金融数据中心绿色节能的AI技术应用研究
2024年08月23日⏰星期五🗓农历七月二十
本文由AI分析解读，AI提示词见文末
随着金融科技的快速发展，数据中心的绿色节能建设变得越来越重要。中国人民银行发布的《金融科技发展规划（2022 - 2025年）》明确要求建设绿色高可用数据中心，加强能耗数据监测与管理。在此背景下，基于AI的金融数据中心绿色节能技术研究具有重要意义。
一、研究背景及目标
- 数据中心绿色节能发展背景：我国数据中心年用电量占全社会用电总量的2.5%左右且仍在快速增长，推进其绿色节能建设和脱碳转型具有重要意义。国家多部门和地方政府出台政策要求新建区域内大型及以上数据中心PUE需低于1.3，到2025年数据中心PUE普遍不超过1.5。中国人民银行要求打造新型数字基础设施，建设绿色高可用数据中心。
- 数据中心智能化应用背景：《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》提出了数据中心的9大核心任务，为其未来发展指明方向。新型数据中心是以支撑经济社会数字转型等为导向的新型基础设施。智能化技术应用已成为金融数据中心提升效率、优化运营和增强安全性的关键驱动力，主要应用在智能建设与规划、智慧能源管理、先进冷却技术、智能监控与管理、安全运行保障、智能化设备设施、合规与风险管理等方面。
- 研究目标：本报告从体系架构、关键技术、全生命周期管理及应用探索等方面展开研究，给出金融数据中心绿色节能AI技术应用水平的评估指标和评估方法，包括体系架构及关键技术研究、全生命周期管理研究、应用探索、技术评估方法研究。
二、体系架构及关键技术
- 体系架构：金融数据中心绿色节能AI技术应用体系架构采用“云 + 边 + 端”部署方式，“云”负责统计分析展现等服务，“边”负责近端策略执行等操作，“端”负责数据信息采集。管理流程包括数据采集上传、算法模型生成、节能策略下发、策略执行反馈、节能成效评估和节能成效纳管。
- 关键技术：基于AI的数据中心绿色节能应用综合运用了人工智能、生成式人工智能、边缘计算和大数据等技术，通过智能资源调度、预测分析、本地数据处理和能耗监控等手段，提高能源效率和可持续性。
三、全生命周期管理
- 规划设计：在规划阶段，应提出具备完整功能的数据中心基础设施智能化系统，利用AI技术实现整个数据中心全生命周期的绿色节能。AI技术可以在能源消耗预测和优化、资源管理和负载均衡、温度和空调控制、机器学习算法应用、节能意识与教育等方面发挥作用。
- 建设改造：通过将AI与原有管理系统整合，可改造形成新的数据中心能源管理平台，实现AI智能预测、数据可视化、全流程自动化、精准实时调控、节能效果自动调优等功能，达到系统更节能、信息更安全、控制更可靠的目标。
- 运行维护：AI技术可以实现数据中心运维的自动化，包括智能机器人、设备资产管理、AI能效调优、负载智能调度等应用，提高运维效率，减少碳排放。
- 智能优化：通过数据分析和机器学习等技术不断优化金融数据中心的能源消耗、服务质量和资源利用，包括系统调优和管理应用等方面。
四、应用探索
- 智慧机房设计：基于AI的金融数据中心机房设计是智能化设计方法，通过引入数字孪生模型，实现基于仿真结果的优化参数采集，与传统设计相比预计节约80%时间，显著提升生产效率。基于AI的机房建设采用BIM技术和AI技术实现管道预安装模拟等，可有效提高算量效率和准确度。基于AI的机房运维采用数据中心数字孪生模型和大数据技术实现实时检测诊断并预警，提出健康管理建议。
- 暖通系统调控：建设金融数据中心AI节能调优管理系统，适配现场暖通调控系统架构，实现暖通制冷系统的精确制冷、集中管理、寻优控制及半自动/自动调整，有效降低暖通制冷系统能耗。系统设计原则包括智能性与精确性、实用性与经济性、先进性与成熟性、开放性与标准性、可靠性与稳定性、安全性与保密性、扩展性与维护性。系统架构设计从采集层和智能控制中心两方面考虑，建设内容包括AI节能调优业务和控制模式。
- 绿色算力调度：伴随金融行业业务增长，服务器数量快速增长，但早期服务器利用水平较低，需要通过技术架构升级实现绿色、稳定发展。关键技术路径包括绿色观测和优化体系、算力归一化、弹性算力统一调度、实践平台工程和配置代码化、Serverless化等。具体实施路径包括异构服务器管理、统一调度、工作负载性能优化、绿色数据中心洞察与度量。
五、金融数据中心绿色节能AI技术应用评估
- 总体原则：金融数据中心绿色节能AI技术应用评估应遵循绿色低碳、全面考量、量化评估、客观公正、持续改进的总体原则。我国已出台相关政策和标准，对数据中心建设提出规范性要求。
- 分级定义：基于AI的金融数据中心绿色节能等级可划分level 1级规划级、level 2级规范级、level 3级集成级、level 4级优化级、level 5级引领级，从多个维度定义金融数据中心绿色节能的智慧化等级。
- 分级维度：金融数据中心绿色节能AI技术应用分级维度包括能源利用智慧管控水平、智能运维程度、智能技术应用、机房智慧化程度。
六、未来展望
未来的数据中心将在能源效率、冷却系统、可再生能源、地理位置、硬件设备管理等方面持续优化，采用智能化能源监测系统、智能温度监测系统和机器学习算法，加大对可再生能源的应用和整合，注重地理位置的选择，使用能源效率更高、材料更加环保的设备，减少资源浪费和环境影响。
AI解读
AI提示词
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现在，请根据这份文件撰写一篇文章进行归纳总结。
报告原文
报告共54页（1.5MB），扫码即可获取。
