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面向5G的数据中心基础设施数据中心能源白皮书6011随着5G、大数据及AI技术的发展,数据中心作为承载运营商5G网络及业务系统全面云化的"底座",逐步从原来的集中式架构转变为云-边-端分布式数据中心架构,其重要性越来越重要.
然而传统CO机房面临电力不足、空间不足、承重不足等诸多挑战,要应对这些挑战,数据中心基础设施实现全栈极简、全智能是基础设施演进的必由之路.
摘要5G的飞速发展开启了万物互联时代,其"超高带宽"、"超低时延"、"全连接覆盖"的网络能力,促使电信网络业务的不断丰富,由满足人的基本连接需求加速向垂直行业扩展.
同时,伴随着2B企业自身数字化转型与运营商全面云化进程的推进,2C大带宽低时延AR、VR、无人驾驶、车联网等新业务的快速发展,大数据的兴起,以及人工智能在各个领域的应用,数据中心的重要性不断提升.
2015年6月ITU定义的5G未来移动应用包括以下三大领域:增强型移动宽带(eMBB):人的通信是移动通信需要优先满足的基础需求.
未来eMBB将通过更高的带宽和更短的时延继续提升人类的视觉体验;大规模机器类通信(mMTC):针对万物互联的垂直行业,IoT产业发展迅速,未来将出现大量的移动通信传感器网络,对接入数量和能效有很高要求;高可靠低时延通信(uRLLC):针对特殊垂直行业,例如工业自动化、远程医疗、智能电网等需要高可靠性和低时延的业务需求.
1、5G业务趋势图1:锂电和铅酸电池的循环寿命曲线PHASE12018-2019Service:FWALatencyDLSpeedULSpeedPHASE22020-2022Service:FWA/eMBB,PublicPHASE32022~Service:eMBB/uRLLC/startmMTCeMBBuRLLCmMTCDL~100MbpsUL~5Mbps~500Mbps~10Mbps50MbpsToD25~30MbpsUltimateVReHealth10msV2X3~5msAdvanceVR20msFWA-IPTV70MbpsVRLiveEvents100MbpsFWA5Mbps这篇白皮书是第五届全球ICT能效峰会的智慧结晶,感谢所有与会者的贡献.
232.
1核心网机房和内容承载机房(IDC)2016年底,3GPP确定了5G网络架构.
云化是5G核心网演进必由趋势.
5G核心网总体上分成两个部分:控制面(Core-CP)和用户面(Core-UP).
未来业务要求控制面和用户面分离,实现用户面分布式部署,满足业务极致的体验要求.
VR、AR业务极致体验需要时延低于20ms,自动驾驶时延需要低于10ms,算力将下沉到边缘.
分层分级及海量的边缘数据中心的需求成为必然.
伴随5G、大数据及AI技术的发展,核心网机房和内容承载机房(IDC)从原来的集中式架构逐步转变为云-边-端分布式数据中心架构,边缘云与中心云能力长短互补,实现数据、应用、AI算法、管理的协同,同时边缘云能敏捷快速接入中心云.
中心云数据中心集约化程度更高:由于带宽、时延等数据传输瓶颈的突破,智能终端和物联网设备不再受限于设备本身的计算能力,而是可以借力于云端,以获得更为强大的数据处理能力.
中心云集约化程度越来越高,算力越来越集中,这就要求基础设施利用资源共享优势,降低PUE提升能源使用效率,提高运维效率.
2.
2接入机房5G标准分成两个阶段,第一阶段标准2018年6月冻结,第二阶段标准2019年12月冻结.
5G的频段覆盖范围更小,基站个数部署更多,是4G基站的2倍以上.
5G天线视频单元和基带控制单元的功率密度更高,是4G的5倍以上.
全球到2022年,90%的网络会完成5G部署,中国5G基站部署会超过500万基站,韩国5G基站部署会超过50万.
大量基站对应的基带处理单元BBU分散布局带来的管理运维效率低下,基础设施资源不能共享,促使全球运营商积极规划CRAN集中部署BBU.
