文章编号：25025 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-06-06 18:37:07 / 浏览：次

简介

在当今快速变化的商业环境中，数据中心必须不断优化和适应不断变化的需求。持续改进规划(DCP) 是一个持续的过程，它使数据中心能够识别改进领域、实施解决方案并跟踪进度。 DCP 对于确保数据中心始终以最高效和有效的方式运营至关重要。

DCP 有助于数据中心：

• 识别并解决导致停机时间和成本增加的问题
• 优化资源利用率并降低运营成本
• 提高运营效率并改善服务水平
• 满足不断变化的需求并保持竞争力

DCP 的步骤

DCP 涉及以下步骤：

• 规划：制定一个明确的目标和目标的计划。这包括确定改进领域、资源分配和责任。
• 评估：收集有关数据中心当前状态的信息。这包括分析运营数据、进行现场评估和采访利益相关者。
• 分析：确定根本原因并制定解决方案。这包括使用数据分析工具、故障排除技术和行业最佳实践。
• 实施：实施解决方案并监控进度。这包括制定实施计划、获得资源和协调利益相关者。
• 验证：评估解决方案的有效性并根据需要进行调整。这包括收集数据、分析结果和持续监控改进。

DCP 的好处

DCP 可以为数据中心带来许多好处，包括：

• 提高运营效率
• 降低运营成本
• 减少停机时间
• 提高服务水平
• 满足不断变化的需求
• 保持竞争力

实施 DCP 的最佳实践

在实施 DCP 时，遵循以下最佳实践至关重要：

• 获得利益相关者的参与：确保所有利益相关者都参与到过程中，包括运营、IT 和业务领导者。
• 使用数据分析：收集和分析数据以识别改进领域并确定根本原因。
• 采用行业最佳实践：研究和采用数据中心行业认可的最佳实践。
• 实施持续监控：持续监控数据中心运营以识别问题并跟踪进度。
• 定期审查和更新：定期审查 DCP 并根据需要进行更新以适应不断变化的需求。

结论

数据中心持续改进规划 (DCP) 是确保数据中心以最高效和有效的方式运营的必不可少的流程。通过遵循 DCP 的步骤并采用最佳实践，数据中心可以提高运营效率、降低成本、减少停机时间和保持竞争力。 DCP 是任何数据中心优化和持续改进计划的关键组成部分。

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数字孪生为数据中心插上“可持续”的翅膀

为了能以更加可持续的方式运营企业，企业对数字基础设施的要求也越来越高，不止是出于成本和效率的考量，从环境的角度也是如此。

Equinix全球IBX运营工程副总裁Arno van Gennip表示：“从设计到施工再到设施管理，数字孪生正成为提高数据中心效率和减少客户碳排放的关键。”

数字孪生有助于将来自不同重点领域的数据集中到共享环境中，这使得IT、工程、财务、采购、施工团队能够在流程中，更早地 探索 和模拟性能、财务和环境等各种因素之间的权衡。设备和空间利用方面的各种效率提升，带来的直接影响就是降低能耗和减少碳排放。数字孪生还有助于提高建设和运营效率，减少浪费、降低人员配备要求和相关环境影响。

很多企业和数据中心运营商（例如Nvidia）可能会从各种结合了工程、CAD和数据中心信息管理(DCIM)功能的仿真建模工具中打造出数字孪生工作流。越来越多的DCIM厂商（例如施耐德电气）将数字孪生功能直接引入他们的工具中。达索系统和Future Facilities等厂商为数据中心提供了集成度更高的数字孪生。Nvidia等厂商也开始推出Nvidia Air这样用于优化数据中心物理和逻辑布局的新工具。

投入运营中

Equinix与Future Facilities展开合作，面向企业数据中心构建数字孪生。数字孪生可以帮助工程师确保冷却系统和连接生态系统提供所需的容量和最佳效率。工程师可以对比数据中心的预期行为和实际行为，以及能源使用的情况。

“这让我们能够深入了解有关维护和优化能源效率的各种可能性，”van Gennip说。

Equinix工程师和合作伙伴一起构建了物理数据中心的3D模型。这种数据中心孪生模型是基于各种因素建模的，例如数据中心内计算设备的容量和密度，以及冷却系统的路径。集中式数字孪生平台可以帮助工程师使用实时数据（例如功率和温度）预测预计的变更对配电、空间利用和冷却路径可能带来的影响，这些实时数据整合到现有模型中，用于进行准确的分析和预测，从而使数据中心孪生可以通过预测能源需求提高效率。

达索和很多领先的超大规模数据中心企业展开合作，设计和建造下一代数据中心。

“他们面临的最大挑战就是如何缩短项目准备时间，以跟上不断增长的需求，以及如何通过减少建设和运营期间的能源、水消耗和浪费，让数据中心更具可持续性，”达索公司架构、工程和建筑(AEC)行业销售战略总监Marty Rozmanith这样表示。

让管理更轻松

数据中心房地产投资信托公司Digital Realty的全球建筑管理优化总监Kasper Dessing认为，以前数据中心管理被分成多个孤岛，每个孤岛都专注于管理设施的某一个方面。

因此，不同领域的管理者可能无法看到更大的格局。无论是现在还是将来，在考虑设施维护的时候，这一点都尤为重要。数据中心会产生大量的数据，而人类无法很好地捕获、汇集和管理这些数据。随着数字服务变得越来越复杂，这种情况只会变得越来越糟糕。

Dessing说：“通过数字孪生，我们能够以虚拟的方式呈现设施内的各种元素和各种动态，以及在各种操作场景下实时模拟实际行为。”

Digital Realty发现，由于数据量庞大，并且不同组件之间存在相互依赖性，因此通用数据中心的运营情况还不够好。正因为如此，Digital Realty将他们的设施数字孪生和专有的人工智能和机器学习平台进行集成，分析数千个数据流，从而能够跟踪设施内的所有组件并进行实时调整，还可以对未来行为进行预测，从而展开预测性维护，节省时间和降低成本。

这种对设施和不同组件之间关系的可见性，有助于改进新的设施设计，使其更高效。不仅如此，Digital Realty还利用数字孪生和他们的人工智能平台来优化能源消耗。

Dessing说：“可持续性是我们的首要任务，优化每个设施的能耗有助于我们在降低成本的同时，减少对环境的影响。”

并非所有人都具备在决策的同时进行模拟的这一技术专长，因此，Digital Realty将一种推荐引擎集成到了他们的数字孪生平台中。

“这样就可以让更多的人使用该技术，而不必一直依赖专家。”

