人工智能(AI)和高性能计算(HPC)的飞速发展，推动了数据中心冷却和电源技术革新，同时也加剧了资源可用性方面的挑战，尤其是在规模和容量不断扩张的背景下。
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面对不断演进的技术和运营需求，传统的定期预防性维护模式亟待改进，以降低昂贵的设备停机风险。人工智能和机器学习算法的进步，为数据中心维护计划的预测性管理奠定了坚实基础。
基于状态的维护(CBM)和高级监控服务，利用设备数据生成健康评分和警报，帮助现场人员评估资产状况，并按需安排维护，有效提升了传统的固定间隔维护模式。先进的监控和数据中心服务，能够显著提高运营效率，降低停机风险，并优化风险管理。
传统维护与基于状态维护服务模式的对比：维护模式的演变表明，通过融合落后、传统和领先的实践经验，企业能够构建更优化的维护模型，最大限度地提升资产运行时间、效率和使用寿命。
基于状态维护功能详解
基于状态的维护和高级监控服务，助力数据中心优化维护活动，提升资产可用性。其核心在于实时监控、数据采集和预警机制。
（1）实时连接与数据采集
数据中心运营商可通过安全的网关或通信卡实现全天候连接，将资产健康数据传输至基于云的平台。定期采集详细数据，确保监控精度和分析效果。
（2）数据集中与处理
基于云的监控平台采集数据后，系统会将其集中至私有、安全的全球数据湖中。采用提取、加载、转换(ELT)流程整理和转换数据，用于高级分析。人工智能和机器学习工具处理相关信息，并通过以下方式生成输出：
基于主题专家(SME)和设备制造商提供的明确问题陈述，指导分析过程利用设备运行行为和工况反馈，持续改进算法对具有相同设计、安装和配置的设备进行基准测试，识别潜在异常
（3）警报生成与响应
专有的OEM算法生成健康评分、剩余使用寿命、异常检测和质量评估等分析结果，突出潜在的性能下降。每个警报都针对特定组件和技术量身定制，考虑了独特的工况和退化模式。异常检测后，将向网络运营中心发出警报，由操作员管理并指导相应的服务响应：
趋势分析纳入下次计划维护立即干预
（4）运营实施
基于状态的维护和高级监控服务，为作业人员提供系统内资产状态和运行行为的更多信息，包括环境因素、控制和使用情况对服务需求的影响。
该服务能够预测潜在的停机风险，延长资产寿命，并帮助企业将维护重点放在高影响项目上，而非那些不会立即影响资产可靠性和寿命的任务。这些项目包括：生命周期部件更换、优化预防性维护计划、管理部件库存和优化控制逻辑。最终，服务访问的有效性将通过资产健康状况分析得到验证。
基于人工智能的数据中心高级报告
基于状态的维护和高级监控服务包含客户门户，提供高效的设备运行状况报告。详细的仪表盘显示站点运行状况评分、关键事件和退化模式。
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客户门户的典型视图包括：
运行状况评分：对数据中心整体当前状态的概述，包括组件、设备和站点状况健康得分趋势线：健康得分变化趋势的图形表示各站点运行状况评分：按站点划分运行状况评分，突出健康状况和潜在问题按站点趋势线划分的平均健康分数：按站点划分健康得分变化趋势的图形表示各站点关键事件数量：显示关键事件频繁发生的站点紧急警报：需要立即关注的警报列表按描述列出的关键告警数量：常见关键事件类型（例如，库存部件），用于更好的准备和预防
数据中心基于状态维护中的人工智能/机器学习应用
客户可以查看由专有OEM算法处理的健康评分和早期预警。同时，这些服务利用这些信息实现主动维护，帮助数据中心提升性能。
（1）降低设备停机风险
数据中心设备停机将造成经济损失，并降低客户满意度。基于状态的维护和高级监控服务通过主动维护计划降低这些风险。利用AI/ML进行高级资产监控，可以评估健康状况评分，并在故障发生前识别问题，从而主动计划维修和更换，最大限度地延长资产寿命。
（2）提高运行效率
通过关注关键事件资产，最大化维护访问的效益。这种有针对性的方法使工程师能够监测退化和异常模式，估计使用寿命，规划维护，并更有效地延长资产寿命，减少不必要的处理。
（3）简化生命周期管理
该服务计算设备的剩余使用寿命及其生命周期部件更换需求，帮助数据中心更有效地规划更换和维修。运营商可以利用分析见解提高服务部件的可用性，最大限度地降低供应链中断的风险，从而减少资产维修的平均时间。
（4）加强资产管理
通过提供运行状况评分和全面的数据分析，对设备性能进行基准测试。这种系统化的性能监控方法可以帮助客户在负载管理和温度调节方面做出更明智的决策，从而提高准备度和效率。
（5）提高能源效率
持续监控可以帮助数据中心运营商识别和纠正低效率和能耗趋势，并采取纠正措施优化设备性能。从系统中获得的有价值的见解可用于：
最大化气流调整温度设定点在特定热点地区实施有针对性的节能措施更换磨损部件重新校准设备以达到最高效率优化设备维护，提高效率和可靠性
数据中心维护的未来——更智能、更高效、更可靠。通过基于状态的维护和高级监控服务，数据中心可以预测风险并对资产进行基准测试，从而改进风险管理并增强可用性。
高级人工智能模型可以从多个资产中收集数据，并提供跨单位和系统的复合生命周期得分。这些报告使数据中心利益相关者能够做出更主动、更明智的决策，从而实现前所未有的运营效率和弹性水平。
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