AI環境でのデータセンターラックの弾力性のベストプラクティス

ラックの回復力は、特にを利用する場合、AIワークロードをサポートする上で重要な役割を果たします。 PDU。組織がAIテクノロジーをますます採用するにつれて、彼らは電力と冷却システムに対する需要の高まりに直面し、 キャビネットPDUデンマークスタイル 必須コンポーネント。特にGPUクラスターからのAIワークロードのエネルギー消費は、これらの要件を大幅に増加させます。を含む高度な冷却ソリューション フランススタイルのPDU、特殊なハードウェアによって生成される強力な熱出力を管理するために不可欠になります。

データセンターは、エネルギー効率やインフラストラクチャの複雑さなどの課題にも遭遇します。 AIワークロードでは、多様な計算、メモリ、ストレージのニーズを処理するために、さまざまなPDUオプションを含む柔軟で回復力のあるシステムが必要です。これらの課題に対処することは、AI環境で最適なパフォーマンスを維持するために不可欠です。

キーテイクアウト

• AIワークロードをサポートするためには、ラックの弾力性が重要であり、一定の稼働時間と信頼性を確保します。
• 電力と環境条件を追跡するためのリアルタイム監視システムを実装し、問題に迅速に対応できるようにします。
• 予測メンテナンス戦略を使用して、潜在的な問題を早期に特定し、計画外のダウンタイムを減らし、機器の寿命を延長します。
• AIサーバーによって生成された熱を管理するために、液体冷却や精密冷却システムなどの高度な冷却ソリューションを組み込みます。
• 機密データを保護し、認定された人員のみが重要なシステムにアクセスできるようにするための堅牢なアクセス制御対策を確立します。
• 運用効率を改善するために、固定スケジュールではなく、機器の状態に基づいてAIラックを定期的に維持します。
• 重要なコンポーネントに冗長性測定を実装して、ダウンタイムを最小限に抑え、AIアプリケーションの高可用性を維持します。
• インテリジェントな電力分配ユニット（PDU）を採用して、電力管理を最適化し、ラック全体の回復力を強化します。

監視とデータキャプチャ

効果的な監視とデータキャプチャは、AI環境でラックの弾力性を維持するために不可欠です。これらのプラクティスにより、データセンターオペレーターはリソースを積極的に管理し、障害を防ぎ、パフォーマンスを最適化できます。

リアルタイム監視システム

リアルタイム監視システムは、AIラックの健康を確保する上で極めて重要な役割を果たします。それらは重要なパラメーターを継続的に監視し、あらゆる異常に即座に対応できるようにします。これらのシステムの主要な機能には含まれます:

重要な機能	説明
リアルタイム監視	電力異常、熱スパイク、または流体の流れの問題のアラート。
互換性	幅広いデバイスカバレッジのために、オープンプロトコルと独自のプロトコルの両方で動作します。
スケーラビリティ	1つの場所であろうと複数のサイトであろうと、AIラックの成長に適応します。
スマート監視	GPU温度や電力抽選などの測定可能なポイントのカスタムアラームルール。
リアルタイムダッシュボード	問題検出のためのラックの健康と歴史的傾向のライブビューを提供します。
柔軟なアラームしきい値	適切な人員による問題に対する迅速な対応を保証します。

これらのシステムは、電力と環境条件に関する重要なデータを提供することにより、ラックの弾力性を高めます。技術者は、問題がエスカレートする前に問題をトラブルシューティングしたり、予防措置を講じることができます。例えば、 インテリジェントラックPDU センサーは、温度、湿度、気流に関するデータをキャプチャおよび送信します。この情報は、高温や水漏れなどの潜在的な問題を技術者に警告し、タイムリーな介入を確保します。

予測メンテナンスのためのデータ分析

データ分析により、AIデータセンターの予測メンテナンス戦略が大幅に向上します。 AIテクノロジーを活用することにより、組織は履歴データを分析して、機器の使用を最適化し、エネルギー廃棄物を減らすことができます。効果的な予測メンテナンスには、いくつかの重要なステップが含まれます:

1. メンテナンスのための重要な資産を特定します。
2. リアルタイムのデータ収集のためにIoTセンサーを展開します。
3. パターン分析のために予測分析とAIを実装します。
4. 予測メンテナンスを既存のシステムに統合します。
5. プロアクティブなメンテナンスワークフローを確立します。

