數據中心能耗和能效現狀
為了有效開展數據中心節能工作，首先來了解一下數據中心能源利用的現狀。
隨著云計算的發展，數據中心的建設呈現向大型化發展的趨勢。超過100個機架的數據中心比例逐年上升，2016年預計達到61%。而大型數據中心的電力消耗是相當驚人，比如對一個建設規模為2000個機架的數據中心來說，按照每個機架功率平均3kW計算，2000個機架最終負荷為3kW*2000=6000kW，每個小時耗電6000度，全年電力耗能為：6000kW*24小時/天*365天=52560000kWh，按照1元/KWh計算，全年的電費5256萬元，加上數據中心的空調、新風、照明、其他電力能耗，對一個PUE為2的數據中心而言，電費為1.05億元。
另根據美國斯坦福大學JonathanKoomey教授的一項調查顯示，2010年全球數據中心電力消耗為2355億度，約占全球電力消耗的1.3%。而在美國，這一比例更高，美國環境保護署的報告顯示，2011年數據中心能源消耗占到了美國電網總量的2%，并且還將呈現每五年翻一番態勢。中國的數據中心能耗也高速增長，顯著高于世界的平均水平，據ICTResearch統計，2012我國數據中心能耗高達664.5億度，占當年全國工業用電量的1.8%。根據預測，到2015年我國數據中心能耗預計高達1000億度，相當于整個三峽水電站一年的發電量。
另一方面，數據中心能源效率普遍低下，能源浪費巨大，據工信部統計，目前，中國的數據中心的平均PUE值在2.2～3.0之間，而實際能耗可能遠遠高于這一數字。對企業而言，數據中心電費已成為很大一筆開支，大幅侵蝕企業的經營利潤。如中國聯通2012年營業收入407億美元，利潤僅為12億美元，但其電費開支卻高達17億美元。
數據中心能源消耗巨大和能源利用效率低下的現狀，揭示了數據中心行業存在著巨大的節能空間，綠色節能自然而然也就成為了當前和未來數據中心建設的一個主流需求。
節能減排，大勢所趨
數據中心節能不僅僅是企業節能、降低成本的需要，還是國家開展節能減排工作的重要組成部分。在2011年的"十二五"規劃中，政府提出了數據中心節能工作刻不容緩的指示。在《工業節能"十二五"規劃》中明確指出，到2015年全國數據中心PUE值需達成下降8%的目標;2013年初，工信部聯合五部委共同出臺《關于數據中心建設布局的指導意見》(工信部聯通(2013)13號)，對我國數據中心建設、規劃、布局制定了綱領性要求，確保新建數據中心PUE值達到1.5以下，原有改造的數據中心PUE值下降到2以下;2014年2月1日，上海率先頒布國內首個數據中心能耗限額的強制性地方標準，正式吹響了數據中心節能領域的先鋒號角。而像以Google為代表的大型IT公司則紛紛在綠色數據中心領域先行了一步，推出了許多超低PUE綠色數據中心的成功實踐。節能減排，毫無疑問成為了數據中心建設的大勢所趨。
數據中心能源消耗構成
為了更好地開展數據中心節能減排工作，還需要了解數據中心能源消耗構成。據調查，按照各種用電設備在數據中心機房中所產生的功耗所占比例大小，數據中心機房的能耗構成因素及排序如下。
1)IT設備系統：由服務器、存儲和網絡通信設備等所構成的IT設備系統所產生的功耗約占數據中心機房所需總功耗的50%左右。其中服務器型設備占40%左右。另外的10%功耗基本上由存儲設備和網絡通信設備所“均分”。
1.數據中心提升能效常見技術手段IT設備系統能效提升
IT設備系統的能效提升不但能降低IT設備本身的能耗，還能降低為之服務的散熱和供電系統的能耗，是從源頭上降低數據中心能耗的方法。常見的手段有關閉空閑的應用和設備，提高IT設備的利用率。另外，當前談論比較多的虛擬化也可通過整合服務器和存儲設備的方式節省能源。對服務器虛擬化的原理是：客戶可將四個20%運行效率的服務器合并成一個80%運行效率的服務器。盡管這個虛擬的服務器中的處理器需要消耗更多的電力，但處理器的耗電量僅為服務器耗電量的30%。所以80%的利用率增長卻僅產生了30%的處理器耗電量。存儲虛擬化[注]就是利用存儲的非常先進的技術，比如說重復存儲數據刪除，讓它盡量少存儲空間，提高存儲空間的利用效率，通過這些，就可以減少能源10%到20%。
2.制冷系統能效提升
在數據中心制冷系統是能耗最大的基礎設施子系統，提升制冷系統的能效就是提升數據中心能效最主要的手段。當前比較常用的主要有以下措施：
