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UPS2000-G系列是專為小型數據中心、分支機構、營業網點、辦公等場景而設計的小型不間斷電源。

展望未來，新興的智能DCIM系統將數據中心物聯網傳感器數據（如熱量、氣流、振動，超聲波、功耗、水和煙霧檢測）整合到基于人工智能的平臺中，不僅可以檢測異常的數據中心行為，還可以確定問題的根源和原因。很快，這些智能DCIM系統不僅會說明某些事情失敗的時間、地點和原因，還會在事情出錯之前預測性地提醒操作人員，并且在某些情況下，還會自動禁止。

用于人工智能的數據中心

由于人工智能幾乎改變了每個數據中心應用程序，它也在重塑軟件開發生命周期（SDLC）。傳統應用程序通過程序化更改演變為其底層代碼庫，使用嚴格測試進行驗證，并以受控、可管理、可重復方式部署到生產過程中。基于人工智能的應用程序不依賴于代碼更改或單向部署。許多人在開發環境中發展更智能模型并將其部署到生產中，而其他人則在生產中進行自我訓練，在那里他們從現實世界數據中學習并將這些知識傳播回開發環境。這種雙向細微差別對數據中心網絡拓撲結構具有根本性影響。

無論是嵌入在更加傳統的第三方應用程序中還是內部開發的人工智能算法，在對盡可能真實且相關的大量數據進行訓練時效果。在許多情況下，實時生產數據較適合訓練，但在其他應用中，非生產環境中的外部數據系統，以及由此產生的智能模型被部署到生產中。在這兩種情況下，人工智能應用程序不只是從非生產部門應用到生產部門中，還在兩者之間應用，而要求環境之間的網絡分割變得更具滲透性。

人工智能訓練需要大量的計算和大量的數據，數據越多越好。為了滿足這種對計算能力的巨大需求，人工智能訓練越來越多地發生在以CPU為中心的非CPU服務器上，這些服務器基于GPU、FPGA、定制ASIC或專用的深度學習單元，可提供數量級的性能提升。不幸的是，這些計算系統耗電量大，功率密度高達30－50kW／機架，預測下一代計算系統的功率密度將達到驚人的100kW／機架。擁有并運營40多個數據中心的數據中心運營商Flexential公司云計算主管JasonCarolan表示，“如果沒有對諸如液體冷卻之類的冷卻遏制解決方案進行實質性的重新設計，現有的大多數數據中心在規模上根本無法支持這一點。”

除了電源之外，這些超級計算機的運行速度與它們接收的訓練數據一樣快。結果是對大型、廉價和閃電般快速的近線存儲的需求不斷增長，觸發了更快的控制器、協議（例如，NVMe和NVMe－oF）和存儲媒介（例如3DXPoint和3DNAND）的市場競爭。

在許多情況下，基于人工智能的應用程序需要一個非生產訓練環境，其計算和存儲容量比生產環境更高。這種情況促進新計算和存儲平臺部署到開發和訓練環境中，以及的網絡、SAN和相關的監控和管理工具的更多改變。這些演進需要對數據中心的服務器和存儲拓撲進行徹底的轉換。

即將到來的基于人工智能的產品和服務將成為運營、自動化、監控、合規、安全、開發和云集成的分水嶺，而這些都將是數據中心大量基礎性改變的基礎。那些具有遠見卓識的數據中心運營商采用支持基于人工智能的應用程序，并通過人工智能進行操作，他們可以應對即將到來的市場風暴。

基于在線雙變換技術，UPS2000-G系列涵蓋了1-20kVA的容量范圍，支持機架或塔式安裝，效率最高可達95%，并以其優異的效率特性獲得了英國政府頒發的ECA節能認證與全球首批“能源之星”認證，可為用戶提供更加可靠、高效、簡單的供電保障。

 如今，數據中心建設、多云應用和邊緣計算部署仍在繼續快速增長。那么在新的一年還有哪些可以期待的事項？行業機構將對2019年數據中心行業的發展情況進行評估。

施耐德電氣創新和數據中心副總裁Steven Carlini表示，“IT世界和電信數據中心的世界將發生沖突。”

他指出，對于5G來說，要實現其低于1毫秒的延遲承諾，則需要一個可擴展、彈性和容錯的分布式云計算環境。這種分布式云架構將以基于云計算的*接入網絡（cRAN）的新方式進行虛擬化。

*接入網絡（cRAN）將處理從小區站點的基站移動到在邊緣數據中心中運行的一組虛擬化服務器。從數據中心的角度來看，相信在2019年至2020年期間，將在全球都市圈核心云中實現重大擴建。可以將這些視為電力容量為500千瓦至2兆瓦的區域數據中心，它結合了電信功能（數據路由和流管理）和IT功能、數據緩存、處理和交付等功能。

由于地理位置較近，不會超過1毫秒的延遲。當大規模部署本地邊緣計算設施時（微數據中心），人們將看到低于1毫秒的延遲，較有可能發生在2021年及以后。

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