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ups5000-e系列是华为专为大中型数据中心场景而设计的模块化不间断电源系统，致力为用户的关键ict设备提供可靠高效的供电保障。
基于全模块化热插拔设计，ups5000-e系列单机最大可扩容至800kva，5分钟即可完成维护或扩容，轻松实现边成长边扩容，大幅提升系统可用性，降低初期投资30%。效率在20%负载即可达到95%，40%负载即可达到96%，更加匹配数据中心真实业务场景，帮助客户降低能耗50%以上，节省电费支出。
目前，华为模块化ups全球市场份额第一，200kva容量以上ups中国市场份额第一；获frost& sullivan“模块化ups年度最佳公司”、德国dci it铂金奖等荣誉。
产品优势
（1）模块全冗余设计，无任何单点故障；ipower故障预警功能，电池、电容以及风扇等关键部件失效预警，防止故障扩大；
（2）低载高效设计，最常用负载率段保持95%-96%的高效率，匹配数据中心真实业务场景，有效节约能耗开支，降低能耗50%以上；
（3）全模块化架构，轻松实现边成长边扩容；热插拔设计，维护时间低至5分钟，故障状况下用户可自行在线维护，大幅提升系统可用性。
客户简介
prasarana（原名syarikat prasarana negara berhad）,是马来西亚财政部于1957年建 立的全资国有公司，服务于马来西亚的公共交通事业，其下全资子公司rapid bus和rapid rail负责运营马来西亚的公交巴士和轻轨。
马来安邦延伸线是为提升巴生谷地区（大吉隆坡地区）轨交运能而在既有安邦线建设的 延伸线路，新增约18公里，11个车站，1个控制中心，1个车辆段，和10个牵引变电站；既有线全长27公里，含25个车站，1个控制中心，1个车辆段，17个牵引变电站。
人工智能训练需要大量的计算和大量的数据，数据越多越好。为了满足这种对计算能力的巨大需求，人工智能训练越来越多地发生在以cpu为中心的非cpu服务器上，这些服务器基于gpu、fpga、定制asic或专用的深度学习单元，可提供数量级的性能提升。不幸的是，这些计算系统耗电量大，功率密度高达30－50kw／机架，而且预测下一代计算系统的功率密度将达到惊人的100kw／机架。拥有并运营40多个数据中心的数据中心运营商flexential公司云计算主管jasoncarolan表示，“如果没有对诸如液体冷却之类的冷却遏制解决方案进行实质性的重新设计，现有的大多数数据中心在规模上根本无法支持这一点。”
除了电源之外，这些超级计算机的运行速度与它们接收的训练数据一样快。结果是对大型、廉价和闪电般快速的近线存储的需求不断增长，触发了更快的控制器、协议（例如，nvme和nvme－of）和存储媒介（例如3dxpoint和3dnand）的市场竞争。
在许多情况下，基于人工智能的应用程序需要一个非生产训练环境，其计算和存储容量比生产环境更高。这种情况促进新计算和存储平台部署到开发和训练环境中，以及最新的网络、san和相关的监控和管理工具的更多改变。这些演进需要对数据中心的服务器和存储拓扑进行彻底的转换。
即将到来的基于人工智能的产品和服务将成为运营、自动化、监控、合规、安全、开发和云集成的分水岭，而这些都将是数据中心大量基础性改变的基础。那些具有远见卓识的数据中心运营商采用支持基于人工智能的应用程序，并通过人工智能进行操作，他们可以应对即将到来的市场风暴。
业务挑战
prasarana从2002年接管安邦线等轻轨的运营以来，面临线路设施老化问题，难以匹配日益增长的客流需要。同时，其线路覆盖范围也亟需扩充，以适合大吉隆坡地区的经济发展。
既有线覆盖区域有限，需要延伸线路以服务更多居民。
列车信号通信系统老旧，需要升级至cbtc无人驾驶，以提高运能；需要先进前瞻性的ict技术，至少满足未来5-15年的运营需要。
解决方案
马来安邦延伸线是华为首个轨道交通通信总包项目，提供骨干传输，数通，无线集群， 办公电话，招援电话，录音，广播，导乘信息，视频监控，时钟，scada，光缆等十多个子系统，工程范围包括设计，安装，调测，验收等全建设过程。在此项目中，乔治肯特作为epc负责轨道、供电、信号等部分，其中通信部分由华为负责集成。
