2023年数据中心存储冷却最新技术

时间:2025-11-27 03:04:06来源:运维技术实践作者:人工智能

随着物联网  、年数视频 、据中人工智能等不断涌现的心存新技数据流 ,预计到2025年我们每天会生成463艾字节的储冷数据 ,这一点也不奇怪 。却最

我们访问数据和与数据交互的年数方式不断变化,并将对数据的据中处理和存储产生真正的影响 。预计在短短几年内,心存新技全球数据存储量将超过200ZB ,储冷其中一半存储在云端。却最

这对超大规模数据中心及其存储基础设施提出了独特的年数挑战。建站模板云数据中心选择大容量硬盘驱动器(HDD)来存储90%的据中EB数据。HDD是心存新技经过试验和测试的技术,通常采用3.5英寸外形尺寸。储冷他们继续为数据中心运营商提供经济高效的却最大规模存储。目前的顶级HDD容量为20TB。到本世纪末,这一数字预计将达到120+ TB,所有这些都是在现有的3.5英寸尺寸下实现的。云计算

这表明需要改进的热冷却解决方案。更多的数据存储意味着更多的磁盘旋转 、更高速度的电机、更多的执行器,所有这些都意味着更多的电力使用。随着磁盘功率的增加,它们产生的热量也会增加。其次 ,源码库在过去十年中,随着氦气被引入硬盘驱动器,性能不仅因磁盘上的阻力减少而得到提高,而且单元现在已被密封。

还需要考虑ESG合规性 。由于数据中心消耗的电力占全球电力需求的1%,而冷却电源占数据中心总能耗的35%以上,数据中心所有者面临着减少这种消耗的压力 。

冷却技术比较

传统上 ,数据中心环境使用空气冷却技术 。使用空气冷却方法去除热量的香港云服务器主要方法是通过设备机箱引入越来越多的气流 。通常,机架后面有一个热通道,机架前面有一个冷通道配置 ,通过热空气与冷空气交换来散热 。空气冷却已被广泛部署并广为人知。它也深深植根于世界上几乎每一个数据中心  。然而 ,随着数据量的发展 ,空气冷却越来越有可能不再能够为能量密集的it设备确保适当的操作环境。

事实证明  ,亿华云液体冷却等技术是消除IT设备热量的更有效方法 。例如 ,精密液体冷却使少量介电流体在服务器表面循环,几乎100%地消除了电子元件产生的热量 。没有性能限制热点 ,没有前到后的空气冷却 ,也没有罐解决方案中存在的从下到上的浸泡限制 。虽然精密液冷的最初应用是在密封的模板下载机箱中冷却服务器组件 ,但考虑到HDD的功率需求增加 ,存储设备也是一个理想的应用。

高密度存储需求

对于高密度HDD ,传统的空气冷却将空气从前向后拉过系统 。在这种环境中 ,通常会发生的情况是前面的磁盘比后面的磁盘温度低得多。当冷空气进入并穿过JBOD设备时 ,空气变得更热 。这可能会导致设备正面和背面的光盘之间出现20°C或更高的温差,具体取决于硬盘驱动器的容量。

对于任何数据中心运营商来说 ,一致性是关键。当磁盘前后温度变化近20°C时,驱动器上的磨损不一致,从而导致不可预测的故障 。机架高度的差异也是如此,因为较低的设备往往会消耗来自地砖的较冷气流。

用于存储的液体冷却

虽然任何数据中心环境中总会出现差异和不同的容差 ,但液体冷却可以减轻这些差异并提高一致性 。研究发现 ,精密液体冷却是一种更有效的HDD机架冷却方式,结果如下 :

无论JBOD内的位置如何 ,所有HDD的温度变化仅为3°CHDD系统可以在高达40°C的机架进水温度下可靠运行系统级冷却功率不到总功耗的5%减轻声学振动问题

虽然一致性是一个关键优势 ,但以更高的水温冷却所有磁盘也很重要。这意味着数据中心运营商不需要向设备提供冷冻水。减少资源消耗,例如电力、水 、空间、可听到的噪音等,都可以进一步降低总体拥有成本,并提高ESG合规性 ,这两者都是当今数据中心运营商的主要优势。

随着数据存储的需求不断升级,超大规模数据中心提供商有效冷却设备所需的解决方案也将不断升级。事实证明 ,高密度存储的液体冷却是一种可行的替代方案 ,因为它可以以更一致的温度冷却驱动器 ,并消除风扇振动 ,从而降低总体终端功耗并提高ESG合规性。在数据中心运营商面临越来越大的降低能源消耗 、提高可持续性指标的压力之际,这项技术可能不仅有利于地球,也有利于商业。

实现存储系统的创新

如今的硬盘驱动器在设计时就考虑到了强制风冷 ,因此空气冷却在短期内将继续发挥作用是理所当然的。纵观未来的技术趋势,不断增加机架上的风扇功率,并不是一个长期可持续的解决方案。

数据大厅并没有变得更大 ,而冷却机架的成本却在增加。对更大密度 、更大数据存储容量的需求呈指数级增长。专为精密液体冷却而设计的存储将更小,使用更少的贵重材料和组件 ,性能更快,并且故障更少。在相同的立方空间内提供更具成本效益的HDD存储解决方案的能力 ,不仅可以带来总体拥有成本(TCO)优势,还可以带来更大的ESG价值。

提高当今技术的效率并消除新的、改变游戏规则的数据存储方法的限制因素 ,可以帮助我们应对所面临的全球挑战  ,也是迈向更美好未来的一步 。

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