用於數據中心的基於知識的模型的製作方法
2023-07-06 02:23:46 1
專利名稱：用於數據中心的基於知識的模型的製作方法
技術領域：
本發明涉及數據中心分析，並且更具體地，涉及用於數據中心中基於知識的熱建模的技術。
背景技術：
隨著能量成本的增加，能量的供應和需求以及急需電力的信息和通信技術(ICT)設備的激增，電力和能耗已經成為數據中心的關鍵問題。數據中心消耗大約全部電力的2%或者說1830千瓦時的功率，並且這個消耗以每年12%的比率遞增。由於很多關鍵原因，包括電力成本上升、電力需求增加、從電網獲取電力成為很多數據中心的問題、能量使用造成數據中心中過量的熱負荷、意識到綠色技術和碳足跡影響以及引入行為的行業範圍碼以及綠色信息技術(IT)的立法，能量效率現在成為數據中心管理者的關鍵工作參數。在典型的數據中心中，電力使用可以被分解成ICT設備的工作使用的電力和基礎設施(例如冷卻器、加溼器、空氣調節單元(ACU)、電力分配單元(PDU)、不間斷電源(UPS)、光和電力分配設備)所需的電力。例如，在由電力生產和傳送導致損失和冷卻需求導致損失之後，僅供應到數據中心的約15%的電力用於IT/計算，其餘是開銷。參見P. Scheihing^Creating Energy-Efficient Data Centers,，T)ata Center Facilities andEngineering Conference,Washington,DC(2007 年 5 月 18 日)，其內容通過引用結合於此。因此，需要用於提高數據中心能效的技術。
發明內容
本發明提供用於數據中心分析的技術。在本發明的一個方面，提供了一種對數據中心中的熱分布進行建模的方法。該方法包括以下步驟。對於數據中心中的多個位置，獲得垂直溫度分布數據。每個位置的垂直溫度分布數據被繪製成S曲線，其中垂直溫度分布數據反映了每個位置處的物理狀況，這通過S曲線的形狀得以反映。每個s曲線由表徵該s形曲線的形狀參數集表示，其中s曲線表示構成預定義s曲線類型的知識庫模型，可據此分析數據中心中多個位置的熱分布以及相關聯的物理狀況。可以獲得時刻T = 0的垂直溫度分布數據，並且該方法還可包括以下步驟。可以獲得時刻T = I的實時溫度數據，其中該實時數據在空間密度上小於時刻T = O獲得的數據。可以將該實時數據插值到針對時刻T = 0獲得的數據，以獲得多個位置的更新垂直溫度分布數據。每個位置的更新垂直溫度分布數據可被繪製為S曲線，其中垂直溫度分布數據反映了每個位置處的更新物理狀況，這通過s曲線的形狀得以反映。更新的s曲線可與知識庫模型中預定義s曲線類型匹配。通過參考下列詳細說明和圖將獲得本發明更完整的理解以及本發明的其他特徵和優點。
圖I是示出根據本發明實施方式的示例性數據中心的框圖；圖2是示出根據本發明實施方式用於數據中心中熱分布建模的示例性方法的框圖；圖3A是示出根據本發明實施方式的作為用於完整Navier-Stokes計算流體動力學(NS-CFD)模型、簡化物理模型和統計模型需要輸入參數的數目的函數的計算速度/複雜度的圖示；圖3B是示出根據本發明實施方式的作為用於完整NS-CFD模型、簡化物理模型和統計模型的模型準確度的函數的數據中心的變化程度的圖示；圖4是表示根據本發明實施方式的數據中心的移動測量技術(MMT)掃描的片段的圖像；圖5是根據本發明實施方式的繪出圖4中數據中心的12個伺服器機架的入口溫 度的圖示；圖6是繪出根據本發明實施方式的S曲線的示例性表示的圖；圖7是繪出根據本發明實施方式的S曲線的另一示例性表示的圖；圖8A-圖80是示出根據本發明實施方式的小型數據中心中15個伺服器機架的垂直溫度分布的圖示；圖9是根據本發明實施方式的對圖4的數據中心中12個伺服器機架的入口溫度應用當前S曲線表示的結果的示例性表；圖IOA和圖IOB是示出根據本發明實施方式的用於對預定義S曲線的形狀進行定型的示例性加權網絡的框圖；圖11是示出根據本發明實施方式的用於對預定義S曲線的形狀進行定型的示例性神經網絡的框圖；圖12是示出根據本發明實施方式的用於建立知識庫的模式的框圖；圖13是示出根據本發明實施方式的如何將物理行為輸入到模型中的框圖；以及圖14是示出根據本發明實施方式的用於數據中心中熱分布建模的示例性裝置的框圖。
