如果要實(shí)現(xiàn)真正的數(shù)據(jù)中心熱優(yōu)化，則需要基于數(shù)千個(gè)實(shí)時(shí)傳感器和專(zhuān)家空間模型的經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的安全過(guò)程。這不可避免地涉及到大量信息的收集，因此，如果要成功消除數(shù)據(jù)中心冷卻的大部分不確定性，那么絕對(duì)依賴于正在收集的數(shù)據(jù)，這至關(guān)重要。

當(dāng)運(yùn)營(yíng)商考慮監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中心區(qū)域的多個(gè)機(jī)房空調(diào)(CRAC)/空氣處理單元(AHU)的關(guān)鍵冷卻負(fù)載性能所需的控制模型時(shí)尤其如此。當(dāng)然，還需要使用標(biāo)準(zhǔn)溫度和電流測(cè)量傳感器實(shí)時(shí)跟蹤數(shù)據(jù)中心冷卻負(fù)載，以用于冷凍水和直接膨脹冷卻系統(tǒng)。但是，持續(xù)監(jiān)控空氣入口和出口溫度以及風(fēng)扇性能，過(guò)濾器質(zhì)量和潛在機(jī)房空調(diào)(CRAC)/空氣處理單元(AHU)堵塞警報(bào)等變量也很重要。

這顯然需要捕獲和吸收大量數(shù)據(jù)，那么數(shù)據(jù)中心如何將其轉(zhuǎn)化為可以采取行動(dòng)的有意義的信息呢?在這個(gè)階段，人們總是開(kāi)始談?wù)撊斯ぶ悄軕?yīng)該扮演的角色。企業(yè)收集了所有的數(shù)據(jù)，但不用擔(dān)心，人工智能會(huì)為其排序。這種動(dòng)態(tài)管理聽(tīng)起來(lái)很好，但是當(dāng)涉及真正100%可靠的數(shù)據(jù)中心冷卻所需的控制時(shí)，其事情就不那么簡(jiǎn)單了。

現(xiàn)在是更清楚地了解數(shù)據(jù)中心和人工智能的時(shí)候了

人們非常高興能夠應(yīng)用人工智能技術(shù)來(lái)幫助優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的熱性能，但是擔(dān)心人工智能通常被認(rèn)為是一種通用的靈丹妙藥，可以某種方式解決與最佳實(shí)踐數(shù)據(jù)中心熱量相關(guān)的所有多種復(fù)雜性和權(quán)衡問(wèn)題優(yōu)化。

人們顯然致力于建立最佳實(shí)踐，以實(shí)現(xiàn)“完全感知”的數(shù)據(jù)中心并捕獲真正的熱優(yōu)化所需的實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)類(lèi)數(shù)據(jù)，但目前還不相信人工智能應(yīng)該單獨(dú)實(shí)施管理關(guān)鍵冷卻負(fù)荷性能所需控制的一部分。

這就是為什么現(xiàn)在需要一定的清晰度，以及對(duì)所謂的人工智能解決方案和基于專(zhuān)家系統(tǒng)的控制之間的重大差異的認(rèn)識(shí)的的原因，這些控制實(shí)際上更具可預(yù)測(cè)性、可審計(jì)性和有效性。

通過(guò)專(zhuān)家系統(tǒng)控制實(shí)現(xiàn)更好的控制和更多的節(jié)能

鑒于大多數(shù)數(shù)據(jù)中心環(huán)境具有業(yè)務(wù)關(guān)鍵性，組織需要確保在管理冷卻負(fù)載性能方面存在真正的透明度。如果它是一個(gè)負(fù)責(zé)處理這個(gè)角色的人工智能引擎，那么就會(huì)有一些問(wèn)題要問(wèn)：人工智能算法是否可審計(jì)?為什么在特定情況下做出特定決定?是否可以預(yù)測(cè)，當(dāng)新的機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)被引入系統(tǒng)時(shí)，它會(huì)做出類(lèi)似的決定?真的知道人工智能正在查詢哪些源數(shù)據(jù)嗎?

相比之下，基于專(zhuān)家系統(tǒng)的方法根本不同，具有可審計(jì)的受控序列，可從經(jīng)驗(yàn)中獲得洞察力，并提供風(fēng)險(xiǎn)管理和合規(guī)官員要求的所有檢查和平衡。使用專(zhuān)家系統(tǒng)，企業(yè)可以挑戰(zhàn)控制應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā)方式，隨時(shí)檢查流程，并審核系統(tǒng)以確定特定性能問(wèn)題的根本原因。

但是問(wèn)一下人工智能系統(tǒng)是如何做出決定的，人們很快就會(huì)發(fā)現(xiàn)技術(shù)真的不像希望的那樣容易接近。與此相比，專(zhuān)家系統(tǒng)控制算法的穩(wěn)健性和可訪問(wèn)性，以及它們?cè)诟鼜V泛的建筑管理系統(tǒng)環(huán)境中作為可管理組件有效運(yùn)行的能力，企業(yè)很快就會(huì)開(kāi)始質(zhì)疑密封的人工智能引擎是否真的適合黃金時(shí)段數(shù)據(jù)中心部署。

但是，人工智能可以發(fā)揮重大作用的是提供深入的洞察力來(lái)支持?jǐn)?shù)據(jù)中心專(zhuān)家。例如，熱優(yōu)化引擎核心的人工智能啟用多站點(diǎn)熱分析工作正在進(jìn)行中。這一突破為用戶提供了強(qiáng)大的仿真工具，可以提供有關(guān)現(xiàn)場(chǎng)無(wú)效率或風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域的實(shí)時(shí)建議。從戰(zhàn)略上講，人們相信以這種方式證明人工智能驅(qū)動(dòng)的優(yōu)化引擎的功效將不可避免地導(dǎo)致預(yù)測(cè)警報(bào)功能，其中“經(jīng)過(guò)測(cè)試的”人工智能引擎能夠?qū)崟r(shí)模擬潛在的即將發(fā)生的系統(tǒng)故障，而這些故障尚未突破報(bào)警條件。

并且誰(shuí)會(huì)知道，未來(lái)可能最終會(huì)導(dǎo)致自動(dòng)人工智能控制，但在人們推進(jìn)這一步驟之前還有幾個(gè)關(guān)鍵階段。而現(xiàn)在要提醒的是，將其關(guān)鍵控制措施完全委托給人工智能系統(tǒng)會(huì)帶來(lái)風(fēng)險(xiǎn)成本，這可能比任何承諾的冷卻節(jié)能量大得多。這并不意味著人工智能在未來(lái)的控制系統(tǒng)環(huán)境中仍然不會(huì)發(fā)揮重要作用，但它可能必須等到基本的“專(zhuān)家系統(tǒng)”元素緊密集成到流程中。

標(biāo)簽： idc idc資訊 安全 機(jī)房 機(jī)房空調(diào)

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