文章编号：247785 / 分类：行业资讯 / 更新时间：2025-04-15 12:16:03 / 浏览：次
大规模数据中心能耗现状及相关指标分析

一、引言

随着信息技术的快速发展，大规模数据中心在全球范围内迅速崛起。
这些数据中心承载着海量的数据存储、处理和应用需求，是推动云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术发展的重要基础设施。
数据中心的运行需要大量的能源消耗，其能耗问题已经成为业界关注的焦点。
本文旨在探讨大规模数据中心的能耗现状及相关指标。

二、大规模数据中心能耗现状

1. 能耗规模巨大

大规模数据中心由于其庞大的服务器规模、高效的计算能力和存储需求，导致能源消耗量巨大。
据相关统计数据显示，全球数据中心的能耗已经占据相当大的比重，且呈现出逐年增长的趋势。

2. 能耗密度高

数据中心内部的服务器、存储设备、网络设备以及其他配套设施在单位空间内的数量巨大，导致能耗密度较高。
高能耗密度对数据中心的散热、能效管理等方面提出了更高的要求。

3. 能耗结构复杂

数据中心的能耗包括设备能耗、冷却系统能耗、照明能耗等多个方面，其中设备能耗占据主要部分。
不同设备在运行过程中产生的热量、功耗不同，使得数据中心的能耗结构复杂多样。

三、大规模数据中心能耗相关指标

1. PUE值

PUE（PowerUsage Effectiveness）值是衡量数据中心能效的重要指标，即数据中心消耗的能源总量与其IT设备消耗的能源量之比。
理论上，PUE值的最低极限为1，即所有消耗的能源全部用于IT设备。
在实际运行中，由于冷却系统、照明等因素的能耗，PUE值通常大于1。
目前，全球先进的数据中心PUE值普遍低于1.5。

2. Watt-per-sqft（瓦每平方米）和Wattper square meter per year（年度每平米瓦数）指标

这两个指标用于衡量数据中心在单位面积上的能耗和年度能耗情况。
对于大规模数据中心来说，这些指标有助于了解数据中心的散热设计和能源使用效率情况。
在合理规划和管理数据中心时，需要考虑这些因素以降低能耗成本和提高能效水平。
同时，这些指标也有助于评估数据中心对环境的影响程度。