具體實施例方式在此給出的是用於數據中心中的溫度分布建模的技術。通過能夠更好地理解數據中心中的熱狀況，可以實現最佳的能量實踐，由此提高總能效。注意，雖然本技術在數據中心的上下文中被描述，但是在此提出的概念一般地適用於空間中的溫度分布分析，例如建築物、工廠(特別是半導體工廠)、或者建築物的組合(城市)以及在數據中心中(位置被選擇，例如，基於熱密度，熱量越多，管理能量越重要)。圖I是示出示例性數據中心100的框圖。數據中心100具有伺服器機架101和帶有空氣調節單元(ACU) 102 (也可稱為機房空氣調節(CRAC))的活動地板冷卻系統，其吸入熱空氣(通常通過A⑶中一個或多個空氣回流而從上方吸入)並且將經冷卻的空氣排出到下面的下層地板通風道。流經數據中心100的熱空氣通過淺色箭頭110表示，流經數據中心100的經冷卻空氣通過深色箭頭112表示。在下文描述中，下層地板通風道上面的數據中心可簡稱為活動地板，並且下層地板通風道可簡稱為通風道。因此，僅通過舉例，如圖I所示，A⑶從活動地板帶入熱空氣並且將經冷卻的空氣排出到通風道中(見下)。在圖I中，伺服器機架101使用「從前向後」冷卻，並且定位在活動地板106上，下面是下層地板104。換言之，根據本方案，經冷卻的空氣通過每個機架的前方(入口)被吸入，並且熱空氣從每個機架的後方(出口)被排出。吸入機架前方的冷卻空氣被供應給其中的每個IT設備組件(例如，伺服器)的空氣入口。活動地板106與下層地板104之間的空間限定下層地板通風道108。下層地板通風道108充當用於將例如經冷卻空氣從ACU102輸送到機架的通道。在適當組織的數據中心(例如，數據中心100)中，機架101按照「熱通道-冷通道」配置而被布置，即，在交替的方向中具有空氣入口和排氣出口。換言之，冷卻空氣從下層地板通風道108通過活動地板106中被穿孔的地板磚114(也稱為通風孔)被吹入冷通道。經冷卻空氣繼而經由空氣入口在機架的空氣入口側被吸入機架101中，並且經由排氣出口在機架的排氣出口側被排出並且進入熱通道。A⑶通常從冷卻製冷設備(未示出)接收冷水。每個A⑶通常包括鼓風電動機用以使空氣循環通過ACU，並且將冷卻的空氣吹到例如下層地板通風道中。這樣，在多數數據中 心中，A⑶是簡單的熱交換器，主要消耗將冷卻的空氣吹進下層地板通風道中所需的功率。通常，存在一個或多個功率配送單元(PDU)(未示出)，用於向伺服器機架101配送功率。圖2是示出用於對數據中心(例如，上文結合圖I描述的數據中心100)中的熱分布進行建模的示例性方法200的框圖。在步驟202，在數據中心的多個位置獲得垂直溫度分布數據。可以使用例如移動測量技術(MMT)來獲得垂直分布數據。根據示例性實施方式，對伺服器機架的空氣入口側的垂直溫度輪廓進行建模(見下文)。因此，在這種情況下，在數據中心中的一個或多個伺服器機架中的每一個的空氣入口側獲得垂直溫度分布數據。如下文詳述，MMT數據是空間密集的，但在時間上是稀疏的(讀取通常僅大約一年一次，因為這種廣泛的掃描需要相當長的時間完成)。因此，例如，通過例如MMT而獲得時刻T = 0的垂直溫度分布數據。但是，數據例如可以利用使用數據中心中的傳感器獲得的「實時」溫度數據來進行更新(見下文)。如下文詳述，這些實時傳感器可提供時間上密集的讀取，但是與MMT掃描相比在空間上是稀疏的(例如，每個機架一個傳感器)。在步驟204，每個位置處的垂直溫度分布數據被繪製為S曲線。