新型数据中心的建设及发展启示

近年来，国家高度重视数据中心产业的发展，“十四五”规划和2035年远景目标纲要中明确提出要“加快构建全国一体化大数据中心体系，强化算力统筹智能调度，建设若干国家枢纽节点和大数据中心集群，建设E级和10E级超级计算中心”。工业和信息化部、国家发展和改革委员会等先后出台《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等重要政策文件，有效规范了我国数据中心产业发展。当前，我国数据中心产业的发展步入新阶段，数据中心规模稳步提升，低碳高质、协同发展的格局正在逐步形成。

数据中心的转型

数据中心是软硬件资源的集合，包括各类主机、存储、网络、设备和中间件、数据库等平台软件，提供了动态供应资源的能力，是企业级IT基础设施崭新的应用形式，在云计算环境下是推动基础架构转型的重要推手之一，对于加强资源管控、实现成本领先具有重要意义。

数据中心的总体建设目标是构建具备柔性、弹性特征的IT基础设施架构，降低IT总拥有成本，提升业务响应能力，增强业务可用性。

新型数据中心是产业未来发展方向，“四高三协同”内涵不断丰富。2021年7月，工信部发布《新型数据中心发展三年行动计划(2021-2023年)》，明确提出了新型数据中心发展方向及路径。行动计划聚焦高技术、高算力、高能效和高安全的四高特征，以及数云协同、云边协同、数网协同的协同要求，引导我国数据中心高质量发展、同时，行动计划也在布局、网络、算力、产业链、绿色低碳及安全等方面，对新型数据中心建设作出全面指引。

新型数据中心建设

在数字化技术日益普及的今天，计算力成为核心生产力，数据中心随之成为数字化时代的“新基建”。今年，我国加快5G、数据中心等新型基础设施建设进度，加上激增的在线办公、娱乐和音视频通话需求，助推了数据中心建设的热度。新型数据中心的建设有以下几个特点：

1、高技术。通过自主研发、深化协同，提升技术能力。

从基础设施角度看，数据中心是由“风火水电”构成的建筑，早期数据中心建设主要参考建筑、电力、制冷、通信等行业的基建经验，并未专门针对数据中心环境进行创新优化。随着数据中心节能降碳、降本增效、数据安全等要求的不断提升，液冷、蓄冷、储能、高压直流、预制模块式建设、高密度服务器、备份一体机等新技术开始应用于数据中心的建设运营中，以技术促进数据中心基础设施变革的趋势不断增强。

从IT设备角度看，云计算技术的应用使得数据中心虚拟化、容器化程度不断提高，数据中心与云平台、网络、安全及运营之间的技术联接日益紧密，智能芯片、定制化服务器、分布式存储、SDN、态势感知、混沌工程、智能运维等IT技术的应用，有效地提升了数据中心服务能力。

可以预见，在未来发展过程中，基础设施及IT技术的创新将不断涌现，数据中心技术内涵也将变得更加丰富。我国数据中心产业将逐步增强对新技术的应用，利用新技术加速实现节能减排，提升算力服务水平，进一步赋能产业发展。

2、高算力。通过集约供给、高效调度，提升算力算效。

庞大的数据洪流无时无刻不在产生。例如，据联合国数字经济报告，30年来全球IP的每秒流量增加了1.3亿倍，全球数据量在2020年达到47ZB，2035年将增加到2142ZB，而且50%的数据是最近这两年产生。海量数据对算力的需求也达到了前所未有的高度和强度，算力成为支撑数字经济持续纵深发展的重要动力。

从数据中心产业链来看，先进技术突破是整体算力提升的重要抓手。各种服务器和网络设备芯片，如 CPU、FPGA、AI 加速芯片、GPU 等，通过整合多核 CPU、高密度互联 I/O 接口以及大容量高性能存储，以保证高算力、高稳定性以及尽量低的功耗要求等被同时满足，可以说底层关键技术的创新突破、网络设备的升级和调整，可以明显提高虚拟网络的传输效率，为整体算力规模提升提供源头活水，从而为数字经济高质量发展提供不竭动力。

另一方面推进数网协同，将促使算力资源调度的优化。数网协同能够实现计算、存储、网络等资源在“云、边、端”灵活调度，将不同算力需求的业务应用分发到“云、边、端”的算力节点。东部地区的数据资源输送到西部地区的数据中心，需要依托网络进行算力资源调度和数据要素流通，数网协同机制的建立则能够打通供需，优化网络途径，提升跨区域数据调度能力。

专家们预测，未来5—10年，新型数据中心将在重点行业、重点地区大规模布局，成为推动社会经济数智化转型的核心基础设施。

3、高能效。通过绿色管理、低碳发展，提升能效水平。

数据中心是信息基础设施中的耗能大户。据统计，截至2020年底我国数据中心耗电量占全社会用电量的1%左右，平均PUE为1.6~1.7，总体能效与国际先进水平相比仍有差距，可再生能源利用率低。按照未来数据中心机架数量每年30%的增速，预计到“十四五”末，数据中心用电量在全社会用电量的占比将超过3%。这对数据中心的运营以及环境的保护带来巨大挑战，提高数据中心能效，不仅是企业降本增效的重要手段，也是实现碳中和目标的重要路径。

