Архив рубрики: Публикации

Как собирать информацию для каталогов или статей-списков типа топ-10, лучшие и тому подобных

Вы, наверное, встречали такие каталоги: “Топ-20 горнолыжных курортов России” или “Обзор самых дорогих курортов мира” и, возможно, сомневались в их практической значимости. Но даже у каталогов типа “Горнолыжные курорты Московской области” часто представлена недостоверная информация или неактуальные цены на услуги. Ребята из пункта проката сноубордов и лыж “Покатушкин” все это учли и составили действительно полезный каталог горнолыжных курортов Санкт-Петербурга и Ленобласти. В чем его реальная ценность и как научиться составлять полезный перечень услуг — узнаете из этой статьи.

 

Узнавайте информацию не только из главного сайта курорта

Вообще, конечно, нужно собирать информацию о конкретных местах отдыха из нескольких источников, но основной упор при этом делать на сайт курорта. Здесь по идее размещена актуальная информация о состоянии трасс, работе подъемников, стоимости проката снаряжения. Но нередки случаи, когда на сайте информация не обновляется годами. В этом случае спасают картографические сервисы (Яндекс.Карты, Google Карты, 2gis): характеристику трасс предпочтительнее давать по отзывам пользователей.

 

Про расстояние — это точно карты!

Не просто указывайте расстояние от города до курорта, а рассказывайте, как лучше до него добираться:

  • на каком виде транспорта;
  • что набрать в навигаторе;
  • какой общественный транспорт действует;
  • насколько опасна дорога в зимнее время;
  • по какому маршруту удобнее выезжать из города.

 

К примеру, можно указать расстояние от кольцевой магистрали до курорта, потому что все горнолыжные базы находятся на выезде из города.

Как собирать информацию для каталогов или статей-списков типа топ-10, лучшие и тому подобных

 

Отзывы помогут узнать соотношение цены и качества

В карточке каждого курорта желательно разместить несколько отзывов (и положительных, и отрицательных), чтобы у читателей сложилось объективное мнение и они учитывали возможные нюансы.

А еще тот, кто уже побывал на курорте, часто аргументированно высказывается о ценах на парковку, качестве и стоимости инвентаря, ски-пассах, стоимости камер хранения и т.д. Это весьма полезная информация, которая необходима в каталоге.

Как собирать информацию для каталогов или статей-списков типа топ-10, лучшие и тому подобных

 

Фото и видео — тоже лучше из карт!

На сайте курорта часто размещены тщательно отредактированные фотографии, которые искажают реальное состояние инфраструктуры, либо (что тоже довольно распространено) эти фото со времен открытия курорта, когда все оборудование было совершенно новым. Чтобы попусту не обнадеживать читателя, составьте галерею реальных фотографий, используя карты.

Как вы успели заметить, все эти советы были основаны на использовании карт при создании контента.

Пользователи с сомнением относятся к рассказам об идеальных курортах, поэтому при создании каталога не стоит гнаться за красочным описанием и эффектными картинками. Если вы поможете читателю представить реальную картину событий, вашим каталогом будут делиться с друзьями и знакомыми!



2021-11-26T16:45:23
Бизнес

Как работать с Jupyter Notebooks в PyCharm

Если вы специалист в области компьютерных наук, скорее всего, вы немного знакомы с Python. По мере роста популярности этого универсального языка программирования высокого уровня его сильные стороны и влияние становятся все более заметными. Новые разработчики хотят углубиться в аналитику данных, возможную с помощью элитных инструментов визуализации и анализа данных Python.

При поиске курсов программирования, не забудьте почитать отзывы о geekbrains. Возможно, именно их курсы вы захотите выбрать, чтобы стать Python-программистом.

Python играет важную роль в мире программирования

Согласно опросу, проведенному JetBrains, «Python является основным языком, который используют 84% программистов. Кроме того, почти 58% разработчиков используют Python для анализа данных, а 52% используют его для веб-разработки. За ним следует использование Python для DevOps, машинного обучения, сканирования или извлечения данных из Интернета, а также множество других применений».

PyCharm — кроссплатформенная IDE для разработчиков Python

Чтобы получить максимальную отдачу от Python, особенно с точки зрения анализа данных, важно найти среду IDE, которая предлагает больше всего с точки зрения редактирования кода и визуализации результатов. Для этого подойдет PyCharm. PyCharm — это IDE, разработанная JetBrains, мозгом, стоящим за большими инструментами разработки, такими как PhpStorm.

