世界已經從4G進入5G時代。隨著5G建設在全球如火如荼地鋪展,5G在金融、醫(yī)療、交通、制造等領域的應用創(chuàng)新也層出不窮。這些應用場景不僅需要非常低的、確定的網絡時延,而且需要海量、異構、多樣性數據接入,傳統(tǒng)的云計算處理模式面臨瓶頸與挑戰(zhàn)。
5G已至,邊緣數據中心大行其道
如果把網絡比喻成自來水網,數據是水流,傳統(tǒng)的云數據中心則是自來水廠或者水庫,它們組成的輸水系統(tǒng)即可滿足原有居民低水壓、小流量的用水需求。5G時代的到來,如同新增大批超高層建筑用戶,不僅用水量急劇增大,水壓也需要增高,傳統(tǒng)輸水系統(tǒng)無法滿足這些需求,云數據中心 “遠水不解近渴”。
在5G時代,諸多產業(yè)應用將催生海量數據,5G的大帶寬、低延時只能解決數據的傳輸問題,而這些數據的處理需求,會對現(xiàn)有云數據中心造成巨大挑戰(zhàn)。有多大呢?2020年將有超過500億的終端與設備聯(lián)網,有超過一半的物聯(lián)網網絡將面臨網絡帶寬的限制,有40%的數據需要在網絡邊緣分析、處理與儲存。
除對大帶寬的需求外,5G時代的不同產業(yè)應用場景亦提出了不同的需求側重點:
低時延:5G在醫(yī)療的應用——5G遠程手術需要極低時延保障醫(yī)生的操作準確度,2019年6月北京積水潭醫(yī)院的全球首例骨科手術機器人多中心5G遠程手術中,端到端的時延為20毫秒。低時延在5G+自動駕駛中的重要性同樣性命攸關,自動駕駛汽車的響應速度需要降低到毫秒級,方可及時處理路上突發(fā)情況。
高交互:傳統(tǒng)安防的主要作用是視頻監(jiān)控和人工查閱,在5G時代智能安防將發(fā)展為全息感知和數據智能,在要事安保、城市綜合治理、港口等場景,既要監(jiān)控人群密度與數量,還要配合人臉識別追蹤可疑人物的行為軌跡等,需要具備高交互性。
數據自治:有些企業(yè)、園區(qū)基于數據安全性和隱私性的考慮,會要求將數據存儲和處理都放在本地。2019年9月在蘇州昆山的某個5G智慧園區(qū)試點正是如此,園區(qū)方在 5G+智能化車間上的應用中要求“本地數據不出園區(qū)”以保證企業(yè)數據的安全。
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這些需求下,在網絡邊緣部署服務器節(jié)點,就近提供高效、智能的計算、存儲和網絡資源,成為最有效的解決方案。據預測,邊緣計算市場規(guī)模將超萬億,成為與云計算平分秋色的新興市場。邊緣計算數據中心同樣區(qū)別于集中式的云數據中心,具備小型化、分布式、貼近用戶的特點。
伴隨5G的普及,邊緣數據中心將大行其道,網絡從全云化邁向全智能化,架構從集中式邁向分布式,算力和AI從中心下移到邊緣。
利舊建新,邊緣數據中心之路荊棘叢生?
5G時代多種場景的部署需求也意味著,邊緣數據中心在形態(tài)和功能上都將有所改變,在各方面的需求也遠比云數據中心更為復雜。 “未來邊緣數據中心是數據的第一入口,負責實時性業(yè)務決策和大量個人隱私數據的短周期存儲,可能部署在無線基站、樓頂、倉庫或其他惡劣工作環(huán)境,其訪問控制與威脅防護難度大大提升?!敝袊磐ㄔ涸拼髷邓呒墭I(yè)務主管朱曉云認為,邊緣數據中心是一個更加復雜、精密、可靠的系統(tǒng),需要比云數據中心具有更加嚴格的設計、建造、測試和管理流程。
據華為發(fā)布的《面向5G的邊緣數據中心基礎設施白皮書》顯示,邊緣數據中心的部署主要有利用現(xiàn)有通信機房改造與新建兩種方式。無論采用哪種方式,從全生命周期維度來看,邊緣數據中心的部署在以下四階段均存在重重挑戰(zhàn)。
一、規(guī)劃階段
眾所周知,邊緣數據中心要部署在距離用戶足夠近的位置,這就要求有龐大的數量才能覆蓋全部區(qū)域。單一省份運營商的邊緣數據中心站址規(guī)劃往往少則數百,多則數千,相當數量的邊緣數據中心可以通過對原有通信機房改造實現(xiàn),此外還將產生大量新建需求。但并非所有站址都能有合適的資源以供使用,必須要考慮到網絡、供電、制冷以及運維便利性等很多問題。
二、設計階段
“麻雀雖小,五臟俱全”,邊緣數據中心雖然規(guī)模小,但多專業(yè)設計協(xié)同難,現(xiàn)場施工變更多,設計專業(yè)性仍然很強。況且為了貼近用戶端,大量邊緣數據中心的位置與所處環(huán)境從馬路邊到樓頂“一切皆有可能”,需要改造的通信機房也千差萬別,現(xiàn)場情況復雜,無法實現(xiàn)標準化設計,建設成本自然估算不準。
典型邊緣數據中心應用:高速路邊的ETC門架系統(tǒng)一體化柜
三、建設階段
通信機房的初始功能與數據中心不同,建設規(guī)范與標準自然也不相同,這就造成對通信機房的改造中其布局、供配電、制冷等方面都很難適配融合。以數據中心的供電常規(guī)要求為例,大量通信機房只有一路市電接入,沒有雙路市電,更沒有備用柴發(fā)。被改造的大量通信機房還擔負通訊任務,改造過程不能影響通訊。新建邊緣數據中心雖沒有以上改造難題,但要從頭開始,建設周期長,成本高。
四、營維階段
通信機房改造為邊緣數據中心后,設備增加帶來用電量和電費的攀升。無論邊緣數據中心部署在怎樣的環(huán)境,都需要交納相關費用,乘以邊緣數據中心的龐大數量,這一成本支出也相當可觀。邊緣數據中心的基礎設施構成復雜,造成安全性低,其散落各處并且數量巨大,也使得維護難度大、效率低、人工成本高。
顯而易見,以現(xiàn)有數據中心基礎設施進行邊緣數據中心部署可謂是困難重重。
本部分所引用的《面向5G的邊緣數據中心基礎設施白皮書》收錄于華為的“智領DC”計劃,據悉該計劃由華為聯(lián)合用戶、行業(yè)協(xié)會、設計院、上下游合作伙伴、高校、科研機構聯(lián)合發(fā)起,是業(yè)界首個面向數據中心能源創(chuàng)新內容研究的計劃,旨在通過知識分享、行業(yè)使能、生態(tài)合作,推動產業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。
爆發(fā)前夜,邊緣數據中心基礎設施如何演進?
