模块化数据中心架构的规格 版本 2 作者 Neil Rasmussen 第 160 号白皮书 如今数据中心行业的共识是模块化、可扩展数据中心设 计将会取代传统数据中心设计。模块化可扩展设计的优 势包括：降低总拥有成本、提高灵活性、缩短部署时间 以及提高效率等。但“模块化”这一术语，和模块化架 构在何时何处适用，以及如何确定模块化架构的规格 等，都还没有明确的定义。 本白 本白皮书为模块化数据中心架构提供了一个框架，介绍 了数据中心电源、制冷和物理基础设施实施模块化的多 种途径，并说明了各种方法适用和有效的应用环境。 摘要 > 施耐德电气旗下 的白皮书现收录于施耐德电气白皮书资料库 由施耐德电气数据中心科研中心发表 DCSC@Schneider-Electric.com 模块化数据中心架构的规格 施耐德电气 — 数据中心科研中心 版本 2 2 模块化笼统地定义为一种利用较小的子系统构建

开放数据中心标准推进委员会 ODCC 2025年9月 基于预制模块化数据中心场景的冷却 系统智能调优技术报告 [编号 ODCC-2025-06005] 版权声明 ODCC（开放数据中心委员会）发布的各项成果，受《著 作权法》保护，编制单位共同享有著作权。 转载、摘编或利用其它方式使用 ODCC 成果中的文字或 者观点的，应注明来源：“开放数据中心委员会 ODCC”。 对于未经 同；未考 虑设备的运行效率问题，导致运行能耗高等问题。即便预制模块化 现有产品和技术，也存在类似问题，因此需要制定新的技术规范来 更好地指导此场景下的能效调优。 通过数字化技术，可大量收集数据中心现场环境和能耗数据， 运用基于 AI 和云计算的能效优化技术，提高制冷系统整体效率，持 续优化数据中心 PUE。本技术在预制模块化场景下，以冷却调优内 容为主，建立系统层面的全局智能调优方法，从而更大程度上起到 术语、定义、缩略词..........................................................................................2 三、 预制模块化数据中心冷却系统智能调优技术..................................................3 四、 平台建设........................

总体架构设计......................................................................................33 4.2 模块划分.............................................................................................34 4 ...................................39 5. 功能模块开发..............................................................................................41 5.1 用户管理模块............................................ .....................................43 5.2 数据采集模块......................................................................................45 5.3 数据处理模块.................................................

....................60 五、 光电融合网络相关产品与解决方案......................................... 63 5.1 ZRx 相干光模块.......................................................................63 5.2 光电融合网络设备............ 流量主导的容量激增对新 一代节能技术提出更高的要求。行业正推动 IP 业务层与光传输层融 合，通过将 DWDM 相干光模块直接部署于路由器等分组设备，消除 独立光转发设备，降低功耗与空间占用。 光电融合技术从最开始的 IP over WDM 方案，已有十余年历史， 近年因开放解耦架构的普及和光模块技术进步（如微型化光电集成、 相干容量提升）重获关注。消除独立光转发设备不仅降低 CAPEX， 其扩展传 协议层和网络管理层实现三重融合，形成下一代确定性、可编程、广 覆盖的智能承载网络。光电融合网络技术具备如下三大关键特征： 1. “IP+光”协同引擎 采用高速相干彩光模块（如 400G/800G ZR+、1.6T 模块）作为 IP 层直连接口，实现无电中继的长距离传输，构建从路由器到光层的 透明链路。 2.确定性网络增强机制 基于 SRv6+ODU/OSU 灵活复用，实现业务粒度切片（vlan/roce

...................................32 3.2 模块划分.............................................................................................34 3.2.1 数据采集模块............................................ 2.2 数据预处理模块.........................................................................38 3.2.3 模型训练模块.............................................................................41 3.2.4 考评模块......... 机器学习模型的训练过 程评估 - 深度学习网络的性能优化 - 训练数据的质量控制 - 计算资 源的最佳分配 - 训练效果的持续跟踪与改进 项目将在现有技术基础上，整合多方资源，采用模块化设计思 路，确保系统具有良好的扩展性和适应性。通过本项目的实施，将 建立起一套科学、规范、高效的人工智能数据训练考评体系，为 AI 技术的进一步发展提供有力支撑。 1.1 项目背景 随着

......37 5.2 数据采集与预处理模块.........................................................................................................................................39 5.3 模型训练与优化模块...................... ....................................................................................42 5.4 交易执行与监控模块................................................................................................... 弱指数（RSI）等传统指标，并结合市场情绪分析，生成多维 度的特征向量。  模型训练与优化：DeepSeek 支持自动机器学习（AutoML） 功能，能够根据历史数据自动选择和调优模型参数。其内置的 强化学习模块还可以根据市场反馈动态调整交易策略，实现自 适应优化。通过并行计算和分布式训练，模型训练效率显著提 升，能够在短时间内完成大规模数据的训练任务。  实时决策与执行：DeepSeek 的实时决策引擎能够结合当前市

...........64 5.2.3 模块..............................................................................................................................................64 5.2.3.1 结构模块..................... ..............64 5.2.3.2 功能模块................................................................................................................................65 5.2.3.3 系统模块............................ 部署。其核心目标在于 充分发挥标准化在支撑产业发展中的关键作用，着重强化产业链上下 游的协同创新能力，推动科技成果向实际应用的高效转化，构建完备 的产业技术创新生态链，推动软硬件系统的标准化与模块化设计，大 幅提升新产品开发效率，助力应用场景的落地生根，并持续提升我国 标准在国际舞台上的影响力。 白皮书全面且系统地梳理了人形机器人领域标准化工作的现状， 深入剖析了当前面临的问题与挑战，精准把握标准化建设的迫切需求

.........................................................................................21 4.4 报警模块................................................................................................... ....................................................................................... 22 4.6 企业相关模块................................................................................................... .......................................................................................25 4.9 系统对接模块...................................................................................................

........................36 5. 功能模块设计....................................................................................................................38 5.1 用户交互模块................................. ..........................41 5.2 数据分析模块............................................................................................................42 5.3 决策支持模块...................................... ......................................................................45 5.4 自动化执行模块........................................................................................................47 6. 数据管理与安全

核心功能需求总结..............................................................................29 4. 数据采集与处理模块..................................................................................31 4.1 多源数据采集... 模型训练与调优..................................................................................51 6. 个性化健康评估模块..................................................................................53 6.1 健康指标计算... 分析将患者主诉自动转化为标准化医学描述 临床决策支持方面，DeepSeek 的预测模型在糖尿病风险预警 的测试中达到 89.7%的准确率（AUC 值），显著高于传统评分系 统。其方案生成模块可综合考虑患者的： 1. 基础代谢指标 （BMI 、体脂率） 2. 慢性病用药史 3. 基因检测结果（如 APOE4 等 位基因携带状态） 4. 生活环境因素（PM2.5 暴露水平）