机房选址与布局

在选址方面，数据中心有着严格的标准，要考虑自然地理条件、配套设施、周边环境、成本因素、政策环境等各个因素。具体来说要有稳定可靠的电力供给，通信应快速畅通，交通应便捷，应避开强电磁场干扰。

在布局上，充分考虑设备的散热需求，合理规划空调和通风系统，确保机房内温度、湿度等环境参数符合设备运行要求。

电力配套

电力供应属于数据中心项目成功与否的核心要素之一。数据中心机房的供电系统应包括双路供电，大型数据中心周边还需新建变电站。此外，还需配备UPS供配电系统（不间断电源），以确保在市电故障时，机房设备能够持续运行。此外，还应设置应急发电设备如柴油发电机组，以应对长时间停电的情况。

暖通制冷

目前我国数据中心制冷系统主要分为：水冷、风冷、间接蒸发与液冷形式。因此需要根据具体情况来确定用哪种制冷系统。

消防与安全

在消防选型上需配置火灾自动报警系统和灭火系统，如气体灭火、自动喷水灭火、高压细水雾灭火，此外还需要定期进行消防演练。

在机房安全防护方面应配备门禁系统，以方便对进出人员进行严格管理，同时要配备监控摄像头和报警系统，以提升机房的安全性。

网络建设

数据中心网络建设过程中需要接入运营商的国家骨干网，且机房的网络布线应遵循标准化、模块化的原则，以便于后期的维护和扩展。同时，还应考虑布线的冗余性，以提高网络的可靠性。基础网络的设计应遵循高可用性、高性能、可扩展、安全性原则。

智能化巡检

智能巡检由线上巡检和机器人巡检组成。平台通过数字孪生技术1:1复刻数据中心基础设施的运行状态，运维人员可直观进行线上巡检。平台通过智能巡检路线、巡检计划、巡检标准，实现巡检任务的全流程管控，确保维护作业执行质量。通过收集设备运行的历史数据，能够发现潜在问题，提升运维人员的响应度。机器人巡检辅助线上巡检，能大大减少人工巡检的频次和强度，提高巡检的准确性。

机器人巡检

线上APP巡检页面

资源全生命周期管理

安美平台能实现对数据中心的基础设施进行全生命周期资源管理。通过对资产进行统一管理、合理配置，有效避免资产调拨、资产盘点、监督体系等方面存在的问题，掌握资产的采购、使用、维护、报废等全生命周期的过程，沉淀在设备上的信息形成知识通过AI辅助，让设备拥有思维，提供预测分析和决策指引。资源可视化管理实现数据中心空间、电力、制冷、承重多维度容量精细化监测，能够合理分配和利用资源，减少资源浪费。

资产管理

告警预警

平台统一监测设备的各种事件和异常情况，实时可视化告警并精准定位告警区域和等级，告警可视化云图能直观可见数据中心的告警情况。大大缩短了故障排查及恢复时间，帮助运维人员能够快速响应。

平台通过数据分析和AI算法模型，能预测设备故障并提前发出预警信号，使得运维人员在故障发生之前采取措施防止故障扩大。

安美平台的AI数字助理能帮助运维人员直接进行告警统计并通过钉钉、微信、飞书等多渠道自动派单给运维人员，减少流程繁复问题，大大提升运维效率。

AI数字员工告警全流程自动化

集中监控

平台的监控模块能够实时监测数据中心的各种资源和设备，并将基础设施以3D模型直观呈现在用户面前，一旦发现异常情况，系统会自动发出警报并通知管理人员，从而帮助管理人员及时采取措施，防止故障扩大。

安美平台页面

能耗管理

平台能实时监测记录数据中心内的各种能耗使用情况，如IT设备、空调、照明等各类能耗数据，并通过数字孪生，一张图就能查看机房、楼层乃至园区的能耗走向和趋势分析，并通过横向纵向对比，为管理者提供决策依据。

暖通数字孪生线路图

通过设定能耗阈值，一旦能耗超出，就会立即发出告警并通知运维人员排查能耗异常情况，精细管理能耗用量。

能耗阈值设置

作业计划管理

人员作业数字化管理，能够有效提升运维效率，保障人员作业有计划、可追溯，实现任务自动化，辅助决策等目标。因此平台通过自定义配置作业维护模版、创建维护计划，以规划、表格化和监督调控操作过程等方式来督促监督人员有序作业，从而达到预定目标。

作业计划APP执行

知识管理

AI数字员工利用大型语言模型技术，有效地将设备资产中积累的数据转化为企业的专属知识库。此外，它还能够将存储在电脑中的大量文档资料、资深工程师的宝贵经验以及行业内的专业知识，通过数据清洗和整合，转化为实用的行业（Know-How）。这些专属知识库为运维工作提供了直接的支持，并参与到运维过程中。运维人员仅需通过自然语言与AI数字员工进行交互，即可迅速获取所需的信息和解答。

AI数字员工构建平台在数据中心领域应用实例

基于安美平台的AI数字员工安小美