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Huawei Smart DC 3.0 @AI: KI für das Data Center

KI soll bei Huawei Smart DC 3.0 @AI die effiziente Nutzung von Platz, Strom, Kühlung und Personal während des gesamten Lebenszyklus eines Rechenzentrums verbessern.

Smart DC 3.0 @AI von Huawei beinhaltet einen KI-Algorithmus (Künstliche Intelligenz) zur Integration von Funktionen der Rechenzentrums-Infrastruktur. Der KI-Algorithmus ermittelt den Betriebszustand der Infrastruktur und soll die Erkennung von Fehlern in Stromversorgungsleitungen in Millisekunden, die Fehlerortung in Sekunden, die Fehlerisolierung in Millisekunden und die Fehlerbehebung in Minuten ermöglichen. Auch die Erkennung von Kältemittelleckagen und eine effizientere Nutzung von Platz, Strom und Kühlung sowie geringerer Personaleinsatz sollen damit erreicht werden.

Huawei Smart DC 3.0 @AI besteht aus den Komponenten iPower, iCooling und iManager. iPower visualisiert die Stromversorgung und bietet ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Batterie-Management-System. iCooling basiert auf einem AI-Selbstoptimierungsalgorithmus, der es dem Kühlsystem ermöglichen soll, bei gleichen Arbeitsbedingungen bis zu acht Prozent Strom zu sparen.

Darüber hinaus erkennt der AI-Algorithmus automatisch die Kältemittelkapazität von Klimaanlagen, um eine Überhitzung durch Kältemittelverlust zu vermeiden. iManager dient als Zentrale von Smart DC 3.0 @AI.

iManager, iPower und iCooling sind die Komponenten von Huawei Smart DC 3.0 @AI.
Abbildung 1: iManager, iPower und iCooling sind die Komponenten von Huawei Smart DC 3.0 @AI.

SearchDataCenter.de hat Li Junpeng, President of Marketing Operation Network Energy Product Line, und Dr. Fang Liangzou, Vice President Network Energy Product Line, zu Smart DC 3.0 @AI befragt.

Warum nutzen Sie künstliche Intelligenz, um die kritischen Faktoren eines Rechenzentrums zu steuern? Das hört sich eigentlich nach einer simplen regelungstechnischen Aufgabe an: Wenn die Leistungsaufnahme gering ist, dann reduziert man einfach auch die Kühlleistung entsprechend.

Li Junpeng: Es gibt in einem Data Center diverse Möglichkeiten, um den Gesamtenergieverbrauch zu reduzieren. Der einfachste Weg ist, die Arbeitslast zu reduzieren oder die Arbeitstemperatur zu erhöhen. Aber wenn Sie das gesamte Data Center betrachten, stellen Sie fest, dass es eine Menge mehr Möglichkeiten gibt und es sehr kompliziert ist. Normalerweise ist die Kühlstation außerhalb des Data Centers untergebracht. So gibt es viele Parameter, die bereits die Kühleinheit draußen beeinflussen. Das sind beispielsweise die Außentemperatur und der Wind. Dann gibt es viele Komponenten wie die Ventilatoren und Kondensoren. Wir berücksichtigen fast 100 Faktoren, um den Energieverbrauch zu reduzieren. Sie können aber keinen einzelnen Algorithmus finden, um herauszufinden, welcher Weg der Beste ist. Deshalb nutzen wir künstliche Intelligenz. Wir haben so fast 60 wichtige Parameter ermittelt, die die gesamte PUE (Power Usage Effectiveness) beeinflussen.

In Europa wird sehr viel Free Cooling genutzt. Hier ist KI hilfreich, aber kann nicht so viel bewirken wie in heißeren Gebieten. Ich habe beispielsweise ein Data Center in Schweden besucht, das mit einer PUE von nur 1,07 arbeitet. Ich denke, dort wird die KI nicht viel helfen können, weil die PUE schon sehr niedrig ist – sie werden natürlich zwar etwas reduzieren können, aber nicht viel.

Bei künstlichen Intelligenzen gibt es üblicherweise Lernkurven. Wenn ein neues Data Center startet, wird also die PUE nicht optimal sein und dann besser werden?

Li Junpeng: Ja, je mehr Daten gesammelt werden, desto besser wird es.

Und wie lange dauert es, bis das Optimum erreicht ist?

Li Junpeng: Üblicherweise dauert es drei bis sechs Monate, ein bis zwei Jahre sind besser. Bei ein bis zwei Jahren können Sie Daten während verschiedener Jahreszeiten sammeln.

Dr. Fang Liangzou: Wir nutzen aber schon beim Start KI, um die Werte zu verbessern. Wir analysieren historische Daten von Huawei, um einen besseren Einstiegspunkt zu ermöglichen. Wir haben außerdem einen SPC-Controller – SPC steht für Space, Power, Cooling. In der Vergangenheit hatten Sie in einem Data Center manchmal genug Platz, aber möglicherweise keine ausreichende Stromversorgung. Oder Sie hatten ausreichend Platz und Energie, aber die Kühlkapazität reichte nicht. Unser KI-Algorithmus berücksichtigt diese drei Hauptparameter und gibt Ihnen die beste Empfehlung.

Wie hoch ist der Wirkungsgrad Ihrer unterbrechungsfreien Stromversorgung (USV)?

Li Junpeng: Aktuell können wir 97 Prozent bieten. Das ist der höchste Wert weltweit, normalerweise beträgt der Industriewert 94 bis 95 Prozent, einige Mitbewerber schaffen 96 Prozent. Ich denke, dass wir bis zu 98 Prozent erreichen können.

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