Содержание

Типовые сценарии применения

Типовые модели применения данных, собранных от ИТ-оборудования, позволяют повышать эффективность эксплуатации, оптимизировать охлаждение, выявлять скрытые тепловые проблемы, планировать рост плотности размещения и устранять неиспользуемые («призрачные») серверы. Сенсорные данные и ИИ-аналитика формируют основу автоматизированного управления ЦОД.

Повышение рабочих температур в машинных залах

Индустрия стремится к увеличению рабочей температуры в ЦОД для снижения затрат на охлаждение (подход ASHRAE TC 9.9). Однако многие площадки работают при заведомо заниженных температурах из-за консервативных подходов к риску.

Основные проблемы:

Решение — переход к мониторингу температуры на уровне каждого устройства (device-level). Такой подход позволяет:

Гранулярный мониторинг позволяет шагово повышать уставки охлаждения без негативного влияния на надёжность.

Типовые тепловые ошибки в ЦОД:

Решение тепловых проблем

Локальные тепловые проблемы — частая причина снижения пропускной способности и аварий. ИТ-оборудование, выступая сенсором, формирует карту температур в реальном времени:

Использование данных от серверов и СХД позволяет устранять проблемы охлаждения точечно, без избыточного повышения расхода воздуха.

Планирование ёмкости и рост плотности размещения

С ростом стоимости электричества и упором на оптимизацию вычислительных ресурсов планирование мощности стоек становится критическим.

Исторически проектирование велось по паспортным значениям нагрузки, что приводило к:

Фактическое потребление серверов часто ниже паспортного на 20–40%. Детальный сбор телеметрии позволяет:

Без реальных данных риск недооценки или переоценки мощности остаётся высоким, что приводит к ограничению роста и снижению эффективности использования площади.

Выявление недоиспользуемых и «призрачных» серверов

Существенная доля сервера в ЦОД работает неэффективно:

Риски «призрачных» серверов:

Для выявления таких серверов необходимо:

Системы ИИ и DCIM-платформы позволяют автоматически находить «призрачные» сервера и формировать план консолидации.

Ключевые идеи

  • Гранулярная телеметрия обеспечивает точное управление охлаждением и безопасное повышение температур.
  • Детальный мониторинг помогает выявлять скрытые тепловые проблемы и устранять их точечно.
  • Реальные данные об энергопотреблении позволяют оптимизировать плотность стоек и уменьшить резервы мощности.
  • Идентификация недоиспользуемых и «призрачных» серверов снижает энергозатраты и повышает надёжность.
  • Аналитика и ИИ становятся основой автоматизированных сценариев управления ЦОД.