一个数据中心机柜到底能放多少个服务器？

机柜是数据中心机房的一个重要组成部分，机柜的作用就是方便安装固定服务器和IT等设备，且给这些设备提供方便且美观的布线系统，同时还能提供安全保护等等。

一个数据中心机柜能放多少服务器是取决于多方便因素，例如一个数据中心采用的是42U高的标准机柜，而采用的是2U高550W的服务器。可以采用下面两种方案：
一：如果按照按安装空间来放置服务器，那么一个机柜最多能放置的服务器数量为42U/2U=21（台）。

二：考虑到运行环境的维护方面的问题，比如温度不能太高，为了方便保持服务器的运行环境，方便服务器的制冷，建议一个机柜的总功率不要超过10KW。

按照这个总功率的限制来计算一个机柜的服务器安装数量就为

101000W/550W=18（台）。

10KW总功率的机柜是高热密度的布置方式，对制冷要求很高，所以如果空间允许一般不建议放置那么高热密度的机柜，一般建议总功率3KW-6KW的机柜放置方案（3KW的较多），如果是3KW的话，那么一个机柜的服务器安装数量就是31000W/550W=5（台）。

数据中心是企事业单位用来存放其关键应用程序、数据的空间和物理设施。
数据中心设计的关键组件包括路由器、交换机、防火墙、存储系统、服务器、监控设备和各种类型应用程序。现代数据中心与以前大不相同，基础架构已从传统的本地物理服务器转变为支持跨物理基础架构池的应用程序和工作负载的虚拟网络，并进入多云混合环境。数据中心核心组件包括路由器、交换机、防火墙、存储系统、服务器、监控系统和应用程序。

数字技术与实体经济的加速融合，正在为经济 社会 的持续 健康 发展注入新动能。

国务院印发的《“十四五”数字经济发展规划》提到，数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是促进公平与效率更加统一的新经济形态。

尤其是数字经济发展速度之快、辐射范围之广、影响程度之深前所未有，正推动生产方式、生活方式和治理方式深刻变革，成为重组全球要素资源、重塑全球经济结构、改变全球竞争格局的关键力量。

统计显示，2020年，我国数字经济核心产业增加值占国内生产总值（GDP）比重达到78%。到2025年，这一比重预计将达到10%。

而在推进数实融合的过程中，算力作为数字经济时代的关键生产要素，也成为挖掘数据要素价值、推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。

浪潮信息、IDC和清华大学全球产业研究院3月17日联合发布的《2021-2022全球计算力指数评估报告》（以下简称报告）指出，数字技术走向大规模应用的决定性因素是算力，因为每一项新技术的落地应用，背后都是庞大的算力资源做支撑。
报告研究表明，国家计算力指数与GDP的走势呈现出显著的正相关。当计算力指数平均每提高1点，国家的数字经济和GDP将分别增长35‰和18‰，而且该趋势预计在2021-2025年将继续保持。

不仅如此，当一个国家的计算力指数达到40分以上时，计算力指数每提升1点，对GDP增长的推动力将增加15倍，而当计算力指数值达到60分以上时，计算力指数每提升1点，对于GDP增长的推动力将提高到3倍，对经济的拉动作用变得更加显著。

这里的计算力指数模型是由计算能力、计算效率、应用水平、基础设施支持四个维度构成。以此进行的计算力指数国家排名结果显示，2021年，美国和中国分别以77分和70分位列前两位，处于领跑者位置。

而追赶者国家得分在40分到60分区间，包括日本、德国、英国、法国、加拿大、韩国、澳大利亚；得分低于40分的为起步者国家，包括印度、意大利、巴西、俄罗斯、南非和马来西亚。

与2020年相比，上述国家除南非外，算力评分均有所提升，但各国家所属阵营的划分并未发生变化，这在一定程度上反映出，虽然各国间的算力竞争愈发白热化，但是，全球各国算力竞争格局已初步形成。

