Cloudflare 服务受数据中心断电影响，影响多个服务。

Cloudflare 服务受数据中心断电影响，影响多个服务。 Cloudflare 发布故障通告表示，正在评估断电对数据中心的影响，同时对服务进行故障转移。并正在努力解决这个问题。 该事件影响多个服务在 data plane / edge level 出现故障：Logpush、WARP/Zero Trust device posture、Cloudflare 仪表板、Cloudflare API、Stream API、Workers API、警报通知系统。 部分在 control plane / core level 受到影响，这意味着只有现有配置的更改受到影响，但产品在边缘运行：Magic Transit, Argo Smart Routing, Workers KV, WAF, Rate Limiting, Rules, WARP / Zero Trust Registration, Waiting Room 等。

简单、无服务器、分布式的向量数据库，可用作API。采用Cloudflare Workers AI、D1和Vectorize编写。

简单、无服务器、分布式的向量数据库，可用作API。采用Cloudflare Workers AI、D1和Vectorize编写。 主要特色包括：简洁的API端点用于插入、查询、检索和删除向量文本数据；无需将文本存储在数据库中即可生成嵌入；分布式数据库，数据在多个数据中心进行复制。 | #数据库

微软结束将数据中心置于海底的实验

微软结束将数据中心置于海底的实验 2020 年，该公司公布了纳蒂克项目最大规模的测试结果。它证实了自己的理论，即把数据中心置于水下深处，就不会像正常安装在陆地上那样遇到许多可能导致硬件故障的问题。微软声称，与陆地数据中心相比，水下服务器的设备故障率仅为陆地数据中心的 1/8。此外，这种水下服务器可在 90 天内完成设置和安装，而陆地数据中心的建设则需要长达两年的时间。但现在，微软已悄然证实，它已结束了水下数据中心实验。据数据中心动态网站报道，微软云运营与创新（CO+I）部门主管诺埃尔-沃尔什（Noelle Walsh）表示，公司"不会在世界任何地方建设海底数据中心"。威尔士补充道：我的团队为此付出了努力，并取得了成功。我们学到了很多关于海平面以下作业、振动和对服务器影响的知识。因此，我们将把这些经验应用到其他案例中。微软也发表了声明，表示未来不会继续建设水下数据中心：虽然我们目前没有在水中建立数据中心，但我们将继续把纳蒂克项目作为一个研究平台，探索、测试和验证有关数据中心可靠性和可持续性的新概念，例如液体浸泡。让我们拭目以待微软 ，尤其是微软可能需要建立更多的数据中心，以跟上当前提供人工智能服务的趋势。 ... PC版： 手机版：

【Cloudflare故障，又是BGP惹的祸】事故的原因是Cloudflare在业务繁忙时做流量工程的配置变更而导致的，总共影响

【Cloudflare故障，又是BGP惹的祸】事故的原因是Cloudflare在业务繁忙时做流量工程的配置变更而导致的，总共影响了19个主要数据中心，故障时间从UTC 06:27 ~ UTC07:42持续了一个半小时。 #抽屉IT

微软确认水下数据中心项目已停运

微软确认水下数据中心项目已停运 该海底项目多年来一直沉寂，但一直被媒体和其他公司视为一项正在进行的计划。该公司云运营+创新部门负责人诺埃尔·沃尔什告诉DCD：“我不会在世界任何地方建设海底数据中心。” 该公司于 2013 年启动了 Natick 项目，并最终于 2018 年在苏格兰海岸部署了一个测试系统。855 台服务器中只有 6 台发生故障，而陆地上的 135 台服务器中则有 8 台发生故障，微软指出稳定的外部温度是成功的一个因素。另一个原因是，数据中心充满了惰性氮气，而陆地数据中心则充满了活性氧气。 微软在另一份声明中告诉DCD：“虽然我们目前还没有在水中建立数据中心，但我们将继续使用 Natick 项目作为研究平台，探索、测试和验证有关数据中心可靠性和可持续性的新概念，例如液体浸没。”去年，中国的海兰信公司在海南岛沿海部署了一个重达 1,433 吨的商业水下数据中心。

