Знание пуэ: ПУЭ 7. Правила устройства электроустановок. Издание 7

Содержание

Насколько хорошо электрик должен знать ПУЭ | Электрик со стажем.

Ответ кажется очевидным. Любой уважающий себя электрик должен знать и соблюдать ПРАВИЛА УСТРОЙСТВА ЭЛЕКТРОУСТАНОВОК. А теперь вопрос к электрикам, когда Вы в последний раз открывали ПУЭ?

Если Вы, уважаемый читатель, работаете электриком, ответьте, пожалуйста, на этот вопрос в комментариях.

Здравствуйте уважаемые подписчики и читатели канала «Электрик со стажем».

Обычно происходит так. Человек окончил профильное (электротехническое) учебное заведение, устроился на работу, прошёл стажировку, сдал экзамен на группу по электробезопасности, приступил к самостоятельной работе, и со временем начинает забывать всё то (я имею ввиду теорию), что изучал в учебном заведении.

Что это такое группа по электробезопасности и зачем она нужна, прочитаете здесь.

Зато, начинается приобретение опыта. Теоретические знания начинают заменяться практическими навыками работы.

Что должен обязательно знать электрик в первую очередь

Работа с электричеством связана с опасностью поражения электрическим током. Поэтому, по моему мнению, каждый электрик должен эту опасность осознавать, в совершенстве знать и соблюдать ПРАВИЛА ПО ОХРАНЕ ТРУДА ПРИ ЭКСПЛУАТАЦИИ ЭЛЕКТРОУСТАНОВОК.

Как обезопасить себя при работе под напряжением, прочитаете здесь.

Разбираться в схемах, производить ремонт электрооборудования на Вашем рабочем месте Вас научит Ваш наставник (если Вам с ним повезёт). Мне с наставниками повезло, про одного из них можете прочитать здесь.

Уже после того, как Вы приобретёте необходимые практические навыки, Вам придётся вспомнить ещё один предмет из курса обучения, это ПРАВИЛА ТЕХНИЧЕСКОЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ ЭЛЕКТРОУСТАНОВОК ПОТРЕБИТЕЛЕЙ.

Это для того, что бы Вы смогли в своей профессии подняться на более высокий уровень, перейти в оперативное управление производством в качестве оперативного персонала, дежурного электрика.

А как же ПУЭ?

ПУЭ должны знать инженерные работники, то есть те, кто занимается проектированием электроустановок, или мастера , которые выписывают наряды, отдают распоряжения.

А что Вы думаете по этому поводу?

Проектирование электропроводки

Проектирование электропроводки

Хочу обратить Ваше внимание на то, что мой канал не носит образовательного характера, здесь я просто делюсь с Вами своими мыслями и опытом, поэтому, моё мнение не обязательно должно совпадать с Вашим. Образование нужно получать в образовательном учреждении.

До следующих встреч.

Если статья была для Вас полезной или интересной, не забудьте поставить лайк и подписаться на мой канал.

Задавайте вопросы и оставляйте комментарии, вступайте в дискуссию.

Много полезных статей Вы можете найти здесь.

Если Вам будет интересно:

Как соединять провода в распредкоробке без схемы и «на автомате» прочитаете здесь

Как паять скрутки – прочитаете здесь

Как выполнить проводку в гофре

Как выполнить проводку в кабельном канале

Как выполнить проводку на тросе

Как выполнить проводку в гараже

Карьера — ООО «СибМИР»

Инженер-конструктор


Должностные обязанности:

Разработка конструкторской и др. документации по щитам автоматического управления освещением.

Навыки и опыт:

  • Образование высшее электротехническое.
  • Опыт разработки проектной, конструкторской и исполнительной документации по электрощитовым изделиям.
  • Опыт согласование проектной документации с заказчиком.
  • Навыки работы в AutoCAD, DIALux, офисные программы. 
  • Знание ПУЭ, ПТЭ, ППБ, нормативные документы в объеме необходимом для разработки проектной, конструкторской и исполнительной документации.
  • Знание номенклатуры современных производителей низковольтного оборудования для освещения (желательно) .
  • Знание методики расчета выбора оборудования, кабельной продукции.
  • Знание технологии производства электрощитового оборудования и управления.
  • Знание требований НТД.
  • Умение работать с коллективом, оперативность, высокий уровень обучаемости.

Отправляйте резюме на электронный адрес: [email protected] 
В теме письма укажите название вакансии.

Наверх

Электромонтажник


Должностные обязанности:

  • Проведение электромонтажных работ (сборка шкафов автоматизированного управления освещением)
  • Соблюдение норм качества.
  • Соблюдение правил ОТ и ТБ.

Навыки и опыт:
  • Образование среднее специальное, высшее (Электротехническое).
  • Опыт по монтажу КИПиА, по сборке шкафов автоматизированного управления освещением.
  • Знание основ электротехники.
  • Знание электрических схем средней сложности.
  • Навыки с проектной и конструкторской документацией.
  • Знание видов и способа прокладки силовых кабелей и вторичных цепей. • Личные качества: высокий уровень ответственности, обучаемость, навыки самоорганизации, внимательность.

Отправляйте резюме на электронный адрес: [email protected]
В теме письма укажите название вакансии.

