CN102414685B

CN102414685B - 用于预测数据中心内的最大冷却器容量和机架容量的系统和方法

Info

Publication number: CN102414685B
Application number: CN201080019348.5A
Authority: CN
Inventors: J·W·范吉尔德; S·K·沙瑞瓦斯塔瓦
Original assignee: American Power Conversion Corp
Current assignee: Schneider Electric IT Corp
Priority date: 2009-05-08
Filing date: 2010-05-06
Publication date: 2014-03-12
Anticipated expiration: 2030-05-06
Also published as: CN102414685A; WO2010129768A1; US20100286955A1; EP2427836B1; AU2010245849B2; AU2010245849A1; DK2427836T3; EP2427836A1; US8355890B2

Abstract

本发明公开了用于评估在数据中心内的装置的系统和方法，所述装置包括多个装置机架和至少一个冷却提供器。在一个方面，方法包括接收关于多个装置机架的每一个和至少一个冷却提供器的数据，所述数据包括装置机架和至少一个冷却提供器的布局、装置机架的每一个的功率消耗值、以及至少一个冷却提供器的最大冷却器容量值；存储所接收的数据；基于所述布局确定多个装置机架的至少一个的冷却性能；确定至少一个冷却器的冷却负载以及在冷却负载和最大冷却器容量值之间的差；对于每一个装置机架，基于所述布局以及在冷却负载和最大冷却器容量值之间的差来确定最大机架容量；以及显示每一个装置机架的最大机架容量的指示。

Description

用于预测数据中心内的最大冷却器容量和机架容量的系统和方法

背景

发明领域

根据本发明的至少一个实施方式大体上涉及用于数据中心管理和设计的系统和方法，并且更具体地，涉及用于预测数据中心内的最大冷却器容量和机架容量的系统和方法。

相关技术的讨论

响应于基于信息的经济的增长的要求，信息技术网络在全球范围内继续激增。这个增长的一个表现是集中式网络数据中心。集中式网络数据中心通常由在提供网络连接、电力和冷却能力的结构内布置的各种信息技术装置组成。该装置常常安置在被称为“机架(rack)”的专用机壳内，专用机壳使这些通信、电力和冷却元件成为一体。在一些数据中心配置内，这些行的机架被组织到热和冷通道内以降低与冷却信息技术装置相关的花费。这些特征使数据中心成为传递许多软件应用所需要的计算能力的成本有效的方式。

各种过程和软件应用例如从罗德艾兰州West Kingston的美国电力转换公司(APC)可得到的InfraStruXure

Central产品已经被开发来帮助数据中心人员设计和维护高效的和有效的数据中心配置。这些工具常常指导数据中心人员完成活动，例如设计数据中心结构、在安装之前定位在数据中心内的装置和在构造和安装完成以后重新定位装置。因此，传统的成套工具向数据中心人员提供标准化的和可预测的设计方法。

发明概述

本发明的第一方面目的在于用于评估在数据中心内的装置的计算机实现的方法，所述装置包括多个装置机架和至少一个冷却提供器。所述方法包括：接收关于所述多个装置机架的每一个和所述至少一个冷却提供器的数据，所述数据包括所述装置机架和所述至少一个冷却提供器的布局以及所述装置机架的每一个的功率消耗值；存储所接收的数据；基于所述布局和所述功率消耗确定所述至少一个冷却提供器的最大冷却器容量；对于每一个装置机架，基于所述布局和所述最大冷却器容量确定最大机架容量；以及显示至少一个装置机架的所述最大机架容量的指示。

所述至少一个冷却提供器可以是多个冷却提供器，并且所述方法还可以包括：基于所述多个冷却提供器的最高空气返回温度确定每一个冷却提供器的最大冷却器容量值。在所述方法中，确定每一个装置机架的所述最大机架容量可以包括：基于在每一个装置机架内的可用空间和基于每一个装置机架的可用功率确定所述最大机架容量。所述方法还可包括：基于在所述数据中心内的气流确定每一个装置机架的冷却性能。所述方法还可以包括：基于环境温度确定所述至少一个冷却提供器的冷却负载，所述环境温度基于在所述数据中心内的总冷却负载和在所述数据中心内的总功率负载之间的差来确定。在所述方法中，确定所述至少一个冷却提供器的冷却负载可以包括：基于冷却器返回温度确定冷却负载，所述冷却器返回温度基于所述环境温度来确定，并且显示所述最大机架容量的指示可以包括：显示所述数据中心的模型并连同装置机架的模型一起显示对装置机架的所述最大机架容量的所述指示。

本发明的另一个方面目的在于用于评估在数据中心内的装置的系统，所述装置包括多个装置机架和至少一个冷却提供器。所述系统包括接口和控制器，该控制器耦合到所述接口并且配置成：接收关于所述多个装置机架的每一个和所述至少一个冷却提供器的数据，所述数据包括所述装置机架和所述至少一个冷却提供器的布局以及所述装置机架的每一个的功率消耗值；在与所述系统关联的存储设备内存储所接收的数据；基于所述布局和所述功率消耗确定所述至少一个冷却提供器的最大冷却器容量值；以及对于每一个装置机架，基于所述布局和所述最大冷却器容量值确定最大机架容量。

在所述系统中，所述至少一个冷却提供器可以是多个冷却提供器，并且所述控制器还可以配置成确定所述多个冷却提供器的每一个的最大冷却器容量值。所述控制器可以配置成基于在每一个装置机架内的可用空间和基于每一个装置机架的可用功率确定所述最大机架容量。所述控制器还可以配置成：基于在所述数据中心内的气流确定每一个装置机架的冷却性能，并且基于环境温度确定所述至少一个冷却提供器的冷却负载，所述环境温度基于在所述数据中心内的总冷却负载和在所述数据中心内的总功率负载之间的差来确定。所述控制器还可以配置成基于冷却器返回温度确定所述冷却负载，所述冷却器返回温度基于所述环境温度来确定。所述系统还可以包括耦合到所述控制器的显示器，并且所述控制器可以配置成显示所述最大机架容量的指示。

本发明的另一个方面目的在于具有存储有指令序列的计算机可读介质，所述指令序列包括将使处理器执行下列操作的指令：接收关于多个装置机架的每一个和至少一个冷却提供器的数据，所述数据包括所述装置机架和所述至少一个冷却提供器的布局以及所述装置机架的每一个的功率消耗值；在存储设备中存储所接收的数据；基于所述布局和所述功率消耗确定所述至少一个冷却提供器的最大冷却器容量值；以及对于每一个装置机架，基于所述布局和所述最大冷却器容量值确定最大机架容量。所述至少一个冷却提供器可以是多个冷却提供器，并且所述指令序列可以包括将使所述处理器确定每一个冷却提供器的最大冷却器容量值并且基于在每一个装置机架内的可用空间和基于每一个装置机架的可用功率确定所述最大机架容量的指令。所述指令序列可以包括将使所述处理器基于在所述数据中心内的气流确定每一个装置机架的冷却性能的指令。所述指令序列可以包括将使所述处理器基于环境温度确定所述至少一个冷却提供器的冷却负载的指令，所述环境温度基于在所述数据中心内的总冷却负载和在所述数据中心内的总功率负载之间的差来确定。所述指令序列还可以包括将使所述处理器基于冷却器返回温度确定所述冷却负载的指令，所述冷却器返回温度基于所述环境温度来确定。

附图的简要说明

附图没有被规定为按比例绘制。在附图中，在不同图中所示的每一个相同或者近似相同的部件由相似的数字表示。出于清楚的目的，可能不是每一个部件都被标注在每一个图中。在附图中：

