數據中心如今伴著云計算、大數據和5G的興起迅速站穩C位，大伙兒眾說紛紜，展望得心潮澎湃。但這些展望靠不靠譜？又如何落地？好的數據中心到底長啥樣？怎么建設，又該如何管理？

不能懵，華為現在帶你一起，十問數據中心！

人人聊，家家說，AI在數據中心真的落地了嗎？

自從AlphaGo戰勝了柯潔和李世石，如果一個科技圈或創業圈的精英不會聊兩句AI，出門兒都不好意思跟人打招呼。無比敬崗愛崗的數據中心從業者們當然也不能放著這么好的技術不琢磨，不過關于AI與數據中心，說了不少，也聽了很多。但新技術只有應用，創造出價值，才有繼續優化和演進的可能。

問：所以現在AI在數據中心真的落地了嗎，應用了有什么好處？

答：落地了，實踐證明，AI是數據中心難得的行業轉折機遇，AI將使能數據基礎設施價值最大化。

問：那怎么用AI實現價值最大化呢？

答：以下有幾個經過驗證的標準答案，要不借你“Ctrl C”一下。

01、讓AI時時給數據中心做CT主動預防，安全可靠

安全運行對數據中心的重要性不言而喻，業界在提升數據中心可靠性和可用性方面已有實踐，例如收集供配電系統設備信息，對即將發生故障的設備和部件提前發出預警，為運維人員的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運行的安全可靠，是需要思考的重點問題。要實現更高程度的智能化及主動避錯，這對AI技術應用是個很好的契機。

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華為融入AI性能的iPower技術可提升數據中心可用性，借助智能化硬件，實現智能故障定位與預警管理，引入大數據技術，智能分析每日海量的運維數據，識別機房潛在隱患，保障數據中心的可靠運行。

iPower智能供配電技術以模塊化UPS為核心，主要通過供電全鏈路監測、預警和故障自動隔離等手段，提高數據中心能源基礎設施可用性，繼而通過AI技術的應用，最終實現預測性維護。

iPower通過供電全鏈路監測，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，大大提高數據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通過AI技術，可以精確預測電池的壽命和健康度，為用戶提前提供維護決策依據，及時排除有失效隱患的電池組，變事后補救為事前預防，變被動響應為主動維護，大大提高數據中心供配電安全等級。華為的模塊化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。

02、讓AI給數據中心做管家智能營維，自動高效

數據中心傳統的維護方法是靠人，失誤率大、漏錯率高、失效排查時間長,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性能的 iManager，可看作是數據中心的大腦，借助智能化硬件和傳感器，實現精準感知。通過自動化手段，逐步減少人工巡檢等例行重復性工作,池化專家資源和能力，并固化于運維流程中。

加上全流程的電子運維，包括巡檢、維保、應急演練，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。通過全流程電子化的運維跟蹤，量化原來無法量化的信息，比如通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，大幅提高人均運維效率和運維水平，提升數據中心的可靠性。

此外，市場上出現了越來越多由邊緣計算產生的邊緣數據中心機房，就近提供服務和處理計算。邊緣數據中心數量日益增長，分行、支行、網點等數據中心無法統一集中管理，數據中心故障響應速度慢，運維效率低。

華為iManager全網管理功能，亞洲服務器，實現對多網點數據中心基礎設施進行集中監控，VPS，統一管理，實現預防性維護，通過GIS定位技術提高故障定位響應速度，提升數據中心運維效率；移動APP監控，從內到外簡化管理，輕松知曉海量網點數據中心運行情況，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，讓數據中心管理變得更加簡單、高效。