如果数据中心需要的制冷维护是常规预防性维护计划的一部分，那么由季节交替引起的问题便可自动解决。如果要自行完成数据中心的维护，或者偶尔需要第三方服务提供商对数据中心进行维护，请牢记以下几点建议。...要提高动态数据中心的能源效率和系统性能，则需对制冷系统进行适当调节。...如果难以进行湿度控制，则可改善数据中心的蒸汽屏蔽层。 【要诀 5 】通过智能控制提高制冷灵活性 数据中心可通过智能控制系统让多个制冷装置在同一系统模式下工作，从而提高制冷效率。...【要诀 6 】积极主动地求助制冷专家 冬春交替会给数据中心带来很多问题，轻则导致制冷效率偏低，重则导致数据丢失和设备故障。...建议请接受过出厂培训的技术人员调节数据中心的基础设施，尤其是在运用最新精确制冷技术和系统集成以提高制冷有效性和效率时更应如此。
数据中心制冷的鸡肋——动态平衡阀 在现有的空调设计中，稍微大一些的水冷系统，在末端每个精密空调的支管处均会设置一动态平衡阀，以保证系统水系统的水力平衡。 那么，这个动态平衡阀是否是必须的呢？...二、数据中心里的动态平衡阀 那么，对于数据中心，平常普遍采用的动态平衡阀应该是那一种呢？...数据中心IT机房常规的末端制冷，最常用的是精密空调加新风，通过精密空调来带走房间发热量，通过新风来保持室内湿度和正压。...风机盘管新风图.jpg 室内制冷量的控制，通过调节风机盘管的电动两通阀来控制冷冻水流量，当出风温度低于设定值时，自动关小电动两通阀开度使出风温度升高；当出风温度高于设定值时，自动开大电动两通阀开度使出风温度降低...对比内容 数据中心空调系统 民用空调系统 制冷形式 精密空调加新风系统 风机盘管加新风系统 设备主要配置 EC风机+制冷盘管 小型风机+制冷盘管 电动调节阀配置 配电动两通阀 配电动两通阀 服务区域 多台精密空调一组为一个
数据中心与制冷节能 二、腾讯历代数据中心制冷节能技术 （备注：针对腾讯自建机房，腾讯承担了其规划运营优化等多方面的工作，可靠承载了公司数以十万计的自用服务器） 1、腾讯历代数据中心制冷技术总览 第一代数据中心...第一代数据中心制冷节能情况 可见，通过简单的气流组织优化，提高了末端冷量的利用效率，达到了显著的制冷节能效果。...3、腾讯第二代数据中心制冷节能，优化冷源产冷 相比于第一代的宝安数据中心，腾讯自建天津数据中心增加了离心冷水机、板换自然冷以及水蓄冷的方案，制冷能耗进一步降低。 ?...第二代数据中心制冷节能情况 在第一代宝安机房的末端冷量优化的基础上，天津数据中心更多是在制冷源头上做文章。如何优化冷源产冷，进一步分析其节能原因： ?...相比于第一代宝安机房的末端冷量优化，第二代天津数据中心优化冷源产冷，第三代数据中心制冷节能更多的是体现在制冷精细化方面： ?
