科技风云|数据中心面临“耗能”和“运维”两大难题,创新奇智提出AI新思路


北京联盟_本文原题:数据中心面临“耗能”和“运维”两大难题 , 创新奇智提出AI新思路
2020年 , “新基建”火了!数据中心成为“新基建”的重要发展项目 , 引起业界高度关注 。 中央明确表示要加快信息基础设施建设步伐 , 包括大力发展以数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施建设 , 以人工智能、云计算等为代表的新技术基础设施 , 而在整个信息产业中 , 数据中心作为云计算的基础 , 处于产业链条极为上游的位置 , 为各种计算服务提供基础支撑 , 可以说数据中心是基础的基础 。
市场规模大VS管理水平低 , 数据中心的发展之痛
云办公等数字经济的崛起、网民规模持续上涨、大数据与人工智能对存储和计算提出更高需求、超大规模组网等因素叠加 , 推动我国数据中心市场规模高速增长 。 据中国信息通信研究院发布的数据显示 , 近三年我国数据中心市场规模增速均在30%左右 , 去年全年市场规模超过1000亿元人民币 。 长远来看 , 5G、物联网、工业互联网和传统企业上云将持续利好数据中心行业发展 。 但高速成长的背后 , 我国数据中心的短板也逐渐凸显 , 能耗过高、运维管理水平低 , 成为制约数据中心发展的主要因素 。

科技风云|数据中心面临“耗能”和“运维”两大难题,创新奇智提出AI新思路
本文插图

图来源于艾瑞咨询
《2020年中国数据中心行业发展洞察报告》
1、能耗过高 , 能效亟待提升
数据中心一直占据“能耗大户”的称号 。 大量的服务器、存储设备、交换机以及千亿级别的芯片在运行过程中消耗大量风、水、电资源 。 数据显示 , 2017年全国数据中心总耗电量达到1200-1300千瓦时 , 超过三峡大坝和葛洲坝电厂发电量之和 , 预计2020年总耗电量将达到2900多亿千瓦时 。
2019年2月 , 工信部、国家能源局等多个政府部门 , 共同发布了《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》 , 要求到2022年 , 数据中心平均能耗基本达到国际先进水平 , 新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到1.4以下 。尤其北上广深等一线城市资源紧俏 , 数据中心节能降耗更是成为硬性指标 。
2、严重依赖人工 , 运维管理水平低
谷歌、微软、Facebook等国际先进的数据中心 , 通常以统一的系统、流程以及信息化手段 , 由一个团队管理若干个数据中心 , 达成对整个数据中心日常运维统一高效的管理 。 但是我国很多数据中心的运维仍然是“以人为主” , 整体运维水平强烈依赖于管理者的经验 。
随着云、SDN、NFV等技术在数据中心加速落地 , 转控分离、三层解耦以及统一编排等技术的引入使得数据中心业务逻辑愈加复杂 , 故障排障难度大幅提升 , 再加上更高的SLA(Service-Level Agreement)要求和有限的IT运维成本 , 数据中心对运维的要求越来越高 , 单靠人工很难满足 , 传统运维模式已难以为继 。
AI驱动的数据中心一体化解决方案
如何助力数据中心行业摆脱规模成长之路上的烦恼?创新奇智提出了基于人工智能技术的数据中心一体化解决方案 , 实现从底层智能化算力建设到智能运维管理到顶层智能化服务的全流程覆盖 。
事实上 , 作为一家致力于人工智能商业化落地的AI公司 , 早在2018年 , 创新奇智已经开始进行数据中心AI应用的研发和实践 。 两年多以来 , 创新奇智和IDC运营商及诸多自建数据中心的企业建立了良好的合作关系以及行业生态 , 用AI为数据中心赋能 。
1. PUE能效管理
针对数据中心的高能耗问题 , 创新奇智提供基于Orion自动化机器学习平台的PUE(Power Usage Efficiency)能效管理系统 。该系统是以AI模型为核心的软件系统以及微服务架构 , 经由模型输出不同设备的策略来调节不同设备的工况 , 通过策略加控制的方式 , 实现整个数据中心节能的目的 。


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