北京 2025年4月27日 /美通社/ -- 日前，元腦InManage數據中心智能管理平臺全面升級，打通IT基礎設施管理系統與動力環(huán)境監(jiān)控系統，實現雙平臺統一納管，構建覆蓋數據中心環(huán)境參數和服務器關鍵數據的全域數據池，可以根據服務器部件溫度情況，實現從服務器風扇、整機負載，到數據中心空調、冷量、流量等自適應精準調控，讓服務器始終穩(wěn)定運行在最適宜的溫度下，從而達成數據中心級的節(jié)能降耗，風冷系統能耗直降15-20%，液冷系統再節(jié)能10%，打造安全穩(wěn)定、綠色高效的高質量數據中心。

數據中心運維管理核心難題 兩套系統不互通，運維粗放能耗高

據國際能源署（IEA）報告數據顯示，2024年，數據中心約占全球電力需求的1.5%，即415太瓦時；到2030年，數據中心的用電量將增長一倍以上，達到約945太瓦時。作為能耗大戶，數據中心的能耗主要來源于IT設備和制冷系統。其中，IT設備作為數據中心的核心，能耗占比最高達40%-50%；其次是制冷系統，能耗占比約30%-40%。

在傳統運維管理模式下，數據中心節(jié)能降耗主要依賴于兩套管理系統：

• 一是IT 基礎設施管理系統，主要負責服務器等IT設備的節(jié)能。該系統依托帶外管理技術，通過BMC實時采集服務器功耗、出/入風口溫度、氣流等能耗信息，分析服務器運行狀態(tài)與能源使用情況，對風扇轉速、CPU 頻率等進行調控，實現服務器能耗最優(yōu)；
• 二是動力環(huán)境監(jiān)控系統，主要負責制冷系統、供配電系統的能耗優(yōu)化。動環(huán)監(jiān)控系統利用遍布數據中心的溫濕度傳感器、電流電壓傳感器等監(jiān)測設備，實時采集環(huán)境、動力設備、制冷設備等運行數據，基于數據分析結果預測設備故障和環(huán)境變化趨勢，聯動調控空調、電源、冷卻塔等非IT設備，提高其能源使用效率。

但由于IT和動環(huán)兩套系統獨立運行，數據不互通，動環(huán)系統只能收集到機柜級的數據，而無法獲取更精細的服務器節(jié)點級、芯片級數據，導致冷量和服務器功耗的貼合度低，對制冷系統和供電系統的運維管理粗放，無法依據服務器功耗進行精準調控，從而影響數據中心整體的能耗優(yōu)化。

更重要的是，傳統粗放式運維調控手段難以實現溫度的精準把控，不穩(wěn)定的服務器溫度將顯著影響設備性能與壽命。一般服務器機箱內部溫度維持在 25-30℃區(qū)間是最適宜的狀態(tài)。當服務器長期處于過熱狀態(tài)，將會加速電路老化、芯片和風扇損壞，提升硬件故障率，最終大幅縮減服務器整體使用壽命，且會導致內存與存儲設備性能下降，數據讀寫錯誤率上升，影響系統的高效穩(wěn)定運行。

元腦 InManage全新升級 雙平臺統一納管，能效與穩(wěn)定性雙提升

針對數據中心整體節(jié)能降耗和系統高效穩(wěn)定運行的挑戰(zhàn)，元腦InManage數據中心智能管理平臺進行了全新升級，以"AI+一體化"為核心理念，深度融合IT基礎設施管理平臺與動力環(huán)境監(jiān)控平臺，通過全域統一納管、AI精準調控兩大創(chuàng)新突破，保障數據中心綠色節(jié)能、高效穩(wěn)定運行，讓服務器始終穩(wěn)定運行在最適宜的溫度下。

// 全域統一納管，讓服務器始終穩(wěn)定運行在最適宜的溫度下

全新升級的元腦InManage數據中心智能管理平臺實現跨系統深度集成，融合IT基礎設施管理與動力環(huán)境監(jiān)控兩套系統，構建涵蓋溫度、濕度、風速、流速等環(huán)境參數，以及服務器功耗、運行狀態(tài)等關鍵數據的全域數據池；并通過多維度數據采集模塊實時收集、清洗和融合，確保了數據的準確性和及時性，實現核心參數的毫秒級采集與關聯分析，助力實現從服務器風扇、整機功耗調優(yōu)，到數據中心空調、冷量、流量等的全方位精準調控，避免了傳統運維管理模式中由于數據單一和滯后導致的控制誤差和延遲，大幅提升系統穩(wěn)定性，運維效率翻倍。

在IT和動環(huán)系統打通后，通過跨系統智能聯動，可直接監(jiān)測服務器 BMC數據，整合部件級數據和環(huán)境信息，形成"部件溫度-整機負載-綜合環(huán)測-自動指令-冷量供給"的閉環(huán)控制鏈路，一旦捕捉到溫度異常，立即結合服務器負載狀態(tài)及環(huán)境溫度，調節(jié)風量和冷卻液流量，實現毫秒級響應，提升控制精度和實時性，讓服務器始終穩(wěn)定運行在最適宜的溫度下。

// AI精準調控，數據中心更節(jié)能

在實現IT和動環(huán)雙平臺統一納管的基礎上，升級后的元腦InManage數據中心智能管理平臺可通過對制冷系統、供電系統等同步進行AI精準調控，實現非IT設備的能耗優(yōu)化，從而推動數據中心整體節(jié)能降耗。例如，在風冷數據中心里，該平臺作為智能中樞，實時匯聚服務器、空調、配電柜等設備的運行數據，以及溫濕度、氣流壓力等環(huán)境參數，借助AI算法對海量數據深度分析，精準預測設備負載變化與溫度趨勢，一旦發(fā)現潛在熱點風險，平臺立即聯動調節(jié)空調風速、風向與制冷量，實現"以需供冷"的動態(tài)平衡，保障系統穩(wěn)定運行的同時，可降低能耗15-20%以上。

針對液冷數據中心，該平臺實現了動態(tài)流量優(yōu)化，相比于傳統運維的分散式數據分析模式，該平臺可基于服務器芯片功耗與液冷回路壓力數據，通過采用多目標優(yōu)化算法，精確控制系統冷卻液流量，計算出系統在不同運行環(huán)境下的最優(yōu)流量分配方案，通過AI精準調控，流量利用率提升50%，液冷系統再節(jié)能10%。

流量動態(tài)調控界面

在管理智能化、運維精細化的發(fā)展趨勢下，全新升級的元腦InManage數據中心智能管理平臺憑借其統一納管、精準調控的核心優(yōu)勢，實現從服務器節(jié)點到數據中心整體的節(jié)能降耗和穩(wěn)定運行，為數據中心的智能化、綠色化轉型提供了有力支撐。未來，隨著AIOps能力的持續(xù)迭代，浪潮信息將加速對智能管理的研發(fā)創(chuàng)新，為全球數據中心提供更高效、更節(jié)能、更可靠的運維管理解決方案，為企業(yè)數智化轉型注入新動能。