李榮

業(yè)內(nèi)人士認(rèn)為目前正在進(jìn)行一場革命性的變革浪潮，而且正在改變企業(yè)向客戶提供服務(wù)的方式。然而，諸如此類的報告并不總是準(zhǔn)確的。例如，人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）正在推動數(shù)據(jù)中心的變革。

調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司發(fā)布的名為《數(shù)據(jù)中心即將消亡，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)》的調(diào)查報告表明，到2025年，80 %的企業(yè)將關(guān)閉其傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心、而目前僅有10 %的企業(yè)關(guān)閉。該報告表示傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心將專用于其他地方無法支持的非常具體的服務(wù)，或支持那些經(jīng)濟(jì)效益最高的本地系統(tǒng)。

報告還指出，隨著互連服務(wù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算和SaaS產(chǎn)品繼續(xù)激增，企業(yè)保留傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)勢有限。

這份報告表明，人們認(rèn)為目前正在進(jìn)行一場革命性的變革浪潮，而且正在改變企業(yè)向客戶和企業(yè)提供服務(wù)的方式。然而，諸如此類的報告并不總是準(zhǔn)確的。例如，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)正在推動數(shù)據(jù)中心的變革。那么，他們不僅會推動數(shù)據(jù)中心管理，而且還會將數(shù)據(jù)中心從將會消亡的預(yù)測中拯救出來。

1.時尚行業(yè)和計(jì)算機(jī)行業(yè)的相似之處

在人們看來，很容易在時尚行業(yè)和計(jì)算機(jī)行業(yè)之間劃清界限。雖然每年都會推出一些新事物，并從根本上改變一切（或者他們希望如此），這至少是供應(yīng)商想要發(fā)生的事情。如果不符合當(dāng)前的趨勢，它們會增加失敗的可能性。然而，許多企業(yè)卻陷入了困境。

很多行業(yè)專家對行業(yè)和技術(shù)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測，并得出結(jié)論：雖然大多數(shù)預(yù)測都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，但它們發(fā)生的時間比預(yù)期的要晚得多。同時，它們也產(chǎn)生了比預(yù)期更大的影響。同樣，客戶經(jīng)常被告知一些技術(shù)已經(jīng)消亡，這有點(diǎn)像預(yù)測磁帶已經(jīng)消亡，或者無紙辦公室即將到來一樣。

業(yè)內(nèi)專家認(rèn)為，IT行業(yè)似乎從來沒有擺脫過極端的激情，那么，人們該如何看待Gartner公司的預(yù)測呢？盡管看起來完全不切實(shí)際，但數(shù)據(jù)中心仍繼續(xù)存在。而在專家看來，數(shù)據(jù)中心將永遠(yuǎn)存在，因?yàn)樵谡麄€行業(yè)所見證的所有變化中，它們一直是計(jì)算技術(shù)的基石：如計(jì)算、客戶機(jī)一服務(wù)器拓?fù)?、互?lián)網(wǎng)、個人電腦革命以及業(yè)務(wù)向云端的遷移，還有其他的技術(shù)，其中包括磁帶。

因此從表面上看，Gartner公司的報告很容易被駁回。但是，考慮到一些嚴(yán)重依賴IT功能的技術(shù)，以及用戶對IT的期望，IT行業(yè)傾向于關(guān)注速度和饋送開發(fā)，以滿足不斷增加的縮短響應(yīng)時間的需求：采用更快的CPU、更快的緊密耦合內(nèi)存和I/O、固態(tài)磁盤，而自動駕駛車輛、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將成為數(shù)據(jù)海嘯。

2.數(shù)據(jù)重點(diǎn)

對數(shù)據(jù)的重視將在未來定義IT基礎(chǔ)設(shè)施。傳統(tǒng)上，人們使用數(shù)據(jù)作為達(dá)到目的的手段進(jìn)行計(jì)算和處理，然后得到結(jié)果。數(shù)據(jù)將被分類為訪問和保留成本層。

第一層用于緊密耦合的高速、高成本、低延遲存儲，存檔數(shù)據(jù)可能位于完全不同的低成本解決方案中。然而，在行業(yè)中，人們看到了數(shù)據(jù)是如何被感知和使用的。在某些情況下，數(shù)據(jù)作為一種商品出售，其交付方式非常類似于傳統(tǒng)的制造過程。流媒體播放和音樂公司就是一個很好的例子。

在后期制作和數(shù)字化之后，Netflix、亞馬遜和Spotify就像傳統(tǒng)的產(chǎn)品制造商一樣，將他們的數(shù)據(jù)和產(chǎn)品存儲在云端，然后將它們運(yùn)送到客戶的邊緣。對于Netflix公司，邊緣在本地互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商（ISP）購買后即可使用。因此，這相當(dāng)于為數(shù)據(jù)交付優(yōu)化的簡單“即付即用”體系結(jié)構(gòu)。

3.不同的要求

物聯(lián)網(wǎng)、自主駕駛車輛提供了另一個例子。企業(yè)也可以投入到智慧城市，以獲得良好的衡量。它們有非常不同的數(shù)據(jù)和計(jì)算要求，這些設(shè)備發(fā)出的數(shù)據(jù)以狀態(tài)信息的形式存在，在許多情況下，例如控制工業(yè)過程，其中一些狀態(tài)數(shù)據(jù)是可操作的。根據(jù)數(shù)據(jù)的即時性，對如何以及何時處理該數(shù)據(jù)的考慮因素有所不同。

這就引出了這樣的問題：在云中可以做到這一點(diǎn)嗎？或者延遲和緊迫性是否需要邊緣附近的小型計(jì)算功能，例如大型煉油廠。當(dāng)必須跨多個物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備做出決定，以及當(dāng)有阻塞的通信鏈接返回到云端時。事情很容易失控。同樣重要的是，所有的歷史數(shù)據(jù)都需要流回一個點(diǎn)，在這個點(diǎn)上它可以采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行處理。

