阿里巴巴數據中心第一次亮相!不比規模,拼的是最新技術
阿里巴巴數據中心第一次亮相!不比規模,拼的是最新技術
2015.09.10 | 科技

阿里巴巴第8個數據中心,浙江千島湖數據中心正式啟用。這也是阿里巴巴數據中心,首次公開亮相,強調節水,WUE(數據中心水資源使用效率)可達0.197。此外,也首次對外展示自行設計的整機櫃伺服器(AliRack),伺服器上架密度和傳統機櫃相比提升30%,單台伺服器效率高,技術展示意味濃厚。

圖說明
(圖說一:阿里巴巴千島湖數據中心建築本體,委由華通雲數據建造,建築LOGO也為華通雲數據字樣。圖片來源:翁書婷攝影)

本文重點摘要:
1.千島湖數據中心占地不到萬坪,不比規模,拼最新技術。
2.利用免費湖水按需製冷,打破Facebook紀錄,WUE(數據中心水資源使用效率)達0.197。
3.與Facebook 領頭開放硬體OCP(Open Compute Project)組織互別苗頭,整機櫃伺服器(AliRack)首次亮相。
4.阿里雲對外雲端運算服務量已經超過阿里集團自己使用量。
5.下個數據中心,落腳河北張北,採風能與太陽能。

千島湖數據中心占地不到萬坪,不比規模,拼最新技術

數據中心已試營運4個月,超過3000小時,為Tir4等級,佔地面積不廣約9000坪,為高11層的單一建築體,約可容納5萬台伺服器。數據中心本體與機電等硬體設備,由華通雲數據負責建造。數據中心樓層採三明治結構,3、5、7、9等單數層為伺服器機房,1樓與偶數層為機電基礎設施,頂樓為太陽能發電系統與冷卻塔。

「千島湖數據中心規模很小,我們目的不是拼規模而是技術,阿里雲要讓每台電腦效率世界最高,伺服器單台所能創造的價值,遠比總數量更重要。」阿里巴巴集團技術長王堅強調。

圖說明
(圖說二:一樓油機房。阿里雲在市電之外,備用電力採柴油發電,共有12台發電機組,可提供30MVA『1MVA=1000千瓦』電力,最少支撐整棟數據中心24小時以上供電。圖片來源:阿里雲。)

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(圖說三:太陽能發電系統與冷卻塔。太陽能系統僅可提供100千瓦電力,佔總建築體用電量比例不高,主要靠市電供應。圖片來源/阿里雲。)

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(圖說四:七樓一般伺服器機房。機房採交流與直流電雙路供電,比起一般僅用交流電路供電機房,整體電力轉換效能從93%提升到97%,此圖為冷通道,冷空氣從地板散出與機櫃後方熱通道熱源隔離。)

利用免費湖水按需製冷,打破Facebook紀錄,WUE達0.197

「千島湖數據中心,是阿里雲第一個認真考慮地形條件限制設計的。」王堅強調。千島湖位於浙江省杭州市東南方淳安縣,距離杭州159公里,1959年,遷移當地居民,淹沒良田與千年古城,截流新安江,建成新安江水庫,因此有千島之湖樣貌。

千島湖數據中心採用湖水製冷。數據中心90%的時間可不依賴湖水外的製冷能源,製冷能耗節省超過8成。數據中心設計年平均WUE(數據中心水資源使用效率)可達到0.197,打破此前公開報導顯示的由Facebook俄勒岡州數據中心創下WUE0.28最低紀錄。

數據中心有兩座湖水過濾器,採物理過濾,抽取60米深,溫度穩定深層湖水(湖水均溫為12度-16度,冬季約為1度,夏季約為16度),過濾完後湖水流入蓄水池,通過密閉管道流經數據中心各樓層,幫伺服器降溫,再流經2.5公里青溪新城中軸溪,最後回歸千島湖。

「水從60米打上來,若突然停電,水打一半沒有力量就往下掉,就像電梯從高處往下掉,是很恐怖的事,會破壞底下設備。阿里雲在中國找到專利,解決問題,這工程可以拍成紀錄片了。」王堅驕傲地說。

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(圖說五:湖水過濾器。千島湖為水庫區自然環境與水土保持良好,水質優良,中國知名廠商農夫山泉生產地,因此物理過濾不需化學過濾,即可直接生飲。)

圖說明
(圖說六:一樓冷凍機房。湖水過濾後,從蓄水池流入冷凍機房,並且運送到樓上伺服器機房。除了湖水冷制冷系統,備有自來水制冷系統。黃色為熱湖水回水管,綠色為冷湖水供水管。紅色為自來水熱水回水管,藍色水自來水冷水供水管。)

與Facebook 互別苗頭,AliRack首次亮相

阿里雲與Facebook互別苗頭,首次展示自行研發定制的整機櫃伺服器(AliRack)。

AliRack在2014年7月第一次被揭露,這是首次在媒體前曝光。AliRack不採由Facebook領頭的開放硬體OCP(Open Compute Project )組織標準,而採用中國BAT三巨頭組成的「天蠍組織」技術標準。舉例來說,天蠍組織標準把機櫃的國際標準寬度從19英吋改成21英吋,高度從1.9公尺調整為2.1公尺與2.35公尺兩種。

