日前，全球能效管理与自动化领域数字化转型的领导者施耐德电气在2017云英汇俱乐部合作伙伴大会上宣布推出智能微型数据中心解决方案(IntelligentMicroDataCenter)。该解决方案采用一体化集成设计理念，由制冷、电源、配电、机柜及气流管理、环境监控和数据中心运维服务管理平台等多个子系统构成，这是施耐德电气基于模块化数据中心，结合本地人工智能控制器及远程云端数字化运维服务构建的面向边缘计算的全新智能解决方案。

    物联网驱动的数字化时代，海量数据爆炸性增长并传至云端。为解决公有云网络宽带及延迟等问题，越来越多的企业IT正逐渐采用企业内外部公有云、私有云以及企业云并存的混合云架构，计算生态系统呈现前所未有的分散化和混合化趋势，施耐德电气认为集中化的云数据中心将辅以更加多样化的边缘计算设施组合，越来越多的计算能力被分散到网络边缘。在此背景下，如何发力边缘计算，并兼顾云端和本地数据中心的专业化管理，业已成为企业管理者面临的巨大挑战。

    针对边缘计算的强劲发展需求，施耐德电气创新推出的智能微型数据中心解决方案，以更加简单的选型、操作和保有，使IT部署和管理更加省心，从而满足客户在互联互通时代不断增长的数据处理需求。

    2017年10月11~12日，由何春华、王其英和曲学基组成的专家组在施耐德(上海)研发中心对智能微型数据中心进行了测评。

    1测评机柜的选择

    施耐德电气IMDC家族针对不同应用需求提供机柜级(IMDCOne)、行级(IMDCRow)、模块级(IMDCPOD)等不同型号的机柜(见图1)。IMDCOne是基本型机柜，IMDCRow和IMDCPOD均是由以IMDCOne为基本构件加其它设备所构成。由此，选择机柜级(IMDCOne)作为测评机柜。

图1施耐德电气IMDC家族

    机柜级(IMDCOne)有两种配置：IMDCOneIO-24UA和IMDCOneIOC-42UAL。根据两种配置的性能，选择IMDCOneIOC-42UAL作为测评机柜。表1为机柜级(IMDCOne)的性能。

    表1机柜级(IMDCOne)的性能

    2测评项目和结果

    (1)机柜的结构(见图2)

图2IMDCOneIOC-42UAL的机柜结构

    玻璃前门改变传统的黑色机柜结构，结构新颖、大方美观。

    (2)实测尺寸

    600mm(W)x1200mm(D)x2000mm(H)，符合19寸标准机柜尺寸。

    (3)UPS测试

    ①负载率30%、60%时，测量输出电压、输出电流和频率，记录

    人机交互(图3)显示了UPS负载率在31%(近似30%)和59%(近似60%)的输出电压、输出电流和频率。

图3UPS负载率在31%(近似30%)和59%(近似60%)的输出电压、输出电流和频率

    从图3中可以看出，在UPS负载率为31%时，输出电压为219.5V(输入电压为218.9V)、输出电流为6.7A、输出频率为50.0Hz(输入频率为49.9Hz);在UPS负载率为59%时，输出电压为219.5V(输入电压为218.0V)、输出电流为6.7A、输出频率为50.0Hz(输入频率为49.9Hz);由此可以说明UPS输出特性不仅满足指标要求，并相对于输入特性有所改善。

    ②UPS的效率(见图4)

    *公式中UPS电流输入值与下图中“输入电流”值有异的原因为：PDU的有功功率实际是IT负载，UPS的输出功率包含IT负载和配电箱内部辅助电源的功率(实际很小);此外，主路输入的有功功率实际包含UPS的输入功率和空调的输入功率。实测UPS的输入电流为14.19A。

    ③UPS的输入功率因数和负载功率因数(见图4)

图4UPS的输入和输出特性

    从图4中可以看出，主回路(UPS)的输入功率因数为0.99，在PDU端测得的负载功率因数为1。

    ④PUE值的测试(见图5)

