stringtranslate.com

Дата центр

Дата-центр АРСАТ (2014 г.)

Центр обработки данных ( американский английский ) [1] или центр обработки данных ( английский Содружество ) [2] [примечание 1] — это здание , выделенное пространство внутри здания или группа зданий [3] , используемые для размещения компьютерных систем и связанных с ними компоненты, такие как телекоммуникации и системы хранения данных . [4] [5]

Поскольку ИТ-операции имеют решающее значение для непрерывности бизнеса , они обычно включают резервные или резервные компоненты и инфраструктуру для электропитания , соединений для передачи данных, контроля окружающей среды (например, кондиционирования воздуха , пожаротушения) и различных устройств безопасности. Крупный центр обработки данных — это предприятие промышленного масштаба, потребляющее столько же электроэнергии, сколько небольшой город. [6] По оценкам, глобальное потребление электроэнергии в центрах обработки данных в 2022 году составит 240–340  ТВтч , или примерно 1–1,3% мирового спроса на электроэнергию. Сюда не входит энергия, используемая для майнинга криптовалюты, которая, по оценкам, в 2022 году составит около 110 ТВтч, или еще 0,4% мирового спроса на электроэнергию. [7]

Центры обработки данных могут сильно различаться по размеру, требованиям к электропитанию, резервированию и общей структуре. Для сегментирования типов центров обработки данных используются четыре общие категории: локальные центры обработки данных, колокейшн-центры, гипермасштабируемые центры обработки данных и периферийные центры обработки данных. [8]

История

Компьютерный зал управления полетами НАСА c. 1962 год

Центры обработки данных берут свое начало в огромных компьютерных залах 1940-х годов, типичным примером которых является ENIAC , один из самых ранних примеров центров обработки данных. [9] [примечание 2] Ранние компьютерные системы, сложные в эксплуатации и обслуживании, требовали специальной среды для работы. Для соединения всех компонентов требовалось множество кабелей, и были разработаны методы их размещения и организации, такие как стандартные стойки для монтажа оборудования, фальшполы и кабельные лотки (устанавливаемые над головой или под фальшполом). Один мейнфрейм требовал много энергии, и его нужно было охлаждать, чтобы избежать перегрева. Безопасность стала важной: компьютеры были дорогими и часто использовались в военных целях. [9] [примечание 3] Поэтому были разработаны основные рекомендации по проектированию контроля доступа в компьютерный зал.

Во время бума микрокомпьютерной индустрии, особенно в 1980-е годы, пользователи начали использовать компьютеры повсюду, во многих случаях практически не заботясь об эксплуатационных требованиях. Однако по мере усложнения операций информационных технологий (ИТ) организации осознали необходимость контроля ИТ-ресурсов. Доступность недорогого сетевого оборудования в сочетании с новыми стандартами структурированной кабельной сети позволили использовать иерархическую схему, при которой серверы размещались в определенном помещении внутри компании. Примерно в это же время использование термина « центр обработки данных» применительно к специально спроектированным компьютерным залам начало получать широкое признание. [9] [примечание 4]

Бум центров обработки данных пришелся на период пузыря доткомов 1997–2000 годов. [10] [примечание 5] Компаниям требовалось быстрое подключение к Интернету и бесперебойная работа для развертывания систем и установления присутствия в Интернете. Установка такого оборудования была нецелесообразна для многих небольших компаний. Многие компании начали строить очень большие объекты, называемые интернет-центрами обработки данных (IDC), [11] которые предоставляют расширенные возможности, такие как перекрестное резервное копирование: «Если линия Bell Atlantic будет отключена, мы можем перенести их в… чтобы минимизировать время простоя». [11]

Был использован термин облачные центры обработки данных (CDC). [12] Центры обработки данных обычно требуют больших затрат на строительство и обслуживание. [10] Все чаще разделение этих терминов почти исчезло, и они интегрируются в термин « центр обработки данных» . [13]

Требования к современным дата-центрам

Стойки телекоммуникационного оборудования в центре обработки данных

Модернизация и преобразование центров обработки данных повышают производительность и энергоэффективность . [14]

Информационная безопасность также вызывает беспокойство, и по этой причине центр обработки данных должен предлагать безопасную среду, которая сводит к минимуму вероятность нарушения безопасности. Поэтому центр обработки данных должен поддерживать высокие стандарты обеспечения целостности и функциональности размещенной компьютерной среды.

Отраслевая исследовательская компания International Data Corporation (IDC) оценивает средний возраст центров обработки данных в девять лет. [14] Другая исследовательская компания Gartner утверждает, что центры обработки данных старше семи лет устарели. [15] Рост объема данных (163 зеттабайта к 2025 году [16] ) является одним из факторов, вызывающих необходимость модернизации центров обработки данных.

Акцент на модернизации не является чем-то новым: обеспокоенность по поводу устаревшего оборудования осуждалась в 2007 году [17] , а в 2011 году Uptime Institute выразил обеспокоенность по поводу возраста оборудования. [примечание 6] К 2018 году беспокойство снова сместилось, на этот раз в сторону возраста персонала: «персонал центров обработки данных стареет быстрее, чем оборудование». [18]

Соответствие стандартам для центров обработки данных

Стандарт телекоммуникационной инфраструктуры для центров обработки данных Ассоциации телекоммуникационной отрасли [19] определяет минимальные требования к телекоммуникационной инфраструктуре центров обработки данных и компьютерных залов, включая корпоративные центры обработки данных с одним арендатором и центры обработки данных с многопользовательским Интернет-хостингом. Топология, предложенная в этом документе, предназначена для применения в центрах обработки данных любого размера. [20]

Telcordia GR-3160, «Требования NEBS к оборудованию и помещениям телекоммуникационных центров обработки данных» , [21] содержит рекомендации по помещениям центров обработки данных в телекоммуникационных сетях, а также экологические требования к оборудованию, предназначенному для установки в этих помещениях. Эти критерии были разработаны Telcordia совместно с представителями отрасли. Их можно применять в помещениях центров обработки данных, в которых размещено оборудование для обработки данных или информационных технологий (ИТ). Оборудование может использоваться для:

Трансформация дата-центра

Трансформация центров обработки данных осуществляется поэтапно посредством интегрированных проектов, реализуемых на протяжении длительного времени. Это отличается от традиционного метода обновления центров обработки данных, который предполагает последовательный и разрозненный подход. [22] Типичные проекты в рамках инициативы по преобразованию центров обработки данных включают стандартизацию/консолидацию, виртуализацию , автоматизацию и безопасность.

