背景：数据中心正处于传统通算向智算快速转型的时期，供电由平稳负载向波动负载演进，故负载&室温的突变使功耗管理复杂度升级，使Facility在智能预测管理、精确用能控制方面尚有改进空间。 Q：对规模较大的智算中心，维护复杂度较高的场景下，您认为对可靠性的要求应如何考虑？对应的保障措施有哪些？请结合具体场景详细阐述。 摘选回复1： 对于规模较大的轨道交通智算中心，可靠性是最关键的，因为这直接关系到整个轨道系统的安全和高效运行。特别是在维护复杂度较高的情况下，我们需要确保系统能够持续稳定地运行，即使遇到突发故障，也能快速恢复。首先，硬件层面要有足够的冗余，比如双活数据中心和备用供电系统。如果一个中心或主供电线路失效，另一个能立刻接管，保障像列车调度、信号控制这些关键业务不受影响。其次，软件层面要采用分布式架构，模块之间独立运行，这样某个模块出问题，其他部分还能正常工作。同时，通过AI算法实时监控设备状态，可以提前预测故障，防患于未然。智能运维也是提升可靠性的重要手段，比如利用数字孪生技术模拟智算中心的运行，快速发现并定位问题，再结合自动化运维系统，大大减少人工干预的时间。此外，网络安全同样不容忽视，智算中心需要多层防护，比如防火墙、数据加密和定期的网络攻防演练，以防止黑客攻击和数据泄漏。比如，在一个实际场景中，如果电力故障导致服务器断电，备用电源系统和UPS会立刻启用，同时通过数字孪生技术快速分析哪部分设备需要优先修复，最终避免了系统的全面瘫痪。通过这样的多层保障措施，智算中心才能在各种复杂场景下稳定可靠地运行。 摘选回复2： 1、场景：智算中心内部包含大量的服务器、存储设备、网络设备等硬件设施。为了确保可靠性，需要采用冗余设计，如双路供电、冗余的网络交换机、冗余的存储设备等。2、具体措施：在供电方面，采用双路供电系统，确保在一路电源故障时，另一路电源能够立即接管，保障设备的正常运行。在网络方面，设置冗余的网络交换机和路由器，确保网络连接的稳定性和可靠性。在存储方面，采用RAID技术或分布式存储系统，确保数据的安全性和可用性。 摘选回复3： 个人觉得对于一个大型的智算中心来说，其业务连续性、数据安全和生产效率依赖于底层基础设施的高度可靠性。以下是几个关键点以及相应的保障措施：1. 设计冗余电力供应采用N+1甚至N+X冗余方案；网络连接采用多路径和多出口策略；HVAC设计N+1或N+X冗余配置等；双路供电例如数据中心要求至少两路独立的市电输入，同时配备大容量UPS系统作为备用电源，并且配备柴油发电机，以确保在主电网断电时仍能持续供电。2. 系统化管理保障措施：例如同行业数据中心使用了***的EcoStruxure IT平台，可以进行设备监控、性能数据分析、资产管理等多种功能，提高运维效率，及早发现潜在问题；采用自动化运维工具，定期自动检查系统健康状态，及时发现异常并进行预警。3. 定期执行断电测试，灾难恢复演练，对所有重要设备进行周期性断电测试，确认备用电源和故障切换流程是否正常运作。以下是某大型智算中心，主要有以下保障手段：1. 供电保障: 采用双路供电设计，引入两个不同来源的主电源线路，并装备1,000kVA以上的模块化UPS，提供瞬时切换能力。同时配有多台柴油发电机，以确保在主电网故障时的持续供电。2. 网络保障: 建立多出口、多路由的高速网络架构，与主流互联网服务提供商（ISP）建立冗余连接，避免单点故障导致的连通性问题。3. 环境监测: 使用类似于**TaiShan的高效精密空调系统，以及传感器网络来实时监控温度、湿度等环境参数，防止过热现象发生。4. 运维管理: 部署专业的DCIM系统，对基础设施进行全面监控，通过大数据分析提前警示潜在故障点，制定应急预案，加强日常维护工作的规范化执行。 