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隨著數字化轉型的加速和新基建建設的不斷推進，數據中心的需求越來越凸顯。作為新基建的重要組成部分，數據中心的轉型升級之路也在不斷向前邁進，人工智能、深度學習與數據中心的有機結合，以AI為代表的智能化技術成為數據中心轉型升級的高效選擇。

有孚網絡創立于2001年，已經深耕IDC產業20載，注重技術實踐的有孚網絡早已開始嘗試用人工智能技術加速大型數據中心轉型升級。將AI、分布式、大數據以及深度學習技術貫穿智能數據中心的技術支撐體系，并且不斷優化完善。整體構架分為三層：終端采集層、感知集成層和應用平臺層。通過各種終端感應器、傳感器連接典型設備，運用相應算法，實現人、事、物的互動，達成提升客戶感知、精細智能管理、優化安全運營的目標。

下面，我們就從提升能源利用率、優化工作負載、智能運維三個方面來解讀有孚網絡的智慧數據中心升級之路。

01

環保智能化，提升運營能效

人工智能技術能夠更好地優化供暖和制冷系統，進而可以幫助數據中心降低耗電量。有孚網絡所倡導的新基建解決方案，以AI技術賦能探索智慧化數據中心運營，以綜合能源技術應用賦能碳減排先行標桿，通過引入深度學習，實現數據中心自動節能。

此外，有孚網絡還可以利用AI來優化生產力，實現企業提質增效的目標。比如為解決環保系統建設中算力方面的痛點，依托于自建的數據中心，有孚專有云能夠提供比傳統架構提高數十倍的計算性能。同時結合有孚AI和大數據應用，全面支持多種GPU應用程序、深度學習框架。既能實現較高的計算處理性能，又在能效比、內存支持，以及CPU本身的架構上具有較大優勢，挖掘數據背后的價值，真正實現環保智能化，助力數據中心領域達到“雙碳”目標。

02

優化工作負載，提高工作效率

隨著技術的不斷進步，越來越多的企業開始采用人工智能技術努力使數據中心的工作負載合理化，利用人工智能可以對數據中心的工作負載進行智能分析，把工作負載科學合理地自動分布到基礎設施上，幫助基礎設施真正做到高效和動態節能。

同時，通過使用AI和機器學習，數據中心可以從過去的數據中學習，并更有效地在高峰時段分配工作負載，不斷優化提升數據中心的工作效率。有孚網絡云計算數據中心的資源調度管理可以自動將資源調度到需要的地方，保障海量資源的負載均衡。從而可以實現資源的廣泛共享，有效提高資源的利用率。

03

升級智能運維，堅持賦能用戶

數字化時代，數據中心規模和容量都在成倍增長，隨之而來的運維管理復雜度和難度也越來越大。AI與數據中心的結合，能實現運維效率革命性提升，極大降低數據中心運維成本，提升競爭力，推動傳統數據中心向新型數據中心的轉型。20 年來，有孚網絡堅持高研發投入，引領云計算數據中心賦能創新，以AI技術賦能探索智慧數據中心運營，通過基于AI的數據分析和挖掘，可以提前預測服務器、交換機以及SSD故障，減少數據中心的宕機風險。

具體而言，在有孚網絡智能化運維的架構里，有孚網絡針對公有云、專有云和混合云的應用場景進行了大量的智能化運維設計。比如混合云可以通過鏈路鏈接用戶的私有云場景，需要大量智能化的運維場景，有孚網絡打造的智能化運維平臺可以直接賦能客戶進行專有云、混合云、甚至公有云的多云管理。監控系統還可以將風火水電等條件全部列在其中，從而實現動態報警，并向客戶提供自動化的巡檢報告。

AI與數據中心的結合，能實現數據中心效率的革命性提升，極大降低數據中心運維成本，提升競爭力，推動傳統數據中心向新型數據中心的轉型。有孚網絡將持續關注人工智能在數據中心的落地應用，積極探索數據中心智慧化轉型升級。