Emerson đưa Tự động hóa DeltaV vào các Trung tâm Dữ liệu Quy mô AI

Emerson đã giới thiệu Nền tảng Tự động hóa DeltaV cho Trung tâm Dữ liệu, định hướng công nghệ tự động hóa công nghiệp cho thế hệ cơ sở điện toán quy mô AI mới.

Nền tảng được thiết kế để cung cấp khả năng giám sát và điều khiển hợp nhất trên toàn bộ hạ tầng trung tâm dữ liệu trọng yếu. Emerson cho biết kiến trúc này kết hợp các hệ thống nhiệt, cơ khí và điện thay vì quản lý chúng như những miền vận hành biệt lập.

Định hướng này phản ánh một thay đổi quan trọng trong kỹ thuật trung tâm dữ liệu. Khi mật độ tính toán tăng lên, hiệu suất của cơ sở ngày càng phụ thuộc vào sự vận hành phối hợp giữa các hệ thống làm mát, hạ tầng điện và thiết bị cơ khí hỗ trợ.

Tự động hóa công nghiệp truyền thống đã giải quyết các bài toán phối hợp tương tự trong nhiều thập kỷ. Các cơ sở quy trình thường xuyên yêu cầu bộ điều khiển, hệ thống phân tán, thiết bị đo lường và các ứng dụng giám sát vận hành như những bộ phận của cùng một môi trường điều khiển.

Emerson đang áp dụng phương pháp tiếp cận định hướng hệ thống này vào thị trường trung tâm dữ liệu thông qua danh mục tự động hóa DeltaV.

Vì sao hạ tầng AI làm thay đổi bài toán điều khiển

Các môi trường điện toán AI quy mô lớn tạo ra những yêu cầu về hạ tầng khác với các hệ thống CNTT doanh nghiệp truyền thống. Tải tính toán có thể thay đổi nhanh chóng, trong khi các hệ thống làm mát và điện hỗ trợ phải liên tục đáp ứng những thay đổi đó.

Do đó, thách thức không chỉ giới hạn ở việc giám sát từng máy làm lạnh, máy bơm, thiết bị đóng cắt hay hệ thống điện. Người vận hành cũng cần hiểu cách hành vi của thiết bị ảnh hưởng đến toàn bộ cơ sở.

Theo Emerson, nền tảng DeltaV cung cấp khả năng giám sát và quản lý theo thời gian thực đối với các tải biến đổi, đồng thời tối ưu hóa việc làm mát.

Hệ thống điều khiển có thể hoạt động ở cả cấp thiết bị và cấp cơ sở, cho phép hành vi của hạ tầng điều chỉnh theo sự thay đổi của tải nhiệt.

Điều này ngày càng trở nên quan trọng khi công suất làm mát, phân phối điện và nhu cầu tính toán liên tục tương tác với nhau.

Sự thay đổi trong tải tính toán có thể ảnh hưởng đến lượng nhiệt sinh ra. Điều kiện nhiệt có thể tác động đến nhu cầu làm mát. Sau đó, nhu cầu làm mát có thể làm thay đổi tải điện liên quan đến máy bơm, quạt và các thiết bị hỗ trợ khác.

Các mối liên hệ này khiến tự động hóa phối hợp trở nên có giá trị hơn các hệ thống giám sát độc lập, vốn cung cấp ít bối cảnh vận hành.

Từ các hệ thống riêng lẻ đến kiến trúc tự động hóa hợp nhất

Emerson mô tả nền tảng này là một kiến trúc tự động hóa tích hợp, nhằm giảm công sức kỹ thuật và đơn giản hóa việc tích hợp hệ thống.

Kiến trúc tương tự cũng nhằm cải thiện tính nhất quán trong quá trình chạy thử, vận hành và bảo trì.

Đây là một mục tiêu quen thuộc trong kỹ thuật hệ thống điều khiển phân tán. Các cơ sở phức tạp trở nên khó vận hành hơn khi thông tin quan trọng bị phân tán giữa các ứng dụng độc lập có cấu trúc kỹ thuật và triết lý vận hành khác nhau.

Một lớp tự động hóa hợp nhất có thể cung cấp một khuôn khổ vận hành chung mà không yêu cầu người vận hành xem mọi hệ thống con như một môi trường kỹ thuật không liên quan.

Đối với các đội ngũ vận hành trung tâm dữ liệu, điều này có thể cải thiện khả năng quan sát trên toàn bộ hạ tầng vốn thường được phân chia giữa các lĩnh vực điện, cơ khí, làm mát và quản lý cơ sở.

