人工智能(AI)正在改变计算和数据分析的世界。机器学习、自然语言处理、计算机视觉和语音识别等人工智能应用正在为企业和消费者带来新的功能和效率。然而,人工智能也有很高的代价:需要大量的计算能力、内存、存储和能源来运行。
近年来,数据中心面临着对环境影响的审查。评估其影响,以找到减少环境破坏的方法。在国际能源署和联合国等组织的压力下,许多人认为数据中心可以通过采取行动减少环境影响来发挥作用。全球范围内的数据中心使用了大量的能源和资源来驱动耗电的服务器,但与此同时,全球对数据中心服务的需求持续上升。
IT设备会产生热量,并且随着其容量的增加,产生的热量也会更多。 一些组织缩小了数据中心的物理尺寸,以将更多的空间放入机柜中。 即使是较小的数据中心现在也能看到 10 年前从未想象过的热密度。 正确冷却计算硬件一直是一项挑战,但当只有某些机柜比其他机柜更热时,这就变得更加困难,特别是在仍在运行 20 年旧冷却设备的...
在一个理想的世界里,任何超过一定使用年限的数据中心都将悄然下线和退役——许多数据中心效率低下且设备不足,无法满足当今日益增长的高密度的IT需求。 然而,就像转向电动汽车需要很长的过渡期才能摆脱化石燃料驱动的运输一样,为了缓冲影响,更重要的是,减少这种变化的成本。数字基础设施行业的现实是,传统数据中心需要在可预见的...
目前有两大趋势正在全球企业中掀起浪潮。 首先是人工智能 (AI) 的使用激增,企业努力实现关键流程的自动化和优化,以提高生产力和运营效率。 第二个是日益恶化的气候危机和能源成本增加的财务影响。 这两个大趋势的交叉点是简陋的数据中心,选择合适的数据中心不仅可以适应未来的技术进步,还可以显着减少企业对环境的影响。 ...
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。
随着世界变得越来越数字化,对数据中心的需求不断增长。随着这种增长,我们有责任减少这些设施对环境的影响。数据中心消耗大量能源,导致温室气体排放和地球资源紧张。 因此,人们越来越关注开发绿色数据中心技术,以最大限度地减少能源消耗和环境影响。在本文中,我们将探讨值得关注的绿色数据中心技术,这些技术有可能彻底改变行业并为更可...
人工智能 (AI) 已迅速成为现代生活不可或缺的一部分,它正在改变行业并改善我们的生活、工作和交流方式。 随着人工智能的不断发展,它对能源使用的影响越来越大,从优化数据中心到提高发电站的效率。 在本文中,我们将探讨人工智能塑造能源格局的各种方式,以及随之而来的潜在利益和挑战。 人工智能在能源领域最突出的应用之一是数据...
数据中心运营商面临的压力是始终保持“开启”状态,以避免代价高昂的停机时间和优化资源使用。 停机可能会使数据中心损失数十万——有时数百万——美元,而且随着数字化转型的推进,风险只会越来越大。 许多停电(根据 Uptime Institute 的数据,为 43%)是由电源问题引起的。 随着更大的电力需求、更高的电力...
人工智能 (AI) 在各个行业的兴起令人瞩目,数据中心行业也不例外。 随着数据中心的规模和复杂性不断增加,对这些设施进行高效和有效管理的需求变得至关重要。 人工智能越来越多地用于数据中心运营,不仅可以简化流程,还可以提高整体效率和性能。 人工智能对数据中心运营最重要的影响之一是能够优化能源消耗。 数据中心以其高能耗而...