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数字化浪潮,数据中心场景下的数字孪生该如何探索与实践

微微菌

| 2023-08-02 10:11 361 0 0


背景:数字化转型浪潮下,金融基础设施正加速进入数字化与智能化时代

近几年,数字化转型在金融企业越来越受到关注,近期,包括人行、银保监会都发布了有关数字化转型的指导意见。对于这些指导意见,各大金融企业正在积极推进数字化转型。在数字化转型话题下,私有云建设、上云实践、BizDevOps、AIOps 等都在进行基于价值的数据驱动和科技引领的实践。

现状:金融科技市场持续快速发展,数据中心正加速从成本中心转换为价值中心

数字化转型过程中的科技引领,大量线下业务加速数字化转型。从传统的 IT 的维度来看,以前作为成本中心的 IT 基础设施,包括土地成本、ICT设备成本、防火、水电煤成本。在数字化转型加速的背景下,传统的成本中心将逐渐演变为价值中心。

依托数据中心数字化,金融机构从而实现反哺业务,通过打造智慧金融,支撑业务乃至实体经济,对全面业务上云、提升服务质量和内部效率维度都起到很大作用。

挑战:金融数字化持续向纵深发展,对数据中心的需求、挑战持续增加

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在云的形态下,数据中心是一个支撑实体,从另一角度看,数据中心还是数据的流转和业务承载平台,也是比较重要的基础设施。

金融企业长期有集中式架构和分布式架构并存,混合的基础设施管理有非常大的难度。我们也在进行两地三中心或者多地多中心多活的架构演进,这对于全新的数据中心管理来提出诸多的要求和挑战,新的模式怎么去尝试,怎么助力数字化转型,我们也做了一些相应思考和探索。

趋势:作为“十四五、新基建”的重要组成,数字孪生技术正在赋能千行百业

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作为数据中心物理的一个载体,基础设施需要去从原来的基本形态去向智能化的形态去转变。另一方面数字世界以数字孪生形态作为牵引,成为目前看起来比较新的形态,十四五的国家信息化规划数字化经济发展大量地提到了数字孪生形态的名词。数字孪生在国家层面上已经提升到了与大数据、人工智能、 5G 等技术同样的高度。


基于这种场景,大量的数字孪生的应用实践在全国的各个行业落地。信通院也发布了2022 年数字孪生的落地实践场景。在各行各业都存在大量的案例场景。


数字孪生更多是新一代的主流数字化载体和容器,本质还是把物理对象做数字化复制或者数字的副本,它所代表的对象的实时状态进行相关的展现。通过实时的数据收集,过程中的所有的问题、状态、息息相关均可视化,通过可视化可以进行问题的预测和管理。

价值:将物理基础设施及应用、数据 ALL-in-One 数字基础设施

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基于数字孪生,我们主要将金融物理基础设施做了 all in one 数字孪生 1:1 基础设施映射,主要是将物理设施互联互通、互操作和模拟、仿真、预测、优化,实现物理实体全部生命周期安全、可靠、高效,这里分微观、中观和宏观三个维度进行建设。


  • 微观:首先是基础设施的数字孪生底座化,在上面进行了应用模式的尝试。因此,多地多中心的场景是有 1: 1 的数字孪生底座,在这个基础上建设了一些通用的功能,同时我们也尝试了 6 个核心模块深度的应用场景的尝试。
  • 中观:在中观的深度应用层面进行模拟推演和仿真模式尝试。主要场景是在早期数据中心的规划和建设中进行仿真演练和优化,同时也有多场景的数字人做变更模拟和数字人巡检模拟。
  • 宏观:在宏观的集团决策维度上,有一个整体的运营中心的图,将整个数据中心的基础设施层面做了详细的展示。在这种场景下可以参观汇报、灾备演练过程中进行相关的应用。
通过以上的实践,原来设备众多、整体数据孤岛、没有关联性的情况得以改善,还可以将现场需要高度依赖于人的操作进行端到端的互联互通。
在这个场景下,使用了大量的新兴技术,除了基于L4 到 L5 级高精度的模拟形态,还大量地应用到 AI 算法模型并做了大量的数据分析。也用了大量的物联网技术做物理设备的信息采集,在整个形态展示维度上,也使用到了虚拟现实和混合现实。

建设思路:赋能金融企业并建立完善新型数字基础设施,进一步释放生产力

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这是目前建设过程中的思路,目标分为:
  1. 形成1: 1复刻。未来能够实现以虚控实,效果革命。
  2. 深度虚实融合。将虚拟世界和实际世界之间互联互通,让之前依托于大量人工处理的过程能够无人值守。
  3. 模拟仿真规划。去年的全信创化的数据中心建设过程中做了大量的尝试,提高接触过程中的效率。
基于这个目标,形成了几个目前比较阶段性的应用场景。
  1. 数字孪生一张图,足不出户,掌控全局
  2. 全要素数字孪生底座,从数据、业务融合
  3. 数字孪生场景中台,核心场景数字孪生应用赋能
  4. 仿真模拟操作、演练、巡检及培训、提质增效
  5. 数字孪生能耗仿真、分析与优化,降本增效
  6. 全维度检测、预测及综合评估,量化交易与影响

以虚映实 >> 以虚预实 >> 以虚控实的智能管控体系

我们按照三个阶段去建一套智能的管理体系。
首先是以虚映实,在虚拟世界上能够看到物理世界的基本形态。
第二步以虚预实,既存量了大量的数据(经验数据,历史数据、实时数据),根据数据对未来的形态做预测。
第三步以虚控实,基于这些数据让它做到自动化操作、智能化的操作。
基于这个三个方向,我们主要还是对数据进行加工,数据加工完一部分作为展示用(以虚映实),一部分去驱动以虚控实的操作,给相关操作平台进行互联。

