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互聯(lián)網數據中心業(yè)務機架需求預測方法研究

2015-05-11 05:40:16孫麗玫SunLimei
互聯(lián)網天地 2015年11期
關鍵詞:方法發(fā)展

孫麗玫/Sun Limei

(中國移動通信集團設計院有限公司 北京100080)

1 引言

隨著國家對戰(zhàn)略性新興產業(yè)的重視以及對云計算、下一代網絡的積極推進,互聯(lián)網數據中心(Internet Data Center,IDC)市場迎來了前所未有的發(fā)展機遇。

2008~2014年,中國IDC市場的規(guī)模增長了6倍,年均增長率超過35%。基于大數據、移動互聯(lián)網的應用發(fā)展迅速,SNS、電子商務、視頻等業(yè)務帶來的數據大規(guī)模爆發(fā)性增長給IDC市場帶來了持續(xù)的需求。2008~2014年我國IDC行業(yè)市場規(guī)模情況統(tǒng)計如圖1所示。

2014年,中國IDC市場規(guī)模達372億元人民幣,同比增長41.8%,增長顯著。可以預見的是,市場進入了基礎建設成熟發(fā)展的階段,而IDC行業(yè)經歷了轉型、整合、多元化發(fā)展階段后,逐漸變得規(guī)范、有序。

目前IDC整體市場中,基礎業(yè)務依然占據主要地位,IDC基礎設施建設正在全國各地掀起新的高潮。建設多大的數據中心才能適應公司業(yè)務發(fā)展和區(qū)域IDC業(yè)務發(fā)展的需求,是困擾許多IDC企業(yè)的問題之一。因此,預測互聯(lián)網數據中心的建設規(guī)模,是工程建設首要解決的問題。

本文將確定適應業(yè)務發(fā)展的IDC主機房預測方法,旨在為相關IDC咨詢設計項目提供參考。

2 預測方法的原則及常用預測方法

2.1 預測方法的原則

隨著通信業(yè)務的快速發(fā)展和業(yè)務格局的不斷變化,數據中心面積需求預測環(huán)境越來越復雜,需要考慮的因素越來越多,同時,預測的要求在不斷提高,預測難度也在不斷加大。在復雜的環(huán)境下,做好預測工作,需遵循以下基本原則。

(1)連貫性原則

可以說,任何一種事物的發(fā)展預期都與過去的行為存在聯(lián)系,過去的行為不僅影響現在,還會影響未來。事物發(fā)展趨勢的特征(如發(fā)展方向、發(fā)展速度、變化周期等)在一段時間內呈現延續(xù)性。

(2)類推原則

類推原則是指根據不同事物之間的相似性預測未來。可以根據其他地區(qū)曾經發(fā)生過的事件進行類推,也可以根據歷史上曾經發(fā)生過的時間類推當前或未來,還可以根據局部類推總體。利用類推原則進行預測,首要條件是兩種事物之間的發(fā)展變化具有類似性,否則就不能進行類推。

(3)相關原則

世界上各種事物之間都存在著直接或間接的聯(lián)系,任何事物的發(fā)展變化都不是孤立的,都與其他事物的發(fā)展存在或大或小的相互影響、相互制約、相互促進的關系,如果認識到預測對象與相關因素確定的關系,就可以利用該關系中相關因素的變化進行預測。相關性的表現有多種形式,其中最重要、應用最廣的是因果關系分析。因果關系是事物之間普遍聯(lián)系和相互作用的形式之一,因為任何一個事物的發(fā)展變化都是有原因的。

2.2 常用預測方法

由于事物發(fā)展具有內在規(guī)律性、連續(xù)性,事物發(fā)展與影響因素之間的關聯(lián)性、事物發(fā)展間的相似性等特點的存在,根據預測的一些基本原則,科學的預測一般有以下幾種方法。

(1)因果分析法

通過研究事物的形成原因來預測事物未來發(fā)展變化的必然結果。經濟分析中的投入產出預測法,股票預測中的基本面分析,瑞利分布的多因素分析等都屬于此類。

(2)類比分析法

通過對事物間相似條件的分析,根據一事物的發(fā)展推斷另一事物的發(fā)展。經濟預測中借鑒經濟領先地區(qū)所走過的發(fā)展道路,在分析兩地差異的基礎上推斷本地的經濟發(fā)展道路;通過對某種產品在一地的表現推斷該產品在其他地區(qū)的可能表現等,都利用了類比分析方法。

