隨著數字經濟時代的來臨，數據中心作為核心基礎設施發展尤為迅猛。但隨之而來的是能耗問題日趨嚴重。這不僅使得數據中心本身的運營成本不斷攀升，更是加大了社會電網的負荷壓力。在這樣的背景下，用戶對于數據中心需求的迅猛增長和數據中心的高能耗就產生了嚴重矛盾，如何才能讓兩者相互協調？已經成為了行業內積極關注的話題。對于應用新技術和新方法從而改變這種現狀的呼聲也日趨強烈。
據相關報告指出，2018年中國數據中心總用電量1608.89億千瓦時，占中國全社會用電量的2.35%，超過上海市2018年全社會用電量。照此預計，2023年中國數據中心總用電量將達到2667.92億千瓦時，未來5年將增長66%，年均增長率將達10.64%。
2019年以來，北京，上海，VPS租用，廣州和深圳等地相繼出臺政策以調控數據中心建設。另外，工信部早先也已經明文要求，到2022年新建大型、超大型數據中心PUE必須達到1.4以下。但是傳統降低PUE的方法其潛力已達極限，如何運用新技術、新架構降低能源損耗，實現數據中心的綠色發展已經成為行業關注的焦點。
在能耗當中，數據中心IT設備本身因計算產生的能耗當仁不讓的排位第一，而為了保證這些設備穩定運行，制冷產生的能源消耗則穩居第二位。據相關調查數據顯示，制冷平均占數據中心能源成本已達40％；2017年DCD在東南亞的一項研究表明，如果PUE從1.80（接近全球平均水平）下降到1.30，則電力成本可以減半。盡管這種大幅改進不太可能實現，但即使是中等程度的改進也將有效降低運營成本。
在這樣的背景下，依靠人工智能（AI）技術，通過深度學習，動態感知不同IT設備在當前環境下的計算狀態，網絡環境，以及能源消耗等方面的要素從而做出適應性調整的方法正在被很多大型數據中心所采用。
由于AI是基于基礎設施管理技術和星羅棋布的智能傳感器工作，并通過神經網絡來分析和處理工作指令，所以相比于傳統的人工管理團隊，其對故障或者是威脅的處理幾乎可以達到實時響應的程度，從而幫助數據中心管理者有效預測或減少災難性故障。
雖然AI對于數據中心能夠帶來諸多好處，但并非所有數據中心都能像谷歌一樣有足夠的資金嘗試最新技術。另外，這些好處還必須放在一個較長的運營周期才能體現，而部署AI的成本，則讓很多數據中心運營商望而卻步。根據DCD的研究顯示，目前AI無論是在多租戶數據中心（MTDC）還是企業數據中心當中的滲透率都還比較低。特別是對于那些老舊機房而言，雖然合理部署AI可以在能耗和運營方面對其產生助益，但由于其機房建設較早，并無標準可言，很多設計上的硬傷不僅會導致AI技術的優勢難以發揮，甚至還會反向影響其正常運轉。
除此之外，對于很多機房而言，相關人才的缺乏也是制約因素。簡單來說，AI學習算法是依靠必要水平的數據同化、學習和應用能力，來優化整體性能。但這種算法的形成，必須要依靠大量的機房運營數據才能建立。對于很多老舊數據中心而言，空有相關數據，但是如何形成算法并最終建立AI模型，則是無法逾越的障礙。
雖然目前還有一些限制性因素，directadmin授權，但AI技術能否真正普惠數據中心降本增效的問題，其答案顯然是肯定的，讓王謝堂前燕飛入尋常百姓家并非絕無可能。事實上，目前已經有很多數據中心解決方案供應商在做相關嘗試，并獲得了不錯的效果。
華為的iCooling@AI能效優化解決方案就是一個不錯的實踐。該方案在2018年已經在自家廊坊云數據中心的1500個機架上部署完畢。經過實際運行，試點區域（1500個機架）的年平均PUE已從1.4優化到1.3以下，節省了8％的電力消耗。
除此之外，在2019年11月投產的中國移動寧夏數據中心（中衛）也同樣應用了華為iCooling@AI能效優化解決方案。該方案包含了AI節能優化技術及配套的云計算、邊緣AI推理等。在第一階段自然冷卻場景下實測數據顯示，iCooling @AI解決方案已有效降低中國移動寧夏數據中心PUE數值達3.5%。在第二階段中高負載及機械制冷場景下，隨PUE模型精度的不斷提升，節能效果預計可達到5%-8%。
所謂iCooling，是基于AI的數據中心能效優化解決方案，可以很好的解決數據中心制冷效率的瓶頸問題。具體來說，該解決方案是通過機器深度學習，能夠對大量歷史數據進行業務分析，找出其中影響能耗的關鍵因素，并籍此獲取PUE的預測模型。然后基于該模型計算出PUE的敏感特征值，再進行相關業務訓練。當訓練完成之后，會形成完整的業務模型。最后以PUE預測模型，業務模型作為參照，利用尋優算法，獲取調優參數組，下發到控制系統，實現制冷系統的控制。iCooling可通過規范化的實踐引導和目標導向評測，不斷調整優化，獲取均衡PUE，并最終幫助數據中心降低能耗。
后記：