Фальшпол

Перфорированная охлаждающая напольная плитка

Руководство по стандартам фальшпола под названием GR-2930 было разработано Telcordia Technologies , дочерней компанией Ericsson . [34]

Хотя первый компьютерный зал с фальшполом был построен IBM в 1956 году, [35] и они «существуют с 1960-х годов», [36] именно 1970-е годы сделали компьютерные центры более распространенными, чтобы таким образом обеспечить доступ прохладного воздуха. циркулировать более эффективно. [37] [38]

Первой целью фальшпола было обеспечение доступа к проводке. [35]

Отбой

Центр обработки данных с выключенным освещением [39] , также известный как затемненный или темный центр обработки данных, представляет собой центр обработки данных, в котором в идеале практически исключена необходимость прямого доступа персонала, за исключением чрезвычайных обстоятельств. Из-за отсутствия необходимости входа персонала в дата-центр, его можно эксплуатировать без освещения. Доступ ко всем устройствам и управление ими осуществляются удаленными системами, а программы автоматизации используются для выполнения автоматических операций. Помимо экономии энергии, сокращения затрат на персонал и возможности расположить объект дальше от населенных пунктов, внедрение центра обработки данных без освещения снижает угрозу злонамеренных атак на инфраструктуру. [40] [41]

Уровни шума

Вообще говоря, местные власти предпочитают, чтобы уровень шума в центрах обработки данных был «на 10 дБ ниже существующего уровня фонового шума в ночное время в ближайшем жилом доме». [42]

Правила OSHA требуют мониторинга уровня шума внутри центров обработки данных, если шум превышает 85 децибел. [43] Средний уровень шума в серверных помещениях центра обработки данных может достигать 92–96 дБ(А). [44]

Жители, живущие рядом с центрами обработки данных, описали этот звук как «пронзительный жужжащий шум 24 часа в сутки, 7 дней в неделю», говоря: «Это похоже на то, как если бы вы находились на взлетной полосе с постоянно работающим двигателем самолета… За исключением того, что самолет продолжает работать на холостом ходу и никогда не улетает». [45] [46] [47] [48]

К внешним источникам шума относятся климатическое оборудование и генераторы энергии. [49] [50]

Проектирование дата-центра

Область проектирования центров обработки данных на протяжении десятилетий развивалась в различных направлениях, включая новое строительство, большое и маленькое, а также творческое повторное использование существующих объектов, таких как заброшенные торговые площади, старые соляные шахты и бункеры времен войны.

Местные строительные нормы и правила могут регулировать минимальную высоту потолков и другие параметры. Некоторые соображения при проектировании центров обработки данных:

Типичная серверная стойка, часто встречающаяся в колокейшене.
Кондиционер CRAC

Критерии проектирования и компромиссы

Высокая доступность

Существуют различные показатели для измерения доступности данных, возникающей в результате доступности центра обработки данных за пределами 95 % времени безотказной работы, при этом верхняя граница шкалы подсчитывает, сколько девяток можно поставить после 99 % . [58]

Модульность и гибкость

Модульность и гибкость являются ключевыми элементами, позволяющими центру обработки данных расти и меняться с течением времени. Модули центра обработки данных представляют собой предварительно спроектированные стандартизированные строительные блоки, которые можно легко настроить и перемещать по мере необходимости. [59]

Модульный центр обработки данных может состоять из оборудования центра обработки данных, находящегося в транспортных контейнерах или аналогичных переносных контейнерах. [60] Компоненты центра обработки данных могут быть изготовлены заранее и стандартизированы, что облегчает перемещение в случае необходимости. [61]

Экологический контроль

Температура и влажность контролируются с помощью:

Важно, чтобы компьютеры не подвергались влажности и не перегревались, так как высокая влажность может привести к засорению вентиляторов пылью, что приводит к перегреву, или может привести к неисправности компонентов, разрушению платы и возникновению опасности возгорания. Перегрев может привести к плавлению компонентов (обычно кремния или меди проводов или цепей), что приведет к ослаблению соединений и возникновению опасности возгорания.

Электричество

Батарейный блок в большом центре обработки данных, используемый для обеспечения электропитания до запуска дизельных генераторов.

Резервное питание состоит из одного или нескольких источников бесперебойного питания , аккумуляторных батарей и/или дизельных / газотурбинных генераторов. [64]

Чтобы предотвратить единые точки отказа , всем элементам электрических систем, включая системы резервного копирования, обычно предоставляются резервные копии , а критически важные серверы подключаются как к источникам питания на стороне A , так и к стороне B. Такое расположение часто делается для достижения резервирования N+1 в системах. Статические резервные переключатели иногда используются для обеспечения мгновенного переключения с одного источника питания на другой в случае сбоя питания.

Прокладка низковольтного кабеля

Опции включают в себя:

Расход воздуха

Управление потоками воздуха позволяет повысить эффективность охлаждения компьютеров в центрах обработки данных , предотвращая рециркуляцию горячего воздуха, выходящего из ИТ-оборудования, и уменьшая поток байпасного воздуха. Существует несколько методов разделения потоков горячего и холодного воздуха, например, изоляция горячего/холодного коридора и рядные охлаждающие устройства. [66]

Ограждение прохода

Изолирование холодных коридоров осуществляется путем открытия задней части стоек с оборудованием, а передние части серверов закрываются дверцами и крышками. Это похоже на то, как крупные пищевые компании хранят свою продукцию в холодильнике.

Типичная конфигурация холодного коридора: фасады серверных стоек обращены друг к другу, а холодный воздух распределяется через фальшпол.

Компьютерные шкафы/ серверные фермы часто организуются для изоляции горячих/холодных коридоров. Правильное размещение воздуховодов предотвращает смешивание холодного и горячего воздуха. Ряды шкафов расположены попарно лицом друг к другу, чтобы воздухозаборники и вытяжные устройства холодного и горячего воздуха не смешивали воздух, что серьезно снижало бы эффективность охлаждения.

В качестве альтернативы, ряд панелей под полом может создать эффективные пути холодного воздуха, направляемые к вентилируемой плитке фальшпола. Можно ограничить как холодный, так и горячий коридор. [67]

Другой вариант – установка шкафов с вертикальными дымоходами . [68] Горячие вытяжные трубы/вентиляционные каналы/каналы могут направлять воздух в пространство пленума над подвесным потолком и обратно в охлаждающие устройства или к внешним вентиляционным отверстиям. При такой конфигурации традиционная конфигурация горячего/холодного коридора не является обязательным требованием. [69]

Противопожарная защита

Баки пожаротушения FM200

В дата-центрах реализованы системы противопожарной защиты , включающие элементы пассивного и активного проектирования , а также внедрены программы противопожарной защиты в эксплуатации. Детекторы дыма обычно устанавливаются для раннего предупреждения о пожаре на его зарождающейся стадии.

