蒙特携Oasis™数据中心间接蒸发冷却系统登陆2017中国数据中心展

简介:

20171121日,全球领先的空气处理节能解决方案供应商蒙特参加了于2017年11月20-22日在上海新国际博览中举行的2017中国数据中心展(China Data Center Expo)。本次展会上,蒙特推出了Oasis™数据中心间接蒸发冷却系统(DCiE)。这一系统专为满足数据中心机房独特的冷却需求而研发,可大幅降低数据中心冷却系统的局部PUE,降低碳排放并实现高效节能。

蒙特OASIS™DCiE系统采用间接蒸发冷却技术,通过灵活的配置设计,系统容量每次可拓展250kW,实现低维护保养和成本。此外,该系统优化后可适应多层应用,配置选项灵活、充分。其主要技术特点包括:

无颗粒物和有害气体污染数据中心内部

前瞻性环保技术

可选的冷冻水盘管或直膨式压缩机冷却系统

蒙特专利的换热器技术——蒸发式聚合物热交换器

适用于所有类型的淡水水源

适合集装箱舱运输

此外,蒙特Oasis™DCiE数据中心冷却系统模块化的设计帮助运营商在数据中心建立之初就优化预算规划、并遵循LEED 绿色建筑理念。高能效及可持续性不但可以帮助运营商减少投资成本,而且还可大幅降低了年运营成本。而且,蒙特可以为数据中心各种关键设施提供量身定制的及时解决方案,从而为客户提供理想的应用环境。

截止目前,蒙特间接蒸发冷却系统的装机量已超过800MW,其产品的生产、销售及服务网络覆盖了30多个国家及地区。而且,蒙特在蒸发冷却、除湿、加湿和气液分离等领域的解决方案始终处于行业领军地位。

蒙特亚太区数据中心业务发展经理施宏表示:“近几年,中国数据中心节能改造规模日益增多。我们将进一步改善产品及生产工艺,满足这一市场日益变化的需求。更重要的是,我们的产品和解决方案可以帮助客户降低能耗,从而减少碳排放量,创造可持续发展的未来。”





本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
目录
相关文章
|
9天前
|
运维 监控 中间件
数据中心运维监控系统产品价值与优势
华汇数据运维监控系统面向IT基础架构及IT支撑平台的监控和运维管理,包含监测、分析、展现和告警。监控范围涵盖了网络设备、主机系统、数据库、中间件和应用软件等。
31 4
|
6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。
|
6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。
|
6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。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 存储
提升数据中心能效:采用机器学习优化冷却系统
【5月更文挑战第28天】在数据中心的运营成本中,冷却系统的能源消耗占据了显著比例。随着能源价格的不断上涨和可持续发展的需求日益增长,如何降低这一开支成为业界关注的焦点。本文将探讨利用机器学习技术对数据中心冷却系统进行优化的方法。通过分析历史数据和实时监控,机器学习模型能够预测冷却需求并动态调整系统设置,以实现最佳的能效比。这种方法不仅能减少能源消耗,还能提高系统的可靠性和稳定性。
|
6月前
|
机器学习/深度学习 传感器 监控
利用机器学习优化数据中心冷却系统
【5月更文挑战第27天】 随着数据中心能耗的不断攀升,尤其是冷却系统的能源消耗占据了相当一部分比例,如何通过智能化手段提高冷却效率成为行业关注焦点。本文提出了一种基于机器学习技术的数据中心冷却系统优化方案,通过实时监控和数据分析,动态调整冷却策略,以达到节能减排的目的。实验结果表明,该方案能有效降低数据中心的PUE值(功率使用效能比),为绿色计算提供可行的技术路径。
|
6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
【5月更文挑战第29天】 在数据中心的运营成本中,冷却系统占据了显著的比重。随着能源价格的不断攀升以及可持续发展的需求日益增加,开发高效、节能的冷却技术变得至关重要。本文将探讨如何应用机器学习算法来优化数据中心的冷却系统性能。通过对历史温度和负载数据的分析,我们训练了一个预测模型来动态调整冷却需求,实现按需冷却。结果显示,使用机器学习方法可以有效减少能耗,同时保持适宜的操作环境。
|
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。
|
2天前
|
存储 运维 区块链
区块链技术对数据中心的潜在影响
区块链技术对数据中心的潜在影响
下一篇
无影云桌面