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文檔簡介
基于AI的金融數(shù)據(jù)中心綠色
節(jié)能技術(shù)研究報告北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2024年7月編制委員會編委會成員:聶麗琴張海燕王旭東編寫組成員:趙春華葛金磊馮博陸曦蔡學(xué)識徐省委李培汪宏邢何世榮范鵬侯李泓萱費若雨邊編審:黃本濤周II參編單位:北京國家金融科技認(rèn)證中心有限公司新華三技術(shù)有限公司網(wǎng)聯(lián)清算有限公司中金金融認(rèn)證中心有限公司北京銀聯(lián)金卡科技有限公司中國工商銀中國建設(shè)銀安徽省農(nóng)村螞蟻科技集上海兆芯集杭州諧云科銳捷網(wǎng)絡(luò)股III摘要要求建設(shè)綠據(jù)中心綠色大型、超大2025年,數(shù)據(jù)中心電消耗占據(jù)數(shù)據(jù)中心總能化和節(jié)能技術(shù)意義重大低碳基本原則,成為構(gòu)。本報告應(yīng)用的體系架構(gòu)、關(guān)鍵展開研究,通過對AI融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能A旨在推動金批評指正。IV目錄一、研究背景及目標(biāo)..............................................1(一)研究背景..............................................1(二)研究目標(biāo)..............................................4二、體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)..........................................6(一)體系架構(gòu)..............................................6(二)............8三、全生命...........17(一)...........18(二)...........19(三)...........21(四)...........22四、應(yīng)用探............24(一)...........25(二)...........27(三)...........34五、金融數(shù)...........37(一)...........37(二)...........39(三)分級維度.............................................40六、未來展望...................................................46參考文獻(xiàn).......................................................48V研究背景及目標(biāo)(一)研究背景1.數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能發(fā)展背景國家大數(shù)據(jù)碳排放力爭于2030年據(jù)統(tǒng)計,我量的2.5%左據(jù)中心作為能耗大戶,國家多部門區(qū)域內(nèi)大型大型及以上數(shù)據(jù)中心PE普遍不超過E普遍高于1.5,部分右。這就需的綠色發(fā)展道路,切實履行節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展的社會責(zé)任。2020年12月和2021年5月,國家發(fā)展改革委、中央網(wǎng)信4〔2020〕19221續(xù)發(fā)展。中國人民銀行發(fā)布《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022—2025(銀發(fā)〔2施,建設(shè)綠色高可用數(shù)術(shù)和清潔可再生能源,耗數(shù)據(jù)監(jiān)測,北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)綠色數(shù)據(jù)中心白皮書及數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能相關(guān)行更高效的2.數(shù)據(jù)2021新體系算力樞紐實施方案》中,對數(shù)據(jù)中心提出了從“加強綠色集約建設(shè)”等9大核心任務(wù),為數(shù)據(jù)中心的未來指明了發(fā)展方向。2021年工業(yè)和信息化部印發(fā)了《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行導(dǎo)向,以5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計算、人工智能等應(yīng)用需求為牽2展的新型基礎(chǔ)設(shè)施。策提供了強化技術(shù)應(yīng)用已成為其數(shù)的關(guān)鍵驅(qū)動力,主要應(yīng)一是智階段,利用BIM創(chuàng)建三用最大化,減少建設(shè)過采用模塊化高效運營,適應(yīng)不斷變二是智使用情況,優(yōu)化能源消化和滿足可對市電的依賴,確保數(shù)據(jù)中心的綠色運營。提高熱量管理效率,適應(yīng)高密度計算環(huán)境的要求。3潛在問題并提供優(yōu)化建議,確保數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運營。五是安全運行保障。