位于挪威西南角，常年利用8℃的深层海水（75米以下），对数据中心进行制冷散热冷却。...相比于常规意义上的数据中心制冷节能，这种能源阶梯利用的思路，也不失为一种很好的解决方案。 它的制冷核心吸收式制冷机（absorptionchiller）技术也较为成熟。...吸收式制冷机组原理图 总体来讲，三联供的典型特征就是能源为功能（制冷节能）服务。 小结 以上分享了几个有特色的数据中心制冷节能方案，观点只有一个：功能先行，数据中心制冷节能法门。 ?...数据中心制冷现状与趋势小结 四、数据中心未来制冷节能的一些看法 在讨论未来制冷节能方案前，必须正视国内的实际情况，如下图就不展开来叙述了。 ?...基于业务，对数据中心制冷技术的思考 前面说了在国内现实情况下腾讯所做的努力和工作，以及基于业务IT侧趋势的思考，下面以两个具体的实施方案为例，设想一下未来数据中心可能用到的制冷技术。
1.5、数据中心制冷原理 1.6、传统节能技术以及存在的瓶颈 1.6.1、传统单系统调节 1.6.2、传统整系统优化 1.6.3、传统节能技术存在的瓶颈 二、NAIE 数据中心节能技术秘籍 2.1、AI...技术成为数据中心节能新方向 2.2、华为 NAIE 数据中心节能秘籍 2.3、制冷能耗预测建模：密集火力 2.4、制冷能耗预测：精确制导 2.5、预测设备工况，保障设备安全 2.6、控制参数如何决策？...通过对制冷系统有目的的调节以实现让系统达到更优的状态。 通过对于原始数据特征工程、能耗预测和安全保障模型、控制参数寻优以实现最终“王炸”！...（M 与 ∆ 为通过安全保证模型推测出的制冷机的温差、流量等参数，绝对不为 0） 问：少用设备肯定比多用设备省电！...那我们如何在上图中找到一个相对优化的控制参数使得能耗低又能保证控制参数安全呢？
可以在默认参数后续添加内存参数选项，比如：-Xmx7500m -Xms 7500m 该参数大小一般为hive.tez.container.size的80%，不建议直接在该参数中直接添加Xmx/Xms，而是使用下面的参数调参...已关闭，则此参数不会生效。...2.map/reduce优化 2.1 map数量设置 tez.grouping.min-size tez.grouping.max-size 默认值 参数说明 详细解释 50M,1G 分组拆分大小的下限...，默认值为 50 MB分组拆分大小的上限，默认值为 1 GB 减小这两个参数可以改善延迟，增大这两个参数可以提高吞吐量。...默认值 参数说明 详细解释 1009 任务中允许的最大reduce数量 只有不使用mapred.reduce.tasks参数，该参数才能生效。
由上述分析我们可以看到，制冷系统的能耗变化在很大程度上影响着数据中心PUE值的变动。而制冷系统的能耗又往往取决于数据中心所在地的气温情况。...数据中心典型全年PUE曲线 02 PUE的重要参数解析 TIDC 从上一章节可以看出对于同一个数据中心，在不同的统计方法下，往往对于PUE有着不同的解读，下面我们来认识几个比较重要的PUE参数。...在数据中心气温最低等最优条件下，制冷系统往往可以最大程度的利用自然冷却，从而大大减小制冷系统压缩机等设备的运行功耗，从而使得制冷系统能耗大幅下降，使得PUE值达到最低值。...未来将会继续采用AI和机器学习等智能化运营平台，持续优化数据中心的能效水平。...在绿色节能方面采用了包括间接蒸发冷却、HVDC+市电直供、冷热通道隔离、优化气流组织、太阳能供电、腾讯智维自动化运维等在内种节能技术和系统方案，充分利用自然冷源，减小供配电系统损耗，数据中心整体设计PUE
**jvm参数优化** * 最近碰到了公司项目发布设置参数较小导致项目启动失败(又背了一个锅) JAVA_OPTS="-Dproject.name=${key} -Djava.security.egd
理想情况下，这些指标和流程将有助于确定在需要新数据中心之前是否可以优化现有数据中心。...在选取对应策略之前，需要详细分析上海地区室外参数，上海地区室外极端湿球温度31℃，极端最高温度39.4℃，极端最低温度-10.1℃。...由中国气象参数集的数据，可查得上海地区一年内8760小时的逐时气象参数，经统计，其湿球温度的分布如下： ? ? 其干球温度的分布如下： ? ?...在上海气象参数下，要想提高PUE，就得想办法降低冷机部分的用电量，或采取延长自然冷却时间的措施，可选的方案有如下几种： 1）采用三联供系统 在明确PUE的定义之前，有人认为可以通过三联供的方式，通过发电机产生的余热驱动溴化锂机组制冷...4、结论 上海地区的气象条件，要想实现新建数据中心PUE小于1.3，存量数据中心PUE小于1.4，传统的常用制冷方案基本无法满足要求，不过，就目前相对成熟的技术来说，至少有几种制冷形式，是可以满足上海市对
因为到了某一阶段，制冷和电气系统之间的相互作用和各种复杂反馈回路，使得我们使用传统的工程公式难以准确推导数据中心的效率。...图2 Google数据中心的PUE进一步优化碰到瓶颈 面临瓶颈，Google 决定利用机器学习神经网络算法让其数据中心能效更上一层楼。...但利用Jim Gao的模型他们临时调整了制冷参数，通过与历史数据的结合进行PUE仿真，该团队选定了一套新的运营参数，从而将 PUE 再降低了0.02。 ?...机器学习方法可以利用现有的传感器数据，来开发能够理解运行参数和整体能源效率之间关系的数学模型。 准确的数据中心效率模型可以让数据中心运营商无需现场调试就能够优化运行配置。...这样，数据中心运营方利用数据中心虚拟化仿真得到了最优模型参数，便可减少冷站参数变化带来的不可控风险。（未完待续） ?
