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数据中心能耗问题待解,边缘计算或开启新蓝海

2018-03-12 11:57 智能制造网

导读:据悉,数据中心服务能力成熟度模型是我国首个对数据中心服务能力成熟度进行评价的国家标准,标志其运营服务能力得到国标认可,达到国内领先水准。

  2月28日,兴业银行数据中心获得中国电子工业标准化技术协会信息技术服务分会颁发的国家标准《信息技术服务 数据中心服务能力成熟度模型》(GB/T33136-2016)优秀级认证证书。

  据悉,数据中心服务能力成熟度模型是我国首个对数据中心服务能力成熟度进行评价的国家标准,标志其运营服务能力得到国标认可,达到国内领先水准。

  事实上,在近两年,随着云计算技术的深入发展,上“云”已成为企业发展常态。而物联网、人工智能、5G等新技术的不断涌现和发展,一直推动着数据中心的新一轮变革。

  在数据中心领域,许多人通常将"可用性"和"可靠性"当作同一事物。但对于数据中心而言,虽然拥有可靠性高的设备可以减少系统故障的机会,但不能确保更高的可用性。很多企业的管理层认为云计算是一种"完美"解决方案,因为它将会消除与数据中心以及IT硬件相关的所有资本和运营成本以及人员成本。

  除此之外,数据中心的耗能问题愈发受到重视。目前,许多组织将其运行在小型服务器机房的业务迁移到托管云解决方案,而企业、多租户、超大规模厂商,以及高性能计算数据中心现在占据了最大的增长份额和能源消耗。

  如果你无法理解这是何等庞大的能源消耗,那就换句话来说,数据中心平均消耗的功率是大型商业写字楼的100倍以上,一个大型数据中心使用相当于一个美国小城市的总电量。这样来看,数据中心的能耗的确已经达到了惊人的数字。数据中心能耗问题,是当前业内亟待解决的难题。

  在此情境下,不少用户更加看好云计算,数据中心面临巨大挑战。对此,IT专家建议,数据中心技术人员应该灵活掌握工作角色并接受培训,他们应该寻找方法来提高他们的云计算技能。

  不过话说回来,数据中心虽然能耗大,但也有其可靠的一面,这也是为何仍有部分资本看好数据中心的原因。

  可以说,数据中心天然就是一个海量数据库,每天生成的和转发的数据都在呈指数增长,有了这些数据,再利用大数据技术去分析,就能得到很多有意义的数据。而当下的AI技术也正在帮助数据中心提升运营效率,构建智能数据中心。

  随着数据中心的深度发展,有人说,2018年是边缘数据中心的一年。

  按照IDC的统计数据,到2020年将拥有超过500亿的终端与设备联网,未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和储存,边缘计算所面对的市场规模非常巨大。

  更重要的是,边缘数据中心分散的设置允许组织和团队更好地解决和管理他们的数字业务基础设施。数据的数量和速度将会增长到相当高的水平,从云端流出的数据将变得越来越低效。另外,边缘计算还有一些令人难以置信的用例和很多的潜力等待我们去挖掘。由此来看,边缘数据中心的兴起并非只是传言。