近日，數(shù)據(jù)中心成為國內(nèi)熱議的焦點(diǎn)。招商證券研報(bào)表示，以ChatGPT大模型為代表的AI技術(shù)對于高性能計(jì)算提出更高的要求，且AMD Zen4平臺(tái)和Intel新一代服務(wù)器平臺(tái)Eagle Stream（支持PCle5.0）量產(chǎn)在即，預(yù)計(jì)在2023年第二季度末開啟平臺(tái)全面切換，有望將持續(xù)帶動(dòng)數(shù)據(jù)中心對交換機(jī)、服務(wù)器等基礎(chǔ)設(shè)施的迭代升級(jí)需求。

3月27日，民生證券研報(bào)指出，AI模型及相關(guān)應(yīng)用帶動(dòng)算力增長，數(shù)據(jù)中心作為底層硬件核心環(huán)節(jié)，承擔(dān)算力部署、運(yùn)維的關(guān)鍵作用；同時(shí)隨著未來高密度數(shù)據(jù)中心興起，疊加ESG要求，IDC儲(chǔ)能溫控環(huán)境有望核心受益。

中國信通院云大所副所長李潔表示，截止2022年，全國在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架總規(guī)模超過650萬臺(tái)標(biāo)準(zhǔn)機(jī)架，算力總規(guī)模近五年年均增速超過25%。數(shù)據(jù)中心建設(shè)已經(jīng)成為國家“東數(shù)西算”戰(zhàn)略落地的重要一環(huán)，數(shù)據(jù)中心有哪些最新的發(fā)展趨勢？華為、浪潮都發(fā)布了最新的觀點(diǎn)，筆者在這里匯總和大家一起分享。

一、浪潮和華為都認(rèn)為，在數(shù)據(jù)中心，智能化運(yùn)維是未來重要趨勢之一

浪潮認(rèn)為，數(shù)據(jù)爆炸趨勢下，運(yùn)維管理上大量依賴人工已經(jīng)不能滿足應(yīng)用需求，企業(yè)將更多依靠人工智能進(jìn)行自動(dòng)化運(yùn)維，Gartner認(rèn)為AIOps的廣泛應(yīng)用將讓IT基礎(chǔ)設(shè)施管理變得更主動(dòng)、更具預(yù)測性，能夠有效減少管理和停機(jī)成本。

華為數(shù)據(jù)中心能源領(lǐng)域總裁費(fèi)珍福表示，智能化運(yùn)維是數(shù)據(jù)中心重要趨勢。隨著數(shù)字化技術(shù)和AI技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，智能營維在提升數(shù)據(jù)中心資源利用率和可靠性方面發(fā)揮越來越重要的作用。其主要包括兩個(gè)方面，一是通過智能運(yùn)營，自動(dòng)盤點(diǎn)數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)價(jià)值最大化；二是通過智能運(yùn)維，實(shí)時(shí)識(shí)別故障和節(jié)能調(diào)優(yōu)，進(jìn)一步提升運(yùn)維效率，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)和能效最優(yōu)。

二、數(shù)據(jù)中心的主體正在發(fā)生變化，運(yùn)營商成為東數(shù)西算的主體

中國數(shù)據(jù)中心格局，正發(fā)生改變。運(yùn)營商成為推進(jìn)東數(shù)西算落地的先行者，中國運(yùn)營商已經(jīng)建立起全球規(guī)模最大的網(wǎng)絡(luò)。同時(shí)全國約50%以上的IDC（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心）都是由運(yùn)營商提供。例如，某家運(yùn)營商累計(jì)投產(chǎn)云服務(wù)器和存儲(chǔ)超66萬臺(tái)，構(gòu)建起“N+31+X”資源池體系，即建設(shè)N個(gè)中心資源池，面向31個(gè)省份建設(shè)若干省級(jí)節(jié)點(diǎn)，在全國范圍內(nèi)靈活部署X個(gè)下沉式邊緣云，100%覆蓋“東數(shù)西算”核心樞紐，能力輻射全國。

三、低碳化和可持續(xù)發(fā)展成為數(shù)據(jù)中心發(fā)展的主流

碳中和成為全球共識(shí)和使命，驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)中心加速邁向綠色低碳化。光伏、風(fēng)電、水電等清潔能源更普遍地應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心，預(yù)計(jì)到2027年，綠電使用率超過50%，從源頭上實(shí)現(xiàn)綠色低碳。在數(shù)據(jù)中心，使用方通過采用先進(jìn)節(jié)能解決方案和余熱回收等節(jié)能技術(shù)，大幅提升能源使用效率和能源回收效率，持續(xù)推動(dòng)數(shù)據(jù)中心走向低碳化。在具體地衡量指標(biāo)上，數(shù)據(jù)中心將從以往地唯PUE論，向PUE、可再生能源利用率、水源利用效率、碳利用效率、空間利用效率、市電利用效率、材料回收率以及全生命周期污染物排放等多維度綜合指標(biāo)轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)中心綠色發(fā)展已逐漸成為趨勢，浪潮信息提出了“All In 液冷”戰(zhàn)略，全棧布局液冷，通過提供數(shù)據(jù)中心全生命周期液冷整體解決方案，實(shí)現(xiàn)制冷系統(tǒng)30%-50%的綜合能效提升。加快數(shù)據(jù)中心的綠色升級(jí)。

