数据管理创新在数据中心效率中的作用

如今，企业IT管理者的工作比以往任何时候都更具挑战性。他们必须管理不断增长的数据，并使用更小的团队利用不断发展的技术。其任务是将IT从成本中心转变为能够产生竞争优势的战略投资。

随着当今全球气候危机迫在眉睫，通过提高数据中心效率、减少能源消耗和电子废物来变得更加对环境负责，企业也面临着更大的压力。

如今的处境

据估计，全球8000多个数据中心每年运行所需的电力占全球总发电量的3%。尽管服务器和存储技术在处理和管理大量数据方面已经变得非常高效，但数据增长速度超过了这些进步，推动了对数据处理能力的额外能源需求。

如今，数据中心大约55%的能源用于为服务器和存储等硬件系统供电，而超过40%的能源用于冷却这些和其他硬件资源。随着人工智能驱动的数据处理和深度学习变得更加普遍，对能源的需求预计将加速增长。

数据数字化和货币化的提高与生成式人工智能相结合，正在推动数据量和服务需求的新一轮爆炸式增长。这将显著增加对计算、存储和网络资源的需求，并进一步加剧降低能耗的挑战。

因此，IT管理人员必须优先考虑数据管理效率——使用最少的能源快速、安全地处理、存储和移动数据，同时不影响可扩展性或性能。事实上，这是推动未开发的数据中心效率的关键。

将讨论范围从容量和密度扩展到性能

长期以来，数据中心管理者一直将占地面积视为提高效率和降低成本的关键因素。考虑到数据的爆炸性增长，提高容量利用率，无论是基于虚拟机的整合、高密度磁盘、重复数据删除还是压缩，将降低能耗，这是合乎逻辑的。

但是性能的作用呢?虽然IT组织可能已经考虑到更快的CPU、内存和磁盘在增加能耗方面的作用，但可能没有考虑现代数据管理解决方案在加速计算以降低能耗方面所发挥的作用。

事实上，加速计算的最新发展包括特定领域的架构，其中包括用于并行处理的GPU、用于超高速网络的数据处理单元(DPU)以及基于并行文件系统的存储。对于人工智能工作负载，这些架构比现有的企业基础架构要高效得多。以下是需要考虑的几个因素：

• 效率

性能不足会降低效率。数据等待时间长、不必要的数据移动和高延迟会消耗能源，并减慢工作流程。现代数据管理系统利用并行处理和数据路径，来加速计算并优化应用性能。并行计算对存储系统提出了一些独特的要求，特别是以适当的速度并行向GPU提供大量数据的能力。这可以提高创建和运行人工智能模型的效率。

• 能源