予測分析の統合は、異常と予測機器の故障を検出するのに役立ちます。この積極的なアプローチは、いくつかの利点につながります:

• 積極的な問題解決は、エスカレートする前に小さな問題を修正するのに役立ちます。
• 拡張機器の寿命は、資産の摩耗と裂け目を減らします。
• 最適化されたメンテナンススケジュールは、コスト削減と信頼性の向上につながります。

統計的証拠は、予測維持の有効性をサポートしています。たとえば、組織は、予定外のダウンタイムの30-50%の削減を達成し、資産寿命を20-40%増加させることができます。 2024年のシーメンスの調査によると、予期しないダウンタイムに関連するコストは重要である可能性があり、大規模な自動車植物は生産の行き詰まりにより年間最大$695百万の潜在的な損失に直面しています。

環境センサー

環境センサーは、AIラックの健康を監視するために重要です。これらは、必須条件に関するリアルタイムデータを提供し、最適な動作環境を確保します。効果的な環境センサーの主な機能には含まれます:

特徴	説明
スケーラビリティ	センサーは、リアルタイムの洞察を得るために、マネジメントフレームワークとオンデマンドで拡張し、統合する必要があります。
高計量精度	正確なセンサーは、温度で±0.2°C、湿度で±5%を提供します。
簡単な設置と修理	取り外し可能なヘッドで設計されたセンサーは、設置とメンテナンスを簡素化します。
カスケード機能	センサーでは、カスケードが接続されたパッケージの数を増やすことができます。
DCIMとの統合	センサーは、DCIMソリューションで動作して、トレンドを監視し、運用を最適化し、コストを削減する必要があります。

これらのセンサーは、温度、湿度、気流などの重要な条件を監視します。最適な動作条件を維持するのに役立つリアルタイムデータを提供します。潜在的な問題を早期に検出すると、機器の損傷やラックの故障を防ぐことができます。信頼できるリーク検出システムを組み込むことは、データセンター冷却システムにとって重要です。これらのシステムは、エスカレートする前に潜在的な問題を人員に警告し、AIワークロードのダウンタイムを最小限に抑えます。

アクセス制御

アクセス制御 AIデータセンターラックのセキュリティと整合性を維持するために不可欠です。堅牢なアクセス制御対策を実装すると、機密情報が保護され、認定された人員のみが重要なシステムにアクセスできるようにします。

物理的なセキュリティ対策

効果的な物理的セキュリティ対策は、許可されていないアクセスに対する第一の防衛線を形成します。組織は、データセンターを保護するための多層的なアプローチを実装する必要があります。次の表は、重要なセキュリティレイヤーと対応する測定の概要を示しています:

セキュリティレイヤー	対策
施設の入力層	バッジベースまたは生体認証アクセス、強化ドア、訪問者サインインシステム。
サーバールームレイヤー	高リスクゾーンの生体認証アクセス、ピン、または二重認証。
ラックレベルのレイヤー	個々のアクセスロギングまたはキャビネットレベルの生体認証を備えたロックされたサーバーラック。

これらの措置に加えて、組織はアクセスログを維持して、すべてのエントリの試みを記録する必要があります。異常なアクティビティのアラートを設定し、アクセス制御イベントとビデオ監視を統合することにより、セキュリティがさらに強化されます。アクセス権限とインシデント対応ドリルの定期的な監査は、セキュリティ対策のギャップを特定するのに役立ちます。

リモートアクセスプロトコル

リモート作業がより一般的になるにつれて、安全なリモートアクセスプロトコルを確立することが重要です。組織は、次のベストプラクティスに優先順位を付ける必要があります:

• 仮想プライベートネットワーク（VPN）を使用する: VPNSはインターネットを介して送信されたデータを暗号化し、リモートユーザーの安全な接続を確保します。
• Secure Socket Layer（SSL）証明書を実装します: SSL証明書は、ユーザーとサーバー間で交換されたデータを保護し、リモートアクセス中にセキュリティを強化します。
• 定期的にソフトウェアを更新します: ソフトウェアを最新の状態に保つことで、攻撃者が悪用する可能性のある脆弱性を軽減することができます。

これらのプロトコルを採用することにより、組織はAIデータセンターラックへのリモートアクセスが安全でありながら、労働力の柔軟性を確保することができます。

ユーザー認証と承認

堅牢なユーザー認証と承認慣行は、機密データを保護するために不可欠です。組織は、次の戦略を考慮する必要があります:

