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數據中心從工程到產品:云箱啟動云時代發動機

云計算
云計算被譽為第四次信息技術革命的核心,而作為云計算的基礎平臺,數據中心不但是我國搶占云計算時代全球話語權的保證,同時也是保障我國信息安全,實現自主可控的關鍵點。

C114訊 6月15日特稿近幾年,云計算概念風云突起,方興未艾,已經成為了IT領域最炙手可熱的項目,眾多傳統IT巨頭紛紛轉向云計算領域,其發展勢頭之猛令人驚嘆。

云計算被譽為第四次信息技術革命的核心,而作為云計算的基礎平臺,數據中心不但是我國搶占云計算時代全球話語權的保證,同時也是保障我國信息安全,實現自主可控的關鍵點。

在云計算的推動下,未來的數據中心將如何演變?北京天地云箱科技有限公司(下稱“天地云箱”)CEO徐紅忠在接受C114專訪時向我們這樣描繪:“伴隨智能家居、智能醫療等新興業務應用的不斷涌現,模塊化數據中心將得到更廣泛的應用,未來每一個家庭都可能會擁有一座小的數據中心,都能消費的起數據中心,利用這些模塊化數據中心來記錄我們成長的每一步。”

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北京天地云箱科技有限公司CEO 徐紅忠

數據中心迎云計算新挑戰 模塊化成趨勢

不可否認的是,云計算時代的到來確實為數據中心的發展出了一道難題。徐紅忠指出,云計算帶來了規模、成本、彈性三大挑戰,粗放的IDC模式具體表現為成本高、周期長、彈性差等諸多問題。

“在云計算時代,用戶對數據中心的要求是動態的,而傳統的數據中心擴展性較差,部署周期大約是18個月甚至兩年時間,并且一次性建設大的數據中心投入成本非常高,運營過程中的耗電量也很大,這些問題嚴重阻礙了用戶部署數據中心的腳步。”

如何幫助企業和個人部署可快速建設、靈活擴展、高密度、低成本的數據中心?徐紅忠認為,“模塊化”的數據中心將成為未來企業乃至個人擁有數據中心的較為理想的捷徑之一,數據中心正在由建設工程向產品轉變。

所謂模塊化數據中心是指由若干相互獨立的模塊構成,每個模塊具備機房運行中的一個或多個系統功能,這些即插即用的功能模塊通過簡單組裝就能構成完整的機房運行環境。

徐紅忠為我們舉了這樣一個形象的例子,“傳統的數據中心是一個工程項目,其建設可以看成是一個裝修的過程,例如裝修需要做家具,過去是在裝修現場做的,現在模塊化不需要去現場做而是在工廠里生產完畢后直接運到裝修現場使用,然后水、電、網絡開通就可以入住了。”

如果打造一個數據中心真的像打家具一樣簡單快捷,那模塊化數據中心確實可以創造一個嶄新的數據中心時代。實際上,國外廠商已經開始這樣做了。IBM、惠普、戴爾、Sun等廠商先后加入了模塊化數據中心的行列。2007年,Sun率先推出了被稱為“黑盒”計劃的集裝箱式數據中心,這個***款移動式數據中心引起了人們的關注。

云箱啟動中國云時代發動機

隨后,越來越多的廠商開始進入這一領域,其中也不乏中國企業的身影。據徐紅忠介紹,今年5月31日,中國首臺正式投入商用的“模塊化數據中心”——“云箱”正式商用發布,這款產品正是來自北京云基地的天地云箱公司。

作為率先在國內正式投入商用的模塊化數據中心,云箱以“云時代的發動機”為定位,頒布了獨特的模塊化數據中心產品技術標簽M-TEC——多、快、好、省、全。

多,是指云箱的高密度、多節點,計算容量5倍于同面積傳統機房;快,是指快速部署與快速擴展,云箱部署時間只需6周;好,是指模塊化使其能夠非常迅速便捷地實現對軟、硬件的升級擴展,云箱便是由即插即用的功能模塊組成,讓IDC從工程變為即用產品;省,一是指省能耗,云箱PUE值可降至1.1,能耗節約可達50%,二是指省空間,節省75%空間,降低TCO;全,是指云箱可依據客戶需求定制,共全系8款產品(MINI系,1系,3系,5系,7系,X5系,X7系,M系等),可滿足企業多樣化、全面的需求。

值得一提的是,云箱還精心梳理了至少8種可低成本、快速部署、快速擴展的應用場景,其中包括工業園區、科研院所、IDC新建及擴建、礦區油田、各大高校、智慧城市、住宅小區、災備中心等。

在眾多應用場景中,徐紅忠認為,“國內中小型數據中心可能會率先采用模塊化數據中心,例如在工業園區、政府、大型企業自建的數據中心等;此外,電信運營商和廣電運營商也可能利用模塊化建設大型的數據中心,從而實現綠色節能減排,降低運營成本。”

談及與國外同類廠商相比云箱的優勢時,徐紅忠顯得相當自信:“首先,我們對中國數據中心建設者和使用者的需求更為了解,尤其是對后期的使用和維護需求更加了解;第二,云箱定制化的能力比國外廠商更強,生產的周期較短比國外廠商更有優勢。”

云計算時代下的數據中心會是怎樣的一番景象?徐紅忠這樣為我們描繪:“伴隨智能家居、智能醫療等新興業務應用的不斷涌現,模塊化數據中心將得到更廣泛的應用,未來每一個家庭都可能會擁有一座小的數據中心,都能消費的起數據中心,利用這些模塊化數據中心來記錄我們成長的每一步。”
 

責任編輯:何巍 來源: C114
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