1. 程式人生 > 資訊 >探訪華為全球最大雲資料中心:建成可容納 100 萬臺伺服器

探訪華為全球最大雲資料中心:建成可容納 100 萬臺伺服器

按:雲端計算只有走到了一定程度的規模化,才能夠將集約化的優勢作用發揮出來。而作為支撐雲端計算服務的基礎設施 —— 資料中心,也因為雲架構帶來的變革,使得雲資料中心越來越朝著綠色、節能、自動化、服務化等層面演進。

上週,雷鋒網深度探訪了華為雲貴安資料中心(一期)。預計貴安資料中心將成為華為全球最大的雲資料中心,整體專案完成後,將容納 100 萬臺伺服器。

2016 年,華為雲與貴州省政府簽署合作協議,目前一期共建設有 9 棟機房,預計未來三到五年還會有更多機房建成。

相比過去已經開服投產的雲資料中心,百萬級規模的超大資料中心,已經成為很多雲廠商著力發展的方向。

隱藏在大山裡“歐洲小鎮”—— 華為雲貴安資料中心

貴安資料中心的投入力度,一方面源自華為和華為雲本身對資料中心的業務要求,另一方面也源自資料中心本身向百萬叢集規模發展時對能耗、對可靠性本身的規劃。

不同一樣的“大”資料中心

當前,華為雲在中國佈局了五大資料中心。其中,貴安、烏蘭察布是華為雲一南一北兩大雲資料中心,同時在京津冀、長三角、粵港澳地區佈局了三大核心資料中心。華為雲資料中心的冷、溫、熱佈局,由時延來決定。冷服務主要建在低成本地方,溫服務可以貼近沿海的低成本地方,熱服務要佈局在貼近客戶需求的地方。

目前國內頭部雲廠商以及運營商在內,都在加速建設雲資料中心,且依據不同地域各有特色。儘管從地域性上考慮,各地雲資料中心的使用情況會有政府政策的支援推動影響,但更重要的是,華為雲仍會著力打造不同地區資料中心的差異性。

華為雲營銷部長董理斌告訴雷鋒網:

“比如在正在建設的烏蘭察布資料中心,我們希望將其打造為動畫渲染基地。結合我們自身在伺服器優化、AI 等層面的優勢塑造,首先將(動畫渲染)這部分客戶吸引過來。”

而在貴州,華為雲已為超過 800 家貴州企業數字化轉型提供服務,全省 62 家省直部門 1438 個數據資源都已上雲。

“在貴安資料中心,如果以貴州為中心,用一千公里畫一個半徑,華為雲貴安資料中心的服務範圍能夠輻射到重慶、廣西、廣東、雲南、四川等周邊省份和地區。”

據雷鋒網瞭解,貴安資料中心將規劃為華為雲業務的重要承載節點,承載華為雲和華為流程 IT、消費者雲等業務,目前華為消費者部分業務已經部署其中。

此次走訪中,雷鋒網還了解到華為雲近年來與“雲上貴州”在政務雲方面有了深入合作,並建設了“一雲一網一平臺”,通過大資料手段全面提升政府治理能力。

或許,隨著華為雲資料中心在貴安的逐漸落成、開服,通過與雲上貴州的合作,這裡還進一步對外支援更多當地政企數字化轉型的程序。

除了資料中心本身外,華為雲貴安資料中心還將承擔華為全球 IT 維護工程師基地、員工培訓實習基地的職能。預計將有約 600-800 位 IT 維護工程師對資料中心提供支援與服務,每年還將有大量人員到園區進行全景化實戰培訓、實習等。

可以說,隨著貴安資料中心逐步完善落實,資料中心為華為雲上業務提供了強有力的支撐,同時也將逐漸容納越來越多的應用場景和計算形態。

兩個關鍵詞:低碳、智慧

“綠色低碳、智慧化”已經成為考核資料中心的主生命線,因為這直接決定了資料中心本身的效能。

在綠色低碳方面,貴安資料中心可以做到體 PUE(資料中心總能耗/IT 裝置能耗)低至 1.12。能夠做到這一步,首先選址很重要。

據雷鋒網瞭解到,貴安地區年均溫度 15℃,空氣質量良好,沒有化學、顆粒物汙染,可以採用直通風方式,充分採用自然冷源。冷風經大樓百葉窗送進機房,熱風經熱通道從樓頂排出。資料中心設施區和辦公區域採用中溫冷凍水系統,散發的熱量一部分通過瀑布和湖面實現自然冷卻,另一個部分通過熱回收技術用於游泳池和辦公區冬季製冷,實現餘熱回收,減少熱損耗。此外,貴安資料中心還引入了液冷技術,提升裝置密度降低能效比,能夠做到將熱量直接從晶片上帶走。

同時,資料中心還運用 AI 技術進行削峰平谷,使得各伺服器負荷均衡,提升資源使用效率比。在供電環節,用功率半導體替換銅器件,進一步降低供電損耗。滿負荷執行的情況下,預計每年可節省電力 10.1 億度,減少碳排放 81 萬噸,相當於年植樹 3567 萬棵。

而另一個值得關注是資料中心的智慧化運維管理。目前很多雲資料中心也開始逐漸採用 AI 和大資料分析技術,以提升資料中心的可靠性。

結合智慧感測和 IoT 等技術構建數字孿生平臺,實時顯示資料中心環境和裝置的狀態,供電和製冷全鏈路狀態以及各模組每臺伺服器工作狀態、工作溫度。

比如,在機房內部資料中心還採用了智慧機器人進行日常的巡檢。藉助華為河圖虛擬增強現實技術,通過機器人攝像頭及感測裝置,可以幫助運維工程師看到機櫃溫度、溼度、通風的機房環境資訊,人均運維裝置數量實現 10 倍提升。

董理斌進一步告訴雷鋒網:

“除了在故障發生後怎麼運維處理外,利用 AI 和資料視覺化技術,還可以實現運維故障的預防,即在故障發生前就能進行預判,降低對業務產生的負面影響。”

資料中心建設者們

當下,資料中心建設被納入到新基建以來,各地政府都有在規劃有關資料中心的建設。截止 2019 年,中國資料中心數量大約有 7.4 萬個,大約能佔全球資料中心總量的 23%,超大型、大型資料中心正在成為趨勢。

但與此同時,“碳達峰”、“碳中和”對資料中心的建設又提出了一個新要求。本質上,資料中心也是公認的高耗能行業,資料中心如何能進一步降低碳排放,對於我國實現“碳中和”的目標意義重大。

在走訪中,我們瞭解到:今年 4 月廣東省能源局釋出《關於明確全省資料中心能耗保障相關要求的通知》,提出為合理控制全省資料中心建設總體規模,2021-2022 年除支援對現有資源進行整合及企業建設有邊緣計算自用需求的專案(1000 個標準機櫃以下的小型資料中心)外,原則上全省不再新增資料中心機櫃。

類似的動作其實已經不止在廣東省發生。在此之前,京津冀、長三角及珠三角區域分佈了大量的資料中心。而這些地區在資料中心的新建審批過程中,對於 PUE 等能耗指標的考核已經愈發嚴格了。

這種背景下,“東數西算”成為當前資料中心建設的一種思路,即東部的資料流動到環境適宜的貴州、內蒙古、甘肅、寧夏等西部地區進行儲存、計算。

資料中心的建設既需要考慮市場供需情況,也要確保以碳中和、碳達峰為目標降低能耗的問題。以需求為導向,合理控制資料中心總體規模,同時對資料中心自身提效,將成為接下來各地各雲廠商投建資料中心將面臨的重要課題。