一、引言
随着信息技术的迅猛发展，大型服务器在各行各业的应用越来越广泛。
从云计算、大数据处理到人工智能等领域，大型服务器都扮演着至关重要的角色。
对于企业和个人而言，了解大型服务器的价格走势，有助于更好地进行IT投资规划，实现成本优化。
本文将围绕大型服务器的价格走势展开分析，带您了解这一领域的最新趋势。
二、大型服务器市场概述
大型服务器市场是一个庞大的产业链，涵盖了硬件、软件、服务等多个领域。
随着企业对数据中心的需求不断增长，大型服务器市场呈现出蓬勃的发展态势。
大型服务器的主要供应商包括国内外知名的IT企业，如华为、戴尔、惠普、联想等。
随着云计算、大数据等技术的普及，大型服务器市场的增长潜力巨大。
三、大型服务器价格走势分析
1. 总体价格趋势
近年来，随着技术的不断进步和市场竞争的加剧，大型服务器的价格呈现出逐步下降的趋势。
尤其在云计算和大数据的推动下，高性能、大规模的大型服务器需求增加，供应商为了抢占市场份额，不断推出性价比更高的产品。
2. 细分市场分析
（1）高端市场：高端大型服务器通常具备高性能、高可靠性、高扩展性等特点，价格相对较高。
但随着技术进步和竞争加剧，高端市场的价格也在不断下降。
（2）中端市场：中端大型服务器是市场上的主流产品，价格相对亲民，满足了一般企业和个人的需求。
随着市场的不断扩大，中端服务器的性价比越来越高。
（3）低端市场：低端大型服务器通常性能较低，但价格相对较低，适合对性能要求不高的应用场景。
在市场竞争的推动下，低端服务器的价格也在不断下降。
四、影响大型服务器价格的因素
1. 技术进步：随着技术的不断进步，大型服务器的性能不断提高，成本逐渐降低，导致价格不断下降。
2. 市场需求：市场需求是影响大型服务器价格的重要因素。
当市场需求增加时，供应商为了抢占市场份额，可能会降低价格以吸引消费者。
3. 品牌与竞争：不同品牌的大型服务器价格差异较大。
知名品牌在技术研发、品质控制等方面投入较多，产品价格相对较高。
而新兴品牌为了抢占市场份额，可能会推出性价比更高的产品。
4. 全球经济形势：全球经济形势对大型服务器价格产生影响。
经济繁荣时期，企业IT投资增加，大型服务器需求旺盛，价格可能上涨；而在经济衰退时期，企业缩减IT预算，大型服务器需求减少，价格可能下降。
五、未来发展趋势
1. 市场竞争加剧：随着市场的不断发展，大型服务器市场的竞争将越来越激烈。
为了抢占市场份额，供应商可能会推出性价比更高的产品，导致价格进一步下降。
2. 技术创新：技术创新是驱动大型服务器市场发展的关键因素。
未来，随着云计算、大数据、人工智能等技术的不断发展，大型服务器的性能将进一步提高，成本将进一步降低。
3. 服务与支持：随着市场竞争的加剧，供应商将更加注重服务与支持。
良好的售后服务和支持将成为消费者选择产品的重要因素，从而对产品价格产生影响。
六、结论
总体来看，大型服务器的价格呈现出逐步下降的趋势。
未来，随着技术的不断进步和市场竞争的加剧，大型服务器的性价比将进一步提高。
企业和个人在规划IT投资时，应关注市场动态，合理选择适合自己的大型服务器产品。
大数据时代:五大商业分析技术趋势
大数据时代:五大商业分析技术趋势
目前，趋势中心对如何应对分析挑战的关注力度并不亚于他们考虑在新商业视角中如何充分利用机遇的力度。
例如，随着越来越多的公司开始不得不面对海量数据以及 考虑如何利用这些数据，管理与分析大型不同数据集的技术开始出现。
提前分析成本与性能趋势意味着公司能够提出比以前更为复杂的问题，提供更为有用的信息以 帮助他们运营业务。
在采访中，首席信息官们总结出了5大影响他们进行分析的IT趋势。