摘选回复4： 从学校信息化管理出发，在规模较大的智算中心中，由于其高复杂度和高运维要求，可靠性成为至关重要的考虑因素。以下从多个角度详细阐述对可靠性的要求，以及相应的保障措施：1.数据安全保障：建立完善的数据安全保障体系：包括数据备份、恢复机制及严格的访问控制策略。采用多重防护技术：如防火墙、入侵检测系统和加密技术，确保数据的安全性和完整性。加强员工安全意识培训：定期进行安全演练和应急响应计划的实施，提高整体安全水平。2.高质量产品选择：选择高品质服务器和网络设备：确保硬件的稳定性和性能，降低故障率。采用先进的供电和冷却系统：如**电力模块FusionPower9000和风液融合制冷方案，保证能源供应的连续性和效率。引入智能监控系统：实时监测设备状态，预防潜在问题，提升运维效率。 3.智能化管理：利用AI技术优化运维流程：通过AI预测性维护减少停机时间，提高系统的可靠性。实施弹性架构设计：支持按需扩容和灵活部署，适应不断变化的业务需求。建立全面的监控平台：集成环境监控、能耗管理等功能，实现数据中心的全方位智能化管理。4.专业化服务：提供专业的咨询和设计服务：根据客户需求定制解决方案，确保系统的最优配置。实施高效的项目管理：从部署到维护全过程提供专业支持，确保项目按时按质完成。建立快速响应机制：面对突发事件能够迅速采取行动，最小化影响。 摘选回复5： 以某项目举个例子就行某数据中心机房改造需求为1、设备陈旧：机房始建于2004年，供电、暖通等设备陈旧，能耗高。2、空间有限：机房空间有限，且有效层高普遍较低（约4m），造成各专业综合管线排布空间不足，限制了设计与施工的灵活性。3、制冷效果差：旧机房仅采用风冷空调制冷，耗电大，节能性差。4、管理系统落后：原有网管系统部署分散，同时缺少智能化管理手段。改造方案我规划的是 1、空调系统改造：创新性采用智能双循环氟泵多联空调，该方案具有自然制冷、压缩机制冷、混合制冷三种制冷模式，空调群控系统可根据室外温度变化，自动切换制冷模式。较传统风冷空调能耗降低50%以上，实现数据中心PUE从原先的1.6X下降至1.3X，下降15%以上。 2、管理系统升级：部署iDCIM管理系统，帮助二长数据中心机房提升20%资源利用率；增强运维能力，减少50%运维工时，实现高效低成本运维。 3、智能母线方案：针对机房空间有限的问题，采用智能母线方案，模块化设计与装配，省去传统的列头柜，提高机房的出柜率约6%以上。 4、数字化建设措施：通过采用BIM、EMPS和全球一体化供应链数字化平台等数字化交付技术，极大缩短交付周期。实现一阶段项目456台机柜70天的快速交付；二阶段项目964台机柜5个月完成设备加电，交付周期比业界平均周期缩短20%以上，业务提前30天上线。就以最终效果来说，可靠性方面从以下几个角度回答把： 1、提升数据中心质量：改造后的数据中心在有效利用老旧建筑、节省基建费用的同时，也提供了低至1.3X的优秀PUE体验和较低的OPEX，成功提升了机房的质量和等级。 2、增强业务能力：改造后的数据中心具备更强的业务承载能力，为网络服务和数据业务发展注入了强劲动能。 3、节能减排：通过采用高效节能设备和智能化管理系统，实现了绿色环保的目标。 4、经济效益：随着出柜率的提高，数据中心每年可相应增加机柜出租收益。 Q：请问您认为数据中心管理方是否愿意接受对数据中心基础设施/IT设备增加数据采集等额外动作（如：增加传感器部署）的情况下，打通基础设施与IT的联动节能，实现能耗更优？您认为过程中可能面临的风险或者困难是什么？请结合具体场景详细描述。 摘选回复1： 1、数据中心管理方通常会认识到，通过增加数据采集和传感器部署，可以实现更加精细化的能耗管理。