在網際網路時代資料量爆炸性增長的環境下，IT基礎設施複雜且標準不一的異構環境要求資料中心運維具備更高的專業性和可靠性，使用者對於資料中心的需求與硬體級別、供電可靠性、網路安全等標準也不斷提升。利用通用IT基礎裝置構建的傳統資料中心往往無法滿足大型企業使用者複雜多樣化的使用者部署需求，從傳統運維走向智慧運維成為了資料中心的必然趨勢。應對中小IDC企業提升運維能力的需求，ZKEYS平臺在推進智慧運維上也做出了相應的措施，將IDC運維中日常的、大量的重複性工作自動化，把需要手工執行的工作，透過梳理分析，進行邏輯分解，轉為自動化操作，省去了大量的人工操作步驟，並減少了出錯率。還配套提供了便捷的工單服務，使得使用者需求透過系統進行提交，雲端客服7x24小時進行服務。保障使用者問題得到及時解決，提升使用者體驗。

什麼是智慧社會？

第一個是對資料中心基礎架構、電源和連線網路的所有裝置元件的智慧識別。

隨後，萬物連線，將來的社會中所有的東西智慧連線，然後透過大資料和人工智慧向社會提供產品和服務，在智慧社會中，裝置和機器取代了大多數人能做的事情。

今年，在中國，5G元年可以輕鬆連線所有內容，驅動5G的同時，垂直行業的應用程式進行智慧垂直研究，如智慧醫療、透過VR技術進行區域間醫療診斷，2025年，VR、AR使用者為4 . 4億人，智慧手機使用者為90?上，千兆寬頻家庭為30?上，使用智慧服務的機器人家庭為12?上，企業級應用程式為85?，企業級資料利用率為80

在這種情況下，裝置智慧生成的大量資料將儲存在雲中，從而進一步增加資料的優勢，雲將來會生成從大雲到邊緣的小型雲等大量資料，然後對整個社會的IDC的需求也會增加。以前IDC很重要，因為資料很重要。以後，IDC將從大到小，從頂部到底部，在資料到網路體系結構方面發揮重要作用，IDC將成為整個社會的基石。以前，資料中心集中在大型企業中，因此未來的資料中心在大型到邊緣的任何位置都是可見的。

在這種情況下，IDC將在以下四個方面面臨挑戰:

挑戰1:資料中心建設專案複雜且週期長，無法標準化設計

每個資料中心都是唯一的，因此需要專門的顧問團隊來設計IDC的定製配置，需要更強大的主機和備件整合功能來幫助使用者節省時間和成本。

挑戰2:業務難以預測，IDC最初面臨過度投資的風險

IDC對所有行業中的資料越來越重要，業務增長越來越快，規劃過度，導致初始投資高、資源浪費、大規模資料中心建設，3-5年後調變解調器團隊填滿，大量時間閒置，因此IDC裝置的設計、調整、主機和備件回收等都可以降低成本。

挑戰3: PUE增加，能耗增加，生命週期電費大約是投資的3倍

電費的成本佔IDC總成本的60?IT能耗佔總電費的60?冷卻功耗、電源和電源功耗緊隨其後，因此在部署IDC時必須考慮所有這些成本。

挑戰4:雜亂的裝置、更多的品牌、效率低下的故障位置、巨大的風險

IDC的操作和維護平臺從數字基礎到網路、智慧操作和維護平臺，資料中心基本上都有監控系統，可以透過智慧分析、決策支援、快速解決、儘可能短的時間內找到合適的故障排除工程師和備件，大大減少故障損失。以後邊緣計算上升時，為了加快故障排除速度，需要系統的解決方案和對策。

智慧技術使IDC的發展前景、趨勢和主要障礙分析，以及推動5G的智慧運營和維護是行業發展的可預測未來，在IDC運營層面日益受到關注，企業能夠在IDC中提供系統解決方案的重要性也在不斷增加。

我們不禁要問，AI賦予資料中心的機遇究竟是什麼？利用機遇我們能做什麼？或許我們可以從以下三點看出端倪。

重點機遇1：主動預防，資料中心做到更安全可靠

安全執行對資料中心的重要性不言而喻，保證資料中心高可靠執行是對資料中心的核心訴求。業界AI技術在提升資料中心可靠性和可用性方面已經有一些實踐，例如收集供配電系統裝置資訊，對即將發生故障的裝置和部件提前發出預警，為運維人員運維活動提供決策支撐，但是如何利用機器的自我學習能力，做到供配電系統整體執行的安全可靠，是我們要思考的重點問題。要實現更高程度的智慧化以及主動避錯，這對AI技術應用或許是個很好的契機。

