节能减排是IDC再工业化的核心
——专访ZNV中兴力维CTO曹友盛博士

    【CPS中安网 cps.com.cn】近两年，提及数据中心管理领域最热门话题莫过于DCIM，即Data Center Infrastructure Management，数据中心基础设施管理。旨在采用统一的平台同时管理服务器、UPS以及空调等关键基础设施，并通过数据的分析和聚合，最大化数据中心的运营效率。

　　日前，国内数据中心的厂商陆续推出了DCIM解决方案，深圳中兴力维技术有限公司(以下简称ZNV中兴力维)作为其中的代表迅速崛起。虽然绝大多数人对于ZNV中兴力维的第一印象还停留在动力环境、安防监控，但其实ZNV中兴力维涉足IDC领域已经有21年的时间了，从1995年中国联通的第一个IDC机房，到最近的陕西、贵州等地区的布局，ZNV中兴力维已经累计了将近100个IDC机房项目。

　　在创新方面，ZNV中兴力维在技术创新方面也是首屈一指，截至目前国家授权的专利已经超过了250个。同时，与北京大学、香港中文大学、中国科学院等知名院校开展了广泛的技术合作，被评选为“国家级高新技术企业”，计算机软件著作权50余项，参与制定了60多项国家和行业标准，10余项重点技术及产品获得国家奖励。日前，ZNV中兴力维首席技术官CTO曹友盛接受了中国IDC圈记者的采访，从创新的角度剖析了ZNV中兴力维的DCIM体系以及该市场未来的趋势。

深圳中兴力维技术有限公司首席技术官CTO曹友盛博士

　　推出第二代DCIM解决方案“维统管”

　　数据中心属于低毛利工业。IDC企业把机架空间、路由器、CPU、存储等服务提供给客户，而机房内水、电、排污、碳排放量等会消耗很多财力，想要获得较好的盈利就要加强资源的管理，进一步提高资源的利用率。曹友盛博士表示：“DCIM是对IDC企业的再工业化，从IDC角度来讲再工业化的核心就是节能减排。ZNV中兴力维DCIM除了要管好基础设施之外，更重要的一项任务就是节能减排。”

　　为了顺应市场发展，ZNV中兴力维推出了第二代DCIM解决方案，旨在对数据中心的所有资源进行统一运营、维护和管理，从而达到“高效、节能、省心、省钱”的目的。此外，基于SCOP架构和云的整合，ZNV中兴力维提出了技术管理的核心理念iCAP网管大平台，有效的解决了动环、视频、IDC多个网管的接口等问题，并逐步拓展到基础设施管理、云运维管理和资源管理。

　　维统管的四大核心竞争优势

　　ZNV中兴力维第二代DCIM解决方案在降低数据中心运营成本、保障机房安全、加强运维管理、合理利用资源等方面为客户带来巨大的价值，这都源于维统管的五大核心竞争优势。

　　首先维统管是一个数据中心运营管理的咨询系统。现如今大部分IDC企业处于微利或亏损状态。设备和资源利用率比较低。ZNV中兴力维对DCIM的广义定义需要远远大于数据中心基础设施管理(Data Center Infrastructure Manaement)本身。 曹友盛博士认为，ZNV中兴力维提出的数据中心综合管理(Data Center Integration Management)的理念不同之处在于加上了FRP/ERP的概念。ERP是指企业资源规划，FRP是指对设备、设施以及便利性进行规划管理，就是把数据中心看成是一个企业。数据中心中的任何设施、设备、人力、空间、环境、动力，以及碳排放量、水、电、气体，都可以看成是资源。DCIM就是应用一套优质高效的企业管理方法，对数据中心进行管理。

　　当然，首先是如何对基础设施进行管理。IDC企业要想获得更好的盈利模式，就需要不断通过企业管理需求寻求一个最适合自己的、最有效、最放心、最省OPEX的管理系统。而维统管就是这么一个企业管理咨询系统。ZNV中兴力维所提供的方案不仅仅是一套软件，一些咨询功能也被嵌入其中，统称为咨询系统。由于每个IDC机房管理模式不一，在部署维统管前，会根据每个IDC企业的管理特色，设计出一套可以嵌入到系统中的管理方法。在维统管运作时，咨询系统会根据每家企业定制的最高效的的管理模式来提出运作咨询;

