AIを使用してデータセンターのホワイトスペース冷却を最適化し、冷却をリアルタイムのIT負荷に動的に一致させます。エネルギー効率を改善し、ホットスポットを減らし、サーマルSLAコンプライアンスをサポートすると同時に、運用上の労力を軽減し、キャパシティを増やすことができます。
チャレンジ
データセンターの効率的な冷却を維持することはますます複雑になっています。変動するIT負荷、不均一な空気の流れ、ラック密度の上昇により、サーマルSLAコンプライアンスを達成することは困難です。多くの施設が静的冷却戦略に依存しているため、過冷却、エネルギーの浪費、絶え間ないホットスポットにつながりますが、スタッフのリソースが限られているために最適化が制限されています。
解決策
冷却とリアルタイムのIT負荷を動的に調整するAI主導のデータセンターの冷却最適化を可能にします。高密度のセンサーネットワークとAIエンジンは、ホワイトスペースの気流を継続的にモデル化し、冷却ユニットを自律的に調整して、パフォーマンスを継続的に最適化し、運用の複雑さを軽減する自己学習システムを構築します。
リアルタイムのサーマルインテリジェンスにより、データセンターのホワイトスペース冷却を理解して最適化します。AIは継続的に温度データを分析して、データホール全体の動的な気流モデルと熱影響マップを作成します。これにより、既存のインフラ設計に関係なく、冷却ユニットの正確な制御、予測的洞察、温度分布の継続的な最適化が可能になります。
新しいデータセンターを建設する場合でも、既存のデータセンターを近代化する場合でも、シーメンスはAIを活用したWhite Space Cooling Optimization とビル管理システムを組み合わせて、迅速な導入と継続的なパフォーマンスの向上を実現します。
現在のデータセンターの冷却、気流挙動、熱リスクをインフラの専門家と分析して、明確なベースラインを確立し、最適化の可能性を特定してください。
ワイヤレスセンサーを導入し、冷却ユニットをWSCOやDesigo CC などのシーメンスのecosystem 統合して、環境や運用に関するデータをリアルタイムで収集します。
AIエンジンに気流のダイナミクスと冷却の影響を学習させ、自律制御を有効にして、冷却をリアルタイムのIT負荷に動的に一致させます。
ダッシュボード、洞察、分析を活用して、パフォーマンスを監視し、熱SLAコンプライアンスを確保し、エネルギー効率と冷却運用を継続的に改善してください。
会社: コンパスデータセンター
場所: 米国
シーメンスのソリューション: ホワイトスペース冷却最適化（WSCO）、統合BMS-EPMS、電力品質、低電圧配電
バルト諸国で最も環境に優しく、最も先進的なデータセンターの1つを建設するために、GGreenergy はシーメンスと提携して、AI主導のデータセンターの冷却最適化を実装しました。White Space Cooling Optimization (WSCO) を使用することで、Greenergy は信頼性が高くスケーラブルで持続可能な運用をサポートしながら、施設全体の電力消費量を最大 40% 削減できました。
シーメンスは、必要なハードウェアとソフトウェアだけでなく、プロジェクト全体を通して技術ソリューションのコンサルティングも提供しました。
この熱冷却ソリューションを使用して、データセンターがどのようにしてAI主導のテクノロジーを業務に簡単かつ成功裏に実装できるかを調べてください。
