幾十年來，數(shù)據(jù)中心一直位于或靠近網(wǎng)絡中心。對于企業(yè)、電信運營商、有線電視運營商以及近來的Google和Facebook等服務提供商而言，數(shù)據(jù)中心是IT的心臟和肌肉。云技術(shù)的出現(xiàn)更是彰顯了現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的重要性。但仔細聆聽，您會聽到變革來臨時的隆隆聲。

隨著網(wǎng)絡計劃遷移至5G和物聯(lián)網(wǎng)，IT管理者開始關(guān)注邊緣，并且需要將更多容量和處理能力部署在更靠近最終用戶的位置。在此過程中，他們將會重新評估數(shù)據(jù)中心的作用。Gartner1認為，到2025年，將有75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)在邊緣創(chuàng)建和處理?而2018年這一數(shù)據(jù)僅為10%。與此同時，數(shù)據(jù)量方面也要準備迎接新的挑戰(zhàn)。一輛自動駕駛汽車預計平均每小時可產(chǎn)生4T數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在網(wǎng)絡都在爭相確定如何才能更好地應對邊緣流量的激增以及對低延遲性能的需求?而且不會破壞其現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心的設施投資。答案之一是大量投資于東西向網(wǎng)絡鏈路和對等冗余節(jié)點，在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方建設更多的處理能力。但數(shù)據(jù)中心呢？它們將會發(fā)揮什么樣的作用？

AI/ML 反饋循環(huán)

未來超大規(guī)模和云計算數(shù)據(jù)中心的商業(yè)應用主要在于其龐大的處理能力和存儲容量。隨著邊緣活動日益活躍，需要借助數(shù)據(jù)中心的力量創(chuàng)建數(shù)據(jù)處理算法。在由物聯(lián)網(wǎng)賦能的世界，人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的重要性不容小覷。將其付諸實施的數(shù)據(jù)中心的角色也同樣不容忽視。

為了生成驅(qū)動AI和ML所需的算法，需要處理大量數(shù)據(jù)。核心數(shù)據(jù)中心已經(jīng)開始部署更強大的CPU，以配合TPU或其他專用硬件。此外，這通常需要超高速、大容量網(wǎng)絡，以及先進的交換層，為處理同一問題的服務器庫提供支持。AI和ML模型正是這些艱辛努力的成果。

另一方面，需要將AI和ML模型放在更能提升業(yè)務影響力的位置。例如，對于面部識別等企業(yè)AI應用，超低延遲要求需要它們在本地部署，而不是在核心部署。但是，還必須定期調(diào)整模型，以便將邊緣收集的數(shù)據(jù)反饋到數(shù)據(jù)中心，從而更新和優(yōu)化算法。

利用沙盒還是擁有沙盒？

AI/ML的反饋循環(huán)是一個例子，說明數(shù)據(jù)中心需要能夠支持更廣泛和多樣化的網(wǎng)絡生態(tài)系統(tǒng)，而不是控制它。對于超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的重要參與者來說，適應分布更廣、協(xié)作性更強的環(huán)境并不是件易事。他們希望確保，如果您在部署人工智能或機器學習或訪問邊緣時，您會使用他們的平臺，但不一定要使用他們的設施。

像AWS、Microsoft和Google之類的提供商現(xiàn)在正在向客戶所在的位置（包括私人數(shù)據(jù)中心、運營商中心機房和企業(yè)內(nèi)部的本地存儲）配置具有一定容量的機架。這使客戶能夠使用提供商的平臺，在其設施中構(gòu)建和運行基于云的應用。由于這些平臺也嵌入在許多運營商的系統(tǒng)中，因此客戶也可以在運營商存在任何位置運行其應用。該模式仍處于起步階段，為客戶提供了更大的靈活性，同時使提供商能夠在邊緣進行控制并聲明所有權(quán)。

與此同時，其他模型展現(xiàn)出了一種更開放、更具包容性的方法。邊緣數(shù)據(jù)中心制造商開始設計可以提供標準化計算、存儲和網(wǎng)絡資源的托管數(shù)據(jù)中心。較小的客戶（如游戲公司）可租一臺虛擬機來服務其客戶，而數(shù)據(jù)中心運營商則會以收益分享模式向您收費。對于一家正在努力打入邊緣市場的小企業(yè)來說，這種模式具有超強吸引力（或許是其贏得競爭的關(guān)鍵途徑）。

基本挑戰(zhàn)

隨著下一代網(wǎng)絡前景逐漸明朗，行業(yè)必須應對實施方面的挑戰(zhàn)。就數(shù)據(jù)中心內(nèi)部而言，我們了解到：服務器連接將從每通道50G增加到100G；交換機背板帶寬將增加到25.6T；而遷移到100G技術(shù)將讓我們獲得800G可插拔模塊。

我們尚不明確如何設計從核心到邊緣的基礎設施?具體來講，就是我們?nèi)绾螌嵤?a target="_blank">DCI架構(gòu)和城域網(wǎng)/遠距離鏈路并支持高冗余對等邊緣節(jié)點。另一個挑戰(zhàn)是開發(fā)實現(xiàn)海量流量管理和路由所需的協(xié)調(diào)和自動化功能。隨著行業(yè)邁向支持5G/物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡，這些問題都亟需解決。

攜手共進

我們深知構(gòu)建和實施下一代網(wǎng)絡需要協(xié)調(diào)一致共同努力。云數(shù)據(jù)中心的低成本、大容量計算和存儲能力都無法在邊緣數(shù)據(jù)中心復制，因此云數(shù)據(jù)中心依然會發(fā)揮一定作用。但是，隨著網(wǎng)絡內(nèi)部的責任變得越來越分散，數(shù)據(jù)中心的工作將從屬于更大的生態(tài)系統(tǒng)。

將所有這些組合在一起，將得到一個更快、更可靠的物理層，從核心開始一直延伸到網(wǎng)絡的邊緣。這個布線設計和連接平臺由傳統(tǒng)的以太網(wǎng)光學和相干處理技術(shù)提供支持，并將擴大容量。使用共封裝光模塊和硅光子技術(shù)的新型交換機將進一步提高網(wǎng)絡效率。當然，到處都需要更多的光纖?采用超高密度、緊湊的光纖布線，這將支撐網(wǎng)絡性能的發(fā)展。