大数据时代的基石数据中心发展解读（3）

2018-09-24 06:08

海底数据中心获微软等巨头青睐

2018年6月，微软在苏格兰奥克尼群岛海岸线附近的水域中部署了潜水艇式水下数据中心。微软将一艘40英尺长的船沉入位于苏格兰近海的奥克尼群岛海岸，该数据中心有12个机架，共有864台服务器。微软表示，它可以在无需维护的情况下保存数据和处理信息长达五年。

图微软把数据中心沉入海底

微软选择建立水下数据中心的目的是提高近水地区的网络速度，这些地区通常缺乏基础设施。而视频流和游戏需要更强大的基础处理设施才能连接到互联网。微软英国首席执行官辛迪罗斯周三表示：“全球近一半的人口生活在大片水域附近，让数据中心离数十亿网民更近将确保更快、更顺畅的网络浏览、视频流和游戏，同时企业可以享受人工智能驱动的技术。”

利用海水、湖水降温不止微软一家。中国的阿里巴巴利用千岛湖对服务器进行冷却，这种方式也使其年均PUE低于1．3，最低可达到1．17。

AI控制环境参数在谷歌数据中心实践

几年前，谷歌通过旗下的DeepMind，开始研究如何利用机器学习更好地冷却其数据中心。不过当时系统只是提出建议，而人工操作员则决定是否实施这些建议。

而近日，根据外媒报道，谷歌已经通过AI来降低其数据中心的运营成本。最新的DeepMind建立起了足够有用的模型，可以让人工智能供电系统完全控制环境冷却。新的冷却系统已经在一些谷歌的数据中心就位。每隔5分钟，系统就会轮询数据中心内的数千个传感器，并根据这些信息作出最佳操作。当然，这里有各种各样的制衡机制，因此谷歌的一个数据中心因为这种机制而陷入瘫痪的可能性很小。

图谷歌使用AI控制机房温度的数据中心

DeepMind和大多数机器学习模型一样，这个模型在收集了更多数据后会变得更好。与数据中心的历史能源使用量相比，它现在平均能够节省30％的能源。

值得注意的是，谷歌显然是在试图节省开支，但在很多方面，该公司也把这看作是一种推广自己机器学习服务的方式。毕竟，能够在数据中心起作用的东西也应该在大型办公楼里起作用。DeepMind的工作人员在声明中写道：“从长远来看，我们认为有可能将这项技术应用到其他工业领域，在更大规模的范围内帮助应对气候变化。”

政策红利多样、市场需求旺盛、趋向规模发展，数据中心正在政府、企业、市场的多重因素推进下实现质与量的快速飞跃。近年来，不断提升的机柜功率密度和数据中心节能降耗的需求推动数据中心的制冷方案朝密封通道和行级近端制冷的方向发展。同时，数据中心业务的实时性和高可靠性要求又对数据中心制冷设备提出高可靠、易维护的要求。

可以预见，未来的机房空调市场前景广阔，低能耗、高运行稳定性、冷却效率更高、更加节省空间的产品将更加契合客户需求，获得市场青睐。

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