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數據中心全功率鏈解決方案在新架構下的應用

2017-08-17 14:31:01   作者:   來源:CTI論壇   評論:0  點擊:


  "當我們能夠提供數據中心整個功率鏈路核心元器件的技術保障的時候,我們也就實現了將數據中心整個功率鏈路的故障消滅在萌芽狀態(tài)。"這一句在采訪艾默生網絡能源(Vertiv)大中華區(qū)數據中心解決方案高級總監(jiān)吳健先生時候的話,給筆者留下了深刻印象。
  在低價競比的大環(huán)境下,艾默生網絡能源(Vertiv)毫無疑問是為數不多依然追求極致可靠性,且仍舊在技術研發(fā)方面有大量投入的廠商之一,僅在測試驗證環(huán)節(jié)的科研投入就高達2億規(guī)模。從NX、Hipulse U系列UPS、Liebert PEX系列精密空調,一直到易睿系列服務器機柜系統(tǒng)等產品及相關方案,我們能夠在每款產品上看出其決心和實力。
  "在數據中心宕機事故中,有60%以上的事故發(fā)生在供配電系統(tǒng),所以我們非常重視,這也是為什么我們提出全功率鏈的概念,"吳健先生認為,傳統(tǒng)割裂地去看數據中心各個系統(tǒng)是非常不明智的,"我們Vertiv希望提供從大樓的輸入端到IT負載的輸入端--整個功率鏈路的所有設備,從整體上解決各個子系統(tǒng)耦合聯(lián)動問題,避免各種故障和宕機事故,實現最大可能性的可靠性。"
  "云里霧里"看保障型數據中心和利潤型數據中心
  近兩年可以明顯感覺到架構的演進和發(fā)展。從云計算、霧計算,再到邊緣計算,面對傳統(tǒng)云計算在物聯(lián)網應用過程中面臨的網絡塞車、高延時、低服務質量等挑戰(zhàn)時,數據開始從集中化的、離終端的設備和用戶較遠的核心數據中心開始逐漸貼近數據產生的地方。
  "可以看到,IBM、惠普、思科這些常年服務于金融、政府、交通、電力等核心行業(yè)的老牌廠商開始圍繞霧計算和邊緣計算有相對較為深入的討論和關注。事實上,霧計算和邊緣計算對于數據中心而言有著非常深遠的影響,對數據中心提出了更高的可用性、靈活性、節(jié)能性和可擴展性的建設需求。霧計算和邊緣計算的出現,一方面是為了保護關鍵數據業(yè)務,另一方面也是為了實現物聯(lián)網的極快發(fā)展和對海量數據的急速響應。"
  面對市場環(huán)境和客戶需求的變化,艾默生網絡能源(Vertiv)憑借對客戶核心訴求的把握,將回歸"可靠性"作為其產品和解決方案的價值核心。對此,吳健先生表示,"為了更好的實現"不妥協(xié)的可靠性",以及最大化滿足不同客戶對可靠性的要求,在數據中心建設方面,艾默生網絡能源(Vertiv)對數據中心屬性分為兩類-保障型數據中心和利潤型數據中心。一方面,我們針對高可靠、高可用的數據中心建設--也就是保障型數據中心,開發(fā)出了大批量高品質工業(yè)UPS和精密空調,為相關核心系統(tǒng)設備提供高可靠的技術支撐,如NX、Hipulse U系列UPS、Liebert?PEX系列冷凍水型機房專用精密空調;而另一方面,我們針對大型互聯(lián)網企業(yè)也推出了利潤型數據中心的建設方案,更多地利用模塊化的建設思路來實現極短時間內的極速擴展,我們推出了CRV列間空調、EFC自然蒸發(fā)冷卻空調等產品來作為技術支撐。"
  "以云計算數據中心為例,它們往往采用異地災備和雙活架構來規(guī)劃。但實際上,除非災備的數據中心和核心數據中心之間距離小于100Km并保證高速的帶寬連接,否則數據傳輸抖動和不穩(wěn)定隨時有中斷的可能性,數據一定有時延,也就是說,當其中一個數據中心出了問題,而另外一個數據中心如果超過100Km和5ms的時延,數據傳輸就有可能不穩(wěn)定,所以異地災備從理論上來說是無法實現的。因此我們現在談到數據中心建設,往往會堅持"分級的可用性",面不同業(yè)務需求,提供不同的針對性的解決方案。對于關鍵業(yè)務,如支付、金融業(yè)務,還是推薦更高可靠性可用性的架構來進行數據中心建設,保證單個數據中心永不中斷。"
  對此,吳健先生還分享了某知名銀行的建設思路,"銀行有三級機構,從下到上分別是支行、分行和中行。如果所有的數據全部集中在總行的數據中心,一旦發(fā)生時延,甚至是宕機事故,將會帶來諸多不可控的慘重損失,所以邊緣數據中心就有了用武之地。實際上,早在14年,該銀行在各個支行,也就是營業(yè)網點,采用了艾默生網絡能源(Vertiv)的Smart Cabinet解決方案,對它的關鍵數據進行業(yè)務保存。一個Smart Cabinet只有5-10 KVA,功率非常小,但是它能夠對邊緣數據中心的數據進行存儲和保護,在業(yè)務繁忙的時候,通過分布式計算對數據進行預處理,對數據進行過濾,篩掉了網絡搜索等非核心數據,保留了核心數據。"
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