(3)統(tǒng)計分析法

運用一系列數學方法,通過對事物過去和現在的數據資料進行分析,去偽存真,由表及里,揭示出歷史數據背后的必然規(guī)律性 (各種時間序列分析、股票預測中的技術面分析等)。

2.3 常用的通信業(yè)務量預測方法

鑒于IDC業(yè)務與運營商的通信業(yè)務聯(lián)系緊密,可以借鑒主流的通信業(yè)務量預測方法作為IDC業(yè)務預測的基礎。

常用的通信業(yè)務量預測方法主要包括基于歷史數據擬合的業(yè)務量預測方法、基于業(yè)務分類的業(yè)務量預測方法和基于終端分類的通信業(yè)務量預測方法。

(1)基于歷史數據擬合的通信業(yè)務量預測方法

是采用數學預測的常規(guī)做法,利用模型解決預測問題,根據歷史業(yè)務數據進行回歸分析,推演出未來可能的通信業(yè)務量。

(2)基于業(yè)務分類的通信業(yè)務量預測方法

借助對每類業(yè)務年增長率預測的手段解決業(yè)務總量預測的問題。利用基準年份細分的每類業(yè)務數據乘以預測的每類業(yè)務的年增長率,得到通信業(yè)務的預測結果。

(3)基于終端業(yè)務分類的通信業(yè)務量預測方法

重點在于對終端進行恰當分類,并根據使用不同終端用戶的行為特點收集數據,分別預測未來通信業(yè)務量,然后將不同終端的業(yè)務量加總。

3 IDC建設規(guī)模預測因子的確定

預測方法的適當與否直接影響預測結果的好壞,因此要結合預測對象的特點和預測方法本身的特點,選擇適當的預測方法并建立數學模型,來反映預測對象發(fā)展的方法。在選用預測方法和建立數學模型前,必須確定影響IDC建設規(guī)模需求的主要因素。

在進行IDC機房面積需求預測時,最直接的因素是機房內機架的需求量。在常用的機房面積預測方法中,主要考慮的預測因子有機架數量和單機架綜合建筑面積。常用的主機房面積需求計算表達式為

其中,J1表示系統(tǒng)或平臺1需要新增的機架數量;J2表示系統(tǒng)或平臺2需要新增的機架數量;Jn表示系統(tǒng)或平臺n需要新增的機架數量;K表示平均單機架建筑面積。

因此,IDC建設面積需求主要預測因子為業(yè)務機架安裝數量及平均單機架建筑面積。IDC主機房面積預測的主要因子如圖2所示。

IDC業(yè)務機架數量與IDC業(yè)務發(fā)展需求息息相關,機架數量需求是根據業(yè)務發(fā)展、定位、收入目標等情況,分析需要配置的IT設備機柜數量而確定。

單機架平均綜合建筑面積主要由機房平面布局、機架尺寸、機架功率密度、空調末端方式等決定,基本范圍為6~9m2/架。

本文主要對IDC主機房業(yè)務機架需求預測方法進行研究和分析。

4 IDC業(yè)務主機房機架數量預測方法

IDC業(yè)務目前處于高速發(fā)展期,電信運營商、IDC企業(yè)和互聯(lián)網企業(yè)都在進行全國性數據中心的布局和建設。其中,電信運營商和IDC企業(yè)建設的數據中心多以出租為主,互聯(lián)網企業(yè)自建的數據中心多以自用為主。

IDC主機房由業(yè)務發(fā)展情況確定。對于電信運營商和IDC企業(yè)而言,IDC業(yè)務為集團客戶業(yè)務,與互聯(lián)網發(fā)展、IDC整體發(fā)展環(huán)境和企業(yè)市場營銷策略有密切的關系。由于互聯(lián)網普及率在國內各地區(qū)有較大差距,且IDC業(yè)務在全國市場發(fā)展不均衡,因此,各企業(yè)IDC業(yè)務發(fā)展策略也不盡相同,對于業(yè)務發(fā)展的預測方法也不同。

在IDC業(yè)務需求預測中,通常需要考慮市場因素,包括企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、營銷策略、區(qū)域市場情況等,同時還需要考慮供給因素,包括網絡、技術及局房土建基礎資源等,具體如圖3所示。

