Huawei bringt mit iCooling@AI eine intelligente Kühllösung für Rechenzentren auf den Markt

[Shanghai, China, 11. Oktober 2018] Auf der HUAWEI CONNECT 2018 stellte Huawei die KI-basierte iCooling-Lösung vor, die weltweit erhältlich ist. Sie ebnet den Weg zu intelligenten Kühllösungen für große Rechenzentren. Damit setzt Huawei im Bereich der Rechenzentren neue Maßstäbe hinsichtlich Energieeinsparung Verbrauchsreduzierung im Netzwerk.

Mit der wachsenden Größe und Dichte der Rechenzentren gewinnt auch der problematische Energieverbrauch, mit dem Rechenzentren konfrontiert sind, an Bedeutung. Die Power Usage Effectiveness (PUE) ist ein Indikator für die Bewertung der Energieeffizienz. Sie ist zu einem wichtigen Leistungsindikator (KPI) zur Messung der Energieeffizienz von Rechenzentren geworden. Das Kühlsystem steht in direktem Zusammenhang mit Wärmeabstrahlung, Gerätekonfiguration, Geräteraumumgebung und atmosphärischen Bedingungen. Sobald Betriebs- und Managementprozesse (O&M) einen bestimmten Reifegrad erreicht haben, können durch den geringeren Energieverbrauch der Hardware bzw. durch die auf Erfahrungswerten basierte Optimierung keine weiteren Energieeinsparungen erzielt werden. In der Rechenzentrumsbranche werden ein neuer Steuerungsalgorithmus und überlegene Technologien wie Big Data und künstliche Intelligenz erschlossen, um die Gesamtenergieeffizienz von Rechenzentren zu erhöhen.

Dank der umfangreichen Erfahrung und dem technischen Fachwissen im Bereich der Rechenzentrumserrichtung brachte Huawei die KI-basierte iCooling@AI-Lösung auf den Markt. Damit können große Rechenzentren auf intelligente Kühllösungen umsteigen, die PUE um 8 % reduzieren und den Energieverbrauch von Rechenzentren weiter optimieren.

Die KI-basierte iCooling-Lösung zur Optimierung der Energieeffizienz von Rechenzentren wurde entwickelt, um die Kühlungseffizienz von Rechenzentren zu verbessern. Durch maschinelles Lernen ist diese Lösung in der Lage, große Mengen an Verlaufsdaten zu analysieren, wichtige Faktoren zu identifizieren, die den Energieverbrauch beeinflussen, und ein PUE-Prognosemodell zu erstellen. Basierend auf dem PUE-Prognosemodell werden für die PUE-Werte relevante Eigenwerte ermittelt und für die Weiterentwicklung der Lösungen verwendet. Somit ist die Erstellung eines Serviceprognosemodells möglich. Dann wird ein Optimierungsalgorithmus angewandt, um eine Optimierungsparametergruppe auf Basis von an das System anpassbaren Parametern, dem PUE-Prognosemodell und dem Serviceprognosemodell zu erhalten. Die Optimierungsparametergruppe wird dem Steuerungssystem des Kühlsystems bereitgestellt. Mithilfe von standardisierten Verfahren und einer zielorientierten Bewertung wird die Optimierungsparametergruppe kontinuierlich angepasst, um eine ausgeglichene PUE zu erzielen.

Han Dong, Data Center Energy Director von Huawei Network Energy Product Line, sagte: „Durch die kontinuierliche Aufrüstung und Iteration von Rechenzentren wird es zunehmend schwieriger, den Energieverbrauch zu senken. Huawei arbeitet kontinuierlich an technologischen Innovationen in unterschiedlichen Bereichen, reagiert schnell auf Markt- und Kundenanforderungen und brachte die intelligente Kühllösung iCooling@AI auf den Markt, mit deren Hilfe der Energieverbrauch großer Rechenzentren im Zeitalter von 5G, Big Data und Cloud Computing weiter optimiert werden kann.“

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