基于

AI

的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能技術(shù)研究報(bào)告北京金融科技產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟2024

年

7

月編制委員會(huì)編委會(huì)成員：聶麗琴

張海燕

王旭東編寫組成員：趙春華

葛金磊

馮

博

陸

曦

蔡學(xué)識(shí)

徐省委

李

培汪

宏

邢范

鵬

侯費(fèi)若雨

邊編審：何世榮李泓萱黃本濤

周II參編單位：北京國(guó)家金融科技認(rèn)證中心有限公司新華三技術(shù)有限公司網(wǎng)聯(lián)清算有限公司中金金融認(rèn)證中心有限公司北京銀聯(lián)金卡科技有限公司中國(guó)工商銀中國(guó)建設(shè)銀安徽省農(nóng)村螞蟻科技集上海兆芯集杭州諧云科銳捷網(wǎng)絡(luò)股III摘

要中國(guó)人民銀行印發(fā)的《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025

年）》（以下簡(jiǎn)稱《規(guī)劃》）將“綠色低碳”作為四項(xiàng)基本原則之一，以實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和為目標(biāo)，加強(qiáng)金融科技與綠色金融的深入融合，助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)綠色轉(zhuǎn)型和低碳可持續(xù)發(fā)展。《規(guī)劃》中明確要求建設(shè)綠據(jù)中心綠色大型、超大數(shù)據(jù)中心電據(jù)中心總能術(shù)意義重大則，成為構(gòu)本報(bào)告術(shù)，加快數(shù)。要求新建2025

年，消耗占據(jù)數(shù)化和節(jié)能技低碳基本原。應(yīng)用的體系展開研究，融數(shù)據(jù)中心旨在推動(dòng)金架構(gòu)、關(guān)鍵通過對(duì)

AI綠色節(jié)能

A融科技產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)綠色低碳發(fā)展，提高金融數(shù)據(jù)中心能源利用效率和降低能耗。由于經(jīng)驗(yàn)學(xué)識(shí)所限，本文仍有諸多不足，懇請(qǐng)各界批評(píng)指正。IV一、

研究背景及目標(biāo)（一）研究背景1.數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能發(fā)展背景黨的十八大以來，黨中央、國(guó)務(wù)院高度重視大數(shù)據(jù)發(fā)展和數(shù)據(jù)中心建設(shè)。習(xí)近平總書記指出“要以推行電子政務(wù)、建設(shè)新型智慧城市為抓手，以數(shù)據(jù)集中和共享為途徑，建設(shè)全國(guó)一體化的國(guó)家大數(shù)據(jù)于

2030

年據(jù)統(tǒng)計(jì)，我右，且仍在能耗大戶，國(guó)家多部門區(qū)域內(nèi)大型數(shù)據(jù)中心

P過

1.5。而1.5，部分碳排放力爭(zhēng)和”的目標(biāo)。量的

2.5%左據(jù)中心作為意義。為此，，要求新建大型及以上E

普遍不超E

普遍高于右。這就需要數(shù)據(jù)中心建設(shè)和運(yùn)營(yíng)管理必須堅(jiān)持走高效、低碳、集約、循環(huán)的綠色發(fā)展道路，切實(shí)履行節(jié)能減排和可持續(xù)發(fā)展的社會(huì)責(zé)任。2020

年

12

月和

2021

年

5

月，國(guó)家發(fā)展改革委、中央網(wǎng)信辦、工業(yè)和信息化部、國(guó)家能源局

4

部門聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快構(gòu)建全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系的指導(dǎo)意見》（發(fā)改高技〔2020〕1922

號(hào)）、《全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心協(xié)同創(chuàng)新體系算力樞紐實(shí)施方案》（發(fā)改高技〔2021〕709

號(hào)），圍繞“數(shù)網(wǎng)、數(shù)紐、1數(shù)鏈、數(shù)腦、數(shù)盾”五大體系構(gòu)建全國(guó)一體化大數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)創(chuàng)新體系，明確在京津冀、長(zhǎng)三角、粵港澳大灣區(qū)、成渝等重點(diǎn)區(qū)域以及部分能源豐富、氣候適宜的地區(qū)布局大數(shù)據(jù)中心國(guó)家樞紐節(jié)點(diǎn)，優(yōu)化數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)布局，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心綠色可持續(xù)發(fā)展。中國(guó)人民銀行發(fā)布《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025

年）》（銀發(fā)〔2色高可用數(shù)再生能源，與管理”?？萍籍a(chǎn)業(yè)聯(lián)心白皮書及色節(jié)能相關(guān)行更高效的2.數(shù)據(jù)施，建設(shè)綠術(shù)和清潔可耗數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)，北京金融綠色數(shù)據(jù)中數(shù)據(jù)中心綠更敏捷、運(yùn)2021新體系算力樞紐實(shí)施方案》中，對(duì)數(shù)據(jù)中心提出了從“加強(qiáng)綠色集約建設(shè)”“加強(qiáng)能源供給保障”“提升算力服務(wù)水平”“深化數(shù)據(jù)智能應(yīng)用”等

9

大核心任務(wù)，為數(shù)據(jù)中心的未來指明了發(fā)展方向。2021

年工業(yè)和信息化部印發(fā)了《新型數(shù)據(jù)中心發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃（2021—2023

年）》（工信部通信〔2021〕76

號(hào)），指出新型數(shù)據(jù)中心是以支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)數(shù)字轉(zhuǎn)型、智能升級(jí)、融合創(chuàng)新為導(dǎo)向，以

5G、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、人工智能等應(yīng)用需求為牽2引，匯聚多元數(shù)據(jù)資源、運(yùn)用綠色低碳技術(shù)、具備安全可靠能力、提供高效算力服務(wù)、賦能千行百業(yè)應(yīng)用，與網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算融合發(fā)展的新型基礎(chǔ)設(shè)施。在高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)驅(qū)力的推動(dòng)下，數(shù)據(jù)中心的綠色低碳轉(zhuǎn)型和智能化革新勢(shì)在必行。在這一過程中，人工智能（AI）技術(shù)的應(yīng)用不僅提高了業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化和智能化水平，同時(shí)也為業(yè)務(wù)決策提供了強(qiáng)已成為其數(shù)力，主要應(yīng)一是智化技術(shù)應(yīng)用的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)階段，利用用最大化，采用模塊化高效運(yùn)營(yíng)，BIM

創(chuàng)建三減少建設(shè)過設(shè)計(jì)，使金適應(yīng)不斷變二是智使用情況，化和滿足可優(yōu)化能源消持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。結(jié)合太陽(yáng)能、電池儲(chǔ)能等可再生能源技術(shù)，減少對(duì)市電的依賴，確保數(shù)據(jù)中心的綠色運(yùn)營(yíng)。三是先進(jìn)冷卻技術(shù)。采用液冷、浸沒式冷卻等高效冷卻技術(shù)，提高熱量管理效率，適應(yīng)高密度計(jì)算環(huán)境的要求。四是智能監(jiān)控與管理。進(jìn)行全面的資源監(jiān)控、管理和優(yōu)化功能，追蹤電力、制冷、空間和網(wǎng)絡(luò)資源的使用情況，支持對(duì)金融3數(shù)據(jù)中心的精準(zhǔn)管理。通過對(duì)大量運(yùn)行數(shù)據(jù)的采集和分析，預(yù)測(cè)潛在問題并提供優(yōu)化建議，確保數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運(yùn)營(yíng)。五是安全運(yùn)行保障。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析設(shè)備健康狀態(tài)，提前預(yù)警可能的故障，安排預(yù)防性維護(hù)，減少停機(jī)時(shí)間，確保關(guān)鍵金融服務(wù)的連續(xù)性。部署基于

AI

的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)，對(duì)流量進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，發(fā)現(xiàn)并阻止?jié)撛诘耐{，如

DDoS

攻擊、數(shù)據(jù)泄露等，確保金六是智（UPS）系金融交易的工干預(yù)，提七是合不間斷電源電力中斷對(duì)護(hù)，減少人監(jiān)控和記錄性和審計(jì)要出現(xiàn)故障或。數(shù)據(jù)中心的求。建立智災(zāi)害時(shí)，能智能化方式，從數(shù)據(jù)分析、風(fēng)險(xiǎn)管理到客戶服務(wù)、流程自動(dòng)化，都顯現(xiàn)出顯著的效益。智能化技術(shù)的不斷發(fā)展，必將帶動(dòng)金融行業(yè)進(jìn)入一個(gè)更高效、更智能的新階段。（二）研究目標(biāo)本報(bào)告從金融數(shù)據(jù)中心在綠色節(jié)能領(lǐng)域

AI

技術(shù)應(yīng)用的體系架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)，全生命周期管理及應(yīng)用探索等方面展開研究，通過對(duì)

