Инструменты пользователя

Инструменты сайта


topics:36:use_cases

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:

  • отсутствие точной картины распределения температур;
  • риски локальных перегревов при повышении уставок;
  • недостаточная глубина мониторинга при использовании только датчиков зала.

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

  • получать детализацию температуры входящего воздуха по каждому серверу;
  • диагностировать отклонения при повышении уставок;
  • безопасно увеличивать температуры в пределах допустимых норм.

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

Типовые тепловые ошибки в ЦОД:

  • недостаток холодного воздуха в холодном коридоре;
  • отсутствие или избыток перфорированных плит;
  • незакрытые пустые юниты (пробелы в стойках);
  • плохая герметизация стоек;
  • незакрытые отверстия в raised floor.

Решение тепловых проблем

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

  • выявление узких мест воздушного баланса;
  • определение стоек с перегревом из-за неисправных вентиляторов;
  • сравнение фактических температур до и после корректировок.

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:

  • завышению энергомощности на стойку;
  • недоиспользованию стойкового пространства;
  • невозможности безопасного увеличения плотности.

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

  • рассчитывать реальное пиковое потребление серверов;
  • безопасно повышать плотность на стойку;
  • планировать электропитание и охлаждение с меньшими запасами.

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:

  • ~15% — полностью «призрачные» (ghost servers), не выполняют никаких задач, но продолжают потреблять 70–85% энергии от нормального режима;
  • значительная часть — недоиспользуемые, работают на минимальной загрузке, расходуя электричество и занимая ресурс охлаждения.

Риски «призрачных» серверов:

  • лишний расход энергоресурсов и охлаждения;
  • нагрузка на систему электропитания;
  • избыточная площадь в стойках;
  • угрозы безопасности (забытые серверы могут содержать уязвимости).

Для выявления таких серверов необходимо:

  • мониторить загрузку CPU, память и сетевую активность;
  • анализировать потребление электроэнергии;
  • сравнивать рабочий профиль с планируемым;
  • формировать рекомендации по консолидации или выводу из эксплуатации.

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.
topics/36/use_cases.txt · Последнее изменение: admin