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大数据来袭 谁来破解能耗效率成本三大难题?

导读: 大数据有着数量大、多样性、实时性等特点,快速增长的非结构化数据,诸如视频、图片、文字、语音等等,大量数据快速塞满了数据中心,传统数据中心不得不面对能耗、效率、成本等方面的难题。

  回顾2013年,IT产业最热门的关键词无疑是“大数据”。大数据的魅力在于蕴藏着巨大的商业价值,据IDC预测,中国大数据技术与服务市场将从2011年的7760万美元增长到2016年的6.16亿美元。大数据就像一座金矿,通过合适的方法和工具,就能从中挖掘出极具价值的商机、企业决策的方向、以及赢得竞争的方法。

  当然,任何事物都有两面性,大数据也像一把双刃剑,在带来价值的同时也给数据中心带来前所未有的压力。大数据有着数量大、多样性、实时性等特点,快速增长的非结构化数据,诸如视频、图片、文字、语音等等,大量数据快速塞满了数据中心,传统数据中心不得不面对能耗、效率、成本等方面的难题。

  大数据带来数据中心大难题

  大数据首先带来的难题是能耗。据Gartner统计,我国现有各类数据中心40多万个,能耗已经占到我国全社会用电量的1.5%左右。在一项针对数据中心的调查中,62%的企业认为,数据中心面临着诸如散热、供电、成本等问题;23%的企业认为,其数据中心供电和散热能力不足,限制了IT基础设施的扩展;19%的企业认为,其数据中心的耗电量太大,费用超高;还有17%的企业认为,机房温度过高,影响了计算设备的稳定运行,从而导致一系列问题的出现。

  很显然,在全球能源成本不断上涨的大背景下,数据中心的节能降耗成为首要问题。

  除了能耗,数据中心资源利用率低是目前普遍存在的一个问题:多家第三方机构的调研表明,大部分数据中心中的服务器和网络设备的利用率仅在24%~30%之间,有的CPU利用率、硬盘利用率甚至在10%以下,造成服务器资源的大量浪费。如何最大限度地发挥现有系统的资源以及优化系统架构,是传统数据中心向绿色数据中心转变过程中首先要考虑的问题。

  还有就是运营成本的问题。大数据让服务器不断增加,机房不断地在扩大,空调制冷也不断地在加大。因而带来的直接影响是用电量的增加和管理人员的增多,数据中心的运营成本直线上升。调查显示,数据中心超过一半的IT预算发生在人力成本上,IT运维预算在80%到90%,重复任务会带来重大成本浪费和人为错误的发生,为企业带来无形压力。

  惠普DL380p G8解难题

  那么又该如何解决数据中心在能耗、利用率和运营方面的难题?

  先看能耗方面。数据中心能耗一般由服务器等IT设备(50%)、制冷和送风(40%)、UPS及照明组成。其中设备的能耗是关系数据中心总体能耗的主要因素,降低设备能耗大致有三个方向:通过虚拟化技术整合服务器,从而提高服务器利用率、降低空间占用和能耗,目前已经成为数据中心的主流降耗技术;采用耐高温设备,从而降低制冷设备的能耗;降低设备本身的能耗,采用具有更高能效比设备。

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