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浅谈数据中心的规划与设计(一)

来源:《数智元》杂志 作者:北京丰泰祥科技有限公司 程翔飞 更新时间:2024/6/6 7:47:02

摘要:在云计算的快速发展和大数据的应用下,计算、存储和传输等方面的数据规模越来越大。同时,互联网技术的进步也带来了网络基础设施的升级,为数据中心提供了更加强大的技术支持。数据中心规划与设计是一项复杂且系统的工程。对数据中心规划设计进行梳理以及对影响数据中心规划的因素进行分析,将数据中心基础设施选配与环境结合,提高综合分析和解决一些未来的实际问题摸索出一些经验。

  一、概述
  
  1.1数据中心的市场需求
  
  随着全球化进程不断加快,全球生产和生活方式正悄然发生变革。用户流量增加是数据量增长的重要因素。截至2022年6月,我国网民规模为10.51亿人,较2021年12月新增网民1919万人;互联网普及率达74.4%,较2021年12月提升1.4个百分点,近年来,我国网民人数增速放缓,但我国互联网整体普及水平相对较高,未来普及率将进一步提高,如图1.1和1.2所示。
  

     

      数据中心、云计算、大数据、物联网等新兴业务发展迅速,2022年,实现了3072亿元的事业总收入,比上年增长32.4%。电信业务收入占比由16.1%上升到19.4%,电信业务收入增长5.1个百分点。其中,数据中心、云计算、大数据和物联网业务分别同比增长11.5%、118.2%、58%和24.7%。
  
  在当前的云计算环境下,大数据在处理、存储和传输等方面都得到了极大地提升。同时,原本一次性的数据,以及大量的半结构化数据,也变成了可以存储和解析的资源。在以工业互联网、物联网为代表的新兴技术的推动下,人们逐渐过渡到万物互联,这对网络时延有着更高的要求。从而给数据中心的建设及基础设施的可靠性及能效带来新的考验。研究和设计的范围包括以下内容:
  
  (1)目前在数据中心规划的研究中,层次分析法被广泛应用,但是其评价层级和权重的确定仍然需要专家的判断,因此存在较大的主观性。
  
  (2)现有数据中心总体布局失衡:北上广三个区域是超过40%的数据中心的主要聚集地。
  
  (3)数据中心的优势位置和地理位置规划有待理清。针对当前中西部地区互联网发展缓慢,其数字化程度有待进一步提高,有关部门需要从具体规划适合数据中心建设的区域和指导运用的角度,理清哪些地区适宜更适合更建设数据中心。
  
  1.2 研究意义
  
  (1)找到影响数据中心规划因素将有助于规范数据中心规划工作流程,逐步建立和完善新的标准体系,适应数据中心行业优质发展。
  
  (2)对于数据中心企业来说,可以对区域内数据中心的数量饱和情况进行初步预判,选择投资哪些地区,以避免因规划不合理而造成的资源浪费和投资机会丧失。
  
  (3)对数据中心不断发展中的规划设计有重要意义,去除早期规划设计的不良因素。
  
  二、数据中心规划与设计的研究现状
  
  2.1 数据中心产业基本现状
  
  数据中心(IDC)是指为客户提供物理空间放置各种类型的IT设备以用于安全、稳定的正常运行。是实现信息集中处理、存储、传输、交换和管理的平台和场地。
  
  数据中心的业务经营发展可分为三个时期,第一时期主要涉及场地、电源、网络线路、通信设备等基础设施的托管和维护服务。第二时期IDC企业还专注于主机托管服务,提供数据存储管理、安全管理、网络互连、网络选择等服务。第三时期扩展了以大型、虚拟化和集成的数据中心服务为主要特征的数据中心概念,尤其是引入云计算技术后,数据中心突破了原有的场地租赁、线路带宽共享、主机托管维护、应用托管等服务,实现了数据存储和计算能力的虚拟化、以及更加注重设备维护与管理的一体化。在数据中心的增值服务中,新型云产品和网络应用服务已经成为快速增长的业务之一。
  
