隨著數位化和網路化的加速發展,資料中心的重要性日益增加。作為資訊技術的核心基礎設施,資料中心在各行各業都發揮著關鍵作用,包括金融、醫療、教育、娛樂等。
資料中心的重要性
如今,全球產業都在加速進行數位化轉型,各行各業對資料的需求空前高漲,這進一步提升了數據中心的重要性。
資料中心是數位化發展的基礎,它承載著大量的資料儲存、處理和傳輸任務。隨著雲計算、大數據和物聯網等技術的快速發展,資料中心的規模和複雜性也在不斷增加。如今,全球產業都在加速進行數位化轉型,各行各業對資料的需求空前高漲,這進一步提升了資料中心的重要性。
企業對資料中心的需求包括幾點,首先是高效能與高可用性。不同產業對資料中心的需求首先展現在對高效能運算和高可用性等方面。例如,金融產業需要進行高頻率交易,需要資料中心提供穩定、高效的支援;其次是安全與隱私保護。隨著資料洩露和網路安全事件的增加,產業對資料安全和隱私保護的需求也日益增強。資料中心需要具備強大的安全防護能力,以防止資料洩露和網路攻擊。
第三則是靈活性與可擴展性。隨著企業業務發展和市場變化,產業需要能夠快速調整和擴展資料中心的規模和功能。因此,資料中心需要具備高度的靈活性和可擴展性。
AI與資料中心
AI的發展離不開大數據的支援。資料中心可作為海量資料的儲存和處理中心,可為AI提供強大的算力基礎,使得AI演算法能夠快速處理和分析大量資料。其次,資料中心的安全性和可靠性為AI應用提供了保障,確保AI演算法能夠在安全的環境中運行。而資料中心的效率和靈活性也為AI的快速部署和反覆運算提供更大的可能。
資料中心對AI發展的重要性,主要可以從幾個層面來觀察:
●資料儲存與處理:資料中心能夠為AI提供海量數據支援。AI演算法需要大量的資料進行訓練和學習,才能實現智慧化。資料中心的高效能運算和儲存能力,能夠滿足AI對資料處理的需求。
●運算能力:AI演算法的背後需強大的算力。資料中心透過雲端運算、分散式運算等技術,能夠為AI提供高效能算力,讓AI演算法能更快地處理和分析資料。
●模型訓練與應用:資料中心可以為AI模型的訓練和應用提供運算資源和儲存空間。穩定、高效率的資料儲存環境,可以為AI模型進行快速訓練和應用。
●資料安全與隱私保護:資料中心必須具備強大的資料安全防護和隱私保護能力,才能夠為AI應用提供安全可靠的環境。在AI應用中,資料中心也必須確保資料的安全性,避免洩露和濫用。
●靈活性與可擴展性:資料中心具備高度靈活性和可擴展性,才能夠滿足AI應用不斷變化的需求。而隨著AI應用的發展和市場變化,資料中心必須能夠快速調整和擴展其規模和功能,為AI提供更好的支援。
企業的AI資料需求
Pure Storage與Wakefield Research共同發表一份報告,指出不同產業在導入AI人工智慧時所遭遇的阻礙,並揭示這項高階技術經常被忽略的能源需求。這份報告「改變的動力:面對AI導入的能源與資料挑戰」點出重新評估資料基礎架構的重要性,以幫助AI發揮真正價值,並控制能源成本、持續邁向企業環境永續目標。報告調查了500名企業IT採購人員,這些企業分別來自美國、歐洲員工人數規模超過500人以上的公司。
Pure Storage認為,AI在各行各業正逐漸興起,然而多數企業仍缺乏必要的基礎架構,以應付其高效能的資料與能源需求,並因此無法充分發揮其效益。這樣的限制對於成功建置AI以支援企業關鍵計畫而言,將是一種挑戰,其中之一便是達成企業環境永續目標。如今企業比以往更迫切需要一套更聰明的基礎架構,傳統的老舊系統通常無法支援讓機器學習發揮最大效益所需的大規模AI資料流程。隨著AI持續加速普及,IT團隊需要一種高效率、可靠、高效能的基礎架構來確保部署成效。從調查結果中發現:
●導入AI將使運算的效能需求飆升:88%企業因導入AI而使運算的效能需求大幅攀升,近半數的企業自從導入AI後,運算效能必須加倍或更多。
●企業未預料到AI的能源需求:73%IT採購人員對於AI的能源要求並未完全做好準備。
●能源消耗僅是AI的負擔之一:對於73%企業而言,AI需要或未來將需要某種資料管理層面的升級,這些升級包括:資料管理工具、資料管理流程、以及資料儲存基礎架構。
●近全數企業都已經或正在計畫更新IT基礎架構:29%IT採購人員表示,AI已經或未來將會需要進行全面翻新。
●這些挑戰讓企業的永續目標受阻:89%企業發現,為導入AI而升級IT基礎架構,使ESG目標變得更難達成。然而,其中已導入AI技術(或未來12個月內計畫導入)的企業,有60%表示他們已經投資或未來將會投資更多高能源效率的硬體來實現ESG目標。
資料中心發展挑戰
現階段資料中心發展的最大挑戰與瓶頸主要包括以下幾個方面:
●能源消耗與散熱問題:隨著資料中心的規模不斷擴大,其能源消耗也在急劇增加。同時,由於大量設備的集中運行,散熱成為一個嚴重問題。如何在保證性能的同時,提高能源利用效率並有效解決散熱問題,是當前資料中心發展的主要瓶頸。
●網路安全與資料隱私:資料中心作為資訊的集中儲存和處理中心,面臨著日益嚴重的網路安全威脅。如何確保資料的安全儲存和傳輸,防止資料洩露,是資料中心必須面對的挑戰。
●技術更新與維護成本:隨著技術的飛速發展,資料中心的設備和系統需要不斷更新以適應新的需求。然而,新的技術和設備往往意味著更高的維護成本和更複雜的維護流程,這也是資料中心發展的一個重要瓶頸。
●人才短缺:隨著資料中心的複雜性和專業性不斷提高,對人才的需求也在增加。然而,當前市場上具備相關技能和經驗的人才供不應求,這限制了資料中心的進一步發展。
結語
資料中心作為數位轉型的基礎設施,其重要性不言而喻。面對不斷增加的資料需求和產業挑戰,因此需要進一步發展和完善資料中心技術,以提高其性能、安全性和靈活性。同時,我們也應該認識到資料中心對AI等新技術的重要性,它將為我們的未來帶來無限可能。在數位化轉型的大浪潮中,人們需要不斷探索和創新,搭配資料中心這一重要資源,加速推動社會的進步和發展。
**刊頭圖(source:施耐德電機)