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  • 2019年數據中心發展趨勢預測

    2018-12-19 數據中心行業在2018年出現了一些非常有趣的發展。隨著超大規模數據中心和集中式數據中心采用大量的計算和存儲設備,帶來了一些主要趨勢。
      
      互聯網行業巨頭如今開始針對性地為客戶提供托管設施,利用這些大型數據中心設施將關鍵基礎設施和應用部署到客戶附近。這種需求是對于云計算和本地計算永不滿足的需求,以及需要快速降低延遲和互聯網成本所驅動的,從而導致“區域”邊緣計算的出現,并稱之為“云?!钡谋镜鼗姹?。
      
      但這種變化不會停留在區域邊緣。隨著這種趨勢繼續發展,人們可能會開始在最不可能的地方看到更多這些“云?!?。經過對其定義的深思熟慮后,2019年才是人們真正看到邊緣計算發揮主導作用的一年,邊緣計算將在更多商業和零售應用中越來越接近用戶。
      
     ?。?)超大規模數據中心需要更快的部署
      
      鑒于2018年發生的一切,很明顯用戶對于云計算的需求既不會消退也不會減緩,而在未來一年將進一步加速,這意味著互聯網巨頭將繼續以超大規模數據中心的形式建立更高水平的計算能力。
      
      更高的市場需求意味著這些行業巨頭需要越來越快地建設他們的設施。在某些情況下,10MW到100MW的數據中心項目的設計和建造甚至可能需要在不到12個月的時間內投入運行。
      
      實現如此積極的時間框架的關鍵之一是使用預制的模塊化電力解決方案,它將UPS電源、開關設備和管理軟件組合在一個可預先生產制造的預測試打包方案中。而在目前的數據中心中,使用預制基礎設施的一個很好的例子是GreenMountain公司最近選擇為斯塔萬格(Stavanger)和泰勒馬克(Telemark)的數據中心的解決方案,快速增加35MW的電力容量。
      
      由于這種類型電力設備的交付周期在某些地區可能需要長達一年,因此快速構建解決方案可以消除數據中心設計和施工階段關鍵路徑中的延遲。在這種情況下,它使GreenMountain公司能夠在2019年4月1日之前在Rjukan建設的數據中心建設完成其分階段項目。
      
      人們還可以考慮在其他主機托管和超大規模提供商的數據中心采用這種解決方案,計算能力也將變得更加模塊化,允許用戶簡單地將新機架和IT基礎設施部署到位。諸如此類的解決方案需要在某些方面與供應商保持中立,允許快速部署機架和IT設備,從而消除用戶的復雜性和面臨的任何挑戰。
      
     ?。?)IT和電信數據中心將繼續發生沖突
      
      圍繞5G的討論如今仍在持續,但為了實現低于1毫秒延遲的承諾,它將需要一個可擴展、彈性和容錯的分布式云計算環境。這種分布式架構將以一種新的方式實現虛擬化,即基于云計算的*電接入網絡(cRAN),這是可以處理從小區站點的基站轉移到在邊緣數據中心運行的一組虛擬化服務器。在這方面,需要在全球范圍內進行大規模的建設,以便在整個2019年及之后提供城域核心云平臺。
      
      這些設施可歸類為“區域數據中心”,其電力容量從500kW到2MW不等。這些設施可以把通信功能、數據路由和流管理、IT功能、數據緩存、處理和交付結合起來。雖然它們可以實現巨大的性能提升,但由于它們的物理位置所限,不可能單獨實現低于1毫秒的延遲。由于城市化進程的加快,在當今的城市中很難找到新的(以及大型的)數據中心的空間。當邊緣核心云計算部署發生在2021年及之后,全球各地才有可能開始看到低于1毫秒的延遲時間。
      
