一、引言
随着云计算和大数据技术的迅猛发展，数据中心作为其基础设施的核心，其规模和数量急剧增加。然而，数据中心的高能耗问题也愈加凸显，成为业界亟需解决的问题之一。传统的能效优化方法多依赖于经验和规则设置，难以应对复杂多变的操作环境。机器学习作为人工智能领域的一个重要分支，因其出色的数据分析能力和自学习特性，被视为解决这一问题的有效工具。
二、数据中心能耗分析
数据中心的能耗主要来自服务器运算、冷却系统、电源和照明等部分。其中，服务器运算的能耗直接关联到IT设备的运行状态和负载情况；而冷却系统的能耗则受到环境温度、湿度以及空气流通效率的影响。这些因素相互之间存在着复杂的关联性，使得能效优化成为一个多变量、动态变化的决策问题。
三、机器学习在数据中心能效管理中的应用
机器学习可以通过对历史数据的学习，发现能耗与各种因素之间的复杂关系，进而预测未来的能耗趋势，并为实时调整操作策略提供依据。例如，回归分析可用于建立能耗模型；聚类分析可帮助识别不同工作负载下
