數據管理創新在數據中心效率中的作用
如今，企業IT管理者的工作比以往任何時候都更具挑战性。他們必須管理不斷增長的數據，並使用更小的團隊利用不斷發展的技術。其任務是將IT從成本中心轉變爲能夠產生競爭優勢的战略投資。
隨着當今全球氣候危機迫在眉睫，通過提高數據中心效率、減少能源消耗和電子廢物來變得更加對環境負責，企業也面臨着更大的壓力。
如今的處境
據估計，全球8000多個數據中心每年運行所需的電力佔全球總發電量的3%。盡管服務器和存儲技術在處理和管理大量數據方面已經變得非常高效，但數據增長速度超過了這些進步，推動了對數據處理能力的額外能源需求。
如今，數據中心大約55%的能源用於爲服務器和存儲等硬件系統供電，而超過40%的能源用於冷卻這些和其他硬件資源。隨着人工智能驅動的數據處理和深度學習變得更加普遍，對能源的需求預計將加速增長。
數據數字化和貨幣化的提高與生成式人工智能相結合，正在推動數據量和服務需求的新一輪爆炸式增長。這將顯著增加對計算、存儲和網絡資源的需求，並進一步加劇降低能耗的挑战。
因此，IT管理人員必須優先考慮數據管理效率——使用最少的能源快速、安全地處理、存儲和移動數據，同時不影響可擴展性或性能。事實上，這是推動未开發的數據中心效率的關鍵。
將討論範圍從容量和密度擴展到性能
長期以來，數據中心管理者一直將佔地面積視爲提高效率和降低成本的關鍵因素。考慮到數據的爆炸性增長，提高容量利用率，無論是基於虛擬機的整合、高密度磁盤、重復數據刪除還是壓縮，將降低能耗，這是合乎邏輯的。
但是性能的作用呢?雖然IT組織可能已經考慮到更快的CPU、內存和磁盤在增加能耗方面的作用，但可能沒有考慮現代數據管理解決方案在加速計算以降低能耗方面所發揮的作用。
事實上，加速計算的最新發展包括特定領域的架構，其中包括用於並行處理的GPU、用於超高速網絡的數據處理單元(DPU)以及基於並行文件系統的存儲。對於人工智能工作負載，這些架構比現有的企業基礎架構要高效得多。以下是需要考慮的幾個因素：
- 效率
性能不足會降低效率。數據等待時間長、不必要的數據移動和高延遲會消耗能源，並減慢工作流程。現代數據管理系統利用並行處理和數據路徑，來加速計算並優化應用性能。並行計算對存儲系統提出了一些獨特的要求，特別是以適當的速度並行向GPU提供大量數據的能力。這可以提高創建和運行人工智能模型的效率。
- 能源
專爲加速計算而設計的服務器和存儲架構可提供更高的能效和线性橫向擴展性能，從而大大減少數據中心部署的系統數量。
GPU的能源效率是人工智能的42倍，而並行文件系統每瓦驅動的數據量可提高10倍，兩者相結合，只需傳統技術的一小部分功耗和機架空間即可提供出色的結果系統。
- 電子垃圾
電子垃圾是增長最快的環境問題之一，佔全球城市固體垃圾的5%以上。隨着世界日益電子化，這個數字肯定會增長。與此同時，全球回收率低迷至17%左右。隨着越來越多的電子設備的生產，每個設備都有自己的碳足跡，以及空氣、土壤和地下水污染，這對氣候變化的影響可能是災難性的。
向軟件驅動、硬件加速架構的轉變可以實現未來的技術增強，而無需硬件升級。這是延長技術壽命而不產生不必要浪費的重要一步。
完整的數據管理
我們正處於衆所周知的十字路口，數據中心效率既有惡化的機會，也有可能提高的機會。全球幾乎每個組織的數據都將繼續快速增長。
我們也正在進入一個人工智能的新時代，其依賴大型語言模型(LLM)來提高NLP准確性，如驅動ChatGPT等復雜工具。這些新的人工智能模型將包括訓練、分析和推理，使用多達數萬億個參數，這給服務器和其他基礎設施帶來了更大的負擔。
組織如何才能保持領先地位?
專注於高效的數據管理和快速性能，包括IO吞吐量。能夠優化GPU並行處理的存儲解決方案對於加速人工智能、數據分析、模擬和可視化的計算將變得更加重要。正確的存儲可以提高GPU性能和資源利用率，這將對數據中心的可持續性產生積極影響。更高的性能還可以實現每瓦特更多的操作，從而可以將能源效率提高3.5倍，並將AI數據中心TCO降低3倍以上。
利用智能監控工具，例如，掃描數據中心的數據中心基礎設施管理(DCIM)，不僅可以查明多余的用電量，還可以確定哪些地方的電力容量未得到充分利用。大多數數據中心資源嚴重過度配置，平均服務器利用率低得驚人，只有12%到18%。可以整合或重新部署幽靈服務器，以減少浪費的處理能力，並提高整體性能和效率。
最後，可能會擔心人工智能工作負載加速計算在數據中心產生的熱量。請注意，包括Equinix和Meta在內的多家知名組織已开始在80華氏度或更高溫度下運行其數據中心，大約比行業平均水平高出10度。研究是否可以將數據中心溫度提高幾度，以大幅節省冷卻成本。同時，探索蒸發冷卻、儲熱器和潛在的外部空氣等技術，在不損害環境的情況下冷卻數據中心。
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