............................................................................53 数据标准化是确保不同来源的数据具有一致性的重要步骤。医疗数据通常来自多种设备和系 统，如电子健康记录（EHR）、医学影像设备和实验室检测系统，这些数据可能存在不同的 单位和量纲。标准化过程通常包括以下步骤：............... .......................................................................................64 3.4.2 兼容性与性能测试............................................................................................... ....................................................................................79 4.2 隐私保护与合规性....................................................................................................

面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 1 面向未来的中国数据中心： 绿色低碳与高可靠性 siemens-energy.cn 西门子能源商标由西门子股份公司授权使用。 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 2 01 概述 02 算力拉动全球电力需求 03 中国数据中心规模与现状 04 中国电力供给结构与低碳转型 05 中国数据中心的发展趋势 06 面临的挑战 西门子能源致力于成为数据中心全生命周期合作伙伴——从 概念规划到运营维护，我们提供一站式电网解决方案、高可 靠性燃气轮机、数字化优化系统及深度咨询服务，助力数据 中心运营商实现快速投入运营、保障运维，并具备未来扩展 能力。 能源转型的成功有赖于平衡可靠性、安全性、经济性与可持 续性。西门子能源通过为数据中心运营商制定稳健的能源系 统战略规划，提供全球高效的能源技术方案，助力数据中心 运营商在当 面向未来的中国数据中心：绿色低碳与高可靠性 3 算力拉动全球电力需求 根据国际能源署测算，2024 年全球数据中心电力消费约为 415 TWh，占全球电力总需求的 1.5%。在基准情景下，预计 到 2030 年这一数字将翻番至 945 TWh，年均增速约 15%， 是其他高能耗行业需求增速的四倍以上。 随着人工智能的快速发展，预计 2025 至 2030 年间，全球 数据中心服务器的用电增长将呈现显著的结构性特征：其中，

随着AI技术的快速发展，数据中心已从传统的信息存储载体演进为支撑企业业务连续性与数字化转型的关键 基础设施。在智能电网等关系国计民生的关键行业中，韧性数据基础设施对系统的稳定运行、风险抵御与未 来演进具有至关重要的作用。数据中心不仅承载着AI训练与推理，更支撑着实时分析、自动化决策等电网核 心需求，其韧性建设直接关系到电网的可靠性、安全性与可持续性。本白皮书指出，“数据中心的每一次升 级换代，背后都在回应 业带来深刻洞见与实用框架指南，激发深入思考。 ——印尼国家电力公司信息技术规划与战略副总裁 Handy Sanjaya AI时代，数据中心正成为数字化与智能化的核心枢纽和创新引擎。随着业务复杂性激增、网络威胁演变及技 术革新加速，这些正驱动数据中心向高可用、高安全和高灵活性演进。近期，我与很多客户伙伴、产业界的 朋友们进行了沟通和交流，大家都提到，韧性DC是当前数智基础设施建设的核心，但也面临居多挑战。华为 型，并为企业落地韧性DC给出前瞻性和可操作性的落地建议。在不确定环境中，韧性恰是最确定的长期主义 投资，希望这本白皮书能为全球数据中心产业发展作出积极贡献。 —— 华为公司副总裁、ICT产品组合管理与解决方案部总裁 马海旭 在数字经济深度渗透的今天，数据中心作为关键基础设施，其“韧性”已成为衡量社会运转稳定性的核心指 标。这本白皮书立足实践，由华为和业界的专家共同执笔，从韧性定义与评估体系入手，通过容灾高可用架

助力。 马海旭 华为副总裁 ICT 产品组合管理与解决方案部总裁 序言一 03 李亚为 华为主机上云军团总裁 主机（Mainframe）起源于上世纪中叶，以其卓越的事务处理能力和极高的可靠性，长期以来支撑着金融、 政府等领域核心业务系统。然而，在云计算、人工智能技术迅猛发展的今天，传统主机架构无法满足核心业务 系统在资源弹性扩展、应用迭代速度、业务创新效率和技术开放度等方面诉求，已严重制约企业数字化转型， 化转型， 主机现代化应运而生。 主机现代化（Mainframe Modernization）是一项涉及架构演进、应用重构、组织转型的系统工程。其 核心在于将主机的韧性 / 性能同开放平台的敏捷性 / 智能性相结合，构建企业面向未来的数字化能力。企业需 基于自身业务目标、技术积累和人才结构，制定适宜的主机现代化路径，以确保企业核心业务的平滑演进和持 续创新。为此，我们编写本技术白皮书，系统 软硬协同一体化，构建融合高性能基础设施 3.1.2 调度和升级优化，支持超大规模算力管理 3.1.3 端到端可靠性设计，保障系统稳定可靠运行 3.1.4 原生安全能力基线，构筑纵深防御高安全体系 数据层 3.2.1 五大核心要素，定义和设计云上数据库 3.2.2 基于数据迁移和同步技术，保障数据完整性与准确性 3.2.3 数据库和存储设备协同，高效实现大库备份和恢复 中间件层 3.3

