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Kategorie

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Ressourceneffiziente Rechenzentren

Oliver Prislan
Manager

Verizon

Optimierungspotentiale erkennen durch Data Analytics im RZ 

Projektbeschreibung

Steigende Energiekosten, regulatorische und Kundenanforderungen erfordern immer umfangreicheres Monitoring und Daten. Dieser Schatz wird bestenfalls rudimentär genutzt. Mit den richtigen Data Analytics Tools lassen sich die Daten nutzen, um mit den gewonnenen Erkenntnissen Rechenzentren zu optimieren.

Zielsetzung

Verizon betreibt mehr als 30 Rechenzentren in Europa. Eine einheitliche Betriebsstrategie ist hier nur schwer umzusetzen. Mit dem vorgestellten Verfahren werden Schwachstellen sowie fehlerhafte Einstellungen, z.B. in der Kälteerzeugung, erkannt und bewertet, so dass Einsparungen mit teils geringstem Aufwand erzielt werden können.

Innovation

Das sog. Bauchgefühl wird durch eine numerische, automatisierte Analyse ersetzt und damit objektiviert. Die Visualisierung mit Data Analytics veranschaulicht Schwachstellen, Fehleinstellungen und -dimensionierungen und ermöglicht eine Langzeitbetrachtung insbesondere von Remote-Standorten. Darüber hinaus können Änderungen monetär bewertet werden.

Mehrwert

Allein Fehleinstellungen können pro Standort und Anlage mehrere 10.000 € im Jahr bedeuten. Doch lassen sie sich oft mit minimalen Kosten beheben.
Fehldimensionierungen erfordern Investitionen in neue Anlagen, so dass die Behebung zwar aufwändig, doch i. d. R. wirtschaftlich sinnvoll sind. Die hier vorgestellte Methode erlaubt eine objektive Bewertung der Verbesserung und ist universell einsetzbar.

Warum sollte dieses Projekt den Award gewinnen?

  • Fehleinstellungen an Anlagen verursachen enorme Kosten und verschwenden Energie. Mit diesem Werkzeug kann dies preiswert, schnell und nachhaltig reduziert werden.
  • Mit diesem Verfahren können Veränderungen kontrolliert vorgenommen und deren Wirksamkeit faktisch belegt werden. Es ist somit auch in Bezug auf die ISO 50003 ein sehr hilfreiches Werkzeug.
  • Die Praxisbeispiele belegen den Vorteil des Einsatzes von KI und Mustererkennung im Bereich Data Center Management. Gleichzeitig sind sie auf viele weitere Bereiche übertragbar.
  • Die hier vorgestellten Konzepte ermöglichen den Auf- und Ausbau von „echtem“ Domänen-übergreifendem Wissen und fördern die Zusammenarbeit von Netzbetrieb und Energie-Management – Fakten entwaffnen!