数据中心的智能负载组,为什么以及做什么?

停电会因停机而造成巨大损失。根据电力研究所 (EPRI) 的数据,98% 的停电持续时间不到 10 秒。但这10秒是毁灭性的。由于每分钟闲置的成本约为 5,600 美元,公司投资于确保其基础设施连续性的系统。负载组是测试和确保所需连续性的基本要素。它们模拟数据中心中不同的电力负载条件,并在不同的场景中测试其弹性。

请继续阅读,我们将向您展示为什么在数据中心使用智能负载组是个好主意。

什么是负载组

在现代数据中心中,有许多电气元件。这些数字基础设施的可用性很大程度上取决于它们的正常运行。负载组是验证、监控和测试数据中心电源的系统。目标是确保高效运行并减少停机时间。

他们通过测试电气系统来做到这一点,对它们进行压力测试以检测可能的故障、故障或负载不足。主要优点是无需中断关键负载即可检查电源系统及其电源,其优点之一是不影响服务的连续性,检测到系统漏洞,并优化柴油发动机或UPS电池等组件的循环使用寿命。

在数据中心中,这些系统主要用于以下类型的用途:

调试/调试

保养

组件更换

备用和/或备用发电机的定期测试

UPS系统测试

供暖、通风和空调 (HVAC) 系统的启动和调试

机架式服务器

负载组可以是便携式的,也可以是永久安装的,可以租用或购买用于特定操作或在数据中心设施调试之前进行验证测试。

负载组的调试和测试

在数据中心中特别推荐负载组测试的应用之一是调试阶段(调试)。正是在这个阶段,数据中心的所有系统和组件都经过验证、验证和验证,它们是否已根据最终用户设计的要求进行安装。

问题在于,在数据中心的初始阶段,实际负载通常不可用。这样做的原因是,他们计划随着时间的推移逐渐扩展,并使功耗适应数据中心的扩展。在这些情况下,负载组是以实用方式模拟真实负载并确保所有组件安全的最可靠方法。

但它不仅适用于模拟实际供电条件,也适用于整个验证过程。在这个阶段,有许多关键要素需要验证,而不要认为任何事情都是理所当然的。UPS系统、暖通空调系统、应急柴油发电机、服务器机架等。

用于调试空调系统的负载组

它们可以在调试的第 4 阶段和第 5 阶段检查、控制和测试数据中心的冷却系统,并在数据中心运行之前评估安装在数据中心的空调和其他系统的效率和性能。

使用荷载组,可以确定:

如果空调系统尺寸合适

如果气流分布良好

备用设备在温度升高或其他空调设备发生故障时是否正常工作。

它还可以测试正确的配置、热通道和冷通道之间的热跳跃、计算再循环、旁路和调整冷却系统的气流。

负载组监控

智能负载组 (SMART) 可以控制决策所需的所有参数,在数据中心使用 IT 设备投入使用之前验证、验证、评估效率和性能。

这些负载组在进行调试测试的每个场景中持续记录功耗、气流、温度和热跳跃等参数。

数据中心的可用性及其高性能在很大程度上取决于适当的调试,在这方面,负载组有很多话要说。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/868803.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Python面试宝典第8题:二叉树遍历

题目 给定一棵二叉树的根节点 root ,返回它节点值的前序遍历。 示例 1: 输入:root [1,null,2,3] 输出:[1,2,3] 示例 2: 输入:root [] 输出:[] 示例 3: 输入:root […

设计模式的一点理解

设计模式需要变化的角度看问题,思考和应对未来可能发生的变化; 在设计模式中,“封装变化”是一个核心原则,它强调了软件设计应该关注分离那些可能会变化的部分,以便在不影响系统其余部分的情况下,容易地修改…

谷歌学术与百度学术界面设计之比较:简约与华丽的对决

关于学术搜索,众所周知,谷歌学术与百度学术乃是两大翘楚选手,分别源自美中两地,竞相问鼎学术领域之巅。今番,笔者将为诸位剖析这两款学术搜索引擎之异同及优劣。 界面设计:谁更吸引眼球? 接下…

怎样在 PostgreSQL 中优化对大数值类型数据的计算?

文章目录 一、选择合适的数据类型二、索引优化三、查询语句优化四、数据库配置调整五、使用扩展功能六、示例七、总结 在 PostgreSQL 中处理大数值类型数据(例如 BIGINT、NUMERIC 等)的计算时,可能会遇到性能瓶颈。为了优化这些计算&#xff…

深度探讨:Facebook在全球范围内的社会影响力

Facebook作为全球最大的社交平台之一,不仅改变了人们的社交方式,还对全球社会产生了深远的影响。本文将从多个角度探讨Facebook在全球范围内的社会影响力,深入分析其对个人、社区和全球社会的多方面影响。 1. 信息传播与社交互动的革新 Fac…

云原生监控-Kubernetes-Promethues-Grafana

云原生监控-Prometheus 作者:行癫(盗版必究) 引读:本文章所涉及到技术点包括Prometheus、Grafana、Kuebrnetes;Prometheus基于外部构建采集并监控Kubernetes集群以及集群中的应用,例如使用mysql-node-exporter、nginx-node-exporter采集Kuebrnetes集群中的应用数据,使用…

语言模型的进化:从NLP到LLM的跨越之旅

在人工智能的浩瀚宇宙中,自然语言处理(NLP)一直是一个充满挑战和机遇的领域。随着技术的发展,我们见证了从传统规则到统计机器学习,再到深度学习和预训练模型的演进。如今,我们站在了大型语言模型&#xff…