这种精细化管理不仅有助于及时发现和解决能耗问题，还能通过数据分析优化能源使用，实现能耗更优。例如，通过部署传感器实时监测机房内的温度、湿度等环境参数，以及服务器的功耗、负载等运行状态，可以为节能策略的制定提供数据支持。2、在增加数据采集和传感器部署的过程中，数据中心管理方可能会面临一些风险。首先是数据安全风险，因为新增的数据采集设备可能会成为数据泄露的潜在途径。其次是设备故障风险，新增设备可能因质量问题或操作不当导致故障，影响数据中心的正常运行。此外，还有成本投入风险，包括设备采购、安装、调试以及后期维护等费用。3、数据中心管理方在实现基础设施与IT的联动节能过程中，可能会遇到一些困难。首先是技术实现上的困难，因为不同品牌和型号的设备可能具有不同的接口和协议，需要花费时间和精力进行技术整合。其次是运维管理上的困难，新增的数据采集设备和传感器需要纳入现有的运维管理体系中，增加了运维管理的复杂性和工作量。此外，还有人员培训上的困难，因为需要培养一批熟悉新技术和新设备的人才来支持数据中心的运行和维护。4、假设一个大型数据中心计划通过增加数据采集和传感器部署来实现基础设施与IT的联动节能。在这个过程中，数据中心管理方需要选择适合的数据采集设备和传感器，并考虑如何将其与现有的IT设备和基础设施进行集成。同时，还需要制定详细的数据采集和分析计划，以确保数据的准确性和可靠性。在运维管理方面，数据中心管理方需要建立新的运维流程和规范，以适应新增设备和传感器的运维需求。此外，还需要对运维人员进行培训，提高他们的技能水平和对新技术的理解程度。 摘选回复2： 数据中心动环设备增加更加敏感的传感器部署是十分有必要且正在进行的工作，可以有效提升在通算中心向智算中心转换的过程对于动态负载能力新要求。但是对于在IT设备上加装额外传感器考虑的情况就比较多了， 1、传感器的存在是否会影响IT设备自身的运行，是否会占用更多IT设备自身的CPU、内存资源给传感器传送更精确更频繁的数据呢？ 2、传感器是否获得IT设备本身认可和兼容，是否存在bypass机制，出现问题是否可以旁路处理？ 3、传感器是否能适配市面上众多IT设备接口，是否可以提供解耦的部署方式，是否有统一的行业标准实现真正意义上的解耦和第三方纳管？ 4、管理权限的问题，对于IT设备的管理一般在IT部门，对于动环管理一般也是有专门的后勤部门，那传感器这种具有IT和OT特性的设备管理权在哪里？一定会存在后勤部门对于IT不熟悉，IT部门对于OT不熟悉互相扯皮的问题。 5、安全问题，如果IT网络和OT网络打通，是否会出现IT的病毒、故障影响到动环部分，（一般动环安全设备和安全手段单一，甚至说是没有）继而出现更严重基础架构故障和问题。 6、如何联动优化实现节能？当出现某些IT设备功耗过高，被传感器侦听到后，是否使用自动调节或是控制，如果使用增加动环输出是否实现了节能，如果主动调低IT设备的功率，是否影响业务的使用。这些都是需要重点考虑的问题。 摘选回复3： 愿意接受。前提是机房采购时需要直接集成，不需要后期增加额外投入。1、例如我们现有模块化机房中的微模块监控管理系统，由管理软件和若干部件组成，共同实现智能微模块各环节、各基础设施的数据采集与管理。除了嵌入式动环监控系统可实现对微模块内供配电、UPS、空调、温湿度、漏水检测、烟雾、视频、门禁等设备以外；ECC800-Pro还可灵活布局各种智能监控设备，实现微模块内的设备管理。2、如果在后期的其他基础设施设备上增加传感器部署，首先会考虑是否具备接入现有平台的能力，或者北向接口的开放被集成能力；最关键的是会需要甲方二次投入，因此我们会优先考虑在机房采购时需要直接集成相关功能组件等。 