布线是数据中心内部网络的一个重要组成部分,管理人员不仅要知道每根电缆的去向,而且当设备重新配置或更改时,需要能够找到具体的布线,并且必须能够在几秒钟内获得每根电缆的具体信息,包括电缆的类型和供应商、终端接点、电缆管道位置以及安装日期。

这样做的主要目的是为了方便后期的维护以及更新换代等操作。即使这样,但是到数据中心改进的时候,预算与计划都面临挑战。那么在数据中心转型与升级的过程中,甚至在正常操作下,如何避免网络布线遭破坏?
这个问题要从多个方面看待。在进行任何形式的转型或者设备升级之前,数据中心承包商必须了解布线布局,这涉及到网络、能源与其他基础设施布线。给承包商提供清晰准确的布线文档,将自身的数据中心情况描述清楚,并在开始之前预览现有布线布局。
对于基本的网络布线管理,确保线缆远离地面,避免人为踩踏,也得远离冷冻水管道,还得消除主要的电磁源,如激冷气压缩机,同样得远离热源避免发生火灾。本地建筑与电工规范将为路由与连接电缆提供额外的指导方针。
如果改装与升级计划会危害到布线,例如:缆线就要穿越墙壁了,那就得重新设计避免线缆受损。这通常是小型项目,但要考虑在受保护的导管中运行新线缆支持更快的以太网速度,并要标注清晰以便未来参考。
随着技术的不断发展,网络线缆管理进一步提升了, 这很多一部分原因是得益于数据中心的改造项目。例如:数据中心可在活动地板下拥有分散的线缆与管道。在改进期间,人们能将网络线缆装进受保护的导管中,放 在天花板上,再使用垂直导管接入单个机架上。这可阻止地板下漏水而造成的线缆受损,同时,便于后期管理。
好文章,需要你的鼓励
虽然在CES 2026展会上需要仔细寻找才能发现Linux的身影,但它确实无处不在。Canonical展示了与英伟达合作的Ubuntu Linux桌面超级计算机,配备GB10芯片、128GB内存和4TB存储。公司还演示了Ubuntu Core在IoT设备中的应用,以及为应对欧盟网络韧性法案推出的Ubuntu Pro设备支持方案。此外,Linux正成为软件定义汽车、边缘AI和智能电视的默认平台。
剑桥大学研究团队首次系统探索AI在多轮对话中的信心判断问题。研究发现当前AI系统在评估自己答案可靠性方面存在严重缺陷,容易被对话长度而非信息质量误导。团队提出P(SUFFICIENT)等新方法,但整体问题仍待解决。该研究为AI在医疗、法律等关键领域的安全应用提供重要指导,强调了开发更可信AI系统的紧迫性。
智能白板制造商Vibe发布桌面AI设备Vibe Bot,集成语音助手、智能摄像头和AI笔记功能。该设备采用圆柱形设计,配备4K摄像头、波束成形麦克风和可旋转屏幕,能够跟踪发言者并自动调整视角。支持在线和离线会议录音,提供实时转录和AI生成的会议纪要,用户可通过语音助手查询会议信息并触发日历等应用操作。
威斯康星大学研究团队开发出Prithvi-CAFE洪水监测系统,通过"双视觉协作"机制解决了AI地理基础模型在洪水识别上的局限性。该系统巧妙融合全局理解和局部细节能力,在国际标准数据集上创造最佳成绩,参数效率提升93%,为全球洪水预警和防灾减灾提供了更准确可靠的技术方案。