文章编号：25160 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-06-25 13:22:13 / 浏览：次

随着数据量和应用的不断增长，数据中心的需求也在不断增长。传统的数据中心往往规模庞大、成本高昂，这给许多企业带来了挑战，尤其是那些需要部署分散式或小型数据中心的环境。

微数据中心是一种新兴的解决方案，它为数据中心运营提供了灵活性、可扩展性和成本效益。本文将探讨微数据中心的好处，以及它们如何满足分散式和小型部署的需求。

微数据中心的好处

• 灵活性：微数据中心可以快速部署，并且可以根据需要轻松扩展或重新配置，以满足不断变化的需求。
• 可扩展性：微数据中心可以按需添加或移除模块，以适应容量需求的变化。
• 成本效益：与传统数据中心相比，微数据中心的前期成本和运营成本更低。
• 能源效率：微数据中心使用更节能的设备和设计，可以降低能源成本。
• 简化管理：微数据中心通常采用预先配置和模块化设计，这可以简化安装和管理。

微数据中心如何满足分散式和小型部署的需求

分散式和小型部署需要数据中心具有以下特点：

• 紧凑的尺寸：部署空间受限的场所需要小巧且占地面积小的数据中心。
• 快速的部署：企业需要迅速部署数据中心，以支持关键业务应用。
• 低成本：分散式部署的预算通常有限，需要低成本解决方案。
• 边缘计算：分散式数据中心可以为边缘计算需求提供支持，以减少延迟并

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华为发布下一代数据中心引领数字化时代的数据存储与处理新趋势

华为发布下一代数据中心：引领数字化时代的数据存储与处理新趋势

随着数字化时代的到来，数据成为了企业发展的核心资源。然而，传统的数据存储与处理方式已经无法满足日益增长的数据需求和复杂的业务场景。为了应对这一挑战，华为发布了下一代数据中心解决方案，引领了数字化时代的数据存储与处理新趋势。

一、背景介绍

随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展，数据中心的规模和复杂性不断增加。传统的数据中心架构已经无法满足高密度、高性能、高可靠性等要求。因此，华为推出了下一代数据中心解决方案，旨在提供更高效、更灵活、更可靠的数据存储与处理能力。

二、华为下一代数据中心解决方案的特点

1.高性能：华为下一代数据中心解决方案采用了先进的硬件和软件技术，能够实现更高的计算、存储和网络性能。通过优化硬件架构和算法，提升数据处理能力，满足企业对于高性能计算和大规模数据处理的需求。

2.高可靠性：华为下一代数据中心解决方案采用了分布式存储和计算技术，实现了数据的冗余备份和自动故障恢复。即使在硬件故障或网络中断的情况下，数据中心依然能够保持高可用性，确保业务的连续运行。

3.高可扩展性：华为下一代数据中心解决方案支持横向和纵向的扩展。通过添加更多的服务器和存储设备，可以实现数据中心的横向扩展，满足不断增长的数据需求。同时，通过升级硬件和软件，可以实现数据中心的纵向扩展，提升计算和存储性能。

