news 2026/4/4 0:28:16

数据中心防漏新方案:IoT传感器与边缘机器学习结合预警

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张小明

前端开发工程师

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数据中心防漏新方案:IoT传感器与边缘机器学习结合预警

围绕数据中心的狂热让许多公司希望成为“铲子和镐子”的供应商,即通过建立与出售服务器访问权限或训练领先AI模型等淘金热业务相关的盈利业务。
今年TechCrunch Disrupt大会上Built World赛道的获胜者MayimFlow就是一个很好的例子。这家初创公司基本只专注于一项任务:防止破坏性的水泄漏。

数据中心使用大量的水,这些水可能带来巨大风险,即使只是微小的泄漏。创始人John Khazraee告诉TechCrunch,许多数据中心只有应对水泄漏的被动解决方案。一旦发生泄漏,这可能会让公司面临停机,并造成数百万美元的损失。
Khazraee对此深有体会。他花了超过15年的时间为某中心、某机构和某中心构建基础设施。通过MayimFlow,他开发了一种结合物联网传感器和边缘部署的机器学习模型的方案,能够检测即将发生泄漏的迹象。
“我注意到了数据中心存在的这些问题,而他们唯一的解决方案是:‘当泄漏发生时,我们才发现,’”他在一次采访中说道。“现在不得不花费大量资金去补救。必须关闭服务器。数据服务因此中断。所以我决定为此做点什么。”
Khazraee组建了一个经验丰富的小团队来应对这一挑战。MayimFlow的首席战略官Jim Wong在数据中心领域工作了几十年。首席技术官Ray Lok则在水管理和物联网基础设施领域开辟了自己的职业生涯。
除了未被察觉的水泄漏可能带来的最严重后果外,Khazraee希望通过MayimFlow实现的目标中还包含一种节俭的元素,他说这源于他的童年。

“我在一个,你知道,我不想说‘贫穷’的家庭长大,但我们并不是最富裕的家庭,”他说。“我小时候洗澡时,我爸爸总会说,‘嘿,你洗澡时间太长了。你是在里面唱歌吗?’”
Khazraee说,随着年龄增长,他发现自己总是在思考如何让事情更有效率——尤其是在他学习成为一名工程师时。在大学期间,他在一个从餐厅收集煎炸油并将其转化为生物柴油的设施工作。他说,这是一份“脏活”,但他喜欢最终的结果。
Khazraee现在正试图将这种节俭的倾向与他团队的经验结合起来。他认为他们可以为数据中心运营商提供24到48小时的维修预警。

Khazraee表示,MayimFlow已经从各种工业水系统中收集了大量样本数据,使他们能够做出此类预测。可以提供用于监测水系统的传感器,或者如果公司已有类似硬件,也可以将其机器学习模型接入现有系统。
Khazraee表示希望将这一解决方案扩展到数据中心之外,应用于商业建筑、医院、制造设施,甚至可能包括公用事业公司。在他看来,任何希望及早发现泄漏或优化用水量的公司都可能成为客户。
Khazraee认为这是一个巨大的机会,以至于在过去两年创建MayimFlow的过程中,他拒绝了几家大型科技公司的职位邀请。
“我真的很相信这个愿景。我相信我们正在产生的影响,”他说。“水正在成为我们世界面临的大问题之一。”
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