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2018年數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)會(huì)有哪些新的變化?
發(fā)布時(shí)間:2018-03-02 09:30:32 點(diǎn)擊:1954
隨著云計(jì)算技術(shù)的深入發(fā)展,上“云”已成為企業(yè)發(fā)展常態(tài)。而物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、5G等新技術(shù)的不斷涌現(xiàn)和發(fā)展,推動(dòng)著數(shù)據(jù)中心的新一輪變革。從大型機(jī)數(shù)據(jù)中心,到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)中心,再到模塊化數(shù)據(jù)中心,云數(shù)據(jù)中心,近30年時(shí)間里,數(shù)據(jù)中心不斷迭代發(fā)展?梢灶A(yù)見(jiàn)的是隨著我們步入大數(shù)據(jù)時(shí)代,數(shù)據(jù)中心在數(shù)據(jù)計(jì)算、存儲(chǔ)、傳輸?shù)确矫姘缪萘酥匾慕巧。那?018年數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)會(huì)有哪些新的變化呢?

2018年是邊緣數(shù)據(jù)中心的一年

隨著高速移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,所有的連接都在產(chǎn)生數(shù)據(jù),尤其是IOT、4K視頻、AR/VR、AI/ML和自動(dòng)駕駛等應(yīng)用對(duì)于海量數(shù)據(jù)處理、高速傳輸和實(shí)時(shí)響應(yīng)的需求不斷增加,將所有這些信息流傳輸?shù)皆品⻊?wù)或數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理的效率太過(guò)低下。邊緣運(yùn)算似乎正成為最佳的解決方案。這就對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)中心的計(jì)算模式產(chǎn)生了影響,邊緣數(shù)據(jù)中心必定是數(shù)據(jù)中心發(fā)展的重要組成部分。

邊緣計(jì)算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè),采用網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力為一體的開(kāi)放平臺(tái),就近提供最近的端服務(wù)。其應(yīng)用程序在邊緣側(cè)發(fā)起,產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng),滿足行業(yè)在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的基本需求。

與云計(jì)算相比,邊緣計(jì)算是從數(shù)據(jù)源頭入手,以“實(shí)時(shí)、快捷”的方式與“云計(jì)算”進(jìn)行應(yīng)用互補(bǔ)。云計(jì)算更側(cè)重于“云”,主要實(shí)現(xiàn)最終數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用,它所有的數(shù)據(jù)都需要匯總到后端的數(shù)據(jù)中心去完成,而邊緣計(jì)算則強(qiáng)調(diào)“端”所在的物理區(qū)域,通俗講,是就近為用戶提供網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)等資源,更能滿足用戶實(shí)時(shí)性業(yè)務(wù)的需求。

邊緣數(shù)據(jù)中心介于核心數(shù)據(jù)中心和用戶之間,它處于最接近用戶的地方,可只通過(guò)廣域網(wǎng)和核心數(shù)據(jù)中心保持實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)更新,直接為用戶提供良好的服務(wù)。不僅可以避免傳遞重復(fù)的數(shù)據(jù),也使得當(dāng)?shù)赜脩臬@得與訪問(wèn)核心數(shù)據(jù)中心無(wú)差異的服務(wù),更重要的是用戶體驗(yàn)性更好。

按照IDC的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),到2020年將擁有超過(guò)500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng),未來(lái)超過(guò)50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理和儲(chǔ)存,邊緣計(jì)算所面對(duì)的市場(chǎng)規(guī)模非常巨大。如今邊緣數(shù)據(jù)中心已廣泛存在,尤其在互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域里,只有這樣互聯(lián)網(wǎng)才能提供優(yōu)質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)體驗(yàn)。

全閃存將成為數(shù)據(jù)中心最佳存儲(chǔ)方案

在過(guò)去的2017年,存儲(chǔ)市場(chǎng)被SSD、NVME等閃存技術(shù)所革新。前面說(shuō)過(guò),數(shù)據(jù)中心在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理等方面需要有所作為,但是傳統(tǒng)的機(jī)械硬盤不太給力。受性能限制,使用機(jī)械硬盤的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)無(wú)法滿足需求,越來(lái)越多的新建數(shù)據(jù)中心開(kāi)始選擇全閃存的解決方案。

數(shù)據(jù)中心發(fā)展到現(xiàn)在,除了需要更大容量的存儲(chǔ)需求外,對(duì)性能的要求越來(lái)越高,特別是面對(duì)當(dāng)前各種各樣的應(yīng)用,例如移動(dòng)支付、移動(dòng)社交等,數(shù)據(jù)中心需要更低的延遲,更快的執(zhí)行效率,以保證各種應(yīng)用的快速響應(yīng)。雖然,數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的CPU、內(nèi)存性能都在不斷的提高,但由于受到磁盤性能的影響,執(zhí)行效率并沒(méi)有得到大幅的提高,而全閃存的數(shù)據(jù)中心解決方案,就可以很容易的解決數(shù)據(jù)中心存儲(chǔ)性能過(guò)低的問(wèn)題。

