Forrester首席分析师谈Net5.5G数据中心网络

Forrester Research首席分析师Andre Kindness谈及AI对数据中心网络的影响，指出面临性能、扩展性与编排管理三大挑战。关于数据中心功能协同，传统通用架构已分化为通用计算、高性能计算（含AI）、存储网络三大差异化区域，三者需专业化管理且深度融合。对于多厂商、多数据中心战略，其优势在于提升系统可靠性、增强企业竞争力与保障业务灵活性，构建统一管理系统实现全网络IP Fabric一体化管控以应对异构复杂性。

核心观点

Q1：AI大模型的快速发展和应用，对数据中心网络带来了哪些挑战？

我们观察到主要存在三类挑战：一是网络性能，AI模型数据量激增（如ChatGPT 3到4，数据从45TB增至38PB），需在服务器间高频传输海量数据，10G/40G带宽已不足，需升级至200G及以上以支撑跨集群数据合成。二是扩展性，数据传输时效性强，需突破单链路限制，通过多链路负载均衡与系统协同，实现数据快速、无差错、低延迟传输。三是系统自身的编排管理，AI环境零中断要求近乎100%的可靠性，配置更新、固件升级等操作需精准管控，对传统网络是剧烈变革。

Q2：企业数据中心通常需要承载通用算力、AI/HPC算力和数据存储等功能，这些功能如何区分和协同，以支撑企业的数字化发展和AI的应用？

传统数据中心为通用架构，如今分化为三大差异化功能区域并需融合：1.通用计算：管理应用、合成数据，向用户提供服务，承载核心敏感业务。2.高性能计算（含AI计算）：专注内部数据合成与预测，对低延迟、数据处理速度要求严苛。3.存储网络：负责数据存储安全，是前两者的核心支撑。而融合关键在于：数据中心向专业化、动态化转型，将三者作为独立领域管理，同时推动存储区域融入以太网，实现三大功能协同，支撑企业数字化与AI应用。

Q3：企业数据中心采用多厂多DC战略有哪些优势？如何解决异构带来的复杂性挑战？

在混合云环境中，计算、存储所用的平台及其配套网络，往往与企业自身网络并非同一体系，异构连接已成常态。再叠加边缘节点、遗留系统导致的新增数据中心等因素，异构环境更难避免。这种战略的优势主要有三点：1.提升可靠性：避免单一厂商故障引发全业务多米诺效应，分散风险。2.增强竞争力：整合多厂商顶尖技术（如混合云资源与自有网络搭配），打造适配业务的最优架构，延伸至园区、远程办公场景。3.保障灵活性：可快速响应业务变更，按需替换组件适配发展。应对异构系统复杂性的核心，是构建统一管理系统，将多厂商、多数据中心的异构环境视作整体管控，通过跨设备通信能力实现全企业网络IP Fabric的一体化管理。

即将到来的UBBF2025，将带来哪些新的变化和发展？我们拭目以待。