Uptime Institute的一項調查研究顯示，高達十分之一的機柜運行在溫度高于設備可靠性指導原則所推薦的允許范圍。目前數據中心的機柜功率密度不斷攀升，平均每臺機柜的功率密度達到5kW甚至更高，因此，預計受熱點困擾的機柜數量將與日俱增，很快超過上述比例。如果熱點遲遲無法消除，時間一久便可能帶來嚴重的威脅，不僅危及IT 設備的可靠性與性能，還會影響硬件制造商的保修或維護協議。

另一方面，數據中心所安裝制冷裝置的制冷量經常供大于求，特別是當制冷量完全由IT 設備“銘牌”上的額定值所決定。冷量輸出遠遠大于IT實際負載需求造成的一個嚴重后果就是造成制冷容量的浪費而引起整個數據中心電能應用效率低下。

虛擬化與云計算技術在數據中心廣泛應用，對制冷量容量需求是動態變化的，這就要求動態調整冷量輸出來匹配IT負載需求，在確保不出現局部熱點的情形下，提升數據中心電能應用效率。

針對以上數據中心現狀，是否可以通過部署更多的制冷設備或傳統自控系統來應對呢？

以下為美國加利福尼亞4000平米的政府托管機房，讓我們來看一個有趣的制冷模擬仿真 。高架地板區部署了多臺標準水冷下送風空調，綠色圓圈圖標選中某臺空調，表明該空調啟動。 模擬仿真的結果顯示，當某些設備啟動, 數據顯示某些機柜藍色，變冷， 這是我們期望的結果，當空調主機啟動，機房肯定會變得冷卻。但當某些空調啟動時候，某些機柜卻變得有熱點，圖中會顯示紅色機柜。 這是由于該空調主機和其他設備互相沖突，從而導致冷通道氣流渦流，這個渦流會產生局部熱點。

上述機房模擬仿真的結果令人驚訝。某些空調設備對數據中心制冷至關重要；某些設備提供有限制冷；而有些設備根本就沒用，甚至實際還會產生熱點。由此看來，簡單的增加制冷設備并不一定帶來更好的制冷效果。

由于氣流是不可見，根本不可能映射設備之間關系。更重要的是，氣流不屬于人工控制區域，因此傳統的控制方法無法管理這種復雜性 。

越來越多的數據中心管理者在制冷方面正面臨著過量供應和局部熱點問題的雙重挑戰，這可能導致任務遭受重挫以及過高的能耗成本。他們越來越關注數據中心的制冷效率，急需找到一個動態智能管理工具，幫助他們識別機房的熱點，并自動控制制冷設備消除熱點，基于歷史數據的分析，能洞察數據中心氣流分布，并可基于數據中心的變化比如IT負載變更，自動調節空調及風扇的運轉方式，從而動態地按需供應制冷容量，減低運維成本及電能應用。

文章摘自APC數據中心

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