在这些国家中，中国是过去一年算力指数增幅最大的国家，达到135%。其中在计算能力方面，中国的AI计算发展更是领跑全球，AI服务器指数规模同比增长445%，也首次超过美国位列全球第一。

李东红进一步指出，首先，算力资本作为一种新生产投入能够与传统物质资本形成互补效应。比如在对算力进行大量的产业化投资时，需要进行软硬件方面的建设，而算力相关产业的快速发展，也会催生出新的产业、业态和发展模式。

同时，算力资本能够以创新的知识和技术改造传统物质资本，促进资源的利用效率或者劳动利用率进一步提升，进而提升传统资本的边际收益。

其次，算力资本增长会产生正网络外部性效应和溢出效应。从基础设施的角度而言，加大对数据中心等算力基础设施的投资，将进一步增强算力资本与传统物质资本之间的互补效应和协同效应，提高一国生产物品和服务的能力，提升数字经济在国民经济中的比重，最终促进潜在GDP增长并提升整体经济发展水平。

最后，研究数据显示，一国增加对算力的投资比重，会进一步提高稳态经济增长率，这也说明算力作为一种新技术进步因素，其对经济发展的影响具有加速作用，所以加大算力的投资可能带来一国经济发展水平的跃升。
而在算力建设的过程中，加大对数据中心等算力基础设施的投资，是一项重要举措。

从供应方角度，计算更多是CPU主导，但智算偏向于特定的计算模式，这时候需要加入GPU以及一些专用处理器来实现。

张东提供了一个预估数据，未来对一个大模型训练所需的算力，可能每三四个月就需要翻一番，这意味着一年就要增加10倍。

而从应用端，算力的供给也亟须提升。比如VR产业经过多年的发展，仍未进入成熟期，一个很重要的原因就是算力支撑还不够。所以，接下来如何满足日益多元化的智算需求，就需要大力发展智算中心。

张东表示，数据中心未来的演进形态是智算中心，而智算中心必须具备三个特点，即开放标准、集约高效、普适普惠。

其中，“开放标准”要求数据中心从硬件到软件、从芯片到架构、从建设模式到应用服务都应该是开放的、标准的；“集约高效”要求数据中心的建设要有超大规模，要采用领先的技术，保证自身的先进性；“普适普惠”则要求数据中心发挥基础设施的 社会 价值，服务大众。

目前，在国家的统筹布局下，全国一体化大数据中心体系已完成总体布局设计，“东数西算”工程也已全面启动。根据规划，我国将在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，同时还规划了10个国家数据中心集群。

对此，张东称，智算中心不仅包含算力基础设施，还有算法基础设施。算力基建化只是第一步，接下来，还需要加强算法基础设施建设。“只有实现算法基建化，才能让更多的企业享受普适普惠的智算服务。”

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近日，国家发展改革委等部门联合印发文件，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”已成为国家级战略工程，浩浩荡荡地站上了 历史 舞台。

“东数西算”被认为是继“南水北调”“西电东送”“西气东输”之后的又一重大基础设施工程，将成为“新基建”的新抓手。具体而言，“东数西算”就是将东部产生的数据和需求，放到西部数据中心去计算和处理。这有利于为数据中心提供源源不断的可再生能源，大幅降低其运行维护成本，同时能够推动中国数字经济和西部地区发展。

乘着“东数西算”的政策东风，存储、计算产业也将迎来巨大的发展机遇。其中，基于分布式存储架构的SDS（软件定义存储）作为先锋力量、“热门选手”，天生具有可扩展性以及灵活性，必然会为新基建时代带来革命性的数据储存手段。

然而，机遇往往与挑战并存，一个不能忽略的问题是，随着东数西算工程纵深推进，存储需求激增，同时5G、AI、云等技术加速更迭的背景下，与之相伴而生的SDS由于还在沿用十年前的技术，也必然需要同频进化。