3. 碳排放量指标

碳排放量是衡量数据中心对环境影响的重要指标之一。随着全球气候变化问题日益严峻，数据中心的碳排放问题越来越受到关注。为了降低碳排放量，许多数据中心开始采用可再生能源技术，如太阳能和风能等。提高数据中心的能效水平也是降低碳排放量的重要途径之一。因此，碳排放量指标已成为评估数据中心可持续性和环保性能的重要指标之一。在数据中心建设和运营过程中，需要密切关注碳排放量指标的变化情况并采取有效措施降低碳排放量。此外还需关注其他方面指标如电力需求曲线等。同时加强与地方政府等机构的沟通协作以促进相关政策制定与基础设施建设从而更好地支持数据中心的绿色可持续发展为目标服务产业升级战略推动绿色低碳技术应用等领域做出贡献作用不言而喻相关社会应用方面的内容也很重要其综合性在全球化社会中体现了积极影响助推经济社会发展优化生活服务等以下展开论述说明一以绿色低碳技术应用为例介绍大规模数据中心的社会应用作用一绿色低碳技术应用的大规模数据中心的社会应用作用随着绿色低碳理念的普及以及国家政策的支持越来越多的数据中心开始采用绿色低碳技术以实现可持续发展例如采用高效能的服务器和存储设备利用自然冷却技术减少冷却系统的能耗应用可再生能源技术等在提高数据处理能力的同时减少对环境的影响大规模数据中心在处理大数据人工智能等任务时采用绿色低碳技术不仅可以提高任务处理的效率和质量而且可以降低能源消耗和碳排放量对社会产生积极影响二推动产业升级和社会发展的作用大规模数据中心作为新一代信息技术的重要基础设施在推动产业升级和社会发展方面发挥着重要作用首先数据中心的发展促进了云计算大数据人工智能等产业的发展为各行各业提供了更高效的数据处理和存储服务推动了数字经济的发展其次数据中心的建设和运营过程中可以创造大量的就业机会包括IT技术人才培养运维人员招聘基础设施建设等多个领域为当地经济发展注入新的活力三优化生活服务的作用大规模数据中心还可以在日常生活中发挥重要作用例如智能城市建设中可以利用数据中心进行智能交通智能安防等服务提高城市管理效率和居民生活质量此外数据中心还可以支持在线教育远程医疗等领域的发展为人们提供更加便捷高效的服务总之大规模数据中心的发展具有积极的社会意义在提高数据处理能力推动产业升级促进经济发展优化生活服务等方面发挥着重要作用但也需要关注其能耗问题并采取相应的措施降低能耗提高能效水平以实现可持续发展四结论综上所述大规模数据中心的能耗现状及相关指标分析对于推动数据中心的可持续发展具有重要意义通过关注能耗现状采取相应措施降低能耗提高能效水平并加强绿色低碳技术的应用在推动产业升级社会发展优化生活服务等方面产生积极影响大规模数据中心的发展将为信息化社会建设注入新的活力同时也需要我们持续关注和解决其带来的挑战以确保其健康有序发展更好地服务社会和人民三、推进大规模数据中心的绿色可持续发展为了更好地推进大规模数据中心的绿色可持续发展，我们需要从以下几个方面入手：加强技术创新和研发力度。通过引入更高效的服务器和存储设备、优化数据中心布局和散热系统设计等方式提高数据中心的能效水平。推广可再生能源的应用。鼓励数据中心使用太阳能、风能等可再生能源，降低对传统能源的依赖，减少碳排放量。加强政策引导和支持也至关重要。政府应制定相关政策和标准，鼓励和支持数据中心实现绿色可持续发展，并提供相应的资金支持和税收优惠等措施。加强社会监督和合作。建立透明的能耗监测机制和数据共享平台，加强社会各界对数据中心能耗问题的关注和监督，推动行业内的合作与交流，共同推进大规模数据中心的绿色可持续发展。
大规模数据中心的能耗现状及相关指标分析

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网络对数据中心效率影响有多大

能源需求继续增长根据Forrester研究公司2011年9月的研究报告《数据中心电力和冷却热能消耗》显示，目前能源成本大约占到数据中心设施平均运营成本的70%。 该报告还指出，由于机架空间和能源需求的增加，数据中心的机架正在成为一个瓶颈。 此外，气流限制创建限制了机架空间的冷却能力。 正如Forrester研究公司在报告中指出的，是导致浪费机架空间和数据中心整体效率低下的首要原因。 在最坏的情况下，高达三分之二的机架空间由于冷却限制而无法使用。 考虑网络能源消耗当前，网络能源消耗仅仅占到数据中心的平均能耗的大约9%（根据基于2007年EPA最终报告的详细数据在2011年5月发表的《NetworksGOGREEN》报告），这是一副不完整的未来画面。 随着服务器和存储变得更加高效，网络组件预计将成为数据中心能耗大户。 导致功耗较高比例来自网络管理工具。 因此，能源和空间要求网络安全和网络监控工具将成为企业在向前发展过程中考虑日益重要的因素。 考虑到这些因素，重要的是要了解数据中心的网络工具，诸如网络监控交换机，可以有效减少传统数据中心的能源和冷却需求。 网络监控交换机，主要用于消除TAP和SPAN端口连接的限制，增加网络可视性，也可以被用来减少重复的网络流量监测工具。 在重复数据删除功能增加设施的网络监控解决方案的性能和效率，可能会带来更少的监控设备以及更低的能源法案。 硬件和机架空间另一个方面是网络监控交换机硬件本身，它可以低至1U或高至14U的机架空间。 它对于帮助数据中心管理人员如何确定更小、更高效能的网络监控交换机方面正变得日益重要。 为了找到一个特定的高效网络监控交换机，您可以借鉴以下三种规格：高密度：确定有多少网络端口和工具可以配置的设备。 最小的机架空间：确定有多少物理空间需要设备、独立的机架结构。 低功率消耗（每端口低瓦）：确定每端口有多少实际功率被消耗。 这将是重要的节能指标，甚至可能是更重要的机架散热的原因。 为了提高数据中心的效率，设施管理人员和工程师需要考虑这些规格，以及提高效率的网络监控工具，网络监控交换机。 精心挑选的网络监控交换机可以在数据中心日益绿色的演进过程中迈出重要一步。 东北辽宁大连华信云数据中心满足数据中心效率需求的上升、以及越来越要求更高的带宽、速度和性能

