現代計算機和數據中心消耗大量能源。根據2013 年度能源展望,僅在美國,計算機和相關(guān)設備的能源消耗占全國能源消耗的 3% 。更不用說(shuō)保護計算機和服務(wù)器免受過(guò)熱的冷卻系統了。提高能源效率和降低功耗成本的任務(wù)是艱巨的。在保護自然資源、簡(jiǎn)化特定公司的工作以及總體上的國民經(jīng)濟的框架內,它對環(huán)境意義重大。描述計算機數據中心在正常運行條件下使用能源效率的主要指標是電源使用效率 (PUE)。Green Grid(一個(gè)專(zhuān)注于 IT 設備能效的非營(yíng)利性行業(yè)組織)實(shí)際上是這個(gè)比率的制定者。但在過(guò)去兩年中,PUE 已成為衡量數據中心能耗有效性的主要指標。
PUE是如何計算的?
電源使用效率是進(jìn)入數據中心的總能量與數據中心內 IT 設備(冷卻、加熱、通風(fēng)、電源轉換和分配、照明、公用插頭)使用的能量之間的關(guān)系。此外,總能量不僅可以來(lái)自電力,還可以來(lái)自其他來(lái)源,例如天然氣、燃料、水(用于絕熱冷卻)。IT 設備的能源消耗被定義為用于管理、存儲、處理和路由中心內的數據以及操作網(wǎng)絡(luò )和其他設備(如監視器和工作站)的能源量。
因此,典型的 PUE 公式如下:
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PUE = 設施總功率 / IT 設備使用的能源
該公式必須用于確定特定數據中心隨時(shí)間推移的效率,而不是比較不同的數據中心。
為了清楚起見(jiàn),我想介紹一個(gè) PUE 計算的例子:
假設數據中心的總設施能源為 12.000 MWh,IT 設備消耗 9.000 MWh。因此,PUE = 12.000 MWh / 9.000 MWh = 1,333。
當然,整個(gè)數據中心的耗電量會(huì )高于 IT 設備的耗電量。因此,該基準始終高于一。但是要大多少呢?
什么是正常 PUE?
顯然,PUE 比率的范圍可以從 1.0 到無(wú)窮大。理想的 PUE 為 1.0,這意味著(zhù) 100% 的效率(即所有消耗的能源僅用于 IT 設備,沒(méi)有配電損失)。但這幾乎是不可能實(shí)現的。
谷歌和微軟等行業(yè)巨頭正在為 1.2 或更高的 PUE 創(chuàng )建數據中心。但他們是行業(yè)的領(lǐng)導者。根據 Uptime Institute 的研究,美國數據中心的平均 PUE 為 2.5。但是,PUE 為 3.3 或更高的服務(wù)器也很常見(jiàn)。這意味著(zhù)數據中心消耗的所有能源中只有 1/3 被 IT 設備使用,而其中 2/3 的電力被浪費了。
環(huán)境溫度及其對 PUE 的影響
根據最新研究,數據中心消耗約 420 太瓦,相當于全球能源需求的 3%。此外,冷卻系統消耗大約 45% 的能量。在這個(gè)框架內,數據中心服務(wù)器的位置非常重要。氣候越冷,能量越低,運行效率越高,PUE 就越好(越低)。
如今,由于創(chuàng )建環(huán)保計算中心是制造商的優(yōu)先任務(wù)之一,他們正在努力實(shí)施現代技術(shù)和開(kāi)箱即用的解決方案,以使他們的冷卻系統更有效、更節能。例如,2018 年,微軟將其數據中心淹沒(méi)在北海海底,靠近蘇格蘭的奧克尼群島,深度達 35.5 米。自給自足的水下數據中心旨在更加省電,因為它們的冷卻是免費的,并且可以在北海的寒冷水域進(jìn)行鍛煉。但是,您需要了解浸沒(méi)在水中的膠囊只是真實(shí)數據中心的一個(gè)微小副本。12米長(cháng)的集裝箱由12個(gè)機架和824臺服務(wù)器組成,但最重要的是中心采用模塊化架構。在海床上,將集裝箱系在一起相對容易,就像國際空間站上的空間模塊一樣。
數據中心如何變得更有效率?
節能比許多 IT 公司所有者想象的要簡(jiǎn)單得多。通過(guò)實(shí)施此類(lèi)策略,您可以節省電費并提高服務(wù)器的工作效率。
減輕IT設備的負荷。由于功耗更低,在服務(wù)器級別節省 1 瓦將轉變?yōu)樵跀祿行目偣补澥〗?3 瓦。減少負載的策略包括購買(mǎi)節能設備、移除不使用的服務(wù)器以及所謂的服務(wù)器“虛擬化”。
氣流管理。這種策略意味著(zhù)將冷氣流從空調單元輸送到最需要的地方,特別是服務(wù)器的前部,并盡可能有效地從服務(wù)器的后部排出熱氣流。
心里溫濕度水平。如前所述,服務(wù)器所在的溫度和小氣候是影響電源使用效率的重要因素。越冷的地方,冷卻所消耗的能量就越少。
改善冷卻系統。盡可能使用“自然冷卻”系統。此外,與局部模塊化冷卻相比,在整個(gè)地方使用空調對于防止數據中心過(guò)熱的效果要差得多。數據中心的位置也很重要。最好根據模塊的功率密度和預設負載來(lái)分配模塊。
工程師抓住一切機會(huì )降低數據中心的功耗??紤]到該任務(wù)的相關(guān)性,以數據中心有效性框架內的能源消耗為重點(diǎn)的不規則軟件和硬件解決方案將變得更加普遍。其中一些可能起源于多種技術(shù)的融合。
遲早,人工智能系統將能夠管理各種能源,以找到數據中心供電的最佳方案。此類(lèi)解決方案將幫助數據中心運營(yíng)商實(shí)施更有效的做法并節省電費。