未来一年数据中心技术发展的三个方向
考虑到数据中心技术开发的谨慎性(例如关键基础设施、非公共协议等的保密性)。)，不冒很大风险就不可能做出具体的预测。 然而，通过与供应商和分析师的对话和分析，人们可以了解数据中心技术的一些发展方向。
以下将重点介绍数据中心技术的三个发展方向和趋势，研究机构认为这三个方向和趋势将在2020年及以后实现，具有重要意义。 首先，机器学习和操作数据收集为智能数据中心管理工具提供了新的可能性。其次，应重新关注由机器学习驱动的电源和冷却技术的功率密度，并减少边缘计算机部署计算基础设施的需求。第三，对数据中心技术开发的热情很高，这可能有一天会使柴油发电机成为数据中心的备用电源成为历史。
1。数据驱动的数据中心管理
多年来，大型供应商一直在讨论向数据中心管理工具(即DCIM软件)添加预测性分析维度 与此同时，Nlyte和Vigilent等较小的公司将把预测工具推向市场。
其中，施耐德电气和威替夫公司这两家主要供应商去年12月表示，他们正在从客户设备中收集足够的运行数据，并已开始引入可行的预测功能。 vertiv服务执行副总裁
史蒂夫·拉拉(Steve Lalla)表示:“我们有一个非常大的数据池，有数十亿行数据。我们认为，开始改变提供服务和解决方案的方式，变得更加可预测，并开始研究服务级别协议(SLA)是非常重要的 “
供应商继续通过他们的监控软件(内部部署和不断增加的SaaS)从客户系统收集数据 拉拉说，随着时间的推移，数据的标准化和组织变得越来越好，使其对分析有用。
施耐德电气有限公司创新部高级副总裁兼安全动力部首席技术官凯文·布朗表示，公司致力于建立预测数据中心管理功能，并以软件即服务的形式提供这些功能(SaaS)，这始于三年前。
他说，“今天，我们在云中有足够的数据，我们开始启动预测分析。更复杂的电池传感模型和机器学习算法不再是理论问题。” 这些产品将于本季度发布。 “
他说施耐德目前正在收集部署在客户数据中心的25万到30万台设备的数据。 他说，该公司雇佣了一个特殊的数据科学家团队，当它拥有大约20万台设备时，该团队开始对他们的一些算法的准确性感到自信。 例如，要有足够的信心去预测不间断电源的电池何时会出现故障。 施耐德希望收集更多数据来做到这一点 他解释说，“算法越强，需要的数据就越多。” 标准将继续提高，这取决于用户想要的算法的复杂性。 “
数据中心行业权威认证机构正常运行时间研究所研究执行主任安迪·劳伦斯(Andy Lawrence)在最近的一次网上研讨会上表示，机器学习的出现促进了数据中心管理软件的恢复。 DCIM软件市场的发展曾经充满希望，但并没有许多人预期的快速增长。虽然进展缓慢，但用户已经认识到了这一点。 正常运行时间研究所研究副总裁
朗达·阿斯谢托说，DCIM现在可以被视为主流技术。 所有的数据中心都有某种DCIM，不管它叫DCIM还是其他名字。 最重要的是，已经部署了足够的数据中心管理软件来收集数据，这些数据现在可以用于构建机器学习驱动的预测分析和自动化功能。
数据可用性和机器学习技术的快速发展正在推动数据中心管理软件的发展。 但是还有第三个驱动因素:边缘计算 当用户计划在生成数据的地方部署许多小型计算节点时，他们很快就会遇到经济地运行分布式基础架构的问题。 DCIM等工具，特别是那些作为云计算服务提供的工具(如SaaS)，非常自然，可以通过一个集中控制台实现远程监控和管理功能。 施耐德电气创新和数据中心副总裁
史蒂文·卡里尼(Steven Carlini)表示，“边缘计算已经成为施耐德电气基础设施管理SaaS战略的核心 使用基于云计算的管理系统进入数据中心的想法是，在许多情况下，数据需要存储在现场，我们已经解决了这个问题。 当大规模部署时，它确实更有价值。 真正的价值将处于边缘 “
2。边缘计算越来越小、越来越快，无论在哪里，
