數據中心在人工智能和CPU等方面有哪些進步?

數據中心技術和人員配備模型的最新進展反映了企業對提高IT敏捷性、效率和靈活性的渴望。

數據中心在不斷增長的數字經濟中發揮著越來越重要的作用。隨著企業更深入地了解他們的計算需求,云計算和數據中心市場繼續成熟。根據為數據專業人士提供教育資源的AFCOM公司的研究,將近60%的業務主管表示,他們將放棄公有云,轉而采用托管數據中心或內部部署數據中心。

AFCOM公司的報告指出,與往年相比,2021年有更多企業將自動化和人工智能集成到其數據中心生態系統中,以創建更智能、更自主的系統。分布式系統、多租戶和超大規模設置也變得越來越流行,機架的密度也在增加。

人工智能2

數據中心硬件的進步

根據Synergy Research集團的數據,亞馬遜、微軟和谷歌擁有全球50%以上的規模最大的數據中心,并計劃進一步擴張。微軟公司在2021年表示,計劃在全球范圍內每年將建設至少50個數據中心以擴大其Azure數據中心規模。

包括英特爾、AMD和英偉達在內的芯片制造商也在2021年推出了新技術。英特爾公司推出了第三代英特爾至強可擴展CPU,AMD公司推出了第三代Epyc Milan處理器。英偉達公司推出了基于Arm的數據中心CPU,即Nvidia Grace CPU。這些處理器提高了客戶數據中心系統的速度、敏捷性和性能。但是,例如,Nvidia公司的Grace CPU最早要到2023年才會對外銷售。

增加現代數據中心的機架密度也成為2021年更大的挑戰。它增加了功耗和冷卻成本,以及電源故障帶來的停機風險。Uptime Institute發布的一份調查報告表明,2021年43%的數據中心中斷是由電力問題引起的。數據中心團隊應該密切關注硬件設備的功率密度和能源使用效率。

數據中心軟件的進步

新冠疫情加速了數據中心減少對人為干預的需求。世界各地的數據中心工作人員開始使用更智能、更自主的系統來完成簡單的任務,并部署分布式環境以提高自動化能力。

隨著分布式架構在2021年更廣泛地傳播,數據中心需要新的工作負載、應用程序和數據交付方法。企業實施了邊緣計算軟件,并擴展了數據中心基礎設施管理軟件,以包括數據驅動功能、人工智能集成和增強現實。

為了應對數據中心對環境日益增加的影響,許多數據中心設施所有者轉向使用新軟件來管理服務器的使用和性能。此類軟件包括基礎架構管理、虛擬化和容器技術,以優化服務器利用率、管理PUE和監控功耗。

根據Uptime Institute的報告,數據中心設施所有者和云計算提供商在監測氣候影響方面的努力落后于其他行業。許多數據中心設施所有者和云服務提供商監控他們的PUE,因為這是他們運營設施的最主要的成本。然而,超過一半的數據中心運營商并不知道其用水量,33%的數據中心運營商沒有跟蹤他們的碳足跡,25%的數據中運營商不了解他們的電子垃圾生命周期。

數據中心工作場所的變化

在發生新冠疫情之后,即使是最謹慎的管理人員也開始接受遠程監控工具和自動化系統。數據中心設施團隊和云計算供應商已經實施了人工智能技術來簡化基礎設施管理,并減少數據中心現場工作人員的數量。例如,采用智能機器人可以通過紅外設備、攝像頭、雷達、熱傳感器和激光雷達收集安全數據。

數據中心人員配備是2021年的一項挑戰。作為人員配備工作的一部分,數據中心管理人員仔細研究了他們的員工人口統計數據,他們不斷尋找優秀人才來支持不斷增長的業務需求。

這場疫情表明吸引更年輕、更多樣化的勞動力至關重要。根據AFCOM公司的調查報告,90%的數據中心員工年齡在45歲以上,50%的員工已在該行業工作10年或以上。繼續滿足數字優先經濟和勞動力的需求需要對培訓和新員工進行更多投資。否則,數據中心行業可能面臨勞動力短缺和競爭加劇的困境。

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