近日，ITU（國際電信聯盟）正式發布基于大數據與人工智能技術的數據中心基礎設施管理系統推薦性標準ITU-T L.1305。本推薦性標準由ITU-T Study Group 5工作組（環境與循環經濟）制定，針對數據中心基礎設施管理系統（DCIM）做出定義和推薦，適用于數據中心場景，重點闡述了DCIM的原則、管理對象、功能要求以及基于大數據與人工智能技術的智能控制與運維，旨在使能智能化技術在數據中心的應用，為降低數據中心基礎設施的能源與維護成本提供借鑒思路。

隨著5G、云計算、人工智能與大數據等新技術的迅猛發展與應用，數據中心正在進入新的高速發展時代。伴隨對IT算力需求的急劇增長，亞洲服務器租用，服務器功率持續提升，推動數據中心繼續向高密化發展，虛擬主機，預計15~20kW/柜將成為未來的主流配置，能源消耗持續攀升，從而對基礎設施的可靠性與能效提出了更高的要求。此外，隨著云平臺上IT負載的全自動遷移和調整，負載波動將成為常態，需要借助精確而動態的冷卻技術來提高數據中心能效水平。因此，保障數據中心的可靠運行、降低數據中心的能源與運維成本，成為目前數據中心運維管理面臨的主要挑戰。

在ITU本次發布的標準中，定義了數據中心基礎設施管理系統的幾個關鍵技術點，以期幫助數據中心業主解決上述挑戰：

DCIM需要具備全棧式數字運維功能。相對于以往的人工運維模式，全棧式數字運維可以大幅提升數據中心運維管理的標準化與智能化程度，提升數據中心運維工作的質量與效率，降低數據中心的運維人力成本。 DCIM需要支持移動運維功能，可以通過手機、平板等多種移動終端設備訪問管理系統。在日常運維工作中，可以通過移動終端快速獲取設備巡檢與維護指導，提高運維操作的規范性，避免人為操作不當，降低對運維人員的技能要求。 針對數據中心節能，ITU標準強調可以使用人工智能技術來幫助用戶降低數據中心的PUE。通過引入深度神經網絡算法，DCIM可以構建數據中心PUE預測模型，并自動調節數據中心制冷系統的運行狀態，精準匹配ICT設備的制冷需求，從而大幅節省數據中心的能源成本。 ITU標準提出可以基于大數據與人工智能技術來實現設備的早期預警，以促進預測性維護在數據中心的實施落地。針對數據中心關鍵設備，DCIM可以提前識別重大故障，分析故障關聯信息并進行快速定位，支撐運維人員高效處理故障與提前維護設備，減少安全隱患。 為了支撐大數據與人工智能技術在數據中心的應用，ITU標準給出了推薦的數據采集技術要求，明確了數據中心節能所需的設備運行參數清單。同時，通過定義數據采集技術要求，可以降低數據中心基礎設施管理系統（DCIM）的集成與部署風險，縮短項目交付周期。

該標準由ITU-T Study Group 5工作組發起制定。在全球主管部門、運營商和供應商的通力協作下，該標準已經于2019年12月正式發布。

當前標題：ITU正式發布基于大數據與人工智能技術的數據中心基礎設施管理系統標
文章來源：http://www.js-pz168.com/news21/271071.html

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