边缘计算都给设计数据中心技术的工程师带来越来越大的压力，他们需要使数据中心变得更小、更密集。
例如，施耐德电气最近发布了迄今为止最小的微型数据中心:一个6U机柜，可以容纳服务器、网络设备和不间断电源，并且可以壁挂式安装。 布朗说，他预计微数据中心产品将在2020年为施耐德带来大量收入
Vertiv在2019年更新了电源产品组合，推出了一系列功率密度更高的不间断电源。 奎克表示，在公司的所有产品中，机架式GXT5系列不间断电源在其设计中充分考虑了边缘计算的需求，其功率范围从500伏安到10kVA(有些型号支持208伏电压，而另一些型号支持208伏和120伏电压)
边缘计算也是施耐德公司今年10月宣布与浸没式冷却技术提供商Iceotope和电子分销商及信息技术集成商Avnet合作后的一个重要考虑因素。
Icepotope的冷却方法不将服务器浸入液体冷却剂中，也不在主板上安装冷却管直接向芯片输送冷却水，而是将冷却剂注入密封的服务器机箱中。 这意味着该解决方案可以部署在标准数据中心机架中，标准服务器可以水冷。
浸没冷却技术解决的主要问题是高功率密度。 机器学习的增长推动了用于训练深度学习模型的GPU服务器的增长。 这些耗电的图形处理器芯片的功率密度远远超过标准数据中心设计水平。 许多用户仍然可以使用空气冷却技术，液冷后门热交换器可以直接冷却机架上的空气，这是解决这个问题最流行的方法。
然而，浸没冷却技术的支持者强调其效率优势。 这些解决方案不需要风扇，可以节省电力。 布朗说:“在许多环境中使用液冷技术可以降低至少15%的能耗 “
此外，边缘计算解决了许多问题 移除风扇等其他相关组件，这意味着故障组件较少。 然而，在更小的空间中提供更高的功率密度使得在没有太多空间的地方部署边缘计算设施变得更容易。 也解决了灰尘问题，因为灰尘可能会损坏信息技术设备
分析师Ascierto表示，尽管供应商对边缘计算很感兴趣，但正常运行时间研究所的调查显示，对边缘计算能力的需求仍然不大。 迄今为止，对功率在100千瓦或更低的微型数据中心的大部分需求是由对服务器机房或已经存在计算能力的远程位置的需求驱动的。
阿斯切罗说，预计2020年对边缘计算的需求不会激增 一旦物联网设备和5G无线基础设施再次部署，预计2020年后将出现巨大的需求浪潮
3。致力于更好的备用电源
数据中心设计的另一个重大转变刚刚开始，可能要到2020年电池或其他技术取代柴油发电机时才会发生
正如劳伦斯指出的，柴油发电机也将成为数据中心的一个问题，部署和维护成本高，噪音和空气污染也很严重。 然而，到目前为止，它们已经成为数据中心不可或缺的一部分，数据中心通常每周7天、每天24小时运行。
数据中心运营商一直在探索柴油发电机的两种替代品:燃料电池和电池，其中锂离子电池是一项特别有前途的技术。
彭博能源目前在几个数据中心部署燃料电池。犹他州的一个易趣数据中心使用布鲁姆能源公司的燃料电池代替柴油发电机作为备用电源。
劳伦斯表示，布鲁姆能源公司的试点项目将从2019年开始部署，以取代柴油发电机。 此外，一两个主要的托管服务提供商已经对这个问题进行了研究。
随着电动汽车行业在提高能源密度和降低锂离子电池成本方面取得巨大进展，锂离子电池迅速在数据中心行业占据一席之地。 目前，它已被用于替代不间断电源供电系统中的铅酸电池，但其提供的运行时间在不断提高。施耐德的布朗说，锂离子电池最终可能会取代柴油发电机。
他说:“我认为这种变化不会在2020年发生，但我们会密切关注这种变化。” “
他说施耐德电气的重点是锂离子电池系统的运行时间和降低部署成本。 两年半前，锂离子电池系统的运行时间是90分钟，但现在是近3小时。
这些趋势都不会在2019年开始，也不会在2020年达到决定性的转折点 这些是2019年取得的一些重大进展，预计将在2020年进一步加速，并将在未来几年推动一些数据中心技术(如芯片、网络、虚拟化、容器)的发展。