過去十年間，我們見證了中國在基礎設施建設取得的輝煌成就，一項又一項基礎建設項目令世界感嘆，在全球留下了“基建狂魔”名號：

高鐵總里程世界第一，大型發電站，南水北調工程，現代化橋梁，世界最長跨海大橋港珠澳大橋……

這幾日，“新基建”一詞迅速走紅。國家層面召開會議，強調加快推進國家規劃已明確的重大工程和基礎設施建設，包括5G 網絡、數據中心等新型基礎設施的建設進度，“新型基礎設施建設”（簡稱“新基建”）立時成為熱詞。

與傳統的基建不同，“新基建”本質上是信息數字化的基礎設施。過去中國的數字化基礎設施經歷了飛速成長、波瀾壯闊的十年。

數據呈現出了爆炸式增長，數字化、信息化在十年間帶動了巨大的社會和產業變革。“新基建”的提出，必將使數字化的基礎設施的發展再度進入高級道。從中長期來看，中國企業上“云”、數字化轉型、甚至“云原生”的趨勢不可逆轉。經此一“疫”，預計進度還將加快。

從產業發展的歷史階段和政策支持舉措的雙重角度來看，這都是對于科技端公司的重大利好。

事實上，這股風潮興起之前，國內外的科技公司們早已在緊鑼密鼓。幾天前，谷歌宣布將在全球范圍內新增4個數據中心，以確保其全球業務的增長。另稱計劃今年投入100億美元擴建數據中心和辦公規模。

數據中心是支撐一家公司業務高速運轉的“心臟”，也是黑科技魅力直觀可感的地方。如何把“新基建”中的這項數據中心搞好，是門大學問。

一、UPS，數據中心的“蓄電池”

隨著越來越多企業上“云”，一些超大型數據中心迅速崛起。數據中心、計算中心的規模、數量在可預見的未來將會成倍增長，其IT設備數量、占地面積等投資成本也將隨之飆升。

云計算和邊緣計算，無法割裂開來。而IDC公布的數據顯示，預測到2025年全球數據圈將擴展至163ZB，相當于2016年所產生16．1ZB數據的十倍。智能汽車、智能無人機、智能制造等新興技術的發展，使得邊緣計算同樣非常重要。

為了減少網絡傳輸所帶來的延遲，IDC預測，這些數據中約有20％的數據將是實時數據，需要在邊緣完成計算，無需發回到網絡中心進行處理。這意味著，物聯網時代，小型或者微型的數據中心將會越來越多，來加強邊緣計算和數據分析的能力。

5G時代的數據中心，正在向超大型云計算中心和邊緣數據中心的兩級發展。未來的數據中心，在數量和體積上將呈現兩方面趨勢：云數據中心，大愈大，效率驅動；而邊緣數據中心，小愈多，由體驗驅動。

由此，對于數據中心的高效管理將成為一個大問題。傳統的數據中心，最基礎是要對安全性、可靠性進行保障。確保數據中心的供電穩定，是重中之重。

數據中心停電意味著什么？

2017年5月27日CBRE數據中心的停電事故，因為CBRE數據中心停電事故的發生，英國航空公司的預訂、辦理登機手續系統、呼叫中心和移動應用程序受影響而無法使用，導致英國航空公司672個航班被取消，75000名乘客的航班被取消或延遲，預計損失超過1億英鎊。

2019年9月，AWS的一個數據中心再出斷電事故，丟失數據超過1TB，且相關數據不可恢復。

對于數據中心來說，在電力系統的運行過程中，不可避免地會出現故障。盡管故障出現的幾率很小，持續的時間也不長，但產生的后果卻往往十分嚴重。所以UPS系統的應用對于數據機房電力系統不間斷運行來說尤為重要。

可能很多人不知道UPS不間斷電源是什么？我們的日常生活中比較少見。UPS電源是不間斷電源，功能類似于一個蓄電池。比如我們的電腦連接上了UPS電源，當遇到突然停電的情況，電腦就會自動切換到UPS供電，以保證電腦上的數據不丟失。這對于數據中心道理則相同。

數據中心機房的能耗大戶是服務器、數據存儲器等數據處理設備，數據設備的用電量大，就需要更多的UPS電源來供電，UPS電源在電能轉換中需耗費一定的能量。能源環保，節能節電，穩定可靠，始終是數據中心不可回避的問題。

同時，在數據中心寶貴的使用面積中，如何最大程度地提升使用效益、減少基礎設施占地面積，也為行業所關注。

二、超高密“開源節流”