音频demo:将PCM数据和Speex数据进行相互编解码

1、README a. libspeex移植步骤 源码下载地址:https://xiph.org/downloads/ 或 https://www.speex.org/downloads/ 或 https://www.linuxfromscratch.org/blfs/view/svn/multimedia/speex.html tar xzf speex-1.2.1.tar.gzcd speex-1.2.1/./configure --prefix$PW…

政安晨:【Keras机器学习示例演绎】(五十三)—— 使用 TensorFlow 决策森林进行分类

目录 简介 设置 准备数据 定义数据集元数据 配置超参数 实施培训和评估程序 实验 1:使用原始特征的决策森林 检查模型 实验 2:目标编码决策森林 创建模型输入 使用目标编码实现特征编码 使用预处理器创建梯度提升树模型 训练和评估模型 实验…

社区6月月报 | Apache DolphinScheduler重要修复和优化记录

各位热爱Apache DolphinScheduler的小伙伴们,社区6月月报更新啦!这里将记录Apache DolphinScheduler社区每月的重要更新,欢迎关注。 月度Merge Stars 感谢以下小伙伴上个月为Apache DolphinScheduler所做的精彩贡献(排名不分先后…

矩阵式键盘最小需要多少个IO驱动

1. 概述 矩阵式键盘由于有其占用硬件资源少的优点有着极其广泛的应用,如PC键盘、电话按键、家用电器等等这类产品.矩阵键盘的基本原理如下所示(仅是原理示例,实际实现上还会为每个按键加上防倒流的二极管解决“鬼影”问题)&#x…

Windows下编译OpenSSL静态库

目录 1. 版本与下载地址 2. 下载与安装VS2015 3. 下载与安装Perl 4. 测试ActivePerl是否安装正确 5. 下载OpenSSL 6. 编译32位OpenSSL静态库 6.1 解压openssl-1.0.2l.tar.gz 6.2 打开VS2015 x86本机工具命令提示符 6.3 输入命令进入到openssl的目录中 6.4 执行配置命…

完美解决AttributeError: ‘DataFrame‘ object has no attribute ‘ix‘的正确解决方法,亲测有效!!!

完美解决AttributeError: ‘DataFrame’ object has no attribute ix’的正确解决方法,亲测有效!!! 亲测有效 完美解决AttributeError: DataFrame object has no attribute ix的正确解决方法,亲测有效!&…

(十五)GLM库对矩阵操作

GLM简单使用 glm是一个开源的对矩阵运算的库&#xff0c;下载地址&#xff1a; https://github.com/g-truc/glm/releases 直接包含其头文件即可使用&#xff1a; #include <glad/glad.h>//glad必须在glfw头文件之前包含 #include <GLFW/glfw3.h> #include <io…

Spring 集成测试指南

在软件开发中&#xff0c;集成测试是一种重要的测试方法&#xff0c;用于验证应用程序各个模块之间的协同工作是否正常。Spring 提供了强大的 Spring Test 模块&#xff0c;以及 MockMvc 工具来进行 HTTP 请求的模拟和验证。本文将介绍如何在 Spring 中进行集成测试&#xff0c…

深入解析ROC曲线及其应用

深入解析ROC曲线及其应用 什么是ROC曲线&#xff1f; ROC曲线&#xff08;Receiver Operating Characteristic Curve&#xff09;&#xff0c;即受试者工作特征曲线&#xff0c;是一种用于评估分类模型性能的工具。它通过展示真阳性率&#xff08;TPR&#xff09;与假阳性率&…

免费制作GIF和实时网络监控工具

ScreenToGif 不允许你们还不知道的一款免费且实用好用的GIF动画制作工具软件。可以实时对区域窗口录制、编辑录制多功能模块&#xff0c;操作简单。 支持自定义增减重复帧数、调整循环播放次数、调整播放速度及删除重复帧。 支持对帧做二次编辑&#xff0c;可进行帧翻转、缩放…

政安晨【零基础玩转各类开源AI项目】基于Ubuntu系统部署ComfyUI:功能最强大、模块化程度最高的Stable Diffusion图形用户界面和后台

目录 ComfyUI的特性介绍 开始安装 做点准备工作 在Conda虚拟环境中进行 依赖项的安装 运行 政安晨的个人主页&#xff1a;政安晨 欢迎 &#x1f44d;点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: 零基础玩转各类开源AI项目 希望政安晨的博客能够对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&…

2.1 【入门篇】Cortex M芯片与内核

一,Cortex M芯片简介 Cortex M系列芯片是ARM公司设计的一系列微控制器(MCU),广泛用于嵌入式系统。Cortex M系列芯片主要分为以下几种型号,每种型号都有其独特的特点和应用场景: Cortex-M0和M0+: 特点:这是Cortex M系列中最基本、最低功耗的型号,设计简单,适合成本敏…

昇思训练营打卡第二十天(CycleGAN图像风格迁移互换)

CycleGAN&#xff08;循环生成对抗网络&#xff09;是一种生成对抗网络&#xff08;GAN&#xff09;&#xff0c;它能够在没有成对训练样本的情况下&#xff0c;将一种风格的图片转换成另一种风格。CycleGAN通常用于图像到图像的转换任务&#xff0c;比如将马的图片转换成斑马的…