如果有人詢問5G技術對數(shù)據(jù)中心的運營有什么影響，那么就像詢問如何抵御自然災害一樣。其答案是取決于具體情況。毫無疑問，5G將會改變數(shù)據(jù)中心的建設和運營方式，在某些情況下，將改變它們在更大的網(wǎng)絡中扮演的角色。據(jù)調查，到2025年，數(shù)據(jù)中心將花費一半以上的運營預算來支持5G技術。那么這些運營預算將花在哪里?其用途是什么?這意味著需要更深入地挖掘。

承諾與問題

首先從人們所知道的開始，從技術角度來看，5G具有幾個明確的特征。最明顯的是使用5G新的無線電(NR)空中接口，它將利用新頻譜，并提供毫秒范圍內的延遲功能。其增強的性能將推動數(shù)十億臺基于邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)設備的部署，并產(chǎn)生對以用戶為中心的靈活網(wǎng)絡的需求。為了應對和處理大量新數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡將嚴重依賴于虛擬化架構(如網(wǎng)絡切片)以及其他基于云計算的技術(如人工智能和機器學習)。

無人駕駛汽車、工業(yè)自動化、面部識別、機器對機器通信，以及令人難以置信的一系列智能城市應用程序，所有這一切都是5G將啟用的應用程序。它們對延遲、可靠性和生成的數(shù)據(jù)流量的數(shù)量和類型有各種各樣的要求。除非知道原因，否則很難推測它將如何影響數(shù)據(jù)中心。然而，可以根據(jù)過去的經(jīng)驗提供一些見解。以下是人們將看到的影響數(shù)據(jù)中心生態(tài)系統(tǒng)的幾個關鍵趨勢以及核心問題。

將計算和存儲遷移到邊緣

以用戶為中心的網(wǎng)絡包括將計算和存儲資源轉移到更加靠近用戶和連接設備的位置。滿足超可靠、低延遲要求的唯一方法是將這些邊緣節(jié)點部署為具有東西向流量和并行數(shù)據(jù)路徑的網(wǎng)絡。在某些情況下，這些節(jié)點可能足夠大，可以分類為Pod數(shù)據(jù)中心或微型數(shù)據(jù)中心，類似于電信和電纜提供商所使用的那些數(shù)據(jù)中心。更大的問題是這將對核心數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生什么影響，而這取決于具體情況。

云計算規(guī)模的數(shù)據(jù)中心以及大型企業(yè)數(shù)據(jù)中心設施可能受的影響并不大，因為它們已經(jīng)在使用分布式處理技術，并且旨在處理來自邊緣計算的增加的數(shù)據(jù)流。零售多租戶數(shù)據(jù)中心(MTDC)可能會受到更大的影響，傳統(tǒng)上，由于對云計算規(guī)模服務的需求不斷增長，這些數(shù)據(jù)中心的數(shù)量也在增長。為了維持這種關系，需要部署更靠近邊緣的零售多租戶數(shù)據(jù)中心(MTDC)，以便為云計算規(guī)模的數(shù)據(jù)中心設施提供區(qū)域的存在點。

隨著服務提供商改善其核心數(shù)據(jù)中心與不斷發(fā)展的局端機房和集中式無線接入網(wǎng)(CRAN)樞紐之間的關系，也許比較大的變化將發(fā)生在服務提供商之間。為了處理預期的5G數(shù)據(jù)流，并使服務提供商能夠在需要的地方輕松移動計算和存儲容量，必須增加核心網(wǎng)絡和無線接入網(wǎng)絡的虛擬化。

虛擬化、人工智能和機器學習的影響

另一個潛在的顛覆因素將是虛擬化、人工智能、大規(guī)模機器學習的使用。這些技術將需要更快的服務器速度和更高的網(wǎng)絡容量，以實現(xiàn)更大數(shù)量的日益復雜的邊緣服務。構建數(shù)據(jù)模型將需要處理大量的數(shù)據(jù)池，在大多數(shù)情況下，這些數(shù)據(jù)池與核心數(shù)據(jù)中心功能最為匹配。

大多數(shù)用于開發(fā)人工智能模型的數(shù)據(jù)都來自邊緣。這意味著更大的云計算規(guī)模數(shù)據(jù)中心將支持網(wǎng)絡的潛在變化。其中一種方案涉及利用核心數(shù)據(jù)中心的功能從邊緣組合數(shù)據(jù)以開發(fā)模型。然后將完成的模型推出以提供本地化的低延遲服務。然后將重復該過程，以創(chuàng)建一個反饋循環(huán)，以完善操作模型。

在服務提供商網(wǎng)絡中，增加虛擬化可能會對核心數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生更直接的影響。隨著無線網(wǎng)絡和有線網(wǎng)絡變得更加虛擬化和融合，單一物理層基礎設施的業(yè)務案例變得更加強大。比較大的問題是核心網(wǎng)絡和無線接入網(wǎng)之間的融合程度，以及在哪里會發(fā)生這種情況——局端機房還是數(shù)據(jù)中心?

對數(shù)據(jù)負載進行優(yōu)先級排序和平衡

當然，各種數(shù)據(jù)中心環(huán)境中的變化程度將取決于應用程序需求。數(shù)十億臺傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流量會產(chǎn)生大量穩(wěn)定的數(shù)據(jù)流，而其他數(shù)據(jù)流則會間歇性地傳遞或以不規(guī)則的信息突發(fā)的形式產(chǎn)生。那么如何優(yōu)化數(shù)據(jù)采集和處理?與核心數(shù)據(jù)中心中需要處理的數(shù)據(jù)相比，邊緣設備或本地邊緣節(jié)點應保留多少數(shù)據(jù)?

一旦回答了這些問題，網(wǎng)絡工程師就需要確定通過網(wǎng)絡移動數(shù)據(jù)的優(yōu)秀方法。不同的延遲和可靠性要求能夠在非常精細的級別上對數(shù)據(jù)流量進行優(yōu)先級排序?？梢酝ㄟ^本地Wi-Fi將數(shù)據(jù)上傳到全球互聯(lián)網(wǎng)上，而不必回傳到云計算服務提供商(CSP)數(shù)據(jù)中心。需要記住，邊緣計算網(wǎng)絡必須適用使其盈利的財務模式。

即使第一批5G網(wǎng)絡服務開始投入使用，這些問題仍然懸而未決。從數(shù)據(jù)中心管理人員到首席信息官需要學習如何挖掘5G的功能，因此需要進行在職學習和培訓。來自網(wǎng)絡邊緣的大量新數(shù)據(jù)需要較高的計算和存儲能力。但是，數(shù)據(jù)中心究竟需要多少資源以及它們將位于何處?這取決于具體情況。

當前標題：5G與數(shù)據(jù)中心的作用
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