RHINO蓄电池SLA40-12 详细参数
蓄电池特点：1、 免维护电池：采用独特的气体再化合技术（GAS RECOMBINATION）技术。不必定期补液维护。减少用户使用的后顾之忧
2、 可靠性高：采用自动开启、关闭的网（VRLA），防止外部气体被吸入蓄电池内部而保护蓄电池性能，可防止因充电等产生的气体而造成内压异常是蓄电池遭到破坏。全密闭电池在正常浮充情况下不会有电解液及酸雾排出，对人体。
3、 使用寿命长：在20°C环境下，FM系列电池浮充寿命可达3－5年，FML系列电池浮充寿命可达5－8年，GFM系列电池浮充寿命可达10－15年。
4、 安装使用方便：全新的顶部和侧位连接方式，方便用户以各种方式连接电池，极大的减少安装的工作量和危险性
5、 自放电率低：采用的铅钙多元合金，降低了蓄电池的自放电率，在20°C的环境温度下，Kstar蓄电池在6个月内不必补充电即可使用。提高电池的使用效率
6、 适应环境能力强：可在－20°C－－＋50°C的环境温度下均使用，适用于沙漠、高原性气候。可用于区的特殊电源
7、 放置随意性强：特别隔膜（AGM）牢固吸附电解液使之不流动。电池无论立放或卧放均不会泄露，了正常使用。
8、 绿色 ：蓄电池房不需要有耐酸防腐措施，可与电子仪器设备同置一室。
9、全新FML系列电池有更长的使用寿命采用铅锡多元特殊正极合金，比传统的铅钙合金耐腐性更强，循环寿命更优越。 优化珊格放射形设计，具有更强劲的输出功率。 独特的铅膏配方及制造工艺，充分利于4BS的形成，确保电池具有较长的5-8年浮充使用寿命。
RHINO蓄电池SLA40-12 详细参数
运营数据中心必须提供更细粒度的实时数据，以保持数据中心的运营弹性、响应性和在线性，存在潜在的安全和中断威胁。不可预测的供应链、长期的劳动力短缺、螺旋式上升的通货膨胀和能源成本等，是企业CIO和管理团队在优化数据中心时面临的一些挑战。
运营数据中心必须提供更细粒度的实时数据，以保持数据中心的运营弹性、响应性和在线性，存在潜在的安全和中断威胁。不可预测的供应链、长期的劳动力短缺、螺旋式上升的通货膨胀和能源成本等，是企业CIO和管理团队在优化数据中心时面临的一些挑战。
EkkoSense公司美洲副总裁特TracyCollins表示，“从现在到2025年，工作量将继续以每年20%左右的速度增长，数据中心正在努力满足这些不断升级的需求。”
戴尔公司人工智能战略主管BronsLarson表示，“数据中心可以利用人工智能和机器学习来提高性能，优化配置和部署。”
阿里云智能总监兼首席工程师WendyZhao补充说:“人工智能和机器学习继续在它们的发展中取得巨大进步，它们现在对数据中心运营和IT管理产生了切实的影响。”
根据IDC公司发布的数据，由于嵌入式人工智能功能，数据中心50%的IT资产将自主运行。该公司表示，对于投资人工智能以实现IT基础设施自动化的企业来说，提高客户满意度、RHINO蓄电池SLA40-12详细参数自动化决策和重复任务是企业获得的大好处。
人工智能和机器学习获得采用
去年，一半以上(57%)的数据中心运营商表示，他们相信人工智能可以做出日常运营决策，高于2021年的49%。考虑到数据中心的许多任务都是人工密集型的，人工智能和机器学习可以显著降低成本，并提高效率。
一些CIO表示，他们对应用基于人工智能和机器学习的解决方案感兴趣的领域是，解决诸如减少停机、加强多站点弹性、优化直接液体冷却以及改进容量规划以及安全性等具有挑战性的问题。
数据中心的能源成本正在飙升，这意味着运营商在预算范围内运营数据中心更具挑战性。数据中心运营商和企业CIO正专注于评估软件设计的电源和人工智能如何帮助企业以指数方式降低能源和冷却成本。
Equinix公司是一家为许多企业提供数据中心服务和网络基础设施的全球供应商，该公司的CIOMilindWagle表示，Equinix公司在全球26个国家运营着220多个数据中心，他们正在使用人工智能来估算他们的数据中心将消耗多少电力和空间，进而调整他们的互联网“引擎”。
人工智能可以在哪些方面帮助优化数据中心性能
利用人工智能技术，CIO和数据中心运营商可以优化功耗并提高能源使用效率，以实现未来的效率提升。随着整个行业可持续性压力的增加，许多数据中心运营商还没有做好满足碳排放报告要求的准备。
数据中心中断仍然是代价高昂且频繁的，云计算应用程序尤其容易受到影响。人工智能有可能通过提高效率、减少中断和简化操作来帮助解决许多这些问题。以下是人工智能可以帮助优化数据中心性能的关键领域：
(1)改进容量规划和资源分配
实时数据对于任何数据中心的容量规划和资源分配都至关重要。实时数据可以让人们了解需要优化的地方、方式和内容，以提高数据中心性能。一个关键领域是确定容量规划和负载平衡中的瓶颈。这些都是基于约束的问题，监督机器学习算法擅长解决这些问题。正确进行容量规划和资源分配对于在预算范围内运行蓬勃发展的数据中心至关重要。
(2)可以帮助提高数据中心的安全性
通过学习网络的正常行为并检测异常和偏差，人工智能可以帮助防止大规模数据泄露和黑客攻击。人工智能网络安全工具可以彻底筛选和分析所有传入和传出的安全威胁数据。
“永远不要信任并始终验证”是企业实现零信任安全的原则，这种方法不信任任何用户、应用程序或设备，除非安全策略明确允许。企业可以提高混合环境的可见性、安全性和遵从性，通过采用零信任的策略来降低成本。
(3)减少碳足迹
人工智能擅长识别不同的数据模式，并帮助企业建立适合数据随时间变化的模型。事实证明，监督式机器学习在解决复杂的基于约束的碳减排问题方面是有效的，这些问题涉及数百个影响碳排放的潜在变量和因素。
实现可持续发展意味着将人工智能和机器学习的优势结合起来，在减少碳足迹方面表现出色。它太重要了，不能听凭运气，它对企业有重大影响。CIO们表示，他们看到同行的薪酬计划与ESG目标挂钩，RHINO蓄电池SLA40-12详细参数将可持续发展作为减少碳足迹的重中之重，并将其作为工作的核心。