新基建背景下，數(shù)據(jù)中心作為支撐新基建發(fā)展的重要 IT 基礎(chǔ)設(shè)施，愈發(fā)受到重視。除三大運(yùn)營商外，BAT 等互聯(lián)網(wǎng)巨頭近年也開始大力投入數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和布局。近日，InfoQ 記者來到華為云貴安數(shù)據(jù)中心實(shí)地探訪，進(jìn)一步了解 AI 和大數(shù)據(jù)等技術(shù)在支撐超大型數(shù)據(jù)中心日常運(yùn)轉(zhuǎn)所發(fā)揮的作用。
坐落在貴安新區(qū)數(shù)谷大道 1 號(hào)的“童話小鎮(zhèn)”，也是華為云全球最大云數(shù)據(jù)中心
2016 年，華為與貴州省政府簽署戰(zhàn)略合作協(xié)議，數(shù)據(jù)中心正式投建。目前華為云貴安數(shù)據(jù)中心一期已經(jīng)投入使用，共建設(shè)有 9 棟機(jī)房，預(yù)計(jì)未來三到五年還會(huì)有更多機(jī)房建成。
據(jù)華為云營銷部長董理斌介紹，貴安數(shù)據(jù)中心規(guī)劃為華為全球最大的云數(shù)據(jù)中心，全部建成后可容納 100 萬臺(tái)服務(wù)器。它也是華為云業(yè)務(wù)的重要承載節(jié)點(diǎn)，主要承載華為云、消費(fèi)者云和華為內(nèi)部流程 IT 等業(yè)務(wù)。“如果以貴州為中心，用一千公里畫一個(gè)半徑，貴安華為云數(shù)據(jù)中心的服務(wù)范圍能夠輻射到重慶、廣西、廣東、云南、四川等周邊省份和地區(qū)。”
除了建設(shè)數(shù)據(jù)中心以外，華為云貴安數(shù)據(jù)中心還將承擔(dān)華為全球 IT 維護(hù)工程師基地、員工培訓(xùn)實(shí)習(xí)基地的職能。預(yù)計(jì)將有約 600-800 位 IT 維護(hù)工程師對(duì)數(shù)據(jù)中心提供支持與服務(wù)，每年還將有大量人員到園區(qū)進(jìn)行全景化實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)、實(shí)習(xí)等。
當(dāng)前，華為云在中國布局了五大數(shù)據(jù)中心，除了貴安和烏蘭察布外，還有京津冀、長三角、粵港澳片區(qū)三大核心數(shù)據(jù)中心。在國內(nèi)數(shù)據(jù)中心規(guī)劃中，華為云主要基于時(shí)延來進(jìn)行數(shù)據(jù)中心的冷、溫、熱布局，其中冷服務(wù)主要建在低成本地方，溫服務(wù)貼近沿海的低成本地方，熱服務(wù)則布局在貼近客戶需求的地方。在海外，華為也在歐洲、中東、非洲、亞太、拉美等區(qū)域建立了本地?cái)?shù)據(jù)中心。
在董理斌看來，當(dāng)前數(shù)據(jù)中心及相關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)目前仍處在飛速發(fā)展階段。僅在貴州，華為云就已為超過 800 家貴州企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供服務(wù)，全省 62 家省直部門 1438 個(gè)數(shù)據(jù)資源都已上云。而據(jù)中國信息通信研究院數(shù)據(jù)，截至 2020 年底，我國在用數(shù)據(jù)中心機(jī)架總規(guī)模超過 400 萬架，近 5 年年均增速超過 30%。
但數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的同時(shí)，也帶來了能耗大幅增長的問題。據(jù)《中國數(shù)據(jù)中心能耗現(xiàn)狀白皮書》，早在 2015 年，全國大數(shù)據(jù)中心的耗電量已達(dá) 1000 億 kWh，相當(dāng)于三峽電站全年的發(fā)電量；2018 年這個(gè)數(shù)值迅速爬升至 1609 億 kWh，超過上海全年的社會(huì)用電量。
能耗問題如何破解？
今年 7 月 14 日，工業(yè)和信息化部印發(fā)《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023 年）》（以下簡稱“行動(dòng)計(jì)劃”）明確指出：到 2021 年底，全國數(shù)據(jù)中心平均利用率力爭提升到 55%以上，總算力超過 120EFLOPS，新建大型及以上數(shù)據(jù)中心 PUE 降低到 1.35 以下；到 2023 年底，全國數(shù)據(jù)中心機(jī)架規(guī)模年均增速保持在 20%左右，平均利用率力爭提升到 60%以上，新建大型及以上數(shù)據(jù)中心 PUE 降低到 1.3 以下，嚴(yán)寒和寒冷地區(qū)力爭降低到 1.25 以下。
