دليل أجهزة استشعار مراقبة البيئة في مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي

تُنتج مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي كثافة طاقة وأحمالًا حرارية أعلى بكثير من العديد من بيئات الحوسبة التقليدية. ومع ازدياد شيوع مجموعات وحدات معالجة الرسومات، والرفوف عالية الكثافة، وأنظمة التبريد السائل، تزداد الحاجة إلى تحسين دقة مراقبة البيئة.

وبالتالي، لم يعد رصد مركز بيانات الذكاء الاصطناعي مجرد وضع جهاز استشعار واحد لدرجة الحرارة والرطوبة في مكان ما في الغرفة.

اعتمادًا على بنية التبريد، قد يحتاج المشغلون إلى مراقبة الظروف عند مدخل الرف، والممرات الساخنة والباردة، ومعدات التبريد، وحلقة التبريد السائل، ووحدة توزيع الهواء، ونظام طرد الحرارة الخارجية.

نظرة عامة على مستشعرات مركز بيانات الذكاء الاصطناعي

أسهل طريقة لفهم مراقبة مراكز البيانات هي فصلها حسب الموقع والغرض.

1. حساسات درجة حرارة مدخل الرف

تُعد درجة الحرارة من أهم المعايير الأساسية في مركز البيانات، لكن السؤال المهم ليس ببساطة:

والسؤال الأكثر فائدة هو: ما هي درجة الحرارة التي تستقبلها معدات تكنولوجيا المعلومات فعلياً عند مدخل الهواء الخاص بها؟

يمكن أن تخلق رفوف وحدات معالجة الرسومات عالية الكثافة ظروفًا حرارية موضعية قد لا تكون مرئية من خلال مستشعر درجة حرارة واحد على مستوى الغرفة.

توصي إرشادات ASHRAE الحالية لكفاءة مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي الحرارية بالمراقبة الدقيقة عند مداخل الرفوف بدلاً من الاعتماد فقط على أجهزة الاستشعار على مستوى الغرفة.

2. مستشعرات الرطوبة ونقطة الندى

لا تكفي درجة الحرارة وحدها لوصف بيئة الهواء بشكل كامل، فظروف الرطوبة مهمة أيضاً.

يمكن أن تؤدي الرطوبة الزائدة إلى زيادة خطر التكثيف والتآكل، في حين أن الظروف الجافة للغاية قد تتطلب مراعاة خطر التفريغ الكهروستاتيكي اعتمادًا على متطلبات المعدات.

لهذا السبب، عادةً ما تأخذ عمليات مراقبة البيئة في مراكز البيانات في الاعتبار ما يلي:

تُعد نقطة الندى مفيدة بشكل خاص لأنها تصف محتوى الرطوبة الفعلي للهواء بشكل مباشر أكثر من الرطوبة النسبية وحدها عند تغير درجة الحرارة.

3. حساسات الضغط التفاضلي للممرات الساخنة والباردة

لا تزال العديد من مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي تستخدم التبريد الهوائي لجزء على الأقل من أحمال تكنولوجيا المعلومات، حتى عندما تستخدم وحدات معالجة الرسومات عالية الطاقة التبريد السائل المباشر.

في هذه البيئات، يظل تنظيم تدفق الهواء أمراً بالغ الأهمية.

يمكن لأجهزة استشعار الضغط التفاضلي قياس فرق الضغط بين الممرات الساخنة والباردة ومساعدة المشغلين على فهم ما إذا كانت مسارات الاحتواء وتدفق الهواء تعمل كما هو مقصود.

4. أجهزة استشعار كشف تسرب السوائل

مع ازدياد أهمية اكتشاف التسربات نتيجةً لتقريب سائل التبريد المباشر من الرفوف والخوادم ومعدات الحوسبة عالية القيمة.

يمكن استخدام تقنيات مختلفة لمراقبة التسرب، بما في ذلك:

على سبيل المثال، تصف وثائق NVIDIA لأنظمة التبريد السائل على مستوى الرفوف اكتشاف التسرب على مستوى الصواني والرفوف ومراكز البيانات ، بما في ذلك حبال الاستشعار وأجهزة الاستشعار النقطية حول الرفوف والأنابيب ووحدات توزيع الطاقة.

