揭秘Facebook成功的背后:开放式数据中心

本文深入解读Facebook在俄勒冈州Prineville镇建设的数据中心,从设计、能源效率、散热系统等多个角度展示了其如何实现接近10亿用户需求的海量数据处理能力。该数据中心不仅采用开放式计算项目架构,还实现了极低的PUE值,充分体现了其在节能减排方面的创新策略。

接近10亿注册用户、每分钟数十亿交易的Facebook,早已意料到数据中心的重要性。为此,它们在去年就开始推动名为The Open Compute Project的数据中心计划。

Facebook的第一个数据中心位于俄勒冈州中北部的Prineville镇哥伦比亚河以南和华盛顿边界约80公里的区域,在经历了2年半时间建造后该数据中心于今年5月正式启用。该数据中心专为Facebook定制而构建,并使用了该公司的开放式计算项目架构,

作为开放式计算项目的组成部分,Facebook公布了用来兴建的主板、电源、服务器机箱,以及其数据中心的服务器和电池柜的规格。下面,我们就跟随国外媒体eWEEK的前方报道来了解下该数据中心的内部情况吧。

一、路旁指示牌

人不可貌相。俄勒冈州中北部邻近数据中心的Facebook logo,够简单够简洁吧。

 

探秘Facebook首个开源项目数据中心[图]

 

 

指示牌(图片来自eWEEK,下同)

二、PUE观测表

大部分数据中心都不允许外人进入,更不用说在大厅提供实时的PUE监测信息。美国环保部推荐PUE值为1.5,而Facebook数据中心运行在1.11的PUE值状态下,介于1.05和1.18之间。

 

探秘Facebook首个开源项目数据中心[图]

 

 

大厅展示PUE

三、空气制冷系统

数据中心,尤其是Facebook这种每分钟都要处理数十亿Web和移动应用交付的数据中心,其发热量是很惊人的。Facebook首次定制设计和建造的这种空气过滤器和水合物设施,可以有效解决散热问题。网站总监Ken Patchett向记者展示,外界空气通过冷却水墙进入气室,并经过特殊过滤器才进入服务器机房的空气制冷系统。

 

探秘Facebook首个开源项目数据中心[图]

 

多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法旨在应对电力系统中源荷不确定性带来的挑战,通过构建分布鲁棒优化模型,有效处理多源输入下的动态最优潮流问题,提升系统运行的安全性和经济性。文中详细阐述了模型的数学 formulation、求解算法及仿真验证过程,并提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现与应用。该研究属于电力系统优化调度领域的高水平技术复现,具有较强的工程实用价值。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电力系统优化调度的工程技术人员,尤其适合致力于智能电网、鲁棒优化、能源调度等领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于电力系统多源环境下动态最优潮流的建模与求解;②支撑含可再生能源接入的电网调度决策;③作为鲁棒优化方法在实际电力系统中应用的教学与科研案例;④为IEEE118节点系统的仿真研究提供可复现的技术支持。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注不确定变量的分布鲁棒建模、目标函数构造及求解器调用方式。读者应具备一定的凸优化和电力系统分析基础,推荐配合YALMIP工具包与主流求解器(如CPLEX、Gurobi)进行调试与扩展实验。
内容概要:本文系统介绍了物联网与云计算的基本概念、发展历程、技术架构、应用场景及产业生态。文章阐述了物联网作为未来互联网的重要组成部分,通过RFID、传感器网络、M2M通信等技术实现物理世界与虚拟世界的深度融合,并展示了其在智能交通、医疗保健、能源管理、环境监测等多个领域的实际应用案例。同时,文章强调云计算作为物联网的支撑平台,能够有效应对海量数据处理、资源弹性调度和绿色节能等挑战,推动物联网规模化发展。文中还详细分析了物联网的体系结构、标准化进展(如IEEE 1888、ITU-T、ISO/IEC等)、关键技术(中间件、QoS、路由协议)以及中国运营商在M2M业务中的实践。; 适合人群:从事物联网、云计算、通信网络及相关信息技术领域的研究人员、工程师、高校师生以及政策制定者。; 使用场景及目标:①了解物联网与云计算的技术融合路径及其在各行业的落地模式;②掌握物联网体系结构、标准协议与关键技术实现;③为智慧城市、工业互联网、智能物流等应用提供技术参考与方案设计依据;④指导企业和政府在物联网战略布局中的技术选型与生态构建。; 阅读建议:本文内容详实、覆盖面广,建议结合具体应用场景深入研读,关注技术标准与产业协同发展趋势,同时结合云计算平台实践,理解其对物联网数据处理与服务能力的支撑作用。
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