「AliRack針對BAT巨頭需求,提升計算力,存儲力與降低功耗。」阿里巴巴技術保障資深總監曲海峰強調。AliRack伺服器上架密度和傳統機櫃相比提升了30%,同樣的伺服器空間硬盤容量增加了一倍,且支持即插即用,千島湖採用最新AliRack2.0版本。

AliRack在阿里所有數據中心,佔比約10%-20%還不高,但未來會快速提升佔比。AliRack主要為阿里雲數據中心使用,阿里雲短期內沒有將其商用化販售意願,「阿里雲不是伺服器廠商,AliRack不是我們核心產品。」曲海峰說。

此外,千島湖數據中心,也採用數據中心微模組(Alibaba Data Center Module),從工廠生產到現場交付僅需45天,和傳統做法相比節約4個月的時間,採用鋁合金預製框架,精簡現場安裝工作。

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(圖說七:阿里整機櫃伺服器(AliRack)。一個AliRack供電8000千瓦,傳統機櫃,2U伺服器可放入12個3.5吋硬碟,而AliRack1U伺服器可放入12個3.5吋硬碟,並且能以熱插拔,熱插拔指允許用戶在不關閉系統,不切斷電源的情況下取出和更換損壞的硬碟、電源或板卡等部件運作。圖片來源:阿里雲。)

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(圖說八:阿里雲數據中心微模組(Alibaba Data Center Module)。兩組共16個機櫃與一個熱通道,形成一個微模組單位。集中供電散熱,降低整體功耗8%-10%,兼容一般機櫃與AliRack。若裝設AliRack,可裝設48台密算型與24至32台存儲型伺服器。圖片來源:阿里雲。)

阿里雲客戶累計總訪問量,已經超過100個Facebook的訪問量

「對外雲端運算服務量已經超過阿里集團自己使用量,這是一個很重要轉捩點..這些企業累計總訪問量,已經超過100個Facebook的訪問量。」王堅指出。

2009年成立的阿里雲,主要用戶為中小企業,用戶約140萬,遍佈全球200個國家,每天註冊阿里雲會員的企業達4000多家,是中國最大的公有雲廠商,IDC數據顯示,2014年市占率為29.7%。

王堅不願說明目前阿里雲在政府,大型與中小企業的用戶比例。但去年起國務院總理李克強大力推動「互聯網+」政策,各省政府嘗試在公共交通,醫療與教育等互聯網轉型,雲端運算正是轉型第一步。

「以前政府用退稅的方式補貼企業,現在政府用技術補貼,如雲端運算與大數據應用,推動企業轉型。」王堅接受中國媒體採訪時說。

因此阿里雲政府用戶增長快速,從2014年12月開始,與海南、貴州、甘肅、新疆等12個省政府達成合作,把阿里雲的雲計算、大數據、支付等資源開放。阿里雲有如中國省級政府的科技副局長。

「雲上貴州」是中國第一個省級政務平台,就由阿里雲協助建立,貴州所有省級事務部門不再自建機房,阿里雲與貴州政府共享與數據資源。

圖說明
(圖說九:阿里巴巴集團技術長王堅。圖片來源:翁書婷攝影。)

下個中國數據中心,落腳河北張北,採風能與太陽能

在阿里巴巴集團2015年第二季財報,阿里雲第二季度營收為4.85億元人民幣,較上年同期大幅增長106%。上一季度,阿里雲收入為3.88億元人民幣,相比上年增長82%。

相比集團營收為人民幣202.45億元,年增28%,淨利人民幣94.96億元,年增30%,財報表現不如預期,加上第2季銷售增幅創3年來最低,交易額也不如預期,飛速成長的阿里雲為集團未來重要成長動能。

阿里雲已在北京、杭州、青島、香港、深圳和美國矽谷、新加坡等地營運數據中心。除了千島湖,阿里雲利用河北張北的風能與太陽能建造下個數據中心。

王堅指出,「光傳輸效率遠高出電傳輸效率,與其花長時間把電傳輸至數據中心,不如把數據中心搬到充滿能源的地方,現在很多數據中心都是離使用地方比較遠的地方。找一個真正對自然資源消耗小的數據中心要花很大力氣。」

配合縣府造鎮計劃,與清溪新城互利共生

數據中心所在地,也是浙江省淳安縣清溪新城規劃區。清溪新城面積約38平方公里,規劃人口8.6萬人,當地正在興建大量的商用大樓與一般住宅與學校。

清溪新城向瑞士看齊,正致力發展低汙染觀光產業,數據中心與清溪新城互利共生,數據中心免費使用湖水制冷,而數據中心所排出熱水將通過水源熱泵技術,提供附近建築採暖製冷與千島湖景觀設施用水,如珍珠半島廣場噴泉,就源自千島湖數據中心。

圖說明
(圖說十:清溪新市鎮面貌。圖片來源:翁書婷攝影。)

關鍵字: #阿里巴巴
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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