奔放蓄电池6-FM-38FM系列产品简介

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蓄电池正常使用及护理常识 ： 

(1)蓄电池长期不用时，应充足电存放，并做到每三个月进行一次不少于24小时的补充充电。 

(2)蓄电池在充电时应在空气流通的环境中进行。避免靠近火源，充电时好将电池组取下，以利散热。

(3)蓄电池在佳的工作环境温度为15℃-40℃。在此温度范围之外，将影响电池的正常工作。 

(4)不能使蓄电池正负端短路，以免发生危险。 

(5)只能使用厂家提供专用充电器进行充电。 

(6)蓄电池是专用电池。请不要作为电动自行车以外的电源使用，以免造成蓄电池的损害。 

(7)不能使用有机溶剂清洗蓄电池外壳。发生意外火灾，不能使用二氧化碳灭火，而应使用****之类的灭火器 具。 

(8)蓄电器组若发生故障，请将其送交厂家授权处或有关机构妥善处理。请不要随意丢弃以免造成环境污染。 

(9)环境温度高于40℃或低于-10℃时，电池寿命会缩短。因此夏天高温时，电池应避免太阳直射。在冬季低温时，电 池应在室内存放，并在室内进行充电。电池充满电后，应再延长充电2小时。

安装维护： 

容量不同、性能不同、生产厂家不同的蓄电池不可链接在一起使用。 ◆实际容量相同的蓄电池或蓄电池组方可串联使用。 ◆实际电压相同的蓄电池或电池组方可并联使用。蓄电池链接和引出请用合适的导线。 ◆链接是务必切断电源，否则会有触电甚至爆炸的危险。 ◆正负极不得接反或短路，否则会使蓄电池严重受损，甚至发生爆炸。◆紧密地链接好端子螺栓部分，防止火花产生；若接触面被氧化，可用苏打水清洗。 ◆新安装的蓄电池组在使用前应进行72小时浮充充电使蓄电池内部电量均衡，方可进行测试或使用 ◆蓄电池荷电出厂，不得试图拆卸蓄电池避免发生危险，如不慎蓄电池壳破损，接触到酸液，请立即用大量清水冲 洗，必要时请立即就医。 ◆不能将蓄电池放置于密封容器内使用，否则会有爆炸的危险。 ◆不能使用有机溶剂清洗蓄电池。 ◆多只蓄电池串联可获得高电压，安装时应注意使用绝缘工具，防止电击。 ◆安装时应拧紧螺母，以防止充放电时产生火花。 ◆蓄电池不可倒置使用，否则会有电解液漏出。 ◆蓄电池寿命终止时，应妥善处理，随意遗弃会造成环境污染。

    2020年改变了IT专业人员管理和调配基础设施的方式。2021年，奔放蓄电池6-FM-38FM系列产品简介企业必须找到方法来支持数据中心的自动化、人工智能和数据分析。

 　　数据中心是许多企业的焦点，可有效运行重要的应用程序，存储重要的数据并提供重要的用户服务。但是，数据中心基础设施处于不断变化的状态。

 　　新技术不断重塑数据中心及其在业务中的作用。同时，诸如2020年冠状病毒疫情之类的外部力量已经改变了企业、员工、合作伙伴和用户的运营方式，以及改变了可能在2021年及以后产生共鸣的数据中心技术功能。

 　　1.临时基础设施的自动化和远程管理密钥

 　　数据中心自动化和远程管理技术并不是新事物，但是2020年将新的重点放在了无人值守的企业数据中心上。由于许多管理员在家庭或偏远地区工作，并且减少了旅行选择，因此使IT员工拥有服务器，存储设备和网络设备的工作变得非常困难，甚至不可能。

 　　自动化和远程管理工具支持大型数据中心，托管数据中心站点和私有云部署。系统管理和数据中心基础结构管理工具也不是什么新鲜事物，但是这些工具和实践现在具有全新的重要性。

 　　在2021年，自动化和远程管理是核心必需品-不仅仅是有用的选择。这些工具必须大规模处理各种日常管理任务，例如：

 　　•硬件发现。

 　　•硬件设置和配置。

 　　•配置标准和执行。

 　　•报告和警报。

 　　•资源部署和扩展。

 　　•应用程序部署和维护。

 　　•系统和应用程序运行状况监视。

 　　•故障排除和弹性任务。

 　　自动化可以处理大量的冗余任务，并将复杂而重复的过程减少为一个简单的自助服务选项，只需几分钟即可完成。自动化确实需要持续的关注和维护工作，但是节省时间（结合远程访问）可以使IT团队完成几乎所有安全的全球地点之外的所有特殊任务。

 　　持续减少的人与人之间的接触将推动其他自动化技术在2021年以后使用。随着数据中心中人的数量减少，未来的数据中心设计可以开始优化机器的基础结构，而不是人为交互。

 　　例如，机器人数据中心技术现在出现在诸如TMGcore的Otto之类的液体冷却系统中，该技术允许高密度系统部署和机器人服务器热插拔功能，因此管理员无需在现场即可更换服务器。

 　　2.人工智能增强了其对IT运营的有用性

 　　自动化将结合人工智能和机器学习的功能，以在2021年管理和维护数据中心。传统遥测技术（例如日志和警报）需要人工分析和干预-管理员收到警报，然后寻找工具和技术以进行管理。解决并解决警报。但是，这种传统的以人为本的方法已不再适合大型和复杂的数据中心。

现代传感器和系统产生的遥测量巨大，以至于无法与人工分析产生有意义的关联。人工智能和机器学习软件工具会提取并处理这种遥测，并且可以很容易地发现相关性和偏差，这些偏差和偏差指向操作瓶颈，甚至可以在潜在问题出现之前进行预测。

 　　通过将机器学习的分析和预测功能与自动化的编排功能相结合，该工具集实际上可以驱动数据中心的操作以实现以下目标：扩展资源以维持性能，对潜在问题进行故障排除，并做出其他主动决策来优化和解决数据中心的故障。根据既定的业务政策和惯例。

 　　Splunk等工具在IT运营，预测分析和机器学习中支持机器学习，奔放蓄电池6-FM-38FM系列产品简介以防止事件影响数据中心。更复杂的以云为中心的工具包括MetalSoft自动化和机器学习平台。