1.3.1 技术性障碍：数据定义和标识不一致，数据流通不畅 4 1.3.2 生态协同障碍：机制建设落后于数据应用需求 4 1.3.3 国际政策环境复杂：数据跨境流动面临合规性挑战 4 第二章 数字船舶的概念和内涵 5 2.1 数字船舶的概念和内涵 5 2.1.1 数字船舶的概念 5 2.1.2 数字船舶的内涵 6 2.2 数字船舶关键技术和相互关系 28 5.1.2 激活数据流通网络（扩圈） 29 5.1.3 闭环生态与全球规则制定（引领） 30 5.2 数字船舶政策推进路线 30 5.2.1 设定阶段性推进目标和配套使用的政策工具箱 30 5.2.2 制定跨领域协同策略 32 第六章 共建数字船舶生态 33 6.1 凝聚共识：积极响应数字化战略，明确生态共建方向 33 策 、 实 践 、 技 术 层 面 的 现 状 ， 并 深 度 剖 析 其 背 后 技 术 性 、 生 态 性 、 国 际 性 三 大 挑 战 。 1.1 政策与标准层面，顶层设计高瞻远瞩与落地实施步履维艰 全 球 主 要 经 济 体 均 已 认 识 到 数 据 在 航 运 业 未 来 的 决 定 性 作 用 ， 竞 相 出 台 战 略 ， 抢 占 先 发 优 势 。 然 而 ， 蓝 图 和

........................................................ 6 发展 ............................. 高可靠性成为行业焦 点 ....................................................................................... 7 亟需大力推动全行业标准 电机组平均单机容量仅为 2.6 兆瓦左右，海 上风 电机组平均单机容量约为 4.8 兆瓦。随后两 年内， 国内投入市场的风电机组单机容量快 速上扬， 2022 年全年新增装机中，陆上风 机平均单机容 量已达 4.2 兆瓦，海上风电机组 平均单机容量超 过 7.4 兆瓦，同比涨幅均超过 30% 。 海上风电实现跨越式发展 大力发展海上风电，是全球携手应对气候危机的举措，是保障国家与区域能源安全的选择，是拉 05 06 第二章：风电产业发展面临的新挑战 风光大基地、深远海风电、千乡万村驭风计划、老旧风机技改升级……在新的历史机遇面前，中 国风电行业迎来了新的发展机遇，同时也将面临新的挑战。 高可靠性成为行业焦点 从山间到草原，从沙漠到高原，从陆地到海洋，一架架“大风车”拔地而起、迎风转动。陆上风 电机组常年运行在沙漠、戈壁、荒漠等风沙大、昼夜温差大、紫外线强烈等自然条件复杂且恶劣 的地区；

会供应持续、稳定电力的使命。电力系统的稳健运 作对于维护国家的安全、促进经济的繁荣以及提升 民众的生活水平至关重要。TDengine，作为一款 以时序数据库为核心的大数据平台，凭借其突破性 的底层技术创新、卓越的性能和稳定性，持续助力 电力行业提高运营效率与可靠性，为电力行业的数 字化转型提供了独到的视角和深刻的洞察力。 在电力行业的深耕中，我们凭借深厚的项目经验， 不断深化对行业特性的理解，并精准把握业务的核 管理方式。新型电力系统强调的是智能 化、自动化和信息化，旨在通过先进的信息技术和通信技术，实现电网的高效运行和能源的 优化配置。这种转型使得电力行业能够更好地适应可再生能源的接入，提高电网的可靠性和 灵活性，同时也为应对气候变化和实现可持续发展提供了新的解决方案。电力行业的数智化 转型，是实现能源革命和构建清洁、低碳、安全、高效的能源体系的关键一步。 电力行业概述 行业背景、业务痛点与需求 安全等挑战，还包括一系列战略性和技术性的挑战。这些挑战直接影响电力系统的运行效率 和可靠性，具体表现为以下业务痛点： 业务痛点分析 01 01 02 行业背景、业务痛点与需求 电力监控系统需要实时分析和响应，这对于确保电网的稳定运行和电力供应的连续性至关重 要。然而，在大数据量环境下，复杂的计算任务常常耗时过长，难以满足对实时性的要求。 这种处理时效性低的问题限制了电力系统对突发事件的快速响应能力，进而影响了电网的可

损失，而高效的运 维体系可使设备故障率降低 40%以上，能源利用率提升 20%以上，凸显出科学运维体系 的核心价值。 本白皮书旨在系统梳理算力运维的技术框架与实践路径，为行业提供兼具前瞻性 与可操作性的参考指南。基于我们在算力基础设施领域多年的技术积累与项目经验， 本白皮书聚焦算力运维的全生命周期管理，涵盖从基础设施到 IT 设备、从软件系统到 数据应用的全维度运维场景，构建了包含组织架构、技术体系、评价指标在内的完整 算、智算、边缘算力三类案例展示运维体系的落地效果。​ - 2 - 算力时代的运维已不再是简单的设备管理，而是融合技术创新、管理科学与绿色 理念的综合性系统工程。我们相信，通过构建科学高效的算力运维体系，将有效提升 算力基础设施的可靠性、可用性与经济性，为数字经济的高质量发展提供坚实支撑。 期待本白皮书能够推动行业技术交流与标准建设，共同助力我国算力基础设施的高水 平发展。本白皮书定存在疏漏及 ....................................................................................- 25 - 2.5.2 合规性管理与审计...............................................................................................