數字孿生不是拿來看的，而是一種企業未來必備的能力

數字孿生前些年很火，我有個客戶以數字孿生的名義上了一套機房3D視覺化的專案，專門為系統上了一塊超豪華的大屏，一進他們的辦公區就能看到。我當時也覺得很好看，雖然我對那些花花綠綠的管線並不太瞭解，不過看上去就挺高檔的，不過去過幾次後，再看到這個螢幕後就沒啥感覺了。

前幾天我再去拜訪他們的時候，發現大屏關著，於是就問客戶，那個數字孿生咋關了。他嘆了口氣說，那玩意中看不中用，還不如簡訊預警有用，看多了就缺乏新鮮感了。最近他們想把這塊大屏改成更為直觀的資料屏，直接播報一些資料中心的關鍵資料。精準而詳盡的資料才是資料中心運營的靈魂，而以前投射在大屏上的眼花繚亂的動畫只是一些表象而已。其實數字孿生絕對是好東西，不過數字孿生絕對不是拿來看的，而是真正能發揮作用的。

前幾天在電子工程學會資訊化年會上聽郭院士的演講時也談到了數字孿生在電力資訊化中的重要作用，利用數字孿生技術，可以解決電力系統中的開放性(利用數字孿生技術先行驗證缺陷)、脆弱性(利用數字孿生技術模擬發現系統中存在的功能不足)、不確定性(模擬電力系統中的各個參與方的變化與相互影響關係)和可解釋性(透過模型來解釋複雜的電力系統中的多邊互動關係)。構建數字孿生系統是在物理系統的基礎上構建可完全模擬的數字系統，是透過先驗資料+數學運算+人工智慧為基礎進行邏輯推理和資料計算的基礎平臺。

實際上前面提到的這個案例中的客戶在資料中心中構建資料孿生系統，其初衷和做法是完全沒問題的。數字孿生是一種利用物理模型、感測器資料、執行歷史等資訊，在虛擬的資料空間中構建實體裝備或系統的數字化對映的技術。數字孿生可以實現對實體物件的動態模擬、實時監控、智慧最佳化和預測維護等功能，從而提高實體物件的效能和效率。數字孿生在資料中心中可以發揮多方面的作用，例如：透過三維視覺化技術，實現對資料中心機房、裝置的全方位展示和管理。這是我那個客戶前些年做的，利用他們CMDB中的資料，他們已經把整個資料中心的視覺3D資料模型做得很不錯了。

可惜的是我的這個客戶並沒有在資料中心數字孿生的道路上進一步走下去，僅僅做了一個可以看的視覺模型。實際上透過數字模擬技術，他們還可以模擬資料中心的執行狀態，分析不同執行策略和外部條件對資料中心的影響，最佳化資料中心的能耗、安全、可靠性等。另外他們還可以透過智慧分析技術，利用資料中心的歷史資料和實時資料，預測資料中心的執行趨勢和故障風險，提供預警和維護建議。透過數字化協同技術，整合資料中心的各個子系統，實現跨平臺、跨網路、跨終端的一體化指揮和資源排程，提高資料中心的應急響應和處置能力。

在數字孿生系統中其實是可以做很多事情的，但是數字孿生系統的建設不是花一筆錢買個軟體，做個整合就可以實現的。其核心不是那些花裡胡哨的外觀，而是積累在系統中的資料與演算法。資料與演算法是數字孿生的核心要素，在資料與演算法的幫助下可以實現對物理實體或系統的數字化對映、模擬分析、預測控制等功能。

資料是數字孿生的基礎，它可以各種方式從物理實體或系統中採集，反映其基礎特徵和執行狀態。資料的質量和可用性直接影響數字孿生的準確性和可靠性，因此需要對資料進行預處理，如資料理解、資料清洗、資料轉換等。

演算法是數字孿生的核心，它可以透過人工智慧、機器學習、分類演算法等方式對資料進行處理、分析和挖掘，從而提取有價值的資訊和知識。演算法的選擇和最佳化直接影響數字孿生的功能和效果，因此需要根據不同的應用場景，選擇合適的演算法模型。一般來說，我們需要在完成視覺模型或者展示模型之後，進一步完善數字孿生的內在能力。因此需要進行如下的工作：

模型構建：可以根據物理實體或系統的特徵和行為，自動或半自動地構建數字孿生的模型，使其能夠更準確地反映物理實體或系統的狀態和效能。

模擬分析：對數字孿生進行模擬分析和最佳化，使其能夠更高效地模擬和驗證物理實體或系統的執行狀態和效能，發現和解決問題，提出改進方案。

預測控制：對數字孿生進行預測控制，使其能夠更靈活地預測和調節物理實體或系統的未來發展和響應，實現智慧決策和管理。

數字孿生系統並不是隨便一個企業都可以去實施的，我所見到的大多數企業實施數字孿生的結局都與我這個客戶類似，這是因為IT部門的主管領導缺乏對數字孿生正確的認知，很可能他們僅僅是從某位更高層的領導那裡聽到說要幹這個專案，而那個更高層的領導可能對資料中心管理一無所知，他也僅僅是從同僚或者他的領導那裡聽說了數字孿生是個好東西，並不知道數字孿生能對企業的資料中心建設與運營帶來什麼好處。因此他們把數字孿生當成一個專案來實施了，並沒有意識到，數字孿生是企業未來發展中必須具備的一種強大的能力。這種能力可以最佳化企業在某些方面的運營，降低運營成本，提高運營質量。而這種能力的建設，是基於長期投資，長期積累的。其中最核心的就是企業積累下來的先驗資料和演算法，這些東西大多數都不是僅僅依靠花錢就能買回來的。只有持續地在資料與演算法方面進行投資，數字孿生系統才能真正發揮出其應有的作用。