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2018/9/28

資料特性攸關機房架構

侯建州
接連兩個月,我們介紹了邊際運算原型定義中的資料密集型、人為延遲敏感型以及機器間延遲敏感型等三種定義,不外乎希望透過具影響力的案例,協助了解每個原型的資料特性,進而引導基礎結構和未來各原型技術需求及資料中心如何規劃。接下來,還有第四種原型需要瞭解,那就是生命攸關型。
生命攸關型包含直接影響人健康及安全的使用案例。在這些案例中,速度和可靠度是最重要的。或許自動化車輛和無人機就是最好的例子,當它們發揮應有功能時,便能提供很大的好處;但如果做了錯誤的決定,就很可能危及人類的健康。

自動化車輛的成長比許多人的預期還要來得更快,許多車商和科技公司已經積極地對他們的車輛展開測試。大部分的自動化車輛都有一個設定,就是當有問題發生時,坐在駕駛座上的人可以越過自動化的控制,來控制車輛,以減低傷害人類健康的風險。但在不遠的未來,無人駕駛的運送車輛和運輸系統就會上路。如果在需要時,這些系統沒有辦法得到它們所需要的數據,後果將會是非常可怕的。

無人機也是一樣,未來,很可能有數百台的運送無人機,在預定的時間飛過城市的上空。

在健康照護上,科技使用的增加也被歸類為生命攸關型。電子健康紀錄、網路醫藥、個人化的醫藥(基因圖譜)和自我監測裝置重塑了健康照護的概念,並因此產生了大量資料。

其他的例子還包括智慧運輸和自動化機器人。運輸和物流業正找尋資料為主的解決之道,來改善駕駛和乘客的安全、節省加油支出以及資產管理。在這個區塊的科技包括至智慧運輸系統、車隊管理和遠程訊息處理;引導和控制系統;乘客娛樂和商務應用;線上預約、收費和賣票系統以及安全和監控系統等等。

除了生命攸關型以外,所有的原型都需要能在本地中心連結到一個大都會和區域型的中心,以便長期的資料儲存和支援如機器學習等能力。大都會中心利用現有的通訊基礎結構,以儲存更長期的資料及更健全的處理效能來支援本地中心,而區域性中心則是可以被當作雲端資料中心,再與本地中心同樣的區域來運作。

對於大都會和區域中心,模組化設計應可以因應之後突然到來的需求,直接簡單地調整。這些設備在設計時也應考量人口密度的調整。影像密集的應用,如虛擬實境以及像是分析和機器學習等這類處理密集的應用,將會需要架設較密集、超過一般10千瓦的規格。在虛擬的情況中,這些中心應該要提供比本地中心同等級或更高等級的備援和安全性。

<本文作者侯建州現為Vertiv台灣區總經理>
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