它们分别为：大数据的增长、快速处理技术、IT商品的成本下降、移动设备的普及和社交媒体的增长。
1.大数据
大数据指非常庞大的数据集，尤其是那些没有被整齐的组织起来无法适应传统数据仓库的数据集。
网络蜘蛛数据、社交媒体反馈和服务器日志，以及来自供应链、行业、周边环境与监视传感器的数据都使得公司的数据变得比以往越来越复杂。
尽管并不是每个公司都需要处理大型、非结构型数据集的技术。
VeriskAnalytics公司首席信息官PerryRotella认为所有的首席信息 官都应当关注大数据分析工具。
Verisk帮助金融公司评估风险，与保险公司共同防范保险诈骗，其在2010年的营收超过了10亿美元。
Rotella认为，技术领导者对此应当采取的态度是，数据越多越好，欢迎数据的大幅增长。
Rotella的工作是预先寻找事物间的联系与模型。
HMS公司首席信息官CynthiaNustad认为，大数据呈现为一种“爆炸性”增长趋势。
HMS公司的业务包括帮助控制联邦医疗保险 （Medicare）和医疗补助（Medicaid）项目成本和私有云服务。
其客户包括40多个州的健康与人类服务项目和130多个医疗补助管理计划。
HMS通过阻止错误支付在2010年帮助其客户挽回了18亿美元的损失，节约了数十亿美元。
Nustad称：“我们正在收集并追踪大量素材，包括结构性与 非结构性数据，因为你并不是总是知道你将在其中寻找什么东西。
”
大数据技术中谈论最多的一项技术是Hadoop。
该技术为开源分布式数据处理平台，最初是为编辑网络搜索索引等任务开发的。
Hadoop为多个“非关系型（NoSQL）”技术（其包括CouchDB和MongoDB）中的一种，其通过特殊的方式组织网络级数据。
Hadoop可将数据的子集合分配给成百上千台服务器的处理，每台服务器汇报的结果都将被一个主作业调度程序整理，因此其具有处理拍字节级数据的能力。
Hadoop既能够用于分析前的数据准备，也能够作为一种分析工具。
没有数千台空闲服务器的公司可以从亚马逊等云厂商那里购买Hadoop实例的按需访 问。
Nustad称，尽管并不是为了其大型的联邦医疗保险和医疗补助索赔数据库，但是HMS正在探索NoSQL技术的使用。
其包括了结构性数据，并且能够被 传统的数据仓库技术所处理。
她称，在回答什么样的关系型技术是经实践证明最好用的解决方案时，从传统关系型数据库管理出发是并不明智。
不过，Nustad 认为Hadoop正在防止欺诈与浪费分析上发挥着重要作用，并且具备分析以各种格式上报的病人看病记录的潜力。
在采访中，那些体验过Hadoop的受访首席信息官们，包括Rotella和Shopzilla公司首席信息官JodyMulkey在内都在将数据服务作为公司一项业务的公司中任职。
Mulkey称：“我们正在使用Hadoop做那些以往使用数据仓库做的事情。
更重要的是，我们获得了以前从未用过的切实有用的分析技术。
”例如，作为 一家比较购买网站，Shopzilla每天会积累数太字节的数据。
他称：“以前，我们必须要对数据进行采样并对数据进行归类。
在处理海量数据时，这一工作 量非常繁重。
”自从采用了Hadoop，Shopzilla能够分析原始数据，跳过许多中间环节。
GoodSamaritan医院是一家位于印第安纳州西南的社区医院，其处于另一种类型。
该医院的首席信息官ChuckChristian称：“我们并 没有我认为是大数据的东西。
”尽管如此，管理规定要求促使其存储整如庞大的电子医疗记录等全新的数据类型。
他称，这无疑要求他们要能够从数据中收集医疗保 健品质信息。
