華為CloudBU全球云數據中心設計與技術總監檀志恒在第四屆數據中心基礎設施峰會上發表了題為《云時代數據中心對基礎設施的挑戰和需求》的演講。
各位嘉賓，上午好!我今天和大家分享的題目是《云時代數據中心對基礎設施的需求和挑戰》，這個題目有點大，在開始這個題目研討之前，我想和大家共同思考一個問題，傳統數據中心和云數據中心的根本區別到底是什么?
傳統數據中心與云數據中心的根本區別在于商業模式的不同
我很贊同一種觀點，這個觀點就是商業模式的不同，是傳統數據中心與云數據中心的根本區別。為什么這么說呢?對于傳統數據中心我們通常總是認為，在傳統數據中心里面我們是以數據中心的設備為主，從而相對割裂數據中心基礎設施與企業服務產品，那么快速發展的企業服務，對數據中心基礎設施的要求，尤其是對交付的要求是很高的，我們傳統數據中心的這種以基礎設施為核心的或者說為中心的這種理念，不能滿足快速發展的企業服務要求。
我們會看到，為了解決這種結構性的矛盾，我們必須以轉變傳統數據中心的架構，我們必須以服務為導向，把這個傳統的數據中心基礎設施，以及我們所運用的運營管理平臺，以及服務產品，作為一個統一的服務產品，按時隨時隨地快速的進行交付。所以我們云時代數據中心的基礎設施的建設，都必須以保證商業模式這種建設的成功為前提。我今天所研討的話題就以這個為核心來進行展開。
云時代數據中心架構對基礎設施布局的影響：以多可用區為指導，對數據中心進行規劃
我們先介紹一下云數據中心基礎設施的布局的影響，首先我們看一下云的這種商業模式，低成本訴求驅動數據中心向內蒙、寧夏、貴州這些低成本區域進行會聚，大型云數據中心的廠家前店后廠這種數據中心的部署模式逐步形成，云區域多可用區(AvailableZone)等概念被業界普遍接受并應用。講這些內容大家會有一些疑問，對我們數據中心的建設者或者規劃者有什么意義呢?作為云數據中心的管理者，我們在市場或者我們在經營中遇到很多問題，我知道今天有很多嘉賓來自于數據中心的規劃，包括政府部門，實際上我們在市場中應該深刻的理解云這種商業模式對于我們數據中心基礎設施建設的影響。
比如說多可用區這種概念被業界普遍的接受和實施，我們數據中心的規劃者和建設者，就應該深刻的理解多AZ的概念，比如我們云要部署在多AZ的基礎上，在市場上我們進行數據中心規劃的時候，就應該以多AZ為指導，比如說我們在距離和網絡時延要求上，我們有一定的要求，我們在市場上會發現我們有很多的數據中心，但是這種結構性的差異，比如說我們在建設的時候，沒有考慮業務場景的具體的要求，我們的數據中心都是扎堆建設的，或者說我們數據中心的規劃離得特別遠，滿足不了時延的要求，那么對于我們云服務的這種商業模式就不能夠進行滿足。
從華為云在中國區域部署的架構中，首先我們可以看到在核心層，我們在烏蘭察布、在貴安有兩個大規模低成本的資源池，也就是我們前面提到的后廠，對于時延要求比較敏感的客戶，我們在東南西北、華東、華北，就是北京區域、上海區域，以及華南、廣州和深圳，包括我們的西部區域，包括我們今天所在的成都以及貴陽，我們部署了二級核心起點，我們還會結合客戶的需求，華為云在一些二三級城市部署了邊緣節點的數據中心。
講完了布局整個架構的影響，我們看一下云這個產業在我們中國對于實際數據中心的落地到底是一個什么樣的影響。我們從最近的四年，應該說大概是從2013年或者2014年開始，大型云數據中心在一類地區，剛才提到的內蒙、寧夏以及貴安、貴陽等地區密集布局，開始落地。包含華為在內的阿里巴巴、蘋果以及騰訊等公司這些云玩家已經建設好或者是已經開始進行布局數據中心。
云時代刺激了超大型數據中心和邊緣性數據中心的需求
1、超大型數據中心的規模越來越大
講完布局方面的影響，我們看一下云數據中心對數據中心基礎設施規模的影響。根據CISCO對超大型數據中心規模的統計和預測，從2016年開始到2021年超大型數據中心的年負荷增長率達到13%，超大型數據中心的一些特點，我這里簡單的介紹一下，后面我會結合數據中心的規模給我們業界和行業的挑戰做一些講解。超大型數據中心除了服務器規模達到了10萬臺或者幾十萬臺這樣的規模以外，同樣它的功率密度越來越高，達到了8到15千瓦，甚至更高，那么我們華為云數據中心有關AI或者其他的一些應用的部署，單機柜功率密度有可能達到幾十萬千瓦的水平。同樣數據中心的建筑面積以及網絡連接是越來越密集，對于安全的要求也是越來越高。
