用可以有效提升数据中心运维的流程化和标准化,提高运维管理的效率。随着数据中心规模的不断提升,数据中心承载业务和数据量不断增长,数据中心运维方式也在快速演进。智能运维工具的应用使得数据中心运维管理更加高效。

    在人工运维时期,数据中心运维管理人员缺乏有效的运维工具,运维管理活动更多地依赖于其个人知识和技术水平。随着数据中心规模的快速增长,数据中心运维服务的范围和难度明显提高。仅靠个人经验很难保证运维服务的质量。

    在上述情况下,开始出现了流程化、标准化的运维。流程化和标准化运维旨在通过定义流程和标准文档,促进运维管理活动的标准化,减少对运维人员个人知识和技能的依赖。自动化平台运维是流程化、标准化运维的进一步发展。自动化运维工具通过平台建设,将大量重复性的运维活动转化为自动化操作,提高了运维效率,增强了运维过程的可视化。智能运维以数据为基础,以算法为支撑,以场景为导向,为数据中心运维管理提供智能化解决方案,实现问题的实时分析和处理,降低报警噪音,并分析和预测故障和问题的原因。

    2021年7月,工信部《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》明确提出“以供配电、制冷、IT及网络设备、智能系统等关键环节为重点,新数据中心,打造强者,弥补弱者”。政策引导数据中心运维管理智能化发展,行业对智能运维越来越重视。

    中国互联网企业和第三方服务商积极开展智能化运营实践。万国数据北京四号数据中心在基础设施建设中使用大量具有专业经验的自动化设备替代人工操作,提高故障报警和响应速度,结合自主研发的运营管理平台和应用软件,实现从局部到区域再到全国的高效优质运维。腾讯怀来贝瑞北云数据中心,基于腾讯研发的数据中心自动化管理平台腾讯智微,构建了园区、区域、总部联动的三级闭环管理体系,通过重构报警链路实现秒级灵敏感知。通过应用图计算、物模型等技术,实现了告警收敛快,故障自动定位准确率高达99.9%。

    智能网络运维是数据中心智能运维重要的应用场景之一。智能网络运维技术可以不断促进网络可见性、可管理性和可控性的提高。随着数据中心规模的不断扩大,数据中心网络的复杂性也在不断增加。同时,用户对数据中心网络的质量、可靠性和安全性提出了更高的要求。传统数据中心网络在运维过程中存在信号干扰、应用保障等问题。人工运维效率差,在应对突发网络故障时难以做出及时的网络故障处理和运维。

    目前,业界提出了以“自动驾驶网络”为代表的智能网络运维优化技术,融合AI技术实现数据中心网络的控制、自动运维及优化,恢复和治愈各类网络故障,管理拥塞,支持网络自动调优和自我进化,为用户提供更好的网络服务。

    在2021开放数据中心峰会上,中国信通院、华为、中国移动研究院等单位联合发布了《超融合数据中心网络无损以太场景评测规范》,从功能、性能、可靠性、兼容性、运维等维度对分布式存储、集中式存储和高性能计算场景进行了评测。根据评估结果,无损网络分为五个等级,分别为无损能力尚不成熟、具备基本无损能力、无损能力成熟、无损能力良好、无损能力卓越,运维是其重要的等级评定维度。

    同时,华为在《华为数据中心自动驾驶网络白皮书》中将自动驾驶网络定义为五个等级,指出全自治网络是数据中心网络发展的终极目标。在全自治网络下,网络系统本身将面对任何场景,具备执行、监控、分析和决策的能力,全面实现闭环管理的自动化,真正实现“无人驾驶”。

    三、项目建设周期缩短
    随着装配式建筑技术与模块化数据中心的深度融合,新一代装配式模块化数据中心的可靠性和体验得到了大幅提升。随着信息技术的快速迭代和用户对数据中心交付周期要求的缩短,传统的数据中心建设模式越来越难以满足实际需求,数据中心预制成为实现数据中心快速建设的关键技术之一。

    数据中心预制技术已经发展了很多年。早期的预制式数据中心采用一体机的形式设计,单个盒子集成了数据中心的所有子系统,可以满足小型数据中心快速部署和应急建设的要求。

    在一体机的基础上,行业逐渐实现了设备区、配电区等核心区域的模块化,传统的预制模块化数据中心出现。由于可靠性、空间和标准化的限制,传统的预制模块化数据中心仍然主要用于小规模和特定的场景。随着预制模块化概念的成熟和模块化数据中心的发展,预制模块化建筑技术与模块化数据中心的融合不断加深,新一代预制模块化数据中心开始出现。

