不做“纸糊的”新基建,数据中心运营中的“危”与“机”

作者:青云QingCloud数据中心运营负责人 王少珩

近两年中,“新型基础设施建设”(以下简称“新基建”)已经成为数据中心行业的热门词汇。国家发改委明确指出“新基建”主要包含信息基础设施、融合基础设施、融合创新基础设施三大方面。其中,信息基础设施是ICT行业最重要的组成部分,包含了以5G、物联网、卫星互联网等技术为代表的通信网络基础设施,以人工智能、云计算、区块链等技术为代表的新技术基础设施,以智慧数据中心、智能计算中心为代表的算力基础设施等。

挑战与机遇共存的“新基建”时代。

有了明确的方针指导,各地方政府重点项目投资计划清单的明确,都让我们清晰地看到,在“新基建”的浪潮下数据中心行业发展的重要程度。从行业分析数据上看,自政策指导出台后,数据中心行业再次掀起高潮。帮助传统行业向政府指导的高科技目标升级转型是我们这些“数据中心人”面临的巨大挑战,同时也是一个全新的机遇。

自国家新基建政策出台后,全国地区分布统计分析,华东、华北、华南三个区域的规划新增总机柜数均冲击50万架,北上广深以及周边地区继续领跑全国,其他各省市也出现投资热潮,全国数据中心建设体量猛增。截止2020年7月的数据显示,至2020年底,全国范围内机柜数量超过2000架的数据中心,可以定义为“超大型数据中心”,规划新增单体项目总数约为300个,规划新增机柜总数约为220多万架。

数据中心是基础设施的最底层,是所有信息技术、数据应用的载体,是信息通信的枢纽,是搭建信息化平台的前置条件。青云QingCloud作为数据中心开发运营商,责无旁贷的要求是,以规模和质量赋能数据中心的建设与运营。但真正更高的要求是,我们完成数据中心行业的数字革命,提供智能化运营解决方案,交付出可以跟得上“新基建”步伐的核心基础设施,对数字经济的腾飞给予来自最底层的强力支撑。

数据中心行业的实力“新玩家”即将进场

一场疫情让我们看到,我国体制优势是战胜疫情的根本保障,难以想象在国家的指导下震惊世界的火神山医院拔地而起;难以想象汽车制造厂可以瞬间改为口罩等医疗卫生用品的生产中心。

同样,国家指导的“新基建”下,我们已经看到了诸如杭钢、济钢、武钢等钢铁企业,在数据中心的门口蠢蠢欲动,这些“新玩家”有政策、有土地、有水电,一开始就已经占据了所有先天优势,在数据中心市场将大有可为。

在近期几个国资背景的数据中心建设项目中,业主已经不满足于传统数据中心智能化系统,甚至有业主开始拒绝传统建设模式。在近期落地的某大型数据中心项目中,业主对自建数据中智能化程度的要求高到超乎想象,机器人巡检、无人机巡视、全息沙盘讲演、MR维修协助等科技手段都要求落地实现。我相信,在未来几年,中国IDC行业TOP100的列表将全面洗牌,数据中心智能化一定会影响着运营商的命运。

盲目的智能化升级只能是“纸糊的”新基建

最近几天有圈内的朋友吐槽,“数据中心销售业绩不好,运营成本优化困难,现有的智能化系统还在使用,但是维护的厂商都没了,已经磕磕绊绊使用了很久,但是很多系统都在上传关联,如果替换代价太大,真是食之无味,弃之可惜。”

实际上,这是因为它不智能。如果我们提供的系统平台不是一个产品,而是一个“IDC App Store”,所有的智慧功能在云端软件定义,引入AI算法一键下发或升级,除了满足数据中心本身智能化要求的“刚需”。同时系统算法还可以不断优化升级,随时提供新的增值业务功能场景,实现了功能场景模块“可插拔”的功能,也就实现了软硬解耦,拒绝被硬件条件“绑架”。

其实,这些话还没有完全说透,在这个即将属于5G的时代,设备厂商、生态合作伙伴已经在支持青云QingCloud智能化平台开发5G版本的终端。在当前大环境下,我们最不怕的就是想象力,如果我们的智能化终端硬件同样做到“可插拔”,那么这套系统的生命周期理论上不就是“无限”吗?在这块,青云QingCloud其实已经迈出了很大一步。请记住,“汗水运维”已经赶不上“新基建”的时代脚步。所谓的传统智能化,与硬件强绑定,迭代升级困难,技术淘汰快,也甭想复制推广。

今年,在“新冠”疫情的肆虐下,传统数据中心运营模式已经无法满足最终用户的需求。数据中心运营降低对人的依赖、减少人与人的直接接触已经迫在眉睫。同样,国资新建数据中心项目中,同样看到了非常强烈的智能化、数字化的需求,我们提供的数据中心数据化的运营管理体系使人工内容减少80%,智能化系统大幅降低人员技能要求。

有句玩笑话“前有断电故障责任,后有客户索赔砍刀”,青云QingCloud通过智能化AI巡检减少人工巡检内容,在AI算法的加持下,我们将“被动检查”转化为“主动识别”,结合“无死角”可视化解决方案,提前做好高危风险预判,防患于未然。

数据中心运营效率是检验智能化程度的唯一标准。

这是一个老生常谈的话题,Power Usage Effectiveness(以下简称PUE),数据中心能源效率指标。在当前市场环境如此透明的情况下,如何降低自身成本也是取胜的关键所在。传统制冷系统模式优化能力有限,一般降低 PUE

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