本文翻譯轉載于：Cadence blog

作者：Dave King

垃圾進，垃圾出。數字孿生模型的好壞取決于輸入數據的質量。

這對于運營中的數據中心數字孿生模型尤其正確。退一步說，數字孿生是預期或現實世界及系統的數字副本或模型。因此，數據中心的數字孿生就是數據中心的數字副本。

由計算流體動力學（CFD）驅動的數據中心數字孿生不僅能復制當前數據中心的運行，還能預測空間中的氣流和溫度分布。換而言之，由計算流體動力學（CFD）驅動的數據中心數字孿生模型可以模擬數據中心在任何運行條件下的性能。

如果提供給數據中心數字孿生的數據已經過時，或者與現實世界數據不匹配，預測結果也會過時或失去相關性。鑒于運行中的數據中心總是在不斷變化，這個問題值得特別關注。

如果擔心維護數據中心的數字孿生系統需要投入大量資源，其實大可不必。Cadence 為這一復雜問題找到了相當簡單的解決方案，也就是集成和自動化。

Cadence 的數據中心數字孿生解決方案通過整合來自常用工具（包括環境監測系統，基礎設施管理 DCIM 和 CSV 電子表格）的數據源，實現模型維護的自動化。集成上述工具后，數字孿生模型可以隨時利用最新數據，并采用最少的監測來執行預測工作。

今天，我們將分享最令人興奮的一項重要集成，霍尼韋爾的 IQVISION。本文將介紹 IQVISION 和 Cadence Reality DC Insight 的集成細節，雙方共享了哪些信息，以及如何利用這些信息改進數字孿生模型的預測。

霍尼韋爾 IQVISION

和 Cadence 數據中心數字孿生

IQVISION 是建立在強大的 Niagara 4 平臺上的樓宇監控和管理解決方案，也稱樓宇管理系統（BMS）。IQVISION 將趨勢控制器、第三方設備和互聯網協議集成到一個集中式軟件平臺，對樓宇進行企業級管理。平臺可提供集中的數據記錄、歸檔、報警、趨勢分析、調度、全系統數據庫管理以及與企業軟件應用程序集成等功能，所有這些都可以用來突出呈現并調查樓宇內的能源利用情況。此外，IQVISION 還為應用開發了全面的圖形化工程工具集。支持 HMTL5 可定制用戶界面，并可在連接網絡的電腦、平板電腦和手機上查看。

Cadence Reality DC Insight 是一個數據中心管理軟件套件，由兩個模塊組成：Cadence Reality DC 資產孿生和 Cadence Reality DC 數字孿生。第一個模塊是容量和資源管理解決方案，第二個模塊則在其基礎之上通過 CFD 仿真來優化數據中心。該軟件套件可以最大限度地延長運行時間，提高容量利用率和能源效率。

Cadence 數據中心軟件與 IQVISION 的集成屬于文件傳輸性質，構成了從 IQVISION 到 Cadence Reality DC Insight 的單向數據集成。具體來說，從 IQVISION 流向 Cadence 平臺的數據共有三類：

●冷卻系統設定點

●IT 能耗數據

●環境數據

Cadence 數據中心軟件從 BMS 采集數據并存儲到數據庫。軟件用戶可以根據需要選擇存儲盡可能多的歷史數據，以便進一步分析。BMS 數據同步到數字孿生模型后，軟件就可以在數字孿生模型或儀表盤上顯示這些數據。

我們再來看一下 IQVISION 不同的數據類型如何提高數字孿生預測能力，進而改善數據中心的運營。

使用案例：冷卻系統設定點

作為物理設施的數字復制品，數字孿生模型還包括冷卻系統的模擬。數字孿生模型會同步當前的設定點，確保其始終反應設施的當前狀態。準確模擬冷卻系統是確保數字孿生模型輸出準確的關鍵。大部份冷卻基礎設施都是固定的，但運行人員可以根據需要調整設定點。BMS 是這些數據的真實來源，將數字孿生模型與 BMS 同步可以確保模型自動更新任何變更，意味著數字孿生模型可以在必要時隨時預測冷卻情況。

使用案例：IT 能耗

數字孿生模型還包含數據中心 IT 設備的完整清單，以及從公用設施到 IT 設備的完整電力網絡模型。如果可以從 BMS 獲得這些數據，Cadence 數據中心就可以監控不同組件在一段時間的用電量，并利用這些數據設計 IT 負載利用率，使用戶可以查看數據中心的不同狀態，例如上周的最大用電量或者過去一天的平均用電量。準確了解數據中心的實際用電量對于作出正確規劃至關重要。將 Cadence 數據中心軟件與 BMS 連接，就可以隨時掌握上述信息。

使用案例：環境數據

環境傳感器跟蹤有關數據中心狀態的關鍵數據。來自這些傳感器的信息（如溫度，壓力和濕度）被長期監控，并可輸入數字孿生模型。數據同步到模型中，為不同對象提供匯總的參數。反之，匯總數據也可以與數字孿生模擬的數據進行比較。

運行數據中心數字孿生的一個關鍵要素是確保數字孿生的輸出與數據中心的測量結果相匹配。如果輸出結果與測量結果存在偏差，可能表明現實世界設施發生了變化，而數字孿生并未捕捉到這些變化，也可能表明設備未按規范運行，可能是產生問題的早期跡象。無論哪種情況，它都表明操作員對關鍵系統的了解存在缺陷，可以將其作為調查起點以找到解決方案。

TL;DR – 優秀的集成

隨著我們進入所謂的人工智能時代，集成和自動化被愈加頻繁地提及。隨著生活越來越數字化，我們期待一切都能完全集成/自動化/優化。突然聽說我們建立了一個新的集成系統，大家可能覺得理所當然。

但對于數據中心來說，這是開拓性的。

長久以來，CFD 驅動的數字孿生模型主要用于設計或改造數據中心，但現在，有了上述或者其他類似的集成，我們可以做得更多。我們可以毫不費力地主動將數據從物理數據中心遷移到模型中。我們可以更快、更準確、更一致地進行預測。這意味著我們可以制定更明智的決策，延長數據中心壽命。

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