    四、液冷技术商用条件渐成熟
    液冷技术发展迅速,系统可靠性逐步提高。液冷技术是利用液体作为传热介质在热源附近进行换热制冷,而不是像风冷那样通过空气间接制冷。由于液体具有相对较高的比热容,其制冷效果和能效远高于风冷,在高密度、大规模、高散热要求的数据中心中优势明显。
    根据液冷机房末端与服务器等热源的接触方式,液冷可以分为间接液冷技术和直接液冷技术。在间接液冷中,热源与冷却液不直接接触。在直接液冷技术中,冷却液直接与发热的电子元器件接触进行热交换和制冷。间接液冷以冷板为主,其中单相冷板液冷方案较为常见。直接液冷以浸没式为主,散热效率高,噪音低。

    目前,我国液冷技术发展迅速,已有大规模商用案例,这与我国数据中心规模不断扩大,单个机柜功率密度不断提高有关。阿里巴巴、百度、腾讯、华为、中科曙光等IT公司都有液冷技术的成熟应用案例。阿里巴巴仁和云计算数据中心采用全浸没式液冷服务器,该数据中心成为国内首个绿色等级为5A的液冷数据中心。

    随着液冷技术的应用实践,近年来,行业内对液冷技术的研究正在逐步深入。2019年,中国信通院云计算与大数据研究所(以下简称“中国信通院云所”)联合出版了《冷板式液冷》和《液冷革命》两本书,对比分析液冷技术发展的内因和外因,以及不同的液冷技术方案。

    2020年,ODCC与阿里巴巴举办浸没式液冷数据中心开源大会,阿里巴巴正式开放浸没式液冷数据中心技术规范;2021年初,ODCC与UDP(联合国环境规划署-丹麦科技大学合作伙伴)哥本哈根能效中心、ITU(国际电信联盟)共同发布了题为《Innovative Data-Centre Cooling Technologies inChina-Liquid Cooling Solution》的液冷研究报告,总结了液冷技术在中国的应用进展。

    2021年,ODCC发布了《浸没式液冷服务器可靠性白皮书》,其研究内容是液冷服务器长期运行后的可靠性评估方法;2022年4月,由中国信通院云大所牵头的液冷五大系列行业标准正式实施,为数据中心液冷行业发展提供了有效指导。

    随着对边缘计算能力的需求越来越大,液冷技术的应用场景将从云端扩展到边缘。随着终端计算能力需求的不断增加,传统的云计算能力逐渐向边缘下沉,边缘计算服务器的功率密度和散热需求也在同步增加。为了降低数据中心的冷却能耗,提高数据中心的整体能效,一些边缘数据中心开始引入液冷边缘服务器,通过液冷技术的应用提高边缘数据中心的能效水平。

    五、高密服务器研发加快
    数据规模的不断增长和土地、电力资源的集约开发推动了高密度数据中心的发展。在过去很长一段时间内,为了满足用户日益增长的数据处理需求,数据中心主要通过增加空间和扩大机架和服务器规模来提供更多的算力,但这也会导致数据中心运营成本的增加和数据中心空间的浪费。

    经济发达地区日益紧张的土地资源,使得通过扩大服务器规模来增加算力的数据中心建设模式难以发展。建设高密度的数据中心已经成为提高数据中心算力水平的重要措施。高密度的数据中心可以进一步提高数据中心每平方米的算力,可以更好地满足大数据场景下的计算和存储需求。

    高密度的服务器部署显著提高了数据中心单位面积的算力,降低了数据中心的运营成本。建设高密度数据中心的关键是部署高密度服务器。与传统服务器不同,高密度服务器的电源和风扇采用共享方式设计,位于同一机箱的多个服务器节点可以共享电源和风扇。

    一方面减轻了机体的重量和空间占用,提高了数据中心单位面积的算力;另一方面,可以提高电源和散热系统的使用效率,降低数据中心的运营成本。随着数据中心功率密度的增加,数据中心的平均机架功率也在增加。有研究机构发布的数据显示,目前全球5-9kW/架的机架占最多,功率超过10kW/架的机架占近30%。单机架功率的提升与高密度服务器的规模化部署和应用密切相关。目前,Intel、IBM、华为、浪潮、曙光等厂商加快了高密度服务器的产品设计和市场布局。

