幾十年來，數(shù)據(jù)中心一直位于或靠近網(wǎng)絡(luò)中心。對于企業(yè)、電信運營商、有線電視運營商以及近來的Google和Facebook等服務(wù)提供商而言，數(shù)據(jù)中心是IT的心臟和肌肉。云技術(shù)的出現(xiàn)更是彰顯了現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的重要性。但仔細聆聽，您會聽到變革來臨時的隆隆聲。

隨著網(wǎng)絡(luò)計劃遷移至5G和物聯(lián)網(wǎng)，IT管理者開始關(guān)注邊緣，并且需要將更多容量和處理能力部署在更靠近最終用戶的位置。在此過程中，他們將會重新評估數(shù)據(jù)中心的作用。Gartner1認(rèn)為，到2025年，將有75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)在邊緣創(chuàng)建和處理?而2018年這一數(shù)據(jù)僅為10%。與此同時，數(shù)據(jù)量方面也要準(zhǔn)備迎接新的挑戰(zhàn)。一輛自動駕駛汽車預(yù)計平均每小時可產(chǎn)生4T數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)都在爭相確定如何才能更好地應(yīng)對邊緣流量的激增以及對低延遲性能的需求?而且不會破壞其現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心的設(shè)施投資。答案之一是大量投資于東西向網(wǎng)絡(luò)鏈路和對等冗余節(jié)點，在產(chǎn)生數(shù)據(jù)的地方建設(shè)更多的處理能力。但數(shù)據(jù)中心呢？它們將會發(fā)揮什么樣的作用？

AI/ML 反饋循環(huán)

未來超大規(guī)模和云計算數(shù)據(jù)中心的商業(yè)應(yīng)用主要在于其龐大的處理能力和存儲容量。隨著邊緣活動日益活躍，需要借助數(shù)據(jù)中心的力量創(chuàng)建數(shù)據(jù)處理算法。在由物聯(lián)網(wǎng)賦能的世界，人工智能 (AI) 和機器學(xué)習(xí) (ML) 的重要性不容小覷。將其付諸實施的數(shù)據(jù)中心的角色也同樣不容忽視。

為了生成驅(qū)動AI和ML所需的算法，需要處理大量數(shù)據(jù)。核心數(shù)據(jù)中心已經(jīng)開始部署更強大的CPU，以配合TPU或其他專用硬件。此外，這通常需要超高速、大容量網(wǎng)絡(luò)，以及先進的交換層，為處理同一問題的服務(wù)器庫提供支持。AI和ML模型正是這些艱辛努力的成果。

另一方面，需要將AI和ML模型放在更能提升業(yè)務(wù)影響力的位置。例如，對于面部識別等企業(yè)AI應(yīng)用，超低延遲要求需要它們在本地部署，而不是在核心部署。但是，還必須定期調(diào)整模型，以便將邊緣收集的數(shù)據(jù)反饋到數(shù)據(jù)中心，從而更新和優(yōu)化算法。

利用沙盒還是擁有沙盒？

AI/ML的反饋循環(huán)是一個例子，說明數(shù)據(jù)中心需要能夠支持更廣泛和多樣化的網(wǎng)絡(luò)生態(tài)系統(tǒng)，而不是控制它。對于超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域的重要參與者來說，適應(yīng)分布更廣、協(xié)作性更強的環(huán)境并不是件易事。他們希望確保，如果您在部署人工智能或機器學(xué)習(xí)或訪問邊緣時，您會使用他們的平臺，但不一定要使用他們的設(shè)施。

像AWS、Microsoft和Google之類的提供商現(xiàn)在正在向客戶所在的位置（包括私人數(shù)據(jù)中心、運營商中心機房和企業(yè)內(nèi)部的本地存儲）配置具有一定容量的機架。這使客戶能夠使用提供商的平臺，在其設(shè)施中構(gòu)建和運行基于云的應(yīng)用。由于這些平臺也嵌入在許多運營商的系統(tǒng)中，因此客戶也可以在運營商存在任何位置運行其應(yīng)用。該模式仍處于起步階段，為客戶提供了更大的靈活性，同時使提供商能夠在邊緣進行控制并聲明所有權(quán)。

與此同時，其他模型展現(xiàn)出了一種更開放、更具包容性的方法。邊緣數(shù)據(jù)中心制造商開始設(shè)計可以提供標(biāo)準(zhǔn)化計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)資源的托管數(shù)據(jù)中心。較小的客戶（如游戲公司）可租一臺虛擬機來服務(wù)其客戶，而數(shù)據(jù)中心運營商則會以收益分享模式向您收費。對于一家正在努力打入邊緣市場的小企業(yè)來說，這種模式具有超強吸引力（或許是其贏得競爭的關(guān)鍵途徑）。

基本挑戰(zhàn)

隨著下一代網(wǎng)絡(luò)前景逐漸明朗，行業(yè)必須應(yīng)對實施方面的挑戰(zhàn)。就數(shù)據(jù)中心內(nèi)部而言，我們了解到：服務(wù)器連接將從每通道50G增加到100G；交換機背板帶寬將增加到25.6T；而遷移到100G技術(shù)將讓我們獲得800G可插拔模塊。

我們尚不明確如何設(shè)計從核心到邊緣的基礎(chǔ)設(shè)施?具體來講，就是我們?nèi)绾螌嵤?a target="_blank">DCI架構(gòu)和城域網(wǎng)/遠距離鏈路并支持高冗余對等邊緣節(jié)點。另一個挑戰(zhàn)是開發(fā)實現(xiàn)海量流量管理和路由所需的協(xié)調(diào)和自動化功能。隨著行業(yè)邁向支持5G/物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)，這些問題都亟需解決。

攜手共進

我們深知構(gòu)建和實施下一代網(wǎng)絡(luò)需要協(xié)調(diào)一致共同努力。云數(shù)據(jù)中心的低成本、大容量計算和存儲能力都無法在邊緣數(shù)據(jù)中心復(fù)制，因此云數(shù)據(jù)中心依然會發(fā)揮一定作用。但是，隨著網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的責(zé)任變得越來越分散，數(shù)據(jù)中心的工作將從屬于更大的生態(tài)系統(tǒng)。

將所有這些組合在一起，將得到一個更快、更可靠的物理層，從核心開始一直延伸到網(wǎng)絡(luò)的邊緣。這個布線設(shè)計和連接平臺由傳統(tǒng)的以太網(wǎng)光學(xué)和相干處理技術(shù)提供支持，并將擴大容量。使用共封裝光模塊和硅光子技術(shù)的新型交換機將進一步提高網(wǎng)絡(luò)效率。當(dāng)然，到處都需要更多的光纖?采用超高密度、緊湊的光纖布線，這將支撐網(wǎng)絡(luò)性能的發(fā)展。