数据中心要如何实现节能减排增加能效

我们的研究表明，通过更加严格的管理，公司可以将数据中心的能效提高一倍，从而降低成本并减少温室气体的排放。 具体而言，公司需要更积极地管理技术资产，提高现有服务器的利用率水平；公司还需要更准确地预测业务需求对应用程序、服务器和数据中心设施容量的推动效应，以便控制不必要的资本和运营支出。 数据中心的效率是一个战略问题。 企业建造和运营数据中心花费的资金在公司IT预算中占的比例不断上升，导致用于急需技术项目的预算越来越少。 数据中心建造计划是董事会一级的决策。 同时，监管部门和外部利益相关方也越来越关注公司管理自身碳足迹的方式。 采用最佳实践不仅有助于公司减少污染，还能够提高它们作为良好企业公民的形象。 IT成本高昂如今，公司进行的分析越来越复杂，客户要求实时访问账户，广大员工也在寻找新的技术密集型协作方法。 因此，即使在经济放缓时，人们对于计算、存储和网络容量的需求也在继续增长。 为了应对这一趋势，IT部门正不断增加计算资源。 在美国，数据中心的服务器数量正在以每年约10%的速度增加。 与此同时，在中国和印度等新兴市场，机构正在变得越来越复杂，更多的运营工作实现了自动化，同时有越来越多的外包数据业务在这里进行，因此数据中心的数量呈现出更快的增长态势。 这种对计算资源无法抑制的需求，导致全球数据中心容量稳步上升。 目前，这种增长并没有显露出即将结束的迹象，通常在经济衰退时期它只会进入温和增长状态。 这一增长已经导致了IT成本激增。 如果将设施、存储设备、服务器和人员成本都计算在内，数据中心支出一般会占到企业IT总预算的25%。 随着服务器数量不断增长，电价也正以高于收入和其他IT成本的速度攀升，上述比例只会日益提高。 每年，运行这些设施的成本都在以高达20%的速度上升，而IT总支出的增长速度仅为6%，二者相差极为悬殊。 数据中心支出的不断增加，改变了许多企业的经济结构，尤其是金融、信息服务、媒体和电信公司等信息密集型企业。 在过去5年中，成立一个大型企业数据中心所需的投资已经从1.5亿美元升至5亿美元。 在IT密集型企业中，最大设施的造价正逼近10亿美元。 这一支出挤占了新产品开发的资本，降低了某些数据密集型产品的经济效益，并降低了利润。 此外，不断上升的能耗产生了更多、范围更广的碳足迹，导致了环境恶化。 对于大多数服务行业，数据中心是企业最主要的温室气体排放来源。 在2000到2006年间，用于存储和处理数据的电力翻倍，每个数据设施的平均耗电量相当于2.5万个家庭的总和。 世界上共有4400万台服务器，消耗了总电力的0.5%。 如今，数据中心的碳排放已经接近阿根廷和荷兰等国家的碳排放水平。 仅仅在美国，到2010年数据中心的预计用电增长量就相当于要新建10座电厂的发电量。 目前的预测显示，如果不对需求加以遏制，2020年全球数据中心的碳排放将是现在的4倍。 监管部门已经注意到这些发展趋势，正在督促公司拿出解决方案。 美国环保署(EPA)建议，作为建立运营效率标准的第一步，大型数据中心应当使用能量计。 同时，欧盟也发布了一套自愿执行的行为准则，其中介绍了以较高的能效运行数据中心的最佳实践。 随着数据中心排放量的持续上升，政府可能会为了减排而施加更大的压力。 第2页：全面应对挑战全面应对挑战在信息密集型机构中，许多部门和级别的人员都可以做出影响数据中心运营效率的决策。 金融交易员可以选择运行复杂的蒙特卡洛(MonteCarlo)分析，而药物研究人员可以决定要将多少临床实验影像数据存储起来。 负责应用程序开发的管理人员可以决定用多少编程工作来满足这些需要。 服务器基础设施的管理人员可以做出设备采购决策。 设施主管则可以决定数据中心的位置、电力供应，以及在预测的需求出现前安装设备的时间表。 上述决策通常是在孤立状态下做出的。 销售经理可能会选择将交易由隔夜结算改为即时结算，金融分析师则可能希望为历史数据存储几份副本，他们完全没有考虑到这样做会对数据中心的成本造成什么影响。 应用程序开发人员很少想到要对自身的工作进行优化，以将服务器用量降到最低，也很少考虑开发能够跨服务器共享的设计应用程序。 购买服务器的管理人员可能会选择价格最低或他们最熟悉的产品。 