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2019看得见的未来:数据中心市场的五大新趋势与五大技术解决方案

发表于:2019-01-30 08:48:37 作者: 来源:网络(侵权请联系删除) 浏览次数:

5G、物联网、中国制造2025以及人工智能技术正在成为驱动创新与实现数字化转型的重要力量,一个新的数字化经济时代正在来临。同时,智能电网、微电网的快速发展,以及可替代能源成本和储能成本的不断降低,促使数据中心物理基础设施与上游的电网和下游的IT将会有更多的交互和融合。作为数据中心基础设施建设和服务领域的全球领导者,施耐德电气基于深刻的行业洞察和实践经验,敏锐把握市场变革趋势和客户需求,以不断创新的物理基础设施、软件和数字化解决方案以及全生命周期服务为高可用数字基石的构建和运维提供保障。展望2019年,施耐德电气认为数据中心将迎来以下五大新趋势以及五大技术解决方案:

    新趋势之一:边缘计算将与云计算协同发展

    过去的一年,我们看到了很多关于边缘计算的炒作,比如:“云中心已死,边缘计算上位?”,“边缘计算将改变互联网和物联网的未来”,“边缘计算将引领下一次IT变革”等等。但我们认为云计算不会消亡,边缘计算也不会取代云计算,而是边缘计算与云计算将协同发展。物联网、AI、5G的快速发展,人们对延迟和宽带的要求也越来越高。边缘计算就是专门为这种“速度及带宽的需求”而设计的。

    施耐德电气认为未来IT架构将是一种混合的IT架构,将由三种类型的数据中心所组成,分别由位于偏远地区用于超大规模计算与存储的中央云数据中心,位于市区或市中心的靠近用户用于大规模计算和存储的区域边缘数据中心,以及位于本地靠近数据产生和使用地点的边缘数据中心。边缘数据中心将在本地解决计算的快速响应问题,云计算将为边缘计算提供强大的后台计算支持和数据存储能力。同时,我们还认为边缘计算数据中心会首先在零售行业和网络运营商两大领域快速发展,以满足人们对低延时和高带宽的需求。

    新趋势之二:液冷时代即将来临

    风冷IT在数据中心占据非常重要的地位,时至今日,数据中心依然以风冷IT为主。但是,人工智能的应用对数据中心的处理能力提出了巨大的要求。人工智能开始跨越式发展,已经从实验室研究发展到真正的商业和消费应用领域。这些应用程序的计算量巨大,以至于许多IT硬件架构师开始使用GPU作为核心处理器或辅助处理器。许多基于GPU的服务器,也就是我们所说的总设计功率(TDP – Total Design Power)发热量通常为300瓦特左右,而传统的服务器为130瓦特到150瓦特。基于GPU的服务器发热量是传统服务器的两倍,这是液冷兴起的主要驱动因素之一。

    据调查,我们发现数据中心当前机柜的功率密度在7个千瓦左右,但是,未来每个机柜的功率密度可能高达几十个千瓦。我们认为如果机柜功率密度在20千瓦以内时,传统的制冷系统非常具有性价比。但当机柜功率密度超过20千瓦时,传统的风冷技术将面临风量、功耗、噪音等方面的挑战,这时就需要采用液冷技术。

    尤其目前在一线城市(如北京、上海),政府管理部门对数据中心单位产值能耗和排放水平要求越来越严格。2018年9月26日《北京市新增产业的限制和禁止目录2018年版》要求在中心城区和北京市副中心禁止新建和扩建互联网数据服务/信息处理和存储支持服务的数据中心,非中心城区允许新建PUE在1.4以下的云计算数据中心。2018年10月29日上海市经信委发布《上海市推进新一代信息基础设施建设助力提升城市能级和核心竞争力三年行动计划(2018-2020年)》, 提出新建数据中心PUE必须低于1.3,存量改造数据中心PUE不高于1.4,且新增至少50%面向AI。这时,传统的风冷方式很难实现这些PUE的要求, 这也将成为推动液冷兴起的重要驱动因素。

    新趋势之三:锂电池将在数据中心具有更多的应用

    在二十多年前我们就开始在数码DV中使用锂电池,但为什么没有在数据中心领域普及呢?主要原因在于锂电池无法为UPS供应商提供价格、能量密度、安全性和可靠性方面的平衡。但是,近年来,电动汽车和新能源的快速发展推动了锂电池技术的进步和价格的降低,今天的锂电池成本已经比5年前下降了70%,同时,锂电池化学成本和技术的改进也为供应商提供了现实方案。

    与传统的铅酸蓄电池相比较,锂电池凭借其出色的特性,包括较高的能量密度 (70-260 kWh/kg vs. 15-50 kWh/kg)、较长的生命周期 (10-15 年 vs. 4-6 年) ,快速充电(1/2–1 小时 vs. 6-12 小时),占地节省50-80%,重量减轻 60-80%,充放电次数 >1000 循环 vs.<400 循环等,会逐渐取代传统的铅酸蓄电池成为数据中心UPS首选的备用电池。根据Uptime在2017年所做的全球数据中心调研显示,有10%的数据中心已经采用锂电池作为后备能源。