不过，这可能将在地区或国家医疗保健协会中实现，而不是在他们这种单个医院中实现。
因此，Christian未必会对这种新技术进行投资。
IslandOneResorts公司首席信息官JohnTernent称，其所面临的分析挑战取决于大数据中的“大”还是“数据”。
不过，目前他正在 谨慎地考虑在云上使用Hadoop实例，以作为一种经济的方式分析复杂的抵押贷款组合。
目前公司正在管理着佛罗里达州内的8处分时度假村。
他称：“这种解 决方案有可能解决我们目前正遇到的实际问题。
”
2.商业分析速度加快
肯塔基大学首席信息官VinceKellen认为，大数据技术只是快速分析这一大趋势中的一个元素。
他称：“我们期待的是一种更为先进的海量数据分析方法。
”与更为快速地分析数据相比，数据的大小并不重要，“因为你想让这一过程快速完成”。
由于目前的计算能够在内存中处理更多的数据，因此与在硬盘中搜索数据相比，其计算出结果的速度要更快。
即使你仅处理数G数据，但情况依然与此。
尽管经过数十年的发展，通过缓存频繁访问的数据，数据库性能提升了许多。
在加载整个大型数据集至服务器或服务器集群的内存时，这一技术变得更加实用，此时硬盘只是作为备份。
由于从旋转的磁盘中检索数据是一个机械过程，因此与在内存中处理数据相比，其速度要慢许多。
Rotella称，他现在几秒中进行的分析在五年前需要花上一个晚上。
Rotella的公司主要是对大型数据集进行前瞻性分析，这经常涉及查询、寻找模 型、下次查询前的调整。
在分析速度方面，查询完成时间非常重要。
他称：“以前，运行时间比建模时间要长，但是现在建模时间要比运行时间长。
”
列式数据库服务器改变了关系型数据库的传统行与列结构，解决了另一些性能需求。
查询仅访问有用的列，而不是读取整个记录和选取可选列，这极大地提高了组织或测量关键列的应用的性能。
Ternent警告称，列式数据库的性能优势需要配合正确的应用和查询设计。
他称：“为了进行区别，你必须以适当的方式问它适当的问题。
”此此同时，他 还指出，列式数据库实际上仅对处理超过500G字节数据的应用有意义。
他称：“在让列式数据库发挥作用之前，你必须收集一规模的数据，因为它依赖一定水平 的重复提升效率。
”
保险与金融服务巨头JohnHancock公司的首席信息官AllanHackney称，为了提高分析性能，硬件也需要进行提升，如增加GPU芯片，其 与游戏系统中用到的图形处理器相同。
他称：“可视化需用到的计算方法与统计分析中用到的计算方法非常相似。
与普通的PC和服务器处理器相比，图形处理器的 计算速度要快数百倍。
我们的分析人员非常喜欢这一设备。
”
3.技术成本下降
随着计算能力的增长，分析技术开始从内存与存储价格的下降中获益。
同时，随着开源软件逐渐成为商业产品的备选产品，竞争压力也导致商业产品价格进一步下降。
Ternent为开源软件的支持者。
在加入IslandOne公司之前，Ternent为开源商业智能公司Pentaho的工程副总裁。
他称：“对于我来说，开源决定着涉足领域。
因为像IslandOne这样的中等规模公司能够用开源应用R替代SAS进行统计分析。
”
以前开源工具仅拥有基本的报告功能，但是现在它们能够提供最为先进的预测分析。
他称：“目前开源参与者能够横跨整个连续统一体，这意味着任何人都能够使用它们。
”
HMS公司的Nustad认为，计算成本的变化正在改变着一些基础性架构的选择。
例如，创建数据仓库的一个传统因素是让数据一起进入拥有强大计算能力的 服务器中以处理它们。
当计算能力不足时，从操作系统中分离分析工作负载可以避免日常工作负载的性能出现下降。
