東數西算工程,是一個平衡需求、算力、電力資源的工程。東部的數據增長快、算力需求大,但土地少、電力資源緊張;西部土地多、電力充沛,而且氣溫低,有利于降低數據中心的耗電量。因此,貴州、內蒙古等地在六七年前就開始建設大型數據中心。但這些年的發展證明,西部數據中心的利用率一直不夠,上架率不足50%,因為上架率不足,能耗優勢也體現不到位。
東數西算工程對數據中心的建設是規劃加引導,全國八大樞紐節點、十大數據中心集群是規劃,企業、行業在建設數據中心時向這些節點匯聚則需要引導,特別是在西部數據中心的利用率不高的情況下,如何讓向西部數據中心投資的企業“入股不虧”,是東數西算工程整盤棋的關鍵。
西部適合進行冷數據處理
中國工程院院士鄔賀銓在4月21日舉辦的“第二屆中國IDC行業Discovery大會”上表示,西部數據中心發展的重點是做好冷數據的處理。
通常數據分為冷數據和熱數據,冷數據就是調度不那么頻繁的數據,冷數據占到整個數據總量的80%。東部數據中心適宜處理對實時性、可靠性要求比較高的一些熱數據,即推理服務、視頻通話、實驗觀察、工業互聯網、金融證券、實時直播、遠程醫療等產生的數據。但是冷熱也是相對的,今天的熱數據在幾個月以后就會變成冷數據。
適合西部處理的冷數據類型包括數據標注、清洗、后臺加工、日志分析、月報分析、模型訓練、渲染、物理經濟學、生物信息計算、生產倉儲等歷史數據,還包括金融備份數據、按合規要求保存3年的數據、按合規要求存儲的醫療影像、DDoS清洗中心、災備中心等數據。
西部處理冷數據的優勢是低碳。在數據中心的能耗構成中,IT設備占45%、供電損耗占10%,散熱損耗占43%。鄔賀銓表示,冷數據的調度沒那么頻繁,如果用磁帶處理、存儲這些冷數據,要比用磁盤存儲節省73%的存儲成本。
西部應建大型甚至超大型數據中心
在利用率相同的情況下,數據中心越大,效率越高。
西部數據中心的優勢是低碳帶來的低成本。“從長遠來看,能建大型數據中心就不建小型數據中心,能建超大型數據中心就不建大型的數據中心。”鄔賀銓說,“可以按需分期建設、分步投入,因為通常數據中心的服務器每三四年就要更新,更新的服務器成本更低、能效更高。”
在高密度的機架中提升上架率,是提升能效的一個重要路徑。將來數據中心的機架平均功率為8.5千瓦,與平均功率4.5千瓦的機架相比,每千瓦成本下降68%。上架率高、機架平均功率高,但每千瓦的成本折算下來是明顯降低的。在數據中心的能耗構成中,一般是IT設備能耗占45%,供電和散熱能耗占53%。同一個西部數據中心,上架率50%,PUE值在1.5到1.6;上架率65%,PUE值能降低到1.3左右。
除了發揮低碳優勢,西部數據中心也要注意提升算力網絡的性能,降低數據傳輸中數據包的丟包率。如果丟包,由于丟包引起的數據重新傳輸會浪費很多算力資源。有資料統計,對重要業務0.1%的丟包率將導致算力損失50%,除此之外還會增加能耗。
發展數據預處理產業或將成為一個機會
鄔賀銓認為,西部數據中心要想辦法提高市場吸引力,不僅要有運維管理隊伍,還要有市場開拓隊伍。
盡管企業的數據高速增長,但利用率并不高。有統計顯示,企業數據目前只有32%的是被利用、被激活的,發展數據中心,就是要吸引更多的企業數據進入數據中心。
西部市場的拓展可以從完善數據中心的生態入手。大數據的挖掘有很長的產業鏈,其中數據預處理是勞動密集的環節,數據存儲和數據計算是重資產和算力環節,而數據挖掘是智力密集環節,這些環節需要有各種各樣的硬件、軟件和服務來支撐。
“與東部相比,西部的大數據產業鏈有明顯的短板。數據的存儲和計算是重資產和算力環節,投資大,回報長,所以西部如果只注重于此,僅僅依靠財政補貼電費和土地出讓金這種方式來吸引數據中心入駐,是很難持久的。”鄔賀銓說。他同時表示,發展數據預處理產業可以成為西部的一個機會。
數據預處理產業包括數據的標注、清洗、脫敏,也包括開展本地數據的挖掘服務。鄔賀銓提議,可以建設大數據預處理服務基地。
目前70%的數據預處理是由人工來完成的,這是一個知識化的勞動密集型行業,人社部將這一職業命名為AI訓練師。預計到今年年底,全國需要500萬名AI訓練師。在百度(山西)人工智能基礎數據產業基地,現有數據標注師超過2300人,這種預處理不僅僅是標注,還含有人工智能的訓練。
阿里有600多名AI訓練師訓練智能客服機器人,在像“雙11”這樣業務量很大、客服需求量也很大的時候,阿里用智能客服機器人代替了8.5萬個客服,完成了97%的在線服務。
鄔賀銓表示,西部數據中心可以積極引進服務器組裝產業。數據中心的機房,除了IT設備以外,還要有電力設施、制冷系統、防雷系統、安防系統、災備系統,還有硬件軟件以及綜合布線和各種工程服務。西部可以發展數據中心機房的服務業,建立工程和運維隊伍,提供數據中心機房建設的工程服務。(記者 劉晶)
來源:中國電子報
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