基于人工智能的数据中心低碳运营系统的研究

基于人工智能的数据中心低碳运营系统的研究

宛钺

沈阳航空航天大学

【摘要】本文首先分析了基于人工智能的数据中心低碳运营系统的发展现状，探讨实现智能低碳运营系统的思路与可行性方案的

研究，探讨了数据中心自主决策低碳运营系统平台的应用前景广阔，不仅能够解决当前的问题，更能够为未来绿色智能低碳运营的数据中心发展提供强有力的支持和引领。

关键词：人工智能、低碳、数据中心

一、国内外现状及发展趋势

近年国内大型数据中心的建设呈现快速增长的趋势，金融、通信、石化、电力等大型国企、政府机构纷纷建设自己的数据中心及灾备中心。随着物联网、云计算及移动互联概念的推出，大批资金投资到商业IDC的建设中。据我国权威机构测算，目前，全国数据中心总耗电量占全社会的2%，电力成本占数据中心总运营成本的50%。中国信息通信研究院数据显示，预计到2030年，数据中心能耗总量将达3800亿千瓦时左右。

数据中心对电力供应产生了巨大的影响，已经成为一个高耗能的产业。从各大数据中心对电力的需求来看，数据中心已经成为重要的高耗能产业而非“无烟工业”，建设绿色、节能的数据中心急需从概念走向实际。

二、研究主要内容

通过在数据中心建设部署低成本多维度的有线、无线相结合的传感器网络，全面提升数据中心运维数据的透明度，通过传感器和SNMP网络管理信息大数据实时分析系统，采用可视化的方式展示能源消耗热点，提供节能管理辅助决策支持，帮助数据中心运营方运用成本可控，技术成熟，效果明显的节能方案实施数据中心管理，并最终实现不同数据中心个性化的低碳节能建设方案，并通过人工智能运营模型训练完善实现计算机系统自主决策管理。

汇聚平台对各种传感器通信协议进行解析处理。开发异种传感器网络信息汇聚平台，利用数据中心以太网的优势，简化硬件初期投入成本和今后的运维成本。这些传感器标准化协议的使用可以简化传感器的集成和应用，提高系统的互操作性和可扩展性。

三、探讨相关技术路线

1. 研究方法

首先通过数据中心物联网智能检测平台实现对数据中心机房内外的动力系统运行环境实时监控、设备维护与控制、电能质量管理、能源成本整体管理，提高监控的实时性和可靠性、提高能源的使用效率、优化能源成本、增强动力系统的可靠性和有效性，集中监控配电及机房室内外环境。

完善物联网系统组网。根据用户的不同、组网方式不同以及机房监控对象不同，可以使用不同的数据采集设备、传输组网设备、传感器以满足用户个性化需求。

最后，采用集中数据采集单元对机房前端设备进行监测、管理，对被测对象、被测子系统、被测数据、被测设备的运行状态进行监测、性能参数进行监测、环境设备进行控制，并能迅速、 准确地将状态信息和有关数据传送到监控中心管理服务器上，通过监控中心管理服务器实现显示、浏览、查询、报警、分析、管理、授权、存储等功能。并进行环境监控（温度、湿度、空调、漏水、新风、粉尘、烟雾等气体监测及机柜环境监测）。

根据系统对数据中心能耗状态做出科学的测量，可对数据中心确定能耗指标，为节能规划、节能设计、节能评估、节能改造和运营管理等工作提供可信的数据依据，是实现数据中心节能降耗的重要环节。本系统针对机房的 IT 设备、空调设备、照明设备、电源等的用电情况进行实时监测， 对设备耗电情况进行精细化统计和分析，定时生成多种数据报表，提供节能改造的建议，并对各种节能措施的节能效果进行评估，通过分析得到不同条件下最优的节能措施和解决方法。

