什么原因更加重视服务器数据中心的热优化了呢?

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尽管运维人员付出了最大的极力,但即使是运转良好的数据中心仍然存在冷却和热处理问题。服务器因为冷却设备的运转本钱约占数据中心运营本钱的30%,因此安排比以往更加注重数据中心的热优化。
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  尽管运维人员付出了最大的极力,但即使是运转良好的数据中心仍然存在冷却和热处理问题。服务器因为冷却设备的运转本钱约占数据中心运营本钱的30%,因此安排比以往更加注重数据中心的热优化。

  但是,为了完结实在的冷却优化,数据中心技术有必要进一步发展,并更加细化。当运用恰当的热数据来映射数据大厅时,可以完结全新的了解和冷却功率。这必定意味着对温度和冷却负荷进行更活泼的监测和陈说——最好是实时的。

  美国采暖、制冷与空调工程师学会(ASHRAE)主张每个机架部署三个以上的温度传感器。不过,如今的数据中心仍然很少可以到达这样的感知水平。在剖析了70多个主要数据中心之后,查询人员发现这些数据中心中11%的机架实际上并不符合ASHRAE的传感规范。这是一个问题,因为假设没有全面的感知,运维人员实际上无法断定哪些关键事务机架符合哪些要求。

  完结全新等级的数据中心热兼容性

  为了解决这个问题,安排需求弄清楚怎么构建其数据中心区域的机架级地图,以实时显示其所有冷却和散热功用。只需将这种粒度冷却和热量数据与智能监控和剖析软件相结合,企业才华初步实时盯梢其数据中心冷却负载——这是一种可以做出热优化抉择方案的智能技术。

  要完结这种实在的热优化,需求一个通过验证的安全流程,该流程根据数千个实时传感器和空间模型,这些模型结合起来消除了数据中心冷却的不断定性。因为现在传感器的价格较高,其广泛的使用面对一些障碍,但是这些物联网(IoT)传感器的本钱还不到传统冷却系统本钱的20%。

  服务器通过将传感器的装置与最新3D可视化和监控软件的实时优化功用相结合,用户现在不只可以确保整个数据中心的ASHRAE合规性,还可以使冷却系统更加节能。

  数据中心在冷却方面的本钱仍然花费太多

  因为典型的冷却系统利用率仅为34%,其开支仍远高于安排所需的水平。为了解决这一问题,数据中心的运营数据需求更加准确。

  只需当数据大厅与恰当的数据进行映射时,才华完结更高的功率。为了做到这一点,传统服务器数据中心或许需求1000多个传感器,然后可以丈量一系列早年不知道的要素,其中包含能耗、热量输出和气流,而这些正是安排向下一代数据中心人工智能使用发展的信息。

  供应实在的冷却优化

  一旦通过3D空间模型搜集和剖析这些实时的机架级数据,专业软件就可以初步断定需求采纳哪些办法来前进冷却质量,甚至警告特定区域的运营人员处于风险之中。

  通过拜访实时机架级数据,可以准确供应数据平台所需软件支撑的实时抉择方案和场景规划才干,数据中心需求这些才干,以完结实在的冷却优化,这样可以有效地消除数据中心冷却的不断定性,并确保所有机架坚持ASHRAE热兼容性。

  合乎逻辑的下一步是将实时传感器与智能软件相结合,供应深化的动态仿照图像,以便可视化数据中心内的热量变化。

  这是走向实在的人工智能处理的精细数据中心的一个重要过程,将为树立智能反响回路供应基础,可以将气流数据剖析为“影响区”模块,当与规范修建处理系统(BMS)结合时,可以完结逐一区域数据中心冷却的自动化过程。在此之后,添加更多的情形剖析,可以运用监控数据来学习和猜测数据中心的功用。

  这种软件驱动的热优化办法,可以为安排在其数据中心内向人工智能处理的热优化过渡所需求的实时抉择方案和场景规划功用供应一个平台。

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