• 多要因認証（MFA）: この方法は、複数の形式の検証を必要とすることにより、セキュリティを強化します。
• ロールベースのアクセス制御（RBAC）: RBACは、ユーザーロールに基づいてアクセス許可を割り当て、ユーザーが必要なリソースのみにアクセスできるようにします。
• 属性ベースのアクセス制御（ABAC）: ABACは、ユーザーの属性とコンテキストに基づいて、微調整されたアクセス制御を提供します。
• アイデンティティ連盟: このアプローチは、プラットフォーム全体の合理化されたアクセス管理のための外部IDプロバイダーを統合します。
• シングルサインオン（SSO）: SSOを使用すると、ユーザーは再認証なしで複数のリソースを認証し、アクセスできます。
• 継続的な監視: リアルタイムのアラートと監査を通じて、不正アクセスと異常なアクティビティを検出するために不可欠です。

これらのユーザー認証と承認の慣行を実装することにより、組織はAIデータセンター環境のセキュリティを大幅に強化できます。

熱散逸

熱放散は、AI環境でラックの弾力性を維持することの重要な側面です。 AIワークロードは、従来のサーバーワークロードよりも大幅に多くの熱を生成するため、効果的な冷却ソリューションが不可欠になります。データセンターの平均ラック密度は、2023年のラックあたり8.5 kWから2024年にはラックあたり12 kWに上昇すると予測されています。 高度な冷却戦略.

効果的な冷却ソリューション

組織は、AIサーバーによって生成された熱を管理するために、いくつかの効果的な冷却ソリューションを実装できます。これらのソリューションには含まれます:

• 精密冷却システム: これらのシステムは、高密度サーバーから熱をターゲットにして除去し、最適なパフォーマンスを確保します。
• 液体冷却技術: 液体冷却は、AIプロセッサから効果的に熱を放散し、より高い出力密度を可能にします。
• 動的熱管理: このアプローチは、ワークロードの需要に基づいてリアルタイムで冷却リソースを適応させ、エネルギー使用を最適化します。

さらに、高密度冷却ソリューションは、高性能コンピューティング（HPC）ワークロードからの熱を戦略的に管理します。冷水システムは、効果的な冷却のために連続動作を必要としますが、後部の熱交換器は大きな構造変化なしに空冷能力を高めます。

ラックレイアウトの最適化

ラックレイアウトを最適化すると、AI環境の気流と冷却効率に大きな影響を与えます。組織は、エアフローを改善するために、モジュラーラックレイアウトとより広い通路をますます採用しています。重要な戦略には含まれます:

• 垂直にセグメント化されたゾーン: これらのゾーンは、AIワークロードを分離し、エアフローを高め、メンテナンス中のリスクを軽減するのに役立ちます。
• ファンウォール冷却システム: これらのシステムの最適化フレームワークは、吸気速度と温度管理を改善し、推奨範囲内でサーバーの温度を維持します。

AIワークロードからの熱負荷の増加を処理するには、動的な空気の管理と最適化された封じ込めが不可欠です。これらの戦略を実装することにより、組織はエネルギー消費を最小限に抑えながら、効果的な冷却を確保できます。

ホット通路と冷たい通路の封じ込め

ホットおよびコールド通路の封じ込めは、データセンターの冷却効率を改善するための実証済みの方法です。このアプローチでは、サーバーラックを交互の列に配置し、冷気の摂取量が1つの通路に面し、反対側の通路に面した熱気排気が含まれます。この方法の利点には含まれます:

• 入口温度の変動の低下: ハイパースケールデータホールのケーススタディでは、8°Cから2°Cへの入口温度変動の減少が示され、電力使用率（PUE）が約0.07増加しました。
• 供給セットの増加: レガシー施設の改造により、供給セットが19°Cから24°Cに増加し、その結果、冷却エネルギーが25%減少しました。
• 超高密度の展開: Edge Data Centerモジュールは、最小限のエネルギーペナルティで超高密度の展開を有効にしました。

ホット通路とコールド通路の封じ込めを実装することにより、組織は冷却効率を大幅に向上させ、エネルギーコストを削減し、AIワークロードの最適な動作条件を維持できます。

オペレーターの安全性への対処

AIデータセンター環境では、オペレーターの安全性が最重要であることを保証します。これらの施設の複雑さには、包括的な安全プロトコルが必要です。 効果的な緊急対応計画、および機器の安全基準の順守。