Наверх

Об ошибках в требованиях п. 7.1.83 ПУЭ 7-го изд. и п. А.1.2 СП 31-110: y_kharechko — LiveJournal

Юрий Харечко (y_kharechko) wrote,
Юрий Харечко
y_kharechko
Categories: В п. 7.1.83 Правил Устройства Электроустановок 7-го издания изложены следующие требования: «Суммарный ток утечки сети с учетом присоединяемых стационарных и переносных электроприемников в нормальном режиме работы не должен превосходить 1/3 номинального тока УЗО. При отсутствии данных ток утечки электроприемников следует принимать из расчета 0,4 мА на 1 А тока нагрузки, а ток утечки
сети
– из расчета 10 мкА на 1 метр длины фазного проводника».
Процитированные требования содержат серьёзные ошибки. Во-первых, вместо термина «электрическая цепь» в рассматриваемых требованиях неправильно использован термин «сеть». Термин «электрическая сеть» определён в п. 1.2.6 ПУЭ так: «… совокупность электроустановок для передачи и распределения электрической энергии, состоящая из подстанций, распределительных устройств, токопроводов, воздушных и кабельных линий электропередачи, работающих на определенной территории». То есть под электрической сетью ПУЭ понимают совокупность электроэнергетических установок
.
Во-вторых, процитированные требования имеют грубую ошибку – вместо характеристики устройства дифференциального тока «номинальный отключающий дифференциальный ток», который обычно равен 0,01; 0,03; 0,10; 0,30 или 0,50 А, использована другая характеристика – «номинальный ток», обычно равный 16, 25, 40, 63, 80, 100 или 125 А (для УДТ бытового назначения). Любое устройство дифференциального тока типов А и АС обязано отключить электрическую цепь, в которой имеется синусоидальный ток утечки, равный или превышающий его номинальный отключающий дифференциальный ток. Если в электрической цепи имеется пульсирующий постоянный ток утечки, равный или превышающий 1,4 (2,0) номинального отключающего дифференциального тока, УДТ типа А также обязано отключить электрическую цепь. При токе утечки, равном
1/3 номинального тока
, любое устройство дифференциального тока общего применения срабатывает мгновенно – за время не более 0,04 с.
В-третьих, даже исправленное требование о том, что ток утечки электрических цепей, подключённых к УДТ, в нормальном режиме электроустановки здания не должен превосходить 1/3 его номинального отключающего дифференциального тока, справедливо лишь для синусоидальных токов. При синусоидальном токе номинальный неотключающий дифференциальный ток УДТ типов АС и А равен половине номинального отключающего дифференциального тока. Если в главной цепи УДТ протекает пульсирующий постоянный ток, значение неотключающего дифференциального тока УДТ типа А зависит от угла задержки тока. При угле задержки тока, равном 0 гр., неотключающий дифференциальный ток УДТ равен 0,35, при 90 гр. – 0,25 и при 135 гр. – 0,11 его номинального отключающего дифференциального тока.
Для гарантированного исключения ложных срабатываний устройства дифференциального тока максимальный синусоидальный ток утечки в электрических цепях, подключённых к УДТ типов АС и А, должен быть меньше 0,50 его номинального отключающего дифференциального тока. Максимальный пульсирующий постоянный ток утечки в электрических цепях, подключённых к УДТ типа А, должен быть меньше 0,11 его номинального отключающего дифференциального тока.
В п. А.1.2
Свода правил по проектированию и строительству. Проектирование и монтаж электроустановок жилых и общественных зданий
(СП 31-110–2003) допущены такие же ошибки: «Суммарное значение тока утечки сети с учетом присоединяемых стационарных и переносных электроприемников в нормальном режиме работы не должно превосходить 1/3 номинального тока УЗО. При отсутствии данных о токах утечки электроприемников его следует принимать из расчета 0,4 мА на 1 А тока нагрузки, а ток утечки сети – из расчета 10 мкА на 1 м длины фазного проводника».
Заключение. Указанные ошибки были допущены ещё в п. 1.5 Временных указаний по применению устройств защитного отключения в электроустановках жилых зданий
, введённых в действие с 1 июля 1997 г.: «Суммарная величина тока утечки сети с учетом присоединяемых стационарных и переносных электроприемников в нормальном режиме работы не должна превосходить 1/3 номинального тока УЗО. При отсутствии данных о токах утечки электроприемников ее следует принимать из расчета 0,3 мА на 1 А тока нагрузки, а ток утечки сети — из расчета 10 мкА на 1 метр длины фазного проводника».
Затем эти требования без внесения в них соответствующих исправлений были переписаны в п. 7.1.83 ПУЭ и в п. А.1.2 СП 31-110. Этот факт в очередной раз красноречиво иллюстрирует низкое качество ПУЭ, СП 31-110 и других нормативных документов, разработанных в течение последних двадцати лет.
Tags:
ПУЭ, СП 31-110, УДТ, УЗО, номинальный неотключающий дифференциальн, номинальный отключающий дифференциальный, номинальный ток, ток утечки, устройство дифференциального тока, устройство защитного отключения, электроприёмник
  • Выбор УЗИП по напряжению

    Рассмотрим требования выбору устройств защиты от импульсных перенапряжений (УЗИП) по напряжениям, которые установлены стандартом МЭК…

  • Выбор УЗИП по токам

    Рассмотрим требования к выбору устройств защиты от импульсных перенапряжений (УЗИП) по токам, которые установлены стандартом МЭК 60364-5-53:2020…

  • Стандарт МЭК 60445:2021 – требования к идентификации проводников

    В июле 2021 г. на сайте Международной электротехнической комиссии опубликован новый стандарт МЭК 60445:2021 «Основополагающие принципы и…

Photo

Hint http://pics.livejournal.com/igrick/pic/000r1edq

Бизнес по измерению PUE

Насколько точны ваши измерения энергоэффективности вашего центра обработки данных? В настоящее время все больше компаний отслеживают свою эффективность и сообщают о ней, используя показатель эффективности использования энергии (PUE), популяризированный The Green Grid. Но не все измерения PUE одинаковы, и все больше внимания уделяется различным способам сбора данных.

Зеленая сетка определила три уровня измерения PUE, основанные на деталях того, где и когда проводятся измерения, которые представлены в таблице выше.Базовые, промежуточные и расширенные значения PUE определяются в зависимости от того, где проводятся измерения мощности ИТ-оборудования и общей мощности объекта, а также как часто собираются данные.

Но The Green Grid не планирует сертифицировать рейтинги PUE или выступать в качестве арбитра в спорах по поводу оценок или методологий. «Вы не найдете специалиста по оценке энергии Green Grid, но мы поможем предоставить рекомендации и предоставим различные инструменты и методологии», — сказал член правления Green Grid Джон Туччилло.Но другие консалтинговые фирмы запускают услуги по измерению PUE.

