當(dāng)前，氣候變化、疫情、糧食安全、貧困、醫(yī)療公平、教育公正、恐怖主義等是人類可持續(xù)發(fā)展所必須克服的巨大挑戰(zhàn)。數(shù)字化技術(shù)(信息整合和追蹤、AI、科學(xué)仿真、數(shù)字孿生等)幫助人們積極應(yīng)對挑戰(zhàn)，讓信息及時、透明、充分傳遞，教育醫(yī)療等資源共享和均化、提高科研和生產(chǎn)效率、提升公共服務(wù)水平，為高效決策提供可靠基礎(chǔ)。

數(shù)據(jù)中心作為數(shù)字化、信息化最重要的承載體，將在多個層面起到舉足輕重的作用。維諦技術(shù)(Vertiv，NYSE：VRT)作為數(shù)據(jù)中心行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)，每年都會凝聚全球頂級專家的智慧，發(fā)布“數(shù)據(jù)中心洞察趨勢”。

趨勢1——可持續(xù)發(fā)展需要PUE、CUE、WUE三管齊下

數(shù)據(jù)中心作為“節(jié)碳”先行者需要更前瞻的管理。因為簡潔易操作，PUE(電能使用率)已經(jīng)被選擇為數(shù)據(jù)中心能耗管控的抓手指標(biāo)。WUE(水資源利用率)作為一個和PUE同樣簡潔易操作的重要指標(biāo)， 其門檻的確定卻面臨較大爭議，部分人認(rèn)為WUE應(yīng)該根據(jù)不同技術(shù)區(qū)分對待。即對水冷設(shè)定一個寬松的指標(biāo)，使其不必努力做出技術(shù)革新的情況下，也能繼續(xù)在數(shù)據(jù)中心占有一席之地。這可能是行業(yè)的慣性思維，這樣做的弊端在于非必要的復(fù)雜化WUE(讓W(xué)UE在橫向技術(shù)對比、縱向時間對比上都變得不穩(wěn)定)， 讓不同技術(shù)處于不公平的競爭環(huán)境，也與銳意進(jìn)取的數(shù)據(jù)中心行業(yè)形象不符。

同時需要指出的是，現(xiàn)在市場上有足夠多的無水或少水的成熟制冷技術(shù)，在效果和成本上都可以和水冷競爭，同時水冷本身也需要不斷技術(shù)進(jìn)化。畢竟水資源在未來會同今天的能源一樣，彌足珍貴。

在“低碳”背景下，人們期待CUE(碳使用率)能夠成為“降碳”抓手。雖然CUE的監(jiān)測和評估涉及到較多變量，并且正在嘗試涵蓋PUE、WUE，預(yù)計管理起來會比PUE、WUE復(fù)雜得多，但令人欣慰的是我們看到現(xiàn)在有很多機構(gòu)正在不斷努力完善。

趨勢2——全生命周期的碳足跡監(jiān)管成為重要管理手段

數(shù)據(jù)中心作為“節(jié)碳”先行者不僅要關(guān)注自身的低碳運營，還需要在全鏈條上實現(xiàn)“節(jié)碳”。

碳足跡管理作為一種必要手段，要求行業(yè)上下游的碳排放管理要嚴(yán)絲合縫。供應(yīng)商自身的低碳管理不到位，可能會影響數(shù)據(jù)中心的運營安全。并且，數(shù)據(jù)中心先行踐行碳足跡管理也可以更好的幫助自己的上下游企業(yè)實現(xiàn)綠色節(jié)碳，從而推動整個數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，促進(jìn)實ESG長遠(yuǎn)目標(biāo)。令人欣慰的是，我們已經(jīng)看到不少領(lǐng)軍企業(yè)已經(jīng)開始認(rèn)真付諸行動。

趨勢3——應(yīng)用和要求不同催生數(shù)據(jù)中心的群落化和多樣性

數(shù)據(jù)中心不僅要受PUE、CUE、WUE等硬性的共同的政策指標(biāo)的約束，不同行業(yè)、不同用戶還會根據(jù)其業(yè)務(wù)特點和業(yè)務(wù)價值，對TCO、可用性/可靠性、性能等運營指標(biāo)賦予不同的權(quán)重，并在規(guī)劃、設(shè)計、建設(shè)中實施。

比如金融行業(yè)會不妥協(xié)地把高可靠性、可用性放在首位；承載社交搜索類應(yīng)用的數(shù)據(jù)中心會持續(xù)把低TCO放在最優(yōu)先級；而大型仿真等需要海量型并行計算的應(yīng)用，對信號時延非?？量?，也會繼續(xù)強調(diào)其對數(shù)據(jù)中心高功率密度的要求。