图1示出了可以用来实现根据本发明的各种方面的示例性计算机系统；

图2示出了包括实施方式的示例性分布式系统；

图3示出了根据本发明的一个实施方式的显示屏的例子；

图4示出了根据本发明的一个实施方式的第一过程的流程图；

图5示出了根据本发明的一个实施方式的第二过程的流程图；

图6示出了根据本发明的一个实施方式的第三过程的流程图；

图7示出了根据本发明的一个实施方式的第四过程的流程图；

图8示出了根据本发明的一个实施方式的第五过程的流程图；

图9示出了根据本发明的一个实施方式的第六过程的流程图；以及

图10示出了根据本发明的一个实施方式的第七过程的流程图。

详细说明

根据本发明的至少一些实施方式涉及用户可以用来设计和分析数据中心配置的系统和过程。通过允许用户创建数据中心配置的模型，这些系统和过程可以促进该设计和分析活动，性能指标可从数据中心配置的模型确定。系统和用户都可以使用这些性能指标来确定满足各种设计目标的可选的数据中心配置。

如在2008年1月24日递交的名称为“System and Method for EvaluatingEquipment Rack Cooling”的第12/019109号美国专利申请(在本文称为“109申请”)中和在2006年1月27日递交的名称为“Methods and Systems forManaging Facility Power and Cooling”的第11/342,300号美国专利申请(在本文称为“300申请”)中(这两个申请都转让给了本申请的受让人，并且这两个申请由此都通过引用被全部并入本文)所述的，在现代数据中心内的一般装置机架抽取在机架前面的冷空气并且从机架后部排出空气。该装置机架和行内冷却器通常以交替的前/后布置排列在行中，在数据中心内产生交替的热和冷通道，每一行机架的前部面对冷通道，并且每一行机架的后部面对热通道。由冷通道分离的相邻行的装置机架可以称为冷通道集群，并且由热通道分离的相邻行的装置机架可以称为热通道集群。另外，单行装置也可以考虑为独立地形成冷和热通道。如对本领域普通技术人员来说容易明显的，一行装置机架可以是多个热通道集群和多个冷通道集群的一部分。在本文的说明书和权利要求中，机架内的装置或者机架本身可以称为冷却消耗器，并且行内冷却单元和/或计算机机房空调(CRAC)可以称为冷却提供器。在所引用的申请中，提供用于分析在数据中心内的机架集群的冷却性能的工具。在这些工具中，可以对不同的布局执行多个分析以试图优化数据中心的冷却性能。

在至少一个实施方式中，提供了一种方法，其用于实时地执行对在数据中心内的装置的布局的分析，确定在布局内的冷却器的最大容量，并且基于冷却器的最大容量和下面讨论的其它的考虑因素来提供与冷却器协同定位的装置机架的最大电负载。该方法可以合并到具有用于预测集群的冷却性能并执行在数据中心内的装置的其它设计和分析功能的能力的系统或者工具中。

本文公开的根据本发明的方法在其应用中不限于在下面的描述中阐述的或者在附图中示出的部件的构造和布置的细节。这些方面能够采用其他例子并且以多种方式被实践或者执行。具体实现的例子在本文只是出于说明的目的来提供，而没有被规定为限制性的。特别是，结合任何一个或者多个实施方式讨论的行为、元件和特征没有被规定为从任何其他实施例中的类似的角色排除。

例如，根据一个实施方式，计算机系统配置成执行本文描述的任何功能，包括但不限于配置、建模和显示关于特定的数据中心配置的信息。另外，在实施方式中的计算机系统可以用于自动地测量在数据中心以及诸如冷冻器或者冷却器的控制装置内的环境参数以优化性能。而且，本文描述的系统可以配置成包括或者排除本文讨论的任何功能。因此，本发明不限于具体的功能或者一组功能。另外，本文使用的措词和术语是出于描述的目的而不应当被视为限制性的。在本文“包括(including)”、“包括(comprising)”、“具有”、“包含”、“含有”及其变形的使用意指包括其后列出的项及其等效物以及另外的项。

计算机系统

本文描述的根据本发明的各种方面和功能可以在一个或者多个计算机系统上被实现为硬件或者软件。存在目前在使用中的计算机系统的许多例子。除了别的以外，这些例子还包括网络装置、个人计算机、工作站、大型机、联网客户端、服务器、媒体服务器、应用服务器、数据库服务器和web服务器。计算机系统的其它例子可以包括移动计算设备例如蜂窝电话和个人数字助理、以及网络装置例如负载均衡器、路由器和交换机。另外，根据本发明的方面可以位于单个计算机系统上或者可以分布在与一个或者多个通信网络连接的多个计算系统之间。

例如，各种方面和功能可以分布在一个或者多个计算机系统之间，该计算机系统配置成向一个或者多个客户计算机提供服务或者作为分布式系统的一部分执行总任务。另外，可以在客户-服务器或者多层系统上执行这些方面，该客户-服务器或者多层系统包括分布在执行各种功能的一个或者多个服务器系统之间的部件。因此，本发明不限于在任何特定的系统或者系统组上执行。另外，可以在软件、硬件或者固件、或者其任何组合中实现这些方面。因此，根据本发明的方面可以使用各种硬件和软件配置在方法、行为、系统、系统元件和部件内实现，并且本发明不限于任何特定的分布式结构、网络或者通信协议。

图1示出了分布式计算机系统100的框图，在系统100中可以实践根据本发明的各种方面和功能。分布式计算机系统100可以包括一个或者多个计算机系统。例如，如所示，分布式计算机系统100包括计算机系统102、104和106。如所示，计算机系统102、104和106通过通信网络108互连，并且可以通过通信网络108交换数据。网络108可以包括计算机系统可以用来交换数据的任何通信网络。为了使用网络108交换数据，计算机系统102、104和106和网络108可以使用各种方法、协议和标准，除了别的以外，这些方法、协议和标准还包括令牌环、以太网、无线以太网、蓝牙、TCP/IP、UDP、Http、FTP、SNMP、SMS、MMS、SS7、Json、Soap和Corba。为了保证数据传输是安全的，计算机系统102、104和106可以使用各种安全措施经由网络108来传输数据，除去其它安全技术以外，安全措施还包括TSL、SSL或者VPN。尽管分布式计算机系统100示出三个联网的计算机系统，分布式计算机系统100可以包括使用任何介质和通信协议联网的任何数量的计算机系统和计算设备。

根据本发明的各种方面和功能可以被实现为在一个或者多个计算机系统——包括如图1所示的计算机系统102——内执行的专用硬件或者软件。如所示，计算机系统102包括处理器110、存储器112、总线114、接口116和储存器118。处理器110可以执行导致被操纵的数据的一系列指令。处理器110可以是在市场上可以得到的处理器，例如Intel Pentium、MotorolaPowerPC、SGI MIPS、Sun UltraSPRAC或者Hewlett-Packard PA-RISC处理器，但是可以是任何类型的处理器或者控制器，因为很多其它处理器和控制器是可用的。处理器110通过总线114连接到其它系统元件，包括一个或者多个存储器设备112。

存储器112可以用于在计算机系统102的操作过程中存储程序和数据。因此，存储器112可以是相对高性能的易失性随机存取存储器，例如动态随机存取存储器(DRAM)或者静态存储器(SRAM)。但是，存储器112可以包括用于存储数据的任何设备，例如磁盘驱动器或者其它非易失性存储设备。根据本发明的各种实施方式可以将存储器112组织成为特殊的并且在一些情况中唯一的结构来执行本文公开的方面和功能。