在政策层面，将持续推进节能改造并促进可再生能源的使用。

一是提高新建数据中心的能效标准。2020年底四部委联合下发的《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》明确要求，2025年全国大型、超大型数据中心PUE降低到1.3以下。

二是完善数据中心能效标准体系和监测体系。2021年5月发布的《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》提出，要完善数据中心综合节能评价标准体系，不仅包括传统的电能使用效率标准，还包括算力使用效率和可再生能源利用率等指标，从更多维度促进数据中心能效的提高。目前，一些地方已开始推进数据中心实时能耗监测体系。

三是推进对存量数据中心的关停改造。《北京市数据中心统筹发展实施方案(2021—2023)》已明确提出，要按照“四个一批”的总体思路推进数据中心的存量优化和新增前瞻布局。

四是通过完善机制促进可再生能源的使用，如扩大可再生能源市场交易范围、支持配套可再生能源电站等。

在技术层面，绿色低碳的新技术将逐步扩大使用范围。

在IT设备方面，云计算等技术将数据中心资源池化、虚拟化，大幅提高相同能耗水平下服务器的利用率。

在制冷方面，间接蒸发冷却、液冷等新技术已逐渐成熟，可根据需要在数据中心进行大规模部署。供配电系统方面，模块化UPS、高压直流供电、市电直供等技术的有效应用，将降低供配电系统的电能损耗。此外，通过人工智能技术优化运营管控，正在成为降低数据中心能耗的重要途径。

在基础设施层面，基于历史数据，通过神经网络算法，采集和分析数据中心温度、湿度等各项数据，自动优化调节制冷系统、供配电系统等，可进一步降低PUE，突破传统节能“天花板”。

4、高安全。通过安全屏障、可靠建设，提升安全能力。

随着数字化转型和集约化、统一化建设的不断推进，业务和数据正从分散部署走向大集中，数据中心大幅促进了企业云业务的发展。但与此同时，随着数据和信息保护的要求不断提高，也对数据中心的安全提出了更高的要求。

从数据中心安全方面来考虑，安全就是若干个小项：攻击保护、升级备份、找BUG/修复BUG、脚本工具、数据安全、服务巡检等项目，其中每一项拿出来其实都包含很多的内容。比如说到攻击与保护，这个主要指的是防止外来的异常入侵者对数据中心发起的恶意和无意攻击，恶意攻击就是有人故意的使用各种攻击方法，进入到数据中心内部，将重要的数据窃取或者破坏，达到其不可告人的目的。也有的是无意的攻击，因为整个数据中心是要与外界保持互联互通的，运行是动态的，变化的，不可避免会有一些异常流量攻击数据中心，有时甚至来自于数据中心内部，比如某些服务器中毒，或者硬件故障，构造出了环路，异常流量等网络故障，这些都会影响到数据中心的运行，所以如何做好数据中心的攻击与保护是一个很大的题目，这并不是在数据中心里部署几台安全设备就能解决的，需要对整个数据中心进行全面的统一规划，并有针对性地部署一些安全防护措施，而且随着各种黑客技术的提升，安全防护措施也要不断提升，这是一个不断学习与完善的过程，只要数据中心还在运行，这个完善就不会停止。

基于以上分析，随着越来越多的数据和业务应用集中在数据中心，建设一套“以保护业务为目标，以安全合规为基础”的安全体系至关重要，持续风险监控和主动响应闭环，通过安全屏障、可靠建设，不断提升安全能力。

5、一体化协同建设。

2021年5 月 24 日，国家发改委等四部门联合发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》，其中提到要加强数据中心统筹规划和规范管理，开展数据中心、网络、土地、用能、水、电等方面的政策协同，促进全国范围数据中心建设提速。通过一体化数据中心协同建设，可实现网络、算力调度、产业链、数据要素治理等各方面资源协同，强化东西部跨域统筹发展。按照全国一体化大数据中心体系布局，8 个国家算力枢纽节点将作为我国算力网络的骨干连接点，发展数据中心集群，开展数据中心与网络、云计算、大数据之间的协同建设，并作为国家“东数西算”工程的战略支点，推动算力资源有序向西转移，促进解决东西部算力供需失衡问题。

新型数据中心发展启示

在数字经济时代，随着云计算、人工智能、区块链等新一代数字技术应用的广泛普及，数据中心的地位正在从信息基础设施的边缘迈向核心，并成为承载和牵动技术革新的重要底座。未来3~5年，仍将是数据中心的高速发展期。

新型数据中心建设将大大提高数字基础设施建设的质量，满足数字化要求，提高数字经济运营质量和效率，全面支持数字经济和数字化的协调发展。新型数据中心建设是在中国大数据中心建设的基础上，数字基础设施建设的重大举措，这是5G通信基础设施建设大规模投入和应用以来对大数据中心建设的巨大推动，是数字基础设施建设和发展的必然要求，也是数字产业化、产业数字化、数字化治理和数据价值化的必然要求。