AI

技術(shù)和綠色節(jié)能理念的綜合運(yùn)用，給出金融數(shù)據(jù)中心4綠色節(jié)能

AI

技術(shù)應(yīng)用水平的評(píng)估指標(biāo)和評(píng)估方法。1.體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)研究。構(gòu)建云、邊、端三級(jí)體系架構(gòu)，并運(yùn)用人工智能關(guān)鍵技術(shù)，在數(shù)據(jù)中心體系架構(gòu)中實(shí)現(xiàn)多層次的策略部署，實(shí)現(xiàn)服務(wù)器、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施的部署優(yōu)化。三級(jí)架構(gòu)設(shè)計(jì)優(yōu)化了數(shù)據(jù)中心的資源分配，降低了冷卻與能源需求；在邊緣側(cè)開展本地?cái)?shù)據(jù)處理，降低數(shù)據(jù)傳輸過程中的帶寬消耗和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備能進(jìn)行動(dòng)態(tài)分利用率；同際需求動(dòng)態(tài)2.全生和網(wǎng)絡(luò)資源，提升資源，可根據(jù)實(shí)優(yōu)化

4

個(gè)環(huán)和軟件進(jìn)行、冷卻系統(tǒng)的智能化運(yùn)節(jié)進(jìn)行應(yīng)用全生命周期優(yōu)化、環(huán)境營(yíng)，提升數(shù)3.應(yīng)用著的

3

方面進(jìn)行研究，包括設(shè)計(jì)和優(yōu)化智慧機(jī)房管理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控、故障預(yù)警和能耗優(yōu)化；利用人工智能算法調(diào)控暖通系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)調(diào)整溫控參數(shù)，提高冷熱管理的能效；通過

AI

驅(qū)動(dòng)的綠色算力調(diào)度，優(yōu)化計(jì)算資源的分配和使用，降低高峰期的能耗。4.技術(shù)評(píng)估方法研究。系統(tǒng)研究

AI

技術(shù)在數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能應(yīng)用中的原則、評(píng)估分級(jí)和評(píng)估維度。通過對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)中心的綠色節(jié)能情況指標(biāo)梳理，探索構(gòu)建一套科學(xué)合理的評(píng)估指標(biāo)體系，5為行業(yè)提供科學(xué)指導(dǎo)和實(shí)用方法，推動(dòng)數(shù)據(jù)中心向更加高效和環(huán)保的方向發(fā)展。二、

體系架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)金融數(shù)據(jù)中心在傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方式、施工建設(shè)、運(yùn)行管理、優(yōu)化提升等方面需要投入大量人力，反復(fù)試錯(cuò)，難以找到最優(yōu)的解決方案。而

AI

技術(shù)和數(shù)據(jù)中心的融合，可構(gòu)建起金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能體分布式計(jì)算提升。礎(chǔ)，還通過能源效率的（一）金融數(shù)采用“云+展現(xiàn)、信息近端策略執(zhí)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)信邊+端”部化綜合管理行、數(shù)據(jù)初息采集，包圖

1

金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能

AI

技術(shù)應(yīng)用體系架構(gòu)6云平臺(tái)負(fù)責(zé)

AI

模型訓(xùn)練、海量數(shù)據(jù)處理與分析、基于

AI

服務(wù)的數(shù)據(jù)推理、策略生成與下發(fā)、策略執(zhí)行結(jié)果監(jiān)控、節(jié)能成效評(píng)估及統(tǒng)計(jì)分析展現(xiàn)。AI

模型由云端訓(xùn)練后，封裝為服務(wù)推送至邊端，實(shí)現(xiàn)邊緣數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)推理。云邊之間通過增強(qiáng)的協(xié)同通道進(jìn)行數(shù)據(jù)交互。邊緣系統(tǒng)作為節(jié)能控制前置節(jié)點(diǎn)，主要負(fù)責(zé)節(jié)能策略的接收、審核、執(zhí)行遠(yuǎn)程遙調(diào)遙現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)維人進(jìn)行反饋。由邊緣側(cè)對(duì)冷設(shè)備參數(shù)結(jié)果、節(jié)能通過基般，不支持緣系統(tǒng)，由過邊緣系統(tǒng)控的情況，動(dòng)化控制制后，將執(zhí)行化設(shè)備調(diào)度運(yùn)營(yíng)成本，和能源利用實(shí)現(xiàn)可持續(xù)管理流程主要包括以下

6

部分。一是數(shù)據(jù)采集上傳。按照數(shù)據(jù)采集規(guī)范從端側(cè)實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)上傳至邊緣側(cè)。二是算法模型生成。在邊緣側(cè)統(tǒng)一進(jìn)行數(shù)據(jù)處理與分析，并基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練

AI

模型，將模型封裝成

AI

服務(wù)。三是節(jié)能策略下發(fā)。云端系統(tǒng)調(diào)用

AI

服務(wù)處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，生成節(jié)能策略，下發(fā)至端邊緣系統(tǒng)。7四是策略執(zhí)行反饋。在端、邊統(tǒng)一部署邊緣系統(tǒng)，策略執(zhí)行完成后，將執(zhí)行結(jié)果、節(jié)能策略反饋至云端，由云端進(jìn)行統(tǒng)一管理。五是節(jié)能成效評(píng)估。云端系統(tǒng)統(tǒng)一管理所有節(jié)能策略，通過對(duì)機(jī)房實(shí)施前后能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析，實(shí)現(xiàn)節(jié)能成效的統(tǒng)一評(píng)估、分析、呈現(xiàn)。六是節(jié)能實(shí)施，需的統(tǒng)一納管或根據(jù)數(shù)據(jù)統(tǒng)），進(jìn)行（二）式進(jìn)行的節(jié)行節(jié)能成效報(bào)節(jié)能成效三方節(jié)能系統(tǒng)計(jì)展現(xiàn)?；诠ぶ悄堋⑸鶬

算法優(yōu)化施和能效配，大數(shù)據(jù)實(shí)成式人工智服務(wù)器運(yùn)行置的優(yōu)化策時(shí)監(jiān)控能耗并提供優(yōu)化方案。通過智能資源調(diào)度、預(yù)測(cè)分析、本地?cái)?shù)據(jù)處理和能耗監(jiān)控等手段，顯著提高能源效率和可持續(xù)性，實(shí)現(xiàn)更加環(huán)保、高效的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)。1.人工智能AI

是一種模擬人類智能的技術(shù)，通過機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等方法，使計(jì)算機(jī)能夠?qū)W習(xí)、推理和自我糾正。AI

技術(shù)能夠從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分8析方法相比，具有更高的效率和精度。在數(shù)據(jù)中心的綠色節(jié)能應(yīng)用中，AI

技術(shù)主要用于以下幾個(gè)方面。（1）智能資源調(diào)度。AI

算法可實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)設(shè)備的工作負(fù)載，根據(jù)需求調(diào)整資源分配，避免資源過度配置和不必要的能源消耗。并根據(jù)設(shè)備的利用率，智能遷移到能源效率更高的設(shè)備上運(yùn)行，從而提高整體能效。（2）據(jù)和當(dāng)前運(yùn)供決策支持電力分配以（3）歷史能耗數(shù)心管理者提，動(dòng)態(tài)調(diào)整溫度分布，中心中的熱工作負(fù)載，動(dòng)態(tài)調(diào)整空點(diǎn)區(qū)域，并快速降低熱（4）狀態(tài)，分析因設(shè)備故障可能的故障導(dǎo)致的能耗浪費(fèi)。利用

AI

優(yōu)化策略，減少不必要的停機(jī)時(shí)間和資源占用，提高設(shè)備利用率和能效。2.生成式人工智能生

成式

人工

智能

（Artificial

Intelligence

GeneratedContent

AIGC)利用人工智能技術(shù)來自動(dòng)生產(chǎn)內(nèi)容，其發(fā)展可以追溯到

20

世紀(jì)

50

年代。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的不斷發(fā)展，AIGC

技術(shù)得到了快速的發(fā)展，將機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處9理等技術(shù)相結(jié)合，通過對(duì)海量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，讓計(jì)算機(jī)模擬人類的創(chuàng)造力和判斷力，自動(dòng)生成符合人類需求的內(nèi)容，包括各種文本、圖像、音頻和視頻等，已成為新型的內(nèi)容創(chuàng)作方式，并在各個(gè)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。AIGC

與傳統(tǒng)的

AI

技術(shù)有所不同。AIGC

主要集中在通過生成模型創(chuàng)作內(nèi)容或設(shè)計(jì)解決方案，例如文本、圖像、音頻或工程設(shè)計(jì)，而傳統(tǒng)在數(shù)據(jù)制等應(yīng)用。創(chuàng)建設(shè)計(jì)方主要用于以案和優(yōu)化策下幾個(gè)方面（1）根據(jù)數(shù)據(jù)中設(shè)施節(jié)能設(shè)源分配等，IGC

