康普北亚区技术总监吴健：2018数据中心需要注意的四大趋势

1/16/2018,即使世界上有各式各样的咖啡或能量饮料，人类还是需要睡眠。要想白天保持最佳状态，医生建议一晚要保证七到八个小时的睡眠。但机器就不受同样的限制。机器不需要休息，也不需要假期。它们能够每周7天、每天24小时全天候运转。这意味着它们无时无刻不在感知、分析和传输数据。

   根据IDC的数据，至2020年，预计亚太地区将会有86亿台连网设备。为使这些设备能够正常运行，全球范围内的数十亿台机器需要每周7天、每天24小时全天候运行。

   显然，这些设备的数量超过了世界人口数量。当所有这些设备和计算机开始彼此对话时，对于任何网络都会造成极大的压力。 2018年开始，随着亚太地区物联网市场的不断增长，这种压力也会越来越大。根据IDC的预测，至2020年，这一市场规模可达5830亿美元。而对于中国物联网市场而言，李克强总理在其2015年政府工作报告中所提出的“互联网+”行动计划也指出要通过物联网等技术推动现代制造业与基础设施的融合。

展望2018年，我们将看到数据中心在以下四方面受到机器对机器通信的影响：
•为5G奠定基础
   是的，5G也会发生在数据中心。所有需要相互通信以及与人通信的设备都将驱动对于光纤的更高需求，尤其是当我们看到5G有望在未来5到10年内面世时。在5G正式到来之前，还有很多准备工作需要完成。无线网络需要大量的“有线”资产来有效地将光纤回程传送至网络核心和边缘。蜂窝基站（例如小基站）的致密化也需要5G。此外，市场上会出现多种新的供电解决方案，使运营商能够以更为经济高效的方式为网络边缘的各种设备供电。

•低延迟
   机器能够做到对所接收信息的实时处理，而人力则很难做到。特别是在数据中心，决策是在瞬间做出的，这就需要强大的网络主干来提供支持。不同于过去数据中心只是扮演数据存储的角色，如今数据中心需要做到实时地计算、分析并处理信息。IDC将数据中心的“ 现代化”列为其2018年的重要预测之一，“ 预测性分析将被大量使用，以提高准确性并减少停机时间”。像香港和日本这样的国家及地区由于土地稀缺，因而更加迫切地需要打造现代化数据中心，而边缘计算将发挥重要作用。

•更高的密度和速度
   部署更多光纤当然是最佳解决方案，只是现实情况不会总是允许。最有效的方案是自始就部署高密度光纤，让机器对机器的通信能够快速实现。因此，可支持多代设备的模块化高速平台是最佳选择。

•智能化、自动化管理
   人越来越不能处理复杂的数据，人出错的概率也远远大于机器，所以机器做的的事情需要机器来管理，所有管理和维护环节需要机器来参与，才能提高可靠性和可用性。比如网络管理需要自动化，数据中心的管理需要自动化，布线系统的管理也需要自动化。

被多次引用的机器学习案例
   在匹兹堡进行的一项试点项目让自动驾驶汽车照进现实。凭借强大的网络和接近完美的传感器，该项目得以顺利进展。汽车能够比任何人类驾驶员都更快地处理数据，简直像是车轮上的数据中心！而在中国我们也能看到类似的项目，比如百度的“阿波罗”自动驾驶技术开放计划。据百度集团总裁兼首席运营官陆奇表示，人工智能技术在推动社会发展方面拥有巨大的潜力，而智能汽车是其中最大的产业机会之一。

   相较于人类，汽车能够始终保持清醒，不会边开车边发短信，在驾车途中也不会感到困倦，反应时间也更快。只要汽车能够在正确的时间做出正确的决定，它们就能够驶向未来。

   但一个世纪以来一直是人类在开车。我们会犯错，那么应该用电脑来替代如今手握方向盘的人类驾驶员吗？电脑或机器并不具有同情心和同理心，也没有任何情绪，从这一层面来看，是否在人性化方面有所缺失？
这取决于你怎么看，毕竟机器的优劣取决于算法和编程。它们很容易被人类或其它机器操纵（黑客攻击）。实际上，根据Gartner的预测，至2022年，成熟经济体的大多数人口所消费的虚假信息将超过真实信息。甚至可以说，虚假信息将“ 助长大型金融诈骗”。随着设备数量超过全球人口数量，可以说我们变得更易遭受黑客和数据盗窃的威胁。
而随着数字支付在亚太地区的兴起，我们越发关注数字安全。凭借微信，中国走在了数字支付领域的前沿，我们还看到印度和新加坡等国家也正在稳步推进数字支付技术的发展。因此，安全将变得更加重要，包括数据隐私的问题。随着越来越多的国家制定了数据主权相关的法律法规，我们有望看到更多的数据中心运营商，尤其是主机托管服务提供商需围绕数据主权进行投资，致力于充分解决安全问题。

   有一种思想流派认为，机器将接手曾经一度可能只有人类才能完成的工作。随着人工智能（AI）的引入，不可避免地会有一些人类扮演的角色被替换。但是，这并不一定意味着人们会失业。我们将看到的是角色的转变，人们正在配备新的工具来提高工作效率。例如，高精度机器人可以将一致性和精度提高到人类难以企及的水平，特别是在光纤连接和电路等技术方面。Gartner报告也表明，至2020年，机器学习技术将废除180万个就业机会，却能创造出230万个就业岗位。我们人类仍然有很多工作可以从事，尽管可能不同于我们现在在做的工作。

   短时间内，世界还无法只依靠机器人来运转。面对机器对机器技术，人们需要改变心态、慢慢松手。在转变的过程中也会碰到问题，但这将是“ 第四次工业革命”向前迈出的一大步。行业正不断发展，而现在正是参与的良机。

关于本文作者吴健：
作为康普北亚区技术总监，吴健先生领导北亚区的技术团队完成北亚区项目的售前售后技术支持，产品推广和技术培训等工作。
吴健先生从1995 年起从事布线系统和网络系统的设计、管理和维护，参与多个国家大型项目的规划设计和实施，多次主持大型项目综合布线项目安装指导和验收测试。也受聘作为咨询和顾问参与多个大型数据中心的设计规划和建设。
在专业领域，精通综合布线设计安装和网络集成，熟悉数据通信理论，擅长网络测试和网络管理，对于大型数据中心的规划设计有丰富的经验。现担任中国工程建设标准化协会信息通信专业委员会综合布线工作组副组长，中国数据中心专家技术委员会专家委员。同时积极参与多个国内相关标准的起草和制定工作。
吴健先生还拥有多年的大学执教经验，教授计算机网络、综合布线，网络安全等课程，曾是思科网络学院授权讲师。
吴健先生持有北京科技大学硕士学位，思科网络学院CCNP 教师认证，美国福禄克网络公司CCTT 讲师认证，数据中心专家CDCS 认证，BICSI 组织DCDC 数据中心设计专家认证。



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