Usos de Vertiv máquina de aprender a automatizar datos centro refrigeración


presentado por el conocimiento de centros de datos

Vertiv

, anteriormente Emerson Network Power, ha implementado un sistema de software que, según la empresa utiliza para automatizar la gestión del centro de datos, sistemas de aprendizaje mejorar la eficacia de la máquina de refrigeración.

gestores de instalaciones de centro de datos deben administrar cada componente sistema (refrigeradores, generadores, salvapantallas, etc.) para perfeccionar el sistema de enfriamiento. Cambiar la configuración en él y todo el sistema es afectado.

con iCOM Autotuning, nueva funcionalidad del software de Vertiv, trata de usar técnicas de aprender a controlar todos los elementos de forma automática, la máquina la empresa dijo en un comunicado.

en un centro de datos de expansión directa, sistema de enfriamiento, esto significa que los condensadores, compresores y ventiladores están armonizados para eliminar ciclos cortos, es decir, cuando aire frío vuelve en el sistema de refrigeración sin pasar por el hardware. En los sistemas de agua enfriados, la función de autotuning evita fluctuaciones rápidas en posiciones de la válvula al saldo de los caudales de agua, temperatura y velocidad de ventilador.

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pertenece a la funcionalidad de lo sistema de control de la iCOM-S Liebert termal de Vertiv. Está disponible para seleccionar Liebert enfriamiento sistemas instalados en América del norte, dijo la empresa.

así ejecución en curso de producción para mejorar servicios en la nube como Google y Facebook, algoritmos de aprendizaje automático son raramente aplicado a gestión de centros de datos. Los pocos ejemplos de empresas que han hecho incluyen a Google, que utiliza la máquina de aprendizaje mejorar la eficiencia de datos centro de infraestructura; Ahmed, una startup que utilizó la máquina para aprender a optimizar el costo del equipo de centro de datos de Salesforce adquirida el año pasado. y Romonet, cuyo software analiza el costo de los activos de centro de datos de cliente y traza el impacto de la infraestructura en sus decisiones de fondo.