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[導(dǎo)讀] 北京 2025年4月27日 /美通社/ -- 日前,元腦InManage數(shù)據(jù)中心智能管理平臺全面升級,打通IT基礎(chǔ)設(shè)施管理系統(tǒng)與動力環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)雙平臺統(tǒng)一納管,構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)中心環(huán)境參數(shù)和服務(wù)器關(guān)鍵數(shù)據(jù)的全域數(shù)據(jù)池,可以根據(jù)服務(wù)器部件溫度情況,實(shí)現(xiàn)從服務(wù)器風(fēng)扇、整機(jī)負(fù)載,到...

北京 2025年4月27日 /美通社/ -- 日前,元腦InManage數(shù)據(jù)中心智能管理平臺全面升級,打通IT基礎(chǔ)設(shè)施管理系統(tǒng)與動力環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)雙平臺統(tǒng)一納管,構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)中心環(huán)境參數(shù)和服務(wù)器關(guān)鍵數(shù)據(jù)的全域數(shù)據(jù)池,可以根據(jù)服務(wù)器部件溫度情況,實(shí)現(xiàn)從服務(wù)器風(fēng)扇、整機(jī)負(fù)載,到數(shù)據(jù)中心空調(diào)、冷量、流量等自適應(yīng)精準(zhǔn)調(diào)控,讓服務(wù)器始終穩(wěn)定運(yùn)行在最適宜的溫度下,從而達(dá)成數(shù)據(jù)中心級的節(jié)能降耗,風(fēng)冷系統(tǒng)能耗直降15-20%,液冷系統(tǒng)再節(jié)能10%,打造安全穩(wěn)定、綠色高效的高質(zhì)量數(shù)據(jù)中心。

數(shù)據(jù)中心運(yùn)維管理核心難題 兩套系統(tǒng)不互通,運(yùn)維粗放能耗高

據(jù)國際能源署(IEA)報(bào)告數(shù)據(jù)顯示,2024年,數(shù)據(jù)中心約占全球電力需求的1.5%,即415太瓦時(shí);到2030年,數(shù)據(jù)中心的用電量將增長一倍以上,達(dá)到約945太瓦時(shí)。作為能耗大戶,數(shù)據(jù)中心的能耗主要來源于IT設(shè)備和制冷系統(tǒng)。其中,IT設(shè)備作為數(shù)據(jù)中心的核心,能耗占比最高達(dá)40%-50%;其次是制冷系統(tǒng),能耗占比約30%-40%。

在傳統(tǒng)運(yùn)維管理模式下,數(shù)據(jù)中心節(jié)能降耗主要依賴于兩套管理系統(tǒng):

  • 一是IT 基礎(chǔ)設(shè)施管理系統(tǒng),主要負(fù)責(zé)服務(wù)器等IT設(shè)備的節(jié)能。該系統(tǒng)依托帶外管理技術(shù),通過BMC實(shí)時(shí)采集服務(wù)器功耗、出/入風(fēng)口溫度、氣流等能耗信息,分析服務(wù)器運(yùn)行狀態(tài)與能源使用情況,對風(fēng)扇轉(zhuǎn)速、CPU 頻率等進(jìn)行調(diào)控,實(shí)現(xiàn)服務(wù)器能耗最優(yōu);
  • 二是動力環(huán)境監(jiān)控系統(tǒng),主要負(fù)責(zé)制冷系統(tǒng)、供配電系統(tǒng)的能耗優(yōu)化。動環(huán)監(jiān)控系統(tǒng)利用遍布數(shù)據(jù)中心的溫濕度傳感器、電流電壓傳感器等監(jiān)測設(shè)備,實(shí)時(shí)采集環(huán)境、動力設(shè)備、制冷設(shè)備等運(yùn)行數(shù)據(jù),基于數(shù)據(jù)分析結(jié)果預(yù)測設(shè)備故障和環(huán)境變化趨勢,聯(lián)動調(diào)控空調(diào)、電源、冷卻塔等非IT設(shè)備,提高其能源使用效率。

但由于IT和動環(huán)兩套系統(tǒng)獨(dú)立運(yùn)行,數(shù)據(jù)不互通,動環(huán)系統(tǒng)只能收集到機(jī)柜級的數(shù)據(jù),而無法獲取更精細(xì)的服務(wù)器節(jié)點(diǎn)級、芯片級數(shù)據(jù),導(dǎo)致冷量和服務(wù)器功耗的貼合度低,對制冷系統(tǒng)和供電系統(tǒng)的運(yùn)維管理粗放,無法依據(jù)服務(wù)器功耗進(jìn)行精準(zhǔn)調(diào)控,從而影響數(shù)據(jù)中心整體的能耗優(yōu)化。

更重要的是,傳統(tǒng)粗放式運(yùn)維調(diào)控手段難以實(shí)現(xiàn)溫度的精準(zhǔn)把控,不穩(wěn)定的服務(wù)器溫度將顯著影響設(shè)備性能與壽命。一般服務(wù)器機(jī)箱內(nèi)部溫度維持在 25-30℃區(qū)間是最適宜的狀態(tài)。當(dāng)服務(wù)器長期處于過熱狀態(tài),將會加速電路老化、芯片和風(fēng)扇損壞,提升硬件故障率,最終大幅縮減服務(wù)器整體使用壽命,且會導(dǎo)致內(nèi)存與存儲設(shè)備性能下降,數(shù)據(jù)讀寫錯(cuò)誤率上升,影響系統(tǒng)的高效穩(wěn)定運(yùn)行。