    六、容灾备份能力增强
    数据的重要性不断凸显,容灾备份需求推动备份一体机市场快速增长。它是存储在数据中心的企业最重要的资产。在我国企业数字化转型进程加快的背景下,数据中心和企业机房的容灾备份能力逐渐受到业界关注。传统的数据保护方式大多只能保护物理设备的数据,难以为云计算等环境提供统一的数据保护和备份服务。随着数据中心分布式计算应用场景的增长,传统的数据保护和备份方法越来越难以满足需求。高效、全面、集成、统一、灵活的数据备份和恢复解决方案已经成为下一代数据中心数据保护解决方案的发展方向。

    一体机备份是下一代数据中心数据保护场景的重要方案。一体机备份机可以使用软件、磁盘阵列、服务器引擎或节点来备份数据,并与备份软件紧密结合,形成目录、索引、计划,实现数据传输。

    目前,全球备份一体机市场保持高增长态势,市场需求旺盛。为迎合行业发展,2021年9月,ODCC发布了《备份一体机技术规范》,对备份一体机的架构、功能、非功能、接口要求等进行了全面规范,有效促进了备份一体机的生产、测试和选型。

    七、新存储访问协议不断演进,网络存储深度融合
    NVMe-oF协议已经成为全闪存端到端的重要解决方案,存储与网络的融合日益加深。NVMe-oF已经成为降低存储网络协议栈处理开销、实现高并发和低延迟的重要技术。解决了通信协议带来的存储性能损失问题,进一步释放了SSD的性能,加速了闪存的发展。NVMe-oF使主机和存储设备通过网络使用NVMe协议,有效提高了主机通过远程网络访问存储的性能,引起了业界的广泛关注。目前,NVMe-oF支持FC网络、IB网络、无损网络和标准以太网。其中,无损网络作为业界关注的焦点之一,近年来取得了长足的进步。其性能远优于标准以太网,建设成本低于FC网络和IB网络。因此,在NVMe-oF和网络融合发展的过程中,无损网络将成为一个重要的发展方向。

    八、泛在算力互联需求增多,算力网络创新加速
    算力网络连接无处不在的算力基础设施,运营商积极进行落地实践。金融、交通、教育、工业等行业对泛在算力场景的需求越来越大,用户需要更优惠、更高质量的随时随地可接入的算力服务。源于算力的无处不在的使用和交易需求的计算网络已经成为下一代计算基础设施发展的重点。近年来,运营商加快了计算网络的实施。计算融合是中国联通CUBE-Net3.0的重点方向之一,中国联通在全国多地开展了计算网络建设试点,通过计算网络业务链、网络切片、资源感知实现计算资源调度和感知,从而形成云网络安全融合服务。

    中国电信在计算网络建设过程中,强调以“云”为核心,注重网络、算力和存储资源的整合,推动天翼云不断升级,实现天翼云和天翼边缘节点的统一管理和调度。云网融合、云边缘协同是电信云的优势。中国移动重点改造底层计算基础设施,构建基于X86和ARM架构的通用计算网络,不断丰富基于GPU和ASIC的智能计算能力。

    数据中心算力网络发展趋势

    算力网络技术的创新主要集中在三个方面:架构、调度技术和测量模式。在算力架构方面,传统的计算与网络分离模式逐渐向计算与网络融合方向演进,算力基础设施融合架构创新发展。在算力调度技术方面,算力调度已经从之前只支持网络的调度发展到算力与网络相匹配的调度模式,算力调度技术的创新不断涌现。

    算力调度的技术创新主要包括计算能力跨区域调度、多级调度、算力资源统一安排、网络协议、可视化监控和智能运维。在算力测量方面,算力和网络测量的内涵不断延伸,算力测量从单节点测量向集成协同测量转变。随着算力网络的形成,用户的算力来源变得更加多样化。在这种情况下,用户所能获得的算力不能用单个或局部节点来衡量,而是要用算力网络平台目前所能供应的、满足用户业务需求的算力来衡量。这种新的集成协作测量机制将重新验证用户的可用算力。

    蓝海大脑散热技术

    蓝海大脑液冷散热服务器可搭建NVIDIA 4 × A100 / 3090 / P6000 / RTX6000,并将液冷冷板固定在服务器的主要发热器件上,依靠流经冷板的液体将热量带走达到散热目的。冷板液冷解决了服务器里发热量大的器件的散热,其他散热器件还得依靠风冷。所以采用冷板式液冷的服务器也称为气液双通道服务器。冷板的液体不接触被冷却器件,中间采用导热板传热,安全性高。