Nustad称，目前这已经不再是一个合适的 选择了。
她称：“随着硬件与存储越来越便宜，你能够让这些操作系统处理一个商业智能层。
”通过重定数据格式和将数据装载至仓库中，直接建立在操作应用上的分析能够更为迅速地提供答案。
Hackney观察认为，尽管性价比趋势有利于管理成本，但是这些潜在的节约优势将被日益增长的能力需求所抵消。
尽管JohnHancock每台设备的存储成本在今年下降了2至3%，但是消耗却增长了20%。
4.移动设备的普及
与所有的应用一样，商业智能正日益移动化。
对于Nustad来说，移动商业智能具有优先权，因为每个人都希望Nustad能够随时随地亲自访问关于她的 公司是否达到了服务级协议的报告。
她还希望为公司的客户提供数据的移动访问，帮助客户监控和管理医疗保健开销。
她称：“这是一个客户非常喜欢的功能。
在五 年前，客户不需要这一功能，但是现在他们需要这一功能了。
”
对于首席信息官来说，要迎合这一趋势更多的是为智能手机、平板电脑和触摸屏设备创建适用的用户界面，而不是更为复杂的分析能力。
或许是出于这方面的原因，Kellen认为这相对容易。
他称：“对于我来说，这只是小事情。
”
Rotella并不认为这很简单。
他称：“移动计算影响着每一个人。
许多人开始使用iPad工作，同时其它的移动设备正在呈现爆炸式增长。
这一趋势正在 加速并改变我们与公司内部计算资源交互的方式。
”例如，Verisk已经开发了能够让理赔人在现场快速进行分析的产品，因此他们能够进行重置成本评估。
他 称：“这种方式对我们的分析产生了影响，同时也让每一个需要它的人随手就能使用。
”
Rotella称：“引发这种挑战的因素在于技术的更新速度。
两年前，我们没有iPad，而现在许多人都在使用iPad。
随着多种操作系统的出现，我们正力争搞清楚其是如何影响我们的研发的，这样一来我们就不必一而再、再而三的编写这些应用。
”
IslandOne的Ternent指出，另一方面，为每一种移动平台创建原生应用的需求可能正在消退，因为目前手机和平板电脑上的浏览器拥有了更为强 大的功能。
Ternent称：“如果我能够使用一款专门针对移动设备的基于web的应用，那么我并不能肯定我将会对定制的移动设备应用进行投资。
”
5.社交媒体的加入
随着脸谱、推特等社交媒体的兴起，越来越多的公司希望分析这些由网站产生的数据。
新推出的分析应用支持人类语言处理、情感分析和网络分析等统计技术，这些并不是典型商业智能工具套件的组成部分。
由于它们都是新的，许多社交媒体分析工具可以作用服务获得。
其中一个典型范例是Radian6。
Radian6为软件即服务（SaaS）产品，近期已经 被所收购。
Radian6是一种社交媒体仪表盘，为TwITter的留言、脸谱上的帖子、博客与讨论版上的帖子与评论中提及 的特定术语以正负数显示，尤其是为商标名提供生动的直观推断。
当营销与客户服务部门购买后，这类工具不再对IT部门有很严重的依赖性。
目前，肯塔基大学的 Kellen仍然相信他需要对它们高度关注。
他称：“我的工作是识别这些技术，根据竞争力评估哪些算法适合公司，然后开始培训合适的人员。
”
与其他公司一样，大学也对监督他们大学的声誉十分感兴趣。
与此同时，Kellen表示，他可能还将寻找机会以开发专门用于解决学校所关注问题的应用，如 监督学生入学率等问题。
例如，监控学生在社交媒体上的帖子能够有帮于学校与管理人员尽早了解学生在大学里遇到的麻烦。
Kellen称，目前戴尔已经做了这 些工作，其产品支持公司探测人们关于故障笔记本电脑的推文。