Raritan Inc. и EDSA Micro Corporation заявили на прошлой неделе, что они объединили свои решения для анализа энергопотребления в центрах обработки данных, чтобы помочь компаниям автоматически рассчитывать расширенные рейтинги PUE, что требует непрерывного мониторинга и записи данных об энергопотреблении вплоть до уровня сервера. Обе компании заявили, что это сотрудничество является первым коммерческим сервисом для отслеживания метрик Advanced PUE.

Предложение Raritan/EDSA непрерывно и автоматически извлекает значения данных в режиме реального времени для расчета PUE в соответствии с указаниями, предоставленными Green Grid.Решение EDSA по диагностике электропитания отслеживает и измеряет энергию, используемую в электрической инфраструктуре здания, такой как освещение, охлаждение и ИБП, в то время как решения Raritan по управлению энергопотреблением измеряют энергию, используемую ИТ-оборудованием в кабелях питания серверов. Предложение было представлено на симпозиуме Uptime Symposium на прошлой неделе в Нью-Йорке.

«PUE Green Grid создает общую точку отсчета, которая позволяет операторам центров обработки данных начать важную оценку своих объектов, а также свои дальнейшие стратегии по сокращению энергопотребления.сказал Кевин Мигер, главный технический директор EDSA. «Операторам центров обработки данных больше не нужно быть в неведении относительно своей энергоэффективности».

Как сделать расчет PUE вашего центра обработки данных более точным

Знания о центрах обработки данных: как сделать расчет PUE вашего центра обработки данных более точным

Исходная статья: 

http://www.datacenterknowledge.com/archives/14/09/2015/как-сделать-ваш-дата-центр-пью-расчет-более точным/

Виктор Авелар — старший аналитик Центра обработки данных Schneider Electric.

Стремление к экономии энергии в центре обработки данных продолжается. Это побудило руководителей центров обработки данных иметь простые стандартные средства для отслеживания общего энергопотребления объекта в сравнении с количеством энергии, используемой ИТ-оборудованием. Чтобы удовлетворить потребность в общеотраслевом эталоне, компания Green Grid в 2007 году разработала расчет эффективности использования энергии (PUE) в качестве основного способа измерения эффективности инфраструктуры центра обработки данных.

Устройства встречаются в центрах обработки данных, которые потребляют электроэнергию, но неясно, как (и следует ли) учитывать данные об их энергопотреблении при расчетах эффективности. Хотя PUE стал де-факто показателем для измерения эффективности инфраструктуры, менеджеры центров обработки данных должны прояснить три вещи. прежде чем приступать к их стратегии измерения: необходимо согласовать, какие именно устройства составляют ИТ-нагрузку, какие устройства составляют физическую инфраструктуру и какие устройства следует исключить из измерения.Без предварительного разъяснения этих трех вещей менеджерам центров обработки данных может быть сложно обеспечить точность своего PUE. Однако этот процесс легче сказать, чем сделать, поскольку существует ряд проблем, из-за которых классификация энергоемких подсистем как 1) ИТ-нагрузки, 2) физическая инфраструктура или 3) ни то, ни другое не может быть проблематичным:

  • В некоторых центрах обработки данных отсутствуют различные энергоемкие подсистемы, такие как наружное освещение или Центр управления сетью (NOC).
  • Некоторые подсистемы поддерживают объекты смешанного использования и используются совместно с другими функциями, не относящимися к центру обработки данных (например, градирнями и холодильными установками), поэтому доли мощности, приходящиеся на центр обработки данных, нельзя измерить напрямую.
  • Некоторые практические точки измерения мощности включают нагрузки, которые не связаны с центром обработки данных, но не могут быть отделены от измерения.

Еще больше усугубляет проблему тот факт, что обычно публикуемые данные об эффективности не рассчитываются с использованием стандартной методологии, и один и тот же центр обработки данных может иметь разный рейтинг энергоэффективности при применении разных методологий.Итак, что может сделать руководитель центра обработки данных или объекта?

Трехкомпонентное решение для расчета PUE

Поскольку большинство операторов центров обработки данных, пытающихся определить PUE, столкнутся с одной или несколькими из перечисленных выше проблем, следует определить стандартный способ их решения. Описанный ниже трехаспектный подход может использоваться для эффективного определения PUE.

Эта методология определяет стандартный подход к сбору данных и извлечению информации из центров обработки данных. Это также помогает руководителям центров обработки данных понять, как использовать этот подход для расчета PUE, уделяя особое внимание тому, что делать с данными, которые либо вводят в заблуждение, либо являются неполными.

Первый: создание стандарта для классификации ИТ-нагрузок и физической инфраструктуры

Первая часть этой методологии заключается в установлении стандарта для классификации подсистем центра обработки данных как (а) ИТ-нагрузка или (б) физическая инфраструктура, или (в) определение того, следует ли исключить подсистему из расчета. Хотя довольно просто обозначить серверы и устройства хранения данных как ИТ-нагрузку, а ИБП и системы ОВКВ объединить в физическую инфраструктуру, в центре обработки данных есть подсистемы, которые сложнее классифицировать.Например, помещения для персонала, распределительное устройство и ЦУС, потребляющие энергию, явно не попадают в эти категории. Однако, если эти подсистемы не классифицированы единообразно для всех центров обработки данных, невозможно напрямую сравнить результаты расчетов эффективности в разных центрах обработки данных в вашем портфолио центров обработки данных. Поскольку многие клиенты, государственные органы, коммунальные службы и поставщики центров обработки данных ищут стандартные эталонные показатели эффективности центров обработки данных, четкие рекомендации относительно того, что классифицируется как ИТ-нагрузка или физическая инфраструктура, имеют решающее значение для определения эталонных показателей, которые можно использовать в различных центрах обработки данных. .

Два: расчет PUE для общих устройств

Некоторые устройства, которые потребляют электроэнергию и связаны с центром обработки данных, используются совместно с другими устройствами, такими как холодильная установка или ИБП, которые также обеспечивают охлаждение или питание центра обработки вызовов или офисных помещений.

