在水资源供应不紧张的地区,数据中心的传统水或液体冷却可能仍是首选方法。但随着越来越多的社区面临水资源短缺,传统的水冷却将不再那么环保——而寻找在不消耗大量水的情况下实现水冷却效率的方法将对数据中心的可持续性变得越来越重要。
在水资源供应不是问题的区域,数据中心的传统水或液体冷却可能仍是首选方法。但随着越来越多的社区面临水资源短缺的问题,传统的水冷将不再那么环保——而找到在不消耗大量水的情况下实现水冷效率的方法对于数据中心的可持续性将变得越来越重要。
专业人员将未上架的硬件安装在特殊容器中,然后使用低振动车辆在各个位置之间运输。管理员可以自行移动硬件,但可能会损坏设备。强烈建议由专业搬运工运输硬件,可能需要根据资产计划配置重复的硬件。
国际能源署的一些数据提供了一个初步背景:该机构指出,自2010年以来,全球互联网用户数量“增长了一倍以上”,互联网流量增长了25倍。随着人工智能、流媒体或云服务等高需求技术的激增,这些发展无疑将成倍增长。
为数据中心选择正确的冷却方法对于性能、效率和成本效益至关重要。面对各种可用选项,数据中心管理人员必须评估其特定需求,包括空间、能耗和环境因素,以确定最合适的冷却解决方案。结合多种方法通常可以产生最佳效果,确保数据中心在当今技术驱动的世界中平稳、可持续地运行。通过投资有效的冷却策略,组织可以保护其宝贵的数据、保持最佳性能...
随着世界日益数字化,越来越多的私营和公共部门依赖于存储在这些中心的大量数据。事实证明,这些中心对于生成式人工智能等新兴技术至关重要,将大量数据连接在一起的能力可以在医学研究等领域带来巨大好处。
人工智能挑战也可以通过人工智能解决方案来解决。随着科技行业逐渐适应和技术进步,人工智能驱动的工作负载管理和优化将成为主流,从而带来强大的数据中心来为未来提供动力。来自分散式计算基础设施等其他替代方案的创新也将创造良性竞争并提高效率。
毫无疑问,数据中心优化不仅仅是思考您想要实现什么、计划如何实现它以及如何衡量是否成功。但在深入了解优化计划的技术细节之前,询问这些关键的初始问题非常重要。这些问题的答案将帮助您建立一个基础平面,以提供真正的价值的方式优化数据中心。
一句话:除了专门开发人工智能软件的公司外,很少有企业有充分的理由投资数据中心来支持人工智能工作负载。预计人工智能炒作将推动数据中心容量有所增加,尤其是在未来几年。但不要指望人工智能会带来对数据中心空间需求的大幅上升——因为现有的空间可能足以满足大多数公司的需求。
尽管液体冷却已成为一种趋势,但空气冷却仍然是大多数数据中心的主要冷却方法。要使空气冷却有效,有两个目标:最大限度地增加IT设备的空气输送量,并使从IT排出的