對數據處理和存儲的需求不斷增長正在催化能源消耗。

　　據統計，數據中心行業已占全球電力的1%使用。隨著日益復雜的設備產生大量數據，這種不斷增長的需求直接影響電力基礎設施。為了實現更可持續的運營，成本更高的解決方案是在每個數據中心實施更新的硬件和能源存儲技術。然而，我們可以在軟件技術中找到更實惠、更直接的補救措施。

　　隨著數字技術的進步，我們不斷需要數字基礎設施來實現一切。然而，對光纖、網絡、存儲等幕后數字基礎設施的需求常常被忽視。這種看不見的數據中心基礎設施包含廣泛的系統和技術，這些系統和技術對于數據中心的可靠、高效運行至關重要，但通常對最終用戶或客戶來說是不可見的。

　　隨著數字技術通過優化能源使用來實現全球數據中心脫碳，企業組織如何才能最好地利用數字化轉型的力量來優化其數據中心的效率并降低碳排放?

　　利用數據中心基礎設施管理工具提高效率

　　數據中心基礎設施管理 (DCIM) 工具可幫助組織管理和監控其數據中心，在維護這些中心的正常運行時間和效率方面發揮著關鍵作用。通過實時監控、資產管理、容量規劃和自動報告，組織可以確保有效管理數據中心的能源和運營效率，快速識別和解決潛在問題。

　　DCIM技術提供對數據中心運營的實時監控，包括監控服務器、存儲系統和網絡設備的健康狀況。所有數據中心資產(包括服務器、存儲系統和網絡設備)的集中視圖可幫助管理員跟蹤設備利用率、保修信息和服務記錄。跟蹤電源和冷卻資源的使用情況，并在出現潛在問題時向管理員發出警報，以防止因電源和冷卻故障而導致停機。

　　DCIM工具還可以監控數據中心的環境條件，包括溫度、濕度和氣流。這有助于確保數據中心在建議的環境條件下運行，降低設備故障的風險。跟蹤和優化能源使用情況還有助于降低能源成本和數據中心的整體碳足跡。

　　優化智能電網中人工智能和邊緣計算的使用

　　憑借適當的基礎設施，智能電網有能力減輕當今能源生產和使用的復雜性。將人工智能 (AI) 和邊緣計算集成到智能電網中可以幫助數據中心改進能源需求預測、減少浪費、縮短響應時間并優化能源存儲。

　　人工智能在智能電網中的應用之一是預測能源需求。人工智能算法可以分析各種來源的數據，例如天氣預報、歷史需求模式和其他相關因素，以準確預測能源需求。然后，數據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領域也發揮著關鍵作用，因為它允許數據處理更靠近源，減少需要通過網絡傳輸的數據量，從而減少延遲并縮短響應時間。值得注意的是，它還可以根據數據分析進行實時決策，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備來優化智能電網中的能源使用。這些設備可以收集能源使用數據并將其傳輸到數據中心進行分析，然后人工智能算法識別數據中的模式和異常情況，從而實現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據，以確定儲能設備充電和放電的理想時間，從而減少浪費并提高效率。

　　推動數據中心行業發展

　　最終，數據處理和存儲需求的不斷增長正在推高數據中心行業的能源消耗。為了應對這一挑戰，組織可以實施 DCIM 技術來實時監控和優化能源使用情況，同時使用智能電網中的人工智能和邊緣計算來預測能源需求并優化能源存儲。這些技術可以幫助組織減少碳足跡和能源成本，同時保持數據中心的正常運行時間和效率。通過利用數字化轉型的力量，組織可以有效地使其數據中心脫碳，并為更加可持續的未來做出貢獻。

　　本文作者：AdamCompton-施耐德電氣戰略總監