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- IT高級服務(wù)
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設(shè)備維護
應(yīng)急服務(wù)
近年來，隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算、5G的快速發(fā)展，全球數(shù)據(jù)中心建設(shè)掀起了熱潮。根據(jù)美國市場研究機構(gòu)協(xié)同研究集團的最新數(shù)據(jù)，截至上半年，世界上有541個超大型數(shù)據(jù)中心，是五年前的兩倍多。此外，建設(shè)中還有176個計劃。然而，數(shù)據(jù)中心不僅能耗巨大，而且面臨著碳排放的壓力。實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的低碳化和綠色化已成為該行業(yè)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵方向。
一般來說，一個運行了10年的數(shù)據(jù)中心，其基礎(chǔ)設(shè)施的初始投資只占總成本的20%左右，70%以上的成本是能源成本，尤其是電力成本。根據(jù)歐盟委員會去年發(fā)布的歐洲數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，信息通信行業(yè)約占全球總用電量的5%-9%，碳排放總量的2%，其中很大一部分來自數(shù)據(jù)中心。
數(shù)據(jù)中心之所以能耗高，是因為要處理大量的數(shù)據(jù)。一般科技企業(yè)在處理數(shù)據(jù)時，通常采用相關(guān)分析算法，需要大量的服務(wù)器。谷歌人工智能公司的深度思維研究發(fā)現(xiàn)，不必要的功耗與算法有關(guān)，只使用相關(guān)的硬算分析，大量的服務(wù)器將不必要的能耗。為了改進算法，機器學習這種人工智能技術(shù)派上用場。將相關(guān)分析與因果分析相結(jié)合，通過使用因果推斷方法建立巧算模型，只需一臺服務(wù)器即可運行整個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，大大降低能耗。
人工智能技術(shù)還可以用來預(yù)測用電量的變化，智能控制計算機服務(wù)器和散熱系統(tǒng)，平衡用電負荷，提高節(jié)能減排效率。據(jù)說，人工智能接入數(shù)據(jù)中心后，深度思維公司數(shù)據(jù)中心節(jié)能約40%，谷歌整體能效提高15%，大大降低了業(yè)務(wù)成本。
然而，由于人工智能技術(shù)成本高，深度思維公司尚未盈利。目前，為數(shù)據(jù)中心節(jié)能提供人工智能服務(wù)的公司普遍經(jīng)營狀況并不理想。但其技術(shù)前景比短期利潤更令人關(guān)注。
目前，歐洲數(shù)據(jù)中心采用制冷系統(tǒng)和浸沒式液體冷卻，未來將增加熱回收；日本數(shù)據(jù)中心更注重地震，制冷系統(tǒng)采用直接新鮮空氣自然冷卻、風墻送風等方案；相比之下，谷歌等技術(shù)公司利用人工智能技術(shù)提高數(shù)據(jù)中心的能源效率，有望從根本上解決數(shù)據(jù)中心能耗的短板。許多業(yè)內(nèi)人士認為，人工智能和機器學習是促進數(shù)據(jù)中心發(fā)展的必要技術(shù)，并對人工智能在數(shù)據(jù)中心行業(yè)的應(yīng)用持樂觀態(tài)度。
技術(shù)研發(fā)的先進性和經(jīng)濟性是對立統(tǒng)一的。革命性技術(shù)最初往往投資成本高，商業(yè)應(yīng)用緩慢。但一旦突破臨界點，就能取得較大的商業(yè)成功。目前，全球數(shù)據(jù)中心迭代發(fā)展，減排需求不斷增加。相信隨著人工智能節(jié)能技術(shù)的不斷成熟，數(shù)據(jù)中心的綠色發(fā)展將迎來飛躍。
伴隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的增多，估計產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也將呈指數(shù)級增長。解決物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)最有效的方法可能是在邊緣處理數(shù)據(jù)。約65%的服務(wù)器將部署在邊緣數(shù)據(jù)中心。
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