隨著云計算、大數(shù)據(jù)以及AI業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展，對服務(wù)器和計算能力的需求大大增加，全球都在加速數(shù)據(jù)中心的建設(shè)，而且規(guī)模越來越大，從幾萬臺服務(wù)器到幾十萬甚至上百萬的規(guī)模。根據(jù)Gartner報告，2017年第4季度全球范圍內(nèi)服務(wù)器的收入同比增加25.7%，服務(wù)器相關(guān)的技術(shù)產(chǎn)業(yè)正處于高速的上升期。由于業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，需要IT基礎(chǔ)設(shè)施具備快速部署、快速上線及便捷管理的能力，海量服務(wù)器的管理場景將變得越來越復(fù)雜，傳統(tǒng)運維領(lǐng)域面臨著許多新的挑戰(zhàn)。

服務(wù)器部署的挑戰(zhàn)

在數(shù)據(jù)中心的擴(kuò)容、遷移和整合場景中，一臺新采購的服務(wù)器到正式使用需要經(jīng)過裝配、、調(diào)測、分配網(wǎng)絡(luò)資源、下發(fā)配置等過程，現(xiàn)場人力涉及到硬件安裝、軟件部署和技術(shù)類運營維護(hù)人員等。這些操作大部分都需要運維人員現(xiàn)場手工操作，據(jù)華為公司IT部門統(tǒng)計，這類操作中，超過50%的故障是由人工操作引發(fā)。人工操作效率較低且容易出錯，這將導(dǎo)致額外的人力、物力以及時間的開銷。

能耗管理的挑戰(zhàn)

根據(jù)Climate Change News的報告，2017年全球數(shù)據(jù)中心的電力消耗總量占據(jù)全球電力使用量的3%，而且預(yù)計在2025年這一比例將高達(dá)20%。另外據(jù)統(tǒng)計，能耗費用占數(shù)據(jù)中心OPEX（運營費用）比例高達(dá)35%，OPEX高速增長成為“全球難題”。用戶對能耗管理的訴求主要體現(xiàn)在如何設(shè)計可靠的能耗管理策略，能夠高效地節(jié)約能耗開銷；以及如何有效地統(tǒng)計和預(yù)測能耗開銷，這對數(shù)據(jù)中心的精準(zhǔn)投資至關(guān)重要。

故障預(yù)警及診斷的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)運維模式中，運維人員主要是被動式地等待問題發(fā)生，再進(jìn)行故障處理，傳統(tǒng)運維模式下人均維護(hù)效率為50~100臺。

隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模越來越大，故障將發(fā)生地更加頻繁，故障之間的關(guān)聯(lián)將更加復(fù)雜，傳統(tǒng)方式的維護(hù)效率會進(jìn)一步降低。另外基于告警上報的傳統(tǒng)維護(hù)方式是要達(dá)到嚴(yán)重的閾值才能上報問題，難以避免業(yè)務(wù)中斷。在這樣的背景下，用戶級的99.95%或以上的服務(wù)質(zhì)量承諾（SLA）很難保障。

面對這樣的挑戰(zhàn)，我們應(yīng)該如何應(yīng)對呢？

Gartner于2016年提出了智能運維的概念（Algorithmic IT Operations, AIOps），AIOps的部署率在2016年低于5%，但是2019年AIOps的全球部署率將達(dá)到25%，智能運維正快速發(fā)展。AIOps運維平臺擁有如下11項能力：包括歷史數(shù)據(jù)管理、流數(shù)據(jù)管理、日志數(shù)據(jù)提取、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)提取、算法數(shù)據(jù)提取、文本和NLP文檔提取、自動化模型的發(fā)現(xiàn)和預(yù)測、異常檢測、根因分析、按需交付和軟件服務(wù)交付能力等，這些能力的定義為解決上述痛點問題提供了很多針對性的解決措施，是當(dāng)前數(shù)據(jù)中心管理海量服務(wù)器主要的發(fā)展方向。

▲智能運維概況[Gartner 2016]

