一、战略与需求双驱动
在国家政策导向、地方产业基础等因素的指引下，全国各地都在围绕地方定位制定数据中心详细规划，并在税收优惠、用地审批、电费补贴和人才落户等方面出台了明确的落地政策，以吸引数据中心经营者和投资者。
近年来，我国数字经济展现出强大的活力和韧性，在保障人民生活、带动经济复苏等方面发挥了稳定的作用。远程办公、在线教育、直播、游戏等大量新业态、新模式快速涌现，为数据中心发展带来新需求、新空间。在启动新数据中心建设时，企业不仅要进行战略规划和建设运营，也要在需求等方面合理把控。
二、技术与业务相融合
数据中心无论是在基础设施方面还是在业务架构方面，都有着相对标准化、结构化的体系，随着科技的进步和行业技术的发展，各个体系内各个专业的技术都在不断地更新换代，这些技术没有最好，只有更适合，所以需要组织结合自身运营情况进行对比选择。
图：数据中心整体架构
数据中心基础设施系统和IT业务系统在可靠性方面存在一定的叠加，IT业务架构在设计时可以与数据中心技术更加融合，在确保可靠性的同时，通过优化架构实现建设和运营成本的降低。
三、低碳与节能同步推进
随着数据中心的高速发展，行业对能源的需求也在不断飙升，数据中心向着更加绿色低碳的方向发展已经成为社会共识。工业和信息化部也陆续发布了《国家绿色数据中心试点工作方案》（工信部联节〔2015〕82 号）、《国家绿色数据中心试点监测手册》（工信厅节〔2016〕99 号），并联合国家机关事务管理局、国家能源局发布了《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》（工信部联节〔2019〕24 号），对绿色数据中心建设提出了明确的要求。相比传统的数据中心，绿色数据中心在安全、节能、环保方面有更严格的控制措施，同时，数据中心用电能耗的大幅度降低也更符合数据中心运营的经济性要求。
根据国家“二氧化碳排放力争于2030 年前达到峰值，努力争取2060 年前实现碳中和”的工作任务，数据中心作为占社会总用电量的比例持续增长的行业，更应该优化能耗结构，淘汰落后技术，减少碳排放。
现阶段，各数据中心常规运维节能主要围绕优化温场分布、优化气流和水流组织、提高各单体设备运行效率和提升联动系统效率展开。电能使用效率从1.8降到1.7容易，但从1.25降到1.24可能会很难，即使能够实现，电能使用效率每降低0.01所付出的成本也会变得越来越高。
数据中心节能更多的是围绕基础设施建设和运维开展的，而对占比达到80%的基础设施之外的能耗关注得过少，所以我们不但要关注电能使用指标，还要关注IT系统的能耗指标，推动建立IT设备能耗评价体系，鼓励低能耗、高算力的IT设备进场，关注数据中心能耗到算力的整体转换能力，提升整个数据中心的运行效率，向着基础设施、IT设备和应用系统全面可持续发展的方向前进。
四、数字化与智能化全面落地
大数据、AI、云计算等技术已日渐成熟并飞速发展，传统的数据中心规划、建设和运维技术、解决方案已经不能完全满足业务需求，全面的数字化和智能化将成为可能。
随着数字业务的激增，数据中心不仅规模越来越大，架构也越来越复杂，导致其建设、部署、运维和管理费时费力。传统数据中心建设模式落后，建设周期长，不仅能耗高，运维难，而且可靠性低，已经不能满足数字化、智能化业务发展对数据中心灵活、快捷、高效、低碳的要求，数据中心自身也要向着数字化、智能化全面转变。
随着数字化转型的不断加速和“新基建”项目的不断推进，数据中心的需求日渐凸显。作为“新基建”项目的重要组成部分，数据中心的转型升级不断向前迈进，AI、深度学习与数据中心有机结合，以AI 为代表的智能化技术成为数据中心转型升级的高效选择。
AI与数据中心的结合，能够实现数据中心效率的革命性提升，并更好地优化制冷系统，进而可以帮助数据中心降低耗电量，极大地降低数据中心的运维成本，提升竞争力，推动传统数据中心向数字化、智能化数据中心的转型升级。
数字孪生技术可应用于数据中心设计、建设和运维全生命周期。设计阶段通过3D可视、虚拟现实、辅助设计方案分析、仿真设计方案评估、AI 智能设计等能力，支持对数据中心设计方案的合理性、可行性、技术经济性进行评估，以及实现智能设计。运维阶段通过3D 可视、系统拓扑可视、虚拟现实、大数据分析、仿真、AI 等能力实现气流组织优化、能耗分析、变更评估、模拟演练、人员培训、故障检测及预测、安全评估、健康评估、故障定位、寿命预测、智能巡检、运行优化等。数据中心数字孪生系统可以有效地减少系统故障、降低系统能耗及试错成本。
数据中心在智能化方面，除了具备自动化和可视化的能力外，还能全部或部分具备能感知、会描述、可预测、会学习、会诊断、可决策的能力。数据中心运维智能化水平逐步提高，将实现无人运维，减少人因故障，提高设备系统的整体可用性，同时可以节省人力资源，减少资源消耗，及时响应环境变化，促进数据中心绿色发展。
