2021年,數據中心將加速部署新興技術。高性能網絡不斷增長的需求,管理效率的提高以及COVID-19疫情的影響等全球重要趨勢都將對數據中心新興技術的部署產生影響。外賣訂單的增多和實體店零售購物的大幅下滑,大大推動了線上銷售的增長,也對數據中心帶來了顯著影響。以下是2021年數據中心的四大發展趨勢:
加速向云遷移
在非“常態”的情況下,大小型企業都在向云遷移,且無論疫情態勢如何,這種趨勢都將在2021年提速。之前還處在觀望中的企業,如今正快速地轉向采取基于云的模式來運營業務。許多安排員工在家辦公的企業已經采用了基于云的應用,以推行遠程辦公策略,而零售商則緊隨行業巨頭們的步伐,將銷售工具轉移至云端。
與云計算相關的另一大趨勢是私有云基礎設施的加速采用。此前業界還普遍認為,一切最終都會轉移到公有云中。但從許多企業的需要看,他們偏愛將財務、醫療保健等敏感信息保存在私有云中。與此同時,還有一些應用根本無法轉換到公有云。而那些運維大型數據中心的企業也發現,私有云的價格要低于公有云。因此,大多數企業將采用公有云和私有云混用的形式,來管理其應用和數據,這也將成為一種行業的標準做法。
增加人工智能的采用
融合人工智能(AI)應用一直是數據中心的大勢所趨,且該趨勢在2021年并無放緩跡象。盡管在疫情期間推出的應用在疫情結束后仍可能繼續被使用,但上述趨勢確實與COVID-19疫情有著較強的關聯性。AI被用于推動安全和安防應用的發展,例如自動體溫測量、免接觸式授權、支付和控制系統以及人員流量監控,同時AI也被應用于暖通空調控制和照明等樓宇管理系統。
通過處理大量數據或ML(機器學習)訓練集,能夠開發復雜的AI算法。例如,可掃描數百萬張人臉,以提供一種能夠全面了解人類表情細微差別的算法。算法創建完成后,可負責對大量實時信息做出反應,例如面部抽動、皺眉和瞳孔擴張等。
AI/ML數據通常存儲在龐大的數據池中,而配備加速器的專用服務器,例如GPU,非常適合處理AI/ML任務。數據中心網絡正在增加帶寬,為這些系統提供足夠大的數據管道,從而實現經濟且高效的AI工具的開發。
物聯網部署將激增
隨著企業致力于實現更完善的設施和人員管理,物聯網應用正在迅速激增。諸如LTE-M和Zigbee等較新的連接協議,讓溫度、水消耗、空間占用、暖通空調控制和其他應用的無線傳感器得以應用,而以太網供電(PoE)更使得從Wi-Fi接入點到監控攝像機等所有應用的統一高效成為可能。
物聯網提供了關鍵數據。舉例來說,物聯網可以推動制造的優化,使AI在流程控制方面的應用成為一種趨勢。若要實現機器間的通信,數據通信系統必須實現非常低的延遲。而延遲也是將那些新的較小的分布式系統或邊緣數據中心(邊緣數據中心用以支持近距離的應用和服務)部署時主要考量的因素。這種趨勢正在加速分布式網絡的設施部署,以支持大量的邊緣數據中心應用。
隨著物聯網應用的不斷增加,預計生成的數據量也將呈指數級增長。處理IoT數據最行之有效的方法,可能就是在位于邊緣的本地處理數據。據Gartner預測,到2025年,約65%的服務器將被部署在邊緣數據中心。
推動光纖發展
遠程辦公人員和購物者對快速響應的需求將推動光纖的廣泛采用。光纖雖存在已久,但隨著數據中心在2021年逐漸采用400G以太網,其部署將進一步加速。盡管受疫情影響,2020年400G的部署速度有所放緩,但預計這種情況將在2021年有所改善。
此外,數據中心的容量將持續增長,其效率也勢必需要不斷提升。由于前幾代銅纜在速度和傳輸距離方面均達到了上限,因此需要更高效的網絡交換設備,并推動“光纖到服務器”的使用,這也正是光纖網絡帶動網絡設備及光學器件帶寬提升的原因。IEEE802.3db工作組的目標是服務器的連接達到100、200和400Gbps的速度,這將有助于開發基于VCSEL的低成本光學器件(多模光纖收發器)在短距離中的應用。與此同時,在銀行數據中心、企業樓宇等有著高帶寬需求的領域,領先的OM5多模光纖正持續獲得市場青睞并成為理想的解決方案,為多種企業網絡環境下的關鍵應用保駕護航。
