2020年12月8日-10日，第十五届中国IDC产业年度大典在北京国家会议中心正式召开。作为数据中心云计算产业内知名的盛会以及IDC企业、电信运营商、互联网、金融、政府和厂商等产业上下游的高效沟通平台，与会嘉宾包括政府领导，行业专家和企业代表数千人。
在主论坛下午场，围绕”重新定义IDC——未来IDC的行业形态畅想“这一话题展开了一场精彩的圆桌讨论。中国IDC圈创始人兼CEO黄超主持本次会议，中国民生银行环境设备处处长储君、上海宝信数据中心有限公司总经理夏亮、北京易华录信息技术股份有限公司副总裁李更新、浪潮信息副总裁沈荣、万国数据高级副总裁汪琪、UCLOUD优刻得基础架构平台线技术副总裁王凯共同参与并进行了充分而深度的交流。
感谢大咖跟我们一起交流，是我们很值得期待的一场盛宴。IDC历来都是这个产业的风向标，我们去年的主题是“新基建、新产业、新格局”，我们探讨怎么迎接新基建时代，在这里怎样找到自己的位置、找到更多机会。今年我们没想到在新基建政策出台以后市场发生的变化，值得我们今天大家一起从变化中去洞察未来的趋势。
我们先简单用每个人用1-2分钟做个自我介绍。
储君：我在数据中心行业工作15年以上，来自民生银行，在银行业有10年多，一直是在数据中心这个领域工作。主要工作内容是负责民生银行总行以及各分支机构分行支行各数据中心的建设和运行。
李更新：大家好！我是李更新，来自易华录，30多年运营商从业经验，在IDC行业或者蓝光存储这个行业仅2年多，易华录是一家国有控股上市公司 ，从2017年开始，易华录从过去交通领域公司全面转型开始做“数据湖”，到目前为止在全国各个地方已经和市政府合作，建了30多个“数据湖”基地。
我因为有30多年运营商从业经验，主要负责易华录与运营商合作的业务，我们现在和三大运营商开展合作，和中国联通有十几个节点的合作建设，和中国移动的移动云即将在12月份要开通业务，和中国电信的业务也在洽谈之中，希望通过蓝光业务的推广，践行易华录“努力降低全社会长期保持大数据成本和能耗”的企业愿景。
沈荣：我是来自浪潮的沈荣。在浪潮负责所有服务器产品线，面向全球的。我本人在IT行业20多年，从最早PC为主，到后面的服务器很多年。非常高兴有机会和台上几位嘉宾一起交流，前面两位都是我们的合作伙伴，民生、易华录都有合作。
浪潮是国人的骄傲，中国第一台自己的服务器是浪潮做的，上个季度做到全球第二名，非常不容易的一件事情。浪潮秉持所谓“云、数、智”，云计算、大数据、人工智能方面做buildingblock，建筑模块供应商提供算力最基本的基础，包括软硬件基础。
IDC圈的活动非常好，“重新定义IDC”，有很多事情在发生，很高兴跟在座各位一起把新经济基础做得更好。
谢谢！
夏亮：我是上海宝信数据中心有限公司的夏亮，在数据中心干了20多年，但是做甲方运营也就8年。宝信云（音译）是2012年开始投入和运营的，到目前为止我们大概运营33000多机柜，今年面临全国扩展，希望有机会跟在座各位大咖、友商、朋友多交流。
汪琪：我是万国数据的汪琪。之前的经历非常简单，在银行待了5、6年时间，然后在万国数据待了近20年时间。经历了海明总说的从当年的IDC到现在新的IDC，从传统的托管的业务到现在“云、网、多云”，越来越多从IT视角希望给客户提供整体IT基础架构的资源和服务，今天有幸来到这里听一听各位大咖对IDC行业的意见深感荣幸。谢谢！
王凯：大家好，我叫王凯，来自UCLOUD，UCLOUD是一家云计算公司，2012年成立的，主要是做公有云。我们在公有云这个行业起步还算比较早，因为国内公有云差不多是从2010年开始起步的，我们创始人原来是在盛大云，今年1月份登陆科创板，是云计算国内的第一股。我之前主要负责IT基础架构，在数据中心这个领域自己的经验是比较新的，但是在IT基础架构和数据中心运营方面工作十几年，非常荣幸今天有机会跟各位大咖交流，希望多听大咖对行业的建议。同样，我们作为云商，也是数据中心一个重要使用者，在座各位都是我们的合作伙伴，我们想进行深度交流。
