数据中心运营效率是检验智能化程度的唯一标准
时间：2022-03-07 17:30:01 | 来源：行业动态
时间：2022-03-07 17:30:01 来源：行业动态
这是一个老生常谈的话题，Power Usage Effectiveness（以下简称PUE），数据中心能源效率指标。在当前市场环境如此透明的情况下，如何降低自身成本也是取胜的关键所在。传统制冷系统模式优化能力有限，一般降低PUE小于5%。通常，运营商为了降低PUE 都会付出相当大的硬件改造投入，通过长时间的运营找回成本。青云QingCloud AI技术通过软件方式，以最低的成本投入，最快的成本回收，优化降低PUE在5%-15%；只有这样，才能完成降低整体成本，加强市场竞争力的最终目的。
传统 PUE 的优化我们过于依赖楼宇自控系统（Building Automation System，以下简称BA系统），我国目前做相关系统的企业达到3000多家，目前BA系统中Honeywell、Johnson、Siemens三大品牌占有一半的份额，另外一半的份额则由其他品牌瓜分，主要有：Invensys、海湾、清华同方、ASI等品牌。三大品牌的产品系列最全，拥有全系列的产品，市场评价高；其他的品牌中海湾是支持LON协议的，适用于系统容量不大，点位比较少的地方，层次结构不明晰，系统容量过大会不稳定，只有不超过1%的市场份额。ASI只有传感器件，阀门等组件大都是OEM的，由于传感器件很强，对于需要精确控制的地方，如电子工厂反而应用很多，清华同方的rh2000系列，是自主开发的，有自己的知识产权，但耗电量却是国外产品的2倍，缺乏竞争力。真正具有研发实力的企业很少，大多企业维持在相关硬件销售上，和国外企业存在相当大的差距，大部分系统华而不实，传统BA厂商从沟通、方案、对接，再到安装、维护，某个环节出问题都可能不会给客户带来真正的便捷于节能的效果。有据统计，BA系统开通率不足60％，使用满意率不到30％，目前国内传统BA系统能够有效工作达到预期效果的仅占3%。
经过多年数据中心运营的经验总结，数据中心制冷链路参数多，每调节完成一次都需要观察期，全部完成至少半天以上，优化效果差；青云QingCloud能效优化技术基于AI算法，准确计算出PUE的准确表达函数因子，推算出最优的控制因子组合，并且所有参数一次性同时设置，1小时内完成；数据中心节能是一个系统工程，更重要的是，关键的物理基础设施作为数据中心的支撑核心，保障信息系统的安全可靠运行是其第一要务，而节能不能以牺牲数据中心的安全性和可靠性为代价。青云QingCloud的系统参数读取及指令下发均通过原有的群控系统进行，不直接读取或控制末端设备；系统与原有群控系统各自独立，停用不影响原有群控系统的运行，真正安全独立的完成任务。
在线咨询
