数据中心服务器技术发展趋势与应用

当前，为推进IT支撑系统集约化建设和运营，进一步发挥集中化能力优势，IT云成为运营商IT支撑系统建设的基础架构。但在IT云资源池部署过程中，服务器技术面临多个新挑战，主要体现在以下3个方面。

在性能方面，人工智能（AI）应用快速扩张，要求IT云采用高性能GPU服务器。AI已在电信业网络覆盖优化、批量投诉定界、异常检测/诊断、业务识别、用户定位等场景规模化应用。AI应用需求的大量出现，要求数据中心部署的服务器具有更好的计算效能、吞吐能力和延迟性能，以传统通用x86服务器为核心的计算平台显得力不从心，GPU服务器因此登上运营商IT建设的历史舞台。

在效率成本方面，IT云部署通用服务器存在弊端，催生定制化整机柜服务器应用需求。在IT云建设过程中，由于业务需求增长快速，IT云资源池扩容压力较大，云资源池中的服务器数量快速递增，上线效率亟需提高。同时，传统通用服务器部署模式周期长、部署密度低的劣势，给数据中心空间、电力、建设成本和高效维护管理都带来了较大的挑战。整机柜服务器成为IT云建设的另一可选方案。

在节能方面，AI等高密度应用场景的快速发展，驱动液冷服务器成为热点。随着AI高密度业务应用的发展，未来数据中心服务器功率将从3kW~5kW向20kW甚至100kW以上规模发展，传统的风冷式服务器制冷系统解决方案已经无法满足制冷需求，液冷服务器成为AI应用场景下的有效解决方案。

GPU服务器技术发展态势及在电信业的应用

GPU服务器技术发展态势

GPU服务器是单指令、多数据处理架构，通过与CPU协同进行工作。从CPU和GPU之间的互联架构进行划分，GPU服务器又可分为基于传统PCIe架构的GPU服务器和基于NVLink架构的GPU服务器两类。GPU服务器具有通用性强、生态系统完善的显著优势，因此牢牢占据了AI基础架构市场的主导地位，国内外主流厂商均推出不同规格的GPU服务器。

GPU服务器在运营商IT云建设中的应用

当前，电信业开始推动GPU服务器在IT云资源池中的应用，省公司现网中已经部署了部分GPU服务器。同时，考虑到GPU成本较高，集团公司层面通过建设统一AI平台，集中化部署一批GPU服务器，形成AI资源优化配置。从技术选型来看，目前运营商IT云资源池采用英伟达、英特尔等厂商相关产品居多。

GPU服务器在IT云应用中取得了良好的效果。在现网部署的GPU服务器中，与训练和推理相关的深度学习应用占主要部分，占比超过70%，支撑的业务包括网络覆盖智能优化、用户智能定位、智能营销、智能稽核等，这些智能应用减少了人工投入成本，提升了工作效率。以智能稽核为例，以往无纸化业务单据的人工稽核平均耗时约48秒/单，而AI稽核平均耗时仅约5秒/单，稽核效率提升达 90%。同时，无纸化业务单据人工稽核成本约15元/单，采用GPU进行AI稽核成本约0048元/单，稽核成本降低达968%。

整机柜服务器发展态势及在电信业的应用

整机柜服务器技术发展态势

整机柜服务器是按照模块化设计思路打造的服务器解决方案，系统架构由机柜、网络、供电、服务器节点、集中散热、集中管理6个子系统组成，是对数据中心服务器设计技术的一次根本性变革。整机柜服务器将供电单元、散热单元池化，通过节约空间来提高部署密度，其部署密度通常可以翻倍。集中供电和散热的设计，使整机柜服务器仅需配置传统机柜式服务器10%的电源数量就可满足供电需要，电源效率可以提升10%以上，且单台服务器的能耗可降低5%。

整机柜服务器在运营商IT云建设中的应用

国内运营商在IT云建设中已经推进了整机柜服务器部署，经过实际应用检验，在如下方面优势明显。

一是工厂预制，交付工时大幅缩短。传统服务器交付效率低，采用整机柜服务器将原来在数据中心现场进行的服务器拆包、上架、布线等工作转移到工厂完成，部署的颗粒度从1台上升到几十台，交付效率大大提升。以一次性交付1500台服务器为例，交付工作量可减少170~210人天，按每天配10人计算，现场交付时间可节省约17~21天。