计算机系统102的部件可以通过诸如总线114的互连元件耦合。总线114可以包括一个或者多个物理总线，例如集成在同一机器内的部件之间的总线，但是可以包括在系统元件之间的任何通信耦合，包括专用或者标准计算总线技术，例如IDE、SCSI、PCI和InfiniBand。因此，总线114使通信例如数据和指令能够在计算机系统102的系统部件之间交换。

计算机系统102还包括一个或者多个接口设备116，例如输入设备、输出设备和输入/输出设备的组合。接口设备可以接收输入或者提供输出。更具体地，输出设备可以再现用于外部显示的信息。输入设备可以接受来自外部源的信息。接口设备的例子包括键盘、鼠标设备、跟踪球、麦克风、触摸屏、打印设备、显示屏、扬声器、网络接口卡等。接口设备允许计算机系统102与诸如用户和其它系统的外部实体交换信息并通信。

存储系统118可以包括计算机可读和可写的非易失性数据存储介质，其中存储定义由处理器执行的程序的指令。存储系统118还可以包括在介质上或介质中记录的信息，并且该信息可以被该程序处理。更具体地，该信息可以存储在一个或多个数据结构内，数据结构特别配置成节省存储空间或者增加数据交换性能。指令可以永久地存储为编码信号，并且指令可以使处理器执行本文描述的任何功能。除了别的以外，介质还可以是例如光盘、磁盘或者闪存。在操作中，处理器或者一些其它控制器可以使数据从非易失性记录介质读到另一个存储器例如存储器112，该存储器允许比在存储系统118内包括的存储介质更快地通过处理器存取信息。该存储器可以位于存储系统118或者存储器112内，但是，处理器110可以操纵在存储器112内的数据，并且然后在处理完成后将数据复制到与存储系统118关联的介质。各种部件可以管理在介质和集成电路存储元件之间的数据移动，并且本发明不限于此。另外，本发明不限于特定的存储器系统或者存储系统。

虽然计算机系统102作为例子被示为一种类型的计算机系统(在该计算机系统上可以实施根据本发明的各种方面和功能)示出，但本发明的方面不限于在如图1所示的计算机系统上实现。根据本发明的各种方面和功能可以在具有与图1所示的不同的结构或者部件的一个或者多个计算机上实施。例如，计算机系统102可以包括特别编程的专用硬件，例如适合于执行本文公开的特定操作的专用集成电路(ASIC)。而另一个实施方式可以使用利用Motorola PowerPC处理器运行MAC OS System X的几个通用计算设备以及运行专用硬件和操作系统的几个专用计算设备来执行相同的功能。

计算机系统102可以是包括操作系统的计算机系统，该操作系统管理包括在计算机系统102内的硬件元件的至少一部分。通常，处理器或者控制器(例如处理器110)执行操作系统，该操作系统可以是例如基于Windows的操作系统，例如可以从微软公司得到的Windows NT、Windows2000(Windows ME)、Windows XP或者Windows Vista操作系统，可以从苹果计算机公司得到的MAC OS System X操作系统、很多基于Linux的操作系统分布之一例如从Red Hat公司得到的Enterprise Linux操作系统、从太阳微系统公司得到的Solaris操作系统、或者从各种源得到的UNIX操作系统。可以使用许多其它操作系统，并且实施方式不限于任何特定的实现。

处理器和操作系统一起定义计算机平台，可以为计算机平台用高级程序语言编写应用程序。这些部件应用可以是可执行的、中间的例如C-、字节码或者解释码，其使用通信协议(例如TCP/IP)通过通信网络(例如因特网)通信。类似地，根据本发明的方面可以使用面向对象的程序语言例如.Net、SmallTalk、Java、C++、Ada、或者C#(C-Sharp)来实现。也可以使用其它面向对象的编程语言。可选地，可以使用函数、脚本或者逻辑编程语言。

另外，根据本发明的各种方面和功能可以在非编程环境例如以HTML、XML或者其他格式创建的文件中实现，当在浏览器程序的窗口中观察时，这些文件再现图形用户接口的方面或者执行其它的功能。另外，根据本发明的各种实施方式可以被实现为编程的或者非编程的元件、或者其任何组合。例如，网页可以使用HTML来实现，而从网页内调用的数据对象可以用C++编写。因此，本发明不限于特定的编程语言，并且任何合适的编程语言可以被使用。另外，在至少一个实施方式中，工具可以使用VBA Excel来实现。

在实施方式中包括的计算机系统可以执行在本发明的范围以外的另外的功能。例如，可以使用现有的商品例如数据库管理系统例如从华盛顿州西雅图的微软公司得到的SQL Server、从加利福尼亚州Redwood Shores的Oracle得到的Oracle Database和从加利福尼亚州Santa Clara的太阳微系统公司得到的MySQL、或者集成软件例如从纽约Armonk的IBM得到的WebSphere中间件来实现系统的方面。但是，运行例如SQL Server的计算机系统可能能够支持根据本发明的方面和与不在本发明范围内的各种应用的数据库一致的方面。

示例性系统结构

图2示出包括分布式系统200的物理和逻辑元件的内外关系图。如所示，分布式系统200根据本发明被特别配置。关于图2描述的系统结构和内容仅仅是为了示例性目的而不是用来将本发明限制到在图2中所示的具体的结构。如将对本领域普通技术人员明显的，许多不同的系统结构可被设计而不偏离本发明的范围。在图2中所示的具体布置被选择来增进明了性。

信息可以使用任何技术在图2中所描述的元件、部件和子系统之间流动。例如，这样的技术包括经由TCP/IP通过网络传递信息、在存储器中的模块之间传递信息、和通过写到文件、数据库、或者一些其它非易失性存储设备来传递信息。其它的技术和协议可以被使用而不偏离本发明的范围。

参考图2，系统200包括用户202、接口204、数据中心设计和管理系统206、通信网络208和数据中心数据库210。系统200可以允许用户202(例如数据中心技术人员或者其它数据中心人员)与接口204交互以创建或者修改一个或者多个数据中心配置的模型。根据一个实施方式，接口204可以包括如在2008年5月15日递交的题目为“METHODS AND SYSTEMSFOR MANAGING FACILITY POWER AND COOLING”的专利合作条约申请号PCT/US08/63675中公开的地板编辑器和机架编辑器的方面，该申请通过引用被全部并入本文并且在下文称为PCT/US08/63675。在其它的实施方式中，接口204可以使用专用设施实现，该设施使用户202能够以拖放的方式设计包括数据中心或者其任何子集的物理布局的表示的模型。该布局可以包括数据中心结构部件以及数据中心装置的表示。在下面进一步讨论在根据本发明的多个实施方式中可以找到的接口204的特征。在至少一个实施方式中，关于数据中心的信息通过接口被输入系统200中，并且对数据中心的评估和建议被提供给用户。另外，在至少一个实施方式中，可以执行优化过程以优化数据中心的冷却性能和能量利用。

如图2所示，数据中心设计和管理系统206向用户202显示数据设计接口204。根据一个实施方式，数据中心设计和管理系统206可以包括如在PCT/US08/63675中公开的数据中心设计和管理系统。在该实施方式中，设计接口204可以合并在PCT/US08/63675中包括的输入模块、显示模块和构造模块的功能，并且可以使用数据库模块来存储和取回数据。

如所示，数据中心设计和管理系统206可以经由网络208与数据中心数据库210交换信息。该信息可以包括支持数据中心设计和管理系统206的特征和功能所需的任何信息。例如，在一个实施方式中，数据中心数据库210可以包括在PCT/US08/63675内描述的数据中心装置数据库内存储的数据的至少一些部分。在另一个实施方式中，该信息可以包括支持接口204所需的任何信息，除了别的以外，该信息包括例如一个或者多个数据中心模型配置的物理布局、包括在模型配置内的冷却提供器的生产和分配特征、在模型配置内的冷却消耗器的消耗特征、以及将包括在集群内的装置机架和冷却提供器的列表。

