2017年4月12-13日，2017亞太CDN峰會在北京隆重召開，大會由亞太CDN領(lǐng)袖峰會、國際CDN論壇、電視新媒體CDN論壇、視頻云論壇、未來網(wǎng)絡(luò)論壇、C未來視頻峰會、亞太CDN展覽會等7大部分組成。在未來網(wǎng)絡(luò)論壇上，創(chuàng)新實驗室主任、助理院長文勇剛作了題為《“無人”數(shù)據(jù)中心管控和運維：人工智能帶來的變革》的主題報告。
 

圖為：創(chuàng)新實驗室主任、助理院長文勇剛

 

創(chuàng)業(yè)實驗室的主任和助理院長文勇剛先生認(rèn)為借助人工智能算法來提升數(shù)據(jù)中心的運維和管控能力，來實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心管控的無人化，是目前一個比較挑戰(zhàn)性的工作。數(shù)據(jù)中心運維當(dāng)中能耗較高，以及人工智能在數(shù)據(jù)中心可能的應(yīng)用，他以新加坡落實這個模式為例來具體說明這個問題。 據(jù)統(tǒng)計國家超過4萬個數(shù)據(jù)中心，但是能效標(biāo)準(zhǔn)遠(yuǎn)低于國際標(biāo)準(zhǔn)，全國的POE占2.2左右，POE就是定義為所有的數(shù)據(jù)中心的能耗/IT設(shè)備能耗，它越小越好，接近于1是最好的。50%的電都拿來做智能。為了推動技術(shù)發(fā)展，在2015年發(fā)布了《綠色數(shù)據(jù)中心試點方案》，他表示在新加坡推動新加坡政府對綠色數(shù)據(jù)中心的發(fā)展時，先制定新加坡的綠色數(shù)據(jù)中心標(biāo)準(zhǔn)SS564，最后推動了新加坡NIF，相當(dāng)于我們國家的基金委投入4億接下來做綠色數(shù)據(jù)中心的研究。

 

 

文勇剛提出目前在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心能效管理方面面臨著幾個比較大的痛點，第一是電費比較高，大概超過20%所有的數(shù)據(jù)中心成本來源于電費；第二是協(xié)調(diào)能力比較弱，數(shù)據(jù)中心和業(yè)務(wù)部門分屬不同的分管領(lǐng)導(dǎo)，他們的目標(biāo)不一致直接造成的后果，業(yè)務(wù)部門和數(shù)據(jù)中心運維部門沒有辦法協(xié)調(diào)起來；第三風(fēng)險比較高，隨著業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)中心的依賴性越來越強，任何小的改變對業(yè)務(wù)帶來的風(fēng)險就比較大，造成大家在業(yè)務(wù)當(dāng)中不愿意采用新的技術(shù)去提升運維效率。這是數(shù)據(jù)中心運營商調(diào)查中發(fā)現(xiàn)很多的問題。最后是要求非常嚴(yán)，數(shù)據(jù)中心要求運維性能非常高，使得一旦一個技術(shù)上線以后，很難去改變它。基于這些給數(shù)據(jù)中心運維和改進(jìn)帶來很多麻煩，他們發(fā)現(xiàn)把人工智能算法引入數(shù)據(jù)中心，開發(fā)一套叫Cloud3DView的數(shù)據(jù)中心節(jié)能系統(tǒng)來解決這些麻煩。

 

 

數(shù)據(jù)中心節(jié)能系統(tǒng)四大特點主要是：1.根據(jù)不同的應(yīng)用場景，測算整體節(jié)能。2.方案主要是基于人工智能的算法和軟件，具有部署快、成本低的特點。3.聯(lián)合優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的供冷、配電和IT系統(tǒng)三個子系統(tǒng)，以期能夠達(dá)到一個總體的優(yōu)化目標(biāo)。4.通過CFD仿真和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬對技術(shù)改造，通過新的運維模式來提供比較量化的風(fēng)險評估和控制達(dá)到解決風(fēng)險問題的目的。

 

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何支撐用戶運維？在人工智能范疇里面有一個很重要的部分，叫機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)里面有兩個主要的模式：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，監(jiān)督學(xué)習(xí)是指有標(biāo)注過的機(jī)器學(xué)習(xí)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)就是沒有標(biāo)注的自主學(xué)習(xí)。在這個之外還有一個叫強化學(xué)習(xí)，強化學(xué)習(xí)是一個動態(tài)的學(xué)習(xí)過程，是一邊看一邊在學(xué)習(xí)和控制的過程。集中在把強化學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的一個新的模式，叫深度強化學(xué)習(xí)。深度強化學(xué)習(xí)比較成功的一個機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。文勇剛舉出兩個成功的例子，一是AlphaGo打敗李世石，二是最近大家關(guān)注的德州撲克，它們都是用深度強化學(xué)習(xí)的方法，在很多方面衍生這種深度強化學(xué)習(xí)，已經(jīng)在很多領(lǐng)域表現(xiàn)出能戰(zhàn)勝人類專家的潛力。這也是我們相信用這個技術(shù)可以很好地幫我們?nèi)俗鰯?shù)據(jù)中心運維，達(dá)到我們以前光靠專家很難達(dá)到的效果。基于深度強化學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)中心無人管控總體解決方案，它是有兩套系統(tǒng)，物理系統(tǒng)，物理數(shù)據(jù)中心，通過傳感器采集它的數(shù)據(jù)，然后傳輸?shù)轿覚C(jī)器學(xué)習(xí)得出一些結(jié)論和控制算法，