在2021年,適應并滿足遠程辦公人員和客戶的需求,使設施更安全、更高效并實現性能提升,將成為數據中心的關鍵趨勢。隨著行業持續變革,推行這些計劃的企業將走在數字化浪潮的前沿。
加速向云遷移
在非“常態”的情況下,大小型企業都在向云遷移,且無論疫情態勢如何,這種趨勢都將在2021年提速。之前還處在觀望中的企業,如今正快速地轉向采取基于云的模式來運營業務。許多安排員工在家辦公的企業已經采用了基于云的應用,以推行遠程辦公策略,而零售商則緊隨行業巨頭們的步伐,將銷售工具轉移至云端。
與云計算相關的另一大趨勢是私有云基礎設施的加速采用。此前業界還普遍認為,一切最終都會轉移到公有云中。但從許多企業的需要看,他們偏愛將財務、醫療保健等敏感信息保存在私有云中。與此同時,還有一些應用根本無法轉換到公有云。而那些運維大型數據中心的企業也發現,私有云的價格要低于公有云。因此,大多數企業將采用公有云和私有云混用的形式,來管理其應用和數據,這也將成為一種行業的標準做法。
增加人工智能的采用
融合人工智能(AI)應用一直是數據中心的大勢所趨,且該趨勢在2021年并無放緩跡象。盡管在疫情期間推出的應用在疫情結束后仍可能繼續被使用,但上述趨勢確實與COVID-19疫情有著較強的關聯性。AI被用于推動安全和安防應用的發展,例如自動體溫測量、免接觸式授權、支付和控制系統以及人員流量監控,同時AI也被應用于暖通空調控制和照明等樓宇管理系統。
通過處理大量數據或ML(機器學習)訓練集,能夠開發復雜的AI算法。例如,可掃描數百萬張人臉,以提供一種能夠全面了解人類表情細微差別的算法。算法創建完成后,可負責對大量實時信息做出反應,例如面部抽動、皺眉和瞳孔擴張等。
AI/ML數據通常存儲在龐大的數據池中,而配備加速器的專用服務器,例如GPU,非常適合處理AI/ML任務。數據中心網絡正在增加帶寬,為這些系統提供足夠大的數據管道,從而實現經濟且高效的AI工具的開發。
物聯網部署將激增
隨著企業致力于實現更完善的設施和人員管理,物聯網應用正在迅速激增。諸如LTE-M和Zigbee等較新的連接協議,讓溫度、水消耗、空間占用、暖通空調控制和其他應用的無線傳感器得以應用,而以太網供電(PoE)更使得從Wi-Fi接入點到監控攝像機等所有應用的統一高效成為可能。
物聯網提供了關鍵數據。舉例來說,物聯網可以推動制造的優化,使AI在流程控制方面的應用成為一種趨勢。若要實現機器間的通信,數據通信系統必須實現非常低的延遲。而延遲也是將那些新的較小的分布式系統或邊緣數據中心(邊緣數據中心用以支持近距離的應用和服務)部署時主要考量的因素。這種趨勢正在加速分布式網絡的設施部署,以支持大量的邊緣數據中心應用。
隨著物聯網應用的不斷增加,預計生成的數據量也將呈指數級增長。處理IoT數據最行之有效的方法,可能就是在位于邊緣的本地處理數據。據Gartner預測,到2025年,約65%的服務器將被部署在邊緣數據中心。
推動光纖發展
遠程辦公人員和購物者對快速響應的需求將推動光纖的廣泛采用。光纖雖存在已久,但隨著數據中心在2021年逐漸采用400G以太網,其部署將進一步加速。盡管受疫情影響,2020年400G的部署速度有所放緩,但預計這種情況將在2021年有所改善。
此外,數據中心的容量將持續增長,其效率也勢必需要不斷提升。由于前幾代銅纜在速度和傳輸距離方面均達到了上限,因此需要更高效的網絡交換設備,并推動“光纖到服務器”的使用,這也正是光纖網絡帶動網絡設備及光學器件帶寬提升的原因。IEEE802.3db工作組的目標是服務器的連接達到100、200和400Gbps的速度,這將有助于開發基于VCSEL的低成本光學器件(多模光纖收發器)在短距離中的應用。與此同時,在銀行數據中心、企業樓宇等有著高帶寬需求的領域,領先的OM5多模光纖正持續獲得市場青睞并成為理想的解決方案,為多種企業網絡環境下的關鍵應用保駕護航。
在2021年,適應并滿足遠程辦公人員和客戶的需求,使設施更安全、更高效并實現性能提升,將成為數據中心的關鍵趨勢。隨著行業持續變革,推行這些計劃的企業將走在數字化浪潮的前沿。