IDC测评实战指南：企业如何构建高性能数据中心
一、引言
随着信息技术的迅猛发展，数据中心已成为企业运营不可或缺的关键设施。
一个高性能的数据中心不仅能提升数据处理能力、存储能力和网络安全性能，还能助力企业在激烈的市场竞争中占据先机。
本篇文章将为企业提供构建高性能数据中心的实战指南，从基础设施建设、技术选型到运营管理等方面进行全面解析。
二、基础设施建设
--------
1.选址规划
数据中心的选址至关重要，需充分考虑环境、电力、网络等因素。
应选择电力资源丰富、自然环境适宜、网络设施完善的地区，确保数据中心稳定运行。
2.硬件设施选型
数据中心的硬件设施包括服务器、存储设备、网络设备等。
在选择硬件时，应考虑设备的性能、可靠性、扩展性以及能效比，选择符合企业需求的高性价比产品。
3.设施布局
数据中心的布局应遵循合理、高效、安全的原则。
应充分考虑设备的散热、电磁干扰、噪音等因素，合理规划设备摆放位置，确保数据中心的高效运行。
三、技术选型与应用
---------
1.云计算技术
云计算技术是数据中心的核心技术之一。
企业应选择成熟的云计算平台，如私有云、公有云或混合云，以提高资源利用率和灵活性。
2.大数据技术
大数据技术有助于企业实现数据驱动的决策。
企业应选择合适的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，以提高数据处理能力和分析效率。
3.虚拟化技术
虚拟化技术可以提高数据中心的资源利用率和管理效率。
企业应选择成熟的虚拟化技术，如服务器虚拟化、存储虚拟化等，以实现资源的动态分配和管理。
4.容器化与自动化运维技术
容器化与自动化运维技术是现代数据中心的重要趋势之一。企业应选择容器技术（如Docker）和自动化运维工具（如Ansible、Puppet等），以提高应用部署和运维效率。还应关注DevOps理念的实践，实现开发与运维的紧密结合。四、网络安全保障措施网络安全是数据中心运营的关键环节。企业应构建完善的安全保障体系，确保数据中心的安全稳定运行。具体措施包括：部署防火墙、入侵检测系统等安全设备；实施安全审计和风险评估制度；加强员工安全意识培训等。应采用加密技术保护数据传输安全，确保数据的完整性和保密性。通过多元化的技术手段和严格的管理制度，共同构建数据中心的安全防线。五、运营管理策略构建高性能数据中心不仅需要关注硬件设施和技术选型，还需要优化运营管理策略。企业应建立完善的运维管理制度和流程，确保数据中心的稳定运行。具体措施包括：制定运维人员职责划分和岗位职责；建立定期巡检和故障排查机制；实施运维监控和预警系统；优化资源分配和调度策略等。同时，企业还应关注数据中心的环境因素，如能耗、碳排放等，以实现绿色数据中心的目标。六、总结与展望构建高性能数据中心是一个系统工程，需要企业在基础设施建设、技术选型与应用、网络安全保障以及运营管理等方面进行全面考虑和实施。本篇文章提供了全面的实战指南，助力企业构建高性能数据中心。未来，随着技术的不断发展和市场需求的不断变化，数据中心将面临更多挑战和机遇。企业应密切关注行业动态和技术趋势，不断优化和完善数据中心的构建与运营策略，以适应激烈的市场竞争和不断变化的市场需求。通过努力，企业可以构建出高性能的数据中心，为企业的发展提供强有力的支持。七、附录（可选）附录部分可包含相关的参考文献和数据中心等项目的案例研究分析等资料以供参考学习使用从而进一步深入了解高性能数据中心的构建与管理等内容提高实战指南的应用价值和学习效果对于相关领域的从业人员和学习者来说具有很高的参考价值和学习意义（注：此部分可根据实际情况选择性添加）以上就是关于IDC测评实战指南企业如何构建高性能数据中心的相关内容希望对您有所帮助如果您有任何疑问或需要进一步的指导请随时与我们联系我们将竭诚为您服务idc测评网为您的数据中心建设提供全方位的测评和指导服务助力您的数据中心迈向高性能时代！