Основным компонентом PyCharm является редактор кода, который предлагает такие функции, как интеллектуальное автозавершение кода на основе контекста, предложения кода и фрагменты кода. Это позволяет программистам создавать логические блоки кода для разделения программных модулей.

Редактор эффективно выявляет и выделяет ошибки по мере написания кода. Навигация по коду никогда не была такой простой, поскольку PyCharm позволяет программистам быстро переходить к определенному фрагменту, объекту или классу в исходном коде.

PyCharm также имеет множество функций рефакторинга, позволяющих разработчикам легко вносить организованные изменения. Поддержка веб-технологий, таких как HTML, CSS, JavaScript и др., В сочетании со средой редактирования и просмотра веб-страниц в реальном времени в PyCharm, делает его мощным инструментом для веб-разработки на Python.

«Грамотное программирование» с Jupyter Notebook

Еще одна IDE, которая играет важную роль при разговоре о Python, — это Jupyter Notebook. Ранее известный как IPython Notebook, Jupyter Notebook особенно важен для придания формы тому, что Дональд Кнут, ученый-компьютерщик из Стэнфорда, назвал «грамотным программированием».

Грамотное программирование — это стандартная форма программирования, ориентированная на удобочитаемость кода. Это позволяет программистам придавать форму логическим единицам своего кода, значению этих единиц кода и их результатам. Скомпилированный блокнот представляет код как законченный и понятный мыслительный процесс и его технологическое воплощение.

Для поддержки грамотного программирования в Jupyter Notebook есть множество доступных инструментов, которые обеспечивают полную свободу редактирования кода с его соответствующей поддерживающей прозой.

Начиная с базового уровня, записные книжки (файлы, в которых написан код) могут разделять код на «ячейки». Ячейки позволяют легко различать определенные функции.

Помимо ячеек кода, доступны ячейки разметки, в которых легко ввести описание кода, значение или результаты. Возможности редактирования ячеек разметки безграничны; вы можете поиграть с текстовыми форматами, изображениями и даже математическими уравнениями и диаграммами.

Обширная поддержка интеграции Jupyter Notebook в PyCharm позволяет разработчикам создавать, выполнять и отлаживать исходные коды, одновременно изучая их выходные данные.

Какие функции включены в PyCharm для Jupyter Notebooks?

PyCharm позволяет вносить изменения в исходный документ разными способами. Это включает:

  • Редактирование и предварительный просмотр.
  • Использование записной книжки как исходного кода с определениями в виде текстов.
  • Предоставление предварительных просмотров в реальном времени вместе с отладкой.
  • Параметры автосохранения вашего кода.
  • Выделение всех типов синтаксических ошибок и ошибок.
  • Возможность добавлять комментарии к строкам.
  • Возможность одновременного выполнения и предварительного просмотра результатов.
  • Разрешения на использование специального отладчика Jupyter Notebook Debugger.
  • Распознавайте файлы.ipynb по значку.

Использование записной книжки Jupyter в PyCharm

Мощные возможности Jupyter Notebook для написания и редактирования кода и элитный специализированный модуль отладки PyCharm могут сформировать среду разработки, которой мало что не хватает.

Все, что осталось, — это узнать, как создать интегрированную среду разработки, сочетающую в себе функции PyCharm и Jupyter Notebook.

Короткий ответ: в настоящее время это возможно только с лицензионной версией PyCharm Professional. PyCharm Professional не является бесплатным. Однако вы можете получить бесплатную лицензию, если вы связаны с образовательным учреждением и имеете адрес электронной почты.edu.

Подробный ответ на вышеупомянутый вопрос заключается в следующем:

  1. Сначала вы должны создать новый проект.
  2. В этом проекте создайте новый файл ipynb, выбрав File> New…> Jupyter Notebook. Это должно открыть новый файл записной книжки.
  3. Если у вас не установлен пакет Jupyter Notebook, над вновь открытым файлом ipynb появится сообщение об ошибке. Сообщение об ошибке гласит: «Пакет Jupyter не установлен», и у вас будет опция «Установить пакет jupyter» рядом с ним.

  4. Нажмите «Установить пакет jupyter». Это запустит процесс установки, который вы можете просмотреть, щелкнув запущенные процессы в правом нижнем углу окна PyCharm.

  5. Чтобы начать изучение Jupyter Notebook в PyCharm, создайте ячейки кода и выполните их.

