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看得見的未來:2019數據中心五大新趨勢

放大字體??縮小字體 發布日期:2019-01-29
核心提示:5G、物聯網、中國制造2025以及人工智能技術正在成為驅動創新與實現數字化轉型的重要力量,一個新的數字化經濟時代正在來臨。
      5G、物聯網、中國制造2025以及人工智能技術正在成為驅動創新與實現數字化轉型的重要力量,一個新的數字化經濟時代正在來臨。同時,智能電網、微電網的快速發展,以及可替代能源成本和儲能成本的不斷降低,促使數據中心物理基礎設施與上游的電網和下游的IT將會有更多的交互和融合。


 新趨勢之一:邊緣計算將與云計算協同發展  


    作為數據中心基礎設施建設和服務領域的全球領導者,施耐德電氣基于深刻的行業洞察和實踐經驗,敏銳把握市場變革趨勢和客戶需求,以不斷創新的物理基礎設施、軟件和數字化解決方案以及全生命周期服務為高可用數字基石的構建和運維提供保障。展望2019年,施耐德電氣認為數據中心將迎來以下五大新趨勢以及五大技術解決方案:


  過去的一年,我們看到了很多關于邊緣計算的炒作,比如:“云中心已死,邊緣計算上位?”,“邊緣計算將改變互聯網和物聯網的未來”,“邊緣計算將引領下一次IT變革”等等。但我們認為云計算不會消亡,邊緣計算也不會取代云計算,而是邊緣計算與云計算將協同發展。物聯網、AI、5G的快速發展,人們對延遲和寬帶的要求也越來越高。邊緣計算就是專門為這種“速度及帶寬的需求”而設計的。


  施耐德電氣認為未來IT架構將是一種混合的IT架構,將由三種類型的數據中心所組成,分別由位于偏遠地區用于超大規模計算與存儲的中央云數據中心,位于市區或市中心的靠近用戶用于大規模計算和存儲的區域邊緣數據中心,以及位于本地靠近數據產生和使用地點的邊緣數據中心。邊緣數據中心將在本地解決計算的快速響應問題,云計算將為邊緣計算提供強大的后臺計算支持和數據存儲能力。同時,我們還認為邊緣計算數據中心會首先在零售行業和網絡運營商兩大領域快速發展,以滿足人們對低延時和高帶寬的需求。


  新趨勢之二:液冷時代即將來臨


  風冷IT在數據中心占據非常重要的地位,時至今日,數據中心依然以風冷IT為主。但是,人工智能的應用對數據中心的處理能力提出了巨大的要求。人工智能開始跨越式發展,已經從實驗室研究發展到真正的商業和消費應用領域。這些應用程序的計算量巨大,以至于許多IT硬件架構師開始使用GPU作為核心處理器或輔助處理器。許多基于GPU的服務器,也就是我們所說的總設計功率(TDP – Total Design Power)發熱量通常為300瓦特左右,而傳統的服務器為130瓦特到150瓦特。基于GPU的服務器發熱量是傳統服務器的兩倍,這是液冷興起的主要驅動因素之一。


  據調查,我們發現數據中心當前機柜的功率密度在7個千瓦左右,但是,未來每個機柜的功率密度可能高達幾十個千瓦。我們認為如果機柜功率密度在20千瓦以內時,傳統的制冷系統非常具有性價比。但當機柜功率密度超過20千瓦時,傳統的風冷技術將面臨風量、功耗、噪音等方面的挑戰,這時就需要采用液冷技術。


  尤其目前在一線城市(如北京、上海),政府管理部門對數據中心單位產值能耗和排放水平要求越來越嚴格。2018年9月26日《北京市新增產業的限制和禁止目錄2018年版》要求在中心城區和北京市副中心禁止新建和擴建互聯網數據服務/信息處理和存儲支持服務的數據中心,非中心城區允許新建PUE在1.4以下的云計算數據中心。2018年10月29日上海市經信委發布《上海市推進新一代信息基礎設施建設助力提升城市能級和核心競爭力三年行動計劃(2018-2020年)》, 提出新建數據中心PUE必須低于1.3,存量改造數據中心PUE不高于1.4,且新增至少50%面向AI。這時,傳統的風冷方式很難實現這些PUE的要求, 這也將成為推動液冷興起的重要驅動因素。