算力可贵，效率价高：智算中心凭啥是筑基新基建的最优解？
在“新基建”浪潮下，人工智能正成为经济增长的新引擎，各行各业开启智能化升级转型。 算力在其中扮演了重要角色，是国家未来竞争力的集中体现。 但事实是，在发展的过程中，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在为算力带来更大的挑战，主要体现为算力不足，效率不高。
算力诚可贵：数据、算法需要更多算力支撑
众所周知，在人工智能发展的三要素中，无论是数据还是算法，都离不开算力的支撑，算力已成为人工智能发展的关键要素。
IDC发布的《数据时代2025》报告显示，2018年全球产生的数据量为33ZB (1ZB=1万亿GB)，到2025年将增长到175ZB，其中，中国将在2025年以48.6ZB的数据量及27.8%的占比成为全球最大的数据汇集地。
另据赛迪顾问数据显示，到2030年数据原生产业规模量占整体经济总量的15%，中国数据总量将超过4YB，占全球数据量30%。 数据资源已成为关键生产要素，更多的产业通过利用物联网、工业互联网、电商等结构或非结构化数据资源来提取有价值信息，而海量数据的处理与分析对于算力的需求将十分庞大。
算法上，先进模型的参数量和复杂程度正呈现指数级的增长趋势。 此前 Open AI 发表的一项研究就显示，每三到四个月，训练这些大型模型所需的计算资源就会翻一番（相比之下，摩尔定律有 18 个月的倍增周期）。 2012 至 2018 年间，深度学习前沿研究所需的计算资源更是增加了 30 万倍。
到2020年，深度学习模型对算力的需求达到了每天百亿亿次的计算需求。 2020年2月，微软发布了最新的智能感知计算模型Turing-NLG，参数量高达到175亿，使用125POPS AI计算力完成单次训练就需要一天以上。 随后，OpenAI又提出了GPT-3模型，参数量更达到1750亿，对算力的消耗达到3640 PetaFLOPS/s-day。 而距离GPT-3问世不到一年，更大更复杂的语言模型，即超过一万亿参数的语言模型SwitchTransformer即已问世。
由此可见，高速增长的海量数据与更加复杂的模型，正在给算力带来更大的挑战。 如果算力不能快速增长，我们将不得不面临一个糟糕的局面：当规模庞大的数据用于人工智能的训练学习时，数据量将超出内存和处理器的承载上限，整个深度学习训练过程将变得无比漫长，甚至完全无法实现最基本的人工智能。
效率价更高：环境与实际成本高企，提升效率迫在眉睫
在计算工业行业，有个假设是“数字处理会变得越来越便宜”。 但斯坦福人工智能研究所副所长克里斯托弗•曼宁表示，对于现有的AI应用来说却不是这样，特别是因为不断增加的研究复杂性和竞争性，使得最前沿模型的训练成本还在不断上升。
根据马萨诸塞大学阿默斯特校区研究人员公布的研究论文显示，以常见的几种大型 AI 模型的训练周期为例，发现该过程可排放超过 磅二氧化碳，几乎是普通 汽车 寿命周期排放量的五倍（其中包括 汽车 本身的制造过程）。
例如自然语言处理中，研究人员研究了该领域中性能取得最大进步的四种模型：Transformer、ELMo、BERT和 GPT-2。 研究人员在单个 GPU 上训练了至少一天，以测量其功耗。 然后，使用模型原始论文中列出的几项指标来计算整个过程消耗的总能量。
结果显示，训练的计算环境成本与模型大小成正比，然后在使用附加的调整步骤以提高模型的最终精度时呈爆炸式增长，尤其是调整神经网络体系结构以尽可能完成详尽的试验，并优化模型的过程，相关成本非常高，几乎没有性能收益。 BERT 模型的碳足迹约为1400 磅二氧化碳，这与一个人来回坐飞机穿越美洲的排放量相当。
