在過去的十年中，數據中心業務已從以WEB服務為中心走向以云服務為中心，今天，數據中心正從云計算時代走向智能時代。數字化過程中不斷產生的海量數據，如何完成海量數據的篩選和有用信息的自動重組，通過AI從海量數據中挖掘智慧成為智能時代不變的主題，云智能時代已經到來。華為GIV（Global Industry Vision）預測，到2025年，97%的大企業將采用AI，人機協創無所不在， AI成為企業數字化轉型的下一站，利用AI助力決策、重塑商業模式與生態系統、重建客戶體驗的能力將是數字化轉型計劃取得成功的關鍵推動力。
數字化過程中將產生大量的數據，華為GIV預測，2025年全球存儲數據量將高達180ZB，其中非結構化數據（比如原始采集的語音、視頻、圖片等未加工數據）比例持續提高，未來將達到95%以上，基于人工處理的大數據分析處理方法無法應對如此的海量數據，而基于機器運算進行深度學習的AI算法，可以完成海量無效數據的篩選和有用信息的自動重組，從而提供更加高效的決策建議和更加智慧化的行為指引。云和智能時代企業DC的使命正在從聚焦業務快速發放向聚焦數據高效處理進行轉變。
伴隨著AI的熱潮 ，深度學習服務器集群涌現，以及各種SSD等高性能新型存儲介質的發展，對通信時延提出了更高的要求（us級）。例如金融領域高頻交易（HFT）的性能敏感型環境中，低時延是處理巨大交易容量的關鍵。NASDAQ一筆訂單的最快成交速度是100微秒左右，通信時延成為數據中心網絡建設需要考慮的首要因素，需要從兩個方面降低時延：
1、服務器內部通信協議棧變革首當其沖。在AI數據運算和SSD分布式存儲系統中，傳統的TCP/IP協議棧處理所需的數十微秒固定時延成為明顯的瓶頸，RDMA替代TCP/IP成為大勢所趨。采用RDMA可以將計算的效率同比提升6~8倍，而服務器內1us的傳輸時延也使得SSD分布式存儲的時延從ms級降低到us級成為可能，所以在最新的NVMe接口協議中，RDMA成為主流的默認網絡通信協議棧。
2、為減少光纖傳輸時延，需要考慮針對時延敏感應用的物理位置就近設立數據中心，分布式數據中心成為新的趨勢。如何快速而有節奏地提升DCN/DCI帶寬，并在帶寬提升的同時保證無損網絡的“0丟包、低時延、高吞吐”要求，以匹配業務快速發展的訴求，成為數據中心DCN/DCI方案首先要面對的問題。摩爾定律支撐了數據中心帶寬的增長，數據中心內部互聯DCN接口即將進入單端口100G+時代，而作為DC互聯及DCN出口承載的DCI網絡也已發展到10T級的波分互聯。
小結：面向AI的數據運算要求“0丟包、低時延、高吞吐”的無損網絡，需要從服務器內部通信協議變革及數據中心互聯兩方面同時考慮。
數據中心互聯快速部署、智能簡化運維成為趨勢，以支撐彈性數據中心網絡運營與擴展
AI、HPC等高性能業務對網絡的依賴度逐漸增強，無損網絡的擁塞控制算法需要網卡和網絡進行協作，網絡從設計開始就需要考慮到后期運維時如何能夠快速、精準地掌握全網設備、鏈路的實時狀態，用于支撐業務的平穩運行與擴展。多波長復用的光纖傳輸系統廣泛應用于DCI，而光模擬信號的業務發放及維護模式不同于普通的數字網絡，運營商往往配有較為龐大的光網絡專業維護團隊，而ISP及金融行業數據中心網絡均由IT人員建設和維護，人員與經驗相對電信運營商有較大差距，快速開通業務、快速精準排障成為關鍵挑戰。隨著數據中心建設規模的海量增長，數據中心互聯需求倍增，這一挑戰已成為數據中心發展的關鍵瓶頸之一。
1、引入自動規劃、自動配置、智能告警分析系統，有助于實現數據中心DCI系統簡化運維。
云業務快速發展和上線，網絡頻繁改造擴容，傳統波分的安裝、連纖、配置、調測等需要專業的規劃與配置，自動規劃與配置工具可以讓運維人員從繁瑣專業的開局中解放，自動高效不出錯，支撐業務云化快速上線，和頻繁擴容。相對人工配置，自動工具除了大幅提升上線效率，還大幅提高配置準確率。例如傳統人工連纖出錯概率高，據統計甚至高達5%，如果一不小心連錯，業務不通從上至下排查原因，重新檢查校驗就更加耗時費力。
2、智能運維系統取代傳統網絡管理系統，實現數據中心主動運維
越來越多的應用運行在云上，數據中心做為數字化的基礎架構重要性不言而喻，而DCI作為支撐性的基礎，一旦故障影響嚴重。DCI引入高效智能運維，實現從人工到自動，從被動到主動的運維轉變是必然的選擇。相對傳統的網絡監控系統，智能運維系統通過內置光Sensor，實現光纖網與光系統網絡全局可視，光網絡健康度特別是光功率衰減、光波長漂移等物理參數的變化提前預警，自動分析過濾告警，基于經驗庫自動判斷故障根因，以減少網絡故障率，大幅提升網絡可用率。
小結: 數據中心網絡運維亟須引入自動化配置與維護工具，以實時調整配置，快速定位故障，實現無損網絡運維智簡化，以支持云智能時代的數據中心業務快速發展。
