淺談綠色數據中心發展趨勢及產品選型

　更新時間：2023-11-01　點擊量：339

江蘇安科瑞電器制造有限公司范宏博

摘要: 針對目前大數據的發展對上游基礎設施領域（數據中心）的需求持續旺盛的建設情況，從綠色節能的數據中心的角度出發，分析數據中心在單機柜功率密度、 PUE（電源使用效率）值、數據中心建設方式、數據中心建成后的運營管理 4方面的發展變化。提出綠色數據中心在這4方面的可能變化方向，為數據中心建設的發展方向提供參考借鑒。

關鍵詞: PUE（電源使用效率）；數據中心；小母線； AI（人工智能）；智能 DCIM（數據中心基礎設施管理）

0 引言

數據現如今對于人們的重要性不亞于人之于空氣水。無論是個人工作生活中產生的各類數字信息，還是企業之間業務往來所需要的數據，亦或是國家層面的安全數據，都離不開在背后承載著連接與計算的基礎設施—— 數據中心。隨著云計算、物聯網、5G 、人工智能等技術領域的興起，數據中心的需求量呈現出爆炸式的增長。根據相關組織的調查統計

顯示，全球數據中心基礎設施市場規模從2013年的284.4 億美元增長到 2018年的 626.3 億美元，平均年增速為16.54% 。其中中國數據中心市場總規模由2013年的 262.5 億元增長到2018年的 1210.4億元，平均年增速為 31.54% 。數據中心的飛速發展帶了許多變化，對此，我們應該緊跟時代步伐，提高分析問題的能力，能在潮流中找準方向，攻克數據中心發展過程中的技術挑戰

1 數據中心的變化

1.1 單機柜功率密度高密化

傳統數據中心受限于當時技術的發展，在初期建設規劃過程中，并無考慮過多的冗余度，其單機柜功率密度普遍在 1~3 kW 之間。但隨著互聯網技術的高速發展，人類進入了信息時代。此時支撐著數據連接與計算的數據中心面臨著業務量大幅提升的現狀，在新建設的數據中心中，單機柜的功率密度提升到了4~10kW ，部分數據中心可支持機柜功率達 20~30kW 。為了盡可能地提高 IDC（互聯網數據中心）機房單位面積產生的價值，在相同空間內放置更多IT設備成了數據中心技術人員考慮與攻關的方向。機柜高密度的變化給配電與暖通專業帶來相應的挑戰。在舊機房改造過程中，許多配電與暖通設備需要全部拆除更換全新的設備設施。這不僅造成了資源上的浪費，也增加了企業的運營成本

1.2 PUE 值呈下降趨勢

PUE （電源使用效率）值等于數據中心總設備能耗 /IT設備能耗， PUE值越接近 1 ，表示一個數據中心的綠色化程度越高。目前， PUE值已成為衡量數據中心能源效率的重要指標，我國數據中心的平均PUE值在 2~2.5之間。由于2010年之前國家沒有綠色數據中心的要求，此前一些數據中心的 PUE 值高達 3.0 。 2013年以后新建的數據中心平均 PUE 值在1.5~1.8之間。 2018年北京市政府公布《北京市新增產業的禁止和限制目錄》，目錄指出禁止新建和擴建信息處理和存儲支持服務中的數據中心（ PUE值在 1.4 以下的云計算數據中心除外）。這是政府在建設綠色節能的數據中心方面所釋放出來的信號，PUE 值的下降呈必然趨勢。全球能源的緊張，政府的宏觀政策的調控，使得數據中心這個耗能大戶走上一條可持續發展的道路。

1.3 建設方式的改變

數據中心基礎建設在本質上是一項綜合性的系統工程。早前的建設方式通過建造一棟整體的樓宇，加上供配電系統、柴油發電系統、空調系統、室內裝修系統等數據中心配套設施。這類整體建造方式給后期的擴容帶來了不少阻力，缺少靈活性，改造成本不亞于再造一座新的數據中心。現今市場中較為主流的是整體規劃、分布實施的模塊化建設方式。此種建設方式可根據業務的發展，隨用隨建，可以有效降低基礎設施的經濟性貶值和技術性貶值，提升資金的利用率。

1.4 數據中心運營管理的智能化趨勢

在物理上建設完成一座數據中心，并不意味著數據中心的生命周期已經結束。對于數據中心的運維才是數據中心生命周期的開始，要發揮數據中心的功能和作用，數據中心的運營管理是至關重要的一個環節。傳統的數據中心在運維管理上更多地是依靠人工的方式來進行的。根據相關數據表明，在導致數據中心故障的所有因素中，技術問題所占比例很小，但是人為失誤引發的故障占近 70% 的比例。人為的不可控是數據中心安全運營較大的干擾因素之一，隨著人工智能技術的發展，機器人將融入更多的運營管理應用場景，代替可控度不確定的人工操作，減少數據中心的故障率。

