人們認(rèn)為目前正在進(jìn)行一場(chǎng)革命性的變革浪潮，而且正在改變企業(yè)向客戶和企業(yè)提供服務(wù)的方式。然而，諸如此類的報(bào)告并不總是準(zhǔn)確的。例如，人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）正在推動(dòng)數(shù)據(jù)中心的變革。

調(diào)研機(jī)構(gòu)Gartner公司發(fā)布的名為《數(shù)據(jù)中心即將消亡，數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)》的調(diào)查報(bào)告表明，到2025年，80%的企業(yè)將關(guān)閉其傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心。而目前僅有10%的企業(yè)關(guān)閉。該報(bào)告于2018年4月發(fā)布，并表示傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心將專用于其他地方無(wú)法支持的非常具體的服務(wù)。

報(bào)告還指出，隨著互連服務(wù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、邊緣計(jì)算、SaaS產(chǎn)品繼續(xù)激增，企業(yè)保留傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有的優(yōu)勢(shì)有限。

這份報(bào)告表明，人們認(rèn)為目前正在進(jìn)行一場(chǎng)革命性的變革浪潮，而且正在改變企業(yè)向客戶和企業(yè)提供服務(wù)的方式。然而，諸如此類的報(bào)告并不總是準(zhǔn)確的。例如，人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）正在推動(dòng)數(shù)據(jù)中心的變革。那么，他們不僅會(huì)推動(dòng)數(shù)據(jù)中心管理，而且還會(huì)將數(shù)據(jù)中心從將會(huì)消亡的預(yù)測(cè)中拯救出來(lái)嗎？

時(shí)尚行業(yè)和計(jì)算機(jī)行業(yè)的相似之處

在人們看來(lái)，很容易在時(shí)尚行業(yè)和計(jì)算機(jī)行業(yè)之間劃清界限。雖然每年都會(huì)推出一些新事物，并從根本上改變一切（或者他們希望如此）。這至少是供應(yīng)商想要發(fā)生的事情。如果不符合當(dāng)前的趨勢(shì)，它們會(huì)增加失敗的可能性。然而，許多企業(yè)陷入了困境。

很多行業(yè)專家對(duì)行業(yè)和技術(shù)發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)，并得出結(jié)論：雖然大多數(shù)預(yù)測(cè)都已經(jīng)實(shí)現(xiàn)，但它們發(fā)生的時(shí)間比預(yù)期的要晚得多。它們也產(chǎn)生了比預(yù)期更大的影響。同樣，客戶經(jīng)常被告知一些技術(shù)已經(jīng)消亡。這有點(diǎn)像預(yù)測(cè)磁帶已經(jīng)消亡，或者無(wú)紙辦公室即將到來(lái)一樣。

IT行業(yè)似乎從來(lái)沒有擺脫過(guò)極端的激情，那么，人們?cè)撊绾慰创鼼artner公司的預(yù)測(cè)呢？盡管看起來(lái)完全不切實(shí)際，但數(shù)據(jù)中心仍繼續(xù)存在。而在專家看來(lái)，數(shù)據(jù)中心將永遠(yuǎn)存在，因?yàn)樵谡麄€(gè)行業(yè)所見證的所有變化中，它們一直是計(jì)算技術(shù)的基石：如計(jì)算、客戶機(jī)-服務(wù)器拓?fù)?、互?lián)網(wǎng)、個(gè)人電腦革命，以及業(yè)務(wù)向云端的遷移。還有其他的技術(shù)，其中包括磁帶。

因此從表面上看，Gartner公司的報(bào)告很容易被駁回。但是，考慮到一些嚴(yán)重依賴IT功能的技術(shù)，以及用戶對(duì)IT的期望。IT行業(yè)傾向于關(guān)注速度和饋送開發(fā)，以滿足不斷增加的縮短響應(yīng)時(shí)間的需求。采用更快的CPU、更快的緊密耦合內(nèi)存和I/O、固態(tài)磁盤，而自動(dòng)駕駛車輛、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)將成為數(shù)據(jù)海嘯。

數(shù)據(jù)重點(diǎn)

對(duì)數(shù)據(jù)的重視將在未來(lái)定義IT基礎(chǔ)設(shè)施。傳統(tǒng)上，人們使用數(shù)據(jù)作為達(dá)到目的的手段進(jìn)行計(jì)算和處理，然后得到結(jié)果。數(shù)據(jù)將被分類為訪問(wèn)和保留成本層。

