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” 国家从策略层面提出了“碳中和”指标，既展示了中国对于气候变化议题的责任担当，也对社会各界提出了新的要求。”
在新基建的背景下，数据中心作为推动数字经济倒退的算力基础设施和重要撑持，其数量一劳永逸，建设体量与建设规模不断扩大。据国网能源研究院预测，作为用电小户的数据中心，到 2030 年用电量将冲破 4000 亿千瓦时，占全社会用电量的比重持续增长，将升至 3.7%。因而数据中心行业积极响应并布局“碳中和”指标与口头，对我国 2060 年碳中和指标的达成意义重大。
数据中心行业目前 70% 左右的电力供应仍来自煤电。为了适应国家“碳中和”指标要求，咱们能够看到很多科技巨头示意，局部数据中心将采纳光伏、风能等绿色能源，晋升应用可再生能源的比例。但应用绿色能源就是实现“碳中和”的全副门路了吗？
能源供应要“绿色”，应用更要“高效
泛滥数据中心普遍存在的问题是能源应用效率不高，很多能源并非耗费在计算相干的畛域，无论是否应用绿色能源，这些不必要的能源消耗是肯定的。如果没有从能源需求和应用源头上进行优化，加之目前绿色能源的总供应量少、稳定性差等问题，那么数据中心的的“碳中和”之路就无处说起。
自 2012 年起，政府间断多年颁布的信息通信技术相干政策法规中，都对数据中心发展绿色节能工作提出要求，多地政府严格控制新建、扩建数据中心。至 2020 年底，由国家发改委、地方网信办、工信部、国家能源局等四部委联结公布的《对于放慢构建全国一体化大数据中心协同翻新体系的领导意见》文件中，明确提出“充沛整合利用现有资源，以市场需求为导向，有序倒退规模适中、粗放绿色的数据中心，服务本地区算力资源需要。对于效益差、能耗高的小散数据中心，要放慢革新降级，晋升效力。”这些无疑都显示了政府扭转数据中心行业现状的信心。
随着数据中心成为产业数字化转型的基石，越来越多企业自建数据中心，传统数据中心的经营治理存在诸多挑战与艰难，数据中心的经营治理破绽带来的能源消耗问题变得越发突出。
数据中心的海量资产，如果依附人工采集录入资产管理软件来进行治理，往往工作效率低下、出错率较高，难以适应快速增长的业务需要，长时间就会导致资产数据信息逐步失真，导致资产数据不可用，贵重的机房空间及 IT 设施便无奈高效利用。
传统数据中心运维对强弱电、制冷、IT、CT 等业余人员依赖性特地高，而单纯堆人力的“汗水运维”曾经很难满足现如今的发展趋势，设施老化、故障等问题难以被疾速发现并及时响应，也使能源消耗在无形之中。
过来数据中心依赖楼宇自控零碎（Building Automation System，简称 BA 零碎），以升高能源效率指标 PUE，而数据中心的耗能设施品种繁多（如 IT 设施、制冷设施、供配电零碎、照明设备、安防设施、灭火、防水等），且其专业性极强。基于 BA 零碎的 PUE 优化，通常须要依赖于过来的运维教训，判断在不同环境温度和不同负载率下，如何调节运行参数，以尽可能地实现制冷系统能效的最大化。但依附实际摸索进去的教训，难以精准把控，某个环节呈现问题都会导致能源的损耗。
由此咱们能够看出，数据中心的能源损耗无处不在，传统落后的治理形式带来了微小的能源节约。如果没有高效的智慧化经营，即便部署再多节能零碎，也未必能达到现实的节能成果。因而数据中心逐渐晋升可再生能源应用的同时，也要重视整体能效优化，以解决高能耗、低能效问题。
过来，数据中心对整体能耗的优化治理，次要用来升高数据中心经营老本，而在“碳中和”的趋势下，数据中心的能耗优化治理，曾经不再只是经济效益的晋升，而成为关乎企业社会责任的要害指标。
数字化智慧降级实现低能耗、高效能
数据中心能耗治理的实质是一项多业余综合的系统工程，简略地重叠“低能耗”产品难以实现真正的节能。唯有借助数字化技术，利用一整套贯通数据中心的布局、设计、建设、运维全生命周期的智慧化治理办法来撑持，能力真正实现数据中心绿色高效节能的指标。
青云 QingCloud 基于这一理念设计智慧数据中心解决方案，并正在国家超级计算济南核心全新建设的数据中心落地施行，打造全数字化的数据中心智能治理平台。依靠 IoT 物联网平台，超算数据中心能够对海量设施进行数字化治理，实现基于物联大数据的全景数据中心监控，围绕 IDC 设施治理、能耗与动环治理、智慧运维、智慧经营四大板块，建设“对立治理、智能联动、流程标准”的凋谢能力平台，实现数据中心的智慧化赋能，从硬件和软件、技术和治理多个层面促成数据中心能效晋升。
智慧数据中心解决方案通过标准化 IoT 资产建模流程联合服务流程，对资产全生命周期进行治理，以三维场景展示机房和机柜整体应用状况，对于已用空间和可用空间进行准确统计和展示，帮忙数据中心更加无效治理机房的容量资源，让各类资源的能源负荷更加平衡。
智慧数据中心解决方案，基于物联网标准规范接入超算数据中心的各孤立平台，实现对 IDC 基础设施的对立监控及智能联动，通过自定义编排造成诸如参观路线智慧通行、区域感知智慧照明、闲暇区域智能制冷等智慧化场景，以晋升数据中心能源应用效率。
数据中心的运行环境及状态时刻都在发生变化，同时每个设施都是有肯定寿命限度，智能运维性能板块通过 IoT 平台实时采集设施运行数据，基于运维作业平台实现自动化运维治理、智能化 AI 巡检，在 AI 算法的加持下，缩小人工巡检内容的同时，数据中心经营方可能将“被动查看”转化为“被动辨认”，确保数据中心内各类零碎均以最优状态运行，缩小不必要的能耗，缩短寿命，进步可靠性。
始终以来，更低的 PUE 值是数据中心运营商致力谋求的指标。现在数据中心上承载的各类 IT 资源均实现了软件定义，但管制数据中心自身能耗的外围反而要依赖于固化的 BA 零碎和硬件设施。
而青云 QingCloud 智能数据中心解决方案在设计上进行了 软硬解耦，回绝被硬件设施“绑架”。针对 IoT 平台对数据中心运行产生的大量数据，智慧数据中心做到了实时采集、汇总并剖析，实时监测数据核心 PUE 随环境变动及其他因素而稳定，并基于 AI 算法计算 PUE 的精确表白函数因子，推算最优的管制因子组合，优化群控系统的参数，从而达到升高能耗、晋升运行效率的目标。
青云 QingCloud 智慧数据中心解决方案像是一个“IDC App Store”，AI 算法能够继续优化降级，所有的智慧性能均通过软件定义实现，通过凋谢的 API，能够一直开发新的增值业务性能场景，实现了性能场景模块“可插拔”的性能。
数字时代对于计算力的需要仍然在一直低落，青云 QingCloud 认为数据中心数字化转型与智慧化降级，曾经成为行业倒退的重要指标。基于数字化转型，通过智慧能效治理形式，实现对“风火水电”的高效监控，依靠技术革新升高能源消耗和利用效率的晋升，只有在数据中心能源消耗的源头上进行优化，能力为数据中心“碳中和”指标的实现铺平道路。
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