利用機器學(xué)習(xí)算法分析設(shè)備健康狀態(tài),鍵金融服務(wù)的連續(xù)性。部署基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng),對流量進(jìn)行實時分析,發(fā)現(xiàn)并阻止?jié)撛诘耐{,如DDoS攻擊、數(shù)據(jù)泄露等,確保金六是智不間斷電源(UPS)系電力中斷對金融交易的工干預(yù),提七是合監(jiān)控和記錄數(shù)據(jù)中心的性和審計要出現(xiàn)故障或災(zāi)害時,能。智能化更智能的新階段。(二)研究目標(biāo)本報告從金融數(shù)據(jù)中心在綠色節(jié)能領(lǐng)域AI技術(shù)應(yīng)用的體系架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù),全生命周期管理及應(yīng)用探索等方面展開研究,通過對AI技術(shù)和綠色節(jié)能理念的綜合運用,給出金融數(shù)據(jù)中心4綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用水平的評估指標(biāo)和評估方法。網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能和網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行動態(tài)分際需求動態(tài)2.全生4節(jié)進(jìn)行應(yīng)用和軟件進(jìn)行全生命周期的智能化運營,提升數(shù)3.應(yīng)用著的3監(jiān)控、故障預(yù)警和能耗優(yōu)化;利用人工智能算法調(diào)控暖通系統(tǒng),動態(tài)調(diào)整溫控參數(shù),提高冷熱管理的能效;通過AI驅(qū)動的綠色算力調(diào)度,優(yōu)化計算資源的分配和使用,降低高峰期的能耗。4.技術(shù)評估方法研究。系統(tǒng)研究AI技術(shù)在數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)5保的方向發(fā)展。體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)決方案。而AI技術(shù)和數(shù)據(jù)中心的融合,可構(gòu)建起金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能體礎(chǔ),還通過分布式計算能源效率的提升。(一)金融數(shù)采用“云+化綜合管理近端策略執(zhí)行、數(shù)據(jù)初負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信息采集,包圖1金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能AI技術(shù)應(yīng)用體系架構(gòu)6云平臺負(fù)責(zé)AIAI服評估及統(tǒng)計分析展現(xiàn)。AI模型由云端訓(xùn)練后,封裝為服務(wù)推送進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。遠(yuǎn)程遙調(diào)遙現(xiàn)場運維人過邊緣系統(tǒng)進(jìn)行反饋??氐那闆r,由邊緣側(cè)對動化控制制冷設(shè)備參數(shù)結(jié)果、節(jié)能通過基化設(shè)備調(diào)度和能源利用運營成本,實現(xiàn)可持續(xù)管理流程主要包括以下6部分。上傳至邊緣側(cè)?;跉v史數(shù)據(jù)訓(xùn)練AI模型,將模型封裝成AI服務(wù)。三是節(jié)能策略下發(fā)。云端系統(tǒng)調(diào)用AI服務(wù)處理實時數(shù)據(jù),生成節(jié)能策略,下發(fā)至端邊緣系統(tǒng)。7估、分析、呈現(xiàn)。六是節(jié)式進(jìn)行的節(jié)行節(jié)能成效的統(tǒng)一納管報節(jié)能成效或根據(jù)數(shù)據(jù)三方節(jié)能系統(tǒng)計展現(xiàn)。(二)基于工智能、生成式人工智I算法優(yōu)化服務(wù)器運行施和能效配置的優(yōu)化策地數(shù)據(jù)處理和能耗監(jiān)控等手段,顯著提高能源效率和可持續(xù)性,實現(xiàn)更加環(huán)保、高效的數(shù)據(jù)中心運營。1.人工智能AI是一種模擬人類智能的技術(shù),通過機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語言處理等方法,使計算機能夠?qū)W習(xí)、推理和自我糾正。AI技術(shù)能夠從大量數(shù)據(jù)中提取有價值的信息,與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分8用中,AI技術(shù)主要用于以下幾個方面。算法可實時分析和預(yù)測設(shè)備的工作上運行,從而提高整體能效。(2)歷史能耗數(shù)據(jù)和當(dāng)前運心管理者提供決策支持電力分配以(3)溫度分布,動態(tài)調(diào)整空中心中的熱工作負(fù)載,快速降低熱(4)狀態(tài),分析可能的故障因設(shè)備故障導(dǎo)致的能耗浪費。利用AI優(yōu)化策略,減少不必要的停機時間和資源占用,提高設(shè)備利用率和能效。2.