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智能化的数据中心到底该如何建设?

技术知识库 时间:2023-07-04 14:33:25 268 次浏览

文章来源:csdn-数据中心运维管理

文章标签数据中心数据中心管理DCIM基础设施管理基础设施监控

随着AI、大数据时代的到来,数据中心的业务也不断在演变,新的技术不断的融入到数据中心。这其中,智能化的数据中心包含两方面含义。

 

  智能化的数据中心如何建设?

  一方面是数据中心如何基于海量数据,利用人工智能的技术,进一步去优化数据中心的运营;另个方面是数据中心会越来越多地去承载大数据的业务,去承载人工智能训练的场景以及人工智能应用的场景,在这个场景下数据中心自身需要去适应新的智能化业务的需求。

  智能化数据中心发展的三部曲

  智能化的数据中心的发展可以被归纳为三个阶段。

  在当前阶段,除了传统的以CPU为核心的数据中心外,还要考虑人工智能的需求,比如:建设CPUGPU联合的资源池以及建设开展面向边缘计算场景的FPGA等计算的资源池。在这一过程中,AI驱动的数据中心节能、AI驱动的计算、存储和网络的自动化优化和智慧运营以及AI驱动的巡检机器人等等,特别是在面向运营商特有的NFV场景中的一些故障的监测、排除等,这些都是当前的智能化数据中心正在面临的新需求、新挑战。

  到了下一个阶段,则会提出更高的统一和融合化的需求,包括边缘和核心的统一以及AI和各个系统的融合、标准化和物联网化。尤其是未来整个数据中心在边缘,甚至在边缘的设备和边缘的数据中心之间,它们进一步的统一和融合,也是未来我们需要重点考虑的地方。

  而在最终阶段,则是希望能够实现完全自动化的数据中心。

  四方面助力智能化数据中心建设

  现阶段去构建智能化的数据中心也面临着很多的挑战,包括在基础设施层面的改造、如何去适应人工智能和大数据一些新的业务需求、怎么提供更丰富的API接口以及更多的数据存储现有以下四大方面的总结

  首先,第一个方面是智能化的数据中心节能技术。开展节能方面的技术研发,引入节能相关的设备,从而降低数据中心的能耗。

  第二个方面的案例是服务器定制,服务器定制和智能化数据中心的演进是一脉相承的。比如说针对边缘机房条件定制的服务器。随着数据中心业务的发展,服务器层面必须要适应相应的变化,开展新的类型的服务器定制工作。

  第三个方面则是在数据中心里构建人工智能的PaaS平台,面向人工智能的PaaS平台有两类:一类是面向公有云的,一类是面向行业的。

  第四个方面则是AI辅助智能运维。当前,原有的运维方式正面临很多挑战,比如:虚拟化之后的IT架构,跨计算、存储、网络的端到端运维工具,容器、微服务和虚拟化的应用,以及多厂商集成等问题。

当前,研究如何从数据感知层面、故障诊断层面、故障预测和故障自愈层面构建,如何能够更加充分的运用大数据、人工智能的技术,使得整个数据中心的运维工作更加智能化、自动化还有很长的一段路要走,未来还有大量的工作,业界都需要进一步研究和进一步合作,相信未来的数据中心能够具有更高的智能。

计通智能DCIM通过监控、分析数据中心基础设施的运行信息,帮助数据中心管理者掌握基础设施的运行情况,管理数据中心资产、容量、能效,提高基础设施可用性、资源利用率、管理效率与能效更好地助力智能化数据中心的建设。

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