自動(dòng)生管理和熱量心綠色節(jié)能計(jì)方案?？紡亩M(jìn)一步成和評(píng)估不分散。優(yōu)化（2）能效策略生成。AIGC

能夠基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史記錄生成動(dòng)態(tài)調(diào)整策略。如生成不同環(huán)境條件下的能源使用方案，在高需求時(shí)自動(dòng)增效，在低需求時(shí)啟用節(jié)能模式。AIGC

能模擬不同的能效策略并自動(dòng)評(píng)估其效果，選擇最佳策略以最大化效率并減少能耗。在模擬過程中，考慮多個(gè)變量和不確定性因素，從而生成最優(yōu)的綜合策略。（3）智能冷卻系統(tǒng)管理。AIGC

通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生成動(dòng)態(tài)冷卻10模型，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的溫度變化，并自動(dòng)調(diào)節(jié)冷卻系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，確保在最小能耗下達(dá)到最佳冷卻效果。可結(jié)合數(shù)據(jù)中心的實(shí)時(shí)負(fù)載情況，AIGC

生成自適應(yīng)冷卻計(jì)劃，避免過度冷卻和能源浪費(fèi)。（4）節(jié)能模式生成。AIGC

可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心的不同時(shí)間段和使用情況，生成不同的節(jié)能模式，如低流量時(shí)段的節(jié)能模式，確保在低需進(jìn)一步細(xì)化平的精細(xì)控（5）力管理方案，徑和電壓水預(yù)測(cè)模型，減少故障引結(jié)合長(zhǎng)期能機(jī)時(shí)間，提識(shí)別出潛在發(fā)的能耗浪效數(shù)據(jù)提供升設(shè)備的總3.邊緣邊緣計(jì)算和存儲(chǔ)資源從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到距離終端設(shè)備更近的邊緣節(jié)點(diǎn)上。邊緣計(jì)算技術(shù)將計(jì)算能力推向網(wǎng)絡(luò)邊緣，通過將邊緣節(jié)點(diǎn)智能化，采用云上智能模型訓(xùn)練、邊緣模型推理、預(yù)測(cè)執(zhí)行的模式，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化節(jié)能策略的下發(fā)，基于邊緣采集數(shù)據(jù)生成計(jì)算任務(wù)，將處理任務(wù)從核心數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)移到更接近數(shù)據(jù)源的邊緣數(shù)據(jù)中心節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)任務(wù)推理計(jì)算用量，合并拆解任務(wù)同步節(jié)點(diǎn)計(jì)算結(jié)果，從而減少網(wǎng)絡(luò)傳輸、多級(jí)轉(zhuǎn)發(fā)異常耗能帶來的帶寬、時(shí)延11及能源損耗，提供更快的響應(yīng)時(shí)間和更多的本地處理能力，實(shí)現(xiàn)低延遲、高帶寬、高安全性的服務(wù)，為不同行業(yè)的應(yīng)用提供了全新的解決方案。（1）技術(shù)架構(gòu)邊緣計(jì)算技術(shù)架構(gòu)主要由以下幾部分構(gòu)成。（a）邊緣節(jié)點(diǎn)。邊緣節(jié)點(diǎn)是邊緣計(jì)算的基礎(chǔ)，包括邊緣服務(wù)器、邊緣和處理終端和存儲(chǔ)能力（b）點(diǎn)負(fù)責(zé)存儲(chǔ)一定的計(jì)算信網(wǎng)絡(luò)，主低延遲和高要包括有線可靠性的通（c）的支撐，負(fù)點(diǎn)通過分發(fā)保證邊緣計(jì)責(zé)實(shí)現(xiàn)對(duì)邊任務(wù)、調(diào)度算的正常運(yùn)（d）終端設(shè)備。終端設(shè)備是邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)源，包括智能手機(jī)、傳感器、無人機(jī)等。終端設(shè)備通過采集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)和發(fā)送數(shù)據(jù)，與邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行交互，實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)的處理和分析。（2）技術(shù)特點(diǎn)邊緣計(jì)算技術(shù)具有以下幾個(gè)主要特點(diǎn)，使其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用具有優(yōu)勢(shì)。（a）低延遲。邊緣計(jì)算將計(jì)算和存儲(chǔ)資源靠近數(shù)據(jù)源和終12端設(shè)備，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間延遲，實(shí)現(xiàn)了近實(shí)時(shí)的響應(yīng)和處理。這對(duì)于要求低延遲的應(yīng)用場(chǎng)景，如智能交通、工業(yè)自動(dòng)化和虛擬現(xiàn)實(shí)等，具有重要意義。（b）數(shù)據(jù)本地化。邊緣計(jì)算技術(shù)將數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)移到邊緣節(jié)點(diǎn)上，使數(shù)據(jù)在本地進(jìn)行處理和分析，減少對(duì)中心數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的依賴。這不僅可以降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀竞惋L(fēng)險(xiǎn)，還可以提高數(shù)據(jù)隱私和安（c）任務(wù)和數(shù)據(jù)仍然可以通（d）式，將計(jì)算點(diǎn)發(fā)生故障，性和容錯(cuò)性。部署邊緣節(jié)據(jù)應(yīng)用需求算負(fù)載，提點(diǎn)，可以更進(jìn)行任務(wù)分高計(jì)算資源（3）邊緣計(jì)。（a）物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用。邊緣計(jì)算技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的結(jié)合可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模傳感器數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析。通過將計(jì)算能力下沉到邊緣節(jié)點(diǎn)，可以提高物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的效率和可靠性，實(shí)現(xiàn)智能家居、智慧城市和智能工廠等場(chǎng)景的快速發(fā)展。（b）智能交通。邊緣計(jì)算可以實(shí)現(xiàn)交通數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和決策。通過在道路邊緣部署邊緣節(jié)點(diǎn)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控交通狀況，優(yōu)化交通信號(hào)和路況預(yù)測(cè)，提高交通效率和交通安全。13（c）工業(yè)自動(dòng)化。邊緣計(jì)算技術(shù)可以應(yīng)用于工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析。通過在生產(chǎn)線上布置邊緣節(jié)點(diǎn)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)、預(yù)測(cè)設(shè)備故障，提高生產(chǎn)效率和設(shè)備可靠性。（d）增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)。邊緣計(jì)算可以提供增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)應(yīng)用所需的計(jì)算和存儲(chǔ)資源。通過在終端設(shè)備附近部署邊緣節(jié)點(diǎn)，可以實(shí)時(shí)處理大量的圖綜上所和體驗(yàn)。部署在距離性和高效能動(dòng)化和增強(qiáng)的不斷發(fā)展，型和智能化終端設(shè)備更的服務(wù)。邊現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域?qū)楦餍懈鲬?yīng)用的快速4.大數(shù)大數(shù)據(jù)高速生成的、物聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)而研發(fā)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)量急劇增加，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理方法已經(jīng)無法勝任大數(shù)據(jù)時(shí)代的需求。大數(shù)據(jù)技術(shù)的出現(xiàn)和應(yīng)用，為人們從龐大的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值信息、進(jìn)行精確決策和開展創(chuàng)新研究提供了有效的手段。（1）技術(shù)環(huán)節(jié)大數(shù)據(jù)技術(shù)是一項(xiàng)綜合性的技術(shù)，涉及數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、處理和分析等多個(gè)環(huán)節(jié)。14（a）數(shù)據(jù)采集。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過各種方式采集數(shù)據(jù)，包括傳感器采集、網(wǎng)頁(yè)爬取、企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)提取等。數(shù)據(jù)采集是大數(shù)據(jù)處理的第一步，需要保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。（b）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。大數(shù)據(jù)技術(shù)提供靈活、可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式，包括分布式文件系統(tǒng)、NoSQL