生成式人工智能生成式人工智能(ArtificialIntelligenceGeneratedContentAIGC)利用人工智能技術(shù)來自動生產(chǎn)內(nèi)容,其發(fā)展可以追溯到2050發(fā)展,AIGC技術(shù)得到了快速的發(fā)展,將機器學(xué)習(xí)和自然語言處9在各個領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。AIGC與傳統(tǒng)的AI主要集中在通過生成計,而傳統(tǒng)制等應(yīng)用。在數(shù)據(jù)創(chuàng)建設(shè)計方案和優(yōu)化策主要用于以下幾個方面(1)根據(jù)數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能設(shè)施節(jié)能設(shè)計方案??荚捶峙涞?,從而進(jìn)一步IGC自動生成和評估不管理和熱量分散。優(yōu)化能夠基于實時數(shù)據(jù)和歷史記錄生需求時自動增效,在低需求時啟用節(jié)能模式。AIGC能模擬不同成最優(yōu)的綜合策略。通過實時數(shù)據(jù)生成動態(tài)冷卻中心的實時負(fù)載情況,AIGC生成自適應(yīng)冷卻計劃,避免過度冷卻和能源浪費。可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心的不同時間段和使用情況,生成不同的節(jié)能模式,如低流量時段的節(jié)能模式,確保在低需力管理方案,進(jìn)一步細(xì)化徑和電壓水平的精細(xì)控(5)預(yù)測模型,識別出潛在減少故障引發(fā)的能耗浪結(jié)合長期能效數(shù)據(jù)提供升設(shè)備的總3.邊緣邊緣計算和存儲資緣計算技術(shù)將計算能力推向網(wǎng)絡(luò)邊緣,通過將邊緣節(jié)點智能化,理任務(wù)從核心數(shù)據(jù)中心節(jié)點轉(zhuǎn)移到更接近數(shù)據(jù)源的邊緣數(shù)據(jù)中新的解決方案。(1)技術(shù)架構(gòu)邊緣計算技術(shù)架構(gòu)主要由以下幾部分構(gòu)成。(a)邊緣節(jié)點。邊緣節(jié)點是邊緣計算的基礎(chǔ),包括邊緣服點負(fù)責(zé)存儲和處理終端一定的計算和存儲能力(b)信網(wǎng)絡(luò),主要包括有線低延遲和高可靠性的通(c)的支撐,負(fù)責(zé)實現(xiàn)對邊點通過分發(fā)保證邊緣計算的正常運(d)終端設(shè)備。終端設(shè)備是邊緣計算的數(shù)據(jù)源,包括智能發(fā)送數(shù)據(jù),與邊緣節(jié)點進(jìn)行交互,實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的處理和分析。(2)技術(shù)特點用具有優(yōu)勢。(a)低延遲。邊緣計算將計算和存儲資源靠近數(shù)據(jù)源和終虛擬現(xiàn)實等,具有重要意義。(b)數(shù)據(jù)本地化。邊緣計算技術(shù)將數(shù)據(jù)處理和存儲移到邊據(jù)隱私和安(c)式,將計算任務(wù)和數(shù)據(jù)點發(fā)生故障,仍然可以通性和容錯性。(d)部署邊緣節(jié)據(jù)應(yīng)用需求進(jìn)行任務(wù)分高計算資源(3)邊緣計。(a)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。邊緣計算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的結(jié)合可以居、智慧城市和智能工廠等場景的快速發(fā)展。(b)智能交通。邊緣計算可以實現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的實時處理和決策。通過在道路邊緣部署邊緣節(jié)點,可以實時監(jiān)控交通狀況,優(yōu)化交通信號和路況預(yù)測,提高交通效率和交通安全。(c)工業(yè)自動化。邊緣計算技術(shù)可以應(yīng)用于工業(yè)自動化領(lǐng)和設(shè)備可靠性。(d)增強現(xiàn)實。邊緣計算可以提供增強現(xiàn)實應(yīng)用所需的計理大量的圖和體驗。綜上所部署在距離終端設(shè)備更性和高效能動化和增強現(xiàn)實等領(lǐng)域的不斷發(fā)展,將為各行各型和智能化應(yīng)用的快速4.大數(shù)大數(shù)據(jù)高速生成的數(shù)據(jù)而研發(fā)研究提供了有效的手段。(1)技術(shù)環(huán)節(jié)大數(shù)據(jù)技術(shù)是一項綜合性的技術(shù),涉及數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理和分析等多個環(huán)節(jié)。(a)數(shù)據(jù)采集。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過各種方式采集數(shù)據(jù),包括處理的第一步,需要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。(b)數(shù)據(jù)存儲。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供靈活、可擴展的數(shù)據(jù)存儲靠性。(c)理方法,包括分布式計決大數(shù)據(jù)處理速度和效。(d)分析方法,包括機器學(xué)要解決大數(shù)據(jù)中隱藏的確的決策和預(yù)測。(2)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用具有優(yōu)勢。