什么是數據中心邊緣維護技術戰略？
盡管對(dui)高(gao)數(shu)據(ju)(ju)(ju)數(shu)率數(shu)據(ju)(ju)(ju)中心(xin)進行(xing)了很多(duo)討(tao)論(lun)，但實(shi)(shi)際上應(ying)(ying)該(gai)將此概(gai)念視(shi)為(wei)一(yi)種部(bu)署(shu)策略，而(er)(er)不(bu)是(shi)(shi)某些人傾(qing)向于(yu)(yu)(yu)建議的(de)(de)新(xin)技(ji)術(shu)。作為(wei)一(yi)個概(gai)念，高(gao)數(shu)據(ju)(ju)(ju)數(shu)率數(shu)據(ju)(ju)(ju)中心(xin)并(bing)不(bu)是(shi)(shi)什(shen)么(me)新(xin)鮮事(shi)物(wu)，并(bing)且已經有很多(duo)應(ying)(ying)用(yong)。參(can)考(kao)內容分發(fa)網(wang)絡(luo)，該(gai)網(wang)絡(luo)建于(yu)(yu)(yu)1990年代(dai)未，除了名稱之外(wai)，它是(shi)(shi)高(gao)數(shu)據(ju)(ju)(ju)數(shu)率數(shu)據(ju)(ju)(ju)中心(xin)部(bu)署(shu)的(de)(de)一(yi)個明(ming)顯(xian)示例。實(shi)(shi)際上，“邊緣”是(shi)(shi)一(yi)種營銷術(shu)語，用(yong)于(yu)(yu)(yu)描述使用(yong)不(bu)一(yi)定是(shi)(shi)新(xin)技(ji)術(shu)的(de)(de)策略。同(tong)(tong)樣明(ming)顯(xian)的(de)(de)是(shi)(shi)，“高(gao)數(shu)據(ju)(ju)(ju)數(shu)率數(shu)據(ju)(ju)(ju)中心(xin)”對(dui)于(yu)(yu)(yu)不(bu)同(tong)(tong)的(de)(de)人和(he)組織(zhi)而(er)(er)言意義不(bu)同(tong)(tong)，這取決于(yu)(yu)(yu)他們的(de)(de)業務需(xu)求(qiu)和(he)技(ji)術(shu)基礎。從20瓦(wa)（所謂(wei)的(de)(de)納(na)米數(shu)據(ju)(ju)(ju)中心(xin)）到超過(guo)5兆瓦(wa)的(de)(de)設備(bei)部(bu)署(shu)都(dou)被(bei)描述為(wei)“邊緣”站點。
可以(yi)(yi)說，“邊緣(yuan)數據中心(xin)”一詞(ci)并沒(mei)有真正與(yu)新(xin)現象(xiang)相關，而只(zhi)是幾(ji)種不(bu)(bu)同類型的(de)(de)數據中心(xin)的(de)(de)統稱(cheng)，這(zhe)些數據中心(xin)有許多(duo)不(bu)(bu)同的(de)(de)用途，沒(mei)有一個是新(xin)的(de)(de)，而是迄今(jin)為止，這(zhe)些還相對(dui)(dui)不(bu)(bu)為人所知或(huo)“未分類”。這(zhe)些站點可能是相對(dui)(dui)較小的(de)(de)遠程站點，其中可能包括(kuo)對(dui)(dui)不(bu)(bu)斷增長(chang)的(de)(de)數據主(zhu)權要求的(de)(de)響應(ying)，對(dui)(dui)減少延遲(chi)的(de)(de)期望(wang)以(yi)(yi)及近(jin)端工作負載處理。
其他人(ren)則認(ren)為(wei)“邊緣(yuan)”是全新的，并(bing)且與(yu)“云”中非常具體且獨立的元(yuan)素相(xiang)關，這(zhe)些元(yuan)素提(ti)供(gong)了(le)新的功能和特性(xing)，尤其是在(zai)物聯網和移動(dong)服務(wu)方面。無(wu)論哪種方式(shi)(shi)，都(dou)可(ke)以清楚地(di)認(ren)識到高數(shu)據數(shu)率數(shu)據中心站點與(yu)更傳統(tong)的核心數(shu)據中心不同(tong)，因此需要以不同(tong)的方式(shi)(shi)進行維護和管(guan)理(li)。具體取決于部署的技術以及(ji)組(zu)織的業務(wu)目標和要求。
高數(shu)據數(shu)率數(shu)據中心(xin)的(de)更好和更具解釋性(xing)的(de)術語可(ke)能是(shi)(shi)“近端處(chu)理和存儲”，其(qi)目的(de)是(shi)(shi)出于(yu)多種(zhong)原因將服(fu)務放置(zhi)在離最(zui)終(zhong)用戶更近的(de)地方，其(qi)中可(ke)能包括以下(xia)一項(xiang)或多項(xiang)：
應用程序和網絡延(yan)遲，網絡傳輸成本，數據(ju)(ju)主(zhu)權要求(qiu)，數據(ju)(ju)保護要求(qiu)，有利的稅收(shou)制度以及更廣泛的數據(ju)(ju)收(shou)集。
邊緣的成長
一(yi)個(ge)(ge)驅動因素是(shi)以下事實：無論客戶身在何處，客戶都(dou)已經習(xi)慣（并期(qi)望）即(ji)時結果或(huo)低延遲的服務連(lian)接。從這個(ge)(ge)意義(yi)上講，“一(yi)邊緣”是(shi)由較(jiao)小的衛星數據中心（通常由一(yi)個(ge)(ge)或(huo)多個(ge)(ge)較(jiao)大的核心數據中心本身支持）進行(xing)(xing)的計算(suan)，這些中心可能會聚(ju)集數據并執行(xing)(xing)企(qi)業現在期(qi)望并越來越需要的深(shen)度分析。
