IT团队动起来:数据中心基础设施管理的四个调整策略

简介:

效率低下的数据中心能分分钟毁了银行。防止冷却故障并更新电池技术可保证高效以及数据中心的成本效益。

数据中心基础设施管理,从不间断电源系统的维护到计量电源效率,对IT团队来说这是不断发展的领域。举例而言,如电力使用效率的旧指标无法再理解数据中心的效率,且增加功率密度可导致更具破坏性的冷却故障。

IT团队动起来:数据中心基础设施管理的四个调整策略

这一切意味着为了保证数据中心的高效和成本,调整数据中心基础设施管理策略来适应这些标准的改变是非常重要的。如下列出了IT人员可着手的四个技巧:

更新数据中心电池技术

随着数据中心变得更为智能、更为高效,更成熟的不间断电源(UPS)系统成为优先选用的产品。如今,有对较小的生态足迹、运行较冷的且能更好地跟踪电池寿命、电池健康以及维护要求等数据的UPS系统的需求。

锂离子电池已经成为数据中心电池电源的强力竞争者,因为它们与先进的UPS系统能顺利集成。此外,锂离子电池提供更多能量和功率密度,可以让更小的UPS系统更灵活地放置在数据中心中,且比铅酸电池更适应较高的温度。

当选择锂离子电池时,请记得他们不是热插拔的,且他们并非直接替代铅酸电池。锂离子电池会比传统电池要贵一些,同时其较复杂的电池管理系统也会增加成本。

在2017年,你可能会看到锂离子技术在可用性方面取得进步。当前,UPS厂商(如Methode Electronics和Schneider Electric)为其若干UPS产品提供锂离子选择。

识别并阻止数据中心热点

当今数据中心功率密度的增加可以提高效率并合乎预算,但也会带来可能导致灾难性服务器崩溃的冷却故障的风险。如果你在移动或添加设备的时候没有考虑到数据中心的冷却能力,那么热点就会发生,并且不容易被识别出,直到损害浮出水面。

为了以较为合适的成本更方便的找到数据中心热点,可在每个机架的顶部、中部和底部安装温度指示消隐板(指示入口空气温度的彩色热敏条),如果预算紧张那么就在重点硬件上安装就可以了。

温度和湿度探头是另一种选择,其作为智能机架配电单元的附件、无线设备或数据中心基础设施管理(DCIM)工具的一部分,可以提供数据中心温度的实时图像显示。为了模拟安装和测试冷却功能,它将计算流体动力学(CFD)气流建模和探头读数结合起来。事实上,防止冷却故障最好的办法就是使用CFD,创建数据中心的3D模型。

使用新指标准确衡量效率

Green Grid在10年前推出了电力使用效率(PUE)指标。自那时起,数据中心技术发生了显著的变化,降低了PUE在准确衡量数据中心效率方面的重要性。为了获得真正的效率感知,IT团队需要详细的指标,包括电力和冷却基础设施以及计算系统。幸运的是,如今的数据中心团队可以从各种指标中进行选择。

数据中心能量生产率(DCeP)测量了数据中心每瓦消耗能量产生的有用功的数量,有用功由用户自己定义。例如,零售公司可以将有用功定义为销售数量。 DCeP度量的目标是最小化能量消耗并最大化有用功。

衡量数据中心效率的另一个新指标是绩效指标(PI),Green Grid于2016年6月发布该指标。该指标考虑了PUE、IT热依从性和IT热阻。使用PI了解硬件冷却的可靠性、设施的效率以及其他因素是怎样影响另一个因素的。PUE仍然是效率指标的基础,但是新的指标如PI可以以更细微的方式增强数据中心设施的管理。

使用数据中心电缆管理提高效率

一些IT团队无意中会浪费资源,即在数据中心设施管理时使用非管理布线。放置不良的布线会产生热量,并阻止地板下的充气室中的冷却空气流,从而增加成本并造成潜在的宕机时间。

启动清理过程,可使用DCIM工具从服务器和交换机到网络集线器和辅助设备上获取完整的清单。使用DCIM工具,对潜在的布局进行仿真以确定最有效的设计,同时分析当前布线布局,以确定哪些电缆已不再存在。这可帮助清理,且不会造成任何意外宕机。

另一种方法是实施完全结构化的布线,可以在地板下或地板上。在地板上,基于布线托盘的方法是最好的,因为地板下布线会限制对电缆的访问。运行标签过的和带颜色的电缆可轻松识别他们,并切割每个电缆到所需的长度即可,而不来回循环。