Хотя в главном помещении обычно не допускается использование систем с мокрыми трубами из- за хрупкой природы печатных плат , все же существуют системы, которые можно использовать в остальной части объекта или в системах циркуляции воздуха с холодным/горячим коридором, которые являются закрытыми системами. , например: [70]

Однако существуют и другие средства тушения пожаров, особенно в чувствительных зонах , обычно с использованием газового пожаротушения , из которых наиболее популярным был газ галон , пока не были обнаружены негативные последствия его производства и использования.[1]

Безопасность

Физический доступ обычно ограничен. Многоуровневая безопасность часто начинается с ограждений, столбов и ловушек . [71] Видеонаблюдение и постоянная охрана почти всегда присутствуют, если дата-центр большой или содержит конфиденциальную информацию. Ловушки для распознавания отпечатков пальцев становятся обычным явлением.

Доступ к журналированию требуется некоторыми правилами защиты данных; некоторые организации тесно связывают это с системами контроля доступа. Множественные записи в журнале могут возникать у главного входа, входов во внутренние помещения и в шкафах с оборудованием. Контроль доступа в шкафах может быть интегрирован с интеллектуальными устройствами распределения питания , так что замки будут объединены в сеть через одно и то же устройство. [72]

Использование энергии

Центр обработки данных Google , Даллес, Орегон

Использование энергии является центральной проблемой для центров обработки данных. Потребляемая мощность варьируется от нескольких кВт для стойки серверов в шкафу до нескольких десятков МВт для крупных объектов. Плотность мощности некоторых объектов более чем в 100 раз выше, чем в типичном офисном здании. [73] Для объектов с более высокой плотностью мощности затраты на электроэнергию являются доминирующими эксплуатационными расходами и составляют более 10% от общей стоимости владения (TCO) центра обработки данных. [74]

Выбросы парниковых газов

В 2020 году центры обработки данных (без учета добычи криптовалюты) и передачи данных использовали около 1% мировой электроэнергии каждый. [75] Хотя часть этой электроэнергии была низкоуглеродистой, МЭА призвало к активизации «усилий правительства и промышленности в области энергоэффективности, закупок возобновляемых источников энергии и НИОКР», [75] , поскольку некоторые центры обработки данных все еще используют электроэнергию, вырабатываемую из ископаемого топлива. [76] Они также заявили, что следует учитывать выбросы в течение жизненного цикла, включая выбросы, образующиеся в результате выбросов , например, в зданиях. [75] По оценкам, на центры обработки данных в 2018 году пришлось 0,5% выбросов парниковых газов в США. [77] Некоторые китайские компании, такие как Tencent , пообещали стать углеродно-нейтральными к 2030 году, в то время как другие, такие как Alibaba, подверглись критике. Гринпис за отказ стать углеродно-нейтральным . [78]

Энергоэффективность и накладные расходы

Наиболее часто используемым показателем энергоэффективности для центров обработки данных является эффективность использования энергии (PUE), рассчитываемая как отношение общей мощности, поступающей в центр обработки данных, к мощности, потребляемой ИТ-оборудованием.

ПУЭ измеряет процент мощности, потребляемой потолочными устройствами (охлаждение, освещение и т. д.). Среднестатистический центр обработки данных в США имеет PUE 2,0, [79] что означает два ватта общей мощности (накладные расходы + ИТ-оборудование) на каждый ватт, переданный ИТ-оборудованию. По оценкам, современные центры обработки данных имеют PUE примерно 1,2. [80] Google публикует ежеквартальные показатели эффективности действующих центров обработки данных. [81]

Агентство по охране окружающей среды США имеет рейтинг Energy Star для автономных или крупных центров обработки данных. Чтобы претендовать на получение экомаркировки, центр обработки данных должен находиться в верхнем квартиле по энергоэффективности среди всех заявленных объектов. [82] Закон о повышении энергоэффективности 2015 года (США) требует, чтобы федеральные объекты, включая центры обработки данных, работали более эффективно. Раздел 24 Калифорнийского свода правил (2014 г.) требует, чтобы каждый вновь построенный центр обработки данных имел ту или иную форму ограничения воздушного потока для оптимизации энергоэффективности.

У Европейского Союза также есть аналогичная инициатива: Кодекс поведения центров обработки данных ЕС. [83]

Анализ энергопотребления и проекты

Цель измерения и анализа энергопотребления выходит за рамки того, что используется ИТ-оборудованием; Оборудование для поддержки объектов, такое как охладители и вентиляторы, также потребляет энергию. [84]

В 2011 году серверные стойки в центрах обработки данных были рассчитаны на мощность более 25 кВт, и, по оценкам, типичный сервер тратил около 30% потребляемой электроэнергии. Потребность в энергии для систем хранения информации также растет. По оценкам, центр обработки данных высокой доступности будет иметь потребность в 1 мегаватт (МВт) и потреблять 20 000 000 долларов США за электроэнергию в течение всего срока службы , при этом на охлаждение приходится от 35% до 45% общей стоимости владения центром обработки данных . Расчеты показывают, что через два года стоимость питания и охлаждения сервера может сравняться со стоимостью приобретения серверного оборудования. [85] Исследования 2018 года показали, что значительное количество энергии по-прежнему можно сэкономить за счет оптимизации частоты обновления ИТ-инфраструктуры и увеличения загрузки серверов. [86]

В 2011 году Facebook , Rackspace и другие основали Open Compute Project (OCP) для разработки и публикации открытых стандартов для более экологичных вычислительных технологий центров обработки данных. В рамках проекта Facebook опубликовал проект своего сервера, который он построил для своего первого специализированного центра обработки данных в Прайнвилле. Увеличение высоты серверов оставило место для более эффективных радиаторов и позволило использовать вентиляторы, которые перемещают больше воздуха с меньшими затратами энергии. Отказавшись от покупки коммерческих готовых серверов, удалось также сэкономить потребление энергии из-за ненужных слотов расширения на материнской плате и ненужных компонентов, таких как видеокарта . [87] В 2016 году к проекту присоединилась компания Google, опубликовавшая проект своей мелкой стойки для центров обработки данных с напряжением 48 В постоянного тока. Эта конструкция уже давно является частью дата-центров Google . Устранив несколько трансформаторов , обычно используемых в центрах обработки данных, Google добился повышения энергоэффективности на 30%. [88] В 2017 году продажи оборудования для центров обработки данных, построенного по проектам OCP, превысили 1,2 миллиарда долларов, а к 2021 году ожидается, что они достигнут 6 миллиардов долларов. [87]

Анализ электропитания и охлаждения

Дата-центр в ЦЕРН (2010 г.)