论坛主持（黄超）：我们这个阵容 跟上一环节不一样，上一环节跨界比较多，从资本、从产业，我们这一环节从金融、从用户比较多。今天重新定义有四个方面，第一方面，原来互联网基础设施重新定义为国家数字经济基础设施，这部分内容在上午吴部长、王书记、何博士给我们做了深度交流。第二部分，刚才杨波提到我们原来是卖带宽的电信资源业务，现在电信资源业务变成了产业资本、用户、产业界上下游大家一起合作运营生态的结构。
在上一环节提到过资本和产业，我们这部分主要有两个任务，第一个任务，原来以为的数据中心是在支撑互联网应用的，现在数据中心要支撑各行各业，所以我们第一个任务聊聊各行各业。第二个任务，原来数据中心都是单体的传统架构，未来是“超大机群+海量边缘”的架构，所以我们聊聊架构的问题。今天主要这两条主线，第一条主线，面向未来客户需求，数据中心怎么去做创新的这个话题，今天捋出一条主线，从我们比较传统的领域开始，金融业要求一直比较高，有很多规范需要我们去尊崇，现在在金融科技大背景下，金融业在做很多边缘性创新，请储总给我们聊聊金融业边缘计算场景的趋势。
储君：我是在银行，银行相对来说是一个相对保守的行业，虽然数据中心近些年在边缘计算、液冷方面新东西、新概念、新产品、新系统不断涌现，银行在这些方面步子迈得不是很大，但是也在不断探索。从银行角度，具备边缘数据中心的大框架和模型，为什么这么说？因为银行核心的是生产中心、灾备中心，但是它全国各地都有网点，广泛分布在全国各地的分行、支行，特别是支行，能够深入到街道、深入到居民区，这是数量庞大 。
以民生银行为例，我们的支行有1200多家，我们还只是一个中大型的股份制银行。那么对于国有大型银行来说，它们的支行网点都是几千家甚至上万家，广泛分布在人们生活的周围、工厂、矿区、身边，都有这样一些支行。伴随这些支行，相应就会有数据中心，在传统的数据中心从边缘计算角度来说，它是麻雀虽小，五脏俱全，它需要具备供电制冷的保障，同时它需要计算、需要存储、需要必要的安防、消防，它与大型数据中心相比，在这些方面一个不缺，但是它的级别较低。
在10年前，银行经历了从分散式到大集中，近些年来核心业务计算跟存储集中在总行端，支行的边缘设备和系统相对简单，这是它的一个特点。但是近些年来，随着移动互联、随着互联网科技的不断发展，各种新的业务形态、新的形态、新的产品、新科技手段的不断出现，比如在银行做一些银行业务识别时会用到人脸识别、声音识别、图像、实时视频传输、实时视频后台验证，这些业务都是随着近些年来科技手段提升而不断出现的新形态，这些新形态对我们广泛分布在各地的支行的边缘末端存储数据的交互和计算就提出了新的要求。原来末端很简单，现在这些新业务形态的出现，对末端这些功能要求要比以前不一样了。
从这个角度，我们也在不断探索新业态，同时在加强支行末端数据中心的规划和建设，在这个过程当中也在不断引进新的产品，一个是软件系统，还有一些硬件，还有供电、暖通、保障、环境，这些也在探索如何保障边缘数据中心或者支行末端数据中心更好承载，不断出现新的业务形态。从这个角度，我们银行是具备边缘计算的模式。
但是这种模式存在一些问题，因为各个支行不一样，有的地方支行条件比较简陋，有的城市支行条件比较好，从这些边缘数据中心的建设和运行角度确实存在一些问题。比如它的设备和系统参差不齐，导致维护难度会加大、故障率会加大。对支行末端数据中心维护人员力量不够，因为“大集中”造成了支行、分行的业务力量相对薄弱，从这点上也给我们不断有一些新的问题提到总行主管的这些人员面前 ，比如支行每年故障率从末端边缘数据中心PUS制冷故障率居高不下，这些让我们思考用什么新的维护手段 ，引入无人职守、机器人、自动扫描，引入标准化的产品、机柜、电源，去配置我们末端的数据中心，减少这种故障的发生，让这个产品统一化、标准化，让维护更简单。同时，在业务端，我们作为基础数据中心，最终的目的是承载业务的，随着业务的不断探索，我们在同步去考虑如何打造好我们末端的数据中心，去适配和承载不断变化的业务。银行的主要情况是这些。
论坛主持（黄超）：银行边缘的业务相对来说比较容易理解，因为我们大家日常生活接触得比较多。第二部分，我们往后看现在比较热的，就是云这块，云公司在全国布局大型的数据中心，我们看到阿里等等做得非常好，UCLOUD在乌兰察布也有自己数据中心的建设，它背后是样子的需求逻辑呢？请给我们聊聊对未来云化需求特征特别是云产品特征下数据中心的演进，您作为我们的核心用户，聊聊UCLOUD未来的规划对于数据中心是怎么想的。