S曲線將在下文詳細描述。然而一般地，本教導已經發現當數據中心中例如機架入口側的垂直溫度輪廓被繪製為溫度和高度的函數時，其展現s曲線形狀，在頂部和底部是平坦的。有利地，垂直溫度分布數據反映每個位置處的物理狀況，其通過s曲線的形狀得以反映。僅通過舉例，數據中心中存在的可能影響S曲線形狀的物理狀況包括但不限於數據中心中的伺服器機架位置、伺服器機架到空氣調節單元的距離、伺服器機架高度、熱足跡、伺服器機架暴露程度、天花板高度、到最近地磚的距離、從空氣調節單元傳遞到伺服器機架的氣流、伺服器機架中的開口、伺服器的功耗以及伺服器機架的氣流需求。換言之，這些上述狀況可能影響垂直溫度輪廓，並且由此影響產生的S曲線的形狀。如下詳述，該發現允許利用精簡參數集(例如，表徵S曲線形狀的參數)來表示物理狀況。為此，在步驟206，利用表徵s曲線形狀的參數集來表示每個s曲線。這些S曲線表示構成了預定義S曲線類型的知識庫模型，可以由此分析熱分布和數據中心中的多個位置的相關物理狀況。根據示例性實施方式，參數包括以下一個或多個s形曲線的下部平坦段、s形曲線的上部平坦段、s形曲線的上部的s形程度、s形曲線的下部的s形程度以及達到S形曲線中間點的高度。這些參數將在下文詳述。參數集優選地還包括描述數據中心的特定位置的一個或多個參數，其中S形曲線是垂直溫度分布的圖形。參見下文。在步驟208中，可以基於參數相似性對預定義s曲線類型分組。僅通過舉例，s曲線類型可由50%點處的斜率而被分組，例如具有從10°C /英尺到20°C /英尺斜率的這些s曲線被分組在一起，具有從21°C /英尺到30°C /英尺斜率的s曲線被分組在一起，等等。由於，如以上所述，預定義s曲線類型反映數據中心中的物理狀況，例如，伺服器機架到空氣調節單元的距離等等，因此，通過將這些s曲線類型分組在一起,模式(pattern)將會出現。此外，因為s曲線優選地與特定位置有關(即，通過描述數據中心中 的特定位置的參數，其中s形曲線是垂直溫度分布的圖形，見上文)，模式也可與數據中心的特定區域關聯。參見下文。在步驟210，獲取時刻T = I的實時溫度數據。如上所述，這些實時溫度數據可從實時傳感器獲得。雖然從實時傳感器獲得的數據在空間密集度上不及例如從MMT掃描獲得的數據，但是實時數據可用於更新MMT數據，從而反映數據中心中例如從時刻T = 0到時刻T = I發生的任何變化。在步驟212，實時數據被插值到在時刻T = 0獲得的數據，以獲得多個位置的更新垂直溫度分布數據。下問將詳述示例性插值技術。在步驟214，每個位置的更新垂直溫度分布數據被繪製為s曲線。如上所述，垂直溫度分布數據反映每個位置的物理狀況(在此例中是更新的物理狀況)，其通過s曲線的形狀得以反映。在步驟216，更新的s曲線與知識庫模型中預定義s曲線類型匹配。匹配/定型技術將在下文詳述。入口溫度如上所述，根據示例性實施方式，伺服器機架的空氣入口側的垂直溫度輪廓被建模。美國採暖、製冷與空氣調節工程師學會(ASHRAE)將伺服器機架空氣入口溫度描述為「進入數據通信設備的入口空氣」的溫度，參見2008 ASHRAE EnvironmentalGuidelines for Datacom Equipment， Expanding the Recommended EnvironmentEnvelope。在數據中心中，入口溫度是重要的，因為它們可能影響諸如伺服器、網絡、存儲等ICT設備的可靠性。多數數據中心通常被過度冷卻，以便將空氣入口溫度保持在所需的水平，這導致了能源浪費。在保持空氣入口溫度與其所需能量之間存在權衡。換言之，較低的入口溫度意味著更多的製冷，這消耗更多能量；而較高的入口溫度意味著較少的製冷，這消耗較少的能量。這是第二熱力學定律的結果。已採用很多方法和最佳實踐來優化數據中心，使得比較容易保持空氣入口溫度同時保持成本最低，例如，熱通道和冷通道隔離與封閉。