大多数数据中心服务器都安装在机架或机箱内,但这并不意味着机架和机箱是同一种设备。相反,服务器机架和服务器机箱是不同的数据中心组件。
本文将详细介绍两者之间的差异,以及为什么这些差异在设计数据中心时很重要。同时,我们还将解释其他重要区别,比如服务器机架与服务器机柜的不同。
什么是服务器机架?
服务器机架是一个通常由金属制成的机柜,用于容纳多台服务器。它包含多个插槽,技术人员可以在其中安装服务器,这些服务器通常垂直堆叠。
服务器机架有多种尺寸,可容纳不同数量和类型的服务器。
服务器机架与机柜
人们经常将"服务器机架"和"服务器机柜"这两个术语混用,但严格来说它们是不同的。
服务器机柜是用于容纳服务器的完全封闭式设备,意味着所有侧面都有"壁板"。相比之下,服务器机架是开放式的,没有侧壁。
这看起来可能是个不重要的区别,但会影响数据中心冷却效率等因素,因为封闭式机柜会限制空气流通。对于依靠服务器机房空气循环来冷却服务器的数据中心来说,这可能是个挑战,但如果每个服务器机架或机柜都有自己的冷却系统,这就是优势。
服务器机架与机架式服务器
服务器机架也不应与机架式服务器混淆。机架式服务器是专门设计用于安装在服务器机架中的服务器,而不是其他类型的服务器,比如塔式服务器(类似于PC,可以在不需要专用机柜的情况下部署)。
因此,机架式服务器是安装在服务器机架内的服务器类型。但服务器机架本身不是服务器。
什么是机箱?
在数据中心中,机箱是容纳服务器内部组件的外壳。
机箱类似于容纳独立PC或服务器的机箱。但在数据中心中,大多数机箱都设计为安装在服务器机架或机柜内,而不是容纳独立服务器。
因此,服务器机架由多个机箱组成,每个机箱都提供独立服务器的安装空间。机箱的确切大小(以及可以安装在机箱中的服务器大小)取决于服务器机架的尺寸。
单服务器与多服务器机箱
通常,每个机箱只容纳一台服务器。但有些机箱可以在单个设备中容纳多台服务器。
这可能是服务器机架和服务器机箱之间的区别看起来令人困惑的部分原因。如果服务器机架是可以容纳多台服务器的设备,而服务器机箱有时也可以容纳多台服务器,那么机架和机箱之间的区别可能开始变得不清楚。
实际上,区别很简单。机架是由机箱组成的较大设备,而机箱是机架内的较小模块。
刀片服务器通过允许多台服务器共享单个机箱来最大化密度,然后安装到标准数据中心机架中。
机架式服务器与刀片服务器
理解服务器机架和服务器机箱之间区别的另一个复杂因素是机架式服务器和刀片服务器的区别。
机架式服务器是更传统的服务器类型。它们往往更大,每台机架式服务器通常占用单个机箱。
相比之下,刀片服务器更小,通常可以在一个机箱中安装多台刀片服务器。这使得刀片服务器对高容量数据中心更有吸引力,因为它们可以在有限空间内放置更多服务器。缺点是它们往往更昂贵,需要专门的机箱设计。此外,高密度刀片服务器部署可能需要更先进的冷却技术,因为需要从小区域散发大量热量。
刀片服务器、机架式服务器和服务器机架
令人困惑的是,容纳刀片服务器的机箱通常安装在服务器机架内,因此服务器机架可以容纳刀片服务器和机架式服务器。服务器机架不仅仅用于机架式服务器,尽管基于术语你可能会这样认为。
服务器机架与机箱:为什么区别重要
理解服务器机架和服务器机箱之间的关系很重要,主要是因为它影响你可以运行的服务器类型。特别是,根据是否要部署机架式服务器、刀片服务器或两者,你需要选择合适的机箱类型。并且需要确保你计划使用的任何类型的机箱都能安装在你的服务器机架中。
在理想情况下,所有数据中心组件都可以互换,你可以在任何机箱或服务器机架中安装任何你想要的服务器。但数据中心并没有那么简单,选择错误的机架或服务器布局可能会限制你可以部署的硬件类型。
好文章,需要你的鼓励
微软近年来频繁出现技术故障和服务中断,从Windows更新删除用户文件到Azure云服务因配置错误而崩溃,质量控制问题愈发突出。2014年公司大幅裁减测试团队后,采用敏捷开发模式替代传统测试方法,但结果并不理想。虽然Windows生态系统庞大复杂,某些问题在所难免,但Azure作为微软核心云服务,反复因配置变更导致客户服务中断,已不仅仅是质量控制问题,更是对公司技术能力的质疑。
Meta研究团队发现仅仅改变AI示例间的分隔符号就能导致模型性能产生高达45%的巨大差异,甚至可以操纵AI排行榜排名。这个看似微不足道的格式选择问题普遍存在于所有主流AI模型中,包括最先进的GPT-4o,揭示了当前AI评测体系的根本性缺陷。研究提出通过明确说明分隔符类型等方法可以部分缓解这一问题。
当团队准备部署大语言模型时,面临开源与闭源的选择。专家讨论显示,美国在开源AI领域相对落后,而中国有更多开源模型。开源系统建立在信任基础上,需要开放数据、模型架构和参数。然而,即使是被称为"开源"的DeepSeek也并非完全开源。企业客户往往倾向于闭源系统,但开源权重模型仍能提供基础设施选择自由。AI主权成为国家安全考量,各国希望控制本地化AI发展命运。
香港中文大学研究团队开发出CALM训练框架和STORM模型,通过轻量化干预方式让40亿参数小模型在优化建模任务上达到6710亿参数大模型的性能。该方法保护模型原生推理能力,仅修改2.6%内容就实现显著提升,为AI优化建模应用大幅降低了技术门槛和成本。