把碎片组合在一起

设计、建造和运营数据中心的过程中会产生大量的数据，这些数据被保存为不同的格式，存储在不同的系统中。Rozmanith说，通过适当的访问控制和变更管理来管理和组织数据，这非常有挑战性。数字孪生可以带来多个学科、不同发展水平(LOD)和多个维度的数据，这让不同利益相关者可以实时地围绕单一事实来源展开协作。那些更为复杂的数字孪生技术则结合了各种技术，使用一种集成数字孪生来模拟热、结构、电气、控制和监控、制造和组装等过程。

埃森哲云首席技术专家Teresa Tung表示：“随着我们整合更多数据和模拟来连接工程设计、施工调度和运营流程，不同的数字孪生之间的互操作性已经变成了一大挑战。”

Tung的团队正在与数据中心厂商展开合作，将数据和领域专业知识应用于分析过程中，以确定驱动假设预测所需的模拟数量和配置，他们使用领域知识图（和用于互联网搜索中的技术相同）来捕获这些需求并映射不同元素之间的关系。

施耐德战略计划总监和解决方案架构师Carsten Baumann表示，提供商越来越多地向DCIM工具中添加数字孪生功能，以便在实际实施部署之前对基础设施升级可能带来的影响进行模拟。他认为，开放标准可以简化数据中心设备和管理工具之间的集成，从而可以更轻松地将数字孪生作为日常数据中心工作流程的一部分。

下面就让我们来详细看一看，数字孪生提高设计、施工、运营和规划可持续性的19种方式：

设计

放置新服务器

“也许在数据中心行业，使用数字孪生技术带来的最大影响就是气流管理和IT设备放置问题了，”Baumann说。

部署计算、存储和网络资源的需求快速增长，随之而来的是基础设施上的巨大挑战。特定机架或者特定位置还有物理空间，并不意味着有足够的电源、接入和散热能力。

看似简单的安装部署，可能需要对电源进行重大升级或者更好的替代方案时，数字孪生就可以帮得上忙了。

增加密度

增加数据中心的设备密度，可以减少新设施对气候带来的影响。

Information Services Group(ISG)企业敏捷性总监Loren Absher表示，数字孪生有助于优化数据中心设计，改善电源、布线、冷却要求、气流甚至活动地板完整性等所有相关元素，以防止灾难性故障的发生，此外还可以为增加密度所需的物理工作流程变更提供帮助。

提高热性能

冷却是数据中心的第二大能源消耗因素，仅次于设备本身。现代数据中心的冷却系统包括冷却器、管道和HVAC设备。

数字孪生可以使用热模拟来了解冷却系统的行为并提高其性能。

Rozmanith说，有些经常将代表冷水机组数量和管道尺寸变化的设备链的1D模拟，与气流的3D计算流体动力学(CFD)分析结合起来，找到冷空气和设备冷却之间的最佳平衡，以优化能源消耗。

评估季节性影响

Techstrong Research董事总经理、联合创始人Dan Kirsch表示，数字孪生还可以帮助数据中心设计师更好地规划季节性气候变化，让设计师可以根据外部季节性气候变化的影响提前规划，以降低总体运营成本和能耗。

“数字孪生让我们可以根据客户的特定需求和现场条件进行真正的定制和优化设计，而无需进行实地实验，”Kirsch说。

创建模块化组件

达索与大型数据中心运营商展开合作，打造了可以在不同数据中心设计中重复使用的模块化组件。

Rozmanith表示，数字孪生可以帮助企业定义和配置这些模块的属性，从而通过按订单配置的方法，缩短设计、采购和安装时间，从而有助于减少新建数据中心的环境影响。

测试和验证设备

NTT全球数据中心美洲产品高级副总裁Bruno Berti表示，他们正在使用数字孪生来测试和验证设备，然后再将其部署到数据中心内。

这些新的工作流程让他们可以构建和测试电气和发电机模块，这样工程师就可以在产品投入生产之前发生任何潜在的过程故障，减少了废弃物对环境的影响并改进了风险评估，加速了新产品的开发，提高了数据中心的可靠性和弹性。此外，数字孪生还有助于安排预测性维护，降低维护成本。

优化电池性能

数据中心设备生产企业Vertiv的首席创新官Greg Ratcliff表示，数字孪生可以用于建模和设计系统，以改善电池 健康 状况和预期寿命，从而减少制造新电池带来的环境影响。在这种情况下，数字孪生可以帮助团队使用电池 健康 测量和设施详细信息，来模拟不同的设计选择，预测每个电池的 健康 状况和使用寿命。

Ratcliff表示：“如果电池组中的单个电池出现故障，那么整个电池组都会出现故障，所以监控每个电池的运行状况是至关重要的。”

评估环保型替代品

数据中心运营商可以利用数字孪生技术来评估新方法的性能、环境效益和潜在缺陷。

例如，Kao Data利用数字孪生工具来虚拟地测试和部署无制冷剂间接蒸发冷却(IEC)系统，该系统使用水蒸发代替机械系统在炎热天气冷却空气。这种方法帮助Kao Data提高了电力利用效率，减少了对环境的影响。

建筑

精简施工

数字孪生可以模拟复杂的任务、装配、设备使用和人身安全，还可以改善供应商、集成商和承包商在设计和施工生态系统中的协作，以消除流程中的摩擦。

Rozmanith说，更好地模拟和协作，可以缩短施工时间、减少问题发生、避免返工、以及减少信息请求和安全事故的数量，这帮助达索的客户将面市时间平均缩短了10-15%，减少了与施工时间较长可能带来的环境影响。

减少建筑废品

数据中心设计师正在使用数字孪生来更好地规划施工，以便工作人员可以更高效地工作，减少浪费，缩短不同施工阶段之间的时间。

Kirsch说：“通过创建数据中心的虚拟模型以及完整的材料清单，设计人员可以优化施工人员组装数据中心的每一个细节。”

这种规划方法可以减少一个团队在其他团队完成任务等候的时间。而通常来说，减少数据中心建设过程中的浪费并非易事，Kirsch说，这个过程中很多组件是无法重复使用或者回收的，最终只能进入废品填埋场。

运营

提供维护建议

数字孪生有助于确定问题的根本原因，并为快速修复提供维护建议，以减少能耗。

例如，Equinix位于阿姆斯特丹的工厂采用了一种数字孪生模型，根据模型显示，他们必须清洁冷却塔和调整风扇，以前这两项维护的能耗都要高于模型预期的水平。van Gennip表示，数字孪生让已经比较高效的数据中心IBX能源效率进一步提高了10%。