1)氣流管理。氣流管理的首要措施是對機房室內環境進行有效的密封，這樣不但可以有效阻止冷量泄露，還可有效控制相對濕度，減少不必要的加濕和除濕。若室內未妥善密封，提高效率的其它所有方法所起的作用將大打折扣。其次，對正面進氣，背面排氣的設備，可通過正確的擺放機柜來形成熱通道/冷通道布局，使面對面排列的機柜的正面從同一冷通道吸收冷空氣，熱空氣排入機柜背面的熱通道，在此基礎上，還可以通過冷熱通道封閉，空閑機架加裝盲板，走線孔增加密封毛刷來達到冷熱氣流的完美隔離，避免混合。
2)行級空調。行級空調直接安裝在機柜排中，靠近服務器熱源，實現近端制冷，一方面可以大大縮短空調風機的送風距離，降低功耗，另一方面還可以大幅提高空調的送風溫度和回風溫度，使空調運行在高效率的工況。
3)變頻空調。數據中心精密空調往往根據IT設備的最大負荷來進行選型的。而現實中，IT設備大部分時間并不是運行在滿載情況，對空調制冷量的需求并不需要選型的那么大，空調實際上長時間運轉在部分負荷工況。因此，提高空調部分負荷效率是提升能效的主要手段。變頻空調通過變頻實現無極調速，從而更精確逼近負荷需求，可在部分負荷時保持高運行效率。以華為行級直流變頻空調為例，它可實現10%-100%無級輸出制冷量，且部分負荷時能效更高，綜合能效比(IPLV)高達4.0，能很好地匹配數據中心負載特性，提升空調整體能效。
4)自然冷卻。對于年平均氣溫較低的許多地區，可以采用適宜的自然冷卻方式。當氣溫低至一定程度時，就可以部分或完全關閉壓縮機制冷系統，而采用效率極高的自然冷卻方式。自然冷卻又可分為風側和水側自然冷卻，如黑龍江移動就成功采用熱轉輪方式的風側自然冷卻方式，將PUE降低到1.2以下。
3.供配電系統能效提升
打造綠色數據中心還需要考慮供配電系統能效的提升。UPS系統是供配電系統中能耗最大的環節，因此必須關注UPS系統的效率提升。其能效提升可通過以下三個途徑來實現。
1)選用更高效的高頻UPS。工頻UPS因內置用于升壓的輸出變壓器，損耗遠遠大于高頻UPS，宣稱效率也僅能達到93%;而且工頻機輸入諧波大，需附加相應的諧波治理設備，進一步降低了運行效率;諧波及低輸入功率因數也會導致輸入線纜損耗增大。高頻機通過技術的改進取消了變壓器，運行效率最可達到96%。
2)關注UPS實際運行負載率下效率值。UPS系統為確保可靠性，需要配置為冗余系統，運行負載率一般在40%以下，所以應關注UPS在此負載段的效率。華為UPS通過精細化設計，20%額定值是效率可達到95%，在40%額定載時效率可達到96%。
3)按需部署提升UPS運行負載率。采用模塊化的UPS，在機房投入運行時，先期可以按照實際的負載配備模塊化的UPS，隨著設備的增加隨時增加UPS的模塊(熱拔插不用停電)。比如一個100平米機房，按照設計容量需要200KW，在剛投入使用時只有80KW的負載，可以采購一臺240KW的模塊式UPS(由6個40KW的模塊組成)，但先配3個模塊，得到的是一個120KW的UPS，隨著負載的增加，隨時增加模塊，提高UPS的負載率，實現UPS的高效運行
當然，供配電系統節能還有其他輔助手段，比如減小變壓器與UPS的送電距離，減小UPS輸出到機柜的送電距離，從而降低母線或電纜在電流傳輸中的損耗;采用比傳統光源更節能的智能LED照明系統，且自動做到人走燈滅，提高照明系統能效。
數據中心能效優化方面存在的問題
數據中心能效優化雖然有各種各樣的技術手段，但從當前國內數據中心能源效率現狀來看，能效優化并不是做得十分徹底，能效低的現象依然普遍，能效進一步提升空間依然十分巨大。
首先，目前絕大多數數據中心管理系統功能非常不完善，智能滿足基本監控的需求。而能效更是基本處于無監管狀態，數據中心具體消耗了多少能量，其中各個子系統如服務器、存儲、空調室內機、空調室外機、UPS分別消耗了多少能量，實時PUE數據是怎樣的，歷史PUE數據如何，哪里存在能源浪費的可能，能效優化的空間有多大，這些基本上都不可知。
