如何打造符合需求的数据中心?

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近来Google、Microsoft和Facebook等大公司年年增建更多自己的数据中心,他们自然希望他们所设计的,可以因应所有可能面临的储存或运算需求。不过,现代数据中心所面对的企业需求愈趋多元,所需的资源也大不相同。此外,复杂的网络威胁不断增加,数据中心能否长期保护敏感信息也变得更加重要。

这些交互影响的发展趋势与其各自的优先级,正带领着人们跳脱对于传统数据中心的想象。

随着数据的爆炸式成长,“数据中心”的定义不再只是容纳数以千计的服务器与储存系统的大型建筑。现在,无论是位于中小企业开放式机房中的多架服务器,或是设置于通信基站中的单一服务器,都得以使更小单位的数据中心更靠近“边缘”的位置。举例来说,现今的数据中心甚至能够装设于制造厂内,并与机器人和生产线实时通讯。依照数据中心的不同用途,设计也会有所不同。

在扩建数据中心或重新规划新的服务器或储存系统时,应先了解其应用所采用的架构是属于垂直扩充还是横向扩充,这是非常重要的。如此一来,才能根据企业的特定需求部署合适的基础架构,建造一个平稳运行且高效营运的数据中心。

根据笔者在Supermicro所参与的多元数据中心解决方案的经验,发现位于边缘的数据中心更须采用能够承受恶劣环境的服务器,例如高温、不受控的湿度、剧烈摇晃或震动,甚至是受到污染的空气。在多数情况下,系统必须具备自动冷却功能(无风扇),且须在有限的电力下运作。无论是收集、过滤传感器所接收数据的服务器,或作为电信基础建设的服务器,皆和处在空调下的数据中心系统有所不同。

与大型数据中心内的服务器相比,位于边缘的服务器不具备如风扇或硬盘等可供替换的机械零件,且网络连接选项也较少。此外,位于小型数据中心的较大边缘系统将通常会有前端维护接口,可直接从设备前方维修更新,以克服面积上的限制。

除了数据中心所坐落的环境会决定其功能和架构,系统性能也是另外一个决定数据中心设计的重要因素。例如,做为手机应用程序后端服务的数据中心,就需采用响应速度优化的系统。另一个数据中心转型的有趣面向,是透过边缘运算架构来降低延迟。虽然超大规模的数据中心提供几个重要的优势,包括联机能力更佳、营运成本较低,但有些公司较适合使用更靠近终端使用者的小型设备,进而降低延迟。总而言之,这些系统的效能表现是透过应用程序响应网络需求的速度来衡量,而且不需要海量存储器或浮点运算。响应需求的时间对于用户的服务等级来说是最重要的。

像是研究和工程设计等具有密集仿真、3D渲染或人工智能运算需求的部门,则需要一个全然不同类型的运算解决方案,这些丛集特别需要采用具GHz高速处理和浮点运算性能的核心。由于愈多次的模拟会产生愈准确的数据,因此大量的系统内存对于进行复杂模拟的高效能运算,以及实时分析也相当重要。

高密度运算系统非常适合这些应用程序,例如刀锋服务器可以实现高效能运算(HPC)、数据分析等工作,可以容纳多个GPU的系统则是人工智能和机器学习的绝佳选择。相反地,执行ERP、HR、CRM等企业应用程序的数据中心时,则需要能够快速分析大量数据的系统。这些应用所要求的不在于最低延迟,而在于绝对的精确与实时更新的信息。

可想而知,在设计数据中心时,这些不同的系统和应用程序需求,需要在高度复杂的环境中求取平衡,其解决方案往往难以十全十美。当资源供应不足会产生效能瓶颈与限制,但过度供应也代表着系统闲置与资源浪费。因此,针对特定需求来选用系统,才是数据中心获得最佳性能和效率的最好方式。企业应先了解其工作负载的类型,以及评估可能出现瓶颈的地方,根据应用配置选择合适的基础架构。

虽然“数据中心”一词常被认为是组织用于存放应用程序和数据的实体设备所在地,不过“现代数据中心”的精髓应该在于依据用户需求,将必要的数据处理能力放在最佳位置,以便存取、处理数据,将资源作最佳配置。虽然大型企业或云端数据中心可以处理巨量数据,但愈是靠近边缘就地处理数据,愈能加速数据传输及响应能力。不同公司的不同工作负载需要不同类型的数据中心。

总结来说,未来应用需求日趋多元,企业应以不同思维来设计数据中心。若抱持着“以不变应万变”的心态来规划,最终可能会导致营运效率低落或资金的浪费。建议企业可咨询富含经验的数据中心解决方案供应商,探讨适合的基础架构及资源分配,确保企业数据能在内部部署站台和云端站台之间运作顺畅,以支持企业应用程序及各种活动,大大加速部署时间并降低成本,满足企业发展需求。

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