數(shù)據(jù)庫(kù)和云存儲(chǔ)等。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)主要解決大數(shù)據(jù)量和高速生成的問題，保證數(shù)據(jù)的安全性和可靠性。（c）括分布式計(jì)理速度和效（d）理方法，包決大數(shù)據(jù)處。分析方法，要解決大數(shù)確的決策和包括機(jī)器學(xué)據(jù)中隱藏的預(yù)測(cè)。（2）大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的應(yīng)用具有優(yōu)勢(shì)。（a）大量性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理海量的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。不同于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理方法，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠在更短的時(shí)間內(nèi)處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。（b）多樣性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理不同類型的數(shù)據(jù)，包括文本、圖片、音頻和視頻等多媒體數(shù)據(jù)。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從多個(gè)維度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為用戶提供全面和多樣化的信息。15（c）實(shí)時(shí)性。大數(shù)據(jù)技術(shù)可處理高速生成的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)決策。對(duì)于需要快速響應(yīng)的應(yīng)用場(chǎng)景，如金融交易和風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警，大數(shù)據(jù)技術(shù)具有重要作用。（d）價(jià)值性。大數(shù)據(jù)技術(shù)通過深入挖掘數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的內(nèi)在價(jià)值和潛力。通過數(shù)據(jù)分析，可以發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)趨勢(shì)、用戶需求和業(yè)務(wù)機(jī)會(huì)，為企業(yè)創(chuàng)造新的價(jià)值。（3）大數(shù)據(jù)醫(yī)療保健、（a）經(jīng)濟(jì)金融、用戶交易記好和投資風(fēng)錄和社交媒險(xiǎn)，為金融（b）醫(yī)學(xué)影像和預(yù)防策略，基因組數(shù)據(jù)為醫(yī)療機(jī)構(gòu)（c）據(jù)、產(chǎn)品評(píng)價(jià)和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)數(shù)據(jù)等方面分析用戶需求、產(chǎn)品特征和市場(chǎng)趨勢(shì)，為電子商務(wù)平臺(tái)提供個(gè)性化的商品推薦和精準(zhǔn)營(yíng)銷。（d）智能制造。大數(shù)據(jù)技術(shù)可以從傳感器數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行記錄和生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)等方面分析設(shè)備故障、生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量，為工廠提供實(shí)時(shí)的監(jiān)控和優(yōu)化方案。盡管大數(shù)據(jù)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用廣泛，但仍然面臨一些挑戰(zhàn)。主要包括數(shù)據(jù)隱私與安全、數(shù)據(jù)質(zhì)量和人才短缺等問題。為16了充分發(fā)揮大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，需要加強(qiáng)數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和培養(yǎng)相關(guān)人才。未來，隨著云計(jì)算和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術(shù)將進(jìn)一步得到應(yīng)用和完善。預(yù)計(jì)大數(shù)據(jù)技術(shù)將在智慧金融、智慧交通、智慧城市、智慧農(nóng)業(yè)和智能制造等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展和進(jìn)步。三、

全生命周期管理基于理是一種全，實(shí)現(xiàn)金融種管理方式各個(gè)方面，種挑戰(zhàn)。AI能化、高效負(fù)載、環(huán)境率，減少能行智能調(diào)度在數(shù)據(jù)中心新的管理方數(shù)據(jù)中心綠覆蓋了傳統(tǒng)旨在解決金技術(shù)的引入化。通過等進(jìn)行實(shí)時(shí)源浪費(fèi)。同和優(yōu)化能源的運(yùn)行管理方面，AI

技術(shù)同樣具有廣泛的應(yīng)用。通過

AI

算法和模型，可以對(duì)數(shù)據(jù)中心的設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控和管理，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和解決設(shè)備故障，保證數(shù)據(jù)中心的穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)，AI

技術(shù)還可以對(duì)數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析和預(yù)測(cè)，為數(shù)據(jù)中心的優(yōu)化提升提供有力的支持?；?/p>

AI

的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能全生命周期管理不僅是一種技術(shù)革新，更是一種管理理念的轉(zhuǎn)變，可更好地實(shí)現(xiàn)金融數(shù)據(jù)17中心綠色節(jié)能的建設(shè)目標(biāo)，提高數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行效率，降低能源消耗和環(huán)境污染，推動(dòng)金融行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。（一）規(guī)劃設(shè)計(jì)基于《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025

年）》對(duì)金融數(shù)據(jù)中心綠色低碳的建設(shè)要求，在規(guī)劃階段，就應(yīng)提出具備完整功能的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施智能化系統(tǒng)，包含各類監(jiān)測(cè)監(jiān)控、底層數(shù)據(jù)采集、記錄報(bào)AI

技術(shù)的的綠色節(jié)能AI

技時(shí)提供滿足全生命周期重要作用，規(guī)劃和能源術(shù)可以通過量規(guī)劃和需戶增長(zhǎng)趨勢(shì)資源分配，通過數(shù)據(jù)分消耗等，以分析歷史數(shù)求預(yù)測(cè)。通等進(jìn)行分析提前滿足業(yè)基于

AI

的綠色節(jié)能規(guī)劃應(yīng)用可以在以下幾方面發(fā)揮作用。1.能源消耗預(yù)測(cè)和優(yōu)化。分析數(shù)據(jù)中心的歷史能源消耗數(shù)據(jù)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測(cè)未來的能源需求。通過對(duì)能源消耗的預(yù)測(cè)，可以制定相應(yīng)的能源調(diào)整策略，以優(yōu)化能源使用效率和降低能源成本。2.資源管理和負(fù)載均衡。分析數(shù)據(jù)中心的負(fù)載情況，包括服務(wù)器利用率、網(wǎng)絡(luò)流量等，實(shí)現(xiàn)智能資源管理和負(fù)載均衡。通過18自動(dòng)調(diào)整資源配置和負(fù)載分配，使得數(shù)據(jù)中心的資源利用更加高效，可以節(jié)約能源消耗。3.溫度和空調(diào)控制?；跀?shù)據(jù)中心的實(shí)時(shí)溫度和濕度數(shù)據(jù)，以及外部環(huán)境因素，進(jìn)行智能的溫度和空調(diào)控制。通過精確的溫度調(diào)節(jié)和定制化的空調(diào)策略，可以減少能源的浪費(fèi)并提高能源利用效率。4.機(jī)器中心的能耗。通過對(duì)歷理的能源調(diào)模式進(jìn)行分史能耗數(shù)據(jù)整決策。5.節(jié)能互途徑，提用戶展示節(jié)供節(jié)能意識(shí)能的重要性因此，可以幫助金測(cè)、資源管排和提高數(shù)融數(shù)據(jù)中心理、溫度控?fù)?jù)中心的能源效率，滿足快速發(fā)展的數(shù)字化需求。（二）建設(shè)改造通過將AI與原有管理系統(tǒng)整合，可改造形成新的數(shù)據(jù)中心能源管理平臺(tái)。管理平臺(tái)可以采集各個(gè)系統(tǒng)的能效參數(shù)，便于后續(xù)對(duì)能耗較高的系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化，同時(shí)生成直觀的能耗分布地圖。1.實(shí)施內(nèi)容（1）設(shè)備安裝。安裝數(shù)據(jù)中心智能控制設(shè)備，傳感器、控19制器等，構(gòu)建完整的硬件架構(gòu)，實(shí)現(xiàn)底層的硬件支持。（2）聯(lián)網(wǎng)調(diào)試。將各類數(shù)據(jù)中心制冷設(shè)備、用電設(shè)備、智能控制設(shè)備以及傳感器、控制器接入智能化系統(tǒng)，連接網(wǎng)關(guān)進(jìn)行測(cè)試。（3）數(shù)據(jù)采集。實(shí)現(xiàn)各類數(shù)據(jù)采集、記錄功能。（4）分析建模。根據(jù)采集的數(shù)據(jù)，建立相關(guān)的各類能耗模型。（5）模型分析求2.實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)、能耗通過上滿足金融數(shù)及基礎(chǔ)數(shù)學(xué)、節(jié)能分析據(jù)中心綠色（1）模型，實(shí)現(xiàn)（2）及空調(diào)調(diào)控（3）全流程自動(dòng)化。機(jī)房發(fā)熱采集及空調(diào)調(diào)控策略，全程自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)，無須人工干預(yù)。（4）精準(zhǔn)實(shí)時(shí)調(diào)控。7×24全天自動(dòng)調(diào)節(jié)，根據(jù)負(fù)載發(fā)熱量，動(dòng)態(tài)調(diào)整空調(diào)以及制冷設(shè)備負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)任意時(shí)刻能量精準(zhǔn)匹配。（5）節(jié)能效果自動(dòng)調(diào)優(yōu)。算法輸出策略，模型學(xué)習(xí)反饋效果，進(jìn)行自動(dòng)學(xué)習(xí)調(diào)優(yōu)，實(shí)現(xiàn)閉環(huán)控制的持續(xù)改進(jìn)。3.實(shí)現(xiàn)目標(biāo)20（1）系統(tǒng)更節(jié)能。通過AI大數(shù)據(jù)分析，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)，對(duì)暖通系統(tǒng)參數(shù)進(jìn)行提取和訓(xùn)練，自動(dòng)學(xué)習(xí)最優(yōu)運(yùn)行策略。（2）信息更安全。AI系統(tǒng)部署在客戶現(xiàn)場(chǎng)，數(shù)據(jù)保存在客戶本地系統(tǒng)，信息更安全。（3）控制更可靠。精準(zhǔn)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)中心能效情況，控制策略經(jīng)AI系統(tǒng)、數(shù)據(jù)中心穩(wěn)（三）更強(qiáng)，保障AI技術(shù)節(jié)省人力成化控制，尋碳排放。AI、設(shè)備監(jiān)控、，發(fā)現(xiàn)異常斷和維護(hù)，的可靠性和本，減少數(shù)找最優(yōu)運(yùn)行技術(shù)可以實(shí)故障診斷和并實(shí)時(shí)生成提高運(yùn)維效穩(wěn)定性。應(yīng)用包括以下幾方面。1.智能機(jī)器人。智能機(jī)器人是一種具備人工智能和自主決策能力的機(jī)器人，能夠通過感知和理解環(huán)境，學(xué)習(xí)和處理信息，并基于此做出智能化的決策和行動(dòng)。對(duì)智能機(jī)器人設(shè)計(jì)制作之后，機(jī)器人無需人的干預(yù)，能夠在各種環(huán)境下自動(dòng)完成各項(xiàng)擬人任務(wù)。機(jī)器人的本體上具有感知、處理、決策、執(zhí)行等模塊，可以像一個(gè)自主的人一樣獨(dú)立地活動(dòng)和處理問題。智能機(jī)器人的應(yīng)用成為21建設(shè)“無人機(jī)房”的重要方法。2.設(shè)備資產(chǎn)管理。主要包括基于物聯(lián)網(wǎng)的接觸式U位級(jí)定位技術(shù)、RFID技術(shù)、圖像處理技術(shù)等的實(shí)物設(shè)備資產(chǎn)定位方法、配件管理方法等。在架設(shè)備U位級(jí)位置信息、塔式設(shè)備區(qū)域級(jí)信息、設(shè)備配件在庫(kù)房的位置信息等是數(shù)據(jù)中心智能化運(yùn)維的基礎(chǔ)之一。3.AI能聯(lián)，需要統(tǒng)一能效優(yōu)化空調(diào)參數(shù)、IT系統(tǒng)與制在內(nèi)的多個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模輸入的控制4.負(fù)載能耗相互關(guān)層的跨層統(tǒng)包括負(fù)載、學(xué)習(xí)算法對(duì)包括IT負(fù)載之間的人工測(cè)，從而對(duì)度。在時(shí)間數(shù)據(jù)中心的上，通過重負(fù)載充分匹配可再生能源的發(fā)電量，從而加大對(duì)可再生能源的使用，減少碳排放；在空間上，通過調(diào)度一個(gè)機(jī)房模塊內(nèi)不同服務(wù)器上運(yùn)行的負(fù)載，調(diào)整IT負(fù)載在機(jī)房模塊的空間分布，消除局部熱點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能的目的。（四）智能優(yōu)化通過數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)不斷優(yōu)化金融數(shù)據(jù)中心的能源消耗、服務(wù)質(zhì)量和資源利用，以指導(dǎo)決策者進(jìn)行金融數(shù)22據(jù)中心的優(yōu)化和升級(jí)，提高性能和效益。1.系統(tǒng)調(diào)優(yōu)（1）功耗優(yōu)化。通過分析金融數(shù)據(jù)中心各個(gè)設(shè)備的能耗情況，并基于實(shí)時(shí)需求和負(fù)載情況，以調(diào)整設(shè)備的功耗模式和能耗策略，從而實(shí)現(xiàn)最佳的能耗效率。（2）資源利用優(yōu)化。通過對(duì)金融數(shù)據(jù)中心資源利用和需求的分析，管分配和利用（3）設(shè)備的資源、濕度等參實(shí)現(xiàn)金融數(shù)數(shù)，智能調(diào)據(jù)中心的熱（4）載情況的預(yù)源過?；蜷e測(cè)和分析，置，以降低（5）效指標(biāo)，比評(píng)估，及時(shí)如

