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大云觀察:數據中心你是“將就”還是“講究”?

2013-11-21 14:00:32 大云網  點擊量: 評論 (0)
數據中心作為現在企業承載業務的核心,影響著企業發展的方方面面,我們對于數據中心的建設,也更加重視。對于數據中心將就的態度,在過去的幾年中或許還能勉強應付,而在這個大數據時代,恐怕你要出局了?! ?

      數據中心作為現在企業承載業務的核心,影響著企業發展的方方面面,我們對于數據中心的建設,也更加重視。對于數據中心“將就”的態度,在過去的幾年中或許還能勉強應付,而在這個大數據時代,恐怕你要出局了。

  將就與講究聽著就差那么一點,但就是這么一點決定了你的數據中心,在大數據時代是從容應對,還是措手不及。都在說大數據來了,那么大數據對于數據中心產生了什么影響呢?我覺得先要搞清楚這個問題,你才能知道該如何講究。

  大數據對數據中心的影響

  其實要回答這個問題,我們看看國外的廠商就能看出端倪,首先數據中心的單體規模變大,小規模數據中心的數量減少。在歐美地區新建的數據中心,均以大型云計算數據中心為主,超過2000平米的大型數據中心已經達到了570個之多。數據中心變大已經成為必然趨勢。

  第二,數據中心基礎設施的可用性等級不再片面追高,因為有云計算在軟件層上的冗余,人們發現數據中心基礎設施,如果片面追求高等級是不劃算的。一個典型的例子是eBay,eBay由原來所有數據中心Tier 4級別轉變為20%Tier 4和80%Tier 2,建設成本和運維成本減半,仍然可以滿足業務發展的需求。

  最后一點也是最顯而易見的,就是單機柜功耗走向高密度。與傳統計算相比,大數據和云計算帶來了功率密度的升高,這是建立在IT基礎設備標準化基礎之上的。那么追求最低的運維成本也是最自然的選擇。換句話說,當業務量達到一定程度的時候,機柜密度越高越省錢。但這也是有一個臨界點的。從國外的經驗來看,每個機柜達到28KW是一個極限,當超過這個密度,空氣散熱就無法滿足,這樣就需要采用液體制冷,會導致成本大幅上升。

  大數據時代數據中心不能將就

  數據大集中在節約成本、提高IT效率的同時,也對數據中心的可靠性和可用性提出了更高的要求。如果核心數據中心發生癱瘓,將造成機構業務停頓,尤其是像金融、保險、民航等行業,一旦出現問題,不僅會造成經濟損失,還對社會造成影響。

  在數據中心規劃過程中,很多企業的CIO仍舊沒有給予足夠的重視,他們要不是過度謹慎,要不就是很激進。前者會造成數據中心擴容困難,一旦業務量上升,IT基礎設施將會面臨捉襟見肘,而由于前期沒有足夠的預見性,導致數據中心無法承載業務,只好重建,這樣會造成巨大的浪費,不論是時間還是人力;而后者,雖然避免了這些問題,但也要注意不要“過度規劃”預留出未來幾十年的擴容空間和負載能力,這種,如果日后業務萎縮,同樣會給企業帶來不可小覷的損失。

  綠色節能現在已是數據中心的一個基本要求,數據中心的耗電問題已經成為了數據中心的首要問題,造成這個問題的因素有很多,例如服務器的利用率不高,數據中心的供電系統設計不合理等。綜合這幾方面的問題,數據中心已經不能將就了。

  打造“講究”的數據中心

  對于數據中心的建設,從宏觀規劃層面,最核心的兩個重點就是“可用性等級”和“容量規模”從這兩方面著手,建設我們的數據中心。

  從可用性等級上來說,首先是按照業務要求確定數據中心需要達到的可用性等級,體現出來的建設指標如“按照國際A及或者按照Uptime Tier III進行建設”,當然,對大規模數據中心可以有不同可用性等級模塊的組合方案。

  而容量規??煞纸鉃殡娏俊⒚娣e、制冷量三個指標,對新建數據中心而言,制冷量可以按照IT電量進行配套設計,因而核心指標是電量和面積,電量與面積之比即為功率密度。容量規模體現出來的建設指標如“總IT電量1萬KW、功率密度7KW/機柜”等,當然不同模塊可以設置不同的功率密度以適應不同的業務需求。

  從設計層面來看,我們對數據中心應該從以下幾個方面入手??捎眯?mdash;—滿足業務對可用性的需求,區分不同業務的不同可用性需求,不片面的追求更高的可用性等級;靈活性——能夠有效地支持未來業務的需求,通過模塊化設計方法,統一規劃設計,分步實施。采用設計技術手段,在一定范圍內實現可用性等級和功率密度的可特性;經濟性——以總擁有成本TCO(建設成本+10年運維成本)評估方案,選取TCO最低的方案。PUE最低的方案不一定TCO最低;節能環保——通過提高效能降低長期的運營成本,在業務可承受的風險范圍內,采用創新的節能技術;可管理性——用智能系統和監控技術手段,實現自動化運維管理,用以有效至誠數據中心越來越大的規模,減小單位設備運維人員數量,減少人為錯誤的發生幾率。

  對于國外的先進經驗,是否可以用過我國的數據中心建設上呢?有這樣一個表格。
 


 

      從這個表格中你就可以看出中美數據中心的需求和理念的差異,以及所導致設計的差異。雖然時常在媒體上看到國外某大型數據中心有著多么令人心動的PUE值,但我們必須意識到中外國情的不同,國外的方案不能簡單地復制到中國。

  總結

  其實通過對比,我們看到不論是在環境上,還是政策上,我們都有著不小的差距。而面對差距我們該如何去應對,在中國這個環境中我們怎樣去做。還是回到這篇文章我們一直在提的兩個詞,“將就”和“講究”,說到底就是一個態度的問題,一個政府的態度,一個企業的態度,一個人的態度,從最基本的東西做起,每一步都不將就,可能我們今天早已經找到了一條屬于我們自己的道路。

 

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責任編輯:花臉

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