    蓝海大脑拥有完全自主研发和灵活定制能力,是国内最早从事液冷GPU服务器的厂商之一,并且在独到的加固、保密和安全等产品技术领域有深厚的积累。蓝海大脑端到端的解决方案,赋能AI、云计算、大数据、5G、区块链、元宇宙等新兴技术创新和应用,积极为中国新基建、信创、东数西算、社会经济的数字化和智能化转型升级提供坚实的算力保证。同时重视全球合作共赢,与英特尔、英伟达、希捷、华为、飞腾等国内外产业链伙伴保持紧密的战略合作关系,加速产品方案的适配和应用场景拓展,更好地服务各行业用户。

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    导读数据中心变得更加高效,为IT创新提供卓越的性能。数据中心专业人员也在不断努力,以跟上最新的行业趋势和发展,致力于提供完美的解决方案。


    新冠疫情和不断发展的IT基础设施推动了对数据的需求呈指数性增长。2021年8月,印度统一支付接口(UPI)交易量高达35亿笔。这些数字正在以更快的速度增长,因此以低延迟处理这些数据的需求需要采用更高效的数据中心。

    根据调研机构Gartner公司在去年的调查,在2020年数据中心支出下降10%之后,最终用户支出预计将在2021年达到2000亿美元。下降的原因是现金流受到限制,而不是由于需求低——对数据的需求实际上正在增加。2021年是反弹期,数据中心库存和设施扩建实现了两位数的增长。随着全球经济在各个领域的数字化,数据中心基础设施的变化将在2022年及以后产生深远影响。

    数据中心专家为此确定了数据中心行业的5大趋势,这些趋势将在2022年推动数字化转型。

    1.数据中心的超可扩展性

    超大规模数据中心(也称为超可扩展性)是基于按需提供IT资源和分布式系统的概念。大量服务器高速协同工作,使其能够水平扩展和垂直扩展,从而实现更高效的数据存储和传输。

    根据Global Market Insights公司的调查,预计亚太地区数据中心市场将呈现24%的同比增长。随着对数据和数据本地化的需求不断增加,对超大规模数据中心的需求将会增加。例如,由于电力供应充足、海底电缆和庞大的用户群,印度的孟买和钦奈将成为印度领先的数据中心枢纽。印度政府通过的《个人数据保护法案》将为数据中心托管行业带来一个重要的里程碑。

    2.小数据的兴起

    大数据是指难以管理的海量数据。另一方面,小数据与需要低延迟的应用程序中的边缘计算相关联。小型数据基础设施有助于在时间和带宽等因素更为重要的情况下对大部分数据进行快速分析。

    代表边缘计算的小数据并不能消除对数据中心的需求,事实上,数据中心在其中起着至关重要的作用。

    边缘计算在内部部署设施中处理数据,从而推动了对低延迟应用程序的需求,另一方面,这些边缘设备连接到托管服务提供商。随着自动驾驶汽车、工业自动化、物联网和可穿戴设备的最新发展,人们将看到使用小数据功能的设备出现巨大增长。

    3.人工智能和自动化以减轻数据中心的可操作性

    新冠疫情带来的主要影响之一是缺乏现场技术人员和工程师来处理与数据中心相关的问题。人工智能和机器学习有助于远程管理和监控数据中心,自动化有助于使用机器人技术管理基础设施。

    随着人工智能和自动化被集成到数据中心设施中,这个梦想已经变成了现实。随着对数据需求的增加,数据中心的扩展速度很快就会超过人类员工的管理能力。2022年将见证用于管理和监控数据中心的自动化和人工智能的增长。像EkkoSense这样的公司正在提供基于人工智能的解决方案,以根据多个环境和运营参数监控数据中心。

    谷歌公司采用工业机器人销毁退役的硬盘。未来几年,人工智能和自动化将成为数据中心管理人员的有用工具,从而提高运营效率,并降低运营成本。

    4.数据中心走向绿色并变得更加可持续

    “走向绿色”现在不仅仅是一个工业目标,而是被积极采用以实现负碳足迹的目标。数据中心服务提供商和企业正在研究能源效率、用水量和产生的废物。像微软公司这样的企业正在努力在其数据中心运营采用100%的可再生能源。

    一些数据中心运营商也在尝试使用Tesla Megapack电池储能系统存储电力,这将有助于提高大型数据中心采用的光伏发电量。2022年,全球企业采用的气候行动框架将发生重大范式转变。