PUE

等，發(fā)現(xiàn)問題并進(jìn)行調(diào)整優(yōu)化。2.管理應(yīng)用（1）設(shè)備采購(gòu)與能效評(píng)估。在采購(gòu)設(shè)備時(shí)，考慮能效評(píng)估作為一個(gè)重要的指標(biāo)。選擇能夠提供最佳性能和能源效益的設(shè)備，以減少能源消耗和運(yùn)行成本。同時(shí)，還可以考慮設(shè)備的可升級(jí)性和可持續(xù)發(fā)展的特性，以更好地適應(yīng)未來需求。（2）設(shè)備部署和調(diào)整。在設(shè)備的部署過程中，要考慮最佳23位置、機(jī)柜布局等因素，以實(shí)現(xiàn)有效的空氣流動(dòng)和熱管理。定期進(jìn)行設(shè)備調(diào)整和容量規(guī)劃，以適應(yīng)不同的工作負(fù)載需求，并避免資源浪費(fèi)和設(shè)備過早退役。（3）節(jié)能模式和智能控制。利用設(shè)備的節(jié)能模式和智能控制功能，根據(jù)實(shí)際使用情況進(jìn)行能源調(diào)整和優(yōu)化。例如，通過智能電源管理、設(shè)備睡眠模式和自動(dòng)化配電等方式，提高能源利用率和減少閑（4）散熱系統(tǒng)檢同時(shí)，定期和性能優(yōu)化（5）包括清潔、最佳效果。的能效改進(jìn)安全的數(shù)據(jù)刪除以保護(hù)（6）理體系，及的設(shè)備退役資源浪費(fèi)和時(shí)跟蹤設(shè)備規(guī)劃，以確環(huán)境影響。四、

應(yīng)用探索金融數(shù)據(jù)中心基于

AI

技術(shù)的綠色節(jié)能應(yīng)用在智慧機(jī)房設(shè)計(jì)、暖通系統(tǒng)調(diào)控和綠色算力調(diào)度

3

個(gè)方面展現(xiàn)了顯著的價(jià)值和意義。智慧機(jī)房通過優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，提升設(shè)備利用率和系統(tǒng)穩(wěn)定性，減少故障率。暖通系統(tǒng)調(diào)控利用智能溫控和能效優(yōu)化，節(jié)約能源成本，減少碳排放，提高系統(tǒng)靈活性。綠色算力調(diào)度通過動(dòng)態(tài)資24源調(diào)度、負(fù)載平衡技術(shù)，實(shí)現(xiàn)資源優(yōu)化利用，應(yīng)對(duì)波動(dòng)需求，支持可持續(xù)發(fā)展。AI

技術(shù)在綠色節(jié)能領(lǐng)域的應(yīng)用大幅提升了數(shù)據(jù)中心的能效，降低運(yùn)營(yíng)成本，助力實(shí)現(xiàn)環(huán)保和可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo)，為金融行業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。（一）智慧機(jī)房設(shè)計(jì)基于

AI

的金融數(shù)據(jù)中心機(jī)房設(shè)計(jì)是對(duì)機(jī)房空間、電力及制冷設(shè)計(jì)方案據(jù)機(jī)房空間通過引自動(dòng)生成數(shù)濟(jì)性指標(biāo)為化設(shè)計(jì)和改和設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行自動(dòng)模設(shè)計(jì)方案。儲(chǔ)冷儲(chǔ)熱、化算法根據(jù)量，同時(shí)利目標(biāo)函數(shù)，造模式，以為基礎(chǔ)，結(jié)塊化分析設(shè)在優(yōu)化層面光伏發(fā)電、目標(biāo)函數(shù)尋用基于

3D

CFD

氣流組織仿真工具的智能

AI

技術(shù)氣流組織參數(shù)優(yōu)化算法，實(shí)現(xiàn)基于仿真結(jié)果的優(yōu)化參數(shù)的采集，為自動(dòng)尋優(yōu)模型提供數(shù)據(jù)支撐。整體上，數(shù)據(jù)機(jī)房智能化方案設(shè)計(jì)模型可上傳到基于

BIM

的數(shù)據(jù)中心全生命周期數(shù)字孿生平臺(tái)，與平臺(tái)其他模塊實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)互通，同時(shí)實(shí)現(xiàn)

3D

可視化，輸入修改意見可迭代優(yōu)化，與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)相比預(yù)計(jì)節(jié)約

80%時(shí)間，顯著提升生產(chǎn)效率?；?/p>

AI

的數(shù)據(jù)中心機(jī)房建設(shè)是指采用

BIM

技術(shù)和

AI

技術(shù)實(shí)25現(xiàn)管道預(yù)安裝模擬、大型設(shè)備吊裝模擬，根據(jù)人工智能算法和深度學(xué)習(xí)成果，模擬整體工序、計(jì)算整體工程量和工期?；?/p>

BIM和數(shù)字孿生技術(shù)，通過

BIM

技術(shù)深化管道路由，精確定位各個(gè)閥門及支吊架位置。綜合考慮閥門、支架位置、整體就位條件、觀感等條件因素，借助專業(yè)軟件對(duì)管線進(jìn)行分段，將其拆分成單件加工圖。根據(jù)圖紙預(yù)制加工，再進(jìn)場(chǎng)整體安裝。通過

