新江苏·中国江苏网讯 轻点鼠标,全国各地研发中心的算力使用率就能尽收眼底;随需设置,精准管控视频监控、OA系统、办公邮箱等各个业务所占用的网络流量……通过算力服务的深入应用,企业数字化升级迸发出更大活力。
在着力推进“数实融合第一省”建设的江苏,数字产业化发展进程不断加快。今年上半年,全省电子信息产品制造业主营业务收入约1.9万亿元,同比增长7%,软件和信息服务业实现业务收入约6500亿元。作为软件和信息技术服务业的领军企业,中兴通讯既是电子设备制造的中流砥柱,又是数字化服务的重要提供商。江苏移动发挥运营商核心优势,联合中兴通讯构建“专属云”,在南京中兴滨江园区探索“面向大型企业园区的多样化算力网络服务”,实现算力可“流通”、网络可“分层”、损耗可“清零”,打造算力网络应用“样板”,为更多企业数字化转型升级提供新思路。
中兴通讯南京滨江园区
按需调度,算力流通全国
由于研发中心、生产基地分布在全国各地,中兴通讯此前一直备受算力难流通问题困扰。而现在,透过南京中兴滨江园区的IT基础设施运维监控中心可以看到,这一问题已经得以解决。
监控中心大屏上,一张基于中兴通讯数据中心的全球算力网络拓扑主视图映入眼帘,南京、深圳、西安、上海等地数据中心的算力资源均被纳入其中,服务器空间、虚拟资源分配等信息随着算力流动而实时变化。
从研发到制造工程等环节,中兴通讯依托“专属云”,将算力下沉至各个环节,实现了算力资源“按需调度,随需而动”。据中兴通讯相关技术专家介绍,“中兴在全国各地区建设的数据中心,服务器资源和数量不同,使用率、使用时间也各不相同。让各地算力流通起来,实现跨地区调度、潮汐调度,能大大提高服务器的使用效率。”
监控中心大屏
具体来讲,根据南京、深圳、西安和上海研发中心承担的不同任务,灵活安排四地空闲资源跨区域“支援”,有效满足不同项目研发对算力的不同需求。潮汐调度则是根据各个业务使用算力的不同峰值时间段,错峰安排区域内算力流通,让有限的算力发挥出更大作用。
过去一年的变化,便是印证——2022年,中兴通讯算力效率明显提升,整体资源利用率提升20%以上,服务器实际采购量相较年度目标采购量下降10%以上。“资源利用率提升代替资源量提升”的补偿机制,开始在园区场景落地生根。
层层分级,网络精准控流
随着海量信息在云端交汇,数字与现实世界的剪影逐渐重叠,这对高速率网络传输提出了更迫切的需求。为满足算力资源服务能力转化对网络时延、稳定性的高要求,江苏移动与中兴通讯将网络服务质量管控与流量可视化作为“面向大型企业园区多样化算力网络服务”的重点之一。
据江苏移动规划技术部专家介绍,“5G赋能垂直行业,同时也面对带宽、时延、安全等网络服务质量需求。如果将不同的业务模块在网络中分割开来,清晰地看到各个业务的流量占比,就能通过调控网络分层之间的流量,确保重点业务的顺利推进。”
中兴通讯相关技术专家补充道,“南京滨江园区负责中兴通讯全球无线系统设备的制造,对保密性要求非常高,所以视频监控在网络分层保障中的级别最高,也是网络流量占用最大的业务。我们还会根据不同的工作需求,动态调整OA办公系统、云桌面、音视频会议等不同业务的流量占比。”
可以说,通过带宽、时延服务的分级保障,中兴通讯南京滨江园区将网络流量管理从传统的一刀切式调控,转变为能够为不同业务需求量身定制的VIP服务,这就能让网络为核心业务而服务,避免因网络性能不佳导致的传输瓶颈问题。
机房
释放算力,CPU减负增效
当前,面对超大规模的数据处理需求,CPU(中央处理器)算力已经接近瓶颈。如何充分释放CPU性能、提升算力能效,成为产业界各方“蓄力”冲击的重点领域。
江苏移动与中兴通讯在“面向大型园区的多样化算力网络服务”中创新应用NEO智能云卡,构建了以DPU(数据处理器)为中心的新型计算架构,将高带宽、低延迟、数据密集的业务场景从CPU中分流到DPU上单独计算。“DPU+CPU的组合,能够释放10%的CPU性能,最大限度地发挥CPU算力能效,实现芯片算力‘零损耗’。”中兴通讯相关技术专家说道,“这将成为缓解算力压力的‘节流’新出路。”
这样一来,随着数据中心业务量的几何级增长,DPU将成为提高信息处理能力的一把“好手”。通过业务分流,为CPU“减负”,实现任务加速处理,提升整体计算效率,凸显降本增效、产业赋能价值。
江苏移动与中兴通讯不仅在“面向大型园区的多样化算力服务”中持续探索基于DPU的技术创新,还通过在芯片上部署节能技术,实现空闲服务器自动关闭或休眠,做到能源“零损耗”。以中兴通讯的存量云电脑5万核计算,若每晚自动关闭4小时,每年预计节电40万度;5万台服务器通过自动关闭或休眠,可降低10%的能耗,全年节约用电2000万度。
算力为产业数字化、数字产业化厚植了发展沃土,推动数字经济迎来“聚”变。这背后,需要政府、运营商、企业等多方参与者积极投入其中。江苏移动将继续深化与中兴通讯的算力网络合作,围绕AI赋能探索更多应用服务,向“算力无所不在、网络无所不达、智能无所不及”的美好愿景迈出更进一步。
(颜霏 李安凤)