王凯：谢谢主持人这个话题，这个话题很有意思，为什么这么说？因为最近在公有云行业里听到很多“软件定义一切”，我们也提出“软件定义数据中心”，今天主题是“重新定义IDC”，我也在思考这个问题。任何一个行业有重新定义、有变革式的发展会有一些触发条件，互联网、移动互联网发展近10年，它承载最核心的条件，包括触动我们坐在这里讨论话题，是信息革命带来的数据、算力和网络的高速发展，本质上是需求去触动的。
从云公司来看，对数据中心的需求本质上来看是基于计算、存储、网络、性能提升、成本下降，数据中心都是基于这个驱动的。
我们认为IDC这个行业有三个方面的特点：第一，它越来越有行业属性或者专业属性。为什么这么说？刚才说到，对于终端客户来说，它的一个很核心的诉求应该是算力、网络、存储成本的不断下降，除了基于摩尔定律，还基于技术、行业规模的变革。
对于数据中心来说，原来通用型数据中心在越来越大规模发展中逐渐被更加专业的东西所取代，比如现在的AI、5G、大数据集群、GPU集群，这些东西让数据中心的发展提出了跟一起截然不同的诉求。大家可以看到这段时间数据中心所有的新技术，包括之前说的液冷，包括能耗管理，它的核心都是针对这些具备一定行业或者技术方向的领域进行的突破。未来，相信随着细分领域不断发展，数据中心可能变成“中心型数据中心、高密计算型数据中心、冷存型数据中心、边缘计算数据中心，这些数据中心结合起来综合运营提供服务。
第二个特点，越来越有产业集群的效果。刚才说到UCLOUD作为一家公有云厂商，我们在乌兰察布、上海进行了数据中心的布局。我们觉得这个行业布局未来趋势会越来越有产业集群的趋势，乌兰察布等由于地理位置、气候等优势，地区效应相对前几年越来越集中了。过去我们基于这个技术更多看到高可用、能力的提升，但是现在行业集中以后，有些行业颠覆性的想法。刚才对面有个闭门会议，乌兰察布的费书记（音译）提到一个概念，他说他希望在乌兰察布数据中心集群大规模发展起来以后，能够将像柴发、冷机、蓄冷这些技术提炼出来形成新的产业，以往这些概念是不存在的，因为数据中心规格和标准本身要求它独立具备这些东西，但是现在随着产业集群，基地型数据中心大规模发展，这些东西也变得可能。
第三个特点，站在云上的立场，希望公有云的理念一切皆服务，AWS早期提出的“IaaS Saas service”放到数据中心是合适的，数据中心把IT基础设施、网络、存储、应用等组合而成，共同提供一个服务给客户。所以未来数据中心的行业发展，向着上游和下游都有一定的演进。从UCLOUD自己的发展来说，未来相当长一段时间内，基于数据中心本身，基于数据中心上层应用、上层IT基础设施，越来越多成为打包型的服务提供给终端用户，这也是前一段时间公司力推的，希望推进”云化数据中心“甚至”混合云化数据中心“的概念。希望我们的客户相对开放，看到数据中心内部原来黑盒子中看不到的东西，这对未来的行业和产业会产生一些更加深的变化。
论坛主持（黄超）：谢谢。接下来邀请夏亮分享工业互联网和数据中心。
夏亮：大家对宝信云的印象是给第三方提供服务的，给大家讲下宝信云的前世今生。宝信云在2012年承建的500个机柜给现在宝武集团的工业互联网来用的，随着后面2013年跟我们的大客户腾讯、阿里合作，规模越来越多。但是我们溯源的话，还是立足于服务钢铁 行业的工业互联网。
我们在2012年建了一个第一个数据中心服务于宝钢集团工业互联网的同时，我们在2015年就建了宝武集团工业互联网研究所，2015年是300多人。目前基于5G钢铁工业互联网应用场景已经举不胜举了。我们的做法是把钢铁 行业的设备、生产线、工厂、已经出厂的产品、供应商、客户紧密联系在一起，同时，把人、机、物、系统有机融合。我们基于这个前提，打造了最早讲的工业协同“，就是”钢铁制造云“，这张网当时大特点是把4G、5G网络和工业网络、工业软件以及顶层应用都有机整合在一起，包括控制系统。