(a)大量性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理海量的數(shù)據(jù),包括結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠在更短的時間內(nèi)處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。(b)多樣性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理不同類型的數(shù)據(jù),包括文度對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,為用戶提供全面和多樣化的信息。(c)實時性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理高速生成的數(shù)據(jù),實現(xiàn)實交易和風(fēng)險預(yù)警,大數(shù)據(jù)技術(shù)具有重要作用。(d)價值性。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過深入挖掘數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的和業(yè)務(wù)機會,為企業(yè)創(chuàng)造新的價值。(3)大數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)金融、醫(yī)療保健、(a)用戶交易記錄和社交媒好和投資風(fēng)險,為金融(b)醫(yī)學(xué)影像和基因組數(shù)據(jù)預(yù)防策略,為醫(yī)療機構(gòu)(c)據(jù)、產(chǎn)品評價和市場競爭數(shù)據(jù)等方面分析用戶需求、產(chǎn)品特征和市場趨勢,為電子商務(wù)平臺提供個性化的商品推薦和精準(zhǔn)營銷。(d)智能制造。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備運行為工廠提供實時的監(jiān)控和優(yōu)化方案。域發(fā)揮重要作用,推動經(jīng)濟(jì)社會的發(fā)展和進(jìn)步。全生命周期管理基于理是一種全新的管理方,實現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中心綠種管理方式覆蓋了傳統(tǒng)各個方面,旨在解決金技術(shù)的引入化。通過負(fù)載、環(huán)境等進(jìn)行實時源浪費。同行智能調(diào)度和優(yōu)化能源在數(shù)據(jù)中心AI算法和解決設(shè)備故障,保證數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運行。同時,AI技術(shù)還可化提升提供有力的支持?;贏I的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能全生命周期管理不僅是一消耗和環(huán)境污染,推動金融行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。(一)規(guī)劃設(shè)計集、記錄報時提供滿足AI技術(shù)的全生命周期的綠色節(jié)能AI技重要作用,通過數(shù)據(jù)分規(guī)劃和能源消耗等,以術(shù)可以通過分析歷史數(shù)量規(guī)劃和需戶增長趨勢等進(jìn)行分析資源分配,提前滿足業(yè)AI的綠色節(jié)能規(guī)劃應(yīng)用可以在以下幾方面發(fā)揮作用。能源成本。效,可以節(jié)約能源消耗。3.溫度和空調(diào)控制?;跀?shù)據(jù)中心的實時溫度和濕度數(shù)據(jù),用效率。4.機器中心的能耗模式進(jìn)行分史能耗數(shù)據(jù)理的能源調(diào)整決策。5.節(jié)能供節(jié)能意識用戶展示節(jié)能的重要性因此,可以幫助金融數(shù)據(jù)中心排和提高數(shù)據(jù)中心的能源效率,滿足快速發(fā)展的數(shù)字化需求。(二)建設(shè)改造對能耗較高的系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化,同時生成直觀的能耗分布地圖。1.實施內(nèi)容(1)設(shè)備安裝。安裝數(shù)據(jù)中心智能控制設(shè)備,傳感器、控制器等,構(gòu)建完整的硬件架構(gòu),實現(xiàn)底層的硬件支持。(2)聯(lián)網(wǎng)調(diào)試。將各類數(shù)據(jù)中心制冷設(shè)備、用電設(shè)備、智測試。(3)數(shù)據(jù)采集。實現(xiàn)各類數(shù)據(jù)采集、記錄功能。(4)分析建模。根據(jù)采集的數(shù)據(jù),建立相關(guān)的各類能耗模(5)數(shù)據(jù)、能耗模型分析求2.實現(xiàn)通過上滿足金融數(shù)據(jù)中心綠色(1)及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)模型,實現(xiàn)(2)、節(jié)能分析及空調(diào)調(diào)控(3)全流程自動化。機房發(fā)熱采集及空調(diào)調(diào)控策略,全程自動化實現(xiàn),無須人工干預(yù)?!羷討B(tài)調(diào)整空調(diào)以及制冷設(shè)備負(fù)荷,實現(xiàn)任意時刻能量精準(zhǔn)匹配。(5)節(jié)能效果自動調(diào)優(yōu)。算法輸出策略,模型學(xué)習(xí)反饋效果,進(jìn)行自動學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu),實現(xiàn)閉環(huán)控制的持續(xù)改進(jìn)。