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數據中心未來將向“四高”演進

來源:隨銳科技集團        編輯:小月亮    2021-08-25 10:04:47     加入收藏    咨詢

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在數字經濟時代,隨著云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代數字技術應用的廣泛普及,數據中心的地位正在從信息基礎設施的邊緣邁向核心,并成為承載和牽動技術革新的重要底座。未來3~5年,仍將是數據中心的高速發(fā)展期。產業(yè)必須按照經濟社會發(fā)展的要求,明確數據中心的發(fā)展趨勢,共同推動數據中心的高質量發(fā)展。

   建設新型基礎設施已成為國家戰(zhàn)略。作為承載存儲、傳輸、算力需求的基礎平臺,以及支撐人工智能、云計算、區(qū)塊鏈等新一代數字技術應用的物理底座,數據中心成為新型基礎設施建設的重要內容。

  隨著相關政策的持續(xù)加碼和數字經濟的加速發(fā)展,數據中心迎來前所未有的發(fā)展機遇。未來3~5年,中國數據中心將呈現“高集聚、高算力、高能效、高技術” 的“四高”發(fā)展趨勢。

  高集聚

  目前,業(yè)界普遍認同未來數據中心布局會越來越呈現出“熱數據集聚在一線城市及周邊地區(qū),冷數據集聚于西部資源富足地區(qū)”的格局。推動這種“啞鈴式”集聚發(fā)展格局產生的主要因素有二。

  一是市場的力量。以“北上廣深”為代表的一線城市,匯聚多數云計算、互聯網、金融等業(yè)務流量,而這些業(yè)務中的移動支付、網絡交易、網絡游戲、金融結算、數據熱備份、虛機遷移等都對時延有較高要求,因此數據中心的主要客戶(互聯網公司、云計算廠商、金融公司等)愿意支付高溢價將自己的數據存放于一線城市的數據中心。但隨著一線城市用地、用電資源和能耗指標的緊張,大型互聯網公司、第三方數據中心企業(yè)逐漸布局一線城市周邊地區(qū),形成服務于核心城市的區(qū)域性數據中心集群。

  同時,近年來在國家和地方的一些政策引導下,企業(yè)出于經濟性因素的考量,也越來越多地將數據中心落戶于電力資源供給充足、氣候適宜的中西部地區(qū),低成本地滿足其災備需求。

  二是政策的推動。當前我國已進入數字經濟快速發(fā)展的階段,數據中心是支撐數字經濟發(fā)展的重要物理底座。通過協調數據中心的布局來推動數據要素在東、中、西部的跨域流通,帶動一大批東部沿海的互聯網企業(yè)、ICT企業(yè)將自身產業(yè)鏈環(huán)節(jié)延伸到西部地區(qū),幫助中西部地區(qū)發(fā)展數字經濟、實現產業(yè)升級,是中央政策和中西部地方政策支持的重要方向。

  市場和政策兩方面的力量將推動我國數據中心逐步進入集群化、規(guī)模化發(fā)展階段。當然,從長期來看,能否實現上述集聚發(fā)展格局,仍需看政策的實際落地情況以及市場需求的發(fā)展情況。

  高算力

  當前,隨著人工智能應用場景的逐漸落地以及各行業(yè)智能化轉型步伐的加快,全社會對數據中心的計算和存儲能力提出了更高要求。順應這一趨勢,未來數據中心會逐漸向更高算力、更高算效演進。

  一是單體數據中心的規(guī)模和密度仍將逐步提高。在單體數據中心堆集更多的服務器一直是擴充算力的重要方式。近年來,集約化、大型化數據中心加快發(fā)展。截至2019年年底,我國在用數據中心機架總規(guī)模達到314.5萬架,其中超大型數據中心機架規(guī)模約117.9萬架,大型數據中心機架規(guī)模約119.4萬架,同比規(guī)模增速為41.7%。大型數據中心增加了機柜和服務器的密度與數量,推動數據中心布局、供電、功耗、制冷、網絡和運維管理等各方面技術的持續(xù)創(chuàng)新突破。

  二是異構算力充分融合。算力是人工智能應用的基礎,傳統(tǒng)數據中心僅依靠CPU通用服務器已無法滿足機器學習、無人駕駛、工業(yè)仿真、人工智能模型訓練等新興應用場景所需的算力。除在數據中心部署更多48核或64核等高核心CPU來應對激增的算力需求外,引入GPU、FPGA、ASIC等異構算力來承擔新算力需求已成為必然趨勢。適應異構算力融合,相關的算力虛擬化調度、面向AI調度的數據中心網絡、AI及大數據混合計算加速等技術均在快速發(fā)展,以在數據中心基礎上,有效實現高性能算力的高效利用和靈活共享分配。

  此外為了實現更高算效,加快計算、存儲、網絡的深度融合,采用更高制程工藝的芯片,提高數據中心IT設施的虛擬化水平等,都將成為數據中心的演進方向。

  高能效

  數據中心是信息基礎設施中的耗能大戶。據統(tǒng)計,截至2020年底我國數據中心耗電量約占全社會用電量的1%左右,平均PUE為1.6~1.7,總體能效與國際先進水平相比仍有差距,可再生能源利用率低。按照未來數據中心機架數量每年30%的增速,預計到“十四五”末,數據中心用電量在全社會用電量的占比將超過3%。這對數據中心的運營以及環(huán)境的保護帶來巨大挑戰(zhàn)。提高數據中心能效,不僅是企業(yè)降本增效的重要手段,也是實現碳中和目標的重要路徑。

