當今的數據中心普遍存在電能質量監控問題，而解決這個問題可以節省時間和運營成本。

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數據中心停機的代價極其昂貴——可能會造成數十萬甚至數百萬美元的損失。根據Uptime Institute 的數據，電源問題占數據中心中斷的43%。

如今，激增的電力需求、不斷增加的電力成本以及減少碳足跡的全球倡議推動了對更創新、更有效的方法的需求，以監測數據中心整個電源鏈的電能質量。因此，對新一代可靠、智能機架配電、監控和控制解決方案的需求從未如此強烈。

電氣可靠性和電能質量對于解決停機預防至關重要。什么是電能質量?電能質量是電流的穩定性和可用性。良好的電能質量來自一致的電壓、穩定的交流頻率和類似于正弦波的平滑波形。

監控和管理數據操作中的電能質量對于高效可靠地運行至關重要。然而，在電能質量方面仍然存在未解決的挑戰，包括數據可見性、效率和基礎設施的優化以及與現有BMS和DCIM系統的集成。

挑戰一：電能質量挑戰來自無法查看精細的電能質量數據。

電能質量評估通常在啟動階段或數據中心的重大服務器檢修期間作為一次性事件完成。這意味著他們通常不會考慮設施中電能質量問題的持續影響，或者哪些電能質量問題僅僅是由標準操作引起的。

在數據中心內，操作設備由于承載非線性負載而固有地容易出現電能質量問題。這種設備的示例包括開關模式電源裝置、變速驅動器、計算機和不間斷電源 (UPS)。非線性負載會導致諧波失真，從而導致不需要的電流、電纜過熱、振動、設備誤跳閘、能量損失和其他設備故障或故障。

缺乏對關鍵功率指標的可見性會嚴重限制故障轉移計劃并提高設備故障率，從而使設施面臨停機風險。

挑戰二：無法優化效率和基礎設施

由于缺乏可用的電能質量指標，圍繞優化運營效率和擴展關鍵任務基礎設施的挑戰出現了。由于無法有效地最大化空間和使用率， 諸如閑置容量和數據中心行業的“電源故障”等問題成為部署高密度IT基礎設施的障礙。

為實現部署中的最大使用率和效率鋪平道路的相同級別的監控也可用于識別在閑置時消耗大量電力的僵尸服務器，并提供插座問題和過流事件的清晰度。所有這些事件都可能導致代價高昂的停機時間——與傳統智能機架PDU解決方案相比，可以通過在機架和插座級別更好地實時、精細地了解電源質量來避免這個問題。

挑戰三：電能質量監測缺乏與現有管理工具的集成

盡管當今市場上存在許多智能PDU，但數據中心設施管理人員仍然需要能夠幫助他們進一步提高運營正常運行時間和效率的工具和功能。未經檢查的電能質量問題帶來的風險是真實存在的，Uptime Institute 的統計數據表明停機威脅仍然存在。

不幸的是，當前的智能PDU解決方案都難以與現有的任何建筑管理系統 (BMS) 或數據中心基礎設施管理 (DCIM) 架構無縫集成。這在可用的一般監控與數據中心管理人員運營其設施所依賴的工具之間造成了鴻溝，阻礙了他們適當管理電能質量的能力。

用于監控和解決數據中心電能質量問題的理想智能PDU需要能夠通過Redfish、JSON-RPC或 SNMP等通用 API與現有BMS和DCIM系統進行通信。

因此，重新構想智能PDU是目前改善數據中心設施正常運行時間的最佳起點。該工具非常適合提供設施管理人員保護其設施正常運行所需的實時可見性。但就目前而言，許多運營商仍在冒著底線風險，因為他們受到當前可用的智能PDU技術的限制。在機架和設備級別改進用于監控和解決電能質量問題的解決方案將使數據中心行業受益匪淺。

為什么改進機架PDU電源質量監控和智能化至關重要

僅在表面層面監控數據中心的用電量已經不夠了。關鍵是要查看插座級別的情況。

在監控當今數據中心的電力使用情況時，只見樹木不見森林是不夠的，你需要能夠看到森林和樹木。

依賴機架配電單元的風險太大，因為機架配電單元僅提供有關電力消耗方式的基本概覽。時間就是金錢，停機會造成很大的損失。數據中心跟蹤的停機時間在六到七位數范圍內，而造成100萬美元以上損失的停機時間正在增加，占2022年所有停機時間的25%。加上不斷增加的電力需求和全球范圍內減少碳足跡的努力，跟蹤機架電源所有元素的需求變得迫切，以提供高質量的電源可用性。

你看不到的

當今數據中心通常使用的智能PDU無法提供足夠的電能質量信息來支持設施經理和運營團隊尋求防止停機的方法。它們只能在機柜中提供有限的可見性，無法顯示細粒度或設備級數據，也無法實時測量特定類型的電源相關數據。這一挑戰有時迫使操作員使用非集成設備的獨立電源研究來手動監控電源質量。數據中心經理需要能夠跟上大規模的電能質量問題，并能夠實時解決這些問題，最好是在它們導致代價高昂的停機時間之前解決。

數據中心使用的大部分電力都被插入機架PDU的設備消耗，這就是電力質量和負載會出現波動的地方。因此，對于IT和設施管理人員來說，智能機架PDU對數據中心的效率和有效性至關重要。

這些IT設備都有開關模式電源，這可能會出現電能質量問題。與電爐等線性負載不同，這些非線性負載、計算機和?不間斷電源?以高振幅脈沖的形式產生電流，從而扭曲電流和電壓的波形。諸如美國信息技術產業委員會曲線等操作標準有所幫助，但它們無法避免電氣干擾，包括浪涌和尖峰。

數量和質量

數據中心經理通常專注于計算IT設備和運營資源使用的電量。通常，他們會忽視、低估或根本看不到電能質量問題，這可能會對IT基礎設施系統造成嚴重破壞。電氣和電子工程師協會已經定義了許多此類效率低下的問題。其中包括瞬變，即尖峰和其他會提高電壓或電流的短期事件。當將半個周期的交流電壓持續時間減少到一秒時，就會發生暫降。驟升是驟降的反面，驟降會增加交流電壓。波形失真是正弦波的任何缺陷：諧波失真、電壓或電流削波或尖峰。

常見的智能機架PDU無法充分了解在數據中心使用所有計算設備時不可避免地出現的大量電能質量問題。操作員需要能夠查看精細的數據點，以準確、完整地了解正在發生的事情。

訪問粒度數據的優點之一是可以識別問題發生的位置。一個很好的例子就是電源故障觸發斷路器。確定導致斷路器跳閘的插座/設備是恢復的第一步。這個過程緩慢且耗時，需要拔出故障PDU支路上的所有設備，重新設置斷路器，然后一次插入一個設備，直到再次跳閘。

峰谷

在決定位置時，電源監控和使用信息變得特別有用 。

安裝新的服務器或設備。電力監控可以讓你及時看到機柜在那個時間點的總負載，但你真正想知道的是在最壞情況下的負載是多少。如果你知道最壞的情況，你可以確保管理它所需的資源到位。

隨著數據中心機架功率密度和耗電設備數量的不斷增加，電源質量對于數據中心來說越來越重要。僅監視電隨著數據中心中機架功率密度和耗電設備數量的不斷增加，電能質量對數據中心來說變得越來越重要。僅僅監控電力使用是不夠的。您需要深入了解細節，了解電源的使用方式以及電源的使用位置，直至插座，以充分利用電源。