Giá trị không chỉ nằm ở việc tập trung hóa. Lợi ích quan trọng hơn là bối cảnh.

Một cảnh báo riêng lẻ có thể cung cấp ít thông tin khi được xem xét độc lập. Khi các điều kiện quy trình, trạng thái thiết bị và các biến liên quan có sẵn trong cùng một môi trường vận hành, các đội ngũ kỹ thuật có thể đánh giá hành vi bất thường hiệu quả hơn.

Góc nhìn hệ thống này là một trong những lý do khiến các kiến trúc tự động hóa phân tán vẫn giữ vai trò trung tâm trong các quy trình công nghiệp có tính liên kết cao.

Điều khiển chính xác trở thành yêu cầu ở cấp cơ sở

Một trong những năng lực chính được Emerson xác định là điều khiển chính xác.

Nền tảng cung cấp khả năng giám sát theo thời gian thực đồng thời hỗ trợ điều khiển các tải biến đổi và hạ tầng làm mát. Emerson cho biết hệ thống có thể phản ứng với các điều kiện nhiệt thay đổi ở cấp thiết bị và cấp cơ sở.

Sự phân biệt này rất quan trọng.

Điều khiển cấp thiết bị xử lý từng tài sản riêng lẻ và các yêu cầu vận hành cục bộ. Điều khiển cấp cơ sở xem xét mối quan hệ giữa nhiều hệ thống và nhu cầu hạ tầng tổng thể.

Trên thực tế, các cấp độ này nên bổ trợ cho nhau.

Điều khiển cục bộ phải duy trì tính ổn định và khả năng dự đoán. Sau đó, hoạt động phối hợp ở cấp cao hơn có thể sử dụng thông tin vận hành từ nhiều hệ thống để hỗ trợ các chiến lược tối ưu hóa trên phạm vi rộng hơn.

Kiến trúc phân tầng này tương tự thông lệ tự động hóa quy trình đã được thiết lập, trong đó điều khiển tại hiện trường, điều khiển cụm thiết bị và phối hợp giám sát đảm nhiệm các chức năng khác nhau trong cùng một hệ thống phân cấp tự động hóa.

Đối với các trung tâm dữ liệu AI, mục tiêu không chỉ là thu thập thêm nhiều phép đo. Mục tiêu là chuyển đổi dữ liệu hạ tầng thành các quyết định vận hành có phối hợp.

Phát hiện sớm các điều kiện bất thường

Độ tin cậy là một lĩnh vực khác được Emerson nhấn mạnh.

Công ty cho biết khả năng kiểm soát tích hợp và khả năng quan sát vận hành có thể giúp các đội ngũ phát hiện các điều kiện bất thường sớm hơn.

Điều này quan trọng vì các sự cố hạ tầng hiếm khi xảy ra hoàn toàn riêng lẻ.

Một vấn đề cơ khí có thể ảnh hưởng đến các điều kiện quy trình ở nơi khác. Những thay đổi trong đặc tính nhiệt có thể tác động đến nhu cầu làm mát. Các nhiễu loạn điện có thể làm thay đổi trạng thái sẵn sàng hoặc trạng thái vận hành của thiết bị.

Khi thông tin vẫn bị chia tách giữa các nền tảng độc lập, việc nhận diện những mối liên hệ này có thể đòi hỏi người vận hành phải tự tương quan các sự kiện từ nhiều hệ thống.

Tự động hóa tích hợp có thể giảm sự phân mảnh đó bằng cách trình bày thông tin quy trình liên quan trong một môi trường vận hành chung.

Việc phát hiện sớm hơn không loại bỏ sự cố thiết bị. Tuy nhiên, nó có thể cải thiện chất lượng và thời điểm của các quyết định vận hành khi hành vi bất thường bắt đầu xuất hiện.

Nguyên tắc này từ lâu đã đóng vai trò quan trọng trong ngành phát điện, các nhà máy hóa dầu và những cơ sở vận hành liên tục khác. Các trung tâm dữ liệu AI ngày càng phải đáp ứng những kỳ vọng tương tự về tính sẵn sàng và sự phối hợp hạ tầng.

Tính Nhất quán trong Kỹ thuật Có thể Quan trọng Không kém Phần cứng

Emerson cũng nhấn mạnh các thiết kế được tiêu chuẩn hóa và chuyên môn kỹ thuật như một phần trong chiến lược nền tảng.

