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華為發(fā)布2024數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢,引領(lǐng)未來變革

捷易物聯(lián) ? 2024-01-17 08:25 ? 次閱讀
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2024年1月15日,華為舉辦2024數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢發(fā)布會并發(fā)布《白皮書》。

2024年1月15日,華為舉辦2024數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢發(fā)布會并發(fā)布《白皮書》。

在本次發(fā)布會上,華為數(shù)據(jù)中心能源領(lǐng)域總裁堯權(quán)定義未來數(shù)據(jù)中心的三大特征:安全可靠、融合極簡、低碳綠色,并分享數(shù)據(jù)中心在部件、產(chǎn)品、系統(tǒng)和架構(gòu)方面的技術(shù)演進(jìn)趨勢,凝聚共識,洞見未來。

趨勢1:

高可靠產(chǎn)品+專業(yè)化服務(wù)是保障數(shù)據(jù)中心安全可靠運行的關(guān)鍵

數(shù)據(jù)中心承載海量數(shù)據(jù)的存儲、處理和傳輸,為千行百業(yè)堅定運行提供保障,而數(shù)據(jù)中心的安全性、可靠性一直是較薄弱的環(huán)節(jié)。為確保數(shù)據(jù)中心的安全可靠運行,在產(chǎn)品設(shè)計、生產(chǎn)環(huán)節(jié)就要貫穿“全鏈安全”的理念,同時嚴(yán)控產(chǎn)線質(zhì)量,高度自動化,減少人為干預(yù),保障產(chǎn)品自身的高可靠性。此外,要大膽假設(shè),充分考慮產(chǎn)品出現(xiàn)問題后的應(yīng)對措施,通過提供專業(yè)化部署和運維服務(wù),降低產(chǎn)品失效率,最小化災(zāi)后影響,完善端到端的保障機制,雙管齊下保障數(shù)據(jù)中心安全可靠運行。

趨勢2:

分布式制冷架構(gòu)將成為溫控安全的更優(yōu)選擇

傳統(tǒng)大型數(shù)據(jù)中心多采用集中式制冷架構(gòu)的方案,如傳統(tǒng)冷凍水系統(tǒng),冷凍站中涉及七大子系統(tǒng)和幾十種設(shè)備,各設(shè)備之間不能獨立運行,一旦發(fā)生單點故障,可能會影響整個冷凍站的安全運行,導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心大規(guī)模宕機,近年來業(yè)內(nèi)部分?jǐn)?shù)據(jù)中心安全事故也說明集中式制冷架構(gòu)存在單點故障的風(fēng)險。相較之下,分布式制冷架構(gòu)靈活,各個子系統(tǒng)相互獨立,單臺設(shè)備故障不會影響其他設(shè)備運行,故障域更小,可靠性更高,可以直接從架構(gòu)設(shè)計上避免數(shù)據(jù)中心制冷系統(tǒng)的單點故障,提升數(shù)據(jù)中心的運行可靠性。

趨勢3:

預(yù)測性維護(hù)將成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)配

數(shù)據(jù)中心的維護(hù)往往是事后型,發(fā)生事故后才知道問題所在,但隨著智算時代的到來,數(shù)據(jù)中心的故障響應(yīng)時間大幅縮短。未來數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的運維,預(yù)測性維護(hù)將成為標(biāo)配,從事后型轉(zhuǎn)為事前型。得益于AI技術(shù)的快速發(fā)展,預(yù)測性維護(hù)的范圍將持續(xù)擴大,從電容、風(fēng)扇等易損件的壽命預(yù)測、設(shè)備的熱失控預(yù)警到制冷系統(tǒng)的漏液預(yù)警,都能提前預(yù)測,提前處理避免事故的發(fā)生,做到“治未病”,從被動“救火”走向主動“防火”,在運維方面大幅提升數(shù)據(jù)中心可靠性。

趨勢4:

全生命周期的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系將成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的保護(hù)盾

隨著數(shù)字化、智能化程度的加深,網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險也在成倍增加,網(wǎng)絡(luò)攻擊越來越常態(tài)化。不管是UPS還是空調(diào)設(shè)備,一旦遭遇惡意攻擊,都會直接影響數(shù)據(jù)中心安全可靠性。未來數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施,硬件安全加軟件安全,才是全方位的安全,軟件安全要從供應(yīng)安全、縱深防御和運維/運營安全三個維度,構(gòu)筑全生命周期網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系,為數(shù)據(jù)中心的安全可靠運行保駕護(hù)航。

趨勢5:

預(yù)制化、模塊化將成為高質(zhì)量快速交付的最佳選擇

互聯(lián)網(wǎng)云廠商全球業(yè)務(wù)加速發(fā)展,帶動數(shù)據(jù)中心建設(shè)需求顯著增長。而傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心建設(shè)模式,建設(shè)速度慢,工程復(fù)雜,不能滿足快速部署的要求。因此,建設(shè)周期更短、質(zhì)量更高的預(yù)制化、模塊化方案將成為首選。通過“工程產(chǎn)品化”和“產(chǎn)品模塊化”,在工廠一體化集成,完成預(yù)制和預(yù)調(diào)試,保證現(xiàn)場交付的是高質(zhì)量產(chǎn)品,有效縮短交付周期,同時滿足客戶業(yè)務(wù)快速上線需求,還大幅減少現(xiàn)場施工造成的“三廢”垃圾。

