标准与产业推进委员会：2020年云数据中心的智能能耗管理和优化（25页）.pdf

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1、一直以来，人工智能技术在数据中心能量管理与优化领域得到了广泛应用。反向传播(back propagation，BP)神经网络、支持向量机(support vector machine，SVM)、决策树、专家系统、知识推理等技术应用在了设备功率预测、机房温度控制、云资源与能耗协同调度等方面，初步实现了数据中心一些能耗管理功能的智能化。下面对数据中心能耗相关算法进行比较分析。人工智能技术在云计算数据中心能耗管理与优化中应用日益广泛，在设备和系统能耗与性能建模、作业任务与资源调度、运行参数优化和节能措施选择等方面应用不断深入，能耗的管理和优化与云计算数据中心承载的业务密切相关。下面从机房、IT 设备

2、、云计算平台、业务系统、数据中心 5 个不同应用场景讨论其能耗管理与优化问题。目前，数据中心已被纳入“新基建”范畴，数据中心的能效治理尤为关键。人工智能技术在云计算数据中心能量管理与优化中应用日益广泛，在设备和系统能耗与性能建模、作业任务与资源调度、运行参数优化和节能措施选择等方面应用不断深入，并在实际应用中取得了较好的效果。新一代人工智能理论和技术迅速发展，开放的人工智能平台与大数据和云计算技术相结合，构成了支撑新一代人工智能应用的基础设施，以深度学习、强化学习、知识图谱为代表的人工智能技术为数据中心能量管理提供了理论基础和工具。加快绿色高效数据中心建设，构建智能能耗管理系统。通过系统采集数

3、据中心各设备的用电参数，精确分析数据中心的能耗水平（PUE）、能耗分布及构成，实现主动式分析与预警、精细化监测与管理、合理化规划与决策，为管理者能耗优化提供有力依据。如通过监测分析精确定位数据中心局部“热点”，采取整体或者局部优化措施，实现精确制冷，并减少安全隐患，提升数据中心智能化水平，降低运营成本。集约化运营，加快数据中心运营团队建设。受资源环境政策和成本压力的影响，数据中心追求低 PUE、快速响应也对数据中心运维人员提出了更高要求，需加快数据中心运营人才培训，提高数据中心技术和运维人员总体水平，提升运维管理能力。能耗优化是数据中心能量管理的关键。未来数据中心能耗优化具有设备更加复杂、范围更加广阔、联系更加密切的特征。随着新一代人工智能技术理论突破和应用的不断深入，云计算数据中心在支撑经济社会发展的同时，其能量管理会更加精细，能源效率不断提高，云计算数据中心会变得越来越智能，越来越环保。