最后,最贵的办法是使用分层模型构建数据中心,该模型根据可用性将设施分为四个类别。


本文作者:佚名

来源:51CTO

相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
提升数据中心效率的关键策略
【2月更文挑战第31天】随着数据量的爆炸性增长,数据中心作为信息处理和存储的核心设施,其运行效率直接影响到企业的服务质量和成本控制。本文将深入探讨数据中心效率提升的关键技术和管理策略,包括能效优化、自动化运维、以及弹性资源配置等。通过分析当前的挑战和解决方案,我们旨在为数据中心管理者提供实用的参考和指导,帮助他们在确保系统稳定性的同时,有效降低能耗和运营成本。
30 0
|
3月前
|
存储 运维 数据处理
AIGC浪潮对数据中心基础设施发展的影响
【1月更文挑战第19天】AIGC浪潮对数据中心基础设施发展的影响
55 1
AIGC浪潮对数据中心基础设施发展的影响
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 数据中心
利用机器学习优化数据中心能效的策略研究
【4月更文挑战第24天】在数据中心管理和运营中,能效优化是一个长期存在的挑战,它直接关系到成本控制和环境影响的减轻。随着人工智能技术的不断进步,特别是机器学习(ML)方法的广泛应用,为解决数据中心能效问题提供了新的途径。本文旨在探讨如何通过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,以实现更高的能效。我们首先分析了数据中心能耗的主要组成部分,然后提出了一种基于机器学习的能效优化框架,并详细阐述了关键技术和方法。最后,通过实验验证了所提出策略的有效性,并讨论了未来的研究方向。
|
2天前
|
存储 边缘计算 安全
阿里云全球基础设施展示,公共云地域、边缘节点、超级数据中心分布图
本文为大家介绍了阿里云在2024年的全球基础设施布局,包括公共云地域、边缘节点、超级数据中心等各个阶段和方面。阿里云基础设施已覆盖全球四大洲,拥有30个公共云地域和89个可用区,以及超过3200个边缘节点,为其用户提供了广泛且深入的服务覆盖。
阿里云全球基础设施展示,公共云地域、边缘节点、超级数据中心分布图
|
7天前
|
机器学习/深度学习 资源调度 调度
利用机器学习优化数据中心能效的策略研究
【4月更文挑战第18天】 在数据中心的运营成本中,能源消耗占据了显著比例。为了降低这一开销同时减少环境影响,本文提出一套基于机器学习技术的数据中心能效优化策略。通过分析数据中心的能耗模式和环境变量,构建了一个预测模型来动态调整资源分配,实现能源使用的最大效率。与传统方法相比,本研究提出的策略在保证服务质量的前提下,能有效降低能耗,并具备自我学习和适应的能力。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 传感器 运维
提升数据中心效能:智能运维策略与实践
【4月更文挑战第6天】在数字化时代,数据中心作为企业信息架构的核心,其稳定性和效率直接影响到业务连续性和客户满意度。随着技术的进步,传统的数据中心运维模式已经不能满足现代高效、智能化的需求。本文将探讨如何通过智能运维(AIOps)策略,结合大数据分析和机器学习技术,实现数据中心的自动化管理、故障预测及快速响应,以提升整体效能并降低运营成本。
|
27天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
利用机器学习优化数据中心的能耗管理
在数据中心管理和运营领域,能耗优化是提高经济效益和环境可持续性的关键。本文提出了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的能源消耗,通过实时监控与智能调节系统参数以降低总体能耗。研究采用多种算法对比分析,包括监督式学习、非监督式学习以及强化学习,并在此基础上设计出一套综合策略。该策略不仅提升了能效比(PUE),还保证了系统的高可靠性和性能稳定性。文章的结构首先介绍数据中心能耗管理的重要性,然后详细阐述所提出的机器学习模型及其实现过程,最后通过实验结果验证了方法的有效性。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 资源调度 算法
利用机器学习优化数据中心能效的策略
【2月更文挑战第31天】 在云计算和大数据的时代,数据中心作为核心基础设施,其能效管理已成为技术创新的前沿话题。本文旨在探讨通过机器学习技术优化数据中心能效的可能性与实践策略。通过对现有数据中心运行模式的分析,结合机器学习在能源消耗预测、资源调度和故障检测等方面的应用案例,我们展示了如何实现智能化的能源管理,以及这些技术如何帮助降低运营成本并减少环境影响。文中不仅详细阐述了机器学习模型的构建过程,还讨论了实施中的挑战及未来发展方向。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 大数据
利用机器学习优化数据中心的能效管理
【2月更文挑战第17天】 在数据中心的运营过程中,能效管理是维持可持续性和成本效益的关键。本文探讨了一种基于机器学习的方法来优化数据中心的能源使用效率。通过分析历史能耗数据和实时工作负载信息,构建了一个预测模型来指导冷却系统的动态调整,以减少不必要的能源消耗。实验结果表明,该方法能够有效降低能耗,同时保证数据中心的性能和可靠性。
24 2
|
11月前
|
存储 监控 网络协议
「数据中心」数据中心脊页架构:数据中心结构管理、自动化和总结
「数据中心」数据中心脊页架构:数据中心结构管理、自动化和总结