AI时代数据中心面临的三大挑战

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伴随着云计算、大数据、IoT物联网、AI人工智能、5G等新兴技术的快速发展，数据中心正在成为新型IT基础设施不可或缺的核心，为科技改动世界的步伐不断提速。根据预测，在2025年全球年新增数据量将达到惊人的180ZB/年，其中多达95%的语音、视频等非结构化数据都要依赖AI处理。而企业对AI的采用率，也将从2015年的16%飞速提升至2025年的86%。
可以预见的是，随着数据中心从云时代向AI时代的进化，未来还会有越来越多的企业利用AI助力决策，提升客户体验，甚至是重塑商业模式与生态系统。然而在迎接AI时代到来的同时，数据中心和企业用户也正在面临前所未有的严峻挑战。



1、AI算力
在传统的以太网时代，千分之一的丢包率还被业界认为是可以接受的。然而随着AI时代的来临，受数据中心网络性能的影响，AI算力正在成为AI商用进程的关键瓶颈。千分之一的丢包率对AI时代意味着什么？意味着数据中心的AI算力仅仅只能发挥50%！这是通过实际测试发现的问题。而未来的网络应该做到零丢包，这是强制性的需要。
2、网络带宽
2018年，全球年新增数据量是10ZB;然而到了2025年，这个数字将飞速增长到180ZB。这也意味着现有100GE为主的数据中心网络，已经无法支撑未来数据洪水的冲击。未来五年流量越增长，AI数据越集中，数据中心越大，带宽需求越多，互访也越频繁。这一点从服务器的升级就可以看出来，从10G到25G再到100G，升级的速度超乎想象，特别是25G到100G在中国的增长，更是远远超过了全球其他区域。
3、运营维护
随着数据中心服务器规模的不断增加，以及计算网络、存储网络、数据网络的三网融合，数据中心运维人员也迎来了更大的问题，这也让传统的人工运维手段难以为继。因此，迫切需要新的技术来对网络故障进行排查。