封閉是把冷通道圍起來的方法，這樣熱空氣不能進入冷通道(這防止了 「再循環」造成的熱點)。提供置信度(對空氣入口溫度的控制)以及向數據中心傳遞能量節省的關鍵是理解數據中心動力學，應對房間配置的變化以及能量節省主動性的系統化實現。如果可以理解數據中心動力學並且使風險被最小化或消除，則可以提升數據中心中的能量水平並且成本降低。建模是一種可用於理解數據中心動力學的技術。數據中心建模數據中心是非常動態的環境。為了理解數據中心的特徵細節，需要高解析度的數據。例如，例如在授予Hamann等人的名為「Method and Apparatus forThree-Dimensional Measurements」的美國專利號7, 366, 632 (此後稱為「美國專利號7，366，632」)中描述的移動測量技術(MMT)是捕獲高空間解析度數據以用於數據中心表徵的一個示例，在此通過參考併入該專利的內容。利用MMT，安裝在貨車上的溫度傳感器網格被用於描繪例如數據中心的房間中的三維溫度分布。傳感器安裝在距地板的各種高度，並且水平位置間隔小於一英尺。然而，數據MMT提供的僅僅是時間上的快照。隨著ACU打開和關閉、伺服器熱負載變化、設備被添加、重配置或移除影響數據中心房間的行為(即，熱分布或溫度分布)，數據中心將隨時變化。由於在數據中心中永久布置高空間解析度傳感設備是不可行的，因此需要通過生成模型形式的數據中心表示來理解數據中心的動力學。如果可以生成數據中心的有效模型，則可以引入較低空間解析度的傳感(更頻繁地獲得)作為模型上的控制點或邊界，同時利用高解析度數據(使用例如MMT較不頻繁地獲得)作為基礎模型。有效的模型可以既是基礎模型又是動態模型。術語「有效的模型」是指建立真實熱分布的準確描述的模型。根據示例性實施方式，使用房間(即，數據中心)中稀疏布置的傳感器(例如，每個伺服器機架一個傳感器)獲得較低空間解析度的傳感。數據中心中的變化可被這些稀疏布置的傳感器檢測到，並且模型可被調整以指示數據中心環境中的變化。此外，因為模型是計算機可存取的，因此可以向模型應用分析、警告和警報以便與用戶交互。
建立數據中心的模型可採取多種形式，從複雜的基於數值物理的模型到統計模型。這是在準確性、靈活性和計算時間之間權衡的複雜任務。例如計算流體動力學(CFD)的模型可以利用最少的輸入參數準確描述(仿真)數據中心並且對變化不敏感。但是，利用CFD模型計算是耗時的。另一方面，統計模型能很快求解，但是對變化非常敏感並且損失精度，即，如果發生變化或測試「假設分析(what-if) 」情境，則統計模型無法很準確地做出預測。這些趨勢如圖3A-圖B所示。圖3A是圖示300A，其示出了取決於針對完整NavierStokes (NS) -CFD模型、簡化物理模型和統計模型的取決於所需輸入參數的數目的計算速度/複雜性。圖3B示出了圖示300B，其示出了針對完整Navier Stokes (NS)-CFD模型、簡化物理模型和統計模型的取決於模型精度的數據中心(DC)中的變化程度。CFD方法使用數值方法和計算機算法來求解和分析支配流體流和熱傳遞的物理方程。基礎物理學由Navier Stokes方程給出，其描述任何單相流體流。用於流體流的這些方程可以通過移除描述粘度(產生歐拉方程)的項以及通過移除產生位勢方程的描述渦度的項而被簡化。這些位勢方程可以被線性化。這裡，優選求解這些線性位勢方程(與利用CFD方法相比，這是更為簡單也更快的計算)。一旦流場已被計算，熱傳導-對流方程使用與如下文獻中描述的類似計算、數值方法求解Hamann等人提交的標題為「Techniquesfor Thermal Modeling of Data Centers to Improve Energy Efficiency，，的美國專利申請序列號12/146，852(此後簡稱為美國專利申請序列號12/146，852)，其代理機構卷號為Y0R920080114US1，在此通過弓I用併入其內容。