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華為的四大重構(gòu)解讀,帶你看未來智能DC

汽車玩家 ? 來源:中國IDC圈 ? 作者:孫偉敬 ? 2019-12-02 11:09 ? 次閱讀
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數(shù)據(jù)中心是一切信息化的基礎(chǔ),是支撐未來智能世界的底座。一個(gè)萬物感知、萬物互聯(lián)、萬物智能的智能時(shí)代正在加速到來,我們亟待預(yù)建未來、適應(yīng)發(fā)展的智能數(shù)據(jù)中心。

在近期舉辦的第五屆數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)峰會(huì)上,華為提出“模塊化+智能化”和“AI加持四大重構(gòu)”,展示了一系列最新的產(chǎn)品與解決方案,讓筆者遇見了未來智能DC的樣子。

預(yù)建未來,智能時(shí)代的數(shù)據(jù)中心需求

伴隨著人工智能物聯(lián)網(wǎng)、云和5G等技術(shù)的迅速推廣和應(yīng)用,數(shù)據(jù)量與計(jì)算量呈爆炸增長,作為支撐的數(shù)據(jù)中心面臨大數(shù)據(jù)、大流量、大能耗的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。智能時(shí)代的數(shù)據(jù)中心需要滿足諸多需求。

未來建設(shè)需求:快速上線,彈性擴(kuò)展。當(dāng)前一期數(shù)據(jù)中心的建設(shè)從設(shè)計(jì)到投入運(yùn)營一般需要三年時(shí)間,建設(shè)周期過長,無法快速上線滿足業(yè)務(wù)需求,且無法進(jìn)行彈性擴(kuò)展,支持未來升級。

未來節(jié)能需求:低能耗,低PUE。2018年以來,國內(nèi)一線城市對新建和擴(kuò)建數(shù)據(jù)中心的政策日趨嚴(yán)格,提出明確的PUE值、能耗指標(biāo)限制。在數(shù)據(jù)中心運(yùn)營支出(OPEX)中,電費(fèi)占比超過50%。因此降低數(shù)據(jù)中心PUE是未來數(shù)據(jù)中心運(yùn)營方與政策的一致需求。

未來供電需求:模塊化,更安全。數(shù)據(jù)中心的供配電系統(tǒng)繁瑣復(fù)雜,且占地面積大。UPS使用鉛酸電池,一旦失火破壞嚴(yán)重,且威脅到人員生命安全。智能時(shí)代的數(shù)據(jù)中心需要模塊化、高質(zhì)量、高可靠性的供配電系統(tǒng)。

未來運(yùn)維需求:應(yīng)用AI,無人運(yùn)維。數(shù)據(jù)中心運(yùn)維管理日益復(fù)雜化,人工運(yùn)維將帶來更多安全隱患。此外,人工運(yùn)維只能對故障“亡羊補(bǔ)牢”,無法做到見微知著,無法發(fā)現(xiàn)潛在問題。隨著AI技術(shù)的發(fā)展,將AI應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心運(yùn)維已成大勢所趨。

預(yù)建未來,華為以創(chuàng)新重構(gòu)數(shù)據(jù)中心

作為同時(shí)具備ICT技術(shù)和電力電子技術(shù)兩大能力的公司,華為近年來在數(shù)據(jù)中心能源領(lǐng)域持續(xù)加大投入,每年將不低于銷售收入15%的費(fèi)用投入研發(fā),交出了連續(xù)4年模塊化UPS全球市場份額第一、連續(xù)2年微模塊全球市場份額第一的優(yōu)秀“成績單”。

面對前述的智能時(shí)代數(shù)據(jù)中心需求,華為從客戶和應(yīng)用場景出發(fā),將信息技術(shù)、云、大數(shù)據(jù)技術(shù)與電力電子技術(shù)相結(jié)合,通過重構(gòu)數(shù)據(jù)中心架構(gòu)、重構(gòu)供電系統(tǒng)、重構(gòu)溫控系統(tǒng)、重構(gòu)營維系統(tǒng),引領(lǐng)行業(yè)變革。

在第五屆數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)峰會(huì)上,華為網(wǎng)絡(luò)能源產(chǎn)品線數(shù)據(jù)中心能源領(lǐng)域總裁何波對華為提出的“四大重構(gòu)”進(jìn)行了詳細(xì)解讀。

華為數(shù)據(jù)中心能源領(lǐng)域總裁何波

重構(gòu)供電:華為推出“供電+配電+備電”的模塊化、一體化供配電解決方案FusionPower,其一體化設(shè)計(jì),減少30%占地面積;工廠預(yù)制,減少40%安裝工時(shí);組件集成化,減少20%投資成本;按需部署,支持靈活擴(kuò)展。采用磷酸鐵鋰電芯的SmartLi智能鋰電,具有更高可靠性,熱失控不起火,在業(yè)內(nèi)唯一實(shí)現(xiàn)柜內(nèi)消防,更優(yōu)TCO支持新舊電池組混并。AI加持的iPower2.0對供配電全鏈路可視可管,進(jìn)行預(yù)測性維護(hù),實(shí)現(xiàn)從被動(dòng)維護(hù)到主動(dòng)預(yù)警。