在一个实施方式中，数据中心数据库210可以存储冷却提供器的类型、由每一种类型的冷却提供器提供的冷气量、和由冷却提供器提供的冷气的温度。因此，例如数据中心数据库210包括特定类型的CRAC单元的记录，该CRAC单元被标定为在68华氏摄氏度的温度以5,600cfm的速率传递气流。另外，数据中心数据库210可以存储一个或者多个冷却指标，例如CRAC的入口和出口温度以及一个或者多个装置机架的入口和出口温度。该温度可以被周期性地测量并且被输入系统中，或者在其它的实施方式中，该温度可以使用耦合到系统200的设备被持续地监控。

数据中心数据库210可以采用能够在计算机可读介质上存储信息的任何逻辑结构的形式，除了其它结构以外，逻辑结构还包括平面文件、加索引文件、分层数据库、关系数据库或者面向对象的数据库。数据可以使用唯一和外来的关键关系和索引来建模。唯一和外来的关键关系和索引可以在各种字段和表格之间建立，以保证数据完整性和数据交换性能。

包括数据中心设计和管理系统206、网络208和数据中心装置数据库210的在图2示出的计算机系统每一个可以包括一个或者多个计算机系统。如上面关于图1所讨论的，计算机系统可以具有一个或者多个处理器或者控制器、存储器和接口设备。在图2中描绘的系统200的特定配置只是出于说明的目的而使用，并且本发明的实施方式可以在其它背景中被实践。因此，本发明的实施方式不限于特定数量的用户或者系统。

在现在将描述的至少一个实施方式中，提供用于确定在数据中心内安装的冷却器的最大冷却器容量、用于至少部分地基于最大冷却器容量确定可在数据中心内的机架位置处放置的最大机架负载和用于确定在数据中心内的一个或者多个冷却器的冷却器返回温度的工具。一旦被确定，相对于最大冷却器容量的当前冷却负载就可以使用例如柱形图对每个冷却器显示在数据中心的布局上的冷却器的表示上。图3示出在数据中心内的装置机架302和行内冷却器304的热通道集群300的模型，其可以使用根据一个实施方式的系统来显示。集群的所显示的模型包括在每一个机架上的柱形图306，其为每一个机架提供最大机架负载的指示以及目前正在使用那个最大机架负载的什么部分或者百分比的指示。在一个实施方式中，最大机架负载可以基于机架可用的最大功率和机架的最大冷却能力中的较小者来确定。类似地，集群的所显示的模型包括在每一个冷却器上的柱形图308，其提供每一个冷却器的最大冷却器容量和每一个冷却器的当前冷却负载的指示。

尽管图3用柱形图来提供容量和当前负载的指示，在其它的实施方式中，可以使用其它的图形和数字表示。现在描述在本发明的实施方式中用于确定在图3示出的容量和负载的系统、工具和方法。

所安装的冷却器的当前冷却负载可被实时监控(直接或间接)，并且从制造规范中可为冷却器确定冷却器的固定标称容量(例如17KW)。安装的最大冷却器容量更加复杂，并且在本文描述的至少一个实施方式中基于构造冷却基础设施(例如水/乙二醇流率和冷冻水单元的温度)和冷却器的返回空气温度来确定。由于最大冷却器容量随着返回温度而增加，因此给定装置的最大冷却器容量将在最高返回空气温度时达到。因此在一个实施方式中，为了估计最大冷却器容量，构造冷却基础设施的细节连同基于数据中心环境(位置、气流、和IT装置的功率、几何细节等)估计的实际最高返回空气温度一起被使用。在一个实施方式中，在产生这个估计时，假设在冷却器的邻域内的装置机架内的任何剩余空间将填充有具有与目前存在的相同的类型和平均最大功率的IT装置。下面进一步详细说明用于计算最大冷却器容量的程序。

在至少一个实施方式中，用于计算可能在任何给定机架内安装的最大功率负载的程序说明在一个机架内的负载影响在邻域内的其它机架的冷却性能的事实。在计算可在任何一个机架内安装的最大装置时，在该机架内的功率被反复调整(增加)到正好在邻域中的任何地方的预测冷却故障点。当机架功率增加时，在某个点处，最大冷却器容量可能被超过，指示冷却器将不再能够满足指定的目标供应温度(即，它不能够将空气一直冷却到设定点)，并且在一些实施方式中，这指示已经达到最大机架功率。在其它的实施方式中，供应温度(尤其是对于仅仅一个冷却器)的一些增加可能是可接受的，但是当供应温度接近最大期望机架入口温度(例如77℉)时，冷却性能通常将变得不可接受。在至少一个实施方式中，最大机架功率计算好像所有其它机架保持在它们的当前功率水平处一样被执行，只要额外的负载添加到任何一个机架，在其它邻近机架位置处的最大机架容量就一般会降低。

在一个实施方式中，在确定每一个机架的最大机架容量之前，使用在下面图4示出的过程400来确定在集群内的每一个冷却器的最大冷却器容量。总的来说，冷取器的容量随着冷却器的返回温度的增加而增加，并且在过程400中，在集群内的每一个机架的功率负载一直增加到该集群的最大功率水平限制，在该限制处依然满足该集群的规定的冷却标准。在最大功率水平限制处，将实现集群的最高返回温度，并且基于该最高返回温度，可确定在集群内布置的每一个冷却器的最大功率水平。

在过程400的第一步骤402中，关于数据中心的信息(包括关于待分析的特定集群的细节)被输入系统中。该信息包括在集群内的冷却单元的识别信息。该信息可以由用户手动输入、电子地提供给系统、或者可以之前输入并且存储在系统内。在一个实施方式中，至少一些信息可以由系统使用安装在数据中心内的传感器、和/或通过经由通信网络与冷却器的直接通信来感测。在一个实施方式中，所输入的信息对每一个冷却器包括冷却器的类型(例如型号)、冷却液的类型、冷却器的进入冷却液温度、当前冷却器水流速率、和确定多少冷却液直接通过冷却线圈分配和多少作为旁通流被转向的阀的阀位置(从0到100％)。

在步骤404，进行关于在集群的机架内是否存在可用空间和功率的确定。如果步骤404的结果是NO，那么过程400在步骤412结束。在任何机架内都没有可用的额外的功率和空间的情况下，于是每一个机架在它的最大容量处操作。如果步骤404的结果是YES，则在步骤406，具有可用的功率和空间的每一个机架的功率值增加了一个增量。在本发明的不同实施方式中，可以使用用于增加机架的功率值的不同的方案。在一个实施方式中，每一个机架可以升高相同的量(由总功率和空间可用性限制)，而在其它的实施方式中，每一个机架可以升高类似的百分比。

在步骤408，使用冷却计算器对集群执行冷却分析。对于增加到被评估的装置机架的额外的功率，在一个实施方式中，额外的冷却气流(以cfm/kW表示)基于在装置机架内存在的装置的平均气流要求。在数据中心内使用的一般装置机架内，160cfm/kW的值可用于基于装置的功率消耗来确定所需的气流。在步骤408使用的冷却计算器可以是在上面讨论的‘109和‘300专利申请中描述的计算器之一。在一个实施方式中，冷却计算器使用用于确定在‘109申请中讨论的捕获指数(CI)的代数计算器。在至少一些实施方式中，机架的冷通道捕获指数被定义为由机架吸收的空气的部分，其源于本地冷却资源(例如有孔的地板砖或者本地冷却器)。热通道捕获指数被定义为由机架排出的空气的部分，其由本地抽取器(例如本地冷却器或者返回通风孔)捕获。因此CI在0和100％之间变化，具有通常由较大的CI值指示的较好的冷却性能。在冷通道分析中，高CI值保证被机架吸收的空气的大部分来自本地冷却资源而不是从房间环境或者从可能已经被电子装置加热的空气抽取。在这种情况下，机架入口温度将密切跟踪有孔砖的气流温度，以及假设这些温度在期望范围内，可接受的冷却将被实现。在热通道分析中，高的CI值保证在本地捕获机架排气，并且存在周围房间环境的很少加热。