2 綠色數據中心的發展方向淺析

2.1 小母線末端配電

面對單機柜功率密度高密化的趨勢，傳統的列頭柜在后續改造方面呈現出明顯的短板。比如列頭柜擴容和變更是非常困難的，使用過的電纜也無法重復利用，缺少靈活性。然而，小母線可根據機柜負載大小而靈活分配，如需擴容、調相，小母線只需調整相應的插接箱，在線路上無需做任何的調整。空間方面，列頭柜占用了大量空間，若干個機柜需要對應配備一個列頭柜，這使得空間上本來就十分寶貴的數據中心更加擁擠。小母線占用空間小、體積緊湊且走線直觀簡潔。若是大型數據中心，因為運用小母線而節省下來的空間將是十分可觀的，也能夠帶來一定的經濟效益。使用年限方面，列頭柜一般在10年至15年之間，而小母線的使用壽命一般可達40年。通過對比我們發現，小母線在未來應對機柜高密化的挑戰更具有競爭力。雖然國內目前在數據中心領域運用小母線配電方案并不普遍，可能是基于建造成本的原因。但隨著功率密度的不斷攀升，建造者在成本與運維便捷性中會做出選擇，小母線將會成為數據中心后50m的解決方案。

2.2 節能與PUE

綠色節能的數據中心與我國走可持續發展道路的步調是一致的，為此，實現綠色節能的技術在行業中成為了大家共同努力的方向。近些年來制冷和傳熱學以及材料科學并沒有取得重大的突破，但是PUE值也在飛速下降，這似乎并不符合人們的邏輯思維。究其原因，是溫濕度環境標準的放寬，節能由此得以實現。早前因為數據中心要求的溫濕度范圍較為狹窄，數據中心為滿足溫濕度條件，制冷系統都采用的是機械制冷，這大大地增加了數據中心的能耗，提升了 PUE 值。隨著環境要求的不斷放寬，數據中心的節能技術轉向了少量時間采用自然冷卻，再到自然冷卻時間占比越來越大，甚至發展到以自然冷卻為主，爾需要機械制冷來補充的方式。數據中心非IT設備能耗由此得到了降低， PUE值下降迅猛。多家互聯網企業也研發出不同的數據中心節能方案，如微軟的潛水艇IDC 、雅虎的雞舍IDC 、谷歌的海水冷卻IDC 、臉書的風墻 IDC 。除利用自然環境來散熱節能的方式外，還有高溫服務器、余熱回收再利用、液冷散熱技術等新技術在研究中，綠色節能技術呈現百家爭鳴的局面。我們應該抓住機遇，深挖行業痛點，放眼世界，給出創新性的解決方案。

2.3 快速部署

大數據、 5G 、云計算、人工智能等新興技術的快速發展，使得數據中心的業務需求得到了高速的發展，此時傳統的數據中心建設方式顯然不能跟上發展的步伐。因此，數據中心的建設方式正在往模塊化、預制化、產品化發展。模塊化的數據中心被分成若干個子模塊，這些模塊提前在工廠中生產調試好，根據需要在現場進行搭積木式的安裝，縮短工程時間，達成快速部署的目標。此類建設方式正在獲得互聯網ju頭們的廣泛認可與投入，作為與之配套的供應商們也應適應變化，加快產品的升級換代，踩準發展的節點。

2.4 AI （人工智能）及智能 DCIM

近兩年 AI 不僅是年度熱詞，更是不同領域的企業深入思考的方向。這猶如上個世紀末電腦行業的興起，人們起初并不知道電腦能給工作和生活帶來怎樣的變化，其中困惑就在于如何將新技術與場景深度結合。數據中心的建設者們也同樣在思考：人工智能可以與數據中心的哪些場景結合。人工智能優勢在于它在某些方面可以代替人工，一方面減少人為因素所引起的故障率，另一方面將人從單一重復的勞動中解放出來。因此，人工智能與數據中心的結合場景可以有：數據中心的安防系統，減少安保人員眼看、手摸、跑腿等工作，提升安防系統的智能化程度；數據中心的巡檢系統，可用巡檢機器人代替基礎設施保障人員在機房內采集溫濕度數據、檢測可疑故障點等工作，提高工作效率與準確度。數據中心的電力自動控制系統，利用人工智能技術由機器自主判斷，對電力系統中可能發生的過載現象實行甩負載措施，從而保障重要負載的可靠運行。這一切在數據中心利用智能 DCIM （數據中心基礎設施管理）去實現。未來人工智能在數據中心的應用將從圖紙中走向現實。

3 安科瑞列頭柜及監測產品介紹

隨著數據中心的迅猛發展，數據中心能耗問題也越來越突出，高效可靠的數據中心配電系統方案，是提高數據中心電能使用效率，降低設備能耗的有效方式。

AMC系列數據中心精密配電系統是針對數據機房末端設計的，能夠綜合采集所有能源數據的智能系統，為交直流電源配電柜提供準確的電參量信息，并可通過通訊將數據上傳到動環監控系統，實現對整個數據機房的實時監控和有效管理，為實現綠色IDC提供可靠保證。

3.1精密配電管理解決方案

3.1.1交流系統

1）功能要求：

遙測：輸入分路的三相電壓、三相電流、有功功率、有功電度；輸出分路的單相電壓、單相電流、有功功率、有功電度；

遙信：輸入分路的過壓/欠壓，缺相,過流，輸入分路和輸出分路的開關狀態,具備電流、功率需用量分析和統計，實現電壓、電流、功率等參數的越限報警功能。

2）配置方案-示意圖