四、快速部署

數(shù)據(jù)中心本身承載的業(yè)務(wù)來看，數(shù)據(jù)中心發(fā)生哪些變化？首先是快速部署，隨著人工智能和高性能數(shù)據(jù)中心的發(fā)展，全球算力快速、急劇增長，華為認(rèn)為未來算力的復(fù)合增長率會(huì)超過50%；這部分算力需求特征和傳統(tǒng)算力特征不同，數(shù)據(jù)在短時(shí)期內(nèi)快速增長，要求數(shù)據(jù)中心快速部署。當(dāng)前數(shù)據(jù)中心TTM典型水平從原來9-12個(gè)月縮短到6個(gè)月甚至更短，以業(yè)務(wù)活躍數(shù)到1個(gè)億來計(jì)算，Instagram用戶達(dá)到1億用了30個(gè)月，抖音用了9個(gè)月用戶達(dá)到1億，ChatGPT在2022年11月推出，用戶達(dá)到1億只用了2個(gè)月。ChatGPT用戶還在成倍增長，我們看到這個(gè)應(yīng)用對算力的需求急劇增加，對基礎(chǔ)設(shè)施的需求會(huì)提出更高要求。新發(fā)布的GPT-4模型在GPT-3模型上，對參數(shù)、算力要求增加百倍。未來5年，全球算力的需求增長，倒逼數(shù)據(jù)中心增速從原來的9-12個(gè)月縮短為6個(gè)月。

五、數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)設(shè)施要做到彈性擴(kuò)容

數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的生命周期為10-15年，而IT設(shè)備的生命周期一般為4-5年，功率密度基本每5年翻番。因此，未來數(shù)據(jù)中心應(yīng)具備彈性升級(jí)能力，1代基礎(chǔ)設(shè)施能夠匹配未來2-3代IT設(shè)備功率演進(jìn)，同時(shí)通過標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，實(shí)現(xiàn)按需部署和彈性擴(kuò)容。

六、預(yù)制化

為應(yīng)對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心建設(shè)周期長、運(yùn)維難等挑戰(zhàn)，預(yù)制化極簡架構(gòu)將成為主流。以電力模塊為例，采用預(yù)制化和全模塊化設(shè)計(jì)，核心部件工廠預(yù)安裝、預(yù)調(diào)試，現(xiàn)場交付時(shí)間從2個(gè)月縮短至2周，滿足業(yè)務(wù)快速上線需求。未來的數(shù)據(jù)中心從千柜級(jí)建筑到萬柜級(jí)園區(qū)，采用預(yù)制化架構(gòu)，建設(shè)周期從12個(gè)月縮短至6個(gè)月@1000柜，可實(shí)現(xiàn)快速交付和分期按需部署。

七、儲(chǔ)備一體

數(shù)據(jù)中心通過部署儲(chǔ)能系統(tǒng)，逐步從短時(shí)備電走向儲(chǔ)備一體化，一方面通過參與電網(wǎng)調(diào)頻調(diào)峰，大幅提升電網(wǎng)穩(wěn)定性；另一方面，通過削峰填谷，有效提升出電率，可多部署IT機(jī)柜以增加收益。

八、分布式制冷

傳統(tǒng)集中式制冷系統(tǒng)，運(yùn)維復(fù)雜、故障域大、可靠性低，一旦發(fā)生故障往往影響整個(gè)數(shù)據(jù)中心的可靠運(yùn)行。未來，分布式制冷系統(tǒng)憑借靈活架構(gòu)和高可靠性等優(yōu)勢，將逐步取代集中式制冷成為大型數(shù)據(jù)中心首選制冷方案。

九、智能化運(yùn)維

隨著數(shù)字化技術(shù)和AI技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)中心規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大，智能營維在提升數(shù)據(jù)中心資源利用率和可靠性方面發(fā)揮越來越重要的作用。其主要包括兩個(gè)方面，一是通過智能運(yùn)營，自動(dòng)盤點(diǎn)數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)價(jià)值最大化；二是通過智能運(yùn)維，實(shí)時(shí)識(shí)別故障和節(jié)能調(diào)優(yōu)，進(jìn)一步提升運(yùn)維效率，實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)和能效最優(yōu)。

十、安全可信

數(shù)據(jù)中心會(huì)更加重視硬件可靠性、軟件安全性、系統(tǒng)韌性、安全性、隱私性和可用性。在硬件層面，基于AI技術(shù)實(shí)現(xiàn)從器件、設(shè)備到系統(tǒng)三層級(jí)的預(yù)測性維護(hù)；在軟件層面，重點(diǎn)投入分層級(jí)防御，通過軟硬結(jié)合，持續(xù)構(gòu)筑數(shù)據(jù)中心安全防線。

審核編輯 ：李倩