延长资产寿命

达索的虚拟数字孪生可以将人工智能和机器学习算法的操作数据情境化，用于改进预测性维护。Rozmanith说，这延长了设备的使用寿命，从而减少了电子废品。而且，虚拟孪生还可以通过提高冷却和电力系统的效率来优化能源和水的使用。

提高维护和维修效率

数字孪生可以对维护、维修和翻新所需的所有信息访问进行简化，包括访问文档、用户手册、维护手册、材料供应商信息和备件清单等信息。Vertiv定制空气处理和模块化解决方案副总裁Lorenz Hofmann表示，这可以节省时间和减少工作量，从而减少二氧化碳的排放量。

数据中心流程自动化

流程挖掘功能的改进，可以帮助数据中心领导者了解他们的团队如何与应用进行交互，并对数据中心环境的变化做出反应。

ABBYY流程智能高级总监Ryan Raiker表示，使用数字孪生理解和记录程序，有助于数据中心团队发现候选的自动化方法，还可以实施不同的协议，以便在故障实际发生时采取行动，确保数据中心正常运行并减少故障和浪费的发生。

改善托管服务提供商和企业之间的协作

托管数据中心可以让多个企业共享同一个数据中心，但是当企业客户决定安装新设备的事后，可能会对周边其他企业的设备产生电力、热量和重量上的影响。

法国Thésée DataCenter与Future Forward展开合作，在云中部署每个设施的数字孪生，这种数字孪生让客户能够通过Web服务端模拟他们自己或者附近设备预期变更可能带来的影响，从而有助于Thésée的工程师与客户展开协作，提高他们的数据中心空间使用率，减少建设新数据中心的需求。

规划

确保满足合规性要求

NTT正在研究通过数据孪生帮助企业收集与业务相关的数据，并对这些数据实施标准化。数据孪生将企业数据源及其相互关系复制为标准格式，为分析和报告提供一个集中的位置。

NTT Data Services SMART解决方案副总裁Bennett Indart表示，这将有助于提供数据中心在实现可持续发展目标方面取得的进展，以及发现新的机会进行改善。

改善财务决策

NTT公司的Berti表示，NTT已经开始把财务数据整合到他们的数字孪生中，这有助于NTT在计划过程中使用实时数据和高级分析功能来审查材料和人工成本。

此外，这还有助于确定调整制造价值链从财务方面看是否合理，以及预期结果是否会降低数据中心的运营成本。

评估数据中心迁移带来的影响

埃森哲与卡内基梅隆大学合作开发了一个名为myNav Green Cloud Advisor的数字孪生模型，该模型让企业可以衡量数据中心和云提供商之间迁移的可持续性影响。

埃森哲的Tung表示，该项目最开始是一个数字孪生，以当前数据中心的能源消耗、计算要求和可持续发展目标为基准，让企业可以规划和对比各种云解决方案，包括碳排放目标、位置、能源和向清洁能源过渡的准备情况。

了解实质性的影响

Kirsch说，在建设完成之前，通常很难知道数据中心内的实际材料清单。在数据中心建设期间，团队会遇到各种可能需要偏离最初设计的情况。设计团队可以使用数字孪生规划所有现场条件，并指定所需的材料。

Kirsch说：“通过制定准确的材料清单，数据中心创建者和最终用户可以在施工开始之前就充分地了解需要使用的材料，以及对整体可持续性目标的影响。”

现代数据中心六大优化趋势

现代数据中心六大优化趋势 能源成本仍然是数据中心增长最快的费用，据说超过了计算设备本身的成本。 电力使用效率（PUE）和碳使用效率（CUE）是国际公认的指标，与更多其他的定义指标一道，将成为行业标准。 新的数据中心的建设和改造，必须同时应对业务和绿色环保的双重需求。 随着数据中心的成本不断飙升，数据中心管理的重点开始转向优化数据中心基础设施。 在未来几年，如下的一些新的趋势必将影响未来数据中心的决策： （一）数据中心的远程监控关于企业数据中心是否采用外包的争论仍在继续。 企业已决定继续在内部运行IT,并找到了成本有效的使用外部数据中心监控的供应商。 在某些情况下，物理基础设施设备，外部监测和第一级的支持，需要安全访问权限。 需要更多的基础设施防火墙和安全措施，这将增加数据中心的复杂性。 另一方面，由于工作人员工资和工作空间是连续的支出。 此外，一个团队规模的缩放在外部环境规模更容易。 （二）数据中心的选址一家数据中心的选址问题是一个相当重要的决定。 因为现在的技术进步已经使得大多数任务可以进行远程操作，现场只需要有少量的工作人员需要即可，这就为数据中心的选址提供了广泛的地域选择。 对这一决定有着相当影响的一些因素是：选址地区的气候特点每千瓦小时的最低费用对环境的最小危害降低生产成本选址地区较低的人口稠密度低建设成本低劳动力成本“自然冷却”的可行性：使用室外空气用于冷却数据中心，从而需要减少机械制冷。 （三）绿色IT能源消耗直接影响冷却费用，毕竟散热主要来自设备。 战略业务计划将直接影响到安装在数据中心的IT设备的类型和数量。 了解数据中心的设备的类型和工作效率的相关知识是非常重要的，因为这会影响数据中心电源和冷却战略，以及数据中心的物理设计战略。 使IT更具效率和成本效益，继续成为业界关注的焦点，无论是对于制造商还是消费者。 [page] （四）可扩展性和模块化在过去几年中，只有硬件和软件的可扩展性和模块化架构，以满足日益增长的需求。 鉴于对基础设施的成本和需求的压力，现在有必要对数据中心基础设施实施可扩展性和模块化设计方法。 这样的做法，例如，适用于UPS和配电系统，将使数据中心添加/禁用某一部分，不会影响另一家数据中心。 灵活的设计使托管服务提供商可以根据客户的要求添加和删除数据中心的某些部分。 为了迎合顾客的不同负载和任务的需求，也需要一个灵活的设计。 （五）灾难恢复优化和可用性从历史上看，硬件的利用率很低，虚拟化还有很长的路要走。 然而，人们关注的重点一直聚焦在如何提高生产数据中心的效率，却并未考虑灾难恢复（DR）/备份中心的问题。 因为其一直处于“关闭”或“闲置”。 现在，企业已经意识到开始对这些“闲置”的设备进行重要的投资。 并采用创新的方法，将其用于灾难恢复（DR）的基础设施。 使用灾难恢复中心作为测试、培训的趋势正在持续增长。 设计需要考虑到切换的能力，以最安全，最快捷的手段来生产。 （六）数据中心基础设施管理IT和数据中心设施管理的融合是一个现实。 大多数基础设施设备是按照IP寻址，就像IT设备已经实施了多年一样。 开发阶段的几家公司要将两种不同的环境融合在一起。 按照情景规划的IT组件和物理基础设施元素的能力，将使设计师知道计划和变化的IT环境如何影响物理环境，反之亦然。 例如，如果我们安装了特定类型的IT硬件，将对UPS和冷却系统的负载产生何种影响？避免成本不超过工程费用将实现这些产品顺利打入市场。 至关重要的是，这些因素必须在数据中心策略和设计的早期阶段充分考虑到，毕竟这些功能将对IT预算产生非常重要的影响，如果没有计划好，可能会对数据中心的计算能力和运营成本产生不利影响。 罗恩蒂尔森是Infosys信息技术有限公司可持续发展实践的首席顾问。 拥有30多年的IT从业经验，其中26年是数据中心行业相关。 对于本文亦有贡献，他曾在新的数据中心建设和现有网站的建设部署过程中担任过各项职责，致力于物理和IT基础设施的工作。 本文作者维伯哈夫巴蒂亚是Infosys信息技术有限公司和数据中心认证协会可持续发展实践的高级顾问。 拥有9年的IT从业经验，成功管理着一家数据中心，并在多个数据中心的优化和绿色IT倡议组织工作。