  2018年,全球数据中心行业交易额在去年同期超过5,000亿元且持续双位数增幅,其中中国市场占该行业总市场的五分之一。尽管中国的增长率比往年有所减缓,但仍高于世界平均的增长率,维持着30%以上的增长率。数据中心建设投资增速远胜于相应的名义GDP规模,中国每年增速都快于全球。
  
  2.2 数据中心规划与设计研究现状
  
  由于中外数据中心的发展程度不同,学者们当前在数据中心规划设计方面的研究重点各不相同。Ahmad(2015)考虑到数据中心提供服务的客户端应用程序的数量增加、过载并将工作规模纳入云计算数据中心评估模型。Nagarajan(2016)提出了一个地理分布的数据中心选择框架,该框架缓解了数据中心高能耗带来的环境问题,并降低运营数据中心成本。此框架考虑了最低的电力成本和优化数据中心中的服务器数量。提出了一种基于机器学习的电价预测模型,该模型利用电价在地理位置和时间上的多样性,以实现更加精准的预测。Tugru(2013)探讨了数据中心拟建20年所面临的问题,并提出了多种可行的方案。利用分层模型对选择数据中心时的环境、社会、政治及地理等方面的不同要素进行探讨。
  
  目前,国内现有研究主要集中在数据中心规划定性分析方面,利用综合因素评价体系内的多种方法对数据中心进行综合评估。我国一些部门依据专家考虑的影响因素,采用德尔菲方法,总结了与数据中心规划设计相关的7个因素,社会经济、地理条件、人才资源、配套设施、成本、周边环境、政策环境。其中,影响权重超过10%的有地理条件、配套设施、成本、周边环境、政策环境。运用因素评分法,进行实地调查,对自然环境、交通网络设施、成本费用等多个影响因素进行数据收集,根据建设规划要求对上述各项指标进行评估,并选择综合排名最高的方案。从发展定位、建设条件和管理能力等方面,也提出了基于层次分析法构建的数据中心后评估指标体系。通过构造对比矩阵和计算权向量并做一致性检验计算,得到大型数据中心项目后评价指标权重值。有的采用多维因素的模糊综合评价法,重点考虑基础设施、自然环境、安全状况、成本和人才等因素。文章以哈密区域数据中心建设为例,成功构建了适合云计算数据中心建设的规划模型。
  
  三、影响数据中心规划因素分析
  
  3.1数据中心选址
  
  根据数据中心设计规范GB50174-2017的国家标准,数据中心选址应符合下列要求:
  
  (1)电力供给应充足可靠,通信应快速畅通,交通应便捷。
  
  (2)采用水蒸发冷却方式制冷的数据中心,水源应充足。
  
  (3)自然环境应清洁,环境温度应有利于节约能源。
  
  (4)应远离产生粉尘、油烟、有害气体以及生产或贮存具有腐蚀性、易燃、易爆物品的场所。
  
  (5)应远离水灾、地震等自然灾害隐患区域。
  
  (6)应远离强振源和强噪声源。
  
  (7)应避开强电磁场干扰。
  
  另外,工信部联通(2013)13号文中提出数据中心的布局要遵循以下原则:
  
  (1)市场需求导向原则:从市场需求出发,合理规划建设数据中心。
  
  (2)资源环境优先原则:根据各区域自然环境,在可再生能源可用、水源丰富、气温适宜、自然灾害少的区域逐步配置大型数据中心。
  
  (3)区域统筹协调原则:统筹考虑建设规模和应用定位,结合不同区域优势,分工协调、因地制宜建设各类型数据中心。
  
  (4)多方要素兼顾原则:在重点考虑市场需求、能源供给和自然环境基础上,兼顾用地保障、产业环境、人才支撑等多方因素,紧密结合基础网络布局,采用绿色节能等先进技术合理规划建设数据中心。
  