第二方面，随着宝信云起来，把钢铁行业自动化、信息化以及云SaaS平台有效击穿，去年做的”人工智能云平台“为钢铁行业提供通用的人工智能算法和模型服务。另外，我们搭建了公用的人工智能训练的环境，把所有钢铁行业的资源和数据做了有效的整合。其中可以举两个例子，第一个例子，2019年是我们国内第一家获得境外 认可的”灯塔工厂“，我们在上海宝武集团用了600多台工业机器人，120台自动航车（音译），替换掉上海地区不锈钢特钢一些厂区的比较脏的比较乱的、具有危险性的、重复性的岗位 ，实现了钢厂的自动化。第二是在愕钢把258套自动化系统、33万个监控节点、280多个操作台、114个操作室，集中在一个集控珍惜生命，这是我们全行业唯一实现全工序集控中心。疫情期间，这发挥很大的作用，那时候专业技术人员流通 非常不方便，因为我们把所有的工序都集中化控制了，去年就成为了湖北地区的工业网红，这是我们在工业互联网的案例和场景。
传统互联网和工业互联网差别很大，连接对象不一样，对网络技术的要求（包括延时、数据安全性、可靠性、产业发展、行业壁垒、行业规范），除了做公有云，私有云是有很大压力的。讲一件事情，把工业互联网做得很好，能不能让首钢把自己的销售数据、生产数据放到云上？这是不可能的事。这是工业互联网比传统互联网发展慢的一个根本原因。但是我们也在迭代，做数据中台和服务中台的剥离，原来老说数据与业务剥离以后把所有的服务中台形成无代码、低代码甚至应用工具算法形成模型放在网上，这种数据放在本地，就可以规避很多数据安全性问题，也提高了数据处理效率。下一代在规划我们的产业互联网专署服务。
工业互联网未来的发展趋势一定是很好的，也是必然的，但是请允许给这个产业、给这个行业三五年时间。
论坛主持（黄超）：用三五年时间，大家一起来协同和共建。下面的议题到工业互联网AI这个领域。浪潮在超算领域做了很多创新和案例，沈总给我们谈谈未来AI需求数据中心的形态会是什么样的？在规模上有什么样的观察 ？
沈荣：人工智能、AI无处不在 ，今天讲“重新定义IDC”，浪潮在4月份提出一个概念，我们觉得数据中心原来就是计算，今天不能简单的计算，更多要智慧计算，所以我们提出了”智算中心“的概念。大家在问：智算中心到底是个啥东东？讲得很好有道理，但是仔细想想，又好像搞不清楚到底是什么东西。以后数据中心要有转变，更多考虑数据来了以后怎么去增值的事情，让它发挥更大的价值。
做到智算中心，有四个步骤必须要有：
一是生产算力。怎么生产人工智能的算力 ？这要求你的数据中心里面要有非常好的高性能的极限的称之为人工智能的AI服务器在这里面。当然，这个AI服务器不光是同构的东西，还有很多异构的平台，因为大家看到人工智能有各种各样不同的应用场景，视觉类的、人类自然语言交互类的，各种各样的东西。今天光一个GPU不是最佳做法，所以很多公司跑进来要做不同的人工智能的芯片，做完以后一定是个异构的设计。
我们怎么保证做出一个好的人工智能服务器？浪潮这方面有些独到之处，怎么证明这件事情？7月份时全球有一个”机器学习智能测试“，我们做出一个8个GPU卡的性能超过了英伟达公司自己用的16张卡的性能，我们比它做GPU卡做了更牛的事情，这里面有很多knowhow和技巧在后面，一是你的算力 得有好的机器沉淀出来。
二 是聚合算力，算力分布在各个地方，早上讲到了资源的解耦、池化，怎样把数据中心或者智算中心里基于人工智能的性能、算力能够聚合到一起，通过智能网络、智能存储相关做法把它集中在一起，这是特别重要的事情，合理的放到一起使用。
三是调度算力，调度算力很重要，因为不同的应用需要不同的算力，人工智能有不同场景，时间也不一样，不能说这个部署之后只能给它用，而别的用不了，这样很麻烦。我们做了一个应用叫”AI Station“，动态把人工智能算力分配到不同用户、不同场景里去使它匹配好。
四是输出算力的事情，人工智能要真正实现，需要两方面：一个事情是数据中心，第二个事情是懂业务、懂算法，这两个事情不行的话，光有数据也没用，是有搞不清楚的。所以我们有一个用机器帮你产生算法，你不需要人，不需要数据中心，也不需要太多算法中心。现在测试中，机器做出来的算法比人工的性能更好一些。
这四个步骤对我们来说是特别重要的事情，将来数据中心人工智能的算力方面要进一步的发挥出来。
上午一些嘉宾提到人工智能对各行各业、对数据中心本身运维方面有更好的帮助，而不是这么多机器、这么大规模的数据中心靠人去管理、去维护，这是不现实的，所以还要靠机器帮忙。我们很荣幸走在前面，但是浪潮 是一个赞成产业协同发展的公司，我们不是一家在做，再好的东西也要跟应用结合在一起，我们跟金融行业做很多它人工智能落地的事情，因为光有机器、有算法没有用，最终要回到用户当中去，所以不管是同行还是最终用户，都希望把人工智能智算中心这件事情从2020年开始有个好的起步和好的发展。
