1 数据中心市场进入高速发展阶段
　　
　　近年来,数据中心市场进入了高速发展阶段,不管从数据中心的规模、市场营销额还是建设数量等均有了较大幅度的增长。
　　
　　而此规模发展也使得数据中心的能耗问题、维护人员短缺问题、资产管理难等问题日益凸显。在信息通信技术飞速发展的今天,数据中心急需通过智慧化手段解决上述所面临的挑战。而谈到智慧化,虽然数据中心领域已经发布了非常多的设计、验收、技术和产品等相关国内、国际标准,但数据中心智慧化相关标准化程度较低,目前不管是国内还是国际,相关标准均在研过程中,还未形成正式标准发布,因此得到了业界的广泛关注。
　　
　　2 数据中心市场规模及面临的挑战
　　
　　据Gartner统计,截至2017年底全球数据中心共计44.4万个,其中微型数据中心42.3万个,小型数据中心1.4万个,中型数据中心5732个,大型数据中心1341个。从部署机架来看,单机架功率快速提升,机架数有所增长,2017年底全球部署机架数达到493.3万架，安装服务器超过5500万台，预计2020年机架数将超过498万，服务器超过6200万台，详见图1。
　　
　　关于数据中心市场规模,2017年全球数据中心市场规模近465.5亿美元(仅包括数据中心基础设施租赁收入,不包括云服务等收入),比2016年增长10.7%。从行业应用来看,仍以互联网和金融等行业为主,具体如图2所示。
　　
　　数据中心的上述机架数量规模及市场收入的高速增长近些年明显地给数据中心领域带来了众多的难题,例如运维管理需求的快速增长与专业人员大量短缺的矛盾、能耗增长过快、涉及到的设备类型较多运维管理难度大、资产数量多且迁移频繁管理难度较大等,因此引入智能化手段解决上述问题迫在眉睫。
　　
　　3 数据中心基础设施智慧化演进路线
　　
　　多年来,数据中心基础设施技术已取得长足进步,且有效支撑了产业快速发展。网络升级和业务增长驱动数据中心基础设施相关技术不断创新,其智慧化发展演进路线可分为三个阶段,如图3所示。
　　
　　(1)第一阶段:产品功能化、管理人工化
　　
　　本阶段的数据中心基础设施产品着重于最基础的功能和性能,缺少监控管理功能,设备功率密度低、效率低、能耗高、故障率高,完全依靠专业人员进行现场巡检、维护及故障处理。
　　
　　(2)第二阶段:产品自动化、管理平台化
　　
　　本阶段的数据中心基础设施产品,功能和性能不断完善。除基础电能供给和温度控制外,可通过内置监控单元监测产品整体运行情况,依据环境条件、负载条件,对运行中出现的性能异常采取自动控制,实现相关保护功能,避免人为干预不及时可能引发的安全事故。在管理平台方面，依托信息网络技术建立了较完善的监控平台，运维管理逐步呈现出网络化、远程化态势。
　　
　　(3)第三阶段:产品智能化、管理智慧化
　　
　　本阶段依托大数据、云计算、人工智能等新技术的深度应用,数据中心基础设施从产品、系统、平台三个层面具备自感知、自学习、自决策、自优化、自调度的特性,真正步入智慧化时代。
　　
　　按照目前的发展水平看,大部分数据中心已经具备了数据中心管理平台,通过此平台进行统一进行控制。而其中少量较好的数据中心具备了简单的自诊断、自学习、自优化等功能。因此，总结来看，目前数据中心领域大部分已经处于上述三个阶段的第二阶段，少量较先进的数据中心已迈入第三阶段。
　　
　　4 智慧化保障数据中心安全绿色案例解析
　　
　　基于笔者牵头完成的国内首次实验室环境下的数据中心微模块性能全面检测经验,不仅包括数据中心微模块整、特性、PUE值、温度场均匀度、供电性能、温控性能和监控管理性能,还涵盖了基于人工智能(AI)技术和大数据技术的管理功能验证,具体分析如下:
　　
　　(1)基于AI技术的根源告警判定功能
　　
　　功能通过智能化的手段,能够准确定位故障源并展现给维护人员,自动把根源告警衍生出来的其他告警信息隐藏在下级目录中,从而让维护人员第一时间处理根源故障,为他们大大节省故障定位时间,保障数据中心安全稳定运行。