安全プロトコルとトレーニング

組織は、AIデータセンターラックで作業するオペレーターを保護するために、堅牢な安全プロトコルを実装する必要があります。これらのプロトコルは、物理的、環境的、化学的、人間工学的リスクなど、さまざまな危険に対処する必要があります。次の表は、特定の危険と予防措置の概要を示しています:

ハザードタイプ	特定の危険	予防措置
物理的な危険	旅行の危険、落下物、鋭いエッジからのカット、手動の取り扱い怪我	適切なPPE、人間工学的機器、定期的なメンテナンス
環境の危険	高い騒音レベル、低温、空気の質の低下、低酸素換気	定期的な安全トレーニング、明確な緊急手順
化学的危険	バッテリー酸への曝露、消火施設、洗浄溶媒	厳格なアクセス制御、安全システムの定期的な検査
人間工学に基づいた危険	厄介な姿勢、反復的な動き、目のひずみ	適切な手動処理技術、人間工学的機器

定期的なトレーニングセッションは、これらのプロトコルを強化する必要があります。オペレーターは、危険を認識し、適切に対応する方法を理解する必要があります。トレーニングは、怪我を最小限に抑えるために、個人用保護具（PPE）および人間工学的慣行の使用もカバーする必要があります。

緊急対応計画

AIデータセンターの潜在的な危機を管理するためには、効果的な緊急対応計画が不可欠です。このような計画の主要なコンポーネントには含まれます:

• 主要な人員の連絡先情報: 緊急サービスを含む内部および外部のパートナーの最新の連絡先の詳細への即時アクセスを確保します。
• 明確な緊急措置の手順: さまざまな緊急事態のための段階的なプロトコルを開発して、プレッシャーの下で行動する方法についてチームを導きます。
• フロアプランとユーティリティシャットオフマップ: シャットオフの場所、緊急出口、アセンブリポイントを示すアクセス可能なビジュアルを提供します。
• サイト固有のリスク評価: 施設の設計と場所に固有の脆弱性と潜在的な影響を文書化します。

これらの要素は、オペレーターが緊急時に迅速かつ効果的に対応できるようにするのに役立ち、人員と機器へのリスクを最小限に抑えることができます。

機器の安全基準

順守 機器の安全基準 安全な作業環境を維持するために重要です。組織は、AIデータセンターで使用されるすべての機器を定期的に検査および維持する必要があります。これには、すべての機械が業界の安全規制とガイドラインを満たすことを保証することが含まれます。また、オペレーターは、事故を防ぐために、機器の適切な使用に関するトレーニングを受ける必要があります。

これらの安全対策を組み込むことは、オペレーターを保護するだけでなく、全体的な運用効率を高めます。安全な作業環境は、生産性を促進し、事故や機器の故障による費用のかかるダウンタイムの可能性を減らします。オペレーターの安全性に優先順位を付けることにより、組織は回復力のある効率的なAIデータセンター環境を作成できます。

AIラック弾力性の向上

AIラックの回復力を維持するには、最適なパフォーマンスを確保し、ダウンタイムを最小限に抑えるいくつかの重要なプラクティスが含まれます。定期的なメンテナンス、インフラストラクチャのアップグレード、および冗長性測定は、堅牢な戦略の重要なコンポーネントです。

定期的なメンテナンスプラクティス

AIラックのパフォーマンスを維持するには、定期的なメンテナンス慣行が重要です。組織は、メンテナンスのために固定間隔に依存するべきではありません。代わりに、機器の状態に基づいてメンテナンス頻度を基にする必要があります。監視システムは、機器のデータをキャプチャし、潜在的な問題をスタッフに警告します。積極的なスケジューリングにより、運用効率と資産の可用性が向上します。ライフサイクル部品の交換などのインパクトの高いアイテムに焦点を当て、資産の信頼性と寿命を高めます。次の表は、これらのメンテナンスの側面をまとめたものです:

側面	説明
メンテナンス頻度	固定間隔ではなく、機器の条件に基づいている必要があります。
監視	機器のデータをキャプチャし、潜在的な問題をスタッフに警告することを伴います。
プロアクティブなスケジューリング	運用効率と資産の可用性が向上することができます。
インパクトの高いアイテムに焦点を当てます	ライフサイクル部品の交換など、資産の信頼性と寿命に影響を与えるタスクに優先順位を付けます。