以下为11gR2安装完成后需要优化的参数，建议PC端查看。...前序： 【安装】CentOS7.7下图形化安装Oracle11gR2 【补丁】Oracle11gR2补丁更新（PSU） 一、参数优化 #如果指定为TRUE， 并行操作只会在当前instance里面并行...但是该参数存在不稳定因素，可能会带来执行效率的问题，建议关闭优化器反馈。...DBMS_AUTO_TASK_ADMIN.DISABLE( client_name => 'sql tuning advisor', operation => NULL, window_name => NULL); END; / 二、总结 看过一些参数优化的最佳实践...，还是各有区别，部分参数在当前知识体系下还不理解，后续深入学习后再补充修正。
对于内存在4GB左右的服务器该参数可设置为256M或384M。 注意：该参数值设置的过大反而会是服务器整体效率降低！...该参数对应的分配内存也是每连接独享。...所以在数据库写入量或是更新量也比较大的系统，该参数不适合分配过大。而且在高并发，写入量大的系统，建系把该功能禁掉。...适当的增加这个参数的大小，可以有效的减少 InnoDB 类型的表的磁盘 I/O 。为Innodb加速优化首要参数。默认值8M 这个参数不能动态更改，所以分配需多考虑。...如果你的数据量不大，并且不会暴增，那么可分配是你的数据大小＋１０％左右做为这个参数的值。
这项举措不仅仅推动了腾讯数据中心产品化的进程，同时也拉开了国内数据中心间接蒸发制冷技术应用的序幕，催生了国内间接蒸发冷却产品的产业生态。...（图3 腾讯清远T-block数据中心某模组一年的运行PUE曲线） （图4 腾讯清远T-block数据中心某模组一年的运行CLF曲线） 作为5年的“资深用户”与持续的“创新者”， 腾讯今年下半年也将推出自主研发的新一代间接蒸发冷机组...但是通过建立机组能效模型，针对机组的全年运行平均能效参数进行优化，发现换热芯能效最优的选型，并不是机组整体能效最优的点。...（图7 腾讯AHU机组自然冷量与补冷量平衡选型点示意图） 02 通过优化的控制逻辑实现产品能效提升 在创新的系统设计的基础上，巽齐空调也着重优化了控制策略，以帮助机组发挥最优的组合运行效能。...同时在机械制冷模式下，机组的制冷量由外风机和压缩机共同分担，采用区间扰动寻优算法使得风机与压缩机的总功率处于最优点。
作为新的国家工程于今年初正式批复启动建设，将在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏8地建设全国一体化算力网络国家枢纽节点——通过构建一体化新型算力网络，将东部算力需求有序引导到西部，优化数据中心建设布局...在数据中心整体能耗中，除业务用电外，制冷系统的用电量占比高达60%以上，因此制冷系统的节能尤为重要。传统数据中心主要采用制冷机提供冷量，换热效率低，电制冷的时间长。...华为推出间接蒸发冷却方案，将多个部件融合成一个制冷模块，直接利用自然冷空气使数据中心冷却，从多次热交换变成一次热交换，缩短制冷链路提升效率。...华为依托交付1000多个项目的经验，采用数字化建模、气流仿真和人工智能相结合的技术，构建PUE仿真平台，通过物理建模结合运行参数和负载率模拟运行状态，PUE测算精度高达97%。...此外，在数据中心的运维环节，数字化、智能化技术对数据中心长期能效优化以及自动化巡检也大有助益。