重構(gòu)溫控:華為的FusionCol間接式蒸發(fā)冷卻系統(tǒng)采用自研高效換熱芯片,高效利用外部自然冷源,支持干模式、濕模式和混合模式等多種制冷模式,按需自動(dòng)切換,大幅降低數(shù)據(jù)中心PUE。該方案自推出以來,通過不斷錘煉優(yōu)化,突破業(yè)界認(rèn)為的適用地理限制,在曼谷這樣的熱帶地區(qū)數(shù)據(jù)中心亦有應(yīng)用。iCooling能效優(yōu)化技術(shù)適用水冷、風(fēng)冷及間接蒸發(fā)冷卻,在給定的氣候條件、業(yè)務(wù)SLA (Service-Level Agreement)等條件下,通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),自動(dòng)推理出最優(yōu)PUE下的系統(tǒng)參數(shù),提高制冷系統(tǒng)整體效率,PUE降低8%-15%,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心能效最優(yōu)。

iCooling能效優(yōu)化技術(shù)

重構(gòu)營維:從人工運(yùn)維到數(shù)字化運(yùn)維再到智能化運(yùn)維,華為通過可視化運(yùn)維和AI故障識別、圖像/聲音自動(dòng)識別,實(shí)現(xiàn)無人巡檢,降低35%的運(yùn)維成本。同時(shí),通過自動(dòng)資源管理,檢測空間、制冷、供配電,提升資源利用率。華為智能營維的AI技術(shù)目前達(dá)到基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的AI能效優(yōu)化3.0階段,L1/L2層聯(lián)動(dòng)+聯(lián)邦學(xué)習(xí)+強(qiáng)化學(xué)習(xí),使得PUE在此前基礎(chǔ)上再降低15%。

重構(gòu)架構(gòu):華為采用從部件級到機(jī)房級全模塊化設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)工程的模塊化、預(yù)制化快速上線,縮短TTM,支持彈性擴(kuò)容。以邊緣數(shù)據(jù)中心為例,華為推出的全棧極簡邊緣DC建設(shè)方案,一柜融合Atlas AI計(jì)算集群、數(shù)據(jù)中心、交換機(jī)、UPS,兼容IT設(shè)備和CT設(shè)備,支持市電、太陽能電池、油機(jī)多種電源,可室外放置,免機(jī)房建設(shè),大大降低工程成本和時(shí)間。在大型數(shù)據(jù)中心上,華為的智能模塊化DC探索如何像搭樂高一樣搭建數(shù)據(jù)中心,實(shí)現(xiàn)工程產(chǎn)品化。貫徹?cái)?shù)據(jù)中心全生命周期數(shù)字化理念,實(shí)現(xiàn)“未建已見,未調(diào)已優(yōu)”。

對數(shù)據(jù)中心的四大重構(gòu),既彰顯了華為對發(fā)展趨勢的預(yù)見,更展現(xiàn)了華為如何以實(shí)干態(tài)度建設(shè)數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)更好的未來。

“自己的降落傘自己先跳”:華為既是提供者,更是實(shí)踐者

華為一貫秉承“自己造的降落傘自己先跳”,從不會(huì)拿沒有實(shí)踐過的理論和產(chǎn)品推向市場。近年來成長最快的云——華為云自然就成為華為數(shù)據(jù)中心能源產(chǎn)品與解決方案的“第一用戶”。華為將華為云數(shù)據(jù)中心作為聯(lián)合創(chuàng)新和試驗(yàn)場,來檢驗(yàn)創(chuàng)新技術(shù)和解決方案,經(jīng)迭代優(yōu)化成熟后再推向市場。這也造就了華為云的數(shù)據(jù)中心總是能率先應(yīng)用到創(chuàng)新技術(shù)和產(chǎn)品,引領(lǐng)行業(yè)發(fā)展趨勢。以華為廊坊云數(shù)據(jù)中心為例,華為打造的業(yè)界首個(gè)商用的AI能效優(yōu)化解決方案,一年幫助華為廊坊云數(shù)據(jù)中心節(jié)省的電費(fèi)近千萬人民幣——這著實(shí)是一個(gè)讓人吃驚的應(yīng)用成效。

隨著AI、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)走向商業(yè)化、實(shí)體化,以“萬物感知、萬物互聯(lián)、萬物智能”為特征的智能社會(huì)正在加速到來。未來,華為將持續(xù)創(chuàng)新,與行業(yè)伙伴一起,共同預(yù)建數(shù)據(jù)中心的未來。

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
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