京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
随着大数据时代的到来,数据中心的建设呈现向大型化发展的趋势,数据中心的数量也在迅猛增加,仅在我国数据中心的总量就已经超过了40万个。而数据中心的电力消耗相当惊人,相关数据统计显示,全球数据中心耗电量已经占到全球总耗电量的1.1%~1.5%。数据中心能源消耗巨大和能源利用效率低,节能降耗成为了数据中心产业发展中无法回避的重要问题,绿色节能也成为了当前和未来数据中心建设的一个主流需求。
高效节能为使命,绿色数据中心势在必行
绿色数据中心建设已经成为讨论已久的话题,以“绿色、环保、节能、高效”为理念的绿色数据中心已经成为下一代数据中心建设的主要发展方向,各国政府也都相继出台了相关政策推进绿色数据中心的建设,其中高能耗问题引起了高度重视。
目前,我国的数据中心总量已经超过40万个,年耗电量超过社会总用电量的1.5%,其中大部分数据中心的PUE值大于2.2。在当前能源资源日益紧张、环境治理任务严峻的形势下,数据中心的节能降耗不仅是运营者的现实需要,更是整个产业实现健康发展的必备要素。
降耗的重头戏在IT设备上,针对IT设备选用,节能措施主要从设备选型、使用、部署和维护三个方面考虑。其中,在安全性的前提下,应尽量提高IT设备的利用率,节省运行设备数量。随着智能、绿色、高效成为新IT变革的新关键词,用户需要适时的改变传统IT建设理念,以更加开放、融合的姿态应对创新业务带来的新IT理念和架构。
看行业领导者宝德是如何做的?
绿色理念已经成为世界发展方向的主流,作为数据中心基础设施的服务器厂商也纷纷摩拳擦掌,在产品开发酝酿过程中注重环保设计并付诸技术实践。宝德作为国产服务器的领先品牌,一直主打绿色牌,坚持自主创新,不断丰富和完善服务器节能降耗技术,致力于为各行各业客户提供绿色、节能、高效的产品和解决方案以满足市场的需要。
在资源的节约和环保节能方面,宝德服务器一直不遗余力,也取得了显著成效,其首创的双子星、多子星等服务器系列一直是节能环保的典范,并获得社会各界的广泛认可和一致好评。今年更是推出了单路多子星服务器新品PR1203HT和PR3208HT,再次丰富和完善了多子星服务器产品线,节能环保的同时还具有可定制化和易管理的特点,凭借其高性能、高可靠、可扩展等优势帮助用户解决当前日益动态化的计算机环境中的存储、网络和安全性挑战。以宝德PR1203HT为例,宝德PR1203HT微型刀片服务器准系统是一款高密度服务器产品,节省空间的同时保证了用户对存储的需求,并且具有相当的计算能力,是对空间要求较高的互联网和IDC托管用户的最佳选择。
宝德双子星服务器相当于两台服务器,而其能耗相比于1U服务器又更为低,这样在节省社会资源的同时,也节省了服务器租用空间,为用户节省了成本。而宝德小巨人存储服务器则是通过提高存储密度和硬盘空转,来达到节能减热量排放的目标。
据悉,宝德绿色环保服务器的节能技术主要包括:CPU节能技术、电源节能技术、硬盘节能技术、综合节能技术以及虚拟化技术。为了保障持续长效,与时俱进的推出绿色节能产品,宝德不仅同英特尔合作成立了电源和散热实验室,还与其他国际领先的存储厂商和系统软件厂商建立了长期的战略合作关系,保障最先进节能技术的同步跟进。通过硬件基础加以软件实现,以及对客户观念方面的不断引导,宝德自主研发的绿色环保服务器一直是服务器市场的热销产品。
随着越来越多的行业依赖大数据,未来数据中心一定还会继续增加,而数据中心巨大的能源消耗和低下的能源利用率,恰恰反映了数据中心行业还存在着巨大的节能空间,大力提倡和快速推进绿色数据中心的建设对于当前社会来说是意义重大。我们也相信,未来会有越来越多像宝德这样的企业为实现“绿色”数据中心这一目标不断创新、奋力前行!
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15