二是资源池化带来部件数量降低，故障率大幅下降。整机柜服务器通过将供电、制冷等部件资源池化，大幅减少了部件数量，带来故障率的大幅降低。图1比较了32节点整机柜服务器与传统1U、2U服务器机型各自的电源部件数量及在一年内的月度故障率情况。由于32节点整机柜服务器含10个电源部件，而32台1U通用服务器的电源部件为64个，相较而言，整机柜电源部件数减少844%。由于电源部件数量的降低，32节点整机柜服务器相对于32台1U通用服务器的月度故障率也大幅缩减。

三是运维效率提升60%以上。整机柜服务器在工厂预制机柜布线，网络线缆在工厂经过预处理，线缆长度精确匹配，理线简洁，接线方式统一规范，配合运维标签，在运维中可以更方便简洁地对节点实施维护 *** 作，有效降低运维误 *** 作，提升运维效率60%以上，并大幅减少发生故障后的故障恢复时间。

液冷服务器技术发展态势及在电信业的应用

液冷服务器技术发展态势

液冷服务器技术也称为服务器芯片液体冷却技术，采用特种或经特殊处理的液体，直接或近距离间接换热冷却芯片或者IT整体设备，具体包括冷板式冷却、浸没式冷却和喷淋式冷却3种形态。液冷服务器可以针对CPU热岛精确定点冷却，精确控制制冷分配，能真正将高密度部署带到前所未有的更高层级（例如20kW~100kW高密度数据中心），是数据中心节能技术的发展方向之一，3种液冷技术对比如表1所示。

液冷服务器在运营商IT建设中的应用

液冷服务器技术目前在我国仍处于应用初期，产业链尚不完备、设备采购成本偏高、采购渠道少、电子元器件的兼容性低、液冷服务器专用冷却液成本高等问题是液冷服务器尚未大规模推广的重要原因。从液冷服务器在运营商数据中心领域的具体应用案例来看，运营商在IT云资源池规划和建设过程中，通常会对液冷服务器的发展现状、技术成熟度等进行分析论证。

考虑到目前液冷服务器规模化应用尚处于起步阶段，需要3~5年的引入期，因此暂时未在IT云资源池建设中进行大规模落地部署，但在部分地区有小规模应用，如中国移动南方基地数据中心已经开展液冷服务器试点应用，中国联通研究院也在开展边缘数据中心服务器喷淋式液冷系统的开发。未来，随着IT云建设规模、建设密度的继续攀升，以及液冷产业生态体系的逐步成熟，液冷服务器在IT云建设中将有更大的应用空间。

总体来看，运营商IT云资源池建设对服务器计算性能、延迟、吞吐、制冷、定制化、分布式部署等方面都提出了更高要求。未来，GPU服务器、定制化整机柜服务器、液冷服务器等新兴服务器技术将快速迭代，为运营商数据中心服务器技术的发展和演进带来新的思路和路径。

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解析:

你好，服务器的品牌有：

IBM Sun 惠普 戴尔 华硕 联想

英特尔 浪潮 方正 清华同方 NEC

微星 长城 宏碁 金品 致荣 赛天
五舟 超毅定制者 曙光 ……

服务器类型解释及选购要考虑的因素

在信息化日益普遍的今天，若能拥有一台功能齐备，价格合理的服务器，将是愈来愈多人关心的课题。昔日，许多人将选购一台好的PC，当作人生大事，但随着时间流转，科技日新月异，高性能的计算机设备不断更新，价格也相对不断合理化，现今无论企业或个人，都开始有机会接触PC服务器，企业为了节约成本，增加效率，必需使用服务器，而个人因为资料储存量变大，数字接口设备不断增加，例如数字相片，图形处理，高画质游戏，数据备份…等的需求，也可能开始接触入门级服务器，因此，如何选购一台好的PC服务器，将与许多人息息相关。