基于CRAN部署于接入CO(接入端局),机房资源日趋紧张,BBU的部署将更集中,满足占地面积更少,功率密度更高(如每机柜≥8个BBU,≥10kW/机柜)的要求2.
3承载机房随着大带宽业务VR/4K高清视频爆发,带宽需求增长10倍以上.
接入层带宽从10GE,扩展到50GE;汇聚、城域、骨干层,网络带宽受CDN、内容下沉引起的南北向流量减少和大带宽需求业务增多综合影响,最终促使带宽需求稳步上行.
网络设备不断升级,在骨干层,流量Tbps级别的路由器(如华为NE5000-20)、传输(如华为OSN9800-U64)等设备成为主流,高密度设备如35kW/机柜成为常态,将给散热和供电带来巨大挑战.
海量轻量化边缘云节点需求:超低时延的大量5G应用需要算力近端构建,业务本地化处理,可定制化等特定能力,海量边缘轻量化数据中心需求涌现.
针对不同场景的应用,构建轻量灵活的边缘云节点.
同时,移动核心网部分功能下沉,更加接近内容源.
云-边-端架构对基础设施及平台服务能力、支撑能力提出更高的敏捷、弹性应用部署,强大的自动化管理运维能力的要求.
5G网络朝着网络云化、承载简化、无线基站小型化、运维智能化方向演进,其中网络云化是关键.
5G加速运营商ICT网络架构转型,借助NFV、SDN和云计算等新技术,把传统的封闭独立网络,重构为以分布式数据中心为中心,以统一资源池为基础,具备弹性、敏捷、自动化能力的新型云化网络.
伴随着5G、网络切片技术要求,低时延业务需求,核心网下沉,算力下沉贴近用户部署,边缘云节点建设成为5G的特点以及热点.
2、5G网络架构演进以目前运营商CO机房为例,存在电力不足,空间不足,承重不足(≤500kg/m),配电架构只能支撑数据中心全景图2G3G4GeMBBuRLLCmMTCDRAN基站APPs/CDN4G/5GCore(UP)CUBigData/OperationAPPs/CDN4G/5GCore(UP)BigData/OperationAPPs/OriginServerIoTCore(CP/UP)AAUDU/BBU接入机房核心网机房+内容承载机房(IDC)承载机房AAUDU/BBU边缘DC本地DC中心DC城域网骨干网接入网453.
1设备占地面积大设备电源形式七国八制,分散布局,占地面积大接入、传输、交换、核心网用户面、算力多种业务共部署在同一站点.
设备的电源形式多样,各种配电模块分散布局,占地面积大.
现有制冷架构无法支撑高功率密度,设备不得不分散到更多机柜部署,造成机房空间浪费现有机房制冷形式无法满足从5kW/机柜到25kW/机柜的高功率密度部署需求,而硬件设备容量和功率密度出现同时攀升趋势,同时更多硬件(服务器、存储、BBU)部署在边缘节点.
3.
3架构不灵活,无法满足业务快速上线和ROI需求交付周期长现场改造复杂,很多因素难于评估,基础设施交付周期长,无法满足业务快速上线;空间不足,或者新选站址,无机房,新建小机房,周期长.
无法按需投资,ROI周期长要么一次性投资,长期处于高空置率,要么逐步投资,基础实施交付的延时跟不上业务扩张.
3.
2能耗高,电费开支骤升机柜数量、功率密度双增长导致电费更高,PUE居高不下,OPEX中电费骤升.
ICT设备多种进出风形式,如左进右出,右进左出,下进上出,前进后出等,气流组织紊乱,制冷效率低下.
4.
1全栈极简4.
1.
1全栈融合3.
4管理效率低现有CO机房动环与机房智能管理系统如何融合,实现智能管控.
新增海量无人值守边缘数据中心节点,人工值守成本高.
电源、电池、空调等基础设施自身如何实现智能化,自适应组网.
