現如今， 大數據中心成為了現如今全世界經濟增長的根基。他們能夠對坐落于本人與商業生活中心的數據進行挪動、存放與分析。要是沒有大數據中心，大家不能這么自由自在地日常溝通交流、共享社交網絡平臺、收看流視頻、開展商務活動、獲得和轉移資金。也難以能夠更好地運用人工智能技術、機器學習算法、物聯網技術、安全性、5G互聯網、基層民主交通出行等前沿技術。
據調研機構可能，無人駕駛汽車的車載監控、雷達探測、雷達、GPS及其激光雷達系統每日會帶來4TB的信息。假如現如今國外10%的車是無人駕駛汽車得話，那樣每一年會帶來40 ZB的信息。預估到2020年全世界即將迎來300億臺或更多物聯網產品。物聯網產品將形成和所使用的44ZB字節數據，而解決這些信息必須4000個大型數據中心里的4億臺網絡服務器。人工智能技術、機器學習算法、語言和圖像識別技術的高速發展也為從未有過的很多信息內容打開大門，這些數據對頂尖的集成電路工藝大數據中心形成了更多的要求。
2017年，世界各地大約是800萬只大數據中心(從中小型網絡機柜到大型數據中心)正在維護數據信息負荷。這種大數據中心耗費了416.2太瓦時(1太瓦時大約為10億千瓦)的電力工程。這就相當于全世界總耗電量的2%，預估到2020年將達到全世界耗電量的5%。
非常明顯，日常生活的大多數負荷和信息早已迅速也將徹底取決于大數據中心。但是隨著手機流量增長，大數據中心的大規模基本建設，大家在經過數據信息創造了一個更美好的世界的前提下，可能面臨對大數據中心日益持續增長的資源與用電需求，需要更多電力能源、鋼材、混泥土、銅纜生產制造大數據中心每日所需要的電力工程。
假如大家如今不會再重新審視大數據中心效率的做法和指標值得話，很有可能不久的將來需要繳納一筆厚重的收支明細。
大數據中心的信息
數據中心市場的高速發展不但伴隨著信息量增長而改變，并且隨著時間推移、可靠性和IT成本減少，對數據連接的需要也不斷增長。其結果顯示機構產生一系列繁雜的服務項目、基礎設施建設、經營開支、商業運營模式。很多機構把它運作在中小型服務器機房的項目轉移到代管云解決方案，而公司、多租戶、集成電路工藝生產商，及其大數據處理大數據中心如今占據著最大的一個提高市場份額和能耗。
大數據中心均值耗費的輸出功率大中型寫字樓的100倍左右。一個大型數據中心應用等同于一個美國十八線小縣城的總電量。為網絡服務器供電系統和制冷所需要的電磁能占據大數據中心總成本費用的40%，為此大數據中心的電力能源低效能難題不可忽視。
這種關鍵是家喻戶曉的，務必普遍選用高效的解決方案。
大數據中心電力工程效率不高及其功率相關的問題將成為公司的可持續發展觀負責人以及”翠綠色/可持續發展觀”精英團隊以外的關鍵業務問題。
大家必須明確提出新問題和指標值：
針對大數據中心責任人而言：大數據中心的電力能源收支明細有多大?
針對首席運營官而言：需要投入多少費用建設數據中心，也可以延遲基本建設嗎?公司能通過大數據中心的機器得到是多少收益?公司需要有著和經營自已的大數據中心還是要選用代管數據中心服務?
針對CEO而言：怎樣才能讓企業在近日和在不久的將來獲得更多的取得成功?
除開集成電路工藝或性能卓越大數據中心(如蘋果公司、Facebook、谷歌搜索、亞馬遜平臺、微軟公司、百度搜索)的市場領導者以外，公司遭遇各種問題能理解，但是這些解決方法在一定程度上無法得到執行。在大數據中心網絡運營商的各類關心的問題當中，電力能源成本優先一般并不是很高。
下列有三種關鍵對策：
大數據中心設備效率軟件開發技術的有據可依實踐探索。
可再生資源方案。
絕大多數未研發的硬件配置解決方法。
大數據中心可以用這三種關鍵對策去解決輸出功率低效能和硬度難題，與此同時還要更改公司文化和管理實踐。
注：文章和圖片均圖片來自網絡，只具有信息內容的傳遞，并不是用以商業服務，如有侵權可聯系刪掉！
