數(shù)字化轉(zhuǎn)型如何推進(jìn)數(shù)據(jù)中心脫碳完善好？

　　對(duì)數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)的需求不斷增長(zhǎng)正在催化能源消耗促進進步。

　　據(jù)統(tǒng)計(jì)更高要求，數(shù)據(jù)中心行業(yè)已占全球電力的1%使用。隨著日益復(fù)雜的設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)優勢領先，這種不斷增長(zhǎng)的需求直接影響電力基礎(chǔ)設(shè)施經驗分享。為了實(shí)現(xiàn)更可持續(xù)的運(yùn)營(yíng)，成本更高的解決方案是在每個(gè)數(shù)據(jù)中心實(shí)施更新的硬件和能源存儲(chǔ)技術(shù)新技術。然而培養，我們可以在軟件技術(shù)中找到更實(shí)惠、更直接的補(bǔ)救措施。

　　隨著數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步高效流通，我們不斷需要數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施來(lái)實(shí)現(xiàn)一切預判。然而，對(duì)光纖有力扭轉、網(wǎng)絡(luò)合規意識、存儲(chǔ)等幕后數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施的需求常常被忽視。這種看不見的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施包含廣泛的系統(tǒng)和技術(shù)推動，這些系統(tǒng)和技術(shù)對(duì)于數(shù)據(jù)中心的可靠協調機製、高效運(yùn)行至關(guān)重要，但通常對(duì)最終用戶或客戶來(lái)說(shuō)是不可見的有效性。

　　隨著數(shù)字技術(shù)通過優(yōu)化能源使用來(lái)實(shí)現(xiàn)全球數(shù)據(jù)中心脫碳高質量發展，企業(yè)組織如何才能最好地利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的力量來(lái)優(yōu)化其數(shù)據(jù)中心的效率并降低碳排放?

　　利用數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理工具提高效率

　　數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理 (DCIM) 工具可幫助組織管理和監(jiān)控其數(shù)據(jù)中心，在維護(hù)這些中心的正常運(yùn)行時(shí)間和效率方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用形勢。通過實(shí)時(shí)監(jiān)控很重要、資產(chǎn)管理、容量規(guī)劃和自動(dòng)報(bào)告也逐步提升，組織可以確保有效管理數(shù)據(jù)中心的能源和運(yùn)營(yíng)效率保護好，快速識(shí)別和解決潛在問題。

　　DCIM技術(shù)提供對(duì)數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控組織了，包括監(jiān)控服務(wù)器充足、存儲(chǔ)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的健康狀況。所有數(shù)據(jù)中心資產(chǎn)(包括服務(wù)器表現、存儲(chǔ)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備)的集中視圖可幫助管理員跟蹤設(shè)備利用率異常狀況、保修信息和服務(wù)記錄。跟蹤電源和冷卻資源的使用情況的積極性，并在出現(xiàn)潛在問題時(shí)向管理員發(fā)出警報(bào)更多可能性，以防止因電源和冷卻故障而導(dǎo)致停機(jī)。

　　DCIM工具還可以監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心的環(huán)境條件高效，包括溫度分析、濕度和氣流。這有助于確保數(shù)據(jù)中心在建議的環(huán)境條件下運(yùn)行質量，降低設(shè)備故障的風(fēng)險(xiǎn)。跟蹤和優(yōu)化能源使用情況還有助于降低能源成本和數(shù)據(jù)中心的整體碳足跡。

　　優(yōu)化智能電網(wǎng)中人工智能和邊緣計(jì)算的使用

　　憑借適當(dāng)?shù)幕A(chǔ)設(shè)施十大行動，智能電網(wǎng)有能力減輕當(dāng)今能源生產(chǎn)和使用的復(fù)雜性重要性。將人工智能 (AI) 和邊緣計(jì)算集成到智能電網(wǎng)中可以幫助數(shù)據(jù)中心改進(jìn)能源需求預(yù)測(cè)著力增加、減少浪費(fèi)體系、縮短響應(yīng)時(shí)間并優(yōu)化能源存儲(chǔ)。

　　人工智能在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用之一是預(yù)測(cè)能源需求。人工智能算法可以分析各種來(lái)源的數(shù)據(jù)科普活動，例如天氣預(yù)報(bào)落實落細、歷史需求模式和其他相關(guān)因素，以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)能源需求集中展示。然后可靠保障，數(shù)據(jù)中心可以使用這些信息來(lái)更有效地管理能源消耗并最大限度地減少浪費(fèi)。

　　邊緣計(jì)算在智能電網(wǎng)領(lǐng)域也發(fā)揮著關(guān)鍵作用建設，因?yàn)樗试S數(shù)據(jù)處理更靠近源共同，減少需要通過網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，從而減少延遲并縮短響應(yīng)時(shí)間。值得注意的是發力，它還可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行實(shí)時(shí)決策，從而提高能源效率集成應用。

　　人工智能和邊緣計(jì)算還可以通過使用智能傳感器和智能設(shè)備來(lái)優(yōu)化智能電網(wǎng)中的能源使用越來越重要的位置。這些設(shè)備可以收集能源使用數(shù)據(jù)并將其傳輸?shù)綌?shù)據(jù)中心進(jìn)行分析，然后人工智能算法識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和異常情況迎來新的篇章，從而實(shí)現(xiàn)主動(dòng)維護(hù)和故障排除解決方案。

　　此外，人工智能可以分析能源使用情況和電池容量數(shù)據(jù)共同學習，以確定儲(chǔ)能設(shè)備充電和放電的理想時(shí)間交流研討，從而減少浪費(fèi)并提高效率。

　　推動(dòng)數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展

　　最終，數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)需求的不斷增長(zhǎng)正在推高數(shù)據(jù)中心行業(yè)的能源消耗結構重塑。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，組織可以實(shí)施 DCIM 技術(shù)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)控和優(yōu)化能源使用情況空白區，同時(shí)使用智能電網(wǎng)中的人工智能和邊緣計(jì)算來(lái)預(yù)測(cè)能源需求并優(yōu)化能源存儲(chǔ)貢獻法治。這些技術(shù)可以幫助組織減少碳足跡和能源成本，同時(shí)保持?jǐn)?shù)據(jù)中心的正常運(yùn)行時(shí)間和效率應用優勢。通過利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的力量相對較高，組織可以有效地使其數(shù)據(jù)中心脫碳，并為更加可持續(xù)的未來(lái)做出貢獻(xiàn)發展需要。

　　本文作者：AdamCompton-施耐德電氣戰(zhàn)略總監(jiān)

來(lái)源：千家網(wǎng)