    根据Equinix公司进行的一项全球调查,45%的IT决策者表示客户需要可持续的IT基础设施。其可持续性的理由并不仅仅在于能源使用效率(PUE),因为数据中心可能每天使用1000加仑的水,数据中心供应商也需要关注用水效率(WUE)。许多大型数据中心安装了以连续闭环方式工作的风冷系统,避免过量用水。

    5.数据中心基础设施远程管理

    数据中心通常都在全天候运行,平均1分钟的停机成本为7900美元。因此配备现场技术人员和工程师是必要的,但新冠疫情和员工短缺构成了数据中心中断的威胁,这是因为没有人在现场维护或处理。

    新冠疫情带来的最突出和最重要的改进之一是远程基础设施管理(RIM),它允许企业远程控制其数据中心基础设施。远程基础设施管理(RIM)包括远程监控安全和网络服务、桌面管理、数据库管理和服务器管理。

    远程基础设施管理(RIM)的发展始于新冠疫情,现在它正在重塑数据中心行业。2022年,实时基础设施管理将取得重大进展,用户将获得对多个操作参数和洞察力的更多控制权。2021年强调了数据在容纳远程员工方面的重要性。随着实施数字化转型,数据中心变得更加高效,为IT创新提供卓越的性能。数据中心专业人员也在不断努力,以跟上最新的行业趋势和发展,致力于提供完美的解决方案。

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    随着互联网及大数据的强劲发展,信息基础建设如火如荼,伴随着中国制造2025、两化融合、云计算等,国家战略政策的实施,预计未来几年数据中心市场将保持快速增长。“用数据爆炸形容今天的IT发展一点也不为过,数据...

    随着互联网及大数据的强劲发展,信息基础建设如火如荼,伴随着中国制造2025、两化融合、云计算等,国家战略政策的实施,预计未来几年数据中心市场将保持快速增长。“用数据爆炸形容今天的IT发展一点也不为过,数据增长永无止境。”世纪互联李志霄博士认为对于企业来说,与用户使用习惯、地理分布、甚至企业需求变动都可以通过在大数据挖掘得到有价值的参考信息。大数据时代将信息价值的概念推到了企业CIO面前。

    整个行业的趋势将继续倾向于软件定义的基础设施,自主经营IT基础设施,以及向基于消费的支付模式转变和其他一些亮点。为了适应更快的时代变化速度,技术和操作模型正在涌入数据中心,这些技术对物理设施和数据中心本身产生了重大影响。那么在未来几年,数据中心将有哪些重大的发展呢,未来发展趋势又是如何呢?

    一.高密度

    在有限的数据中心空间中,如何容纳更多的使用产品,布置更多的光纤一直是未来几年不断研发的方向,高密度的布线能更好的节省空间,带来更多的数据传输。如今在标准的19寸机架中,最高的芯数已经达到480芯的密度,而这个数字将会随着光线行业的不断发展而越来越大。未来的数据中心综合布线的密度将会越来越大。在这里插入图片描述
    二.智能化

    数据中心的智能化发展已经越来越成熟,在发达国家更是出现很多智能化管理布线方案,智能化的管理,可以更方便的监控数据,实时处理很多突发事故,还能检测数据中心的环境温度、气压、湿度等各个方面,在未来的发展方向中,智能化将会更一步升级,传感器的应用将会在数据中心中得到更加广泛的应用。在这里插入图片描述
    三.模块化

    到2021年,耗电量巨大的加速计算技术的推广将迫使大多数主要数据中心运营商采用模块化的方法,在其数据中心里部署电力或冷却设备。从配置形态上,可分为微模块产品MDC和集装箱数据中心产品CDC。随着大数据的不断发展,大数据时代已经到来,未来数据中心的发展也将必是潜力无限的,而且在未来我们使用到的数据中心的地方会越来越多,数据中心在我国将会有更大的发展。

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  • 度量数据中心趋势的各种方法。假设我们有某个属性X,如salary,已经对一个数据对象集记录了它们的值。令x1,x2,…,xN为X的N个观测值或观测。在本节的余下部分,这些值又称(X的)“数据集”。如果我们标出salary的...

