艾默生网络能源（Vertiv）用大数据***大程度缩短停机时间
日期:2021-04-13 点击:521
前不久，在香港数据中心世界大会上，艾默生网络能源（Vertiv）主持了“关于大数据怎样***大程度缩短停机时间”的小组讨论。来自数据中心基础架设施领域的多位***参与了讨论，其中包括艾默生网络能源（Vertiv）全生命周期管理总监Gregory Ratcliff、NTT 亚洲公司数据中心开发总监George Or、DSCO集团执行董事Jason Chang、艾默生网络能源（Vertiv）香港公司技术总监Lawrence Tam。
在小组讨论中，***们提出了一个端到端的整体数据管理方法，旨在有效地克服妨碍数据中心关键业务应用连续性的挑战。***们认为，应该从数据中心的初始规划和设计阶段就开始实施大数据分析，以便于提高能源效率。
大数据收集为设计打开提升新思路
Jason Chang表示，“正常运行时间非常关键，而设计是一个不断改进的过程。随着设计的改进，我们需要将能源效率、低PUE和扩展性等考虑进来，不断改善所有这些因素。因此，谈到大数据，我们需要收集和掌握各种信息并应用于设计，从而进一步地提高可靠性和弹性。”
艾默生网络能源（Vertiv ）香港公司技术总监Lawrence Tam在讨论中对大数据做了精准分析。他表示，大数据分析可以归结为4个V——Volume（数量）、Variety（多样性）、Velocity（时效性）和 Veracity（准确性）。Lawrence Tam同时强调，使用来自传感器和DCIM监控系统等多种设备的数据，能够优化运营和基础设施。
用大数据分析解决故障的根本问题
Gregory Ratcliff对此予以了更深入的补充。他认为，企业管理层甚至是***终客户会非常认真地审视当今数据中心内的每个小故障。在这方面，大数据能提供重要的帮助，通过分析故障的根本原因，给出合理的解释，***终深入到逻辑层面解决问题。例如，电池的放电时间和内部阻抗、管线的老化、风扇和电机的振动和RPM的变化、用电量、零部件的生命周期，以及来自电池、发动机和散热器的数十亿个读数，都是构成大数据的部分统计数据和要素。
***们一致认为，通过开展统计和预见性分析，预测停机时间、故障和掉电等情况，***终将提高基础设施的可用性。总之，将大数据和物联网方法应用于数据中心基础设施领域，能更清晰地分析潜在的故障和问题，提高基础设施的可用性，从而***大程度地缩短数据中心的停机时间。
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摘自:公众号 日期:2017-06-27