数据中心集约化发展的“大小精灵”

简介:

调查显示,我国原有的数据中心大多处于比较粗放的状态,已经不适应云计算时代的需要,其特点集中体现为“小、废、粗、慢”。“小”,是指规模小,绝大多数的数据中心都是中小型机房;“废”,是指能源浪费,PUE指标普遍在2.0左右,有些甚至高达3.0;“粗”,是指管理粗糙,某些地方的机房甚至只有一两个非专业人员在管理;“慢”,是指机房建设速度跟不上市场发展节奏,动辄一至两年的建设周期已经远不能满足互联网快速发展的需要。

QQ截图20150831092732

互联网行业的发展现状,决定了数据中心的管理者们需要摒弃粗放式的发展方式,转化为集约式的发展方式。所谓集约化,具体体现在“集”和“约”两个字:集,是指集中,同时也指专业化;约,是指节约,同时也指部署的灵活化。总结来讲,就是与小、废、粗、慢对应的四个字:“大、小、精、灵”。

1、大

大,顾名思义,指的是数据中心的大型化、规模化。规模化不仅能够带来可观的经济效益,更可以为数据中心运营者带来管理效率方面的提升。调查显示,2011年,全国500个机架以上的数据中心只有47个,大型数据中心成为稀缺资源。近年来随着数据中心建设热潮不断涌现,大型数据中心稀缺的情况得到改善,未来的数据中心建设必将呈现出规模化的特点。

2、小

小,指的是PUE值变小,即数据中心的绿色化。绿色、节能、低碳、环保,是数据中心能耗发展的必然趋势。IDC企业面对激烈的市场竞争,纷纷通过降价吸引用户,而降价又进一步压缩了成本空间,形成恶性循环;殊不知,节约用电就是成本上最大的节省。假设某1万台服务器的数据中心PUE值为2.0,每年总耗电量5256万度,电费4700万元;而通过绿色节能的优化方式将PUE值降至1.5后,每年总耗电量将降至3942万度,电费3548万元,节省能源运行成本1152万元。这笔账相信大家都算得明白。

3、精

精,指的是数据中心精细化运维。传统数据中心大多采用粗放式运维手段,目标仅满足于不出事故。而现代数据中心更多要求用自动化运维代替人工运维,在运维的精细化方面有了很大改善。如今,数据中心的微模块基础设施上都预留了自动化运维的接口,这些接口为自动化精细运维提供了便利条件。

当然,数据中心的精细化运维,更多依赖于优秀人才。国内大型数据中心的运维人才奇缺,这也是不争的事实。拥有BAT工作履历的运维专家在三家公司内部不断流动循环,可见行业的顶尖人才缺口巨大,缺乏新鲜血液。

4、灵

灵,即指数据中心的灵活度,能否快速、灵活地实现部署。传统数据中心建设周期长达1~2年,待到验收完毕,早已错过了业务发展的黄金时期。而近年来崛起的微(预)模块数据中心,只需要做好土建,留下安装模块的通道和水电接口,后续根据业务发展需要,增加预先生产的模块,根据需求直接部署在毛坯数据中心,就能够实现基础设施建设与IT部署的解耦,部署周期通常只需要3个月。微(预)模块真正实现了数据中心工业化、标准化的模块生产,同时还可以提升节能水平,能耗较传统数据中心降低20%。

结语:

集约化是数据中心未来发展的必然趋势,只有集约化,才能最大程度发挥资源、能源、管理等多方面的高效率,真正符合云时代的数据中心需求。



作者:何妍 

来源:51CTO

相关文章
|
6月前
|
存储 传感器 监控
探索现代数据中心的冷却技术革新
【4月更文挑战第23天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其稳定性和效率至关重要。然而,随着处理能力的增强,设备发热量急剧上升,有效的冷却方案成为确保数据中心持续运行的关键因素。本文将深入分析当前数据中心面临的热管理挑战,并探讨几种前沿的冷却技术,包括液冷系统、热管技术和环境自适应控制策略。通过比较不同技术的优缺点,我们旨在为数据中心管理者提供实用的冷却解决方案参考。
|
3月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【7月更文挑战第36天】在数据中心管理和运营中,能源效率已成为关键性能指标之一。随着能源成本的不断上升以及环境保护意识的增强,开发智能化、自动化的解决方案以降低能耗和提高能源利用率变得尤为重要。本文探讨了如何应用机器学习技术对数据中心的能源消耗进行建模、预测和优化,提出了一个基于机器学习的框架来动态调整资源分配和工作负载管理,以达到节能的目的。通过实验验证,该框架能够有效减少数据中心的能耗,同时保持服务质量。
|
6月前
|
存储 大数据 数据处理
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第25天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为其核心基础设施之一,承载了巨大的数据处理需求。随着服务器密度的增加和计算能力的提升,数据中心的能耗问题尤其是冷却系统的能效问题日益凸显。本文将深入探讨现代数据中心所采用的高效冷却技术,包括液冷解决方案、热管技术和环境自适应控制等,旨在为数据中心的绿色节能提供参考和启示。
|
6月前
|
人工智能 监控 物联网
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为信息处理的核心设施,其稳定性和效率至关重要。而随着计算能力的提升,数据中心面临的一个重大挑战便是散热问题。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的进展,包括传统的空气冷却系统、水冷系统,以及新兴的相变材料和热管技术。通过对不同冷却方式的效率、成本及实施难度的分析,旨在为读者提供一份关于数据中心散热优化的参考指南。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第30天】在数据中心管理和运营中,能源效率的优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。本文旨在探讨如何应用机器学习技术来提升数据中心的能源效率。通过对现有数据中心运行数据的深入分析,开发预测性维护模型,以及实施智能资源调度策略,我们可以显著提高数据中心的能效。本研究提出了一种集成机器学习算法的框架,该框架能够实时监控并调整数据中心的能源消耗,确保以最佳性能运行。
|
6月前
|
存储 大数据 数据中心
提升数据中心能效的先进冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术不断进步的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其能源效率已成为评价其可持续性的关键指标。本文将探讨当前数据中心面临的热管理挑战,并展示一系列创新的冷却技术解决方案,旨在提高数据中心的能效,同时确保系统的稳定性和可靠性。通过对比传统冷却方法和新兴技术,我们将分析各种方案的优势、局限性以及实施难度,为数据中心运营者提供科学的决策参考。
|
6月前
|
存储 传感器 人工智能
探索现代数据中心的冷却技术革新
【5月更文挑战第18天】 在数字化时代,数据中心作为信息处理与存储的核心设施,其稳定性和效能至关重要。随着计算需求的激增,数据中心的冷却系统面临着前所未有的挑战。传统的空调冷却方法不仅耗能巨大,而且效率低下。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的最新进展,包括液冷技术、热管应用、环境辅助设计以及智能化管理等方面,旨在提供一种高效、可持续且经济的解决方案,以应对日益增长的冷却需求。
|
5月前
|
移动开发 监控 前端开发
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第11天】 在云计算和大数据的背景下,数据中心作为信息处理的核心设施,其能效问题一直是研究的热点。传统的能效管理方法难以应对日益增长的能源消耗和复杂多变的工作负载。本文提出一种基于机器学习技术的数据中心能效优化方案,通过实时监控和智能调度策略,有效降低能耗并提升资源利用率。实验结果表明,该方案能够减少约15%的能源消耗,同时保持服务质量。