摘选回复4： 【愿意接受】数据中心运营方通过打通基础设施与IT系统联动节能的方式，实现更低的PUE值和更低的综合能耗目标，通常是出于对运营成本控制的核心需求，但同时也会兼顾运营方企业的环保责任、以及市场竞争等因素。具体在落地部署、实施过程中包括的风险或者挑战，包括但不限于以下方面：【1】系统集成复杂性、兼容适配工作量方面所面临的挑战：对于在建或者在运的数据中心，由于现有的基础设施和各类IT设备一定来自不同供应商，并且使用不同的通信协议和技术标准，类似这种对异构系统间的集成适配，基本上都会面临集成难度大、复杂程度高的风险；另一方面，在对老旧设备增加数据采集能力，比如增加数据采集传感器，就需要对老旧设备进行改造升级，这种情况下，由于部分老旧设备可能不具备对外开放的接口、或者不支持远程监控的能力，那么就需要进行硬件升级、或者固件升级、或者软件更换，相应的则会增加整体改造成本、以及兼容适配改造的技术复杂性等风险；【2】使用传感器进行数据采集过程和数据采集结果方面所面临的挑战：基础设施和各类IT设备使用不同的通信协议和技术标准的情况，在通过使用不同的传感器进行数据采集的过程中也同样面临一样的风险和挑战，此处不再赘述（请参考【1】中的描述）；除此之外，数据采集过程和采集结果还面临其他方面的风险和挑战。由于传感器在采集过程中会受到所处环境的干扰，比如包括由于温度、湿度以及电磁干扰对传感器造成的影响，相应的则会降低采集到的数据的质量和可靠性；【3】采集数据过程中所面临的安全防护风险：由于此类改造升级，增加了大量通过网络（无线网为主）连接的传感器，这意味着整体扩大了需要进行安全防护的范围和网元数量，如果任何一个单一传感器有潜在的网络安全风险，都会导致整个网络面临安全方面的风险；【4】采集的数据在合规性和数据隐私保护方面所面临的风险：前一阵刚刚颁布并实施的数据隐私保护方面的法律、法规，需要数据中心运营方采取满足合规性要求方面的流程和做法，实施相应的安全措施和安全策略，以防止出现未授权访问和数据泄露等安全隐患；【5】数据分析、价值挖掘、业务应用方面所面临的风险：通过加装传感器进行数据采集，仅仅完成了“量变”，需要通过数据管理平台对采集到的客观数据进行数据治理、按需整合、分析挖掘、模型迭代、算法优化、智能决策等一系列的围绕业务场景目标（即：节能降耗）的处理操作，才能实现“质变”的阶段性最终目标； 摘选回复5： 1.强烈支持，目前我们不同专业开展了不通的节能研究，正在探讨拉通跨专业协同的节能研究验证，但困难很大。2.动力专业，开展了空调群控研究，把机房内的分布式空调，通过一个中控AI进行控制管理，实现空调级别的温度管理，巡检运行监控等，依据环境温度调整空调负荷和制冷量，降低能耗。3.IT专业：开展服务器节能研究，分2个层面开展，建立负荷管理算法，监控预测服务器负荷情况，在业务空闲节点，开展基于容器环境的业务负荷跨集群调度技术，将业务集中汇聚，将空闲服务器调节为节能模式，业务忙时，预测负荷增加情况，将节能模式服务器修改为性能模式，并将业务调度到空闲服务器，实现设备层节能。4.联动：目前空调工作模式调整是依赖环境温度变化来触发调整，变量是温度，影响控制工作模式和制冷量，希望将变量调整为服务器负荷，建立服务器--机柜--空调的能耗关系模型，提升能耗管理精细化，在实际操作中发现，业务负荷周期性特征强，模型运行效率好，如负荷无周期性特征，技能模型运行效率差，同时，管理沟通成本增大，因业务负荷归属业务部门，设备归属IT专业，空调归属机房专业，3个专业技能差异大，协同沟通难度大，KPI需求不一致，协同成本高，希望有成熟的解决方案，减少模型构建和优化工作量，加快模型迭代优化。