Công ty cho biết các phương pháp tiếp cận được tiêu chuẩn hóa có thể giảm rủi ro thực hiện, rút ngắn tiến độ dự án và hỗ trợ việc bàn giao dự án dễ dự đoán hơn.

Điều này giải quyết một vấn đề trở nên đáng kể hơn khi các cơ sở mở rộng quy mô.

Một trung tâm dữ liệu có thể chứa số lượng lớn các thiết bị tương tự. Những hệ thống triển khai lớn hơn có thể lặp lại hạ tầng tương đương tại nhiều phòng, tòa nhà hoặc địa điểm.

Nếu không có các tiêu chuẩn kỹ thuật, mỗi lần mở rộng có thể đưa vào những cấu trúc điều khiển, quy ước đặt tên, triết lý cảnh báo và quy trình chạy thử khác nhau.

Sự khác biệt đó làm gia tăng độ phức tạp trong kỹ thuật trong suốt vòng đời của cơ sở.

Thay vào đó, việc tiêu chuẩn hóa có thể cung cấp các chiến lược điều khiển có thể tái sử dụng và các phương thức vận hành nhất quán hơn.

Điều này cũng tạo nền tảng vững chắc hơn cho quá trình chạy thử. Các kỹ sư có thể xác thực những cấu trúc chức năng lặp lại thay vì xem mỗi hệ thống con là một bài toán tích hợp hoàn toàn mới.

Nguyên tắc tương tự cũng áp dụng trong quá trình bảo trì, vì kỹ thuật viên nhận thấy hành vi hệ thống nhất quán hơn giữa các nhóm thiết bị lặp lại.

Công nghệ DCS và PLC DeltaV Tạo thành Nền tảng Cốt lõi của Tự động hóa

Nền tảng này bao gồm hệ thống điều khiển phân tán DeltaV của Emerson và các bộ điều khiển logic khả trình DeltaV.

Emerson cho biết các PLC có thể kết nối với DCS để hỗ trợ điều khiển quy trình trên toàn hệ thống.

Sự kết hợp này đặc biệt phù hợp với các cơ sở hạ tầng có cả biến quy trình liên tục và các chức năng điều khiển hướng đến thiết bị.

Kiến trúc DCS theo truyền thống gắn liền với việc điều khiển quy trình phối hợp, trực quan hóa cho người vận hành và bối cảnh vận hành trên toàn nhà máy.

PLC được sử dụng rộng rãi cho máy móc, thiết bị và hệ thống tự động hóa theo trình tự, trong đó việc điều khiển cục bộ mang tính xác định là yếu tố quan trọng.

Việc sử dụng các công nghệ trong một kiến trúc phối hợp có thể giảm sự phân tách không cần thiết giữa điều khiển thiết bị và giám sát quy trình ở cấp cao hơn.

Độc giả làm việc với phần cứng điều khiển Emerson cũng có thể xem bộ sưu tập hệ thống Emerson DeltaV để tham khảo các linh kiện được sử dụng trong những môi trường tự động hóa DeltaV.

Ý nghĩa đối với các trung tâm dữ liệu nằm ở kiến trúc chứ không đơn thuần ở sản phẩm. Một cơ sở có thể chứa nhiều bộ điều khiển, nhưng hiệu suất hệ thống cuối cùng phụ thuộc vào cách các bộ điều khiển đó trao đổi thông tin và hỗ trợ chiến lược vận hành.

AI đang được áp dụng bên trong lớp tự động hóa

Emerson cho biết cả công nghệ DCS DeltaV và PLC DeltaV của họ đều tích hợp các khả năng AI theo ngữ cảnh.

Theo công ty, các khả năng này cho phép trung tâm dữ liệu tích hợp các mô hình tối ưu hóa AI vào môi trường tự động hóa.

Điều này tạo ra sự khác biệt quan trọng giữa AI được sử dụng cho các khối lượng công việc tính toán và AI được sử dụng để cải thiện hạ tầng hỗ trợ các khối lượng công việc đó.

Bản thân trung tâm dữ liệu có thể trở thành một bài toán tối ưu hóa.

Các điều kiện vận hành tạo ra thông tin liên tục về đặc tính nhiệt, trạng thái thiết bị, biến động tải và hiệu suất hệ thống. Các mô hình tối ưu hóa có thể sử dụng bối cảnh đó để hỗ trợ các chiến lược vận hành có cơ sở thông tin tốt hơn.

Tuy nhiên, AI không loại bỏ yêu cầu về kỹ thuật tự động hóa bài bản.

