以往大中型機(jī)房常采用的下送風(fēng)，上回氣流系統(tǒng)，利用熱力環(huán)流能有效的利用冷空氣冷卻效率。 但是這樣的方案只能解決3-5KW/機(jī)柜，超過5KW的 機(jī)柜柜頂會產(chǎn)生局部熱點(diǎn)，容易產(chǎn)生設(shè)備過熱保護(hù)。

       現(xiàn)今大中型數(shù)據(jù)中心機(jī)房，用戶要求大幅度縮小服務(wù)器以及存儲設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備的占地面積并提高計(jì)算密度，大量大功率，高熱量的刀片式設(shè)備越來越多的應(yīng)用在機(jī)柜中，單機(jī)柜內(nèi)的設(shè)備數(shù)量，功率密度和發(fā)熱密度都有巨大提高，往往42U機(jī)柜內(nèi)功率密度能輕易超過30kW，發(fā)熱密度也相應(yīng)的超過于此。

圖騰機(jī)柜封閉冷通道解決方案

       為了對電子信息設(shè)備進(jìn)行有效冷卻，不但需要足夠的制冷量，而且機(jī)房空調(diào)系統(tǒng)空氣分布必須與機(jī)房冷負(fù)載相匹配。

       圖騰機(jī)柜封閉冷通道解決方案正是突破傳統(tǒng)為了解決這一難題而定制。

       圖騰機(jī)柜封閉冷通道解決方案，其核心理念是合理冷量供應(yīng)，風(fēng)量和冷量能合理送到高熱密度區(qū)域，減少冷熱風(fēng)的混合，提高冷量利用率。方案能確保冷熱氣流基本完全隔離，冷熱氣流不在有機(jī)會出現(xiàn)混合。方案簡單易行，在方案設(shè)計(jì)和實(shí)施良好的情況下，能確保高熱密度機(jī)柜內(nèi)設(shè)備正常散熱和工作，同時(shí)比傳統(tǒng)開放式下送風(fēng) 上回氣流系統(tǒng)有更高的制冷效率。

       如今，人工智能、機(jī)器人、自動化、機(jī)器學(xué)習(xí)等新興技術(shù)成為了數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域發(fā)展的一些新趨勢，也帶來了許多爭論，因?yàn)樗鼈円l(fā)了投資者對數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域現(xiàn)代化的新興趣。調(diào)研機(jī)構(gòu)Jo?o Marques Lima公司在調(diào)查報(bào)告中預(yù)測了由新興技術(shù)驅(qū)動的未來數(shù)據(jù)中心的五個(gè)未來面貌：

（1）減少能源費(fèi)用

       數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商如今面臨的最大成本之一就是能源。

       根據(jù)英國高科技產(chǎn)業(yè)貿(mào)易協(xié)會(Intellect)的數(shù)據(jù)，一個(gè)超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心一年可能消耗30GWh的電力，其運(yùn)營成本約為420萬英鎊。

       根據(jù)Queensway Par Data Centres的調(diào)查數(shù)據(jù)，在美國，數(shù)據(jù)中心能源消耗將從2013年的910億千瓦時(shí)增長到2000億千瓦時(shí)，每年的能源消耗成本達(dá)到200億美元。

       相比之下，英國預(yù)計(jì)將繼續(xù)成為歐洲最大的托管數(shù)據(jù)中心市場，每年的能源成本將達(dá)到70億美元。其高昂的成本需要改進(jìn)以遏制能源消耗的增長，并使數(shù)據(jù)中心設(shè)施更有效率。

       谷歌公司在數(shù)據(jù)中心領(lǐng)域最近的一個(gè)發(fā)展是使用DeepMind AI軟件降低數(shù)據(jù)中心的能源費(fèi)用。DeepMind AI內(nèi)置的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了谷歌數(shù)據(jù)中心的120個(gè)參數(shù)變量，并通過分析傳感器數(shù)據(jù)來找出最佳的冷卻方法。

       超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心通過采用人工智能可以降低40％的用于冷卻的電力成本，從而將總體PUE降低了15％。

       谷歌公司表示，該軟件可應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心的其他部分以及其他工業(yè)系統(tǒng)運(yùn)營商。

（2）減少停機(jī)時(shí)間

       雖然能源成本對數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商來說是一件令人頭疼的事情，但沒有什么比停機(jī)時(shí)間更嚴(yán)重。

       根據(jù)波洛蒙研究所的調(diào)查，2016年每個(gè)數(shù)據(jù)中心停機(jī)事件的平均成本接近750,000美元。其停機(jī)的影響超出了運(yùn)營商的主要業(yè)務(wù)。而那些數(shù)據(jù)中心中斷時(shí)間超過10天的企業(yè)平均有9個(gè)企業(yè)申請破產(chǎn)。