  6. Выполните ячейку кода, чтобы запустить сервер Jupyter. По умолчанию сервер Jupyter использует порт 8888 по умолчанию на локальном хосте. Эти конфигурации доступны в окне инструментов сервера. После запуска вы можете просмотреть сервер над окном исходного кода, а рядом с ним вы можете просмотреть ядро, созданное как «Python 2» или «Python 3».
  7. Теперь вы можете получить доступ к вкладке переменных в PyCharm, чтобы увидеть, как значения ваших переменных меняются при выполнении ячеек кода. Это помогает при отладке. Вы также можете установить точки останова в строках кода, а затем щелкнуть значок «Выполнить» и выбрать «Debug Cell» (или использовать сочетание клавиш Alt+Shift+Enter), чтобы начать отладку.
  8. Следующие вкладки в нижней части окна PyCharm необходимы для использования Jupyter Notebook:

Работа с пользовательским интерфейсом

Из множества компонентов пользовательского интерфейса давайте начнем изучать те, с которыми вы можете работать, не сталкиваясь с какими-либо трудностями.

Режимы просмотра

PyCharm предлагает три режима просмотра для редактирования файлов записной книжки Jupyter:

  1. Режим «Только редактор»

    Это позволяет добавлять и редактировать ячейки записной книжки.

  2. Режим

    разделенного просмотра Режим разделенного просмотра позволяет добавлять ячейки и предварительно просматривать их вывод. Это также режим просмотра по умолчанию для всех записных книжек Jupyter в PyCharm.

  3. Режим только предварительного просмотра

    Здесь вы можете предварительно просмотреть результаты выполнения кода, необработанные ячейки и уценку кода.

Панель инструментов

На панели инструментов есть несколько ярлыков, обеспечивающих быстрый доступ ко всем основным операциям.

Журнал сервера

Журнал сервера — это окно, которое появляется при запуске любого из серверов Jupyter. Он показывает текущее состояние сервера и ссылку на записную книжку, над которой ведется работа.

Вкладка «Переменные»

Вкладка переменных предоставляет подробный отчет о значениях переменных, присутствующих в исполняемой ячейке.

Теперь, когда вы знакомы с основами редактирования и отладки блокнотов Jupyter в PyCharm, вы можете самостоятельно установить пакет Jupyter в PyCharm. С этого момента вы можете полностью изучить его возможности и использовать их в свое удовольствие!

Заключение

На этом мы завершаем наше руководство по работе с записными книжками Jupyter в PyCharm. Мы рассмотрели причины, по которым стоит изучить Python, а также краткие сведения о PyCharm и Jupyter. Затем мы рассмотрели шаги по интеграции Jupyter с PyCharm, а также с различными режимами и панелями инструментов, которые могут помочь разработчикам. Мы надеемся, что это руководство поможет вам стать разработчиком Python.



2021-11-25T20:05:28
Вопросы читателей

Front-end. Клиентская разработка для профессионалов. Node.js, ES6, REST

Front-end. Клиентская разработка для профессионалов. Node.js, ES6, REST

Книга: Front-end. Клиентская разработка для профессионалов. Node.js, ES6, REST. В книге «Front-end. Клиентская разработка для профессионалов» рассмотрены все важнейшие навыки работы с JavaScript, HTML5 и CSS3, требуемые серьезному разработчику, чтобы преуспеть в создании современного клиентского кода. Читатель быстро освоится с новыми инструментами и технологиями, с проверенными практиками, которые актуальны уже сегодня. В каждой главе рассматриваются важнейшие концепции и API, неотделимые от качественной веб-разработки, тщательно проверенные и отточенные в процессе решения реальных практических задач.

Скачать с mail облака

2021-11-25T16:50:11Книги и Курсы

Сокращение углеродного следа центров обработки данных. Часть 2

Как выбор технологии охлаждения может снизить воздействие центров обработки данных на климат

Технология охлаждения играет важную роль в повышении энергоэффективности данных. Эффективная система охлаждения не только снижает потребление энергии, но и может повысить потенциал использования отходящего тепла, улавливая его при еще более высоких температурах.

Выбор технологий охлаждения обычно обусловлен инвестиционными затратами и необходимостью высокого теплового потока от серверов.

Обзор различных систем охлаждения для дата-центров

Системы воздушного охлаждения

В этих системах холодный воздух подается в серверные. Стойки для серверов часто располагаются в так называемых «холодных» и «горячих» коридорах, чтобы контролировать воздушный поток и исключать смешивание холодного и горячего воздуха.

Из-за низкой теплоемкости и коэффициента теплопередачи воздух не является очень хорошей средой для передачи тепла, что приводит к высокому потреблению энергии, ограничению компактности размещения серверов и относительно низкой температуре отходящего тепла.

