随着数字经济时代的到来，作为核心基础架构的数据中心的发展特别迅速。但是随之而来的是能源消耗问题变得越来越严重。这不仅使数据中心本身的运营成本持续上升，而且还增加了社交网格上的负载压力。在这种背景下，用户对数据中心需求的快速增长和数据中心的高能耗造成了严重的矛盾。两者如何相互协调？它已成为行业中的活跃话题。应用新技术和新方法来改变这种现状的呼吁也越来越强烈。
人工智能非常适合降低数据中心的成本并提高其效率
根据相关报告，2018年中国数据中心的总用电量为1608.89亿千瓦时，占中国社会总用电量的2.35%，超过了2018年上海的社会总用电量。因此，预计到2023年，中国数据中心的电力消耗将达到2667.92亿千瓦时，并且在未来5年内将以66%的速度增长，年均增长率为10.64%。
自2019年以来，北京，上海，成都和成都相继出台了规范数据中心建设的政策。此外，工业和信息化部还明确表示，到2022年，大型和超大型数据中心的PUE必须达到1.4以下。但是，减少PUE的传统方法的潜力已达到极限。如何利用新技术，新架构来降低能耗，实现数据中心的绿色发展，已成为业界关注的焦点。
在能耗方面，数据中心IT设备本身由于计算出的能耗而排名第一，而为了确保这些设备的稳定运行，制冷产生的能耗排名第二。根据有关调查数据，制冷平均占数据中心能源成本的40%。 2017年DCD在东南亚的一项研究表明，如果PUE从1.80（接近全球平均水平）降至1.30，则电力成本可以减半。尽管不太可能实现这样的实质性改进，但即使适度的改进也将有效降低运营成本。
在这种情况下，依靠人工智能（AI）技术，通过深度学习，可以动态感知当前环境，网络环境和能源消耗中不同IT设备的计算状态，从而使自适应调整方法被许多大型数据中心使用。
与传统的手动管理团队相比，由于AI基于基础架构管理技术和点缀式智能传感器，并且通过神经网络分析和处理工作指令，因此AI对故障或威胁的处理几乎可以实现实时响应。帮助数据中心管理人员有效预测或减少灾难性故障的程度。
高成本和人才不足限制了AI在数据中心的普及
尽管AI可以给数据中心带来很多好处，但并非所有数据中心都能像Google一样拥有足够的资金来尝试最新技术。此外，必须将这些好处放在一个较长的运行周期中才能实现，并且部署AI的成本使许多数据中心运营商望而却步。根据DCD研究，AI在多租户数据中心（MTDC）或企业数据中心中的渗透率仍然相对较低。特别是对于那些较旧的计算机房，尽管合理部署AI可以在能耗和操作方面帮助他们，但是由于计算机房的早期构建，根本没有标准。许多设计缺陷不仅会导致AI技术的优势难以发挥，甚至会影响其反方向的正常运行。
另外，对于许多计算机房，缺乏相关人才也是一个限制因素。简而言之，人工智能学习算法依赖于必要水平的数据同化，学习和应用程序功能来优化整体性能。但是这种算法的形成必须依靠大量的机房运行数据来建立。对于许多旧的数据中心而言，没有相关数据，但是如何形成算法并最终构建AI模型是一个无法克服的障碍。
AI技术能否真正降低包容性数据中心的成本并提高效率？
尽管仍然存在一些限制因素，但关于AI技术是否可以真正降低成本并提高数据中心效率的问题的答案显然是肯定的。王协堂飞入寻常百姓家并非不可能。实际上，已经有许多数据中心解决方案提供商进行了相关尝试，并取得了良好的效果。
华为的iCooling @ AI能源效率优化解决方案是一个很好的实践。该解决方案已于2018年在其自己的廊坊云数据中心的1500个机架上部署。实际运行后，试点区域（1500个机架）的年平均PUE已从1.4优化到1.3以下，从而节省了8%的电力消耗。
此外，华为iCooling @ AI能源效率优化解决方案还应用于中国移动宁夏数据中心（中卫），该中心已于2019年11月投入生产。该解决方案包括AI节能优化技术和支持云计算的Edge AI推论等。在第一阶段自然冷却场景中的测量数据表明，iCooling @AI解决方案有效地将中国移动的宁夏数据中心的PUE值降低了3.5%。在中高负荷和机械冷却场景的第二阶段，随着PUE模型精度的不断提高，节能效果有望达到5%-8%。
所谓的iCooling是基于AI的数据中心能源效率优化解决方案，可以解决数据中心冷却效率的瓶颈问题。具体来说，该解决方案是通过机器深度学习来进行的，它可以对大量历史数据进行业务分析，找出影响能耗的关键因素，并以此来获取PUE预测模型。然后根据该模型计算PUE的敏感特征值，然后进行相关业务培训。培训完成后，将形成一个完整的业务模型。最后，以PUE预测模型和业务模型为参考，使用优化算法获得调整参数集，并将其发送给控制系统以实现对制冷系统的控制。 iCooling可以通过标准化的实践指南和面向目标的评估不断进行调整和优化，以获得均衡的PUE，最终帮助数据中心降低能耗。
后记：
从以上数据可以不难发现，人工智能将在数据中心的未来发展中发挥非常积极的作用。尽管目前的普及率还比较低，但华为iCooling在这方面的示范效果非常明显。在数据中心基础设施领域，iCooling解决了数据，算法和计算能力方面的问题，并将最初感觉很高的AI技术带入了实际的运维工作中。
实际上，除了降低能耗之外，人工智能在数据中心的其他领域也具有出色的性能。例如，在操作和维护级别，通过对图像和声音的大数据分析，可以实施自动检查以防止事故发生。在运营级别，可以建立资产模型以识别闲置设备并实现资源的有效利用。在安全领域，帮助检测恶意软件和垃圾邮件，分析正常和异常活动模式，识别弱点并加强对潜在威胁的防护。此外，AI还可以使用算法来“圈出”恶意入侵数据以进行监控，并相应地跟踪入侵者。 “未来就像大海，未来很长。”我们有理由相信，人工智能技术必将在我国的数据中心行业中大有前途。
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