       而數(shù)據(jù)中心停機(jī)的主要原因是人為錯(cuò)誤、UPS故障和冷卻設(shè)備故障。隨著對數(shù)據(jù)中心的依賴性不斷增加，修復(fù)停機(jī)時(shí)間的競爭加速，并成為數(shù)據(jù)中心管理人員的首要任務(wù)。

       人工智能最近被用來幫助減少數(shù)據(jù)中心停機(jī)的例子是HPE公司的AI推薦引擎，它協(xié)助企業(yè)管理他們的IT基礎(chǔ)設(shè)施，其中包括應(yīng)用程序，這是另一個(gè)增長的趨勢。

       HPE InfoSight是一個(gè)預(yù)測性分析平臺，為數(shù)據(jù)中心帶來軟件定義的智能，能夠利用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測和防止基礎(chǔ)設(shè)施問題發(fā)生，從而為走向自治數(shù)據(jù)中心鋪平道路。

（3）改進(jìn)冷卻

       就像電力一樣，冷卻成本對大多數(shù)運(yùn)營商而言都是一筆沉重的代價(jià)。

       根據(jù)ABB公司企業(yè)研究部首席科學(xué)家，行業(yè)領(lǐng)先的能源技術(shù)專家之一Xiaojing Zhang的研究，在給定的數(shù)據(jù)中心中，大約40%的電能被用來保持建筑物的冷卻。就像在能源部分一樣，人工智能在冷卻方面的應(yīng)用也是一種跨越式解決方案，從而節(jié)省成本和提高效率。

       谷歌公司的DeepMind AI軟件再一次在這里發(fā)揮作用，因?yàn)楣雀韫具€使用該系統(tǒng)控制從風(fēng)扇到窗戶的冷卻系統(tǒng)，然后可以了解如何提高整體效率的適當(dāng)措施。

       人工智能在冷卻系統(tǒng)中的另一個(gè)應(yīng)用就將與物聯(lián)網(wǎng)傳感器相結(jié)合，可以預(yù)測冷卻系統(tǒng)是否會發(fā)生故障。

       全球許多行業(yè)廠商采用了可預(yù)見的維護(hù)。例如，博世公司一直使用PTC公司的ThingWorx系統(tǒng)來實(shí)現(xiàn)此目的，同時(shí)創(chuàng)建其數(shù)字孿生的產(chǎn)品，從而實(shí)現(xiàn)更高的生產(chǎn)效率。

（4）智能操作

       到目前為止，人們已經(jīng)看到人工智能如何幫助降低成本和避免災(zāi)難，盡管已經(jīng)采用預(yù)測性維護(hù)開展實(shí)施更加智能化的業(yè)務(wù)，但是隨著區(qū)塊鏈的應(yīng)用，將會帶來更加智能的操作。

       根據(jù)調(diào)研機(jī)構(gòu)Markets＆Markets公司的調(diào)查，2022年區(qū)塊鏈相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù)的價(jià)值將達(dá)到77億美元，而2016年僅為2.42億美元。

       在研究區(qū)塊鏈技術(shù)如何改變數(shù)據(jù)中心發(fā)展趨勢時(shí)，Deloitte公司總監(jiān)Richard Bradley表示，對于數(shù)據(jù)中心而言，區(qū)塊鏈可幫助數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商更好地進(jìn)行容量規(guī)劃、冷卻、資產(chǎn)管理和環(huán)境虛擬化。

（5）更好的安全性

       最后，數(shù)據(jù)中心的另一個(gè)重要組成部分將通過使用支持人工智能的技術(shù)進(jìn)行大規(guī)模改進(jìn)，這將成為促進(jìn)物理和網(wǎng)絡(luò)安全的有利措施。

       在實(shí)體方面，有許多已經(jīng)適用的解決方案和新的方案。例如，人工智能機(jī)器人可以巡視數(shù)據(jù)中心設(shè)施，以搜尋入侵者或潛在的物理危險(xiǎn)。人工智能傳感器也可以用于監(jiān)控閥門和入侵者。

       在未來，智能的自我修復(fù)基礎(chǔ)設(shè)施還可以防止任何物理安全漏洞。在建筑物的訪問和進(jìn)出方面，圍繞生物識別技術(shù)的新技術(shù)將很快出現(xiàn)。

       至于網(wǎng)絡(luò)攻擊，人工智能軟件將能夠更快地檢測到威脅，并采取行動預(yù)防潛在的違規(guī)行為。

       Telehouse公司是目前使用這種系統(tǒng)的公司之一，該公司正在采用機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，使其數(shù)據(jù)中心能夠更快地適應(yīng)安全需求。

       而Darktrace公司使用機(jī)器學(xué)習(xí)來定義正常的網(wǎng)絡(luò)行為，然后根據(jù)與該標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范的偏差來檢測威脅。