В системах охлаждения на основе жидкости используется жидкость, например вода, для отвода тепла. Это может быть достигнуто путем циркуляции воды в микроканалах и обмена теплом в холодных пластинчатых теплообменниках, которые находятся в непосредственном контакте с компонентами сервера.

Вода и жидкости в целом имеют значительно лучшие свойства теплопередачи по сравнению с воздухом. Системы охлаждения на основе жидкости позволяют создавать более компактные центры обработки данных, снижать потребление энергии для охлаждения и повышать температуру отходящего тепла.

Двухфазное охлаждение — это развивающаяся форма технологии охлаждения центров обработки данных. Здесь жидкий хладагент испаряется в пластинчатом теплообменнике, а рассеиваемая энергия сохраняется в виде скрытого тепла. Это обеспечивает еще большие тепловые потоки и температуру возврата охлаждающей жидкости, а также делает возможными системы с еще более высокой вычислительной плотностью.

В большинстве центров обработки данных используются обычные системы воздушного охлаждения, которые просты и дешевы. Обратной стороной является то, что это неэффективный способ отвода тепла и, следовательно, приводит к высокому потреблению энергии и низким температурам отходящего тепла.

Однако стремление рынка к созданию еще более ресурсоемких центров обработки данных привело к появлению методов охлаждения, которые могут отводить больше тепла на единицу площади.

Примерами этого являются системы охлаждения на основе жидкости, которые уже поступили в продажу, и двухфазные системы охлаждения, которые являются новой технологией. Эти новые системы охлаждения могут передавать тепло при температуре 60-80 ° C. Это тепло, которое мы можем напрямую использовать для многих целей.

С точки зрения общей энергоэффективности выбор технологии охлаждения должен основываться не только на стоимости и скорости рассеивания тепла, но и на потенциале утилизации отходящего тепла.

 

Утилизация отработанного тепла — каковы возможности?

Независимо от того, насколько энергоэффективен центр обработки данных, в конечном итоге почти вся потребляемая им электроэнергия превращается в отработанное тепло. Сегодня это тепло обычно ни для чего не используется. Но на самом деле он может быть очень ценным ресурсом, если его правильно использовать.

Проблема в том, что тепло имеет низкие уровни температуры, что затрудняет его использование. Однако, как мы видели, выбор технологии охлаждения улучшится, чтобы можно было ее использовать.

В общем, существует два способа использования отходящего тепла: прямое использование или преобразование в другие формы энергии или уровни температуры, такие как:

  • Повышение температуры — например, с помощью теплового насоса
  • Производят охлаждение — например, с сорбционным охлаждением
  • Преобразование в электрическую энергию — например, с помощью органического цикла Ренкина.

Как видно из приведенной ниже таблицы, существует несколько потенциальных приложений, которые могут извлечь выгоду из отработанного тепла центра обработки данных. Выбор более эффективных технологий охлаждения открывает еще больше приложений.














Технология охлаждения и температура отходящего тепла

С воздушным охлаждениемС водяным охлаждениемДвухфазное охлаждение
Технология

15-45 ° С60 ° С75 ° С
HVAC / горячее водоснабжение

дадада
Районное отопление

Нужен тепловой насосНужен тепловой насосНужен тепловой насос
Подогрев питательной воды котла

Нетдада
Сорбционное охлаждение

Нетдада
Органический цикл Ренкина

Нетдада
Опреснение

Нетдада
Переработка биомассы

дадада
Производство продуктов питания

дадада

Городские районы

В городских районах существует большой потенциал использования отработанного тепла из центров обработки данных для централизованного теплоснабжения, поскольку технология тепловых насосов может поднять отработанное тепло до необходимого уровня температуры. Этот потенциал получил распространение в отрасли, и в настоящее время с этой целью реализуется несколько инициатив и проектов, таких как использование отработанного тепла центра обработки данных для централизованного теплоснабжения в Осло. В этом контексте SINTEF работает над тем, как городские источники тепла, такие как центры обработки данных, могут играть роль «городских тепловых станций» и обеспечивать теплом местные энергосистемы.

Другими областями применения являются отопление зданий и нагрев воды для бытового потребления, что может быть выполнено без использования тепловых насосов.