伴隨IT算力持續演進，CPU和服務器功率持續提升，數據中心必將向高密化發展。在2020年，大型數據中心占比將達40％，復合增長率超過45％。

既想保證供電穩定，又要實現能耗低、占地面積減少，對UPS不間斷電源的創新需求就顯得很迫切。作為數據中心的動力源泉，UPS供配電系統不僅存在很大的發展空間。UPS相當于數據中心的“蓄電池”，以保證數據的安全、業務的正常運轉。

前不久，華為給數據中心這個各家公司的“AI心臟”做了個“改良手術”，面向全球發布全新UPS功率模塊，更高功率密度助力數據中心“開源節流”，實現了UPS電源三方面的跨時代意義，是UPS領域的一項大進展。

1、更小體積

此次華為公布的單模塊功率密度達到100kW／3U，較業界主流水準提升了1倍。

通過高密化的設計，FusionPower 2．0數據中心供配電解決方案1200kVA的系統只需12個功率模塊，實現“一柜一兆瓦”，考慮UPS輸入輸出配電，端到端系統方案從8柜降低為4柜，節省占地超過50％。

對于ISP行業，更多的業務空間意味著更高的收入，以部署10套1200kVA的華為FusionPower2．0系統為例，可節約40柜位空間，每年幫助ISP客戶增加400萬元人民幣的收入。

2、更低熱耗

華為整機效率高達97％，效率高，熱耗小。采用三電平＋交錯并聯拓撲架構降損耗，三電平拓撲IGBT、二極管和電感兩端電壓只有兩電平的一半，同時，耐壓低的IGBT和二極管具有更低的開關損耗和導通損耗。而交錯并聯技術進一步降低損耗。

同時，華為還采用先進器件優化及數字控制技術降損耗。

3、更強散熱

2012熱實驗室多物理場仿真平臺打造最佳散熱設計，多物理場仿真平臺，精度較業界水平高30％。系統和部件極致設計及布局也可實現超強散熱能力，“海洋式”溫度采樣與數據運算，多點無死角調控散熱。

關于超高密UPS模塊技術以及華為跨代UPS－FusionPower系列產品的具體參數，可關注華為接下來舉辦的技術解密會。

近年來，華為在UPS市場的表現可圈可點，全球市場份額快速上升，而且連續多年成為國內核心運營商不間斷電源的首選供應商。

從2012年開始，華為推模塊化UPS，隨著鋰電這個風口的來臨，華為又推出了智能鋰電解決方案。同時在智能化上深耕，采用更多的AI技術，采取主動的AI預測性維護，提升系統可靠性。

三、AI反哺

在數據中心未來的發展趨勢看， AI技術的反哺是必不可少的一環。未來IT負載將超過80％為AI負載，單位體積的負載密度持續增加，供電的高密能夠有效匹配負載密度的增加，為數據中心減少供電的占地，提升出柜率。

而不論是AI技術的介入，還是數據中心的集群化發展，都與數據中心綠色、節能發展方向相關。

AI接下來在數據中心的一個想象力可能是提升整個制冷系統的智能化程度。目前通常整個機房的制冷都基于統一的制冷或散熱的設備，不能做到單體控制。

即使對機房、供電等部分單獨供冷，也很難做到保證每一個單元都運行在最優溫度區間內。智能化的制冷系統將根據每個單元的需求，自行調節供冷功率，最大化的降低損耗。

Facebook曾使用外部的冷空氣流通，微軟探索試驗過水下數據中心。2018年，谷歌通過使用人工智能來幫助數據中心冷卻和保持高效。DeepMind的機器學習算法在谷歌數據中心的應用，在不影響服務器性能的情況下，將用于冷卻的能量減少了40％。

此外，AI還可利用預測分析優化工作負載分配，對于聲音圖像及氣味的識別，關鍵節點溫度AI的預測，零件壽命的AI預測等，同時還可以利用AI技術實現節能。

通常數據中心用電是有波動的，服務器存在閑時忙時，波峰波谷。為了提高服務器及機房的利用率，通過AI技術預測對在線業務需求進行預測，通過在線業務及離線業務混布，閑時調度更多離線業務，跑離線計算、訓練模型。

此外，在偌大的數據中心園區，機器人巡檢、人臉識別門禁系統等也將落地，大大方便數據中心的運維、管理。

乘著“新基建”的東風，在數據中心這個復雜的系統工程中，為著一次次精進、改良，華為們卯足了勁頭。
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