此外，研究人员指出，这些数字仅仅是基础，因为培训单一模型所需要的工作还是比较少的，大部分研究人员实践中会从头开发新模型或者为现有模型更改数据集，这都需要更多时间培训和调整，换言之，这会产生更高的能耗。 根据测算，构建和测试最终具有价值的模型至少需要在六个月的时间内训练 4789 个模型，换算成碳排放量，超过 磅。 而随着 AI 算力的提升，这一问题会更加严重。
另据 Synced 最近的一份报告，华盛顿大学的 Grover 专门用于生成和检测虚假新闻，训练较大的Grover Mega模型的总费用为2.5万美元；OpenAI 花费了1200万美元来训练它的 GPT-3语言模型；谷歌花费了大约6912美元来训练 BERT，而Facebook针对当前最大的模型进行一轮训练光是电费可能就耗费数百万美元。
对此，Facebook人工智能副总裁杰罗姆•佩森蒂在接受《连线》杂志采访时认为，AI科研成本的持续上涨，或导致我们在该领域的研究碰壁，现在已经到了一个需要从成本效益等方面考虑的地步，我们需要清楚如何从现有的计算力中获得最大的收益。
在我们看来，AI计算系统正在面临计算平台优化设计、复杂异构环境下计算效率、计算框架的高度并行与扩展、AI应用计算性能等挑战。 算力的发展对整个计算需求所造成的挑战会变得更大，提高整个AI计算系统的效率迫在眉睫。
最优解：智算中心大势所趋，应从国家公共设施属性做起
正是基于上述算力需求不断增加及所面临的效率提升的需要，作为建设承载巨大AI计算需求的算力中心（数据中心）成为重中之重。
据市场调研机构Synergy Research Group的数据显示，截至到2020年第二季度末，全球超大规模数据中心的数量增长至541个，相比2015年同期增长一倍有余。 另外，还有176个数据中心处于计划或建设阶段，但作为传统的数据中心，随之而来的就是能耗和成本的大幅增加。
这里我们仅以国内的数据中心建设为例，现在的数据中心已经有了惊人的耗电量。 据《中国数据中心能耗现状白皮书》显示，在中国有 40 万个数据中心，每个数据中心平均耗电 25 万度，总体超过 1000 亿度，这相当于三峡和葛洲坝水电站 1 年发电量的总和。 如果折算成碳排放则大概是 9600 万吨，这个数字接近目前中国民航年碳排放量的 3 倍。
但根据国家的标准，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的 PUE（电能使用效率值，越低代表越节能）达到 1.4 以下。 而且北上广深等发达地区对于能耗指标控制还非常严格，这与一二线城市集中的数据中心需求形成矛盾，除了降低 PUE，同等计算能力提升服务器，尤其是数据中心的的计算效率应是正解。
但众所周知的事实是，面对前述庞大的AI计算需求和提升效率的挑战，传统数据中心已经越来越难以承载这样的需求，为此，AI服务器和智算中心应运而生。
与传统的服务器采用单一的CPU不同，AI服务器通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、语音交互等人工智能应用场景提供强大的算力支持，已经成为人工智能发展的重要支撑力量。
值得一提的是，目前在AI服务器领域，我们已经处于领先的地位。
近日，IDC发布了2020HI《全球人工智能市场半年度追踪报告》，对2020年上半年全球人工智能服务器市场进行数据洞察显示，目前全球半年度人工智能服务器市场规模达55.9亿美元（约326.6亿人民币），其中浪潮以16.4%的市占率位居全球第一，成为全球AI服务器头号玩家，华为、联想也杀入前5（分别排在第四和第五）。
这里业内也许会好奇，缘何中国会在AI服务器方面领跑全球？
以浪潮为例，自1993年，浪潮成功研制出中国首台小型机服务器以来，经过30年的积累，浪潮已经攻克了高速互联芯片，关键应用主机、核心数据库、云数据中心操作系统等一系列核心技术，在全球服务器高端俱乐部里占有了重要一席。 在AI服务器领域，从全球最高密度AGX-2到最高性能的AGX-5，浪潮不断刷新业界最强的人工智能超级服务器的纪录，这是为了满足行业用户对人工智能计算的高性能要求而创造的。 浪潮一直认为，行业客户希望获得人工智能的能力，但需要掌握了人工智能落地能力的和技术的公司进行赋能，浪潮就可以很好地扮演这一角色。 加快人工智能落地速度，帮助企业用户打开了人工智能应用的大门。
