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AI使能數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施價值最大化

雙擊自動滾屏 發(fā)布者:精密空調(diào) 發(fā)布時間:2019-04-15 09:33:28 閱讀:次【字體:

當AI不再僅僅存在于科幻電影和小說里的時候,當人工智能不再僅僅只有人工,沒有智能的時候,當無人駕駛、AI工程師、AlphaGo戰(zhàn)勝棋手柯潔和李世石等人工智能(AI)的新聞報道鋪天蓋地而來的時候,我們才真正意識到,AI正在掀起一場新的革命,革命的力度和深度將不亞于當年的蒸汽機、電氣、以及互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)。

麥肯錫全球研究院在最新發(fā)布的分析中也提到, AI對全球GDP的增長貢獻將達到1.2%,在2030年人工智能將為全球經(jīng)濟活動帶來13萬億美元的額外增長,它的貢獻率不亞于蒸汽機。該分析同時表明,未來十年內(nèi)全世界將有大約70%的公司至少使用一種AI技術(shù),超過50%的公司將會應(yīng)用全部的AI技術(shù)。AI技術(shù)將作為一種構(gòu)建萬物智能互聯(lián)世界的通用技術(shù),全面影響人類的經(jīng)濟與生活,諸如無人駕駛、人臉識別、智能音箱等應(yīng)用將會融入到日常生活之中。

基于此,我們可以預(yù)見,AI將成為第四次工業(yè)革命的核心驅(qū)動力,它牽引并加速世界發(fā)生深刻且顛覆性的變化。

但是AI引起的變化,尤其是智能變革并不會憑空出現(xiàn),一方面它只有與各行各業(yè)以及價值鏈的各個環(huán)節(jié)進行深度融合,才能發(fā)揮最大效用;另一方面AI自身的發(fā)展也需要強大的基礎(chǔ)設(shè)施來支撐。這里的基礎(chǔ)設(shè)施并不單指算法、數(shù)據(jù)和計算力等核心要素,也包括作為AI技術(shù)生根發(fā)芽的土壤——信息與通信技術(shù)(ICT)基礎(chǔ)設(shè)施,尤其是作為底層設(shè)施的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施。

在工業(yè)4.0時代,數(shù)據(jù)中心已經(jīng)成為企業(yè)生產(chǎn)和管理系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分,并且在上升成為一個可以提升企業(yè)競爭力的有效工具?;诖耍贏I 全面浸潤人類生活之際,我們要抓住AI賦予的機遇,將數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施價值最大化,反之,更強大的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施可對AI進行反哺,將AI應(yīng)用推向極致,兩者相得益彰、相輔相成。

抓住AI賦予的機遇,使能數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施價值最大化

我們不禁要問,AI賦予數(shù)據(jù)中心的機遇究竟是什么?利用機遇我們能做什么?或許我們可以從以下三點看出端倪。

重點機遇1:主動預(yù)防,數(shù)據(jù)中心做到更安全可靠

安全運行對數(shù)據(jù)中心的重要性不言而喻,保證數(shù)據(jù)中心高可靠運行是對數(shù)據(jù)中心的核心訴求。業(yè)界AI技術(shù)在提升數(shù)據(jù)中心可靠性和可用性方面已經(jīng)有一些實踐,例如收集供配電系統(tǒng)設(shè)備信息,對即將發(fā)生故障的設(shè)備和部件提前發(fā)出預(yù)警,為運維人員運維活動提供決策支撐,但是如何利用機器的自我學(xué)習(xí)能力,做到供配電系統(tǒng)整體運行的安全可靠,是我們要思考的重點問題。要實現(xiàn)更高程度的智能化以及主動避錯,這對AI技術(shù)應(yīng)用或許是個很好的契機。

