[分享]基于大数据应用基础对数据中心供配电方向性思考

发表于2019-06-14    484人浏览    1人跟帖    总热度:290  


基于大数据应用基础对数据中心供配电方向性思考_1
随着数据中心的发展、更多数据云的应用、服务器集成技术的进步以及单台服务器功耗的增加,数据中心供配电系统面临越来越多的新问题和新挑战,除单机架容量成倍增长导致的问题之外,还存在负载成倍增引起在线维护工作量增加的问题。根据数据中心供配电发展需求,结合物联网技术发展和 5G 时代的物联网应用,针对数据中心供配电系统主要存在的问题,未来供配电维护系统发展方向主要为数字化、可视化、自动化及虚拟化。
基于大数据应用基础对数据中心供配电方向性思考_2



引言


2013 年以来,我国数据中心总体规模快速增长,到 2017 年底,我国在用数据中心机架总体规模达到 166 万架,总体数量达到 1844 个;规划在建数据中心规模 107 万架,数量 463 个。其中,大型以
上(机架数超过 500)数据中心是增长主力,大型以上数据中心机架数达 82.8 万,比 2016 年增长68%,数据中心总体规模占比近 50%。

随着信息化的深入发展,移动互联网、物联网、大数据快速发展,数据膨胀速度在加快,数据中心面临着数据爆发式的增长,且重要性越来越凸显,对数据中心的安全性提出越来越高的要求;另外,随着服务器机架密度越来越大以及数量不断增加,对原有数据中心的供配电设施、线缆、线路及运维方式也提出了新的、更高的要求。


01
供配电系统结构介绍 


供配电系统包括高低压变配电系统、发电机组、UPS 系统、直流电源系统、PDU、蓄电池组、线缆及母排等。供配电方式包括 UPS 系统供电、直流电源供电及市电直供。供配电系统维护界面一般指从
供电部门维护分界点(如开闭所、环网柜输出端)起,到机柜 PDU(或架顶配电单元)供电路径上的所有线缆、设备及配套设施。

A 级数据中心发电机组应连续和不限时运行,发电机组的输出功率应满足数据中心最大平均负荷的需要。B 级数据中心宜由双重电源供电,当只有一路电源时,应设置柴油发电机组作为备用电源,后备柴油发电机组的性能等级不应低于 G3 级。B级数据中心发电机组的输出功率可按限时 500 小时运行功率选择。

基于大数据应用基础对数据中心供配电方向性思考_3


02
数据中心供配电运维存在的问题


就海南移动数据中心来讲,当前每个机架的平均运行功率为 3KW~5KW,现有的电力系统可以支持每个机架 5~7.5kW。但对于只含刀片或融合基础设施的机架,会拥有更高的功率密度,每个机
架可达 10KW~12KW。伴随着高密度系统集成化发展,可用的高密度系统 42 个机架单元(RU)架功耗很容易超过 15kW,或甚至20KW。在电力系统超负荷工作往往意味着面对切断电源或者招致周围相间电源故障切换的主要风险,除非面对一个重大改装项目或数据中心迁移,否则没有足够的理由进行经历痛苦的升级改造。

1单机架容量成倍增长导致的一系列问题 

供配电系统为一次性完成建设,系统总容量恒定、扩容性较差。高密度集成化发展引起服务器负载总负荷量成倍增长,对原有供配电系统总容量、柴油发电系统、高压配电系统、变压器系统、低压配电系统、直流系统和 UPS 系统及配套蓄电池组及列头柜将形成一系列的问题。

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2 负载成倍增引起在线维护工作量增加问题

随着数据中心越来越多地部署关键型应用程序等重要业务,这种对持续维护和依赖基础设施的需求也在增加。运营商在与客户沟通时不断出现的一个主要痛点是维护周期仍然需要人为干预。A 级
数据中心应 24 小时值班,B 级和 C 级数据中心宜按照电子信息设备负载的重要性确定值班时间。A 级数据中心每日现场巡检次数不应少于 2 次,B 级和 C 级数据中心每日现场巡检次数不应少于 1 
次。

为了让工作人员不再为数据中心维护而失眠。考虑以下四个因素来确定数据中心维护团队的维护工具、维护方法是否在克服令人沮丧的维护问题:


0
1
人工抄表效率低、信息传递及存储失真
传统数据中心运维模式依靠人工大量抄表,记录信息工作量伴随设备量的增长日益递增。抄录的数据准确性存在不足,存档数据保存以纸质档存储为主,翻查历时数据工作量巨大,未能快速的、便捷的、准确的提取历时信息。
0
2
设备分区管理,可视化程度低
传统工具通常只能以孤岛的方式提供分析。每个设备仅提供系统状态,只是整个过程的一部分,提供本地系统指标的分析往往提供有限的价值。系统设备受到空间和职能的分区域布置摆设,设备不同层级管理可视化程度较低。
0
3
运维效率低,运行隐患未能极早期发现
传统的维护及巡检方式,设备巡检需消耗大量的人力开展,巡检人员每次巡检系统设备时未能将实时数据与历时数据进行比较分析。设备维护包机人每月开展一至两次维护及测试工作,未能及时发现系统设备过载、轻载和空载现象,系统设备运行隐患未能极早期发现并提出相应的调整方案。
0
4
备品备件时效性管理,结合实际合理配比。
传统的备品备件管理,通过维护人员手动录入设备维修记录和备品备件更换记录。备品备件通过设备运行指导说明书规定、各设备供应商提供的建议清
单进行采购及配置工作,未能实际结合现场系统设备实际情况配置。
数据中心供配电运维解决方案的方向性思考



随着新技术的成熟,新型的、先进的应用将来自 5G、人工智能(AI)和物联网的融合。这种融合将创造出一个智能连接的世界,对所有个人、行业、社会和经济产生积极影响,所有行业都将经历变革。物联网其实已经成为我们日常生活的一部分。物联网正在迅速发展,越来越多的连接产品与嵌入式传感器将为用户提供更多必要的数据。功能强大的 5G 网络,智能 AI 驱动的分布式平台以及与数十亿移动设备和物联网所形成的经济而高效的强大组合。智能连接通过 5G 和物联网提供的超级连接,并与人工智能和大数据相结合。结合 5G 网络时代、物联网应用技术、大数据智能化分析建立数字化运维管理平台,实现数字化、可视化、自动化、虚拟化运维管理平台应用至数据中心基础设施运维。提升运维效率、提高运维质量、增强基础设施系统运行稳定性、降低运维成本。现通过下列五个方面进行阐述关于数据中心供配电系统方向性思考。

3.1 全面完善智能化设施建设
结合现场实际情况,完善智能监控摄像头综合布置,应用智能仪表检测每个节点,利用图像识别技术和 RFID 设备全面安装至系统设备,搭建服务器虚拟化管理平台。

3.2 全链路时刻监控,提高系统连续性 
实现可视化实时状态监控系统,采取高效率的数据采集和全面的数据分析及数据比对,以故障录波、电能质量及电量分析、上下级断路器脱扣曲线分析等形式,通过大数据挖掘同比、环比历时数据,通过大数据网路计算全系统运行参数,全链路供电可靠性分析和预警,在极早期发现故障预警和定位,提早制定解决方案,提高系统供电连续性。

3.3 智能化巡检管理,标准化维护管控
结合智能化 PAD、RFID 技术和 5G 网络,将纸面巡检内容和 MOP 标准维护步骤电子化,全面管控人员巡检质量,巡检信息实时与历时数据对比,提早发现系统运行异常,提升巡检效率。标准化维护管控,脱离人员技能差异化,提高系统设备维护质量。系统通过报表对团或个人的维护及巡检工作质量进行量化评价,如巡检及时完成率、巡检发现事件的级别/数量,量化维护人员工作数量和质量,透明化、公开化考核评比。管理者可通过在智能终端下载云端 APP 远程查看实时信息。

3.4 自动化报表系统,提高现场运维效率
通过系统平台历时累积记录数据,利用大数据计算分析,系统自动按时生成运维周报、月报、季报、半年报、年报,并对相关数据进行自动统计,提升数据统计准确性,及大大提升管理效率。

3.5 优化备品备件配比,缩短故障抢修时间
系统平台根据各项设备厂家指导意见,通过大数据分析产品部件实际故障率,结合现场环境实际使用情况,综合配比备品备件配置清单。实时管理备品备件储备情况,结合基础设施运行信息,及时提醒用户对备品备件管控,缩短故障应急抢修时间。大数据采集应用运维系统与楼宇自动化、基础设施管理、动力环境监控系统对比见表 2。

基于大数据应用基础对数据中心供配电方向性思考_5

结论


伴随着 5G 时代来临,物联网技术将大范围应用,大数据信息化的需求致使数据中心机架安装上线逐年递增,同时带来数据中心基础设施负载逐年递增,基础设施系统设备逐年老化,传统的运维模式未必能及时发现系统隐患,故障隐患集中式爆发。面巡检内容和 MOP标准维护步骤电子化,全面管控人员巡检质量,巡检信息实时与历时数据对比,提早发现系统运行异常,提升巡检效率。标准化维护管控,脱离人员技能差异化,提高系统设备维护质量。

为提高基础设施系统运行稳定性、提升系统可靠性、延长设备使用寿命,采用基于物联网和大数据数字化运维模式是今后的一个方向。结合 5G 网络时代、物联网技术和大数据运用,将数字化运维模式取代传统运维模式,具有相当的研究和应用价值。(来源:IDC圈)
来源:电气分会
默认标题_横版海报_2019.06.04

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 发表于2019-06-14   |  只看该作者       筑龙币+20

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