云计算、大数据、AI对数据中心的影响
网友 千家综合布线网

数据中心行业发展正面临前所未有的复杂环境,网络应用种类和数量的极大丰富催生了海量数据,人工智能的兴起带来了高密度计算,这些都给数据中心这一互联网基础设施提出了更多和更高的要求。今天,我们已经无法回避"ABC"究竟给"D"带来哪些影响这一问题了。


"A"对"D"的影响


AI正在以超出我们预想的速度发展。"数据、硬件、算法是支撑今天AI复兴的三大重要力量。"众所周知,AI并不是一个年轻的技术,上世纪五十年代就有了这个名词。新数据的新应用、老硬件的新应用,以及老算法的新改进,为AI注入了全新的发展动力。很典型的现象就是,AI在机器视觉和语音识别上实现了巨大的突破。


AI的发展离不开"算力",可以预见,随着AI概念的兴起,以及越来越多的AI应用的落地,业界对高速计算的需求日渐增多,GPU加速计算服务器的规模将持续增长。随着GPU加速计算服务器在数据中心中的部署规模的增大,数据中心无论是内部设计还是布局上都将发生一系列的变化。目前CPU加速计算服务器产生的热能是传统CPU的数倍,如果说一个机架能够放十几台普通服务器,那么同样空间下只能放两台GPU服务器,导致这一情况的主要原因就是散热。


虽然现在这个问题并不是很凸显,目前大家也有各种办法能够应对,但是随着容量的增加,这将会成为主要矛盾,成为限制产业发展的瓶颈。要想适应未来AI的发展,数据中心的散热技术必须变革。而在目前风冷的效能已经最大化的情况下,"液冷"无疑是一个值得重点关注的新方向。


除了在给数据中心带来挑战的同时,AI的兴起也有利于数据中心自身的发展,目前,已经有企业探索将AI技术应用到数据中心的运维中,从自动化运维升级到智能运维。


"B"对"D"的影响


三年后的大数据,将是今天的云计算。在大数据走过了热热闹闹的概念期后,大数据正在加速落地。有专家预计,未来的2-3年,大数据将要过一段"紧日子"。不过随后就将迎来爆发式增长,将会像今天的云计算市场这样,企业和整个产业的规模不断扩大,越来越多的企业开始实现盈利,与大数据有关的应用将渗入到各行各业中去。


3年里大数据"男耕女织"的时代不会结束,今天企业拥有的大数据,很大一部分都是自己产出的,或者是合作的客户的。而如果大数据要实现发展,那么就必须结束这种模式,更多的数据需要流通起来。同时,业界也要更多地关注数据的温度,热数据、冷数据和温数据对于存储的需求是不一样的。


这其实就关系到了数据中心产业。数据规模的不断增大,会促使数据中心向以存储和分析数据为中心的模式转变。而这无疑也对数据中心的扩展性、可用性等提出新的要求。


其实,技术的边界正在变得模糊,无论是人工智能还是大数据,乃至云计算,都要求数据中心构建一个更加灵活和强健的环境。


"C"对"D"的影响


在网络全面云化的趋势下,数据中心必须全面云化。数据中心必须是软件定义的,必须模块化、开放以及标准化。


今天,已经不会有人去强调云的重要性,也因为云已经成为我们生活中的一部分,并且比重将越来越大。云化是数据中心的必然演进方向,不过目前业界在此方便的探索仍然无法满足云计算业务发展的需要。


以云计算为代表的新一代信息技术和应用的发展,将促使数据中心的成本不断提高,因而数据中心必须要实现标准化。换一句话说,作为所有互联网应用的基础设施,数据中心是要"首先"标准化,这样才能够支撑上层的应用更好地发展。


软件定义网络的全面兴起,推动了白盒交换机的兴起。随着软件开源成为一种趋势,硬件也在走向开源。未来,开源的系统加上开源的硬件,将助推数据中心产业的变革。不过何宝宏认为,数据中心的变革不会是颠覆式的,而是演进式的,因为越来越多的网络资产承载在数据中心上。


随着边缘计算的兴起,边缘数据中心的概念也值得关注。虽然具体的形式有待业界去讨论和验证,但是必须要有数据在中心支撑边缘计算的发展,而未来边缘智能也将会兴起。


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