Даже точное измерение энергопотребления этих совместно используемых устройств не позволяет напрямую определить PUE центра обработки данных, поскольку при расчете PUE можно использовать только энергопотребление устройства, связанное с центром обработки данных. Один из способов справиться с этим — исключить общие устройства из PUE, но такой подход может привести к серьезным ошибкам, особенно если устройство является основным потребителем энергии, например холодильная установка.

Лучшим способом измерения этого общего устройства является оценка доли потерь, связанных с центром обработки данных, а затем использование этих потерь для определения PUE. Есть три способа сделать это на примере холодильной установки:

  • Измерьте/оцените тепловую нагрузку на чиллер, используя все электрические потери всех других нагрузок центра обработки данных, затем измерьте/оцените производительность чиллера. Такой подход даст вам точную оценку того, сколько мощности чиллера использует центр обработки данных.
  • Измерьте долю тепловой нагрузки между центром обработки данных и другими нагрузками. Используя температуру воды, давление, настройку насоса и т. д., измерьте входную мощность чиллера, а затем распределите тяговую мощность чиллера для центра обработки данных в соответствии с дробным разделением.
  • Отключите нагрузку чиллера, не связанную с центром обработки данных, а затем измерьте ее, чтобы определить смещение мощности для центра обработки данных. Эти косвенные оценки лучше всего делать во время экспертного энергетического аудита центра обработки данных, и после того, как метод будет установлен, его можно будет часто использовать с течением времени, когда важны тенденции эффективности.

Третий: Предоставьте оценку для устройств, измерение которых нецелесообразно

Хотя каждое устройство в центре обработки данных, потребляющее энергию, может быть измерено, измерение энергопотребления может быть непрактичным, сложным или дорогостоящим. Рассмотрим блок распределения питания (PDU). В частично загруженном центре обработки данных потери в блоках распределения питания могут превышать 10 процентов от ИТ-нагрузки. Эти показатели потерь могут значительно повлиять на PUE, однако в большинстве операций центров обработки данных потери PDU не учитываются при расчетах PUE, поскольку их может быть трудно определить при использовании встроенного инструментария PDU.

К счастью, потери в PDU вполне детерминированы и могут быть точно рассчитаны напрямую из нагрузки IT, если нагрузка известна в ваттах, амперах или ВА. На самом деле, это имеет тенденцию быть более точным, чем подход со встроенными инструментами. После того как расчетные потери PDU вычтены из показателей выходной мощности ИБП для получения ИТ-нагрузки, их можно учитывать как часть нагрузки на инфраструктуру. Этот метод улучшает вычисление PUE, в отличие от игнорирования PDU.

С помощью этой трехкомпонентной стандартной методики руководители центров обработки данных могут точно и эффективно определять PUE, чтобы их центры обработки данных соответствовали не только нормативным требованиям по энергоэффективности, но и более масштабным бизнес-целям.

Industry Perspectives — это информационный канал в Data Center Knowledge, посвященный интеллектуальному лидерству в области центров обработки данных. См. наши руководства и процесс подачи для получения информации об участии. Просмотрите ранее опубликованные отраслевые перспективы в нашей библиотеке знаний.

Стандартный pUE для каждого центра знаний упал до 0,75 в 2018 году @ беспокойно :: 痞客邦 ::

, символизирующий значительный прогресс. Когда эта публикация присутствовала на открытии кампуса центра обработки данных Rackspace на Британских островах в 2015 году, pUE составляло 1,15, что для того времени было названо «почти беспрецедентным для коммерчески доступных многопользовательских информационных центров».

Как ваш надежный поставщик решений для платформы облачных вычислений, реализуется множество инициатив, которые демонстрируют, как отрасль пытается использовать обычные программы охлаждения планеты для создания более устойчивого будущего.В сентябре SIMEC Atlantis Power объявила о планах создания центра знаний, работающего на океане, в Кейтнессе, у побережья Шотландии. Компания, которая, по слухам, занимается организацией коммерческих предложений для веб-сайта, идет по стопам Microsoft, которая экспериментировала с размещением центра знаний под водой в 2018 году у Оркнейских островов.

Присоединяйтесь к нашему плану подписки на Microsoft Office, чтобы начать свой бизнес. Мы предлагаем поддержку для повышения эффективности от стартапов до корпораций.Естественные более низкие температуры на островах в северном полушарии, прежде всего в Скандинавии, уже давно считаются выгодными. В 2016 году шведское правительство приняло судьбоносное решение: правительство Швеции подтвердило, что операторы центров обработки данных будут требовать снижения налогов на электроэнергию, что поставит отрасль в положение, сопоставимое с производством среди многих других компаний. себя на первом месте, заявив еще в апреле 2018 года, что она стала первой общедоступной облачной компанией, которая использует все свои облака на возобновляемой энергии.Компания заявляет, что ее pUE во всех информационных центрах за 2019 год был на уровне 1,1, ссылаясь на бизнес, типичный для 1,67.

Следующим выпуском в научном отчете Урс Хольцле, старший вице-президент по технической инфраструктуре в Google Cloud, сказал, что выводы «подтвердили» усилия компании, которые обеспечили использование обнаружения устройств для мгновенной оптимизации охлаждения и чувствительные датчики для управления температурой. «Мы продолжим внедрять новые технологии и делиться уроками, которые мы извлекаем в ходе работы, стиль и дизайн наиболее успешных информационных центров, а также раскрывать знания о нашем развитии», — написал Хольцле.

Amazon World Wide Web Expert Services (AWS), лидер в области облачной инфраструктуры, предполагает, что по состоянию на 2018 год он превысил 50% использования возобновляемых ресурсов и «добился значительного прогресса» в своем стремлении к 100% использованию возобновляемых источников. Корпорация ранее подвергалась критике, используя отчет Гринпис на этот раз в прошлом году, в котором говорилось, что AWS «похоже, отказалась от своей приверженности возобновляемым источникам энергии». В предыдущий тридцатидневный период генеральный директор Amazon Джефф Безос заявил, что выделит 10 миллиардов долларов на локальную климатическую коррекцию ageLOC Me.

