탄소 제로 달성을 위한 데이터 센터의 인공 지능

오늘날, 산업이나 부문에 관계없이 우리 모두는 에너지 및 연료 비용 상승, 원자재 비용 상승, 운영 및 이익 마진 감소 등 동일한 압력과 어려움에 직면해 있습니다. 동시에 이해관계자들은 탄소 배출을 줄이고 지속 가능한 개발 목표를 달성해야 한다는 압력을 받고 있습니다.

데이터 센터는 환경 규제와 기업의 친환경 솔루션 요구로 인해 모든 측면에서 압박을 받고 있습니다.

우리 모두는 데이터 센터가 리소스를 많이 소비하고 있으며 데이터 센터에서 제공하는 컴퓨팅 성능에 대한 수요가 놀라운 속도로 증가하고 있다는 것을 알고 있습니다. 기후 변화에 대한 전 세계적인 관심이 증가함에 따라 지속 가능성을 전략에 통합하는 것이 데이터 센터 운영 및 데이터 센터 홍보의 필수 요소가 되고 있습니다.

하지만 SDGs 달성에 대한 압박이 추가적인 문제를 야기할까요?

많은 데이터 센터 제공업체가 이미 환경 프로그램을 시행하고 있습니다. 그러나 탄소 배출을 크게 줄이겠다는 약속과 빠른 결과를 입증하려는 욕구는 종종 탄소 상쇄로 이어집니다.

모든 배출을 피하거나 대체할 수 있는 것은 아니며, 탄소 배출을 줄이려면 시간과 투자가 필요한 광범위한 조직 변화가 필요할 수 있습니다. 따라서 많은 조직이 이 길을 따르지만 지속 가능성을 향상하기 위한 솔루션으로 새로운 이니셔티브를 활용합니다. 그들은 전기 자동차(EV)와 같은 대체 기술이나 조명을 LED로 교체하거나 재생 가능 에너지와 같이 수익을 계산하기 쉬운 새로운 개별 프로젝트에 중점을 둡니다.

그들이 종종 놓치는 것은 운영 전반에 걸쳐 에너지 효율성을 개선하여 이미 보유하고 있는 인프라에서 빠른 지속 가능성을 달성하는 것입니다.

AI의 힘을 활용하여 더 나은 비즈니스 결정을 더 빠르게 내리세요

좋은 소식은 인공 지능(AI) 기반 솔루션이 6주 만에 빠른 지속 가능성을 달성할 수 있고 쉽게 확장하여 운영 전반에 걸쳐 효율성 최적화를 실현할 수 있다는 것입니다.

최근 인공 지능의 발전으로 인해 대규모 데이터 과학자 팀(풍력 터빈, 태양광 발전, 제트 엔진, 운송, 오일 및 가스 펌프, 냉각 또는 IT 서버 등)을 배치할 필요 없이 모든 산업의 자산에서 대규모 데이터 세트를 분석할 수 있습니다. 패턴 인식을 사용하여 실시간 통찰력을 생성합니다. 이러한 통찰력은 운영을 완전히 최적화하여 에너지 효율성을 개선하고 배출량을 줄이며 지속 가능성 목표를 향한 진행 상황을 추적할 수 있는 데이터 기반 비즈니스 결정을 내릴 수 있는 기능을 제공합니다.

많은 환경에서는 이미 보유하고 있는 데이터를 제대로 활용하지 못하고 있으며, 최적화에 필요한 통찰력을 수집하려면 수백 개의 데이터 피드가 필요한 것으로 생각됩니다. 실제로 5개의 데이터 피드만으로도 상당한 개선을 이룰 수 있습니다.

실시간 센서 판독값, 데이터베이스, 개별 장치(서버, 스위치, 스토리지 등)의 원격 측정 데이터, 산업 자산(센서, PLC 및 제어 시스템, 에지 장치) 및 기타 내부 데이터 소스(ERP, 엔터프라이즈 애플리케이션, 클라우드 파일 스토리지).

그러면 AI는 장비와 자산을 운영하는 가장 효율적인 방법을 찾지만 사용자가 정의한 한도나 매개변수에 의해 제한되지 않습니다. AI는 가장 가까운 과거 성능을 검색하고 추천함으로써 정의된 품질 목표와 프로세스 한계는 물론 권장 제어 설정점을 충족하는 파레토 프론트 최적화를 사용하여 더 나은 성능을 시뮬레이션할 수 있으며, 결과적으로 에너지 비용과 배출이 즉시 감소됩니다.

냉각을 최적화하고 물 사용량을 줄여 에너지를 절감하고, 작업 부하 효율성에 맞게 CPU P 및 C 상태를 제어하고, 자산 오류를 예측하는 것은 AI가 제공할 수 있는 이점 중 일부에 불과합니다. 폐쇄형 또는 개방형 루프로 작동하면 10~40%의 에너지를 절약하고 비용이 많이 드는 가동 중지 시간을 피할 수 있습니다.

온프레미스, 호스팅, 클라우드 제공업체와 고객 모두 AI의 혜택을 누릴 수 있습니다. AI 기술은 디지털 혁신을 가속화하고, 에너지 비용과 생산량을 최적화하고, 재생 에너지 혼합을 극대화하고, 탄소 배출을 줄이며, 순 제로를 향한 진행 상황을 실시간으로 추적하기 위해 지속 가능성 지표에 대한 보고를 제공합니다. 보다 정확한 장치 수준 추적(각 개별 코어까지 포함)은 청구 및 범위 2 및 3 배출 보고의 정확성을 보장합니다.

예를 들어 QiO는 자산 집약적 및 에너지 집약적 산업과 협력하여 AI 기반 지속 가능성을 제공합니다. 지속 가능성을 높이는 첫 번째 규칙은 이미 가지고 있는 것을 더 잘 활용하는 방법을 찾는 것입니다. 우리는 데이터가 더 적은 비용으로 더 많은 일을 하는 열쇠라고 믿으며, AI는 순 제로(net zero)를 찾는 데 필요한 통찰력을 제공합니다.

위 내용은 탄소 제로 달성을 위한 데이터 센터의 인공 지능의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!