尽管好的(高的)CI值通常意味着好的冷却性能；低的CI值并不一定意味着不可接受的冷却性能。例如，在活地板环境中的机架(其从周围房间环境而不是从有孔砖抽取它的大部分气流)内，机架的冷通道CI将较低；但是，如果周围房间环境足够冷，机架的入口温度可能依然是可接受的。在这种情况下，机架的冷却需要由外部房间环境而不是在机架的集群内的有孔砖满足。如果这个过程在数据中心中重复许多次，设施冷却将是复杂的并且可能是不可预测的。高CI值导致固有的可缩放的集群的布局和更可预测的房间环境。在本发明的一个实施方式中，如果在集群内的所有机架的CI大于90％，(虽然这个阈值通常在冷却器供应和周围环境温度接近最高目标机架入口温度时增加)，则认为集群的冷却性能是令人满意的。在其它的实施方式中，可以使用包括CFD计算器的其它的冷却计算器。

在步骤410，基于冷却分析的结果做出关于集群的冷却性能是否令人满意的确定。如果步骤410的结果是NO，那么该过程继续到下面讨论的步骤426，其中最大冷却器容量被设置到之前的值。如果在贯穿过程400的第一次重复时步骤410的结果是NO，那么没有之前对最大冷却器容量计算的值，并且使用下面讨论的过程500和600来确定最大冷却器容量。如果步骤410的结果是YES，那么该过程继续到步骤414，在步骤414中确定在集群内的每一个冷却器的负载。冷却器的负载是热在计算条件下由冷却器移除的速率。在一个实施方式中，该负载使用下面的公式(1)来确定：

负载＝ρQ^airc_p(T_return-T_set point) 公式(1)

其中：ρ是空气的密度＝1.19kg/m³

Q^air是冷却器气流速率(冷却器类型的最大额定气流)

c_p是空气的比热＝1005J/(kg℃)

T_return是上面确定的冷却器空气返回温度

T_set point是冷却器气流供应温度设定点

在步骤416，基于集群的当前操作条件来确定在集群内的每一个冷却器的最大冷却器容量。在一个实施方式中，用于确定最大冷却能力的过程基于特定的冷却器是否是冷冻水冷却单元或者直接蒸发(DX)冷却单元而不同。下面参考图5讨论了用于确定冷却水冷却单元的最大冷却容量的过程500，并且下面参考图6说明了用于确定DX冷却单元的最大冷却容量的过程600。

接下来，在步骤418，做出关于每一个冷却器的负载是否小于或者等于最大冷却器容量Cap_max的确定。如果步骤418的结果是YES，那么该过程返回到步骤406，在步骤406中所有机架的机架功率再次递增地增加。如果步骤418的结果是NO，那么过程400继续到步骤420，在步骤420，受到Cap_max限制的冷却器气流供应温度使用下面的公式(2)来更新：

T_supply＝T_return-Cap_max/(ρQ^airc_p) 公式(2)

在步骤418，如果任何一个或者多个冷却器的冷却容量不足则实现“No”。

在供应温度被更新后，该过程继续到步骤422，在步骤422冷却计算器使用供应温度的新值再次运行。在步骤424，再次做出关于集群的冷却结果是否令人满意的确定。如果步骤424的结果是YES，那么该过程在步骤412结束，每一个冷却器的最大冷却器容量设置为等于在步骤416最近确定的值。如果步骤424的结果是NO，那么每一个冷却器的最大冷却器容量在步骤426被设置为之前的值，并且然后该过程在步骤412结束。

图5提供了可以在根据一个实施方式的数据中心管理系统内使用的过程500的流程图，过程500用于计算在数据中心内的冷冻水冷却单元例如图3的冷却器306之一的最大冷却器容量。在现在将说明的示例性实施方式内，该过程应用于可以通过施耐德电气公司从美国电力转换公司得到的InRow RC和RP冷冻水单元，但是如对于本领域普通技术人员来说容易明显的，给定本公开内容的益处，该过程可以与其它冷冻水单元一起使用。

在过程500的第一步骤502，关于数据中心的信息(包括待分析的特定集群的细节)被输入系统中。这可以是在上面讨论的过程400的步骤402中输入的相同的信息，并且如果在过程400中被输入，步骤502可以被跳过。

在过程中的步骤504，做出关于集群是否是规范的集群的确定。规范的集群是被公共冷或热通道分离的一组两个近似等长的行的装置；在行内的装置之间没有间隔。在步骤506，对于规范的集群，计算在集群内的每一个冷却器的返回温度。在一个实施方式中，如在上面引用的’109申请中所述的来确定适当的集群的返回温度，而在其它的实施方式中，使用下面说明的过程来确定返回温度。在步骤508，对于不规范的集群，在一个实施方式中，使用下面进一步说明的过程来估计返回温度。在其它的实施方式中，对于规范的和不规范的集群，都可以使用完全的计算流体动力学(CFD)分析来确定返回温度，但是这样的分析一般不能实时地执行。

一旦在步骤506或者508确定返回温度，就在步骤510确定在当前阀位置处的流系数(C_v)和在最大阀开口处的流系数(C_v ^max)。流系数C_v使冷却剂流率与在旁路阀两端的压降的平方根相关：

并且可能需要通过冷却单元的冷却线圈来计算最大冷却剂流率。在一个实施方式中，可以从冷却器的制造商所提供的数据来确定C_v和C_v ^max。制造商的冷却单元的数据可以存储在执行过程500的系统内。在步骤512，确定安装的最大冷却器水流速率(Q_max)。在一个实施方式中，使用下面的公式(3)来确定Q_max：

Q_{\max} = Min (\frac{C_{v}^{\max}}{C_{v}} Q, 21 GPM)

公式(3)

其中，Q＝当前冷却剂流率。在一些实施方式中，冷却容量以特定的流率(例如21GPM)被定上限，这可以由诸如线圈和管道系统的生命周期的考虑因素指示。

在其它的实施方式中，最大冷却剂流率可以是已知的(例如由冷却单元直接报告)。在这个情况下，不需要涉及流系数的计算。

在过程的最后步骤514中，基于进入水的温度(EWT)、返回温度和Q_max，使用由冷却器制造商的说明书提供的信息来确定最大冷却器容量Cap_max。在一些实施方式中，如果使用冷却剂而不是水(例如乙二醇混合物)，那么可以向所确定的最大冷却器容量提供校正因子。

虽然可以使用如下所述的集群计算器为在集群内的所有冷却器确定返回温度，过程500可以针对在集群内的冷却器单独地执行。在一个实施方式中，使用最大冷却器气流值来确定返回温度值。

