2018數據中心市場發展看點

郭濤

數字化時代，物聯網技術正在成為驅動創新與實現數字化轉型的重要力量。一個新的數字化經濟時代正在來臨。數據中心基礎設施建設和服務者應敏銳把握市場變革趨勢和客戶需求，以不斷創新的物理基礎設施、全生命周期服務、軟件和數字化解決方案全面布局云端和邊緣計算，構建高可用的數據中心基礎設施，為企業的數字化轉型保駕護航。

2018年，數據中心將迎來以下三大趨勢和四大技術變化。

數據中心三大發展趨勢

1.新型可驗證數據中心是未來數據中心建設中的新關鍵責任方。數據中心建設模式的創新與變革，決定著未來數據中心的安全可靠性及產品競爭力。而傳統“設計院+施工監理”的建設管理模式已無法滿足數據中心建設需求。規劃設計方案決定著30%的數據中心建設成本，一旦設計階段出現誤差將導致施工變更成本不可控。

基于全生命周期的新型可驗證數據中心，在規劃設計階段，可利用權衡工具與參考設計庫，提供設計驗證服務，對設計方案進行容量配置和設備材料選型的成本優化，并通過提供審圖清單、CFD氣流組織模擬、BIM管線綜合、PUE節能措施、電力與面積最優匹配、標準化、預制模塊化設計理念、多系統架構方案對比、預測最佳功率密度點等，確保數據中心整體的高可用性和可靠性。在施工及交維階段，進行性能與功能驗證，通過對各系統調測及故障模擬、運維知識與技能交付、風險識別與管控，滿足對SLA及安全運營的基本要求。

未來，數據中心建設的責任方更需要具備綜合一體化和全生命周期驗證服務統籌技術管理能力。單一專業和單一階段的建設管理模式無法使數據中心建設整體可控、進度最優，而新型可驗證數據中心提供的基于全生命周期的驗證服務將以新型權衡工具與標準化建設模型成為新的建設責任方。

2.基礎設施或整個數據中心的監控管理將由本地向云端轉移?；A設施管理是確保業務連續、系統整合，以及應用可靠運行的基礎。然而，日益混合的IT環境和分布式數據中心生態系統的發展，使得IT基礎設施越來越復雜，也為數據中心基礎設施管理者帶來重重難題。一方面，公共云、托管、本地共存的生態系統，使企業面臨更加復雜的IT混合環境，這要求企業走出孤島管理模式，盡快實現基礎設施應用集成的統一協調管理；另一方面，分布式數據中心的發展，使企業分布式站點發生“斷電”時，無法實現遠程管理。此外，由于本地化管理的可視化程度低，導致缺乏可以預防事故發生和多端平均修復時間的可操作信息。

因此，能夠對多個站點的IT基礎架構實現全局管理、統一監控、報表和規劃的基于云端的管理系統成為出路。Gartner預測，到2020年，90%的組織將利用混合云管理基礎設施?；谠贫说墓芾硐到y可以充分發揮廠家的專家隊伍的作用，提高管理效率，降低管理成本，提高預判和預處理的能力，從而提高系統的可用性；同時極大地提高數據分析的廣度和深度；通過單一遠程設備即可掌控所有站點，使企業享受來自外部專家的遠程專家服務；無限拓展管理系統；還可利用大數據分析提供趨勢洞察，并對故障進行預測。

3.用于邊緣計算的微型數據中心將呈爆發式增長。時至今日，處于互聯網時代的人們愈發傾向于瀏覽帶寬密集型的內容，并關注大量可穿戴設備。與此同時，移動通信網絡和數據網絡正在一致性地聚焦于云計算架構。為支持當前及未來需求，計算能力和存儲設備將部署到網絡邊緣，從而減少數據傳輸時間，提高可用性。

邊緣計算技術能夠解決網絡延遲的挑戰，利用云計算架構幫助企業在更佳時機把握各種機遇。例如，在線視頻流媒體播放會占用大量帶寬資源，由此引發的巨大負荷將導致網絡擁堵和延遲，而邊緣數據中心可使帶寬密集型內容更加靠近終端用戶，使對延遲時間敏感的應用更加靠近數據源。

邊緣計算包含本地設備、本地數據中心和區域數據中心。邊緣數據中心可包含1至10個機柜，并提供滿足未來物聯網應用需求的部署速度和容量。用戶可借助按單配置或預制化產品的邊緣數據中心，輕松實現快速便捷的設計和部署。