论坛主持（黄超）：AI在科技发展过程中总感觉是个终极问题。我们刚才聊了互联网、金融、云、AI等等，浪潮在AI领域做了很多工作和开创性东西，在座各位更想听到的是面向未来AI时代用户需求下，数据中心该准备什么、该做什么。
接下来进入第二部分，面向未来数据中心的形态，大家刚才讲了需求下面的业态是怎样的，那么形态是怎样的？请夏总，夏总在华东区域有超大规模集群数据中心，超大规模集群数据中心全生命周期运营中有很多实践和理解，跟我们分享一下在面向未来超大规模数据中心集群的运营该怎样去突破。
夏亮：关于市场分析，汪总比我们懂。我是搞运营的，今天的题目叫“重新定义IDC”，我从维度去看，近期跟很多客户搞运营的也在沟通，我们共同提到一个话题，先不讲什么叫“重新定义IDC”，先不把这个题目拉很大。大家关注一下，数据中心建设、运营，无非 是选址、设计、建设、运营这四个阶段，这四个阶段贯穿一下，发现就是六个字——安全、高效、节能。看，安全、高效、节能 的载体在什么地方？还是在运营。
所以我今天分享数据中心的超大规模运营、跨区域数据中心该怎么管理，这是会被未来数据中心行业重新被定义的。我们不用国标的，不用C2C的8302，大白话数据中心运营有四个维度：像华东用离心，到了华南连自然冷却都没有了，每家操作系统不一样，数据中心第一个要定义自己的SOP标准化作业流程，二是得有一套服务支持流程，不管是基于ISO20000万，还是自己定义工单流程，得有一个流程，所以第一个要做的是自己的操作系统。第二个是像一辆车一样，既想让它跑得快，又想让它省油，要定期给它做保养，我们叫”系统维护“。另外，你每天下楼要看轮胎有没有锭子，滤网堵不堵，虽然机房有监控，但是跑冒滴漏有些是看不到的，所以要预防性检测，有巡检、点检、高危巡检。除此之外，数据中心最后一道门是应急预案，应急预案要做到什么地步？当班的运维人员要赶启应急预案，他要知道在什么点起、怎么起。
第三类是预判研判，要对全生命周期做损耗判断。还有一个，对容量使用状况要进行判断，另外，对事故率、分布故障率做预判和研判、分析。
第四类是在安全节能。不管是超大规模数据中心还是全国部署的数据中心，都要做这四件事。这四件事怎么做？是一位客户提供的，就是”随需而动“。现在很多人做运营管理同时是单一的工单系统。大家不要忘了基于设备状况和设备负载率，所以未来数据中心管理一定围绕一个核心，它的方法论是什么？是击穿。我认为未来定义数据中心运营管理有一套好的方法论和好的管理软件，它从底层、从自动化控制把时序数据库的容量数据、实时告警数据、上端运营的操作行为相互耦合的一套操作系统。
未来分布式数据中心和大型数据中心最核心定义在什么地方？运营的管理系统。六分建设，四分运营，达到”安全、高效、节能“，在座是良好的运营管理体系，当然不可能不是软件，但是这套体系非常重要。有两个特色，第一个，你的场景和内容围绕我刚才说的四个维度，第二个，设备状况和运营体系是相互联动的，我们叫”极圈“（音译）。
论坛主持（黄超）：在大型集群和边缘协同时代，易华录在这个领域做了很多探索，更新总是行业非常资深 的专家，今天请更新总讲讲。易华录在全国有很多”数据湖“布局，有蓝光存储做集群+分布式的模式，这相对来说都比较超前。
李更新：非常感谢主持人给这个机会。我和同事在外面看了看展厅，到其他会议室听了听，又到这个论坛听了很多行业专家的演讲，包括前面几位领导的介绍和分享。IDC中心是从DC中心演化到IDC的，最早数据中心来自于银行业的需求，互联网大发展之后演化成IDC了。为什么说这段话？“重新定义IDC”就要了解过去。今天很多领导和大咖讲过去的IDC是什么样的、历史上的IDC是什么样的。
我有个不恰当的比喻，今天听了那么多之后，感觉IDC就像一个高能耗的冷库，为什么叫高能耗 的冷库？刚才夏总讲了三个词”安全、节能、高效“，前面美的空调专家讲”节能“，旁边会议室阿里云在讲液冷，都在讲如何节能降耗。IDC在全社会互联网化的形势之下，大数据在激增，对于IDC的需求量也在激增，出现了能源消耗和IDC急剧增长间的不平衡问题。