    由于微电网、智能电网、新能源以及储能成本的降低,同时,很多国家和地区对数据中心的可持续性发展有了更高的要求,所以,越来越多的数据中心所有者开始考虑通过锂电池储能来降低成本和实现数据中心的可持续性发展的目标。中国作为全球最大的锂电池生产国,过剩的锂电池产能也需要开拓新的应用增长点,诸如风光储能、电网调频调峰、通信电源等。因此,我们认为锂电池在数据中心的应用将越来越多。

    新趋势之四:数据中心管理即服务(DMaaS)在数据中心规划,建设及运营中的价值愈加凸显

    数据中心物理基础设施管理(Data center infrastructure management - DCIM)系统最初是为了从某单个数据中心的物理基础设施设备中收集信息而设计的,而且是作为一个本地的软件解决方案进行部署的。新的基于云的管理解决方案将位于云端,它可以帮助用户从范围更广的基于物联网的设备中收集海量的数据,而且,该软件管理平台可以实现单个,数百个,或者上千个大型或小型数据中心的物理基础设施管理。

    这些新的系统通常被称作数据中心管理即服务(Data center management as a service - DMaaS),它们可以通过大数据分析来帮助用户实现预测性的决策,从而减少意外事件或宕机时间,同时,也比传统的DCIM解决方案要快的多。作为基于云的管理软件,该软件可利用“数据资源池”进行数据的收集和存储,进行趋势的分析,从而可以帮助数据中心用户从战略的层面来进行业务的规划。

    基于云的管理软件还简化了对新设备部署的要求,以及升级现有安装的各项任务,而且可以在多个不同的地点进行软件的更新。因为,对站点逐个进行管理升级,特别是对于边缘数据中心,采用本地的管理软件是非常具有挑战性的。

    新趋势之五:超大规模数据中心的建设对部署周期要求越来越高

    我们认为数据中心市场对云计算的需求既不会减弱也不会放缓。2019年它将加速发展,这意味着网络巨头或者托管服务供应商会通过建造超大规模数据中心来增加更多的计算能力。但是,数据中心市场将驱使他们越来越快的来建造这些设施,也就是说,10到100兆瓦的数据中心项目需要在不到一年的时间里完成从设计,建造到运营。

    为了解决用户在不断变革的市场环境下所面临的各种挑战,以施耐德电气为领导者的数据中心基础设施解决方案供应商通过不断的技术创新,将为用户提供以下五大技术解决方案:

    技术解决方案之一:边缘计算解决方案

    随着边缘计算的发展,施耐德电气认为过去对单个数据中心可用性的理解是不够的,我们需要转变观念,应该站在用户体验的角度去看待可用性这个问题,只要是用户的应用或网络的中断,比如:无法连接APP的应用,都应该被称为故障。因此,我们需要一个应该包含空调、UPS、监控、IT设备、网络、存储等设备在内高可用性的边缘数据中心。

 

同时,我们认为要实现边缘数据中心的大规模部署需要解决三个问题,第一,我们需要建立一个包括用户、系统集成商、物理基础设施供应商、IT设备制造商以及管理服务供应商在内的相互协作的生态系统;第二,我们需要部署基于云的管理工具来实现数百甚至上千的边缘数据中心的智能化管理;第三,我们需要通过大数据分析和人工智能来向科技要人力来解决人力资源不足等挑战,以实现无人值守的运维管理。

    技术解决方案之二:液冷解决方案

    目前主要有两种液冷解决方案,一是芯片级液冷,二是浸没式的液冷。芯片级液冷有时也被称作冷板式液冷。这两种液冷各有优缺点,冷板式可以对绝大多数的传统服务器进行翻新,缺点是其他的部件仍然需要传统的房间空调进行冷却。浸没式的优点是消除了对传统服务器风扇的需求,但需要对服务器主板进行重新的设计。

 

为了量化这两种液冷与传统冷冻水系统之间的对比,施耐德电气从数据中心、楼宇的角度进行了投资成本和运行成本的分析。发现浸没式液冷相对于冷板式液冷在TCO方面是占优的,如果单独从制冷系统的节能角度来看,冷板式液冷可以节省15%以上,浸没式可以节省57%以上。如果从整个数据中心能耗的角度来看,冷板式可以节省5%年度能耗,浸没式可以节省15%。

    冷却液对于实现液冷的应用非常的关键,我们认为关于冷却液的讨论主要集中在冷却液的价格、与IT设备的兼容性,还有传热特性,对环境的影响,以及需要要从整个生命周期的角度去考虑问题。如果想要在数据中心进行大规模液冷的部署,必须要克服的几个问题包括需要对服务器主板进行重新的设计,另外一个就是需要对数据中心从系统的角度进行重新的设计,尤其是数据中心的供配电系统,当机柜功率密度高达几十个千瓦时怎么来进行供配电的设计,这是一个非常具有挑战性的思考。

