对于任何数据中心来说，最重要的任务之一就是环境监控和管理。高温和高湿度会损坏IT设备，导致其发生故障。这可能会给数据中心内的任何工作人员带来不舒适的环境。
虽然大多数数据中心的运营都是完全自动化的，但技术人员需要定期访问设施以修复中断、进行升级和进行持续维护。随着自带设备(BYOD)趋势的流行，许多技术人员在数据中心工作时，都依赖移动网络运营商提供的5G移动服务进行通信和获取技术支持。
在数字化浪潮汹涌澎湃的今天，数据已成为推动社会进步的重要力量。政务数据作为公共数据的重要组成部分，其治理水平直接关系到政府治理的现代化进程和民生服务的优化。
如何使数据存储现代化，大多数IT专业人士可能会提到云。多年来，云一直是IT战略的一个重要组成部分，且未来也会变得更加重要。Gartner预测，到2028年,75%的工作负载将在云中运行；而IDC预测，未来三年云市场的复合年增长率将接近20%。
人工智能基础设施配套和边缘人工智能需求带来新增量。这部分需求并不依赖尖端芯片，成熟制程半导体的相关供应商、代工厂、封装企业也能获益。
云计算和数据科学有着错综复杂的联系，其中云平台是数据存储和处理的基础设施。云服务提供可扩展性、灵活性和成本效率，满足数据科学任务的动态需求。
在当今的数字时代，数据是企业和组织的命脉。管理、存储和访问数据的方式对任何操作的成功和效率都至关重要。数据基础设施的两个主要选择是云计算和传统数据中心。每一种都有自己的优缺点，因此有必要了解它们的主要区别，以便做出明智的选择。
在数字化转型浪潮中，数据已成为企业的核心资产。然而，许多企业在实施数据治理时，常陷入一系列误区，导致资源浪费、效果不佳，甚至影响整体战略推进。本文旨在深入剖析数据治理领域常见的十大误区，并提出实战解法，助力企业高效驾驭数据洪流，实现数据驱动的智慧增长。
各领域数据的迅猛增长和互联网、物联网、分布式计算与存储为代表的科学技术的快速发展，推动了政府数据治理的深化与拓展。
随着集成电路产业发展进入“后摩尔时代”，集成电路芯片性能提升的难度和成本越来越高，人们迫切需要寻找新的技术方案。
各地的数据中心都需要遵循节能最佳实践，努力实现数据中心脱碳并保护整个气候。组织必须制定计划，将新数据中心迁移到气候适宜的地方，投资可再生能源并安装节能硬件。
随着集成电路产业发展进入“后摩尔时代”，集成电路芯片性能提升的难度和成本越来越高，人们迫切需要寻找新的技术方案。
