REMCO蓄電池RM12-17機房免維護電池

REMCO蓄電池RM12-17機房免維護電池   

REMCO蓄電池RM12-17機房免維護電池   

產品特點：        

1、　　免補水、維護簡單

采用特殊設計克服了電池在充電過程中電解失水的現象，電池在使用過程中電液體積和比重幾乎沒有變化，因此電池在使用壽命期間無需補水，維護簡單。

2、　　密封安全、安裝簡單

電池內沒有流動的電液，電池立式、側臥安裝使用均可，無電液滲漏之患，而且在正常充電過程中電池不會產生酸霧。因此可將電池安裝在辦公室或配套設備房內，而無需另建電池房，降低工程造價。

3、　　使用壽命長

采用了耐腐性良好的鉛鈣合金板柵，在25℃的環境溫度下，正常浮充壽命可達10年以上。

4、　　高功率放電性能好

采用了內阻值很小的優質極板和玻纖隔板，而且裝配較緊，使得電池內阻極小。在-40℃~60℃溫度范圍內進行大電流放電，其輸出功率比常規電池可高出15%左右。

5、　　安裝使用方便

電池出廠時已經充電，用戶拿到電池后即可安裝投入使用。

電池環境使用：

⑴避免將電池與金屬容器直接接觸，應采用防酸和阻熱材料，否則會引起冒煙或燃燒。

⑵使用的充電器在的條件下充電，否則可能會引起電池過熱、放氣、泄露、燃燒或破裂。

⑶不要將電池安裝在密封的設備里，否則可能會使設備浦破裂。

⑷將電池使用在設備中時，請安裝主電源外的后備電源，否則主電源失效會引起傷害。

⑸將電池放在遠離能產生火花設備的地方，否則火花可能會引起電池冒煙或破裂。

⑹不要將電池放在熱源附近（如變壓器），否則會引起電池過熱、泄漏、燃燒或破裂。

⑺應用中電池數目超過一只時，請確保電池間連接無誤，且與充電器或負載連接無誤，否則會引起電池破裂、燃燒或電池損害，某些情況下還會傷人。

⑻特別注意別讓電池砸在腳上。

⑼電池的使用范圍如下。超出此范圍可能會引起電池損害。

電池的正常操作范圍為：（25℃）

電池放電后（裝在設備中）：到(-15℃到50℃）

充電后：到(0℃到40℃）

儲存中：到（-15℃到40℃）

  2020年改變了IT人員管理和調配基礎設施的方式。2021年，企業必須找到方法來支持數據中心的自動化、人工智能和數據分析。

 　　數據中心是許多企業的焦點，可有效運行重要的應用程序，存儲重要的數據并提供重要的用戶服務。但是，數據中心基礎設施處于不斷變化的狀態。

 　　新技術不斷重塑數據中心及其在業務中的作用。同時，諸如2020年冠狀病毒疫情之類的外部力量已經改變了企業、員工、合作伙伴和用戶的運營方式，以及改變了可能在2021年及以后產生共鳴的數據中心技術功能。

 　　1.臨時基礎設施的自動化和遠程管理密鑰

 　　數據中心自動化和遠程管理技術并不是新事物，但是2020年將新的重點放在了無人值守的企業數據中心上。由于許多管理員在家庭或偏遠地區工作，并且減少了旅行選擇，因此使IT員工擁有服務器，存儲設備和網絡設備的工作變得非常困難，甚至不可能。

 　　自動化和遠程管理工具支持大型數據中心，托管數據中心站點和私有云部署。系統管理和數據中心基礎結構管理工具也不是什么新鮮事物，但是這些工具和實踐現在具有全新的重要性。

 　　在2021年，自動化和遠程管理是核心必需品-不僅僅是有用的選擇。這些工具必須大規模處理各種日常管理任務，例如：

 　　?硬件發現。

 　　?硬件設置和配置。

 　　?配置標準和執行。

 　　?報告和警報。

 　　?資源部署和擴展。

 　　?應用程序部署和維護。

 　　?系統和應用程序運行狀況監視。

 　　?故障排除和彈性任務。

 　　自動化可以處理大量的冗余任務，并將復雜而重復的過程減少為一個簡單的自助服務選項，只需幾分鐘即可完成。自動化確實需要持續的關注和維護工作，但是節省時間（結合遠程訪問）可以使IT團隊完成幾乎所有安全的全球地點之外的所有特殊任務。

 　　持續減少的人與人之間的接觸將推動其他自動化技術在2021年以后使用。隨著數據中心中人的數量減少，未來的數據中心設計可以開始優化機器的基礎結構，而不是人為交互。

 　　例如，機器人數據中心技術現在出現在諸如TMGcore的Otto之類的液體冷卻系統中，該技術允許高密度系統部署和機器人服務器熱插拔功能，因此管理員無需在現場即可更換服務器。

 　　2.人工智能增強了其對IT運營的有用性

 　　自動化將結合人工智能和機器學習的功能，以在2021年管理和維護數據中心。傳統遙測技術（例如日志和警報）需要人工分析和干預-管理員收到警報，然后尋找工具和技術以進行管理。解決并解決警報。但是，這種傳統的以人為本的方法已不再適合大型和復雜的數據中心。

 　　現代傳感器和系統產生的遙測量巨大，以至于無法與人工分析產生有意義的關聯。人工智能和機器學習軟件工具會提取并處理這種遙測，并且可以很容易地發現相關性和偏差，這些偏差和偏差指向操作瓶頸，甚至可以在潛在問題出現之前進行預測。

 　　通過將機器學習的分析和預測功能與自動化的編排功能相結合，該工具集實際上可以驅動數據中心的操作以實現以下目標：擴展資源以維持性能，對潛在問題進行故障排除，并做出其他主動決策來優化和解決數據中心的故障。根據既定的業務政策和慣例。

 　　Splunk等工具在IT運營，預測分析和機器學習中支持REMCO蓄電池RM12-17機房免維護電池機器學習，以防止事件影響數據中心。更復雜的以云為中心的工具包括MetalSoft自動化和機器學習平臺。