這些客觀存在的差異化的需求會不斷推動數(shù)據(jù)中心向群落化、多樣化演進(jìn)。包括公有云、私有云、混合云、行業(yè)云、Colo、Edge, 它們既相互競爭，也相互協(xié)作，以滿足客戶不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

趨勢4——AI在數(shù)據(jù)中心建設(shè)運維中得到更廣泛的應(yīng)用

在數(shù)據(jù)中心運維管理精益求精的趨勢下，AI與大數(shù)據(jù)深度融合，可應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心的優(yōu)化控制、故障診斷和智能決策中。

其中，優(yōu)化控制和故障檢測已成熟落地。

優(yōu)化控制的成熟方案通常采用深度學(xué)習(xí)算法，該算法在大型數(shù)據(jù)中心已取得良好的效果，但在小型數(shù)據(jù)中心仍充滿挑戰(zhàn)，目前正在通過強化學(xué)習(xí)以期解決。

AI故障檢測目前主要在部件級，包括維諦在內(nèi)的行業(yè)先行者正積極探索系統(tǒng)級應(yīng)用的實現(xiàn)。智能決策也是一個讓人憧憬的目標(biāo)，在真正實現(xiàn)它之前，我們還需要很多努力。

趨勢5——存量改造需要更具前瞻性和頂層設(shè)計

在“新基建”和“雙碳”的雙重背景下，未來數(shù)據(jù)中心建設(shè)呈現(xiàn)改造存量和拔高增量協(xié)同發(fā)展的局面。

目前我國的存量數(shù)據(jù)中心PUE平均水平在1.8左右，對其改造的要求是PUE小于1.5，未來的衡量指標(biāo)可能更嚴(yán)格，甚至包括CUE。現(xiàn)行改造思路主要有：

更換成高效架構(gòu)和設(shè)備以降低能耗；

更換成高質(zhì)量、長壽命、免維護的設(shè)備以降低運維的碳排放；

智能化運營。

除了產(chǎn)品本身的高效節(jié)能外，針對不同需求場景選擇最合適的方案是存量改造的核心。

趨勢6——向模塊化、預(yù)制化、智能化深度演進(jìn)

在過去的幾年，行業(yè)專家們已經(jīng)深刻認(rèn)識到模塊化和預(yù)制化能夠大幅降低TCO，這種進(jìn)步可以體現(xiàn)在設(shè)備預(yù)制、系統(tǒng)總成預(yù)制和建筑預(yù)制等不同層面上，比如天蝎機柜、巴拿馬供配電、智能PDU等。

現(xiàn)在需要更進(jìn)一步思考的是融合的最佳顆粒度和融合范圍(供配電、制冷、智能化)，并加入AI、數(shù)字孿生等技術(shù)，從而實現(xiàn)最優(yōu)化TCO、縮短工期，并提高可用性。

趨勢7——數(shù)據(jù)中心為新能源發(fā)展貢獻(xiàn)新思路

數(shù)據(jù)中心的直接碳排放源主要是油機，油機在國內(nèi)的數(shù)據(jù)中心通常只是作為備份電源，所以直接碳排放量比較有限。

據(jù)統(tǒng)計，中國數(shù)據(jù)中心用電量約占全社會用電量的2%左右，因此數(shù)據(jù)中心用電產(chǎn)生的間接碳排放目前受到廣泛關(guān)注。

數(shù)據(jù)中心作為數(shù)字化的標(biāo)桿行業(yè)，渴望創(chuàng)新并被寄予厚望，在清潔能源應(yīng)用(太陽能、風(fēng)能、氫能、潮汐能)、能量回收再利用、綠證使用和結(jié)算、AI運維管理等各個方面，都充分展現(xiàn)出銳意進(jìn)取的姿態(tài)。

數(shù)據(jù)中心將成為技術(shù)和商業(yè)模式創(chuàng)新的試驗田，為其他行業(yè)貢獻(xiàn)新思路。

關(guān)于維諦技術(shù)（Vertiv）

維諦技術(shù)（Vertiv）致力于保障客戶關(guān)鍵應(yīng)用的持續(xù)運行、發(fā)揮最優(yōu)性能、業(yè)務(wù)需求擴展，并為此提供硬件、軟件、分析和延展服務(wù)技術(shù)的整體解決方案。維諦技術(shù)（Vertiv）幫助現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心、通信網(wǎng)絡(luò)、商業(yè)和工業(yè)設(shè)施客戶所面臨的艱巨挑戰(zhàn)，提供全面覆蓋云到網(wǎng)絡(luò)邊緣的電力、制冷和IT基礎(chǔ)設(shè)施解決方案和技術(shù)服務(wù)組合。

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