北京
国际能源署预测，到2030年全球数据中心电力消耗将大约翻一番。AI工作负载越铺越大，电从哪来，成了每一家云厂商绕不开的问题。Dropbox给出的答案有点反直觉：不靠新增数据中心算力，而是从现有基础设施里把余量挤出来。
这套思路不是临时起意。Dropbox分享的十年基础设施优化工作，大部分早在当前这波AI热潮兴起之前就已落地。换句话说，AI来了之后能腾出算力余量，靠的是提前十年攒下的家底。
从预测需求开始省电
Dropbox的优化在硬件部署阶段之前就已启动。团队提前数月甚至数年预测需求，有计划地增加容量，同时为故障、维护和不断变化的工作负载保留余量。这种提前量意味着不必为了应对峰值而一次性堆满硬件。
硬件投入运行后，Deep Sleep系统接手。它会关闭空闲服务器，或把未使用的磁盘置于待机状态。服务器可在几分钟内恢复服务，既保留了备用容量，又不必为持续运行所有已分配硬件承担全额电力开销。
当容量尚有但分布不均时，Dropbox选择在机群中迁移工作负载。资源重新平衡能防止局部热点触发额外的硬件采购——而此时基础设施其他地方仍有未使用的容量。
每PB瓦特数：一个反直觉的指标
存储规模增长带来另一个问题：如何把更多数据装进相同的物理空间。Dropbox采用包括叠瓦式磁记录在内的技术手段提高存储密度，让每个机架承载更多数据，无需按照用户需求的增速同步扩容。
公司使用每PB瓦特数作为衡量指标，并表示自2020年以来其存储基础设施的能效提高了50%以上。选择这个指标的原因很实在：即使存储每PB数据所需的电量持续下降，随着服务增长，总电力消耗仍可能增加。单看总量会误判，看单位效率才看得清进步。
硬件更换同样被纳入效率账本。Dropbox表示，它不是仅根据固定使用年限淘汰设备，而是根据观察到的可靠性和故障率来确定系统可以服役多长时间。延长硬件有效使用周期，能在维持既定容量水平的前提下减少新设备采购量。
第七代服务器撞上机房物理瓶颈
推出第七代服务器时，Dropbox遇到了机房物理条件的瓶颈。这些服务器更高的电力需求超出了现有机架设计，工程师的解法是把每个机架的配电单元数量增加一倍，同时保留现有的母线槽，而不是重建底层数据中心基础设施。
这个细节值得留意：容量瓶颈不一定出在芯片或软件层，也可能出在供电和制冷这些物理环节。Dropbox将Magic Pocket存储系统与托管数据中心相结合，在托管数据中心中管理自己的服务器和网络设备，从而实现了从上层软件工作负载一直到机架、供电和制冷系统的全链路可视性，可以在技术栈的多个层级解决容量瓶颈。
随着AI系统不断推高机架密度，这类瓶颈可能会变得更加普遍。Gartner预测，到2027年，AI优化服务器的电力消耗将超过传统数据中心服务器，这不仅对计算容量造成压力，也对电力输送和冷却造成压力。
Dropbox的经验指向一条不同的路径：应对不断增长的基础设施需求，并非只有新建更多数据中心这一条路。挖掘容量还可以通过关停闲置硬件、迁移工作负载、将更多数据装入现有机架、延长可靠硬件的使用寿命，以及围绕更密集的系统调整物理基础设施来实现。
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