手机访客信息抓取|如何利用大数据和AI技术来解决全球的气候问题

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九月的第二个周末，稀有十万人在欧洲各地走上街头游行，抗议各国政客因在环保方面的不作为而引发的全球性环境危机，为将在旧金山召开的全球气候举动峰会摆开了前奏。网页访客信息抓取‍

九月第二个周末横跨欧洲的示威摆开旧金山全球气候举动峰会的前奏

为什么会有这样规划的抗议，是什么引发了大多数人如此激烈的危机意识？日前腾讯·咱们所刊发的一篇英国学者罗杰·克劳利的文章《感触热浪》是很好的一个总结。文中关于数据中心的叙述，可以从另一个视点来稍作剖析。数据中心的能耗和温控问题非常严峻，业界也早有一致。数字技能、科技巨子是否经过数据绑架了社会，进而要挟到人类文明的根基，不是我这篇文章要评论的意图。数字化生存之前的日子，是否真如俗话说的“good old days”那般美好？每个人有不同的看法，但有一点可以必定，咱们回不去了。那么立足于实际，气候问题现已是数据问题！任意网页访客获取‍

论题既是从数据中心说起，那就先看看数据中心的近况，以谷歌为例。

上个月，2018年8月，“数据中心常识”网站刊登了一篇文章《谷歌正在切换至自驾御数据中心办理体系》，报导谷歌数据中心的最新进展，改写了咱们2015年头对谷歌“基于AI的主张引擎”的数据中心温控体系的认知：它从提出主张，然后人工调理，晋级至主动调理。

谷歌芬兰数据中心的冷却设备手机站访客信息抓取

举个例，大多数的数据中心操作人员并不认为飓风预警期是进行温控微调以取得零散节能作用的好时机，这是很天然的反响，这个时期的优先级是什么？天然是加固体系，以求不被飓风搞断电。

但AI算法不一样，它就是被设计来寻觅每一个可能省掉每一度电的时机，但是它并不将外界气候作为参数。在来自美国中西部一个数据中心的最新状况汇编中，AI对体系的调控起先让办理人员觉得匪夷所思，乱来。但经过细心调查，AI所进行的每一个纤细调控，在其时特定的参数环境下，都令人叹服。导致严峻的风暴例如飓风的气候条件，往往会构成气压和温度的戏剧性改变，这些在杂乱的数据中心制冷体系中都是需求对参数进行调理的重要因素，在这种时候软件可以经过微校准来取得极纤细的收效。但是，这样的微调是一个继续、实时的进程，人工不可能做到，而且人力的消耗和每一次调理的收效之间的比例也并不高效，与此同时，继续和实时的累积效应却又是巨大的。令业界惊叹的40%能耗节约报导，仰仗的正是DeepMind AI团队所开发的智能温控体系，它调查包含室外温度、气压、湿球温度、干球温度、露点、数据中心负载、热空气出口的服务器背部气压等21个变量，以到达实时优化数据中心PUE（Power Usage Effectiveness，数据中心设备能耗）的意图。