  (5)发展与安全并重原则:数据中心选址要避开地质灾害多发地区,在同一城市不宜集中建设过多的超大型数据中心,要满足相关行业主管部门的安全管理要求。
  
  总体而言,在此基础上,通过对数据中心布局的基础要求分析,归纳出影响数据中心规划的因素有气象条件、地质环境、市场需求、能源条件和交通配套等。
  
  3.2 影响数据中心规划因素整理
  
  数据中心的规划设计受到气象条件、空气质量、地质环境、区域政策、能源条件、交通网络配套、运营费用、市场需求与其他因素的综合影响。本节总结了过去文献对数据中心规划产生影响的主要因素。提出不同等级的数据中心在规划方面需要关注因素。对国内云数据中心规划进行模糊综合评估,重点分析了基础设施、专业人才、安全状况、自然环境、成本费用等多维因素。总结了不同发展阶段的差异并分析数据中心空间布局演进的基本规律。总结了近30年数据中心规划设计的主要影响因素是自然环境、市场需求、市政条件、政策制度。
  
  对不同发展阶段,不同种类的数据中心在发展过程中所涉及到的影响因素进行了整理,现有的文献分析得出的结果虽不尽相同,但是总的来说,数据中心规划受气象条件、地质环境、能源条件、运营费用、交通网络配套、市场需求、区域政策等因素共同干扰。以往文献多采用综合因素评价方法对指标进行评分,主观性强,在大数据技术日益发达,数据可获得性越来越高的今天,可对以上影响因素分解处理。
  
  3.3影响数据中心规划因素分析
  
  在当前数据中心规划相关文献研究基础上,与资料可获得性相结合,可将定性因素合理分解为温度、湿度、空气洁净度、地震强度、地质灾害数量、无线电干扰场强、电价、水价、电力自给率、人均工资、土地价格、建造成本、高速公里占总公里数比率、网络节点等级、金融业企业数量、用户使用固定网络使用数量、软件信息服务业企业数目、有无产业扶持政策、行业从业人员人数,优质高校数量等特征变量。以下为七个重要条件。
  
  3.3.1气象条件
  
  气象条件主要是温度、湿度与空气洁净度。按照《数据中心设计规范》规定,数据中心的各个区域都有着不同的恒温恒湿需求,二十二摄氏度的最佳恒温,不超过正负五摄氏度,相对湿度小于百分之六十。
  
  以上几个强制性指标对数据中心建设空调、新风系统选择的影响较大。在气象条件中,我们应该重点关注温度、湿度以及空气质量,并选择空气质量优良、温湿度适宜的地区。
  
  温度和湿度的资料来源国家气象科学数据中心,比如图3.1和3.2所示呼和浩特的温度和湿度情况。空气洁净度资料来源中国环境检测总站,全国城市空气质量报告中统计出的可吸入颗粒物的日均含量,如图3.3所示的全国空气质量报告。
  

    

    
  3.3.2地质环境
  
  数据中心选址一般在地势较高之处,避免地形凹陷,占地面积应大而非小。《数据中心设计规范》规定,数据中心规划要避免易受自然灾害影响的场所,并对不同级别机房的抗震设防建筑结构标准进行了明确的规范。同时对各类建筑物进行了详细划分。电磁干扰对数据中心计算机设备影响较大,轻则引起误操作、数据丢失,重则会使计算机无法工作。无线电干扰场强在频率为0.15~1000MHz时不大于126dB。因此选择地质灾害数量、地震强度及无线电干扰场强为地质环境的评价指标。地质灾害的数量取自最新的统计年鉴。地震强度资料取自中国地震台网,如图3.4所示的地震强度情况报告。
  
  3.3.3能源条件
  
  电能成本在数据中心整体运营成本中占有相当大的比重。全世界1.5%的电力消耗,都是从数据中心中获取的。
  
  数据中心通常选择电力资源丰富且供电费用较低的地区,可采用电力自给率作为衡量电量充足度的指标,电力成本高低可以通过区域电力价格的衡量来衡量。
  
  如果数据中心采用水蒸发实现降温,则用水价格将会对采用水蒸发降温的数据中心运营费用产生明显影响。《数据中心设计规范》规定,A级机房冷凝水储备量须超过12个小时需求量,选择区域水资源价格来度量用水成本的高低。
  