北上广深一线城市从前年对于IDC中心的供电指标、用水指标提出了极其严苛的要求，在一线城市这些IDC的经营者都感受到了。我说这段话 什么意思？国家从工信部、国家能源局、国务院机关事务管理局2016年发文，要求IDC必须走绿色发展的路子，提出明确的指标。今年春节前再一次三部委发文，要求在2021年所有的中大型IDC必须达到PUE值在1.4以下，这对于IDC都是一场大考。换言之，“重新定义IDC”其中一个重要的领域就是节能。
讲到节能 ，就得看看为什么IDC能耗这么高？我走过很多IDC中心，也看了大量的用户寄存在IDC中心的设备，几乎80%以上的设备是磁盘阵列，磁盘阵列是提供数据存储的。据业绩统计，这些存储的数据中有92%是长时间不被访问 的，年平均访问次数低于10，是一个位数，冷数据，低频访问数据消耗了高能量和高冷量。在此背景下，华录和松下在大连生产蓝光设备，蓝光盘耳熟能详，达到25G以后才迈入企业应用，到现在为止单盘容量达到500G，47U标准的单机架容量达到2P-3个P之间。所以蓝光走到今天，在大型IDC领域具备了一个条件——容量上足够 了。第二个，蓝光有个特别大的好处，它对环境的要求非常低，温度10-40度，湿度42-80%，一个普通的机房或者房子就能满足它，它唯独有一条是对洁净度有要求，把它密封起来就好了。第三个特点，全球有两家拥有蓝光技术，一个索尼，一个松夏，华录和松下合作，蓝光光盘写上数据不可擦写，把这个盘拿到松下、索尼也不可擦写，病毒等等都无法改写光盘的数据，这是它的高可靠性。第四个特点，蓝光光盘存储技术能耗 非常低，单机架8瓦，工作时110-150瓦之间，基于蓝光的宽环境、低能耗 、长寿命，标准的磁介质5-10年，所以易华录利用蓝光技术，希望和广大合作者一块经营合作，能够在IDC这个业态中做一点小小的创新。比如在“重新定义IDC”这个领域里是不是可以提出”冷热分存、冷热分置“，机房百分之八九十的数据存到蓝光系统中去，从而节省大量的能耗 ，把能耗源头卡住的话，后面其他技术对IDC运营者效率来讲是巨大的。所以易华录基于蓝光存储的技术，在和各地政府合作。我们和三大运营商合作，未来每一个城市都部署一个蓝光节点，蓝光云正在组件中，覆盖17个城市，希望明年达到50个城市以上，初步构建一张全国政企客户的冷存储服务。为什么要分布？冷存储有几大特点：一是数据量太大，二是访问频次低，数据量这么大的情况下，如果跨省跨市，就要占用到运营商骨干网传输资源，这对经营者带宽压力是巨大的，所以我们希望把冷存储分布式建设，也是超总讲的集群式方式，和未来边缘计算这种节点下沉的模式结合起来，能够为整个社会大数据发展和“重新定义IDC”做点自己的贡献。
论坛主持（黄超）：刚才提到灾备和金融，请储君总聊一聊未来我们可以做的东西。
储君：今天主题是重新定义IDC，这是咱们今天大会的主题。银行的数据中心可以归为IDC的一个分支，但是银行数据中心有自己的不同点、不同于一般意义上的互联网中心或者一般的IDC中心。它的不同点在于：第一，监管不一样，银行受银保监会严格监管，对银行数据中心有清晰明确的要求，它是金融机构 ，拿到金融许可证之后必须要设立生产心中，干银行必须有数据中心、生产中心，这是第一步。第二，资产规模达到1000亿或者跨省设立分支机构的规模时，就必须设立灾备中心了，而且要有一地灾备中心。在没有达到1000亿，在两年之内必须要有灾备中心，不一定是异地灾备 中心，它有明确的监管，所以作为银行来说，就产生了我们经常听到的”两地三中心“这个概念，就是主生产中心、同城灾备中心、异地灾备 中心，这个概念很多人都熟悉，根源在于监管要求，满足监管必须具备”两地三中心“。
随着现在技术发展，分布式应用虚拟化，银行业有”多地多中心“、”双活“的不同架构完成监管的灾备要求，它有不同的模式，有新的”多地多中心“、”双活“的方式。在”双活“、“多中心”、两地三中心有不同的架构，有的采用“大同城小异地”，有的采用“大异地小同城”，这根据不同企业所在的城市或者不同的当地人才资源、总部位置等等有不同的安排。
