文章图片
文章图片
文章图片
文章图片
文章图片
文章图片
过去几年 ， 数据中心因突发故障停摆的新闻并不少见 。 Uptime Institute调查显示 ， 超过一半的运营组织在过去三年里都遭遇过数据中心影响性中断事件 ， 其中不少事件造成了数十万甚至上百万美元的损失 。 而随着AI、大模型、云计算等新兴业务的快速发展 ， 数据中心承载的任务愈发关键 ， 行业对其稳定性和持续性的要求也被推到了前所未有的高度 。
行业逐渐意识到 ， 单纯追求规模和扩容已经无法应对当下复杂多变的业务需求 ， 数据中心角色已从传统意义上的成本中心 ， 成为支撑业务增长、抵御不确定性、驱动创新的价值中心 。
如何让数据中心在面对不确定性时依然保持业务不中断 ， 成为整个产业必须直面的挑战 。
这一背景下 ， 华为凭借长期深耕ICT基础设施的经验 ， 率先洞察到“韧性”将成为下一阶段数据中心的核心命题 。
在2025年华为全联接大会期间 ， 华为发布的《韧性DC白皮书》系统化地阐释了韧性数据中心的建设理念、方法论与实践路径 ， 点明“业务永续”“确定性安全”“弹性自适应”“Agentic AI运维”四大方向 。 同时 ， 华为还提出了数据中心韧性成熟度模型DRMM ， 为企业评估建设成效和演进进度提供了量化工具 ， 帮助行业在可持续发展的道路上迈出更坚实的步伐 。
那么 ， 在AI时代 ， 韧性为何更加重要？处于复杂多变的技术环境中 ， 一个充满韧性的数据中心又究竟该如何构建？
进入AI时代 ， AI工作负载的特性让高密度、高功耗场景增多 ， 这也将数据中心的韧性挑战推向了前所未有的高度 ， 带来几个显著变化：
一是风险格局变了 ， 故障影响更集中、破坏力更大 。 一次光模块故障或网络故障 ， 影响的不再只是几个服务器 ， 而是可能导致整个价值数千万的AI集群瘫痪 。
二是应用需求变了 ， AI应用尤其是大模型训练和在线推理的潮汐性、动态性对基础设施韧性提出了更高的要求 。 一个大模型训练要消耗上万张算力卡 ， 任何宕机都意味着数百万美元的算力损失 。
三是技术架构变了 ， 数据中心已从算、网、存孤立部署的传统模式 ， 转向三者深度耦合的新型体系 。 在这种各要素高度依赖的环境中 ， 若缺乏统一协同 ， 数据中心建设容易陷入建设碎片化、成本高、效果差的困局 ， 一处失效往往牵动全局 。
于是 ， “高可用”不再是万能药 ， 关于“韧性”的讨论走上台前、成为更迫切的话题 。
拥有高韧性的数据中心 ， 可以通过多活容灾、自动化调度和智能运维 ， 在风险发生时迅速恢复 。 同时 ， 内置的纵深安全防护机制能够确保数据在全链路中的可信与合规 ， 有效抵御日益复杂的网络攻击 。 这样的能力既能确保核心业务不中断 ， 又能提升客户与合作伙伴的信任度 ， 从而在激烈的市场竞争中赢得先机 。
关于韧性 ， 《韧性DC白皮书》给出的定义是“故障即常态 ， 恢复即本能” 。 与过去行业强调的“永不宕机”不同 ， 这一定义转而承认在复杂的系统环境中 ， 故障的发生是不可避免的常态 。 因此 ， 韧性建设的核心目标 ， 并非追求硬件绝对不失效 ， 而是构建一种内在能力：当故障真的发生时 ， 系统能够像本能反应一样快速、自动地恢复到正常状态 。
这本白皮书的发布首次将“韧性”从一个模糊的运维目标 ， 提升为可规划、可设计、可衡量、可落地的能力体系 ， 恰逢其时 ， 意义重大 。 那么 ， 一个有韧性的数据中心应该从哪些方面着手建设呢？
全球数据中心产业正经历由AI算力驱动的爆发式增长 。 数据显示 ， 超大规模（>10MW级）数据中心增长迅速 ， 大约每五年翻一倍 。 2025年全球数据中心行业的价值估计为2427.2亿美元 ， 预计到2032年将增加一倍多 ， 达到5840亿美元以上 。
然而 ， 尽管数据中心的建设如火如荼 ， 行业也已有关于“数据中心可靠性”“高可用性”的讨论 ， 但将全产业链、多维韧性、量化成熟度模型集于一体的综合方案仍然处于空白区域 。
全球数据中心的发展路径呈现出区域化特征：欧美在强监管驱动下 ， 将绿色合规和可持续性作为核心；亚洲的超大规模云厂商则出于业务和成本压力 ， 在自动化调度和资源利用率上更为领先；行业组织如Uptime、TIA也在探索韧性成熟度的量化模型 ， 但尚未形成体系 。