知識庫模型本技術涉及一種基於知識庫對溫度分布建模的新方法，它是使用大量實驗數據建立的。這個「基於知識的模型」利用能量守恆等基本物理學原理以及實時數據進行補足，以便更新模型。而且，在一個示例性實施方式中，基於知識的模型被用作用於插值技術(例如Kriging)的趨勢，其中稀疏傳感器數據用於預測完整的溫度場(更多信息參見 Amemiya 等人提交的標題為 「Techniques to Predict Three-Dimensional ThermalDistributions in Real-Time」的美國專利申請序列號12/146，952 (此後稱為美國專利申請序列號12/146，952)，其代理機構卷號為Y0R920080115US1，在此通過弓I用併入其內容)
本技術利用半經驗的趨勢以及測量溫度分布的模式。知識庫利用實驗數據和基本物理學原理更新和加強。這個知識庫的一個應用提供空間Kriging的趨勢函數以基於稀疏傳感器數據更準確地預測完整的溫度場。下面描述本技術的一個示例。數據中心的溫度分布通過MMT獲得，其例如在美國專利號 7，366，632 以及Hamann等人的「Uncovering Energy-Efficiency Opportunities inData Centers，，，IBM Journal of Research and Development (2009)(此後稱為「Hamann」)中描述，在此通過應用併入其內容。在此示例中，MMT數據饋送知識庫。圖4是表示數據中心的MMT掃描的片段的圖像400，其中標出了 12個伺服器機架(即，1-12)。圖5是繪出了去往這12個伺服器機架的入口溫度的垂直溫度的圖示500。特別地，在圖示500中，到月艮務器機架底部的距離z (以英尺測量)畫在X軸上，入口空氣溫度Tinlrt (以攝氏度(°C)測量)畫在y軸上。在圖5下方提供伺服器機架的圖像，以示出伺服器高度如何與熱輪廓對齊。如圖示500所示，伺服器機架大約7英尺高並且包括12個節點(節點或稱計算節點是伺服器)。要對其入口溫度分布進行建模並且準確保持的節點的高度(即，距離地面)大約 I.5英尺到大約6英尺。電源和網絡設備分別位於機架的頂部和底部。圖5中的數據清楚地顯示存在某種趨勢，其可用於建立基於知識的模型以及影響模型預測。如下所示，可使用基礎物理原理(更準確地)來描述/表示這些趨勢。詳細而言，圖5中的所有溫度輪廓顯示了某種類型的「s形」行為-在底部和頂部具有平坦段。此行為此後稱為s曲線，其用於描述跨伺服器機架入口的垂直溫度輪廓。注意，這個s曲線T(Z)還是機架的橫向位置的函數(T = f(x，y))，將在下文詳述。來自MMT和/或其他測量的半經驗趨勢(例如，流測量，其可以是或不是MMT過程的一部分)被用於導出熱輪廓(具有有限數目的參數)的表示(降低的級數)。參見下文。這些參數涉及數據中心的其他已知的物理狀況，例如機架位置、機架到A⑶的距離、機架高度、熱足跡、機架暴露程度、天花板高度、到最近地磚的距離、從ACU傳遞到伺服器機架的氣流、伺服器機架中的開口、伺服器機架的功耗和氣流需求。MMT數據包括三維溫度分布T(x，y，z)。通常，MMT數據還包括數據中心的布局數據，例如坐標、所有機架的尺寸、天花板高度、牆壁、ACU等等。每個s曲線可以與機架相關。機架坐標和尺寸是已知的。因此，可以確定這些坐標如何與例如A⑶坐標相關，因此稍後能夠回想什麼參數導致了給定的曲線形狀。醒目顯示部分502還示出上部平坦段Th/天花板溫度的變化較低。參見下文詳述。這些s曲線的兩個示例性描述/表示在圖6和圖7中給出。這些表示的參數被填寫以建立知識庫。