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　　雷鋒網按：云計算只有走到了一定程度的規?；?，才能夠將集約化的優勢作用發揮出來。而作為支撐云計算服務的基礎設施——數據中心，也因為云架構帶來的變革，使得云數據中心越來越朝著綠色、節能、自動化、服務化等層面演進。

　　上周，雷鋒網深度探訪了華為云貴安數據中心(一期)。預計貴安數據中心將成為華為全球最大的云數據中心，整體項目完成后，將容納100萬臺服務器。

　　2016年，華為云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云數據中心，百萬級規模的超大數據中心，已經成為很多云廠商著力發展的方向。

　　隱藏在大山里“歐洲小鎮”——華為云貴安數據中心

　　貴安數據中心的投入力度，一方面源自華為和華為云本身對數據中心的業務要求，另一方面也源自數據中心本身向百萬集群規模發展時對能耗、對可靠性本身的規劃。

　　不同一樣的“大”數據中心

　　當前，華為云在中國布局了五大數據中心。其中，貴安、烏蘭察布是華為云一南一北兩大云數據中心，同時在京津冀、長三角、粵港澳地區布局了三大核心數據中心。華為云數據中心的冷、溫、熱布局，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，熱服務要布局在貼近客戶需求的地方。

　　目前國內頭部云廠商以及運營商在內，都在加速建設云數據中心，且依據不同地域各有特色。盡管從地域性上考慮，各地云數據中心的使用情況會有政府政策的支持推動影響，但更重要的是，華為云仍會著力打造不同地區數據中心的差異性。

　　華為云營銷部長董理斌告訴雷鋒網：

　　“比如在正在建設的烏蘭察布數據中心，我們希望將其打造為動畫渲染基地。結合我們自身在服務器優化、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，華為云已為超過800家貴州企業數字化轉型提供服務，全省62家省直部門1438個數據資源都已上云。

　　“在貴安數據中心，如果以貴州為中心，用一千公里畫一個半徑，華為云貴安數據中心的服務范圍能夠輻射到重慶、廣西、廣東、云南、四川等周邊省份和地區。”

　　據雷鋒網了解，貴安數據中心將規劃為華為云業務的重要承載節點，承載華為云和華為流程IT、消費者云等業務，目前華為消費者部分業務已經部署其中。

　　隱藏在厚厚墻體背后的數據中心機房

　　此次走訪中，雷鋒網還了解到華為云近年來與“云上貴州”在政務云方面有了深入合作，并建設了“一云一網一平臺”，通過大數據手段全面提升政府治理能力。

　　或許，隨著華為云數據中心在貴安的逐漸落成、開服，通過與云上貴州的合作，這里還進一步對外支持更多當地政企數字化轉型的進程。

　　除了數據中心本身外，華為云貴安數據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 維護工程師對數據中心提供支持與服務，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，隨著貴安數據中心逐步完善落實，數據中心為華為云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、智能

　　“綠色低碳、智能化”已經成為考核數據中心的主生命線，因為這直接決定了數據中心本身的效能。

　　在綠色低碳方面，貴安數據中心可以做到體PUE(數據中心總能耗/IT設備能耗)低至1.12。能夠做到這一步，首先選址很重要。

　　據雷鋒網了解到，貴安地區年均溫度15℃，空氣質量良好，沒有化學、顆粒物污染，可以采用直通風方式，充分采用自然冷源。冷風經大樓百葉窗送進機房，熱風經熱通道從樓頂排出。數據中心設施區和辦公區域采用中溫冷凍水系統，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于游泳池和辦公區冬季制冷，實現余熱回收，減少熱損耗。此外，貴安數據中心還引入了液冷技術，提升設備密度降低能效比，能夠做到將熱量直接從芯片上帶走。

　　同時，數據中心還運用AI技術進行削峰平谷，使得各服務器負荷均衡，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。滿負荷運行的情況下，預計每年可節省電力10.1億度，減少碳排放81萬噸，相當于年植樹3567萬棵。

　　而另一個值得關注是數據中心的智能化運維管理。目前很多云數據中心也開始逐漸采用AI和大數據分析技術，以提升數據中心的可靠性。

　　結合智能傳感和IoT等技術構建數字孿生平臺，實時顯示數據中心環境和設備的狀態，供電和制冷全鏈路狀態以及各模塊每臺服務器工作狀態、工作溫度。

　　比如，在機房內部數據中心還采用了智能機器人進行日常的巡檢。借助華為河圖虛擬增強現實技術，通過機器人攝像頭及傳感設備，可以幫助運維工程師看到機柜溫度、濕度、通風的機房環境信息，人均運維設備數量實現10倍提升。

　　董理斌進一步告訴雷鋒網：

　　“除了在故障發生后怎么運維處理外，利用AI和數據可視化技術，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。”

　　數據中心建設者們

　　當下，數據中心建設被納入到新基建以來，各地政府都有在規劃有關數據中心的建設。截止2019年，中國數據中心數量大約有7.4萬個，大約能占全球數據中心總量的23%，超大型、大型數據中心正在成為趨勢。

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

　　在走訪中，我們了解到：今年4月廣東省能源局發布《關于明確全省數據中心能耗保障相關要求的通知》，提出為合理控制全省數據中心建設總體規模，2021-2022年除支持對現有資源進行整合及企業建設有邊緣計算自用需求的項目(1000個標準機柜以下的小型數據中心)外，原則上全省不再新增數據中心機柜。

　　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布了大量的數據中心。而這些地區在數據中心的新建審批過程中，對于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”成為當前數據中心建設的一種思路，即東部的數據流動到環境適宜的貴州、內蒙古、甘肅、寧夏等西部地區進行存儲、計算。

　　數據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，合理控制數據中心總體規模，同時對數據中心自身提效，將成為接下來各地各云廠商投建數據中心將面臨的重要課題。