现在将参考图6说明用于预测直接蒸发(DX)冷却单元的最大冷却器容量的过程600，图6示出了过程600的流程图。在过程600的第一步骤602，关于数据中心的信息(包括关于待分析的特定集群的细节)被输入系统中。这可以是在上面讨论的过程400的步骤402中输入的相同的信息，并且如果在过程400中被输入，则步骤602可以跳过。在过程中的步骤604，做出关于集群是否是适当的集群的确定，并且在步骤606(对于规范的集群)或者在步骤508(对于不规范的集群)，使用与在上面讨论的过程500相同的程序来确定在集群内的每一个冷却器的冷却器返回温度。在过程中的步骤610，使用返回温度和冷却器制造商的说明书来确定每一个冷却器的最大冷却容量(Cap_max)。

在计算在集群内的冷却器的最大容量以后，在一个实施方式中，使用以在图7中的流程图形式示出的过程700来确定最大机架容量。过程700在一些方面与上面讨论的过程400相似，除了过程700对在集群内的每一个装置机架单独执行以外。在过程700的第一步骤702，关于数据中心的信息(包括待分析的特定的集群的细节)被输入配置成执行过程700的系统中。如同过程500和600一样，信息可以用许多不同的方式输入系统中。信息可以包括在上面的过程400、500和600中输入和/或确定的冷却器特定的信息。在至少一个实施方式中，使用用于确定在集群内的冷却器的Cap_max的相同的系统来执行过程700。

在过程的步骤704中，基于所输入的关于集群的信息做出关于在正被评估的第一装置机架内是否存在可用空间和可用功率的确定。如果步骤704的结果是NO，那么过程结束。如果步骤704的结果是YES，那么过程继续到步骤706，在步骤706正被评估的机架的功率值增加了一个增量。在一些实施方式中递增的增加可以是用户选择的，而在其它的实施方式内，递增的增加可以是在系统内设置的默认值。在其它的实施方式中，递增的增加可以至少部分地基于装置机架内的可用功率的量来确定。在一个实施方式中，递增的增量是小分数，例如基于可利用的电力功率容量可以添加到机架的最大额外负载的10％。

在其它的实施方式中，可使用其它的方式来建立递增的机架负载改变，以便可利用较少的迭代来实现在确定最大机架容量时的较大准确度。特别是在一个这样的实施方式中，迭代过程如下进行。首先，确定对可接受的冷却性能机架负载的下限。这通常被认为是作为起始点的当前机架负载(此处已知冷却性能是可接受的)。其次，确定对可接受的冷却性能机架负载的上限。这通常被认为是作为起始点的给定电功率容量的可能的最大额外负载。在后续的迭代中，测试机架负载操作点，其下降到在之前检测的点之间的一半。以这种方式，迭代的“搜索空间”持续减半，导致比使用图7的简单固定负载增加方法所实现的快得多的收敛。作为一个例子，考虑当前在4KW操作的具有已知的可接受的冷却性能的机架。冷却性能在它的10KW最大电功率限制处被检测并且被发现是不可接受的。所测试的下一个操作点是(4+10kW)/2＝7kW，并且被发现是可接受的。因此，现在知道最大机架负载在7KW和10KW之间，使得所测试的下一个点是(7+10kW)/2＝8.5kW。这个过程继续，直到对已知的可接受的冷却性能的下限和上限收敛到在某个实际容限内。在一个实施方式中，上面讨论的过程400可以对所有的机架使用与增加功率的迭代过程类似的方式。

在步骤708，使用冷却计算器执行关于集群的冷却分析。在一个实施方式中，对于添加到正被评估的装置机架的额外功率，额外的冷却气流(以cfm/kW表示)基于在装置机架内存在的装置的平均气流要求。在数据中心内使用的一般装置机架内，160cfm/kW的值可用于基于装置的功率消耗来确定所需的气流。在步骤708使用的冷却计算器可以是在上面讨论的’109和’300专利申请中说明的计算器之一。在一个实施方式中，冷却计算器使用代数计算器确定在’109申请中讨论的捕获指数(CI)。在本发明的一个实施方式中，如果在集群内的所有机架的CI都大于90％，虽然这个阈值通常在冷却器供应和周围环境温度接近最大目标机架入口温度时增加，集群的冷却性能被认为是令人满意的。在其它的实施方式中，可以使用包括CFD计算器的其它冷却计算器。

在步骤710，基于冷却分析的结果来做出关于集群的冷却性能是否令人满意的确定。如果步骤710的结果是NO，那么过程继续到步骤712，在步骤712中该过程如下面所讨论的结束。如果步骤710的结果是YES，那么过程继续到步骤714，在步骤714确定在集群内的每一个冷却器的负载。冷却器的负载是冷却器在计算条件下移除热的速率。在一个实施方式中，该负载使用下面的公式(4)来确定：

负载＝ρQ^airc_p(T_return-T_set point) 公式(4)

其中：ρ是空气密度＝1.19kg/m³

Q^air是冷却器气流速率(冷却器类型的最大额定气流)

c_p是空气的比热＝1005J/(kg℃)

T_return是上面确定的冷却器空气返回温度

T_set point是冷却器气流供应温度设定点

接下来，在步骤716，做出关于每一个冷却器的负载是否小于或者等于最大冷却器容量Cap_max的确定。在一个实施方式中使用上面的过程400确定每一个冷却器的最大冷却器容量。如果步骤716的结果是YES，那么该过程返回到步骤706，在步骤706中机架功率再次递增地增加。如果步骤714的结果是NO，那么过程700继续到步骤718，在步骤718，受到Cap_max限制的冷却器气流供应温度使用下面的公式(5)来更新：

T_supply＝T_return-Cap_max/(ρQ^airc_p) 公式(5)

在步骤716，如果任何一个或者多个冷却器的冷却容量不足则实现“No”。

在供应温度被更新后，该过程返回到步骤708，在步骤708冷却计算器使用供应温度的新值再次运行。

过程700继续，直到功率增加到没有对集群的足够的冷却空气的程度，并且步骤710的结果是NO，指示机架功率已经增加到等于或者大于最大机架容量的水平，并且过程继续到步骤712，在步骤712过程700结束。在一个实施方式中，当到达步骤712时，机架功率水平降低一个增量以提供最大机架功率水平。在其它的实施方式中，如果期望提供确定最大机架功率水平的更精细的解决方案，那么在步骤712以后，机架功率水平可降低一个增量并且过程700可使用更小的增量再次执行。

上面讨论的过程500和600使用适当的集群的冷却器返回温度的估计值。现在将说明根据本发明的一个实施方式的用于估计冷却器返回温度的过程。在该过程中，确定单个平均冷却器返回温度而不是逐个冷却器的返回温度。上面大体上提供了不规范的集群的说明。在一个实施方式中，当装置的不规范的集群具有大于6英尺的热通道宽度时，那么该集群被评估为两个单独的不规范的集群。另外，如果在每一行的不规范的集群内存在部分对齐的间隔，那么该不规范的集群被评估为两个由该间隔分离的集群。使用下面的公式(6)来确定总的平均返回温度T^c _ave：

T^c _ave＝βT^R _ave+(1-β)T_amb 公式(6)

其中：

T^c _ave＝总的平均冷却器返回温度

T_amb＝环境温度

β＝直接来自机架的冷却器气流的部分(0≤β≤1)

T^R _ave＝平均机架排气温度

在一个实施方式中，使用下面的公式(7)来确定β并且使用公式(8)来确定T^R _av：

β = \frac{Σ_{i = 1}^{n} {CI}_{i} Q_{i}^{R}}{Σ_{i = 1}^{N} Q_{i}^{C}} =

公式(7)

T_{ave}^{R} = \frac{Σ_{i = 1}^{n} Q_{i}^{R} T_{i}^{R}}{Σ_{i = 1}^{N} Q_{i}^{R}}

公式(8)

