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2018年是邊緣數據中心的一年

隨著高速移動互聯網和物聯網的發展，所有的連接都在產生數據，尤其是IOT、4K視頻、AR/VR、AI/ML和自動駕駛等應用對于海量數據處理、高速傳輸和實時響應的需求不斷增加，將所有這些信息流傳輸到云服務或數據中心進行處理的效率太過低下。邊緣運算似乎正成為最佳的解決方案。這就對未來數據中心的計算模式產生了影響，邊緣數據中心必定是數據中心發展的重要組成部分。

邊緣計算是在靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近的端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網絡服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。

與云計算相比，邊緣計算是從數據源頭入手，以“實時、快捷”的方式與“云計算”進行應用互補。云計算更側重于“云”，主要實現最終數據分析與應用，它所有的數據都需要匯總到后端的數據中心去完成，而邊緣計算則強調“端”所在的物理區域，通俗講，是就近為用戶提供網絡、計算、存儲等資源，更能滿足用戶實時性業務的需求。

邊緣數據中心介于核心數據中心和用戶之間，它處于最接近用戶的地方，可只通過廣域網和核心數據中心保持實時的數據更新，直接為用戶提供良好的服務。不僅可以避免傳遞重復的數據，也使得當地用戶獲得與訪問核心數據中心無差異的服務，更重要的是用戶體驗性更好。

按照IDC的統計數據，到2020年將擁有超過500億的終端與設備聯網，未來超過50%的數據需要在網絡邊緣側分析、處理和儲存，邊緣計算所面對的市場規模非常巨大。如今邊緣數據中心已廣泛存在，尤其在互聯網的數據中心領域里，只有這樣互聯網才能提供優質的網絡訪問體驗。

全閃存將成為數據中心最佳存儲方案

在過去的2017年，存儲市場被SSD、NVME等閃存技術所革新。前面說過，數據中心在數據存儲、處理等方面需要有所作為，但是傳統的機械硬盤不太給力。受性能限制，使用機械硬盤的數據中心已經無法滿足需求，越來越多的新建數據中心開始選擇全閃存的解決方案。

數據中心發展到現在，除了需要更大容量的存儲需求外，對性能的要求越來越高，特別是面對當前各種各樣的應用，例如移動支付、移動社交等，數據中心需要更低的延遲，更快的執行效率，以保證各種應用的快速響應。雖然，數據中心服務器的CPU、內存性能都在不斷的提高，但由于受到磁盤性能的影響，執行效率并沒有得到大幅的提高，而全閃存的數據中心解決方案，就可以很容易的解決數據中心存儲性能過低的問題。

從每G的成本來看，閃存的價格要高于機械硬盤。但從總體成本來看，全閃存其實還是比較便宜的。第一，由于閃存是未來的主力，因此各廠家在這塊的技術投入力度非常大，閃存的價格在不斷的降低，未來肯定會降到一個相對合理的價位。第二，從購買和后期使用的成本來看，閃存有著明顯的優勢。這主要是因為閃存雖然購買成本高，但故障率較機械硬盤要低很多，并且在能耗、運維和軟硬等方面成本更低。第三，從性能和價格角度來講，閃存的性價比更高，這是毋庸置疑的。

據Gartner預計，到2020年主要數據將只使用SSA（全閃存陣列）的數據中心所占的比例將從目前的零增長到25%.可以預見，全閃存將成為未來最佳的數據中心解決方案，并應用于企業的關鍵核心業務上面。

數據中心網絡架構重構進行時

網絡是數據中心里海量數據的“高速公路”，這些“高速公路”的建設必須要統一規劃設計，才能充分發揮網絡互聯優勢。一個擁有先進架構的網絡可以節約成本支出，避免頻繁發生故障，方便去運維，對于數據中心的發展至關重要。隨著云計算、大數據、虛擬化等技術的發展，數據中心網絡架構具備了創新性的發展動力。