5G时代的云数据中心是承载运营商基础网络及业务系统全面云化的"底座",全栈极简,全智能是数据中心基础设施的必然趋势.
一方面全栈极简,依托高度融合集成多电源和轻量化机架空调系统,实现接入、传输、交换、核心网用户面、算力多种业务共部署.
云-边-端架构,对云-边业务分工更简单,通过协同本地及云端,实现智能调配计算能力.
另一方面全智能实现数据中心的全系统智能运维和管理,依托数据湖和AI智能分析能力,构筑面向5G新业务的智能数据与业务平台.
海量轻量化边缘云节点大量利旧CO机房(电信机房),使得未来同一个电信机房融合边缘数据中心功能,无线接入CRAN功能,以及汇聚、传输、电信计费功能,即同一个电信机房既部署接入设备,传输交换设备,又部署核心网用户面网元和边缘云算力,实现业务融合是必然趋势.
4、5G数据中心基础设施技术特点及演进方向图3:机房设备产品全景图硬件设备产品全景图(以华为产品为例)5GCRAN全光网IP+光固网现代化NFVI+私有云边缘数据中心基带BBUIPDSLAMOLTOTNBBURack50GE路由器IP设备光设备核心交换机接入交换机VNF:UNC,UDG,SDM,UPCFCloudOSCOTSServerE9000Server交换机OSN1800直流设备为主交流设备为主67物理硬件融合:端到端CT和IT设备共置同一个模块内,CT和IT设备尺寸差异大,如核心网EPC、UPF网元和承载网传输设备能适配600mm深机柜;服务器,存储小型化趋势以适配600mm深机柜.
在边缘数据中心大量兴起之前,服务器,存储设备仍以1100mm/1200mm深机柜为主;一个微模块融合所有设备:空调、电池、集中监控、交直流AIO配电、不同柜型.
未来单设备性能提升和云化导致容量和功率密度双攀升至1.
5~4倍,而设备尺寸要求更短更小,原ICT设备不同的进出风方式仍然长期存在.
通过机架级、机柜级空调近端制冷,机柜级风机强制通风和结构件导流等方式,支撑高密部署,实现空间节省,解决机房稀缺,空间不足的挑战.
机电融合:为匹配业务融合需求,机房基础设施必然一柜融合-48V直流、交流市电电源、UPS、制冷、电池,实现紧凑布局,缓解机房空间资源稀缺.
同时,根据业务连续性、重要性不同,融合单路供电和双路供电两种电源输入方式,电池使用入柜的铁锂电池取代铅酸电池.
传统铅酸电池占地面积大,对机房承重要求高,老旧机房承重不足,改造难度大,锂电池的使用是业务连续性保障的必然技术支撑.
图4:物理硬件融合部署铅酸电池铁锂电池备注能量体积密度3倍1倍铁锂电池密度是铅酸电池的3倍能量重量密度3倍1倍铁锂电池密度是铅酸电池的3倍充放电次数1倍10倍表1:同样容量铅酸电池与铁锂电池性能对比表4.
1.
2预制随着5G全面部署,商业应用的变现基础设施交付速度和质量提出了新的需求.
如中国每年需要完成100万个基站的部署,CRAN机房的建设交付速度必须匹配基站的交付速度,才能支撑5G无线开通.
机房基础设施产品业界大多采用散件发货,现场组装的模式,现场交付工程量大,而且各个部件未预先调测,现场会有较高的质量风险,无法满足基站快速部署的要求.
去工勘,去设计,去工程化是未来基础设施的发展趋势,预制实现工厂预安装预调测,现场简单安装调测即可快速投入应用.
预制分两个阶段,第一个阶段,基础设施预安装预调测,即空调、电源、监控等部件工厂预安装预调测,现场仅仅是进行简单的安装和接线,即可为业务设备(BBU等)供电和供冷.
第二个阶段,基础设施和业务设备(BBU等)标准化配置,均在工厂预安装预调测,现场简单安装连线,即可投入使用.
