IT管理人员需要更加了解数据中心冷却情况

简介:

对于任何数据中心冷却系统的工作,为了充分发挥其潜力,运营数据中心服务器的IT管理者和运行冷却系统管理人员必须对数据中心冷却设施有一定程度的的了解。

“这是唯一的方法冷却工作。”CNET培训服务公司的技术开发总监阿德里安·琼斯说。服务器所消耗的每千瓦小时产生的热量,必须被冷却系统消除,而在传统的企业数据中心IT设备和冷却设备的功能之间完全分离是简单地理性的,因为它们基本上都是管理单一系统。“随着处理能力的增加,热量也会增加。”

阿德里安·琼斯曾经为英国军队设计了二十年的设计电信基础设施,其数据中心的设计与管理的主要客户大多在在英国。在下个月即将召开的数据中心世界大会上,他在会上的演讲主题涉及IT和设施管理人员在数据中心冷却的作用。他参与了路透社伦敦的主要数据中心和英国紧急服务数据中心的设计与规划,这只是他参与数据中心设计的其中两个项目。

如果IT管理者只是简单地交流他们在数据中心或计划安装设备的参数,设备经理应该能够确定对IT地板部署这些设备的最佳地点。设备管理人员需要了解其设备的热配置和功率要求,以有效利用数据中心的冷却能力。

琼斯的报告将包括数据中心冷却的基本概念,对IT设备的运行参数匹配最合适的温度和湿度范围,以及数据中心领域的快速概览和指导。他还将阐述新的冷却效率的概念,如遏制和自由冷却,以及连续测量系统性能的基本需要。

其演讲内容将不会是那些基本概念,“但这也不是很深入的冷却知识。”他说,“这将涵盖IT专业人士,以及技术人员和管理人员更多的范围。”

该演示文稿的另一部分将包括创建用于冷却系统的预防性维护方案的基本步骤。其从测量和监控开始,这包括收集传感器数据,静压力的检查,使用热成像,并应用适当的指标,了解系统是如何操作。下一步是功能性测试,或者如何确保设备被正确地测试,并控制和改进气流管理,比如确保多孔地板砖和通风孔是否正确对齐。

琼斯表示通过基本的目视检查可以实现,以更好地了解冷却系统的容量,并给出相似定律概述,水泵与风机的物理性质。例如冷却风扇,如果其旋转速度更快,将会移动更多的空气。如果其旋转速度过快,其叶片就会漏掉一些空气,这意味着风扇正在浪费电能。琼斯将对如何确定最佳风扇速度进行解析。

而数据中心管理者在低效率的数据中心冷却过程中犯了很多错误。其中一个最大的问题是对气流管理的理解差异,这对缺乏互相了解的IT管理人员与设备管理人员是一件好事。

企业为数据中心的冷却投入大量的费用,但如果技术人员安装电缆影响了空气流动的方式,忽视机架空间与盲板,或者根本不知道如何确定在机架安装部署特定设备的最佳位置,很多冷却空气将不能到达设备,或者将会和排出的热空气混合。

另一个常见的错误是过度冷却。其实,很多现代的IT设备在更高的温度环境下工作比大多数数据中心提供冷却的工作效果很好。不幸的事实是,大多数数据中心有新旧IT设备的混合,这意味着数据中心管理人员需要有一个更精细的了解他们的数据中心地板的冷却系统和气流利用较高的工作温度,同时确保旧设备得到足够的冷却。

了解数据中心的冷却系统如何工作,以及每个人在数据中心的工作,可以使工作人员优化其能源使用,以及如何利用企业资源工作着更深入的了解。

本文转自d1net(转载)

相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储 数据采集
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【4月更文挑战第26天】 在数据中心管理和运营中,冷却系统的能效是关键成本因素之一。随着能源价格的上涨和对环境可持续性的关注增加,开发智能、高效的冷却策略显得尤为重要。本文将探讨如何应用机器学习(ML)技术来优化数据中心的冷却系统。通过收集和分析温度、湿度、服务器负载等多维数据,我们构建了预测模型来动态调整冷却需求,实现节能并保持最佳的操作条件。实验结果表明,使用ML优化后的冷却系统能够在不牺牲性能的前提下显著降低能耗。
|
7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
|
监控 安全 网络安全
|
7月前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 物联网
【专栏】机器学习如何通过预测性维护、负载预测、动态冷却管理和能源效率优化提升数据中心能效
【4月更文挑战第27天】随着信息技术发展,数据中心能耗问题日益突出,占全球电力消耗一定比例。为提高能效,业界探索利用机器学习进行优化。本文讨论了机器学习如何通过预测性维护、负载预测、动态冷却管理和能源效率优化提升数据中心能效。然而,数据质量、模型解释性和规模化扩展是当前挑战。未来,随着技术进步和物联网发展,数据中心能效管理将更智能自动化,机器学习将在实现绿色高效发展中发挥关键作用。
133 5
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储 运维
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第20天】 在数据中心运营成本中,冷却系统占据了一大块。随着能源价格的上涨和环境保护意识的增强,如何降低数据中心的能耗成为行业关注的重点。本文通过引入机器学习技术来优化数据中心冷却系统,旨在减少不必要的能源消耗,同时保持适宜的操作温度。通过收集历史温度数据、服务器负载信息以及外部气象条件,构建了一个预测模型,该模型能够实时调整冷却策略,实现动态节能。实验结果表明,与传统冷却系统相比,应用机器学习优化后的系统在不影响性能的前提下,能够节约高达20%的能源消耗。
|
7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。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 存储 传感器
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第30天】 在数据中心的运行中,冷却系统的能效对整体运营成本有着显著的影响。随着人工智能技术的进步,特别是机器学习(ML)的发展,出现了新的机会来优化数据中心的能源使用效率。本文将探讨如何通过机器学习模型预测数据中心的热负荷,并据此动态调整冷却策略,以实现能耗最小化。我们将介绍所采用的数据集、预处理方法、模型选择、训练过程以及最终实施的策略。结果表明,基于机器学习的预测系统能够有效降低数据中心的能源消耗,并为可持续运营提供支持。
|
7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。
|
7月前
|
机器学习/深度学习 监控 算法
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第30天】在数据中心的运营成本中,冷却系统占据了相当一部分。为了提高能效和降低成本,本文提出了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的冷却系统。通过对大量历史数据的分析和挖掘,我们设计了一个预测模型,用于实时监控和调整数据中心的温度。实验结果表明,该方法可以有效降低能耗,提高数据中心的运行效率。
|
7月前
|
存储 大数据 数据中心
探索现代数据中心的冷却革新
【5月更文挑战第29天】在信息技术不断进步的今天,数据中心作为计算和存储的核心枢纽,其稳定性与效率至关重要。随着处理能力的提升,散热问题日益凸显,成为限制数据中心性能的关键因素之一。本文将深入探讨现代数据中心面临的热管理挑战,并分享一系列前沿的冷却技术与实践,旨在为构建更为高效、环保的计算环境提供参考。
下一篇
DataWorks