如何规划数据中心，构建优化操作

我们公司的一些想法和经验，今天的主要内容是关于如何定位数据中心基础设施的管理。 传统意义上的数据中心通常会和IT隔离出来，在云计算时代，我们会认为数据中心所有服务的东西都应该作为一个基础设施来看待，就像微软的集装箱，这里面已经拥有了IT技术的中心，在这个层面上就可以展开了，我们IT只能拿到我们的网络，我们的服务器。 因此意味着我们把跟IT架构的环境和整个环境作为一个统一的对象来考虑，并且考虑到之间的相互管理，这点对我们传统意义上的数据中心是不太一样的。 在数据中心的生命周期角度来讲，从设计开始，会经过实施运营持续的勾画，我们会发现这是一个数据的管理，在设计阶段，我们可以看到作为基础设施来说，IT部门不是具体到服务器的一个数量，这个时候我们需要考虑的是运算的能力，就是数据中心到底能够支撑多少运算的能力，从能力这个层面上考虑的，因此数据中心的要有这样的能力，这个能力不能一估就10年，但是我们通常是10年、20年来预估的。 整个IT预估的过程起码是1一3年。 在设计完整以后，我们进行实施，实施其实是部署的一个过程，部署完成了以后，就接着是一个运营，运营过程要解决一个很大的问题，解决实际运行的情况及跟我们当初设计的情况是否吻合，如果不吻合我们就进行调整，包括做更大动作的调整整改，假设一下，如果现在的实际情况和预想的情况是一致的，在运营层面就不用做太多的工作，现在IT的情况越来越复杂，从IT来说，投入的成本大于我们当初预算的成本，最后一个阶段是优化阶段，我们不断的调整，需求在不断的变化，我们需要进行优化，优化的结果是下一个数据中心的模式的设计，这就变成一个循环。 从数据中心的基础设施来讲，IT有五个物理需求，包括攻坚、制冷、空间、安防、布线。 我们采购IT设备的标准也必须是统一的，如果这些标准主要反映到我们刚才提炼的五个物理需求上，所以在设计的阶段，我们要注意这五个方面，但是现在的数据中心来说，用户往往会考虑得很周到，更多的是考虑供电和制冷，因为这有一个计算能力的需求，所有的服务器用电90%的用电量会进行排放，所以制冷是一个很重要的因素。 在管理的层面上有三个非常重要的地方，第一，保证IT的可控性，我们一般把IT分为三个层面，对底层的是基础设施，上去是IT，IT上去是业务应用，比如说IT层面像业务层面提供服务的，如果业务层面不可用的话，说明IT存在的必要性会受到一个挑战，因此，保证可用性是第一位的，再满足第一位的情况下，我们可以降低运营的成本。 对于数据中心的运营来说，我们可以拆散为几个阶段，第一个阶段是部署，也就是支撑IT运营的过程，第二个是IT业务系统的上线，业务开始运作了，我们各种OA都可以运用，第三是对监控系统，发现问题后，我们可以采取相应的行动，确保业务系统的正常运作。 第四，确保业务可用的情况下，我们可以用一些技术或者是云的技术新一代的技术实现绿色的优化，降低运行的成本。 在数据中心，基础设施目前面临的挑战可以有五点。 第一点是可用性，这也是我们存在必要性一个很重要的地方，后面两点是我们在云时代继续生存的要素，包括在生命周期内的可适应性和可扩展性。 最后两点的可管理性和可维护性/服务型做到，这五点他们是相互依托的。 回到最初的设计阶段，看上去跟IT没有很大的关系，因为在我们公司的设计阶段，IT基本上是不存在的，只是一个概要的需求，当数据中心运行起来以后，我们可以通过这个图展示数据运行的情况，发现机位是不是过热，供电是不是足够的情况，因为我们设想跟实际情况是有差异的，所以我们要对这个数据进行管理。 我们尽可能的缩小实际跟设计之间巨大的差距，当然缩小是不可能最小化的，不然的话，我们的业务就没有发展，到了差距没有办法缩小的时候，我们应该增加一个模块实现扩充，这也是数据中心模块化的定义，当前可以从两个方面缩小差异，一是构建支持硬的基础设施，包括通过可调整模块化的基础设施，比如说，模块化的UPS，模块化的供电，模块化的空调实现基础设施的设计，另外我们可以通过配电和容量管理系统帮助我们掌握基础设施的消化的趋势，我们可以通过了解未来IT的发展趋势，包括云计算这些新的技术，便于我们在数据中心采取更好的技术，使这个数据中心有更强的生命力。 第二块，通过优化基础设施的使用，做一些全面、细致和精准地了解，通过规划地使用基础设施，通过这些延长数据中心的使用，实时检测基础设施，排除异常的情况，从而使基础设施能够得到很好的使用。 假设我们现在是维护一个好的数据中心，其实非常重要的一点是在于挖掘，我们经常说我们的网络是不可管理的，目前大多数的基础设施是可以管的，我们面对新的数据中心的时候，或者是对数据中心进行调整的时候，第一步是对原有投资过的一些功能给挖掘出来，比如说以前的制冷的UPS，把可管理的功能挖掘出来了以后，可以整合到新的平台里面，这是非常重要的一步，这里面涉及到局限性，主要是在于数据的兼容性和管理的细化，可以这样讲，对于一个管理接口，管理的力度决定了可以管理的深度，因此在设计阶段，我们决定自己管理的深度和可管理的光度，在这个层面上决定我们需要购买哪些设备，如果我们投资很多的钱买一个功能丰富的设备，但是发现我们管理上是达不到这个水平的，实际上这也是一种浪费。 在基础设施的管理方面，我们很少说管理这个词，大多的时候是使用监控这两个字，在中国的词汇里面，监控有两个方面的含义，检是代表检测、采集和收集大量的数据，控是做一些反馈，调整运行状态，怎么根据收集上来的运行数据决定策略对于大多数的用户来讲，绝大多数都放在检测上，对于监控是一个自化性的，或者是本能执行的手段。 如果这是一个云的数据中心，我们就可能在依据手动的方式进行调整，而是根据收集上来的数据进行判断，再根据业务进行混合决定如何控。 这个控的过程也是自动的，这样的话，响应的速度才能足够的快，才能满足云计算的要求，同时，这也意味着检测的时候，我们决定着设备采集的信息量的大小。 在整个过程里面，我们需要消费我们收集上来的检测数据，加上我们本身对这个数据的知识库，最后形成了一个控制的结果，这也是管理里面最核心的地方。