　　
　　(2)基于大数据的预告警功能
　　
　　目前数据中心管理平台还具备了基于大数据的预告警功能。对于电池、电容等有变化规律可寻的器件,基于电压、电流等大数据判断出其健康状态,并给出预告警,从而极早期发现安全隐患并消除。
　　
　　(3)基于能耗大数据与AI技术的基础设施动态节能控制功能
　　
　　通过实时监测负荷状态,动态调整供电系统的工作模式(如开启休眠功能)以及制冷系统的工作模式(如开启轮巡工作),达到数据中心整体的能耗最低、能效最高的目标。图4和图5分别在50%负载率和100%负载率下,不同室外环境温度时,开启和动态控制节能模式和非节能模式的PUE值数据对比图。
　　

　　由上述曲线可知,动态控制节能模式对数据中心整体PUE优化空间非常可观。
　　
　　此外,智慧化控制技术在数据中心降低运行成本发挥了重大的作用。在笔者测试验证的一个大型数据中心的储能系统工作中,监控系统可以按照既定的策略,智能控制不间断电源系统的不同的工作模式以及在各种异常情况下的工作模式间的转换,具体分析如下:
　　
　　储能模式
　　
　　(1)UPS在设置的高峰时段执行电池的放电动作;
　　
　　(2)在设置的低谷时段执行电池的充电动作;
　　
　　(3)在设置的平价时段执行非充非放。
　　
　　模式切换
　　
　　(1)储能模式下，在充电、放电、非充非放电等状态下，模拟市电断电故障、通信中断等异常情况时，验证是否退出储能模式;
　　
　　(2)备电模式下，等待电池充满电后，验证自动进入储能模式。
　　
　　5 数据中心智慧化相关标准解析
　　
　　众所周知,迄今为止数据中心领域已发布多项相关标准。例如关于设计、工程、验收类的标准有GB50174-2017《数据中心设计规范》、GB50462-2015《数据中心基础设施施工及验收规范》、TIA-942-A-2017《数据中心通信基础设施标准》、YD/T5194-2014《互联网数据中心(IDC)工程验收规范》和YD/T5193-2014《互联网数据中心(IDC)工程设计规范》等。
　　
　　关于数据中心的技术和产品类标准分别有多项国际标准、国家标准和行业标准。其中国际标准有ITU-TL.1300-2011《Best practices for greendatacentres》(绿色数据中心最佳实践)、ITU-TL.1302-2015《Assessment of energy efficiency on infrastructure indatacentres and telecomcentres》(数据中心及通信机房能效评估方法)、ITU-TL.1200高压直流供电系列标准和美国绿色建筑LEED认证技术规范等;国家标准有GB51195-2016《互联网数据中心工程技术规范》、GB/T34982-2017《云计算数据中心基本要求》和GB/T22239-2008《信息系统安全等级保护基本要求》;行业标准有YD/T2542-2013电信互联网数据中心(IDC)总体技术要求、YD/T2543-2013《电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法》、YD/T1821-2018《通信局(站)机房环境条件要求与检测方法》、YD/T2441-2013《互联网数据中心技术及分级分类标准》、YD/T2442-2013《互联网数据中心资源占用、能效及排放技术要求和评测方法》和YD/T3004-2016《模块化通信机房技术要求》等。
　　