AI时代 ， 产业急需一份参考方案 ， 去摸清楚数据中心应该如何建设 。
9月18日 ， 华为发布的《韧性DC白皮书》为行业提供了一个方向 ， 把韧性从抽象概念落到架构、运维、能效与协同的细节上 ， 让企业既能抵御冲击 ， 也能在压力中创造价值 。
它不再满足于“灾备”和“高可用”的传统叙事 ， 而是将韧性拆解成业务永续、确定性安全、弹性自适应和Agentic AI运维四个支柱 。
支柱一：业务永续 ， 确保业务不中断、不坍塌 。 白皮书数据显示 ， 某证券企业的量化交易系统因为一次光纤故障宕机45分钟 ， 直接损失了864万元的佣金收入 。 在数字社会 ， 数据中心早已从成本中心跃升为价值中心 ， 其核心使命就是实现“数据零丢失”和“服务零中断” 。
支柱二：确定性安全 ， 让AI和数据全链路可信任 。 未来的数据中心需要建立起“内生可信+纵深防护+智能运营”和覆盖“应用安全、数据安全、主机安全、网络边界安全、物理环境安全”的三纵五横防护网 ， 确保系统能够做到“攻不瘫、数据偷不走、全程严合规” 。
支柱三：弹性自适应 ， 让资源利用最大化 。 为应对AI工作负载的剧烈波动 ， 数据中心需具备智能电网般的柔性调度能力 ， 彻底改变传统超配资源造成的浪费 。
支柱四：Agentic AI运维 ， 让“恢复即本能”成为可能 。 通过引入Agentic AI ， 数据中心能够实现“隐患自优化、变更自校验、故障自闭环” 。 系统将如同一个拥有自我意识的生命体 ， 能够自主进行诊断、修复与优化 ， 从而变得更具智能与生命力 。
四大支柱明确了韧性数据中心的建造规范 ， 让数据中心的建设有了一张可复制、能够遵循的规划图纸 。
在给出“韧性DC”规划图的同时 ， 华为也给出了针对性的落地方案和说明书 。 它们的核心思路是 ， 把复杂的技术问题转化为可复制、可部署的架构与工具 ， 帮助行业客户真正实现业务不中断、数据不丢失、服务不降级 。
在高可用方面 ， 华为采用从基础到高级的多层次容灾解决方案 。 主备容灾通过主备中心切换实现基础保障；同城双活实现双中心同时提供服务 ， 故障时业务无缝切换；多地多活则在跨地域多中心同时运行业务 ， 可抵御城市级灾难 ， 实现最高级别的业务连续性 。
在确定性安全方面 ， 华为构建了一套纵深防御体系 。 防护不仅覆盖网络边界的防火墙、入侵检测 ， 还包括主机安全、应用安全、数据安全等关键层面 。 每一层均部署相应的安全机制 ， 形成多道防线 ， 即使某一层被突破 ， 后续层级仍可持续拦截与响应 。
在弹性自适应方面 ， 华为强调“以云为底座” ， 结合云原生和Kubernetes容器技术 ， 实现资源的动态分配 。 在春节、双十一等高流量时段 ， 系统自动扩容；业务低谷时自动释放资源 ， 从而节约能耗与成本 。
在Agentic AI运维方面 ， 华为率先将Agentic AI引入数据中心管理体系 ， 构建了面向全生命周期的智能化运维方案 。 通过大模型驱动的多Agent协同 ， 运维系统能够实现从告警分析、故障定位到风险预测、资源优化的自动化闭环 。 具体方案上 ， 华为推出的AEI(Agentic Enterprise ICT-Infrastructure)解决方案能够覆盖数据中心、园区等企业ICT基础设施 ， 大幅提升运维效率和网络安全 。
从多层次的容灾机制到纵深防御的安全体系 ， 再到弹性自适应的资源管理、智能化多模态运维 ， 华为通过全面的规划和解决方案 ， 提供了针对性强、易于实施的数据中心韧性建设路径 ， 回应了行业的核心关切 。
但光有方向还不够 ， 数据中心的建设还需要一把尺子来度量建设的效果和成绩 。
白皮书给出了建设数据中心韧性的四大支柱 ， 但行业仍存在疑问：既然“韧性”如此关键 ， 那么企业究竟该以什么为尺度来判断自己的建设成效？如何确保自己的投资和改进方向能够带来最大化的韧性收益？
对此 ， 白皮书首次提出了数据中心韧性成熟度模型DRMM 。 它像一把量尺 ， 将复杂的韧性能力拆解为可度量、可分级的体系 ， 帮助企业明确自身处于哪个阶段 ， 以及下一步该如何迈进 。