從每G的成本來(lái)看,閃存的價(jià)格要高于機(jī)械硬盤。但從總體成本來(lái)看,全閃存其實(shí)還是比較便宜的。第一,由于閃存是未來(lái)的主力,因此各廠家在這塊的技術(shù)投入力度非常大,閃存的價(jià)格在不斷的降低,未來(lái)肯定會(huì)降到一個(gè)相對(duì)合理的價(jià)位。第二,從購(gòu)買和后期使用的成本來(lái)看,閃存有著明顯的優(yōu)勢(shì)。這主要是因?yàn)殚W存雖然購(gòu)買成本高,但故障率較機(jī)械硬盤要低很多,并且在能耗、運(yùn)維和軟硬等方面成本更低。第三,從性能和價(jià)格角度來(lái)講,閃存的性價(jià)比更高,這是毋庸置疑的。

據(jù)Gartner預(yù)計(jì),到2020年主要數(shù)據(jù)將只使用SSA(全閃存陣列)的數(shù)據(jù)中心所占的比例將從目前的零增長(zhǎng)到25%.可以預(yù)見(jiàn),全閃存將成為未來(lái)最佳的數(shù)據(jù)中心解決方案,并應(yīng)用于企業(yè)的關(guān)鍵核心業(yè)務(wù)上面。

數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)重構(gòu)進(jìn)行時(shí)

網(wǎng)絡(luò)是數(shù)據(jù)中心里海量數(shù)據(jù)的“高速公路”,這些“高速公路”的建設(shè)必須要統(tǒng)一規(guī)劃設(shè)計(jì),才能充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)優(yōu)勢(shì)。一個(gè)擁有先進(jìn)架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)可以節(jié)約成本支出,避免頻繁發(fā)生故障,方便去運(yùn)維,對(duì)于數(shù)據(jù)中心的發(fā)展至關(guān)重要。隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、虛擬化等技術(shù)的發(fā)展,數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)具備了創(chuàng)新性的發(fā)展動(dòng)力。

首先是經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)向VPC網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)。經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)所有用戶共享公共網(wǎng)絡(luò)資源池,用戶之間未做邏輯隔離,用戶內(nèi)網(wǎng)IP由系統(tǒng)統(tǒng)一分配,相同內(nèi)網(wǎng)的IP無(wú)法分配給不同用戶。而VPC(Virtual Private Cloud,私有網(wǎng)絡(luò))為用戶建立一塊邏輯隔離的虛擬網(wǎng)絡(luò)空間,在VPC內(nèi),用戶可以自由定義網(wǎng)段劃分、IP地址和路由策略,可以在VPC中創(chuàng)建子網(wǎng),每個(gè)子網(wǎng)中可以添加多臺(tái)云主機(jī),安全可提供網(wǎng)絡(luò)ACL及安全組的訪問(wèn)控制。

其次是堆疊設(shè)備向獨(dú)立設(shè)備網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)。堆疊實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)設(shè)備虛擬化功能,即將多臺(tái)設(shè)備虛擬化成了一臺(tái)設(shè)備,方便網(wǎng)絡(luò)管理,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加簡(jiǎn)單,是近十年內(nèi)普及應(yīng)用的創(chuàng)新技術(shù)。不過(guò)堆疊技術(shù)屬于私有技術(shù),各網(wǎng)絡(luò)廠商的設(shè)備之間是無(wú)法做堆疊的,限制了堆疊技術(shù)的演進(jìn)。同時(shí),堆疊設(shè)備雖然提升了網(wǎng)絡(luò)備份能力,但如果出了問(wèn)題,也可以堆疊設(shè)備都彈掉,反而不如獨(dú)立設(shè)備安全,尤其是需要對(duì)堆疊設(shè)備進(jìn)行軟件升級(jí)時(shí),一定要中斷網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)才能完成。因此,堆疊技術(shù)已經(jīng)越來(lái)越不適合有高可靠性要求的數(shù)據(jù)中心,數(shù)據(jù)中心掀起了去堆疊化運(yùn)動(dòng)。