      這就是本地化微數據中心將為超快速延遲提供幫助和工具的地方,為5G提供商及其客戶提供高水平的連接和可用性。
      
     ?。?)人工智能和液體冷卻
      
      從研究實驗室發展到當今普遍應用的商業和消費者應用程序,人工智能發揮的作用越來越重要,隨之而來的是全球各地的數據中心的大量處理需求。
      
      人工智能的應用程序通常計算量很大,以至于IT硬件架構師已經開始將GPU用于核心處理或作為一種計算處理的補充?;贕PU的一臺服務器的散熱曲線可能是傳統服務器的兩倍,總設計功率(TDP)將達到300W,這是液體冷卻技術得以復興的眾多驅動因素之一。
      
      當然,液體冷卻在高性能計算(HPC)應用中已經有一段時間了,但是人工智能的新核心應用以更加密集的方式提出了更高的要求,這意味著它需要一個更先進、更高效和可靠的冷卻機制。隨著人工智能的不斷發展,液體冷卻技術只是提供創新解決方案的方法之一。
      
     ?。?)基于云計算的數據中心管理
      
      數據中心基礎設施管理(DCIM)最初作為一個內部軟件系統進行部署,旨在收集和監控單個數據中心內基礎設施解決方案的信息。
      
      雖然最近基于云計算的管理應用程序部署在云平臺中,但它們使用戶能夠從更廣泛的支持物聯網的產品中收集更大量的數據。更重要的是,相同的軟件可用于部署在數千個地理位置分散的更多大型或中小型的本地化數據中心。
      
      行業專家將這一新軟件描述為數據中心管理即服務,它使用大數據分析,使用戶能夠比傳統的DCIM解決方案更快地做出更明智的數據驅動決策、減輕意外事件或停機時間。該軟件以云計算為基礎,利用數據池或“數據湖”,將收集的信息存儲在未來趨勢分析中,幫助用戶規劃更具戰略性的運營。
      
      基于云計算的系統簡化了在現有設備內部署新設備或升級現有設備的任務。這包括針對不同地區或位置的數據中心的軟件更新。在所有情況下,使用內部部署管理軟件就可以逐個站點地管理此類升級,尤其是在邊緣,這使得用戶處于具有挑戰性、資源密集且耗時的位置。編輯:Harris
      
      UPS,UPS電源,UPS應用,UPS供電系統  
      互聯網行業巨頭如今開始針對性地為客戶提供托管設施,利用這些大型數據中心設施將關鍵基礎設施和應用部署到客戶附近。這種需求是對于云計算和本地計算永不滿足的需求,以及需要快速降低延遲和互聯網成本所驅動的,從而導致“區域”邊緣計算的出現,并稱之為“云?!钡谋镜鼗姹?。
      
      但這種變化不會停留在區域邊緣。隨著這種趨勢繼續發展,人們可能會開始在最不可能的地方看到更多這些“云?!?。經過對其定義的深思熟慮后,2019年才是人們真正看到邊緣計算發揮主導作用的一年,邊緣計算將在更多商業和零售應用中越來越接近用戶。
      
     ?。?)超大規模數據中心需要更快的部署
      
      鑒于2018年發生的一切,很明顯用戶對于云計算的需求既不會消退也不會減緩,而在未來一年將進一步加速,這意味著互聯網巨頭將繼續以超大規模數據中心的形式建立更高水平的計算能力。
      
      更高的市場需求意味著這些行業巨頭需要越來越快地建設他們的設施。在某些情況下,10MW到100MW的數據中心項目的設計和建造甚至可能需要在不到12個月的時間內投入運行。
      
      實現如此積極的時間框架的關鍵之一是使用預制的模塊化電力解決方案,它將UPS電源、開關設備和管理軟件組合在一個可預先生產制造的預測試打包方案中。而在目前的數據中心中,使用預制基礎設施的一個很好的例子是GreenMountain公司最近選擇為斯塔萬格(Stavanger)和泰勒馬克(Telemark)的數據中心的解決方案,快速增加35MW的電力容量。
      
