当你听到"数据中心管道"这个词时,你可能首先会想到数字基础设施 —— 网络设备、线缆等 —— 这些将数据中心内的 IT 设备整合在一起的设施。
然而,从另一个角度来看,数据中心管道指的是数据中心运营所依赖的实体管道系统。这些系统可能不太引人注意,但有效地设计和维护它们对于管理数据中心内的 IT 设备同样至关重要。
基于这个现实,让我们来了解数据中心管道的基础知识,包括管道在数据中心中扮演的角色、管道系统在这种环境下面临的独特挑战,以及优化数据中心管道性能可靠性的策略。
为什么数据中心需要管道系统?
作为主要容纳服务器和其他 IT 设备而非人员的建筑,数据中心似乎除了为少数维护 IT 设备的技术人员提供的小型卫生间外,并不需要其他管道系统。
但管道系统对数据中心运营至关重要。特别是数据中心制冷系统需要依靠管道来循环冷却水或其他流体,这在使用液冷技术的设施中尤为重要。对于使用传统冷风制冷的数据中心,管道对于排出空调设备周围积聚的冷凝水也是必需的。
一些数据中心还依靠管道系统来分配消防灭火材料。这些通常以气体形式存在,如 FM200,数据中心使用这种气体而不是水来灭火,以避免损坏对湿度敏感的 IT 设备。
数据中心管道的挑战
与其他类型的设施不同,数据中心的管道系统必须应对某些特殊挑战,这些挑战影响着可以在数据中心使用的管道类型。
主要挑战包括:
确保管道可靠性:鉴于管道在数据中心中的关键作用,确保其高度可靠性是首要任务。泄漏可能对服务器造成灾难性损害。管道堵塞等故障同样具有破坏性,因为它会导致制冷系统无法正常工作,使 IT 设备过热。
防止冷凝:当管道内部流体温度与周围环境温度差异较大时,管道表面会形成冷凝水。这可能导致水滴或水坑的形成,从而损坏 IT 设备。
减少电气短路:如果数据中心内的管道成为电流的导体或静电的储存器,它们可能会向接触的任何 IT 设备释放电荷,造成潜在损害。
输送特殊材料:虽然一些数据中心管道系统只输送水,但其他系统需要输送特殊材料,如介电流体或气体。
选择有效的数据中心管道
标准的管道材料通常无法满足数据中心的需求。传统的铜管或其他金属管道容易产生冷凝水,随时间推移可能形成内部堵塞,增加系统故障风险,并且容易导电。因此,数据中心很少使用金属管道。
然而,广泛使用的塑料管道材料作为数据中心管道解决方案也有其缺点。CPVC —— 一种在其他建筑中常用的塑料管道 —— 依靠胶水连接管道,由于胶水可能随时间降解,因此不适合关键任务的管道需求。
Pex,另一种塑料管道,在数据中心中被广泛使用,特别是在基于水的制冷系统中。Pex 具有耐腐蚀性,通常使用机械连接,这种连接方式比胶水连接不容易失效。但是,Pex 可能不太适合高压管道需求。此外,Pex 易于切割,可能成为针对数据中心物理攻击的目标。
为了缓解这些挑战,一些数据中心采用更专业的塑料管道材料,包括高密度聚乙烯 (HDPE) 和聚丙烯 (PP)。这些材料比 Pex 更坚固,更适合管道可靠性至关重要的场景。
数据中心管道最佳实践
除了为数据中心选择合适的管道材料外,还可以采取其他步骤来最小化问题风险:
尽可能避免在服务器上方或附近安装管道。这样,泄漏就不会立即损坏设备。
为了最小化冷凝风险 (即使是塑料管道也会发生冷凝,尽管塑料比金属更耐冷凝),应将管道安装在环境温度接近管道内部材料温度的空间中。
通过将管道放置在技术人员通常不会接触的区域,保护柔性管道 (如 Pex) 免受物理损坏。
尽可能减少管道之间的连接,因为连接比管道本身更容易成为故障点。
为什么数据中心管道很重要
从液冷到消防,数据中心管道在确保现代基础设施的正常运行时间、效率和可持续性方面发挥着至关重要的作用。
经过适当设计的系统有助于管理热量、减少水资源浪费并支持高密度计算,使其成为面向未来设施的必要组成部分。
好文章,需要你的鼓励
在 NVIDIA GTC 大会上,多家汽车和自动驾驶公司宣布采用 NVIDIA 技术推进自动驾驶发展。通用汽车将扩大与 NVIDIA 的合作,涉及工厂、机器人和自动驾驶汽车等多个领域。自动驾驶卡车公司 Gatik、Plus 和 Torc 也将采用 NVIDIA 的多项技术方案,推动 L4 级自动驾驶商业化。同时,沃尔沃利用 NVIDIA GPU 进行空气动力学模拟,优化电动汽车设计。
Deepmind创始人Demis Hassabis表示,人工智能的许多能力可能需要10年才能充分显现。他预计AI将演变为具有人类认知能力的通用人工智能。Google推出了新的音频生成模型Chirp 3,并扩展了AI代理服务Agentspace。Hassabis强调了AI代理系统的发展,包括多代理协作和专业化代理的应用,但也指出了AI规划算法中错误累积的挑战。
OpenAI 的 AI 推理研究主管 Noam Brown 表示,如果研究人员早知道正确方法和算法,类似 OpenAI 的 o1 这样的"推理"AI 模型本可以在 20 年前就出现。Brown 强调了测试时推理技术的重要性,同时指出预训练仍然重要。他还讨论了学术界与前沿实验室合作的机会,以及 AI 基准测试的改进空间。
新西兰航空公司与塔塔咨询服务公司签订五年合作协议,旨在全面升级其数字基础设施,并将人工智能技术融入核心运营。这项合作涉及航空公司多个业务领域,包括机队管理、机组排班和地面服务等。此次合作标志着新西兰航空向成为全球最先进的数字化航空公司迈出重要一步。