5. كشف الدخان والحريق

لا يتم وصف نظام الكشف عن الحرائق عادةً بأنه جهاز استشعار لجودة المياه أو جهاز استشعار حراري، ولكنه جزء مهم من نظام مراقبة البيئة والسلامة الشامل لمركز البيانات.

تعتمد متطلبات الحماية من الحرائق على تصميم المنشأة، والقوانين المعمول بها، ونظام الكشف، واللوائح المحلية.

فعلى سبيل المثال، يتناول معيار NFPA 75 الحماية من الحرائق في مناطق معدات تكنولوجيا المعلومات.

6. رصد الملوثات الجسيمية والتآكلية

يمكن أن يؤثر تلوث الهواء على المعدات الإلكترونية، وخاصة في المواقع المعرضة للتلوث الصناعي أو الغازات المسببة للتآكل أو الغبار أو تلوث الهواء الخارجي.

بحسب الموقع، قد تشمل المراقبة الجسيمات الدقيقة أو الملوثات المسببة للتآكل المحددة.

7. هل تحتاج مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي إلى أجهزة استشعار الطقس الخارجية؟

لا يحتاج كل مركز بيانات للذكاء الاصطناعي إلى محطة أرصاد جوية كاملة.

ومع ذلك، تصبح البيانات البيئية الخارجية مهمة عندما يعتمد نظام التبريد على الظروف المحيطة.

ومن الأمثلة على ذلك:

في هذه الأنظمة، يمكن لمعلومات درجة الحرارة والرطوبة الخارجية أن تدعم اختيار وضع التبريد والتحكم فيه.

يمكن أيضًا استخدام سرعة الرياح واتجاهها وهطول الأمطار أو غيرها من القياسات المناخية عندما تتطلبها استراتيجية إدارة الموقع أو معدات طرد الحرارة أو المنشأة الأوسع نطاقًا.

الفرق المهم هو: أن محطة الأرصاد الجوية الأوتوماتيكية بالكامل ليست شرطًا عالميًا لكل مركز بيانات.

8. ما هي أجهزة الاستشعار المستخدمة في حلقة التبريد السائل لمركز بيانات الذكاء الاصطناعي؟

بمجرد أن ينتقل مركز بيانات الذكاء الاصطناعي من التبريد الهوائي إلى التبريد السائل المباشر، تصبح مجموعة أخرى من أجهزة الاستشعار مهمة.

من الأفضل وصف هذه الأجهزة بأنها أجهزة استشعار لعملية التبريد السائل بدلاً من أجهزة استشعار بيئية للغرفة.

تساعد هذه المعايير في الإجابة على أسئلة التشغيل العملية التالية:

على سبيل المثال، يتضمن نموذج بيانات نظام إدارة المباني الحالي من NVIDIA للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي المبردة بالسوائل درجة حرارة إمداد سائل وحدة التبريد، ودرجة حرارة العودة، والضغط التفاضلي، ومعدل التدفق، وضغط النظام.

9. هل تحتاج مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي المبردة بالسوائل إلى مراقبة جودة سائل التبريد؟

تُعد حالة سائل التبريد طبقة أخرى من طبقات مراقبة التبريد السائل.

يختلف الغرض عن مراقبة التدفق أو الضغط أو درجة الحرارة.

يساعد التدفق والضغط في وصف كيفية عمل دائرة التبريد.

يمكن أن تساعد مراقبة التركيب الكيميائي لسائل التبريد في تحديد ما إذا كان سائل التبريد نفسه يتغير.

الموصلية

يمكن أن تساعد الموصلية الكهربائية في تتبع التغيرات في الحالة الأيونية المذابة لمبرد مائي.

قد يبرر التغيير في الموصلية إجراء مزيد من التحقيق، خاصة عند مقارنته بمواصفات سائل التبريد وخط الأساس التشغيلي الطبيعي للنظام.

الرقم الهيدروجيني

يمكن استخدام الرقم الهيدروجيني لمراقبة حالة الحموضة والقلوية لمبرد مائي وتحديد التغييرات بالنسبة لنطاق التشغيل المتوقع.

مرة أخرى، لا يوجد هدف عالمي لدرجة الحموضة يجب تطبيقه على كل نظام تبريد سائل.

ينبغي أن يأتي النطاق المطلوب من مواصفات سائل التبريد والمعدات الفعلية.