数据中心PUE值是什么 数据中心PUE值研究介绍【详解】

目前，PUE(PowerUsageEffectiveness，电源使用效率)值已经成为国际上比较通行的数据中心电力使用效率的衡量指标。 PUE值是指数据中心消耗的所有能源与IT负载消耗的能源之比。 PUE值越接近于1，表示一个数据中心的绿色化程度越高。 随着电子信息系统机房IT设备高密度的集成化，解决设备散热及机房散热量日渐趋高的现象开始受到了各界强烈关注。 而根据研究显示，IT/电信目前相关的碳排放已经成为最大的温室气体排放源之一，由此一年产生的碳排放为8.6亿吨，且该领域的排放势头还在随着全球对计算、数据存储和通信技术需求的增长快速上升。 即使人们大力提高设备、机房结构等装置和数据中心的能效，到2020年，全球IT相关碳排放也将达到15.4亿吨。 所以越来越多的人开始关注绿色机房的建设。 目前，PUE(PowerUsageEffectiveness，电源使用效率)值已经成为国际上比较通行的数据中心电力使用效率的衡量指标。 PUE值是指数据中心消耗的所有能源与IT负载消耗的能源之比。 PUE值越接近于1，表示一个数据中心的绿色化程度越高。 当前，国外先进的数据中心机房PUE值通常小于2，而我国的大多数数据中心的PUE值在2-3之间。 所以国内机房内芯片级主设备1W的功耗会导致总体耗电量达到2-3W，而国外机房内芯片级主设备1W的功耗只会导致总体耗电量为2W以下。 机房建设前期的设计和规划就把节能、环保考虑到，并在设计和规划的过程中达到机房的使用要求的前提下，把机房的PUE值作为机房的设计和规划要求。 用户对PUE值的要求，机房设计满足并说明从几方面可以把机房的设计达到用户的要求。 根据统计数据显示，数据中心的冷却占机房总功耗的40%左右。 机房中的冷却主要是由机房空调负责，所以降低机房空调的耗电量可以有效的降低机房的PUE值。 由于现代电子信息系统机房中的空调负荷主要来自于计算机主机设备、外部辅助设备的发热量，其中服务器、存储、网络等主设备占到设备散热量的80%。 所以随着服务器集成密度的持续增高，服务器机柜设备区就成为了机房内主要的热岛区域。 服务器设备热密度越来越大。 机房下送风空调系统是将抗静电活动地板下空间作为空调系统的送风静压箱，空调机组由通风地板向机柜、设备等热负荷送风。 可是高密度机柜从机柜前面的地板出风口出风。 当冷风送至机柜的中部冷风已经被服务器全部吸收。 所以，机柜的上半部分没有足够的冷量，就会导致机柜上半部分的设备无法正常运行。 现在机房服务器类负荷的最高散热量近年来已攀升至每机柜20KW以上。 原有地板下送风机房精密空调系统理想送风状况下的机房单位面积最大供冷量为4KW/㎡(更大供冷量所配置的空调机组送风量也相应增大，其送风风压足以把地板给吹起来)，已无法满足其需求。 上述的问题解决。 机房在设计中静电地板高度的提升，地板出风口的通风率的提高，封闭机柜冷通道。 还可以在用风道上送风和地板下送风结合制冷等方式进行解决。 机房空调的冷量不浪费，有效的利用可以很大的提高空调的利用率。 在实现机房制冷的前提下空调运行也可以节能。 通过空调系统一系列的优化，可以降低整个机房的PUE值。 然而，空调本身的耗电量是最主要的。 所以解决空调自身的耗电量成本降低空调能耗的关键。 机房中采用传统的风冷制冷方式是最耗电的运行方式。 在大的IDC中现在基本上都采用水冷式的机房空调系统，比风冷系统节能20%左右。 但是，我们可以在通过新的空调技术还可以比水冷空调在节能30%以上的空调系统(非电空调)。 非电空调俗称溴化锂空调、吸收式制冷机、燃气空调等，其工作原理是通过采用天然气、城市煤气、发电废热、工业废热、工业废水、太阳能、沼气等任何能产生80℃以上的热能为动力、以溴化锂为冷媒进行热交换，从而降低空调循环水温度，达到制冷目的;但“非电”只是空调本身的制冷不直接用电来运作，但是支持空调运作的后方机组，比如说，风机、水泵、冷却塔都是需要耗电的。 但相对于直接用电来制冷和制热，非电空调对电力的消耗非常小。 所以这种非电技术的意思是，我们无法杜绝用电，但是可以做到大幅度节约用电。 非电空调制冷原理：就是利用溴化锂溶液实现的，即水和溴化锂的二介介质，由于沸点不同而且具有吸水性的原因当加热溴化锂溶液时，水被蒸发，蒸发的水流入蒸发器内蒸发吸热，然后蒸汽被冷凝，再次与溴化锂混合成为溶液。 这些过程中，它被热源加热，然后通过蒸发将需要冷却的一端冷却了，同时冷凝的热量通过室外的冷却塔冷却或送到室内制热等。 这样就实现了用热制冷。 所谓非电技术，就是采用直接由热能来制冷的原理。 传统意义上的电空调，要完成制冷效果，必须由热能到机械能、由机械能到电能、再由电能回到机械能，最后才能到冷能，这其中5次能量转换过程都将排出一定数量的二氧化碳。 因此，从理论上来说非电空调不仅节约了能源，还有效地减少了空调制冷过程中4倍的碳排放。 机房建设中空调系统通过最新的技术，我们可以把空调的能耗占整个机房总能耗的比值控制在15%左右。 这样整个机房的PUE值就可以控制在2以下。 数据中心的UPS电源占机房总功耗的5%左右。 而UPS自身的功率占UPS的7%左右。 而且机房建设的等级越高需要UPS的数量就越多。 比如：一个国标C级的机房配置一台400KVAUPS就可以满足要求，这个机房中的负载没有变化，只是等级从C级变成A级。 但是，UPS就会从一台400KVA变成四台400KVA的UPS。 所以解决UPS的自身功耗也是非常重要的。 如果机房供电的电源质量非常好，UPS的工作方式就可以采用后备式的方式。 正常工作市电通过UPS的旁路直接给负载进行供电，UPS处于备份状态。 市电停电以后，直接转换成UPS电池供电模式。 通过这样的方式可以节约所有UPS的自身功耗的电量。 最后，PUE无论这样变化，都是大于1的乘数因子。 要做到最佳节能，降低服务器等IT设备的功耗，才是最有效的方法。 比如1W的IT设备需要总功耗电量为1.6W。 当降低服务器设备功耗为0.8的时候，数据中心总功耗立即降为0.8×1.6=1.28。 IT设备降低了0.2，而总耗电量降低了0.32。 这就是乘数因子效应。