智能運維是一個長期演進(jìn)的過程，可以看到智能運維側(cè)重的是從海量機(jī)器數(shù)據(jù)中進(jìn)行檢測、預(yù)測，從被動運維變成主動運維，這種優(yōu)化主要軟件層面的優(yōu)化，但實際上要在部署、節(jié)能以及故障管理等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)質(zhì)的提升，軟硬件的協(xié)作必不可少。

智能服務(wù)器是集成運維平臺軟件、BMC軟件以及智能化芯片的軟硬件整體解決方案。那這種軟硬件整體的解決方案有什么優(yōu)勢呢？

相對于傳統(tǒng)服務(wù)器和OEM模式的服務(wù)器，智能服務(wù)器具備智能化的管理功能，例如單機(jī)級別的故障預(yù)測和分析，智能能耗管理等。同時界面操作更加人性化和智能化，降低了運維人員的維護(hù)成本，提高運維體驗。另外智能服務(wù)器支持維護(hù)人員在近端通過藍(lán)牙、WiFi接入服務(wù)器運維系統(tǒng)，在服務(wù)器部署和故障定位排查提供了極大的便利性。

以部署和維護(hù)場景為例，智能服務(wù)器提供一鍵式WiFi熱點按鈕，維護(hù)人員到達(dá)現(xiàn)場后，按下WiFi熱點按鈕，并使用移動App掃描服務(wù)器上的條碼接入服務(wù)器運維網(wǎng)絡(luò)，快速維護(hù)服務(wù)器的框位信息及下發(fā)配置操作，或者根據(jù)移動App提供的裝配和故障排查指導(dǎo)進(jìn)行裝配和維修等。

相對于智能運維，智能服務(wù)器提供了支持智能化管理功能的硬件平臺，這大大豐富了智能運維的場景。在很多場景，運維人員需要手工操作的瓶頸點并不是因為有效信息在隱藏在海量數(shù)據(jù)中，而是硬件本身不支持智能化的管理。智能服務(wù)器將軟硬件打通，從根本上解決一些運維場景中僅依賴軟件層面無法解決的問題。同時由于硬件芯片能力的提升，服務(wù)器本身能夠分擔(dān)一部分智能運維能力，對服務(wù)器的管理更加及時、高效；服務(wù)器采集到的硬件信息也將更加全面，能夠為運維平臺產(chǎn)生決策提供更加可靠的參考。

對于能耗管理，智能服務(wù)器將動態(tài)CPU調(diào)頻、風(fēng)扇調(diào)速以及電源休眠等功能進(jìn)行整合。當(dāng)夜間業(yè)務(wù)負(fù)載較低時，用戶將能耗模型設(shè)置成節(jié)能模式，智能服務(wù)器動態(tài)地調(diào)節(jié)CPU頻率，限制功率數(shù)值，同時讓部分電源進(jìn)入休眠模式，進(jìn)一步節(jié)約能耗。當(dāng)日間業(yè)務(wù)負(fù)載較高時，用戶將能耗模式設(shè)置成高性能模式，智能服務(wù)器解除CPU調(diào)頻限制和電源休眠配置，同時讓風(fēng)扇散熱使用高性能的散熱規(guī)格, 節(jié)能策略的智能聯(lián)動，單柜服務(wù)器有望節(jié)能10%以上。智能化的能耗管理平臺還提供了機(jī)柜級能耗的智能控制，根據(jù)歷史功率推薦合適的功率封頂值數(shù)值，在典型業(yè)務(wù)場景下，單柜服務(wù)器的部署密度可以提升10%以上。

智能服務(wù)器繼承了智能運維現(xiàn)有的功能，同時為智能運維的演進(jìn)提供了一個新的方向�？梢灶A(yù)想到，通過智能服務(wù)器解決方案的實施，傳統(tǒng)運維人員能夠擺脫以往機(jī)械式、重復(fù)性和低價值的日常工作，手工操作最大限度得變?yōu)橹悄芑�的自動操作，現(xiàn)場運維人力的效率能夠得到極大的提升。同時智能化的能耗和故障管理能力能夠更好地保障對業(yè)務(wù)系統(tǒng)所承諾的服務(wù)質(zhì)量（SLA），并且為用戶更好節(jié)省運營成本。

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