後疫時代 資料中心華麗轉型

隨著5G技術逐步朝成熟發展,帶動了邊緣運算需求,加上AI人工智慧熱潮加速各產業領域的布建,企業開始對數據、資料傳輸、運算資源的需求大增。為了跟上5G、AI人工智慧等新興技術的演進,資料中心的服務供應商面臨必要的轉型壓力。

5G、AI人工智慧等新興技術的演進,資料中心的服務供應商面臨必要的轉型壓力。 (圖/123RF)

再加上自2020年以來,新冠肺炎疫情催化企業數位轉型,雲端服務的採用成了維持營運、提升競爭力的重要關鍵,原本部署於公司內部的資料中心也逐漸由本地轉往雲端,或以雲原生環境推出新應用服務,技術重點也將朝向資料管理能力、能源與電源管理技術、高彈性IT架構、儲存、在地化運算能力等方向來發展。

邊緣資料中心崛起 混合IT為主流

從資料中心的基礎架構與設備來看,資料中心由傳統機房演變至今,在基礎架構與設備已有大幅的轉變,目前以貨櫃型資料中心為主,其規模可為一個或多個18~42U的貨櫃所組成,依所需之伺服器、供電、空調、配線、管路等基礎設備彈性配置於貨櫃之中,便於移動、擴充、更換和快速布建。

由於物聯網的快速發展,促使終端數據量劇增,近年來資料中心的規模,除了大型資料中心(如Google、Amazon、Meta等)大者恆大外,小型分散式邊緣資料中心(Edge Data Center;EDC)也開始受到市場的關注。換言之,大型資料中心的布建與運作成本不同於邊緣設備與客戶的需求,未來邊緣資料中心將依任務導向,部署於在地或於企業中特定場域(例如:微型資料中心、模組化資料中心),除了降低空間成本,同時保留貨櫃型資料中心的優點,供應商將以提供運算能力、基礎設備和IT解決方案的客製化專案為主;而客戶端的應用模式除了使用雲端服務外,還增加「雲端+邊緣」、「雲端+微型」、託管等模式。

遠端監控節省人力 避免服務中斷

根據美國研究顧問公司Gartner預估,到2025年時,全球邊緣運算基礎設施的式場規模將達179億美元,另外10億美元投入升級邊緣資料傳輸的光學模組和網路應用。

隨著資料中心模組化且可快速部署,未來邊緣資料中心與微型資料中心的數量將愈來愈多,企業對託管的需求也會提升,所以不論對於服務供應商或是企業而言,在有限的人力下,資料中心的維護與維運會是一大挑戰。增強式AI人工智慧的應用,可以協助企業透過遠端隨時監控電力、冷卻裝置、配電模組、不斷電系統(UPS)等設備狀況,進行事件記錄,除了減輕員工一人可能管理數百個微型資料中心的工作負擔,當發生故障時亦主動發出警訊和故障排除建議、更可預測設備使用的生命周期,在發生問題前進行更換,以避免服務中斷事件發生。

AI加值能源管理 降低能耗省成本

值得注意的是,隨著全球資料量的增加,用電量約每四年增加一倍,以美國為例,平均一年的耗電量超過900億千瓦(kW)。主要原因為5G、AI人工智慧、數據分析等技術需求所引起,使用者對於資料傳輸速度的要求提高、功能需求愈來愈多,造成伺服器運算能力負擔,相對產生的功耗也增加。從硬體設備來看,資料中心過度運行將造成設備溫度過高與運算效能低落,需要透過好的冷卻設備來降低其能源使用效率(Power Usage Effectiveness;PUE)。也因此,愈來愈多結合AI人工智慧功能的機房、機櫃型電源分配器(Power Distribution Unit;PDU)產生,包含遠端電源管理和資料中心環境監控功能,透過冷卻感測器與冷卻管理系統的即時訊息,以達到資料中心的最高效率。

從2022年世界行動通訊大會(Mobile World Congress;MWC)觀察到,國際大廠為了因應全球低碳永續推動,相繼推出各式散熱解決方案,在算力、儲存與設備高彈性、高網速、綠色的升級,均為本次展會賣點,例如:亞馬遜網路服務(Amazon Web Services;AWS)宣示將在2040年達到淨零碳排,將推出以碳足跡為主的雲端工具,免費提供給AWS客戶,幫助其了解碳排放量;華為推出全棧數據中心,以提供高運算、彈性儲存、一站式快速服務與節能為主要服務訴求。未來資料中心朝向邊緣-雲端化、密集化與綠色永續發展已是大勢所趨。

疫情下,資料中心的四大變身。(圖/工研院)

 

(本文由工研院產業科技國際策略發展所分析師葉逸萱授權轉載)

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