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被行业拥簇的SDS（软件定义存储）

2013年，“软件定义一切”被首次提出时，还是个令人怀疑的技术畅想。尤其是当它与存储绑定在一起，在一些传统储存厂商眼里是不着边际的。但事实证明，SDS(软件定义存储)的诞生，不仅优化了传统存储的弊端，并在日后的十年里逐渐繁荣。

根据IDC公布的2021年三季度中国软件定义存储(SDS)市场报告显示，前三季度中国SDS市场获得高速增长,市场规模同比增长54%，成为中国存储市场的增长引擎。早就发布过软件定义是趋势的Gartner预测，到2024年，全球50%的存储容量将以软件定义存储的形式部署，包括本地部署或在公有云上。

SDS在市场上的狂飙突进，一方面是基于创新技术。近几年，由于数据爆炸式增长，存储系统的软硬件紧耦合设计严重地限制了存储技术的发展，而软件定义存储则可以实现软硬解耦，让硬件成本尽可能的降低，使得软件发挥更大价值。通过软件的设计，来决定存储的性能和边界，不用再受硬件设备、服务器的限制。其方向在于帮助用户在传统数据中心或云内实现存储资源的池化和服务化，以及在多云之间实现数据的统一管理和自由流动。

另一方面，是源于 历史 的进程，被时代选择。随着云计算、大数据和人工智的发展，非结构数据爆发式增长——文本、图像、影视、超媒体等，面对这些数据，传统存储方式难以招架，而SDS存储正是包含针对文件的存储、对象的存储，自然就成了相关行业的首选。此外，企业云化在近几年成为了主流。在上云浪潮下，不同种类业务在池化的资源池中拿到相匹配的资源。这种业务场景天然适合软件定义存储的分布式架构、软件定义、水平扩展、基于统一存储引擎向上提供多种接口等特性。

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SDS已站在新十年的转弯处

带着这样的优势，伴随着行业的拥簇，SDS转眼已来到新十年的转弯处。周遭环境飞速变化，数字浪潮奔腾汹涌，一些厂商、企业赫然发现，这个阶段的SDS竟然依然处于10时代，还在沿用十年前的开源技术，基于旧的硬件架构设计，似乎已无法更好的应对未来的新兴需求。

例如，与10多年前相比，现在的存储硬件、网络以及相关的技术方案已经发生了很多的变化，如果在软件层面不做出新的变革，数据存储系统就无法发挥出最大的价值。

还有介质方面，存储已经实现了大规模的从机械硬盘向SSD固态硬盘的过渡，由此带来了超高的IOPS、超低的时延；网络的提升更是惊人，100G已经司空见惯，400G也已经渐行渐近。

当然，也面临着“云”的追赶。我们都知道，目前，企业云化已经成为必答题，云的发展日新月异，从私有云到多公有云、边缘云、分布式云，企业选择上云的部署方式越来越多元，数据可能存放在任意的地理位置，存储平台需要构建全局统一的存储资源池，让数据在多数据中心、混合多云和边缘中按需流动，这都是目前SDS10需要突破的挑战。

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触摸存储未来的轮廓，ExponTech抢先迈向SDS20

作为数据基础设施整体解决方案提供商—ExponTech华瑞指数云率先提出SDS20概念。在ExponTech看来，SDS从10需要迈向20时代，进化为20后，会为行业带来眼前一新的改变。

比如，SDS 20将支持可组合式架构，整合私有云、多个公有云，边缘云中的存储资源，提供不同IO模型，不同性能和可靠性要求以及许多种协议接口(iSCSI、S3、POSIX、NFS、CIFS、CSI、HDFS等)的自由组合及灵活部署使用。

还有，SDS20将与云原生高度协同。无论在计算、网络、数据亦或业务的层面，都可以按照云原生的架构模式、部署模式和运营模式，实现与时俱进的进化。SDS 20需要按照云原生的方式，支持和适配企业云原生应用的发展。

