摘要：这种情况对于数据中心运营商来说是很可怕的。为了防止出现这种情况，IT系统和改变数据中心基础设施应该进行标识，最大限度地减少或避免风险。
想象一下，在清晨4:00，你所管理的数据中心电池管理系统（BMS）因温度过热而发出警报。而在这个疯狂早晨，你又发现冷却装置出现了故障并停机，造成热失控事件。事后，你发现数据中心部署IT设备超过现有部署的冷却能力，从而削弱了“N+1”冗余弹性。
那么会造成什么样的结果呢？将会面临服务中止，合同违约，损失赔偿，以及客户信任等所有损失。
这种情况对于数据中心运营商来说是很可怕的。为了防止出现这种情况，IT系统和改变数据中心基础设施应该进行标识，最大限度地减少或避免风险。
这种风险往往可以预先管理，在一个新的数据中心的设计阶段。通过DCIM和BMS系统的精心管理，可以将冷却系统设计成更有弹性和更加智能。但随着数据中心IT设备部署的发展，你真的知道你的冷却系统可以充分冷却新部署的刀片服务器，而不影响弹性的能力？冷却单元故障的影响是什么？你能负担得起这个个风险吗？
计算流体动力学（CFD）模拟
计算流体动力学（CFD）可以把冷却系统步入正轨，而不会面临任务关键基础设施的风险。在审计过程中，它将对冷却效果，设计，弹性，可用性构建，以及关键设施的维护进行模拟验证。
当将计算流体力学建模纳入设计过程中，将为设计师提供更大的可能性。例如，在利用CFD技术的设计过程中，经常发现传统的冷却系统可以安全用于更高功率密度的机架冷却，为最终用户提供了更大的灵活性。
并不是只有数据中心的设计者需要一种方法来预测数据中心冷却的可用：数据中心运营商同样需要，如今许多人都意识到，计算流体动力学（CFD）是一个指导改进设计师的有价值的工具。随着CFD审核和CFD指导决策，CFD数据可以为数据中心工作人员提供更多的能力进行维护，并减少关键任务的操作风险。
为什么要验证问题
通过非侵入性的审计，数据中心的工程师使用CFD开发一种设备冷却系统的计算机模型，能够解决所有的空气冷却数据中心配置中常见的混乱冷却气流。
为了获得最佳的实践，那些工程参数，例如动力，压力和热量传递被转化成容易核查的数量，包括机架入口温度，送风格栅的流速和BMS传感器读数。从模型中的值进行对审核数据验证，并证明计算流体力学模型被是一个准确的数据中心的精确表示。
这一验证步骤是至关重要的。考虑到从一个非验证的计算流体力学模型的证据作出的决定，将会增加进一步的风险链。计算流体力学分析有无数的方法提供给工程师，软件设计师或最终用户，并且由于CFD分析的方法来耦合偏微分方程的非线性性质，在建模方法方面，即使是细微的差异，也有可能产生截然不同的结果。
CFD模型的权利
为了确保你没有做出不明智的决定，重要的是要考虑任何计算流体力学模拟的基础。
·了解正在考虑的情景，例如他们是否与日常运作有关？这确实是一个最坏的情况吗？
·一个数据中心的冷却系统是由多个部件组成，每个部件都包含多个子组件。因此，得到合理的方式进行处理至关重要，一定要考虑冷却系统中的每个元素如何被建模。
·冷却系统的某些元件有可能没有被纳入CFD模拟，可以用假设的情况代替。确保这些假设被慎重考虑。
在理想情况下，这些都将代表你的数据中心通过了CFD设计工程师的考核：一定要索要验证文件的一个副本，并进行总结。
一旦验证计算流体力学模型是适合使用，预测分析才能进行。任何一种影响数据中心的冷却系统的活动，基础设施的改变，或负载情况，都可以在网上对数据中心的设施弹性目标进行评估。
我们已经看到，计算流体动力学（CFD）是数据中心设计者和运营商推出的一个功能强大的工具，许多组织在数据中心容量规划使用，弹性差距分析，以及审计方面获得了巨大的收益。
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