Электроэнергия — это крупнейшая текущая стоимость для пользователя центра обработки данных. [89] Охлаждение до температуры 70 °F (21 °C) или ниже приводит к пустой трате денег и энергии. [89] Кроме того, переохлаждение оборудования в средах с высокой относительной влажностью может подвергнуть оборудование воздействию большого количества влаги, что способствует росту солевых отложений на проводящих нитях в схемах. [90]

Анализ мощности и охлаждения , также называемый тепловой оценкой, измеряет относительные температуры в определенных областях, а также способность систем охлаждения выдерживать определенные температуры окружающей среды. [91] Анализ электропитания и охлаждения может помочь выявить горячие точки, области переохлаждения, которые могут обеспечить большую плотность энергопотребления, точку останова загрузки оборудования, эффективность стратегии фальшпола и оптимальное расположение оборудования (например, кондиционеров переменного тока). единиц) для балансировки температур в центре обработки данных. Плотность охлаждения мощности — это мера площади, которую центр может охлаждать при максимальной мощности. [92] Охлаждение центров обработки данных является вторым по величине потребителем энергии после серверов. Энергия охлаждения варьируется от 10% от общего энергопотребления в наиболее эффективных центрах обработки данных и достигает 45% в стандартных центрах обработки данных с воздушным охлаждением.

Анализ энергоэффективности

Анализ энергоэффективности измеряет энергопотребление ИТ-оборудования и оборудования центра обработки данных. Типичный анализ энергоэффективности измеряет такие факторы, как эффективность использования энергии (PUE) центра обработки данных в соответствии с отраслевыми стандартами, выявляет механические и электрические источники неэффективности и определяет показатели управления воздухом. [93] Однако ограничением большинства современных показателей и подходов является то, что они не включают ИТ в анализ. Тематические исследования показали, что комплексный подход к вопросам энергоэффективности в центре обработки данных позволяет достичь значительного уровня эффективности, который в противном случае был бы невозможен. [94]

Вычислительный гидродинамический анализ (CFD)

В этом типе анализа используются сложные инструменты и методы для понимания уникальных тепловых условий, присутствующих в каждом центре обработки данных, — прогнозирования температуры, воздушного потока и поведения давления в центре обработки данных для оценки производительности и энергопотребления с использованием численного моделирования. [95] Прогнозируя влияние этих условий окружающей среды, CFD-анализ центра обработки данных можно использовать для прогнозирования воздействия стоек с высокой плотностью, смешанных со стойками с низкой плотностью [96] , а также дальнейшего воздействия на ресурсы охлаждения, плохое управление инфраструктурой. практики, а также сбой или отключение переменного тока для планового технического обслуживания.

Картирование тепловых зон

Для картирования тепловых зон используются датчики и компьютерное моделирование для создания трехмерного изображения горячих и холодных зон в центре обработки данных. [97]

Эта информация может помочь определить оптимальное расположение оборудования центра обработки данных. Например, критически важные серверы могут быть размещены в прохладной зоне, обслуживаемой резервными блоками переменного тока.

Зеленые дата-центры

Этот центр обработки данных с водяным охлаждением в порту Страсбурга , Франция, претендует на зеленый цвет .

Центры обработки данных потребляют много энергии, потребляемой по двум основным направлениям: мощность, необходимая для работы реального оборудования, а также мощность, необходимая для охлаждения оборудования. Энергоэффективность снижает первую категорию.

Сокращение затрат на охлаждение за счет естественных средств включает в себя принятие решений о местоположении: когда основное внимание уделяется хорошему оптоволоконному соединению, подключению к электросетям и концентрации людей для управления оборудованием, центр обработки данных может находиться в нескольких милях от пользователей. Массовые центры обработки данных, такие как Google или Facebook, не обязательно должны располагаться рядом с населенными пунктами. Арктические места, где можно использовать наружный воздух для охлаждения, становятся все более популярными. [98]

Возобновляемые источники электроэнергии – еще один плюс. Таким образом, страны с благоприятными условиями, такие как Канада, [99] Финляндия, [100] Швеция, [101] Норвегия, [102] и Швейцария [103] пытаются привлечь центры обработки данных облачных вычислений.

Повторное использование энергии

Очень сложно повторно использовать тепло, поступающее от центров обработки данных с воздушным охлаждением. По этой причине инфраструктуры дата-центров чаще оборудуются тепловыми насосами. [104] Альтернативой тепловым насосам является внедрение жидкостного охлаждения во всем центре обработки данных. Различные методы жидкостного охлаждения смешиваются и сочетаются, чтобы создать инфраструктуру с полностью жидкостным охлаждением, которая улавливает все тепло с помощью воды. Различные жидкостные технологии подразделяются на 3 основные группы: непрямое жидкостное охлаждение (стойки с водяным охлаждением), прямое жидкостное охлаждение (прямое охлаждение чипа) и полное жидкостное охлаждение (полное погружение в жидкость, см. Иммерсионное охлаждение сервера ). Такое сочетание технологий позволяет создать тепловой каскад как часть сценариев температурной цепочки для создания выходов высокотемпературной воды из центра обработки данных.

Динамическая инфраструктура

Динамическая инфраструктура [105] обеспечивает возможность интеллектуального, автоматического и безопасного перемещения рабочих нагрузок внутри центра обработки данных [106] в любое время и в любом месте для миграции, выделения ресурсов , [107] для повышения производительности или создания объектов совместного размещения . Это также облегчает выполнение планового обслуживания физических или виртуальных систем, сводя при этом к минимуму перерывы в работе. Связанной с этим концепцией является составная инфраструктура, которая позволяет динамически реконфигурировать доступные ресурсы в соответствии с потребностями только при необходимости. [108]

Побочные преимущества включают в себя

Сетевая инфраструктура

Инженер по эксплуатации, курирующий диспетчерскую сетевых операций центра обработки данных (2006 г.)
Пример сетевой инфраструктуры дата-центра

Сегодня связь в центрах обработки данных чаще всего основана на сетях , использующих набор интернет-протоколов . Центры обработки данных содержат набор маршрутизаторов и коммутаторов , которые передают трафик между серверами и во внешний мир [110] , которые подключены в соответствии с сетевой архитектурой центра обработки данных . Резервирование интернет-соединения часто обеспечивается за счет использования двух или более вышестоящих поставщиков услуг (см. Multihoming ).

