10月30日的2020共贏未來全球線上峰會（betterworldsummit2020）數字化轉型之下的能源目標網專場，uptimeinstitute全球大客戶總監(jiān)liliaseverina作了精彩的《數據中心發(fā)展趨勢洞察》報告，簡要介紹了2020年和2021年全球數據中心行業(yè)的十大最新趨勢。uptimeinstitute是全球公認的數據中心標準組織和權威的第三方認證機構，其上述洞察引起了5g微信公眾平臺對國內數據中心發(fā)展趨勢的深思。
數據中心亟需成為技術創(chuàng)新高地
當下，受互聯網 、大數據戰(zhàn)略、數字經濟、新基建等國家政策指引，以及5g、物聯網、大數據、云計算、智能等技術蓬勃興起下消費互聯網和產業(yè)互聯網快速發(fā)展的驅動，數據正在成為寶貴的戰(zhàn)略資源和關鍵生產要素，對產業(yè)生產方式、運行模式、生態(tài)體系產生深遠影響。各行各業(yè)利用傳感器、5g、物聯網、數據中心等采集、傳輸、存儲并分析顯性及非顯性數據，通過廣泛攫取數據及深度挖掘數據價值為企業(yè)數字化轉型提供支撐，海量數據不斷生產并積累。如下圖所示，賽迪預計2030年中國數據原生產業(yè)規(guī)模將占整個經濟總量的15%%uff0c數據的總體規(guī)模超過4096zb，占全球數據總量的30%%u3002
數據量及計算量呈指數級的爆發(fā)式增長，將帶動數據中心規(guī)模不斷擴張。與tcp/ip時代機房/數據中心處于配角地位不同，提供并管理資源的云數據中心逐漸進入到了舞臺中央。一方面，數據中心進入需求擴張期且大型化、園區(qū)化、集群化趨勢明顯，隨著云計算技術的大規(guī)模商用，大型云基礎設施要求在相對集中的區(qū)域內部署多個大型數據中心園區(qū)，滿足其超大規(guī)模計算和數據存儲的需要。另一方面，云計算、大數據、智能等改變了數據中心，使得數據中心從拿來主義的技術輸入方逐漸變成各種創(chuàng)新技術的輸出方，使得數據中心成為復雜性的聚集地，變得資源密集型、資本密集型，而且正在變得技術密集型，也將必然會發(fā)展為技術創(chuàng)新的新高地以真正成為數字經濟深入發(fā)展的基石。
數據中心的上述技術創(chuàng)新先是發(fā)生在其it域，一是計算方面的整機柜、多節(jié)點、定制化通用服務器等，二是網絡方面的超大規(guī)模組網、大規(guī)模路由組織、sdn openstack云網一體化管控、智能網卡、超低時延無損網絡等，三是存儲方面的企業(yè)級硬盤等。但是在非it域，為平衡效率和成本，作為信息處理、存儲、發(fā)布等核心設施的數據中心，其傳統(tǒng)的規(guī)劃、設計、建造、運維等全生命周期過程越來越不能適應飛速發(fā)展的業(yè)務需求的變化特點。而5g微信公眾平臺深入分析華為近日發(fā)布的powerx2025能源目標網之dcpowerx©（下一代數據中心能源）解決方案后發(fā)現，圍繞數據中心的非it域技術創(chuàng)新也已經取得了很大的成果，引領數據中心非it域開始走向開放化、標準化、模塊化和預制化等，實現了對數據中心架構、供電鏈路、溫控系統(tǒng)、管理系統(tǒng)的重構。
　華為對數據中心進行了四大重構
市場需求激增的數據中心，面臨著建設資源獲取難/建設周期長、能耗高、運維復雜等艱巨挑戰(zhàn)。據悉，華為提出了極簡、綠色、智能、安全的下一代數據中心目標架構，以四大重構為手段，解決了數據中心上述挑戰(zhàn)。
●解決了建設周期長：重構數據中心架構