趨勢6:

專業(yè)化管理平臺讓數(shù)據(jù)中心運維更安全、更高效

從千柜級建筑到萬柜級園區(qū),數(shù)據(jù)中心呈現(xiàn)規(guī)?;?、集約化發(fā)展趨勢,相應(yīng)的整體運維復(fù)雜度也大幅提升,且數(shù)據(jù)中心設(shè)備多為“啞”設(shè)備,依賴傳統(tǒng)巡檢難度大,對技能的要求較高,故障定位時間長。構(gòu)建專業(yè)化的管理平臺,可以顯著提升數(shù)據(jù)中心運維效率和準(zhǔn)確性,通過原廠的專業(yè)化管理平臺,幫助客戶構(gòu)建設(shè)備深度管理能力,大大降低運維難度,做到快速判斷問題,及時排除故障,確保數(shù)據(jù)中心安全穩(wěn)定運行。

趨勢7:

風(fēng)液融合將成為業(yè)務(wù)需求不確定場景下的優(yōu)選架構(gòu)

當(dāng)前正處于通用算力和智能算力的過渡期,同一個數(shù)據(jù)中心會同時存在通用算力和智能算力場景。通用服務(wù)器單柜功率密度一般不超過15kW,風(fēng)冷型設(shè)備即可滿足制冷需求,而智算中心單柜功率密度通常超過30kW,這種場景往往需要液冷來散熱。對于需求不確定的業(yè)務(wù)場景,風(fēng)液融合將成為適配未來演進(jìn)的數(shù)據(jù)中心優(yōu)選架構(gòu),通過風(fēng)冷+液冷的組合和比例可調(diào),靈活適應(yīng)業(yè)務(wù)需求變化,保護(hù)用戶投資。

趨勢8:

間接蒸發(fā)冷依然是現(xiàn)在和未來最優(yōu)的制冷方案

當(dāng)前風(fēng)冷方案仍占據(jù)主流應(yīng)用場景,在冷源側(cè),間接蒸發(fā)冷卻方案相較冷凍水系統(tǒng),在架構(gòu)、效率和運維方面存在明顯優(yōu)勢,是現(xiàn)在和未來最經(jīng)濟適用的制冷方案。間接蒸發(fā)冷卻的分布式制冷架構(gòu)可有效避免單點故障,可靠性更高;并且通過最大化利用自然冷源,僅需一次熱交換,在寒冷地區(qū)絕大部分時間無需壓縮機制冷,實現(xiàn)極致PUE;針對智能算力需求,間接蒸發(fā)冷卻支持未來演進(jìn)的架構(gòu),進(jìn)一步適配液冷的計算場景。

趨勢9:

能效PUE挖潛要從關(guān)注部件高效調(diào)整為系統(tǒng)工程最優(yōu)解

“碳中和”是全球共識和使命,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心關(guān)注提升UPS、空調(diào)等部件效率,但受限于元器件物理限制,部件的效率提升接近瓶頸,微小改進(jìn)的時間和成本遠(yuǎn)趕不上算力時代需求。因此,數(shù)據(jù)中心能效的提升要轉(zhuǎn)換思路,從關(guān)注部件效率轉(zhuǎn)為系統(tǒng)工程優(yōu)化,用系統(tǒng)工程思維綜合審視,在現(xiàn)實條件和部件技術(shù)水平進(jìn)行權(quán)衡,得出最優(yōu)解,如UPS雙變換模式轉(zhuǎn)向S-ECO、數(shù)據(jù)中心PUE轉(zhuǎn)向PFPUE(算力PUE),端到端的進(jìn)行數(shù)據(jù)中心能效優(yōu)化。

趨勢10:

AI調(diào)優(yōu)將成為存量DC能效智能優(yōu)化的最佳選擇

在數(shù)據(jù)中心節(jié)能方面,除了新建的數(shù)據(jù)中心,仍有大量存量數(shù)據(jù)中心PUE遠(yuǎn)高于“國家一體化大數(shù)據(jù)中心”政策要求,面臨節(jié)能改造的迫切需求。傳統(tǒng)的節(jié)能改造需要停線停業(yè)務(wù),存在業(yè)務(wù)中斷的風(fēng)險,而采用人工調(diào)整優(yōu)化的方式,難度大,效果差,頻率低。相較之下,AI能效調(diào)優(yōu)解決方案通過預(yù)置AI算法和大數(shù)據(jù)模型,可對存量數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)節(jié)能優(yōu)化,且AI調(diào)優(yōu)不依賴人工經(jīng)驗,優(yōu)化速度快,效果好,實現(xiàn)從“制冷”到“智冷”的轉(zhuǎn)變。

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