图5PUE值的测试

    由图5可以看出，在UPS的负载率为77.00%时，测得PUE值为1.15。图中同时表明，在测试过程中前门被打开、温度上升到42℃，界面显示前门被打开和温度过高的报警。

    ⑤状态切换的测试

    ★测试过程中，UPS加载到100%，此后中断UPS输出，系统自动切换到旁路工作状态，由市电供电，系统加载工作正常;

    ★系统恢复到UPS负载率为100%的工作状态，当市电中断时，系统自动切换到蓄电池供电状态。

    测试结果验证了状态切换正常。

    (4)空调制冷测试

    ①监测空调开、关机(见图6)

图6空调开关机的界面图

    如图6(a)所示，系统运行状态为运行，设定温度为24℃，此时空调检测到的送风温度和回风温度均为24.5℃，此状态为系统的原始状态，制冷状态为停止，压缩机停止即空调不工作，只有内风机(电扇)工作;当系统工作产生的热量使送风温度升高达到27℃，超过设定温度2.5度后，空调自动开机，制冷状态为运行，如图6(b)所示，此时空调和风扇共同使机柜内的温度下降;当温度下降到低于设定温度2.5度后，空调自动关机，只有电扇工作，如图6(c)。由此验证空调自动开关机功能正常。

    ②漏水的检测和报警

    漏水监测装置位于机柜后面下部(见7)，在漏水检测线附近滴下少量水，漏水报警。

    验证漏水的检测和报警正常。

图7漏水监测装置

    (5)数字化运维服务平台和施耐德中国云在线的演示

    ①网页端

    将数据汇集至云端，进行更加专业复杂的分析和解读，从而对IT资产和环境做出更加理性全面的分析，实现数据价值最大化。图8为施耐德电气中国云在线网页端显示实例，图8(a)为网页列表，图8(b)为运维参数，图8(c)为报警信息。

 (a)网关列表

(b)运维参数

 (c)报警信息图

8云在线网页端显示

    这是最基本的方法，但也往往是报警信息最详尽的模式。通过在监控电脑屏幕上显示醒目的图案和文字来告知用户。报警文字是关键的信息，一般至少需要明确指出每次报警的几个关键参数:报警时间、报警设备、故障内容、优先级、紧急解决办法等。其中紧急解决办法是一个很有必要的功能，因为机房内的辅助设备种类多，最基本的紧急解决办法就由专业人员尽速响应和处理，因为报警涉及配电、UPS电源、空调、消防等多个系统，现场值班人员并不能对每种设备都精通，因此能在第一时间给出紧急处理办法是非常必要的，甚至一个故障设备厂家的维护电话号码都能解决大问题。这种报警方式需要现场有值班人员，根据屏幕显示的内容进行故障处理。

    ②手机端

    图9演示了将系统运行状态汇集到云端，发送到手机的场景。

图9将系统运行状态汇集到云端，发送到手机的场景

    (6)人机交互界面的演示

    通过本地人工智能控制器对从物理基础设施采集的信息进行分类和收集，并通过多点触控屏实现监控、事件报警，进行就近运算和简单分析。在测评过程中已对人机交互界面做了验证。图10为采集的信息进行分类和收集。

 图10采集的信息进行分类和收集

    3评语

    ①机柜结构设计新颖时尚，玻璃前门美观大方，搭配防撞钢纹，匹配现代机房风格，业界首创;

    ②一体化设计理念，整机基本工厂预制，在基础配置上可提供多种升级选项，后期通过并柜实现快速扩容，简便省心;

    ③选型简单、操作方便，提供接入工业云端数字化运维平台及服务，Web端及App端还可提供基础设施远程诊断及故障预警及工单管理，确保设备故障尽快处理。通过本地人工智能控制器对从物理基础设施采集的信息进行分类和收集，并通过多点触控屏实现监控、事件报警，进行就近运算和简单分析，以减少等待时间和网络宽带成本。此外，还可将数据汇集至云端，进行更加专业复杂的分析和解读，从而对IT资产和环境做出更加理性全面的分析，实现数据价值最大化;

    ④施耐德电气智能微型数据中心解决方案可广泛适用于医疗、金融、零售、教育、政府、公共安全以及传媒等行业。