应对数据中心电源效率低下的六种方法

谷歌和其他公司已经利用人工智能来研究其数据中心环境监测系统的性能数据，这些数据与设施内的电源和冷却周期有关。他们这样做是为了产生他们的能源使用情况的概况。通过人工智能，谷歌的能源配置文件随后成为算法，允许他们的设施经理将适时的指令应用于建筑物的机械和电气设备。虽然这一切都很容易理解，但它掩盖了这个超大规模提供商已经非常高效的事实。

谷歌的人工智能之旅始于我们大多数人必须努力实现的效率之旅。对于我们这些专注于达到低于 1.5 PUE 的人来说，这里有六个关于当前将效率设计到新数据中心设施的做法的想法。

新的 LED 照明：照明技术的持续进步不仅提高了货架排的可视性，而且还使操作员能够节省更多能源。

更高的工作温度：曾经有争议的冷通道变暖的想法已经通过更广泛的IT设备操作范围和远程监控技术的进步成为可能。

自然风冷与CRAC或CRAH的比较：重新思考冷却已将全球数据中心的地理位置转移到更北纬地区，从而优化了设施可用的自然冷却天数。在评估场地时，请记住，场地的改变会对底线产生巨大影响。

在较高电压下配电：三相配电效率更高，在较高电压下实现则更加高效。十年来，IT设备和电气设备制造商一直在提供更多支持数据中心空间内更高电压的产品，包括415V PDU解决方案。

通过容器化整合工作负载：容器允许在更小的占用空间中进行计算，减少了为大量空间提供冷却的需求，而虚拟化首先减少了所需的计算设备数量。

电源监控：具有远程管理功能的开关式智能PDU可以通过提供以下功能来测量IT基础设施的电源使用情况：

o 插座、设备和机柜的功耗数据收集

o 支持报告、报警和智能减载功能

o 环境监测能力 - 温度和湿度传感器

o 关闭未使用或未充分利用的资产（僵尸服务器、存储、负载均衡器等）或远程重启

虽然通过人工智能提高数据中心效率的承诺已成为现实，但仍有很多措施可以降低许多超大规模设施的PUE。

审核编辑：郭婷