聯盟工程算力大解析

「全國機房、機柜數量統計」

經由技術人員統計：

全國數據機房總量為：542家

各省市分布比例如下：

經測算，在全國542家數據機房中，共設有893758架機柜。

專家解析：根據技術人員抓取結果顯示，我國IDC數據機房約有20%空置率。意味著全國近90萬架機柜中，約有18萬架機柜處于閑置狀態。機房資源充足，但未得以有效利用。

技術人員據此估算：倘若將全國約18萬空閑機柜全部整合，算力強度將達到前所未有的峰值。

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「機房、機架利用率」

專家解析：結合機房的類型與規模，可以看到利用率在30%以下的數據中心占10%，30-50%的占29%，50-80%的占31%，80%以上的占30%。

「使用年限與機架利用率」

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專家解析：依圖所示，越大的數據中心，機房利用率越高。出租托管的數據中心，機房利用率明顯高于其他類型。

「使用年限與發電時間」

專家解析：投產3年以上的數據中心，其發電機啟用時間超過10小時的比例大幅增加。

「故障中斷情況」

專家解析：上圖顯示，有62%的數據中心沒有發生因故障中斷業務，有6%發生過1小時以內的故障中斷，38%的數據中心發生了超過1小時的故障中斷。

經分析，以上統計折算為可用性：不到99.99%的數據中心發生過3次以上故障中斷。

「電量大幅提升」

據統計，全國數據中心目前1KW以下耗電量占6%，1-3KW占35%，3-5KW占45%，5KW以上占14%；

技術人員預測，未來所需機柜功率：3KW以下占17%，3-5KW占51%，5-8KW占28%，8KW以上占4%。

專家解析：用電量的提升，為數據中心的建設和運營帶來巨大挑戰。無論是初始投資，亦或運營成本，勢必大幅增加。該問題需重點關注。

「問&答」

——一個數字社區每秒將產生多少數據量？

消費者產生的消費信息，是包括心跳頻率、觸摸商品的次數、各類問詢記錄、交易記錄等數據的匯總；

每一節點、每秒鐘將產生海量數據流。

?為了讓結果更加精確、直觀，我們將消費行為拆解，以其中一個動作為例：

技術人員隨機抓取某一動作片段；

經測算，該片段每人每秒約產生10M數據量；

每家數字社區最多容納人數10000人，那么每秒將產生：

10M×10000=100G數據量。

——全國閑置機柜可放置多少臺服務器？

經技術人員統計，全國共有約90萬架機柜；

以機柜閑置率約20%計算，全國閑置機柜量約為：

900000架×20%=18萬架

經檢測，每架機柜可放置8臺服務器，全國閑置機柜共可放置：

180000×8臺=144萬臺服務器

——我們需要多少臺服務器？

我公司共有數字社區17萬家；

每家社區最高容納人數為1萬人。

為判斷具體需求，技術人員以某大型支付公司算力為借鑒，模擬10000人并發情景：

測試結果顯示，一萬人每秒約產生100G數據量；

結合服務器性能考慮，需要8臺現有能力的服務器方可正常運行；

根據上述測算，于我公司而言，17萬數字社區共需要：

170000×8臺=136萬臺服務器。

——全國閑置服務器與數字社區所需服務器數量對比

在上述測算中，我公司數字社區需要的服務器數目：約136萬臺；

全國閑置機柜可放置服務器數目：約144萬臺；

結果表明，全國閑置機柜可以滿足我公司架設服務器需要。

據此得出結論：整合全國閑置機房算力，以分析萬人并發的消費數據計劃切實可行。

可以看到，全國數據中心數量充足，且閑置率較高，其算力遠未達到飽和狀態。我公司工程所需算力，與全國閑置資源高度契合，讓整合全國閑置算力的愿景有望付諸現實。只有獲取強大的算力支持，才能從目前井噴式海量數據中篩選出有價值信息，進而建立起高效、精準、完備的大數據決策模型。