当今现代数据中心的基础设施对于数字化转型的未来至关重要。数字化的速度和持续的变化率对数字生态系统的每个部分提出了新的更高要求。
以全球互联网流量的持续增长为例,根据全球市场研究公司TeleGeography的数据,由于全球大流行,全球互联网流量在2020年以前所未有的速度激增,今年继续增长 28%。作为正在发生的变化的一个指标,这很清楚地提醒我们拥有高性能、可扩展、随时满足需求的基础设施不再是一种奢侈——这是一种必须的场景。
今天的数据驱动型企业正在重塑他们的工作方式,这推动了对新型基础设施的需求,这种基础设施可以帮助他们实现下一代计算能力,容纳不断增长的数据量,同时实现可持续发展。IT行业需要对此作出回应,以创建一个全球数字基础设施,该基础设施可以大规模和快速地提供高性能计算 (HPC)、数据处理和存储服务,并在推动其核心的可持续IT实践方面发挥核心作用随着社会继续转向全数字经济。
然而,现实是大多数数据中心仍然遵循传统模型,其中数据处理和存储设施的容量和可用性是根据具有典型工作负载的传统企业需求来规划的。IT工作负载与核心基础设施之间的关系需要以更大的灵活性来设计和构建,以使数据中心设施能够扩展以满足客户不断增长的需求。
通过利用人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 方面的创新,数据中心可以更好地控制关键基础设施、数据处理、工作负载和应用的监控和管理,从而获得更好的实时运营可见性。这不仅为当今的组织创造了效率、性能提升和成本降低,而且还推动了可持续的 IT 计划,并构成了未来全球业务核心基础设施的支柱。 通过可持续计算实现 IT 脱碳
除了对更强大、面向未来的基础设施的需求不断增加之外,可持续性也面临着相当大的压力。能够找到新的替代方案以确保高性能应用的连续性和可靠性,并以具有成本效益和节能的方式变得至关重要。
除此之外,对能源需求的增加给英国和欧洲的大部分电网带来了压力,随着人们对气候危机的认识不断加深,一场完美的风暴正在酝酿之中。这就是核心基础设施至关重要的地方,HPC 数据中心在其未来设计中扮演着重要角色。
能源密集型工作负载不仅消耗大量能源,而且还会产生大量热量。在大多数国家,这意味着需要昂贵的基础设施来冷却设备——在成本、碳足迹和电力使用方面。
尽管工作负载总体上朝着更高的密度发展,但当今的大多数数据中心并不是为了支持这种密度水平而构建的。这迫使数据中心设施保持非常大的占地面积,以便能够容纳扩展所需的空间(或空机架)。这样做没有什么好处——冷却系统对于此类工作负载效率不高,能源最终被浪费在冷却上,而且没有热再利用或循环热回收系统。
这就是为什么基于工作负载级别的性能与可持续性分析的环境地理布局为寻求“绿色”运营并专注于更好地获得负担得起的、可靠的和可再生电力的组织提供了真正的机会。
例如,北欧往往是数据中心设施的首选地点。因为该地区有幸受益于低环境温度和久经考验的可再生能源基础设施。凭借积极支持环境和影响气候变化的关键政府举措,北欧人还可以推动可持续 IT 并推动更好的生态系统,从而通过热量再利用和当地区域供热回收来支持循环经济。
将高性能和计算密集型工作负载迁移到北欧等地区会产生更多的容量、灵活性和可扩展性,以促进数字创新并推动当今的可持续业务实践。
我们需要思考: 我们是否正在建设以满足未来的需求? 哪些因素将推动这种需求——效率还是权宜之计? 即将出现的哪些新技术会扰乱竞争环境?
成功将根据明天的情况来衡量,而不是今天。数据中心运营商能够在更大容量、更低功耗和完全可持续模式的对立需求之间游刃有余,同时仍然是商业上可行的选择,很可能被认为是成功的。
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