華為對資料中心智慧化進行深入研究，融入AI效能的iPower技術可提升資料中心可用性，藉助智慧化硬體，實現智慧故障定位與預警管理，引入大資料技術，智慧分析每日海量的運維資料，識別機房潛在隱患，保障資料中心的可靠執行。

iPower智慧供配電技術以模組化UPS為核心，主要透過供電全鏈路監測、預警和故障自動隔離等手段，提高資料中心能源基礎設施可用性，繼而透過AI技術的應用，最終實現預測性維護。

iPower透過供電全鏈路監測，可實現毫秒級的故障檢測，毫秒級的故障隔離，分鐘級的故障恢復，可消除火災隱患，大大提高資料中心能源基礎設施可靠性和可用性；

以電池管理為例，在預防電池失效方面，iPower透過AI技術，可以精確預測電池的壽命和健康度，為使用者提前提供維護決策依據，及時排除有失效隱患的電池組，變事後補救為事前預防，變被動響應為主動維護，大大提高資料中心供配電安全等級。華為的模組化UPS結合iPower技術，可以在電池出現溫度快速升高等極端情況下，自動切斷該組電池，從而避免出現起火等惡性事件。

重點機遇2：智慧營維，資料中心做到更自動高效

資料中心傳統的維護方法是靠人，而靠人維護，失誤率大、漏錯率高、失效排查時間長，小小的人為失誤會對資料中心造成極大的損失。傳統運維方式無法解決人為誤操作帶來的業務中斷問題。

融入AI效能的 iManager，可看作是資料中心的大腦，藉助智慧化硬體和感測器，實現精準感知。透過自動化手段，逐步減少人工巡檢等例行重複性工作，池化專家資源和能力，並固化於運維流程中。再加上全流程的電子運維，包括巡檢的操作、維保的操作、應急演練的操作，把所有的流程以及操作指導全部做到線上，實現了運維質量從原來靠人的責任心到現在靠流程管理的轉變。透過全流程電子化的運維跟蹤，量化原來沒有辦法量化的資訊，比如透過電子運維提升巡檢的執行力和運維活動的質量、實現故障的預測等。這將大幅提高人均運維效率和運維水平，提升資料中心的可靠性。

此外，在市場出現了越來越多由邊緣計算產生的邊緣資料中心機房，就近提供服務和處理計算。面對日益增長的邊緣資料中心數量，分行、支行、網點等資料中心無法統一集中管理，資料中心故障響應速度慢，運維效率低等挑戰。

華為iManager全網管理功能，實現對多網點資料中心基礎設施進行集中監控，統一管理，實現預防性維護，透過GIS定位技術提高故障定位響應速度，提升資料中心運維效率；移動APP監控，從內到外簡化管理，輕鬆知曉海量網點資料中心執行情況，擺脫傳統人工的運維檢修方式，降低維護下站次數和節省開支，讓資料中心管理變得更加簡單、高效。

在運營方面，管理好資料中心資產也尤為重要。華為iManager還能對資產進行盤查，保證裝置的完整性，保護重要資料。另外，還可以對資產匹配最適宜的供電、製冷、空間、頻寬等資源，實現資源的最佳利用，利用AI技術，可協助對資產上下架和運營進行智慧化的管理，提升運營效率和效益。

重點機遇3：降耗增效，資料中心做到更綠色節能

能耗問題一直是資料中心關注的焦點，傳統資料中心年平均PUE高於1.8，隨著越來越多AI應用的落地，業界對高速計算的需求日漸增多，GPU計算伺服器的規模和需求將持續增長，加速計算伺服器產生的熱能是傳統CPU的數倍，如何解決伺服器的散熱問題將是未來的重要考量。目前已有的智慧DC節能技術可以透過感測器獲取關鍵節點資料，進而最佳化所有系統和裝置的整體能耗，降低PUE。

IDC即是Internet Data Center（資料中心），是基於INTERNET網路，為集中式收集、儲存、處理和傳送資料的裝置提供執行維護的設施以及相關的服務體系。隨著5G和AI等新技術帶來的智慧化應用，讓傳統行業客戶的業務更具敏捷性的同時，對資料中心的擴充套件能力、運維管理、能耗控制提出新的挑戰。以金融行業為例，刷臉支付、線上開戶、線上貸款等“非接觸式”金融服務越來越普及，在有限的機房空間內，如何提高部署密度，簡單運維成為難題。

浪潮AI微模組資料中心以AI能力賦智資料中心，開啟資料中心的智慧創新之路。浪潮深度運用AI能力，實現對微模組資料中心高效智慧的運維管理。基於AI Power、AI Cooling、AI Manager、AI Rack、AI Env等系統，AI微模組資料中心打造了智慧AI管控軟體，可以檢測、監控環境和裝置動力引數，並將各個裝置納控為一個整體，形成一個網路智慧型動力與環境集中監控系統。

AI監控系統一方面採用視覺神經網路演算法對資料中心進行實時影象推理計算，可規範員工作業、實現故障檢測和入侵監控；另一方面，系統能夠對資料中心的全部資料進行整合和分析，並採用沉浸式的三維視覺化系統對資料中心實況進行展示，實現智慧的資產管理、空間管理、智慧巡檢及智慧任務排程的能力，從而大幅提升資料中心的運維效率。