 

通過這種模擬策略，用算法在一個3D模型上先進(jìn)行模擬，判斷控制算法會不會對數(shù)據(jù)中心造成大的影響和危害，然后對這些結(jié)果進(jìn)行可視化。管理人員可以直接看到它的效果，在效果確認(rèn)之后，才會通過這樣一個控制策略直接控制物理中心。這是一個通過深度強化學(xué)習(xí)的方法，把物理系統(tǒng)和模擬系統(tǒng)建立一個綜合技術(shù)，叫做數(shù)字雙身技術(shù)，這樣一個控制流程與原來單一的只控制物理系統(tǒng)比較，帶來的效果會非常有效，主要體現(xiàn)在風(fēng)險控制方面優(yōu)先。

   

 

第一，供冷和計算任務(wù)的聯(lián)合優(yōu)化，通過數(shù)據(jù)采集把數(shù)據(jù)中心里面的參數(shù)采集到計算引擎里面，然后把它轉(zhuǎn)化成一個目標(biāo)優(yōu)化的數(shù)學(xué)模型。通過機(jī)器學(xué)習(xí)解決非確定條件下的優(yōu)化過程，可以開發(fā)出一些算法對數(shù)據(jù)中心有嚴(yán)格的控制，比如提出熱感知管理算法；第二是性能感知管理算法，是基于任務(wù)對供冷進(jìn)行感知優(yōu)化；第三是成本感知管理算法，對成本進(jìn)行管理算法，我們開發(fā)這些算法回頭再控制數(shù)據(jù)中心的運維。

 

第二是基于深度強化學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)中心風(fēng)險量化和評估，通過傳感器對數(shù)據(jù)中心進(jìn)行實時的數(shù)據(jù)采集，把數(shù)據(jù)全部放到一個CFD，第一對熱動力學(xué)進(jìn)行模擬，同時也是對他的IT所有的輸入輸出用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評估，評估的結(jié)果能看到它在兩部分可能遇到的問題，可以看到對方如果繼續(xù)使用會對數(shù)據(jù)中心帶來的影響，可以考慮能不能持續(xù)操作，這就有一個風(fēng)險控制能力在里面。這個系統(tǒng)的性能指標(biāo)，把POE降20%-30%，整個供冷成本減少達(dá)概到40%，節(jié)約成本10%-35%。

 

文勇剛表示這個成果2015年開始做，主要集中在新加坡，他們已經(jīng)建立了一個比較強的博士研究生和Cloud3DView開發(fā)團(tuán)隊，在新加坡開始試點，采用東芝公司提供的集裝箱數(shù)據(jù)平臺做測試平臺，在新加坡政府、金寶地產(chǎn)和新電信建的兩個測試平臺試產(chǎn)。這個算法對半導(dǎo)體生產(chǎn)企業(yè)和整個生產(chǎn)線進(jìn)行控制，可以達(dá)到節(jié)省成本的效果。東南亞業(yè)界對此項技術(shù)十分認(rèn)可，在2015年授予了堪稱數(shù)據(jù)中心行業(yè)的奧斯卡獎。

 

至少在觀念上和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心運維有一些差別。在新加坡主要是在政府的支持下做試點和落地，主要建立了云平臺，用SaaS方式幫新加坡政府各個IT數(shù)據(jù)中心進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化，在這個平臺上為每個政府不同部委數(shù)據(jù)中心建立獨立的平臺，我們按他的每個項目收一點成本費。當(dāng)然現(xiàn)在我們也收建設(shè)費，如果它對每個數(shù)據(jù)基本上是按照每年實際節(jié)電費再收取一點錢，大概現(xiàn)在已經(jīng)有十多個新加坡不同部委的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)聯(lián)到我這個平臺上幫他做數(shù)據(jù)中心管控。

    

文勇剛指出，在全球背景下，從2012年左右開始，在2015年完成第一期的時候做試點，雖然在試點的時候遇到一些人的挑戰(zhàn)，但是到2016年谷歌發(fā)布新聞發(fā)布會，人工智能算法實現(xiàn)了制冷能耗，能耗節(jié)省高達(dá)40%，取得了較好的成效。他指出現(xiàn)在國內(nèi)還沒有公司具體做此項工作，主要是和其他公司、包括國內(nèi)外公司的合作，比如最近正在與新加坡做的聯(lián)合項目。研究如何用人工智能的方法去提高數(shù)據(jù)中心能耗標(biāo)準(zhǔn)，同時對風(fēng)險又有一個比較量化的管理和控制是目前的主要內(nèi)容。