首先，我们必需了解何谓PC服务器？所谓PC服务器，即是Intel架构服务器，与一些大型服务器如Mainframe， Unix架构服务器等不同，前者大多运行Windows或Linux等 *** 作系统，使用较为普遍，后者多为专业用途，如银行，大型制造业，物流业，证券…等行业使用，一般人较少有机会接触到。一般而言，PC服务器若以外型来分，大致可分为三类：

(一) 直立式服务器(塔式服务器)：

为可独立放置于桌面或地面的服务器，大都具有较多的扩充槽及硬盘空间。无需额外设备，插上电即可使用，因此使用最为广泛。

(二) 机架式服务器：

为可装上机柜之服务器，主要作用为节省空间，机台高度以1U为单位，1U约44mm，因空间较局限，扩充性较受限制，例如1U的服务器大都只有1到2个PCI扩充槽。此外，散热性能成为十分重要的因素，此时，各家厂商的功力就在此展现了。缺点是需要有机柜等设备，多为服务器用量较大的企业使用。

(三) 刀片服务器：

可算是比机架式服务器更节省空间的产品。主要结构为一大型主体机箱，内部可插上许多卡片，一张卡片即相当于一台服务器。当然，散热性在此非常重要，往往各家厂商都装上大型强力风扇来散热。此型服务器虽然空间较节省，但光是主体机箱部份可能就所费不赀，除大型企业外较少使用。

了解了服务器的种类之后，如何能选购一台适用的PC服务器呢我们可以从下列几方面来考虑：

1 稳定性能：

这是服务器最重要的因素之一。然而，对许多人来说，“稳定”似乎是个十分抽象的名词，似乎每一家服务器厂商都在强调自己的产品十分稳定。其实，“稳定”并非完全没有脉络可寻，也并非贵的产品即是稳定者，笔者提供一些小技巧以供参考：

(1) 整体组装品质： 通常较有规模的厂家所组装的产品，有一定的品管及制造流程，因此，若可打开机箱观察，便不难发现若是布线凌乱，机箱用料单薄，组件吻合度不佳或CPU， 内存及硬盘无原厂保固贴纸等，就绝对不该将之列入考虑范围。

(2)良好的散热设计： 服务器大多需要长时间运作，因此良好的散热性能是十分重要的。散热性能可以由厂商数据，散热风力强度或实际测试得知，散热良好的服务器往往有着较佳的稳定性能。

(3) 承诺售后服务内容： 对自己所出品的产品有信心的厂家，通常会提供较好的服务内容，

(4)整体口碑： 通常服务器产品口碑十分重要，选择有人推荐的品牌或市场上较老的品牌也是一种办法。但是，有时也会有新的品牌或产品也十分优良的，这些就要靠一些专家的推荐或试用测试。

(5)权威性评比推荐： 一些权威性的杂志常常会有一些评比，也不失为一种参考依据，但最主要的还是要看一些实际运行性能测试，并多比较相关报导，才容易获得客观的意见。

(6) 实际测试： 如果可能的话，最好能先购买少量产品进行测试，安装欲使用的软件，并且可以长时间运行看看。服务器应该要能够长时间运行，最好去网站上下载一些测试软件，实际运作以观察其稳定度如何？

2 升级维护成本：

许多品牌服务器可能在购买时总价并不高，但却有着十分可观的升级维护成本。比方说，在一些国外品牌的服务器部份，往往为了提高市场占有率，将开始拥有成本压的很低，但却在一些日后升级的配件部份，如CPU，内存，硬盘，磁盘阵列卡…等十分昂贵，另外，在其原厂保固期到期后，其续约的维护成本亦十分昂贵，造成类似“买车容易养车难”的窘境。因此，这也是一个需要考虑的部份。

3 厂家研发制造实力：

许多厂家都推出PC服务器产品，有些价格也十分便宜，但使用者真正该考虑的应该是厂家本身的实力如何。一般来说，国际厂牌往往较具有实力，研发经验也较丰富。重要的是，厂商自己本身要有经验丰富的研发团队。然而，近年来由于竞争激烈，PC服务器价格下降不少，因此几乎大多数的外商品牌之PC服务器都是由其它厂商代工，因此，考量这些品牌的服务器时，就应该排除对品牌的迷信了解其代工厂的实力及研发能力，来考量选购标准，毕竟，我们真正买到的是代工厂的产品，只是挂上品牌罢了。