傳統(tǒng)的數據中心，在建設模式上的弊端多且大，在前期規(guī)劃建設階段主要有三大難點，一是存在過度投資的風險，初期投資成本高企；二是建設工程復雜，建設周期長，無法快速投產（比如以一個具有1000架機柜的數據中心為例，如果按照現有傳統(tǒng)的建設模式，需要經歷18個月以上甚至兩年時間的曠日持久）；三是即使是在建成后，業(yè)務需求增長、數據中心容量擴容、現有設施擴建或改造等帶來的設計和建設問題也很難得到解決。
這些使得數據中心越來越跟不上時代的發(fā)展。一方面，隨著消費互聯網業(yè)務以及產業(yè)互聯網業(yè)務日益呈現短時間內快速爆發(fā)的特征，業(yè)務側數據和流量需求激增，要求數據中心必須快速投入使用。另一方面，數據中心正在由支撐系統(tǒng)轉變?yōu)樯a系統(tǒng)，更快上線意味著更快收益。
所以亟需對數據中心的建設模式進行變革。據了解，華為推出了工程預制化和部件模塊化方案，通過工廠預制集成和預安裝以及發(fā)貨前全場景調測，將其作為標準化即插即用式模塊運至數據中心施工現場以進行簡單、快速的拼接式安裝（好比拼接積木一般），以及后期模塊化靈活擴容，從而實現了工程極簡，可滿足數據中心對于快速部署和業(yè)務快速上線的需求——建設周期可以被大幅縮短至6-9個月，ttm和交付時間均節(jié)省50%%u4ee5上。
綜上，5g微信公眾平臺認為華為的上述方案使得數據中心具備快速部署、彈性擴容、運維簡單、高效節(jié)能等優(yōu)勢，相比于傳統(tǒng)數據中心在成本和效率的可預見性、時間成本、空間成本、規(guī)劃流程、可靠性、改善靈活性等方面都不可同日而語；而且尤其是在數據中心單柜平均功率日趨高密的趨勢下，該方案使得數據中心更加節(jié)省空間?？傮w上，相關方案正在引領數據中心的建設模式從實體建筑向模塊化組裝過渡。
●解決了能耗高：重構數據中心供電鏈路、溫控系統(tǒng)
數據中心的本質是把電力轉換為算力，再把算力轉換為it服務。隨著計算能力不斷提升，能耗必然大幅提升。數據中心屬于高能耗信息基礎設施，一個擁有1000臺高密度機架的小型數據中心，總功耗是21000kw，全年滿負荷能耗可達1.8億千瓦時。還有數據顯示，全球數據中心目前的耗電量約占總量的3%%uff0c預計到2025年總耗電量將達1000twh以上。巨大的能耗成本是數據中心最主要的運營成本之一，節(jié)能減排和降低運營成本面臨巨大挑戰(zhàn)，受不可再生資源稀缺及能源成本日益上升的影響，降低數據中心pue以及建設低能耗綠色數據中心成為必然的發(fā)展方向。
從數據中心的能耗構成來看，it系統(tǒng)、供電系統(tǒng)以及溫控系統(tǒng)是構成數據中心能耗的主體，三者所消耗的能耗占數據中心整體能耗的98%%uff0c成為數據中心節(jié)能降耗的關鍵領域。其中，供電系統(tǒng)以及溫控系統(tǒng)的能耗僅次于it系統(tǒng)的能耗，比如pue=1.6的數據中心，供電系統(tǒng)以及溫控系統(tǒng)約占整體能耗的40%%u5de6右。目前國內大多數數據中心的pue值還有著很大的優(yōu)化空間。著眼于大幅降低數據中心pue，筆者了解到，華為提出了重構數據中心供電鏈路、重構數據中心溫控系統(tǒng)的解決方案——通過硅進銅退、鋰進鉛退、預測性維護，重構供電鏈路，實現安全可靠；通過風進水退與智能節(jié)能，重構溫控系統(tǒng)，降低pue，實現極致節(jié)能。
一是重構數據中心供電鏈路。
