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随着人工智能(AI)技术飞速发展,AI算力需求呈现爆发式增长,导致对数据设备电力的需求指数级攀升。这给数据中心带来前所未有的挑战和机遇,从提供稳定的电力供应、优化高密度的部署,到数据安全的隐私保护,每一个环节都考验着数据中心的安全管理防线。

在AI时代,数据是驱动智能的燃料。AI系统需要海量数据进行训练,其中不乏敏感信息,如何防止数据泄露与滥用,成为首要难题。与此同时,AI算力的提升意味着对数据中心有更高要求,数据中心需要不断改造升级以应对AI高密度应用的电力需要,并确保数据不会因系统过热、断电或火灾而导致丢失。电力系统在承载高强度AI训练负载时,峰值功率运行时间延长,故障风险也随之增加,如何确保稳定运行又成为另一项挑战。

早前,我们向大家深入介绍企业应如何挑选数据中心,这一次我们将着重谈谈数据中心的机房安全问题。

如何做好数据中心机房的安全防护以应对安全隐患及突发事故

近年来,数据中心安全事故频发,从火灾、服务器宕机到极端天气导致服务中断,每一次事故都可能給企业带来巨大的经济损失和声誉损害。例如,韩国某公司数据中心火灾导致众多网络服务中断、湖南某电信大楼火灾暴露出消防设备超期运行的隐患,以及英国高温导致多个数据中心宕机等事件,都为我们敲响警钟。

面对AI时代算力需求飙升所带来的更高安全要求和挑战,数据中心机房需要具备更完善的容灾能力及应急预案。同时应从多个方面入手,全面提升安全防护能力,从而有效应对安全隐患及突发事故。以下是一些关键措施:

机房安全事项安全隐患应对措施
制冷进入AI Generated Content(AIGC)时代,AI服务器功耗剧增,高密度设备产生大量热能,当前数据中心的风冷制冷能力已逐渐达到极限。液冷可以更有效地降低设备的温度,提高设备的性能和寿命。因此,机房改造液冷技术已成为主流趋势。
电气安全断电风险多样,包括电力公司故障、线路中断、设备故障及意外事件,共同威胁电力供应稳定性。火灾隐患则主要集中于电气过载、短路及设备故障,或不当使用。這不仅会损害设备,还可能引发数据灾难。而关键风险点在于过载发热起火、短路火花及设备故障火灾。


▶ 过载风险:当电力需求激增,并超出系统承载能力时,便可能因过度发热而触发火灾风险。
▶ 短路危机:电路中若出现意外的低阻抗连接,即有机会产生高温与电火花,增加火灾发生的可能性。▶ 设备故障:电源或电气组件的故障,不仅直接影响设备正常运行,还可能造成设备本身的损坏,甚至引发连锁故障。
▶ 定期巡检与维护,确保设备状态良好;
▶ 强化绝缘检测,预防短路风险;
▶ 合理布局与增设防护,提升安全性;
▶ 优化接地系统,保障电气安全;
▶ 完善电气保护设施,做好市电-油机互备方式;
▶ 不断电系统(UPS)定期维护与关键值校正;实施过载保护与负载管理,确保电力稳定。
消防安全数据中心设备密集、功率大、机房线缆复杂,都是数据中心容易发生火灾隐患的原因。▶ 安装极早期火灾预警探测装置;
▶ 配备气体消防灭火气体喷放装置,可通过消防主机自动启动;
▶ 定期于每个季度检查整套消防装置的使用联动性;
▶ 建立完善的火灾处置流程及确保消防系统在有效期内。
网络故障和安全漏洞网络故障通常源自设备损坏、配置失误、外部攻击及运营商问题,一旦发生,将阻断服务器与外界的通信链路,对整个机房系统的顺畅运行构成直接威胁。此外,若机房安全管理不当,黑客攻击、恶意软件潜入、系统非法入侵以及敏感数据泄露,将显著加剧遭受网络攻击和系统渗透的风险。部署安全团队与监控系统防入侵,建立网络安全体系,包括防火墙、入侵检测、补丁管理,并强化访问控制与身份验证,限制访问权限,以保障机房安全。
设备与设施安全▶ 硬件故障:服务器、存储等核心组件的异常,如电源失效、硬盘损坏及散热不足,都会直接影响系统稳定性。
▶ 环境控制失效:空调系统故障,致使机房内温度过高,超出设备耐受极限,对设备安全构成威胁,进而损坏设备或触发服务中断。
▶ 优先选用高质量且性能卓越的硬件设备,并融入冗余设计策略,以规避单点故障对整个系统运行的潜在影响。
▶ 定期实施维护与更新计划,确保系统维持最佳性能状态。
▶ 确保拥有稳定的电力来源,并配备先进、不间断的电源系统,以应对突发性的短暂停电。
▶ 部署备用发电机,并定期进行测试与维护,确保其在紧急情况下能迅速启动并稳定运行。
数据安全▶ 数据丢失风险:硬件故障或人为操作失误可能直接导致重要数据的丢失,给业务运营带来不可估量的损失。
▶ 数据篡改威胁:数据的非法修改行为将严重损害数据的完整性与真实性,从而影响基于这些数据的决策与判断。
▶ 为保障数据安全与业务连续性,应构建全面的数据备份与恢复体系,并采用数据脱敏与匿名化技术处理敏感信息,减低泄露风险。
▶ 加强数据访问权限管理,通过严格的身份验证与访问控制策略,确保仅授权人员能够访问敏感数据,从而全面保障数据的安全与合规性。

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