最后，具备向上服务能力。SDS20在做好基础存储的服务、流动的同时，还会向上管理数据库，分发数据，帮助企业解决数据孤岛问题。

不仅如此，ExponTech认为，SDS20未来近乎要实现一个飞跃式的革新，是需要在引擎和架构方面做出全新的设计。

由此，ExponTech前瞻性地发布自主研发的新一代分布式数据存储引擎WiDE。和其他存储相比， WiDE既可以提供多池架构下的IO调度和数据流动，企业可以存储海量非结构数据，也能存储要求高性能高可靠的结构化数据，还可以做高性能的数据分析，真正实现数据原生于一个数据平台上，只保留一份数据却可以被各类应用以各种接口访问，避免各种数据孤岛和数据复制拷贝带来的问题。

此外，WiDE还全面覆盖数据新基建创新型应用场景。在覆盖现有分布式存储产品SDS10的主流业务场景之外， WiDE能在高性能数据分析HPDA、高性能云主机、高性能数据库底座、混合多云数据平台等业务场景发挥作用，弥补之前高端应用场景下吞吐和时延的缺陷。

引擎WiDE的问世，将会在SDS20时代更好地帮助企业应对数字化时代面临的业务快速迭代升级的需求，推动企业智能化。未来，ExponTech也将会打造更多前沿存储产品，助力国内数据存储和国产系统软件的发展。

伴随着对SDS20的展望和引擎WiDE的无限可能性，未来之窗的纱帘正在缓缓拉开，我们对于数字世界广阔前景的想象，变得更为具体可感了。

END

伴随着互联网的发展快速，就离不了网络服务器的支撑点，如今对IDC大数据中心主机房的需求也愈来愈多！网络服务器归类规范有很多，尤其是目前网络服务器类型愈来愈多，作用也更加强劲，无论是依照主要用途作用，或是依照构造都是有一定的种类规范。下边咱们来说一下网络服务器都有哪些归类。
1按运用层级区划为新手入门网络服务器、调研组级服务器、单位级服务器和公司级服务器四类。
(1)新手入门网络服务器
(2)调研组级服务器
(3)单位级服务器
(4)公司级服务器
2按网络服务器的处理器架构（也就是网络服务器CPU所运用的计算机指令）区划把网络服务器分成CISC构架网络服务器、RISC构架网络服务器和VLIW构架网络服务器三种。
(1)CISC构架网络服务器
(2)RISC构架网络服务器
(3)VLIW构架网络服务器
3按网络服务器按应用领域区划为通用性网络服务器和专用网络服务器两大类。
(1)通用性网络服务器
(2)专用网络服务器
4按网络服务器的主机箱构造来区划，能够把网络服务器区划为“台式一体机网络服务器”、“机架式网络服务器”、“服务器机柜式网络服务器”和“刀式网络服务器”四类。
(1)台式一体机网络服务器
(2)机架式网络服务器
(3)服务器机柜式网络服务器
(4)刀式网络服务器

“不冒烟的钢厂”年用电量占全 社会 用电2%左右，耗电量增速连续多年在10%以上——

近日，工信部、国家发改委等六部门公布了44家2021年度国家绿色数据中心。其中，通信领域、互联网领域分别有14家和19家，占比分别为318%和432%；公共机构、能源、金融领域的数据中心数量分别为5家、1家和5家。在通信领域入围的14家单位中，东部地区占据5席，其中江苏独占3席，分别为中国电信南京吉山云计算中心二号楼、中国移动长三角（南京）数据中心和中国电信苏州太湖国际信息中心。

国家评选绿色数据中心，其背后是节能和能效提升等方面的考量。数据中心作为“不冒烟的钢厂”，其能耗和环保等方面的问题随之进入大众视野。

各地竞相布局

大数据中心除了具备数据存储的功能外，还有进行数据云计算的功能，为海量数据的分析和处理提供了强大算力。南京邮电大学数字经济研究所所长、江苏省信息化专家委员会副秘书长姚国章教授表示，如同马力之于农业时代、电力之于工业时代，算力已经成为数字经济时代的核心“底座”之一，推动着大数据中心从“瓦特”向“比特”的转化。这不仅为各行业“上云用数赋智”提供了基础性支撑，也为数据这一新生产要素的自由流动创造了可能。一项研究报告的量化数据显示，计算力指数平均每提高1个百分点，数字经济和GDP将分别增长33‰和18‰。因此，大数据中心近年来成了“香饽饽”，不少地方竞相投资建设。

