节能我们是认真的 六项绿色数据中心创新技术

简介:

数据中心承载着现代社会太多的需求,因此数据中心一直处于高速发展状态,同时我们正看到越来越多的数据中心设计建造不再采用传统的模式,而转向采用创新技术设计建造下一代数据中心。

节约能源是当前许多数据中心创新的焦点。那些老派的使用低效且成本昂贵的空调制冷的方法在当今世界已经不再是一个合适的选择方案了。云计算、物联网(IoT)、自动化和无国界安全技术等一系列趋势正进一步推动着数据中心的变化。

许多伟大的数据中心专家一直在努力工作,想尽办法,以使用更少的电力资源消耗来冷却计算组件——甚至有时完全不耗电。考察这些从极其简单的到借助先进的智能软件技术真正具有开创性的各自不同的省电方法是相当有意思的。

人工智能

在2014年,谷歌以大约6亿美元的价格收购了DeepMind公司,这是一家英国的人工智能(AI)公司。自那时以来,DeepMind公司就一直积极投入技术和资源以努力解决困扰着当今大多数数据中心的能源效率问题。谷歌一直在其数据中心测试人工智能以提升能源效率方面的应用,其结果是:数据中心整体功耗减少了约40%。

水下数据中心

微软的Project Natick——水下数据中心项目,早就已经上新闻了,而且已经被业界广泛讨论一段时间了。其简单性是令人钦佩的——核心理念是使用冷海水来冷却数据中心基础设施硬件。也有人认为是荒谬的——将海水、淡水、电、敏感组件混合在一起是否是一个好主意?

显然,这一想法并不荒谬。事实上,第一代的Project Natick非常成功,其目前已经运营了。而预计下一代新的Natick数据中心的规模将会比当前的大四倍左右。

SDN获得普及

尽管围绕着软件定义的网络(SDN)有着各种炒作,但其此前并未在企业数据中心得到大面积实施。而所有这一切都可能发生变化,在很大程度上是由云服务提供商所推动的。

例如,Megaport公司和Cologix公司正联手通过采用Megaport的高弹性SDN架构,来为Cologix的客户拓宽阵列云服务。将Cologix公司的客户连接到Megaport的系统,从而为这些客户提供对于一些以前没有的云服务的访问权限。

免费冷却

使用外部空气来冷却数据中心已经以不同程度的成功被尝试多次了。Facebook便是一家多年以来使用免费的室外空气冷却技术并取得成功的企业之一。事实上,该公司在欧洲最新的数据中心已经在爱尔兰的Clonee破土动工,预计将使用海风来冷却其服务器和网络基础设施。尽管这需要设计一种方式以便让外部的冷空气到达敏感的电子设备之前,先要去除高腐蚀性的盐。

微型数据中心在移动计算、物联网方面的进步已经使得应用程序的运行效率比过去较低了。由于延迟性和带宽要求的增加,微数据中心的想法在全球各地如雨后春笋般出现。其理念是使内容更贴近边缘,所以整体的体验是一样的,不管您位于哪里。

紧耦合冷却

紧耦合冷却是在大型数据中心、托管和云提供商网络的一个比较普遍采用的技术。该冷却方法对于有效地冷却密集型的服务器机架、存储和网络组件是理想的选择。

由于成本和设计约束,较小的数据中心一直无法升级到这种方案选择。但是,电力成本的增加,以及刀片服务器密度的增加,迫使中小型规模的数据中心也开始斥资采购这一高效的冷却系统。

在硅芯片上直接调制激光

这一技术仍处于早期开发阶段。几个月前,光缆网络公司Adva Optical Networks公司宣布,他们将在硅芯片上的直接调制激光器开发方面起到关键作用——这一项目被称为DIMENSION。DIMENSION项目的目标是“为单芯片光电集成创建一个平台”,这意味着激光器将直接内置到硅芯片,以高速处理和数据传输。该技术还将消除目前使用传统的硅芯片所产生的大量的热和电。

如果您认为今天的企业在如何利用他们的数据中心方面已经达到了临界质量的话,您肯定会大吃一惊。如果预测是准确的,那么在可预见的未来,全球每年在新的数据中心方面的增长率将为10%至15%。如果是这样的话,其中绝大多数新的数据中心设施将有可能采用本文中所介绍的一个或多个创新,以减少整体能源消耗,并保持领先的计算需求。


本文作者:DJ编辑

来源:51CTO

相关文章
|
3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。
|
6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。
|
6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。
|
6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。
|
6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。
|
5月前
|
移动开发 监控 前端开发
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
基于 HTML5 WebGL 和 VR 技术的 3D 机房数据中心可视化
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 资源调度
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第27天】 在本文中,我们探讨了一种基于机器学习的技术框架,旨在实现数据中心能效的优化。通过分析数据中心的能耗模式并应用预测算法,我们展示了如何动态调整资源分配以减少能源消耗。与传统的摘要不同,此部分详细阐述了研究的动机、使用的主要技术手段以及期望达成的目标,为读者提供了对文章深入理解的基础。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 敏捷开发 测试技术
深入理解自动化测试:框架选择与实践挑战利用机器学习技术优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第27天】 在现代软件开发周期中,自动化测试已成为确保产品质量和加快市场投放的关键步骤。本文深入探讨了自动化测试的框架选择问题,并剖析了实施过程中面临的挑战及其解决方案。通过比较不同测试框架的特点,我们旨在为读者提供一套明确的指导原则,帮助他们根据项目需求做出恰当的技术决策。同时,文中还分享了实际案例和最佳实践,以期帮助开发团队克服实施自动化测试时可能遇到的障碍。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 缓存 算法
深入理解操作系统的虚拟内存管理利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第25天】 在现代计算机系统中,虚拟内存是允许用户程序逻辑地址空间与物理内存解耦的关键概念。它为每个进程提供了一个独立的、连续的地址空间,通过内存管理单元(MMU)硬件的支持,将程序使用的虚拟地址映射到实际的物理内存地址。这种机制不仅简化了程序的编写和内存的管理,还提供了保护机制,防止不同进程之间的相互干扰。本文将探讨虚拟内存的工作原理、分页系统的实现以及虚拟内存带来的性能影响,并讨论操作系统如何优化内存使用和管理。
|
6月前
|
存储 边缘计算 人工智能
探索现代数据中心的心脏:高效液冷技术
【5月更文挑战第20天】 在信息技术不断进步的今天,数据中心作为处理和存储海量数据的枢纽,其运行效率与可靠性至关重要。传统的空气冷却系统由于其局限性已逐渐不能满足高密度计算设备的需求。本文将介绍一种创新的冷却方案——高效液冷技术,分析其工作原理、优势以及面临的挑战,并探讨该技术在未来数据中心发展中的潜在应用。