Teraco公司建设非洲最大的数据中心

简介:

日前据悉,Teraco公司将其现有的托管数据中心设施进行扩建,其数据中心的建设面积将增加17500平方米。Teraco公司宣称,该项目建设完成后,将成为非洲最大的数据中心。

Teraco公司业务负责人杰万斯·盖斯勒表示,Isando数据中心建设施将增加9000平方米的数据中心空间和18500平方米的电力设施空间。他表示,数据中心空间的大小规模与市电供电规模直接相关,“我们现在的电力总容量达到了16MVA,这将确保所有数据中心能够得到充足的电力,以及确保数据中心设备得到适当的冷却和维护能力”。

“我们已经看到本地云和国际云计算需求日益增长,内容和网络提供商从现有的客户端进入非洲,而现有客户的数量也有所增加。Teraco公司也看到ICT领域的增长,特别是在托管数据中心服务提供商市场方面。”盖斯勒说。

计划在2016年底运营

该数据中心估计有18个月的建造时间,盖斯勒表示,Teraco新数据中心计划在2016年年底投入运营,他说,在数据中心建设采用了一些独特的元素,包括数据中心冷却技术。

“Teraco公司已经部署了一个动态的自由冷却系统。我们在数据中心扩建之前就已经开始了部署工作,并应用了最新的技术和最佳实践。添加了其它的支持服务,如供水系统,以确保我们的环境在停电的情况下可以独立运行一段时间,保证了数据中心的正常运行时间和可用性。针对更低的能源使用效率(PUE)的评级,部署新的冷却系统肯定会帮助Teraco公司实现更高的效率。”盖斯勒说。

在完成环境影响评估之后,Teraco公司将被获准在现场储存21万升柴油。盖斯勒表示,这是一个重大成就,将使Teraco公司所有的数据中心运行的最低期限达到其最大负荷40小时。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
数据安全/隐私保护 数据中心
|
5月前
|
存储 传感器 监控
探索现代数据中心的冷却技术革新
【4月更文挑战第23天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其稳定性和效率至关重要。然而,随着处理能力的增强,设备发热量急剧上升,有效的冷却方案成为确保数据中心持续运行的关键因素。本文将深入分析当前数据中心面临的热管理挑战,并探讨几种前沿的冷却技术,包括液冷系统、热管技术和环境自适应控制策略。通过比较不同技术的优缺点,我们旨在为数据中心管理者提供实用的冷却解决方案参考。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【7月更文挑战第36天】在数据中心管理和运营中,能源效率已成为关键性能指标之一。随着能源成本的不断上升以及环境保护意识的增强,开发智能化、自动化的解决方案以降低能耗和提高能源利用率变得尤为重要。本文探讨了如何应用机器学习技术对数据中心的能源消耗进行建模、预测和优化,提出了一个基于机器学习的框架来动态调整资源分配和工作负载管理,以达到节能的目的。通过实验验证,该框架能够有效减少数据中心的能耗,同时保持服务质量。
|
5月前
|
存储 大数据 数据处理
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第25天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为其核心基础设施之一,承载了巨大的数据处理需求。随着服务器密度的增加和计算能力的提升,数据中心的能耗问题尤其是冷却系统的能效问题日益凸显。本文将深入探讨现代数据中心所采用的高效冷却技术,包括液冷解决方案、热管技术和环境自适应控制等,旨在为数据中心的绿色节能提供参考和启示。
|
5月前
|
人工智能 监控 物联网
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第27天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为信息处理的核心设施,其稳定性和效率至关重要。而随着计算能力的提升,数据中心面临的一个重大挑战便是散热问题。本文将深入探讨现代数据中心冷却技术的进展,包括传统的空气冷却系统、水冷系统,以及新兴的相变材料和热管技术。通过对不同冷却方式的效率、成本及实施难度的分析,旨在为读者提供一份关于数据中心散热优化的参考指南。
|
5月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第30天】在数据中心管理和运营中,能源效率的优化是降低运营成本和减少环境影响的关键。本文旨在探讨如何应用机器学习技术来提升数据中心的能源效率。通过对现有数据中心运行数据的深入分析,开发预测性维护模型,以及实施智能资源调度策略,我们可以显著提高数据中心的能效。本研究提出了一种集成机器学习算法的框架,该框架能够实时监控并调整数据中心的能源消耗,确保以最佳性能运行。
下一篇
无影云桌面