三、华为下一代数据中心解决方案的操作步骤

1.规划和设计：根据企业的需求和业务场景，进行数据中心的规划和设计。确定数据中心的规模、性能、可靠性等指标，选择合适的硬件和软件配置。

2.部署和调试：根据设计方案，部署数据中心的硬件和软件设备。进行网络连接、设备配置、系统调试等工作，确保数据中心的正常运行。

3.数据迁移和备份：将现有的数据迁移到新的数据中心。根据数据的重要性和敏感性，制定合理的备份策略，确保数据的安全性和可靠性。

4.监控和管理：建立数据中心的监控系统，实时监测数据中心的运行状态和性能指标。根据监控结果，及时进行故障排查和性能优化，确保数据中心的稳定运行。

数据中心是什么？其系统结构和工作原理是怎样的呢？

一直想整理一下这块内容，既然是漫谈，就想起什么说什么吧。我一直是在互联网行业，就以互联网行业来说。先大概列一下互联网行业数据仓库、数据平台的用途：

微模块机房与传统机房的差异

相较于传统机房，微模块机房提供了显著的优势：

武汉泽钜科技凭借其专业的解决方案和全面的技术服务，引领着数据中心向更加高效、智能的微模块化转型。

什么是数据中心

什么是数据中心数据中心是一个集中式的、用来处理、存储和管理数据的设备。 数据中心可以承载企业的核心应用和数据，包括虚拟化、云计算和电子商务的实施。 现代数据中心通常是由服务器、网络设备和存储设备所组成的，这些设备互相协作以保证数据的高可用性、安全性、持久性和性能。 数据中心的组成数据中心的基本组成部分包括服务器、网络设备、存储设备及它们的管理控制软件、电源控制系统及供电设备、冷却设备及监控系统、物理安全设备等。 这些部分的作用是相互协调的，以提供高效、安全、可承受的IT服务。 数据中心的服务器通常由机架式服务器和刀片式服务器组成，它们拥有高性能和密度，且可扩展性强，可以支持多种操作系统、应用和虚拟化技术。 网络设备一般包括交换机、路由器和防火墙等，它们能够实现高速数据通信和安全访问控制。 存储设备主要包括磁盘阵列、磁带库等，能够为企业提供可靠的数据备份和灾备解决方案。 数据中心的重要性数据中心是企业信息化的核心枢纽，它可以提供高可用性的IT基础设施、安全可靠的数据管理和运维服务、灵活高效的应用部署和管理解决方案，是现代企业成功实施数字化转型和信息化战略的必备条件。 数据中心的高可用性和可靠性直接关系到企业的业务连续性和信息安全。 一旦数据中心出现故障或安全漏洞，将会导致企业的核心业务停滞甚至崩溃，给企业带来不可挽回的损失。 因此，数据中心的安全和可靠运营是极其重要的。 未来发展趋势面对日益庞大和复杂的业务需求，数据中心的发展将呈现多样化的趋势：首先，云计算、大数据、物联网等新兴技术的应用将推动数据中心的创新和升级。 数据中心将从传统的“单一使用设备”演变成支持跨平台、跨业务场景和解决方案的多功能IT基础设施。 其次，对于数据中心的管理和运维，将推广自动化和智能化工具，包括自动配置和部署、事件管理、容量规划、性能监控等功能，来提升效率和降低成本。 最后，由于数据中心能耗和管理成本的压力增大，节能、环保和可持续性成为了此领域关注的热点。 新型的冷却技术、再生能源的应用、绿色数据中心的建设等将成为未来数据中心发展的重要趋势。

数据中心也就是IDC机房将来的业务发展何去何从？？

大厂掀起“养机”浪潮

在新基建的浪潮中，腾讯、阿里等大厂纷纷投入千亿布局建造超大规模数据中心。大厂为了“养机”也动用了各种新技术。数据中心作为基础设施，之前 一直在底层无人问津，不过随着数字化的快速推进，数据中心的变化将更能体现新基建“基建+科技”的内涵。对于数据中心而言，进行技术创新，能够合理存储和处理数据，满足上层需求，支撑数字经济腾飞，才能实现其真正价值。

下一波技术创新的制高点

随着大厂的建设提速，国内数据中心遍地开花。据中国产业信息网统计，2020年全球IDC处理的数据流量将达到15.3ZB，占全球产生的流量99.35%；从数据可知IDC主导着全球的数据流量处理。

现在数据中心向着空间集约化、单机大型化的方向发展。超大规模的大型数据中心在2019年末增至504个，还有151个处于不同建设阶段的数据中心。集约化的发展使得单体机房的利用率得以提升，有助于发挥规模效应，降低前期建设成本以及后期运营成本，对于大公司来说，头部效应会更加明显。

数据中心发展过程中的痛点

1. 超大规模数据中心背后是惊人的耗电量。

服务器年功耗连续上升，机柜功率不足的老旧机房为了不掉电，以至于通过空置机位的办法来解决问题。这样不仅造成了空间的利用率低，也会造成电力利用率的下降，同时还形成不必要的浪费。据预测，2020年中国数据中心耗电量为2962亿千瓦时[3]，超越三峡发电量，所以说解决能耗问题刻不容缓。

