数据中心

大二层网络基本上都是针对数据中心场景的，因为它实际上就是为了解决数据中心的服务器虚拟化之后的虚拟机动态迁移这一特定需求而出现的。

为了应对不断增加的数据洪流，数据中心运营商正在寻找新方法来实现四个关键目标：最大限度地延长正常运行时间、优化能源使用、检测潜在风险以及防御网络攻击。利用机器学习(ML)技术是一个重要的潜在解决方案。

IDC认为，加强对云计算技术的应用，改进数据中心能源效率，是实现“十四五规划”中碳中和和碳达峰目标的重要手段。通过使用云计算数据中心，提高计算资源密度，达到更高的计算效率，可以大幅度减少二氧化碳排放。

随着世界努力应对数据海啸，数据中心也在快速发展。智能连接设备数量的快速增长和数据消耗的大量增加给基础数据中心基础架构带来了巨大压力。数据中心已经变得如此复杂，只有人类才能在不影响性能和效率水平的情况下管理这种日益增长的复杂性。像AI这样的技术可以极大地帮助组织显著提高其数据中心的效率。

近年来随着GPU、FPGA和TPU等并行计算硬件的蓬勃发展，HPC数据中心逐渐成为工业和学术界完成大规模计算任务(例如，地理和气候环境模拟、DNA匹配、机器学习算法训练) 的最佳选择。其中，GPU因具有很高的通用性和易用性，使用最为广泛。

指数从发展规模、发展质量、发展环境等不同维度评价全国31个省市的数据中心产业发展情况，为业界提供数据中心产业发展全新视角，为各省数据中心产业发展规划，政策引导提供有力支撑。

数据中心要保持稳定的运行，需要大量的专业技术人员。数据中心日常维护工作烦琐，但又很重要。随着人们的工作生活对数据的完全依赖，承载数据计算、运行的数据中心正发挥着越来越重要的作用，这更突显出维护工作的重要。

电气和电子工程师协会（IEEE）的研究员兼数据存储分析公司Coughlin Associates的总裁Tom Coughlin认为，所有的数据中心都可以利用机器学习等人工智能方法来更好地管理内部资源，并预测即将推出的硬件和数据需求。他指出：“人工智能正在成为最重要的（数据中心）应用程序之一。”

本文是施耐德电气数据中心全球科研中心对2021年的十大新兴趋势的预测，我们会看到很多都是由数字化加速和自动化的兴起所带来的。

迄今为止，随着数据中心运营团队努力为日益增加能耗的IT基础设施提供服务，机架中所容纳的硬件基本上不受到限制。但是，硬件能否成为可持续发展战略的基石？如果仔细研究数据中心机架中的实际内容，可以实现什么目标？这将如何影响运营结果？数据中心能否更具可持续性并仍能达到更先进的性能？