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新基建下数据中心运维体验设计研究

数据中心作为新基建下的算力基础设施,为云计算业务提供基础技术保障,运维体验的好坏直接影响到用户的工作效率与感受。当前运维体验在设计原则、设计方法等方面缺少体系化的理论指导,对设计师具有一定挑战。本文通过分析数据中心运维对象及特征,提出面向数据中心运维的“操控感”体验设计理念,并设计了基于“操控感”的运维体验模型,从“行为层”、“认知层”、“感知层”三个方面探索运维体验的用户特征、设计原则、设计要素。最后,通过数据中心运维实践设计,验证了基于“操控感”的运维体验模型的可行性和有效性,能切实满足业务与用户的多维需求。

  • 2022-01-20
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基于后评估的实验室建筑性能提升设计实践

基于对实验室建筑的使用后评估,提取出后评估指标体系中对于实验室建筑的四个关注点——高效、健康、灵活和可持续。依据使用者和管理者对以上四个指标满意度反馈的具体内容,提出在设计环节的具体改进策略,并以北京师范大学生物科技中心为实践案例阐述设计策略落地的可能方式。通过打通后评估与设计的闭环,挖掘实验室建筑性能提升的有效途径。

  • 2022-01-20
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云数据中心自然冷技术及应用效果分析

近年来,云计算市场整体保持高速增长,“2020年全球公有云服务整体市场规模( IaaS/PaaS/Saas )达到3, 124.2亿美元,同比增长24.1% ,中国公有云服务整体市场规模达到193.8亿美元,同比增长49.7% ,全球各区域中增速最高” 。个人业务方面,随着固网带宽的提升和技术的发展,各类门户网站、微博开始兴起,数据量开始增大;随着3G、4G的使用,微信等社交App 、抖音快手等短视频App开始流行,数据量暴增。5G具有百倍于4G的带宽,其必然会促使数据量呈指数级上涨,触发对数据中心更强劲的需求。不管是公有云市场还是私人业务,在数字化时代对海量数据的存储、处理、分析和应用已经成为一个热点和趋势,由此也催生了大数据和人工智能等相关产业。所有这些工作都需要基于数据中心基础设施进行,整个社会和行业对数据中心的需求将会越来越大。“作为信息社会的数字底座,数据中心已经成为推动社会发展的战略性基础设施” 。数据中心行业从2010年起进入了发展的快车道,技术进步行业繁荣,“从全国总体情况看,截至2019年年底,我国在用数据中心机架总规模达到314.5万架” 。

  • 2022-01-20
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浸没式液冷技术给数据中心降温方案

上世纪60年代开始,液冷已经被用在大型计算机上,但因为热负荷不高的情况下风冷成本更低也更安全,液冷产业并未得到太大发展。随着移动互联网的发展,数据中心需应对的业务复杂度日益提高,功率密度快速增长,数据中心因此变得越来越“热”,在绿色高效的发展压力下,液冷技术强势回归。

  • 2022-01-20
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北京某数据中心空调系统能耗分析与启示

以北京某数据中心全年运行能耗数据为基础,分析基于典型水冷架构数据中心全年度PUE变化趋势。通过解构PUE中制冷因子组成与占比,分析制冷系统各组件与IT负载率、湿球温度的关联度。对于第三方数据中心常规水冷制冷系统能效治理,应偏重冷源部分冷水机组、冷却水泵、冷却塔的调优。

  • 2022-01-21
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从摩尔定律看计算芯片的发展

半导体行业有一条大家耳熟能详的定律——摩尔定律,它最早是由英特尔(lntel)名誉董事长戈登·摩尔( Gordon Moore)在1965年提出的。当时戈登·摩尔正在准备一个关于计算机存储器发展趋势的报告,在总结报告的绘制数据时,他发现了一个惊人的规律:每个新的芯片大体上包含其前任两倍的容量,每个芯片产生的时间都是在前一个芯片产生后的18~24个月内。

  • 2022-01-20
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算力经济下DPU芯片的发展机遇

当前承载算力的基础设施是各种规模的的数据中心,从几十个服务器节点的小规模企业级计算中心到数万个节点的巨型数据中心,通过云计算的模式对应用层客户提供存储、软件、计算平台等服务。这个生态直接承载了全球数十万亿美元规模的数字经济,而且对全球服务业、工业、农业的渗透率随着大数据、5G、人工智能等技术的发展还在不断提高。算力,已不仅仅是一个技术指标,它已经成为了先进生产力的代表。

  • 2022-01-20
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RISC-V:有望改变未来芯片产业格局

过去的半个多世纪,半导体行业一直遵循摩尔定律的轨迹高速发展,如今单纯靠提升工艺来提升芯片性能的方法已经无法充分满足时代的需求,半导体行业也逐步进入了“后摩尔时代”。后摩尔时代的来临,给中国集成电路产业发展带来新的发展机会,《中国电子报》推出“探寻后摩尔时代集成电路的颠覆性技术”系列报道,对集成电路潜在颠覆性技术进行梳理,探讨每一项技术的发展现状、产业难题、未来前景。

  • 2022-01-21
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母公司公司的总目标是什么?母公司要求该业务单位做什么?将业务单位的定位是什么(基础业务还是边缘业务)

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2025知识图谱与大模型融合实践案例集

随着人工智能的迅猛发展,知识图谱与大模型作为两大核心研究领域,各自彰显出独特的技术优势。知识图谱以结构化方式精准刻画实体关联,为知识表示与推理提供了可解释的框架;大模型则凭借海量数据训练展现出卓越的自然语言理解与生成能力,具备强大的泛化学习性能。

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中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造,聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据,实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量,助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送,有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型,筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。

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