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数据中心的l1到l4层含义(数据中心l1l2l3层分别是什么)

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最后,总结一下未来5G技术影响下的数据中心将编程一个微数据中心,加主干节点的区域数据中心,以及大型或超大型控制中心相结合的密集型数据中心网络。为此,从L1层的基础设施和数据中心管理,到L2层的硬件资源和平台服务,再到L3层的业务应用,华为数据中心解决方案提供了智能高效的全栈云服务能力。

5G时代需要怎样的数据中心?

自来水要花多长时间才能流到家里?这取决于水源有多远?管道有多宽?水压有多高?这是在5G时代我们必须认真思考的问题。我们经常把网络比喻为管道,数据比喻为水流,数据中心则是水库或蓄水池。进入5G时代,一方面,管道越来越宽,水流越来越大,另一方面,大量应用场景需要就地取水和蓄水,作为蓄水池的数据中心将会发生怎样的变化?全智能、分布式、算力和AI下移“面向5G时代,数据中心有三大变化:网络从全云化迈向全智能化,架构从集中式迈向分布式,算力和AI从中心下移到边缘。

”几天前,在MWC19上海期间,华为运营商云与数据中心Marketing与解决方案销售部总裁陈洲在接受采访中表示。回顾过去,数据中心生于互联网时代,因为快速增长的网站和应用背后有大量数据需要存储,诞生了集中式的大型数据中心。早期数据中心呈“烟囱式”垂直架构,资源无法共享,弹性差且资源利用率低。随后,数据中心向全云化演变,虚拟化技术横向打通了计算、存储、网络资源,从而大幅提升了数据中心的资源利用率和灵活性。

接下来,随着网络不断发展,在“云 端”业务服务模式下,大量应用不断涌现。但面向5G时代,“云 端”的网络架构已无法满足未来业务需求。首先,面向AI新时代,数据中心必须与AI融通,对外使能5G新业务智能化,对内使能运维管理智能化,实现从全云化迈向全智能化。其次,5G时代将有大量应用场景需就地“取水”和“蓄水”。

AR/VR、车联网、智能制造等新兴应用需要低时延的网络响应能力,这要求云端的算力、AI等能力下沉到边缘,使之更接近终端用户,让数据不必发送到千里之外去处理,从而缩短数据来回传输时延,并降低网络回传负荷。园区、港口等各行各业希望将数据存储和处理于本地,以保障数据安全性和隐私性。为此,数据中心将从集中式向分布式演进,大量的边缘数据中心将广泛分布于网络的每个角落,同时云数据中心的计算、AI等能力也将从中心下移到边缘。

从云计算到边缘计算面对这些变化,行业该如何应对?打造智能高效的数据中心能力底座过去50年来,在摩尔定律驱动下,芯片上的晶体管密度和计算速度飞速发展,但这一势头正在放缓。面向5G万物互联和人工智能时代潮头涌来,数据流量和计算需求剧增,数据中心的硬件性能瓶颈越发凸显。同时,相对于云数据中心,边缘数据中心需实时处理大带宽业务,实时本地AI分析,对算力要求很高。

毫无疑问,夯实数据中心能力底座是推动5G业务持续稳定发展的基础。为此,从L1层的基础设施和数据中心管理,到L2层的硬件资源和平台服务,再到L3层的业务应用,华为数据中心解决方案提供了智能高效的全栈云服务能力。基础设施层基于AI实现全生命周期管理;芯片和硬件针对5G智能化业务全面优化;平台服务层通过创新软件算法优化和硬件加速技术,软硬协同提升性能;业务应用层提供智能云应用平台以加速业务创新。

华为基于自研芯片、操作系统、数据库及软件平台,通过软硬件与AI无缝协同,自下而上构建了智能高效的端到端数据中心能力,可提供线上线下协同的统一服务、统一管理和统一体验,并可实现私有云与公有云无缝接轨,既能保障私有云的安全、可靠和高性能,也可以提供敏捷、弹性和低成本的公有云服务。云网/云边/全栈协同,构建智简边缘云边缘数据中心是分布式的云基础设施,是云数据中心的补充和延伸。

它位于用户和云数据中心之间提供本地计算、存储和AI分析能力。由于部署位置和应用场景发生了变化,边缘数据中心面临新的问题:1)因受限于空间、环境等因素,边缘数据中心相对于云数据中心资源有限;2)未来的边缘数据中心可能有成千上万个,甚至几十万个,维护工作量将大幅增加,需考虑统一、高效运维,以降低人力、电费支出等运维成本;3)集中化的安全防御相对容易,但边缘数据中心脱离了安全的集中化环境,处于相对不安全的边缘外部环境。

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