微软公司致力于2018年实现数据中心采用50%的可再生能源

简介:

日前,微软公司宣布其分布世界各地的数据中心计划在2018年使用50%的可再生能源。

该公司还计划在21世纪20年代初,其数据中心使用可再生能源的比率提高到60%。

微软公司首席环境与城市战略专家罗布·伯纳德日前在VERGE16会议上宣布了这一消息。

在会议的主题演讲中,伯纳德重申了微软公司在今年早些时候宣布的提高其使用清洁能源比率的承诺。

在微软公司公布这个最新消息的同一天,苹果公司发布了一个全球倡议,呼吁全球有影响力的企业致力于百分之百采用可再生能源。到目前为止,77家公司已经成为了RE100组织的会员,其中包括微软公司。

从2014年开始,微软公司全球业务的一部分采用了100%的可再生能源,其中包括制造,许可证,以及物流等部门。

伯纳德在微软公司的绿色博客中指出,该公司开始使用云计算的力量,通过公共交通减少燃料消耗,使用清洁的太阳能电力,改善气候变化,提高食品的安全性、理解和预测海洋变化,“我们必须确保我们正在建设一个负责任的云。“

“人们需要大量的能源来驱动这一数据驱动的革命。领先的云计算公司有责任解决这个能源使用问题。”伯纳德写道。“这就是为什么微软宣布了一个新的具有原则的方法来帮助推动清洁能源未来的原因。”

微软一直致力于提高透明度,其中包括报告其在各地区的能源消耗和混合来源,同时继续报告其能源消耗总量以及其碳减排计划的影响。

“我们也致力于改善我们的能源结构,我们直接通过提高收购可再生能源电力的百分比,制定了利用风能,太阳能和水电能的目标。”伯纳德说,“目前,我们达到44%,今年早些时候在弗吉尼亚州签署了一项协议,购买了20兆瓦的太阳能。”

微软公司已经采用多年的可再生能源。例如,在2013年,该公司在怀俄明州的一个垃圾填埋场附近建设了一个数据中心,并部署了一个可以采用垃圾填埋场产生的甲烷气体的发电设施。

该公司还支持旨在加速可再生能源在电网的可用性和可承受性的电力政策。美国有十二个州正在实施这个具有挑战性的计划。而微软、亚马逊、苹果和谷歌等行业巨头都表示支持美国白宫的清洁能源计划。