　　在维统管中，ZNV中兴力维首次在DCIM中提出事件流概念。按照每个IDC机房的管理习惯和模式来设定，咨询系统给出的最佳步骤以后，会产生一连串的工作令，第一个工作完成以后会自动触发第二个工作，以此类推，一直到整个工作流程走完，使得整个IDC的管理操作变得有章可循，变得的半自动化或全自动化，降低了对于熟练操作员的依赖性，变得更加高效。而这种方法把真个IDC的运维和运营处于全生命周期的监控下。便于事件的回放和回访。

　　事实上，IDC大部分时间是不会处于报警或预警状态下的。IDC的管理和操作人员最关心如何让机房内的设备高效运转，以及如何利用好资源。维统管的另一个亮点是“我的工作台”。曹友盛博士解释道，打开ZNV中兴力维的“维统管”系统，在没有告警的状态下，最先呈现的是“我的工作台”。在这里，更具登录者在IDC中的不同角色，由ZNV中兴力维的ERP系统产生的当天工作内容，工作的轻重缓急一目了然;

　　“告警，预警”可能是IDC管理人员最担心的事。当感知设备侦查到部分数据超出告警域值时，会产生告警，那时候再处理为时已晚。很多厂家可能会把告警的域值调低，然后在还没有到告警域值前，提出预警。这种方式有许多缺点，很容易误判或者漏判，造成管理人员整天担惊受怕的。对此，ZNV中兴力维提供了“势态趋势”分析技术，可以对事情变化的陡峭度进行势态分析：接近预值的时候势态是陡峭的，系统会提前做出预警;相反，如果曲线变化比较平坦，就不需要做预警。对此，曹友盛博士强调，ZNV中兴力维对IDC机房内部所有的设施、设备进行了全生命事件顺序记录(SOE)，这样一来势态分析就相对容易很多。

　　未来方向：着重发力工业大数据

　　目前大数据技术普遍用于商业行为的分析，在工业上大数据具有怎样的意义呢?“在工业方面，大数据体现在对整个生命的事件顺序记录(SOE)。事实上，大数据真正的爆发点还没有到来，过去的上网数据只是大数据的起点，工业大数据才是真正的大数据，这是依赖于工业物联网的大数据。”曹友盛博士说。

　　在未来的两年内，安装在设备上的智能仪表和传感器、图像、视频及人员记录会增长93%。预计到2017年，全球会安装超过6.8亿个这样的采集器。每年的采集数据会到达300PB的数据量。绝大部分工业大数据源自于设备、设施的全生命事件顺序记录。掌握全生命的事件顺序记录以后，对新采集到的数据进行分析并与全生命事件顺序中的数据进行比对，才能知晓设备的问题所在，才能给出节能降耗的方案。曹友盛博士说：“全生命周期跟踪技术我们已经开始在一些设备上做到了。在电池管理和维护中，由于电池是一种化学性产品，每个电池的个性DNA都不一样的。”

　　过去，电池管理维护厂家对电池采取的是千遍一律的维护方法是不“人性化”的。在维统管中的智慧电池管理系统(IBMS)，对每一个电池进行全生命事件顺序记录。这样，在电池方面能够搜集到的数据非常多，我们称之为电池DNA跟踪码。针对事件顺序采集的分析，我们采用了机器深度学习,利用机器深度学习做出的数据模型与实际采集到的数据进行对比。我们可以得出单个电池的内阻测量曲线、电池维护曲线，以及电池活化曲线来进行个性化电池维护。就像一个医生对病人制定的康复计划一样。不同的病人的康复计划不尽相同，而且，同一个病人在不同年龄的康复计划也会不同。这就是维统管中的智慧电池管理系统基本原理。

　　已经有业内人士表示，ZNV中兴力维对于DCIM的认识、定义已经超出了业内对DCIM的定义，ZNV中兴力维引入了新的想法、新的思维。未来在技术规划上，曹友盛博士表示，未来的研究将会集中在大数据的存储——数据的采集、整理清洗以及多维度的存储，包括结构化、非结构化的数据存储，这是ZNV中兴力维要攻克的方向;同时，在多维数据的数据分析，机器学习，在认知转换方面我们要不断研究出新的模型。

　　曹友盛博士简介

　　曹友盛博士毕业于上海科技大学，获得美国宾夕法尼亚洲匹兹堡大学实验和模拟计算物理博士学位，超级计算机模拟的博士后研究;在惠普、SGI、爱立信担任过软件工程师、总工程师、首席架构师、研发总监、高级总监等职务;自2007年起，在思科系统公司担任思科中国研究院副院长。

　　2015年9月加盟ZNV中兴力维担任公司CTO，在曹博士的带领下，公司研发不断推出新的软硬件产品和系统。

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