DRMM将数据中心韧性分为五个等级：L1为被动应对 ， 数据中心主要依赖人工处理 ， 应对能力弱；L2是初步管控 ， 开始建立基本的灾备和应急管理体系；L3为管理量化 ， 引入自动化和监控系统 ， 能够主动识别并解决问题；L4是数据驱动 ， 通过数据分析优化管理 ， 提升风险预测能力；L5为智能演进 ， 借助AI等技术实现自我优化 ， 灵活应对变化 。
相比于过去凭经验拍板或是追随热点概念的做法 ， DRMM提供了循序渐进的升级路径 。 企业可以据此避免盲目投入 ， 也能摆脱“全线铺开、效果有限”的困境 ， 而是聚焦于阶段性的重点突破 ， 从而用有限的资源撬动最大的韧性收益 。
可以看出 ， L1-L2级别关注点更多集中在“能不能用”上 ， 企业通常关注的是基础设施是否可靠、机房供电是否稳定、系统是否能够在日常负载下运行 。 这样的建设目标主要聚焦于基础的功能性 ， 确保数据中心能够维持日常运营的稳定 。
然而 ， 进入AI驱动的新时代 ， 数据中心的功能早已超越了传统的“能否正常运行”的层面 ， 步入L3及以上级别 。 现代数据中心承载的不仅仅是计算和存储 ， 它们更是支撑经济运行和社会治理的关键底层设施 。
《韧性DC白皮书》的发布 ， 正是要引导行业从传统的功能性考虑 ， 深入到数据中心韧性建设的深层次 ， 不仅要能够支撑当下的业务 ， 还要能够在未来的发展中持久、稳健、可进化地应对不断变化的需求和挑战 。
换句话说 ， 韧性不再是一种附加属性 ， 而是AI时代数据中心的生命线 。 华为的方案正是试图让这条生命线更强、更稳 ， 从而为数字经济提供更强大的支撑力量 。
《韧性DC白皮书》发布 ， 给整个行业带来了一些方法论上的参考 。 然而 ， 如何将这一生命线的理念转化为现实？
数据中心是一个典型的开放的复杂巨系统 ， 韧性不是单点冗余 ， 而是全局平衡 。
芯片、硬件、软件、网络、安全、运维服务 ， 每一个环节都可能成为薄弱点 。 只有全链条的协同 ， 才能让韧性成为系统的本能 。
白皮书呼吁 ， 供应商要在设计阶段就考虑互联互通与标准化 ， 运维方要借助AI平台提升自动化与智能化水平 ， 监管方则要推动行业共识与标准落地 。
这样的协同不仅提升了数据中心的稳定性 ， 也将促使整个ICT产业生态向更加智能、自动、可持续的方向演进 ， 从而为数字经济的发展注入持久的新动能 。
数据中心韧性的建设不再只是IT部门的任务 ， 而是企业战略层面必须考虑的议题 。 从建设方式到运维模式 ， 从风险意识到业务连续性 ， 韧性正逐步融入DC的基因 。
对于金融、能源、电信等对业务连续性零容忍的行业 ， 韧性意味着交易不中断、能源不断供、通信不掉线 ， 从而守护国计民生；对于超大规模云厂商 ， 韧性则成为承载海量应用的基础保障 ， 让数字服务在任何情况下都能持续交付；而在更广泛的社会层面 ， 韧性所带来的稳定性 ， 将成为数字经济发展的底气 ， 确保无论是政府治理、公共服务 ， 还是千行百业的数字化转型 ， 都能在不确定的环境中保持确定性 。
AI时代 ， 韧性正在成为新的护城河 。 未来的数据中心不再是冷冰冰的机房 ， 而是一张与能源、网络、AI系统相互博弈的生命网 。 在这张网里 ， 谁能率先把韧性做到位 ， 谁就能在风暴中占据主动 。
【从成本到价值，韧性开启数据中心新篇章】
推荐阅读
- 从未来穿越而来？贯穿式副屏+真全屏的三星S26Ultra太炸裂
- Salesforce从AI模型转向智能体AI战略转型
- 小米宣布清仓，从4299元跌至2429元，旗舰手机降至“冰点价”
- 库克很无奈！苹果A19 Pro芯片从领先安卓一年，到现在全面落后了
- 从“螺丝刀”到“智能机器人”，中国空气源热泵行业也有了超级工厂
- 充到80%更耐用？iPhone电池健康度对比实测，答案颠覆想象
- AI 到底会不会做生意？1688 的答案让人惊喜
- 为什么现在想买手机，建议等到10月中旬以后？
- 从4299到2649！红米K80 Pro一跌再跌，还要等红米K90吗？
- 我们摸到了下一代AI硬件的轮廓，它是一把拥有大模型能力的吉他