2、邊緣計算數據中心的部署需要更加集成化和快速化
超大型數據中心的規模越來越大，是不是代表小型數據中心就沒有未來?事實有可能是恰恰相反的。我們知道萬物互聯浪潮的到來，遠程的云數據中心系統已經滿足不了或者是解決不了這種需求，而邊緣計算是一個很好的解決方案，可以說邊緣計算是小型數據中心的未來，因為不僅僅對于我們個人，對于企業運用客戶來講，比如說我們自動駕駛或者是無人駕駛汽車，遠程的辦公系統，以及華為的體驗店，這些應用場景都要求數據中心基礎設施更加靠近數據源，這個時候才能滿足隨時快速的接入的要求。除了對于布局的要求以外，從小型數據中心的管理和部署方面來講，我們要求數據中心更加集成化，部署更加快速化，要求一鍵即成，快速部署，當然對于我們小型數據中心由于廣泛的布局，同樣對基礎設施以及整個信息安全的管理提出的挑戰，怎么通過遠程智能化的管理來保證管理效率的提升，以及信息安全的保證，這個都是我們面臨的挑戰。
云時代數據中心基礎設施交付更加聚焦于
按需部署、彈性、去工程化、模塊化、標準化
講完規模，我們再看一下我們云這種商業模式下，我們對數據中心基礎設施的交付，同樣我們面臨的挑戰。由于我們業務的不確定性，給我們規劃造成了一定的挑戰，我相信我們在座的有很多數據中心的建設者，當我們規劃的過于激進，我們超前規劃的時候，我們就會造成大量的提前投入，當我們規劃太少的時候，我們就滿足不了業務的需求，由于數據中心是一個重資產的投入，我們要嚴格控制現金流，同樣我們前面講到了由于我們現在數據中心結構供給上面臨的一些問題，對于數據中心的機房資源，尤其是對于我們云數據中心的需求者，比如我們在市場找數據中心資源的時候，發現數據中心租賃的資源是很短缺的，也就是一種結構性的短缺，雖然我們的規模現在越來越大，但是能夠滿足我們需求的數據中心這種基礎設施有可能還是相對比較少的。
我們就要求數據中心基礎設施的交付要根據我們的業務按需、彈性、快速，能夠去工程化、模塊化、標準化，對業界一些好的應用或者好的理念，比如說在FACEBOOK提出了RDDC概念，亞馬遜提出了JITDC的概念，華為提出FusionDC的概念，所有這種交付的方式，都是為了滿足我們云這種產業或者這種商業模式的需求。
云時代數據中心對基礎設施架構、設備的需求
1、直接蒸發or間接蒸發冷卻的技術?
我們前面講到了數據中心基礎設施的部署，包括規模和架構，那么對于我們實際的數據中心各個系統里面的架構到底有什么影響呢?前面我介紹到數據中心在我國逐步向內蒙的烏蘭察布、貴陽以及寧夏的區域進行匯集，這些區域我們前面講到一級數據中心的建設區域，自然新風直接冷卻方案，包括直接蒸發、間接蒸發冷卻的技術，在這個數據中心得以應用和實施。設計PUE可達1.1-1.2，我昨天到的西安，其實對于我們西北地區，我們有很多的數據中心建設，其實剛才講到的直接新風含直接蒸發冷卻技術、間接蒸發冷卻技術，在我們西北地區有廣闊的前景，我昨天到西安以后有點遺憾，下來就是有很嚴重的霧霾，為什么我覺得有點遺憾呢?如果大家仔細研究業界，尤其在在美國在數據中心產業目前空調冷卻的解決方案來看，直接蒸發冷卻技術是在目前包括亞馬遜、微軟、FACEBOOK大型云玩家里面是最科學、商業模式最成功的技術解決方案。現在不管是西北地區還是華北地區，我們的霧霾很嚴重，我們就要轉向間接蒸發冷卻方案。
2、未來需要采用板極液冷的制冷模式來解決高密度服務器的應用
前面介紹了空調直接新風冷卻技術，下來我們講一下由于我們AI以及EI等運用場景對于GPU、CPU以及TUP這方面的應用，傳統的風介質的冷卻，已經不能滿足高密度，也就是我們核算TCO的時候，大于15千瓦的部署，已經不能滿足這個要求，板極液冷、全液冷、浸沒式的液冷等數據中心空調方案正快速落地、推廣。對于華為來講，我們開始部署剛才說的在西北地區、在華北地區的烏蘭察布以及在西南地區的貴安、貴陽等地區，我們采用了直接新風以及間接新風的解決方案，未來我們會采用板極液冷的制冷模式來解決高密度服務器的應用。
