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數據中心的預測性建模

與之前的PC設計師相比,數據中心設計師面臨著更為復雜的挑戰。這種復雜性就像PC擁有數百個或數千個風扇、電力供應系統、芯片和磁盤驅動,并且所有的這些組件都在以幾乎不可預測的方式變化的情況一樣。

早在三十多年前,設計個人電腦的工程師曾采用簡單的物理模型,以防止計算機設備在運行的時候發生過熱的現象。他們采用薄紙板或其他易得的材料建造模型,并將風扇、芯片和其他主要的組件放在一個盒子里,以理解氣流、熱傳遞和溫度的變化。由于這種原始的建模方式成本較高,并且過于復雜,他們通常只能對數量不多的設計模型進行測試,然后再確定哪種設計最好。

數據中心的預測性建模

模擬

也許產業人士認識到,采用計算機模擬盒子里的熱量和空氣流是可能的,然而這并不是一件易事。人們已經在抽象的層面上很好地理解了熱傳遞的物理現象。但為了能夠理解安裝在復雜系統中的成品組件,需要以合適的方式組合建模工具和測量設備,以盡可能做出精確的預測。這些工具可讓設計師在無需對系統進行實質性改變的情況下,模擬置換組件所帶來的影響。建模的計算機系統具有速度快、成本低的優勢,因此設計者們可在決定最后設計之前,對幾百或幾千個組合設計進行評估。

復雜的情況

與之前的PC設計師相比,數據中心設計師面臨著更為復雜的挑戰。這種復雜性就像PC擁有數百個或數千個風扇、電力供應系統、芯片和磁盤驅動,并且所有的這些組件都在以幾乎不可預測的方式變化的情況一樣。此外,讓這種復雜性加劇的是,每個數據中心都是獨特的,因此必須針對每個數據中心開發和矯正模型。此外,數據中心當中的IT基礎布局隨著時間的推移發生重大變化,這有別于大規模生產的設備如計算機的內部的情況。

如果數據中心按照原來的設計進行建造和運營,那么計算設備的電力使用情況以及相關的制冷需求都是相對可以預測的。然而,在真實的數據中心當中,這些設備的安裝和運營很少會和原來設計當中的設想匹配。其結果是,由于所有計算設備的實際部署并不完善且不可預測,制冷和電力基礎設施設計會得到更多的影響,因此原本可用來將電力提供給更多服務器的基礎設施資金就被浪費了。

企業配備計算機以解決業務問題。然而,由于大多數數據中心企業面對著時間有限、技術復雜和分散化的問題,計算機設備的選擇、部署和運營遠沒有達到最佳的水平。這意味著大多數數據中心當中的寶貴資金并沒有發揮最大作用。浪費的資金通常占到總資金的三分之一甚至更多。這也就是說,相當一部分的資產花費了數千萬,甚至上億美元,卻沒有帶來經濟回報。

容量浪費

數據中心產業直到現在才開始面對這個挑戰。現在有了預測性建模工具,可讓每個數據中心跟蹤設備,并將設備庫存和對空氣流、溫度和能源使用的衡量匹配起來,提前分析各種不同設備布局對容量浪費的影響。如果能夠恰當使用這些工具,那么可以回收利用大部分被浪費的容量,然而這會給不少這些數據中心的設計、建造和運營方式帶來巨大的變革。此外,它還要求對管理進行變革——這不僅僅是一個技術性的問題。

大多數的現有數據中心都存在許多容量被浪費的問題,這是因為它們沒有利用好新工具,并改變管理實踐。實際上,這是有關制度結構的變革,也是降低成本和提高效率最關鍵的因素,卻很少在數據中心運營人員的影響能力范圍內。這就是公司當中負責大量數據中心運營工作的管理層需要急切了解這些利害關系的原因,從而推動從上至下的這些變革。

預測性建模可讓運營人員確定并釋放這些被浪費的容量,因此可以安裝更多創造價值的計算設備,并減少每次計算任務所需的成本。為了實現這個目標,企業機構需要整合預算,接受一個管理人員和一個部門的管理,制定有關數據中心投資的通用語言,為每個數據中心設施創建精確的標準化模型,為每個數據中心創建精確和標準化的模型,采用這些模型分析其他投資情況以為計算設備的部署提供指導,以及所有相關方都將注意力放在盡量減少每個計算任務的成本上。

潛在的好處

要保證單位計算任務的低成本,需要采用預測性建模盡可能減少容量浪費。如果無序安裝計算設備,設施和信息技術部門缺乏溝通協調,這會不可避免地導致資金資產利用率不高。只有通過量化潛在的浪費規模,并進行相應的變更管理才能徹底消除浪費現象。預測性建模對于精確評估并避免這種浪費是非常重要的,所有的現代數據中心都應盡快采用這種預測性建模。

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