大数据中心和 5G：对抗还是双赢？

尽管谈论 5G 与大数据中心，5G 网络和大数据中心绝对是天作之合。

5G 的海量机器类通信 (mMTC) 功能集使专用和公共网络能够支持每平方公里多达 100 万台设备。 IDC 预测，这只是物联网和其他连接设备如何以及为何到 2025 年每年产生约 73 ZB 的一个例子。

所有这些数据都必须送到某个地方进行分析和采取行动，这就是大数据中心企业的用武之地。“大数据中心企业”这一名称既反映了他们负责的设施规模——根据 IDC 的数据，在 10,000 平方英尺或更大的建筑物中至少有 5,000 台服务器。定义——以及它们快速扩大规模以满足需求的能力。后者包括通过添加硬件和平方英尺的水平扩展或通过使用现有硬件提高带宽和效率的垂直扩展。

物联网正在改变和颠覆电子工程的几乎所有方面，5G 将以千兆速度、超低延迟、mMTC 连接、波束成形的超密集化和其他更高级的功能加速这一趋势。6G 将提供更强大的功能，包括太赫兹频段、空间物联网和生物纳米物联网，所有这些都由世界上最先进的人工智能 (AI) 引擎控制。然而，如果没有大数据中心计算，所有这些转变将永远无法充分发挥潜力。

与 5G 的 mMTC、增强型移动宽带 (eMBB) 和超可靠低延迟通信 (URLLC) 功能集一样，大数据中心用户拥有自己的下一代技术，可以跟上 IoT 前所未有的流量负载。例如，800G 系列的光收发器在数据中心和智能边缘计算中心之间提供两倍或四倍的数据中心互连 (DCI) 容量。分布式边缘计算是关键，因为它通过使用户平面应用程序和网络功能更接近物联网设备来减少系统延迟。它也是实施高级 AI 分析和自动化（更靠近行动平面）的理想场所。

使用 5G 和大数据中心器启用新的应用程序和用例

将 5G 网络及其他网络与大数据中心网络相结合，可以实现各种下一代应用，这些应用在旧技术中是不可行或不可能的。一些示例包括高级驾驶员辅助系统 (ADAS)、工业 4.0、无人数据中心和元界应用程序。

· 高级辅助系统。 ADAS 通过与其他来源交换数据，超越了自动制动、盲点检测和防撞系统等现有应用。例如，车辆到网络和车辆到基础设施的通信通过在司机看到道路上的碎片或黑冰之前就提醒他们，从而提高安全性和交通流量。这种提前警告对于牵引拖车（包括自动驾驶拖车）特别有价值，因为较大的车辆需要更多时间来停止或改变车道。在这些场景中，每一秒都很重要，而 5G 的 URLLC 功能通过将延迟定位为低至一毫秒来解决这个问题。大数据中心基础设施可以使用 AI 分析来自车辆传感器的数据，然后向附近的所有驾驶员（人类或自动驾驶）发出警报。

· 工业 4.0。工业 4.0 利用mMTC 等 5G 功能支持工厂周围数以万计的物联网节点，包括工业机器人、自主材料处理机以及检测过度振动、热量和其他可实现预测性维护的条件的传感器。5G 的 eMBB 和 URLLC 功能分别有助于提供高带宽和低延迟，以快速将这些海量数据传输到私有边缘云进行分析和操作。这些高水平的智能和自动化还使“熄灯”工厂成为可能，在这些工厂几乎不需要或根本不需要人工。

无人数据中心。与熄灯工厂类似，下一代数据中心——尤其是在边缘——将绝大多数是无人值守的。这种新模式通过自己独特的专用网络切片帮助加速了数据中心物联网垂直领域的发展。这些数据中心将使用重新定义制造工厂、港口、零售中心和城市的相同实时 5G 物联网传感和远程自动化。机器人或无人机可以在中心内有效地执行重要的测量任务，而 URLLC 可用于排队自动链接以进行服务调度。就像集装箱内的智能港口传感器一样，战略部署的温度和湿度传感器可以反馈重要的环境数据，以自动化和加速硬件和 HVAC 调整。

· 元界应用。根据Emergen Research的数据，2020 年全球 Metaverse 市场规模为 476.9 亿美元，预计 2028 年将达到 8289.5 亿美元，2021 年至 2028 年的收入复合年增长率为 43.3% 。这个雄心勃勃的迷你互联网和 AR/VR 应用新时代将高度依赖于超低延迟、超高密度化、每台设备数十 GB 的带宽以及快速的边缘计算和存储。这将是边缘大数据中心的新前沿。

新技术带来新挑战

要实现这些和其他好处，还有很多工作要做。例如，随着 5G 的出现以及对电信、ICP 和大数据存储应用的需求呈指数级增长，与大数据中心计算相关的资源限制凸显了可扩展性的挑战。即使有了 800G DCI 等创新，继续横向扩展已被证明在物理和环境上都是不可持续的。

每个数据中心的部署或扩展还需要成比例地增加光纤数量，从而增加光纤损坏、污染和故意破坏的风险，这可能导致服务中断、严重的 SLA 违规处罚和昂贵的维修费用。事实上，光纤安装人员将多达 20% 的时间用于故障排除，而 DCI 问题因平均修复时间和恢复成本高而臭名昭著。

未来几年的一些更艰巨的大数据中心挑战将由分布式、分散和云化的 5G 网络的复杂性驱动。正如三重约束理论所保证的那样，只要规模和复杂性继续沿着当前的轨迹发展，数据中心的成本就会继续上升。例如，虚拟化 RAN、大规模 MIMO 和天线波束成形都为企业和其他最终用户带来了巨大的好处。但这些技术也使射频和网络性能测试更加复杂，引入了新的频谱分析、解调和 SLA 一致性挑战。

为了克服这些挑战并确保 5G 大数据中心融合发挥其全部潜力，必须为每个独特的垂直领域无缝协调端到端网络切片。这一巨大挑战抵制了任何“转椅”或孤立的网络管理方法。过时的数据中心和网络测试和保障模式与全自动和可编程网络切片和边缘计算的目标背道而驰。关键的 5G 物联网用例在 SLA 一致性和可靠性方面没有任何错误余地。

归根结底，5G-大数据中心融合为企业、城市、消费者和其他人带来了很多希望。但要兑现这一承诺，还需要大量的工程工作。