怎么解决互联网服务器数据中心能源需求上升的问题呢？现代化的互联网服务器数据中心消耗的能源比以往任何时候都要多，而随着基因组研究、加密货币和高密度计算系统进入数据中心，每台机器的千瓦消耗就上升到两位数甚至三位数。那么怎么解决互联网服务器数据中心能源需求上升的问题呢？今天专注于大带宽服务器租用托管的桂哥网络就带着大家一起来看一下，希望能够对大家有所帮助。

遗憾的是，大多数数据中心并不能提高能效， BaseLayer的模块化数据中心和 DCIM提供商 BaseLayer的创新和可持续发展战略负责人苏珊娜。作为一名具有十多年经验的行业资深人士，她指出，目前全球2%的电力网络已经用于计算机，而且未来几年还会继续增长。

他对 DCD解释说，部分问题在于更多地关注可靠性和容量：“今天，大多数数据中心的效率很低，因为它们是在一段时间以前建立的。”为了保证面包机永远不会坏，她把这种情况比作是让两个烤面包机一直开着。那就是为保持高可靠性而付出的代价。

虽然如此，组织仍然认识到降低低耗能能力高的数据中心的能量需求的必要性。Kass认为，清洁能源和提高效率是用来解决数据中心能源消耗增加、降低成本、减轻这些设备对环境影响的主要策略。

Kass指出，使用零排放清洁能源对于超级数据中心非常重要。他还说，微软正在试验架式燃料电池，以此作为一种能够提高数据中心能源效率的方法，因为把能源接近消耗能源的设备能够最小化损耗。

此外，密集计算设备的出现也并非坏消息。Kass说，数据中心的密集化有助于减少现代数据中心的占用空间。制冷空间小，制冷设备对能源的需求量小。

吸血负荷与机器学习

除对已有设施进行昂贵的改造外， Kass还向试图提高数据中心效率的组织提供了一个简单的提示：通过搜索并使目前没有服务于活动需求的设备或服务器来摆脱吸血鬼或虚拟负荷。

不管数据中心是什么年纪的人，数据中心的人工智能(AI)和机器学习(ML)都将改变能源使用的面貌。使用 ML和相关的算法，将给组织提供战略性的洞察力，使他们能够从他们的设备中获得大量数据，并更有效地操作它们。

你真正想做的是把[使用 AI]放在一边，让机器形成一种深度的学习视角，告诉你你不知道的事情。突破就在这里了。人的复杂程度太高，数据太多，人会犯错，算法却不行。

在提高能源效率的数据中心方面，数据中心专业人员的需求并不大。尽管算法在建模数据和提供有见地的分析方面都很出色，但是仍然需要操作人员对这些区域作出最后的决定。

最为清洁的数据中心

归根结底，最清洁的数据中心并非风能和太阳能提供能源的数据中心，而是无法建设的数据中心。尽管这听起来有点讽刺，但它却能通过提高效率和减少浪费来达到这个目标。如果一个组织的每个机构有25%的吸血鬼负荷，那么四个数据中心的部署很可能会减少到三个，并且对业务没有任何影响。

同时， Kass给数据中心专业人士的建议是坚持学习。他说：“我们不知道什么。我们了解自己的情况。有时候，我们可能不能确定正确的策略或者不能正确地解决问题，”她说，并且填补知识上的空白会产生重大影响。

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