
数据中心建设布局应遵循四大导向
“全球各大网站仅数据中心的用电功率,就相当于30个核电站的供电功率”,这是美国媒体2012年的调查数据。虽然这一数据已经足够惊人,但是实际情况是,在互联网和云计算技术的推动下,全球数据中心数量以及全球数据中心的能耗仍在持续上升。面对这一趋势,包括政府、互联网企业、运营商以及设备厂商的各方都在积极推动绿色数据中心的建设,在4月16日召开的云计算发展与政策论坛上,绿色数据中心就成为一个重要话题……
针对目前我国数据中心建设布局中存在的不合理情况,2013年1月7日,工信部联合发改委、国土资源部、电监会、能源局发布了《数据中心建设布局指导意见》(以下简称“意见”)。“‘意见’中最为核心的内容是数据中心建设布局的四大导向,为我国未来数据中心的建设提供了切实可行的标准和参考”,工信部通信发展司政策标准处处长谢雨琦在日前召开的云计算发展与政策论坛上抛出了这一观点。
谢雨琦表示,目前我国数据中心建设布局中存在一些问题,主要体现在趋势过热、布局不合理、能效水平低以及安全风险凸显四个方面,经过反复的调查和研讨,工信部最终联合四大部委制定和出台了《数据中心建设布局指导意见》。“意见”旨在促进数据中心的建设和布局以科学发展为主题,以加快转变发展方式为主线,以提升可持续发展能力为目标,以市场为导向,以节约资源和保障安全为着力点,遵循产业发展规律,发挥区域比较优势,最终引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设,逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。
“新建超大型数据中心,重点考虑气候环境、能源供给等要素。”谢雨琦表示,这是“意见”中的第一个导向。这一导向鼓励超大型数据中心特别是以灾备等实时性要求不高的应用为主的超大型数据中心,优先在气候寒冷、能源充足的一类地区建设,也可在气候适宜、能源充足的二类地区建设。
第二个导向是:新建大型数据中心重点考虑气候环境、能源供给等要素。鼓励大型数据中心特别是以灾备等实时性要求不高的应用为主的大型数据中心,优先在一类和二类地区建设,也可在气候适宜、靠近能源富集地区的三类地区建设。
第三个导向是:新建中小型数据中心,重点考虑市场需求、能源供给等要素。鼓励中小型数据中心特别是面向当地、以实时应用为主的中小型数据中心,在靠近用户所在地、能源获取便利的地区,依市场需求灵活部署。
第四个导向是:针对已建数据中心,鼓励企业利用云计算、绿色节能等先进技术进行整合、改造和升级。
谢雨琦透露,“意见”同时确定了数据中心建设布局的五大原则,分别是市场需求导向原则、资源环境优先原则、区域统筹协调原则、多方要素兼顾原则和发展与安全并重原则。
值得一提的是,在明确了布局实施的导向和原则的基础上,“意见”还对数据中心建设布局的保障措施进行了细化。谢雨琦指出,在强化政策引导、加强应用引领、夯实网络能力、落实安全保障以及发挥示范作用这几项保障措施中,最具含金量的还是“强化政策引导”,这一措施明确了未来政府在电价、土地等相关市场配套上对数据中心建设的支持。如,“意见”中确定符合大工业用电条件要求的数据中心可执行大工业用电电价;对满足布局导向要求(PUE1.5以下)的新建数据中心,以及整合、改造和升级达到相关标准要求(暂定PUE降低到2.0以下)的已建数据中心,在电力设施建设、电力供应及服务等方面给予重点支持;同时,地方政府相关部门应合理安排上述数据中心的用地规模,在市政配套设施方面予以保障,在资金、人才、网络建设等方面给予支持。
“意见”中还规定,特殊情况下,不满足布局导向要求的新建超大型、大型数据中心,如果达到相关标准要求(PUE在1.5以下),经过工业和信息化部、国家发展和改革委员会等部门组织的专家评审,认为符合特定需要和国家支持发展方向的,也可以享受上述支持政策。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
MySQL执行计划中rows的计算逻辑:从原理到实践 MySQL 执行计划中 rows 的计算逻辑:从原理到实践 在 MySQL 数据库的查询优化中 ...
2025-07-29左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 左偏态分布转正态分布:方法、原理与实践 在统计分析、数据建模和科学研究中,正态分 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的职业生涯规划:从入门到卓越的成长之路 在数字经济蓬勃发展的当下,数据已成为企业核心竞争力的重要来源,而 CD ...
2025-07-29CDA数据分析师证书考取全攻略 一、了解 CDA 数据分析师认证 CDA 数据分析师认证是一套科学化、专业化、国际化的人才考核标准, ...
2025-07-29解析神经网络中 Softmax 函数的核心作用 在神经网络的发展历程中,激活函数扮演着至关重要的角色,它们为网络赋予了非线性能力, ...
2025-07-29解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-07-29鸢尾花判别分析:机器学习中的经典实践案例 在机器学习的世界里,有一个经典的数据集如同引路明灯,为无数初学者打开了模式识别 ...
2025-07-29用 Python 开启数据分析之旅:从基础到实践的完整指南 在数据驱动决策的时代,数据分析已成为各行业不可或缺的核心能力。而 Pyt ...
2025-07-29从 CDA LEVEL II 考试题型看 Python 数据分析要点 在数据科学领域蓬勃发展的当下,CDA(Certified Data Analyst)认证成为众多从 ...
2025-07-29CDA 数据分析师的工作范围解析 在数字化时代的浪潮下,数据已成为企业发展的核心资产之一。CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-07-29解析 insert into select 是否会锁表:原理、场景与应对策略 在数据库操作中,insert into select 是一种常用的批量数据插入语句 ...
2025-07-29用 Power BI 制作地图热力图:基于经纬度数据的实践指南 在数据可视化领域,地图热力图凭借直观呈现地理数据分布密度的优势,成 ...
2025-07-29从数据到决策:CDA 数据分析师如何重塑职场竞争力与行业价值 在数字经济席卷全球的今天,数据已从 “辅助工具” 升级为 “核心资 ...
2025-07-292025 年 CDA 数据分析师考纲焕新,引领行业人才新标准 在数字化浪潮奔涌向前的当下,数据已成为驱动各行业发展的核心要素。作为 ...
2025-07-29PyTorch 核心机制:损失函数与反向传播如何驱动模型进化 在深度学习的世界里,模型从 “一无所知” 到 “精准预测” 的蜕变,离 ...
2025-07-29t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异分析的两大核心方法 在数据分析的广阔领域中,判断两组或多组数据之间是否存在显著差异是一项 ...
2025-07-29PowerBI 添加索引列全攻略 在使用 PowerBI 进行数据处理与分析时,添加索引列是一项极为实用的操作技巧。索引列能为数据表中的每 ...
2025-07-29CDA 数据分析师必备技能全解析 在数据驱动决策的时代,CDA 数据分析师作为连接数据与业务价值的桥梁,需要具备多元化的技能体系 ...
2025-07-29解析 LSTM 训练后输出不确定:成因与破解之道 在深度学习处理序列数据的领域,长短期记忆网络(LSTM)凭借其捕捉长距离依赖关系 ...
2025-07-29χ² 检验与 t 检验:数据差异分析的两大核心工具 在统计学的方法论体系中,假设检验是验证数据规律、判断差异显著性的核心手段 ...
2025-07-29