元腦 InManage全新升級 雙平臺統(tǒng)一納管,能效與穩(wěn)定性雙提升

針對數(shù)據(jù)中心整體節(jié)能降耗和系統(tǒng)高效穩(wěn)定運(yùn)行的挑戰(zhàn),元腦InManage數(shù)據(jù)中心智能管理平臺進(jìn)行了全新升級,以"AI+一體化"為核心理念,深度融合IT基礎(chǔ)設(shè)施管理平臺與動力環(huán)境監(jiān)控平臺,通過全域統(tǒng)一納管、AI精準(zhǔn)調(diào)控兩大創(chuàng)新突破,保障數(shù)據(jù)中心綠色節(jié)能、高效穩(wěn)定運(yùn)行,讓服務(wù)器始終穩(wěn)定運(yùn)行在最適宜的溫度下。

// 全域統(tǒng)一納管,讓服務(wù)器始終穩(wěn)定運(yùn)行在最適宜的溫度下

全新升級的元腦InManage數(shù)據(jù)中心智能管理平臺實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)深度集成,融合IT基礎(chǔ)設(shè)施管理與動力環(huán)境監(jiān)控兩套系統(tǒng),構(gòu)建涵蓋溫度、濕度、風(fēng)速、流速等環(huán)境參數(shù),以及服務(wù)器功耗、運(yùn)行狀態(tài)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的全域數(shù)據(jù)池;并通過多維度數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)時(shí)收集、清洗和融合,確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和及時(shí)性,實(shí)現(xiàn)核心參數(shù)的毫秒級采集與關(guān)聯(lián)分析,助力實(shí)現(xiàn)從服務(wù)器風(fēng)扇、整機(jī)功耗調(diào)優(yōu),到數(shù)據(jù)中心空調(diào)、冷量、流量等的全方位精準(zhǔn)調(diào)控,避免了傳統(tǒng)運(yùn)維管理模式中由于數(shù)據(jù)單一和滯后導(dǎo)致的控制誤差和延遲,大幅提升系統(tǒng)穩(wěn)定性,運(yùn)維效率翻倍。

在IT和動環(huán)系統(tǒng)打通后,通過跨系統(tǒng)智能聯(lián)動,可直接監(jiān)測服務(wù)器 BMC數(shù)據(jù),整合部件級數(shù)據(jù)和環(huán)境信息,形成"部件溫度-整機(jī)負(fù)載-綜合環(huán)測-自動指令-冷量供給"的閉環(huán)控制鏈路,一旦捕捉到溫度異常,立即結(jié)合服務(wù)器負(fù)載狀態(tài)及環(huán)境溫度,調(diào)節(jié)風(fēng)量和冷卻液流量,實(shí)現(xiàn)毫秒級響應(yīng),提升控制精度和實(shí)時(shí)性,讓服務(wù)器始終穩(wěn)定運(yùn)行在最適宜的溫度下。

讓服務(wù)器運(yùn)行在最適宜溫度下,元腦InManage打通IT與動環(huán)智能管理


// AI精準(zhǔn)調(diào)控,數(shù)據(jù)中心更節(jié)能

在實(shí)現(xiàn)IT和動環(huán)雙平臺統(tǒng)一納管的基礎(chǔ)上,升級后的元腦InManage數(shù)據(jù)中心智能管理平臺可通過對制冷系統(tǒng)、供電系統(tǒng)等同步進(jìn)行AI精準(zhǔn)調(diào)控,實(shí)現(xiàn)非IT設(shè)備的能耗優(yōu)化,從而推動數(shù)據(jù)中心整體節(jié)能降耗。例如,在風(fēng)冷數(shù)據(jù)中心里,該平臺作為智能中樞,實(shí)時(shí)匯聚服務(wù)器、空調(diào)、配電柜等設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù),以及溫濕度、氣流壓力等環(huán)境參數(shù),借助AI算法對海量數(shù)據(jù)深度分析,精準(zhǔn)預(yù)測設(shè)備負(fù)載變化與溫度趨勢,一旦發(fā)現(xiàn)潛在熱點(diǎn)風(fēng)險(xiǎn),平臺立即聯(lián)動調(diào)節(jié)空調(diào)風(fēng)速、風(fēng)向與制冷量,實(shí)現(xiàn)"以需供冷"的動態(tài)平衡,保障系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行的同時(shí),可降低能耗15-20%以上。

針對液冷數(shù)據(jù)中心,該平臺實(shí)現(xiàn)了動態(tài)流量優(yōu)化,相比于傳統(tǒng)運(yùn)維的分散式數(shù)據(jù)分析模式,該平臺可基于服務(wù)器芯片功耗與液冷回路壓力數(shù)據(jù),通過采用多目標(biāo)優(yōu)化算法,精確控制系統(tǒng)冷卻液流量,計(jì)算出系統(tǒng)在不同運(yùn)行環(huán)境下的最優(yōu)流量分配方案,通過AI精準(zhǔn)調(diào)控,流量利用率提升50%,液冷系統(tǒng)再節(jié)能10%。

流量動態(tài)調(diào)控界面


流量動態(tài)調(diào)控界面

在管理智能化、運(yùn)維精細(xì)化的發(fā)展趨勢下,全新升級的元腦InManage數(shù)據(jù)中心智能管理平臺憑借其統(tǒng)一納管、精準(zhǔn)調(diào)控的核心優(yōu)勢,實(shí)現(xiàn)從服務(wù)器節(jié)點(diǎn)到數(shù)據(jù)中心整體的節(jié)能降耗和穩(wěn)定運(yùn)行,為數(shù)據(jù)中心的智能化、綠色化轉(zhuǎn)型提供了有力支撐。未來,隨著AIOps能力的持續(xù)迭代,浪潮信息將加速對智能管理的研發(fā)創(chuàng)新,為全球數(shù)據(jù)中心提供更高效、更節(jié)能、更可靠的運(yùn)維管理解決方案,為企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型注入新動能。

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