同时模块化设计,支撑现场根据业务灵活扩容.
4.
2全智能4.
2.
1数字化设计随着网络的演进,新增大量的边缘数据中心需求,传统电信CO机房布局分散,运维困难,安全性、可靠性受到等诸多挑战.
要应对这些挑战,借助机器人、AI、大数据等数字化技术,推动5G数据中心向全生命周期数字化发展,实现全智能.
数字化是实现全流程端到端协同的持续降本增效的必要手段.
传统机房设计以CAD为主,存在多专业设计协同难、工程量统计不准确、现场施工变更多等问题.
数字化设计以BIM正向设计为核心,通过轻量化引擎技术实现WEB线上操作.
通过3D扫描现场建模技术和预制模型匹配,建立基础设施数字孪生模型,通过可视化设计规划、配置预算分析和建造模拟,帮助客户实现快速精准评估.
BBU柜交直流配电柜行级空调UPS&BATIT柜IT柜BBU柜BBU柜BBU柜BBU柜BBU柜边缘数据中心封闭热通道CRAN行级空调行级空调行级空调IT柜IT柜84.
2.
2数字化交付传统机房施工管理不可控,进度、质量、变更、安全、物料、文档、人员管理缺少统一协同.
数字化交付以BIM可视交付为核心,通过数字模型建立作业空间和统一动态视图,实现在线远程协同、可感知体验升级、项目管理简单可控.
现场精准标准化作业与模型关联可视,实时监控和数据预警,帮助客户实现智慧工地管理.
4.
2.
3数字化营维传统机房运维管理不可视,日常维护管理无法远程可视,资产维保工单管理无法精准可视,运维成本无法精准预测.
数字化运维以BIM可视运维为核心,将工程设计和交付数字孪生模型无缝对接到运维生命周期实现价值延续.
BIM作为承载运维大数据的容器,融合基础设施规建维优要素,帮助客户实现全生命周期高效迭代管理.
集中管理:海量的边缘数据中心,集成到中心运维中心进行统一监控、数据存储、可视化运维管理.
出现故障时,区域运维人员现场处理,处理过程远程实时可视.
多业务管控方式融合,实现可管、可控.
智能安防:采用人脸识别的技术,实现远程授权和门禁管理;采用AI技术与高清摄像头结合,实现机房的无人安防、远程可视、异常场景识别告警、活体监测等.
机器人巡检:采用智能机器人的技术,在机器人上部署各种智能传感器和智能摄像头,实现机房7*24小时无人巡检.
红外测温、红外热成像、温湿度、漏水、空气洁净度、有害气体、状态灯识别等.
远程运维、远程专家指导:采用机器人、高清摄像头、语音对讲等智能部件结合,实现远程专家与现场操作人员的互动,从而实现远程诊断与远程指导.
可预测性维护:借助AI与大数据技术,对设备的历史运行状态进行分析,预测设备的维护保养、部件更换、生命周期的时间,确保机房正常运行的可靠性.
5G网络朝着网络云化、承载简化、无线基站小型化、运维智能化方向演进,其中网络云化是关键.
云-边-端架构的兴起对基础设施及平台服务能力、支撑能力提出更高要求,然而传统CO机房存在设备占地面积大;能耗高,电费开支骤升;架构不灵活,无法满足业务快速上线和ROI需求;管理效率低挑战.
要解决以上挑战,全栈极简,全智能是数据中心基础设施的必然趋势.
全栈极简,依托高度融合集成多电源和轻量化机架空调系统,实现接入、传输、交换、核心网用户面、算力多种业务共部署.
云-边-端架构,对云-边业务分工更简单,通过协同本地及云端,实现智能调配计算能力.
全智能实现数据中心的全系统智能运维和管理,依托数据湖和AI智能分析能力,构筑面向5G新业务的智能数据与业务平台.
5、总结参考文献:华为洞察联系我们关于本白皮书内容的反馈和建议请联系:数据中心能源营销支持部energymo@huawei.
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