    技术解决方案之三:锂电池技术解决方案

    锂电池的能量密度是铅酸电池的3倍以上,如果缺乏合理的电气保护设计和BMS管理,锂电池失控所带来的后果将远大于铅酸电池。但是,我们可以通过以下四个方面来解决这个问题,第一,通过高质量的生产工艺管控来保证电芯的高品质和高度一致性;第二,通过完善的BMS设计来实现电芯充放电的安全;第三,选择合适的锂电池化学材料,比如磷酸铁锂、锰酸锂、镍钴锰三元里技术。第四,进行锂电池与UPS的兼容性测试。

    在云计算模式下,服务器的功耗将更加的动态,十年以前,服务器满载与空闲时的功耗大约为1:2,而现在它们两者间的比值可以高达1:9,如果按照峰值进行供配电系统的设计,投资成本是巨大的,所以,很多数据中心设计人员都在讨论能否采用软件和储能的手段来实现削峰/去毛刺,从而实现供配电系统的降容设计。同时,也可以通过储能和峰谷电价差来降低运营成本。

    柴油发电机的投资成本占到数据中心物理基础设施投资成本的10%以上,同时用户还面临噪音,污染,较长的部署周期等挑战。调查研究发现,柴发的平均运行时间为173分钟,也就是说我们有超过50%以上的柴发运行时间小于3个小时。施耐德推演了随着锂电池价格的不断降低,到2020年的时候,2.5个小时的锂电池后备系统将与柴发具有同等的投资成本,因此,我们认为,通过锂电池储能集装箱来部分取代柴油发电机也是可行的。

    实现锂电池储能的关键在于电池系统的管理和软件方面的控制,锂电池可以通过其自带的三级BMS(电池管理系统)来实现对每一只电芯、模组、机架和系统进行在线智能管理,数据中心运维人员可以通过BMS实时了解电池的电气状态和健康趋势。软件管理将是实现风光储能,电网调峰,UPS后备电源在数据中心应用的关键。

    技术解决方案之四: DMaaS解决方案

    从本质上来讲,数据中心是非常复杂的系统,因为需要管理电力和制冷基础设施与IT设备的交互,同时最小化总运行成本。对于数据中心持续运行并最小化停机时间的需求持续增加。当出现问题时,我们期望管理系统提供必要的关键信息以解决此问题,并分析根本原因以防止再次发生。可以发现,这个行业已经演变成两种数据中心管理方法。一种方法是利用“特定领域”系统进行电源、冷却和白区的管理。第二种方法更为“本土”,其中基于SCADA类型的系统被定制化编程以履行管理职责。每种方法都有其优点和缺点,然而,我们相信这两种方法在未来都将面临局限性,并将需要新方法对其加以解决,以充分发挥基于云的工具和大数据分析的潜力。

    作为DMaaS市场的早期参与者,施耐德电气可以利用其数据中心多年的实践经验挖掘出大量数据,其中包括设计和建造数据中心、楼宇管理、配电,以及供电和散热服务等。施耐德电气面向数据中心的EcoStruxure架构,是开放的、可互操作的、基于物联网的系统架构与平台,可为数据中心客户在安全性、可靠性、效率、可持续性和互联互通方面提供更高价值。并通过利用了先进的物联网、移动、传感、云、分析和网络安全等技术的发展,实现在互联互通的产品、边缘控制,以及应用、分析与服务三个层面的全面创新。

    互联互通的产品是物联网智能运行的基础,施耐德电气的第一信念是以创新为核心,生产伟大的互联互通的产品。在互联互通的产品层,从数据中心和周围建筑的各种连接传感器和众多供应商设备(UPS、PDU、配电和制冷系统等)收集数据。在边缘控制层,无论是在建筑物级别,还是在IT系统或配电系统,EcoStruxure 边缘控制均可使客户实现本地控制和监测,并自主地对任何警报进行监测并采取行动。在应用、分析与服务层,则可通过远程数字化平台分析数据,使用人工智能提取信息,为预防性维护、能源效率和其他工作,提供可执行的情报信息。

    即使数据中心所有者采用各种设备和软件平台,EcoStruxure依然能够读取所有健康和状态的数据。然后,数据中心所有者可以与客户共享这些数据。通过EcoStruxure架构和平台,施耐德电气将为客户整体业务提供高可用性、高效的产品和服务,通过预测分析和可操作的智能驱动更多价值,优化业务,并带来更多回报。

    技术解决方案之五: 超大规模数据中心解决方案

    采用预制化、模块化的撬块将是实现超大规模数据中心对建设周期高要求的关键保障。供配电撬块将兆瓦级的UPS,开关柜以及管理软件在工厂提前进行预制。这些预制的模块都会经过预先的测试,在到达数据中心建设现场之后,即可实现可靠的,“即插即用”的部署。因为在某些地区,这些供配电设备的供货周期可长达12个月,采用预制模块化方案可以实现按时交付,消除了设计和施工阶段的任何可能的时间延误。

    同时也可以认为数据中心的计算能力将变得更加模块化,可快速实现按需部署。施耐德电气已经开发出了与机柜实现同时部署的支持系统模块部署模式,已经被全世界各地的许多托管数据中心所使用。在这种解决方案中,独立于基础设施的框架结构,可实现将预装IT设备的机柜快速推入通道封闭系统,大大减少了部署的时间和复杂性。


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