行业 联合运营 Joint operation 在与腾讯合作的机房里，与合作方共同投入技术资源，共同开展数据中心基础设施环境的建设、测试、巡检、变更、优化等一系列工作，以达到双方共赢的合作模式 行业 网络内容服务商...数据中心分为Tier 1-Tier 4四个等级，Tier 4最高。该标准包含数据中心的电气参数，冗余，地板承载，电源，冷却装备，甚至造价。...dedicated used in telecommunication equipment room 机房专用空调是根据通信设备对机房温湿度要求设计的具有高可靠性，高显热比等特点、并具有能自动调节空调参数及进行参数检测...对于数据中心来讲，通过计算流体动力学的方法，动态模拟数据中心内空气的流动速度、温度场、压力分布等参数，可作为设计和优化数据中心空调系统的有效手段。...空调 自然冷却 Free-cooling 利用室外低温空气作为冷源来冷却数据中心的方法，可以有效降低数据中心冷却系统的能耗，减少机械制冷的运行时间。
内核参数优化 当在CentOS 7.9上搭建Web服务器时，以下是一些可以优化内核参数的建议。可以使用sysctl命令来临时修改这些参数，或者将它们添加到系统的配置文件以在启动时应用。...%p 在更改这些参数之前，请确保备份配置文件，并确保它们适用于您的特定服务器工作负载和硬件配置。不同的工作负载可能需要不同的内核参数设置。
适当的调整MySQL的编译参数，可以极大的提升MySQL的性能，官方文档说可以提升10-30％的性能。...mstack-align-double -felide-constructors -fno-exceptions -fno-rtti” 如果是Inter处理器，使用pgcc提高1%性能, 其中-m参数指定你...cpu的类型，如果你是Intel Pentium4 支持64位的CPU就试用nocona这个参数，如果你是Intel Core2则使用core2这个参数。...详细的cpu支持参数列表在这里 Unix Socket 7.5% –with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/tmp/mysql.sock 使用unix套接字链接提高...7.5%性能，所以在windows下mysql性能肯定不如unix下面 –enable-assembler 允许使用汇编模式(优化性能) CFLAGS="-O3 mnocona" CXX=gcc
常用spark优化参数 强制使用spark engine set tqs.query.engine.type = sparkCli; set spark.yarn.priority = 4; 双写HDFS
就打算优化一下JVM的设置，AppCode的JVM参数配置文件在 /Applications/AppCode EAP.app/bin/idea.vmoptions 使用默认的参数，用一段AppCode，...查了一下默认的参数，内存设置的太保守，所以我改成了下面这个方案: 我的机子是8G内存，给AppCode分配1500M，如果你的是4G内存，建议把-Xms1500m和-Xmx1500m都调成1000m,-...这个主要是从内存分配方面优化，GC算法上也可以优化，但是需要多测试每种GC算法的情况，也可能会因人而异，等我慢慢找到一个不错的方案再分享出来。...至于上面参数的意思，可以查看我在iteye上以前的一篇Blog:10s启动MyEclipse/Eclipse的JVM参数（含Mac下）
训练集、开发集、测试集 高方差：训练集误差率1%，开发集误差率11%，就是参数过度拟合训练集，修正方法：更多的训练数据，正则化 高偏差：训练集误差率15%，开发集误差率16%，就是泛化性好，但误差率高，...修正方法：神经网络更深层次，每层神经元更多 正则化：L1正则化 L2正则化 dropout正则化 dropout正则化：反向随机失活法 在梯度下降过程中更新w，d的时候用，让参数更加平滑，非过度拟合，大部分是放在视觉图像处理中用...J函数可能不会单调递减 dropout多数是放在神经元最多的隐藏层里面 优化成本函数J：梯度下降、Momentum算法、RMSProp算法、Adam算法等 不要过度拟合：正则化、超参数 加速训练方法：
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