　　数据中心技术产品标准已经制定的相对健全。已涵盖了发电机组、高低压配电设备、滤波补偿设备、交流不间断电源设备、直流供电设备、蓄电池和各类空调设备等。而关于数据中心智能化、智慧化相关标准却寥寥无几。目前在国内中国通信标准化协会已制定《数据中心基础设施管理系统(DCIM)研究》的研究报告,为未来的标准化工作做了良好的铺垫。该报告首先提出直接接入和系统接入的组网方案,对于新建系统,直接接入可减少投资、工程量小、共用底端采集和传输等。而对于已建系统的数据中心,为了充分利用原有硬件软件资源,建议采用各子系统接入平台,即制定标准化的底端监控采集设备和统一的北向接口,取代传统监控系统不同类型的底端采集单元,实现采集硬件的通用和高效应用。同时标准化北向接口后,加速实现监控中心软件和底端采集硬件的解耦。在国际标准方面,国际电信联盟(ITU)正在制定ITU-TL.DCIM《基于大数据和人工智能技术的数据中心基础设施管理系统要求》标准,其核心内容包括DCIM的体系架构、监控对象、基于大数据和AI技术的控制策略、能效优化管理、云端预集成以及标准要求等。该标准是由中国牵头立项和推进的标准,我国专家力争把我国最先进的相关技术写入该国际标准,争得我国在该领域的国际标准话语权。此外,中国在ITU正在牵头编写ITU-TL.SE_DC《数据中心与通信机房智慧能源》标准,其内容包括了优先利用室外冷源技术、一路市电一路保障电源技术和三联供技术等能源智慧化应用技术。
　　
　　6 数据中心智慧化与标准化发展展望
　　
　　在数据中心基础设施高速发展前景下,云计算、大数据、物联网、人工智能等高端技术应用广泛,逐步呈现出数据中心基础设施领域与ICT技术高度融合趋势。总的来看,数据中心智慧化相关的标准化工作发展趋势如图6所示。
　　
　　(1)全面推动数字化
　　
　　随着信息通信技术的发展及管理手段的丰富,更加规范化管理各类设备及灵活化调度资源,同时研究制定设备资源数字管理相关标准,包括设备类型信息管理、供应商信息管理、设备状态信息管理、设备容量信息管理等,通过进一步规范设备极早期预告警、蓄电池的健康状态反馈、基于状态的策略等预防式维护功能等,减轻运维人员压力,将有效应对爆发式增长的运维需求。
　　
　　(2)进一步推进网络化
　　
　　随着动环监控系统、DCIM、楼宇管理系统(BIM)等逐步高度融合,在一体化、集中化管理平台中,将会加强可视化链路管理、告警分类及处理方式的规范化等。此外,将进一步加强网络化传输管理功能,包括具体的组网方式、传输时延、网络安全等方面,保障整个管理系统传送网络的稳定性与可靠性。另外,将着力推动精细化管理功能要求，包括能耗管理、资产管理和资源管理等，并将制定出具体管理方式要求、管理参数要求、运维所需基本管理功能要求及附加管理功能要求等。
　　
　　(3)重点推动智慧化
　　
　　随着数据中心基础设施领域与物联网、大数据、人工智能等技术的深度融合,数据中心基础设施管理分别由平台层、系统层、设备层进行控制,具体架构如图6所示。在智慧化发展的初期,平台将作为整个管理系统的大脑,所采集的底层信息通过网络上传至该层,由集中统一的大脑进行全面控制,即平台层承担着所有的智慧化控制压力。但随着系统的不断扩大,平台层不再具备完备的、实时的控制功能时,各子系统将协助平台层完成部分子系统内智慧化控制功能。各子系统将按照一定的智慧化策略,高效、安全、可靠的控制其管理范围内的各类设备,不再仅仅依靠平台层实现智慧化管理,逐步实现平台层与系统层的协调运行。仅随智慧化程度的进一步提高,当设备具备自我诊断、自我学习功能时,设备将自我智慧化控制,减轻对系统层的压力及对整个数据中心管理平台层的压力。综上所述,数据中心基础设施智慧化发展总体呈现出设备与设备,设备与系统、系统与平台间的高度协调发展趋势。
　　
　　作者简介
　　
　　齐曙光,中国信息通信研究院泰尔系统实验室能源与环境测评部副主任,高级工程师,国际电信联盟标准化局ITU-T第五研究组(SG5)副主席;中国通信标准化协会(CCSA)通信电源与机房工作环境技术工作委员会(TC4)通信电源工作组(WG1)组长;国际电工委员会(IEC)SC22H(不间断电源)组中国专家。长期从事信息通信领域基础设施基础性、前瞻性研究,产品测试技术以及相关标准研究工作。
　　
　　黄娟英,中国信息通信研究院泰尔系统实验室能源与环境测评部工程师
　　
　　编辑：Harris