其中：

CI_i＝机架i的热通道捕获指数

n＝机架的数量

N＝冷却器的数量

Q_i ^c＝冷却器i的气流速率

Q_i ^R＝机架i的气流速率

在至少一些实施方式中，CI值是未知的，并且该CI值或者更直接地，β被估计。对于小于1的总空气比率(AR)，冷却器自由地捕获与气流物理学允许的一样多的机架气流。但是，当AR大于1时，冷却器从周围环境额外抽取“组成的空气”，其与降低返回温度的机架气流混合。在非常大的AR的极端情况下，冷却器返回温度等于环境温度。考虑以上所述，在一个实施方式中，使用下面的公式(9)来估计不规范的集群的平均冷却器返回温度，在公式(9)内的β使用公式(10)和表格1来确定：

T_{ave}^{c} = β T_{ave}^{R} + (1 - β) T_{amb}

公式(9)

公式(8)

表格1

如上面讨论的，对于规范的集群，可使用许多不同的程序来确定冷却器的返回温度。现在将说明根据本发明的一个实施方式的用于确定冷却器返回温度的另一个过程。该过程可能对于直接从周围环境而不是直接从机架抽取它们的相当大部分的返回空气的冷却器尤其有效。

冷却器返回温度可以使用下面的公式(11)来确定：

T_{j}^{C} = \frac{Σ_{i = 1}^{n} f_{ij} Q_{i}^{R} T_{i}^{R}}{Σ_{i = 1}^{n} f_{ij} Q_{i}^{R}}

公式(11)

其中：

T_j ^c＝冷却器j的返回温度

f_ij＝由冷却器j从机架i捕获的气流的部分

Q_i ^R＝机架i的气流速率

T_i ^R＝机架i的排气温度

n＝机架的总数

在通过公式11计算集群的所有冷却器返回温度以后，周围环境的效应通过使所有温度一致地按比例升高或降低来解释，直到根据总的集群机架气流速率、排气温度、以及CI值和冷却器气流速率，总的平均冷却器返回温度是正确的。

在本发明的一个实施方式中，用于确定冷却器的返回温度的过程将额外的项增加到公式(11)，以解释由每一个冷却器直接从周围环境抽取的空气的量，并且因而产生的公式在下面被示为公式(12)：

T_{j}^{C} = \frac{Σ_{i = 1}^{n} f_{ij} Q_{i}^{R} T_{i}^{R}}{Σ_{i = 1}^{n} f_{ij} Q_{i}^{R}} + (1 - \frac{Σ_{i = 1}^{n} f_{ij} Q_{i}^{R}}{Q_{j}^{C}}) T_{amb}

公式(12)

其中Q_j ^C是冷却器j的气流速率并且T_amb是周围房间的环境温度。公式(12)提供最终的冷却器返回温度。公式(12)内的f_ij的值被确定为下面在公式(13)和(14)中示出的：

对于在A行中的机架和A行中的冷却器

f_{ij} = \frac{{(Q_{Aj})}_{cap self} {Ae}^{- BΔx}}{{(Q_{Ai})}_{sup net}}

公式(13)

对于在A行中的机架和在B行中的冷却器

f_{ij} = \frac{{C (Q_{Bj})}_{cap self} {Ae}^{- BΔx}}{{(Q_{Ai})}_{sup net}}

公式(14)

其中，

(Q_Aj)_cap self＝由冷却器在位置A_j捕获到的气流

(Q_Bj)_cap self＝由冷却器在位置B_j捕获到的气流

Δx＝在位置(槽)i和j之间的水平距离

A、B是经验常数

C＝解释来自相对行的效应的经验“耦合”常数

在一个实施方式中常数是A＝1、B＝0.25，并且C随通道宽度而变化，如在下表中概括的。

通道宽度(ft)	3	3.5	4	4.5	5	5.5	6
								C	0.75	0.63	0.5	0.48	0.45	0.43	0.4

以及

{(Q_{Ai})}_{sup net} = {(Q_{Ai})}_{sup self} + \underset{all j &NotEqual; i}{Σ} {(Q_{Aj})}_{sup self} {Ae}^{- BΔx} + C {{(Q_{Bi})}_{sup self} + \underset{all j &NotEqual; i}{Σ} {(Q_{Bj})}_{sup self} {Ae}^{- BΔx}}

公式(15)

如本领域普通技术人员容易理解的，给定本公开内容的益处，在B行内的机架的计算遵循类似的公式。

如上面进一步讨论的，在本发明的实施方式中的CI值可以如在‘109和‘300申请中所讨论来确定，并且另外，可以使用下面的公式(16)来确定CI值：

{CI}_{i} = Σ_{j = 1}^{N} f_{ij}

公式(16)

图8示出了使用公式(16)来确定CI值的过程800。在第一步骤802中，使用公式(15)确定每一个机架的Q_sup net值。接下来，在步骤804，使用公式(13)和(14)确定所有机架的fij的值。在步骤806，使用公式(16)确定所有机架的捕获指数值。接下来，在步骤808，做出关于是否任何CI值大于1的确定，这将不代表有效解决方案。如果步骤808的结果是NO，那么过程在步骤810结束。如果步骤808的结果是YES，那么在步骤812，通过捕获指数估算每一个f_ij值，并且使用新的f_ij值重复步骤806和808。

上面说明的用于确定返回温度的实施方式可以与许多不同的冷却计算器一起使用。另外，上面参考公式(12)讨论的用于确定气流的实施方式可以与除了行内冷却器以外的冷却器一起使用，包括高架或者通道上方的冷却器和传统的数据中心周边冷却单元。

在上面的至少一些实施方式中，数据中心的环境空气温度用在与评估数据中心的冷却性能相关的计算器中。一般地，不存在其他数据时，假设数据中心的环境空气温度是68华氏摄氏度—其也是一般冷却器供应温度。在现在将说明的一个实施方式中，可以在上面说明的系统和过程中使用的环境温度校正过程和工具在数据中心内调节环境温度的值，直到在来自数据中心内的IT装置的总的热和由所有冷却器提供的总冷却之间存在平衡。

在上面说明的系统和过程中，确定在冷却器上的负载，作为来自装置机架的所捕获的排气的结果。没有被捕获的排气导致逃逸的功率，该功率加热房间并且升高在房间内的冷却器的返回温度。逃逸的功率相当均匀地加热数据中心，因此归因于逃逸的功率的额外负载相当均匀地分布在所有冷却器上。在一个实施方式中，环境温度校正过程和工具以迭代的方式操作。首先，使用初始假设的环境温度(通常68℉)评估冷却器返回温度。然后，使用公式(17)确定在房间内的总的IT和冷却器负载之间的差：

ΔP_room＝P_IT-P_coolers (17)

其中P_IT是总的IT装置(机架)功率并且P_coolers是在冷却器上的总的最初计算的负载。

然后使用公式(18)计算对环境温度(T_amb)和冷却器返回温度(T_r)的校正：

Δ T_{r} = Δ T_{amb} = \frac{Δ P_{room}}{ρ c_{p} Q_{c}}

(18)

其中

Q_c＝总的冷却器气流速率

ρ＝空气密度

c_p＝在常压下的空气的比热

在图9中示出根据一个实施方式的用于环境温度调整的过程900的流程图。在过程的步骤910中，总的IT负载被确定。接下来，在步骤920中，确定总的冷却器气流速率，并且在步骤930，使用上面讨论的过程之一确定冷却器的返回温度。在步骤940，例如使用上面的公式1确定总的冷却器负载。接下来在步骤950中，使用公式(17)确定在总的IT和冷却器负载之间的差，并且在步骤960中，做出关于这个差异是否等于零的确定。如果步骤960的结果是YES，那么该过程结束。如果步骤960的结果是NO，那么该过程继续到步骤970，在步骤970使用公式(18)来确定环境温度校正因子，并且在步骤980，基于步骤970的结果来调节返回温度。重复步骤940、950、960、970和980，直到步骤960的结果是YES，并且然后过程结束。除了保证冷却和IT负载的适当平衡以外，过程900还计算环境温度。