Некоторые серверы в центре обработки данных используются для запуска основных служб Интернета и интрасети , необходимых внутренним пользователям организации, например серверы электронной почты, прокси-серверы и DNS- серверы.

Также обычно развертываются элементы сетевой безопасности: межсетевые экраны , VPN- шлюзы , системы обнаружения вторжений и так далее. Также распространены системы мониторинга сети и некоторых приложений. Также типичны дополнительные системы дистанционного мониторинга на случай сбоя связи внутри дата-центра.

Резервное копирование программного обеспечения/данных

Невзаимоисключающими вариантами резервного копирования данных являются:

Обслуживание на месте является традиционным [111] , и одним из его основных преимуществ является немедленная доступность.

Внешнее резервное хранилище

Методы резервного копирования данных включают в себя наличие зашифрованной копии данных за пределами офиса. Для передачи данных используются следующие методы: [112]

Модульный дата-центр

40-футовый портативный модульный центр обработки данных

Для быстрого развертывания или аварийного восстановления несколько крупных поставщиков оборудования разработали мобильные/модульные решения, которые можно установить и ввести в эксплуатацию за очень короткий промежуток времени.

Микро дата-центр

Микроцентры обработки данных (MDC) — это центры обработки данных уровня доступа, которые меньше по размеру, чем традиционные центры обработки данных, но предоставляют те же функции. [115] Обычно они располагаются рядом с источником данных, чтобы уменьшить задержки связи, поскольку их небольшой размер позволяет распределить несколько MDC на большой территории. [116] [117] MDC хорошо подходят для интерфейсных приложений, ориентированных на пользователя. [118] Они обычно используются в периферийных вычислениях и других областях, где необходима обработка данных с низкой задержкой. [119]

Смотрите также

Примечания

  1. ^ См. различия в написании .
  2. ^ Старые большие компьютерные залы, в которых размещались такие машины, как ENIAC армии США, разработанные до 1960 (1945 г.), теперь называются центрами обработки данных .
  3. ↑ До начала 1960-х годов компьютеры — большие мэйнфреймы, размещавшиеся в помещениях, которые сегодня мы называем центрами обработки данных, — в основном использовали правительство.
  4. ^ В 1990-х годах подключенные к сети миникомпьютеры ( серверы ), работающие без устройств ввода или отображения, размещались в старых компьютерных залах. Эти новые «центры обработки данных» или «серверные комнаты» были построены в стенах компании и размещены рядом с недорогим сетевым оборудованием.
  5. ^ В начале 2000-х годов, в период расширения бизнеса доткомов, шло значительное строительство центров обработки данных .
  6. ^ В мае 2011 года исследовательская организация центров обработки данных Uptime Institute сообщила, что 36 процентов опрошенных ею крупных компаний ожидают исчерпания ИТ-мощностей в течение следующих 18 месяцев. Джеймс Николаи. «Центры обработки данных обращаются к аутсорсингу для удовлетворения потребностей в мощностях». Журнал ИТ-директоров . Архивировано из оригинала 15 ноября 2011 г. Проверено 9 сентября 2011 г.
  7. ^ вместо чиллеров/кондиционеров, что приводит к экономии энергии