根據調研,適用于現階段的IDC主機房需求預測可以采用兩種方法:業(yè)務分類法和收入預測法。

4.1 業(yè)務分類法

對于業(yè)務基礎數據不足的公司,IDC機房面積需求預測建議采用業(yè)務分類法進行預測。

一般情況下,IDC業(yè)務按照現有市場的分類,可分為基礎類業(yè)務和增值類業(yè)務兩大類。基礎類業(yè)務是IDC通常提供的公共型業(yè)務,主要表現為資源出租型業(yè)務,如機房空間出租、網絡帶寬出租等;增值類業(yè)務是各IDC企業(yè)根據自身的實力和優(yōu)勢以及面向的用戶群體推出的差異化服務,如安全、數據備份服務、代維服務等。

IDC業(yè)務機架需求主要來源于資源出租型業(yè)務。借鑒通信業(yè)務的分類預測法,IDC業(yè)務機架也可按機架分類進行預測需求。IDC業(yè)務機架按使用用途可分為托管類機架、VIP機架、服務器托管類機架、云業(yè)務機架以及必要的網絡安全支撐等管理類機架;按客戶類型可分為政企客戶類、互聯(lián)網客戶類、中小企業(yè)類、云業(yè)務類等;按可用性等級可分為A級、B級、C級機架或T4級、T3級、T2級機房機架等;或按公司的實際產品類型分類。每一種分類都有其實際意義。

在采用業(yè)務分類預測法時,可根據公司的產品情況或發(fā)展戰(zhàn)略等,確定一種適合本企業(yè)的IDC機架分類方法,每一類機架需求可以按目標值,如機架增長率或機架目標值等公司目標發(fā)展情況來進行預測。在IDC業(yè)務機架需求預測中,還需要考慮必要的自有網絡安全支撐等系統(tǒng)機架的需求,此類機架需求初期需按平臺系統(tǒng)要求設置,平臺建立后可按業(yè)務機架的比例適當增加。在各類業(yè)務機架需求預測中,建議采用類比法,即調研和參考同類公司或同地區(qū)、同行業(yè)發(fā)展的軌跡進行目標預測。

業(yè)務分類法的預測步驟如下。

①統(tǒng)計基準年份IDC各類業(yè)務的機架數量情況,了解和統(tǒng)計所在區(qū)域IDC業(yè)務發(fā)展情況及公司在IDC行業(yè)的市場份額情況。

②分別對每種業(yè)務以固定的時間步長,如每隔3~5年預測業(yè)務增長倍數。

③對①中已經預測了業(yè)務增長倍數之外的年份進行線性差值,得到年增長率預測值。

④考慮IDC業(yè)務發(fā)展的地區(qū)滲透率不同和采用技術的差異性,對年增長率進行調整。

⑤計算每種業(yè)務基準年份的機架數量與年增長率預測值之積,并對所有業(yè)務求和,即得到未來總的機架數量預測結果。

IDC機架需求業(yè)務分類法的預測示例見表1。

4.2 收入目標法

對于IDC業(yè)務發(fā)展較為成熟的企業(yè)來說,IDC業(yè)務收入是衡量業(yè)務發(fā)展的重要指標。因此,依據業(yè)務收入來預測機架資源需求是本研究的第二種方法,也是目前應用較多的方法。

一般而言,IDC業(yè)務收入是公司的既定目標,也可根據歷史數據進行目標的曲線擬合。如常用的指數曲線,其函數模型可用下式表示。

取定了IDC業(yè)務收入后,如何確定IDC業(yè)務收入與機架資源數量需求的關系?則要分析IDC業(yè)務收入的組成。IDC業(yè)務收入S由機架托管收入S1、帶寬收入S2和增值業(yè)務收入S3組成,即

機架托管收入與機架數量有直接關系,IDC企業(yè)根據機房的等級和單機架功耗都有明確的收費標準,一般按月或年收費。為確定機架資源需求,首先將機架托管收入S1從業(yè)務總收入S中剝離出來。通常根據業(yè)務實際情況預測出機架托管收入占總收入的比例k1,各企業(yè)的這個比例差距較大,側重于金融客戶的IDC企業(yè),其收入中S1占比較大;側重于互聯(lián)網客戶的IDC企業(yè),其收入中S2或S3占比較大。因此,k1系數應根據企業(yè)數據中心的客戶定位、業(yè)務方向來取定。

