很少有企业在 IT 发展初期就建立一个成熟的数据中心。更常见的路径是先建立服务器机房,随着 IT 需求的扩展再逐步升级到数据中心。
这就引发了一个问题:企业何时应该用数据中心替换服务器机房?在做出转换决定时,企业应该权衡哪些性能、安全性、成本等因素?
以下是针对可能已经超出服务器机房容量的企业的建议。
服务器机房与数据中心:有何区别?
虽然服务器机房和数据中心都为部署 IT 设备提供专用空间,但它们在本质上是不同类型的设施。主要区别包括:
规模:数据中心通常可容纳数千台服务器,而服务器机房可能只能容纳几十台。
专用系统:数据中心拥有专用的电力、暖通空调、安保等系统,可靠性更高。服务器机房通常与大楼共享这些系统,而大楼的主要用途往往是提供办公空间。
位置:服务器机房通常位于企业已有的、主要用于其他用途的设施内。相比之下,数据中心可以建在任何地方,这对于想要将 IT 资产与其他业务分开的公司来说是一个优势。
可访问性:由于数据中心是独立设施,可能远离组织的其他场所,所以通常比服务器机房更难访问。后者通常建在 IT 办公室附近,便于人员访问内部服务器,而数据中心可能只有少数技术人员在现场工作。
总的来说,数据中心更先进,更适合支持大规模、复杂的 IT 需求。
如何判断你的服务器机房已不够用
对某些公司来说,在服务器机房和数据中心之间的选择很明确。服务器机房最适合没有大规模 IT 需求的小型企业,而大型企业通常需要一个"真正的"数据中心。
对于中型企业,这个选择往往不那么明确。如果一个企业多年来一直在使用服务器机房,通常没有单一的明显迹象表明是时候升级到数据中心了。而且这样做可能会花费大量资金却不一定必要。
那么,如何判断你的服务器机房已经不够用,需要升级到数据中心呢?在大多数情况下,这个决定取决于以下因素:
1. 新服务器空间不足
迁移出服务器机房最常见的原因是空间不足。如果你已经没有足够的物理空间来部署新的机架和服务器,这清楚地表明数据中心更适合你的需求。
2. 高端服务器投资
服务器越贵,将它们放在数据中心而不是服务器机房就越有意义。如果你部署的是便宜的"商用"服务器,即使发生水管泄漏或故障电气元件导致的过电流等问题造成一些损坏,损失也较小。
但如果你投资的是配备昂贵 AI 芯片的服务器,你可能也应该投资建设专用数据中心,为你的投资提供更强大的保护。
3. 频繁的 IT 中断
频繁的服务器宕机或停机是考虑迁移到数据中心的另一个充分理由。特别是当这些中断源于服务器机房本身的固有问题时(如整栋建筑的供电系统故障),而在拥有独立电源的数据中心里,这种风险会小得多。
4. 网络性能挑战
网络性能不足是考虑使用专用数据中心的另一个原因。这基于两个原因:首先,数据中心通常提供比服务器机房更大的带宽,而服务器机房的网络容量受限于所在建筑的网络基础设施。
其次,数据中心让你在部署服务器时有更大的灵活性。这使得在地理位置上更接近最终用户的地方运营服务器变得更容易,缩短了数据包传输时间。
服务器机房和数据中心之外的选择
当你的服务器机房不敷使用时,升级到全面的数据中心并非唯一选择。其他路径包括:
租用托管设施的空间,而不是建设自己的数据中心。
将工作负载迁移到公有云,完全消除对私有基础设施的需求。
投资微型或便携式数据中心,这种小规模设施比传统数据中心成本低得多,但与服务器机房不同,它提供更先进的电力、暖通空调和安保系统。
结论:当你的服务器机房不再满足需求时,你有很多选择。最大的挑战是决定何时利用这些选择,超越传统的服务器机房。
好文章,需要你的鼓励
SambaNova Systems 推出新的 AI 深度研究框架,可生成深度报告的速度提高 3 倍,成本大幅降低。该框架与 CrewAI 合作开发,支持企业分析私密数据,使用开源大语言模型和 SambaNova 的 AI 加速器,无需依赖 Nvidia GPU。新框架包含智能路由系统,可根据需求选择最合适的智能体,提供从基础搜索到深度财务分析的全方位研究能力。
生成式 AI 模型需要大量真实数据训练,但互联网上的内容仍不足以应对所有情况。为继续发展,这些模型需要使用模拟或合成数据进行训练。专家指出,AI 开发者必须负责任地使用合成数据,否则可能会迅速出现问题。合成数据可以教导模型应对现有数据中不存在的场景,但关键是要确保这些数据可靠且符合现实。
最近,中国人工智能公司Monica推出的Manus引发了广泛关注。然而,与DeepSeek等有实质性突破的中国AI不同,Manus并无革命性创新。它宣称具有自主性,实际上只是执行预设流程的大语言模型。Manus的唯一新颖之处在于它来自中国,但这并不足以证明它的先进性。AI的成功取决于应用,而非产地。
Oracle 宣布客户承诺未来云服务消费将达 480 亿美元,接近其 2024 财年年收入。尽管第三季度收入增长 6%,净收入增长 22%,但由于未达华尔街预期,投资者反应平淡。公司在人工智能基础设施方面持续投资,包括参与 Stargate 项目和建设大规模 GPU 集群,展现出对未来增长的信心。