该计划是美国和其他19个国家,以及28个领先的技术创新企业需要实现的承诺,并投入开发资金和其他资源,旨在促进清洁能源的研究和应用。

随着公共资金和高知名度的投资者的加入,突破能源联盟也计划为零排放能源技术的发展提供资金。这个联盟成员其中包括微软联合创始人、慈善家比尔·盖茨,Salesforce的创始人兼首席执行官马克·贝尼奥夫,亚马逊公司创始人和首席执行官杰夫·贝佐斯,维珍集团创始人理查德·布兰森和LinkedIn公司创始人雷德·霍夫曼等。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
利用机器学习优化数据中心的能源效率
【2月更文挑战第27天】 在数据中心管理和运营中,能源效率已成为关键性能指标之一。随着人工智能技术的进步,特别是机器学习(ML)算法的发展,出现了新的机会来优化数据中心的能源消耗。本文探讨了如何通过应用机器学习模型对数据中心的能源使用进行实时监控和预测,进而实施节能策略。文中详细分析了不同类型的机器学习算法,并提出了一套基于预测分析的动态能源管理框架。通过仿真实验验证了所提出方法的有效性,结果表明,与传统管理手段相比,该框架能够显著提高数据中心的能源效率,降低运营成本。
95 3
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 物联网
【专栏】机器学习如何通过预测性维护、负载预测、动态冷却管理和能源效率优化提升数据中心能效
【4月更文挑战第27天】随着信息技术发展,数据中心能耗问题日益突出,占全球电力消耗一定比例。为提高能效,业界探索利用机器学习进行优化。本文讨论了机器学习如何通过预测性维护、负载预测、动态冷却管理和能源效率优化提升数据中心能效。然而,数据质量、模型解释性和规模化扩展是当前挑战。未来,随着技术进步和物联网发展,数据中心能效管理将更智能自动化,机器学习将在实现绿色高效发展中发挥关键作用。
104 5
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
利用机器学习优化数据中心的能源效率
【8月更文挑战第30天】 在信息技术不断进步的今天,数据中心作为支撑云计算、大数据分析和人工智能等技术的核心基础设施,其能源效率已成为衡量运营成本和环境可持续性的关键指标。本文旨在探讨如何通过机器学习技术对数据中心进行能源效率优化。首先,文中介绍了数据中心能耗的主要组成部分及其影响因素。其次,详细阐述了机器学习模型在预测和管理数据中心能源消耗方面的应用,并通过案例分析展示了机器学习算法在实际环境中的效果。最后,文章讨论了机器学习优化策略实施的潜在挑战与未来发展方向。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 大数据
利用机器学习优化数据中心的能源效率
【5月更文挑战第5天】 在本文中,我们探索了如何通过应用机器学习技术来改善数据中心的能源效率。传统的数据中心能源管理依赖于静态阈值和规则,这限制了它们在动态环境中优化能效的能力。我们提出了一个基于机器学习的框架,该框架能够实时分析数据中心的能耗模式,并自动调整资源分配以降低功耗。我们的方法结合了历史数据学习和实时预测模型,以实现更精细化的能源管理策略。实验结果表明,我们的机器学习模型相比传统方法在能源节约方面取得了显著的提升。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据处理
利用机器学习优化数据中心的能源效率
【5月更文挑战第20天】 在数据中心管理和运营中,能源效率的优化是降低运营成本和减少环境影响的关键因素。随着人工智能技术的进步,特别是机器学习(ML)的发展,出现了新的机会来提高数据中心的能效。本文将探讨如何通过应用机器学习算法对数据中心的能源消耗进行建模、预测和实时管理,以实现更高的能源节省。我们将分析不同ML模型在处理大规模数据集时的性能,并讨论实施过程中的挑战与潜在解决方案。
51 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
利用机器学习优化数据中心的能源效率
【2月更文挑战第27天】 在数据中心管理和运营的众多挑战中,能源效率优化是一项持续的关键课题。随着人工智能技术的不断进步,特别是机器学习(ML)方法的应用,为精确预测和动态调整数据中心的能源消耗提供了新的可能性。本文将探讨如何通过机器学习模型来分析历史能耗数据,实现对冷却系统、服务器利用率和其他关键因素的智能调控,从而达到降低整体能耗的目的。我们还将讨论这些技术实施过程中可能遇到的挑战以及潜在的解决方案。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
利用机器学习优化数据中心的能源效率
【2月更文挑战第19天】 在本文中,我们将探讨如何通过应用机器学习技术来优化数据中心的能源效率。随着云计算和大数据的迅猛发展,数据中心作为其基础设施的核心,其能源消耗问题日益凸显。传统的能源管理方法已难以应对持续增长的能耗挑战。因此,我们提出了一种基于机器学习的方法,能够实时监控并调整数据中心的运行状态,以达到节能减排的目的。该方法包括数据收集、特征工程、模型训练及部署等步骤,并在真实环境中进行了测试验证。实验结果表明,采用机器学习优化策略后,数据中心的PUE(Power Usage Effectiveness)得到显著改善,能源利用效率提升。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
利用机器学习优化数据中心的能源效率
【2月更文挑战第16天】 在本文中,我们探讨了如何应用机器学习技术来优化数据中心的能源效率。数据中心作为现代信息技术的基础设施,其能源消耗一直是业界关注的焦点。通过机器学习算法,我们可以实现智能调度和资源管理,从而减少能源浪费,提升整体运行效率。文中首先介绍了数据中心能耗的主要来源,随后详细阐述了机器学习在此领域的应用方法,包括预测模型建立、智能控制系统设计以及自适应算法的开发。最后,文章通过案例分析展示了机器学习在提升数据中心能源效率方面的实际成效,并讨论了未来可能的发展方向。
|
人工智能 运维 监控
数据中心能源未来之路:一切过往,皆为序章
数据中心能源未来之路:一切过往,皆为序章
下一篇
无影云桌面