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2018年是邊緣數(shù)據(jù)中心的一年

隨著高速移動互聯(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和自動駕駛等應(yīng)用對于海量數(shù)據(jù)處理、高速傳輸和實時響應(yīng)的需求不斷增加，將所有這些信息流傳輸?shù)皆品��?wù)或數(shù)據(jù)中心進行處理的效率太過低下。邊緣運算似乎正成為最佳的解決方案。這就對未來數(shù)據(jù)中心的計算模式產(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。

邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的一側(cè)，采用網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力為一體的開放平臺，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)在實時業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。

與云計算相比，邊緣計算是從數(shù)據(jù)源頭入手，以“實時、快捷”的方式與“云計算”進行應(yīng)用互補。云計算更側(cè)重于“云”，主要實現(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，而邊緣計算則強調(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)、計算、存儲等資源，更能滿足用戶實時性業(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，可只通過廣域網(wǎng)和核心數(shù)據(jù)中心保持實時的數(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的數(shù)據(jù)，也使得當?shù)赜脩臬@得與訪問核心數(shù)據(jù)中心無差異的服務(wù)，更重要的是用戶體驗性更好。

按照IDC的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，到2020年將擁有超過500億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，未來超過50%的數(shù)據(jù)需要在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)分析、處理和儲存，邊緣計算所面對的市場規(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)訪問體驗。

全閃存將成為數(shù)據(jù)中心最佳存儲方案

在過去的2017年，存儲市場被SSD、NVME等閃存技術(shù)所革新。前面說過，數(shù)據(jù)中心在數(shù)據(jù)存儲、處理等方面需要有所作為，但是傳統(tǒng)的機械硬盤不太給力。受性能限制，使用機械硬盤的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)無法滿足需求，越來越多的新建數(shù)據(jù)中心開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需求外，對性能的要求越來越高，特別是面對當前各種各樣的應(yīng)用，例如移動支付、移動社交等，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)中心存儲性能過低的問題。

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

據(jù)Gartner預(yù)計，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到25%.可以預(yù)見，全閃存將成為未來最佳的數(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)進行時

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，才能充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)優(yōu)勢。一個擁有先進架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)可以節(jié)約成本支出，避免頻繁發(fā)生故障，方便去運維，對于數(shù)據(jù)中心的發(fā)展至關(guān)重要。隨著云計算、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)展動力。

首先是經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)向VPC網(wǎng)絡(luò)演進。經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)實現(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)，每個子網(wǎng)中可以添加多臺云主機，安全可提供網(wǎng)絡(luò)ACL及安全組的訪問控制。

其次是堆疊設(shè)備向獨立設(shè)備網(wǎng)絡(luò)演進。堆疊實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)設(shè)備虛擬化功能，即將多臺設(shè)備虛擬化成了一臺設(shè)備，方便網(wǎng)絡(luò)管理，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更加簡單，是近十年內(nèi)普及應(yīng)用的創(chuàng)新技術(shù)。不過堆疊技術(shù)屬于私有技術(shù)，各網(wǎng)絡(luò)廠商的設(shè)備之間是無法做堆疊的，限制了堆疊技術(shù)的演進。同時，堆疊設(shè)備雖然提升了網(wǎng)絡(luò)備份能力，但如果出了問題，也可以堆疊設(shè)備都彈掉，反而不如獨立設(shè)備安全，尤其是需要對堆疊設(shè)備進行軟件升級時，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動。

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)常會出現(xiàn)廣播風暴或者環(huán)路問題，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)雖然配置復雜，但現(xiàn)在可以通過控制器自動化部署，只要將網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的端口通過線纜連接好，所有網(wǎng)絡(luò)配置都是自動化部署。

第四是網(wǎng)絡(luò)帶寬越來越高，單端口速率由40G/100G向200G/400G邁進，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，可見網(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單，或是通過控制器直接下發(fā)轉(zhuǎn)發(fā)的流表，或是通過控制器直接下發(fā)VXLAN配置，不需要人工干預(yù)。人們只需要在控制器上點點鼠標就可以完成業(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，數(shù)據(jù)中心迎來了網(wǎng)絡(luò)改革的時代。隨著網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演進，網(wǎng)絡(luò)由封閉走向了開放，更加適應(yīng)未來數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)發(fā)展的需要。

自驅(qū)動數(shù)據(jù)中心的AI時代

網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲，以及虛擬化設(shè)備通常由不同管理團隊使用各種工具進行管理，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，而實現(xiàn)自動化能夠讓機器人幫助人工完成重復性任務(wù)。

亦如自動駕駛技術(shù)一樣，數(shù)據(jù)中心也迎來自驅(qū)動時代。數(shù)據(jù)中心管理正變得集中、自動化，并且通過軟件而不是硬件來管理。我們正在看到機器學習、云計算、虛擬化等等技術(shù)的整合，以提高整體數(shù)據(jù)中心的運維效率。特別是人工智能技術(shù)和機器學習的引入，IT團隊將能夠?qū)Ｗ⒂诟�重要的任�?wù)，而不是日常瑣碎的運維管理。

數(shù)據(jù)中心天然就是一個海量數(shù)據(jù)庫，每天生成的和轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)都在呈指數(shù)增長，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)，人工智能再對這些數(shù)據(jù)進行學習，往往能獲得意想不到的收獲。比如谷歌的大實驗室中心現(xiàn)在已經(jīng)開始用人工智能技術(shù)幫助自己節(jié)省電力開支了，谷歌的數(shù)據(jù)中心用電量已經(jīng)被節(jié)省了幾個百分點，而僅這一項就節(jié)省了數(shù)億美元。

同時，我們也需要看到AI需求成為未來數(shù)據(jù)中心需求增長和創(chuàng)新的主要動力，與此同時，AI技術(shù)也將幫助數(shù)據(jù)中心提升運營效率，構(gòu)建智能數(shù)據(jù)中心。

在自動化水平提升的同時，我們看到數(shù)據(jù)中心融合化趨勢也非常明顯。超融合基礎(chǔ)架構(gòu)（HCI）的引入大幅度簡化了數(shù)據(jù)中心的設(shè)計和部署、運維，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)計和運行方式。

來源：中國IDC圈

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