換言之，圖6是利用以下表示來表示s曲線的圖示600 y = (Th-Ti) /2. 0T (z) = Th-Y e xp (_ 3 I (z-ii ))對於 z > ii (I)T(Z) = T1-Ye xp(32(Z-iO)對於z彡ii其中z是到伺服器機架底部的距離。在圖示600中，z畫在X軸上(以英尺測量)，並且入口空氣溫度畫在y軸上(以華氏度(°F )測量)。這些表示的參數是下部和上部平坦段(分別是T1和Th)，0 I和3 2因子是針對曲線的上部和下部的s形程度以及曲線在50%點處的斜率。參數y是到達中點(50%點)的高度，即溫度增加(從Th到T1)的中點。例如，如果Th = 40且T1 = 20，參數U將給我們在T = 30處的高度。這些參數將從知識庫獲得。換言之，如上所述，開始時這些參數用於填寫知識庫。例如與每個機架相關聯並且由此與每個參數集相關聯的氣流也被記錄。最終，開始創建參數如何隨氣流改變的知識庫，這將用於將來的「假設分析」情境，如下面進一步討論的。如上所述，參數是1\、Th、P I、￠2和ii，z是變量，並且T是函數的輸出。圖7是基於以下方程呈現這些s曲線的另一(備選)示例性描述/表示的圖示700 T(Z) = T1 +^(2)在圖示700中，z畫在X軸上(以英尺測量)，並且入口空氣溫度Tinlrt畫在y軸上(以攝氏度測量(V))。儘管上述方程I允許s曲線的上部和下部的s行為的不對稱性，但是在此(在方程2中)該行為被忽略。log(xO)參數給出達到在下部平坦段和上部平坦段之間50%處的z值，並且以下方程給出50%處的斜率dT (z = log (x0)) /dz = p In (10) (Th-T1)
T1和Th可從實時測量獲得(ACT的排風和迴風溫度)。A⑶的排風溫度確定T1,因為它被供應到機架底部的空氣-而迴風溫度與Th有關，因為其代表伺服器機架頂部的溫度。數據中心熱輪廓(即，垂直溫度輪廓，例如圖5所示)則用s形曲線表示。曲線的斜率和50%點處代表再循環和機架的氣流特徵。如下詳述，斜率和50%點可以與再循環「水平」和氣流特徵有關。例如，如果伺服器「需要」比通過穿孔磚供應的更多空氣(通過伺服器中的風扇吸入)，則在機架的前方形成低壓，並且通常來自周圍區域的較溫暖空氣移動到冷通道中。這將使50%點向較低值移動(意味著50%點發生在更接近伺服器機架的底部)。繼而將參數擬合(此處XO和p)作為機架位置的函數。如下詳述，參數XO和p將取決於機架在「哪裡」。例如，在通道角落的機架更易於再循環，這意味著將發現低xO和可能較低的P值(例如參見下文描述的圖9)。注意，兩種表示(見圖6和圖7)都利用基本物理原理，其在下面詳解。兩種表示使用描述下部和上部平坦段的參數，以及代表在這些平坦段之間不同z高度的s曲線斜率的參數(例如，曲線在50%點處的斜率)。雖然在整個數據中心中都存在垂直溫度輪廓的S類型，但是這個S形概念在伺服器入口的位置特別重要(因為需要在入口側保持溫度)。為了滿足系統可靠性，需要提供正確的入口溫度。現在描述表示的參數。下部平坦段(Tffi* T1)由相應的通風道溫度分布Tp (x，y)(即，通風道中的溫度分布表示提供給機架底部的穿孔磚處的空氣溫度)支配。用於計算通風道溫度分布的簡單概念例如在如下文獻中描述美國專利申請序列號12/146,852 ;標題為「Methods and Techniques for Creating and Visualizing Thermal Zones，，、代理機構卷號為Y0R920090157US1的美國專利申請序列號(此後稱為代理卷號Y0R920090157US1)，在此通過引用併入其內容；以及美國專利申請序列號12/146,952。然而一般地，注意到通風道溫度分布可用多種方法和/或這些方法的組合來計算/估計。