[发明专利]用于计算密度效率测量的数据中心管理系统和方法

说明书

公开的实施例包括数据中心基础设施管理(DCIM)系统和方法，其被配置为收集计算系统、电力系统和设施系统数据，基于根据收集的数据诊断或预测的条件触发一个或多个动作，从而通过计算、电力和设施模块控制数据中心的计算系统、电力系统和设施系统。根据实施例，经由计算、电力和设施模块的控制包括基于估计的计算需求以及相关联的电力、冷却和网络数据资源需求来校准计算、电力和设施系统。估计的计算需求包括估计每实时功率瓦数的计算密度和每实时功率瓦数的存储密度。

技术领域

本发明涉及基础设施管理系统，特别是关于数据中心设施，但不限于所述的数据中心设施。

背景技术

数据中心和协同定位供应商尤其在供应必要的电力和冷却方面苦苦挣扎。随着数据中心密度的不断增加，对更节能、更具成本效益的数据中心和主机托管解决方案的需求也在不断增长。

数据中心是用于容纳计算机系统和相关组件的设施。为了达到这个目的，数据中心被设计成维持适合于其中的计算机系统正常运行的环境条件。通常，为了维持其中系统的功能，数据中心将消耗两倍以上的功率，这是由于冷却系统效率低下而导致的。系统产生的热量与其运行所消耗的资源不成比例。由于实时计算功耗的不可预测性，系统产生的热量也难以追踪。

随着数据中心在结构和功能上变得越来越复杂，其系统对能量的利用，尤其是用于冷却和操作的能量的利用已经急剧增长。因此，提高数据中心的能源效率和减少资源消耗对于数据中心设施的长期维持变得至关重要。

传统数据中心面临技术创新、运营效率和现代设计原则的挑战。随着环境日益复杂，能源效率和资源利用管理方面的此类挑战对于数据中心设施的长期维持变得至关重要。当前的数据中心供应商努力监控基础设施系统、从基础设施系统收集数据并管理基础设施系统以实现数据中心设施的最佳效率。

传统数据中心是利用本质上是静态的物理基础设施构建的。当这个受约束的静态基础设施置于动态工作负载下时，它可能会暴露出严重的基础设施效率低下的问题。这些低效率只能通过持续收集和分析数据中心基础设施和环境数据来解决。

可以采用包括预测分析的所述DCIM系统来连续收集和分析基础设施系统、组件和环境数据。包括预测分析的DCIM系统可以识别低效率或先前未知的相互依赖性。基础设施和环境数据的持续收集和分析能够实现基础设施系统和组件的自动化管理，以维持最佳的基础设施效率。

现有技术系统和方法已经尝试开发提供对数据中心冷却性能的更广泛理解的多指标视图。这些多指标视图试图通过将电源使用效率(PUE)比率、IT热一致性和IT热弹性结合在一起来考虑性能方面。然而，仍然需要一个更加细致和多维的指标来解决数据中心冷却性能的最关键方面。为了建立更完整的设施冷却视图，计算冷却效率和数据中心未来热状态的要求也很关键。仍然需要一种多维指标，它易于扩展，并且可以在未来适应其他新指标，正如它们所定义的那样。所公开的实施例正是解决了这种需要。

发明内容

一个或多个计算机的系统可以被配置为通过在系统上安装软件、固件、硬件或它们的组合来执行特定操作或动作，这些软件、固件、硬件或它们的组合在操作中导致或导致系统执行动作。一个或多个计算机程序可以被配置为通过包括在由数据处理装置执行时使装置执行动作的指令来执行特定操作或动作。一个总体方面包括一种数据中心基础设施管理(DCIM)系统，该系统被配置为：通过网络收集数据中心，包括计算系统、电力系统和设施系统数据；根据收集到的计算系统、电力系统和设施系统的数据诊断或预测条件触发操作；通过计算、电力和设施模块控制数据中心的计算系统、电力系统和设施系统；其中，经由计算、电力和设施模块的控制包括基于估计的计算需求以及相关联的电力、冷却和网络数据资源需求来校准计算、电力和设施系统；并且其中估计的计算需求包括估计每实时功率瓦数的计算密度和每实时功率瓦数的存储密度。该方面的其他实施例包括记录在一个或多个计算机存储设备上的相应计算机系统、装置和计算机程序，每个都被配置为执行方法的动作。