另外，银行数据中心还有其他几个特点：一个是选址，互联网中心很多选址到了天气比较冷的，比如能耗比较低的地方，远离北上广深这些大城市，但是金融业目前大多数不是这么做的，我们也考虑过这个问题，为什么没有跟互联网去做这些工作？核心原因在于监管，因为监管对银行的要求很严格，对我们的业务连续性要求很高，有业务停止 达到影响部分或者全部业务到一定时间，会给你事件等级定义，有重大的一级、二级、三级事件，事件达到不同级别时，相应的责任人、领导人必须去研究会，甚至向国家国务院这样的机构去汇报，它是有问责机制的，所以我们不敢马尾。所以选择异地灾备时，有人提过：你们为什么不选到贵州、内蒙等地方？我们从人力支持角度没有这么去做，因为一旦选择到这些地方之后，能耗是降低了，但是人力的支持可能会存在一些问题，一旦上线、变更、业务运行时出现问题，关键技术人员不能提供充足的保证，这对我们的影响是巨大的。举个例子，有些银行出现业务终止之后，它某一个区域的业务终止，比如某一个省业务终止，银监会对你的处罚是几个月甚至一年不允许开设新的分支机构，对银行造成十亿、几十亿的损失 ，所以站在银行角度不是不考虑能耗 ，但是安全、生产连续性是第一位。它不同于互联网，互联网同质化业务很多，比如淘宝、京东的一个业务类型分布在成千上万台机器上，某台机器挂了不影响整个业务运行，对效率影响很低。但是银行集中在“两地三中心”如果某地出现问题，导致局部甚至全部业务的终止，我们从这个角度要附上资源保证“两地三中心”的连续运行。
另外，异地灾备 建设问题，银行的异地灾备也在探索采取EPC总包或者全部外包的方式，比如我们民生银行也在做异地灾备的选址工作。以前我们做数据中心时都是自建，现在我们也在考虑选择委托合适的第三方完成土地的招拍挂、完成后续的建设，全部按照我们的标准建设完成之后，我们再把它购买过来。这种情况对于银行来说，它投入的人力要小，同时，它的垫资比较少，同时能够避免因为政策或者某些原因导致项目延期甚至终止的风险。但是同时带来另外一个问题是它的需求如何满足甲方的要求，甲方如何把需求提得可细化、可执行、可衡量，这对我们来说是新的课题。业界想以全部外包的方式完成建设，我们是走在第一家，探索这个路能不能走得通，如果走得通，给业界给供应商一种新的合作模式。
论坛主持（黄超）：接下来有一个终极交流留给万国数据，万国数据在IDC运营这个领域是年头最多的，而且在客户服务领域，不管是从定制，还是金融灾备，刚才提到的很多内容，万国都做过尝试和探索。所以刚才第一个问题并没有问汪琪总，我想把这两个问题合在一起，万国数据作为行业领跑角色，要承担更多行业责任、社会责任，在面向未来的技术创新上一定做了很多尝试的。我们刚才提到面向AI市场、AI数据中心以及在数据中心里做AI这些话题，汪总分享万国数据怎么面向未来AI领域 创新？
汪琪：谢谢主持人给我抛了一个很大的话题。我尝试把主持人的期望值和刚才边听边学到各位大咖的很多东西，表述一下万国数据在里面是怎么做的。像刚才主持人所说，万国数据做数据中心行业差不多20年，从2000年底到现在，从一开始是做银行灾难备份服务，所以刚才听储总说银行在业务连续性上的考虑都觉得特别亲切。然后我们给金融行业做IT管理服务，我们觉得自己需要建数据中心，然后一个中心不够，银行业要求“两地三中心”，所以我们开始在全国布局。再到互联网、云大发展，对IDC的需求爆增，我们抓上了时代的快车，迅速扩充起来，成为一个全国性的布局的IDC企业。企业发展历程跟中国这20年在IT行业、在互联网、在云上的发展历程，我们是一个追随者，永远是客户需求在前面，我们希望能够满足客户。
总结一下，我试图从市场需求角度，或者从一个CIO的视角来看数据中心，到底市场要这个数据中心提供什么东西？非常提炼的来说，其实就是两个东西：第一是资源，第二是服务。
什么是资源？首先，你要有IDC的资源，这个IDC的资源要细分，万国是在北上广深这样的一线城市先布局的，布局了之后，就像刚才咱们谈到的边缘计算，需要延迟响应特别小的、需要交易类型的cation都需要靠近客户，游戏也一样需要靠近客户。布局之后，像易华录领导说的，有很多冷数据、有很多温数据，从我们的需求来看，就是不断对大型数据中心成本降低，这个要求迫使我们在一线城市周边有“周边卫星城市”的布局，有遥远的比如乌兰察布“基地型”布局。随着应用真正做到分级，数据真正做到热、温、冷分开，IDC的布局一定也是分开的。
