計(jì)算能力
CPU 性能:需支持多核多線程,滿足高密度虛擬化、大數(shù)據(jù)處理、AI 訓(xùn)練等負(fù)載(如 x86 架構(gòu)的 Intel Xeon、AMD EPYC,或 ARM 架構(gòu)的服務(wù)器)。
加速硬件:針對特定場景(如 AI 推理、視頻轉(zhuǎn)碼),需集成 GPU(NVIDIA A100)、FPGA(Intel Agilex)或 ASIC(如 Google TPU)以提升算力密度。
內(nèi)存與存儲:高帶寬內(nèi)存(HBM)、大容量 DDR4/DDR5 內(nèi)存,搭配高速存儲(NVMe SSD、傲騰持久內(nèi)存)以降低 I/O 延遲。
網(wǎng)絡(luò)能力
冗余設(shè)計(jì)
穩(wěn)定性與壽命
架構(gòu)模塊化
支持橫向擴(kuò)展(Scale-out):通過集群管理(如 Kubernetes)實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)快速添加,應(yīng)對業(yè)務(wù)增長。
縱向擴(kuò)展(Scale-up):支持 CPU / 內(nèi)存 / 存儲的硬件升級,無需更換整機(jī)。
標(biāo)準(zhǔn)化接口:遵循 Open Compute Project(OCP)、Uptime Institute 等標(biāo)準(zhǔn),便于混合部署和異構(gòu)集成。
業(yè)務(wù)適配性
通用型服務(wù)器:適用于虛擬化、Web 服務(wù)等常規(guī)負(fù)載(如雙路 x86 服務(wù)器)。
專用型服務(wù)器:針對高密度計(jì)算(如 AI 訓(xùn)練集群)、高存儲密度(如冷存儲節(jié)點(diǎn))、邊緣計(jì)算(緊湊設(shè)計(jì)、寬溫適應(yīng))等場景優(yōu)化形態(tài)(如機(jī)架式、刀片式、高密度機(jī)架)。
低功耗與散熱優(yōu)化
可持續(xù)性
硬件級安全
隔離與管控
智能化運(yùn)維
支持 API 驅(qū)動的自動化管理(如 Redfish 協(xié)議),集成數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理(DCIM)和 IT 運(yùn)維管理(ITOM)系統(tǒng)。
與監(jiān)控工具(如 Prometheus、Zabbix)對接,實(shí)時采集服務(wù)器狀態(tài)(CPU / 內(nèi)存利用率、溫度、風(fēng)扇轉(zhuǎn)速),實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測與自愈。
混合云與多云適配
TCO(總擁有成本)優(yōu)化
彈性資源分配
異構(gòu)計(jì)算普及:從通用 CPU 向 “CPU+GPU/FPGA/ASIC” 混合架構(gòu)發(fā)展,滿足多樣化負(fù)載。
綠色化與高密度:液冷、模塊化設(shè)計(jì)成為主流,適應(yīng) “雙碳” 目標(biāo)下的能效要求。
智能化管理:AI 驅(qū)動的運(yùn)維工具與硬件深度整合,實(shí)現(xiàn)自動化故障處理和資源優(yōu)化。
邊緣協(xié)同:中心端與邊緣端服務(wù)器形成協(xié)同,滿足低延遲、本地化處理需求(如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛)。
數(shù)據(jù)中心對服務(wù)器的需求本質(zhì)上是業(yè)務(wù)目標(biāo)、技術(shù)演進(jìn)和成本約束的綜合體現(xiàn),需根據(jù)具體場景(如云計(jì)算、企業(yè)自建數(shù)據(jù)中心、超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心)動態(tài)調(diào)整配置,以實(shí)現(xiàn)效率與價值的化。
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