3.實現(xiàn)目標(biāo)(1)系統(tǒng)更節(jié)能。通過AI大數(shù)據(jù)分析,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深(2)信息更安全。AI系統(tǒng)部署在客戶現(xiàn)場,數(shù)據(jù)保存在客戶本地系統(tǒng),信息更安全。(3)控制更可靠。精準(zhǔn)預(yù)測數(shù)據(jù)中心能效情況,控制策略經(jīng)AI系統(tǒng)、數(shù)據(jù)中心穩(wěn)(三)節(jié)省人力成找最優(yōu)運行技術(shù)可以實故障診斷和并實時生成斷和維護(hù),提高運維效的可靠性和穩(wěn)定性。應(yīng)用包括以下幾方面。基于此做出智能化的決策和行動。對智能機器人設(shè)計制作之后,建設(shè)“無人機房”的重要方法。2.設(shè)備資產(chǎn)管理。主要包括基于物聯(lián)網(wǎng)的接觸式U位級定位設(shè)備配件在庫房的位置信息等是數(shù)據(jù)中心智能化運維的基礎(chǔ)之3.AI能能耗相互關(guān)層的跨層統(tǒng)一能效優(yōu)化包括負(fù)載、空調(diào)參數(shù)、學(xué)習(xí)算法對IT系統(tǒng)與制包括IT負(fù)載在內(nèi)的多個之間的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模測,從而對輸入的控制4.負(fù)載數(shù)據(jù)中心的熱點,實現(xiàn)節(jié)能的目的。(四)智能優(yōu)化通過數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)不斷優(yōu)化金融數(shù)據(jù)中據(jù)中心的優(yōu)化和升級,提高性能和效益。1.系統(tǒng)調(diào)優(yōu)(1)功耗優(yōu)化。通過分析金融數(shù)據(jù)中心各個設(shè)備的能耗情策略,從而實現(xiàn)最佳的能耗效率。(2)資源利用優(yōu)化。通過對金融數(shù)據(jù)中心資源利用和需求設(shè)備的資源分配和利用(3)、濕度等參實現(xiàn)金融數(shù)據(jù)中心的熱(4)載情況的預(yù)測和分析,源過?;蜷e置,以降低(5)效指標(biāo),比如PUE等,發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。2.管理應(yīng)用(1)設(shè)備采購與能效評估。在采購設(shè)備時,考慮能效評估和可持續(xù)發(fā)展的特性,以更好地適應(yīng)未來需求。(2)設(shè)備部署和調(diào)整。在設(shè)備的部署過程中,要考慮最佳資源浪費和設(shè)備過早退役。(3)節(jié)能模式和智能控制。利用設(shè)備的節(jié)能模式和智能控率和減少閑(4)包括清潔、散熱系統(tǒng)檢最佳效果。的能效改進(jìn)和性能優(yōu)化(5)安全的數(shù)據(jù)刪除以保護(hù)(6)理體系,及時跟蹤設(shè)備的設(shè)備退役資源浪費和環(huán)境影響。應(yīng)用探索金融數(shù)據(jù)中心基于AI技術(shù)的綠色節(jié)能應(yīng)用在智慧機房設(shè)計、暖通系統(tǒng)調(diào)控和綠色算力調(diào)度3個方面展現(xiàn)了顯著的價值和意持可持續(xù)發(fā)展。AI技術(shù)在綠色節(jié)能領(lǐng)域的應(yīng)用大幅提升了數(shù)據(jù)為金融行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型提供了強有力的技術(shù)支撐。(一)智慧機房設(shè)計基于AI的金融數(shù)據(jù)中心機房設(shè)計是對機房空間、電力及制冷設(shè)計方案自動生成數(shù)據(jù)機房空間通過引濟(jì)性指標(biāo)為目標(biāo)函數(shù),化設(shè)計和改和設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行自動模塊化分析設(shè)設(shè)計方案。在優(yōu)化層面儲冷儲熱、光伏發(fā)電、化算法根據(jù)目標(biāo)函數(shù)尋用基于3DCFD氣流組織仿真工具的智能AI技術(shù)氣流組織參數(shù)優(yōu)BIM3D與傳統(tǒng)設(shè)計相比預(yù)計節(jié)約80%時間,顯著提升生產(chǎn)效率。的數(shù)據(jù)中心機房建設(shè)是指采用BIM技術(shù)和AI技術(shù)實BIMBIMBIM技術(shù)模擬受限空間吊裝高度、模型。通過BIM現(xiàn)場建筑物有無交叉,BIM模型進(jìn)通過模擬動斷優(yōu)化施工的材料設(shè)備(如燈具等;對于以長度和體積計三方軟件,借助BIM算過往施工條且根據(jù)實時調(diào)整的各個參數(shù),同步給出施工工期的預(yù)估結(jié)果?;贏I的數(shù)據(jù)中心機房運維是采用數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生模型系統(tǒng)的早期預(yù)警,故障告警可視化,快速處理的流程化。其次,通過三維空間重建,實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的功率場、熱力場實時展現(xiàn),健康管理建針對不輸出變量,輸入變量通卻系統(tǒng)運行的控制變量耗、冷機供回水溫度、出變量可設(shè)度不超過某設(shè)定溫度??