空调系统节能发展方式

空调系统节能发展方式

在伴随着上世纪中期计算机的产生，数据中心也应运而生。对于数据中心来说，空调从来就是不可或缺的重要设备。下面是我为大家整理的空调系统节能发展方式，欢迎大家阅读浏览。

一、数据中心空调技术发展回顾

伴随着上世纪中期计算机的产生，数据中心也应运而生。对于数据中心来说，空调从来就是不可或缺的重要设备。随着数据中心的不断发展，与之配套的数据中心空调技术也在迅速发展，其发展大致可分为以下三个时期：

早期数据中心空调系统(1950～1970年)

前期的机房是为某台计算机(大、中、小型机)专门建设的，并没有统一的标准，完全是在摸索中建设的。由于没有专门的机房专用空调设备，这时机房的空调采用普通民用空调或利用大楼空调系统集中供冷的舒适性空调设备，然而，舒适性空调是针对人所需求的环境条件设计的，并非为了处理数据机房的热负荷集中和热负荷组成，只有降温功能，没有精密的温度控制，没有湿度控制功能，没有严格的除尘措施，也没有测试指标。在机房内使用舒适性空调时遇到如下问题：

(1)舒适性空调无法保持机房温度恒定，可能会导致电子元气件的寿命大大降低。

(2)无法保持机房温度均匀，局部环境容易过热，从而导致机房电子设备突然关机。

(3)无法控制机房湿度、机房湿度过高，会导致产生凝结水，可能造成微电路局部短路;机房湿度过低，会产生有破坏性的静电，导致设备运行失常。

(4)风量不足和过滤器效果差、机房济净度不够，会产生灰尘的积聚而造成电子设备散热困难，容易过热和腐蚀。

(5)舒适性空调设计选材可靠性差，从而造成空调维护量大、寿命短。

发展期数据中心空调系统(1970～2000年)

出现了专门为单个计算机系统设计的机房，有了专用的机柜(大、中、小机柜)，并且开始逐步制订标准，包括机房选址、面积等。机房制冷也从普通的民用舒适性空调机和集中冷却，开始转向采用恒温恒湿的机房专用精密空调机，机房除尘方面采用新风系统和机房正压防尘，从而实现数据中心保持温湿度恒定、良好的空气洁净度、具备远程监控等要求。机房专用精密空调在设计上与传统的舒适性空调有着很大区别，表现在以下几个方面：

(1)大风量、小焓差

(2)全年制冷运行

(3)恒温恒湿控制

(4)送回风方式多样

(5)可靠性较高

创新期数据中心空调系统(2000～至今)

随着互联网的发展，信息化的`来临，对数据中心的需求也逐渐增大。数据中心也逐渐进入到各个行业，大家对数据中心的理解和要求也出现了不同之处。一般企业认为数据中心是成本中心，数据中心租赁企业认为数据中心是利润中心，金融行业对数据中心可靠性要求严格，制造业数据中心对易用性和成本提出很高要求。多种不同的需求促进了数据中心行业的迅速发展和创新方案的产生。

如送风方式的创新，从下送风到靠近热源的列间空调设备;冷源的创新，自然冷源的应用逐渐走向普及;建设模式的创新，模块化的方案;工业化创新，大型数据中心引入工业化的建设理念;各种空调设备的创新，目前设备的能效，性能，控制等和10年前不可同日耳语。

二、数据中心空调系统设计发展趋势

进入21世纪，数据中心呈现出日新月异的高速发展态势，低碳化、虚拟化、模块化成为数据中心发展的必然要求，伴随着数据中心的高速发展，在保障高可用性的基础上，数据中心空调系统设计的可用性、绿色节能、动态冷却、高密度制冷是未来的发展趋势。

1、可用性

数据中心对可用性的要求远远高于普通的商业楼宇，空调系统同样如此。目前对可用性的要求一般为A级或B级，需要空调系统有冗余设计，出现故障要有应急方案。传统的分散式空调系统可用性比较高，设置冗余后，单台机组不会影响数据中心的正常运行;大型数据中心应用的集中冷源系统，对可用性带来更多的挑战，多个节点需要设计能备份的冗余方案。

2、绿色节能

随着绿色数据中心概念的深入人心，建设具备节能环保特点的绿色数据中心已经成为数据中心建设和使用方以及设备供应商的共识。在低碳潮流下，数据中心急需有所作为。制冷系统是数据中心的耗电大户，约占整个系统能耗的30%~45%，制冷系统的节能受到了前所未有的关注。优化送风方式、冷热通道布局、冷热通道隔离、智能群控、利用室外自然冷源等方案已经呈现出百花齐放的现象。还有数据中心采用了热回收装置产生热水，作为生活、洗澡、游泳池等用途，降低了整个系统的碳消耗。

