對于運營商來講，我們現在這個階段去構建智能化的數據中心也面臨著很多的挑戰，包括：我們在基礎設施層面的改造、我們怎么去適應人工智能和大數據一些新的業務需求、怎么提供更豐富的API接口以及更多的數據存儲。現在，美國站群服務器 亞洲服務器，我們正在積極思考在未來智能化的數據中心里面可以做一些什么樣的探索，我所在的中國電信北京研究院做了一些嘗試，下面和大家分享一下我們做的幾個方面工作。
最后，我們希望在智能化的數據中心這個領域能夠開展更加廣泛的合作，尤其是充分利用ODCC這樣一個開放的平臺，和大家共同去探索智能化數據中心這個新領域，謝謝大家！
智能化的數據中心的發展可以被歸納為三個階段：在當前階段，除了傳統的以CPU為核心的數據中心外，我們還要考慮人工智能的需求，比如說建設CPU和GPU聯合的資源池，還有開展面向邊緣計算場景的FPGA等計算資源池的建設。在這一過程中，我們可能會考慮這樣一些需求，例如：AI驅動的數據中心節能，AI驅動的計算、存儲和網絡的自動化優化和智慧運營，以及AI驅動的巡檢機器人等等，特別是在面向運營商特有的NFV場景中的一些故障的監測、排除等等。這些都是當前的智能化數據中心正在面臨的新需求、新挑戰；到了下一個階段，我們會提出更高的統一和融合化的需求，包括邊緣和核心的統一以及AI和各個系統的融合、標準化和物聯網化。尤其是未來整個數據中心在邊緣，甚至在邊緣的設備和邊緣的數據中心之間，美國服務器租用，它們進一步的統一和融合，也是未來我們需要重點考慮的地方；而在最終階段，我們希望能夠實現完全自動化的數據中心。
在開幕式上，來自中國電信北京研究院副總工程師楊明川進行精彩演講。以下為演講實錄：
第四個方面，我想再提一提AI輔助智能運維。當前，原有的運維方式正面臨很多挑戰。我們和一些合作伙伴一塊在合作研究，怎么樣去應對這樣一些挑戰，比如說虛擬化之后的IT架構，跨計算、存儲、網絡的端到端運維工具，容器、微服務和虛擬化的應用，以及多廠商集成等問題。我們正在嘗試去構建一個AI智能輔助運維系統，研究如何從數據感知層面、故障診斷層面、故障預測和故障自愈層面，如何能夠更加充分的運用大數據、人工智能的技術，使得整個數據中心的運維工作更加智能化、自動化。當然，數據中心智能化的道路剛剛開始，未來還有大量的工作，我們需要進一步研究和進一步合作，希望未來的數據中心能夠具有更高的智能。
10月16日，2018年開放數據峰會（Open Data Center Summit 2018）于上午在北京國際會議中心開幕。作為數據中心行業的一大盛事，ODCC每年都將匯聚數千名數據中心專家與幾十名主流媒體。本屆峰會時間為16日-17日，ODCC將發布最新研究成果，碰撞尖端熱點技術，分享國際技術進展，展示主流產品應用。
數據中心發展到現在，隨著AI、大數據時代的到來，數據中心的業務也不斷在演變，新的技術會不斷的融入到數據中心里面來。智能化的數據中心，其實它有兩個方面的含義：一個方面是數據中心怎么樣基于我們的海量數據，利用人工智能的技術，進一步去優化數據中心的運營；另一個方面是數據中心會越來越多地去承載大數據的業務，去承載人工智能訓練的場景以及人工智能應用的場景，在這個場景下數據中心自身需要去適應新的智能化業務的需求。
首先，第一個方面是智能化的數據中心節能技術。前面其實有很多專家也都講到了，我們在物理基礎設施層面，可以開展很多節能方面的技術研發，引入很多節能相關的設備，從而降低我們數據中心的能耗。今天在這里，我重點介紹的是一個純軟件的方法，它的思路是對數據中心尤其是云數據中心的服務器資源進行調度，也就是說我們更多是考慮服務器在承載業務時，隨著業務需求的動變化，怎么通過人工智能的方法去預測這些服務器資源使用的效率，去預測這些服務器未來的負荷，進而通過智能化的調度來使得部分的服務器休眠得以降低其能耗。這里面我們需要大量的數據采集，從數據中心里面去采集各種各樣的包括從云主機、物理主機、能源消耗、業務變化層面上的各種各樣的數據，然后去構建基于深度學習的預測模型，使得我們能夠通過動態負載調整去降低能耗。
中國電信已經在幾個省公司做了智能化節能的嘗試，這不僅僅是我們去構建一個深度學習的算法、去做預測或者做調度那么簡單。在運行的過程當中，我們面臨著大量在實際運營中要解決的問題，比如：怎么樣能保證服務的可靠性和可用性、怎么能夠提升預測的精度、以及我們同時要考慮不同設備類型的影響。因為有些設備是承載業務的、有些設備是做管理調度的、還有些設備是做集中控制的，所以我們要考慮在不同的業務類型、設備類型上怎么樣能夠實現一個更加穩定可靠的調度。在這個過程中我們也采用了一些漸進式的方案，比如剛開始采用只讀模擬運行，后來逐漸進行試驗，在一些受控的生產環境進行小規模的嘗試，當前已經能夠實現無人值守下實現節能。最終效果也比較顯著，平均下來大概能實現20-30%的節能，而且對于云數據中心還能有更大的能源節省空間。