2021年12月，国务院印发《“十四五”数字经济规划》，其中明确提出数据资源是目前数字经济深化发展的核心引擎，对于数字经济的统筹规划和对数据要素的高效利用是我国“十四五”期间重要的发展方向之一。

今年2月17日，“东数西算”工程正式全面启动，8大国家算力枢纽节点和10个国家数据中心集群完成布局，这是我国继南水北调、西电东送、西气东输后的第四大跨区域资源调配的超级工程。根据实施方案，将依托京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝城市群，以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等全国算力网络枢纽节点，统筹规划大数据中心的建设布局，引导大数据中心适度集聚并形成数据中心集群，且在集群之间建立高速数据中心直联网络，最终形成以数据流为导向的新型算力网络格局。

“东数”为何“西算”

大数据中心“一哄而上”、“东数西算”热背后的能耗和环保等问题，也随之浮出水面。大数据中心自身绿色发展的问题，越来越引起国家有关部门和地方政府的重视。

大数据中心大量的IT设备、供电设备及制冷设备，需要消耗庞大的电能。因此，大数据中心又被称为“不冒烟的钢厂”。中国信息通信研究院数据显示，2020年全国数据中心耗电量约760亿千瓦时，占全 社会 总耗电量（75110亿千瓦时）的1%。折算为二氧化碳排放量，2020年全国数据中心二氧化碳排放量近4000万吨。最新的统计显示，当前我国各类数据中心年用电量已占全 社会 用电的2%左右，耗电量增速连续多年保持在10%以上。我国很多大数据中心的电能利用效率（PUE)大于22，远高于国际先进水平。

实际上“东数西算”工程背后，也是国家节能和能效提升等方面的考量。江苏红网技术股份有限公司总经理陈军介绍，“东数西算”通俗地讲就是把东部的数据送到西部进行存储和计算。我国东部地区经济发达、人口密度大，对数据要素的产生、存储和处理需求高，但建设数据中心需要大规模的土地，同时会产生大量的能源消耗以及碳排放等问题。我国西部的一些地区风能、太阳能等绿色能源丰富，许多地区气候凉爽，也有利于数据中心进行机器散热、减少耗电、节省成本。在西部地区发展数据中心，承接东部算力需求，不仅能够解决东部地区能耗指标紧张、电力成本高、大规模数据中心开发空间受限等问题，还能把西部地区丰富的可再生能源、可利用荒地进行充分利用，同时提升区域绿色能源利用比例，就近消纳西部绿色能源。

姚国章教授认为，“东数西算”项目优化资源利用率的同时，也给西部地区在数字经济浪潮下带来新的发展机会。以实施“东数西算”工程为抓手，通过数据流引领带动资金流、人才流、技术流等跨区域流通，有助于打通我国东西部数字经济的大动脉，是实现产业聚集、区域均衡发展的重要路径。

在“东数西算”的大背景下，绿色低碳的数据中心建设也提上日程。数据中心绿色高质量发展，不仅有利于企业降低能源消耗造成的运行成本，更是促进我国碳中和目标的实现和绿色能源战略实施的必经之路。南京大学计算机系黄宜华教授介绍，目前我国各大数据中心的服务器耗电量依然巨大，经常出现一个机房成千上万台服务器满负荷运作的情况，服务器的高负荷运作在消耗巨大的电量。要如期完成碳达峰、碳中和的目标，各级政府和市场各方对一体化推动大数据中心协调发展的呼声渐高。一方面，亟须改进大数据中心的建设布局、发展模式，推动大数据中心向绿色高效、集约化发展转型；另一方面，要加快推动数据中心、云、网络之间的协同联动，避免形成数据中心“孤岛效应”，提高资源的整体利用率。

