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数字孪生技术如何实现复制世界?关键的关键是…

发布于: 2021 年 03 月 12 日

摘要:庞杂的系统中,保证业务稳定运行,提高运维效率,降低能耗都是数据中心面临的挑战。

一、数据成为当今主要生产力


2020 胡润世界 500 强榜数据显示:苹果公司以近 14 万亿人民币的市值成了世界上最具价值的公司,紧随其后的是微软和亚马逊。中国公司腾讯世界排名第六,成为中国市值第一的企业。从全球企业市值排名可以看出,排名靠前的基本上都是互联网公司。这说明,全球经济迎来了以数据为主导的时代。



数字化变革带来了物联网、无人驾驶技术、人工智能技术等新理念,而这一切都离不开一个幕后英雄——数据中心。在数字经济时代,数据计算能力已经和燃气、水、电一样成为了必不可少的基础设施。

二、数据中心运营成本 90%用在这里


作为数字经济时代的基础设施,不少企业、金融机构的业务运转都离不开数据中心部署的大量服务器等 IT 设备。为了使服务器等设备上运行的业务安全、可靠,数据中心需要供配电系统、制冷系统、网络系统、消防系统、监控系统等等许多复杂的子系统团结协作。这些子系统都是数据中心的基础设施。数据中心的运行带来了巨大的能耗,同时,为了维护基础设施的稳定运行,还需要大量的工作人员进行运维管理。所以,一个数据中心保持正常运行所需要的能耗、维护(含人工)、网络占数据中心运营成本的 90%。



其中任意一环出现问题,就极有可能出现宕机,导致设备失灵,企业运转停摆甚至是数据泄漏这样的安全危机。在如此庞杂的系统中,保证业务稳定运行,提高运维效率,降低能耗都是数据中心面临的挑战。

三、什么是数字孪生


2002 年密歇根大学教授 Dr. Michael Grieves 在一次演讲中首次提出了数字孪生的概念。2017~2019 年 Gartner 连续三年将数字孪生技术列为未来十大技术趋势。Gartner 定义数字孪生是虚拟世界(Virtual)与现实世界(Real)的动态连接。数字孪生技术通过传感技术和物联网技术(IoT)链接现实世界,采用人工智能技术(AI)、大数据分析、CFD 等技术手段建立并持续更新数字模型,为决策提供依据。


怎么更直观的理解数字孪生呢?其实,我们可以把数字孪生理解成数字的复制粘贴,或者说是两个一模一样的系统。只不过一个是现实世界,一个是虚拟世界。数字孪生技术就是复制了另外一个和现实一样的虚拟世界。现实世界出现变化,虚拟世界也会跟着出现相应的变化。在这里,我们所做的每一个操作、引发的每一个反应都和现实世界一样。但不一样的是,我们不必付出现实世界中所需的代价。这样一来,我们就可以在这个虚拟世界里做各种各样的创新,不断在虚拟世界进行实验,成功之后就可以直接落地在现实世界里去使用。比如说,在汽车制造领域,精密度极高或者要求在高压强低温环境制造的元器件,就可以在数字孪生出的虚拟世界中进行反复实验,得到完美的数据之后,再投入现实的生产线进行生产,这样试错成本就大大降低了。

四、数字孪生能为数据中心做什么


数字孪生技术作为推动实现数字化转型、促进数字经济发展的重要抓手,已在产品设计制造、工程建设等领域有较为深入的应用。数据中心作为数据流转枢纽和业务承载平台,是全球数字经济的重要基础设施。数据中心面临保证业务安全,提高运维效率、节能等挑战。数字孪生技术是否可以帮助数据中心应对这些挑战?有哪些应用场景呢?

 

1、孪生系统仿真预演,让 IT 变更引发的宕机风险降低 50%


IT 设备变更对于数据中心来说,是运维工作中每天都可能发生的常态化事件。但很多数据中心在进行 IT 设备变更时往往按照经验进行,这样的盲目变更很可能引发数据中心热点宕机、电力中断。据估算,由于 IT 变更评估不充分所引发的此类事故占数据中心事故的 30%以上。如能在变更前对机房进行充分评估,那么因 IT 设备变更所带来的宕机风险可降低 50%以上。


这样的检测评估就可以依靠数字孪生技术来实现,通过 3D 仿真技术将真实 IT 部署进行建模,数字孪生技术不仅能保证所建立的数字模型与现实中的数字中心外形尺寸一致,更能够与机房中现实运行的数据保持一致。通过孪生系统在数字模型上进行仿真预演,数字模型所反馈出的数据可以让运维人员对变更前的情况进行充分评估,做到心中有数,避免真正进行 IT 设备变更所诱发的潜在风险。



2、机器学习实现数据中心节能 30%,数字孪生贡献更多数据


数据中心如何实现节能运行是近些年的热点话题,各种节能设备和技术也应运而生。谷歌数据中心 2017 年将机器学习技术应用到其数据中心节能运行中,据报道,截至 2018 年通过对大量运行数据的机器学习和使用,谷歌实现数据中心节能 30%。


机器学习作为 AI 技术的核心,所依靠的就是大量的精准数据。现有数据中心虽然有大量的基础设施运行数据,但是由于所部署的传感器数量有限,导致数据并不完全精准,而在这些数据基础上用机器学习算法获得的数学模型也不足以完全掌握设施所有能耗,由此导致无法实现最优节能。因此借助数字孪生的 CFD 仿真模型(90%以上精度)来模拟不同的运行工况,可以达到补充大量运行数据的目的。将大量运行数据提供给 AI 算法,将大大提升 AI 模型的数据可靠性,最终实现真实有效的数据中心节能运行。

五、华为数据中心网图服务


华为公司根据自身在数据中心领域的实践和技术优势,围绕仿真和 AI 技术构建了数据中心数字孪生系统——数据中心网图服务。华为数据中心网图服务汇聚数据中心监控系统实测数据、外部时空数据和仿真数据,构建数据中心的数字化孪生智能体,打造可持续的数据中心自动驾驶平台,同时通过开放北向接口,支持客户和生态伙伴进行相关 AI 算法应用开发,以开放、包容的态度与合作伙伴一道推进各行业数据中心可靠性运行。

 

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​参考资料:

《数字孪生应用白皮书 2020 版》  中国电子技术标准化研究院

《数据中心数字孪生技术应用探讨》 黄冬梅,杨超,数据中心建设+

 

本文分享自华为云社区《数字孪生技术如何实现复制世界?数据中心仿真节能全靠它!》,原文作者:iMaster-NAIE。


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