相關文章:

Чтобы представить это как энергопотребление за вычислительный случай

Это означает рост по сравнению с показателями 2020 года

Общее значение pUE для каждого центра обработки данных снизилось до 0,75 в 2018 г.

Нормальное значение pUE на центр обработки данных снизилось до 0,75 в 2018 г.

Происходит множество инициатив, которые ясно показывают, как отрасль

Перспективы

Power Usage Efficiency (PUE): взгляд основных заинтересованных сторон центра обработки данных на PUE

Даниэль Боденски , директор по стратегическим решениям, Electronic Environments Corporation, говорит:

При анализе эффективности центра обработки данных одним из наиболее важных компонентов, который следует учитывать, является эффективность использования энергии (PUE), показатель, который повсеместно используется группами по внедрению критически важных объектов, владельцами и операторами центров обработки данных, а также руководителями высшего звена. руководителям оценить текущую и потенциальную энергоэффективность центра обработки данных.При правильном использовании эта информация может быть использована для создания более надежной и эффективной среды для критически важных задач, более глубокого понимания конкуренции и открытия возможностей для изучения вариантов повышения эффективности, таких как реконструкция центра обработки данных, новые сборки или миграция. в облако или к стороннему поставщику услуг. Чтобы предприятие развивалось и адаптировалось к постоянно меняющимся отраслевым условиям и требованиям клиентов, глубокое понимание того, что находится под капотом, жизненно важно для его успеха, и центр обработки данных PUE не является исключением.

PUE — это, по определению, отношение общего энергопотребления центра обработки данных, включая все виды топлива, к общему энергопотреблению ИТ-оборудования. Впервые он был разработан Green Grid Association в 2007 году и быстро стал основным показателем, принятым во всем мире для окончательного измерения и отслеживания энергоэффективности центров обработки данных. Первоначально разработанный как инструмент конечного пользователя для помощи операторам центров обработки данных, сегодня PUE был реализован во всех аспектах объекта, предоставляя владельцам и операторам центров обработки данных множество преимуществ на протяжении всего жизненного цикла центра обработки данных.Поскольку PUE является таким универсальным инструментом, понимание того, как правильно его использовать в отношении различных этапов и сегментов жизненного цикла объекта, является важным шагом к максимальному использованию его преимуществ.

Ниже мы представим информацию о том, как некоторые из ключевых заинтересованных сторон в жизненном цикле центра обработки данных, включая проектировщиков, операторов и руководителей высшего звена, оценивают важность PUE и как каждая сторона использует PUE для удовлетворения своих требований и требований своих клиенты.

Дизайнеры

При проектировании центра обработки данных те, кто отвечает за создание элегантно простого, но очень эффективного плана, сталкиваются с трудной задачей. Конструктивные особенности должны способствовать энергоэффективности и инновациям, обеспечивая при этом максимальное время безотказной работы и одновременно защищая от угроз отключения. Благодаря использованию показателей PUE можно разработать сбалансированный подход с более четким пониманием того, как в конечном итоге будет работать центр обработки данных, что упростит внедрение новой, энергоэффективной механической/электрической системы.

Использование факторов окружающей среды, а также задокументированные стратегии с низким уровнем риска, такие как повышение температуры приточного воздуха и/или температуры охлажденной воды, являются одними из способов, с помощью которых многие проектировщики ежедневно эффективно снижают накладные расходы на энергию. Чтобы получить оптимальные результаты, проектная группа должна придерживаться определения PUE компонентов Green Grid во время проектирования и анализа и правильно определять источник энергии, чтобы гарантировать, что их первоначальные расчеты будут соответствовать конечным эксплуатационным результатам.Имея в виду PUE, проектировщики располагают необходимой информацией и знаниями для профессионального выбора наилучших вариантов снижения общего энергопотребления механической системы при одновременном снижении рисков, связанных с безотказной работой.

Операторы

В современной отрасли операционная группа центра обработки данных находится под огромным давлением, чтобы сократить потребление энергии с помощью решений, которые не только обеспечивают высочайший уровень результатов, но и вписываются в рамки действующего действующего объекта. Хотя PUE невероятно важен для группы эксплуатации, их основные задачи направлены на обеспечение максимальной доступности всей критически важной инфраструктуры и управление действиями по планированию центра обработки данных в режиме реального времени.В качестве ключевого показателя производительности для операционных групп PUE используется для регулярного отчета об общей эффективности центра обработки данных перед руководством. Понимая, что в настоящее время происходит в отношении энергопотребления, операторы имеют возможность определить новые и эффективные способы снижения потерь мощности, одновременно используя PUE для обоснования принимаемых мер по энергосбережению.

Согласно Green Grid, существует три отдельных уровня измерения PUE, каждый из которых предлагает уникальное ценностное предложение:

  • Уровень 1, также называемый «базовым» измерением, позволяет еженедельно или ежемесячно измерять энергопотребление ИТ-оборудования на выходе источника бесперебойного питания (ИБП);
  • И наоборот, уровень 2 или промежуточное измерение позволяет измерять энергию ИТ-оборудования на выходах блока распределения питания (PDU);
  • Наконец, уровень 3 считается наиболее точной формой измерения, требующей высокого уровня координации технологий, сбора данных и взаимодействия с человеком.Для этого уровня точности объекты могут установить устройства измерения PUE, такие как счетчик кВтч, с помощью опытной фирмы, которая полностью способна установить оборудование и работать в среде реального центра обработки данных.