      由于這種類型電力設備的交付周期在某些地區可能需要長達一年,因此快速構建解決方案可以消除數據中心設計和施工階段關鍵路徑中的延遲。在這種情況下,它使GreenMountain公司能夠在2019年4月1日之前在Rjukan建設的數據中心建設完成其分階段項目。
      
      人們還可以考慮在其他主機托管和超大規模提供商的數據中心采用這種解決方案,計算能力也將變得更加模塊化,允許用戶簡單地將新機架和IT基礎設施部署到位。諸如此類的解決方案需要在某些方面與供應商保持中立,允許快速部署機架和IT設備,從而消除用戶的復雜性和面臨的任何挑戰。
      
     ?。?)IT和電信數據中心將繼續發生沖突
      
      圍繞5G的討論如今仍在持續,但為了實現低于1毫秒延遲的承諾,它將需要一個可擴展、彈性和容錯的分布式云計算環境。這種分布式架構將以一種新的方式實現虛擬化,即基于云計算的*電接入網絡(cRAN),這是可以處理從小區站點的基站轉移到在邊緣數據中心運行的一組虛擬化服務器。在這方面,需要在全球范圍內進行大規模的建設,以便在整個2019年及之后提供城域核心云平臺。
      
      這些設施可歸類為“區域數據中心”,其電力容量從500kW到2MW不等。這些設施可以把通信功能、數據路由和流管理、IT功能、數據緩存、處理和交付結合起來。雖然它們可以實現巨大的性能提升,但由于它們的物理位置所限,不可能單獨實現低于1毫秒的延遲。由于城市化進程的加快,在當今的城市中很難找到新的(以及大型的)數據中心的空間。當邊緣核心云計算部署發生在2021年及之后,全球各地才有可能開始看到低于1毫秒的延遲時間。
      
      這就是本地化微數據中心將為超快速延遲提供幫助和工具的地方,為5G提供商及其客戶提供高水平的連接和可用性。
      
     ?。?)人工智能和液體冷卻
      
      從研究實驗室發展到當今普遍應用的商業和消費者應用程序,人工智能發揮的作用越來越重要,隨之而來的是全球各地的數據中心的大量處理需求。
      
      人工智能的應用程序通常計算量很大,以至于IT硬件架構師已經開始將GPU用于核心處理或作為一種計算處理的補充?;贕PU的一臺服務器的散熱曲線可能是傳統服務器的兩倍,總設計功率(TDP)將達到300W,這是液體冷卻技術得以復興的眾多驅動因素之一。
      
      當然,液體冷卻在高性能計算(HPC)應用中已經有一段時間了,但是人工智能的新核心應用以更加密集的方式提出了更高的要求,這意味著它需要一個更先進、更高效和可靠的冷卻機制。隨著人工智能的不斷發展,液體冷卻技術只是提供創新解決方案的方法之一。
      
     ?。?)基于云計算的數據中心管理
      
      數據中心基礎設施管理(DCIM)最初作為一個內部軟件系統進行部署,旨在收集和監控單個數據中心內基礎設施解決方案的信息。
      
      雖然最近基于云計算的管理應用程序部署在云平臺中,但它們使用戶能夠從更廣泛的支持物聯網的產品中收集更大量的數據。更重要的是,相同的軟件可用于部署在數千個地理位置分散的更多大型或中小型的本地化數據中心。
      
      行業專家將這一新軟件描述為數據中心管理即服務,它使用大數據分析,使用戶能夠比傳統的DCIM解決方案更快地做出更明智的數據驅動決策、減輕意外事件或停機時間。該軟件以云計算為基礎,利用數據池或“數據湖”,將收集的信息存儲在未來趨勢分析中,幫助用戶規劃更具戰略性的運營。
      
      基于云計算的系統簡化了在現有設備內部署新設備或升級現有設備的任務。這包括針對不同地區或位置的數據中心的軟件更新。在所有情況下,使用內部部署管理軟件就可以逐個站點地管理此類升級,尤其是在邊緣,這使得用戶處于具有挑戰性、資源密集且耗時的位置。
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