在新基建的背景下，數據中心作為推動數字經濟發展的算力基礎設施和重要支撐，其數量與日俱增，建設體量與建設規模不斷擴大。據國網能源研究院預測，作為用電大戶的數據中心，到 2030 年用電量將突破 4000 億千瓦時，占全社會用電量的比重持續增長，將升至 3.7%。因此數據中心行業積極響應并規劃“碳中和”目標與行動，對我國 2060 年碳中和目標的達成意義重大。
數據中心行業目前 70% 左右的電力供應仍來自煤電。為了順應國家“碳中和”目標要求，我們可以看到很多科技巨頭表示，部分數據中心將采用光伏、風能等綠色能源，提升使用可再生能源的比例。但使用綠色能源就是實現“碳中和”的全部路徑了嗎？
能源供應要“綠色”，使用更要“高效
眾多數據中心普遍存在的問題是能源使用效率不高，很多能源并非消耗在計算相關的領域，無論是否使用綠色能源，這些不必要的能源消耗是一定的。如果沒有從能源需求和使用源頭上進行優化，加之目前綠色能源的總供應量少、穩定性差等問題，那么數據中心的的“碳中和”之路就無處說起。
自 2012 年起，政府連續多年頒布的信息通信技術相關政策法規中，都對數據中心開展綠色節能工作提出要求，多地政府嚴格控制新建、擴建數據中心。至 2020 年底，由國家發改委、中央網信辦、工信部、國家能源局等四部委聯合發布的《關于加快構建全國一體化大數據中心協同創新體系的指導意見》文件中，明確提出“充分整合利用現有資源，以市場需求為導向，有序發展規模適中、集約綠色的數據中心，服務本地區算力資源需求。對于效益差、能耗高的小散數據中心，要加快改造升級，提升效能。”這些無疑都顯示了政府改變數據中心行業現狀的決心。
隨著數據中心成為產業數字化轉型的基石，越來越多企業自建數據中心，傳統數據中心的運營管理存在諸多挑戰與困難，數據中心的運營管理漏洞帶來的能源消耗問題變得越發突出。
數據中心的海量資產，如果依靠人工采集錄入資產管理軟件來進行管理，往往工作效率低下、出錯率較高，難以適應快速增長的業務需求，長時間就會導致資產數據信息逐漸失真，導致資產數據不可用，寶貴的機房空間及 IT 設備便無法高效利用。
傳統數據中心運維對強弱電、制冷、IT、CT 等專業人員依賴性特別高，而單純堆人力的“汗水運維”已經很難滿足現如今的發展趨勢，設備老化、故障等問題難以被快速發現并及時響應，也使能源消耗在無形之中。
過去數據中心依賴樓宇自控系統（Building Automation System，簡稱 BA 系統），以降低能源效率指標 PUE，而數據中心的耗能設備種類繁多（如 IT 設備、制冷設備、供配電系統、照明設備、安防設備、滅火、防水等），且其專業性極強。基于 BA 系統的 PUE 優化，通常需要依賴于過去的運維經驗，判斷在不同環境溫度和不同負載率下，如何調節運行參數，以盡可能地實現制冷系統能效的最大化。但依靠實踐摸索出來的經驗，難以精準把控，某個環節出現問題都會導致能源的損耗。
由此我們可以看出，數據中心的能源損耗無處不在，傳統落后的管理方式帶來了巨大的能源浪費。如果沒有高效的智慧化運營，即使部署再多節能系統，也未必能達到理想的節能效果。因此數據中心逐步提升可再生能源使用的同時，也要注重整體能效優化，以解決高能耗、低能效問題。
過去，數據中心對整體能耗的優化管理，主要用來降低數據中心運營成本，而在“碳中和”的趨勢下，數據中心的能耗優化管理，已經不再只是經濟效益的提升，而成為關乎企業社會責任的關鍵指標。
數字化智慧升級實現低能耗、高效能
數據中心能耗管理的本質是一項多專業綜合的系統工程，簡單地堆疊“低能耗”產品難以實現真正的節能。唯有借助數字化技術，利用一整套貫穿數據中心的規劃、設計、建設、運維全生命周期的智慧化管理方法來支撐，才能真正實現數據中心綠色高效節能的目標。
青云QingCloud 基于這一理念設計智慧數據中心解決方案，并正在國家超級計算濟南中心全新建設的數據中心落地實施，打造全數字化的數據中心智能管理平臺。依托 IoT 物聯網平臺，超算數據中心可以對海量設備進行數字化管理，實現基于物聯大數據的全景數據中心監控，圍繞 IDC 設施管理、能耗與動環管理、智慧運維、智慧運營四大板塊，建設“統一管理、智能聯動、流程規范”的開放能力平臺，實現數據中心的智慧化賦能，從硬件和軟件、技術和管理多個層面促進數據中心能效提升。
智慧數據中心解決方案通過標準化 IoT 資產建模流程結合服務流程，對資產全生命周期進行管理，以三維場景展現機房和機柜整體使用情況，對于已用空間和可用空間進行精確統計和展現，幫助數據中心更加有效管理機房的容量資源，讓各類資源的能源負荷更加均衡。
智慧數據中心解決方案，基于物聯網標準規范接入超算數據中心的各孤立平臺，實現對 IDC 基礎設施的統一監控及智能聯動，通過自定義編排形成諸如參觀路線智慧通行、區域感知智慧照明、空閑區域智能制冷等智慧化場景，以提升數據中心能源使用效率。
數據中心的運行環境及狀態時刻都在發生變化，同時每個設備都是有一定壽命限制，智能運維功能板塊通過 IoT 平臺實時采集設備運行數據，基于運維作業平臺實現自動化運維管理、智能化 AI 巡檢，在 AI 算法的加持下，減少人工巡檢內容的同時，數據中心運營方能夠將“被動檢查”轉化為“主動識別”，確保數據中心內各類系統均以最優狀態運行，減少不必要的能耗，延長壽命，提高可靠性。
一直以來，更低的 PUE 值是數據中心運營商致力追求的目標。如今數據中心上承載的各類 IT 資源均實現了軟件定義，但控制數據中心本身能耗的核心反而要依賴于固化的 BA 系統和硬件設備。
而青云QingCloud 智能數據中心解決方案在設計上進行了軟硬解耦，拒絕被硬件設備“綁架”。針對 IoT 平臺對數據中心運行產生的大量數據，智慧數據中心做到了實時采集、匯總并分析，實時監測數據中心 PUE 隨環境變化及其他因素而波動，并基于 AI 算法計算 PUE 的準確表達函數因子，推算最優的控制因子組合，優化群控系統的參數，從而達到降低能耗、提升運行效率的目的。
青云QingCloud 智慧數據中心解決方案像是一個“IDC App Store”，AI 算法可以持續優化升級，所有的智慧功能均通過軟件定義實現，通過開放的 API，可以不斷開發新的增值業務功能場景，實現了功能場景模塊“可插拔”的功能。
數字時代對于計算力的需求依然在不斷高漲，青云QingCloud 認為數據中心數字化轉型與智慧化升級，已經成為行業發展的重要目標。基于數字化轉型，通過智慧能效管理方式，實現對“風火水電”的高效監控，依托技術革新降低能源消耗和利用效率的提升，只有在數據中心能源消耗的源頭上進行優化，才能為數據中心“碳中和”目標的實現鋪平道路。
