O DATA CENTER OPERATION: COOLING OPTIMIZE SERVER CLENGINE SCHNEIDER é uma solução de software avançada desenvolvida para a otimização do resfriamento em data centers. Sua função principal é analisar e gerenciar o fluxo de ar e a distribuição térmica, garantindo que o resfriamento seja eficiente, reduzindo o consumo de energia e contribuindo para a sustentabilidade operacional em ambientes de automação industrial e infraestrutura de TI, onde a eficiência energética e a confiabilidade são cruciais para a estabilidade dos sistemas.

DETALHES TÉCNICOS

• Nome do Produto: Data Center Operation: Cooling Optimize Server CL Engine
• Tipo de Licença: Licença de Software (CL Engine - Cooling Engine)
• Fabricante: Schneider Electric
• Função: Análise e otimização do fluxo de ar e da distribuição de calor em data centers.
• Tecnologia: Algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina para modelagem e análise térmica.
• Parâmetros de Otimização: Temperatura do ar de entrada nos racks, pressão estática em pisos elevados, velocidades de ventiladores (CRAC/CRAH).
• Capacidade de Análise: Suporte a modelos de data center complexos com múltiplos corredores quentes/frios, zonas de resfriamento e equipamentos variados.
• Integração: Compatível com a suíte de software EcoStruxure IT da Schneider Electric.
• Requisitos de Sistema (Servidor): Processador multicore, 16 GB de RAM, 200 GB de espaço em disco.
• Consumo de Recursos (Unidade de Processamento): Baixo impacto na infraestrutura de TI existente, otimizando o uso de energia dos sistemas de refrigeração para uma redução potencial de 10% a 30% no consumo de refrigeração.
• Saídas de Dados: Relatórios detalhados sobre desempenho térmico, recomendações de ajuste de equipamentos de resfriamento, projeções de economia de energia.
• Protocolos de Comunicação: SNMP, Modbus TCP/IP, BACnet/IP para integração com sistemas de HVAC e BMS.
• Escalabilidade: Projetado para data centers de pequeno a grande porte, com suporte a expansões modulares.

APLICAÇÕES E SETORES

• Aplicações:
  • Monitoramento e gerenciamento térmico em tempo real de data centers e salas de servidores.
  • Otimização contínua de pontos de ajuste de equipamentos de resfriamento (CRAC/CRAH).
  • Identificação de pontos quentes e subutilização de capacidade de resfriamento.
  • Planejamento de capacidade de resfriamento para futuras expansões e alocação de carga.
  • Redução de PUE (Power Usage Effectiveness) através da eficiência energética do resfriamento.
• Setores:
  • Telecomunicações: Para garantir a estabilidade de centrais de dados e equipamentos de rede.
  • Bancário e Financeiro: Otimização de infraestruturas de TI críticas que suportam transações e dados sensíveis.
  • Saúde: Em hospitais e centros de pesquisa, onde a integridade dos dados e equipamentos médicos é vital.
  • Governo e Defesa: Para operação de data centers seguros e eficientes.
  • Educação: Em universidades e centros de pesquisa com grandes instalações de computação.
  • Colocation e Cloud Computing: Empresas que fornecem serviços de data center a terceiros, buscando maximizar a eficiência e reduzir custos operacionais.
  • Manufatura Avançada: Suporte a sistemas de controle industrial e IoT em ambientes fabris.