BIM

技術(shù)模擬受限空間吊裝高度、BIM

模擬，有無交叉，BIM

模型進(jìn)畫，可更直計(jì)劃。利用（如燈具等度和體積計(jì)借助

BIM

算重量、尺寸、模型。通過現(xiàn)場(chǎng)建筑物。通過構(gòu)建通過模擬動(dòng)斷優(yōu)化施工的材料設(shè)備；對(duì)于以長(zhǎng)三方軟件，過往施工條件、項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，模擬出整體工序、計(jì)算出整體工程量和工期。并且根據(jù)實(shí)時(shí)調(diào)整的各個(gè)參數(shù)，同步給出施工工期的預(yù)估結(jié)果?；?/p>

AI

的數(shù)據(jù)中心機(jī)房運(yùn)維是采用數(shù)據(jù)中心數(shù)字孿生模型和大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)供電系統(tǒng)、蓄電池、制冷系統(tǒng)典型故障的實(shí)時(shí)檢測(cè)診斷并預(yù)警，并提出供電、制冷系統(tǒng)的健康管理建議。對(duì)數(shù)據(jù)中心供電系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、環(huán)境的精細(xì)化數(shù)據(jù)采集，結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建供電系統(tǒng)數(shù)字化邏輯樹、空間熱場(chǎng)、氣流組織仿26真，重建數(shù)據(jù)中心的動(dòng)力、制冷、機(jī)架模擬物理及數(shù)字空間；通過建立診斷專家模型和自動(dòng)尋優(yōu)算法模型，實(shí)現(xiàn)供電系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)的早期預(yù)警，故障告警可視化，快速處理的流程化。其次，通過三維空間重建，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的功率場(chǎng)、熱力場(chǎng)實(shí)時(shí)展現(xiàn)，動(dòng)態(tài)分析機(jī)房熱點(diǎn)，自動(dòng)調(diào)整氣流組織實(shí)現(xiàn)高效低碳運(yùn)行，提供迅捷的上架規(guī)劃方案；進(jìn)一步，通過蓄電池參數(shù)采集及人工智能算法，準(zhǔn)確健康管理建針對(duì)不，提出電池輸出變量，卻系統(tǒng)運(yùn)行耗、冷機(jī)供度等值。輸度不超過某可以在輸入輸出變量目術(shù)與

AI

技輸入變量通的控制變量回水溫度、出變量可設(shè)設(shè)定溫度。量和輸出量標(biāo)值和約束術(shù)的充分結(jié)合優(yōu)化數(shù)據(jù)中心能耗，從而實(shí)現(xiàn)基于

AI

的數(shù)據(jù)中心機(jī)房?jī)?yōu)化。（二）暖通系統(tǒng)調(diào)控建設(shè)金融數(shù)據(jù)中心

AI

節(jié)能調(diào)優(yōu)管理系統(tǒng)，適配現(xiàn)場(chǎng)暖通調(diào)控系統(tǒng)架構(gòu)，通過

V-BOX

接入暖通系統(tǒng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位，并基于運(yùn)行實(shí)時(shí)參數(shù)，結(jié)合

AI

算法模型、暖通原理和專家經(jīng)驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)暖通制冷系統(tǒng)的精確制冷、集中管理、尋優(yōu)控制及半自動(dòng)/自動(dòng)調(diào)整，27有效降低暖通制冷系統(tǒng)能耗，進(jìn)而降低整體能效指標(biāo)。1.設(shè)計(jì)原則基于

AI

的暖通調(diào)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)原則如下。（1）智能性與精確性。系統(tǒng)具備暖通制冷系統(tǒng)

AI

算法庫(kù)，預(yù)置豐富的暖通設(shè)備機(jī)理模型，經(jīng)過短期實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)訓(xùn)練即可適配現(xiàn)場(chǎng)暖通制冷系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及運(yùn)行特征，實(shí)現(xiàn)節(jié)能調(diào)優(yōu)的最優(yōu)解策略，據(jù)的精準(zhǔn)監(jiān)算分析提供無誤，最終（2）實(shí)現(xiàn)運(yùn)行數(shù)，精細(xì)化計(jì)策略的準(zhǔn)確系統(tǒng)的重要有先進(jìn)性、方面進(jìn)行充因素之一，成熟的、最分論證，刪（3）的、成熟的技術(shù)，保證有可延續(xù)性。在應(yīng)用架構(gòu)方面，呈現(xiàn)出敏捷、解耦合靈活的特點(diǎn)，構(gòu)建方式將從“安全&精確”向“速度&靈活”逐步演進(jìn)。（4）開放性與標(biāo)準(zhǔn)性。系統(tǒng)將是一個(gè)完全開放性的軟件系統(tǒng)，通過編制子系統(tǒng)的接口軟件將解決不同系統(tǒng)和產(chǎn)品間接口協(xié)議的“標(biāo)準(zhǔn)化”，以使他們之間具備“互操作性”。（5）可靠性與穩(wěn)定性。系統(tǒng)具備極高的可靠性和容錯(cuò)性，使系統(tǒng)能不間斷正常運(yùn)行和有足夠的延時(shí)來處理系統(tǒng)故障，以確28保在發(fā)生意外故障和突發(fā)事件時(shí)，系統(tǒng)都應(yīng)保持正常運(yùn)行狀態(tài)。（6）安全性與保密性。網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是信息系統(tǒng)的基礎(chǔ)，必須在完善的網(wǎng)絡(luò)管理和信息安全管理體系下，制定切實(shí)可行的管理措施，保證平臺(tái)高效、可靠、安全地運(yùn)行。（7）擴(kuò)展性與維護(hù)性。系統(tǒng)需嚴(yán)格遵循模塊化的結(jié)構(gòu)方式進(jìn)行開發(fā)，系統(tǒng)軟件功能模塊完全根據(jù)用戶的實(shí)際需要和控制邏輯來編制。系統(tǒng)的集成本、快速實(shí)2.架構(gòu)便和第三方助用戶低成系統(tǒng)架考慮。（1）負(fù)責(zé)從些數(shù)據(jù)源可的主要任務(wù)步的處理和以包括傳感是確保數(shù)據(jù)清洗，以保在基礎(chǔ)設(shè)施智能管理平臺(tái)中，涉及冷源系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備及指標(biāo)參數(shù)（冷卻塔、冷水機(jī)組、蓄冷罐、電動(dòng)閥、水泵、流量、水溫、水壓、壓差等）、電能參數(shù)（總能耗、IT

能耗、制冷能耗）、末端精密空調(diào)運(yùn)行參數(shù)及室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)（溫度、濕度）。采集層需要具備以下功能。采集數(shù)據(jù)。應(yīng)能夠?qū)崟r(shí)采集系統(tǒng)的狀態(tài)信息，這些數(shù)據(jù)可以是性能指標(biāo)、健康狀態(tài)、運(yùn)行日志、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)等。29監(jiān)測(cè)和告警。應(yīng)能夠監(jiān)測(cè)設(shè)備狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常情況，并生成告警信息。遠(yuǎn)程控制。應(yīng)支持遠(yuǎn)程控制設(shè)備，例如遠(yuǎn)程開關(guān)設(shè)備、調(diào)節(jié)設(shè)備參數(shù)等。日志數(shù)據(jù)采集。采集層還負(fù)責(zé)收集系統(tǒng)運(yùn)行的日志數(shù)據(jù)。這些日志數(shù)據(jù)對(duì)故障排除、性能分析和安全審計(jì)等方面非常重要。數(shù)據(jù)解析和標(biāo)準(zhǔn)化據(jù)格式轉(zhuǎn)換夠準(zhǔn)確地理實(shí)時(shí)監(jiān)數(shù)據(jù)進(jìn)行解可以包括數(shù)上層系統(tǒng)能設(shè)備進(jìn)行實(shí)設(shè)備故障、時(shí)監(jiān)控，及性能異常、數(shù)據(jù)存，以備后續(xù)、分布式存的查詢、分儲(chǔ)系統(tǒng)等進(jìn)數(shù)據(jù)安全和權(quán)限控制。采集層需要確保采集到的數(shù)據(jù)的安全性，包括數(shù)據(jù)傳輸?shù)募用?、訪問權(quán)限的控制等。只有授權(quán)的人員才能夠訪問和使用這些數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的機(jī)密性和完整性。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和傳輸。采集層將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶罄m(xù)的數(shù)據(jù)處理和存儲(chǔ)系統(tǒng)。這可能涉及使用合適的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式，以及確保數(shù)據(jù)的可靠性和一致性。（2）智能控制中心30智能控制中心是系統(tǒng)的核心層，通過采集層的感知，智能運(yùn)維能力中心的決策和運(yùn)維執(zhí)行框架構(gòu)成“感知、決策、執(zhí)行”閉環(huán)智能化管理，由數(shù)據(jù)層、算法層、決策層和應(yīng)用層

