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2024-03-20 20:38:41
今年，政府工作報告強調要“大力發展數字教育”
數字，作為被提及20多次的熱詞，價值再一次被放大
打造“數字教育新質生產力”，想做和可做的事情有很多
高校得先考慮好這件 [緊急要務]
新一代云數據中心怎么建？
這一次，深信服特別聯合《中國教育信息化》雜志社
邀請教育行業信息化專家
共議AI+信創大背景下
新一代高校云數據中心建設新思路
點擊播放完整版視頻：深客談·高校需要怎樣的云數據中心
云數據中心建設問題和挑戰
李千目（主持人）：高校數字化轉型希望達到的目標是通過數字化轉型實現治理的現代化和治理能力的現代化，所以對信息中心和數據中心提出新的要求，我們面臨哪些新的挑戰？
崔建：很多學校都存在多校區，甚至是多地的多校區。這種情況下如何保證業務的平穩、有效，如何滿足未來業務的拓展？數據的可靠性，安全，網絡以及容災備份都是需要考慮的側重點。
夏正偉：這幾年業務應用逐漸增多，大模型的崛起使得我們對AI計算資源需求有一個爆炸式的增長；同時我們對業務連續性的要求也越來越高。所以很多學校都在考慮提高數據中心的可靠性，以及在異地實現容災備份的能力。
呂淑艷：中國政法大學在海淀有一個校區，在昌平有一個校區，我們在做兩個校區的互聯時發現，原有的4芯光纜已使用20多年，我們的鏈路資源又匱乏了。有條件有交集的高校是不是可以在鏈路上實現互聯互通互備的機制？
周輝林：南昌大學數據中心經過10多年的發展存在一些問題。原來是分幾期建設，前期沒有統籌考慮，7個集群里面有多個平臺，平臺不統一導致管理和運行的不便。南昌大學是江西省教育廳教育專網的主要出口單位，希望后續做一些不同高校間的備份，安全態勢感知等工作，更充分地發揮專網的效率。
張濤：高校在智慧校園階段，服務方式、服務內容發生了較大變化，不僅需要考慮不同時間、不同種類硬件設備的統一管理、集中使用，還需要支撐二級學院、二級單位的教學、科研，這些業務形態也從虛擬化向容器化轉變。因此，搭建一個敏捷升級、統一管理的云平臺至關重要。越來越多的高校都在建設多校區，多個數據中心之間的容災備份和統一運維，對數據中心建設提出了一些新的挑戰。
云數據中心建設對策
李千目（主持人）：數據中心在新的時代不僅僅是傳統的資源提供方，更多的是在這個挑戰過程中的使能方，讓我們在數字化轉型過程中能夠更有效、更穩定、更安全地，提供基礎的技術咨詢和相應的支持。針對現在面臨的比較緊迫的問題，我們有哪些好的對策和建議？
崔建：北京大學數據中心建成后，為了考慮容災備份，我們在昌平機房建設了容災備份系統。但實際運行中，有些操作可能是人為性的，系統可以避免或者保證業務的連續性，但誤操作問題僅靠雙活無法解決。同時，我們考慮在新業務開展時，部分引入信創相關產品，融入實際的工作和業務發展。
夏正偉：武漢大學長期打造了一個數據中心平臺——珞珈云，全部的設備都是自己投資、自己管理、自己維護。在不同年代購置的設備，仍有非常好的兼容性，對于不同廠商的設備也可以做到非常好的納管，這與深信服的產品迭代是密不可分的。
李千目（主持人）：武漢大學當時怎么想到要轉換到純私有云場景下呢？
夏正偉：武漢大學沒有大規模使用VMware，而是采用了Openstack架構搭建了第一代私有云。2017年我們又引入了超融合新架構，目前承載的虛擬機達到1000多臺。有一些比較特別的業務，例如武大的櫻花，預約場景涉及幾十萬的并發，在高并發的場景下，我們也使用了部分公有云資源。
周輝林：南昌大學在數據中心建設后，也部署了15臺超融合服務器。后來發現新校區的空間不夠，又反過來想如何重復利用老校區的資源。我們有3個校區5個校園，所以把青山湖老校區的機房重新啟用，作為重要系統的災備。
張濤：高校需要什么樣的云數據中心？
第一是融合，對新老業務架構、形態的融合。比如如何在規劃新平臺時，將老設備、老平臺同步利用起來，最大程度提升資源的利用率。
第二是平臺要能持續地升級，適配高校越來越多的新業務和新架構。比如高并發的在線賞櫻，信創架構下的Arm芯片。要能適配學校業務架構的變化，最為典型的就是剛才講到的多校區建設。數據中心在初期建設時，就需要考慮跨校區的容災建設，新校區建成后能快速完成平臺升級，無需重復建設。同時要考慮構筑自動化的運維和運營中心，對不同校區的信息化建設進行統一管理的基礎上，通過AI輔助運維的方式快速定位故障問題，自動化解決大部分IT故障。