但是这些服务器也许会浪费数据中心的电力或空间。 很多时候，管理人员会超额购买设备，以保证在最极端的使用情况下拥有足够的容量，而这会造成容量过剩。 管理人员往往会建造有多余空间和高制冷容量的设施，以满足极端情况下的需求或应对紧急扩建。 这些决策在整个机构中累加起来，将对成本和环境造成重大影响。 在许多情况下，公司可以在不降低自身数据管理能力的前提下，停用现有的部分服务器，并搁置购买新服务器的计划。 这可以借助一些众所周知的技术来实现。 比如虚拟化，这种技术实际上是通过寻找服务器的空闲部分来运行应用程序，以达到容量共享的目的。 但是公司不一定会这样做，因为没有哪位高管能够承担“端对端”的责任。 在机构内部，管理人员会以最符合自身利益的方式行事，这就造成大多数数据中心效率低下，每台服务器上常常只运行了一个软件应用程序。 我们分析了一家媒体公司的近500台服务器，其中利用率低于3%的占三分之一，而低于10%的则占三分之二。 虽然有诸多用于跟踪使用情况的现成管理工具，但这家公司没有使用其中任何一种。 从全球来看，我们估计服务器的日常利用率一般最高只有5%到10%而已，这造成了能源和资金的浪费。 对此，数据中心管理人员一般会回答，配备这些服务器是为了在极端情况下提供容量，例如应付圣诞节前一天的购物潮。 但一般来说，这一论断并不成立，因为数据显示：如果平均利用率极低，那么高峰时段的利用率也会很低。 此外，数据设施的数量不断攀升，但所存放的服务器和相关设备有时仅占数据设施容量的一半，这说明有上亿美元的资本支出被浪费了。 即使公司报告认为数据中心已经满载，但沿着数据中心的过道行走，经常会发现服务器机架上有很多空位，原先放在这些空位中的设备都已经淘汰。 之所以出现这种不一致的现象，部分原因在于预测数据中心需求的难度很高。 运营的时间框架是一个问题。 数据中心的设计和建造一般需要2年或更长时间，而预计的使用寿命至少为12年，因此容量是在业务部门产生实际需求之前就已经设定的。 与此同时，对于业务决策如何互相影响，如何转化为对新应用程序的需求，以及需要多少服务器容量才能满足需求，还存在着认识不够全面的现象。 例如，如果客户需求增长50%，许多公司很难预测出服务器和数据中心的容量是需要增加25%，还是增加100%。 在极端情况下，我们发现一些设施在投入运营后常年处于半空状态；而另一些公司在建成一个数据中心之后，很快就发觉需要再建一个新的。 如今数据中心已经成为一项昂贵的资产，由此可以推断，财务绩效责任落实得十分糟糕。 设施的财务和管理责任往往会落在不动产管理人员身上，而这些人基本不具备相关的专业技术知识，对于IT与核心业务问题的联系也缺乏深入的认识。 同时，管理服务器运营的人员很少去了解关键运营支出的数据，例如耗电量或IT设备所占不动产的实际成本。 相反，当IT管理人员决定购置更多的应用程序或新的服务器时，有时只会使用硬件初始成本和软件许可证费用等基本指标。 计算实际成本时，需要考虑设施运营和租赁、电力使用、支持以及折旧等因素。 这些费用可能是服务器初始购置成本的4到5倍。 加上前面说到的孤立决策和责任问题，数据中心通常会添加额外的服务器作为保险措施，而很少讨论成本权衡或业务需求。 在缺乏实际成本分析的情况下，过度建造、过度设计和效率低下就成了普遍现象。 第3页：改革运营方式改革运营方式在研究之初，我们以为通过建造新的节能型数据中心，可为降低数据中心的成本和碳排放指出一条光明大道。 新的设施可以发挥当前各种技术的优势，利用自然冷却方法和碳排放较低的电源。 但我们还了解到，在降低成本和碳排放方面成效最显著的方法是改善公司现有数据中心效率低下的状况。 通过改善资产管理，增强管理层的责任意识，并且为降低能源成本和碳排放设立清晰的目标，大多数公司都能够在2012年之前将IT能效提高一倍，并遏制其数据中心温室气体排放的增长。 实际上，您无需另行建造就能获得最环保的数据中心。 积极管理资产一家大型公司采用的做法表明，规范现有服务器和设施的使用就可能产生巨大的收益。 这家公司原本的计划是，增加服务器的数量，并建造一个新的数据中心来容纳这些服务器和其他IT设备，以便满足自身在2010年的信息需求。 