摘要：與人類的基因不同，級數(shù)據(jù)中心彈性設(shè)計非常低效。當(dāng)摩爾定律與墨菲定律發(fā)生碰撞時會發(fā)生什么看起來，面對即將到來的大量數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序以及管理它們所帶來的一切問題，數(shù)據(jù)中心保持彈性的能力可能超越人類，而人們也要在某些時候必須讓機器來管理機器。

人類是一種體質(zhì)虛弱但卻具有強大彈性的生物。對于人類來說，可以本能地知道如何在地球各個地方生存和繁衍。而與人類一起發(fā)展的物種是機器，更具體地說，是智能機器。

從亞馬遜的Alexa到可穿戴技術(shù)，從邊緣技術(shù)驅(qū)動的智能傳感器到功能強大的機器人，物聯(lián)網(wǎng)以指數(shù)速度增長，并正在與人們的生活方式完全融合。摩爾定律似乎適用于技術(shù)進步的所有方面。

嵌入在軟件中的邏輯和數(shù)據(jù)使機器設(shè)備變得更加智能，而且所有這些關(guān)鍵設(shè)施都集中在的數(shù)據(jù)中心。隨著墨菲定律（凡是可能出錯的事都有很大幾率會出錯）永遠潛伏在數(shù)據(jù)中心運營的陰影中，數(shù)據(jù)中心比以往任何時候都需要有彈性，就像人類一樣。因此，作為數(shù)據(jù)中心設(shè)計師、運營商、IT設(shè)施經(jīng)理來說，數(shù)據(jù)中心可以從人類強大彈性的特性中學(xué)到什么？

數(shù)據(jù)中心的彈性

無論出于何種原因，人類由于生存而自有的隨機應(yīng)變的基因被編碼到DNA中。這是數(shù)據(jù)中心應(yīng)變能力的起點：設(shè)計。數(shù)據(jù)中心必須設(shè)計成在多個層面上具有彈性（電力、冷卻、網(wǎng)絡(luò)、通信以及潛在的內(nèi)部和外部威脅）。

而目前數(shù)據(jù)中心行業(yè)的人士想到彈性時，會想到部署冗余的設(shè)備，尤其是基于Uptime Institute的層級而設(shè)定的。數(shù)據(jù)中心擁有兩條主動基礎(chǔ)設(shè)施支持路徑，為數(shù)據(jù)中心業(yè)主提供99．995％的可用性，最終成為容錯站點基礎(chǔ)設(shè)施，換句話說，每年大約有48分鐘的計劃內(nèi)或計劃外停機時間。

與人類的基因不同，Tier IV級數(shù)據(jù)中心彈性設(shè)計非常低效。這就好像效率和彈性是完全相反的。由于擁有有冗余設(shè)計，將會部署成本高昂的冗余基礎(chǔ)設(shè)施。而在Tier Ⅲ數(shù)據(jù)中心空間內(nèi)可以找到更有效和更具成本效益的折中方案。在經(jīng)典的2N配置中，不是采用兩個鏡像的冗余輸入電源，而是可以選擇三條輸入電源，每個電源可以在2N分布式配置下承載2N負載的一半。換句話說，在分別為150VA的三個負載下，三個輸入電源共同承載100％的300kVA負載都是低效的，每個負載的利用率為66．6％。如果其中一個輸入電源中斷，另兩個輸入電源仍然可以提供300kVA的負載容量。除了這種配置成本更低的部署和操作之外，如果三個輸入電源是100％獨立的，它還提供了改進的正常運行時間可用性。

數(shù)據(jù)中心的選址

人類通常會仔細考慮在哪里定居，并建立他們的社區(qū)。選址對人類的生存至關(guān)重要，數(shù)據(jù)中心也是如此。如果發(fā)生地震，洪水或飛機撞擊等最為嚴(yán)重的自然災(zāi)害和人為災(zāi)難，最有彈性的數(shù)據(jù)中心設(shè)計都將很難應(yīng)對。人們應(yīng)該規(guī)劃和應(yīng)對潛在的威脅，以及圍繞電力和冷卻可能帶來的好處。替代能源的可用性以及利用自然開發(fā)創(chuàng)新方式來冷卻數(shù)據(jù)中心（不管是自然空氣冷卻還是自然水源等），這將增加彈性，并提高效率，節(jié)省成本。

