数据中心能耗分析及节能策略研究

数据中心运营成本中,能源消耗成本占比较大。随着越来越多的数据中心投入建设和使用,预计未来我国数据中心产业能耗将大大增加,因此,对数据中心能耗现状及相应节能降耗策略的研究和实施具有重大意义。文章针对某大型数据中心进行能耗的定性及定量分析,总结数据中心能源消耗规律,分析能耗与温、湿度相关关系,提出节能策略和建议,旨在为数据中心节能降耗管理和智能化运维提供支撑。

基于数字孪生与AI仿真技术的数据中心能耗优化研究与实践

针对数据中心扩容与粗放运维引起的高能耗、低运行效率问题,以及数智化建设和绿色运维需求,文章提出并验证了一种可以根据数据中心运行监控数据进行设备工况、气流组织和动环参数自优化的机制。该系统通过对数据中心进行数字孪生建模及其与深度强化学习模型的迭代交互,实现对能耗优化策略与系统温度、能耗等参数的持续训练,进而在实际系统中,针对给定的网络状态,采用深度强化学习进行训练后的模型优化设备工况、气流组织和动环参数,降低了系统的总能耗。

互联网爆发式增长背景下数据中心的节能改造

简要分析数据中心快速发展的现状及其内在原因,提出目前数据中心有效的节能技术措施,并在此基础上创新性地提出将群控系统应用于数据中心节能改造,分析群控系统在数据节能中的主要作用。根据实际数据中心节能改造案例中的节能效果,在实际案例中印证群控系统在数据中心节能改造中的重要性。最后探讨数据中心节能改造发展方向。

考虑风电不确定性的数据中心平抑风电功率波动的调度方法

“双碳”目标下构建以新能源为主体的新型电力系统,致使风光等波动性电源大量并网。针对风电并网时功率波动过大而威胁电力系统安全稳定的问题,在考虑风电预测不确定性的前提下,提出一种基于数据中心可延时计算任务的风电功率波动平抑模型。模型分为2个阶段,第1阶段根据某一预测的风电出力,在达到平抑目的的前提下使数据中心负荷曲线尽量平滑。第2阶段则是使调度方案在最恶劣的风电情景下仍能满足平抑要求。算例结果表明,提出的模型能对最恶劣的风电出力场景进行平抑,与不考虑不确定性的平抑方法相比,具有更高的可靠性。

浅谈天津市绿色数据中心发展瓶颈与建议

数据中心是数据存储和数据处理的必不可少的底层基础设施,承载着数据的计算和存储任务。中央多次表示加强新基建,既符合未来经济社会发展趋势,又适应中国当前社会经济发展阶段和转型需求。数据中心作为新基建中重要的组成部分,近年成爆炸式增长,并伴有能源消费量高、空置率大,能源效率利用较低等问题。文章通过分析天津市当前数据中心情况,结合国家绿色数据中心评价体系,试图找出天津市绿色数据中心发展瓶颈,并提出合理化建议。

华南地区数据中心暖通系统适应性选型分析

数据中心能耗分布主要占比:59%来自服务器设备;8%来自电源分布传输损耗;33%来自冷却系统。文中主要研究华南地区的自然环境条件下,随着智能控制技术越来越精准,如何选择匹配性较高的冷却系统,通过合理利用暖通节能运行策略来降低数据中心运行的总体能耗。

浅谈数据中心建设(一)

随着全球经济一体化进程的不断演变,数字经济不断膨胀,导致各类运行运算数据聚集膨胀,致使各类数据在不断的交换中,到达了一个前所未有的新高度。针对经济网络数据换算、数据存储、数据分析等要求越来越精准,个性要求越来越高,促使我们建设运营数据中心的要求无限提高。

浅谈数据中心建设(二)

随着全球经济一体化进程的不断演变,数字经济不断膨胀,导致各类运行运算数据聚集膨胀,致使各类数据在不断的交换中,到达了一个前所未有的新高度。针对经济网络数据换算、数据存储、数据分析等要求越来越精准,个性要求越来越高,促使我们建设运营数据中心的要求无限提高。

多租户云环境中的虚拟机迁移策略研究

随着云计算的快速发展,多租户云环境成为了一种常见的部署模式。在多租户云环境中,虚拟机迁移策略的研究变得至关重要。研究了多租户云环境中的虚拟机迁移策略,以解决资源负载不均衡、用户需求变化、数据中心能耗和业务连续性等问题。通过综述虚拟机迁移技术的基本原理、类型与模式以及现有的算法和策略,设计了动态资源调度策略、负载感知迁移策略、数据中心能耗优化策略和业务连续性保障策略。这些策略旨在提高多租户云环境中虚拟机迁移的效率和性能,进而改善整体系统的可用性与资源利用率。

数据中心机房能耗分析

近些年通过对多种行业大型数据中心机房运行能耗现状的调研，分析大型数据中心机房在规划设计与实际运行不同阶段能耗的变化。并阐述了通过合理规划、设计、建设、运维可以提高基础设施的利用率；降低数据中心机房的能耗及运行费用。

容器云环境虚拟资源配置策略的优化

针对容器化云环境中数据中心能耗较高的问题,提出了一种基于最佳能耗优先(Power Full, PF)物理机选择算法的虚拟资源配置策略。首先,提出容器云虚拟资源的配置和迁移方案,发现物理机选择策略对数据中心能耗有重要影响;其次,通过研究主机利用率与容器利用率,主机利用率与虚拟机利用率,主机利用率与数据中心能耗之间的数学关系,建立容器云数据中心能耗的数学模型,定义出优化目标函数;最后,通过对物理机的能耗函数使用线性插值进行模拟,依据邻近事物相类似的特性,提出改进的最佳能耗优先物理机选择算法。仿真实验将此算法与先来先得(First Fit, FF)、最低利用率优先(Least Fit, LF)、最高利用率优先(Most Full, MF)进行比较,实验结果表明,在有规律不同物理机群的计算服务中,其能耗比FF、LF、MF分别平均降低45%、53%和49%;在有规律相同物理机群的计算服务中,其能耗比FF、LF、MF分别平均降低56%、46%和58%;在无规律不同物理机群的计算服务中,其能耗比FF、LF、MF分别平均降低32%、24%和12%。所提算法实现了对容器云虚拟资源的合理配置,且在数据中心节能方面具有优越性。

数据中心发展现状及相关政策分析与解读

中共中央政治局2020年3月4日会议强调,要加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度,这将进一步促进我国数据中心的快速建设和发展。近年来,我国数据中心的存量、建设量和建设规模已处全球领先地位,数据中心的土地、电、水、材料等资源消耗量及其在社会整体消耗量中占比逐年攀升,已经引起政府相关部门重视。数据中心行业存在能源消耗高、空置率大、能源利用效率低下等诸多问题。促进数据中心行业绿色高质量发展成为政府的指导方向。本文疏理了近年发布的数据中心建设和管理的重要政策性文件,分析了数据中心建设的合规性问题并给出了运营发展质量提升的路径。