大摩：数据中心算力成本正在迅速下降

大摩：数据中心算力成本正在迅速下降 摩根士丹利在3月24日的AI报告中指出，随着GPU技术的不断进步，例如英伟达从Hopper发展到Blackwell GPU架构，GAI的算力成本正显著降低。展望未来，大摩预测，AI算力成本将迅速下降，AI算力需求将蓬勃增长，预计2024/27全球数据中心电力需求将占到全球的~2%/4%，但电力基础设施可能跟不上这一增长形势。因此，大摩指出，能够满足AI快速增长电力需求的公司将从这一趋势中收益，特别是那些能够减少数据中心供电延迟的电力解决方案提供商。AI算力成本迅速下降大摩指出，随着GPU效率的提高，数据中心算力成本正在迅速下降，以英伟达最新发布的Blackwell为例，只占到hopper能耗的一半，具体来看：数据中心模型显示，使用Hopper GPU的数据中心每teraFLOPs（每秒万亿次浮点运算）资本成本为14.26美元，而Blackwell数据中心的成本为7.48美元，这意味着当从Hopper GPU升级到Blackwell GPU时，资本成本每teraFLOPs下降约50%。数据中心建设成本方面，Blackwell数据中心的总设施资本成本（包括GPU）为33.49亿美元，而Hopper数据中心的总设施资本成本为35.83亿美元。这些成本是针对假设的100MW 数据中心，并且包括了8个芯片/服务器和70%的服务器利用率。在每兆瓦时电力成本为100美元的假设下，Hopper数据中心的年度电力成本约为每teraFLOPs 0.24美元，而Blackwell数据中心的年度电力成本约为每teraFLOPs 0.14美元。这种下降主要是由于随着技术进步，GPU在能效方面的改进，使得在相同的电力消耗下能够提供更多的算力。AI算力需求激增 给电力基础设施带来挑战与此同时，大摩预测，AI电力需求将迅猛增长，在基准情景下，预计2023-27年全球数据中心电力需求（包括GAI）为430748太瓦时（TWh），相当于2024/27年全球电力需求的2%4%。具体来看：在基准情景下（GPU利用率从60%提高到70%），数据中心在2023-27年的总电力容量将为70/122吉瓦。2023-27年GAI电力需求的复合年增长率为~105%，而同期全球数据中心电力需求（包括GAI）的复合年增长率将为~20%。牛市情景下（反映90%的芯片利用率），预计2023-27年全球数据中心电力需求为~446/820太瓦时。而熊市情景下（反映50%的利用率），预计2023-27年数据中心电力需求为~415/677太瓦时。此外，大摩还提到，其减少可再生能源服务占新数据中心电力的百分比，因为数据（如亚马逊/Talen交易）表明不可再生能源将发挥更大的作用。进一步来看，大摩指出，根据对全球数据中心电力需求预测，预计将给电力基础设施带来挑战，包括输电线路容量限制、规划和许可延误以及供应链瓶颈。因此，展望未来，能够满足AI快速增长能源需求的公司，特别是那些能够减少数据中心供电延迟的电力解决方案提供商将受市场欢迎。大摩表示，全球各地数据中心增长有所不同，但相似之处在于，数据中心公司和超大规模公司经常与电力开发公司合作，以最大限度地减少供电延迟，降低成本并减少排放。在美国，我们看到了合作伙伴关系的最初迹象，超大规模企业和核电厂所有者在核电厂建立新的大型数据中心，有利于电力公用事业Constellation Energy和独立电力生产商与能源贸易商Vistra等 。而且我们还看到了现场发电的可能，这可能有利于许多电力股。在欧洲，到2035年，欧洲国家的数据中心需求将推动电力增长五倍，低估值欧洲电力股将受益，入西班牙私营跨国电力公司Iberdrola，芬兰能源企业Fortum。在东盟，马来西亚、新加坡和泰国电力需求强劲增长。为了最大限度地减少“供电时间”，我们看到数据中心开发商与东盟当地电力公司建立伙伴关系：英伟达和马来西亚杨忠礼集团合作，计划在马来西亚打造价值43亿美元的人工智能数据中心，泰国最大的私人发电公司海湾Gulf和泰国电信AIS开始建设新的泰国数据中心，新加坡电信Singtel、印尼电信公司Telkom于印度尼西亚能源公司Medco Power就其在印度尼西亚的第一个数据中心项目建立战略合作伙伴关系。 ... PC版： 手机版：