4

部分構(gòu)成。（a）數(shù)據(jù)層數(shù)據(jù)層包括大數(shù)據(jù)平臺(tái)和知識(shí)圖譜。其主要任務(wù)是提供數(shù)據(jù)的歸一、補(bǔ)齊、脫敏、降噪、去重、抽取、歸并、二次計(jì)算等治理服務(wù)，輸析，以助力（b）能效指標(biāo)分算法層涉及數(shù)據(jù)分析和處理，進(jìn)行挖掘、決策支持。模型，AI

算統(tǒng)運(yùn)行診斷析和智能化利用機(jī)器學(xué)模式識(shí)別、算法層的目法及專家經(jīng)指導(dǎo)運(yùn)維人算法層需要具備數(shù)據(jù)預(yù)處理、故障診斷、性能優(yōu)化的能力。數(shù)據(jù)預(yù)處理：算法層應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、異常值處理等，以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；故障診斷：算法層應(yīng)能夠根據(jù)設(shè)備和設(shè)施的狀態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行故障診斷，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和定位故障；性能優(yōu)化：算法層應(yīng)能夠?qū)εㄏ到y(tǒng)的性能進(jìn)行分析和優(yōu)化，如通過調(diào)整設(shè)備參數(shù)、負(fù)載均衡等方式提高性能。（c）決策層31決策層是基礎(chǔ)設(shè)施管理系統(tǒng)的頂層，負(fù)責(zé)根據(jù)算法層的分析結(jié)果進(jìn)行決策和優(yōu)化?；谒惴▽犹峁┑男畔⒑投床?，決策層可以制定尋優(yōu)策略、調(diào)整資源分配、提出故障處理建議等。決策層生成節(jié)能調(diào)優(yōu)策略通過人工修改確認(rèn)后下發(fā)執(zhí)行或自主下發(fā)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化控制。從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的最優(yōu)決策和響應(yīng)。決策層需要具備告警和預(yù)警、決策、自動(dòng)化操作的能力。決策層應(yīng)能夠知相關(guān)人員支持，并支任務(wù)等。（d）息，及時(shí)通，提供決策動(dòng)執(zhí)行維護(hù)應(yīng)用層統(tǒng)監(jiān)控、能、機(jī)、物、”的智能體，本。效管理、節(jié)事的全面感提升整體效3.建設(shè)基于

AI

的暖通調(diào)控系統(tǒng)依托強(qiáng)大的

AIoT

數(shù)字平臺(tái)、AI

算法技術(shù)和暖通領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)，打通

BA

系統(tǒng)、動(dòng)環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)、電力監(jiān)控系統(tǒng)等多個(gè)子系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)制冷系統(tǒng)精確按需制冷、集中管理、尋優(yōu)控制、自動(dòng)調(diào)整，有效降低制冷系統(tǒng)能耗，從而降低數(shù)據(jù)中心整體

PUE

指標(biāo)。（1）AI

節(jié)能調(diào)優(yōu)業(yè)務(wù)AI

節(jié)能調(diào)優(yōu)業(yè)務(wù)包含集成調(diào)優(yōu)服務(wù)、策略推理服務(wù)及

AI

節(jié)32能模型庫(kù)，如圖

2

所示。（a）成專業(yè)子系及部署采集統(tǒng)（如

BA網(wǎng)關(guān)補(bǔ)充監(jiān)控點(diǎn)位的方式，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集，采集周期為

5

分鐘/次。二是策略下發(fā)，接收策略推理服務(wù)輸出的最佳制冷策略，并下發(fā)至專業(yè)子系統(tǒng)執(zhí)行。（b）策略推理服務(wù)。根據(jù)

AI

節(jié)能模型庫(kù)下發(fā)的機(jī)理算法模型，結(jié)合實(shí)時(shí)的運(yùn)行參數(shù)（如制冷設(shè)備運(yùn)行參數(shù)、冷卻水/冷凍水溫度、壓力、流量、IT

負(fù)載率、室內(nèi)外環(huán)境參數(shù)等），分析并輸出最佳執(zhí)行策略。33（c）AI

節(jié)能模型庫(kù)。識(shí)別并抽取海量采集數(shù)據(jù)中影響

PUE指標(biāo)的特征參數(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化治理分析。利用治理后的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，開展動(dòng)態(tài)模型訓(xùn)練，優(yōu)化算法機(jī)理模型，實(shí)現(xiàn)模型預(yù)測(cè)精度≥96.5%。（2）控制模式系統(tǒng)提供自動(dòng)和手動(dòng)兩種工作模式。（a）管理系統(tǒng)下率/溫度/壓，未下發(fā)控發(fā)指令完成差等控制環(huán)制指令的仍（b）維人員根據(jù)節(jié)、制冷模態(tài)變化。策略信息手式切換、旁（3）AI

節(jié)（a）設(shè)計(jì)、輸出PUE

節(jié)能設(shè)計(jì)方案、評(píng)估系統(tǒng)

PUE

優(yōu)化空間。（b）節(jié)能優(yōu)化。BA

對(duì)接及現(xiàn)場(chǎng)部署、關(guān)鍵數(shù)據(jù)采集、節(jié)能指令優(yōu)化。（c）賦能服務(wù)。數(shù)據(jù)中心節(jié)能原理培訓(xùn)、PUE

優(yōu)化服務(wù)培訓(xùn)、PUE

優(yōu)化系統(tǒng)軟硬件維護(hù)培訓(xùn)。（d）持續(xù)優(yōu)化。專家定期巡檢、系統(tǒng)持續(xù)優(yōu)化。（三）綠色算力調(diào)度34伴隨金融行業(yè)海量用戶需求及業(yè)務(wù)增長(zhǎng)，服務(wù)器數(shù)量也在不斷快速增長(zhǎng)。但早期服務(wù)器利用水平較低，大量的能耗浪費(fèi)在維護(hù)服務(wù)器的“空轉(zhuǎn)”上，沒能轉(zhuǎn)化為有效的算力去支撐上層業(yè)務(wù)的開展。因此需要通過技術(shù)架構(gòu)的升級(jí)，合理分配計(jì)算資源，提升金融數(shù)據(jù)中心的整體運(yùn)行效率，從而實(shí)現(xiàn)綠色、穩(wěn)定的發(fā)展。1.關(guān)鍵技術(shù)路徑面向應(yīng)（a）如下。負(fù)載的資源消耗并進(jìn)行（b）一，以標(biāo)準(zhǔn)升穩(wěn)定性。系統(tǒng)性能，用軟件和下具體細(xì)節(jié)，化方式提供（c）并通過容器方的基礎(chǔ)設(shè)只需要對(duì)標(biāo)（d）地進(jìn)行資源彈性伸縮，提高運(yùn)維效率和業(yè)務(wù)峰值活動(dòng)支撐能力。（e）通過

Serverless

化，讓工作負(fù)載本身更加容易被彈性伸縮和被調(diào)度。2.具體實(shí)施路徑（1）異構(gòu)服務(wù)器管理通過算力歸一化來統(tǒng)一不同硬件架構(gòu)的

CPU（如圖

3

所示），對(duì)上可屏蔽不同

CPU

架構(gòu)差異，體現(xiàn)出統(tǒng)一的計(jì)算能力，在控制35業(yè)務(wù)應(yīng)用算力使用復(fù)雜度的前提下，充分享受硬件升級(jí)帶來的高計(jì)算能效紅利。此外，運(yùn)行在不同

CPU

上的業(yè)務(wù)會(huì)被分配不同的CPU

核數(shù)，讓運(yùn)行在不同

CPU

上的業(yè)務(wù)性能保持一致，充分使用每款

CPU

的資源，有效提升混合集群資源的效率。（2）打造容中心的服務(wù)金融業(yè)務(wù)應(yīng)等云原生容應(yīng)用容量高時(shí)復(fù)用等能器標(biāo)準(zhǔn)化成用提供智能器編排能力可用保障、力，達(dá)成機(jī)器資源使用率大幅提升的目標(biāo)。（3）工作負(fù)載性能優(yōu)化結(jié)合業(yè)務(wù)需求，可以對(duì)占比較高的業(yè)務(wù)負(fù)載進(jìn)行有針對(duì)性的優(yōu)化，以進(jìn)一步提升算力利用效率。例如可以針對(duì)存儲(chǔ)工作負(fù)載、AI

智能計(jì)算工作負(fù)載以及在線工作負(fù)載等進(jìn)行優(yōu)化。存儲(chǔ)工作負(fù)載優(yōu)化方面，通過數(shù)據(jù)高級(jí)壓縮技術(shù)、高效分布式事務(wù)處理引擎等綠色計(jì)算能力實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)增效。AI

