本文来自千家网，作者：AdamCompton-施耐德电气战略总监。
对数据处理和存储的需求不断增长正在催化能源消耗。
据统计，数据中心行业已占全球电力的1%使用。随着日益复杂的设备产生大量数据，这种不断增长的需求直接影响电力基础设施。为了实现更可持续的运营，成本更高的解决方案是在每个数据中心实施更新的硬件和能源存储技术。然而，我们可以在软件技术中找到更实惠、更直接的补救措施。
随着数字技术的进步，我们不断需要数字基础设施来实现一切。然而，对光纤、网络、存储等幕后数字基础设施的需求常常被忽视。这种看不见的数据中心基础设施包含广泛的系统和技术，这些系统和技术对于数据中心的可靠、高效运行至关重要，但通常对最终用户或客户来说是不可见的。
随着数字技术通过优化能源使用来实现全球数据中心脱碳，企业组织如何才能最好地利用数字化转型的力量来优化其数据中心的效率并降低碳排放？
利用数据中心基础设施管理工具提高效率
数据中心基础设施管理(DCIM)工具可帮助组织管理和监控其数据中心，在维护这些中心的正常运行时间和效率方面发挥着关键作用。通过实时监控、资产管理、容量规划和自动报告，组织可以确保有效管理数据中心的能源和运营效率，快速识别和解决潜在问题。
DCIM技术提供对数据中心运营的实时监控，包括监控服务器、存储系统和网络设备的健康状况。所有数据中心资产（包括服务器、存储系统和网络设备）的集中视图可帮助管理员跟踪设备利用率、保修信息和服务记录。跟踪电源和冷却资源的使用情况，并在出现潜在问题时向管理员发出警报，以防止因电源和冷却故障而导致停机。
DCIM工具还可以监控数据中心的环境条件，包括温度、湿度和气流。这有助于确保数据中心在建议的环境条件下运行，降低设备故障的风险。跟踪和优化能源使用情况还有助于降低能源成本和数据中心的整体碳足迹。
优化智能电网中人工智能和边缘计算的使用
凭借适当的基础设施，智能电网有能力减轻当今能源生产和使用的复杂性。将人工智能(AI)和边缘计算集成到智能电网中可以帮助数据中心改进能源需求预测、减少浪费、缩短响应时间并优化能源存储。
人工智能在智能电网中的应用之一是预测能源需求。人工智能算法可以分析各种来源的数据，例如天气预报、历史需求模式和其他相关因素，以准确预测能源需求。然后，数据中心可以使用这些信息来更有效地管理能源消耗并最大限度地减少浪费。
边缘计算在智能电网领域也发挥着关键作用，因为它允许数据处理更靠近源，减少需要通过网络传输的数据量，从而减少延迟并缩短响应时间。值得注意的是，它还可以根据数据分析进行实时决策，从而提高能源效率。
人工智能和边缘计算还可以通过使用智能传感器和智能设备来优化智能电网中的能源使用。这些设备可以收集能源使用数据并将其传输到数据中心进行分析，然后人工智能算法识别数据中的模式和异常情况，从而实现主动维护和故障排除。
此外，人工智能可以分析能源使用情况和电池容量数据，以确定储能设备充电和放电的理想时间，从而减少浪费并提高效率。
推动数据中心行业发展
最终，数据处理和存储需求的不断增长正在推高数据中心行业的能源消耗。为了应对这一挑战，组织可以实施DCIM技术来实时监控和优化能源使用情况，同时使用智能电网中的人工智能和边缘计算来预测能源需求并优化能源存储。这些技术可以帮助组织减少碳足迹和能源成本，同时保持数据中心的正常运行时间和效率。通过利用数字化转型的力量，组织可以有效地使其数据中心脱碳，并为更加可持续的未来做出贡献。