Рекомендации

  1. ^ «Мельничный город в Орегоне учится любить Facebook и Apple» . Нью-Йорк Таймс . 6 марта 2018 г.
  2. ^ «Google объявляет о создании лондонского центра обработки данных облачных вычислений» . BBC.com . 13 июля 2017 г.
  3. ^ «Облачные вычисления создают разрастающиеся центры, но мало рабочих мест» . Нью-Йорк Таймс . 27 августа 2016 г. дата-центр.. гигантский.. объект.. 15 таких зданий и еще шесть.. в стадии строительства.
  4. ^ «От Манхэттена до Монтвейла». Нью-Йорк Таймс . 20 апреля 1986 года.
  5. ↑ Эшли Вэнс (8 декабря 2008 г.). «Dell видит двойное преимущество: центр обработки данных в контейнере». Нью-Йорк Таймс .
  6. ↑ Джеймс Гланц (22 сентября 2012 г.). «Энергия, загрязнение окружающей среды и Интернет». Нью-Йорк Таймс . Проверено 25 сентября 2012 г.
  7. ^ «Центры обработки данных и сети». МЭА . Проверено 7 октября 2023 г.
  8. ^ «Типы центров обработки данных | Как выбрать правильный центр обработки данных?». Мейстил Индастриз, ООО . Проверено 7 октября 2023 г.
  9. ↑ abc Анжела Бартельс (31 августа 2011 г.). «Эволюция центров обработки данных: с 1960 по 2000 год». Архивировано из оригинала 24 октября 2018 года . Проверено 24 октября 2018 г.
  10. ↑ abc Синтия Харви (10 июля 2017 г.). "Дата центр". Датаматизация .
  11. ^ аб Джон Холуша (14 мая 2000 г.). «Коммерческая недвижимость/машинное отделение для Интернета; объединение центра обработки данных с телекоммуникационным отелем». Нью-Йорк Таймс . Проверено 23 июня 2019 г.
  12. ^ Х Юань. «Маршрутизация запросов с учетом рабочей нагрузки в облачном центре обработки данных». дои : 10.1109/JSEE.2015.00020 . S2CID  59487957. {{cite journal}}: Требуется цитировать журнал |journal=( помощь )
  13. ↑ Квентин Харди (4 октября 2011 г.). «Решение для электропитания центра обработки данных». Нью-Йорк Таймс .
  14. ^ ab «Мухар, Николас. «HP обновляет решения по трансформации центров обработки данных», 17 августа 2011 г.». Архивировано из оригинала 12 августа 2012 года . Проверено 9 сентября 2011 г.
  15. ^ «Сперлинг, Ред. «Центры обработки данных следующего поколения», Forbes, 15 марта 2010 г.». Форбс.com . Проверено 30 августа 2013 г.
  16. ^ «Информационный документ IDC, спонсируемый Seagate» (PDF) .
  17. ^ «Центры обработки данных стареют и не подходят для новых технологий» . 10 декабря 2007 г.
  18. ^ «Персонал дата-центра стареет быстрее, чем оборудование» . Сетевой мир . 30 августа 2018 года. Архивировано из оригинала 21 декабря 2018 года . Проверено 21 декабря 2018 г.
  19. ^ «Сертифицированные центры обработки данных TIA-942 - Консультанты - Аудиторы - TIA-942.org» . www.tia-942.org .
  20. ^ «Разработка телекоммуникационных стандартов». Архивировано из оригинала 6 ноября 2011 года . Проверено 7 ноября 2011 г.
  21. ^ «GR-3160 - Центр телекоммуникационных данных - Telcordia» . telecom-info.njdepot.ericsson.net .
  22. ^ «Тан, Хелен. «Три признака, что пришло время преобразовать ваш центр обработки данных», 3 августа 2010 г., «Знания центра обработки данных». Архивировано из оригинала 10 августа 2011 года . Проверено 9 сентября 2011 г.
  23. ^ «Эра великой консолидации центров обработки данных». Удача . 16 февраля 2017 г.«Друзья не позволяют друзьям строить центры обработки данных», — сказал Чарльз Филлипс, генеральный директор Infor, производителя программного обеспечения для бизнеса.
  24. ^ «Эта волна консолидации центров обработки данных отличается от первой» . 8 февраля 2018 г.
  25. ^ «Разжечь огонь». startafire.com .
  26. ^ «Остановить разрастание виртуальных серверов» . IBMsystemsMagazine.com . Архивировано из оригинала 23 октября 2018 г. Проверено 1 ноября 2018 г.
  27. ^ «Основные причины модернизировать старинные центры обработки данных» (PDF) .
  28. ^ ab «Сложность: растущая проблема центров обработки данных». Знание дата-центра . 16 мая 2007 г.
  29. ^ «Эксперт Карусели рассказывает об основных преимуществах виртуализации» . technews.tmcnet.com .
  30. ↑ Стивен Делаханти (15 августа 2011 г.). «Новая актуальность виртуализации серверов». Информационная неделя . Архивировано из оригинала 02 апреля 2012 г.
  31. ^ «HVD: серебряная подкладка облака» (PDF) . Внутренняя технология. Архивировано из оригинала (PDF) 2 октября 2012 года . Проверено 30 августа 2012 г.
  32. ^ «Gartner: виртуализация мешает поставщикам серверов» . 2 декабря 2008 г.
  33. ^ «Риттер, Тед. Исследование Немертеса, «Защита трансформации центра обработки данных, согласование безопасности и динамики центра обработки данных»» . Архивировано из оригинала 25 июня 2017 г. Проверено 9 сентября 2011 г.
  34. ^ «GR-2930 - NEBS: Требования к фальшполу» .
  35. ^ ab «История фальшпола центра обработки данных» (PDF) .
  36. ^ «Информация о фальшполе | Советы по заказу замены плитки фальшпола» . www.accessfloorsystems.com .
  37. ^ Хвайю Гэн (2014). Справочник центра обработки данных. Джон Уайли и сыновья. ISBN 978-1118436639.
  38. ^ Стивен Спинаццола (2005). «ОВК: проблемы и преимущества систем распределения воздуха под полом». УслугиNet.com .
  39. ^ «Вопросы и ответы Premier 100: ИТ-директор HP видит, что в центрах обработки данных отключен свет» . Информационная неделя . 6 марта 2006 г.
  40. ^ Виктор Касакаваж (2002). Полная книга по удаленному доступу: возможность подключения и безопасность . Серия лучших практик Ауэрбаха. ЦРК Пресс. п. 227. ИСБН 0-8493-1253-1.
  41. ^ Роксана Э. Берки; Чарльз В. Брейкфилд (2000). Проектирование комплексного решения для обработки данных: технология, реализация и развертывание . Лучшие практики Ауэрбаха. ЦРК Пресс. п. 24. ISBN 0-8493-0893-3.
  42. ^ Кларк, Рено (01 июля 2020 г.). «Акустические барьеры для центров обработки данных». МАК Акустика . Проверено 11 февраля 2023 г.
  43. ^ Тибодо, Патрик (31 июля 2007 г.). «Этот звук вы слышите? Очередная проблема с дата-центром». Компьютерный мир . Проверено 11 февраля 2023 г.
  44. ^ Сенсер. «Уровни шума центра обработки данных». Сенсер . Проверено 11 февраля 2023 г.
  45. ^ Вейсброд, Кейтлин (10 февраля 2023 г.). «В Северной Вирджинии предстоящий бум центров обработки данных вызывает тревогу среди населения». Внутренние климатические новости . Проверено 11 февраля 2023 г.
  46. ^ Судья Питер (19 июля 2022 г.). «Жители Принца Уильяма жалуются на «катастрофический шум» от центров обработки данных». ДКД . Проверено 11 февраля 2023 г.