针对通信集成项目复杂的接口需求，高风险的第三方设备及服务提供商的管控，交叉施工及调测的复杂场景，严格的设计、管理、施工、rams、测试等全过程文档管理等等，华为公司基于强大的平台服务能力和稳定可靠的产品及解决方案，为此项目提供了端到端的通信集成解决方案及全过程交付服务。
中央传输系统（cts）：在延伸线采用华为osn3500构建10g传输干网并辅以s3700交换机用作部分业务接入，用于承载关键业务；同时采用华为s5700交换机构建四个独立的ip环网承载非关键ip业务；并支持与既有线的传输系统对接。
无线集群系统（radio）：在既有和延伸全线采用集成商comintel代理的sepura厂商的tetra数字集群系统，替换既有线模拟uhf无线系统。
办公电话系统（telephone）：采用华为ipbx解决方案在全线提供voip服务，替换割接既有线的模拟电话系统，同时支持与既有线已部署的模拟话机对接；
招援电话系统（php）：采用合作伙伴的轨旁电话系统，支持一键呼叫客服中心或调度中心，并与cctv联动实时记录求助过程；
录音系统（vrs）：依托华为成熟的录音服务解决方案，为电话系统及无线集群系统提供录音服务，量身定制互备、归档和回删机制，确保录音系统的高可靠性；
视频监控系统（cctv）：在延伸线车站及轨旁采用华为高性能ip摄像机，满足地铁emc认证以及nema 4x (ip66) 认证，并与既有线的台湾nuuo监控软件平台及nvr对接；
广播（pa）及乘客信息系统（pids）：在既有线系统框架下对延伸线进行扩容，采用既有线广播供应商bosch及pids供应商willowglen的产品及解决方案，为全线提供广播及乘客信息服务；
scada系统：在既有和延伸全线采用willowglen的scada系统，替换老旧的电力scada系统，对全线电气基础设施和供电系统进行实时监视及对部分电气设备进行控制，同时对通信等系统通过ip或者干接点方式采集状态告警信息用于综合监视；
华为同时为客户提供满足en 50126标准的端到端system assurance服务： emc领域包含emc工勘，emc标准和流程制定，各子系统认证和现场emc测试；ram领域包含建立可靠性计划、系统可靠性预计模型，ram演示；安全分析服务涵盖从设计到运营的安全分析和认证；此外还建立了完整的qa体系，保证所有设计和交付活动的高质量。
华为完善的接口管理，强大的集成验证平台和组织流程，对各子系统之间的接口功能和性能进行了充分地验证，包含预集成验证（针对短名单供应商）、集成验证、现场验证等。从而确保了互联互通的稳定可靠，且缩短了客户集成调测时间，在通信系统方面保障顺利通车。
客户收益
毫无疑问，人工智能（ai）如今正在渗透到各种技术的各个方面，从癌症的早期发现到理解各国的人类语言，以及在实时高分辨率视频中分辨人脸。大量消费者应用为主流需求、社会认可和人工智能的日益普及提供了动力和资金。现在，人工智能思维系统正在快速地进入企业it领域。
很多组织的it团队已经看到人工智能成为许多任务的主流，其中包括网络安全、it运营、监控、数据分析、业务流程自动化和基础设施配置，以响应缓慢增长的技术劳动力和快速增长的it工作负载之间日益扩大的差距。
然而，对于数据中心而言，它们仅代表两种主要应用：用于数据中心的人工智能和用于人工智能的数据中心。
用于数据中心的人工智能
如今，智能产品已经通过筛选大量繁杂的操作遥测数据、发现异常、关联事件和确定根本原因来增强it运营和分析。人们还看到人工智能技术添加到基础设施配置和流程自动化中，如今几乎每周都有新产品推出，并将人工智能带入新的领域。随着人工智能在it运营中的成熟，它从解释发生了什么、提出建议或识别异常的被动报告者转变为预测失败、自主调整过程的步骤以及自动部署或销毁容量的更加主动的参与者。
但其最大的影响可能是数据中心将人工智能与数据中心信息管理（dcim）系统结合起来，以提供数据中心的智能运营。2014年，谷歌公司使用deepmind对其数据中心的风扇、通风和冷却设备进行控制调整，将电力成本降低了40％。例如今年，谷歌公司为冷却系统运营一个自我学习的算法，不是表明各种变化，而是直接自主调整控制，观察结果，通过学习变得更加智能。对于量化结果来说还为时过早，但早期迹象看起来很有希望。
