如今，數據已呈爆炸式增長。根據調研機構IDC公司的預測，到2025年，平均每個人每天將進行近5，000次數字交互，而如今只有700到800次。該公司還預測全球生成的數據總量將從2020年的44 ZB增長到2025年的175ZB，復合年增長率為32%。需要記住的是，這些預測是在冠狀病毒疫情發生之前做出的，因此實際生成的數據量可能更高。

這場數據海嘯為現有的數據中心和邊緣計算基礎設施帶來了更大的壓力，要求其更加可靠、更具彈性和安全性，同時又要迅速擴展規模以滿足需求。IDC公司預計，到2025年，每分鐘將有152，000臺物聯網設備連接到互聯網，全球的數據流量每四年翻一番。所有這些數據流量要求其處理能力更接近用戶，從而推動邊緣基礎設施的進一步發展。

而且不僅僅是個人數據使用量快速增長。人工智能、自動駕駛汽車、物聯網/工業物聯網、遠程醫療、數據分析以及許多其他流程的飛速發展將促使數據中心變得更加智能。不幸的是，更廣泛的行業尚未實現完全由軟件定義的數據中心。到目前為止，在虛擬化服務器、網絡和存儲方面已經取得了長足的進步。但是，大多數數據中心電源基礎設施仍然運營專用設施。而如今這種情況即將改變。

釋放閑置的電力容量

在電力基礎設施方面，數據中心提供商、數據中心設施經理和工程師在傳統上采取冗余的做法，通常會提供更多的電力以滿足用戶峰值需求并確保可用性。畢竟，停機的損失是非常高昂的。然而，在提高能源效率和可持續性方面，過多地提供電力可能適得其反。

UPS電源、電池、配電單元（PDU）、靜態轉換開關、冷卻系統、功率傳感器、遠程配電盤（RPP）以及柴油發電機在確保全天候可用電源方面都起著至關重要的作用。但是，分層到每個冗余級別的未使用容量會影響效率和成本。對于托管服務提供商來說，這給另一個關鍵指標帶來了壓力：利用率。

如果閑置的電力容量可以安全地重新分配并快速用于更高優先級的領域，同時仍然可以保護工作負載呢，該怎么辦？由于安全緩沖區、低利用率以及很少使用的冗余基礎設施，幾乎每個數據中心都有大量閑置的電力容量。這在受到服務等級協議（SLA）支配的托管數據中心設施中尤其如此。

軟件定義電源

通過機器學習和人工智能來監控、預測和協調電力基礎設施組件的動態電力策略，可以降低成本，同時提高利用率和正常運行時間。軟件定義電源（SDP）識別、匯總和分配數據中心內的這些閑置電源。通過這樣做，可以根據需要實時自動地向機架、節點、工作負載或電路提供額外的電源。簡單地說，軟件定義電源（SDP）將未充分利用的機架的電源重新分配給其他需要額外電源的機架，從而釋放大量的電力容量。

動態電源管理套件通過協調分配分布式電源，使數據中心提供商可以減少或刪除開銷緩沖區并提高利用率。

釋放這些閑置的電力容量可能會避免或推遲建設更多數據中心電力容量的需要。當軟件定義電源（SDP）集成到托管數據中心環境中時，它使數據中心提供商能夠根據客戶的需要調整服務等級協議（SLA）的規模，從而提高電源容量的利用率。這使得用戶的電價降低，同時仍然允許數據中心提供商增加利潤。這些提供商可以安全地超額訂購容量，同時保持并在許多情況下提高數據中心正常運行時間的性能。從業務角度來看，軟件定義電源（SDP）允許托管數據中心提供商靈活地向其客戶提供更廣泛的新的產品套件。通過允許軟件動態管理電力容量的超額訂購容量，數據中心提供商可以將閑置的電力容量轉化為新的收入流，而不必影響正常運行時間。

這只是軟件定義電源（SDP）的開始。而在將來，它將擴展到冷卻、電網、燃料電池等設施。隨著人工智能和機器學習的發展，數據中心運營商有很大的機會以更低的成本和更少的碳排放來提高效率和正常運行時間。
責編AJX