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数据中心基因的作用
大数据时代,数据库的内容不仅海量,而且结构也发生了极大变化。大量非结构化数据的涌入,不仅对数据中心基础设施带来压力,也使数据中心管理平台从“设备级监控”、“被动级管理”、“主动级管理”、“自动化管理”逐步向“智能化管理”迈进。同时,数据中心的规模也在不断地扩大,可能是几千平米。但是现在,越来越多的数据中心已经突破了一万,甚至几万平方米。这在能效管理与建设规划方面都提出了更高的要求。
黄陈宏进一步提出数据中心的“基因”一说,他认为数据中心拥有业务基因和技术基因,“要让我们的数据中心能够跟上云时代的发展,我们必需依靠数据中心的‘基因’。”
国内的通信运营商在全国有几万,甚至几十万个规模不一的基站,如果要把这些基站进行智能化整合,应该怎么做?
曲颖说:“这就要求我们对数据中心的‘基因’有着更深入的认识。如果将企业、或是一个智能机构比作成是一个生命体,那么它的特点由其基因来决定。不同的基因有不同的特征使得数据中心有着不同的特质。举个例子,如何满足客户在两周之内要完成移入一万片刀片服务器的要求,这就需要你能够掌握数据中心的基因密码,然后在此基础上实现快速重组。通信企业在并购后,存在不同组织结构下的IT设施如何进行更有效整合的问题。这对于数据中心的建设与运行,也是一个很大的课题。这个时候,只有充分了解掌握了这些IT设施的“基因”,并进行重组,才有可能达成目的,组合成一个全新模式。”
事实上,在数据中心的规划、建设过程中,也无时不刻需要考虑到“基因”问题。在能效管理环节,“基因”更是关键点。据了解,在北京上地的IBM数据中心项目中,施耐德通过重组基因的方式,复制优质基因,帮IBM实现了PUE从1.77下降到1.5以下,每年节约运行成本约100万人民币;位于北京经济技术开发区(BDA)的Telehouse北京数据中心,施耐德电气可帮助其实现高达25%的节能目标,并达到Telehouse在中国大陆地区的最低PUE值,实现最高能效水平。
“经过这样优化之后的数据中心,才有可能是最优质的、最赚钱的数据中心。”曲颖说。
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