2. 技术路线

（1）在数据采集及管理方面，尽量采用成熟的产品、技术和数据中心已有的设备设施，强化设备利用率和再回收利用能力。

（2）在空气侧节能器建设方面，重点在灰尘及细颗粒监测及过滤，噪音控制，与空调系统协调控制算法方面进行重点改进。

（3）基于多维度传感器的数据中心人工智能运营模型研究方面按照智能监测、智能运维、智能决策三个步骤逐步开展模型研究及实践。

（4）借鉴国外先进的数据中心管理经验和方法，进行引进、消化、吸收，并结合成本要求对数据中心的智能管理策略进行设置和改进。

3. 实验方案

针对数据中心节能运行实验，可以结合现有的网络设备管理系统和先进技术，提出以下详细方案：

（1） 能源管理与优化：

智能能源分配：利用先进的智能算法和预测模型，对数据中心的能源消耗进行实时监测和预测。根据预测结果，动态调整服务器、网络设备和冷却系统的能源分配，以实现能源的最优利用。

热力管理：采用热力管理技术，对数据中心内部的温度分布进行监测和调控。通过调整空调系统和风扇的运行模式，将热量集中在需要冷却的区域，减少能源浪费。

节能设备更新：更新数据中心的硬件设备，选择能效更高的服务器、网络设备和冷却系统，以降低能源消耗。同时，考虑采用新型的节能设备，如能源效率更高的CPU、低功耗的存储设备等。

（2） 数据中心运行优化：

负载均衡与虚拟化：通过负载均衡和虚拟化技术，将服务器资源充分利用，避免资源闲置和过度消耗。根据实时负载情况，动态调整虚拟机的分配和迁移，实现资源的动态平衡。

智能调度算法：引入智能调度算法，根据应用程序的特性和优先级，合理安排任务的执行顺序和资源分配。通过优化调度策略，降低服务器的空闲率，提高系统的整体运行效率。

（3）数据采集与分析：

细粒度数据采样：利用先进的数据采样技术，收集数据中心各项性能指标的细粒度数据，包括服务器负载、网络流量、温度变化等。通过实时采集和分析，发现能源消耗的潜在问题，并提出针对性的优化建议。

大数据分析：将采集到的大量数据存储在分布式数据库中，并运用大数据分析技术进行深度挖掘和分析。通过数据挖掘和机器学习算法，提出更精确的节能方案。

（4）实验设计与评估：

实验设计：设计实验方案，确定节能策略的具体实施方案和评估指标。考虑到实验过程中可能存在的不确定性因素，制定合理的控制变量和实验组织方法，确保实验结果的可靠性和可比性。

效果评估：在实验进行过程中，定期对节能效果进行评估和监测。比较实验组和对照组的能源消耗情况和性能指标，分析节能策略的实际效果和成本效益，为后续的优化提供参考依据。

    通过以上方案，可以全面提升数据中心的能源利用效率，降低能源消耗和运营成本，实现数据中心的可持续发展和节能运行。

四、结论

经过相关的人工智能技术的分析、研究、实验验证等步骤，系统可以实现对机房能耗、设备运行状态等数据的深度挖掘与分析，为节能减排提供更为科学的设备健康状态等，为实现精细化管理奠定基础。基于大数据分析技术等人工智能技术，系统可以实现对机房能耗、设备运行状态等数据的深度挖掘与分析，为节能减排提供更为科学的决策支持。通过对历史数据和实时数据的分析，可以发现能耗高峰、设备故障等问题，并提出相应的优化方案，实现能源利用的最大化和碳排放的最小化。

实时监控与反馈技术的应用将使得监控系统更加灵活高效。系统的可扩展性与兼容性为未来的发展提供了无限可能。随着技术的不断进步和业务需求的不断变化，系统可以进行灵活升级和扩展，引入更先进的技术和功能，适应不断发展的需求，为建设智能、绿色、可持续的核心机房提供更为坚实的技术保障。

参考文献：

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[2]周华林;李南珠.浅谈互联网数据中心的节能减排技术.广西通信技术. 2022-09

[3]高进．智慧节能减排监控系统设计．能源与环保. 2023-01

[4]刘兆龙.“双碳”战略下商业银行绿色数据中心建设实践与探索.农银学刊.2022-04

[5]帅丹丹.能源大数据与碳排放监测.企业管理.2021-12