他称，IT开发人员还应当寻找一些办法将社交媒体分析得出的报警信息推送至应用中，以便于公司 对相关事件快速做出反应。
Hackney称：“我们没有诀窍，也没有工具处理和挖掘海量社交媒体帖子的价值。
不过，一旦你收集了数据，你需要有能力获取公司事件的充足信息，以将 它们关联起来。
”虽然Hackney称JohnHancock在这一领域内的努力还处于“起步阶段”，但是他认为IT部门将在公司数据的社交分析服务所提 供的数据关联中发挥重要作用。
例如，如果社交媒体数据显示公司在中西部地区的社会评论越来越负面，那么他将希望看一下如果公司在该地区就价格或策略进行调 整是否会扭转这一负面发展趋势。
Hackney称，发现这类关联的意义在于让公司领导相信对社交媒体的投资具有高回报。
他称：“在我所从事的行业中，每个人都是精算师，每个人都在计算，他们不会将任何东西建立在想当然之上。
”
目前计算机的发展趋势是什么？
计算机的发展趋势如下：1、巨型化，指计算机具有极高的运算速度、大容量的存布空间；2、微型化，大规模及超大规模集成电路发展的必然；3、网络化，计算机技术和通信技术紧密结合的产物；4、智能化，让计算机能够模拟人类的智力活动。
工信部等三部门联合发文：大型和超大型数据中心PUE值不高于1.4
工信部、国家机关事务管理局、国家能源局近日联合印发《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》（下简称《意见》），明确提出要建立健全绿色数据中心标准评价体系和能源资源监管体系，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平。
《意见》指出，引导大型和超大型数据中心设计电能使用效率值不高于1.4；力争通过改造使既有大型、超大型数据中心电能使用效率值不高于1.8。
基本原则 政策引领、市场主导。
充分发挥市场配置资源的决定性作用，调动各类市场主体的积极性、创造性。
更好发挥政府在规划、政策引导和市场监管中的作用，着力构建有效激励约束机制，激发绿色数据中心建设活力。
改造存量、优化增量。
建立绿色运维管理体系，加快现有数据中心节能挖潜与技术改造，提高资源能源利用效率。
强化绿色设计、采购和施工，全面实现绿色增量。
创新驱动、服务先行。
大力培育市场创新主体，加快建立绿色数据中心服务平台，完善标准和技术服务体系，推动关键技术、服务模式的创新，引导绿色水平提升。
主要目标 建立健全绿色数据中心标准评价体系和能源资源监管体系，打造一批绿色数据中心先进典型，形成一批具有创新性的绿色技术产品、解决方案，培育一批专业第三方绿色服务机构。
到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到1.4以下，高能耗老旧设备基本淘汰，水资源利用效率和清洁能源应用比例大幅提升，废旧电器电子产品得到有效回收利用。
重点任务 （一）提升新建数据中心绿色发展水平 1.强化绿色设计 加强对新建数据中心在IT设备、机架布局、制冷和散热系统、供配电系统以及清洁能源利用系统等方面的绿色化设计指导。
鼓励采用液冷、分布式供电、模块化机房以及虚拟化、云化IT资源等高效系统设计方案，充分考虑动力环境系统与IT设备运行状态的精准适配；鼓励在自有场所建设自然冷源、自有系统余热回收利用或可再生能源发电等清洁能源利用系统；鼓励应用数值模拟技术进行热场仿真分析，验证设计冷量及机房流场特性。
引导大型和超大型数据中心设计电能使用效率值不高于1.4。
2.深化绿色施工和采购 引导数据中心在新建及改造工程建设中实施绿色施工，在保证质量、安全基本要求的同时，最大限度地节约能源资源，减少对环境负面影响，实现节能、节地、节水、节材和环境保护。