上面一層用于緊密耦合的高速、高成本、低延遲存儲(chǔ)，存檔數(shù)據(jù)可能位于完全不同的低成本解決方案中。然而，在行業(yè)中，人們看到了數(shù)據(jù)是如何被感知和使用的。在某些情況下，數(shù)據(jù)作為一種商品被售賣，其交付方式非常類似于傳統(tǒng)的制造過(guò)程。流媒體播放和音樂公司就是一個(gè)很好的例子。

在后期制作和數(shù)字化之后，Netflix、亞馬遜和Spotify就像傳統(tǒng)的產(chǎn)品制造商一樣，將他們的數(shù)據(jù)和產(chǎn)品存儲(chǔ)在云端。然后將它們運(yùn)送到客戶的邊緣。對(duì)于Netflix公司，邊緣在本地互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商（ISP）購(gòu)買后即可使用。因此，這相當(dāng)于為數(shù)據(jù)交付優(yōu)化的簡(jiǎn)單“即付即用”體系結(jié)構(gòu)。

不同的要求

物聯(lián)網(wǎng)（IOT）、自主駕駛車輛提供了另一個(gè)例子。企業(yè)也可以投入到智慧城市，以獲得良好的衡量。它們有非常不同的數(shù)據(jù)和計(jì)算要求，這些設(shè)備發(fā)出的數(shù)據(jù)以狀態(tài)信息的形式存在，在許多情況下，例如控制工業(yè)過(guò)程，其中一些狀態(tài)數(shù)據(jù)是可操作的。根據(jù)數(shù)據(jù)的即時(shí)性，對(duì)如何以及何時(shí)處理該數(shù)據(jù)的考慮因素有所不同。

這就引出了這樣的問(wèn)題：在云中可以做到這一點(diǎn)嗎？或者延遲和緊迫性是否需要邊緣附近的小型計(jì)算功能，例如大型煉油廠。當(dāng)必須跨多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備做出決定，以及當(dāng)有阻塞的通信鏈接返回到云端時(shí)，事情很容易失控。同樣重要的是，所有的歷史數(shù)據(jù)都需要流回一個(gè)點(diǎn)，在這個(gè)點(diǎn)上它可以采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行處理。

考慮聯(lián)網(wǎng)車輛和智能城市共同管理交通流量和阻塞。他們需要一些強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力來(lái)收集潛在的數(shù)萬(wàn)臺(tái)設(shè)備的所有數(shù)據(jù)，如汽車、攝像頭、交通流量監(jiān)視器以及與應(yīng)急服務(wù)的互動(dòng)。這將需要雙向的流量，其中信息和娛樂數(shù)據(jù)被傳遞到車輛。如果人們能將應(yīng)急服務(wù)車輛和交通管理系統(tǒng)連接起來(lái)，以便在擁擠的城市中更快地通行。

定義基礎(chǔ)設(shè)施

那么，這些需求是如何定義基礎(chǔ)設(shè)施的呢？傳統(tǒng)上，需要一個(gè)龐大的數(shù)據(jù)中心來(lái)處理。而這需要一種更為動(dòng)態(tài)的方法，在這種方法中，可以根據(jù)需要自動(dòng)增加或減少額外的資源，例如在緊急情況下。

另一個(gè)變化很大的方面是不斷增長(zhǎng)的計(jì)算功能。幾年前，手機(jī)只能存儲(chǔ)電話號(hào)碼和短信。如今，每個(gè)智能手機(jī)都擁有令人難以置信的存儲(chǔ)和計(jì)算功能。

然而，人們正在構(gòu)建越來(lái)越多的應(yīng)用程序，客戶將要求他們的設(shè)備具有更高的復(fù)雜性，例如測(cè)量員將平板電腦監(jiān)測(cè)土壤結(jié)構(gòu)，或者醫(yī)護(hù)人員在救護(hù)車中掃描患者，并使用人工智能診斷癥狀或評(píng)估他們的傷害。為了滿足這種額外的計(jì)算需求，在邊緣或云計(jì)算的一種補(bǔ)充計(jì)算功能的形式連接到用戶的輔助計(jì)算功能形式。將來(lái)，每個(gè)人都將擁有自己的個(gè)人小型計(jì)算和存儲(chǔ)設(shè)備，隨時(shí)隨地跟隨他們自動(dòng)遷移到最近的訪問(wèn)點(diǎn)。