第三是基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)由二層轉(zhuǎn)發(fā)變?yōu)槿龑愚D(zhuǎn)發(fā)。在二層網(wǎng)絡(luò)里經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)廣播風(fēng)暴或者環(huán)路問(wèn)題,采用全三層方式,不僅可以減少環(huán)路發(fā)生,還能夠提升網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率。三層網(wǎng)絡(luò)雖然配置復(fù)雜,但現(xiàn)在可以通過(guò)控制器自動(dòng)化部署,只要將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的端口通過(guò)線纜連接好,所有網(wǎng)絡(luò)配置都是自動(dòng)化部署。

第四是網(wǎng)絡(luò)帶寬越來(lái)越高,單端口速率由40G/100G向200G/400G邁進(jìn),現(xiàn)在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部互連40G非常普及,幾乎成了云數(shù)據(jù)中心的標(biāo)配,網(wǎng)絡(luò)出口采用100G的也不少,這種情況在三年前還不多見(jiàn),可見(jiàn)網(wǎng)絡(luò)帶寬發(fā)展的速度有多快,而且這種局面很快又將改變。

第五是降低基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度,網(wǎng)絡(luò)的連接和配置都將傻瓜化。這就需要SDN和NFV兩大利器,SDN是面向網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的創(chuàng)新,NFV是面向設(shè)備形態(tài)的創(chuàng)新,利用這兩大利器使得網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的配置部署變得極其簡(jiǎn)單,或是通過(guò)控制器直接下發(fā)轉(zhuǎn)發(fā)的流表,或是通過(guò)控制器直接下發(fā)VXLAN配置,不需要人工干預(yù)。人們只需要在控制器上點(diǎn)點(diǎn)鼠標(biāo)就可以完成業(yè)務(wù)部署、日常監(jiān)控和故障處理。

網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)已經(jīng)成為數(shù)據(jù)中心技術(shù)發(fā)展的熱點(diǎn),數(shù)據(jù)中心迎來(lái)了網(wǎng)絡(luò)改革的時(shí)代。隨著網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演進(jìn),網(wǎng)絡(luò)由封閉走向了開(kāi)放,更加適應(yīng)未來(lái)數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。

自驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)中心的AI時(shí)代

網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲(chǔ),以及虛擬化設(shè)備通常由不同管理團(tuán)隊(duì)使用各種工具進(jìn)行管理,這就是為什么大部分管理成本往往用在部署,監(jiān)控,更新和故障排除方面的原因。而企業(yè)的IT預(yù)算有限,還要考慮應(yīng)用程序的增加,而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化能夠讓機(jī)器人幫助人工完成重復(fù)性任務(wù)。

亦如自動(dòng)駕駛技術(shù)一樣,數(shù)據(jù)中心也迎來(lái)自驅(qū)動(dòng)時(shí)代。數(shù)據(jù)中心管理正變得集中、自動(dòng)化,并且通過(guò)軟件而不是硬件來(lái)管理。我們正在看到機(jī)器學(xué)習(xí)、云計(jì)算、虛擬化等等技術(shù)的整合,以提高整體數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維效率。特別是人工智能技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的引入,IT團(tuán)隊(duì)將能夠?qū)W⒂诟匾娜蝿?wù),而不是日,嵥榈倪\(yùn)維管理。

數(shù)據(jù)中心天然就是一個(gè)海量數(shù)據(jù)庫(kù),每天生成的和轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)都在呈指數(shù)增長(zhǎng),有了這些數(shù)據(jù),再利用大數(shù)據(jù)技術(shù)去分析,就能得到很多有意義的數(shù)據(jù),人工智能再對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),往往能獲得意想不到的收獲。比如谷歌的大實(shí)驗(yàn)室中心現(xiàn)在已經(jīng)開(kāi)始用人工智能技術(shù)幫助自己節(jié)省電力開(kāi)支了,谷歌的數(shù)據(jù)中心用電量已經(jīng)被節(jié)省了幾個(gè)百分點(diǎn),而僅這一項(xiàng)就節(jié)省了數(shù)億美元。

同時(shí),我們也需要看到AI需求成為未來(lái)數(shù)據(jù)中心需求增長(zhǎng)和創(chuàng)新的主要?jiǎng)恿,與此同時(shí),AI技術(shù)也將幫助數(shù)據(jù)中心提升運(yùn)營(yíng)效率,構(gòu)建智能數(shù)據(jù)中心。

在自動(dòng)化水平提升的同時(shí),我們看到數(shù)據(jù)中心融合化趨勢(shì)也非常明顯。超融合基礎(chǔ)架構(gòu)(HCI)的引入大幅度簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)和部署、運(yùn)維,另外就是數(shù)據(jù)中心與云服務(wù)能力的集成,特別是混合云。這些都在影響數(shù)據(jù)中心的設(shè)計(jì)和運(yùn)行方式。

來(lái)源:中國(guó)IDC圈

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