但现在只是才刚开始。这些智能产品将在机房的机架上虚拟地重新定位发热的计算负载，以实现最佳温度控制。其他dcim供应商也在研究人工智能算法，以根据不断变化的硬件容差、功耗/成本趋势、瞬态工作负载来改变数据中心环境温度。除了监控冷却设备之外，人工智能管理配电系统，其节省数据中心电力成本的潜力同样引人注目。而如果人工智能在全球所有数据中心上扩展应用的话，其影响可能是巨大的。
展望未来，新兴的智能dcim系统将数据中心物联网传感器数据（如热量、气流、振动，超声波、功耗、水和烟雾检测）整合到基于人工智能的平台中，不仅可以检测异常的数据中心行为，还可以确定问题的根源和原因。很快，这些智能dcim系统不仅会说明某些事情失败的时间、地点和原因，而且还会在事情出错之前预测性地提醒操作人员，并且在某些情况下，还会自动禁止。
用于人工智能的数据中心
由于人工智能几乎改变了每个数据中心应用程序，它也在重塑软件开发生命周期（sdlc）。传统应用程序通过程序化更改演变为其底层代码库，然后使用严格测试进行验证，并以受控、可管理、可重复方式部署到生产过程中。但是，基于人工智能的应用程序不依赖于代码更改或单向部署。相反，许多人在开发环境中发展更智能模型并将其部署到生产中，而其他人则在生产中进行自我训练，在那里他们从现实世界数据中学习并将这些知识传播回开发环境。这种双向细微差别对数据中心网络拓扑结构具有根本性影响。
无论是嵌入在更加传统的第三方应用程序中还是内部开发的人工智能算法，在对尽可能真实且相关的大量数据进行训练时效果最佳。因此，在许多情况下，实时生产数据最适合训练，但在其他应用中，非生产环境中的外部数据系统，以及由此产生的智能模型被部署到生产中。在这两种情况下，人工智能应用程序不只是从非生产部门应用到生产部门中，还在两者之间应用，而要求环境之间的网络分割变得更具渗透性。
人工智能训练需要大量的计算和大量的数据，数据越多越好。为了满足这种对计算能力的巨大需求，人工智能训练越来越多地发生在以cpu为中心的非cpu服务器上，这些服务器基于gpu、fpga、定制asic或专用的深度学习单元，可提供数量级的性能提升。不幸的是，这些计算系统耗电量大，功率密度高达30-50kw/机架，而且预测下一代计算系统的功率密度将达到惊人的100kw/机架。拥有并运营40多个数据中心的数据中心运营商flexential公司云计算主管jasoncarolan表示，“如果没有对诸如液体冷却之类的冷却遏制解决方案进行实质性的重新设计，现有的大多数数据中心在规模上根本无法支持这一点。”
除了电源之外，这些超级计算机的运行速度与它们接收的训练数据一样快。结果是对大型、廉价和闪电般快速的近线存储的需求不断增长，触发了更快的控制器、协议（例如，nvme和nvme-of）和存储媒介（例如3dxpoint和3dnand）的市场竞争。
在许多情况下，基于人工智能的应用程序需要一个非生产训练环境，其计算和存储容量比生产环境更高。这种情况促进新计算和存储平台部署到开发和训练环境中，以及最新的网络、san和相关的监控和管理工具的更多改变。这些演进需要对数据中心的服务器和存储拓扑进行彻底的转换。
即将到来的基于人工智能的产品和服务将成为运营、自动化、监控、合规、安全、开发和云集成的分水岭，而这些都将是数据中心大量基础性改变的基础。那些具有远见卓识的数据中心运营商采用支持基于人工智能的应用程序，并通过人工智能进行操作，他们可以应对即将到来的市场风暴。
马来安邦延伸线的开通，将大大缓解吉隆坡西南区域的交通压力，整体运能预计为原安邦线的两倍，目标达到每天40万人次。
新建和改造的ict设施，通过先进的信息技术，将很大程度地利于线路的可靠运行，提高运维管理的便捷性，降低维护成本，为乘客提供舒适的乘车体验。
华为数字城轨解决方案也将持续地为prasarana在马来西亚的轨道交通领域提供稳定可靠以及创新性的ict服务，致力于马来公共交通的现代化建设。
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