數據中心四大技術變化

在新型可驗證數據中心、數據中心監控管理將由本地往云端轉移，以及用于邊緣計算的微型數據中心將取得高速發展的同時，數據中心基礎設施在技術層面，也將迎來以下深層次的突破。

1.鋰電池在數據中心UPS應用中逐漸增多。鋰電池在各種不同應用中的商用化進程已有20余載，但在數據中心領域，卻在很長時間內未被普及用于靜態數據中心UPS的電池。究其原因，與所有其他的應用一樣，鋰電池在靜態UPS應用中無法為UPS供應商提供價格、能量密度、功率、安全性和可靠性方面的合理平衡。但在過去10年中，鋰離子化學成分和技術的改進已為UPS供應商提供了現實方案，這些改進很大程度上是源于電動汽車產業提出的要求而進行的。

鋰電池具備諸多優于閥控鉛酸蓄電池的優勢：UPS使用壽命內電池更換次數較少（可能無需更換），可消除電池更換造成的宕機風險；同等能量下，重量為鉛酸蓄電池的四分之一；放電次數是鉛酸蓄電池的10倍（取決于化學成分、技術、溫度和放電深度）；自放電率約為鉛酸蓄電池的五分之一（不使用時，電池放電遲緩）；在多種主要斷電場景中，充電速度提高4倍以上。

但相比閥控鉛酸蓄電池，鋰電池也存在兩大主要缺點：由于較高的制造成本，加之必要的電池管理系統成本，鋰電池投資成本約為等能量鉛酸蓄電池的2～3倍；運輸法規更為嚴格。

2.通道封閉系統的框架設計將逐漸與IT機架分離。大型數據中心往往采用機架群或整機房機架規模一次性進行更多的IT設備部署。在部署過程中，效率、簡單化和速度都是非常重要的考慮因素，這將有助于降低成本，減少部署和操作過程中的錯誤。標準化部署和操作過程使得實現這一價值目標成為可能。

通過采用獨立于IT機架的獨立式區域框架系統可以提高區域部署的效率。高效的區域框架能夠降低成本和縮短部署時間。與其說它是一個建設項目，不如說它是一個組裝項目。在獨立于IT機架的獨立式區域框架系統中，IT設備可以同時進行部署和堆放。裝滿IT設備的機架可以更容易地部署到組裝完成的框架遏制系統區域中，通過集成在區域框架上的遏制系統，添加、移動和更改操作得到了大幅簡化，同時影響可用性的操作風險也得以降低。設計良好的區域框架適用于不同的配電和制冷架構、機架數量和尺寸，以及不同幾何形狀的房間。這種天生的靈活性有助于跨機房、區域和在不同設計間實現架構標準化。

3.間接風側換熱將取代水側換熱成為數據中心自然冷卻方式的主流。水側自然冷卻是基于冷水機的冷凍水系統而設計的，因為具有復雜的冷凍水管道，設計周期長、部署緩慢、可擴展性差。冷凍水系統后期的運行維護成本也很高，而整個系統的性能表現是由后期的運行維護水平所決定的。不僅如此，冷水機一般部署在建筑的底層，增加了建筑物的投資成本。而間接風側換熱系統可以解決上述水側換熱系統的缺點和高投資成本等一系列問題。接風側換熱系統采用一體化設計，可根據IT機房對冷量的需求進行自動控制，無需人為設置。因此，它具有可快速部署、高可擴展性等優點。同時，該機組可放置于房頂，不占用建筑空間，可降低建筑成本，建筑的設計僅需要考慮機房和機組送回風的流通道設計。

4.機柜功率密度將隨人工智能的應用而不斷攀升，更多的液冷技術將進入實驗階段。人工智能的快速發展需要大量使用GPU，每個GPU的功耗可高達300瓦特，假設每臺服務器可裝載8塊GPU，則每臺服務器的功耗將高達2.4千瓦，那么每機柜的功耗可高達數十千瓦。面對如此高的功率，傳統的風冷技術將無法實現如此高密度的機柜散熱。在此情況下，芯片級液冷和浸沒式液冷將成為解決散熱問題的主要途徑。

液冷技術很早之前就被用于解決高性能計算的散熱問題，但并未成為大型互聯網數據中心的制冷解決方案，主要原因是機柜功率密度并不是很高，且液冷的初投資較大。但隨著人工智能的發展，高密度計算需求的增長將推動液冷技術在數據中心被廣泛采用。