Case Study

Predictive Analytics

Heat exchange

Die Herausforderung

Der Bedarf an Rechenkapazität steigt jedes Jahr und damit auch der Energieverbrauch von Rechenzentren.

Ein großer Teil dieser Energie wird in Wärme umgewandelt, die zur Beheizung von Wohnungen und Büros weiterverwertet werden kann.

Um dies so effizient wie möglich zu gestalten, müssen die Anforderungen für Heiz- und Rechenleistung prognostiziert und synchronisiert werden.

Die Lösung

Intelligente Lastenverteilung für Rechenzentren

1. Ein selbstlernender Prognosealgorithmus ermittelt den Wärmebedarf für Standorte im Voraus und steuert den Wärmeaustausch mit Rechenzentren.

2. Ein Optimierungsalgorithmus leitet einen Zeitplan für die Ausführung von Rechenaufträgen ab. Zeitslots werden entsprechend den Anforderungen wie Auftragspriorität oder Energieeffizienz des Rechenzentrums angepasst.

3. Ein Lastregler führt die Rechenaufträge gemäß dem ermittelten Zeitplan aus und maximiert dabei die Wiederverwendung der überschüssigen Wärme des Rechenzentrums.

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Vorteile

  • Maximierte Energieeffizienz von Rechenzentren
  • Reduzierte Compute- und Heizkosten
  • Flexibler und selbstlernender Ansatz, der auf unterschiedliche Rechenzentren und Standorte erweitert werden kann

Weitere Use Cases

  • Energie-Optimierung: Einsatz erneuerbarer Energien für energieintensive Prozesse
  • Intelligente Gebäude: Steuerung von Heizung, Kühlung und EV-Ladung basierend auf der Nutzung des Gebäudes und den verfügbaren Ressourcen
  • Transportwesen: Erstellung intelligenter Fahrpläne für öffentliche Verkehrsmittel.

... und viele mehr

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