数据中心如何能够提升电力系统的可用性

简介:

目前,数据中心的建设显得越来越重要,是企业增加竞争力的一个重要条件。但是数据中心的建设和维护是需要专业的技术的,如何提升它的可用性是目前的重中之重。下面我们一起来了解几种解决方法。

1、打破企业组织机构间的壁垒

在很多公司,负责数据中心管理的是两个独立的部门,IT部门和基础设施部门。IT部门负责监控数据中心的计算机基础设施与应用程序,而基础设施部门则负责处理数据中心的能源和冷却方面的要求,两个部门之间可能会出现沟通不畅的情况。

解决方案:为了尽可能的减少与电力相关的停机时间的发生,企业组织应该就IT管理人员和基础设施管理人员在对数据中心的实现修改时应该如何以及何时进行相互协商的程序建立明确且标准的文档记录。

2、考虑到长期价值,而不是短期的成本

数据中心建设和维护是需要资金的,企业的高级管理人员们通常都要督促负责数据中心建设的人员务必要尽可能的压低成本,缩短完工时间。会造成一种报价高低以及工期的比较选择不合理的情况。

负责运营数据中心的工作人员更重视长期的价值,报价低的硬件初期投资确实比较少,随着时间的推移,其最终将以降低运营效率和正常运行时间的形式来让企业组织付出昂贵的代价。

解决方案:当对一处数据中心的建设或改造项目进行审查和决策时,企业的关键执行人员务必应该仔细审查采购决策,确保一线的项目管理人员和承包商并没有以牺牲企业的长期利益为代价,来换取短期的成本压缩。企业组织机构也需要为其数据中心设施建设的管理人员们设定目标,而不要过于把重点放在短期成本的降低压缩方面。

3、采用标准化设施的工作流程

现如今的IT部门正在越来越多地利用标准化的最佳实践框架,这些可以更好的来帮助他们提高他们的工作流程系统化。但是,一些企业的基础设施部门采用了严格、统一的维护流程,而不是依靠特设的程序和基础设施管理人员们所积累的专业知识。这样就会导致数据中心的维护标准降低;

解决方案:虽然基础设施流程框架有待开发,但基础设施部门可以而且应该采取相应的措施,以制定他们自己的标准化、文档化的流程。按照一致的,可重复的方式进行必要的活动,可以降低功率,提高基础设施技术人员的工作效率。





====================================分割线================================


本文转自d1net(转载)

目录
相关文章
|
16天前
|
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。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 算法
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【2月更文挑战第23天】 在数据中心的运营成本中,冷却系统占据了一大块。传统的冷却管理通常依赖于简单的规则或手动调整,无法适应复杂多变的热负荷和环境条件。本文提出了一种基于机器学习的方法来动态优化数据中心的冷却系统。我们设计了一个预测模型来估计未来的热负荷,并结合实时数据,通过优化算法调整冷却设备的工作状态,以降低能源消耗并保持适宜的运行温度。实验结果表明,该方法能够有效减少能耗,同时保证数据中心的冷却效率。
16 0
|
2月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【2月更文挑战第15天】 在数据中心运营效率的众多挑战中,冷却系统的优化是一个关键因素。本文将探讨如何应用机器学习技术来改善数据中心的冷却性能,减少能源消耗,并提高整体的可持续性。通过分析历史温度数据、服务器负载以及环境参数,构建预测模型来动态调整冷却需求,实现智能化管理。本研究展示了一种创新方法,不仅提升了数据中心运行效率,也为其他工业冷却系统提供了可借鉴的解决方案。
19 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 传感器 算法
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【2月更文挑战第29天】 在本文中,我们探讨了如何应用机器学习技术来改善数据中心的能源效率,特别是针对冷却系统的优化。传统的数据中心冷却方法常常采用静态的、预设的策略,忽视了环境变化和负载波动的影响。通过集成机器学习模型,我们能够实时分析数据中心的操作状况,并动态调整冷却策略,以实现节能和性能的双重提升。文中详细介绍了所采用的算法框架、实验设置以及与传统方法的性能比较。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 数据中心
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【2月更文挑战第17天】 在数据中心运营成本中,冷却系统占据了显著比例。本文通过探索机器学习技术在数据中心冷却系统中的应用,旨在提高能效并降低运营成本。首先介绍了数据中心冷却系统的基本原理和关键性能指标,随后详细阐述了如何通过监督学习和强化学习算法来预测冷却需求并实时调整冷却策略。文章通过案例分析验证了所提方法的有效性,并讨论了实施过程中面临的挑战与未来发展方向。
|
12月前
|
关系型数据库 Linux 网络安全
开源IDC数据中心资产管理系统RackTables部署篇(一)
开源IDC数据中心资产管理系统RackTables部署篇(一)
664 0
|
物联网 5G 数据中心
5G网络数据中心系统需要什么光模块?
前些时间也给大家分享了【5G超新时代,点燃了25G和100G光模块市场】这篇文章,感兴趣的朋友可以看看!接下来跟易天光通信一起看看5G网络的特点和25G/100G光模块发展趋势。 5G网络的特点有哪些? 5G移动网提供增强型移动宽带(eMBB)、超可靠低时延通信(uRLLC)、大 规 模 机 器 类 通信(mMTC)三大类业务,不同业务性能差异较大:eMBB 业务面向传统移动通信,带宽大;uRLLC 业务面向工业自动化等实时性控制类应用,时延低、可靠性高;mMTC 面向物联网应用,连接多、流量小。
1329 0