例如，在一個示例性實施方式中，使用來自(優選地)每個ACU和/或通風道溫度傳感器測量的(優選地，實時)排風溫度的標準插值技術(反距離加權、空間kriging等)。在另一示例性實施方式(計算流體動力學)中，可使用CFD計算(優選二維而不是三維，因為二維計算執行地更快)，如美國專利申請序列號12/146，852以及代理卷號Y0R920090157US1描述。這些計算的邊界狀況可從測量(優選，實時)的溫度和氣流值獲得。特別地，氣流值可從氣壓測量導出(優選地，實時)。與磚流阻抗(或者說打空磚對空氣的阻力)相結合併且在知道壓力差(通風道和上升流之間的壓力差)的情況下，可以計算氣流值(以及由此計算用於邊界的輸入值，從而求解物理方程)。下部平坦段也可以使用方程3而從上部平坦段計算，如下所述(即，可以從Th獲得T1，反之亦然，參見下文)。注意，可使用其他技術確定1\。例如，可以根據知識庫之間將T1設置為常數，對於典型的數據中心，其可以是大約60 T。60 T通常是機房A⑶的預設值。通風道溫度分布Tp(x，y)確定磚排風溫度。理想情況下，穿孔磚放置在伺服器機架的入口側，並且由此可以(直接)使特定伺服器入口位置處的通風道溫度等於但是通常，伺服器入口位置和最近的穿孔磚之間存在一定的距離。在此使用知識庫，其將T1與最近的(或最近的一組)穿孔磚相關聯，這例如是通過T1 = Tp*t，其中t取決於該距離，並且還可能取決於伺服器機架入口位置與最近的一塊或一組穿孔磚之間的氣流。在一個特定示例性實施方式中，來自穿孔磚的氣流利用核函數進行卷積(例如,Lorentzian函數,其具有I/距離相關性)。 上部平坦段(1^或Th)由數據中心的相應天花板溫度支配。如圖5(上述)的醒目顯示部分502所示，上部平坦段Th/天花板溫度的變化較低(這意味著不同輪廓的Th值小於+/_2°C，還參見下文描述的圖9)。這個平坦段可通過以下方法中任何一個或組合而估計。在一個示例性實施方式中，使用來自(優選地)每個ACU的測量的(優選地，實時)迴風溫度的標準插值技術(反距離加權、空間kirging等)和/或天花板溫度傳感器。僅通過舉例，利用反距離方法，例如，對於三維的情況權重
權利要求
1.一種用於對數據中心中的熱分布進行建模的方法，包括步驟 獲得所述數據中心中的多個位置的垂直溫度分布數據； 將每個所述位置的所述垂直溫度分布數據繪製為S曲線，其中所述垂直溫度分布數據反映每個所述位置處的物理狀況，其通過所述S曲線的形狀來反映；以及 利用表徵所述S曲線的形狀的參數集來表示每個所述S曲線，其中S曲線表示構成預定義S曲線類型的知識庫模型，以供分析所述數據中心中的所述多個位置的熱分布以及相關聯的物理狀況。
2.根據權利要求I所述的方法，其中所述熱分布數 據使用移動測量技術(MMT)獲得。
3.根據權利要求I所述的方法，其中所述參數包括以下一個或多個所述s形曲線的下部平坦段，所述S形曲線的上部平坦段，所述S形曲線的上部中的S形程度，所述S形曲線的下部中的S形程度，以及到達所述S形曲線的中點處的高度。
4.根據權利要求I所述的方法，其中所述參數集還包括描述所述數據中心中的特定位置的一個或多個參數，對於所述特定位置，所述s形曲線是所述垂直溫度分布的圖。
5.根據權利要求I所述的方法，其中所述數據中心包括伺服器機架以及具有一個或多個計算機空氣調節單元的活動地板冷卻系統，其配置用於從所述伺服器機架吸入熱空氣以及將經冷卻的空氣排出到下層地板通風道，所述經冷卻的空氣通過所述活動地板中的多個穿孔磚被遞送到所述伺服器機架。
6.根據權利要求5所述的方法，還包括步驟 獲得所述數據中心中的一個或多個伺服器機架中的每一個伺服器機架的空氣入口側的垂直溫度分布數據。
7.根據權利要求5所述的方法，其中所述物理狀況包括以下一個或多個所述數據中心中的伺服器機架位置，伺服器機架與空氣調節單元的距離，伺服器機架高度，熱足跡，伺服器機架暴露程度，天花板高度，到最近地磚的距離，從所述空氣調節單元遞送到所述伺服器機架的氣流，所述伺服器機架中的開口，所述伺服器的功耗，以及所述伺服器機架的氣流需求。
