光模块的发展以及在Hyperscale用户中的演进

光模块作为信号的信源和信宿，担当了通信三要素中的亮点。与此同时，康宁提供的数据中心产品方案则是信道，信道的可靠性对通信起着至关重要的作用。关于如何选择LC和MTP接头的连接产品，可以参考公众号之前发布的文章。

对于光模块而言，应用在什么交换机上不重要，重要的是根据距离选择合适的模块类型，以100G为例：

当然目前100G主流的光模块应用仍然是小于100m QSFP SR4。大型的Hyperscale云服务供应商在光模块选型上，更多的会从产业成熟度、稳定供应、平滑升级的几个方面去考虑并设计对应的架构。

Hyperscale客户对于未来光模块的需求

目前Hyperscale超大型数据中心的建设方主要是云服务提供商，例如亚马逊，微软，谷歌，阿里巴巴,腾讯等。对于以上云服务提供商的数据中心，单体数据中心的机柜数量往往在1万以上，规模非常庞大。这些云服务提供商对于各自数据中心物理和逻辑架构的设计各有千秋。上文中提到的数据中心流量的覆盖，绝大部分在数据中心内部，也就是服务器和交换机之间。大量的数据中心内部流量覆盖也对应了庞大的光模块需求数量。数据中心作为高投资和高能耗的设备集群，对于建设的要求始终是更高的投资回报率、更低的能源消耗和使用率。那么对应到光模块的要求，更多会考虑整体成本以及更低的功耗。

以400G为例，中国的阿里巴巴和腾讯均在公开场合公布了400G的建设计划，并预计在2020年会有试验的400G网络，逐步铺开，并将根据整体架构设计综合考虑光模块的选型。下图是目前400G光模块的潜在产品和标准。我们可以看出，多模并行和单模并行的光模块都是继续8芯的应用。康宁早在2015年就推出了EDGE8TM的数据中心连接方案，提供了灵活的产品配置以满足400G的组网和架构需求。

再来展望一下hyperscale数据中心基于业务和应用的前景。近几年我们常听到AI人工智能，BLOCK CHAIN区块链和大数据等前沿技术，那么这些技术对于数据中心有什么影响呢？就拿AI人工智能举例。早在2014年，谷歌公司就在其中一个数据中心设施中部署了Deepmind AI（使用机器学习和人工智能的应用程序）。其结果是，能够将数据中心用于冷却的能源减少40％，这相当于在考虑到电气损耗和其他非冷却效率之后，PUE（Power Usage Effectiveness一种评估数据中心能源效率的指标）值减少了15％，这也产生了该数据中心有史以来最低的PUE。基于这些显著的成本节省，谷歌公司希望在其他数据中心中部署该技术，并建议其他公司也这样做。

Facebook公司秉承的使命是“让人们有能力建立社区，让世界更紧密地联系在一起”，Facebook公司的应用机器学习白皮书从数据中心基础设施视角进行概述，它描述了支持全球范围内机器学习的硬件和软件基础设施。

为了让人们了解人工智能和机器学习需要多少计算能力，百度公司硅谷实验室的首席科学家Andrew Ng表示，培训百度的中文语音识别模型不仅需要4TB的训练数据，还需要20个计算机的exaflops（百亿亿次）计算量，也就是整个培训周期内需要200亿次数学运算。而这些计算能力需要靠数据中心具备更高的计算能力，以及更快的内部传输速率来实现。

如何搭建数据中心内部或数据中心之间的流动数据高速公路？其实从hyperscale 100G的数据中心架构开始，SPINE-LEAF脊叶架构成为主流的架构。这种架构满足了数据中心东西流量需求的同时，也带来了更为复杂的服务器到交换机，以及不同层级交换机之间的交叉互联，这种交叉连接的部署，对于布线的挑战，甚至布线管理的难度，提出了更高的要求。我们将这种交叉连接称为MESH网络，hyperscale数据中心在设计时除了考虑基础设施的PUE，设备，光模块的选型之外，如何满足迅速扩展的云计算业务，加速数据中心scale out（横向扩展）和scale up（纵向扩展）也是非常重要的考虑因素。康宁作为专业的光通信连接方案厂商，能提供优于行业标准的，更可靠稳定的产品和方案，针对于MESH的应用，康宁也有MESH模块（module）产品帮助客户快速实现数据中心的scale out/up。

另外，对于400G超大规模数据中心的连接设计，单模SM MPO连接产品使用比例进一步攀升，对于SM MPO接头工艺的要求变得更高。康宁高品质的MTP单模和多模连接产品，能为数据中心的快速建设和安全运营提供更得力的保障。

更多康宁光连接产品方案，请访问康宁产品网站：http://www.corning.com/cn/zh/products/communication-networks/products.html

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（编辑：核心网）

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