共同工作

如果數(shù)據(jù)中心變得真正獨立，人工智能，預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)可以進行計算、合理化并做出決策，那么該怎么辦？

人類居住的社區(qū)通常適宜生存和生活。如果在一個地方發(fā)生災(zāi)難，通常會很快得以恢復(fù)。就像人類分布在世界各地形成集群一樣，可以利用整個數(shù)據(jù)中心的集群優(yōu)勢，企業(yè)都能夠抵御災(zāi)害對電力和冷卻的威脅。在研究跨越數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)設(shè)施時存在這種邏輯，這些數(shù)據(jù)中心可能位于一個地區(qū)或全球各地，而且每個數(shù)據(jù)中心設(shè)施在基礎(chǔ)設(shè)施體系結(jié)構(gòu)、外觀和感覺方面都完全相同。而多數(shù)據(jù)中心的彈性拓撲意味著每個數(shù)據(jù)中心設(shè)施都運行相同的應(yīng)用程序，并可訪問N個數(shù)據(jù)庫副本，并在數(shù)據(jù)中心內(nèi)復(fù)制所有更改。因此，用戶可以隨時與任何數(shù)據(jù)中心進行通信，而不會有失敗的風(fēng)險。

從過去的錯誤中學(xué)習(xí)

人類具有彈性的強大特征是在可能威脅到人們生存的情況中學(xué)習(xí)的能力。同樣，了解運營中的數(shù)據(jù)中心是一項應(yīng)該延續(xù)數(shù)據(jù)中心設(shè)施壽命的努力。其起點是監(jiān)測，數(shù)據(jù)中心的一切都需要監(jiān)控。例如，機架內(nèi)部溫度、機架前部、機架上方、機架后部、UPS／電池空間、地板、冷通道和熱通道內(nèi)的溫度和濕度、氣壓、電路、流量和回水溫度、返回空氣，以及煙霧探測等，都需要進行監(jiān)測。人們永遠無法獲得足夠的監(jiān)測資源。

然后，重點應(yīng)該是在相當(dāng)長的一段時間內(nèi)收集數(shù)據(jù)，并通過創(chuàng)新地創(chuàng)建設(shè)施數(shù)據(jù)的子集來尋找趨勢和周期。每個數(shù)據(jù)中心都是獨一無二的，需要工作人員對數(shù)據(jù)中心設(shè)施所提供的數(shù)據(jù)有了持續(xù)的了解，并且所創(chuàng)建的正確信息可以持續(xù)規(guī)劃恢復(fù)能力。一個良好的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理（DCIM）工具應(yīng)該對此有所幫助。

數(shù)據(jù)中心的獨立

人類需要自己思考，可以離開社區(qū)并適應(yīng)外部環(huán)境生存和發(fā)展。而一些調(diào)查研究將數(shù)據(jù)中心的大部分停機時間直接或間接歸因于人為錯誤。將人排除在外可以提高機器的適應(yīng)能力嗎？當(dāng)然，人工智能正在進入數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域。目前情況是網(wǎng)絡(luò)運營中心通過DCIM工具與數(shù)據(jù)中心進行交互。如果數(shù)據(jù)中心真正獨立，人工智能，預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)可以計算，合理化并為數(shù)據(jù)中心的利益做出決策，那該怎么辦？如果數(shù)據(jù)中心變得自我復(fù)原呢？

數(shù)據(jù)中心自我保護系統(tǒng)已經(jīng)取得了一些進展，它可以通過面部識別和空間意識消除有關(guān)安全訪問控制的決策過程。很快，人們希望數(shù)據(jù)中心能夠根據(jù)設(shè)施內(nèi)的問題進行預(yù)測，并對環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施參數(shù)進行調(diào)節(jié)，以實現(xiàn)完全優(yōu)化，這不僅在數(shù)據(jù)中心內(nèi)，而且還代表數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)。DeepMind工具已經(jīng)將谷歌公司的數(shù)據(jù)中心能源成本降低了高達40％（不包括能源損耗和冷卻效率）。

當(dāng)摩爾定律與墨菲定律發(fā)生碰撞時會發(fā)生什么？看起來，面對即將到來的大量數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序以及管理它們所帶來的一切問題，數(shù)據(jù)中心保持彈性的能力可能超越人類，而人們也要在某些時候必須讓機器來管理機器。