摘要：龐雜的系統中，保證業務穩定運行，提高運維效率，降低能耗都是數據中心面臨的挑戰。
一、數據成為當今主要生產力
2020胡潤世界500強榜數據顯示：蘋果公司以近14萬億人民幣的市值成了世界上最具價值的公司，緊隨其后的是微軟和亞馬遜。中國公司騰訊世界排名第六，成為中國市值第一的企業。從全球企業市值排名可以看出，排名靠前的基本上都是互聯網公司。這說明，全球經濟迎來了以數據為主導的時代。
數字化變革帶來了物聯網、無人駕駛技術、人工智能技術等新理念，而這一切都離不開一個幕后英雄——數據中心。在數字經濟時代，數據計算能力已經和燃氣、水、電一樣成為了必不可少的基礎設施。
二、數據中心運營成本90%用在這里
作為數字經濟時代的基礎設施，不少企業、金融機構的業務運轉都離不開數據中心部署的大量服務器等IT設備。為了使服務器等設備上運行的業務安全、可靠，數據中心需要供配電系統、制冷系統、網絡系統、消防系統、監控系統等等許多復雜的子系統團結協作。這些子系統都是數據中心的基礎設施。數據中心的運行帶來了巨大的能耗，同時，為了維護基礎設施的穩定運行，還需要大量的工作人員進行運維管理。所以，一個數據中心保持正常運行所需要的能耗、維護（含人工）、網絡占數據中心運營成本的90%。
其中任意一環出現問題，就極有可能出現宕機，導致設備失靈，企業運轉停擺甚至是數據泄漏這樣的安全危機。在如此龐雜的系統中，保證業務穩定運行，提高運維效率，降低能耗都是數據中心面臨的挑戰。
三、什么是數字孿生
2002年密歇根大學教授Dr. Michael Grieves在一次演講中首次提出了數字孿生的概念。2017~2019年Gartner連續三年將數字孿生技術列為未來十大技術趨勢。Gartner定義數字孿生是虛擬世界(Virtual)與現實世界(Real)的動態連接。數字孿生技術通過傳感技術和物聯網技術(IoT)鏈接現實世界，采用人工智能技術(AI)、大數據分析、CFD等技術手段建立並持續更新數字模型，為決策提供依據。
怎么更直觀的理解數字孿生呢？其實，我們可以把數字孿生理解成數字的復制粘貼，或者說是兩個一模一樣的系統。只不過一個是現實世界，一個是虛擬世界。數字孿生技術就是復制了另外一個和現實一樣的虛擬世界。現實世界出現變化，虛擬世界也會跟着出現相應的變化。在這里，我們所做的每一個操作、引發的每一個反應都和現實世界一樣。但不一樣的是，我們不必付出現實世界中所需的代價。這樣一來，我們就可以在這個虛擬世界里做各種各樣的創新，不斷在虛擬世界進行實驗，成功之后就可以直接落地在現實世界里去使用。比如說，在汽車制造領域，精密度極高或者要求在高壓強低溫環境制造的元器件，就可以在數字孿生出的虛擬世界中進行反復實驗，得到完美的數據之后，再投入現實的生產線進行生產，這樣試錯成本就大大降低了。
四、數字孿生能為數據中心做什么
數字孿生技術作為推動實現數字化轉型、促進數字經濟發展的重要抓手，已在產品設計制造、工程建設等領域有較為深入的應用。數據中心作為數據流轉樞紐和業務承載平台，是全球數字經濟的重要基礎設施。數據中心面臨保證業務安全，提高運維效率、節能等挑戰。數字孿生技術是否可以幫助數據中心應對這些挑戰？有哪些應用場景呢？
1、孿生系統仿真預演，讓IT變更引發的宕機風險降低50%
IT設備變更對於數據中心來說，是運維工作中每天都可能發生的常態化事件。但很多數據中心在進行IT設備變更時往往按照經驗進行，這樣的盲目變更很可能引發數據中心熱點宕機、電力中斷。據估算，由於IT變更評估不充分所引發的此類事故占數據中心事故的30%以上。如能在變更前對機房進行充分評估，那么因IT設備變更所帶來的宕機風險可降低50%以上。
這樣的檢測評估就可以依靠數字孿生技術來實現，通過3D仿真技術將真實IT部署進行建模，數字孿生技術不僅能保證所建立的數字模型與現實中的數字中心外形尺寸一致，更能夠與機房中現實運行的數據保持一致。通過孿生系統在數字模型上進行仿真預演，數字模型所反饋出的數據可以讓運維人員對變更前的情況進行充分評估，做到心中有數，避免真正進行IT設備變更所誘發的潛在風險。
2、機器學習實現數據中心節能30%，數字孿生貢獻更多數據
數據中心如何實現節能運行是近些年的熱點話題，各種節能設備和技術也應運而生。谷歌數據中心2017年將機器學習技術應用到其數據中心節能運行中，據報道，截至2018年通過對大量運行數據的機器學習和使用，谷歌實現數據中心節能30%。
機器學習作為AI技術的核心，所依靠的就是大量的精准數據。現有數據中心雖然有大量的基礎設施運行數據，但是由於所部署的傳感器數量有限，導致數據並不完全精准，而在這些數據基礎上用機器學習算法獲得的數學模型也不足以完全掌握設施所有能耗，由此導致無法實現最優節能。因此借助數字孿生的CFD仿真模型(90%以上精度)來模擬不同的運行工況，可以達到補充大量運行數據的目的。將大量運行數據提供給AI算法，將大大提升AI模型的數據可靠性，最終實現真實有效的數據中心節能運行。
五、華為數據中心網圖服務
華為公司根據自身在數據中心領域的實踐和技術優勢，圍繞仿真和AI技術構建了數據中心數字孿生系統——數據中心網圖服務。華為數據中心網圖服務匯聚數據中心監控系統實測數據、外部時空數據和仿真數據，構建數據中心的數字化孿生智能體，打造可持續的數據中心自動駕駛平台，同時通過開放北向接口，支持客戶和生態伙伴進行相關AI算法應用開發，以開放、包容的態度與合作伙伴一道推進各行業數據中心可靠性運行。
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參考資料：
《數字孿生應用白皮書2020版》 中國電子技術標准化研究院
《數據中心數字孿生技術應用探討》 黃冬梅，楊超，數據中心建設+
本文分享自華為雲社區《數字孿生技術如何實現復制世界？數據中心仿真節能全靠它！》，原文作者：iMaster-NAIE。