1.新型可驗(yàn)證數(shù)據(jù)中心是未來數(shù)據(jù)中心建設(shè)中的新關(guān)鍵責(zé)任方

數(shù)據(jù)中心建設(shè)模式的創(chuàng)新與變革，決定著未來數(shù)據(jù)中心的安全可靠性及產(chǎn)品競爭力。而傳統(tǒng)“設(shè)計(jì)院+施工監(jiān)理”的建設(shè)管理模式已無法滿足競爭日益激烈的數(shù)據(jù)中心建設(shè)需求。規(guī)劃設(shè)計(jì)方案決定著30%的數(shù)據(jù)中心建設(shè)成本，一旦設(shè)計(jì)階段出現(xiàn)誤差將導(dǎo)致施工變更成本不可控。

基于全生命周期的新型可驗(yàn)證數(shù)據(jù)中心，在規(guī)劃設(shè)計(jì)階段，可利用權(quán)衡工具與參考設(shè)計(jì)庫，提供設(shè)計(jì)驗(yàn)證服務(wù)，對(duì)設(shè)計(jì)方案進(jìn)行容量配置和設(shè)備材料選型的成本優(yōu)化，并通過提供審圖清單、CFD氣流組織模擬、BIM管線綜合、PUE節(jié)能措施、電力與面積最優(yōu)匹配、標(biāo)準(zhǔn)化、預(yù)制模塊化設(shè)計(jì)理念、多系統(tǒng)架構(gòu)方案對(duì)比、預(yù)測(cè)最佳功率密度點(diǎn)等，確保數(shù)據(jù)中心整體的高可用性和可靠性。在施工及交維階段，進(jìn)行性能與功能驗(yàn)證，通過對(duì)各系統(tǒng)調(diào)測(cè)及故障模擬、運(yùn)維知識(shí)與技能交付、風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與管控，滿足對(duì)SLA及安全運(yùn)營的基本要求。

未來，數(shù)據(jù)中心建設(shè)的責(zé)任方更需要具備綜合一體化和全生命周期驗(yàn)證服務(wù)統(tǒng)籌技術(shù)管理能力。單一專業(yè)和單一階段的建設(shè)管理模式無法使數(shù)據(jù)中心建設(shè)整體可控、進(jìn)度最優(yōu)，而新型可驗(yàn)證數(shù)據(jù)中心提供的基于全生命周期的驗(yàn)證服務(wù)將以新型權(quán)衡工具與標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)模型成為新的建設(shè)責(zé)任方。

2.基礎(chǔ)設(shè)施或整個(gè)數(shù)據(jù)中心的監(jiān)控管理將由本地向云端轉(zhuǎn)移

基礎(chǔ)設(shè)施管理是確保業(yè)務(wù)連續(xù)、系統(tǒng)整合，以及應(yīng)用可靠運(yùn)行的基礎(chǔ)。然而，日益混合的IT環(huán)境和分布式數(shù)據(jù)中心生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展，使得IT基礎(chǔ)設(shè)施越來越復(fù)雜，也為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理者帶來重重難題。一方面，公共云、托管、本地共存的生態(tài)系統(tǒng)，使企業(yè)面臨更加復(fù)雜的IT混合環(huán)境，這要求企業(yè)走出孤島管理模式，盡快實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用集成的統(tǒng)一協(xié)調(diào)管理；另一方面，分布式數(shù)據(jù)中心的發(fā)展，使企業(yè)分布式站點(diǎn)發(fā)生“斷電”時(shí)，無法實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程管理。此外，由于本地化管理的可視化程度低，導(dǎo)致缺乏可以預(yù)防事故發(fā)生和多端平均修復(fù)時(shí)間的可操作信息。

