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數據中心不可預測的未來
來源:UPS應用
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作者:wjgoodups
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發布時間: 2016-11-30
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如今，數據正在接管我們的生活。隨著數據通過網絡從上到下，從設備到個人無處不在，從現在起未來十年，數據中心更加成為關鍵任務。作為一種資源，計算本身在未來十年需要對合作伙伴和渠道如何應用設備，以及企業和個人如何與周圍的世界互動進行檢討和重新審視。業界專家認為，很少有人真正理解計算需求的上升是如何繼續改變和發展的，特別是那些涉及到“三位一體”的大數據/分析/人工智能（AI）的進入我們的日常生活的財富500強企業。
數據在日常生活中驅動著經濟的發展，并在時刻創新。如今，拿走你的智能手機，你就會失去聯系親人的能力，通過Facebook，可以更好地與朋友和鄰居進行溝通，跟蹤最新的身體狀態，購買飛*，預訂酒店房間，關閉商業交易，研究競爭對手的舉動，獲知天氣預報等，而這些只是為數據中心背后的一些應用程序和接口。
人們更多的需求正在改變數據中心的應用與發展，數據中心需要更多的應用程序計算能力，更快的處理能力，更好的電源效率，更多的帶寬，以及更多的應用程序。未來的熱點話題，包括物聯網（IoT），5G，虛擬現實，增強現實，以及大數據。然后以深度學習/機器學習的形式添加人工智能（AI），以幫助終端用戶進行更加快速的分析。
當人們致力采用大數據，數據分析和人工智能（AI）的應用時，都會需要高性能計算（HPC），而實現的路徑很多。目前服務器的設計正在從商用現貨（COTS）處理器（這里所指的是英特爾）轉移到優化芯片或專用芯片，以提供更高的計算能力。這并不是什么秘密。亞馬遜，Facebook，谷歌，IBM和微軟公司都在研發網絡和人工智能（AI）的專用處理器，因為COTS已經落后于摩爾定律的發展曲線，而摩爾定律的放慢使得英特爾公司的產品易于替代，其他公司可能會提供速度更快、成本更低更、參數范圍更好的產品。
人們對更多計算能力的需求意味著對更多功率的需求，規劃人員通過采用優化的冷卻技術與直流電源，以獲得更高的效率，甚至備用電源。采用物聯網和人工智能（AI）技術，可以為Google和其他數據中心提供一些“良性循環”的電力節省。但數據中心的電能消耗的增加必然會影響大型數據中心運營商的運營，而那些財富500強公司和地方政府致力于采用更多的可再生能源。
數據中心規劃未來的復雜問題是政治因素。在理想的世界中，數據的位置不重要，“云”是無邊界的，沒有監管規則。但是隱私問題和國家安全攔截數據的政策迫使各國政府將數據保留在其主權邊界內。那么誰擁有云中的數據，擁有多長時間？有多少種不同類型的調節可以影響數據存儲？在地理鏡像服務器和多級備份的容錯世界中，“被遺忘的權利”是否可執行和實用？
在接下來的一段時間里，行業專家計劃在未來十年內對數據中心的問題進行前瞻性研究，這并不意味著將揭曉所有的答案，因為一些未來的技術和趨勢尚未出現或證明自己，例如衛星網絡使用激光傳輸數據，與傳統光纖相比有著更低的傳送延遲。現在是時候開始對此進行討論與思考了，否則就會太晚了。
數據在日常生活中驅動著經濟的發展，并在時刻創新。如今，拿走你的智能手機，你就會失去聯系親人的能力，通過Facebook，可以更好地與朋友和鄰居進行溝通，跟蹤最新的身體狀態，購買飛*，預訂酒店房間，關閉商業交易，研究競爭對手的舉動，獲知天氣預報等，而這些只是為數據中心背后的一些應用程序和接口。
人們更多的需求正在改變數據中心的應用與發展，數據中心需要更多的應用程序計算能力，更快的處理能力，更好的電源效率，更多的帶寬，以及更多的應用程序。未來的熱點話題，包括物聯網（IoT），5G，虛擬現實，增強現實，以及大數據。然后以深度學習/機器學習的形式添加人工智能（AI），以幫助終端用戶進行更加快速的分析。
當人們致力采用大數據，數據分析和人工智能（AI）的應用時，都會需要高性能計算（HPC），而實現的路徑很多。目前服務器的設計正在從商用現貨（COTS）處理器（這里所指的是英特爾）轉移到優化芯片或專用芯片，以提供更高的計算能力。這并不是什么秘密。亞馬遜，Facebook，谷歌，IBM和微軟公司都在研發網絡和人工智能（AI）的專用處理器，因為COTS已經落后于摩爾定律的發展曲線，而摩爾定律的放慢使得英特爾公司的產品易于替代，其他公司可能會提供速度更快、成本更低更、參數范圍更好的產品。
人們對更多計算能力的需求意味著對更多功率的需求，規劃人員通過采用優化的冷卻技術與直流電源，以獲得更高的效率，甚至備用電源。采用物聯網和人工智能（AI）技術，可以為Google和其他數據中心提供一些“良性循環”的電力節省。但數據中心的電能消耗的增加必然會影響大型數據中心運營商的運營，而那些財富500強公司和地方政府致力于采用更多的可再生能源。
數據中心規劃未來的復雜問題是政治因素。在理想的世界中，數據的位置不重要，“云”是無邊界的，沒有監管規則。但是隱私問題和國家安全攔截數據的政策迫使各國政府將數據保留在其主權邊界內。那么誰擁有云中的數據，擁有多長時間？有多少種不同類型的調節可以影響數據存儲？在地理鏡像服務器和多級備份的容錯世界中，“被遺忘的權利”是否可執行和實用？
在接下來的一段時間里，行業專家計劃在未來十年內對數據中心的問題進行前瞻性研究，這并不意味著將揭曉所有的答案，因為一些未來的技術和趨勢尚未出現或證明自己，例如衛星網絡使用激光傳輸數據，與傳統光纖相比有著更低的傳送延遲。現在是時候開始對此進行討論與思考了，否則就會太晚了。
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