PUE，即 Power Usage Effectiveness，這是一項(xiàng)用于評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)中心能源效率的指標(biāo)，它的值取自數(shù)據(jù)中心消耗的所有能源（總能耗）與 IT 設(shè)備消耗的能源的比值。 其中數(shù)據(jù)中心總能耗包括 IT 設(shè)備能耗和制冷、配電等系統(tǒng)的能耗，因此 PUE 值通常大于 1，PUE 值越接近 1 表明非 IT 設(shè)備耗能越少，即能效水平越好。
華為云營銷部長董理斌介紹機(jī)房實(shí)時(shí)環(huán)境
華為云貴安數(shù)據(jù)中心的能效比 PUE 做到了 1.12，處于業(yè)界領(lǐng)先水平。董理斌在采訪中向 InfoQ 表示，為了把 PUE 做到盡可能低，華為云采取了多重手段。
首先，數(shù)據(jù)中心選址貴安主要也是基于氣候的考慮，貴安年均溫度約 15℃，空氣質(zhì)量良好，沒有化學(xué)、顆粒物污染，使采用直通風(fēng)自然冷卻成為可能。為了充分利用自然冷源，放置服務(wù)器的機(jī)房建筑相比其他普通建筑也做了一些特殊設(shè)計(jì)，包括更高的層高和用百葉窗替代普通窗戶，而百葉窗背后其實(shí)就是一個(gè)個(gè)的機(jī)柜。冷風(fēng)經(jīng)大樓百葉窗送進(jìn)機(jī)房，熱風(fēng)經(jīng)熱通道從樓頂排出。
其次，數(shù)據(jù)中心設(shè)施區(qū)和辦公區(qū)域采用中溫冷凍水系統(tǒng)，散發(fā)的熱量一部分通過瀑布和湖面實(shí)現(xiàn)自然冷卻，另一個(gè)部分通過熱回收技術(shù)用于游泳池和辦公區(qū)冬季制熱，實(shí)現(xiàn)余熱回收，減少熱損耗。此外還引入了服務(wù)器液冷技術(shù)，能夠把熱量直接從芯片上帶走，減少制冷無關(guān)損耗，提升設(shè)備密度降低能效比。
AI 技術(shù)也在其中發(fā)揮了重要作用，基于 AI 技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)隨業(yè)務(wù)功率的變化實(shí)時(shí)調(diào)整制冷功率、削峰平谷，使各服務(wù)器負(fù)荷均衡，進(jìn)一步提升資源使用效率比。同時(shí)在供電環(huán)節(jié)用功率半導(dǎo)體替換銅器件，結(jié)合智能算法，又能進(jìn)一步降低供電損耗。
華為云稱，在滿負(fù)荷運(yùn)行的情況下，預(yù)計(jì)每年可節(jié)省電力 10.1 億度，減少碳排放 81 萬噸，相當(dāng)于年植樹 3567 萬棵。
智能運(yùn)維：人均運(yùn)維設(shè)備數(shù)量提升 10 倍
在數(shù)據(jù)中心生命周期中，數(shù)據(jù)中心運(yùn)維管理是數(shù)據(jù)中心生命周期中最后一個(gè)、也是歷時(shí)最長的一個(gè)階段。如何用盡可能少的運(yùn)維人員高效完成數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維工作，同樣是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)。
隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模不斷擴(kuò)大，當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，想要在幾十萬甚至上百萬臺(tái)服務(wù)器中，通過人工來確定故障具體發(fā)生在哪個(gè)機(jī)房、哪個(gè)機(jī)柜、哪臺(tái)機(jī)器，并找到出問題的具體原因，已經(jīng)非常困難。為了解決這個(gè)問題，華為云結(jié)合智能傳感和 IoT 等技術(shù)構(gòu)建了數(shù)字孿生平臺(tái)，可以實(shí)時(shí)顯示數(shù)據(jù)中心環(huán)境和設(shè)備的狀態(tài)，把供電和制冷全鏈路狀態(tài)以及各模塊每臺(tái)服務(wù)器工作狀態(tài)、工作溫度全部可視化。
運(yùn)行中的河圖機(jī)器人
結(jié)合華為河圖虛擬增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，運(yùn)維工程師可以非常方便地實(shí)時(shí)看到機(jī)柜溫度、濕度、通風(fēng)等機(jī)房環(huán)境信息，人均運(yùn)維設(shè)備數(shù)量提升了 10 倍，故障定界定位時(shí)間也從 30 分鐘大幅降低到 1 分鐘。
據(jù)了解，河圖是華為在 2019 年 8 月推出的底層技術(shù)平臺(tái)，定位數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，其核心能力包括全場景空間計(jì)算能力、AR 步行導(dǎo)航、場景編輯、渲染等核心技術(shù)。
此外，借助大數(shù)據(jù)分析和 AI 技術(shù)，還可以提前分析可能存在的隱患，對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施故障進(jìn)行預(yù)測并發(fā)布智能風(fēng)險(xiǎn)提醒，從而把運(yùn)維工作從“被動(dòng)”變?yōu)椤爸鲃?dòng)”，防范于未然。
