数据中心浸没式液冷技术研究

伴随数据中心的高速发展,快速增长的能耗成为数据中心产业发展中不容忽视的问题."双碳"背景下,国家政策的引导和未来监管成为数据中心节能降耗的强劲驱动力.如何降低数据中心PUE,提升能效,已经成为行业的重点和难题.浸没式液冷技术采用液体冷却,在冷却效率上较传统冷却方式优势明显.本文围绕浸没式液冷技术展开研究,介绍了浸没式液...     

面向液冷降温技术的光模块技术研究

随着数据中心和通信机房中的能耗逐年增高,风冷散热难以满足其对PUE控制目标的要求,因此数据中心和通信机房中的服务器、通信设备有必要采用液冷技术进行散热节能,以降低PUE、控制设备的温度,同时提高设备的性能和可靠性。光模块是数据中心和通信机房网络通信设备的核心配件之一。分析了数据中心和通信机房应用浸没式和喷淋式液冷系统对光模块产生的影响,针对光模块是否需要改进封装方式的问题,对液冷光模块有效的封装方式、密封技术、技术要求以及对应的测试方法等方面开展研究和分析,并提出技术展望。     

数据中心技术创新研究与发展展望

本文阐述了数据中心规划与建设原则,重点对数据中心土建、机电技术方案进行创新研究,提升效率,降低建设成本与PUE值,并对未来技术发展前景进行了展望.     

液冷服务器在数据中心的研究与应用

为解决数据中心高功率服务器CPU的散热问题,液冷技术应运而生,成为业界新一轮热点。论文通过实测液冷服务器能耗数据得出:液冷相比于风冷更具优势,能有效驱散高热密度服务器热量,降低风机功耗,大幅提高CPU性能,降低系统PUE,成为行业内绿色数据中心的重要发展趋势。此外,通过探讨三种新型液冷服务器提供芯片级制冷解决方案,并对不同液冷系统进行性能分析,为后续大规模应用提供可行性指导。     

双碳背景下南方地区老旧机房节能改造实践案例

目前,数据中心低碳发展要求新建大型及以上数据中心的PUE值低于1.3,而对于改建数据中心则要求PUE值低于1.5。本文提出了一系列节能措施,通过对某数据中心存量机房资源进行挖潜改造,分析了降低PUE值所面临的难题,提出了适用于该项目的水冷集中式空调系统搭配间接蒸发冷却塔和板换自由冷节能方案。经改造,该数据中心的平均PUE值降至1.3以下,取得了良好节能效果。     

“2012年十大通信节能卫士”评选活动公示

随着3G和宽带网络的加快发展,以及云计算、物联网、移动互联网等蓬勃的发展,通信网络能耗总量将呈现快速增长的势头,通信业节能减排工作面临较大的挑战。据悉,工信部在《通信业"十二五"发展规划》中提出2015年单位电信业务总量综合能耗比2010年下降10%,还要求新建大型云计算数据中心PUE值要达到1.5以下,改造IDC的PUE值要降到2以下。     

冷板式液冷技术与应用现状分析

随着数据中心的发展,单机架功率密度快速提升.传统的风冷散热方式已经不能满足数据中心的散热需求,而液冷技术的不断完善,为数据中心散热提供了更多可能.冷板式液冷作为数据中心液冷的重要形式之一,凭借实际应用改造较少、技术成熟度较高等特点,成为业界关注的重点之一.本文主要对冷板式液冷技术发展与应用现状进行了分析,以期更好明晰产业发展动向.     

“2012年十大通信节能卫士”评选活动公示

随着3G和宽带网络的加快发展,以及云计算、物联网、移动互联网等蓬勃的发展,通信网络能耗总量将呈现快速增长的势头,通信业节能祠训卜工作面i右较大的挑战。据悉,工信部在《通信业"十二五"发展规划》中提出2015年单位电信业务总量综合能耗比2010年下降10%,还要求新建大型云计算数据中心PUE值要达至日1.5以下,改造IDC的PUE值要降到2以下。     

大型数据中心空调系统节能分析及方法研究

分析了数据中心能耗构成和空调系统组成,从时段耗电量的二维角度考虑了节能切入点。利用PUE制冷因子公式推导,定性分析空调系统节能措施,同时将制冷因子作为研究工具,定量计算节能贡献度,并进行成本分析。将数据中心空调系统作为研究对象,强调PUE不仅仅是目标数值,更可作为能源效率衡量工具,调整能耗关键点,优化系统趋向合理配置。     

数据中心节能管理与PUE运营

本文通过分析现阶段国内数据中心发展现状及能耗水平,阐述了数据中心节能的必要性;通过引入数据中心能效指标PUE,并分析影响该数值的关键因素,提出了数据中心的节能对策—全生命周期节能管理;通过数据中心节能管理实例,从建筑、电力、空调、IT部署等方面阐述了节能降耗的途径,以期提升数据中心的节能管理水平。     

数据中心算力评估:现状与机遇

对我国算力及算力能效的研究现状进行了综述,包括SPEC CPU、SPEC Power、MLperf等数据中心单服务器的算力,TOP500和Green500等超算的算力,以及电能使用效率(PUE)。通过分析,提出一种数据中心算力和算效的衡量方式,并据此测算出我国当前的数据中心算力和算效的水平。     