由此看，长期的技术创新积淀、核心技术的掌握以及对于产业和技术的准确判断、研发是领跑的根本。
至于智算中心，去年发布的《智能计算中心规划建设指南》公布了智能计算中心技术架构，基于最新人工智能理论，采用领先的人工智能计算架构，通过算力的生产、聚合、调度和释放四大作业环节，支撑和引领数字经济、智能产业、智慧城市和智慧 社会 应用与生态 健康 发展。
通俗地讲，智慧时代的智算中心就像工业时代的电厂一样，电厂是对外生产电力、配置电力、输送电力、使用电力；同理智算中心是在承载AI算力的生产、聚合、调度和释放过程，让数据进去让智慧出来，这就是智能计算中心的理想目标。
需要说明的是，与传统数据中心不同，“智算中心”不仅把算力高密度地集中在一起，而且要解决调度和有效利用计算资源、数据、算法等问题，更像是从计算器进化到了大脑。 此外，其所具有的开放标准，集约高效、普适普惠的特征，不仅能够涵盖融合更多的软硬件技术和产品，而且也极大降低了产业AI化的进入和应用门槛，直至普惠所有人。
其实我们只要仔细观察就会发现，智算中心包含的算力的生产、聚合、调度和释放，可谓集AI能力之大成，具备全栈AI能力。
这里我们不妨再次以浪潮为例，看看何谓全栈AI能力？
比如在算力生产层面，浪潮打造了业内最强最全的AI计算产品阵列。 其中，浪潮自研的新一代人工智能服务器NF5488A5在2020年一举打破MLPerf AI推理&训练基准测试19项世界纪录（保证充足的算力，解决了算力提升的需求）；在算力调度层面，浪潮AIStation人工智能开发平台能够为AI模型开发训练与推理部署提供从底层资源到上层业务的全平台全流程管理支持，帮助企业提升资源使用率与开发效率90%以上，加快AI开发应用创新（解决了算力的效率问题）；在聚合算力方面，浪潮持续打造更高效率更低延迟硬件加速设备与优化软件栈；在算力释放上，浪潮AutoML Suite为人工智能客户与开发者提供快速高效开发AI模型的能力，开启AI全自动建模新方式，加速产业化应用。
那么接下来的是，智算中心该遵循怎样的发展路径才能充分发挥它的作用，物尽其用？
IDC调研发现，超过九成的企业正在使用或计划在三年内使用人工智能，其中74.5%的企业期望在未来可以采用具备公用设施意义的人工智能专用基础设施平台，以降低创新成本，提升算力资源的可获得性。
由此看，智能计算中心建设的公共属性原则在当下和未来就显得尤为重要，即智能计算中心并非是盈利性的基础设施，而是应该是类似于水利系统、水务系统、电力系统的公共性、公益性的基础设施，其将承载智能化的居民生活服务、政务服务智能化。 因此，在智能计算中心规划和建设过程中，要做好布局，它不应该通过市场竞争手段来实现，而要体现政府在推进整个 社会 智能化进程的规划、节奏、布局。
总结： 当下，算力成为推动数字经济的根基和我国“新基建“的底座已经成为共识，而如何理性看待其发展中遇到的挑战，在不断高升算力的前提下，提升效率，并采取最佳的发展策略和形式，找到最优解，将成为政府相关部门以及相关企业的重中之重。
建设IDC机房需要哪些步骤？
在数字化时代，互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分。 为了满足用户对于互联网的需求，越来越多的企业开始建设IDC机房，以提供稳定、高效的数据中心服务。 但是，建设IDC机房需要耗费大量的资金和精力，本文将为您详细介绍IDC机房建设成本和关键因素。
建设IDC机房需要哪些步骤？
1.确定机房位置和规模
首先，需要确定IDC机房的位置和规模。 机房的位置应该选择在交通便利、电力供应稳定、通信网络完善的地区，规模则要根据业务需求和预算来确定。
