随着云计算和大数据技术的飞速发展，数据中心的规模不断扩大，其能源消耗问题也日益突出。数据中心的能效不仅关系到运营成本，还直接影响到环境保护和可持续发展。因此，开发高效的节能技术成为了行业的重要课题。
在传统的数据中心管理中，节能措施通常包括精确控制冷却系统、优化服务器布局、采用高效的电源供应设备等。这些方法虽然在一定程度上降低了能耗，但仍存在局限性。例如，它们往往基于预设的规则或者简单的启发式算法，难以适应数据中心内部复杂多变的工作负载和外部环境的变化。
为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习的数据中心能效优化方法。该方法的核心在于使用机器学习模型来预测数据中心的负载变化，并据此动态调整资源分配，以达到节能的目的。具体来说，我们采用了以下步骤：
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