2017 OpenStack Days China不仅仅是中国OpenStack技术与方案的展示,更是汇聚了来自亚洲各国OpenStack大咖的技术趴!最全面的行业案例展示分享、最细致的讲解如何从开发到运维、最丰富的技术干货、最好的参会体验
非常荣幸今天我好像跨了界走了会场开了一个会,前面的两位大咖我非常佩服他们,他们能用半个小时的时间讲上百页的PPT,这个在我们公司是不允许的,给我半个小时我只能讲10页,我们基础设施层跟你们IT层真的是隔得天高地远。
今天我的标题是让《创新让生命绽放—Ecostruxure再一次为你改变》,是什么意思?今天既然来了,我跟上部会反映一下为什么要参加这个会。既然来了,我们其实是为大家云端服务的,在我们看实际上施耐德如果说往云靠,可能一个词更近一些,就是说“物联网”,也有人说物联网是传感器,施耐德通过187年的收购,我们比东来顺还要时间长一点。我们大概拥有几百个传感器,所以我们的传感器的应用基于上面的应用,可以给各位提供一些服务,比如说我们有专门感应热量的电量颗粒的都有应有,我们每个人手里的iPone手机传感器没有几个,苹果用很少的传感器服务了这么多用户,我觉得我们中国企业应该踏踏实实跟人家学习这方面。
说实在的,我们今天看你们贵圈有点乱,一会儿跟我们说云计算,我来之前看了一个文章说变物计算了,下午又到霾计算了。我们也可以跟大家分享一下,从我们的角度来看,我更愿意看工业4.0,更愿意看工业,踏踏实实给大家做一些边缘计算的服务,我们不管它叫云计算或者物计算,我们就叫边缘计算。施耐德也基于边缘计算进行了一些非常有限的研究和你们前面的大咖比起来可能非常的有限,但是也是我们表示对你们这个层的尊敬吧。
第一个,我们收到了两个完全不同的信息,从你们这个层映射到我们S层,映射到基础设施,我们有两个完全不同的信息。一个信息跟我说我们将来随着云的发展要非常蓬勃地发展,现在的数据量可能跟以后的数据量比起来简直是小巫见大巫,可能是数量级的激增,可能我们要给予大的公有云,甚至公有云和私有云集合建超大型数据中心,对我们这一层来说是一个巨大的技术变革,我们组织了几千个专家开始研究这个事,研究完之后,大概分了几类,你们可能有视频网站,像在我们卖钮扣最出名的城市里头还搞过游戏网站世界级的,这些我们看《纸牌屋》的时候可能会看原来我们可以和美国同步美剧,我们同步传播速度要求都是很高的,这对我们来说是好事,我们为此研发了很多方案,包括解决高密度制冷、高密度固电有很多研发方案,后来告诉我说,微软决定搞微云,很多人开始搞边缘计算,幸亏施耐德航行了187年的大船又留了一手,我们同时在边缘计算这边也进行了技术储备。
总的量我们就不多说了,我觉得你们都是行业内的人,我在你们面前说太多的数据没什么太多意义,总之未来的数量比恒河沙的数量还要多,每个人都可以拿出几个IT设备。关键是我们看到你们的变化以后映射到S层有哪些变化,刚才讲了一个词“边缘计算”或者叫“物计算”,我们留的冷灶留的技术,我们可能将来每一个超市、每一家智慧医院他们里面都应该有单独的边缘计算用于里面的一体化应用解决方案,这就是我们留的另一部分储备技术,专门为末端的基于带宽、基于快速相应、基于末端成本的优化角度来讲对边缘计算做的技术储备,还好,我们并没有过去光看超大型云,我们还做了这方面的技术储备。
具体来说从两个层面来讲,第一个,我们为超大型云储备了一些真正的白皮书和技术,如果说你愿意在你的微信里搜施耐德微信的公众站,你可以看到大概下载到100多篇的白皮书,包括里面有详细的图纸,会知道你怎么构建,刚才有一个大咖说他做的是1万个服务器,是吧?我们定义的超大型数据中心是多大呢?是一个中型城市电量数据中心,大概是40兆瓦,一台服务器是300瓦,你可以算一下40兆瓦,1兆瓦是100万瓦,你可以算一下,大概相当于我们的首钢全部的电量,这叫超大型数据中心,它的运维和管理技术也是完全不同的。
另外一个,应对我们的边缘计算的数据中心,我们早在十年前就提出了一体化柜的概念,我们现在做到什么程度?我们可以大概远程在美国可以帮助你关掉你在小山村里面的开关,如果它跳闸了可以充分复位,我们有一个远端的400人的专家库,可以帮你们诊断复杂性的事件,这个专家库相当于什么级别?拿协和医院比一下,很多人愿意把生命最后一次机会交给协和医院,你到协和医院去看病第一个叫一线大夫,我们称为L1,当一线大夫看不了你的病他自己会呼叫L2,L2是国家级的专家在本地,大概是元器件级的研发,全球有400位L3,他们可以帮你的云端设备一旦出现刚才讲的一台服务器一个硬盘它的时间、它的资产、它的温度、它本身的性能曲线,我们可以随时帮你看这部分。我不太同意有的人的说法,说资产本身是财务数据,实际上做一个好的运维,一个非常平滑的运维,它本身应该是让所有的团队你公司里边所有的团队都能够理解你做的工作,就是说你应该形成一个非常有效的数据流,这个数据流应该包括比如说我的一个服务器坏了,所有的信息应该到十年以后,它就应该退市,到三年以后应该出去,它的电量在你的虚机增减过程中须知是什么,应该告诉财务的同事,形成一个报表,下次你再跟他要钱批新的服务器的时候,他跟你能够达成共识,没必要瞒着他,你与其形成一个一个信息孤岛,不如打破,变成一个数据链的数据流,我访问过你们贵圈一个非常受尊敬的国内民族骄傲的企业,访问他们公司的数据流管理是非常好的,我不提它是谁了,以免它骄傲。
这一篇是我们施耐德在物联网这一层,我们一共覆盖了六个最重点的行业,这其中就包括基础数据中心这个行业,其他的还包括关键的医疗、交通,反正都是涉及到人命和巨大财产损失的行业。在我们看互联网实际上分三层,第一层实际上是我们所有的子系统和感知系统,刚才讲了我们既烧了云计算这个热灶,也烧了物计算这个冷灶,我们就留了两手为你们提供服务,第一个我们最上面的大平台,我们打通了一个叫Ecostruxure的大平台,它所有的作为战略决策,如果把刚才讲的几个设施,一个大数据中心,现在你敢称大数据中心都至少是2万平米的,放六七千机架、三四万台服务器的才叫大数据服务中心。所有的能源决策和安全决策,你的人员决策,都应该在上面做,但是为了面对物联网,我们底下第二层的每一个子系统它又能独立作战,比如说里面的一体化机柜,刚才我讲了,它里面的温湿度控制可以独立来控制,所以这个里面可以分成不同的两级。
我讲的这部分,可以讲最后三个云场景,现在我们支持最左边的超大型数据中心,也支持中间的边缘计算的区域级的比如说像万达Mall这种级别的中心,最后我们还可以通过你的手机来进行智能的微中心的管理。
大概是这样,我今天就介绍这么多。
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