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对比三种模块化数据中间技术

标签:对比,三种,模块,模块化,数据,中间,技术 时间:2019年11月13日 阅读64次

  OFweek光通信网讯 现现在数据中间单从规模上来讲,一方面向着超大规格的方向迅猛发展,数据中间的规模越来越大,包含数十万台服务器的超级数据中间都纷纷出现;另一方面却向着相反的方向发展,规模越来越小,当然这里所说的规模越来越小并不是以捐躯性能为代价的,具有雷同性能的数据中间规模越来越小,集成化程度越来越高,也就是常说的模块化数据中间。模块化的好处是可以特别很是敏捷地部署完毕,通常只必要几周时间,相比之下,建造传统数据中间通常必要几个月,甚至几年。模块化数据中间成本较低,节省空间,同时也较易搬动。模块化数据中间也有三大类详细存在的体例:仓储式、微模块、集装箱三种,这三种模块化数据中间各有各的特点,适用于不同的应用场景。下面就来细致说一说这些模块化数据中间技术。

  集装箱数据中间

  集装箱数据中间最为人所知,它将服务器、存储、网络设备等一股脑的放入集装箱,这就是集装箱数据中间。集装箱数据中间的概念最早源于SUN在2006年10月提出的“黑盒子计划”网报名,后来虽然SUN被收购,但是这些先辈的设计理念却被发扬光大。紧接着服务器行业曾经的老大IBM紧随厥后,在2008年也推出了其集装箱数据中间产品,接下来HP、谷歌、SGI、思科、微软等巨头也都纷纷推出本身的集装箱数据中间产品,临时间集装箱数据中间火热起来。不过从国内数据中间市场来看百度,并没有那么强烈的市场需求,集装箱数据中间依然是一个新兴事物,还必要有一个接受的过程。集装箱数据中间在国外应用已经相称广泛,尤其是在地理位置、天气环境独特,天然能源雄厚的地方,以便能更大程度行使环境。比如靠近北极圈的北欧国家冰岛,北边紧贴北极圈,1/8被冰川覆盖。因其独特的地理位置吸引了浩繁集装箱数据中间在此上马。集装箱数据中间虽然部署时间短,PUE数值低,但是也存在一些题目。集装箱式数据中间无法同时处理多厂商的服务器设备,无法安装不同厂商的服务器设备是集装箱式数据中间的瑕玷之一;集装箱式数据中间内部机架之间狭小的空间也未便于技术人员往返走动工作;采购一套新的集装箱数据中间的花费并不比升级现有的数据中间便宜;集装箱的规格严酷限定了集装箱数据中间的计算能力,仅适用于小型、自力的“停车场数据中间”,或者分布式部署服务器的大公司,而这些应用场景并不多见;集装箱数据中间还面临部署地点网络连接有限、在安全方面的要求更高,以及面积受到限定等题目,这些瑕玷也使得集装箱数据中间的上风大打扣头,这也是其未能获得广泛市场认可的缘故原由。

  微模块数据中间

  微模块是数据中间模块化过程的一个产物,是模块化数据中间闭环系统的紧张组成部分。微模块数据中间的团体特点为:机房以微模块作为基本单位进行布置,每个微模块为一个自力封闭的空间,内部包含空调、电源猎头柜、消防设备,其中空调采用行级空调。微模块数据中间是以若干机柜作为一个团体,国外叫做IT/Server模块,国内则称之为微模块,以服务器/网络设施和基础设施分解但是通过肯定逻辑细密耦合成为一个共同载体的数据中间模块,在计算或者存储资源上可以自力的完备数据中间。微模块能够有用解决高密度机架的空调制冷题目,最高解决单机架功耗可以达到15KW以上。微模块数据中间采用模块化的部件和同一的接口标准实现数据中间的快速、天真部署以及后期的扩建,这不仅可以大幅降低建设成本,而且能够缩短数据中间的建设和部署周期,加强数据中间部署的机动性和天真性。微模块数据中间具有先辈的制冷技术、供电技术和其他相干先辈技术,既进步数据中间内部的设备运行服从,也进步能源的使用服从,削减能源的虚耗,极大地推动了数据中间的绿色化。微模块数据中间在互联网数据中间里有广泛使用,尤其是许多互联网企业直接租用运营商数据中间机房里的部分机柜,睁开本身的营业,这些机柜形成了自力的微模块,这个机房其它机柜还可以租给别的互联网公司,互相不受影响。

  仓储式数据中间

必中彩票登陆  从规模上来讲,仓储式数据中间恰好介于集装箱数据中间和微模块数据中间之间,通常1~2层的建筑结构,内部采用微模块情势或者集装箱情势进行,建设周期短,通常为12~18个月。仓储式数据中间的微模块由厂家预置,各微模块组件运至现场组装,部署速度快。假如必要,还可以添加更多的空间。仓储式数据中间每每是行使废弃厂房或者建筑,来进行改造成仓储式数据中间。当然,仓储式数据中间也有其实现的局限性,比如耐用性差,只能使用特定厂商的硬件或解决方案。仓储式数据中间现实应用中并不多,毕竟没有那么多的废旧厂房可行使的,更多的是作为一种中型数据中间解决方案来推广的。

  模块化数据中间是数据中间将来发展的重要方向,现在已经衍生出来了三种存在的情势:集装箱、微模块,还有仓储式数据中间,这三种模块化数据中间技术各有各的上风,各有各的限定,适用于不同的应用场合,如今还很难评出孰优孰劣,必要时间来进行检验。数据中间管理者若跟随模块化数据中间发展的趋势,就必要岑寂头脑、细心对比、综合分析,看本身的数据中间必要哪种模块化数据中间,选择适合本身发展必要的类型。

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