随着我们的世界不断创造更多数据，对数据中心的需求变得越来越明显。随着人工智能、智能连接设备和未来自动驾驶汽车等数据密集型技术的进步，世界将产生比我们想象的更多的数据。自 2010 年以来，数据中心的工作负载已经增加了 6 倍。但是，尽管工作负载有所增加，但数据中心的能耗并没有太大变化。这也归功于人工智能、虚拟化和自动化的技术进步，使数据中心的运营保持高效。
技术进步帮助提高数据中心效率
2010 年，世界消耗了大约 194 太瓦时的能源。这约占全球用电量的 1%。2018 年工作负载和计算能力增长了 6 倍，互联网流量增长了 10 倍，存储容量增长了 25 倍。但随着数据中心使用和运营的所有这些增长，自 2010 年以来能源使用仅增加了 6%。这是由于自 2010 年以来的能源改进和进步。较新的服务器仅使用 2010 年服务器的四分之一的能源，而其新服务器仅使用过去九分之一的能源来存储 TB 的数据。冷却系统也得到了改进，变得更强大、更节能。
数据中心如何从人工智能中受益
数据中心行业一直在利用人工智能的力量使数据中心运营受益。其中一些优势是减少停机时间，使员工能够专注于其他工作、持续的设备监控、自动化服务器优化、网络安全改进，以及我们今天将要讨论的更多内容——节能和效率。
数据中心环境中的人工智能和机器学习技术可以帮助调节您使用的电量。通过使用机器学习的力量，人工智能系统可以学习如何完善温度、冷却设置以及使用多少功率。随着时间的推移，人工智能系统可以调整设置以保持效率。
谷歌一直在使用人工智能来优化其数据中心的能源使用。由于实施了人工智能，该公司已设法将其冷却系统的能耗降低了 30%。
还有哪些有助于提高数据中心效率的趋势？
我们已经介绍了人工智能如何帮助提高效率，但也有其他趋势支持数据中心的能源效率。第一个是 IT 设备变得更加高效。与您的新手机和计算机一样，构建 IT 设备时也考虑到了效率。随着技术的进步，用户将以相同的能量获得更高的性能。这与数据中心中的技术相同。IT 设备比 10 年前更高效，有助于降低数据中心的能耗。
有助于保持数据中心能源效率的下一个趋势是虚拟化。虚拟化的使用使云计算公司可以在单个服务器上运行大量应用程序。数据中心使用的服务器越少，它消耗的能源就越少。虚拟化是一种整合形式，可以节省空间、金钱和能源，同时简化和提高整个系统的性能。虚拟化在能源效率方面发挥着重要作用。
我们将讨论的最后一个趋势是谷歌和微软等大型云计算公司如何在其大型数据中心整合服务器。两家公司都声称他们的运营比小型企业数据中心更有效率。微软声称其使用的能源比普通企业系统少 22% 到 93%，而谷歌声称其更大的数据中心平均能效是普通企业系统的两倍
什么是自动化时代？
我们很快就将虚拟化作为数据中心提高能源效率的一种方式进行了讨论，但虚拟化是软件定义数据中心的一部分，行业称之为自动化时代。所有这些方面共同作用，使数据中心更加节能。
虚拟化是迈向软件定义数据中心的第一步。CPU 和内存从物理硬件中分离出来，形成不同的资源组，以便在需要的地方使用。虚拟化应用程序及其操作系统在称为虚拟机的软件容器中分离和隔离。多个虚拟机可以同时在单个服务器上运行。在不浪费额外能源的情况下使整个系统更加高效。有关虚拟机和管理程序的更多信息，请单击此处。
如果数据中心是虚拟化和软件定义的，那么它现在也可以实现自动化。自动化可以通过提高网络资源的交付速度和规划可能使用的不同资源来使数据中心更加高效。这包括存储、服务器和整个网络。虚拟化和自动化将使数据中心在使用资源的方式上更加灵活。自动化不仅可以让数据中心更加灵活，还可以改善能源的使用。软件定义的自动化数据中心可以更快地向用户分配和分配资源。为客户提供更好的数据访问体验。
结论
我们世界的数据使用量呈上升趋势，这意味着数据中心的工作量也将继续增加。这似乎是未来的一个问题，但数据中心行业已经能够通过使用更好的技术来提高效率来适应。随着人工智能、整合、虚拟化和自动化的使用，数据中心继续保持领先地位。管理数据可能很困难，尤其是随着物联网和智能设备等技术进步在我们的日常生活中变得越来越普遍。很快，自动驾驶汽车将上路，对数据中心行业产生巨大影响. 但随着某些技术进步创造了更多数据，其他技术进步正在使数据管理更加熟练。许多业内人士认为，数据中心是吞噬世界电力的能源大户，但研究表明，通过使用新技术，数据中心效率更高。
