大型数据中心基础设施智能化及自动化研究

于 刘

（上海航空工业（集团）有限公司，上海 200232）

大型数据中心基础设施智能化系统包括水循环系统、空调系统和配电系统，这些系统的发展和应用情况，直接决定大型数据中心基础设施系统是否具备智能化和数字化水平。基于此，为了能够强化系统性能，需要对基础设施系统进行优化升级，实现自主化管理和自动化监控，满足大型数据管理需求的同时，为规范行业系统和提升管理效率奠定坚实的基础。

1 大型数据中心基础设施的定义和功能

1.1 定义

随着互联网时代的到来，信息技术已经渗透到各个行业当中，各类信息和数据的飞速蔓延，传统的数据处理中心已经难以承担这些重载，因此构建了能够处理海量信息和数据的大数据中心，并配以完善的基础设施。这些设施包括主机房、辅助区、动力支撑区以及安全保障区等。随着技术的发展，这些基础设施的功能也越来越齐全，不仅拓展了消防设施，也增加了动力站、空调机房、电池室以及柴油发电机房等，为数据信息的处理提供了坚实且可靠的平台和资源。

与发达国家相比，我国大数据中心基础设施的建设和筹划的时间较短，因此在技术方面存在不娴熟的情况，必须要对其进行必要的维护。基于此，在维护和管理的过程中，需要做到以下几个方面：对于机房的维护和管理，要确保计算机服务器的正常运行以及网络设备的安全有效等；对于机房监控设备的管理，其中包括对供配电监测系统的维护、对温度环境的管理和监测、对门禁设备系统的检查和更新以及对保安系统的日常管理等；在对机房空调系统进行维护的过程中，要保障主配电箱、新风设备和空调设备始终处于正常的运行状态；在对消防系统进行维护的过程中，要合理配置灭火器控制装置、手动警报按钮装置等。除了这些维护工作之外，还有个别零件的日常监测、机柜线路的整理等，都要事无巨细，做到日常监察，以保障基础设施的稳定性和完善性。

1.2 功能

首先，对能源过程进行监控。该基础中心能够实现对数据的分析和处理，并掌握能源实际的消耗情况。而且，还能实现对曲线的动态化监控，满足数字化系统建设的需要。具体来讲，系统对每个机柜的发热量进行动态监测和分析，可以形成图像化反应，一旦出现高热反应，可以立即发出警报，从而生成故障排除装置，消除局部发热的情况。

其次，能对能源消耗进行分析和管理。能源管理系统是数据中心的监控平台，能够为管理人员提供内容不同的管理机制和平台，并通过页面监控来实现对能源消耗情况进行精细化管理。在这类系统支撑下，无论是日常的能源消耗情况还是实时的能源需求量，都能有效地监测和清算出来，并对数据进行优化管理[1]。

再次，能够对指标进行分析。在系统中引入数据中心消耗机制和计算方法，并对每个机柜的耗电量、单位面积、照明体积等进行有效分析，极大程度地满足了计算要求，强化了数据处理以及计算质量。

最后，能够生成智能报表。该系统能够生成各种类型数据的报表，而且报表中所展现的内容不仅包括文字内容，还有很多图片内容以及视频内容等，并且切换成饼图和状图等，以曲线和折线的形式呈现出来。

2 促进大型数据中心基础设施智能化及自动化发展的措施研究

2.1 变配电系统智能化及自动化在数据中心的应用

为了能够保障机箱系统以及网络系统能够始终处于工作的状态，大型数据中心基础设施系统需要在其中安装有效的防止脱机装置，例如在电气二次装置中安装智能化和自动化装置，保障系统即使在脱机或者是无法正常工作的情况下，传输和信息内容依然可以正常运行，强化系统升级效率。例如，ATS有CB和PC两种级别，前者比后者多了一个短路保护装置。在实际应用的过程中，系统中需要配备专业的转换条件和转换时间，配合电流和电路的稳定值，从而防止出现安全事故[2]。