在温湿度设定方面，ASHRAE在2011版本中推荐的温度范围为18℃~27℃，推荐的湿度范围为大于5.5℃的露点温度的相对湿度，即小于60%的相对湿度和15℃的露点温度。放宽的要求在保证机房设备正常运行的同时，可以减少机房制冷、加热、加湿、除湿的耗能，降低机房空调系统的能耗并提高能效。

在节能机房空调设备方面，变容量压缩机、高效EC风机、节能智能控制、利用自然冷源等技术的应用使得机房空调机组的能效和适应性越来越强。

对于水的关注也在逐步进入大家的视野，WUE，水的消耗和循环水应用，雨水的应用也在数据中心的设计中得到重视。

3、动态化

在新型数据中心的建设和应用中，“按需制冷”、或者“动态制冷”也成为数据中心冷却方案中一项很重要的评价标准。所谓“按需制冷”指的是数据中心空调的冷量输出是伴随着IT热负荷的变化而变化，是一个动态的、可调节的输出。随数据中心发热密度的不断增大，数据中心空调除了提供稳定、可靠、绿色的冷却的同时，如何防止出现局部热点也成为冷却方案需要重点考虑的需求之一。

数据中心虚拟化的发展使得服务器等设备的发热量会有更大波动，包括不同时间以及不同空间的变化。机房内不同的IT设备所需的冷却温度是不同的，甚至不同年代的同类型设备所需的冷却温度也不同。这就相应地要求制冷系统适应这种趋势，要能提供动态的制冷方案，满足不同时间和不同空间的需求。因此，动态制冷更能适应虚拟化需求。

目前，动态制冷主要应用的技术有风量智能调节技术(温度控制或静压控制)，变容量压缩机技术，智能控制系统等。采用动态智能制冷技术就是为了区别对待数据中心机房中不同设备的冷却需要。动态智能冷却技术通过建置多个传感器群组的感应器来监控温度根据散热需求针对性地动态供应冷却气流，其风量大小可以根据需要随时调节，从而达到节能目的。

冷源的利用率的提升也是提高数据中心冷却效率的另外一个重要途径，并被业界所重视。在气流组织优化方面，从最初的大空间自然送风方式，逐渐升级到如地板送风、风道送风等一些粗放型的有组织送风方式，再到当前的机柜送风、或者封闭通道冷却方式的运行，甚至有了更前沿的针对机柜、芯片、散热元件的定点冷却方式的应用。

4、高密度

随着数据中心单位用电量不断增加，机房的发热量越来越高，而高功率密度机架服务器、刀片服务器等高热密度设备的应用，造成机房的单个机柜功耗不断提高，单位面积热量急剧上升，因此高热密度的机房一些问题逐渐涌现出来。

经过大量的实验验证发现，当单个机柜(服务器)的热负荷过高时，如果还是采用传统方式的机房专用空调来解决，就会造成以下问题：1)机房环境温度控制得不理想，会有局部“热点”存在;2)由于设备需要通过大量的循环风来带走如此多的热量，采用传统的机房空调系统会占用大量的机房空间。上送风机组需要采用风管的截面积尺寸非常巨大，下送风机组的架空地板的高度需要提高很多，会造成很多已经运行的机房将无法继续使用。

因此，机房空调制冷系统也必须做出相应的改进。高热密度制冷系统在解决机房内局部过热方面，成为机房制冷系统的重要组成部分。目前，高密度制冷方面，应用较成熟的技术主要有封闭冷热通道、列间制冷，而背板冷却、芯片冷却等新技术则是未来发展方向。

更有甚者，在部分高热流密度应用中，放弃了传统的对流散热方式而采用导热散热方式，比如微通道冷却技术的应用，冷板(Cold Plate)散热技术的应用等等。

综合来看，与Free-Cooling应用、精确送风、定点冷却这些元素相关的应用成为当前数据中心冷却技术的热点及发展方向。

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“东数西算”利好新能源消纳：化解资源与负荷时空矛盾

2月17日，国家发展改革委、中央网信办、工业和信息化部、国家能源局四部门联合印发通知，宣布将在京津冀、长三角等8地启动建设国家算力枢纽节点，规划10个数据中心集群。

继“南水北调”“西电东送”“西气东输”等工程之后，又一个国家重大战略工程拉开了序幕。

毕竟，在碳中和目标确定的背景下，数据中心减碳压力明显。国家发改委人士公开表示，加大数据中心在西部布局，将大幅提升绿色能源使用比例，就近消纳西部绿色能源，同时通过技术创新、以大换小、低碳发展等措施，持续优化数据中心能源使用效率。

促进东西部协同联动

所谓“东数西算”，“数”指数据，“算”是算力，即对数据的处理能力。“东数西算”是通过构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系，将东部算力需求有序引导至西部，优化数据中心建设布局，促进东西部协同联动。

分析人士认为，“东数西算”工程的本质，在于解决目前各类数字经济业态蓬勃发展所需要的算力需求与我国算力增长速度之间不匹配的矛盾。

国家发改委高技术司相关负责人表示，目前，我国数据中心规模已达500万标准机架，算力达130EFLOPS（每秒一万三千亿亿次浮点运算）。随着数字技术向经济 社会 各领域全面持续渗透，全 社会 对算力需求仍十分迫切，预计每年仍将以20%以上的速度快速增长。

同时，我国数据中心大多分布在东部地区，西部地区数据中心上架率仍处在较低水平。《2021年中国数据中心市场报告》显示，目前全国整体上架率为50.1%，华东、华北、华南约在65% 68%，华中为39%，而西部地区的西北和西南分别为 34%和41%，低于平均水平。

然而，由于土地、能源等资源日趋紧张，在东部大规模发展数据中心难以为继，需要通过技术和空间的重新配置来缓解这种矛盾。

从工程推进节奏来看，数据中心的布局调整呈梯次推进。一方面，对于后台加工、离线分析、存储备份等对网络要求不高的业务，可率先向西转移，由西部数据（内蒙古、贵州、甘肃、宁夏）中心承接。另一方面，对于网络要求较高的业务，比如工业互联网、金融证券、灾害预警、远程医疗、视频通话、人工智能推理等，可在京津冀、长三角、粤港澳大湾区等东部枢纽布局，确保算力部署与土地、用能、水、电等资源的协调可持续。

西部地区的能源潜力

值得注意的是，数据中心的布局之所以向西部转移，首先在于数据中心迫切的减碳需求。

作为能耗和碳排放贯穿其全生命周期的能耗“巨兽”，近年来，数据中心能耗和碳排放增长迅速。

据生态环境部环境规划院专家测算，2021年，全国数据中心能源消耗达到2166亿千瓦时，较2020年增加44%，占全 社会 用电量的2.6%左右；二氧化碳排放量约1.35亿吨，较2020年增加3915万吨，占全国二氧化碳排放量的1.14%左右。