梢栽谳斎肓亢洼敵隽枯敵鲎兞磕繕?biāo)值和約束術(shù)與AI技術(shù)的充分結(jié)合優(yōu)化數(shù)據(jù)中心能耗,從而實現(xiàn)基于AI的數(shù)據(jù)中心機房優(yōu)化。(二)暖通系統(tǒng)調(diào)控建設(shè)金融數(shù)據(jù)中心AI節(jié)能調(diào)優(yōu)管理系統(tǒng),適配現(xiàn)場暖通調(diào)V-BOX時參數(shù),結(jié)合AI算法模型、暖通原理和專家經(jīng)驗,實現(xiàn)暖通制冷系統(tǒng)的精確制冷、集中管理、尋優(yōu)控制及半自動/自動調(diào)整,有效降低暖通制冷系統(tǒng)能耗,進(jìn)而降低整體能效指標(biāo)。1.設(shè)計原則AI的暖通調(diào)控系統(tǒng)設(shè)計原則如下。(1)智能性與精確性。系統(tǒng)具備暖通制冷系統(tǒng)AI算法庫,優(yōu)解策略,實現(xiàn)運行數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)監(jiān)算分析提供策略的準(zhǔn)確無誤,最終(2)系統(tǒng)的重要因素之一,有先進(jìn)性、方面進(jìn)行充分論證,刪(3)的、成熟的有可延續(xù)性。從“安全&精確”向“速度&靈活”逐步演進(jìn)。(4)開放性與標(biāo)準(zhǔn)性。系統(tǒng)將是一個完全開放性的軟件系議的“標(biāo)準(zhǔn)化”,以使他們之間具備“互操作性”。(5)可靠性與穩(wěn)定性。系統(tǒng)具備極高的可靠性和容錯性,保在發(fā)生意外故障和突發(fā)事件時,系統(tǒng)都應(yīng)保持正常運行狀態(tài)。(6)安全性與保密性。網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是信息系統(tǒng)的基礎(chǔ),必須措施,保證平臺高效、可靠、安全地運行。(7)擴展性與維護(hù)性。系統(tǒng)需嚴(yán)格遵循模塊化的結(jié)構(gòu)方式輯來編制。便和第三方系統(tǒng)的集成助用戶低成本、快速實2.架構(gòu)系統(tǒng)架考慮。(1)負(fù)責(zé)從些數(shù)據(jù)源可以包括傳感的主要任務(wù)是確保數(shù)據(jù)步的處理和清洗,以保水壓、壓差等)、電能參數(shù)(總能耗、IT能耗、制冷能耗)、末端精密空調(diào)運行參數(shù)及室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)(溫度、濕度)。采集層需要具備以下功能。是性能指標(biāo)、健康狀態(tài)、運行日志、實時數(shù)據(jù)等。生成告警信息。設(shè)備參數(shù)等。些日志數(shù)據(jù)對故障排除、性能分析和安全審計等方面非常重要。數(shù)據(jù)解數(shù)據(jù)進(jìn)行解析和標(biāo)準(zhǔn)化可以包括數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換上層系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地理實時監(jiān)設(shè)備進(jìn)行實時監(jiān)控,及設(shè)備故障、性能異常、數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)等進(jìn)才能夠訪問和使用這些數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的機密性和完整性。儲格式,以及確保數(shù)據(jù)的可靠性和一致性。(2)智能控制中心4部分構(gòu)成。(a)數(shù)據(jù)層能效指標(biāo)分析,以助力(b)算法層涉及數(shù)據(jù)分析和智能化析和處理,利用機器學(xué)進(jìn)行挖掘、模式識別、決策支持。算法層的目模型,AI算法及專家經(jīng)統(tǒng)運行診斷指導(dǎo)運維人算法層需要具備數(shù)據(jù)預(yù)處理、故障診斷、性能優(yōu)化的能力。調(diào)整設(shè)備參數(shù)、負(fù)載均衡等方式提高性能。(c)決策層以制定尋優(yōu)策略、調(diào)整資源分配、提出故障處理建議等。決策層生成節(jié)能調(diào)優(yōu)策略通過人工修改確認(rèn)后下發(fā)執(zhí)行或自主下發(fā)實現(xiàn)自動化控制。從而實現(xiàn)自動化的最優(yōu)決策和響應(yīng)。策層應(yīng)能夠知相關(guān)人員動執(zhí)行維護(hù)任務(wù)等。(d)應(yīng)用層效管理、節(jié)、機、物、事的全面感提升整體效3.建設(shè)基于AI的暖通調(diào)控系統(tǒng)依托強大的AIoT數(shù)字平臺、AI算法技術(shù)和暖通領(lǐng)域經(jīng)驗,打通BA系統(tǒng)、動環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)、電力監(jiān)控系統(tǒng)等多個子系統(tǒng),實現(xiàn)制冷系統(tǒng)精確按需制冷、集中管理、心整體PUE指標(biāo)。(1)AI節(jié)能調(diào)優(yōu)業(yè)務(wù)AIAI節(jié)能模型庫,如圖2所示。(a)成專業(yè)子系統(tǒng)(如BA及部署采集網(wǎng)關(guān)補充監(jiān)控點位的方式,實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心運行數(shù)據(jù)的實時采集,采集周期為5分鐘/次。