物(wu)聯網設備的(de)日(ri)益(yi)增加的(de)部署也將(jiang)推動向“邊緣”的(de)程度遷移(yi)，但(dan)這絕不是唯一的(de)推動力。高數(shu)(shu)據數(shu)(shu)率數(shu)(shu)據中心(xin)作(zuo)為(wei)一種概念將(jiang)繼續受(shou)到對近端處理和數(shu)(shu)據存儲（包(bao)括數(shu)(shu)據主(zhu)權和法規遵(zun)從性以及延遲(chi)等）的(de)需求的(de)影(ying)響。
對于許多(duo)企業而言，人們(men)期望(wang)值不(bu)斷提(ti)(ti)高(gao)(gao)，并且需要(yao)將(jiang)處理能(neng)力和(he)數(shu)據保存(cun)在(zai)本地，無論客(ke)戶身在(zai)何(he)處。這可能(neng)是(shi)提(ti)(ti)高(gao)(gao)服務質量并最(zui)終提(ti)(ti)高(gao)(gao)客(ke)戶滿意(yi)(yi)度并提(ti)(ti)供新的(de)(de)或顯著(zhu)增強的(de)(de)產品的(de)(de)主要(yao)考慮因素(su)。從(cong)這個意(yi)(yi)義(yi)上講，我們(men)可以引用術語“競爭優勢”或“獲得優勢”。
盡管(guan)(guan)并不(bu)像某些(xie)人所預言的(de)那樣，但這并不(bu)意(yi)味著傳統核心(xin)(xin)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)的(de)消亡。核心(xin)(xin)功能仍將需(xu)要核心(xin)(xin)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)，包括存(cun)儲和處理從高數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)數(shu)(shu)(shu)率數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)中(zhong)(zhong)心(xin)(xin)站點累積的(de)大(da)(da)量數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)。超大(da)(da)規模(mo)，大(da)(da)型(xing)企業，托管(guan)(guan)和托管(guan)(guan)服務(wu)提供商以不(bu)同的(de)方式提供此服務(wu)。
邊緣技術面臨哪些挑戰？
無論部(bu)署高(gao)數(shu)(shu)據(ju)數(shu)(shu)率數(shu)(shu)據(ju)中心(xin)的(de)(de)(de)定義或類型(xing)如何(he)，都(dou)有(you)一個方面在(zai)某(mou)種程(cheng)度上被忽略了。我們越來越依賴并期望數(shu)(shu)據(ju)中心(xin)站點(dian)運(yun)營的(de)(de)(de)高(gao)可(ke)靠性(xing)(xing)以及這(zhe)些站點(dian)中托管(guan)的(de)(de)(de)服務(wu)的(de)(de)(de)高(gao)（24*365）可(ke)用(yong)(yong)(yong)性(xing)(xing)。這(zhe)種高(gao)水平(ping)的(de)(de)(de)服務(wu)通(tong)常由具有(you)多級設(she)備冗余的(de)(de)(de)站點(dian)，非常全面的(de)(de)(de)預防性(xing)(xing)維護計劃以及基于(yu)站點(dian)的(de)(de)(de)24小(xiao)時(shi)輪班的(de)(de)(de)專用(yong)(yong)(yong)數(shu)(shu)據(ju)中心(xin)工程(cheng)師(shi)來提供(gong)。對正常運(yun)行(xing)時(shi)間(jian)/可(ke)用(yong)(yong)(yong)性(xing)(xing)的(de)(de)(de)高(gao)期望值(zhi)（可(ke)能(neng)是不合理的(de)(de)(de)）不能(neng)自動應用(yong)(yong)(yong)于(yu)標準邊緣模型(xing)的(de)(de)(de)較小(xiao)的(de)(de)(de)遠程(cheng)暗區。沒有(you)現場人員執行(xing)傳統的(de)(de)(de)計劃內預防性(xing)(xing)管(guan)理操作(zuo)，我們如何(he)達到預期的(de)(de)(de)可(ke)靠性(xing)(xing)水平(ping)？