第三是安全，我們在業內首創提出內建安全這樣一個理念。
李千目（主持人）：以前是系統提供一種功能，我們為了實現這個功能加一系列的安全設備、安全的一些能力，現在是系統本身就帶著安全性。
張濤：對。深信服面向 AI運維，包括一些硬件的提前預測、提前更換，可以對業務系統進行撥測，根據服務響應的時延提前進行一些干預。
李千目（主持人）：總結各位專家剛才提出來的各種見解和建議，高校需要什么樣的數據中心？性能要穩定，能夠跨平臺跨資源，能夠支撐我們多種業務的發展趨勢，包括信創、人工智能相關技術的發展。
關于高校信創
李千目（主持人）：關于高校的信創大家是怎么看？
夏正偉：武漢大學地理信息專業一直是我們的強勢學科，我們全程參與了北斗衛星的一些研發，其實北斗衛星就是國家信息領域的一個重大創新。所以推進信創首先要和人才培養、科學研究結合起來。
其次，推進信創要確立一個從易到難的策略，以一個相對比較平衡的投資和產出比，來獲得師生的認可。
同時，圍繞高校的實際業務承載，如果到信創環境下，穩定性能不能得到一個基本的延續？我們不能解決了現有的問題，而產生一個新的問題，要循序漸進。
崔建：學校學生實際上也有信創產品使用的需求。怎么無縫地在現有環境下了解信創產品，熟練地使用，也是有明確的需求。
呂淑艷：現在信創產品的穩定性和可靠性是怎么一個程度？是我比較擔心的。無論是投資方面還是技術應用層面，包括管理層面，我們需要形成一個機制把信創產品做得更合理可靠，把易用性方面做起來。
周輝林：我們信息化辦與信創領域廠商的合作是很緊密的，廠商資源、產業資源可以推進學生信創產品的使用，作為信創領域產教融合的載體或者結合點。
張濤：深信服在信創領域的價值主張是雙棧一致。我們已經和大量的信創操作系統，硬件廠商合作，深入到他們代碼級的一些開發，甚至是做聯合開發。深信服也在和高校計算機相關學院合作，共同進行人才培養。比如安全領域，學校有大量的學生團隊可以參與到攻防演練，既提升了自身實戰能力，也助力了學校的安全保障。
人工智能在高校的應用
李千目（主持人）：在高校信息化建設和數字化轉型過程中，我們對人工智能應以擁抱的態度還是審慎的態度？
夏正偉：武漢大學也有教授團隊推出了自己的大模型，目前我們總的算力達到7p，可以為校內各個學科的 AI計算提供非常好的支撐。
圍繞大模型，我們主要有三個方面的思考。首先是算力，尤其要關注電力消耗的集中化，散熱設施要跟上。其次是讓算法更優化，以提升資源的使用率。最后是數據。我們這幾年先后向太空發射了好幾顆衛星，這些衛星就是非常好的數據采集平臺，形成我們開放的數據集，這些數據集在共享研究中發揮了非常好的作用。所以圍繞算力、算法、算據，我們的人才培養和科技研究進一步得到了深度融合。
呂淑艷：我是持開放擁抱的態度。我們應該走進高校做調查研究，在此基礎上用算力和精準的算法算出一套大模型來。高校很多部門在為師生服務耗費了大量的人力物力，這方面能不能解脫出來？另外針對信息中心的管理層面，能不能為我們做一些人工智能運維工作的解脫？
周輝林：我們能否依托政府建設的超算資源，剪裁出適合于我們學校版本的類似GPT的工具，來推動我們的治理，形成一個同類型高校的大模型？
張濤：深信服認為，在使用和構建AI大模型中面臨三個問題：研發門檻高、使用成本高、安全風險高。如何解決這些問題呢？
首先我們采用向導式配置，只需在Web界面點擊下一步，就可以快速構建自己的模型。第二，通過一半的卡進行性能優化后，可以提升到5倍的性能。第三是創新性地支持模型的動態加密，避免用戶知識產權被盜，有效保護用戶隱私安全。
我們從2016年開始布局人工智能，正式國內首發安全GPT大模型，整合研發經驗以及工程經驗，做成面向AI的下一代數據中心產品提供給用戶。就像剛才夏主任講到的，比如他們最多申請的資源，卡是80張，訓練的時間周期要1－2個月，我們這套產品可以把整個的訓練量、訓練時間縮短到一周之內，大大降低了模型訓練成本。
李千目（主持人）：在人工智能方面，南京理工大學已經開始通過智能系統自動地去查找一些在線課程和精品課程，幫助學生進行輔助式和自主式驅動學習。同時，在信息化建設管理過程中，針對運維預測、故障診斷，提供了一些嘗試。希望大家共同把這個領域的相關場景做深做實。
李千目（主持人）：非常感謝各位專家，我們在一起圍繞數據中心建設，信創建設和人工智能的建設，提出了一些建議和見解。在這里，我也祝愿我們大家在各自崗位上共同努力，做出無愧于這個時代的壯麗篇章。