二是策略下發(fā),接收策略推理服務(wù)輸出的最佳制冷策略,并下發(fā)至專業(yè)子系統(tǒng)執(zhí)行。AI節(jié)能模型庫下發(fā)的機理算法模型,結(jié)合實時的運行參數(shù)(如制冷設(shè)備運行參數(shù)、冷卻水/冷凍水溫度、壓力、流量、IT負(fù)載率、室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)等),分析并輸出最佳執(zhí)行策略。(c)AI節(jié)能模型庫。識別并抽取海量采集數(shù)據(jù)中影響PUE測精度≥96.5%。(2)控制模式系統(tǒng)提供自動和手動兩種工作模式。(a)管理系統(tǒng)下發(fā)指令完成率/溫度/壓差等控制環(huán)制指令的仍(b)維人員根據(jù)策略信息手節(jié)、制冷模式切換、旁態(tài)變化。(3)AI節(jié)(a)設(shè)計、輸出PUE節(jié)能設(shè)計方案、評估系統(tǒng)PUE優(yōu)化空間。指令優(yōu)化。(c)賦能服務(wù)。數(shù)據(jù)中心節(jié)能原理培訓(xùn)、PUE優(yōu)化服務(wù)培訓(xùn)、PUE優(yōu)化系統(tǒng)軟硬件維護(hù)培訓(xùn)。(d)持續(xù)優(yōu)化。專家定期巡檢、系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化。(三)綠色算力調(diào)度升金融數(shù)據(jù)中心的整體運行效率,從而實現(xiàn)綠色、穩(wěn)定的發(fā)展。1.關(guān)鍵技術(shù)路徑面向應(yīng)如下。(a)負(fù)載的資源消耗并進(jìn)行(b)一,以標(biāo)準(zhǔn)化方式提供升穩(wěn)定性。(c)系統(tǒng)性能,并通過容器用軟件和下方的基礎(chǔ)設(shè)具體細(xì)節(jié),只需要對標(biāo)(d)地進(jìn)行資源彈性伸縮,提高運維效率和業(yè)務(wù)峰值活動支撐能力。Serverless伸縮和被調(diào)度。2.具體實施路徑(1)異構(gòu)服務(wù)器管理通過算力歸一化來統(tǒng)一不同硬件架構(gòu)的3對上可屏蔽不同CPUCPU上的業(yè)務(wù)會被分配不同的CPUCPUCPU的資源,有效提升混合集群資源的效率。(2)打造容中心的服務(wù)器標(biāo)準(zhǔn)化成金融業(yè)務(wù)應(yīng)用提供智能等云原生容器編排能力應(yīng)用容量高可用保障、時復(fù)用等能力,達(dá)成機器資源使用率大幅提升的目標(biāo)。(3)工作負(fù)載性能優(yōu)化AI智能計算工作負(fù)載以及在線工作負(fù)載等進(jìn)行優(yōu)化。存儲工作擎等綠色計算能力實現(xiàn)存儲增效。AI智能計算工作負(fù)載優(yōu)化方AI通過AI彈性容量、分時調(diào)度技術(shù),有效應(yīng)對流量峰值場景,極大提升資源利用率。(4)綠色數(shù)據(jù)中心洞察與度量性能瓶頸,理速度和降低處理成本率指標(biāo)轉(zhuǎn)換成碳排放的(一)金融數(shù)以下總體原1.綠色源節(jié)約、環(huán)周期,包括規(guī)劃、設(shè)計、建設(shè)、運行、維護(hù)和廢棄等階段。源消耗、資源利用、環(huán)境影響等方面進(jìn)行全面評估。作的依據(jù),不斷提高綠色節(jié)能水平。并發(fā)布了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn),對數(shù)據(jù)中心建設(shè)提出了具體的規(guī)范性要求,相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)如表1所示。表1金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能技術(shù)應(yīng)用參考標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)分類標(biāo)準(zhǔn)名稱發(fā)布組織主要內(nèi)容中心的電能能影響電能能效規(guī)定了電能能方法與計算方據(jù)中心的能效術(shù)要求、統(tǒng)計與計算方法。國家標(biāo)準(zhǔn)建筑綠色性能標(biāo)準(zhǔn)《綠色建準(zhǔn)GB/T綠色數(shù)據(jù)中心建筑評住房和城鄉(xiāng)50378—2014)的補充,價技術(shù)細(xì)則建設(shè)部為數(shù)據(jù)中心建筑的綠色化設(shè)計、建造以及評價提供明確的技術(shù)指導(dǎo)。GB/T51366—2019住房和城鄉(xiāng)規(guī)定了建筑物碳排放計建筑碳排放計算標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)部算方法。團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)T/CCUA011—2021數(shù)據(jù)中心綠色等級評價中國計算機用戶協(xié)會針對數(shù)據(jù)中心的能耗、IT色管理等方面評價綠色標(biāo)準(zhǔn)分類標(biāo)準(zhǔn)名稱發(fā)布組織主要內(nèi)容指標(biāo)。