Руководители

Руководители центров обработки данных уровня C

рассматривают PUE как важный фактор, влияющий на эффективность общей ИТ-стратегии объекта. Например, общая стоимость владения (TCO) — это ключевой показатель, используемый руководителями для оценки стратегий работы в корпоративном центре обработки данных, сторонней колокейшн-центре или облачном провайдере.В то время как потребление энергии обычно составляет более половины общих эксплуатационных расходов в центре обработки данных, руководители высшего звена считают технологическую инфраструктуру и связанный с ней труд основным вкладом в совокупную стоимость владения, а долю энергоэффективности (и связанный с ней показатель PUE) составляют примерно от 8 до 15. процентов от общей стоимости владения. Кроме того, в рамках типичной настройки центра обработки данных ИТ-директор рассматривает PUE как основной ключевой показатель эффективности (KPI) и требует регулярного мониторинга этих уровней для представления корпоративным клиентам или в качестве показателя для потенциальных сторонних клиентов.

Поняв различные профессиональные точки зрения на PUE, вы увидите, что эта простая метрика может иметь большое значение во многих аспектах критически важного объекта. Благодаря совместным усилиям ключевых заинтересованных сторон в жизненном цикле центра обработки данных понимание и использование PUE может означать разницу между объектом, который обеспечивает непрерывный долгосрочный успех, и тем, который просто не соответствует требованиям.

круговая диаграмма | Введение в статистику

Что такое круговая диаграмма?

Круговая диаграмма показывает отношение частей к целому для переменной.

Как используются круговые диаграммы?

Круговые диаграммы 

 помогают понять отношение частей к целому. Круговые диаграммы часто используются в других ситуациях, даже если гистограммы или линейные графики могут быть лучшим выбором.

О чем стоит подумать?

Круговые диаграммы используются для номинальных или категорийных данных. Если у вашей переменной много уровней, линейчатая диаграмма или уплотненная гистограмма может обеспечить лучшую визуализацию ваших данных.

На круговых диаграммах показано отношение частей к целому

Круговая диаграмма — это круг, разделенный на области или сегменты.Каждый срез представляет количество или процентное соотношение наблюдений уровня для переменной. Круговые диаграммы часто используются в бизнесе. Примеры включают отображение процентного соотношения типов клиентов, процентного соотношения дохода от различных продуктов и прибыли из разных стран. Круговые диаграммы могут быть полезны для отображения отношения частей к целому, когда имеется небольшое количество уровней. Например, хорошая круговая диаграмма может показать, как различные бренды линейки продуктов способствуют увеличению дохода, как показано на рис. 1.

Круговая диаграмма на рисунке 1 показывает, что почти половина дохода приходится на линейку продуктов Salon, что больше, чем процент дохода от других линеек продуктов. Линия продуктов Budget имеет наименьший процент дохода. С помощью круговой диаграммы мы фокусируемся на отношениях частей к целому.

Круговые диаграммы лучше всего использовать в качестве основного двумерного примера, как показано выше. Использование трехмерной круговой диаграммы часто вносит путаницу и не рекомендуется. Трехмерные области не добавляют больше информации о данных, но добавляют еще одну функцию диаграммы для визуальной интерпретации.

Примеры круговых диаграмм

Пример 1: базовая круговая диаграмма

На рис. 2 показана круговая диаграмма классов пассажиров «Титаника». Цель состоит в том, чтобы показать, что более половины пассажиров имели билеты третьего класса (наименее дорогие). Остальные пассажиры почти поровну распределены между билетами первого и второго класса. Цель состоит не в том, чтобы сосредоточиться на конкретных процентах, а в отношении частей к целому.

Пример 2: гистограмма показывает похожие значения

Когда значения отношения частей к целому очень похожи, круговые диаграммы — не лучший выбор.Посмотрите на круговую диаграмму «Титаника» на рисунке 2. Когда цель состоит в том, чтобы показать, что «почти половина» пассажиров были либо в первом, либо во втором классе, круговая диаграмма полезна. Когда цель состоит в том, чтобы показать больше деталей, столбчатую диаграмму легче визуально интерпретировать. График на рис. 3 показывает те же данные, представленные в виде гистограммы.

На рис. 3 легко увидеть, что во втором классе пассажиров меньше, чем в первом, поскольку наши глаза лучше сравнивают длину на гистограмме, чем углы и площади на круговой диаграмме.

Пример 3: использование гистограммы для многих уровней

Когда мы хотим показать отношение части к целому для переменной, которая имеет много уровней, круговые диаграммы часто не лучший выбор. На круговой диаграмме на рис. 4 показано отношение части к целому для многих категорий фильмов, но эту визуализацию данных трудно интерпретировать.

В круговой диаграмме с таким количеством кусочков трудно обработать детали отношения частей к целому. Кроме того, как показано на рис. 2, разницу между категориями одинакового размера трудно различить.Например, есть ли еще триллеры или мультфильмы? Трудно определить по круговой диаграмме.

На рис. 5 представлена ​​гистограмма для тех же данных.

Гистограмма показывает отношение частей к целому для многих жанров лучше, чем круговая диаграмма. Мы также видим, что триллеров больше, чем мультфильмов. Мы могли бы дополнительно улучшить эту гистограмму, добавив метки к столбцам или отсортировав столбцы в порядке процентов, а не в алфавитном порядке. На рис. 6 отсортированная столбчатая диаграмма легко иллюстрирует отношение частей к целому и тот факт, что триллеров больше, чем анимационных фильмов.

Пример 4. Использование нескольких круговых диаграмм для отображения изменений в отношениях между частями и целым

Несколько круговых диаграмм полезны, когда нужно показать изменения в отношениях между частями и целым, особенно если цель не состоит в том, чтобы сосредоточиться на конкретных деталях. На рис. 7 показаны исторические данные для смартфонов, начиная с момента выпуска первых смартфонов в 2006 году. Каждый круг показывает отношение частей к целому доле рынка по операционным системам за определенный год.

Мы можем видеть, как операционная система Windows начинала с половины доли рынка в 2006 году и закончила с гораздо меньшей долей рынка в 2011 году.Точно так же мы можем видеть, что операционная система Android не появлялась на рынке до 2008 года, а к 2011 году занимала более половины рынка. Цель – показать, как взаимосвязь между частями и целым меняется с течением времени. Если цель состоит в том, чтобы показать изменения во времени для каждой операционной системы, лучше использовать линейный график.