2. 数据中心安全运行指标与日俱增

数据中心需要完善的安全出入管理规定和消防系统、以及具备事故应急和人员安全应急流程制定的能力。保证所有基础设施正常运行的同时，还需要及时对所有设备进行维护和修理。

3. 令人崩溃的运维

半夜故障工单催人醒，处理不慎易进坑。日常巡检是数据中心运维过程中最重要的一环，通过运维人员日复一日，重复上千次抄表中保持警觉性发现设备存在的隐患。纯粹依靠人力并非行业发展所需，日常运维应借助合适的辅助工具，让有限的人力摆脱机械性的工作。

那么如何让数据中心做到绿色发展，智能规划，轻松运维？Hightopo 和国内其他公司都在积极的回答这个问题。

建立可视化的运维管理平台 痛点迎刃而解

可视化重塑数据中心机房

针对数据中心系统复杂、多场景和动态性的特点。以 HTML5 的 WebGL 标准实现 3D 的图形渲染技术，以及基于浏览器内核嵌入到小程序实现更方便传播。并采用hightopo轻量架构使其支持跨平台展示，实现多端口海量数据的分析。

数据中心环境可视化

利用3D仿真技术，对机房内多种设备进行建模，对设备进行实时监控以及全生命周期维护。同样为了确保数据中心机房正常运转，运维系统也具备烟雾温湿监控、动力监控、门禁等监控功能，实时监测机房内部环境，及时发现存在的问题，可远程控制系统调控运行状态。

资产与能耗管理可视化

为了解决数据中心能耗过大的问题，系统对数据中心整体环境的年度用电量、机柜租用率、楼宇IT用电量、柴油发电机、电气容量等进行实时监控并提供相关历史数据，方便管理者进行节能调整。还支持对资产准确定位，记录设备型号和状态，确保机柜高使用率，避免资源浪费，细化运维能节省约20%的总运营成本。

可视化运维管理

通过可视化管理，改变数据中心的运维模式。管理者可通过线上监控系统了解设备健康状况，可远程查看机柜的检修记录、履历信息和历史故障，为评估设备安全提供了直观的数据基础。运维人员摆脱了机械性的工作，缓解运维压力。同时也对数据中心人员分配提供了人性化的方案。

迎接智能运维时代

由于边缘计算和5G的大带宽所产生的巨额流量使得数据中心建设遍地开花，大规模且密集的IDC更需要精细、自动、可视化的管理。正如 Hightopo 所提供的数据中心机房可视化解决方案，帮助企业在能耗、运维、和人力资源上做到精细化管理，使其走向节能增效的发展道路。在数字经济腾飞的时代下，数据中心可视化改造更应未雨绸缪。

参考资料：官网——Web组态

网络百科——图扑软件

数字孪生为数据中心插上“可持续”的翅膀

为了能以更加可持续的方式运营企业，企业对数字基础设施的要求也越来越高，不止是出于成本和效率的考量，从环境的角度也是如此。

Equinix全球IBX运营工程副总裁Arno van Gennip表示：“从设计到施工再到设施管理，数字孪生正成为提高数据中心效率和减少客户碳排放的关键。”

数字孪生有助于将来自不同重点领域的数据集中到共享环境中，这使得IT、工程、财务、采购、施工团队能够在流程中，更早地 探索 和模拟性能、财务和环境等各种因素之间的权衡。设备和空间利用方面的各种效率提升，带来的直接影响就是降低能耗和减少碳排放。数字孪生还有助于提高建设和运营效率，减少浪费、降低人员配备要求和相关环境影响。

很多企业和数据中心运营商（例如Nvidia）可能会从各种结合了工程、CAD和数据中心信息管理(DCIM)功能的仿真建模工具中打造出数字孪生工作流。越来越多的DCIM厂商（例如施耐德电气）将数字孪生功能直接引入他们的工具中。达索系统和Future Facilities等厂商为数据中心提供了集成度更高的数字孪生。Nvidia等厂商也开始推出Nvidia Air这样用于优化数据中心物理和逻辑布局的新工具。

投入运营中

Equinix与Future Facilities展开合作，面向企业数据中心构建数字孪生。数字孪生可以帮助工程师确保冷却系统和连接生态系统提供所需的容量和最佳效率。工程师可以对比数据中心的预期行为和实际行为，以及能源使用的情况。

