柯睿數據可視化系統不僅使數據展示變得美觀，更重要的是挖掘和分析了數據背后的價值和意義，為使用數據可視化系統的企業(yè)提供了有效的指導和參考，以及多種實用功能。從廣義上理解，大數據中心為5G、物聯網、AI和

柯睿數據可視化系統不僅使數據展示變得美觀，更重要的是挖掘和分析了數據背后的價值和意義，為使用數據可視化系統的企業(yè)提供了有效的指導和參考，以及多種實用功能。從廣義上理解，大數據中心為5G、物聯網、AI和各種垂直行業(yè)提供了強大的基礎設施保障。它可以被稱為 "新的基礎設施和。它之所以被稱為 "大 "意味著體量大，數量多，實現形式多樣化，主要是大型云數據中心和大量分布式邊緣數據中心。云計算和大數據引發(fā)了數據中心集約化趨勢，數據中心總數減少，單個數據中心規(guī)模增加。這種大規(guī)模的數據中心需要在TCO和部署時間上有所改變。在這種應用場景下，需要數據中心設計標準化、預制化、功率密度更高、運行能耗更低、與土建工程脫鉤、選址從一線城市到一線城市周邊二三線城市、遠程運維管理更加智能化。這些特點要求數據中心技術適應，這催生了數據中心的升級。因此，與傳統數據中心相比，新的基礎設施對大數據中心提出了更高的要求。首先，ICT密度進一步推動機電保障的高密度演進，包括電源、電池、空調設備的高密度，以節(jié)約土地，做好ICT保障；其次，PUE的嚴格要求督促方案和產品節(jié)能，超低PUE要求空調、配電、控制技術一體化；第三，快速施工的要求更徹底地促進了預制化和模塊化程度，新基礎設施數據中心建設現場短工期和環(huán)保的要求加速了預制化和模塊化的進程；終于，機房的智能化管理進入了實用階段。 "人工智能 "新的基礎設施和 "大數據中心 "相輔相成。人工智能可以通過自動化和機器學習(ML)來管理、改造和改善數據中心基礎設施。