4 解决问题的能力：

虽然许多外商在研发技术方面不差，但往往因为研发部门大都在海外，当客户发生问题时，需由当地销售据点反应至国外总部， 这样一来其反馈速度必然受到影响，而国内厂商的研发机构层次相对而言没有如此复杂，是可以优先考虑的对象。

综观以上各点，选购一台好的PC服务器，最重要的还是符合自己的需要，以及稳定度和售后服务的保障，当然，最有效的方式，无疑是架构一个仿真的环境，实地加以测试运作，才是最保险的方式。消费者也应该站在较为理智的立场，根据各项要点加以评估，千万不要只是对品牌盲目的迷信，而采购了一台十分昂贵，品质却没有比一般品牌高出多少的服务器。

关系型数据库简介关系型数据库以行和列的形式存储数据，以便于用户理解。这一系列的行和列被称为表，一组表组成了数据库。用户用查询(Query)来检索数据库中的数据。一个Query是一个用于指定数据库中行和列的SELECT语句。关系型数据库通常包含下列组件：客户端应用程序(Client)数据库服务器(Server)数据库(Database)StructuredQueryLanguage(SQL)Client端和Server端的桥梁，Client用SQL来象Server端发送请求，Server返回Client端要求的结果。现在流行的大型关系型数据库有IBMDB2、IBMUDB、Oracle、SQLServer、SyBase、Informix等。关系型数据库并不是唯一的高级数据库模型，也完全不是性能最优的模型，但是关系型数据库确实是现今使用最广泛、最容易理解和使用的数据库模型。大多数的企业级系统数据库都采用关系型数据库，关系型数据库的概念是掌握数据库开发的基础，所以本节的问题也成为NET面试中频繁出现的问题之一。所涉及的知识点关系型数据库的概念关系型数据库的优点分析问题关系型数据库的概念所谓关系型数据库，是指采用了关系模型来组织数据的数据库。关系模型是在1970年由IBM的研究员EFCodd博士首先提出，在之后的几十年中，关系模型的概念得到了充分的发展并逐渐成为数据库架构的主流模型。简单来说，关系模型指的就是二维表格模型，而一个关系型数据库就是由二维表及其之间的联系组成的一个数据组织。下面列出了关系模型中的常用概念。关系：可以理解为一张二维表，每个关系都具有一个关系名，就是通常说的表名。元组：可以理解为二维表中的一行，在数据库中经常被称为记录。属性：可以理解为二维表中的一列，在数据库中经常被称为字段。域：属性的取值范围，也就是数据库中某一列的取值限制。关键字：一组可以唯一标识元组的属性。数据库中常称为主键，由一个或多个列组成。关系模式：指对关系的描述，其格式为：关系名（属性1，属性2，…，属性N）。在数据库中通常称为表结构。关系型数据库的优点关系型数据库相比其他模型的数据库而言，有着以下优点：容易理解：二维表结构是非常贴近逻辑世界的一个概念，关系模型相对网状、层次等其他模型来说更容易理解。使用方便：通用的SQL语言使得 *** 作关系型数据库非常方便，程序员甚至于数据管理员可以方便地在逻辑层面 *** 作数据库，而完全不必理解其底层实现。易于维护：丰富的完整性（实体完整性、参照完整性和用户定义的完整性）大大降低了数据冗余和数据不一致的概率。近几年来，非关系型数据库在理论上得到了飞快的发展，例如：网状模型、对象模型、半结构化模型等。网状模型拥有性能较高的优点，通常应用在对性能要求较高的系统中；对象模型符合面向对象应用程序的思想，可以完美地和程序衔接，而不需要另外的中间转换组件，例如现在很多的O\RMapping组件；半结构化模型随着XML的发展而得到发展，现在已经有了很多半结构化的数据库模型。但是，凭借其理论的成熟、使用的便捷以及现有应用的广泛，关系型数据库仍然是系统应用中的主流方案。

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