Hệ thống điều khiển nền tảng vẫn cần thiết bị đo lường có cấu trúc, logic điều khiển đáng tin cậy, các giới hạn vận hành được xác định và phản hồi có thể dự đoán đối với các điều kiện của thiết bị.

Do đó, hoạt động tối ưu hóa nên bổ trợ cho lớp tự động hóa thay vì thay thế nó.

Sự khác biệt này sẽ ngày càng quan trọng khi AI công nghiệp chuyển từ các ứng dụng phân tích sang môi trường vận hành.

Chạy thử là phép kiểm tra then chốt đối với việc tích hợp

Kiến trúc tự động hóa trung tâm dữ liệu phải chứng minh được giá trị trước khi hoạt động bình thường bắt đầu.

Chạy thử là giai đoạn xác minh việc tích hợp các hệ thống con, các trình tự điều khiển và mối quan hệ vận hành so với hành vi dự kiến.

Một kiến trúc thống nhất có thể mang lại những lợi thế thiết thực trong giai đoạn này vì kỹ sư có thể quan sát các tín hiệu liên quan và trạng thái thiết bị thông qua một môi trường điều khiển chung.

Thay vì xác thực từng hệ thống con mà không xét đến bối cảnh tổng thể, các nhóm chạy thử có thể đánh giá sự tương tác giữa hạ tầng cơ khí, nhiệt và điện.

Điều này đặc biệt hữu ích khi một tác động điều khiển tạo ra ảnh hưởng ở nơi khác trong cơ sở.

Kỹ sư có thể kiểm tra xem thiết bị có khởi động đúng cách hay không, các điều kiện quy trình có phản hồi như mong đợi hay không và cảnh báo có phản ánh chính xác các trạng thái bất thường hay không.

Kỹ thuật được tiêu chuẩn hóa cũng giúp các thử nghiệm này có tính lặp lại cao hơn trên các khối hạ tầng tương tự.

Đối với các cơ sở được xây dựng theo từng giai đoạn, khả năng lặp lại có thể giảm gánh nặng kỹ thuật liên quan đến việc mở rộng sau này.

Vận hành theo vòng đời vượt ra ngoài giai đoạn triển khai ban đầu

Emerson liệt kê cải tiến liên tục là một yếu tố khác trong phương pháp tự động hóa trung tâm dữ liệu của mình.

Công ty mô tả các mô hình vận hành có tính lặp lại và khả năng cung cấp thông tin liên tục nhằm hỗ trợ tối ưu hóa theo vòng đời.

Điều này quan trọng vì quá trình chạy thử chỉ đánh dấu bước khởi đầu trong vòng đời vận hành của một cơ sở.

Thiết bị xuống cấp theo thời gian. Tải tính toán thay đổi. Chiến lược vận hành phát triển. Cơ sở hạ tầng có thể được mở rộng hoặc cấu hình lại.

Vì vậy, một kiến trúc tự động hóa hiệu quả phải tiếp tục hữu ích sau khi dự án ban đầu được bàn giao.

Thông tin vận hành trong quá khứ có thể giúp các nhóm kỹ thuật so sánh trạng thái hiện tại với những điều kiện trước đây. Các mô hình lặp lại có thể cho thấy cơ hội điều chỉnh vận hành hoặc cần điều tra bảo trì.

Kiến trúc hệ thống nhất quán cũng giúp quản lý các thay đổi trong tương lai dễ dàng hơn.

Khi các cấu trúc điều khiển được tiêu chuẩn hóa, kỹ sư có thể mở rộng hệ thống mà không tạo ra những khác biệt không cần thiết giữa các khu vực hiện có và khu vực mới đưa vào vận hành.

Góc nhìn theo vòng đời này đã được thiết lập vững chắc trong các hệ thống điều khiển DCS, nơi khả năng bảo trì dài hạn thường quan trọng không kém việc lắp đặt ban đầu.

Mô hình tự động hóa thực tiễn cho các trung tâm dữ liệu lớn

Thông báo của Emerson cũng cho thấy kiến trúc điều khiển trung tâm dữ liệu đang ngày càng giống với tự động hóa quy trình truyền thống.

Một triển khai thực tế có thể được xem xét như một số lớp chức năng được kết nối với nhau.

Lớp thiết bị bao gồm các hệ thống vật lý chịu trách nhiệm làm mát, phân phối điện và vận hành cơ khí.

Các bộ điều khiển cục bộ thực thi logic ở cấp thiết bị và phản hồi trực tiếp với các điều kiện vận hành.