严格执行《电器电子产品有害物质限制使用管理办法》和《电子电气产品中限用物质的限量要求》（GB/T）等规范要求，鼓励数据中心使用绿色电力和满足绿色设计产品评价等要求的绿色产品，并逐步建立健全绿色供应链管理制度。
（二）加强在用数据中心绿色运维和改造 1.完善绿色运行维护制度 指导数据中心建立绿色运维管理体系，明确节能、节水、资源综合利用等方面发展目标，制定相应工作计划和考核办法；结合气候环境和自身负载变化、运营成本等因素科学制定运维策略；建立能源资源信息化管控系统，强化对电能使用效率值等绿色指标的设置和管理，并对能源资源消耗进行实时分析和智能化调控，力争实现机械制冷与自然冷源高效协同；在保障安全、可靠、稳定的基础上，确保实际能源资源利用水平不低于设计水平。
2.有序推动节能与绿色化改造 有序推动数据中心开展节能与绿色化改造工程，特别是能源资源利用效率较低的在用老旧数据中心。
加强在设备布局、制冷架构、外围护结构（密封、遮阳、保温等）、供配电方式、单机柜功率密度以及各系统的智能运行策略等方面的技术改造和优化升级。
鼓励对改造工程进行绿色测评。
力争通过改造使既有大型、超大型数据中心电能使用效率值不高于1.8。
3.加强废旧电器电子产品处理 加快高耗能设备淘汰，指导数据中心科学制定老旧设备更新方案，建立规范化、可追溯的产品应用档案，并与产品生产企业、有相应资质的回收企业共同建立废旧电器电子产品回收体系。
在满足可靠性要求的前提下，试点梯次利用动力电池作为数据中心削峰填谷的储能电池。
推动产品生产、回收企业加快废旧电器电子产品资源化利用，推行产品源头控制、绿色生产，在产品全生命周期中最大限度提升资源利用效率。
（三）加快绿色技术产品创新推广 1.加快绿色关键和共性技术产品研发创新 鼓励数据中心骨干企业、科研院所、行业组织等加强技术协同创新与合作，构建产学研用、上下游协同的绿色数据中心技术创新体系，推动形成绿色产业集群发展。
重点加快能效水效提升、有毒有害物质使用控制、废弃设备及电池回收利用、信息化管控系统、仿真模拟热管理和可再生能源、分布式供能、微电网利用等领域新技术、新产品的研发与创新，研究制定相关技术产品标准规范。
2.加快先进适用绿色技术产品推广应用 加快绿色数据中心先进适用技术产品推广应用，重点包括：一是高效IT设备，包括液冷服务器、高密度集成IT设备、高转换率电源模块、模块化机房等；二是高效制冷系统，包括热管背板、间接式蒸发冷却、行级空调、自动喷淋等；三是高效供配电系统，包括分布式供能、市电直供、高压直流供电、不间断供电系统ECO模式、模块化UPS等；四是高效辅助系统，包括分布式光伏、高效照明、储能电池管理、能效环境集成监控等。
（四）提升绿色支撑服务能力 1.完善标准体系 充分发挥标准对绿色数据中心建设的支撑作用，促进绿色数据中心提标升级。
建立健全覆盖设计、建设、运维、测评和技术产品等方面的绿色数据中心标准体系，加强标准宣贯，强化标准配套衔接。
加强国际标准话语权，积极推动与国际标准的互信互认。
以相关测评标准为基础，建立自我评价、社会评价和政府引导相结合的绿色数据中心评价机制，探索形成公开透明的评价结果发布渠道。
2.培育第三方服务机构 加快培育具有公益性质的第三方服务机构，鼓励其创新绿色评价及服务模式，向数据中心提供咨询、检测、评价、审计等服务。
鼓励数据中心自主利用第三方服务机构开展绿色评测，并依据评测结果开展有实效的绿色技术改造和运维优化。
依托高等院校、科研院所、第三方服务等机构建立多元化绿色数据中心人才培训体系，强化对绿色数据中心人才的培养。