3、云數據中心需要更加彈性的供電架構
我們講一下對于供電架構以及供電設備的需求，我們對于傳統的數據中心，我們最多的用戶架構是我們經常說的2N的架構，由于上層云技術的應用、上層架構的進步，我們越來越多的供電架構的出現，包含我們的UPS，包括N+R等架構，這種架構降低了整個數據中心TCO的成本，也就是我們在云數據中心里面對供電架構基礎設施的需求越來越有彈性，我們在座的各位更應該根據我們每個公司的商業模式來選擇不同的供電架構，根據我們的技術水平或者說核算的TCO來選擇不同的供電架構。我們一直在研究的分布式供電架構，隨著電池技術的發展，分布式供電架構，包括BatteryinRack、BatteryinServer也將得以實施。
4、AI加速運維/運營管理的數字化、可視化、智能化
我們講了大型數據中心，講了千千萬萬個邊緣計算數據中心，這些數據中心我們都要對我們的運維、管理提出挑戰，我們分布全球的百萬服務器手拉肩扛的管理模式已經不能滿足這種需求，隨著ZiGbee等無線互聯的實施，我們萬物互聯的數字設備通過萬物互聯管理。并隨著大數據、AI等技術得以應用，實現基礎設施管理的自動化、智能化。
控制DC規模，降低水電
資源壓力，保證行業可持續發展
我們對于基礎設施，也就是我們的供電，包括制冷到底又面臨著什么樣的挑戰?高效、綠色的數據中心是我們矢志不移的追求，我們不斷的追求PUEDC的同時，同時要關注DC對水資源的消耗，2016年中國數據中心總耗電量超過1200億千瓦，這個數字超過了三峽大壩2016年全年的總發電量，我們傳統的數據中心，我們用的解決方案，大部分是用機械制冷+冷卻塔這種模式，水資源由于成本方面的考慮，大家都不是很重視，因為它很便宜，對于我們經營成本來講壓力不是很大，但是我想強調由于數據中心規模的不斷擴大，數據中心對水資源的消耗是一個特別大的挑戰。
我去美國，包括和美國的同行進行交流的時候，在美國已經把數據中心的綠色或者高效，已經把PUE和WUE作為聯合評價的指標，來評價數據中心的先進性。目前國內在我們行業標準里沒有一個WUE的要求，在一些企業標準里，我大概知道的有可能有一兩家提到了WUE的要求。比如說我們在國內有可能達到一個2.2升/千瓦時這樣一個水平，有可能這還是一個比較好的水平，但是在美國達到了什么樣的一個水平呢?比如在亞馬遜、在FACEBOOK的WUE達到了0.2升/千瓦時，所以我們一定要注意我們對水資源這方面的消耗。為什么這樣說呢?我們在實際數據中心的設計和建設的實踐中，我們就遇到了問題，比如說我們在剛才提到的寧夏、在華北地區的內蒙烏蘭察布等地區，這些地區水資源都相對匱乏，當我們大規模數據中心設計的時候，我們跟市政管理部門咨詢的時候，明確提出你們水資源的要求，我們的市政管網、我們市政水系統滿足不了你們的要求，尤其在一個區域內大規模部署數據中心的時候，這個要求和挑戰是很大的。
隨著DC單體規模的不斷擴大，我們為減少這個區域內電力、水資源的壓力，我們應該適當的控制單體DC的規模，尤其是一個區域的數據中心的規模。在減少這個資源要求的同時，從云服務這個角度來講，我們可以適當控制DC的故障域，降低云業務的運行風險。
在座的有很多來自政府部門，以及數據中心的規劃和建設的公司，我提議作為政府部門要適當的引導數據中心的布局，控制數據中心的規模，從而減少我們對電力、水資源的壓力。另外我們數據中心的建設者也同樣要適當的控制數據中心的規模，不是數據中心越大越好，在國內我們做宣傳的時候，我們要少宣傳多少數據中心的規模達到全球前幾名，我們要適當控制數據中心的規模，從而保證這個行業可持續發展，并能夠適當控制云服務的故障域。
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