盡管談論 5G 與大數(shù)據中心，5G 網絡和大數(shù)據中心絕對是天作之合。

5G 的海量機器類通信 (mMTC) 功能集使專用和公共網絡能夠支持每平方公里多達 100 萬臺設備。?IDC 預測，這只是物聯(lián)網和其他連接設備如何以及為何到 2025 年每年產生約 73 ZB 的一個例子。

所有這些數(shù)據都必須送到某個地方進行分析和采取行動，這就是大數(shù)據中心企業(yè)的用武之地。“大數(shù)據中心企業(yè)”這一名稱既反映了他們負責的設施規(guī)?！鶕?IDC 的數(shù)據，在 10,000 平方英尺或更大的建筑物中至少有 5,000 臺服務器。定義——以及它們快速擴大規(guī)模以滿足需求的能力。后者包括通過添加硬件和平方英尺的水平擴展或通過使用現(xiàn)有硬件提高帶寬和效率的垂直擴展。

物聯(lián)網正在改變和顛覆電子工程的幾乎所有方面，5G 將以千兆速度、超低延遲、mMTC 連接、波束成形的超密集化和其他更高級的功能加速這一趨勢。6G 將提供更強大的功能，包括太赫茲頻段、空間物聯(lián)網和生物納米物聯(lián)網，所有這些都由世界上最先進的人工智能 (AI) 引擎控制。然而，如果沒有大數(shù)據中心計算，所有這些轉變將永遠無法充分發(fā)揮潛力。

與 5G 的 mMTC、增強型移動寬帶 (eMBB) 和超可靠低延遲通信 (URLLC) 功能集一樣，大數(shù)據中心用戶擁有自己的下一代技術，可以跟上 IoT 前所未有的流量負載。例如，800G 系列的光收發(fā)器在數(shù)據中心和智能邊緣計算中心之間提供兩倍或四倍的數(shù)據中心互連 (DCI) 容量。分布式邊緣計算是關鍵，因為它通過使用戶平面應用程序和網絡功能更接近物聯(lián)網設備來減少系統(tǒng)延遲。它也是實施高級 AI 分析和自動化（更靠近行動平面）的理想場所。

使用 5G 和大數(shù)據中心器啟用新的應用程序和用例

將 5G 網絡及其他網絡與大數(shù)據中心網絡相結合，可以實現(xiàn)各種下一代應用，這些應用在舊技術中是不可行或不可能的。一些示例包括高級駕駛員輔助系統(tǒng) (ADAS)、工業(yè) 4.0、無人數(shù)據中心和元界應用程序。

· 高級輔助系統(tǒng)。 ADAS 通過與其他來源交換數(shù)據，超越了自動制動、盲點檢測和防撞系統(tǒng)等現(xiàn)有應用。例如，車輛到網絡和車輛到基礎設施的通信通過在司機看到道路上的碎片或黑冰之前就提醒他們，從而提高安全性和交通流量。這種提前警告對于牽引拖車（包括自動駕駛拖車）特別有價值，因為較大的車輛需要更多時間來停止或改變車道。在這些場景中，每一秒都很重要，而 5G 的 URLLC 功能通過將延遲定位為低至一毫秒來解決這個問題。大數(shù)據中心基礎設施可以使用 AI 分析來自車輛傳感器的數(shù)據，然后向附近的所有駕駛員（人類或自動駕駛）發(fā)出警報。

· 工業(yè) 4.0。工業(yè) 4.0 利用mMTC 等 5G 功能支持工廠周圍數(shù)以萬計的物聯(lián)網節(jié)點，包括工業(yè)機器人、自主材料處理機以及檢測過度振動、熱量和其他可實現(xiàn)預測性維護的條件的傳感器。5G 的 eMBB 和 URLLC 功能分別有助于提供高帶寬和低延遲，以快速將這些海量數(shù)據傳輸?shù)剿接羞吘壴七M行分析和操作。這些高水平的智能和自動化還使“熄燈”工廠成為可能，在這些工廠幾乎不需要或根本不需要人工。

無人數(shù)據中心。與熄燈工廠類似，下一代數(shù)據中心——尤其是在邊緣——將絕大多數(shù)是無人值守的。這種新模式通過自己獨特的專用網絡切片幫助加速了數(shù)據中心物聯(lián)網垂直領域的發(fā)展。這些數(shù)據中心將使用重新定義制造工廠、港口、零售中心和城市的相同實時 5G 物聯(lián)網傳感和遠程自動化。機器人或無人機可以在中心內有效地執(zhí)行重要的測量任務，而 URLLC 可用于排隊自動鏈接以進行服務調度。就像集裝箱內的智能港口傳感器一樣，戰(zhàn)略部署的溫度和濕度傳感器可以反饋重要的環(huán)境數(shù)據，以自動化和加速硬件和 HVAC 調整。

· 元界應用。根據Emergen Research的數(shù)據，2020 年全球 Metaverse 市場規(guī)模為 476.9 億美元，預計 2028 年將達到 8289.5 億美元，2021 年至 2028 年的收入復合年增長率為 43.3% 。這個雄心勃勃的迷你互聯(lián)網和 AR/VR 應用新時代將高度依賴于超低延遲、超高密度化、每臺設備數(shù)十 GB 的帶寬以及快速的邊緣計算和存儲。這將是邊緣大數(shù)據中心的新前沿。

新技術帶來新挑戰(zhàn)

要實現(xiàn)這些和其他好處，還有很多工作要做。例如，隨著 5G 的出現(xiàn)以及對電信、ICP 和大數(shù)據存儲應用的需求呈指數(shù)級增長，與大數(shù)據中心計算相關的資源限制凸顯了可擴展性的挑戰(zhàn)。即使有了 800G DCI 等創(chuàng)新，繼續(xù)橫向擴展已被證明在物理和環(huán)境上都是不可持續(xù)的。

每個數(shù)據中心的部署或擴展還需要成比例地增加光纖數(shù)量，從而增加光纖損壞、污染和故意破壞的風險，這可能導致服務中斷、嚴重的 SLA 違規(guī)處罰和昂貴的維修費用。事實上，光纖安裝人員將多達 20% 的時間用于故障排除，而 DCI 問題因平均修復時間和恢復成本高而臭名昭著。

未來幾年的一些更艱巨的大數(shù)據中心挑戰(zhàn)將由分布式、分散和云化的 5G 網絡的復雜性驅動。正如三重約束理論所保證的那樣，只要規(guī)模和復雜性繼續(xù)沿著當前的軌跡發(fā)展，數(shù)據中心的成本就會繼續(xù)上升。例如，虛擬化 RAN、大規(guī)模 MIMO 和天線波束成形都為企業(yè)和其他最終用戶帶來了巨大的好處。但這些技術也使射頻和網絡性能測試更加復雜，引入了新的頻譜分析、解調和 SLA 一致性挑戰(zhàn)。

為了克服這些挑戰(zhàn)并確保 5G 大數(shù)據中心融合發(fā)揮其全部潛力，必須為每個獨特的垂直領域無縫協(xié)調端到端網絡切片。這一巨大挑戰(zhàn)抵制了任何“轉椅”或孤立的網絡管理方法。過時的數(shù)據中心和網絡測試和保障模式與全自動和可編程網絡切片和邊緣計算的目標背道而馳。關鍵的 5G 物聯(lián)網用例在 SLA 一致性和可靠性方面沒有任何錯誤余地。

歸根結底，5G-大數(shù)據中心融合為企業(yè)、城市、消費者和其他人帶來了很多希望。但要兌現(xiàn)這一承諾，還需要大量的工程工作。