该公司的董事会已经批准了这项计划，但这意味着企业在这一年会有大量的资本支出。 于是，这家公司彻底修改了计划。 它将关闭5000多台很少使用的服务器。 通过对占公司应用程序总量15%的3700个应用程序进行虚拟化，可以将现役服务器的数量由2.5万台减少至2万台。 公司还更换了一些较为陈旧的服务器，代之以能够将用电效率提高20%的产品。 这些调整使公司得以搁置原先的数据中心扩建计划，并因此节省了3.05亿美元的资本投资成本。 由于服务器数量和耗电量的下降，运营支出预计将减少4500万美元，降低到7500万美元。 考虑到停用和虚拟化因素，服务器运行时的平均容量利用率将由目前的5.6%升至9.1%。 该公司仍然能够满足自身日益增长的数据需求，但是电力需求的减少，意味着未来4年内的二氧化碳排放将由59.1万吨削减至34.1万吨。 公司还可以通过对不断上升的数据需求加强管理来实现节约。 对于应当保留多少数据，是否要缩减某些数据密集型分析的规模，业务部门应当审查相关的政策。 一些交易的计算可以推迟，以降低服务器在高峰时段的利用率，也并不是所有企业信息都需要基于广泛备份的灾难恢复功能。 更好的预测和规划是提高数据中心效率的基础。 公司应当跟踪自己对数据需求的预测与实际需求之间的差异，然后向能够最大限度减少预测偏差的业务部门提供奖励。 数据中心的管理人员应尽可能全面了解未来的趋势，例如机构增长和业务周期等，然后将这一趋势与自身采用的模型结合起来。 由数据中心、应用架构师和设施操作人员提供的建议可以用于改善这些模型。 一家全球通信公司制定了一套规划流程，将每个业务部门数据增长量的各种发展情况包括在内。 虽然公司最终得出的结论是，它需要扩大容量，但是未来需求中有很大一部分可通过现有资产来满足，这比原计划节约了35%的资本支出。 许多机构并没有将数据中心看作一种稀缺的昂贵资源，而是将其当成了等待注水的水桶。 为了避免这种趋势，公司在估算新服务器或附加应用程序和数据的成本时，可以采用实际拥有成本(TCO)核算法。 业务部门、软件开发人员或IT管理人员在进行支出决策时，很少会将应用程序和服务器的生命周期运行成本考虑在内。 提早计算这些成本，有助于限制过量的需求。 管理这些变化可能十分困难。 大型机构中的许多人并没有意识到数据的成本。 企业的每一个部门都会产生对于数据中心服务的需求。 满足这些需求的责任分散在IT部门(包括运营和应用开发)、设施规划人员、共享服务团队和企业不动产职能部门身上。 成本报告工作并没有统一的标准。 第4页：提高总体效率提高总体效率作为数据中心改进计划的一部分，我们建议采用一项新的指标：企业数据中心平均效率(CADE)。 与美国的企业燃料平均经济性(CAFE)里程标准类似，CADE考虑了数据中心内的设施能效、设施利用率和服务器利用率水平。 将这些因素综合起来，就得到了数据中心的总体效率，即CADE(图)。 减少了成本和碳排放的公司将提高自身数据中心的CADE分数。 这就像在汽车行业中，出色的里程数能够提高CAFE评级一样。 为了给改进工作设立目标，我们将CADE分为五级。 属于CADE第1级的数据中心运营效率最低；大多数机构最初可能都会被归入较低的级别。 关闭利用率低下的服务器、采用虚拟化技术以及提高设施空间的使用效率，都将提高CADE分数。 借助CADE，公司还可以对整个数据中心的设施进行基准比较分析，或者与竞争对手进行比较，也可以为管理人员设立绩效目标并加以跟踪。 在数据中心的需求管理方面，我们建议采用一种由首席信息官全权负责的新治理模型。 在这种体制下，首席信息官能够更为透彻地了解各业务部门的数据需求；对于需要更多服务器或软件应用的新数据项目，他们可以强制要求将能耗和设施成本考虑到相应的投资回报计算中。 我们还建议首席信息官采用一种新的指标来衡量改进情况，请参见副文“提高数据中心的效率”。 通过强化责任，首席信息官将拥有更高的积极性来寻求改进，例如采用虚拟化技术和提高现有设施的利用率。 由于这种模型将关键业务决策的更多责任集中在首席信息官身上，因此不但需要首席执行官的全力支持，而且要求机构转变以往对于业务部门的数据中心扩容请求有求必应的思维模式。 此外，首席信息官还应当设定将数据中心的能效提高