YD/T2441—2013互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心技術(shù)及分級分類標(biāo)準(zhǔn)中國通信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會規(guī)定了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心在可靠性、綠色節(jié)能和安全性三個方面的分級分類的技術(shù)要求規(guī)定了數(shù)據(jù)中心在資源占用、能效及排放方面求,包括建筑設(shè)備節(jié)能(IT冷設(shè)備、供電他設(shè)備)和管。本標(biāo)準(zhǔn)適用心的規(guī)劃、設(shè)運維和評估。色微型數(shù)據(jù)中、要求和測試(二)從金融用率等多個節(jié)能智慧化提供技術(shù)、產(chǎn)品規(guī)劃決策輔助?;贏I的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能等級可劃分level1級規(guī)劃級、level2級規(guī)范級、level3級集成級、level4級優(yōu)化級、level5級引領(lǐng)級,如圖4所示。綠色節(jié)能等級水平由level1級到level5級,每增加一級,監(jiān)控的精細(xì)度及機房設(shè)備調(diào)控能力最高的緊急干預(yù)權(quán)限。(三)金融數(shù)括能源利用智慧管控水慧化程度,如表2表2描述序號1電能使用效率測得的連續(xù)一年內(nèi)數(shù)據(jù)中心總耗電與數(shù)據(jù)中心IT設(shè)備耗電的比值。23能源高效利用設(shè)計指標(biāo)達(dá)標(biāo)情況設(shè)備負(fù)荷使用率連續(xù)一年內(nèi)數(shù)據(jù)中心實際使用能源資源利用水平與設(shè)計水平比較。連續(xù)一年內(nèi)實際使用功率與機柜標(biāo)稱使用功率的比值。4可再生能源使用比率連續(xù)一年內(nèi)使用可再生能源電量與數(shù)據(jù)中心總耗電的比值。5水資源利用效連續(xù)一年內(nèi)水資源消耗量與數(shù)據(jù)中心序號指標(biāo)率總耗電的比值。選用能效限定值及國家標(biāo)準(zhǔn)6風(fēng)冷評定能效指標(biāo)在節(jié)能評價值制冷系統(tǒng)以上。7水冷國家標(biāo)準(zhǔn)評定能效指標(biāo)在節(jié)能評價值以上。選用能效限定值及能效等級國家標(biāo)準(zhǔn)
8節(jié)能效1級。應(yīng)的運行狀態(tài)及各系統(tǒng)及主要9用情況,并提10用了節(jié)能技效果。,結(jié)合氣候環(huán)11營成本等因素進(jìn)行優(yōu)化調(diào)12維護(hù)。13能源綠色管理對降低能耗設(shè)置有明確的、不斷提高的發(fā)展目標(biāo)。結(jié)合氣候環(huán)境和自身負(fù)載變化、運營1415水資源使用管控成本等因素不斷調(diào)整用水策略,減少水資源消耗。損壞管件應(yīng)及時更換,防止破管、滲水、漏水現(xiàn)象的發(fā)生。16節(jié)能診斷自愿接受節(jié)能診斷服務(wù),并依據(jù)診斷序號指標(biāo)結(jié)果開展有實效的節(jié)能、節(jié)水等綠色技術(shù)改造。由具有CNAS、CMA資質(zhì)的第三方機構(gòu)17第三方測評進(jìn)行評測并出具符合CNAS、CMA要求
的相應(yīng)檢測報告。電器電子產(chǎn)品物理界限內(nèi)的電器電子產(chǎn)品符合《電器電子產(chǎn)品有害物質(zhì)限制使用管理辦
18行識別,并有
19地方相關(guān)管理
附加20度,廢棄物產(chǎn)。綠色電力證書21梯級利用等綜數(shù)據(jù)中心總耗構(gòu)、數(shù)據(jù)對象22數(shù)據(jù)建模及數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化定義及線上化持續(xù)管理的能力。23元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)管理24數(shù)據(jù)采集對數(shù)據(jù)及信息資源描述性信息的管理,形成管理目錄的能力。通過技術(shù)手段獲取原始運維數(shù)據(jù)的能力。25數(shù)據(jù)加工對運維數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、聚合、脫敏的能力。26數(shù)據(jù)存儲存儲海量離線與實時運維數(shù)據(jù)的能序號指標(biāo)力。對運維數(shù)據(jù)在計劃、獲取、存儲、共27質(zhì)量管理享、維護(hù)、應(yīng)用、消亡等階段存在的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題,進(jìn)行識別、度量、監(jiān)控、預(yù)警、處置的能力。28數(shù)據(jù)服務(wù)運維數(shù)據(jù)消費接口及自服務(wù)的能力。29利用技術(shù)管理手段,對運維數(shù)據(jù)安全。運維數(shù)據(jù),通30分析等手段,的能力。取、生成、評
31模型訓(xùn)練、模
32分析形,通過多媒效展示運維信
33。標(biāo)實現(xiàn)的風(fēng)險進(jìn)行識別、評估、規(guī)避,保障分析決
34安全可信策過程和結(jié)果有效的能力。構(gòu)建連接運維對象或運維服務(wù)的通道,實現(xiàn)控制運維對象或管理服務(wù)調(diào)35自動控制接入管控服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)、存儲、云資源和基
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