由于(yu)高(gao)(gao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)數(shu)(shu)率(lv)(lv)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)中(zhong)心(xin)站(zhan)(zhan)點(dian)通(tong)常位于(yu)遠(yuan)(yuan)程且無人(ren)值(zhi)守(shou)，因(yin)此(ci)(ci)需要一種新(xin)的(de)(de)(de)行業方(fang)法(fa)為這(zhe)些站(zhan)(zhan)點(dian)提(ti)供支持(chi)，以提(ti)供客戶現(xian)在期望的(de)(de)(de)可靠(kao)性和(he)可用性級別(bie)。如果站(zhan)(zhan)點(dian)中(zhong)托(tuo)管的(de)(de)(de)所有(you)應用程序和(he)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)都具有(you)多(duo)站(zhan)(zhan)點(dian)彈(dan)性（例(li)如站(zhan)(zhan)點(dian)故障轉(zhuan)移或(huo)真正的(de)(de)(de)同步復制），則可以實現(xian)此(ci)(ci)目(mu)的(de)(de)(de)，但是并(bing)非所有(you)高(gao)(gao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)數(shu)(shu)率(lv)(lv)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)中(zhong)心(xin)站(zhan)(zhan)點(dian)都如此(ci)(ci)。因(yin)此(ci)(ci)，這(zhe)帶來了挑戰。當高(gao)(gao)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)數(shu)(shu)率(lv)(lv)數(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)中(zhong)心(xin)站(zhan)(zhan)點(dian)處于(yu)遠(yuan)(yuan)程和(he)無人(ren)值(zhi)守(shou)狀態時，我們如何保持(chi)它們的(de)(de)(de)持(chi)續可用性？
數(shu)據中心(xin)運營商最大的(de)開銷之一(yi)是其“內部”工(gong)程(cheng)團隊和(he)維(wei)(wei)護服(fu)務。在(zai)英(ying)國，典型的(de)支(zhi)持模式是雇用(yong)一(yi)支(zhi)現場工(gong)程(cheng)師團隊，負責輪班(ban)工(gong)作，這對企業造成(cheng)了(le)高昂的(de)成(cheng)本。在(zai)設計(ji)和(he)構建具有高度站點彈性的(de)數(shu)據中心(xin)并正確維(wei)(wei)護的(de)情(qing)況下，應該認(ren)識到正常(chang)運行時間的(de)風(feng)險非常(chang)低，因此不(bu)需(xu)要基(ji)于站點的(de)永久性工(gong)程(cheng)師團隊。
數據中心管理-更好的運營方式
典型(xing)的(de)(de)高數據(ju)數率(lv)數據(ju)中(zhong)(zhong)心數據(ju)中(zhong)(zhong)心將無人值守，并且將遵循一個(ge)暗站點操(cao)作(zuo)模(mo)型(xing)，該模(mo)型(xing)通常比傳統的(de)(de)核心數據(ju)中(zhong)(zhong)心占用的(de)(de)空間要小。在這種(zhong)情況下，現場沒(mei)有專職工(gong)程師，除(chu)了(le)標準的(de)(de)預防性(xing)維護計劃(hua)外，還需要應用新的(de)(de)操(cao)作(zuo)模(mo)型(xing)和預測(ce)性(xing)維護技術來確保操(cao)作(zuo)可靠性(xing)。
邊緣站(zhan)(zhan)點(dian)(dian)(dian)通常應(ying)視為(wei)“暗”站(zhan)(zhan)點(dian)(dian)(dian)或“暗站(zhan)(zhan)點(dian)(dian)(dian)”，在(zai)這(zhe)些站(zhan)(zhan)點(dian)(dian)(dian)中，第三(san)方運(yun)(yun)營商(shang)根據(ju)合同遠程提供工(gong)程支持。這(zhe)也具有顯著降低成(cheng)本的(de)(de)巨大(da)優勢。因此，有些公(gong)司(si)已經代表多個客戶(hu)在(zai)為(wei)數據(ju)中心公(gong)司(si)提供遠程服務，因此它們特(te)別適合希(xi)望(wang)遷移(yi)到“暗站(zhan)(zhan)點(dian)(dian)(dian)”運(yun)(yun)營模(mo)式(shi)以降低現場成(cheng)本的(de)(de)公(gong)司(si)。人員(yuan)，但保(bao)持站(zhan)(zhan)點(dian)(dian)(dian)的(de)(de)可靠性(xing)和(he)可用性(xing)。
我們需要更多地使用預測性維護，有效的遠程監控工具，使用機器學習和分析的智能管理系統以及具有包括IT相關技能在內的多種技能的工程師和工程團是的，確實需要進行例行現場訪問，但是要有更大的目的和范圍的計劃活動/升級/安裝，知識深度和洞察力，而不僅僅是遵守嚴格的PPM時間表。
這種新方法與經過專門培訓的工程師可以跨多個學科執行任務，而不是采用傳統的孤立方法來交付工程技術，將確保站點基礎結構保持最佳運行狀態，而無需駐場工作人員。額外的預測性維護技術可確保在潛在問題發展成問題之前，按照商定的計劃時間表突出并處理所有潛在問題，以保持站點的運營效率。