設IDC托管業(yè)務單機架年收入為M,則產生業(yè)務收入S1需要的機架數量(架),也就是說,全年的IDC業(yè)務機架托管收入S1來自全年的J1機架租用費用。但是考慮J1個機架不一定能在當年年初完全出租,銷售的周期性導致需要考慮機架資源儲備的需求,即需要考慮理論年銷售機架和資源儲備機架的差距。建議可根據公司歷年的銷售情況,統(tǒng)計出年度新增實際銷售機架與資源儲備機架的比例情況,這個比例也可定義為機架實際使用率X。

根據對多家大型IDC企業(yè)的調研,X目前為0.6~0.8。因此IDC中心需要建設機架數量才能滿足業(yè)務需求所需儲備的機架數量,按下式計算

資源儲備的機架數是IDC建設規(guī)模需要到達的機架數,是IDC建設規(guī)模的基礎依據。

收入目標法的預測步驟如下。

①統(tǒng)計公司業(yè)務開展以來歷年的IDC業(yè)務收入、IDC業(yè)務收入中機架出租部分的收入占比、IDC業(yè)務機架出租機架的單機架售價。

②了解統(tǒng)計所在區(qū)域IDC業(yè)務的發(fā)展趨勢和公司在IDC行業(yè)的市場份額情況。

③根據公司歷年IDC收入情況和公司發(fā)展目標,采用指數函數趨勢預測模型進行擬合分析,對未來需求進行預測。

④根據其他組織或機構對本區(qū)域IDC發(fā)展趨勢的預測,對擬合預測結果進行調整修正,得出IDC收入預測結果。

⑤根據公司發(fā)展目標和市場策略,預測未來各年度機架資源出租收入、機架出租平均單價。

⑥計算各年度理論銷售機架數量,并根據公司的銷售情況,考慮銷售周期性的實際情況,給出銷售冗余量,計算各年度需求的資源儲備機架數量。

表1 IDC業(yè)務機架需求預測方法示例

IDC機架需求預測采用收入目標法的預測示例見表2。

4.3 組合預測法

IDC業(yè)務機架需求預測方法中的收入目標法是以歷史數據為基礎進行數學擬合,未來業(yè)務數據為歷史規(guī)律的延續(xù),所以必須增加對未來市場、技術以及企業(yè)IDC建設策略等因素的考慮,并應參考其他機構對市場的預測結果,對歷史數據擬合的結果進行調整,以減少擬合曲線帶來的偏差。

IDC業(yè)務機架業(yè)務分類預測法由于缺乏歷史數據,因此僅對歷史數據進行參考,預測的準確性在很大程度上依賴于預測人員對業(yè)務的深入理解和調研以及對未來發(fā)展趨勢的分析能力。應用該方法時,業(yè)務分類的顆粒度也會對預測結果產生較大影響。

為進一步減小預測偏差,對IDC機架需求進行預測時,在有條件的情況下,建議采用組合預測方法或者分別采用上述兩種預測方法分別預測,之后將各年度預測結果分別設置權重,再取其綜合數據。對于歷史數據較多、業(yè)務開展時間較長、已由市場拓展期進入發(fā)力期的公司而言,建議采用收入目標法預測的結果權重比例較高;對于還處于市場拓展期的公司,建議采用業(yè)務分類法預測的結果權重比例較高。預測結果的表達式為

其中,ωi為預測模型fi的權重。

綜合應用上述兩種預測方法的預測結果見表3。表3中權重比ω的取定可以根據實際情況確定,可以階段性如3~5年一致,也可每年不同。

5 結束語

在IDC建設過程中,確定IDC建設規(guī)模是首要解決的問題。本文從實際咨詢工程出發(fā),研究和確定了IDC業(yè)務機架預測的實用方法,建議采用業(yè)務分類法和收入目標法分別預測,并根據市場趨勢進行權重重置而得出相對合理的趨勢預測。

本文中的部分內容已在實際工程中得到了應用,由于業(yè)務發(fā)展影響因素較多,實際工程中預測方法的應用要根據業(yè)務發(fā)展情況和所在區(qū)域的發(fā)展情況進行合理的調整修正。

[1] 張愛華,張麗賢.電信需求預測[M].北京:科學出版社,2014.

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