江苏的“绿色”样板

作为此次江苏当选国家绿色数据中心的三家单位之一，中国电信南京吉山云计算中心二号楼设计机柜超1700架，年总用电量约15000万千瓦时，电能利用效率（PUE）2021年为13，远低于东部地区平均能耗水平。在东部地区数据中心整体能耗高的大背景下，吉山云计算中心是如何走上绿色发展之路的呢？该中心负责人介绍，首先，为了实现节能目标，中心秉持“绿色设计先行”的理念，采用水冷式中高水温中央空调制冷系统。80%的机房采用水冷列间空调，冷冻水直接进入机房换热，减少中间损耗。20%的机房安装热管背板空调，在保证核心机房不进水的前提下，减少压缩机损耗。同时，尽可能采用自然冷源。设置板式换热器，冬季采用自然冷源，根据室外温度灵活调整冷冻水系统的供回水温度，增加自然冷源的利用时长，减少冷机启动时长，有效降低空调系统能耗。其次，中心完善能源管理系统，提供可实时显示各系统及主要设备能源使用情况的节能分析手段，通过能耗分析发现数据中心存在的节能盲点，有针对性地提升数据中心节能水平。

此外，中心还建立健全了能源管理制度，使用节水型用水器，开展第三方节能诊断与评测，进行综合节能技术改造等。经过一系列措施技术和管理创新，二号楼电能利用效率（PUE）由2019年的141优化为2021年的13。中国电信南京吉山云计算中心负责人表示，未来吉山云计算中心还将继续积极响应国家建设低碳数据中心要求，在园区使用光伏、储能等绿色节能技术，并力争在2025年以前将PUE降至125，有力支撑“东数西算”长三角国家枢纽节点建设。

暗战中的机遇与挑战

“东数西算”不是简单地将东部的算力需求全部搬到西部，而是需要根据数据存储地以及算力的需求匹配相应的枢纽节点，实现资源配置中的效能最优化方案。“东数西算”的背后，一场智算中心的争夺战其实早已拉开序幕。 科技 部在2020年年底发文称，人工智能计算中心是智慧城市的“新基建”，是一个非常重要的基础设施。从2020年开始，全国掀起了智算中心的建设热潮，算力的竞争已成为城市之间暗中角力的一个重要领域。据统计，从2021年1月1日到2022年2月15日，全国共有至少26个城市在推动或完成当地智算中心的建设，其中就包括南京智能计算中心。

今年2月，“东数西算”上升为国家战略，国家发改委等部门确定了8个国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。国家发改委等部门在《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》等文件中指出：“原则上，对于在国家枢纽节点之外新建的数据中心，地方政府不得给予土地、财税等方面的优惠政策。”其背后透露出的对大数据中心进行集约化管理的信号十分明显，目的是解决数据中心行业目前存在的资源错配、能耗高、电力使用效率低等问题。对此，姚国章教授认为，江苏和南京在这方面机遇与挑战并存。

南京有南京大学等3所高校开设了人工智能学院，中科院计算所在南京建立了创新中心，姚期智院士率清华团队在南京建立了图灵人工智能研究院，创新工场AI工程院组建了南京研究院；寒武纪、浪潮、华为等多家国内知名企业助力南京数字化建设。目前南京已集聚人工智能企业近300家，核心产业规模超过60亿元，带动相关产业规模近800亿元。姚国章教授认为，江苏和南京具备在数字经济领域发力和作为的雄厚基础，以强劲算力助力长三角地区的算力枢纽节点建设，更好地汇聚产业生态，提升长三角人工智能产业的整体竞争力。根据《南京市打造人工智能产业地标行动计划》，到2025年南京人工智能核心产业规模将达到500亿元，带动相关产业规模5000亿元，发展成为全省第一、全国前三、全球有影响力的人工智能创新应用示范城市。

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