数据中心实际情况

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一、数据中心也就是IDC机房将来的业务发展何去何从？？大厂商掀起“机器维护”热潮

在新基建浪潮中，腾讯、阿里巴巴等大厂商投入千亿建设超大规模数据中心。各大厂商也纷纷运用各种新技术来“养机”。数据中心作为基础设施，之前在最底层一直被忽视。但随着数字化的快速推进，数据中心的变化将更好地体现新基建中“基础设施+技术”的内涵。对于数据中心来说，只有实现技术创新，能够合理存储和处理数据，满足高层次需求，支撑数字经济腾飞，才能实现其真正价值。

下一波技术创新的高峰

随着大型工厂建设的加速，国内数据中心如雨后春笋般涌现。据中国工业信息网统计，2020年全球IDC处理的数据流量将达到15.3ZB，占全球产生流量的99.35%；数据显示，IDC在全球数据流量的处理中占据主导地位。

如今，数据中心正在向空间集约化和大规模单机发展。截至2019年底，大型超大规模数据中心数量增至504个，其中151个数据中心处于不同建设阶段。集约化发展提高了单个机房的利用率，有利于发挥规模效应，降低初期建设成本和后续运营成本。对于规模较大的公司来说，主效应会更加明显。

数据中心发展流程的弱点

1超大规模数据中心的背后是令人难以置信的能源消耗。

服务器每年的功耗持续增加。为了避免旧机房因机柜供电不足而造成停电，通过将机位空出来解决问题。这不仅导致空间利用率低，而且导致能源消耗降低，同时也造成不必要的浪费。预计2020年我国数据中心用电量将达到2962亿千瓦时[3]，超过三峡发电量。因此，解决能源消耗问题刻不容缓。

2.数据中心运营安全指标日益提高。

数据中心需要安全出入管理和消防系统的全面规范，以及发生事故时制定应急措施和人员的能力。紧急安全程序。在保证所有基础设施正常运行的同时，所有设备也必须及时维护和修理。

3.灾难性运维

故障工单半夜把人吵醒，一不小心就容易出事。例行检查是数据中心运维过程中最重要的部分。运维人员保持警惕，通过日复一日重复数千次抄表，发现设备隐患。产业发展不一定要单纯依靠劳动力。日常操作和维护应使用适当的辅助工具，将有限的人力从机械工作中解放出来。

那么数据中心如何实现绿色发展、智能规划、易运维呢？Hightopo等国内企业正在积极回答这个问题。

建立可视化运维管理平台，解决问题

可视化改造数据中心机房

针对复杂、多数据中心系统场景和动态。使用HTML5WebGL标准实现3D图形渲染技术，并将其集成到基于浏览器核心的小程序中，以便更方便地交付。还采用hightopo轻量级架构，支持跨平台展示，实现大数据的多端口分析。

数据中心环境可视化

利用3D仿真技术对机房内的各种设备进行建模，对设备进行全寿命周期实时监控和周期维护。为了保证数据中心机房的正常运行，运维系统还具备烟雾温湿度监测、供电、门禁等监控功能。可实时监控机房内部环境。时间，及时发现存在的问题并远程控制系统调节工作状态。

资产管理及能耗可视化

针对数据中心能耗过高的问题，系统监控数据中心每年的用电量数据中心整体环境、机柜租赁费率、建筑IT用电量、柴油发电机、电力容量等。实时监控并提供相关历史数据，方便管理人员进行节能调整。它还支持精确的资产定位，记录设备型号和状态，保证机柜的高利用率，避免资源浪费。精细化运维可节省总运营成本20%左右。

可视化运维管理

通过可视化管理改变数据中心运维模式。管理人员可以通过在线监控系统了解设备的健康状况，并远程查看机柜的维护记录、历史信息和历史故障，为评估设备安全提供直观的数据库。将运维人员从机械工作中解放出来，减轻运维压力。同时也为数据中心人员分配提供人性化的解决方案。

迎来智能运维时代

由于边缘计算产生的巨大流量和5G的高带宽，各地数据中心设蓬勃发展。密集、大规模的IDC需要复杂、自动化、自动化的系统。和目视管理。Hightopo提供的数据中心机房可视化解决方案帮助企业实现能耗、运维、人力资源的精细化管理，引领企业走上节能增效的发展道路。在数字经济快速发展的时代，数据中心可视化转型必须未雨绸缪。

参考资料：官网-Web配置

-图普软件