華為對數(shù)據(jù)中心智能化進行深入研究,融入AI性能的iPower技術(shù)可提升數(shù)據(jù)中心可用性,借助智能化硬件,實現(xiàn)智能故障定位與預(yù)警管理,引入大數(shù)據(jù)技術(shù),智能分析每日海量的運維數(shù)據(jù),識別機房潛在隱患,保障數(shù)據(jù)中心的可靠運行。

iPower智能供配電技術(shù)以模塊化UPS為核心,主要通過供電全鏈路監(jiān)測、預(yù)警和故障自動隔離等手段,提高數(shù)據(jù)中心能源基礎(chǔ)設(shè)施可用性,繼而通過AI技術(shù)的應(yīng)用,最終實現(xiàn)預(yù)測性維護。

iPower通過供電全鏈路監(jiān)測,可實現(xiàn)毫秒級的故障檢測,毫秒級的故障隔離,分鐘級的故障恢復(fù),可消除火災(zāi)隱患,大大提高數(shù)據(jù)中心能源基礎(chǔ)設(shè)施可靠性和可用性;

以電池管理為例,在預(yù)防電池失效方面,iPower通過AI技術(shù),可以精確預(yù)測電池的壽命和健康度,為用戶提前提供維護決策依據(jù),及時排除有失效隱患的電池組,變事后補救為事前預(yù)防,變被動響應(yīng)為主動維護,大大提高數(shù)據(jù)中心供配電安全等級。華為的模塊化UPS結(jié)合iPower技術(shù),可以在電池出現(xiàn)溫度快速升高等極端情況下,自動切斷該組電池,從而避免出現(xiàn)起火等惡性事件。

重點機遇2:智能營維,數(shù)據(jù)中心做到更自動高效

數(shù)據(jù)中心傳統(tǒng)的維護方法是靠人,而靠人維護,失誤率大、漏錯率高、失效排查時間長,小小的人為失誤會對數(shù)據(jù)中心造成極大的損失。傳統(tǒng)運維方式無法解決人為誤操作帶來的業(yè)務(wù)中斷問題。

融入AI性能的 iManager,可看作是數(shù)據(jù)中心的大腦,借助智能化硬件和傳感器,實現(xiàn)精準感知。通過自動化手段,逐步減少人工巡檢等例行重復(fù)性工作,池化專家資源和能力,并固化于運維流程中。再加上全流程的電子運維,包括巡檢的操作、維保的操作、應(yīng)急演練的操作,把所有的流程以及操作指導(dǎo)全部做到線上,實現(xiàn)了運維質(zhì)量從原來靠人的責任心到現(xiàn)在靠流程管理的轉(zhuǎn)變。通過全流程電子化的運維跟蹤,量化原來沒有辦法量化的信息,比如通過電子運維提升巡檢的執(zhí)行力和運維活動的質(zhì)量、實現(xiàn)故障的預(yù)測等。這將大幅提高人均運維效率和運維水平,提升數(shù)據(jù)中心的可靠性。

此外,在市場出現(xiàn)了越來越多由邊緣計算產(chǎn)生的邊緣數(shù)據(jù)中心機房,就近提供服務(wù)和處理計算。面對日益增長的邊緣數(shù)據(jù)中心數(shù)量,分行、支行、網(wǎng)點等數(shù)據(jù)中心無法統(tǒng)一集中管理,數(shù)據(jù)中心故障響應(yīng)速度慢,運維效率低等挑戰(zhàn)。

華為iManager全網(wǎng)管理功能,實現(xiàn)對多網(wǎng)點數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施進行集中監(jiān)控,統(tǒng)一管理,實現(xiàn)預(yù)防性維護,通過GIS定位技術(shù)提高故障定位響應(yīng)速度,提升數(shù)據(jù)中心運維效率;移動APP監(jiān)控,從內(nèi)到外簡化管理,輕松知曉海量網(wǎng)點數(shù)據(jù)中心運行情況,擺脫傳統(tǒng)人工的運維檢修方式,降低維護下站次數(shù)和節(jié)省開支,讓數(shù)據(jù)中心管理變得更加簡單、高效。