傳統(tǒng)數據中心供配電系統(tǒng)包括變壓器、低壓配電、ups、支路饋線等多個部分，存在系統(tǒng)割裂且復雜、占地面積大、故障定位難等問題。而如果有極簡的供電架構，則可減少變換次數，縮短供電距離，減少占地，提升出柜率和系統(tǒng)能效。同時，相比于傳統(tǒng)鉛酸電池的占地面積大、初始投資高、維護成本高，鋰電池在占地面積、使用壽命等方面存在優(yōu)勢，隨著鋰電池成本的不斷下降，未來將在數據中心規(guī)模應用。華為通過鋰進鉛退硅和進銅退的數據中心供電鏈路重構，大幅降低能源浪費。一方面華為電力模塊用電效率高達95.5%%uff1b另一方面智能鋰電實行全部件模塊化，按需求擴容，單柜電量高。同時，系統(tǒng)運行效率高，單套ups全生命周期可省電費約20萬，且全部件模塊化，可在后期按需擴容。
此外，傳統(tǒng)數據中心的供配電系統(tǒng)采用分散設計，分段招標，再進行現場施工的部署方式。而華為電力模塊采用全鏈路融合的一體化設計，并采用預制化、預調測來實現極簡安裝、即插即用，不但可實現快速部署，還更加省地、省電，以及更易于維護管理。5g微信公眾平臺認為預制化電力模塊是數據中心配電系統(tǒng)建設的一種創(chuàng)新形式，從設計到建設階段，全程遵循標準化設計、工廠化加工、裝配式建設的理念，通過電氣一次和二次集成設備最大限度實現規(guī)模生產、集成調試、模塊化配送，減少現場安裝、接線、調試工作；電力模塊采用裝配式結構，可通過工廠預制、現場機械化安裝，有效提高建設質量和效率，既能縮短施工現場部署時間，又能提高系統(tǒng)性能的可預見性。
二是重構數據中心溫控系統(tǒng)。
gpu、npu的應用促進高密場景增多，液冷系統(tǒng)越來越普遍。但部分存儲與計算業(yè)務仍為低密場景，為快速適應未來不確定的it業(yè)務需求，制冷方案需兼容液冷系統(tǒng)和風冷系統(tǒng)。
一方面，數據中心液冷系統(tǒng)的節(jié)能可分為設計節(jié)能和運維節(jié)能。設計節(jié)能主要是通過制冷系統(tǒng)方案設計和設備選型來實現，更多體現在通過硬件來節(jié)能。但是，有了高能效的硬件，并不代表就能發(fā)揮出最優(yōu)的節(jié)能效果，其節(jié)能效果的優(yōu)劣還與數據中心的運維水平息息相關。而傳統(tǒng)的運維節(jié)能往往依賴于一個有經驗的運維團隊，他們會根據多年的運維經驗，判斷出在不同季節(jié)、不同環(huán)境溫度和不同負載率下，如何調節(jié)整個制冷系統(tǒng)的運行參數，盡可能地實現制冷系統(tǒng)能效的最大化。但運維團隊的經驗是在實踐中摸索出來的，不但可遇不可求，同時也難以精準把控。因此，針對復雜的冷凍水制冷系統(tǒng)，需要找到一種新的控制算法，以達到整體最優(yōu)的效果，而大數據、智能化則是能效優(yōu)化的一個探索方向。5g微信公眾平臺了解到，目前華為icooling技術已經在多個大型數據中心規(guī)模商用，實現了數據中心制冷智能化，實測可有效降低數據中心pue8%-15%%uff08比如實踐表明，通過引入icooling，華為廊坊云數據中心的pue值從1.42降低到了1.26），還大幅度節(jié)省了運維人力。
另一方面，現有的傳統(tǒng)冷凍水系統(tǒng)由冷卻塔、板式換熱器、冷水機組與冷凍水型精密空調組成，架構復雜、鏈條長，需四次換熱，且安裝和運維復雜，不利于快速部署和運維，而華為模塊化架構的間接蒸發(fā)冷卻系統(tǒng)只有一套系統(tǒng)、只需一次換熱，可縮短部署

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