首先是經典網絡向VPC網絡演進。經典網絡實現所有用戶共享公共網絡資源池，用戶之間未做邏輯隔離，用戶內網IP由系統統一分配，相同內網的IP無法分配給不同用戶。而VPC（Virtual Private Cloud，私有網絡）為用戶建立一塊邏輯隔離的虛擬網絡空間，在VPC內，用戶可以自由定義網段劃分、IP地址和路由策略，可以在VPC中創建子網，每個子網中可以添加多臺云主機，安全可提供網絡ACL及安全組的訪問控制。

其次是堆疊設備向獨立設備網絡演進。堆疊實現了網絡設備虛擬化功能，即將多臺設備虛擬化成了一臺設備，方便網絡管理，網絡結構更加簡單，是近十年內普及應用的創新技術。不過堆疊技術屬于私有技術，各網絡廠商的設備之間是無法做堆疊的，限制了堆疊技術的演進。同時，堆疊設備雖然提升了網絡備份能力，但如果出了問題，也可以堆疊設備都彈掉，反而不如獨立設備安全，尤其是需要對堆疊設備進行軟件升級時，一定要中斷網絡業務才能完成。因此，堆疊技術已經越來越不適合有高可靠性要求的數據中心，數據中心掀起了去堆疊化運動。

第三是基礎網絡由二層轉發變為三層轉發。在二層網絡里經常會出現廣播風暴或者環路問題，采用全三層方式，不僅可以減少環路發生，還能夠提升網絡帶寬利用率。三層網絡雖然配置復雜，但現在可以通過控制器自動化部署，只要將網絡設備的端口通過線纜連接好，所有網絡配置都是自動化部署。

第四是網絡帶寬越來越高，單端口速率由40G/100G向200G/400G邁進，現在數據中心內部互連40G非常普及，幾乎成了云數據中心的標配，網絡出口采用100G的也不少，這種情況在三年前還不多見，可見網絡帶寬發展的速度有多快，而且這種局面很快又將改變。

第五是降低基礎網絡復雜度，網絡的連接和配置都將傻瓜化。這就需要SDN和NFV兩大利器，SDN是面向網絡架構的創新，NFV是面向設備形態的創新，利用這兩大利器使得網絡設備的配置部署變得極其簡單，或是通過控制器直接下發轉發的流表，或是通過控制器直接下發VXLAN配置，不需要人工干預。人們只需要在控制器上點點鼠標就可以完成業務部署、日常監控和故障處理。

網絡重構已經成為數據中心技術發展的熱點，數據中心迎來了網絡改革的時代。隨著網絡架構的演進，網絡由封閉走向了開放，更加適應未來數據中心業務發展的需要。

自驅動數據中心的AI時代

網絡、服務器、存儲，以及虛擬化設備通常由不同管理團隊使用各種工具進行管理，這就是為什么大部分管理成本往往用在部署，監控，更新和故障排除方面的原因。而企業的IT預算有限，還要考慮應用程序的增加，而實現自動化能夠讓機器人幫助人工完成重復性任務。

亦如自動駕駛技術一樣，數據中心也迎來自驅動時代。數據中心管理正變得集中、自動化，并且通過軟件而不是硬件來管理。我們正在看到機器學習、云計算、虛擬化等等技術的整合，以提高整體數據中心的運維效率。特別是人工智能技術和機器學習的引入，IT團隊將能夠專注于更重要的任務，而不是日常瑣碎的運維管理。

數據中心天然就是一個海量數據庫，每天生成的和轉發的數據都在呈指數增長，有了這些數據，再利用大數據技術去分析，就能得到很多有意義的數據，人工智能再對這些數據進行學習，往往能獲得意想不到的收獲。比如谷歌的大實驗室中心現在已經開始用人工智能技術幫助自己節省電力開支了，谷歌的數據中心用電量已經被節省了幾個百分點，而僅這一項就節省了數億美元。

同時，我們也需要看到AI需求成為未來數據中心需求增長和創新的主要動力，與此同時，AI技術也將幫助數據中心提升運營效率，構建智能數據中心。

在自動化水平提升的同時，我們看到數據中心融合化趨勢也非常明顯。超融合基礎架構（HCI）的引入大幅度簡化了數據中心的設計和部署、運維，另外就是數據中心與云服務能力的集成，特別是混合云。這些都在影響數據中心的設計和運行方式。

來源：中國IDC圈

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