“这让我们能够深入了解有关维护和优化能源效率的各种可能性，”van Gennip说。

Equinix工程师和合作伙伴一起构建了物理数据中心的3D模型。这种数据中心孪生模型是基于各种因素建模的，例如数据中心内计算设备的容量和密度，以及冷却系统的路径。集中式数字孪生平台可以帮助工程师使用实时数据（例如功率和温度）预测预计的变更对配电、空间利用和冷却路径可能带来的影响，这些实时数据整合到现有模型中，用于进行准确的分析和预测，从而使数据中心孪生可以通过预测能源需求提高效率。

达索和很多领先的超大规模数据中心企业展开合作，设计和建造下一代数据中心。

“他们面临的最大挑战就是如何缩短项目准备时间，以跟上不断增长的需求，以及如何通过减少建设和运营期间的能源、水消耗和浪费，让数据中心更具可持续性，”达索公司架构、工程和建筑(AEC)行业销售战略总监Marty Rozmanith这样表示。

让管理更轻松

数据中心房地产投资信托公司Digital Realty的全球建筑管理优化总监Kasper Dessing认为，以前数据中心管理被分成多个孤岛，每个孤岛都专注于管理设施的某一个方面。

因此，不同领域的管理者可能无法看到更大的格局。无论是现在还是将来，在考虑设施维护的时候，这一点都尤为重要。数据中心会产生大量的数据，而人类无法很好地捕获、汇集和管理这些数据。随着数字服务变得越来越复杂，这种情况只会变得越来越糟糕。

Dessing说：“通过数字孪生，我们能够以虚拟的方式呈现设施内的各种元素和各种动态，以及在各种操作场景下实时模拟实际行为。”

Digital Realty发现，由于数据量庞大，并且不同组件之间存在相互依赖性，因此通用数据中心的运营情况还不够好。正因为如此，Digital Realty将他们的设施数字孪生和专有的人工智能和机器学习平台进行集成，分析数千个数据流，从而能够跟踪设施内的所有组件并进行实时调整，还可以对未来行为进行预测，从而展开预测性维护，节省时间和降低成本。

这种对设施和不同组件之间关系的可见性，有助于改进新的设施设计，使其更高效。不仅如此，Digital Realty还利用数字孪生和他们的人工智能平台来优化能源消耗。

Dessing说：“可持续性是我们的首要任务，优化每个设施的能耗有助于我们在降低成本的同时，减少对环境的影响。”

并非所有人都具备在决策的同时进行模拟的这一技术专长，因此，Digital Realty将一种推荐引擎集成到了他们的数字孪生平台中。

“这样就可以让更多的人使用该技术，而不必一直依赖专家。”

把碎片组合在一起

设计、建造和运营数据中心的过程中会产生大量的数据，这些数据被保存为不同的格式，存储在不同的系统中。Rozmanith说，通过适当的访问控制和变更管理来管理和组织数据，这非常有挑战性。数字孪生可以带来多个学科、不同发展水平(LOD)和多个维度的数据，这让不同利益相关者可以实时地围绕单一事实来源展开协作。那些更为复杂的数字孪生技术则结合了各种技术，使用一种集成数字孪生来模拟热、结构、电气、控制和监控、制造和组装等过程。

埃森哲云首席技术专家Teresa Tung表示：“随着我们整合更多数据和模拟来连接工程设计、施工调度和运营流程，不同的数字孪生之间的互操作性已经变成了一大挑战。”

Tung的团队正在与数据中心厂商展开合作，将数据和领域专业知识应用于分析过程中，以确定驱动假设预测所需的模拟数量和配置，他们使用领域知识图（和用于互联网搜索中的技术相同）来捕获这些需求并映射不同元素之间的关系。

施耐德战略计划总监和解决方案架构师Carsten Baumann表示，提供商越来越多地向DCIM工具中添加数字孪生功能，以便在实际实施部署之前对基础设施升级可能带来的影响进行模拟。他认为，开放标准可以简化数据中心设备和管理工具之间的集成，从而可以更轻松地将数字孪生作为日常数据中心工作流程的一部分。

