普通机房跟模块化机房的区别在哪里?

作者:兰洋科技    浏览量:4338    时间:2023年04月24日    标签: 机房建设 模块化数据中心 集装箱数据中心

模块化数据中心是为了应对云计算、虚拟化、集中化、高密化等服务器的变化,提高数据中心的运营效率,节能降耗,实现快速扩容且互不影响。微模块数据中心是指由多个具有独立功能、统一的输入输出接口的微模块、不同区域的微模块可以互相备份,通过相关微模块排列组合形成一个完整的数据中心。微模块数据中心是一个整合的、标准的、最优的、智能的、具备很高适应性的基础设施环境和高可用计算环境。

传统机房:

传统机房一般采用工业空调对机房整体空间制冷的方式;或者是采用精密空调架空地板下送风方式制冷方式。第一种方式因为没有区分冷热通道,制冷效率较低;第二种方式在机房净高比较充裕的情况下才能考虑,所以对机房也有要求。

传统数据中心面临的问题:

1、建设周期长

传统数据中心建设周期根据项目建设的实际情况,通常将数据中心的基本建设周期细分为决策阶段、实施准备阶段、实施阶段和投产竣工阶段,整个建设周期大概在400天左右。

2、扩展性差

扩展能力对于适应性就十分重要了,基于对未来业务需求的分析,根据最坏的情况来规划系统容量,然而他们却无力预见3到4年以后的情形,因此造成了过度建设。

3、能耗高

巨大的电力损耗数据中心的运行需要大量的电力,传统建设没有很好地考虑用电、制冷、气流管理的问题,很多数据中心的PUE(PowerUsageEffectiveness,数据中心能源效率指标)偏高,采用常规意义下的可靠性较高的环境动力设备,但这些设备往往效率较低,数据中心的PUE都在2.0以上甚至更高,这意味着数据中心所使用的能源约有一半消耗在IT负载上,另一半消耗在包括电源设备、冷却设备和照明设施在内的网络关键物理基础设施上。

4、机房运维难度大

IT运维正面临诸多问题,深陷服务质量低下的困境而无法自拔:粗放式运维,资源台帐不清;加上运维人员交替,运维人员并不了解所有IT资源,管理更无从谈起;缺乏统一的服务接口人,故障响应和故障处理跟踪出现混乱;系统运维优化需要IT人员积累大量的数据和报表进而得出结论,而日常的IT运维管理难以有效统计这些数据。

模块化机房:

模块化机房与传统机房最大的区别在于能够最大限度的利用制冷功率为设备散热。因为其采用封闭冷通道方式,冷气与热气隔离,整体提高制冷效率;空调与IT机柜并排间隔摆放,采用空调水平送风直接对机柜吹冷风,满足其散热需求,降低能耗30%以上,为客户节约大量运营成本。 其次,模块化机房能够快速部署。因其出厂前完成机柜的预安装,现场只需接通外部电源,固定机柜等简单操作即可使用。

1、快速部署、缩短建设周期

微模块数据中心加快规划与设计速度,可根据设计目标以合理的方式配置系统结构,微模块批量生产可以实现现货供应,因而提高了交货速度;标准化的连接方式可减少现场配置与连接的工作量,加快安装速度;微模块数据中心建设周期可大大缩短,传统数据中心实施阶段需要7-8月,采用微模块建设缩短至2-3个月。

2、方便扩展、分期建设

采用微模块的架构,数据中心可以逐步增加,因而可使从1个微模块到几十个微模块根据需求分期建设。大型数据中心的任何大小的IT空间的配置达到最佳状态。微模块数据中心方案显著降低了数据中心在使用寿命期间的成本。

3、标准模块、稳定可靠

微模块数据中心采用模块化、标准化和高整合设计,使得整个系统稳定度高。同时,微模块数据中心可依据客户需求,在电力备援方案上提供N、N+1、2N等配置方案,满足TIA-942最高Tier4水平。

4、绿色、节能

数据中心在使用寿命期间的电力成本是TCO (TotalCostofOwnership,总拥有成本)中最大的一项。相比传统机房,微模块数据中心制冷效率提升12%以上。微模块数据中心结合水冷系统、自然冷却系统,PUE可降至1.5以下。

5、智能管理、高效运营

智能的管理系统能够帮助客户节能降耗,实现数据机房多层级、精细化能耗管理,通过多种报表精确定位能源额外损耗点。基于大数据分析,输出节能优化方案,构建绿色数据机房。最佳资产管理是对于全网资产的生命周期进行管理实现资产信息的闭环管理,保证数据及时刷新,及时管理。同时帮助用户制定资产维护计划,在维护计划内帮助客户实现主动预警,同时可动态调整维护计划,按照当前实际情况输出优化方案,构建最佳资产管理功能。

智能模块化数据中心融合了供配电系统、机柜系统、制冷子系统、综合布线及智能管理系统等。是基于云计算及移动互联网等业务的飞速发展,骤增的IT密度与能源消耗使传统数据中心面临诸多挑战,为满足未来云计算及虚拟化需求,有效提高数据中心的工作效率,控制投资成本等需求而研发的新一代数据中心基础设施解决方案。以下是两种智能模块化数据中心的解决方案。

双排模块化数据中

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