インフラストラクチャのアップグレード

インフラストラクチャのアップグレードは、AIラックの回復力を改善するために不可欠です。組織は、いくつかの有益なアップグレードを検討する必要があります。チップや後部ドアの熱交換器などの液体冷却技術は、高出力密度を効果的に管理しています。これらのシステムは、既存のセットアップとシームレスに統合され、要求の厳しいAIワークロードをサポートします。さらに、415Vの電力分配にアップグレードすると、高密度の展開が可能になり、ラックあたり最大57 kWが提供されます。リアルタイムテレメトリーを備えたインテリジェントな配電ユニットは、予測的メンテナンスを強化し、コストのかかるダウンタイムを防ぎます。次の表には、これらのインフラストラクチャのアップグレードが概説されています:

アップグレードタイプ	説明	利点
液体冷却技術	直接チップ、リアドア熱交換器、浸漬冷却	高出力密度を処理し、既存のシステムと統合し、AIワークロードをサポートします。
配電	415V電源分布にアップグレードします	高密度AIの展開をサポートし、ラックあたり最大57 kWを提供します。
予測メンテナンス	リアルタイムテレメトリーを備えたインテリジェントな配電ユニット	積極的なメンテナンス戦略を通じて、費用のかかるダウンタイムを防ぎます。

冗長性測定の実装

AIデータセンターラックのダウンタイムを最小限に抑えるには、冗長性測定の実装が不可欠です。組織は、電源、ネットワークパス、ストレージシステムなど、重要なコンポーネント間の冗長性を確保する必要があります。サーバーとUPSシステムにデュアルパワーフィードは、電源の故障によるダウンタイムを防ぎます。冗長ネットワークパスとスイッチは、ネットワークの障害中に連続的な接続を維持します。さまざまな場所のデータセンターをミラーリングすることによる地理的冗長性は、地域の災害からのリスクを軽減します。サーバーラックは、AIアプリケーションの高可用性を維持するために、電源、冷却、およびネットワーク接続の冗長性をサポートする必要があります。

• 障害の場合に即座にフォールバックを確保するために、電源、ネットワークパス、ストレージシステムなどの重要なコンポーネントに冗長性を実装します。
• デュアルパワーフィードをサーバーとUPSシステムに使用して、電源の故障によるダウンタイムを防ぎます。
• ネットワークの障害中に連続接続のために冗長ネットワークパスとスイッチを確保します。
• 地域の災害からのリスクを軽減するために、さまざまな場所のデータセンターをミラーリングすることにより、地理的冗長性を検討してください。

これらのプラクティスに焦点を当てることにより、組織はAIラックの弾力性を大幅に向上させ、最新のワークロードの要求を満たすことができます。

PDU管理戦略

効果的 PDU管理戦略 AI環境でラック弾力性を高めるために不可欠です。組織は、さまざまなアプローチを通じて、配電分布を最適化し、運用効率を向上させることができます。ここにいくつかの重要な戦略があります:

• インテリジェントパワーシステム: これらのシステムにより、迅速なスケーリングを可能にし、さまざまなパワープロファイルをサポートします。それらは運用上のテレメトリを提供し、物理的な再構成を必要とせずに情報に基づいた意思決定を可能にします。電力供給の精度はリスクを減らし、稼働時間を改善します。これは、高密度AIワークロードにとって重要です。

• リモート監視: 最新のPDUでのネットワーク接続により、リモート監視が可能になります。この機能は、AI環境で電力管理を維持するために不可欠です。オペレーターは、どこからでも電力消費と環境条件を追跡し、必要に応じてタイムリーな介入を確保できます。

• 高度な機能: ラックPDUの新機能は時間を節約し、コストを削減します。イノベーションには、より高い電力密度とグローバル展開のための普遍的な入力が含まれます。これらの強化は、システム全体の回復力に貢献しており、複雑なAIワークロードの管理を容易にします。

次の表は、AIデータセンターで使用される一般的なタイプのPDUの概要を示しています:

PDUタイプ	説明
基本的なPDU	小さなサーバールームに電力を供給します。大規模なデータセンターには適していません。
メーター付きPDU	展開の監視と最適化に不可欠な消費電力を測定します。
監視されたPDU	リアルタイムの使用メトリックのために、ビジネスインテリジェンスプラットフォームと統合します。
PDUを切り替えました	監視と管理を容易にするために、リモートコントロールが可能になります。
インテリジェントパワーマネジメント（IPM）	温度監視や負荷分布などの高度な機能を組み込んだ、電源分布を最適化し、ダウンタイムを削減します。

