数据中心冷却通道的研究进展

数据中心行业的三位专家讨论了冷热通道遏制技术的发展及其在优化数据中心冷却中的作用。该技术通过防止冷热空气混合,提高了数据中心的能效,并且根据不同类型的用户需求有不同的应用方式。

日前,数据中心行业三位资深的专家在数据中心执行圆桌会议上讨论关于数据中心冷热通道遏制技术的进展情况。这三名经验丰富的数据中心管理人员分别是Aligned数据中心的雅各布·卡尔马克,FORTRUST公司罗伯特·麦克拉里和RagingWire数据中心的詹姆斯·利奇。行业媒体DataCenter Frontier的创始人兼主编主持瑞奇·米勒主持了这项讨论。

通道气流遏制系统作为数据中心制冷策略

DataCenterFrontier:气流遏制是用于优化数据中心冷却的既定战略。您如何评价采取通道遏制技术?在超大规模企业和多租户市场之间有什么不同?

罗伯特·麦克拉里:这里的关键是:在低效率的数据中心中,冷热空气随时混合,而并不是其IT设备和硬件的冷却散热是低效的,因为相当于重复了两次的工作。而气流遏制系统和气流动力学是优化数据中心冷却绝对策略。对IT硬件和硬件的内部提供冷却,是最有效和最有效的方法。而如果冷却气流去了其他地方,则会导致效率低下。

我们应该在开始设计和建设数据中心时,考虑专为长期经营的资金、能源效率和资源。我们这样做是要考虑到客户使用的IT硬件,提供市电的方式、冷却技术等各种因素,而每一件事都必须优化,以便能够适应最终用户运营的硬件。当以往我们设计数据中心的时候,并没考虑到最终用户或IT设备栈的设计,而我们必须开始这样做。

詹姆斯·利奇:我们看到在数据中心冷却的话题从节约转变成通道遏制的策略。

过去的五年中,数据中心提供商和数据中心技术供应商之间冷却的话题是利用当地的气候条件优势进行数据中心的设计和规划,提高冷却系统先进的性能。最常见的例子是当外界温度和湿度的允许的时候,使用自由空气进行冷却。

这次对话的话题是数据中心供应商和数据中心拥有者有针对性的设计和实施遏制系统,以满足客户的独特要求。这种讨论通常是基于计算流体力学分析(CFD),来了解数据中心设施和客户计算环境的空气流动情况。目前,最常用的方法是采用高架天花板和良好的空气流通和热通道气流遏制系统(烟囱),将热空气强制排出天花板较低的老旧数据中心。

超大规模数据中心和企业,以及多租户遏制采用冷却系统之间的差异主要是由数据中心的设计和应用的性质来驱动的。

超大规模数据中心往往针对冷却系统内置的明确一致的系统配置进行优化,在这些环境中,人们可以看到液体冷却、底盘冷却、机架冷却,和后门换热器技术。

企业数据中心通常必须支持遗留系统,例如小型计算机和大型主机,这些设备都有专门的冷却要求。这些设施往往是陈旧的(使用时间超过10年),可能没有一直维护或升级,随着时间的推移,这些设备在支持更高密度的部署方面将面临挑战。而人们往往看到在这些环境中的热通道气流遏制系统将为这些遗留系统进行冷却。

多租户托管的数据中心通常是新的硬件设备(使用时间少于10年),并且随着时间的推移进行更新升级,以支持更高密度的部署。托管数据中心提供者应该与他们的客户紧密合作,以支持针对其独特的环境封闭系统。

雅各布·卡尔马克:许多数据中心运营商利用新的遏制技术升级现有数据中心的成本过高。当涉及到减少能源消耗时,其浪费的电力转化成为更低的服务利润率。

超大规模数据中心运营商和一些领先的企业用户都敏锐地意识到这一点,并投入资金,以确保他们的数据中心进行了优化,用最少的浪费提供最大的输出。

多租户经营者往往影响最大,因为他们对运行的设备和数据中心内运行的应用程序控制能力较弱。对他们来说,采用通道遏制技术是一个挑战。

我们认识到这个障碍,并在数据中心设计中采用了成熟的散热专利技术,采用该技术的数据中心的电力和水的消耗仅为采用传统冷却技术的数据中心的85%。其结果是,我们能够保证为客户提供的PUE值为1.15。对于我们的一些大客户而言,其节省的成本将是巨大的。
本文转自d1net(转载)

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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