2.设计机房布局和电力系统
机房的布局应该合理，能够满足设备的摆放和维护。 电力系统是机房的核心，需要进行合理的设计和规划，以确保机房能够稳定运行。
3.选择合适的机房设备
机房设备包括服务器、网络设备、UPS、空调等。 选择合适的设备能够提高机房的稳定性和效率。
4.进行机房建设和调试
机房建设需要进行施工和调试，确保机房能够正常运行。 同时，还需要进行安全和环境监测，保证机房的安全和稳定。
IDC机房建设成本包括哪些方面？
1.建筑物和土地费用
IDC机房需要建设在土地上，同时还需要建筑物来保护设备和人员。 因此，建筑物和土地费用是IDC机房建设成本的重要组成部分。
2.机房设备费用
机房设备包括服务器、网络设备、UPS、空调等，这些设备的价格较高，需要进行大量的投资。
3.电力和通信费用
IDC机房需要大量的电力和通信资源，这些资源的费用也是IDC机房建设成本的重要组成部分。
4.人员费用
IDC机房需要专业的人员进行运维和维护，这些人员的薪资也是IDC机房建设成本的一部分。
关键因素
1.机房的位置和规模
机房的位置和规模是IDC机房建设的关键因素之一。 机房的位置应该选择在交通便利、电力供应稳定、通信网络完善的地区，规模则要根据业务需求和预算来确定。
2.设备的选择和配置
机房设备的选择和配置对于机房的稳定性和效率有着至关重要的作用。 应该选择合适的设备和配置，以提高机房的稳定性和效率。
3.机房的安全和环境监测
机房的安全和环境监测是IDC机房建设的重要组成部分。 应该采取合适的措施，保证机房的安全和稳定。
请问中小企业应该选择单路还是双路服务器？为什么？
中小企业如果主要为本地访问者服务，那建议用单路的。 否则就用双路的，因为企业网站首先要给人的第一印象是快和稳定。 当然企业网站的经营就是个大问题了。 1、储存系统企业究竟要买1U还是2U服务器?这个主要赖于企业对于服务器扩充性的需求，尤其储存系统的规划甚为重要。 因此，仅有3至4台硬盘的空间的1U服务器会越来越面临存储的瓶颈，但在2U服务器上提供8至9台硬盘已是很平常了。 如果企业已经采用NAS或SAN，或着是已经构建多层服务器架构，服务器毋需安装大量的硬盘，自然也可以购买密度 较高、较便宜的1U服务器。 反之，如果企业并不打算采用远程网络储存设备，希望将服务器上的硬盘视为最主要的储存系统，采购2U服务器就是一个比较好的选择。 此外，考虑到数据读取的速率以及安全性，提供RAID系统解决方案是必备的。 不过建立RAID系统会增加硬盘机的数量，这也是必须考虑的因素。 用SCSI硬盘做RAID5或者RAID1是非常值得的,企业最重要的是数据,数据的安全性是第一位的。 2、扩展槽一般用户1U/2U机架式主板的扩展槽都是很少的，基本都是提供两三个。 在1U服务器机箱中，限于高度其实这两个扩展槽发挥不了作用，根本装不了普通标准的扩展卡，并且为了阻碍机箱内存的通风更多情况下只是当作摆设。 但在2U服务器中，情况就完全改变了，你会发现2U提供给你不仅是足够大的散热空间，而且提供了异想不到的扩展空间。 看完下面这两类配件你应该就明白了。 若已经用完了PCI插槽，这种提升卡主机总线适配器将提供理想的技绝方案。 这些卡可将单个的PCI插槽转换为三个，增加了rack- mount服务器的扩展能力，可用于运行64比特或者32比特的适配器。 由于增加的插槽被安置为直角，它们对低外形、2U服务器来说是相当理想的。 还有另外一种配件完全为了满足用户未来扩展的需求，使用了上面这种扩展模块可以为用户提供了6个扩展槽。 很贴心的是，槽口是水平方向的，可以让用户安装全高、全长的扩展卡，这在2U服务器中是很少见的，但在1U服务器是绝对不可能出现的。 3、冗余设计与1U机架式内部结构相比，2U服务器内存可以提供更稳定更可靠的设计措施——冗余设备。 前面我们就提到了2U服务器几乎在电源以及散热上都采用了冗余设计。