数据中心冷却最常见的10大问题

简介:

虽然数据中心运营商的冷却管理比十年前要好得多,但许多设施仍然面临着容量不能充分被利用及浪费能源等问题。数据中心冷却专家表示,气流管理的最终目标是更好地控制IT进气口的冷却温度设定值,同时使得传送至数据大厅的空气量最小化。下面是数据中心冷却中最常见的一些问题,如下:

1、太多的开孔地板:在热通道和空白区域放置开孔地板是毫无理由的。这样会浪费冷却能力。还有可能是在机架的进气口放置了太多的开孔地板。IT机架顶部的温度低于正常温度便是一大危险信号。

2、隐藏的泄漏:冷空气从活动地板下的空间中泄漏出来,进入到相邻的空间或支撑柱中。菲尔普斯表示,这种泄露相当的普遍,并导致了IT环境中的压力损失,从而使得别处满是灰尘的热空气或潮湿的空气进入进来。避免这个问题的唯一方法便是去活动地板底下检查周边和支撑柱,并 住你发现的任何漏洞。

3、未密的活动地板开口:尽管许多的数据中心运营商已经努力密 了电缆开口及活动地板中的其他漏洞,但很少人真真正正地完成了这项工作。剩下的漏洞会导致大量的冷空气逸入不被需要的区域。配电单元或远程电源板等电气设备是寻找未密 开口的一个特别重要的地方。

4、机架密性不好:把备用面板放置在空的机架区域是气流管理的常识,然而并不是每个人都会这样做。一些机柜没有被设计好,安装钢轨与机柜边缘之间被 死。关心效率的经营者会密 那些开口以及机柜底端的潜在开口。

5、温度和湿度传感器刻度不准:有时供应商使用了未校准的传感器,有时刻度会随着时间的推移而变得不准确。这将导致管理不善的冷却单元不能协同地工作。Strong建议运营商每六个月校准一次温度和相对湿度传感器,并且在必要的时候进行相应的调整。

6、物以稀为贵:许多的数据中心运营商预置了过度的冷却能力。如果拥有的冷却能力大于所需,并无法保证过剩的CRACs的安全,那么整个的冷却方案都会被连累,因为太多的单元处于低效率状态。地板下的冷却温度很高,且某些机架很难被冷却时,运营商一贯的反应便是运行更多的冷却单元。然而与直觉相反,正确的做法应该是运行更少的CRACs来降低负荷,菲尔普斯说。

7、让CRAC互相牵制来控制湿度:使两个CRAC互相牵制的另一个好方法是给相邻的CRAC供以不同温度的循环空气。因此,CRAC得到不同的湿度读数,一个结束加湿,而另一个正在干燥空气。解决这个问题需要巧妙地理解湿度图,并准确的设置湿度控制点,菲尔普斯说。

8、闲置的机柜空间:这是另一个明显的因素,但出于某种原因没有被每个人所重视。当一个或者多个机柜空间被空置,将会破坏气流平衡,导致废气循环进入冷通道,或是在冷通道损失冷空气。这种情况将导致过度冷却,及供应多于实际所需的空气来弥补损失。

9、糟糕的机架布局:理想情况下,你想把机架按加热/制冷分别排成一行,并把主要的CRACs放置在每行的两端。拥有一小块机架且没有特定的方向并不能帮助任何人。无论是从前往后排列机架,还是使CRACs与IT行的方向相同,都无济于事。

10、冷却管理没有受到应有的重视:没有想到改进冷却管理方式的好处,使得运营商的容量搁浅并花费了更高的运营成本。做一些如安装备用面板等简单的工作就可以从中获益,但它们常常被忽视。在极端的情况下,一个管理良好的数据中心冷却系统甚至可以推迟扩张或建立新的设施。


作者:何妍 

来源:51CTO

相关文章
|
5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。
|
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。
|
5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。
109 5
|
5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。
|
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
|
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。
|
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 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。
|
5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。
|
5月前
|
存储 大数据 数据中心
提升数据中心能效的先进冷却技术
【5月更文挑战第27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,其能源效率已成为评价其可持续性的关键指标。本文将探讨当前数据中心面临的热管理挑战,并展示一系列创新的冷却技术解决方案,旨在提高数据中心的能效,同时确保系统的稳定性和可靠性。通过对比传统冷却方法和新兴技术,我们将分析各种方案的优势、局限性以及实施难度,为数据中心运营者提供科学的决策参考。