 

Сельские районы

Во многих ситуациях для центров обработки данных выгодно располагаться в сельской местности из-за наличия места, электроэнергии и возможности использования географического положения для достижения эффективных методов охлаждения, таких как естественное охлаждение в горах или доступ к рекам или морю. воды. Обратной стороной этого является то, что отсутствие потенциальных городских получателей тепла затрудняет утилизацию отработанного тепла.

Здесь необходимо информировать операторов центров обработки данных, промышленность и местные органы власти о потенциале сбросного тепла из центров обработки данных. Создание центров обработки данных в одном месте с предприятиями соответствующей отрасли, которые могут использовать отходящее тепло, может привести к значительной экономии энергии и выбросов. Примеры потенциального использования отработанного тепла в промышленных целях включают переработку биомассы, производство продуктов питания в теплицах и наземные рыбные фермы.

 

Роль центров обработки данных в будущем

Растущая индустрия центров обработки данных в будущем будет играть все большую роль в обществе. И даже с учетом мер по повышению их энергоэффективности вполне вероятно, что их доля в мировом потреблении энергии в ближайшие годы вырастет.

Потенциальная ключевая роль центров обработки данных как крупных потребителей энергии сегодня — стать энергетическими центрами завтрашнего дня. В качестве энергетических узлов центры обработки данных могут производить, потреблять и хранить энергию и находить хорошее применение, например, путем балансировки нагрузки в электросети, чтобы справиться с пиковым спросом, и интеграции потребностей в электрической и тепловой энергии и переключения между этими потребностями в зависимости от сезонных изменений. Например, зимой можно перейти на отопление, чтобы удовлетворить возросший спрос на централизованное теплоснабжение, тогда как летом доставляется большая часть электроэнергии.

 

Начало:



2021-11-24T23:38:40
Сервер

Сокращение углеродного следа центров обработки данных

Вы думаете о криптовалютах и ​​потоковых сервисах, когда слышите слово «дата-центр»? Ты не одинок. Но они намного больше.

Да, это дом вашего любимого шоу Netflix. Но видеоконференции, автономные транспортные средства, умные города, онлайн-банкинг и медицинские журналы — это всего лишь несколько примеров продуктов и услуг, которые требуют вычислительной мощности и обрабатываются в центрах обработки данных по всему миру.

За последнее десятилетие спрос на вычислительные мощности вырос в геометрической прогрессии, что сделало центры обработки данных быстрорастущей отраслью. Они являются огромной частью того, что позволяет нам жить современной, оцифрованной жизнью. И они являются важными факторами, способствующими более эффективным услугам и переходу к зеленой экономике. Например, сокращение количества поездок за счет более широкого использования электронных собраний и использование интеллектуальных технологий, делающих нашу жизнь более экологичной и комфортной.

Но есть и обратная сторона медали: центры обработки данных потребляют огромное количество энергии.

Они уже потребляют более 2% мировой электроэнергии и на их долю приходится 2% мировых выбросов CO 2. Это эквивалентно всей авиационной отрасли в мире. Это резко контрастирует с целью European Green Deal по обеспечению климатической нейтральности центров обработки данных к 2030 году.

Центры обработки данных должны уменьшить свое воздействие на климат, если мы хотим смягчить последствия изменения климата и соблюдать нормирование выбросов в атмосферу. И многие смотрят на Норвегию как на место, где для этого есть как инфраструктура, так и природные ресурсы.

 

Что такое дата-центр?

Центр обработки данных — это, по сути, выделенное пространство, используемое для размещения компьютерных систем для обработки, распределения и хранения данных. Типичный центр обработки данных состоит из ИТ-оборудования, такого как серверы, сетевого оборудования, такого как маршрутизаторы и коммутаторы, а также систем хранения.

Обычно это организовано в виде секционных стоек, которые расположены в проходах, как показано на рисунке ниже. Кроме того, в дата-центрах находятся системы охлаждения и вентиляции, резервного электроснабжения, безопасности, противопожарной защиты и мониторинга.

 

Как центры обработки данных могут стать более энергоэффективными, чем сегодня?

Как и устройству, на котором вы читаете эту статью, дата-центрам для работы требуется электричество. Им просто нужно НАМНОГО больше. И точно так же, как на вашем компьютере есть вентилятор, чтобы предотвратить его перегрев, центрам обработки данных нужна система охлаждения.

С точки зрения воздействия на климат потребность в энергии и охлаждении не является проблемой сама по себе. Проблема в том, что системы охлаждения большинства центров обработки данных неэффективны и потребляют ненужное количество энергии. А тепло, отводимое системой охлаждения, может быть ценным ресурсом, но редко используется ни для чего.