新趨勢之三:鋰電池將在數據中心具有更多的應用


  在二十多年前我們就開始在數碼DV中使用鋰電池,但為什么沒有在數據中心領域普及呢?主要原因在于鋰電池無法為UPS供應商提供價格、能量密度、安全性和可靠性方面的平衡。但是,近年來,電動汽車和新能源的快速發展推動了鋰電池技術的進步和價格的降低,今天的鋰電池成本已經比5年前下降了70%,同時,鋰電池化學成本和技術的改進也為供應商提供了現實方案。


  與傳統的鉛酸蓄電池相比較,鋰電池憑借其出色的特性,包括較高的能量密度 (70-260 kWh/kg vs. 15-50 kWh/kg)、較長的生命周期 (10-15 年 vs. 4-6 年) ,快速充電(1/2–1 小時 vs. 6-12 小時),占地節省50-80%,重量減輕 60-80%,充放電次數 >1000 循環 vs. <400 循環等,會逐漸取代傳統的鉛酸蓄電池成為數據中心UPS首選的備用電池。根據Uptime在2017年所做的全球數據中心調研顯示,有10%的數據中心已經采用鋰電池作為后備能源。


  由于微電網、智能電網、新能源以及儲能成本的降低,同時,很多國家和地區對數據中心的可持續性發展有了更高的要求,所以,越來越多的數據中心所有者開始考慮通過鋰電池儲能來降低成本和實現數據中心的可持續性發展的目標。中國作為全球最大的鋰電池生產國,過剩的鋰電池產能也需要開拓新的應用增長點,諸如風光儲能、電網調頻調峰、通信電源等。因此,我們認為鋰電池在數據中心的應用將越來越多。


  新趨勢之四:數據中心管理即服務(DMaaS)在數據中心規劃,建設及運營中的價值愈加凸顯


  數據中心物理基礎設施管理(Data center infrastructure management - DCIM)系統最初是為了從某單個數據中心的物理基礎設施設備中收集信息而設計的,而且是作為一個本地的軟件解決方案進行部署的。新的基于云的管理解決方案將位于云端,它可以幫助用戶從范圍更廣的基于物聯網的設備中收集海量的數據,而且,該軟件管理平臺可以實現單個,數百個,或者上千個大型或小型數據中心的物理基礎設施管理。


  這些新的系統通常被稱作數據中心管理即服務(Data center management as a service - DMaaS),它們可以通過大數據分析來幫助用戶實現預測性的決策,從而減少意外事件或宕機時間,同時,也比傳統的DCIM解決方案要快的多。作為基于云的管理軟件,該軟件可利用“數據資源池”進行數據的收集和存儲,進行趨勢的分析,從而可以幫助數據中心用戶從戰略的層面來進行業務的規劃。


  基于云的管理軟件還簡化了對新設備部署的要求,以及升級現有安裝的各項任務,而且可以在多個不同的地點進行軟件的更新。因為,對站點逐個進行管理升級,特別是對于邊緣數據中心,采用本地的管理軟件是非常具有挑戰性的。


  新趨勢之五:超大規模數據中心的建設對部署周期要求越來越高


  我們認為數據中心市場對云計算的需求既不會減弱也不會放緩。2019年它將加速發展,這意味著網絡巨頭或者托管服務供應商會通過建造超大規模數據中心來增加更多的計算能力。但是,數據中心市場將驅使他們越來越快的來建造這些設施,也就是說,10到100兆瓦的數據中心項目需要在不到一年的時間里完成從設計,建造到運營。


  為了解決用戶在不斷變革的市場環境下所面臨的各種挑戰,以施耐德電氣為領導者的數據中心基礎設施解決方案供應商通過不斷的技術創新,將為用戶提供以下五大技術解決方案:


  技術解決方案之一:邊緣計算解決方案


  隨著邊緣計算的發展,施耐德電氣認為過去對單個數據中心可用性的理解是不夠的,我們需要轉變觀念,應該站在用戶體驗的角度去看待可用性這個問題,只要是用戶的應用或網絡的中斷,比如:無法連接APP的應用,都應該被稱為故障。因此,我們需要一個應該包含空調、UPS、監控、IT設備、網絡、存儲等設備在內高可用性的邊緣數據中心。


  同時,我們認為要實現邊緣數據中心的大規模部署需要解決三個問題,第一,我們需要建立一個包括用戶、系統集成商、物理基礎設施供應商、IT設備制造商以及管理服務供應商在內的相互協作的生態系統;第二,我們需要部署基于云的管理工具來實現數百甚至上千的邊緣數據中心的智能化管理;第三,我們需要通過大數據分析和人工智能來向科技要人力來解決人力資源不足等挑戰,以實現無人值守的運維管理。


  技術解決方案之二:液冷解決方案


  目前主要有兩種液冷解決方案,一是芯片級液冷,二是浸沒式的液冷。芯片級液冷有時也被稱作冷板式液冷。這兩種液冷各有優缺點,冷板式可以對絕大多數的傳統服務器進行翻新,缺點是其他的部件仍然需要傳統的房間空調進行冷卻。浸沒式的優點是消除了對傳統服務器風扇的需求,但需要對服務器主板進行重新的設計。


  為了量化這兩種液冷與傳統冷凍水系統之間的對比,施耐德電氣從數據中心、樓宇的角度進行了投資成本和運行成本的分析。發現浸沒式液冷相對于冷板式液冷在TCO方面是占優的,如果單獨從制冷系統的節能角度來看,冷板式液冷可以節省15%以上,浸沒式可以節省57%以上。如果從整個數據中心能耗的角度來看,冷板式可以節省5%年度能耗,浸沒式可以節省15%。


  冷卻液對于實現液冷的應用非常的關鍵,我們認為關于冷卻液的討論主要集中在冷卻液的價格、與IT設備的兼容性,還有傳熱特性,對環境的影響,以及需要要從整個生命周期的角度去考慮問題。如果想要在數據中心進行大規模液冷的部署,必須要克服的幾個問題包括需要對服務器主板進行重新的設計,另外一個就是需要對數據中心從系統的角度進行重新的設計,尤其是數據中心的供配電系統,當機柜功率密度高達幾十個千瓦時怎么來進行供配電的設計,這是一個非常具有挑戰性的思考。


  技術解決方案之三:鋰電池技術解決方案


  鋰電池的能量密度是鉛酸電池的3倍以上,如果缺乏合理的電氣保護設計和BMS管理,鋰電池失控所帶來的后果將遠大于鉛酸電池。但是,我們可以通過以下四個方面來解決這個問題,第一,通過高質量的生產工藝管控來保證電芯的高品質和高度一致性;第二,通過完善的BMS設計來實現電芯充放電的安全;第三,選擇合適的鋰電池化學材料,比如磷酸鐵鋰、錳酸鋰、鎳鈷錳三元里技術。第四,進行鋰電池與UPS的兼容性測試。


  在云計算模式下,服務器的功耗將更加的動態,十年以前,服務器滿載與空閑時的功耗大約為1:2,而現在它們兩者間的比值可以高達1:9,如果按照峰值進行供配電系統的設計,投資成本是巨大的,所以,很多數據中心設計人員都在討論能否采用軟件和儲能的手段來實現削峰/去毛刺,從而實現供配電系統的降容設計。同時,也可以通過儲能和峰谷電價差來降低運營成本。


  柴油發電機的投資成本占到數據中心物理基礎設施投資成本的10%以上,同時用戶還面臨噪音,污染,較長的部署周期等挑戰。調查研究發現,柴發的平均運行時間為173分鐘,也就是說我們有超過50%以上的柴發運行時間小于3個小時。施耐德推演了隨著鋰電池價格的不斷降低,到2020年的時候,2.5個小時的鋰電池后備系統將與柴發具有同等的投資成本,因此,我們認為,通過鋰電池儲能集裝箱來部分取代柴油發電機也是可行的。


