露露以前覺得，數據中心好像不過就是一座擺放了成千上萬臺設備的普通建築物。
彷彿只要擁有資金、人力等等，露露也可以輕輕鬆鬆造它幾座。
Facebook北極圈數據中心
然而實際是，每一個數據中心的複雜度都是遠遠地超出了露露的想象。
之所以覺得數據中心多如狗，只不過是被“貧窮限制了想象力”罷了。
一座數據中心，幾乎囊括了世界上最先進的信息技術。
在那裡，不僅僅是涉及到網絡、計算、存儲這幾個簡單的技術類別，還要考慮更多的包括動力、製冷、通風、建築、佈線、消防、監控等等十幾個技術門類。總共覆蓋到數十項先進技術。
全自然風冷卻，採用了大量的計算流體力學法
今時今日，許多雲計算、大數據、人工智能和軟件定義，都是在數據中心裡大放異彩。
數據中心是這些先進技術的實踐土壤，只有到數據中心來走一遭，經數據中心考驗過的技術才是真正的技術，才能夠得到業界認可的技術。
關於數據中心，維基百科給出的定義是“數據中心是一整套複雜的設施。
它不僅僅包括計算機系統和其它與之配套的設備，還包含冗餘的數據通信連接、環境控制設備、監控設備以及各種安全裝置”。
光是一個普通的機房就有這麼多監測裝置
露露悄悄告訴你，維基百科給出的定義還不夠全面！
幾乎沒有哪個定義能夠將數據中心概括清楚，因為數據中心實在是太複雜了。
要是光用幾個詞語或者幾句話就能概括清楚，露露也就不會在露透社上班了，嘿嘿~
當然，並不是一開始某一個數據中心就一定是十分複雜的，在最開始我們甚至可以將擁有幾臺PC的機房也可以叫做數據中心。
但一個數據中心規模和技術的發展太快太快了，它的複雜性是呈幾何性增長的，我們討論數據中心的複雜性都是基於當前現狀來討論的。
數據中心的規模提升速度非常快
以前的一個佔地幾千平米的大型數據中心，可是就現在而言頂多算得上是一箇中小型數據中心。
2018年的一個普通的數據中心，隨隨便便掏出10萬個服務器。假如只是放置這些服務器，就已經需要非常非常大的建築空間（這還不包括網絡、製冷和通風等必不可少的系統）。
一個數據中心，它的規模一旦提升上來，所有的系統都需要適配。關於適配這個話題，你完全不能簡單地累加，你得把它看成呈幾何倍數增長才能理解得透徹。
露露給你打個比方——咱們的老王，他建了一座50層的阿爾法大廈和100層的貝塔大廈。請問：這兩座大廈的成本是什麼關係？
老王：這還用問？兩座大廈的成本不可能僅僅是靠增長兩倍就建立起一個公式了——50層的大廈，假設平均3000元一平米，如果是10萬平米就要花費3個億；100層的話，造價有可能是50層樓的10倍，假設平均3萬元一平，如果是30萬平方米，那就是90億！
老王：我的億有很多個
兩棟大廈前後竟然整整相差了87億。說回數據中心，同理可得！
數據中心擁有多種功能
要知道，一個數據中心，可不只是一些服務器的集合，而是要將這些服務器互聯互通起來，並且讓運行的應用軟件平穩運行。
這樣一來，人們就需要做大量的系統設計的工作。每個設備、每個系統中運行的每一條指令都有其特定的意義。
露露知道光是數一下以太網的RFC，足足八千多篇，怎麼可能有人能夠把所有網絡協議都搞懂呢？一個數據中心，卻要部署非常非常多的網絡協議，其複雜度當然是可想而知的。
當你登錄到任意一臺網絡設備，你都能看出至少上百行的網絡配置，多的甚至有上萬行。
這裡的每一條配置指令都是在為整個數據中心運行服務的，缺一不可，任何一個局部微小的操作都可能導致全局業務受損！
那你可能會問：為什麼要建設自動化運行的數據中心呢？一個重要的原因：靠人的經驗去管理數據中心已經不可能了，只能靠機器自動管理!
新技術誕生並飛速發展
十年之前，我不認識你，你不屬於我……
雲計算這一技術的誕生也不過十年之久，如今早已是遍地開花。大數據、人工智能，甚至是區塊鏈無一不是接肘而至。這些技術都寄希望於海量的數據之上——哪裡存在海量數據，哪裡就存在數據中心的影子。
順便提一句，像5G啊、移動互聯網啊、物聯網等等，它們哪個是能離開數據中心獨自苟活的? Nobody！
如此可見，數據中心真是一專多能，海納百川，無所不能……
這些新應用、新技術都在給數據中心提出新的挑戰，如果數據中心的基礎設施想要滿足這些應用的需求，那它只能不斷地變化和調整，其系統的複雜性將愈發增大。
時代對數據中心的要求越來越高
現在，一個數據中心，它全年都不能中斷。就算只中斷一分鐘都會影響業務，因為很多互聯網業務是24小時都有人訪問。
記得有一次：阿里雲中斷一個小時，全網一片譁然，阿里雲也及時坦誠地進行了道歉。
7月6日早上，來自微博
但是，這種事情一次倒是可以原諒，一而再再而三是不可能的了，反覆多次的故障很容易導致大量用戶流失，最終只能關門大吉。
所以數據中心提供持續無中斷的能力看得比命都重要，如此必然要在數據中心的各個系統中做冗餘備份設計。
冗餘備份設計給數據中心帶來的就是增加複雜性，冗餘做的越多，複雜性越高，看似安全，實則危險重重。
過於複雜的系統運行起來不僅效率低，甚至在故障出現時，根本無法快速準確定位，所以要在冗餘和複雜性之間做取捨，選擇上做好平衡。
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