（五）探索与创新市场推动机制 鼓励数据中心和节能服务公司拓展合同能源管理，研究节能量交易机制，探索绿色数据中心融资租赁等金融服务模式。
鼓励数据中心直接与可再生能源发电企业开展电力交易，购买可再生能源绿色电力证书。
探索建立绿色数据中心技术创新和推广应用的激励机制和融资平台，完善多元化投融资体系。
保障措施 （一）加强组织领导。
工业和信息化部、国家机关事务管理局、国家能源局建立协调机制，强化在政策、标准、行业管理等方面的沟通协作，加强对地方相关工作的指导。
各地工业和信息化、机关事务、能源主管部门要充分认识绿色数据中心建设的重要意义，结合实际制定相关政策措施，充分发挥行业协会、产业联盟等机构的桥梁纽带作用，切实推动绿色数据中心建设。
（二）加强行业监管。
在数据中心重点应用领域和地区，了解既有数据中心绿色发展水平，研究数据中心绿色发展现状。
将重点用能数据中心纳入工业和通信业节能监察范围，督促开展节能与绿色化改造工程。
推动建立数据中心节能降耗承诺、信息依法公示、社会监督和违规惩戒制度。
遴选绿色数据中心优秀典型，定期发布《国家绿色数据中心名单》。
充分发挥公共机构特别是党政机关在绿色数据中心建设的示范引领作用，率先在公共机构组织开展数据中心绿色测评、节能与绿色化改造等工作。
（三）加强政策支持。
充分利用绿色制造、节能减排等现有资金渠道，发挥节能节水、环境保护专用设备所得税优惠政策和绿色信贷、首台（套）重大技术装备保险补偿机制支持各领域绿色数据中心创建工作。
优先给予绿色数据中心直供电、大工业用电、多路市电引入等用电优惠和政策支持。
加大政府采购政策支持力度，引导国家机关、企事业单位优先采购绿色数据中心所提供的机房租赁、云服务、大数据等方面服务。
（四）加强公共服务。
整合行业现有资源，建立集政策宣传、技术交流推广、人才培训、数据分析诊断等服务于一体的国家绿色数据中心公共服务平台。
加强专家库建设和管理，发挥专家在决策建议、理论指导、专业咨询等方面的积极作用。
持续发布《绿色数据中心先进适用技术产品目录》，加快创新成果转化应用和产业化发展。
鼓励相关企事业单位、行业组织积极开展技术产品交流推广活动，鼓励有条件的企业、高校、科研院所针对绿色数据中心关键和共性技术产品建立实验室或者工程中心。
（五）加强国际交流合作。
充分利用现有国际合作交流机制和平台，加强在绿色数据中心技术产品、标准制定、人才培养等方面的交流与合作，举办专业培训、技术和政策研讨会、论坛等活动，打造一批具有国际竞争力的绿色数据中心，形成相关技术产品整体解决方案。
结合“一带一路”倡议等国家重大战略，加快开拓国际市场，推动优势技术和服务走出去。
结语 据悉，在数据中心当前的后期运营，能耗是最大成本，占比超过50%。
降低能耗效率(PUE)值，一直是业界相关部门关心的重点。
工信部在2017年4月发布的《关于加强“十 三五”信息通信业节能减排工作的指导意见》中指出：“十二五”期间新建大型数据中心的能耗效率（PUE）要普遍低于1.5；到2020年，新建大型、超大型数据中心的能耗效率(PUE)值必须达到1.4 以下。
去年3月，工信部首次公布的《全国数据中心应用发展指引》中称：全国超大型数据中心平均PUE(平均电能使用效率)为1.50，大型数据中心平均PUE为1.69。
而根据“十三五规划”，到2020年，新建大型云计算数据中心PUE值将不得高于1.4。
如今，三部门联手针对绿色数据中心建设进一步提出了明确的指导意见。
在这样的大背景下，数据中心运营商如何运用新技术、新架构降低能源降耗，实现数据中心的绿色发展，将成为行业的关注热点，与此同时，节能降耗的大趋势之下，也将带来更多的市场机遇。