  区域电力自给率来自最新统计年鉴中能源、资源与环境篇章。电价水价数据来自各省市发改委。
  
  3.3.4运营费用
  
  资产成本和运营成本是构成数据中心成本的两个主要部分,除了设备的花费外,还有设备的开发和使用等方面的花费。运营费用包括:数据中心网络通信费用、日常维护费用、场地费用、人工费用、折旧费等。通常,场地租金与当地土地价格和建设成本有关,网络通信费用取决于运营商收费标准,人力成本与当地行业的工资水平有关,维护费用包括设备定期维护、数据中心基础设施设备更新和日常仪器耗材等。由于维修费用主要由设备的选型决定,和每个数据中心的规划没有太多的联系,运营商收费标准统一,因此人力成本应用人均工资衡量,场地费用用土地和建设成本衡量。
  
  土地价格取自中指数据的工业用地出让价格,人均工资、建设成本数据来自最新统计年鉴人口与就业和固定资产出投资和房地产开发章节。
  
  3.3.5交通网络配套
  
  数据中心周边道路状况与施工期间物资与设备的通行能力、施工与运行期间人员出入、设备维护等密切相关。根据《数据中心设计规范》的规定,A级数据中心到交通枢纽如火车站或机场,至少有两条或多条路线,因此选用高速公里占总公里数比率来度量交通状况。
  
  通过通讯网络将数据中心的数据传输给终端用户。一般来说,核心网络的数据传输延迟为5秒每百万千米,而城域网则要高出2~4倍。因此数据中心的规划宜接近核心网络节点,可降低网络延迟的状况,以确保数据传输快捷通畅。所以区域是否位于核心层,汇聚层、接入层等,是按照1~4的级别来划分的。
  
  高速公里占总公里数比率来源于最新统计年鉴中交通运输邮电业篇章,区域占据网络节点位置来源于运营商资料。
  
  3.3.6市场需求
  
  数据中心是一个信息服务平台,可以根据不同用户的需求提供各种服务,云服务商则以空间租赁为主,而作为政府、金融机构以及一般的公司,其主要任务是建立一套安全可靠的灾备系统。因此,基于企业级客户的数量,我们将以软件、信息技术服务、金融等行业的用户使用网络的频率来衡量客户的市场需求。
  
  第四次全国经济普查公报提供了金融业和软件信息服务业企业数量的数据,用户使用固定网络的数量来自最新统计年鉴交通运输邮电业章节。
  
  3.3.7区域环境
  
  推动大数据发展的行动纲要自2015年起提出,各地政府纷纷实施有关大数据产业的政策措施。各地在大数据产业政策上各有侧重,针对各地的具体情况,制订了各自的发展方向,并确定了相关的扶持措施。产业内的实质收益以税收减免与财政补贴为主。因此,在制定产业扶持政策时,必须将产业扶持政策与该区域的经济发展相结合。
  
  人才资源是地区经济发展中最主要的战略资源之一。如果没有了这一有利条件,企业将失去自身创新能力,从而无法维持科学技术的发展。近几年数据中心的规模与数量迅速增加,但其员工数量和工作经验却与之不相符,引发了人才短缺的问题。目前的数据中心运行技术及技术人才缺乏,严重影响了其智能化运行与管理,因此国内推进智能化数据中心发展与人才培养是一项长期而艰巨的工作。
  
  高校、研究机构应加大对高校人才的培养力度,为人才培养营造良好的制度环境。为了更好地评估该地区的管理和专业人才供应情况,我们需要考察该地区信息传输、软件和信息服务行业的从业人员数量。同时,还需要考察该地区的教育环境,以便更好地储备和培养管理和专业专业技术人才。优质高校数量选择该地区双一流院校。
  
  (未完待续)
  
  编辑:Harris
  
  

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