In this article we describe the application of physical analytics to manage optimally energy consumption of a data center (DC). In its core the solution leverages the intelligent co-management of IT workloads and the physical infrastructure of the DC. Specifically, we demonstrate workload dependent control using real-time data such as temperature, pressure, humidity and power consumption. The data is used to build specific and comprehensive models, which enables operators to either control the

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... ooling resources or alternatively to place the IT workloads for optimum energy usage. Zusammenfassung Dieser Artikel beschreibt, wie der Energieverbrauch von Rechenzentren unter Anwendung von physikali-scher Analytik optimiert werden kann. Es kommt dabei ein intelligentes Zusammenspiel von Management-Komponenten zum Einsatz, die sich von der Rechenzentrumsinfrastruktur bis zum IT Workload Management erstrecken. Wir demonstrieren dabei eine lastabhängige, automatisierte Steuerung auf Basis von Echtzeitdaten wie Temperatur, Luftdruck, Stromverbrauch und Luftfeuchtigkeit. Diese Daten werden zur Erstellung von spezifischen Modellen verwendet, mit deren Hilfe die Verantwortlichen im Rechenzentrum in die Lage versetzen werden, sowohl die Kühlungsinfrastruktur wie auch die Platzierung von IT Workload zu steuern für eine optimale Energieverwertung.