因此，能夠?qū)Χ鄠€(gè)站點(diǎn)的IT基礎(chǔ)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)全局管理、統(tǒng)一監(jiān)控、報(bào)表和規(guī)劃的基于云端的管理系統(tǒng)成為出路。Gartner預(yù)測(cè)，到2020年，90％的組織將利用混合云管理基礎(chǔ)設(shè)施?；谠贫说墓芾硐到y(tǒng)可以充分發(fā)揮廠家的專家隊(duì)伍的作用，提高管理效率，降低管理成本，提高預(yù)判和預(yù)處理的能力，從而提高系統(tǒng)的可用性；同時(shí)極大地提高數(shù)據(jù)分析的廣度和深度；通過單一遠(yuǎn)程設(shè)備即可掌控所有站點(diǎn)，使企業(yè)享受來自外部專家的遠(yuǎn)程專家服務(wù)；無限拓展管理系統(tǒng)；還可利用“大數(shù)據(jù)分析”提供趨勢(shì)洞察，并對(duì)故障進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.用于邊緣計(jì)算的微型數(shù)據(jù)中心將呈爆發(fā)式增長

時(shí)至今日，處于互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的人們愈發(fā)傾向于瀏覽帶寬密集型的內(nèi)容，并關(guān)注大量可穿戴設(shè)備。與此同時(shí)，移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)正在一致性地聚焦于云計(jì)算架構(gòu)。為支持當(dāng)前及未來需求，計(jì)算能力和存儲(chǔ)設(shè)備將部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣，從而減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，提高可用性。

邊緣計(jì)算技術(shù)能夠解決網(wǎng)絡(luò)延遲的挑戰(zhàn)，利用云計(jì)算架構(gòu)幫助企業(yè)在更佳時(shí)機(jī)把握各種機(jī)遇。例如，在線視頻流媒體播放會(huì)占用大量帶寬資源，由此引發(fā)的巨大負(fù)荷將導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁堵和延遲，而邊緣數(shù)據(jù)中心可使帶寬密集型內(nèi)容更加靠近終端用戶，使對(duì)延遲時(shí)間敏感的應(yīng)用更加靠近數(shù)據(jù)源。

邊緣計(jì)算包含本地設(shè)備、本地?cái)?shù)據(jù)中心和區(qū)域數(shù)據(jù)中心，如下圖所示。邊緣數(shù)據(jù)中心可包含1至10個(gè)機(jī)柜，并提供滿足未來物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求的部署速度和容量。用戶可借助按單配置或預(yù)制化產(chǎn)品的邊緣數(shù)據(jù)中心，輕松實(shí)現(xiàn)快速便捷的設(shè)計(jì)和部署。

4.機(jī)柜功率密度將隨人工智能的應(yīng)用而不斷攀升，更多的液冷技術(shù)將進(jìn)入實(shí)驗(yàn)階段

人工智能的快速發(fā)展需要大量使用GPU，每個(gè)GPU的功耗可高達(dá)300瓦特，假設(shè)每臺(tái)服務(wù)器可裝載8塊GPU，則每臺(tái)服務(wù)器的功耗將高達(dá)2.4千瓦，那么每機(jī)柜的功耗可高達(dá)數(shù)十千瓦。面對(duì)如此高的功率，傳統(tǒng)的風(fēng)冷技術(shù)將無法實(shí)現(xiàn)如此高密度的機(jī)柜散熱。在此情況下，芯片級(jí)液冷和浸沒式液冷將成為解決散熱問題的主要途徑。液冷技術(shù)很早之前就被用于解決高性能計(jì)算的散熱問題，但并未成為大型互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心的制冷解決方案，主要原因是機(jī)柜功率密度并不是很高，且液冷的初投資較大。但隨著人工智能的發(fā)展，高密度計(jì)算需求的增長將推動(dòng)液冷技術(shù)在數(shù)據(jù)中心被廣泛采用。

2018年，數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)無論是在宏觀趨勢(shì)還是應(yīng)用技術(shù)上，都將取得令人矚目的重大突破。施耐德電氣將繼續(xù)憑借在數(shù)據(jù)中心行業(yè)的領(lǐng)先專業(yè)能力，以互聯(lián)互通、安全可靠、靈活高效的產(chǎn)品和解決方案，為數(shù)據(jù)中心建設(shè)和運(yùn)營提供最堅(jiān)實(shí)穩(wěn)定的保障和支持。

文章摘自施耐德電氣信息技術(shù)