8.根據權利要求I所述的方法，其中所述垂直溫度分布數據針對時刻T= O而獲得，所述方法還包括步驟 針對時刻T = I獲得實時溫度數據，其中所述實時數據的空間密集度小於針對時刻T=O獲得的所述數據；以及 將所述實時數據插值到針對時刻T = 0獲得的所述數據，以獲得所述多個位置的更新垂直溫度分布數據。
9.根據權利要求8所述的方法，還包括步驟 將針對每個所述位置的所述更新垂直溫度分布數據繪製為s曲線，其中所述垂直溫度分布數據反映每個所述位置處的更新的物理狀況，其由所述s曲線的形狀反映；以及 將更新的S曲線與所述知識庫模型中的所述預定義S曲線類型匹配。
10.根據權利要求I所述的方法，還包括步驟 基於相似的參數對所述預定義S曲線類型進行分組。
11.一種用於對數據中心中的熱分布進行建模的產品，包括機器可讀介質，其包含一個或多個程序，當所述程序被執行時實現根據權利要求I所述的方法的步驟。
12.一種用於對數據中心中的熱分布進行建模的裝置，所述裝置包括 存儲器；以及 至少一個處理器設備，耦合到所述存儲器，操作用於 獲得所述數據中心中的多個位置處的垂直溫度分布數據； 將每個所述位置的垂直溫度分布數據繪製為s曲線，其中所述垂直溫度分布數據反映每個所述位置處的物理狀況，其由所述s曲線的形狀反映；以及 利用表徵所述s曲線的形狀的參數集來表示每個所述s曲線，其中s曲線表示構成預定義s曲線類型的知識庫模型，以供分析所述數據中心中的所述多個位置的熱分布以及相關聯的物理狀況。
13.根據權利要求12所述的裝置，其中所述數據中心包括伺服器機架以及具有一個或 多個計算機空氣調節單元的活動地板冷卻系統，其配置用於從所述伺服器機架吸入熱空氣以及將經冷卻的空氣排出到下層地板通風道，所述經冷卻的空氣通過所述活動地板中的多個穿孔磚被遞送到所述伺服器機架。
14.根據權利要求13所述的裝置，其中所述至少一個處理器設備還操作用於 獲得所述數據中心中的一個或多個伺服器機架中的每一個伺服器機架的空氣入口側的垂直溫度分布數據。
15.根據權利要求12所述的裝置，其中所述垂直溫度分布數據針對時刻T= O而獲得，並且其中所述至少一個處理器設備還操作用於 獲得針對時刻T = I的實時溫度數據，其中所述實時數據的空間密集度小於針對時刻T = O而獲得的所述數據；以及 將所述實時數據插值到針對時刻T = 0而獲得的所述數據，以獲得所述多個位置的更新垂直溫度分布數據。
16.根據權利要求15所述的裝置，其中所述至少一個處理器設備還操作用於 將針對每個所述位置的所述更新垂直溫度分布數據繪製為s曲線，其中所述垂直溫度分布數據反映每個所述位置處的更新的物理狀況，其由所述s曲線的形狀反映；以及將更新的S曲線與所述知識庫模型中的所述預定義S曲線類型匹配。
17.根據權利要求12所述的裝置，其中所述至少一個處理器設備還操作用於 基於相似的參數對所述預定義s曲線類型進行分組。
全文摘要
提供了用於數據中心分析的技術。在一個方面，提供了一種對數據中心中的熱分布進行建模的方法。該方法包括以下步驟。針對數據中心中的多個位置獲得垂直溫度分布數據。將每個位置的垂直溫度分布數據繪製成s曲線，其中垂直溫度分布數據反映每個位置處的物理狀況，其由s形曲線的形狀反映。利用表徵s形曲線的形狀的參數集來表示每個s曲線，其中s曲線表示構成預定義s曲線類型的知識庫模型，可據此分析數據中心中的多個位置的熱分布以及相關聯的物理狀況。
文檔編號G06G7/56GK102741833SQ201080035628
公開日2012年10月17日 申請日期2010年8月6日 優先權日2009年8月12日
發明者H·F·哈曼, R·勞埃德, 閔萬裡 申請人:國際商業機器公司