  47. ↑ Судья Питер (27 июля 2022 г.). «Жители Чикаго жалуются на шум в дата-центре Digital Realty». ДКД . Проверено 11 февраля 2023 г.
  48. ^ Филлипс, Марк (30 ноября 2021 г.). «Чендлер рассмотрит вопрос о запрете центров обработки данных из-за жалоб на шум» . ABC15 Аризона в Финиксе (KNXV) . Проверено 11 февраля 2023 г.
  49. ^ «Звукоизоляция и контроль шума центра обработки данных — снижение шума сервера» . Акустические специальности DDS . Проверено 11 февраля 2023 г.
  50. ^ Боскер, Бьянка (06 декабря 2019 г.). «Ваши «облачные» данные шумят на земле». Рынок . Проверено 11 февраля 2023 г.
  51. ↑ Патрик Тибодо (12 апреля 2016 г.). «Представление 65-этажного центра обработки данных». Компьютерный мир .
  52. ^ «Тур по контейнерному дата-центру Google (видео)» . YouTube . Архивировано из оригинала 04.11.2021.
  53. ^ «Romonet предлагает инструмент прогнозного моделирования для планирования центров обработки данных» . 29 июня 2011. Архивировано из оригинала 23 августа 2011 года . Проверено 8 февраля 2012 г.
  54. ^ ab «Журнал новостей BICSI - май / июнь 2010 г.» . www.nxtbook.com .
  55. ^ «Хеджирование мощности вашего центра обработки данных» .
  56. ^ Кларк, Джеффри. «Цена доступности центров обработки данных — какая степень доступности вам нужна?», 12 октября 2011 г., журнал Data Center Journal. «По данным Gartner, аутсорсинг центров обработки данных в Индии будет расти». Архивировано из оригинала 3 декабря 2011 г. Проверено 8 февраля 2012 г.
  57. ^ «Пять советов по выбору места для дата-центра» .
  58. ^ «Видео о ценности IBM zEnterprise EC12 для бизнеса» . YouTube . Архивировано из оригинала 29 августа 2012 г.
  59. ^ Найлз, Сьюзен. «Стандартизация и модульность в физической инфраструктуре центра обработки данных», 2011, Schneider Electric, стр. 4. «Стандартизация и модульность в физической инфраструктуре центра обработки данных» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 16 апреля 2012 г. Проверено 8 февраля 2012 г.
  60. ^ «Стратегии для контейнерного центра обработки данных». 8 сентября 2011 г.
  61. ^ Николаи, Джеймс (27 июля 2010 г.). «HP заявляет, что сборные центры обработки данных сокращают расходы вдвое».
  62. ^ «tw telecom и NYSERDA объявляют о расширении совместного размещения» . Рейтер . 14 сентября 2009 г. Архивировано из оригинала 26 сентября 2009 г.
  63. ^ «Бой воздух-воздух - войны с непрямым воздушным охлаждением» .
  64. ^ Подробное объяснение топологий ИБП «ОЦЕНКА ЭКОНОМИЧЕСКОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ ТЕХНОЛОГИИ ИБП» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 22 ноября 2010 г.
  65. ^ «Системы кабельных лотков поддерживают прохождение кабелей через центр обработки данных» . Апрель 2016.
  66. ^ Майк Фокс (15 февраля 2012 г.). «Stulz объявила о начале производства серверных охлаждающих устройств In Row под названием CyberRow». Центр данныхFix . Архивировано из оригинала 1 марта 2012 года . Проверено 27 февраля 2012 г.
  67. ^ Защита горячего и холодного коридоров для центров обработки данных, Джон Ниманн, Кевин Браун и Виктор Авелар, APC by Schneider Electric, официальный документ 135, редакция 1
  68. ^ «Заявка на патент США на КОРПУС КОРПУСА ВЫХЛОПНОГО ОБОРУДОВАНИЯ (заявка № 20180042143, выданная 8 февраля 2018 г.) - Поиск патентов Justia» . патенты.justia.com . Проверено 17 апреля 2018 г.
  69. ^ «Основы управления воздушным потоком - сравнение систем изоляции • Граница центра обработки данных» . Граница дата-центра . 27 июля 2017 г. Архивировано из оригинала 19 февраля 2019 г. Проверено 17 апреля 2018 г.
  70. ^ «Системы пожаротушения центров обработки данных: что следует учитывать менеджерам объектов» . Инфраструктура сети .
  71. ^ Сара Д. Скалет (1 ноября 2005 г.). «19 способов обеспечить физическую безопасность центра обработки данных». Csoonline.com. Архивировано из оригинала 21 апреля 2008 г. Проверено 30 августа 2013 г.
  72. ^ Системы и методы управления электронным замком для удаленного устройства, 01 августа 2016 г. , получено 25 апреля 2018 г.
  73. ^ «Тенденции энергопотребления центров обработки данных» . Министерство энергетики США . Проверено 10 июня 2010 г.
  74. ^ Дж. Куми, К. Белади, М. Паттерсон, А. Сантос, К. Д. Ланге: Оценка тенденций с течением времени в производительности, затратах и ​​энергопотреблении серверов, опубликовано в Интернете 17 августа 2009 г.
  75. ^ abc «Центры обработки данных и сети передачи данных – анализ». МЭА . Проверено 06 марта 2022 г.
  76. ^ Кантор, Алиса (18 мая 2021 г.). «По мере роста использования облачной энергии происходит гонка крупных технологических компаний за очистку» . Файнэншл Таймс . Архивировано из оригинала 10 декабря 2022 г. Проверено 06 марта 2022 г.
  77. ^ Сиддик, доктор Абу Бакар; Шехаби, Арман; Марстон, Лэндон (21 мая 2021 г.). «Воздействие центров обработки данных на окружающую среду в США». Письма об экологических исследованиях . 16 (6): 064017. Бибкод : 2021ERL....16f4017S. дои : 10.1088/1748-9326/abfba1 . hdl : 10919/109747 . ISSN  1748-9326. S2CID  235282419.
  78. ^ Джеймс, Грег (01 марта 2022 г.). «Tencent обещает достичь углеродной нейтральности к 2030 году». СупКитай . Архивировано из оригинала 11 июля 2022 г. Проверено 06 марта 2022 г.
  79. ^ «Отчет Конгрессу об энергоэффективности серверов и центров обработки данных» (PDF) . Программа ENERGY STAR Агентства по охране окружающей среды США.
  80. ^ «Прогноз энергопотребления центра обработки данных» (PDF) . Группа лидеров Кремниевой долины. Архивировано из оригинала (PDF) 7 июля 2011 г. Проверено 10 июня 2010 г.
  81. ^ «Эффективность: Как мы это делаем – Центры обработки данных» . Проверено 19 января 2015 г.
  82. ^ Комментарий к введению Energy Star для центров обработки данных «Представляем EPA ENERGY STAR для центров обработки данных». Джек Пуше. 27 сентября 2010 г. Архивировано из оригинала (веб-сайт) 25 сентября 2010 г. Проверено 27 сентября 2010 г.
  83. ^ «Кодекс поведения ЕС для центров обработки данных» . iet.jrc.ec.europa.eu. Архивировано из оригинала 11 августа 2013 г. Проверено 30 августа 2013 г.
  84. ^ «UNICOM Global :: Главная страница» (PDF) . www.gtsi.com . Архивировано из оригинала (PDF) 3 декабря 2012 г. Проверено 8 февраля 2012 г.
