[[249391]]

【51CTO.com快譯】數(shù)據(jù)中心變得越來越復(fù)雜不是什么秘密。有更多類型的硬件和管理軟件，更頻繁變化的工作負載以及公共云。隨著邊緣計算即將來臨，情況只會變得更錯綜復(fù)雜。

許多業(yè)內(nèi)人士希望機器學(xué)習(xí)讓數(shù)據(jù)中心的管理人員在面對這種復(fù)雜情形時能夠更從容。幾家公司已經(jīng)在銷售使用機器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)中心管理軟件。一些從數(shù)據(jù)中心作為計算機的整體角度來解決問題，另一些選擇單單專注于散熱或電源。雖說散熱是當(dāng)今低效運作的數(shù)據(jù)中心浪費大量能源的一方面，但利用智能軟件工具來管理電氣數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施卻大有好處。

一家名為Virtual Power Systems(VPS)的初創(chuàng)公司正利用機器學(xué)習(xí)來消除數(shù)據(jù)中心中通常所謂的“擱置電源”。數(shù)據(jù)中心有一個為支持超出必要的電源負載而設(shè)計的電氣系統(tǒng)很常見。有時這是有意為之，以確保冗余，而有時是由于設(shè)計人員無法預(yù)測數(shù)據(jù)中心在將來會如何使用。

VPS的“軟件定義電源”解決方案使用內(nèi)置電池的智能電氣硬件(包括施耐德電氣等合作伙伴的設(shè)備)，在整個數(shù)據(jù)中心內(nèi)更合理而高效地重新配電。該公司表示，需求變化時，它可以動態(tài)重新配電。

該軟件名為ICE，使用的機器學(xué)習(xí)可以集中預(yù)測電源需求(包括電池管理和電源尖峰概率)，并將配置模式發(fā)送到數(shù)據(jù)中心樓層硬件中運行的推理引擎，然后根據(jù)實際需求來調(diào)整每個機架可供使用的電源負載。

VPS的***技術(shù)官Karimulla Shaikh告訴我們：“如果你有冗余的基礎(chǔ)設(shè)施，有兩條電源線進入機架，你以這種方式來部署負載，那樣萬一發(fā)生故障，可以從一個切換到另一個。這意味著你最多使用每一路50%的容量。如果使用我們的交換系統(tǒng)，可以使用100%的負載。如果發(fā)生故障，交換系統(tǒng)是智能的，它能夠介入將所有負載移到電池上、持續(xù)一小段時間，然后利用我們的軟件，將應(yīng)用程序轉(zhuǎn)移到別處或者讓工作負載下線。”

軟件構(gòu)建的機器學(xué)習(xí)模型還可以用作模擬器，以了解如果你添加更多的服務(wù)器或機架，電源傳輸會受到怎樣的影響。

但這僅僅是個開始。Shaikh表示，VPS正與一些客戶合作，設(shè)法完全避免典型的冗余數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)計。它還關(guān)注數(shù)據(jù)中心能源之間的動態(tài)切換，比如市電、燃料電池和間歇性可再生能源。

Nlyte Software的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施管理(DCIM)軟件被該公司的***戰(zhàn)略官Enzo Greco比作“面向數(shù)據(jù)中心的實時ERP(企業(yè)資源規(guī)劃)”，它最近為其解決方案添加了使用IBM Watson機器學(xué)習(xí)服務(wù)的預(yù)測性熱量和電源管理功能。Watson幫助它基于來自傳感器、設(shè)備和應(yīng)用程序工作負載信息的數(shù)據(jù)來構(gòu)建模型。Greco表示，在許多情況下，收集所有數(shù)據(jù)已經(jīng)​​相當(dāng)容易，那么為何不更常使用它、為你所用呢?

許多數(shù)據(jù)中心已經(jīng)有溫度和濕度傳感器、實時操作服務(wù)器數(shù)據(jù)和功率計。他說：“幾乎隨時可以從任何現(xiàn)代設(shè)備獲得數(shù)據(jù)，無論是UPS還是PDU。”機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以找出隱藏的模式以及不同系統(tǒng)和端點之間的聯(lián)系。

Greco說：“我們能夠預(yù)測將來某個時間服務(wù)器和機架層面的電源異常。”在穩(wěn)定狀態(tài)下，機架可能耗電10kW，但在某個時候，可能激增至15kW。“有了足夠的歷史數(shù)據(jù)，就可以預(yù)測將來一小時這個機架會耗電15kW。”電源尖峰可能是機械問題或應(yīng)用軟件引起的。“也許你是在批處理模式下運行SAP，也許你的交易系統(tǒng)在峰值狀態(tài)下運行。”

他表示，如果你能預(yù)測電源尖峰，可以通過移動工作負載、關(guān)閉服務(wù)器或者對UPS電池進行一些預(yù)防性維護來做好準(zhǔn)備。

大多數(shù)Nlyte客戶在使用機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)來接收警報、了解可能有問題的方面。該軟件公司還在開發(fā)預(yù)測故障和預(yù)防性維護模塊。Greco說：“功率和熱量是預(yù)測故障的兩個極好的主要指標(biāo)。如果你可以預(yù)測功率異常，這是表明你可能遇到應(yīng)用軟件問題或遇到機械問題的主要指標(biāo)。”

除了比操作人員更迅速地檢測異常外，機器學(xué)習(xí)還可以幫助操作員更清楚地了解其數(shù)據(jù)中心中的電氣基礎(chǔ)設(shè)施冗余機制。Uptime Institute的研究副總裁Rhonda Ascierto告訴我們：“由于某個因素(比如操作實踐發(fā)生變化)，機房的電源冗余性可能不如當(dāng)初設(shè)計時。關(guān)鍵是確保數(shù)據(jù)中心的每個部分在冗余配置方面都按照你預(yù)期的那樣來操作運行，盡管這些數(shù)據(jù)中心的性質(zhì)在不斷變化。”

機器學(xué)習(xí)有望將數(shù)據(jù)中心的可用性策略從被動變?yōu)橹鲃印Ｋ忉尩溃?ldquo;UPS是被動的，它等到電源故障后切換至正常系統(tǒng)。應(yīng)用軟件在發(fā)生故障后恢復(fù)，這是被動的。變成主動意味著不用等;將來我會遇到問題，現(xiàn)在就解決問題。”

原文標(biāo)題How Machine Learning Is Used to Manage Data Center Power Today，作者：Mary Branscombe

【51CTO譯稿，合作站點轉(zhuǎn)載請注明原文譯者和出處為51CTO.com】