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如何构建智能数据中心?

作者:亿杰监控安装点击: 发布时间:2020-10-04

如何构建智能数据中心?一方面,数据中心如何利用人工智能技术,基于海量数据进一步优化数据中心的运行?另一方面,数据中心将承载越来越多的大数据服务、人工智能培训场景和人工智能应用场景。在这种情况下,数据中心本身需要适应新的智能服务的需求。智能数据中心发展三部曲据中国电信北京研究院副总工程师杨明川介绍,智能数据中心的发展可以概括为三个阶段。在现阶段,除了传统的以中央处理器为中心的数据中心之外,还应该考虑人工智能的需求,例如:为中央处理器和图形处理器的组合建立一个资源池,为现场可编程门阵列和其他边缘计算场景建立一个资源池。在这一过程中,人工智能驱动的数据中心节能、人工智能驱动的计算、存储和网络的自动优化和智能运行、人工智能驱动的检测机器人等。特别是针对运营商的NFV场景中的一些故障的监控和故障排除,都是当前智能数据中心面临的新需求和新挑战。下一阶段将对统一和集成提出更高的要求,包括边缘和核心的统一、人工智能和各种系统的集成、标准化和网络化。尤其是在未来,整个数据中心将处于边缘,甚至在边缘设备和边缘数据中心之间。它们的进一步统一和整合也是我们今后需要关注的地方。在最后阶段,希望实现一个完全自动化的数据中心。四个方面帮助智能数据中心建设对于运营商来说,在现阶段建设智能数据中心也面临诸多挑战,包括基础设施改造、如何适应人工智能和大数据的一些新的业务需求、如何提供更丰富的API接口和更多的数据存储。作为回应,中国电信正在积极考虑未来智能数据中心的探索方向。“我工作的中国电信北京研究院已经做了一些尝试,主要是在四个方面。”杨明川说道。首先,第一个方面是智能数据中心节能技术。许多专家还表示,在物理基础设施层面,可以开展多项节能技术研发,并引入多项节能相关设备,从而降低数据中心的能耗。鉴于此,杨明川主要介绍了一种纯软件的方法。它的想法是在数据中心调度服务器资源,尤其是在云数据中心。也就是说,当服务器承载业务时,随着业务需求的变化,我们更关心的是如何通过人工智能方法预测这些服务器资源的使用效率和未来的负载,然后通过智能调度来降低一些服务器的能耗。“我们这里需要大量的数据收集。我们需要从数据中心收集各种数据,包括云主机、物理主机、能耗和业务变化。然后我们需要建立一个基于深度学习的预测模型,这样我们就可以通过动态负载调整来降低能耗。”杨明川说道。据报道,中国电信已经在几个省级公司进行了智能节能的尝试。在此过程中,中国电信也采取了一些渐进的方案,目前能够在无人值班的情况下节约能源。平均而言,它可以节省大约20-30%的能源,还可以为云数据中心节省更多的能源和空间。第二个方面是服务器定制。服务器定制和智能数据中心的发展也是如此。其中,中国电信早期定制全机柜和单机服务器,2015年和2016年定制超集成定制服务器和低功耗定制服务器。2017年,主要考虑的是服务器域中的定制服务器、NFV的定制服务器和用于人工智能的GPU定制服务器。今年,中国电信已经扩展到新的领域,比如为边缘机房的条件定制的服务器。

杨明川说:“随着数据中心业务的发展,服务器水平必须适应相应的变化,开发新型的服务器定制。这项工作和ODCC的工作是相辅相成的。”第三个方面是在数据中心建立一个人工智能的PaaS平台。目前,这项工作主要是在中国电信云计算实验室进行的一些尝试。面向人工智能的PaaS平台有两种:一种是面向公共云的,另一种是面向行业的。目前,中国电信已经为中国和台湾建立了面向人工智能的基础设施。人工智能平台可以在一些行业的智能解决方案中发挥作用,使以人工智能为核心的行业解决方案成为可能。第四个方面是人工智能辅助的智能操作和维护。目前,原有的运维方式面临诸多挑战,如:虚拟化后的IT架构、跨计算、存储和网络的端到端运维工具、容器应用、微服务和虚拟化、多厂商集成等。中国电信正在尝试构建人工智能智能辅助运维系统,从数据感知、故障诊断、故障预测和故障自愈等方面研究如何充分利用大数据和人工智能技术,使整个数据中心的运维更加智能化和自动化。当然,数据中心智能化之路才刚刚开始,未来还有很多工作要做。该行业需要进一步的研究和合作。我相信未来的数据中心将拥有更高的智能。


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