Оптимизация облачной инфраструктуры с использованием иммерсионного охлаждения

Работа посвящена анализу и внедрению иммерсионного охлаждения в облачные дата-центры как способа повышения энергоэффективности, надёжности и устойчивости ИТ-инфраструктуры. Рассмотрены традиционные и современные методы охлаждения, включая сравнение по показателям PUE, WUE и CUE. Исследована архитектура облачной платформы immers.cloud,

использующей серверы на базе AMD и NVIDIA, программный стек OpenStack и Kubernetes, а также систему мониторинга на базе Prometheus и Grafana.

В экспериментальной части сравнивались воздушное и иммерсионное охлаждение при высоких нагрузках. Иммерсионная система показала снижение температуры компонентов на 20–25 C, устранение троттлинга и улучшение производительности до 12%. Также реализована ML-модель прогнозирования перегревов с автоматической балансировкой нагрузки.

Показано, что иммерсионное охлаждение позволяет снизить PUE до 1.04, продлить срок службы оборудования и существенно сократить энергозатраты.

Разработаны рекомендации по масштабированию таких решений с учетом ESG- подходов.

СОДЕРЖАНИЕ

СПИСОК ИЛЛЮСТРАЦИЙ .......................................................................................8

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И ОПРЕДЕЛЕНИЙ ....................................................... 9

ВВЕДЕНИЕ ................................................................................................................. 10

ГЛАВА 1. ТЕХНОЛОГИИ ОХЛАЖДЕНИЯ В ОБЛАЧНЫХ

ИНФРАСТРУКТУРАХ ..............................................................................................14

1.1. Понятие энергоэффективности в ЦОД: PUE, WUE, CUE ..............................15

1.2. Традиционные методы охлаждения .................................................................. 19

1.3. Иммерсионное охлаждение: принципы работы и классификация ................23

1.4. Сравнительный анализ технологий ...................................................................29

ГЛАВА 2. АРХИТЕКТУРА ОБЛАЧНОЙ ПЛАТФОРМЫ С

ИММЕРСИОННЫМ ОХЛАЖДЕНИЕМ .................................................................34

2.1. Обзор платформы immers.cloud .........................................................................34

2.2. Система мониторинга и управления температурой ........................................ 38

2.3. Алгоритмы балансировки нагрузки с учетом тепловых показателей ...........41

2.4. Экологические и экономические аспекты ........................................................44

ГЛАВА 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ

ИММЕРСИОННОГО ОХЛАЖДЕНИЯ ................................................................... 48

3.1. Методология тестирования ................................................................................ 48

3.2. Анализ производительности .............................................................................. 50

3.3. Энергопотребление и PUE ................................................................................. 54

3.4. Отказоустойчивость и срок службы оборудования ........................................ 57

ГЛАВА 4. ОПТИМИЗАЦИЯ ИНФРАСТРУКТУРЫ НА ПРИМЕРЕ

IMMERS.CLOUD ........................................................................................................61

4.1. Разработка системы мониторинга ..................................................................... 61

4.2. Прогнозирование перегревов (ML-модели) ..................................................... 63

4.3. Результаты внедрения системы мониторинга ..................................................64

4.4. Перспективы развития мониторинга .................................................................64

ЗАКЛЮЧЕНИЕ ...........................................................................................................65

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ ................................................ 68

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1. Uptime Institute. Uptime Institute Global Data Center Survey 2022 [Электронный ресурс].

2. Haghshenas K., Setz B., Blosch Y., Aiello M. Enough hot air: the role of immersion cooling // Energy Informatics. 2023. Vol. 6, Art. 14.

3. Choi C.Q., Genkina D. Immersion Cooling Dunks Servers to Cut Power // IEEE Spectrum. 13 Jun 2024.

4. Green Revolution Cooling. Официальный сайт компании GRC (Immersion Cooling) [Электронный ресурс].

5. Asperitas. Официальный сайт компании Asperitas [Электронный ресурс].

6. Submer. Официальный сайт компании Submer [Электронный ресурс].

7. IMMERSTECH. Официальный сайт компании IMMERSTECH [Электронный ресурс].

8. immers.cloud. Официальный сайт облачной платформы immers.cloud [Электронный ресурс].

9. High-speed VDS. Проект IMMERSTECH по облачным VDS [Электронный ресурс].

10.ISO/IEC 30134-2:2016. Information technology – Data centres – Key performance indicators – Part 2: Power usage effectiveness (PUE).

всего 40 источников