比如刚才我们说到AI，AI的IDC和普通的IDC区别在哪里？当年我们建IDC时，平均4000瓦觉得是挺厉害的IDC了，现在8000瓦起步。如果我们做到AI的IDC时，一个电力是不同的。这些对资源的要求、对IDC的资源，你在供电、在选点上、在适配应用上，这个资源要根据你的客户群、客户群里的不同应用、数据不同的特性，然后在全国是怎么分布，你把不同的资源定义出来。接下来还有什么资源？网络资源，这个是特别重要的。
咱们乌兰察布盟到贵州去建一个IDC，为什么现在大家都愿意去了？原来不愿意去，一个是因为人的问题，第二个是电力现在节省了，网络贵。以前有一个说法叫“我们要把电力输出，把电流换成比特流输出”，当时听到觉得太有道理了，后来发现有问题，因为比特流在遥远的地方太贵了。所以我们要解决布局一线、二线、三线的网络连接问题，低成本大带宽、低延时直通电路、多路融合的路由，这需要我们和运营商合作，这是网络看到的第二个问题。
第三个，最终客户要的是什么？IDC机柜、网络和算力。算力现在在哪里？一个在天上，一个在地下，各朵云。中国所有主流的云在数据中心都有落地。地下没发上云的那些，他们的算力要有地方给他们来放，或者干脆我给它提供一些服务器作为它的算力，这样我的客户进入到我的数据中心，它就有这些资源。比如今天我在云上用UCLOUD，云下的部分像银行的数据不能放到云上，它有云下的，那么在混合环境甚至多云环境都可以满足。接下来看服务，服务是什么？把前面所定义的资源要能够灵活调度、互相通讯、能够组合，要帮助它们上云、帮助它们下云，各种应用能够在基础架构上面帮助大家能上能下。
我们现在很多大客户一年消费几千万云的资源的客户，甚至他们自己想：我能不能节省点？我到云下用KVM自己搞个openstack团队，我们可以帮它上云下云、做软件工具、做调度平台，最终希望在一个调度平台上，我们的客户可以在上面采购各种资源，在每个可用区的云资源，在每个IDC里面的机柜资源，在各个数据中心之间的网络带宽资源，通过我们的调度平台能够去编排、能够去组织，这个比较符合我们重新定义的IDC。
在AI方面，我还要向浪潮学习，也许日后有一天，浪潮也可以把AI算力部署到GDS（音译）的数据中心里，就像利用云的算力一样，我们可以通过四通八达的网络、可以通过SDN、可以通过我们的平台进行调度。您做训练的时候、加强学习的时候，我们用的是浪潮的以AIGPU为主的算力,这边有一些交易类的一般应用时用的是传统算力，把它组合起来对客户来讲也许是更合适的解决方案。
这是我从架构角度这么来看未来的IDC。
论坛主持（黄超）：现在IT基础架构一站式运维是万国的主要方向吗？思想层面上的东西，万国做了很多研究，前一段时间提出了“技术定义IDC”的思想范畴。今天是第一次近距离听IT基础架构交付式运维。万国在未来面向金融和AI行业客户，会以这方面为重点方向吗？
汪琪：首先，我们是重资产公司，第二，我们是被客户驱动往前走的。我的客户既有金融机构 ，又有大型的企事业单位，有快销，有高端制造，有互联网，有云商，我们希望形成一个生态圈，在这个生态圈里给大家足够的资源可用，足够 灵活的链接，能够随意去调度。一些编排的工具、上云下云工具，帮助大家在这个环境里去自由把这些资源能够采购过来、能够用起来。我们不是应用场景的制造者，也不是传统的集成商，我只是在我的环境里让大家互相能够碰撞，然后给您一些方便的链接方式，做了一些平台工具，使大家能够自我长出更美丽的花朵，我们只做这个事。
论坛主持（黄超）：做得非常好！作为我们的领头企业，跟头部客户耦合是最密切的。您所做的尝试给了大家一个很好的风向标。
我们这个对话平台其实就是一个平台，给大家打开一些思想，带来更多方向指引，以及看到我们的头部企业怎么去做，明天的会议也会是这些内容。希望通过今天这场对话给大家带来脑洞大开，又能回去脚踏实地。谢谢今天各位嘉宾，话题到此结束。
主持人：感谢各位精彩的高屋建瓴、内容详实的分享！
畅想未来可以帮助我们更好的看清发展方向，尤其在这么多大咖的带领下，相信今天的讨论帮助我们更顺利的开启IDC产业的未来。再次感谢今天所有嘉宾为我们带来的精彩分享。
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