對數(shù)據(jù)處理和存儲的需求不斷增長正在催化能源消耗。

據(jù)統(tǒng)計，數(shù)據(jù)中心行業(yè)已占全球電力的1%使用。隨著日益復雜的設(shè)備產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，這種不斷增長的需求直接影響電力基礎(chǔ)設(shè)施。為了實現(xiàn)更可持續(xù)的運營，成本更高的解決方案是在每個數(shù)據(jù)中心實施更新的硬件和能源存儲技術(shù)。然而，我們可以在軟件技術(shù)中找到更實惠、更直接的補救措施。

隨著數(shù)字技術(shù)的進步，我們不斷需要數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施來實現(xiàn)一切。然而，對光纖、網(wǎng)絡(luò)、存儲等幕后數(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)，這些系統(tǒng)和技術(shù)對于數(shù)據(jù)中心的可靠、高效運行至關(guān)重要，但通常對最終用戶或客戶來說是不可見的。

隨著數(shù)字技術(shù)通過優(yōu)化能源使用來實現(xiàn)全球數(shù)據(jù)中心脫碳，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，在維護這些中心的正常運行時間和效率方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。通過實時監(jiān)控、資產(chǎn)管理、容量規(guī)劃和自動報告，組織可以確保有效管理數(shù)據(jù)中心的能源和運營效率，快速識別和解決潛在問題。

DCIM技術(shù)提供對數(shù)據(jù)中心運營的實時監(jiān)控，包括監(jiān)控服務(wù)器、存儲系統(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、存儲系統(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、保修信息和服務(wù)記錄。跟蹤電源和冷卻資源的使用情況，并在出現(xiàn)潛在問題時向管理員發(fā)出警報，以防止因電源和冷卻故障而導致停機。

DCIM工具還可以監(jiān)控數(shù)據(jù)中心的環(huán)境條件，包括溫度、濕度和氣流。這有助于確保數(shù)據(jù)中心在建議的環(huán)境條件下運行，降低設(shè)備故障的風險。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算的使用

憑借適當?shù)幕A(chǔ)設(shè)施，智能電網(wǎng)有能力減輕當今能源生產(chǎn)和使用的復雜性。將人工智能 (AI) 和邊緣計算集成到智能電網(wǎng)中可以幫助數(shù)據(jù)中心改進能源需求預(yù)測、減少浪費、縮短響應(yīng)時間并優(yōu)化能源存儲。

人工智能在智能電網(wǎng)中的應(yīng)用之一是預(yù)測能源需求。人工智能算法可以分析各種來源的數(shù)據(jù)，例如天氣預(yù)報、歷史需求模式和其他相關(guān)因素，以準確預(yù)測能源需求。然后，數(shù)據(jù)中心可以使用這些信息來更有效地管理能源消耗并最大限度地減少浪費。

邊緣計算在智能電網(wǎng)領(lǐng)域也發(fā)揮著關(guān)鍵作用，因為它允許數(shù)據(jù)處理更靠近源，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)時間。值得注意的是，它還可以根據(jù)數(shù)據(jù)分析進行實時決策，從而提高能源效率。

人工智能和邊緣計算還可以通過使用智能傳感器和智能設(shè)備來優(yōu)化智能電網(wǎng)中的能源使用。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)中心進行分析，然后人工智能算法識別數(shù)據(jù)中的模式和異常情況，從而實現(xiàn)主動維護和故障排除。

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)，以確定儲能設(shè)備充電和放電的理想時間，從而減少浪費并提高效率。

推動數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展

最終，數(shù)據(jù)處理和存儲需求的不斷增長正在推高數(shù)據(jù)中心行業(yè)的能源消耗。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，組織可以實施 DCIM 技術(shù)來實時監(jiān)控和優(yōu)化能源使用情況，同時使用智能電網(wǎng)中的人工智能和邊緣計算來預(yù)測能源需求并優(yōu)化能源存儲。這些技術(shù)可以幫助組織減少碳足跡和能源成本，同時保持數(shù)據(jù)中心的正常運行時間和效率。通過利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型的力量，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)的未來做出貢獻。

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

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