  85. ^ Дэниел Миноли (2011). Проектирование «зеленых» сетей и сетевых операций: экономия эксплуатационных расходов . ЦРК Пресс. п. 5. ISBN 9781439816394.
  86. ^ Рабих Башруш (2018). «Комплексная основа обоснования обновления оборудования в центрах обработки данных». Транзакции IEEE по устойчивым вычислениям . 3 (4): 209–220. дои : 10.1109/TSUSC.2018.2795465 . S2CID  54462006.
  87. ^ аб Питер Сэйер (28 марта 2018 г.). «Что такое проект открытых вычислений?». СетьМир. Архивировано из оригинала 15 февраля 2019 года . Проверено 3 февраля 2019 г.
  88. ↑ Питер Джадж (9 марта 2016 г.). «Саммит OCP: Google присоединяется и делится технологией 48 В» . ДЦД Дата-центр Динамика.
  89. ^ ab Джо Космано (2009), Выбор центра обработки данных (PDF) , Журнал аварийного восстановления , получено 21 июля 2012 г.[ постоянная мертвая ссылка ]
  90. ^ Дэвид Гарретт (2004), Heat Of The Moment, Processor, заархивировано из оригинала 31 января 2013 г. , получено 21 июля 2012 г.
  91. ^ «Портфель экологически чистых центров обработки данных HP продолжает расти - InternetNews» . www.internetnews.com . 25 июля 2007 г.
  92. ^ Сотрудники Inc. (2010 г.), Как выбрать центр обработки данных , получено 21 июля 2012 г.
  93. ^ «Сиранозян, Кэтрин. «HP показывает компаниям, как интегрировать управление энергопотреблением и сокращение выбросов углекислого газа», TriplePundit, 5 апреля 2011 г.». Архивировано из оригинала 22 августа 2018 года . Проверено 8 февраля 2012 г.
  94. ^ Рабих Башруш; Эоин Вудс (2017). «Архитектурные принципы энергосберегающих интернет-приложений». Программное обеспечение IEEE . 34 (3): 14–17. дои : 10.1109/MS.2017.60. S2CID  8984662.
  95. ^ Буллок, Майкл. «Вычислительная гидродинамика — горячая тема в мире центров обработки данных», Transitional Data Services, 18 марта 2010 г. Архивировано 3 января 2012 г. в Wayback Machine.
  96. ^ «Були, Деннис (редактор). «Влияние виртуализации на физическую инфраструктуру центров обработки данных», Зеленая сеть, 2010 г.» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 29 апреля 2014 г. Проверено 8 февраля 2012 г.
  97. ^ «Карта тепловых зон HP отображает горячие точки центра обработки данных» . Архивировано из оригинала 26 января 2021 г. Проверено 8 февраля 2012 г.
  98. ^ «Охлаждаемый фьордом округ Колумбия в Норвегии претендует на звание самого зеленого» . 23 декабря 2011 года . Проверено 23 декабря 2011 г.
  99. ^ Канада называется Prime Real Estate для компьютеров с большими объемами данных - Globe & Mail, получено 29 июня 2011 г.
  100. ^ Финляндия — лучший выбор для размещения вашего центра обработки данных облачных вычислений. Проверено 4 августа 2010 г.
  101. ^ «Стокгольм нацеливается на клиентов центров обработки данных» . Архивировано из оригинала 19 августа 2010 года . Проверено 4 августа 2010 г.
  102. ^ В мире быстро растущих выбросов углекислого газа в сфере ИКТ Норвегия предлагает устойчивое решение. Архивировано 29 октября 2020 г. на Wayback Machine . Проверено 1 марта 2016 г.
  103. ^ Швейцарские углеродно-нейтральные серверы попали в облако. Проверено 4 августа 2010 г.
  104. ^ «Охлаждение центра обработки данных с рекуперацией тепла» (PDF) . StockholmDataParks.com . 23 января 2017 г.
  105. ^ «Метод обеспечения динамической инфраструктуры информационных технологий» .
  106. ↑ Мейлер, Керри (29 апреля 2008 г.). «Динамический центр обработки данных». Сетевой мир .
  107. ^ «Вычисления по требованию: перспективы динамического обеспечения» .[ постоянная мертвая ссылка ]
  108. ^ «Что такое, черт возьми, составная инфраструктура?» ИТ-профессионал . 14 июля 2016 г.
  109. ^ Монтазеролгам, Ахмадреза (13 июля 2020 г.). «Программно-определяемый центр обработки данных с балансировкой нагрузки: проектирование, внедрение и анализ производительности» (PDF) . Кластерные вычисления . 24 (2): 591–610. дои : 10.1007/s10586-020-03134-x. ISSN  1386-7857. S2CID  220490312.
  110. ^ Мохаммад Нурмохаммадпур; Каулиджи Рагхавендра (16 июля 2018 г.). «Управление трафиком центра обработки данных: понимание методов и компромиссов». Опросы и учебные пособия IEEE по коммуникациям . 20 (2): 1492–1525. arXiv : 1712.03530 . doi : 10.1109/comst.2017.2782753. S2CID  28143006.
  111. ^ «Защита данных без увеличения бюджета, Часть 1: Резервное копирование на месте» . Форбс . 4 октября 2018 г.
  112. ^ «Железная гора против ледника Амазонки: анализ общих затрат» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 28 октября 2018 г. Проверено 28 октября 2018 г.
  113. ^ То, что IBM называет «PTAM: метод доступа к пикапу». «PTAM - Метод доступа к пикапу (сленг аварийного восстановления)» .
  114. ^ «Iron Mountain представляет облачную службу резервного копирования и управления» . 14 сентября 2017 года. Архивировано из оригинала 28 октября 2018 года . Проверено 28 октября 2018 г. {{cite magazine}}: Журналу Cite требуется |magazine=( помощь )
  115. ^ Ибрагим, Росдиазлы; Поркумаран, К.; Каннан, Рамани; И Нурсиаризал Мохд; Прабакар, С. (13 ноября 2022 г.). Международная конференция по искусственному интеллекту для умного сообщества: AISC 2020, 17–18 декабря, Технологический университет Петронас, Малайзия. Спрингер Природа. п. 461. ИСБН 978-981-16-2183-3.
  116. ^ Го, Сун; Цюй, Чжихао (10 февраля 2022 г.). Периферийное обучение для распределенной аналитики больших данных: теория, алгоритмы и проектирование систем. Издательство Кембриджского университета. стр. 12–13. ISBN 978-1-108-83237-3.
  117. ^ Ресурсы, Ассоциация менеджмента, Информация (01 апреля 2022 г.). Антология исследований по протоколам, приложениям и интеграции периферийных вычислений. IGI Global. п. 55. ИСБН 978-1-6684-5701-6.{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )
  118. ^ Фурт, Борко; Эскаланте, Армандо (9 декабря 2011 г.). Справочник по вычислениям с интенсивным использованием данных. Springer Science & Business Media. п. 17. ISBN 978-1-4614-1414-8.
  119. ^ Шривастава, Гаутама; Гош, Уттам; Лин, Джерри Чун-Вэй (24 июня 2023 г.). Анализ безопасности и рисков для интеллектуальных периферийных вычислений. Спрингер Природа. п. 17. ISBN 978-3-031-28150-1.

Внешние ссылки

Викискладе есть медиафайлы, связанные с центрами обработки данных .
В Wikibooks есть книга на тему: Проектирование и организация центров обработки данных.
Найдите центр обработки данных в Викисловаре, бесплатном словаре.