下面就让我们来详细看一看，数字孪生提高设计、施工、运营和规划可持续性的19种方式：

设计

放置新服务器

“也许在数据中心行业，使用数字孪生技术带来的最大影响就是气流管理和IT设备放置问题了，”Baumann说。

部署计算、存储和网络资源的需求快速增长，随之而来的是基础设施上的巨大挑战。特定机架或者特定位置还有物理空间，并不意味着有足够的电源、接入和散热能力。

看似简单的安装部署，可能需要对电源进行重大升级或者更好的替代方案时，数字孪生就可以帮得上忙了。

增加密度

增加数据中心的设备密度，可以减少新设施对气候带来的影响。

Information Services Group(ISG)企业敏捷性总监Loren Absher表示，数字孪生有助于优化数据中心设计，改善电源、布线、冷却要求、气流甚至活动地板完整性等所有相关元素，以防止灾难性故障的发生，此外还可以为增加密度所需的物理工作流程变更提供帮助。

提高热性能

冷却是数据中心的第二大能源消耗因素，仅次于设备本身。现代数据中心的冷却系统包括冷却器、管道和HVAC设备。

数字孪生可以使用热模拟来了解冷却系统的行为并提高其性能。

Rozmanith说，有些经常将代表冷水机组数量和管道尺寸变化的设备链的1D模拟，与气流的3D计算流体动力学(CFD)分析结合起来，找到冷空气和设备冷却之间的最佳平衡，以优化能源消耗。

评估季节性影响

Techstrong Research董事总经理、联合创始人Dan Kirsch表示，数字孪生还可以帮助数据中心设计师更好地规划季节性气候变化，让设计师可以根据外部季节性气候变化的影响提前规划，以降低总体运营成本和能耗。

“数字孪生让我们可以根据客户的特定需求和现场条件进行真正的定制和优化设计，而无需进行实地实验，”Kirsch说。

创建模块化组件

达索与大型数据中心运营商展开合作，打造了可以在不同数据中心设计中重复使用的模块化组件。

Rozmanith表示，数字孪生可以帮助企业定义和配置这些模块的属性，从而通过按订单配置的方法，缩短设计、采购和安装时间，从而有助于减少新建数据中心的环境影响。

测试和验证设备

NTT全球数据中心美洲产品高级副总裁Bruno Berti表示，他们正在使用数字孪生来测试和验证设备，然后再将其部署到数据中心内。

这些新的工作流程让他们可以构建和测试电气和发电机模块，这样工程师就可以在产品投入生产之前发生任何潜在的过程故障，减少了废弃物对环境的影响并改进了风险评估，加速了新产品的开发，提高了数据中心的可靠性和弹性。此外，数字孪生还有助于安排预测性维护，降低维护成本。

优化电池性能

数据中心设备生产企业Vertiv的首席创新官Greg Ratcliff表示，数字孪生可以用于建模和设计系统，以改善电池 健康 状况和预期寿命，从而减少制造新电池带来的环境影响。在这种情况下，数字孪生可以帮助团队使用电池 健康 测量和设施详细信息，来模拟不同的设计选择，预测每个电池的 健康 状况和使用寿命。

Ratcliff表示：“如果电池组中的单个电池出现故障，那么整个电池组都会出现故障，所以监控每个电池的运行状况是至关重要的。”

评估环保型替代品

数据中心运营商可以利用数字孪生技术来评估新方法的性能、环境效益和潜在缺陷。

例如，Kao Data利用数字孪生工具来虚拟地测试和部署无制冷剂间接蒸发冷却(IEC)系统，该系统使用水蒸发代替机械系统在炎热天气冷却空气。这种方法帮助Kao Data提高了电力利用效率，减少了对环境的影响。

建筑

精简施工

数字孪生可以模拟复杂的任务、装配、设备使用和人身安全，还可以改善供应商、集成商和承包商在设计和施工生态系统中的协作，以消除流程中的摩擦。

Rozmanith说，更好地模拟和协作，可以缩短施工时间、减少问题发生、避免返工、以及减少信息请求和安全事故的数量，这帮助达索的客户将面市时间平均缩短了10-15%，减少了与施工时间较长可能带来的环境影响。

减少建筑废品

数据中心设计师正在使用数字孪生来更好地规划施工，以便工作人员可以更高效地工作，减少浪费，缩短不同施工阶段之间的时间。

Kirsch说：“通过创建数据中心的虚拟模型以及完整的材料清单，设计人员可以优化施工人员组装数据中心的每一个细节。”