  在政策層面,將持續(xù)推進節(jié)能改造并促進可再生能源的使用。一是提高新建數據中心的能效標準。2020年底四部委聯合下發(fā)的《關于加快構建全國一體化大數據中心協同創(chuàng)新體系的指導意見》明確要求,2025年全國大型、超大型數據中心PUE降低到1.3以下。

  二是完善數據中心能效標準體系和監(jiān)測體系。2021年5月發(fā)布的《全國一體化大數據中心協同創(chuàng)新體系算力樞紐實施方案》提出,要完善數據中心綜合節(jié)能評價標準體系,不僅包括傳統(tǒng)的電能使用效率標準,還包括算力使用效率和可再生能源利用率等指標,從更多維度促進數據中心能效的提高。目前,一些地方已開始推進數據中心實時能耗監(jiān)測體系。

  三是推進對存量數據中心的關停改造。作為全球數據中心大國,美國政府推出數據中心整合計劃和優(yōu)化計劃,關閉了一批低效老舊的數據中心。中國政府倡導類似的做法。《北京市數據中心統(tǒng)籌發(fā)展實施方案(2021—2023)》已明確提出,要按照“四個一批”的總體思路推進數據中心的存量優(yōu)化和新增前瞻布局。

  四是通過完善機制促進可再生能源的使用,如擴大可再生能源市場交易范圍、支持配套可再生能源電站等。

  在技術層面,綠色低碳的新技術將逐步擴大使用范圍。在基礎設施層面,基于歷史數據,通過神經網絡算法,采集和分析數據中心溫度、濕度等各項數據,自動優(yōu)化調節(jié)制冷系統(tǒng)、供配電系統(tǒng)等,可進一步降低PUE,突破傳統(tǒng)節(jié)能“天花板”。

  高技術

  數據中心傳統(tǒng)上主要向市場提供機柜、帶寬租用等基礎資源服務,其運營者競爭的核心是土地、電力、能耗、帶寬等資源的獲取以及基礎設施的維護能力。近年來隨著行業(yè)數字化轉型的加速,特別是新冠肺炎疫情后,越來越多的企業(yè)客戶向云端遷移,再疊加AI技術的廣泛應用,對數據中心帶來顯著影響。

  一是數據中心網絡技術成為創(chuàng)新的焦點。首先,在數據中心內部網絡方面,在云計算、AI發(fā)展的推動下,以在線搜索、并行計算為代表的業(yè)務迅速起量,需要數據中心內大量的分布式計算集群支持,導致數據中心內部東西流量需求快速增長。解決數據中心在網絡方面的瓶頸,保證數據在服務器之間能夠更快、更高效地傳輸,將逐漸成為提高數據中心性能的關鍵所在。在這一趨勢下,無損網絡、智能網卡、可編程網絡等新技術應運而生,成為技術研發(fā)的新熱點、新方向。

  其次,在數據中心網間互聯方面,由于大多數企業(yè)采用公有云和私有云混用的形式,因此降低不同云連接時的網絡時延是技術難點之一。

  從云計算IaaS層服務來說,目前網絡的虛擬化技術相對較為滯后,同時要考慮東西向流量的安全防護問題,對多數據中心網絡互聯技術要求更高。這在很大程度上也將推進我國互聯網骨干網架構的變革。

  二是智能化管理成為重要發(fā)展方向。隨著大型、超大型數據中心占比的增加,海量的設備和復雜的系統(tǒng)為數據中心的高效管理帶來了巨大挑戰(zhàn)。建設數據中心基礎設施管理系統(tǒng)(Data Center Infrastructure Management,DCIM),對數據中心關鍵設備進行集中監(jiān)控和管理,并在此基礎上利用人工智能和大數據技術,提高數據采集的實時性、準確性,研究訓練節(jié)能優(yōu)化、設備預警、故障預測等數據模型,從而提升運維管理的自動化和智能化水平。同時,AI配合自動化巡檢機器人,可以實現無人值守,進一步提高數據中心的運維效率和安全等級。

  此外,上層ICT設備的演進創(chuàng)新,將持續(xù)倒逼數據中心基礎設施技術加快變革,例如推動預制化技術加快向縱深發(fā)展,供配電系統(tǒng)和制冷系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化等,以適應新的業(yè)務趨勢。

  數據中心運營者的競爭將不再僅局限于資源獲取能力,技術創(chuàng)新能力和應用新技術的能力將逐漸成為新的核心競爭力。

  在數字經濟時代,隨著云計算、人工智能、區(qū)塊鏈等新一代數字技術應用的廣泛普及,數據中心的地位正在從信息基礎設施的邊緣邁向核心,并成為承載和牽動技術革新的重要底座。未來3~5年,仍將是數據中心的高速發(fā)展期。產業(yè)必須按照經濟社會發(fā)展的要求,明確數據中心的發(fā)展趨勢,共同推動數據中心的高質量發(fā)展。

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