尽管上面讨论了具有基于行的冷却单元的例子，根据本发明的实施方式的环境温度校正过程可以扩展到传统的基于房间的冷却单元和其它冷却技术。在一个实施方式中，为了估计房间冷却器的返回空气温度，使用公式(19)来估计直接转到基于房间的冷却器的IT负载的部分：

∑P_CRACS＝γΔP_room (19)

其中，

∑P_CRACS＝在基于房间的冷却器上的总的冷却负载，并且γ是在房间内来自基于房间的冷却器的总的冷却气流的部分，在没有其它信息时γ被如下估计：

γ = \frac{Σ Q_{CRACS}}{Σ Q_{CRACS} Σ Q_{IR}} - - - (20)

其中，

∑Q_CRACS＝房间冷却器的总的冷却气流

∑Q_IR＝行内冷却器的总的冷却气流

另外，假设所有基于房间的冷却器以相同的返回空气温度操作。基于房间的冷却器的返回空气温度的初始估计从下式计算：

T_{CRACS} = T_{supply}^{c} + 3200 \frac{Σ P_{CRACS}}{Σ Q_{CRACS}} - - - (21)

其中，

T_CRACS＝以℉为单位的基于房间的冷却器的返回空气温度

＝冷却器供应空气温度℉

∑P_CRACS＝以kW为单位的在基于房间的冷却器上的总的冷却负载

以及∑Q_CRACS是以cfm为单位。

没有被行内和房间冷却器捕获的IT负载升高房间的环境温度。高于冷却器供应温度的这个房间环境温度的升高(ΔT_amb)通过满足在房间内的功率平衡来计算：

Δ T_{amb} = 3200 \frac{(1 - γ) ΔP}{Σ Q_{CRACS} + Σ Q_{IR}} - - - (22)

其中，

ΔT_amb是以℉为单位的房间环境温度的升高，ΔP是以kW为单位，并且气流速率是以cfm为单位。

最后，ΔT_amb被增加到最初估计的房间环境温度(T_amb)和冷却器返回空气温度，并且在冷却器上的冷却负载使用公式4来更新。

现在将参考图10讨论本发明的实施方式，其使用过程1000来预测返回温度，并且当基于行和基于房间的冷却单元的组合存在时执行环境温度校正。在图10的步骤1010，确定所有基于行的冷却器的返回空气温度(公式12)和冷却负载(公式1)。在步骤1020，总的没有捕获的或者逃逸的功率被估计为在总的IT(机架)负载和总的冷却器负载(公式17)之间的差异。在步骤1030计算γ(公式20)。在步骤1040，分别基于公式21和4来计算所有基于房间的冷却器的返回温度和冷却负载。在步骤1050，从公式22计算环境温度校正(其与冷却器返回温度校正在数值上相等)。在步骤1060，环境温度校正添加到所有冷却器的返回温度，并且在步骤1070在每一个冷却器上的负载基于公式1或者4进行更新。

在本发明的至少一个实施方式的方法中，在数据中心内的集群的成功建模后，模型的结果可以作为系统的一部分使用，以按照所设计的布局给在数据中心内的装置排序、装运装置和安装装置。

在本文讨论的发明的至少一些实施方式中，实时评估和计算的性能指的是在大约几秒或者更短而不是几分钟或者更长的时间完成的过程，如利用复杂的计算发生的，例如涉及一般CFD计算的那些计算。

这样说明了本发明的至少一个实施方式的多个方面后，应当认识到，本领域技术人员容易想到各种更改、修改和改进。这样的更改、修改和改进被规定为本公开的一部分，并且被规定为在本发明的精神和范围内。因此，上述的描述和附图仅仅作为例子。

Claims

1.一种用于评估在数据中心内的装置的计算机实现的方法，所述装置包括多个装置机架和至少一个冷却提供器，所述方法包括：

接收关于所述多个装置机架的每一个和所述至少一个冷却提供器的数据，所述数据包括所述装置机架和所述至少一个冷却提供器的布局、以及所述装置机架的每一个的功率消耗值；

存储所接收的数据；

确定所述至少一个冷却提供器的冷却负载；

基于所述布局和所述功率消耗确定所述至少一个冷却提供器的最大冷却器容量；

对于每一个装置机架，通过反复地增加所述装置机架的功率值并确定所述至少一个冷却提供器的更新的冷却负载直到所述更新的冷却负载超过所述最大冷却器容量来基于所述布局和所述最大冷却器容量确定最大机架容量；以及

显示至少一个装置机架的所述最大机架容量的指示。

2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述至少一个冷却提供器是多个冷却提供器，并且其中所述方法还包括：基于所述多个冷却提供器的最高空气返回温度确定每一个冷却提供器的最大冷却器容量值。

3.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中确定每一个装置机架的所述最大机架容量包括：基于在每一个装置机架内的可用空间和基于每一个装置机架的可用功率确定所述最大机架容量。

4.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：基于在所述数据中心内的气流确定每一个装置机架的冷却性能。

5.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中确定所述至少一个冷却提供器的所述冷却负载包括：基于环境温度确定所述冷却负载，所述环境温度基于在所述数据中心内的总冷却负载和在所述数据中心内的总功率负载之间的差来确定。

6.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中确定所述至少一个冷却提供器的所述冷却负载包括：基于冷却器返回温度确定所述冷却负载，所述冷却器返回温度基于所述环境温度来确定。

7.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中显示所述最大机架容量的指示包括：显示所述数据中心的模型并连同装置机架的模型一起显示对所述装置机架的所述最大机架容量的指示。

8.一种用于评估在数据中心内的装置的系统，所述装置包括多个装置机架和至少一个冷却提供器，所述系统包括：

接口；以及

控制器，其耦合到所述接口并且配置成：

在与所述系统关联的存储设备内存储所接收的数据；

确定所述至少一个冷却提供器的冷却负载；

基于所述布局和所述功率消耗确定所述至少一个冷却提供器的最大冷却器容量值；以及

对于每一个装置机架，通过反复地增加所述装置机架的功率值并确定所述至少一个冷却提供器的更新的冷却负载直到所述更新的冷却负载超过所述最大冷却器容量值来基于所述布局和所述最大冷却器容量值确定最大机架容量。

9.如权利要求8所述的系统，其中所述至少一个冷却提供器是多个冷却提供器，并且其中所述控制器还配置成确定所述多个冷却提供器的每一个的最大冷却器容量值。

10.如权利要求8所述的系统，其中所述控制器还配置成基于在每一个装置机架内的可用空间和基于每一个装置机架的可用功率确定所述最大机架容量。

11.如权利要求8所述的系统，其中所述控制器还配置成基于在所述数据中心内的气流确定每一个装置机架的冷却性能。

12.如权利要求8所述的系统，其中所述控制器还配置成基于环境温度确定所述至少一个冷却提供器的所述冷却负载，所述环境温度基于在所述数据中心内的总冷却负载和在所述数据中心内的总功率负载之间的差来确定。

13.如权利要求12所述的系统，其中所述控制器还配置成基于冷却器返回温度确定所述冷却负载，所述冷却器返回温度基于所述环境温度来确定。

14.如权利要求8所述的系统，其中所述系统包括耦合到所述控制器的显示器，并且其中所述控制器配置成显示所述最大机架容量的指示。