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]

 

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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