办理互联网数据中心能源需求上升的题目

当代互联网数据中心比以往任何时辰都耗损更多能量，跟着基因组研究、加密钱币发掘和高密度计较体系进入数据中心，每机架的千瓦耗损量上升到两位数乃至三位数。

不幸的是，大大都数据中心并非提供能源服从，模块化数据中心和DCIM提供商BaseLayer的创新和可一连成长计谋认真人苏珊娜·卡斯暗示。她是一位在计划和制作数据中心方面拥有十多年履历的行业资深人士，她指出，环球2%的电网今朝已被计较机行使 - 而且将来几年它将进一步增添。

她向DCD表明说，部门题目在于对靠得住性和容量的倾斜存眷:“现在大大都数据中心折从不高，由于它们是在一段时刻前成立的。”她把这种环境比作是让两个烤面包机一向开着，以确保烤面包机永久不会坏掉。“这就是维持高靠得住性所支付的价钱。”

尽量云云，组织如有心识到必要低落耗电量大的数据中心的能源需求。据卡斯称，洁净能源和进步服从是当今用于办理数据中心能耗上升，低落本钱以及减轻这些办法对情形影响的首要计策。

卡斯指出，行使零排放洁净能源对超大局限数据中心来说很是重要。她还暗示，微软正在举办机架级燃料电池的尝试，作为一种可以进步数据中心能效的要领，由于将能源更靠近耗损能源的装备可以最大限度地镌汰消费。

在其他处所，麋集计较装备的鼓起也不是坏动静。卡斯暗示，数据中心的麋集化有助于低落当代数据中心的占地面积。冷却空间较小，冷却办法所需的能源较少。

吸血鬼负荷和呆板进修

除了对现有办法举办也许昂贵的改革之外，卡斯还为寻求进步数据中心折从的组织提供了一个简朴的提醒：通过搜刮和退役当前没有处事于勾当要求的装备或处事器来挣脱吸血鬼或假造负载。

她说，无论数据中心的年数怎样，数据中心内的人工智能(AI)和呆板进修(ML)都将改变能源行使的面孔。ML和相干算法的行使将为组织提供所需的计谋看法，使他们可以或许把握来自其办法的大量数据并更有用地运行它们。

“你真正想要做的是将[行使AI]放到一边，让呆板形成一个深入的进修视角来汇报你你不知道的工作。这就是打破的切入点。人类有太大的伟大性和数据，人类会失足误，但算法不会。”

这并不是说在敦促节能数据中心方面不再必要数据中心专业职员。她暗示，固然算法善于建模数据并提供富有洞察力的说明，但如故必要人工操纵员对这些地区做出最终抉择。

最干净的数据中心

最终，最干净的数据中心不是由风能或太阳能供电的数据中心，而是一个无法制作的数据中心。固然这听起来具有嘲讽意味，但通过进步服从和镌汰挥霍可以很好地满意这一方针。她指出，假设一个组织每个办法的吸血鬼负荷为25%，那么四个数据中心的陈设很也许会镌汰到三个，而不会对运营发生任何影响。

与此同时，卡斯对数据中心专业职员的提议是继承进修。“我们不知道我们不知道的是什么。我们知道我们所知道的。偶然我们也许没有优先思量正确的计策或以正确的方法办理题目，“她说，而且弥补常识空缺也许会发生重大影响。

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（编辑：河北网）

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