Lớp tự động hóa giám sát tổng hợp thông tin từ các bộ điều khiển đó và cung cấp khả năng quan sát ở cấp cơ sở.

Người vận hành sử dụng môi trường này để hiểu trạng thái hệ thống, cảnh báo và mối quan hệ giữa các biến quan trọng.

Sau đó, các chức năng tối ưu hóa có thể hoạt động bên trên hoặc song song với những lớp điều khiển này, sử dụng bối cảnh vận hành để cải thiện hiệu suất của cơ sở.

Mô hình này duy trì một nguyên tắc kỹ thuật quan trọng: việc tối ưu hóa không được làm ảnh hưởng đến các chức năng mang tính xác định cần thiết để điều khiển thiết bị đáng tin cậy.

Các trách nhiệm kiểm soát quan trọng vẫn thuộc về những cấu trúc tự động hóa đã được thiết lập, trong khi trí tuệ ở cấp cao hơn hỗ trợ các quyết định vận hành trên phạm vi rộng hơn.

Những điều kỹ sư nên đánh giá trong quá trình triển khai

Một nền tảng thống nhất không tự động bảo đảm tích hợp thành công. Kỷ luật kỹ thuật vẫn là yếu tố thiết yếu.

Các nhóm đánh giá loại kiến trúc này trước tiên nên xác định những biến hạ tầng nào cần được quan sát phối hợp.

Trách nhiệm điều khiển cũng cần được phân công rõ ràng. Điều khiển thiết bị cục bộ, phối hợp giám sát và các chức năng tối ưu hóa cần có những vai trò riêng biệt.

Thiết kế cảnh báo cũng cần được chú trọng tương tự.

Việc bổ sung thêm tài sản được kết nối mà không có triết lý cảnh báo có cấu trúc có thể tạo ra quá nhiều thông tin thay vì nhận thức vận hành hữu ích.

Nhân viên vận hành cần các cảnh báo xác định những tình trạng bất thường có ý nghĩa và cung cấp đủ bối cảnh để ứng phó.

Tên hệ thống và cấu trúc phân cấp thiết bị cũng cần được tiêu chuẩn hóa ngay từ đầu.

Điều này đặc biệt quan trọng tại các cơ sở có các nhóm thiết bị lặp lại hoặc nhiều giai đoạn triển khai.

Cuối cùng, quy trình chạy thử và nghiệm thu cần xác thực hành vi liên hệ thống, thay vì chỉ kiểm tra từng bộ điều khiển riêng lẻ.

Mục đích của việc tích hợp là phối hợp. Vì vậy, quá trình kiểm thử cần xác nhận rằng cơ sở vận hành chính xác với tư cách một hệ thống thống nhất.

Tự động hóa trung tâm dữ liệu đang hướng tới kiến trúc điều khiển công nghiệp

Nền tảng Tự động hóa DeltaV dành cho Trung tâm Dữ liệu của Emerson cho thấy sự hội tụ rộng hơn giữa hạ tầng số và tự động hóa công nghiệp.

Các cơ sở AI hiện đại có các hệ thống làm mát, cơ khí và điện ngày càng liên kết với nhau. Việc quản lý độc lập các hệ thống đó có thể hạn chế khả năng quan sát và khiến việc phối hợp vận hành trở nên khó khăn hơn.

Emerson đáp ứng bằng cách áp dụng một kiến trúc tự động hóa tích hợp, xây dựng trên các công nghệ vốn đã gắn liền với điều khiển công nghiệp phân tán.

Công ty nhấn mạnh khả năng điều khiển chính xác, độ tin cậy, kỹ thuật tiêu chuẩn hóa và cải tiến liên tục, thay vì xem tự động hóa chỉ là một lớp giám sát đơn giản.

Việc tích hợp các công nghệ DeltaV DCS và PLC càng củng cố định hướng đó.

Đối với các kỹ sư tự động hóa, sự phát triển này có ý nghĩa quan trọng vì mở rộng các khái niệm điều khiển quen thuộc sang một lĩnh vực hạ tầng đang phát triển nhanh chóng.

Đối với các đơn vị vận hành trung tâm dữ liệu, điều này phản ánh một cách tiếp cận khác đối với hiệu suất cơ sở: các hệ thống nhiệt, cơ khí và điện trở thành những bộ phận của một môi trường vận hành được phối hợp thống nhất.

Khi hạ tầng điện toán AI trở nên lớn hơn và đòi hỏi cao hơn, góc nhìn ở cấp độ hệ thống đó có thể ngày càng trở nên quan trọng.