Круговые диаграммы и типы данных


Категориальные или номинальные данные: подходят для круговых диаграмм


Круговые диаграммы целесообразно отображать отношение частей к целому для категориальных или номинальных данных.Доли в круговой диаграмме обычно представляют собой проценты от общего числа.

При использовании категорийных данных выборка часто делится на группы, а ответы имеют определенный порядок. Например, в опросе, где вас просят высказать свое мнение по шкале от «Совершенно не согласен» до «Совершенно согласен», ваши ответы носят категорический характер.

При номинальных данных выборка также разбита на группы, но без определенного порядка. Страна проживания является примером номинальной переменной.Вы можете использовать аббревиатуру страны или цифры для кодирования названия страны. В любом случае вы просто называете разные группы данных.

Непрерывные данные: выберите другой тип диаграммы

Обычно круговые диаграммы не подходят для непрерывных данных. Поскольку непрерывные данные измеряются по шкале со многими возможными значениями, отображение отношения частей к целому не имеет смысла. Некоторые примеры непрерывных данных: 

  • Возраст
  • Артериальное давление
  • Вес
  • Температура
  • Скорость

Математические знания — обзор

Механические компьютеры с самого начала использовались для математических целей.Начиная с 1960-х годов компьютеры стали играть роль в обработке не только вычислений, но и абстрактных математических знаний. В настоящее время компьютеры могут представлять математические знания различными способами:

Пиксельные изображения страниц математических статей могут храниться на компьютере. Хотя это полезно, компьютерным программам очень сложно получить доступ к семантике математических знаний, представленных таким образом [Autexier et al ., 2010]. Труден даже поиск по ключевым словам, поскольку необходимо выполнять OCR (оптическое распознавание символов), а высококачественное OCR для математических текстов является областью, в которой серьезные исследовательские задачи, а не проверенная технология (например,г., с матрицами большие трудности [Kanahori et al ., 2006]).

Системы набора текста, такие как L A T E X или T E X macs [van der Hoeven, 2004], могут использоваться с математическими текстами для их редактирования и форматирования. или печать. Форматы документов этих систем также можно использовать для хранения и архивирования. Такие системы обеспечивают хорошие настройки внешнего вида по умолчанию и позволяют при необходимости точно управлять.Они поддерживают часто используемые структуры документов и позволяют создавать пользовательские структуры, по крайней мере, в той степени, в которой они могут создавать правильный внешний вид.

К сожалению, если только математик не обладает удивительной дисциплиной, логическая структура символических формул напрямую не представлена. Кроме того, логическая структура математики, встроенная в текст на естественном языке, вообще не представлена. Это затрудняет для компьютерных программ доступ к семантике документа, поскольку полностью автоматизированное обнаружение семантики текста на естественном языке по-прежнему работает слишком плохо для использования в практических системах.Даже полуавтоматический семантический анализ естественного языка с помощью человека является примитивным, и нам неизвестны такие системы со специальной поддержкой математического текста. Как следствие, обычно нет компьютерной поддержки для проверки правильности математического представления, представленного таким образом, или для выполнения поиска на основе семантики (в отличие от ключевых слов).

Математические тексты могут быть записаны в более семантически ориентированных представлениях документов, таких как OpenMath [Abbott et al ., 1996]. читаемые/печатные версии математического текста. Эти системы 1) лучше, чем системы набора текста, представляют знания в доступной для компьютера форме и 2) могут представлять некоторые аспекты семантики символьных формул.

Существуют программные системы, такие как помощники по проверке (также называемые средствами проверки , к ним относятся Coq [Team, 1999–2003], Isabelle [Nipkow et al ., 2002], NuPrL [Constable and others, 1986], Mizar [Rudnicki, 1992], HOL [Gordon and Melham, 1993] и др.) и автоматизированных средств доказательства теорем (Boyer-Moore, Otter, etc.), которые мы все вместе называем систем доказательства . Каждая система доказательств предоставляет формальный язык (основанный на некотором основании логики и математики) для написания/механической проверки логики, математики и компьютерного программного обеспечения. Работа над компьютерной поддержкой формальных основ началась в конце 1960-х годов с работы де Брейна по автоматике (AUTOmating MATHematics) [Nederpelt et al ., 1994]. Automath поддерживал автоматическую проверку полной корректности математического текста, написанного на формальном языке Automath. Как правило, большинство систем доказательства поддерживают проверку полной правильности, и теоретически компьютерные программы могут (хотя и не просто) получать доступ к семантике математических утверждений и манипулировать ими.

Тесно связанные с системами проверки, мы находим системы разработки/планирования проверки (например, Ωmega [Siekmann et al ., 2002; Siekmann et al ., 2003] и λClam [Bundy et al. ., 1990]), которые являются математическими помощниками, которые поддерживают разработку доказательств в математических областях на удобном для пользователя уровне абстракции. Дополнительным преимуществом этих систем является то, что они сосредоточены на планировании доказательств и, следовательно, могут обеспечивать различные стили разработки доказательств.

К сожалению, использование систем доказательств имеет большие недостатки. Во-первых, возникают все проблемы, упомянутые для логических основ в разделе 1а, т.е.г., огромные затраты на оформление. Кроме того, необходимо выбрать конкретную систему проверки (Isabelle, Coq, Mizar, PVS и т. д.), и каждая программная система имеет свои преимущества и недостатки, и для ее изучения требуется довольно много времени. На практике некоторые из этих систем изучаются только у «мастера» в рамках «ученичества». Большинство систем доказательств не имеют значимой поддержки для математического использования текста на естественном языке. Заметным исключением является Mizar, который, однако, требует жесткого и несколько негибкого использования естественного языка.Большинство систем доказательств страдают от использования тактики доказательства, которая упрощает построение доказательств и делает доказательства меньше, но затемняет рассуждения для читателей, потому что значение каждой тактики часто ad hoc и зависит от реализации. В результате этих и других недостатков обычные математики обычно не читают математику, написанную на языке системы доказательств, и обычно не желают тратить усилия на формализацию своей работы в системе доказательств.