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目前的实践案例。

实践1:数字孪生一张图,足不出户,掌控全局


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数字孪生一张图是建立在数据中心和应用系统之上,主要做数据融合、业务融合、数实融合。在业务运维和运营的数据在这张图里做了展示,这个展示可以将运营状态信息都无死角地展现出来。然后也有一些优化策略去做预警和运营报告。

实践2:数字孪生场景中台,核心场景化数宇应用赋能


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有了大量场景化应用,还需要底层的复用能力,这种复用能力其实是要把人、场和活动之间做关联。基于维度将权益的数据进行融合,然后进行采集,最后在形态上去做展示。

那么这就需要有强大的底座和开放能力,这些底座包括用户界面 GUI ,客户自定义的系统对接接口 API。还需要统一的数仓和存储,去做数据维度的展示和存储。另外全场景的孪生主要基于数据驱动的底座能力。因此,我们可以在虚拟的场景上去量化目标的指标。

实践3:仿真模拟操作、演练及培训,全面提升运营质量、效率

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仿真模拟操作主要是为了解决实际变更过程中易发的风险。提前做演练的仿真模拟。举个例子,在仿真模拟过程中,会去调研 IT 设备使用水位和时间的关系,在这个关系维度上怎么去控制能源?包括水冷设备的动态调整,都会有一些仿真的模拟。

基于仿真,我们做了一个设备下线的尝试。在数据中心里会存在 5 到 7 年的临期设备。这些设备原来没有很直观的视图,主要还是通过台账系统。有了仿真模拟之后可以完整地看到每个机柜现在设备的寿命情况,可以去预判、去仿真,去模拟腾挪,把 UV 释放出来上新的业务的场景。

实践4:数字孪生能耗仿真、分析与优化,综合成本优化


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首先是入柜的效率维度怎么去规划,能源的调优维度上怎么去做相关的分析与调优。每个机柜都有相关功率的上限,包括温控水冷设备所有的指标怎么去达成?能不能做一些功率的挖潜?在实际的物理环境上很难去调整、模拟与分析的。通过物理和虚拟世界映射的关系,在虚拟世界上去做相关仿真,主要还是为了降低数据中心的 PUE 和 CUE。

实践5:数字人巡检

机房管理需要大量人力进行实时巡检,而单纯的人力又没办法做到真正的 7×24,加大巡检力度会带来大量的人力成本。让实际的物理的和虚拟做结合,基于虚拟辅助,加上人工巡检的关键节点校验,做到了巡检的效率提升。这张图是完全 1: 1 映射的场景。右边的虚拟人会按照规划的路线和点位去做相关数据采集和预警展示。


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实践6:全维度检测、预测及综合评估,量化任何变化与影响

全维度检测、预测量化的采集,这里看到大量的看板,这些看板是聚焦于主题的。我们尝试将这些主题尽量用分层的数字孪生形态做一些展示,提高资源利用率或者是能耗减少数据的展示和形态的展示。

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随着数字孪生技术在数据中心领域的广泛应用,其带来的收益也逐渐显现。通过数字孪生技术,可以对数据中心进行仿真和模拟,从而提高运维效率、降低能耗、优化系统设计等,接下来谈一下我们的收益。

价值一:多数据中心 1:1 L5 孪生仿真

首先是 1: 1  L5 级的仿真里的收益。通过以虚控实实现精确的管控和无人值守。在未建设数字孪生以前,多数都是依靠人工在现场协作或是借助外部的工具进行管理。现在基于数字孪生的远程时空管理模式,降低各种场景下的运维成本。


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从虚实融合系统的截图可以看到,从环境、机柜到整个园区的物理层面上都做了大量的仿真。从视图上可以看到,原来看不到的一些数据都可以在形态上做大量的展示。

价值二:大规模服务器全生命周期仿真推演

大规模的服务器全生命周期的管理,传统上更多依托于采集的台账数据,缺乏互联互通的完整视图展现,机柜空间是不是满足?电力是不是满足?网络端口是不是满足?这些组合起来,才能形成整体的服务器上架下架的方案。


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现在基于数据的沉淀进行智能模拟并生出推荐方案,基于推荐方案可以节省时间成本和人力成本。2022年在上海松江建设了一个全信创数据中心,实施过程中采用了这种方案,大量的服务器上架过程都是通过模拟仿真方式去实施的,比原计划提前 1. 5 个月启用。

从截图上可以看到,每一个智能机房里每一个机柜和U位情况是如何的,颜色代表生命周期,可以基于数据做相关的机柜里设备级的腾挪。


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价值三:基于仿真的人机交互巡检

依托于人力做巡检无法做到真正的 7x24,通过巡检的数字人和高清摄像头、大量的传感器和物联网技术去实现虚实的交互,降低了误诊率。相比原来通过人工和纸抄的模式,巡检频率和频次提升了 15 倍,释放了一半的人力成本。


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上面是巡检的场景,线路上有上万个点位,依托点位去做相关的过程检查,满足机房日常巡检、预防维护、智能安防、资产管理、自主管理等能力。

价值四:数字孪生能耗仿真、分析与优化,综合成本优化

能耗仿真主要通过实测的数据去做相关动态模拟。使用过以后,在精密空调节能上能耗降低 10% 到 30% 左右,水冷主机节能可以实现 3%- 5% 的节能。

价值五:演练仿真模拟及复盘、培训

今年,我们会使用一套完整的线上化形态去模拟整个灾备演练过程,在指应急指挥中心里,我们会去做灾备的演练和组织。


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最后是虚拟的 IDC的演示中心,可以看到里面为相应的数字人和相应的场景去做大量的展示和互动。


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