AI保障数据中心电力可靠性 加速金融科技3．0进程

目前，我国金融科技应用范围已经扩大到各个生活场景，鉴于金融、互联网等技术的复杂性和专业性，金融科技的内涵与外延尚在演进之中，并且与数字化、网络化技术深度跨界耦合。这将深刻改变全球金融业的生产方式、产业组织形式和竞争格局，而在我国金融科技市场，科技将全面赋能传统金融机构转型。

在其发展历程中，金融科技历经了3个发展阶段。金融科技1．0时代，即金融IT阶段，金融行业通过传统IT的软硬件应用来实现办公和业务的电子化、自动化；金融科技2．0时代，即互联网金融阶段，金融业搭建在线业务平台，利用互联网汇集海量的用户和信息，使得金融业务渠道互联互通，实现信息共享和业务融合。

如今，迎来了金融科技3．0时代。以大数据、云计算、人工智能以及移动互联引领的新工业革命与科技革命的开展，导致金融科技的边界、研究范式不断被打破和重构。金融科技3．0时代，传统金融机构逐渐依托人工智能技术开展业务。在金融领域，无论是对传统的金融平台，还是创新的金融科技平台来说，人工智能越来越广泛地被运用。

而作为金融企业生产和管理系统的关键要素，数据中心也将对金融科技行业的创新与升级起着强有力的推动作用。基于此，在AI全面浸润人类生活之际，我们又该如何抓住AI赋予的机遇，将数据中心基础设施价值最大化，加速金融科技3．0时代的布局呢？

AI保障数据中心电力可靠性，加速金融科技3．0进程

众所周知，电力是数据中心的生命之源，对数据中心的安全运营起着至关重要的作用。数据中心60％的灾难来源于供配电系统。

对金融系统而言，其数据中心往往强调极高的可靠性和安全性，因为供配电系统一旦中断，损失将非常惨重。举例而言，2018年11月，重庆某银行机房因机房电池老化引发火灾，导致银行中断服务，停电失火给银行带来的损失无法估量，这已不是个例。去年，香港台风“山竹”席卷了整个香港，并且对于香港数据中心的供配电系统造成威胁，导致多个数据中心中断。在降低风险方面，华为iPower通过供电全链路监测，可实现毫秒级的故障检测，毫秒级的故障隔离，分钟级的故障恢复，可消除火灾隐患，大大提高数据中心能源基础设施可靠性和可用性。

在配电系统中，电池的重要程度不言而喻。为了预防供配电系统中电池失效的现象，华为iPower融入AI技术，可以精确预测电池的寿命和健康度，为用户提前提供维护决策依据，及时排除有失效隐患的电池组，变事后补救为事前预防，变被动响应为主动维护，大大提高数据中心供配电安全等级。华为的模块化UPS结合iPower技术，可以在电池出现温度快速升高等极端情况下，自动切断该组电池，从而避免出现起火等恶性事件。这一技术的出现无疑给金融行业提供了安全保障。

AI助力数据中心运维智能高效，提升金融科技行业管理

金融科技3．0时代，金融行业数据中心资产的运维管理也尤为重要，尤其是银行、互联网平台等等，给其数据中心运维带来了巨大的挑战。据数据显示，70％的数据中心宕机事故是人为原因造成的。

大家是否还记得，某购物APP一夜之间被薅上亿羊毛事件，此事件的发生是由于运维人员的失误以及平台的风控体系欠缺、运维管理、风险控制、预警机制、技术和运营的防漏洞能力不足导致损失甚重。并且此事件一出，该平台立马在招聘平台发布多个与风控运维相关的职位招聘。

数据中心安全运维在金融领域尤为重要，数据中心的宕机事件往往是由人为失误造成的，为了减少人为失误状况频发，华为在数据中心的运维管理系统中融入了AI技术，推出华为iManager，其具有全网管理功能，实现对多网点数据中心基础设施进行集中监控，统一管理，实现预防性维护，通过GIS定位技术提高故障定位响应速度，提升数据中心运维效率；移动APP远程运维，从内到外简化管理，轻松知晓海量网点数据中心运行情况，摆脱传统人工的运维检修方式，降低维护下站次数和节省开支，让数据中心管理变得更加简单、高效。

除此之外，在运营方面，能满足金融行业数据中心资产管理的需求。华为iManager能对资产进行盘查，保证设备的完整性，保护重要数据。另外，还可以对资产匹配最适宜的供电、制冷、空间、带宽等资源，实现资源的最佳利用，利用AI技术，可协助对资产上下架和运营进行智能化的管理，提升运营效率和效益。

绿色节能数据中心顺应时代发展之需

伴随着数据中心建设热潮的开启，绿色节能成为了行业内的热点话题，更多的数据中企业把绿色节能作为重点。加之今年三部委联合印发的《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》，这就促使更多的设备厂商纷纷投入到绿色节能产品的开发行列中来，加大技术研发力度，精益求精，研发出更好的绿色节能产品。

相对于金融科技领域而言，以“提高效率、数据深入运用、解构金融环节”为特征的金融科技3．0时代已经到来。人工智能、大数据、云计算等新一代信息技术的发展打破了金融科技原有的范式和边界，开始向智能化，智慧型方向发展，而传统的技术工具已不能满足当前发展的速度和要求。

以对数据中心要求最高的金融行业来说，金融机构的数据中心往往需要具有高配置和超高的安全可靠性。而现在的数据中心在建设过程中，存在机房能耗高，制冷效率低，运营成本高的弊端。据调查显示，金融领域的典型企业银行业通常设置单独的房间作为机房，机房内加装空调作为温控方式。而温控制冷需要首先冷却环境。这就造成机房冷热气流混合，送风距离远，制冷效率低。据测，这类传统的银行网点数据中心机房PUE均值达到了2．5左右。在效率成本的驱动以及国家政策的要求下，这类现象已不符合当前数据中心的建设标准，也不能顺应当前社会的发展要求。绿色节能必然成为了未来的发展趋势。

PUE值是绿色节能数据中心的衡量标准，那么在金融科技3．0时代的到来，如何通过AI技术打造真正意义上的绿色节能数据中心呢？

谈到数据中心的绿色节能，华为在这一方面则展现出了自己独特的优势，将基于AI的iCooling智冷技术融入数据中心基础设施，针对数据中心制冷效率提升瓶颈，通过深度学习，打通精密空调末端、冷水机组、冷却塔、水泵等制冷系统以及IT负载、环境变量等大数据之间的联动，对大量的历史数据进行分析，探索影响能耗的关键因素，获取PUE的预测模型。利用寻优算法，获取调优参数组，下发到控制系统，实现制冷系统的最优控制。最终通过规范化的实践引导和目标导向评测，不断调整优化，获取最佳PUE。

实际上，华为的iCooling技术也得到了更好的实践应用，在华为云廊坊数据中心成功部署，全年PUE可降低超过0．1，年平均值达到1．3以下，年节约电费数百万元。

金融科技3．0时代的到来，伴随着以大数据、云计算、人工智能以及移动互联为引领的新的工业革命与科技革命的开展，会导致金融学科的边界、研究范式不断被打破和重构。而AI作为新技术的代表，将更加全面加持数据中心从而加速金融科技3．0时代的快速发展。