在運營方面,管理好數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)也尤為重要。華為iManager還能對資產(chǎn)進行盤查,保證設(shè)備的完整性,保護重要數(shù)據(jù)。另外,還可以對資產(chǎn)匹配最適宜的供電、制冷、空間、帶寬等資源,實現(xiàn)資源的最佳利用,利用AI技術(shù),可協(xié)助對資產(chǎn)上下架和運營進行智能化的管理,提升運營效率和效益。

重點機遇3:降耗增效,數(shù)據(jù)中心做到更綠色節(jié)能

能耗問題一直是數(shù)據(jù)中心關(guān)注的焦點,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心年平均PUE高于1.8,隨著越來越多AI應(yīng)用的落地,業(yè)界對高速計算的需求日漸增多,GPU計算服務(wù)器的規(guī)模和需求將持續(xù)增長,加速計算服務(wù)器產(chǎn)生的熱能是傳統(tǒng)CPU的數(shù)倍,如何解決服務(wù)器的散熱問題將是未來的重要考量。目前已有的智能DC節(jié)能技術(shù)可以通過傳感器獲取關(guān)鍵節(jié)點數(shù)據(jù),進而優(yōu)化所有系統(tǒng)和設(shè)備的整體能耗,降低PUE。

而AI能否深入數(shù)據(jù)中心內(nèi)核,帶來更低PUE?華為作為ICT行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者,在數(shù)據(jù)中心熱管理技術(shù)方面走在行業(yè)前端,致力于帶給客戶更低的PUE。華為將基于AI的iCooling智能熱管理解決方案融入數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施,針對數(shù)據(jù)中心制冷效率提升瓶頸,通過深度學(xué)習(xí),打通精密空調(diào)末端、冷水機組、冷卻塔、水泵等制冷系統(tǒng)以及IT負載、環(huán)境變量等大數(shù)據(jù)之間的聯(lián)動,對大量的歷史數(shù)據(jù)進行分析,探索影響能耗的關(guān)鍵因素,獲取PUE的預(yù)測模型。利用尋優(yōu)算法,獲取調(diào)優(yōu)參數(shù)組,下發(fā)到控制系統(tǒng),實現(xiàn)制冷系統(tǒng)的最優(yōu)控制。最終通過規(guī)范化的實踐引導(dǎo)和目標導(dǎo)向評測,不斷調(diào)整優(yōu)化,獲取最佳PUE。

iCooling@AI解決方案目前已在華為云廊坊數(shù)據(jù)中心成功部署,全年P(guān)UE可降低超過0.1,年平均值達到1.3以下,年節(jié)約電費數(shù)百萬元。

創(chuàng)新技術(shù)聯(lián)接綠色未來

華為作為全球領(lǐng)先的ICT解決方案供應(yīng)商,在關(guān)注業(yè)務(wù)發(fā)展的同時,更加關(guān)注運營的可持續(xù)性,致力于為社會的可持續(xù)發(fā)展做出貢獻,助力建設(shè)綠色智能的全聯(lián)接世界。根據(jù)華為GIV2025產(chǎn)業(yè)愿景報告,預(yù)計到2025年,通過ICT及基礎(chǔ)設(shè)施節(jié)能技術(shù)的持續(xù)創(chuàng)新,全球ICT行業(yè)平均到每聯(lián)接的碳排放量有望降至15kg,比2015年(75kg)下降80%。數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施作為全聯(lián)接世界基礎(chǔ)的基礎(chǔ),通過融合AI、電力電子技術(shù)、熱力學(xué)技術(shù)、數(shù)字信息技術(shù)、通信技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)等創(chuàng)新性技術(shù),可以獲得更好的能效指標,以此促進環(huán)境的持續(xù)改善。目前華為已在全球部署了800+大型數(shù)據(jù)中心,提供低PUE的數(shù)據(jù)中心能源解決方案,減少耗電量和碳排放。

來源:精密空調(diào) http://mygoldentreasures.com

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