数据中心智能化运维发展研究报告-35页_1mb

数据中心智能化运维发展研究报告（2023年）总结

一、数据中心智能化运维概念与内涵

随着数据中心支撑5G、云计算、人工智能等新技术发展，运维模式向“技术密集型”演进，从手工运维到智能运维，数据中心智能化运维是新一代信息技术与数据中心设施、平台、服务深度融合的解决方案。

（一）基本概念

数据中心智能化运维是集人工智能、大数据等技术与数据中心自动化运行设施深度融合的新型运维模式。通过DCIM、DOSM等平台叠加自动化设施，实现系统自发现、自控制与自应急，同时建立覆盖人-事-物-流程四维的科学运维管理架构，最终形成数据驱动管理的预测性维护能力。

（二）发展历程

按照自动化程度，数据中心运维共经历了四个发展阶段：

• 手工运维阶段（完全依赖人工）
• 流程化标准化运维阶段
• 平台化自动化运维阶段
• 智能运维阶段（无人值守、全场景优化）

（三）目标理念

1. 生产连续性（保障数据中心基础设施智能化运行）
2. 运维即服务（OaaS，运维服务重心转向服务化）
3. 数据驱动管理（以数据洞察力驱动管理决策）

二、数据中心智能化运维发展核心

（一）设施自动化运行

按照设施自动化程度分为L0-L5五个等级：

• L1：人工为主，设施辅助
• L2：设施辅助，人为主责
• L3：设施主控，人工辅助
• L4：高度自动化运行
• L5：完全自动化运行，实现无人值守

（二）平台智能化管理

DCIM管理平台已从基础设施监控向业务智能调配演进，主要发展重点：

1. 容量管理：解决资源调度问题，实现弹性算力资源调配
2. 监控管理：实现基础设施与IT设施融合管理
3. 安全管理：提供设施安全、人身安全、场地安全及信息安全全维防护

（三）体系精细化落地

数据中心精细化运维包含五个关键环节：

• 设备管理：运用大数据、AI技术评价设备健康度
• 流程管理：建立定期专项巡检机制
• 质量管理：采用机器学习算法实现根因故障分析
• 资源管理：应用RFID技术实现资产管理
• 人员组织管理：建立供应商管理、培训考核体系

（四）服务价值化输出

根据场景不同可分为：

• 成本类场景：通过AI调优降低能耗，降低PUE值
• 效率类场景：提高故障响应速度，优化能源分配
• 服务类场景：建立用户满意度评价体系，提高运维服务质量

三、数据中心智能化运维发展实践

（一）自动化设施应用

万国数据北京四号数据中心已实现L3级智能驾驶，自主研发的智能运营系统涵盖多个功能模块，实现系统为主、人工为辅的智能运行模式。

（二）DCIM平台应用

腾讯怀来数据中心构建三级闭环管理体系，实现秒级敏态感知和告警极速收敛；中国雅安大数据产业园应用AI技术进行精准运维。

（三）运维体系变革

中联绿色大数据产业基地应用DCOM系统，实现设备管控电子化、规范化、流程化，建设零碳数据中心标杆。

（四）巡检机器人应用

超维科技智能轮式巡检机器人已在全国多地数据中心应用，具备设备识别、资产盘点、工单随工监视等功能。

四、数据中心智能化运维发展建议

1. 加强核心技术研发

• 推动AI智能化运营系统技术创新
• 突破智能运维机器人系统技术瓶颈
• 探索数据中心智能化运营系统优化

2. 完善标准测试体系

• 建立DCIM、动环建设应用能力评估方法
• 形成数据中心DCIM标准化框架
• 开展数据中心运维管理水平测试

3. 推动产业生态建设

• 加强行业组织协调作用
• 建立数据中心智能化运维交流平台
• 加大智能化运维宣传力度

主要参考

• 工信部《新型数据中心发展三年行动计划》
• 中国数据中心白皮书（2022年）
• 团体标准《数据中心智能化运行管理评估方法》