優化資料中心機櫃韌性，以應對 AI 工作負載

Posted on November 24, 2025 by Gento

人工智慧（AI）的崛起，推動資料中心邁向高密度運算環境，使得機櫃的韌性與安全管理變得比以往更加關鍵。

AI 正快速重塑資料中心基礎架構。幾年前，伺服器的峰值功耗約為 100W；而如今，專為 AI 優化的伺服器已達 約 400W，未來甚至可能接近 1,000W。因此，即使是一小排 AI 伺服器，其總用電量也可能接近 1 GW（億瓦級）。

這樣的電力需求成長，對機櫃韌性與安全性帶來直接影響。Legrand 電源、存取與控制產品管理經理 Prabhakar Muthuswamy 在 Data Center Knowledge 的專訪中指出，實現機櫃韌性的關鍵包括：遠端監控、有效散熱、存取控制，以及安全機制。

提升資料中心機櫃韌性

監控與資料擷取
智慧型機櫃 PDU 與各類感測器可持續收集與傳輸電力與環境數據，使技術人員能透過遠端或現場方式進行分析、故障排除與預防性維護。這些 PDU 具備精密計量與監控功能，可即時識別潛在風險，例如用電過高導致斷路器跳脫。為因應 AI 高密度部署需求，新一代智慧型 PDU 更提供進階電力品質分析，包括：諧波失真（Harmonic Distortion）、跳脫事件分析（Trip Forensics）。這些功能讓使用者能掌握機櫃的歷史運行數據，確保系統穩定與可靠運作。

存取控制
在無人值守的邊緣資料中心中，遠端存取能力對於提升安全與控管至關重要。為確保安全，建議部署機櫃層級存取控制，與視訊監控系統。即使人員不在現場，也需即時掌握設備狀態與效能指標。因此，全面性的監控必須涵蓋：伺服器、機櫃、匯流排（Busway）、機房環境（溫度、濕度等）。持續的數據監測與分析，是提前預警與避免停機的關鍵。

散熱管理
傳統空氣冷卻已難以滿足高密度與 AI 伺服器的散熱需求。液冷技術逐漸成為主流，並提升對遠端環境監控的需求，特別是在偵測潛在漏液與異常狀況方面。

感測器在機櫃內扮演重要角色，可監測：溫度、濕度、氣流。並在過熱或液冷系統可能漏水的狀況發出預警。即使液冷系統已高度優化，仍可能發生突發故障。透過感測器警報，技術人員可迅速應對，降低設備損壞與營運中斷風險。

提升操作人員安全

遠端啟動
除了機櫃韌性，操作人員安全也是資料中心的重要考量。傳統流程通常需在新增設備前關閉匯流排電源。然而，現代遠端啟動技術可讓人員在電弧閃絡（Arc Flash）安全範圍外，安全地在線通電匯流排上新增電路。此技術的優勢包括：降低接觸電弧風險、減少對個人防護裝備（PPE）的依賴、提升作業安全與效率。

機櫃耐用性測試
機櫃與機架的結構強度，是確保韌性與安全的核心。如今，滿載機櫃重量可達 約 3,000 磅（約 1,360 公斤），為過去的兩倍以上。因此，資料中心機櫃必須具備更高強度與耐用性。

Legrand 透過嚴格測試確保產品品質，包括：符合 UL2416 認證的傾斜測試。機櫃需在 10° 傾斜狀態維持 1 分鐘，確保穩定不傾倒移動與功能測試。並且模擬實際運輸情境（坡道、斜面、障礙物）。確保機櫃能承受部署與搬運過程中的各種挑戰。

如何提升 AI 機櫃韌性

如欲進一步了解 AI 機櫃韌性與安全，歡迎參考 Data Center Knowledge 的專訪： FastChat: AI Rack Resiliency & Safety—Ensuring Reliable Power Infrastructure同時也歡迎與我們聯繫，了解我們如何協助您打造高效、穩定且具未來擴展性的 AI 資料中心解決方案。