Системы компьютерной алгебры (CAS: e.g., Maxima, Maple, Mathematica и др.) — широко используемые программные среды, предназначенные для выполнения вычислений, в первую очередь символьных, но иногда и числовых. Каждая CAS имеет язык для написания математических выражений и утверждений, а также для описания вычислений. Языки также могут использоваться для представления математических знаний. Основным преимуществом такого языка является интеграция с CAS. Как правило, язык CAS не привязан к какому-либо конкретному фундаменту и почти или совсем не поддерживает гарантии правильности математических выражений.Язык CAS также обычно практически не поддерживает встроенный текст на естественном языке или точный контроль над набором текста. Таким образом, CAS часто используется для расчета результатов, но эти результаты обычно преобразуются в какой-либо другой язык или формат для распространения или проверки. Тем не менее, существуют полезные возможности использования CAS для архивирования и передачи математических знаний.

Эффективность энергопотребления (PUE) и как это помогает компаниям повысить энергоэффективность центров обработки данных

Центры обработки данных потребляют огромное количество энергии.По данным Совета по защите природных ресурсов, «90 028 центров обработки данных являются одними из крупнейших и быстрорастущих потребителей электроэнергии в Соединенных Штатах. все домохозяйства в Нью-Йорке увеличились в два раза — и к 2020 году они должны достичь 140 миллиардов киловатт-часов ». Угу. Хотя такие компании, как Google, Apple, Facebook и Amazon, предоставляют яркие примеры сверхэффективных центров обработки данных, в большинстве корпоративных центров обработки данных есть много возможностей для улучшения, они, как правило, гораздо менее эффективны и в совокупности ответственны за подавляющее большинство энергопотребления центров обработки данных. .Один из способов для компаний понять эффективность своего центра обработки данных и определить области для улучшения — сравнить себя с другими аналогичными организациями, используя стандарт эффективности использования энергии.

Определение эффективности использования энергии (PUE)

PUE — это аббревиатура от Power Usage Effectiveness, которая становится общепринятой метрикой для описания энергоэффективности центров обработки данных. Вкратце PUE измеряется так:


PUE = общая энергия объекта / энергия ИТ-оборудования, где общая энергия объекта = охлаждение + мощность + освещение + ИТ.

Важно отметить, что расчет общей энергии объекта относится к энергии, выделенной для физической инфраструктуры центра обработки данных, а не ко всему объекту в целом.

Чем ниже показатель PUE, тем лучше, а высший балл равен 1,0, что означает, что ваше предприятие на 100 % энергоэффективно. По сути, вы хотите использовать как можно больше энергии вашего центра обработки данных для питания вашего ИТ-оборудования.

Компоненты, которые следует учитывать при измерении PUE

Довольно легко рассчитать общую энергопотребление объекта, если на вашем объекте есть выделенный источник энергии и счетчик, подключенный к вашему центру обработки данных.Если нет, вам нужно выполнить некоторые расчеты, взглянув на различные компоненты вашего центра обработки данных, потребляющие энергию;

  • Оборудование для распределения электроэнергии, такое как модули ИБП, блоки распределения питания (PDU), генераторы, батареи, распределительные устройства и освещение.
  • Охлаждающее оборудование, такое как чиллеры, блоки CRAC (кондиционирование воздуха в компьютерных залах), воздухообрабатывающие агрегаты, насосы, вентиляторы и градирни.
  • ИТ-оборудование
  • будет включать такие элементы, как настольные и портативные компьютеры, серверы, устройства хранения данных, сетевое оборудование и контрольное оборудование, такое как KVM-переключатели и мониторы.
Для получения более подробной информации вы можете проверить Зеленая сеть – открытое отраслевое объединение, целью которого является повышение эффективности использования ресурсов центров обработки данных и экосистем бизнес-вычислений.

Что такое хороший рейтинг эффективности использования энергии?

Согласно недавнему опросу более 500 центров обработки данных, проведенному Uptime Institute, средний рейтинг эффективности использования энергии для центров обработки данных составляет 1,8. Это число ниже, чем в последние годы из других источников, и, вероятно, свидетельствует о повышенном в отрасли внимании к управлению энергопотреблением.Компания Google недавно объявила, что среднее значение PUE в их центрах обработки данных составляет 1,12, а в их лучшем центре обработки данных — поразительное значение 1,06. Их послание отрасли заключается в том, что каждый бизнес может довести свой PUE до единицы за счет сочетания передового опыта и модернизации оборудования. Следует отметить, что в отрасли есть ряд профессионалов, которые не верят, что PUE является идеальной метрикой для оценки энергоэффективности или, по крайней мере, не является окончательным. Например, по словам Рича Миллера из Data Center Knowledge, Microsoft недавно удалила все вентиляторы со своих серверов и теперь позволяет своим передовым системам обработки воздуха управлять этой задачей циркуляции, но:
«Если вы посмотрите на PUE, мощность сервера упала, потому что я удалил вентиляторы», — сказал Бхандаркар (главный архитектор Microsoft Global Foundation Services, которая проектирует и строит центры обработки данных Microsoft).«И мощность инфраструктуры увеличилась. Так что, если я подсчитаю свой PUE, стало еще хуже. Но если я посмотрю на общую энергоэффективность, на то, сколько работы я выполняю на общую потребляемую мощность, я окажусь впереди».

Тем не менее, расчет и понимание вашего PUE дает вам ценную, принятую в отрасли основу для измерения энергоэффективности вашего центра обработки данных. В конце концов, вы не можете контролировать и улучшать то, что не можете измерить. Чтобы узнать больше о том, как рассчитать PUE и повысить энергоэффективность ваших центров обработки данных, свяжитесь с экспертами Carousel по физической инфраструктуре сегодня.И следите за обновлениями Carousel Connect, чтобы в будущем получать информацию о способах улучшения вашего PUE и передовых методах, которыми вы можете воспользоваться.

.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.