    度量数据中心趋势的各种方法。假设我们有某个属性X,如salary,已经对一个数据对象集记录了它们的值。令x1,x2,…,xN为X的N个观测值或观测。在本节的余下部分,这些值又称(X的)“数据集”。如果我们标出salary的这些观测,大部分值将落在何处?这反映数据的中心趋势的思想。中心趋势度量包括均值、中位数、众数和中列数。

    数据集“中心”的最常用、最有效的数值度量是(算术)均值。令x1,x2,…,xN为某数值属性X(如salary)的N个观测值或观测。该值集合的均值(mean)为

    这对应于关系数据库系统提供的内置聚集函数average(SQL的avg())。

    例2.6 均值。假设我们有salary的如下值(以千美元为单位),按递增次序显示:30,31,47,50,52,52,56,60,63,70,70,110。使用(2.1)式,我们有

    因此,salary的均值为58000美元。

    有时,对于i=1,…,N,每个值xi可以与一个权重wi相关联。权重反映它们所依附的对应值的意义、重要性或出现的频率。在这种情况下,我们可以计算

    这称做加权算术均值或加权平均。

    尽管均值是描述数据集的最有用的单个量,但是它并非总是度量数据中心的最佳方法。主要问题是,均值对极端值(例如,离群点)很敏感。例如,公司的平均薪水可能被少数几个高收入的经理显著推高。类似地,一个班的考试平均成绩可能被少数很低的成绩拉低一些。为了抵消少数极端值的影响,我们可以使用截尾均值(trimmed

    mean)。截尾均值是丢弃高低极端值后的均值。例如,我们可以对salary的观测值排序,并且在计算均值之前去掉高端和低端的2%。我们应该避免在两端截去太多(如20%),因为这可能导致丢失有价值的信息。

    对于倾斜(非对称)数据,数据中心的更好度量是中位数(median)。中位数是有序数据值的中间值。它是把数据较高的一半与较低的一半分开的值。

    在概率论与统计学,中位数一般用于数值数据。然而,我们把这一概念推广到序数数据。假设给定某属性X的N个值按递增序排序。如果N是奇数,则中位数是该有序集的中间值;如果N是偶数,则中位数不唯一,它是最中间的两个值和它们之间的任意值。在X是数值属性的情况下,根据约定,中位数取作最中间两个值的平均值。

    例2.7 中位数。让我们找出例2.6中数据的中位数。该数据已经按递增序排序。有偶数个观测(即12个观测),因此中位数不唯一。它可以是最中间两个值52和56(即列表中的第6和第7个值)中的任意值。根据约定,我们指定这两个最中间的值的平均值为中位数。即

    。于是,中位数为54000美元。

    假设我们只有该列表的前11个值。给定奇数个值,中位数是最中间的值。这是列表的第6个值,其值为52000美元。

    当观测的数量很大时,中位数的计算开销很大。然而,对于数值属性,我们可以很容易计算中位数的近似值。假定数据根据它们的xi值划分成区间,并且已知每个区间的频率(即数据值的个数)。例如,可以根据年薪将人划分到诸如10000~20000美元、20000~30000美元等区间。令包含中位数频率的区间为中位数区间。我们可以使用如下公式,用插值计算整个数据集的中位数的近似值(例如,薪水的中位数):

    其中,L1是中位数区间的下界,N是整个数据集中值的个数,46(freq)l是低于中位数区间的所有区间的频率和,freqmedian是中位数区间的频率,而width是中位数区间的宽度。

    众数是另一种中心趋势度量。数据集的众数(mode)是集合中出现最频繁的值。因此,可以对定性和定量属性确定众数。可能最高频率对应多个不同值,导致多个众数。具有一个、两个、三个众数的数据集合分别称为单峰的(unimodal)、双峰的(bimodal)和三峰的(trimodal)。一般地,具有两个或更多众数的数据集是多峰的(multimodal)。在另一种极端情况下,如果每个数据值仅出现一次,则它没有众数。

    例2.8 众数。例2.6的数据是双峰的,两个众数为52000美元和70000美元。

    对于适度倾斜(非对称)的单峰数值数据,我们有下面的经验关系

    这意味:如果均值和中位数已知,则适度倾斜的单峰频率曲线的众数容易近似计算。

    中列数(midrange)也可以用来评估数值数据的中心趋势。中列数是数据集的最大和最小值的平均值。中列数容易使用SQL的聚集函数max()和min()计算。

    例2.9 中列数。例2.6数据的中列数为

    美元。

    在具有完全对称的数据分布的单峰频率曲线中,均值、中位数和众数都是相同的中心值,如图2.1a所示。

    在大部分实际应用中,数据都是不对称的。它们可能是正倾斜的,其中众数出现在小于中位数的值上(见图2.1b);或者是负倾斜的,其中众数出现在大于中位数的值上

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空空如也

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中心趋势的三种方式

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