考慮聯(lián)網(wǎng)車輛和智能城市共同管理交通流量和阻塞。他們需要一些強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲能力來收集潛在的數(shù)萬臺設(shè)備的所有數(shù)據(jù)，如汽車、攝像頭、交通流量監(jiān)視器以及與應(yīng)急服務(wù)的互動，加之信息和娛樂數(shù)據(jù)會被傳遞到車輛，這些將需要雙向的流量，如果人們能將應(yīng)急服務(wù)車輛和交通管理系統(tǒng)連接起來，那么在擁擠的城市中就能更快地通行。

4.定義基礎(chǔ)設(shè)施

那么，這些需求是如何定義基礎(chǔ)設(shè)施的呢？傳統(tǒng)上，需要一個龐大的數(shù)據(jù)中心來處理，而這需要一種更為動態(tài)的方法，在這種方法中，可以根據(jù)需要自動增加或減少額外的資源，例如在緊急情況下。

另一個變化很大的方面是不斷增長的計(jì)算功能。幾年前，手機(jī)只能存儲電話號碼和短信。如今，每個智能手機(jī)都擁有令人難以置信的存儲和計(jì)算功能。

然而，人們正在構(gòu)建越來越多的應(yīng)用程序，客戶將要求他們的設(shè)備具有更高的復(fù)雜性，例如測量員將平板電腦用于監(jiān)測土壤結(jié)構(gòu)，或者醫(yī)護(hù)人員在救護(hù)車中掃描患者，并使用人工智能診斷癥狀或評估他們的傷害。為了滿足這種額外的計(jì)算需求，用邊緣或云計(jì)算的一種補(bǔ)充計(jì)算功能的形式連接到用戶的輔助計(jì)算功能。將來，每個人都將擁有自己的個人小型計(jì)算和存儲設(shè)備，隨時隨地跟隨他們自動遷移到最近的訪問點(diǎn)。

5.數(shù)據(jù)方程

人們所做的一切都創(chuàng)造了越來越多的數(shù)據(jù)。反過來，作為企業(yè)和消費(fèi)者，人們將消耗越來越多的數(shù)據(jù)。無論是進(jìn)出云平臺、數(shù)據(jù)中心還是邊緣計(jì)算，移動這些不斷增長的數(shù)據(jù)都是非常痛苦的。這種痛苦來自于網(wǎng)絡(luò)對于正在移動的數(shù)據(jù)量來說并不夠快的事實(shí)。無論在這個問題上投入多少帶寬，一旦達(dá)到兩位數(shù)毫秒的延遲，在沒有使用廣域網(wǎng)（WAN）數(shù)據(jù)加速解決方案來減輕延遲和數(shù)據(jù)包丟失影響的情況下，廣域網(wǎng)性能將幾乎沒有改善。

那么，數(shù)據(jù)中心的未來是什么？一切業(yè)務(wù)都會遷移到云，是因?yàn)樗阋藛?？情況并非總是如此。當(dāng)企業(yè)明智地使用云平臺時，采用云計(jì)算將會非常經(jīng)濟(jì)有效，但它不是解決數(shù)據(jù)中心所有問題的靈丹妙藥。毫無疑問，人們使用、操縱和存儲數(shù)據(jù)的方式發(fā)生了巨大變化。然而，數(shù)據(jù)中心的作用將隨著IT其他方面的發(fā)展而發(fā)展。以磁帶為例，從在線存儲到近線存儲、備份到歸檔，數(shù)據(jù)中心技術(shù)也將隨之發(fā)展。

數(shù)據(jù)中心將保留一些關(guān)鍵功能，其中一個功能將包含延遲關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫。有一些公司在云計(jì)算中查找數(shù)據(jù)庫時遇到了不良響應(yīng)（以及最終用戶投訴），迫使他們遷移回數(shù)據(jù)中心。由于未來需要高度靈活的分布式數(shù)據(jù)和計(jì)算需求，數(shù)據(jù)中心將轉(zhuǎn)變?yōu)橐灾笓]和控制功能為主。

6.實(shí)現(xiàn)靈活性

為了達(dá)到這種靈活性，必須擺脫現(xiàn)有的人工操作方法?，F(xiàn)在是使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來提供高水平的自動化抽象來創(chuàng)建靈活的動態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施的時候了。

移動數(shù)據(jù)對于在需要時將數(shù)據(jù)放在所需位置的能力至關(guān)重要。傳統(tǒng)上，廣域網(wǎng)優(yōu)化被用來提高遠(yuǎn)距離的數(shù)據(jù)吞吐量，但這種技術(shù)具有嚴(yán)格的帶寬限制。為了在高速網(wǎng)絡(luò)上最大化數(shù)據(jù)的功能，需要使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的廣域網(wǎng)數(shù)據(jù)加速解決方案，如PORTrockIT。

Dell EMC公司人工智能戰(zhàn)略技術(shù)專家Tabet表示，他認(rèn)為數(shù)據(jù)中心管理人員應(yīng)采用人工智能來找到優(yōu)化數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的更好方法。

Aera科技公司創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Shariq Mansoor補(bǔ)充道：“沒有人工智能，幾乎不可能運(yùn)營有利可圖的數(shù)據(jù)中心。因此可以說，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是推動數(shù)據(jù)中心向前發(fā)展所必需的技術(shù)。”他說，有了它們，就可以管理數(shù)據(jù)流，并提高數(shù)據(jù)速度———即使使用原有架構(gòu)也是如此。有鑒于此，全球業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心可能會發(fā)生變化，但它仍有發(fā)展的未來。