組織は、コールド通路の封じ込めなどの効率性を採用することもできます。これらのプラクティスは、2010年以来、世界のデータセンターの消費電力の成長が年間わずか4%に制限されています。さらに、多くのデータセンターは、太陽エネルギーや地熱エネルギーなどの再生可能エネルギー源を利用することにより、持続可能性に向かっています。

これらのPDU管理戦略を実装することにより、組織はAIラックの回復力を大幅に向上させることができます。これにより、運用効率を維持しながら、最新のワークロードの需要の増加を満たすことができます。

---

ラックの弾力性は、最新のデータセンターでAIワークロードをサポートするために不可欠です。 AIアプリケーションには、一定の稼働時間と信頼性が必要です。組織は、これらのニーズを満たすために、回復力と冗長性戦略を進化させる必要があります。

データセンター管理に対する全体的なアプローチは、運用戦略を統合し、エネルギー使用を最適化することにより、ラックの弾力性を高めます。この包括的な戦略は、データセンターのライフサイクル全体を考慮し、効率と信頼性を向上させます。

最適なパフォーマンスを確保するために、組織は次のようなベストプラクティスを実装する必要があります:

ベストプラクティス	説明
監視とデータキャプチャ	インテリジェントラックPDUとセンサーを使用して、電源データと環境データをキャプチャおよび送信します。
オペレーターの安全性への対処	機器を接続しながら安全性を維持するためにリモートアクティベーターを実装します。
厳密なキャビネットテスト	チルトテストと重い負荷の機能テストにより、キャビネットの頑丈さを確保します。
アクセス制御	存在しないエッジデータセンターのリモートアクセスとビデオ監視によりセキュリティを強化します。
熱散逸	液体冷却を利用し、潜在的な漏れを監視して、高密度サーバーの熱を管理します。

これらのプラクティスを採用することにより、組織はAIラックの回復力を大幅に向上させ、運用効率を維持しながら最新のワークロードの需要を高めることを保証できます。

よくある質問

AI環境のラック弾力性とは何ですか？

ラック弾力性とは、さまざまな条件下でパフォーマンスとアップタイムを維持するためのデータセンターラックの能力を指します。停電やハードウェアの故障中であっても、AIワークロードがスムーズに実行されることを保証します。

監視がラックの弾力性にとって重要なのはなぜですか？

監視は、電力使用、温度、環境条件に関するリアルタイムデータを提供します。この情報は、オペレーターが問題を早期に特定し、潜在的な障害を防ぎ、AIワークロードに最適なパフォーマンスを確保するのに役立ちます。

組織はAIデータセンターの冷却をどのように改善できますか？

組織は、精密冷却システムを実装し、ラックレイアウトを最適化し、ホット通路とコールド通路の封じ込め戦略を利用することにより、冷却を強化できます。これらの方法は、高密度AIワークロードによって生成された熱を効果的に管理します。

Data Center SecurityにおけるAccess Controlはどのような役割を果たしますか？

Access Controlは、許可された人員へのエントリを制限することにより、機密データとインフラストラクチャを保護します。堅牢な物理的セキュリティ対策とリモートアクセスプロトコルを実装すると、AIデータセンターラックが不正アクセスから保護されます。

予測メンテナンスの利点は何ですか？

予測メンテナンスは、計画外のダウンタイムを短縮し、機器の寿命を延長します。履歴データを分析することにより、組織はエスカレートする前に潜在的な問題を特定することができ、コスト削減と信頼性の向上につながります。

AIラックでメンテナンスを実行する頻度はどれくらいですか？

メンテナンス頻度は、固定スケジュールではなく、機器の状態に依存する必要があります。定期的な監視と積極的なスケジューリングは、AIラックの最適なパフォーマンスと信頼性を確保するのに役立ちます。

データセンターでの冗長性の測定とは何ですか？

冗長性測定には、電源やネットワークパスなどの重要なコンポーネントの複製が含まれます。これらの測定により、故障中の継続的な動作が保証され、ダウンタイムを最小限に抑え、AIアプリケーションの高可用性を維持します。

PDUはどのようにラックの弾力性に貢献しますか？

配電ユニット（PDU）は、配電分布を最適化し、運用効率を向上させます。インテリジェントPDUはリアルタイムテレメトリを提供し、電力リソースの管理を改善し、AI環境でのダウンタイムのリスクを減らすことができます。