数据中心转型

如今，许多企业都希望利用 AI 应用来提高生产力并改善用户体验。但要落实相关工作，必须拥有满足以下条件的强大数据中心基础设施：

• 低延迟的无损网络：AI 应用对网络具有较高的要求，所用网络需经过优化，能够实现低延迟的无损数据传输。AI 原生基础设施支持高吞吐量，可以快速完成任务。
• 可扩展性和灵活性：现代数据中心必须能够灵活扩展，以承载 AI/ML 应用日益增长的流量和处理能力。高吞吐量和节能设计对于处理大量数据至关重要。
• 更强的可视性和自动化水平：如果基础设施能够提供对网络性能的可视性，并自动执行日常任务，就能降低复杂性并提高安全性，更好地支持 AI 工作负载。

而 AI 技术本身，也能为数据中心运维带来变革。AI 技术可以自动执行日常任务，优化资源分配，并提供预测性分析功能来帮助运维人员做出更明智的决策。AI 还能改善工作负载管理，快速检测异常，并保障无中断运维。

要充分利用 AI 功能，最基本的前提是对数据中心进行现代化升级。这意味着进行基础设施转型，使其能够支持机器学习算法集成，并具有更出色的可扩展性和服务器性能可视性。这样，您的数据中心才能满足 AI 的要求，确保企业系统响应更快、可靠性更高且适应未来发展。

数据堪称数据中心的命脉。基础设施的部署应依据数据的托管和使用位置而定。唯有制定前瞻性战略计划，方能确保数据中心具备完善的能力，充分满足各种需求。

主要注意事项

• 数据主权：企业和组织必须按照当地法律要求，将数据存放在特定地理边界之内。这一点对于处理敏感信息的公共部门实体和组织而言尤为重要。
• 威胁防护：现代数据中心面临着高度复杂的威胁，必须采用动态安全策略来跨物理环境和多云环境保护应用与数据。
• 边缘数据：当今商业环境对延迟敏感型应用的要求日益严苛，这就要求在数据使用位置（即边缘）部署更强大的处理能力。

数据管理策略

• 零信任安全框架：采用零信任安全框架来确保所有数据中心交互都经过验证且安全可靠，降低未授权访问和数据泄露的风险。
• 本地或边缘托管：将敏感数据保存在自主掌控的本地硬件上，有效缩小受攻击面；同时采用多层应用安全机制，全面保护边缘数据。
• 任务关键型应用支持：助力机器人手术、工业自动化等场景的落地，此类应用对低延迟和网络稳定性要求极高，任何闪失都可能引发灾难性后果。

上述策略均有助于打造安全合规的数据中心环境，确保无论数据存放于何处，始终保持有效管控。

打造现代化数据中心不仅仅意味着要采用最新技术，还必须注重提高数据中心的成本效益和可持续能力。这不仅有助于支持企业社会责任计划，也能提高品牌声誉。

要提高能效，主要有以下三个途径：

• 优化冷却系统：采用先进的冷却技术，例如芯片直接冷却、后门热交换器和浸没式冷却。这些方法可以有效提高冷却效率并降低能耗。
• 部署节能型硬件：升级硬件时，选择专为提高能效和降低功耗而设计的现代硬件。
• 采用可持续设计：将可持续发展理念融入数据中心的设计之中。只要在精心设计的基础上审慎地选择设备，就能从电源、空间和冷却能力等角度实现全面优化。

提高能效可以带来以下优势：

• 节省运营成本：践行节能实践有助于降低运营成本，带来长期财务效益。
• 降低能源需求：通过优化能源使用，您可以减少对能源的需求，仅使用所需的最低限度的资源。
• 降低环境影响：降低能耗可以减少温室气体排放，为创造更加可持续的环境做出贡献。