ماذا عن العكارة و ORP؟

يمكن أن يوفر قياس العكارة مؤشراً إضافياً على التلوث العالق ونظافة سائل التبريد.

يمكن أن يوفر جهد الأكسدة والاختزال معلومات حول بيئة الأكسدة والاختزال في التطبيقات التي يكون فيها هذا المعلم ذا صلة.

ومع ذلك، لا ينبغي وصف كل من العكارة و ORP على أنهما متطلب مراقبة عالمي لكل مركز بيانات للذكاء الاصطناعي.

ينبغي اختيار معايير سائل التبريد وفقًا لمواصفات السائل الفعلية والمواد المبللة وهيكل التبريد واستراتيجية الصيانة.

10. هل المراقبة الأكثر فعالية دائماً؟

ليس بالضرورة.

تتمثل الاستراتيجية الأفضل في مراقبة المعيار الصحيح في الموقع الصحيح وفقًا للمخاطر التي تتم إدارتها.

11. أين تذهب جميع بيانات المستشعرات؟

لا تعمل أجهزة الاستشعار الحديثة في مراكز البيانات عادةً كأجهزة معزولة.

يمكن دمج بياناتهم في وحدات التحكم، ووحدات التحكم المنطقية القابلة للبرمجة (PLCs)، وأنظمة إدارة المباني (BMS)، أو منصات إدارة البنية التحتية لمراكز البيانات (DCIM).

يوصي إطار عمل عمليات مراكز البيانات الحالي للذكاء الاصطناعي التابع لجمعية مهندسي التدفئة والتبريد وتكييف الهواء (ASHRAE) باستخدام بيانات المستشعرات في الوقت الفعلي لإنشاء خطوط أساسية تشغيلية، وتحديد الانحرافات، ودعم اكتشاف الحالات الشاذة والصيانة التنبؤية.

كيف ينبغي عليك اختيار أجهزة الاستشعار لمركز بيانات الذكاء الاصطناعي؟

الأسئلة الشائعة

أصبحت مراقبة مراكز البيانات بالذكاء الاصطناعي أكثر تعقيداً.

كانت مراقبة البيئة التقليدية لمراكز البيانات غالباً ما ترتبط بشكل أساسي بدرجة الحرارة والرطوبة.

تعمل البنية التحتية للذكاء الاصطناعي عالية الكثافة على توسيع هذه الصورة.

قد تشمل عمليات المراقبة في الجانب الجوي ما يلي:

درجة حرارة مدخل الرف، والرطوبة، ونقطة الندى، وفرق الضغط في الممر.

قد تشمل مراقبة السلامة ما يلي:

الكشف عن تسرب السوائل والكشف عن الحرائق.

قد تشمل مراقبة التبريد السائل ما يلي:

درجة حرارة الإمداد والعودة، والتدفق، والضغط، والضغط التفاضلي، ومعايير حالة سائل التبريد.

مع ازدياد شيوع أنظمة التبريد القائمة على وحدات توزيع التبريد (CDU) وأنظمة التبريد المباشر للرقاقة، توفر أجهزة الاستشعار بشكل متزايد أكثر من مجرد قياس واحد. إذ يمكن لبياناتها أن تساعد المشغلين على تحديد خطوط الأساس التشغيلية الطبيعية، وتحديد الانحرافات، وفهم كيفية تغير بيئة التبريد بمرور الوقت.

مراقبة البيئة وتبريد السوائل باستخدام مستشعر RIKA

توفر شركة RIKA SENSOR حلول استشعار لتطبيقات مراقبة البيئة والتبريد الصناعي وتبريد السوائل.

بالنسبة لمشاريع مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي، يجب أن يبدأ اختيار المستشعر بهدف المراقبة الفعلي، وبنية النظام، ونطاق القياس، وموقع التركيب، ودرجة حرارة التشغيل والضغط، وتركيبة سائل التبريد، وواجهة الاتصال المطلوبة.

بالنسبة لمراكز البيانات المبردة بالسوائل، يمكن لـ RIKA SENSOR دعم تطبيقات مراقبة حالة سائل التبريد بما في ذلك الموصلية، ودرجة الحموضة، والعكارة، وقياس ORP الخاص بالمشروع.