为什么说数据中心是耗能大户？

数据中心是信息化时代发展的必然产物，发展的历史并不久，近些年才逐渐走入了人们的视野，所以大多数人对其实际上并不了解。 可以称得上是耗能大户的数据中心一般指的都是大型数据中心，其主要的耗电量主要体现在两个方面，一是服务器、存储等设备的，因为无论用户需求多寡，各大网站的数据中心均全天候运作，所以带来了巨大的耗电量。 二是为了数据中心中的服务器稳定的运行，数据中心不得不加大机房的散热系统规模和功率，空调设备和风机也是全天候运作，这是造成数据中心耗电量过大的第二个原因。 据统计，全球互联网数据中心一年的用电功率可能达300亿瓦特，相当于30个核电站的供电功率。 一座高端数据中心用电量相当于30到40栋高密度住宅楼房的用电量，所以每年的高额的电费支出是数据中心的主要开销。 所以一些大型的互联网公司的数据中心会建立自己的发电站来维持数据中心的运营。 称数据中心为耗能大户丝毫也不过分。 虽说数据中心消耗的是洁净的电能，貌似跟环保扯不上任何关系，但实际上人们关心数据中心是不是耗能大户的核心却不在于其消耗的电能究竟有多大，而正是在于其能给环境带来多大影响。 因为电能并非是凭空产生的，它必须由其他能量转换而来，比如烧煤、烧柴油来发电，环保问题也就此产生。 所以当下业内提倡的是建设绿色数据中心，在满足业务需求的前提下，尽可能减少能源消耗。 不过眼下能够称得上这个绿色称号的数据中心并不多，国外的苹果、亚马逊这样的大企业不是也频频爆出污染环境的新闻吗？在国内，也只有极少数的数据中心，比如中国西部信息中心这样的电信超五星级IDC机房才能够评上“绿色数据中心”的称号。 总得来说，数据中心的确称得上是耗能大户，但我们需要关注的焦点却不该是其到底有多么的耗电，而是究竟如何“绿化”数据中心，使其更低碳、更节能。

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