センサーのネットワーク、冷却ユニット制御、AIエンジンは、空白部分での冷却管理を動的に最適化します。これにより、エネルギー効率が向上し、コストが削減され、熱SLAへの準拠が容易になり、機器の寿命が延びます。
チャレンジ
コンピューティング活動は、ホワイトスペース内のすべてのサーバーから大量の熱を発生させます。それらの過熱はダウンタイムの主なリスクであるため、部屋は常に冷房する必要があります。この冷却は大量のエネルギーを消費するため、エネルギーコストもかかります。また、過冷却のリスクもあり、サーバーのパフォーマンスに悪影響を及ぼします。
解決策
センサー、冷却ユニット制御、AIエンジンのネットワークを展開して、施設の冷房をリアルタイムのIT負荷に動的に合わせることができます。高密度のセンサーネットワークは、IT機器の吸気口の温度を測定します。AIエンジンは、施設全体の各ITラックまでの気流のリアルタイムモデルを維持します。各センサーの最適な温度を確保するために冷却ユニットの最適な組み合わせを決定し、それらのユニットにコマンドを送信します。
Siemens、オンサイトでの導入とソフトウェアのセットアップを調整します。削減額はベースラインと比較して文書化されます。お客様はシステムのユーザーインターフェイスにアクセスして、ダッシュボード、影響マップ、傾向などを通じて機器や冷却性能に関する洞察を提供したり、重要度別のアラームに関する通知タブレポートを提供したりできます。Siemens Financial Services 提携すると、アップグレードによるエネルギー節約を事前に予測できるため、省エネ保証を通じて投資を自己資金で賄うことができます。CAPEXをOPEXに転換して、テクノロジートランジションのキャッシュフローをニュートラルにすることができます。
エネルギー使用を最適化するために、タリンのGreenergyデータセンターはシーメンスのAI搭載WSCOシステムを導入しました。リアルタイムセンサーを使用して、サーバーのホワイトスペースの冷却と空気の流れを動的に調整します。