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海量數據|開放計算“組件級”創新，驅動數據中心高質量發展( 二 )

海量數據


數據中心的演進 ， 是一個長期的過程 ， 從粗放到細致 ， 從規模和資源驅動 ， 到技術和能力驅動 ， 在其背后 ， 既是用戶需求使然 ， 亦是技術發展到一定程度之后的必然 。

陳彥靈說 ， “數據中心規模的快速增長 ， 正在給全球可持續發展帶來新的壓力 ， 數據中心的供需雙方均有義務實施可降低環境影響的技術 ， 并促進這些技術不斷迭代進化 。 ”在此基礎之上 ， 浪潮信息在通過大量用戶調研后 ， 凝練出現階段數據中心需要優化的五大方向 。
第一 ， 高效運維 。 對任何大規模數據中心 ， 人力運維都是不可承受之重 。 未來數據中心運維效率提升的方向應該是標準化、自動化、可視化以及智能化 。 建立開放、標準的數據接口和協議 ， 實現平臺歸一化和安全化；通過自動化運維減少人工操作 ， 提升運維效率；通過數字孿生技術 ， 可以實現運維的可視化；通過智能化手段可以快速定位故障并快速對維修方案進行預判 。
浪潮信息構建了標準、開放、智能的運維方案 ， 助力數據中心跨平臺高效運維 。 在硬件管理上 ， 有OpenBMC等開放的管理方案；在監控協議層面 ， 可提供標準的Redfish、IPMI、SNMP等標準協議 ， 管理規?？梢赃_到十萬臺以上 。 目前該方案已經在金融、通信、能源以及互聯網等多個行業進行了部署 。
第二 ， 快速交付 。 傳統單節點交付方式明顯無法滿足超大規模、大規模數據中心的訴求 ， 如超20萬臺的數據中心 ， 單節點交付方式根本無法在交付窗口期完成設備交付 。 而整機柜交付相比傳統的交付模式 ， 整體交付效率可以提升5倍 。

浪潮信息在整機柜交付方面有多年沉淀和技術積累 ， 從2010年就開始整機柜系統研制和交付工作 ， 目前面向超大規模、大規模數據中心可以提供多種解決方案 ， 通過標準化機柜+標準化服務器可以實現生產即交付 ， 將交付過程中的多個環節前置到生產環節完成 ， 整體交付效率提升5~10倍 。
第三 ， 綠色節能 。 我們知道 ， PUE受限于數據中心全生命周期的多項指標 ， 每降低0.1都是巨大的挑戰 。 從目前的技術方案來看 ， 通過液冷方式可以把數據中心的PUE降低到1.2以下 。
浪潮信息明確提出\"All in 液冷\"的公司級戰略 ， 并興建了亞洲最大液冷數據中心研發生產基地 ， 其通用服務器、高密度服務器、整機柜服務器、AI服務器等四大系列產品均支持冷板式液冷 。
第四 ， 多元算力 。 由于計算場景的多元化 ， 計算類型的多樣和算力芯片的百花齊放 ， 通用芯片、可定義計算芯片、AI計算芯片并存將是未來產品的主旋律 。

在算力多元化趨勢下 ， 融合、標準、精準將助力算力設施高效運行 。 通過硬件重構 ， 構建計算、存儲、IO資源池；通過軟件定義方式 ， 按照業務感知、按需組合方式可以快速高效的面向圖像識別、自然語言處理、大數據、關鍵計算等場景提供高效算力服務 。 面向多計算場景 ， 通過標準化+微定制 ， 可以快速滿足多計算場景的硬件精準化設計 ， 提供高效、多元、多態的算力設施供給 。
第五 ， 云邊協同 。 隨著5G、人工智能等技術的發展和與實體經濟相融合 ， 云、邊、端共存 ， 云、邊協同將是未來數據中心的發展方向 ， 面向自動駕駛、智慧城市、工業質檢等智慧應用 ， 業務決策也將從傳統數據中心走向邊、端側 。 算力供給方式將走出數據中心 ， 部署到邊緣側 ， 以提供高效、低時延的算力服務 。
浪潮信息已形成完整的邊緣服務器解決方案 ， 包括邊緣盒子、便攜式算力、邊緣微中心和邊緣中心 。 可以滿足近場端AI推理應用、車載算力、質檢等AI場景和大數據搬遷場景 ， 以及面向近場的微型數據中心需求 。

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