為滿足5G時代的應用場景需求,應對邊緣數據中心在規(guī)劃、設計、建設以及營維階段的種種挑戰(zhàn),邊緣數據中心基礎設施亟待變革與演進,模塊化、智能化以及全棧化等特性不可或缺。
《面向5G的邊緣數據中心基礎設施白皮書》中提出,“全棧極簡”與“全棧高效”是邊緣數據中心基礎設施解決方案發(fā)展的演進方向及技術趨勢。
全棧極簡:“全棧融合”+“全棧模塊化”將帶給最終用戶極簡的基礎設施。
全棧融合
利舊現(xiàn)有通信機房部署邊緣數據中心的方式,將促使通信機房與邊緣數據中心的功能融合,既承擔通訊任務又承擔邊緣計算任務。為了實現(xiàn)其設備布局、供配電、制冷等全面適配融合,機房或機柜內的接入設備、傳輸交換設備、核心網設備、邊緣計算設備等基礎設備產品將向ICT硬件設備融合和機電設備融合方向發(fā)展。
全棧模塊化
去工勘、去設計、去工程化的是未來基礎設施的發(fā)展趨勢。因此,模塊化是減少邊緣數據中心規(guī)劃設計和建設階段工作量和工作難度的發(fā)展方向。因部署場景的復雜,邊緣數據中心的全棧模塊化可分為四個層次:邊緣數據中心節(jié)點模塊化、單個邊緣數據中心節(jié)點系統(tǒng)模塊化、配電制冷等架構模塊化、各部件模塊化。從全局到部件的模塊化,可幫助邊緣數據中心實現(xiàn)快速上線、海量布局和柔性擴容。
全棧高效:邊緣數據中心在設計與營維等階段面臨工勘作業(yè)量大、運維管理困難、安全性低、等問題,需要在未來發(fā)展中借助智能化、AI、大數據等技術,構筑面向 5G 的邊緣數據中心基礎設施。
1、 全生命周期高效
3D建模、AI等智能化手段的引入將大大降低全生命周期的工作量和工作難度,提高效率。海量邊緣數據中心使用人工運維的難度與成本不可想象,無人巡檢、智能管理、部件協(xié)同、故障預警等智能化營維是必然趨勢。這需要依托物聯(lián)網、AI、大數據技術實現(xiàn)部件數字化、部件智能化和系統(tǒng)智能化。
2、 全棧協(xié)同
邊緣數據中心基礎設施需要全棧協(xié)同,所有基礎設施和設備轉變?yōu)榈娇梢跃_感知和精準控制,使基礎設施和設備硬件聯(lián)通、基礎設施和業(yè)務聯(lián)動。全棧協(xié)同的顆粒度由大到小可實現(xiàn)從“按IT功率階梯變化調節(jié)空調數量和加載率”到“按IT器件工況匹配空調末端精確制冷”。 最后,回歸到邊緣數據中心建設場景討論。由于邊緣數據中心突出的“小”與“多”的特性,注定其從選址開始即完全不同于傳統(tǒng)的云數據中心,利舊與新建將是邊緣數據中心的主要部署方式。
除非是必需的核心節(jié)點,否則更多地利用現(xiàn)有通信機房改建為邊緣數據中心是快捷、穩(wěn)健的方式。“DC 化”是改造和擴建現(xiàn)有通信機房以及新建 ICT 融合機房的趨勢。改建過程中,數據中心的建設標準與規(guī)范不能生硬套用到邊緣數據中心上。邊緣數據中心雖然規(guī)模小,但新建的話,海量的站址獲取、光纖傳輸、市電接入等方面的難度和復雜性并不弱于一座云數據中心的新建。為了盡量減少以上困擾,“去城市化”和選址“去中心化”將是新建邊緣數據中心的趨勢。前述的標準化、模塊化和預制化可以減少新建邊緣數據中心的難度,實現(xiàn)快速交付。
結語:5G將催生海量的邊緣數據中心需求,5G時代的用戶端將與云數據中心、邊緣數據中心形成無比緊密的云-邊-端架構。而基于邊緣數據中心部署中面臨的種種挑戰(zhàn),未來邊緣數據中心基礎設施將向全棧極簡與全棧高效的方向發(fā)展。
總之,雖然在5G時代邊緣數據中心的發(fā)展還存在很多挑戰(zhàn),但大勢浩蕩,不可阻擋。
責任編輯:Ct
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