數據中心的移動(dòng)部件非常豐富。數據中心經(jīng)理必須監督和監督員工、大量計算機硬件、軟件、維護、庫存等等。有很多方面需要考慮——其中一個(gè)方面就是密度。管理數據中心密度環(huán)境可能具有挑戰性和復雜性，尤其是在處理混合密度環(huán)境時(shí)。但是什么是混合密度數據中心，在這種類(lèi)型的生態(tài)系統中可能會(huì )面臨哪些挑戰？

什么是數據中心密度？

數據中心密度是運營(yíng)所消耗的電力。測量密度的方式是每平方英尺占地面積消耗多少電力、服務(wù)數量以及冷卻系統的負載。增加功耗意味著(zhù)每個(gè)機柜可以提供更好的性能。一些數據中心現在為其服務(wù)器提供更高的功率或更高的密度。高密度數據中心有很多優(yōu)勢。

每個(gè)機柜功耗超過(guò) 10kW 的數據中心稱(chēng)為高密度數據中心。每個(gè)機柜使用更高功率的數據中心可以為客戶(hù)提供比不使用更高功率的數據中心。一個(gè)數據中心可以在同一空間內提供更多電力，可以讓客戶(hù)以更低的價(jià)格購買(mǎi)或租用他們的數據中心。

高密度數據中心是高效的，因為雖然有更多的客戶(hù)空間保持不變，但數據中心經(jīng)理的管理空間更小。這可以通過(guò)幾種不同的方式節省時(shí)間和金錢(qián)。

與傳統機架相比，高密度機架將需要更多的電力和更多的冷卻，但客戶(hù)在使用高密度設置時(shí)需要的機架更少。這將節省客戶(hù)和數據中心提供商的資金。缺點(diǎn)之一是一些數據中心已經(jīng)慢慢走向高密度環(huán)境，這導致了混合密度環(huán)境。由于幾個(gè)不同的原因，這可能具有挑戰性。

混合密度數據中心面臨哪些挑戰？

人工智能的使用改變了數據中心的運作方式。數據中心正在使用人工智能使管理數據中心更容易、更高效。人工智能正被用于幫助數據中心管理能源消耗、減少停機時(shí)間、優(yōu)化工作負載分配、提高安全性，并在未來(lái)實(shí)現無(wú)人自動(dòng)化。但人工智能不僅有助于提高數據中心的效率。世界對人工智能的使用也在推動(dòng)數據中心變得更強大或更高密度。人工智能需要大量的數據處理，這正在推動(dòng)數據中心采用更高密度的環(huán)境。

過(guò)渡到高密度機架的問(wèn)題之一是并非所有數據中心機架都是相同的。除了新的高密度機架外，還將有傳統機架（低密度和中密度）。擁有混合密度的數據中心會(huì )影響冷卻。因為高密度機架會(huì )產(chǎn)生更多的熱量，所以它們也需要更多的冷卻。數據中心經(jīng)理有幾個(gè)不同的選擇。

第一種選擇是降低整個(gè)數據中心大廳的溫度，因為高密度機架需要它。第二種選擇是結合不同的冷卻變化。他們可以將傳統冷卻部署到低密度機架，并將液體冷卻部署到高密度機架。在管理混合密度環(huán)境時(shí)，遏制系統也可用于提供更大的靈活性。有不同的替代方案可以使這成為可能，但在此過(guò)程中會(huì )帶來(lái)一些特定的挑戰，并且可能還需要重建數據中心的大部分運營(yíng)。

什么是拆分架構數據中心？

應對混合密度數據中心挑戰的不同替代方案本身也存在一些挑戰，但其中一種解決方案可能是所謂的拆分架構。挑戰在于越來(lái)越多的高密度機架與標準機架混合在一起。數據中心必須調整其運營(yíng)以同時(shí)滿(mǎn)足高密度和低密度機架的需求。

數據中心空間中的拆分架構意味著(zhù)它可以容納具有不同要求的服務(wù)器和機架。如前所述，這可能意味著(zhù)幾個(gè)不同的解決方案。拆分架構可以簡(jiǎn)單到讓大部分數據中心使用傳統的空氣冷卻，而較小的部分處理高密度部分。

盡管人工智能已經(jīng)迫使數據中心進(jìn)行調整，但人工智能也將有助于管理拆分架構。在數據中心內擁有不同的密度可能會(huì )變得復雜，但人工智能的使用將簡(jiǎn)化數據中心的管理。

數據中心管理中的人工智能

這似乎是一個(gè)無(wú)休止的循環(huán)。人工智能正在導致數據中心改變其運營(yíng)方式，但與此同時(shí)，人工智能也可能是最有前途的解決方案之一。數據中心還有哪些其他方式來(lái)實(shí)現人工智能的使用？

數據中心有許多活動(dòng)部件和大量需要管理的方面。這些方面之一是安全性。數據運行世界，這意味著(zhù)數據中心是任何類(lèi)型網(wǎng)絡(luò )威脅的主要目標。利用人工智能可以幫助數據中心管理人員識別惡意軟件并識別數據中心安全系統中的漏洞。

數據中心可能會(huì )使用大量能源。AI 可以學(xué)習和適應數據中心內發(fā)生的特定事情，包括分析溫度設定點(diǎn)、評估流速和測量冷卻設備等。通過(guò)使用預測分析來(lái)調查功率水平和可能的缺陷區域，人工智能可以幫助數據中心減少停機時(shí)間。它還可以?xún)?yōu)化服務(wù)器、監控設備，并最終幫助實(shí)現自動(dòng)化。

結論

由于人工智能并在人工智能的幫助下，技術(shù)不斷進(jìn)步。數據中心現在正在使用可以跟上人工智能使用的高密度機架。隨著(zhù)數據中心在其運營(yíng)中采用高密度機架，混合數據中心的過(guò)渡帶來(lái)了一些挑戰。這個(gè)問(wèn)題有幾種不同的解決方案，但這個(gè)問(wèn)題的主要原因之一也可能是它的最佳解決方案——人工智能。