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    全面解讀云計算、大數據、AI 對數據中心的影響

    發布時間:2018-01-08 19:34:37 點擊量:249

      如今,以AI——人工智能、BigData——大數據、Cloud——云計算,為代表的新一代信息技術的興起,正在推動DC——數據中心的技術變革。南昌監控覺得數據中心行業發展正面臨前所未有的復雜環境,網絡應用種類和數量的極大豐富催生了海量數據,人工智能的興起帶來了高密度計算,這些都給數據中心這一互聯網基礎設施提出了更多和更高的要求。

    現代數據中心

      “人工智能”對“數據中心”的影響

      AI正在以超出我們預想的速度發展。"數據、硬件、算法是支撐今天AI復興的三大重要力量。"眾所周知,AI并不是一個年輕的技術,上世紀五十年代就有了這個名詞。新數據的新應用、老硬件的新應用,以及老算法的新改進,為AI注入了全新的發展動力。很典型的現象就是,AI在機器視覺和語音識別上實現了巨大的突破。

      AI的發展離不開“算力”,可以預見,隨著AI概念的興起,以及越來越多的AI應用的落地,業界對高速計算的需求日漸增多,GPU加速計算服務器的規模將持續增長。隨著GPU加速計算服務器在數據中心中的部署規模的增大,數據中心無論是內部設計還是布局上都將發生一系列的變化。目前CPU加速計算服務器產生的熱能是傳統CPU的數倍,如果說一個機架能夠放十幾臺普通服務器,那么同樣空間下只能放兩臺GPU服務器,導致這一情況的主要原因就是散熱。

      雖然現在這個問題并不是很凸顯,目前大家也有各種辦法能夠應對,但是隨著容量的增加,這將會成為主要矛盾,成為限制產業發展的瓶頸。要想適應未來AI的發展,數據中心的散熱技術必須變革。而在目前風冷的效能已經最大化的情況下,“液冷”無疑是一個值得重點關注的新方向。

      除了在給數據中心帶來挑戰的同時,AI的興起也有利于數據中心自身的發展,目前,已經有企業探索將AI技術應用到數據中心的運維中,從自動化運維升級到智能運維。

      “大數據”對“數據中心”的影響

      三年后的大數據,將是今天的云計算。在大數據走過了熱熱鬧鬧的概念期后,大數據正在加速落地。有專家預計,未來的2-3年,大數據將要過一段“緊日子”。不過隨后就將迎來爆發式增長,將會像今天的云計算市場這樣,企業和整個產業的規模不斷擴大,越來越多的企業開始實現盈利,與大數據有關的應用將滲入到各行各業中去。

      3年里大數據“男耕女織”的時代不會結束,今天企業擁有的大數據,很大一部分都是自己產出的,或者是合作的客戶的。而如果大數據要實現發展,那么就必須結束這種模式,更多的數據需要流通起來。同時,業界也要更多地關注數據的溫度,熱數據、冷數據和溫數據對于存儲的需求是不一樣的。

      這其實就關系到了數據中心產業。數據規模的不斷增大,會促使數據中心向以存儲和分析數據為中心的模式轉變。而這無疑也對數據中心的擴展性、可用性等提出新的要求。

      其實,技術的邊界正在變得模糊,無論是人工智能還是大數據,乃至云計算,都要求數據中心構建一個更加靈活和強健的環境。

    大數據對數據中心的影響

      “云計算”對“據中心”的影響

      在網絡全面云化的趨勢下,數據中心必須全面云化。數據中心必須是軟件定義的,必須模塊化、開放以及標準化。

      今天,已經不會有人去強調云的重要性,也因為云已經成為我們生活中的一部分,并且比重將越來越大。云化是數據中心的必然演進方向,不過目前業界在此方便的探索仍然無法滿足云計算業務發展的需要。

      以云計算為代表的新一代信息技術和應用的發展,將促使數據中心的成本不斷提高,因而數據中心必須要實現標準化。換一句話說,作為所有互聯網應用的基礎設施,數據中心是要"首先"標準化,這樣才能夠支撐上層的應用更好地發展。

      軟件定義網絡的全面興起,推動了白盒交換機的興起。隨著軟件開源成為一種趨勢,硬件也在走向開源。未來,開源的系統加上開源的硬件,將助推數據中心產業的變革。不過何寶宏認為,數據中心的變革不會是顛覆式的,而是演進式的,因為越來越多的網絡資產承載在數據中心上。

    云計算對數據中心的影響

      隨著邊緣計算的興起,邊緣數據中心的概念也值得關注。雖然具體的形式有待業界去討論和驗證,但是必須要有數據在中心支撐邊緣計算的發展,而未來邊緣智能也將會興起。



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