2.2 空调自控系统在数据中心中的应用

空调系统的自动化装置，能够在很大程度上强化使温度实现自动控制，保证空气的清洁。例如，部分地区利用春秋冬等季节较低的气温，可以利用板式换热器以及冷却塔来实现制冷工作，进而优化空调的节能效果。同时，freecooling技术也利用了流量、压力和温度等全面加强了对空调自动装置的控制，进而保障空调能够对室内温度进行控制。同时，该系统还能对冷却系统进行加热维护，当压力差达到一定范围的时候，将冷水升温到正常状态，从而强化系统节能效果。

2.3 空调水智能化检测在数据中心中的应用

大数据中心通常采取冷却装置对机房冷源进行控制，从而实现智能化控水，因此其安全性直接影响到系统的安全性能。在实际应用的过程中，空调的冷却水系统会因为外界影响因素而受到污染甚至是腐蚀。而且在阳光的照射下也会产生大量微生物影响水质。水系统自动检测及自动加药设备，通过控制，可以保证水的电导率在合理范围内，进而保证补水量更精确，以实现接水的目的[3]。

2.4 RFID技术在数据中心中的应用

大型数据中心中，无论是基础设施还是机械化设备都相对较多，而且具有很强的复杂性，在铺设初期要进行采购安装，然后进行必要的养护和清洁管理。因此，该技术的应用大多存在于大型企业的运行中，例如对企业的IT设备进行资金管理，可以实现便捷操作和有效应用的特点，对于缩小管理成本、强化智能化设备管理效率来讲具有重要的意义。例如将该技术应用到物联网领域当中，可以触及到感知中心，进而强化系统应用效率。

3 大型数据中心基础设施未来的发展趋势研究

3.1 边缘数据中心的连通性会大大增强

以IT行业为例，大型数据中心基础设施正在推动该行业的各类资源逐渐向用户和工业流程的方向转移。也就是说，虽然数据流通和处理中心，仍然是大数据库存管理和销售管理的核心方向，但是随着物联网技术的崛起以及传感器等设备的升级等，微型数据中心以及网络机柜的数量和质量也会随之上升，甚至用户或消费者直接通过客户端就能到达访问地址，更加地便捷和流畅。基于此，为了能够有效地顺应这些变化，大数据中心基础设施必须要紧跟时代的步伐，将原有的智能化配置向微数据中心逐渐倾斜，从而实现快速部署分布式IT模式，以实现资源和工作任务的集中管理。除此之外，该行业中现有的远程IT位置以及网克罗机柜也会被重新地进行评估和利用，只有这样才能突出电源冷却的关键属性，进而有效地对数据进行搜集和整理。

3.2 从热管理升级到可持续发展

从技术升级的角度来看，数据中心制冷技术，在过去的几年当中，变化速度比任何数据中心系统都要快。也就是在有效降低能源成本的情况下，传统的、标榜最大冷却的方式已经被取代，反而是基于智能控制方法的引导下能够使智能热控制技术实现最大限度的升级。虽然现如今能源效率的问题依然没有得到妥善的解决，但是在一些特殊的地理位置上，制冷剂以及冷却水的使用却已经实现了智能化的热管理目标，对于推出更经济、高效且可靠的热管理技术来讲具有重要的铺垫作用。

3.3 安全责任扩展到数据中心管理

现如今，虽然大数据处理技术的加密系统以及一系列基础设施，已经基本能够实现文件或信息的高效安全存储，但是依然不乏存在个别信息泄露的情况。依照几年前波特蒙研究所出具的研究数据显示，在数据中心中断事故中，网络攻击依然居高不下。虽然互联网所连接的设备数量越来越多，也能基本实现自动化和额智能化的管理，但是其安全管理的成本也越来越高。基于此，数据中心以识别漏洞为主要的研究方向，对构成设备管理的一些潜在威胁因素进行了一一的剔除，不仅可以有效地识别基础设施上的端口是否存在异常的问题，而且也极大地减小了由于黑客攻击所造成的数据泄露等事故处理成本。

4 结束语

大数据时代的来临，并伴随着新工业技术的逐渐发展，大型数据中心基础设施智能化及自动化管理，能够在很大程度上促进技术的更新，为各行各业的发展提供坚实的技术保障。基于此，在大型数据中心基础设施的构建中，需要依托高新技术，强化变配电系统智能化、空调自控系统、RFID技术在大型数据中心的应用效率，提升设备自动化效率的同时，为整个新工业行业的发展提供动力。