这种规划方法可以减少一个团队在其他团队完成任务等候的时间。而通常来说，减少数据中心建设过程中的浪费并非易事，Kirsch说，这个过程中很多组件是无法重复使用或者回收的，最终只能进入废品填埋场。

运营

提供维护建议

数字孪生有助于确定问题的根本原因，并为快速修复提供维护建议，以减少能耗。

例如，Equinix位于阿姆斯特丹的工厂采用了一种数字孪生模型，根据模型显示，他们必须清洁冷却塔和调整风扇，以前这两项维护的能耗都要高于模型预期的水平。van Gennip表示，数字孪生让已经比较高效的数据中心IBX能源效率进一步提高了10%。

延长资产寿命

达索的虚拟数字孪生可以将人工智能和机器学习算法的操作数据情境化，用于改进预测性维护。Rozmanith说，这延长了设备的使用寿命，从而减少了电子废品。而且，虚拟孪生还可以通过提高冷却和电力系统的效率来优化能源和水的使用。

提高维护和维修效率

数字孪生可以对维护、维修和翻新所需的所有信息访问进行简化，包括访问文档、用户手册、维护手册、材料供应商信息和备件清单等信息。Vertiv定制空气处理和模块化解决方案副总裁Lorenz Hofmann表示，这可以节省时间和减少工作量，从而减少二氧化碳的排放量。

数据中心流程自动化

流程挖掘功能的改进，可以帮助数据中心领导者了解他们的团队如何与应用进行交互，并对数据中心环境的变化做出反应。

ABBYY流程智能高级总监Ryan Raiker表示，使用数字孪生理解和记录程序，有助于数据中心团队发现候选的自动化方法，还可以实施不同的协议，以便在故障实际发生时采取行动，确保数据中心正常运行并减少故障和浪费的发生。

改善托管服务提供商和企业之间的协作

托管数据中心可以让多个企业共享同一个数据中心，但是当企业客户决定安装新设备的事后，可能会对周边其他企业的设备产生电力、热量和重量上的影响。

法国Thésée DataCenter与Future Forward展开合作，在云中部署每个设施的数字孪生，这种数字孪生让客户能够通过Web服务端模拟他们自己或者附近设备预期变更可能带来的影响，从而有助于Thésée的工程师与客户展开协作，提高他们的数据中心空间使用率，减少建设新数据中心的需求。

规划

确保满足合规性要求

NTT正在研究通过数据孪生帮助企业收集与业务相关的数据，并对这些数据实施标准化。数据孪生将企业数据源及其相互关系复制为标准格式，为分析和报告提供一个集中的位置。

NTT Data Services SMART解决方案副总裁Bennett Indart表示，这将有助于提供数据中心在实现可持续发展目标方面取得的进展，以及发现新的机会进行改善。

改善财务决策

NTT公司的Berti表示，NTT已经开始把财务数据整合到他们的数字孪生中，这有助于NTT在计划过程中使用实时数据和高级分析功能来审查材料和人工成本。

此外，这还有助于确定调整制造价值链从财务方面看是否合理，以及预期结果是否会降低数据中心的运营成本。

评估数据中心迁移带来的影响

埃森哲与卡内基梅隆大学合作开发了一个名为myNav Green Cloud Advisor的数字孪生模型，该模型让企业可以衡量数据中心和云提供商之间迁移的可持续性影响。

埃森哲的Tung表示，该项目最开始是一个数字孪生，以当前数据中心的能源消耗、计算要求和可持续发展目标为基准，让企业可以规划和对比各种云解决方案，包括碳排放目标、位置、能源和向清洁能源过渡的准备情况。

了解实质性的影响

Kirsch说，在建设完成之前，通常很难知道数据中心内的实际材料清单。在数据中心建设期间，团队会遇到各种可能需要偏离最初设计的情况。设计团队可以使用数字孪生规划所有现场条件，并指定所需的材料。

Kirsch说：“通过制定准确的材料清单，数据中心创建者和最终用户可以在施工开始之前就充分地了解需要使用的材料，以及对整体可持续性目标的影响。”

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