智能計(jì)算工作負(fù)載優(yōu)化方36面，通過綠色

AI

實(shí)現(xiàn)算法提效和工程提效，助力算力智能調(diào)度，節(jié)約機(jī)器資源消耗，減少二氧化碳排放。在線工作負(fù)載優(yōu)化方面，通過

AI

彈性容量、分時(shí)調(diào)度技術(shù)，有效應(yīng)對(duì)流量峰值場(chǎng)景，極大提升資源利用率。（4）綠色數(shù)據(jù)中心洞察與度量通過持續(xù)性能分析（Continuous

Profiling）技術(shù)，可以實(shí)時(shí)地、低開性能瓶頸，低處理成本成碳排放的五、消耗，識(shí)別理速度和降率指標(biāo)轉(zhuǎn)換度量。（一）金融數(shù)以下總體原標(biāo)，注重資則。1.綠色源節(jié)約、環(huán)2.全面考量。在評(píng)估過程中，應(yīng)考慮金融數(shù)據(jù)中心的全生命周期，包括規(guī)劃、設(shè)計(jì)、建設(shè)、運(yùn)行、維護(hù)和廢棄等階段。3.量化評(píng)估。采用可量化的評(píng)估指標(biāo)，對(duì)金融數(shù)據(jù)中心的能源消耗、資源利用、環(huán)境影響等方面進(jìn)行全面評(píng)估。4.客觀公正。評(píng)估過程應(yīng)客觀公正，避免主觀因素和人為干擾。5.持續(xù)改進(jìn)。評(píng)估結(jié)果應(yīng)作為改進(jìn)金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能工37作的依據(jù)，不斷提高綠色節(jié)能水平。針對(duì)數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能建設(shè)，我國(guó)已經(jīng)陸續(xù)出臺(tái)了相關(guān)政策，并發(fā)布了相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)數(shù)據(jù)中心建設(shè)提出了具體的規(guī)范性要求，相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)如表

1

所示。表

1

金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能

AI

技術(shù)應(yīng)用參考標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)分類標(biāo)準(zhǔn)名稱發(fā)布組織主要內(nèi)容中心的電能能影響電能能效規(guī)定了電能能方法與計(jì)算方據(jù)中心的能效術(shù)要求、統(tǒng)計(jì)與計(jì)算方法。國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)建筑綠色性能法。標(biāo)準(zhǔn)《綠色建準(zhǔn)

》（

GB/T綠色數(shù)據(jù)中心建筑評(píng)

住

房

和

城

鄉(xiāng)

50378—2014）的補(bǔ)充，價(jià)技術(shù)細(xì)則建設(shè)部為數(shù)據(jù)中心建筑的綠色化設(shè)計(jì)、建造以及評(píng)價(jià)提供明確的技術(shù)指導(dǎo)。GB/T

51366

—

2019

住

房

和

城

鄉(xiāng)

規(guī)定了建筑物碳排放計(jì)建筑碳排放計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)

建設(shè)部T/CCUA

011

—

2021算方法。針對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗、IT

設(shè)備、制冷設(shè)備、綠色管理等方面評(píng)價(jià)綠色中

國(guó)

計(jì)

算

機(jī)團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)

數(shù)據(jù)中心綠色等級(jí)評(píng)價(jià)用戶協(xié)會(huì)38標(biāo)準(zhǔn)分類標(biāo)準(zhǔn)名稱發(fā)布組織主要內(nèi)容指標(biāo)。規(guī)定了互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心中

國(guó)

通

信

標(biāo)

在可靠性、綠色節(jié)能和YD/T

2441

—

2013

互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心技術(shù)及分級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)化協(xié)會(huì)安全性三個(gè)方面的分級(jí)分類的技術(shù)要求規(guī)定了數(shù)據(jù)中心在資源占用、能效及排放方面求，包括建筑設(shè)備節(jié)能（IT冷設(shè)備、供電他設(shè)備）和管。本標(biāo)準(zhǔn)適用心的規(guī)劃、設(shè)運(yùn)維和評(píng)估。色微型數(shù)據(jù)中、要求和測(cè)試（二）從金融用率等多個(gè)維度來定義金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能的智慧化等級(jí)，為數(shù)據(jù)中心的節(jié)能智慧化提供技術(shù)、產(chǎn)品規(guī)劃決策輔助?；贏I的金融數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能等級(jí)可劃分level

1級(jí)規(guī)劃級(jí)、level

2級(jí)規(guī)范級(jí)、level

3級(jí)集成級(jí)、level

4級(jí)優(yōu)化級(jí)、level

5級(jí)引領(lǐng)級(jí)，如圖4所示。綠色節(jié)能等級(jí)水平由level

1級(jí)到level

5級(jí)，每增加一級(jí)，監(jiān)控的精細(xì)度及機(jī)房設(shè)備調(diào)控能力均隨之增加，人工參與程度逐級(jí)減少，系統(tǒng)在不同階段將逐步分39擔(dān)更多的工作。但在任何階段，人對(duì)數(shù)據(jù)中心的管理運(yùn)維都具備最高的緊急干預(yù)權(quán)限。（三）金融數(shù)智慧管控水如表

2

所示表

2括能源利用慧化程度，描述序號(hào)測(cè)得的連續(xù)一年內(nèi)數(shù)據(jù)中心總耗電與數(shù)據(jù)中心

IT

設(shè)備耗電的比值。12電能使用效率設(shè)計(jì)指標(biāo)達(dá)標(biāo)

連續(xù)一年內(nèi)數(shù)據(jù)中心實(shí)際使用能源資情況

源利用水平與設(shè)計(jì)水平比較。IT

設(shè)備負(fù)荷使

連續(xù)一年內(nèi)實(shí)際使用功率與機(jī)柜標(biāo)稱用率

使用功率的比值?？稍偕茉词?/p>

連續(xù)一年內(nèi)使用可再生能源電量與數(shù)用比率

據(jù)中心總耗電的比值。能源高效利用345水資源利用效

連續(xù)一年內(nèi)水資源消耗量與數(shù)據(jù)中心40序號(hào)6指標(biāo)率總耗電的比值。選用能效限定值及國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)風(fēng)冷

評(píng)定能效指標(biāo)在節(jié)能評(píng)價(jià)值以上。制冷系統(tǒng)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)評(píng)定能效指標(biāo)在節(jié)78水冷能評(píng)價(jià)值以上。選用能效限定值及能效等級(jí)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)效

1

級(jí)。節(jié)能應(yīng)的運(yùn)行狀態(tài)及各系統(tǒng)及主要用情況，并提9用了節(jié)能技效果。1011，結(jié)合氣候環(huán)營(yíng)成本等因素進(jìn)行優(yōu)化調(diào)維護(hù)。1213對(duì)降低能耗設(shè)置有明確的、不斷提高的發(fā)展目標(biāo)。能源綠色管理結(jié)合氣候環(huán)境和自身負(fù)載變化、運(yùn)營(yíng)成本等因素不斷調(diào)整用水策略，減少水資源消耗。14水資源使用管控?fù)p壞管件應(yīng)及時(shí)更換，防止破管、滲水、漏水現(xiàn)象的發(fā)生。1516節(jié)能診斷自愿接受節(jié)能診斷服務(wù)，并依據(jù)診斷41序號(hào)指標(biāo)結(jié)果開展有實(shí)效的節(jié)能、節(jié)水等綠色技術(shù)改造。由具有

CNAS、CMA

資質(zhì)的第三方機(jī)構(gòu)進(jìn)行評(píng)測(cè)并出具符合

CNAS、CMA

要求的相應(yīng)檢測(cè)報(bào)告。1718第三方測(cè)評(píng)物理界限內(nèi)的電器電子產(chǎn)品符合《電器電子產(chǎn)品有害物質(zhì)限制使用管理辦電器電子產(chǎn)品行識(shí)別，并有1920地方相關(guān)管理度，廢棄物產(chǎn)。附加綠色電力證書梯級(jí)利用等綜數(shù)據(jù)中心總耗21構(gòu)、數(shù)據(jù)對(duì)象及數(shù)據(jù)關(guān)系進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化定義及線上化持續(xù)管理的能力。22數(shù)據(jù)建模對(duì)數(shù)據(jù)及信息資源描述性信息的管理，形成管理目錄的能力。通過技術(shù)手段獲取原始運(yùn)維數(shù)據(jù)的能力。2324元數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)管理對(duì)運(yùn)維數(shù)據(jù)清洗、轉(zhuǎn)換、聚合、脫敏的能力。2526數(shù)據(jù)加工數(shù)據(jù)存儲(chǔ)存儲(chǔ)海量離線與實(shí)時(shí)運(yùn)維數(shù)據(jù)的