數(shù)據(jù)方程

人們所做的一切都創(chuàng)造了越來(lái)越多的數(shù)據(jù)。反過(guò)來(lái)，作為企業(yè)和消費(fèi)者，人們將消耗越來(lái)越多的數(shù)據(jù)。無(wú)論是進(jìn)出云平臺(tái)、數(shù)據(jù)中心還是邊緣計(jì)算，移動(dòng)這些不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)都是非常痛苦的。這種痛苦來(lái)自于網(wǎng)絡(luò)對(duì)于正在移動(dòng)的數(shù)據(jù)量來(lái)說(shuō)并不夠快的事實(shí)。無(wú)論在這個(gè)問(wèn)題上投入多少帶寬，一旦達(dá)到兩位數(shù)毫秒的延遲，在沒有使用廣域網(wǎng)（WAN）數(shù)據(jù)加速解決方案來(lái)減輕延遲和數(shù)據(jù)包丟失的影響的情況下，廣域網(wǎng)（WAN）性能將幾乎沒有改善。

那么，數(shù)據(jù)中心的未來(lái)是什么？一切業(yè)務(wù)都會(huì)遷移到云，是因?yàn)樗阋藛?？情況并非總是如此。當(dāng)企業(yè)明智地使用云平臺(tái)時(shí)，采用云計(jì)算將會(huì)非常經(jīng)濟(jì)有效，但它不是解決數(shù)據(jù)中心所有問(wèn)題的靈丹妙藥。毫無(wú)疑問(wèn)，人們使用、操縱和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的方式發(fā)生了巨大變化。然而，數(shù)據(jù)中心的作用將隨著IT其他方面的發(fā)展而發(fā)展。以磁帶為例，從在線存儲(chǔ)到近線存儲(chǔ)、備份到歸檔，數(shù)據(jù)中心技術(shù)也將隨之發(fā)展。

數(shù)據(jù)中心將保留一些關(guān)鍵功能：其中一個(gè)功能將包含延遲關(guān)鍵數(shù)據(jù)庫(kù)。有一些公司在云計(jì)算中查找數(shù)據(jù)庫(kù)時(shí)遇到了不良響應(yīng)（以及最終用戶投訴），這些數(shù)據(jù)庫(kù)迫使他們遷移回?cái)?shù)據(jù)中心。然而，由于未來(lái)需要高度靈活的分布式數(shù)據(jù)和計(jì)算需求，數(shù)據(jù)中心將轉(zhuǎn)變?yōu)橹笓]和控制功能。

實(shí)現(xiàn)靈活性

為了達(dá)到這種靈活性，必須擺脫現(xiàn)有的人工操作方法?，F(xiàn)在是使用人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）來(lái)提供高水平的自動(dòng)化抽象來(lái)創(chuàng)建靈活的動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)設(shè)施的時(shí)候了。

移動(dòng)數(shù)據(jù)對(duì)于在需要時(shí)將數(shù)據(jù)放在所需位置的能力至關(guān)重要。傳統(tǒng)上，廣域網(wǎng)（WAN）優(yōu)化被用來(lái)提高遠(yuǎn)距離的數(shù)據(jù)吞吐量，但這種技術(shù)具有嚴(yán)格的帶寬限制。為了在高速網(wǎng)絡(luò)上盡可能放大數(shù)據(jù)的功能，需要使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的廣域網(wǎng)數(shù)據(jù)加速解決方案，如PORTrockIT。

Dell EMC公司人工智能戰(zhàn)略技術(shù)專家Tabet表示，他認(rèn)為數(shù)據(jù)中心管理人員應(yīng)采用人工智能來(lái)找到優(yōu)化數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的更好方法。Aera科技公司創(chuàng)始人兼CTO Shariq Mansoor補(bǔ)充道：“沒有人工智能，幾乎不可能運(yùn)營(yíng)有利可圖的數(shù)據(jù)中心。因此可以說(shuō)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是推動(dòng)數(shù)據(jù)中心向前發(fā)展所必需的技術(shù)?！?/p>

他說(shuō)，“有了它們，就可以管理數(shù)據(jù)流，并提高數(shù)據(jù)速度——即使使用原有架構(gòu)也是如此。有鑒于此，全球業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中心可能會(huì)發(fā)生變化，但它仍有發(fā)展的未來(lái)?！?/p>

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