在水資源供應不緊張的地區(qū),數據中心的傳統(tǒng)水或液體冷卻可能仍是首選方法。但隨著越來越多的社區(qū)面臨水資源短缺,傳統(tǒng)的水冷卻將不再那么環(huán)?!鴮ふ以诓幌拇罅克那闆r下實現水冷卻效率的方法將對數據中心的可持續(xù)性變得越來越重要。
在水資源供應不是問題的區(qū)域,數據中心的傳統(tǒng)水或液體冷卻可能仍是首選方法。但隨著越來越多的社區(qū)面臨水資源短缺的問題,傳統(tǒng)的水冷將不再那么環(huán)?!业皆诓幌拇罅克那闆r下實現水冷效率的方法對于數據中心的可持續(xù)性將變得越來越重要。
專業(yè)人員將未上架的硬件安裝在特殊容器中,然后使用低振動車輛在各個位置之間運輸。管理員可以自行移動硬件,但可能會損壞設備。強烈建議由專業(yè)搬運工運輸硬件,可能需要根據資產計劃配置重復的硬件。
國際能源署的一些數據提供了一個初步背景:該機構指出,自2010年以來,全球互聯網用戶數量“增長了一倍以上”,互聯網流量增長了25倍。隨著人工智能、流媒體或云服務等高需求技術的激增,這些發(fā)展無疑將成倍增長。
為數據中心選擇正確的冷卻方法對于性能、效率和成本效益至關重要。面對各種可用選項,數據中心管理人員必須評估其特定需求,包括空間、能耗和環(huán)境因素,以確定最合適的冷卻解決方案。結合多種方法通??梢援a生最佳效果,確保數據中心在當今技術驅動的世界中平穩(wěn)、可持續(xù)地運行。通過投資有效的冷卻策略,組織可以保護其寶貴的數據、保持最佳性能...
隨著世界日益數字化,越來越多的私營和公共部門依賴于存儲在這些中心的大量數據。事實證明,這些中心對于生成式人工智能等新興技術至關重要,將大量數據連接在一起的能力可以在醫(yī)學研究等領域帶來巨大好處。
人工智能挑戰(zhàn)也可以通過人工智能解決方案來解決。隨著科技行業(yè)逐漸適應和技術進步,人工智能驅動的工作負載管理和優(yōu)化將成為主流,從而帶來強大的數據中心來為未來提供動力。來自分散式計算基礎設施等其他替代方案的創(chuàng)新也將創(chuàng)造良性競爭并提高效率。
毫無疑問,數據中心優(yōu)化不僅僅是思考您想要實現什么、計劃如何實現它以及如何衡量是否成功。但在深入了解優(yōu)化計劃的技術細節(jié)之前,詢問這些關鍵的初始問題非常重要。這些問題的答案將幫助您建立一個基礎平面,以提供真正的價值的方式優(yōu)化數據中心。
一句話:除了專門開發(fā)人工智能軟件的公司外,很少有企業(yè)有充分的理由投資數據中心來支持人工智能工作負載。預計人工智能炒作將推動數據中心容量有所增加,尤其是在未來幾年。但不要指望人工智能會帶來對數據中心空間需求的大幅上升——因為現有的空間可能足以滿足大多數公司的需求。
盡管液體冷卻已成為一種趨勢,但空氣冷卻仍然是大多數數據中心的主要冷卻方法。要使空氣冷卻有效,有兩個目標:最大限度地增加IT設備的空氣輸送量,并使從IT排出的