Вдобавок ко всему, большинство центров обработки данных используют невозобновляемые источники электроэнергии, а это значит, что есть большая вероятность, что ваша следующая видеовстреча будет работать на угле, нефти или газе. Даже если вы посещаете встречу с помощью мобильного устройства или компьютера, питающегося, например, водой, ветром или солнечной энергией.

Но что, если бы видеовстреча транслировалась с сервера, работающего от воды или ветра, с более энергоэффективным охлаждением и с использованием отработанного тепла? Давайте подробнее рассмотрим, как центры обработки данных могут превратиться из врага климата в своего друга, и почему многие думают, что Норвегия может быть идеальным местом для их строительства.

 

Преимущества и проблемы с дата-центрами в Норвегии

География и природные ресурсы Норвегии позволили ей стать крупным производителем возобновляемой энергии. Фактически, 98% электроэнергии в Норвегии производится из возобновляемых источников, а цены на электроэнергию в стране одни из самых низких в Европе. Кроме того, прохладный климат обеспечивает как очень эффективное охлаждение, так и большой потенциал использования отходящего тепла.

Эти преимущества не остались незамеченными отраслью, привлекая ведущие компании в области центров обработки данных, такие как Microsoft и Facebook. Это может способствовать появлению новой норвежской промышленности.

Но рост индустрии центров обработки данных в Норвегии не обойдется без проблем, и Норвегии придется делать больше, чем просто полагаться на свои природные ресурсы.

Потребность в увеличении производства возобновляемой энергии будет увеличиваться: по оценке Норвежского управления водных ресурсов и энергетики, потребление электроэнергии из центров обработки данных вырастет с 0,8 ТВтч в 2019 году до 3–11 ТВтч в 2040  году. мощность в электросети. Повышенный спрос со стороны различных потребителей, таких как новые развивающиеся наземные отрасли, такие как производство аккумуляторов, электрификация морских нефтегазовых платформ, и повышенный спрос со стороны домашних хозяйств, например, на зарядку электромобилей, вызывает необходимость увеличения электрической мощности. В этом аспекте на центры обработки данных приходится большая доля возросшего спроса:в период с 2018 по 2019 год около 50% новых запросов на подключение к электросети поступало из центров обработки данных.

 

Так почему же центры обработки данных так энергоемки?

Простой ответ — вычислительная мощность и охлаждение.

Серверы требуют большого количества энергии для вычислений. Эта энергия рассеивается в виде тепла на относительно небольшой площади. А поскольку ИТ-оборудование чувствительно к высоким температурам, тепло необходимо постоянно отводить.

Как показано на рисунке выше, потребность в энергии для охлаждения обычно составляет большую долю от общего энергопотребления в центрах обработки данных.

Потребность в энергии для охлаждения зависит от нескольких факторов, например, от решения для охлаждения и расположения центра обработки данных. То есть более холодный климат приводит к снижению потребности в энергии за счет охлаждения.

 

Эффективность использования энергии (PUE)

Метрика, которая часто используется для описания эффективности центров обработки данных. Он связывает общее энергопотребление центров обработки данных с энергопотреблением ИТ-оборудования:

PUE = (общее энергопотребление центра обработки данных)/(энергопотребление ИТ-оборудования)

 

Эффективность центров обработки данных часто описывается их значениями PUE. Эффективные центры обработки данных могут достигать значений PUE ниже 1,2. Однако легче достичь низких значений при более низкой температуре окружающей среды, так как на механические холодильные системы необходимо тратить мало энергии или не тратить ее вовсе. Это означает, что центры обработки данных, расположенные в странах Северной Европы, имеют естественное преимущество.

Тем не менее, исследование показало, что центры обработки данных в Скандинавии достигают среднего показателя PUE 1,71, что указывает на то, что еще есть значительные возможности для повышения энергоэффективности. Это можно сделать, выбрав более эффективные технологии охлаждения.

 

Продолжение:



2021-11-23T20:58:33
Сервер

Обновление Microsoft Flight Simulator GOTY на ПК добавляет опцию DX12

Команда Microsoft Flight Simulator (MSFS) выпустила еще одно очень стоящее обновление своего одноименного летающего названия. Это довольно серьезное обновление с некоторыми существенными изменениями / дополнениями. Подводя итог, можно отметить пару постов в блоге, опубликованных Microsoft, основными нововведениями являются добавление опции DirectX 12, делающей симулятор совместимым с контроллерами виртуальной реальности на ПК, а также набор новых самолетов, аэропортов и т. д.