  實現鋰電池儲能的關鍵在于電池系統的管理和軟件方面的控制,鋰電池可以通過其自帶的三級BMS(電池管理系統)來實現對每一只電芯、模組、機架和系統進行在線智能管理,數據中心運維人員可以通過BMS實時了解電池的電氣狀態和健康趨勢。軟件管理將是實現風光儲能,電網調峰,UPS后備電源在數據中心應用的關鍵。


  技術解決方案之四: DMaaS解決方案


  從本質上來講,數據中心是非常復雜的系統,因為需要管理電力和制冷基礎設施與IT設備的交互,同時最小化總運行成本。對于數據中心持續運行并最小化停機時間的需求持續增加。當出現問題時,我們期望管理系統提供必要的關鍵信息以解決此問題,并分析根本原因以防止再次發生。可以發現,這個行業已經演變成兩種數據中心管理方法。一種方法是利用“特定領域”系統進行電源、冷卻和白區的管理。第二種方法更為“本土”,其中基于SCADA類型的系統被定制化編程以履行管理職責。每種方法都有其優點和缺點,然而,我們相信這兩種方法在未來都將面臨局限性,并將需要新方法對其加以解決,以充分發揮基于云的工具和大數據分析的潛力。


  作為DMaaS市場的早期參與者,施耐德電氣可以利用其數據中心多年的實踐經驗挖掘出大量數據,其中包括設計和建造數據中心、樓宇管理、配電,以及供電和散熱服務等。施耐德電氣面向數據中心的EcoStruxure架構,是開放的、可互操作的、基于物聯網的系統架構與平臺,可為數據中心客戶在安全性、可靠性、效率、可持續性和互聯互通方面提供更高價值。并通過利用了先進的物聯網、移動、傳感、云、分析和網絡安全等技術的發展,實現在互聯互通的產品、邊緣控制,以及應用、分析與服務三個層面的全面創新。


  互聯互通的產品是物聯網智能運行的基礎,施耐德電氣的第一信念是以創新為核心,生產偉大的互聯互通的產品。在互聯互通的產品層,從數據中心和周圍建筑的各種連接傳感器和眾多供應商設備(UPS、PDU、配電和制冷系統等)收集數據。在邊緣控制層,無論是在建筑物級別,還是在IT系統或配電系統,EcoStruxure 邊緣控制均可使客戶實現本地控制和監測,并自主地對任何警報進行監測并采取行動。在應用、分析與服務層,則可通過遠程數字化平臺分析數據,使用人工智能提取信息,為預防性維護、能源效率和其他工作,提供可執行的情報信息。


  即使數據中心所有者采用各種設備和軟件平臺,EcoStruxure依然能夠讀取所有健康和狀態的數據。然后,數據中心所有者可以與客戶共享這些數據。通過EcoStruxure架構和平臺,施耐德電氣將為客戶整體業務提供高可用性、高效的產品和服務,通過預測分析和可操作的智能驅動更多價值,優化業務,并帶來更多回報。


  技術解決方案之五: 超大規模數據中心解決方案


  采用預制化、模塊化的撬塊將是實現超大規模數據中心對建設周期高要求的關鍵保障。供配電撬塊將兆瓦級的UPS,開關柜以及管理軟件在工廠提前進行預制。這些預制的模塊都會經過預先的測試,在到達數據中心建設現場之后,即可實現可靠的,“即插即用”的部署。因為在某些地區,這些供配電設備的供貨周期可長達12個月,采用預制模塊化方案可以實現按時交付,消除了設計和施工階段的任何可能的時間延誤。


  同時,也可以認為數據中心的計算能力將變得更加模塊化,可快速實現按需部署。施耐德電氣已經開發出了與機柜實現同時部署的支持系統模塊部署模式,已經被全世界各地的許多托管數據中心所使用。在這種解決方案中,獨立于基礎設施的框架結構,可實現將預裝IT設備的機柜快速推入通道封閉系統,大大減少了部署的時間和復雜性。

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