云数据中心精密空调配电方案浅析

随着云计算大潮的崛起,作为云计算承载体云计算数据中心规模迅速增长。与传统电信级数据中心相比,云计算数据中心具有大规模、高功率密度、高效率、智能化等特点。云计算数据中心与传统电信级数据中心在基础设施等诸多方面存在很大差异。本文讨论了云计算数据中心与传统电信级数据中心基础设施在空调配电方面的不同,分析了现有数据中心常用的几种精密空调配电方案,从可靠性、可维护性、建设内容、建设成本等方面分析了各种方案的优缺点。并结合近年来国内各数据中心因精密空调配电故障造成数据中心故障情况,给出一种适应云计算数据中心的精密空调配电方案。     

浅谈数据中心冷源群控系统采用的节能措施

机房PUE(Power Usage Effectiveness能源使用效率)是衡量数据中心是否节能的重要指标,PUE的计算方式为PUE=总用电量除以IT负载用电量,显而易见在PUE的计算中,增加IT负载耗电量的占比就能提升PUE,其中除去IT负载产生的用电量,当属冷源系统所产生的能耗在总用电量中的占比最大,而IT负载代...     

云数据中心与传统IDC成本效益比较及定价模型实证研究

云计算技术的发展和需求的驱动,推动着云数据中心服务逐步产品化。以电信运营商传统的IDC 业务为参照,通过实证分析,比较云数据中心与传统IDC的成本结构和投资效益,并以此为基础构建云数据中心的成本定价模型。     

数据中心的绿色建设与维护

介绍了绿色数据中心的设计与建设思路,并分享了绿色数据中心的维护经验,主要从机房建筑、供电系统、制冷系统、IT系统及监控系统等方面严控数据中心的能耗,提高数据中心的PUE值。最后总结了绿色数据中心建设所涉及的主要因素,认识到绿色数据中心的建设任重而道远。在国家节能降耗的号召下,只有建设与运营绿色数据中心,才能推动数据中心市场的健康发展。     

智慧油气田与智慧云数据中心

下一代数字油气田是智慧油气田,下一代数据中心是智慧云数据中心.数字油气田架构核心是数据中心.传统数据中心是由简单的客户—服务器模型发展而来的,其应用系统一般采用静态部署和点对点集成.云计算数据中心支持以按需方式通过网络方便访问可配置资源共享池,具备海量扩展、虚拟化、弹性计算、低成本、分布式、面向服务、安全等优势.智慧云数据中心建设是智慧油气田建设的关键环节.文中讨论了智慧数据管理、事件驱动服务、远程可视化、自主计算,以及模块化数据中心等关键技术趋向.     

VM migration algorithm for the balance of energy resource across data centers in cloud computing

Cloud computing makes it possible for users to share computing power. The framework of multiple data centers gains a greater popularity in modern cloud computing. Due to the uncertainty of the requests from users, the loads of CPU(Center Processing Unit) of different data centers differ. High CPU utilization rate of a data center affects the service provided for users, while low CPU utilization rate of a data center causes high energy consumption. Therefore, it is important to balance the CPU resource across data centers in modern cloud computing framework. A virtual machine(VM)migration algorithm was proposed to balance the CPU resource across data centers. The simulation results suggest that the proposed algorithm has a good performance in the balance of CPU resource across data centers and reducing energy consumption.     

Game theory approach for detecting vulnerable data centers in cloud computing network

Nowadays, cloud computing has many benefits to accessibility, scalability, and cost‐effectiveness, leading to network security risks and vulnerabilities. Cloud computing is gaining in popularity with the advances and growth of its systems. Therefore, the security of this system and the identification of vulnerable data centers are more complicated than the past. Definitely discovering vulnerable data centers that are vulnerable to attacks can help to strengthen these data centers and provide a safer and more secure network structure. This paper examines the vulnerability of malware data centers in the infrastructure and cloud computing network structure. Based on the analysis of the cloud computing system in the field of game theory, we introduce a developed model for identifying vulnerable data centers in cloud computing. The developed model in this paper is based on the game theory as a mathematical tool. According to the game theory, we introduce a measure of the degree of vulnerability of data centers in the cloud computing network.     

基于拟态架构的内生安全云数据中心关键技术和实现方法

云数据中心是新一代信息基础设施的代表,其安全问题也成为近年来备受关注的焦点,具有重要的意义。首先,在对现有云安全形势分析的基础上,通过新兴的内生安全概念探索云数据中心的安全架构、关键技术和实现方法,期望利用拟态构造设计解决现有防护手段难以处理的漏洞、后门等内生安全问题。其次,提出了一种云数据中心内生安全架构与相关关键技术实现构想,同时给出了现有云平台系统拟态化改造的模式与技术趋势。未来,基于拟态架构的内生安全云数据中心或将为新一代信息基础设施建设提供有效的安全解决方案,进而加速云化服务模式的应用与推广。     

Edge Computing Offloading Strategy Based on Dynamic Non-cooperative Games in D-IoT

With the vigorous development of Internet of Things technology, the current distribution network is developing towards the information-based and intelligent distribution Internet of Things (D-IoT). D-IoT adopts the mode of the cloud computing center and the edge cloud network working together. The edge cloud network has a large number of intelligent terminals, which can well adapt to the current sharply expanding power data scale. In order to further improve the ability of the edge network in D-IoT to process data in real time, and to maximize the quality of user experience (QoE) while minimizing energy consumption when performing computing offload, this paper proposes a dynamic non-cooperative game based edge Computing task offloading strategy, considering the dynamic nature of task generation, designed a distributed iterative optimization algorithm, which decomposes computing offloading into a series of sub-problems to solve. The results of simulation experiments prove that the calculation offloading mechanism proposed in this paper can greatly improve D -Compute efficiency of IoT system.