隨著我們的世界不斷創造更多數據，對數據中心的需求變得越來越明顯。隨著人工智能、智能連接設備和未來自動駕駛汽車等數據密集型技術的進步，世界將產生比我們想象的更多的數據。自 2010 年以來，數據中心的工作負載已經增加了 6 倍。但是，盡管工作負載有所增加，但數據中心的能耗并沒有太大變化。這也歸功于人工智能、虛擬化和自動化的技術進步，使數據中心的運營保持高效。

技術進步幫助提高數據中心效率

2010 年，世界消耗了大約 194 太瓦時的能源。這約占全球用電量的 1%。2018 年工作負載和計算能力增長了 6 倍，互聯網流量增長了 10 倍，存儲容量增長了 25 倍。但隨著數據中心使用和運營的所有這些增長，自 2010 年以來能源使用僅增加了 6%。這是由于自 2010 年以來的能源改進和進步。較新的服務器僅使用 2010 年服務器的四分之一的能源，而其新服務器僅使用過去九分之一的能源來存儲 TB 的數據。冷卻系統也得到了改進，變得更強大、更節能。

數據中心如何從人工智能中受益

數據中心行業一直在利用人工智能的力量使數據中心運營受益。其中一些優勢是減少停機時間，使員工能夠專注于其他工作、持續的設備監控、自動化服務器優化、網絡安全改進，以及我們今天將要討論的更多內容——節能和效率。

數據中心環境中的人工智能和機器學習技術可以幫助調節您使用的電量。通過使用機器學習的力量，人工智能系統可以學習如何完善溫度、冷卻設置以及使用多少功率。隨著時間的推移，人工智能系統可以調整設置以保持效率。

谷歌一直在使用人工智能來優化其數據中心的能源使用。由于實施了人工智能，該公司已設法將其冷卻系統的能耗降低了 30%。

還有哪些有助于提高數據中心效率的趨勢？

我們已經介紹了人工智能如何幫助提高效率，但也有其他趨勢支持數據中心的能源效率。第一個是 IT 設備變得更加高效。與您的新手機和計算機一樣，構建 IT 設備時也考慮到了效率。隨著技術的進步，用戶將以相同的能量獲得更高的性能。這與數據中心中的技術相同。IT 設備比 10 年前更高效，有助于降低數據中心的能耗。

有助于保持數據中心能源效率的下一個趨??勢是虛擬化。虛擬化的使用使云計算公司可以在單個服務器上運行大量應用程序。數據中心使用的服務器越少，它消耗的能源就越少。虛擬化是一種整合形式，可以節省空間、金錢和能源，同時簡化和提高整個系統的性能。虛擬化在能源效率方面發揮著重要作用。

我們將討論的最后一個趨勢是谷歌和微軟等大型云計算公司如何在其大型數據中心整合服務器。兩家公司都聲稱他們的運營比小型企業數據中心更有效率。微軟聲稱其使用的能源比普通企業系統少 22% 到 93%，而谷歌聲稱其更大的數據中心平均能效是普通企業系統的兩倍

什么是自動化時代？

我們很快就將虛擬化作為數據中心提高能源效率的一種方式進行了討論，但虛擬化是軟件定義數據中心的一部分，行業稱之為自動化時代。所有這些方面共同作用，使數據中心更加節能。

虛擬化是邁向軟件定義數據中心的第一步。CPU 和內存從物理硬件中分離出來，形成不同的資源組，以便在需要的地方使用。虛擬化應用程序及其操作系統在稱為虛擬機的軟件容器中分離和隔離。多個虛擬機可以同時在單個服務器上運行。在不浪費額外能源的情況下使整個系統更加高效。有關虛擬機和管理程序的更多信息，請單擊此處。

如果數據中心是虛擬化和軟件定義的，那么它現在也可以實現自動化。自動化可以通過提高網絡資源的交付速度和規劃可能使用的不同資源來使數據中心更加高效。這包括存儲、服務器和整個網絡。虛擬化和自動化將使數據中心在使用資源的方式上更加靈活。自動化不僅可以讓數據中心更加靈活，還可以改善能源的使用。軟件定義的自動化數據中心可以更快地向用戶分配和分配資源。為客戶提供更好的數據訪問體驗。

結論

我們世界的數據使用量呈上升趨勢，這意味著數據中心的工作量也將繼續增加。這似乎是未來的一個問題，但數據中心行業已經能夠通過使用更好的技術來提高效率來適應。隨著人工智能、整合、虛擬化和自動化的使用，數據中心繼續保持領先地位。管理數據可能很困難，尤其是隨著物聯網和智能設備等技術進步在我們的日常生活中變得越來越普遍。很快，自動駕駛汽車將上路，對數據中心行業產生巨大影響. 但隨著某些技術進步創造了更多數據，其他技術進步正在使數據管理更加熟練。許多業內人士認為，數據中心是吞噬世界電力的能源大戶，但研究表明，通過使用新技術，數據中心效率更高。