其次，數據中心雖然采用了很多先進的節能設備，但是這些設備還不夠智能，基本上處于各自為政、孤軍奮戰的階段，不能很好地協同。如作為能源消耗的源頭IT設備，即我們俗稱的L2層設備，基本上跟L1層的風火水電即基礎設施處于相互隔離的狀態，L2不能及時地將自身對電力和散熱的需求傳遞給L1，L1也無法準確地判斷L2對供電和制冷的需求。此外，在基礎設施內部，如數據中心的“能耗大戶”制冷系統，其室內末端和室外主機也是互不通訊的，他們之間缺乏很好的聯動協同機制，無法做到高效制冷。
智慧數據中心在能效優化方面的作用
華為推出的智慧數據中心(+微信關注網絡世界)，以數字化、智能化、網絡化為理念，通過數字化手段，將原來一個個粗笨的設備，如機柜、配電柜、UPS、空調、電池等全部變成智能設備，同時通過組網，將這些設備組成一個系統，統一地管理起來，并通過能效最優的算法，進行統一的調度和協同，做到系統效率最大化。
智慧數據中心首先具有一個包括能效管理模塊的強大的管理系統。能效管理的前提通過部署在各智能設備的傳感器和感知設備及網絡采集準確詳細的電能等基礎參數，如智能IDC機柜，對電能和環境數據(溫度、濕度、煙霧等)進行機柜級感知。智能監控單元一方面收集感知數據通過以太網網絡交換機連接管控中心服務器，另一方面對機柜相關供電和散熱部件(如風機)進行實時控制，達到節能的目的。各機柜之間采用Zigbee自組網傳輸感知數據，方便新的傳感設備加入網絡中。對收集的數據進行全面實時的PUE計算和分析，獲得機柜級、模塊級、區域級和機房級PUE數據，同時考慮PUE數據的時間和空間特性，獲取動態溫度云圖和熱點可視化，根據數據分析結果及PUE基礎數據，生成直觀的數據中心溫度云圖，提供針對性的供電和制冷策略，為數據中心節能決策提供目標方向和論證依據。比如通過溫度云圖，發現某一區域溫度偏低，則可相應調動該區域的空調，減少制冷量輸出，提高該區域的溫度，達到提升能效的目的。
智慧數據中心的另一個特征是各設備智能化后，整個數據中心成為一個大系統，各設備能實現很好的聯動，相互協同，做到數據中心整體能效最優化。這里可以通過幾個具體的例子，來說明協同在提升能效方面的作用。
首先是基礎設施層(L1)與IT層(L2)的協同。由于業務的變化，IT設備的負載率時刻在發生變化，能耗也會有較大的波動，那么通過CPU、內存等實時數據，結合歷史數據，便可以預測業務的變化情況，時段性的物理關閉某些閑置的服務器，并適當的調整各級電源供應策略，相應關閉或休眠為這些服務器供電的電源模塊，提高供配電效率。通過傳感設備收集實時全面的服務器運行溫度數據，精確計算并預測制冷需求，結合智能的空調設備(如行級直流變頻空調)，關閉或調低為這些服務器散熱的風機或空調，提高制冷系統的效率。
其次是基礎設施內部各設備之間的協同。華為推出的iCooling制冷系統，便可以實現制冷系統內部各設備之間的聯動協同。比如對于大型數據中心，一般采用冷凍水末端空調配合機房外冷水機組的制冷方案。傳統的做法中，空調末端與冷水機組之間相互是不通訊的，冷水機組的調節是通過水溫來進行傳遞的。而從服務器負載的變化到冷水機組的水溫變化，中間需要經過很長的路徑：由IT設備負載的變化，到功耗和散熱量的不同，到服務器進出風溫度變化，到空調末端的送回風溫度變化，再到空調末端內水溫的變化，最終引起冷水機組水溫的變化。這個變化是非常緩慢，有較大的時延。所以傳統的做法中，數據中心冷水機組的調節很不及時和精確的。iCooling制冷系統不但可以將整個IT設備負載變化情況及時反饋給空調末端，也可以及時反饋到冷水機組，使得制冷系統中耗能最大的冷水機組可以采取針對性的供冷策略，實現端到端的按需制冷，提升能效。
數據中心智能化后，不光是制冷系統可以實現協同，供配電系統的協同也成為了可能。華為推出的iPower系統，可以對整個供配電系統進行端到端精細化的管理，根據IT負載的需求，實行針對性的能效最優化的供電策。iBattery可以對電池的狀態、充放電過程進行精細化管理，在提升運維效率的同時，實現供配電系統的精細化節能。
數據中心節能是一個綜合性的工程，很難一蹴而就。在傳統上關注的制冷系統與供電系統的硬件高效化改造基礎上，以數字化、智能化、網絡化為基礎的智慧數據中心，通過智能管理和協同機制，必將在構筑綠色數據中心和提升能效方面大放異彩。文章來源：大金機房精密空調http://www.63y1.cn/jingmikongtiao/daikin.html
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