Active management of equipment cooling in hoteling data centers

• Autorzy: Opaliński A.

Warianty tytułu

PL

Aktywne zarządzanie przepływem powietrza w centrach danych świadczących usługi kolokacji

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Hoteling data centers are designated for housing computing and storage units of many, usually small customers, as opposed to traditional data centers supporting own computing and storage resources of a bigger company. One of the services to be provided to consumer’s equipment is cooling. Cooling in data centers is prevalently achieved by circulating air in computer room. Efficient cooling requires delivering cold air from central cooling units directly to the equipment that needs it, in appropriate quantity, and at the right time. But with centralized cooling, hot spots and cold spots arise in computer room, caused by uneven, uncontrolled heat generation. The proposed active cold air flow management is to periodically input data from sensors into a model which calculates parameters at every floor localization based on measurements taken at the most reliable measurement locations. Such model has been created and verified by implementation in an industrial data center.

PL

Centra danych świadczące usługi kolokacji oferują przestrzeń fizyczną i infrastrukturę do działania sprzętu obliczeniowego małych klientów, w odróżnieniu od tradycyjnych centrów danych obsługujących zasoby własnej, większej firmy. Jedną z usług świadczonych klientom jest usługa chłodzenia ich sprzętu. Najczęstszą metodą chłodzenia w centrach danych jest obieg powietrza chłodzącego w serwerowni. Efektywne chłodzenie polega jednak na tym, by doprowadzać chłodne powietrze z centralnych jednostek chłodzących do odpowiedniej lokalizacji w serwerowni, we właściwej ilości, i we właściwym czasie. Stosowanie centralnych jednostek chłodzących bez dodatkowych zabiegów skutkuje jednak powstawaniem w serwerowni miejsc przegrzanych i miejsc przechłodzonych. Proponowane rozwiązanie aktywnego zarządzania powietrzem chłodzącym polega na modelowaniu parametrów w każdej lokalizacji serwerowni na podstawie pomiarów dokonywanych periodycznie w miejscach serwerowni oferujących najbardziej niezawodne wyniki. Stosowny model został opracowany i zweryfikowany poprzez wdrożenie w jednym z przemysłowych centrów danych.

Słowa kluczowe

EN

air flow; modeling; management; energy efficiency

PL

przepływ powietrza; modelowanie; zarządzanie; efektywność energetyczna

• Wydawca: Wydział Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Wydziału Elektrotechniki i Automatyki Politechniki Gdańskiej
• Rocznik: 2015
• Tom: Nr 47
• Strony: 127--130
• Opis fizyczny: Bibliogr. 16 poz., rys.

Twórcy

autor

Opaliński A.

• Politechnika Gdańska, Wydział Elektrotechniki i Automatyki

Bibliografia

• 1. Koomey, Jonathan, Worldwide electricity used in data centers. Environmental Research Letters. vol. 3, no. 034008. Available online, URL: http://stacks.iop.org/1748-9326/3/034008 (DOA:2015.09.01). 2008.
• 2. Koomey, J.: Growth in Data center electricity use 2005 to 2010. Oakland, CA: Analytics Press. August 1, 2011.
• 3. Hachman M.: Data Centers Expanding, Along with Power Budgets: Survey, available online, URL:http://slashdot.org/topic/datacenter/datacenters-expanding-along-with-power-budgetssurvey/, April 2013.
• 4. Alfonso Capozzolia, Gianluca Seralea, Lucia Liuzzoa, Marta Chinnici, Thermal Metrics for Data Centers: A Critical Review, 6th International Conference on Sustainability in Energy and Buildings, SEB-14, Energy Procedia, Vol.62, pp.391–400, 2014.
• 5. Neudorfer J.: DataCenter Knowledge, Data Center Energy Efficiency, Executive Guide Series, Part3, 2012.
• 6. Van Geet O.: Trends in Data Center Design - ASHRAE Leads the Way to Large Energy Savings, ASHRAE Conference backed by NREL (national laboratory of the U.S. Department of Energy, Office of Energy Efficiency and Renewable Energy), Denver, June 24, available online, ULR: http://www.nrel.gov/docs/fy13osti/58902.pdf (DOA 2015.09.01), 2014.
• 7. Data Center Cooling Efficiency & Containment, DataCenter Experts, available online, URL: http://www.datacenterexperts.com/products/datacenter-cooling-efficiency-and-containment.html (DOA: 2015,09.01).
• 8. Ana Maria Juan Ferrer, Jérôme Brun, Mathieu Peyral, Mick Symonds, Chee Tan, Command and control for Data Centers, ATOS, 2014.
• 9. Samadiani E.: Energy efficient thermal management of data centers via open multi-scale design, PhD dissertation, G.W. Woodruff School of Mechanical Engineering, Georgia Institute of Technology, 2009.
• 10. Tang Q., Mukherjee T., Gupta S. K. S, Cayton P.: Sensor-Based Fast Thermal Evaluation Model For Energy Efficient High-Performance Datacenters, Intelligent Sensing and Information Processing, ICISIP 2006. Fourth International Conference on, pp.203-208, 2006.
• 11. Bash, C.E., Patel, C.D., Sharma, R.K.: Dynamic thermal management of air cooled data centers, Thermal and Thermomechanical Phenomena in Electronics Systems, 2006. ITHERM '06. The Tenth Intersociety Conference on, pp.446-452, 2006.
• 12. Yao J., Guan H., Luo J., Rao L., Liu X.: Adaptive Power Management through Thermal Aware Workload Balancing in Internet Data Centers, Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on, pp.2400-2409 Vol.26, Issue:9, 2015.
• 13. Wang X., Wang X., Xing G., Chen J., Lin C.-X., Chen Y.: Intelligent Sensor Placement for Hot Server Detection in Data Centers, Parallel and Distributed Systems, IEEE Transactions on, pp.1577-1588 Vol.24, Issue: 8, 2013.
• 14. Huang W., Allen-Ware M., Carter J.B., Elnozahy E., Hamann H., Keller T., Lefurgy C., Jian Li, Rajamani K., Rubio J.: TAPO: Thermal-aware power optimization techniques for servers and data centers, 2011 International Green Computing Conference and Workshops (IGCC), Proceeding of, 2011.
• 15. LAPACK — Linear Algebra PACKage, Project Home Page, available online URL: http://www.netlib.org/lapack/ (DOA: 2015.09.01).
• 16. wxWidgets Cross-Platform GUI library, Project Home Page, available online URL: https://www.wxwidgets.org/ (DOA: 2015.09.01).