同时，上述专家预测，“十四五”“十五五”期间，在钢铁、水泥、化工、有色等行业逐步实现碳达峰并进入平台期时，数据中心成为二氧化碳排放持续增长的少数行业。

到2025年，全国数据中心能源消耗总量将达到3500亿千瓦时，约占全 社会 用电量的4%，电能利用率（PUE）1.30；二氧化碳排放2.1亿吨，占全国二氧化碳排放量的比例接近2%，碳排放强度（CUE）为0.76。到2030年，全国数据中心能源消耗总量5915亿千瓦时，占全 社会 用电量5%以上，电能利用率（PUE）降到1.30以下；二氧化碳排放约3.4亿吨，占全国二氧化碳排放量的比例接近3%。

另一方面，我国西部地区资源充裕，特别是可再生能源丰富，具备发展数据中心、承接东部算力需求的潜力。据了解，西部地区可再生能源资源占全国资源总量的70%以上。其中，风力资源占85%以上,太阳能资源占90%左右。

更重要的是，数据中心的算力及负荷需求将大幅提升绿色能源使用比例，缓解我国可再生能源资源与用电负荷的时空矛盾。

尽管目前我国弃风、弃光率不断下降，风光消纳不断向好，但从区域分布来看，西部尤其是西北部地区仍是消纳“洼地”。

全国新能源消纳监测预警中心公布的数据显示，2021年，全年光伏利用率达98%，风电利用率达96.9%，但其中青海地区的风电利用率为89.3%，光伏利用率为86.2%；新疆和蒙西的风电利用率分别为92.7%及91.10%。

国家发改委人士表示，下一步，还将强化能源布局联动，加强数据中心和电力网一体化设计，推动可再生能源发电企业向数据中心供电。支持数据中心集群配套可再生能源电站。

西部证券研报显示，通过“东数西算”能够将高耗电的数据中心放置在西部具有丰富风、光、水电资源的地区，不仅能够实现减碳目标，也能够拉动新能源及配套设施的建设需求。

“双碳”下IDC行业发展趋势

IDC全称为Internet target=_blank>

全球IDC行业建设现状：向着大型化、集约化发展

2010年以来全球数据中心平稳增长，从2017年开始，伴随着大型化、集约化的发展，全球数据中心数量开始缩减。据Gartner统计，截至2020年数据中心共计42.2万个，初步核算2021年全球数据中心数量进一步下降，在41万个左右。

以超大规模运营商的大型数据中心数量角度来看，随着行业集中度的逐步提升，全球超大型数据中心数量总体增长。据Synergy Research Group的最新数据，截至2021年超大规模提供商运营的大型数据中心总数增加到700个左右，较2020年同比增长17.25%。根据Synergy Research Group最新预测，凭借目前已知的314个未来新超大规模数据中心的规划，运营数据中心的安装基数将在三年内突破1000个大关，并在此后继续快速增长。

注：2021年数据截止2021Q3。

全球IDC行业市场规模体量：数据量的爆发增长带动市场规模发展

随着物联网、电子政务、智慧城市等领域的发展以及云计算的发展也将进一步推动IDC领域的发展。依据IDC发布的《数据时代2025》报告，随着5G、物联网的发展，2010-2021年数据呈现爆发式增长状态，2020年全球数据量为60ZB，初步统计2021年达到70ZB;预计2025年全球数据量将达到175ZB。

数据量的爆发式增长使得市场对IDC行业愈发青睐，据中国信通院的数据显示，2017-2021年间，全球IDC市场规模均保持正增长，且年均增速在10%左右。2021年全球IDC行业市场规模为679.3亿美元，同比增长9.9%。

全球IDC行业市场前景预测：即将迎来其新一轮的发展机遇

可以预见，在未来几年，IDC产业将迎来其新一轮的发展机遇。此外，随着网络系统日趋复杂，伴随网络的带宽逐步提高，用于网络维护的成本投资逐步增加，网络管理难度也在日益加大，在这种情况下，以资源外包的网络服务方式逐渐受到企业重视，并取得长足的发展。另外，各国政府加大了对电信宽带的投资力度，促进电信和互联网的融合。根据中国信通院预测，2022年全球ID行业市场收入将达746.5亿美元，增速总体保持平稳，2022-2027年年复合增长率在10%左右，到2027年行业规模将超过1200亿美元。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国IDC（互联网数据中心）市场前瞻与投资战略规划分析报告》

如何提高数据中心的效率？

（1）优化IT功率由于IT系统最终需要供电，数据中心管理人员需要尝试降低所需IT设备的功率（称为负载有功功率）。 60％的有效负载功率由服务器消耗，因此采取以下行动降低所需的能耗至关重要：•清理工作负载，并消除一切不必要的负载。 •合并虚拟机。 •虚拟化更多的工作负载。 •继续关闭那些供电但不起作用的服务器。 •用较新的服务器替换旧服务器。 （2）优化数据中心空间在服务器虚拟化出现之前所构建的数据中心可能被过度构建，以满足当时的设备需求，因此如今可以进一步减少IT设备所需的空间和更少的IT功率。 在构建新的数据中心时，将数据中心分解为单个模块的模块化设计是值得考虑的，这些模块可以作为更灵活有机的数据中心设计的一部分，并且不断更新升级。 （3）优化数据中心冷却为了实现最低的能耗，数据中心管理人员应确保采用基本的数据中心冷却最佳实践：•安装节能器-节能器在寒冷地区可显著降低PUE。 例如，在北美的大部分地区，40％至90％的冷却可以通过能器节使用从外部进来的空气。 •包含设备和热量-隔离结构可容纳数据中心设备产生的最多热量，将热量从数据中心散发出去，或加热建筑物的其他部分空间。 •优化空调系统-优化空调系统有两种主要方式，一是使用替代的冷却源（例如空气优化器）定期关闭空调系统，二是或者持续改变电源频率，这有助于减少总的能量消耗。 （4）提高数据中心电源和冷却的效率过时的电力输送系统，包括不间断电源（UPS），配电单元（PDU）和变压器，可能对PUE值产生负面影响。 因此，可以评估当前状况，未来需求和现代替代方案。 虽然这需要一定的时间和投资，但通常在PUE值改进方面和节省成本方面会带来良好的回报。 （5）利用DCIM工具可以通过使用数据中心基础设施管理（DCIM）软件实现对能源效率的进一步改进。 DCIM软件在物理IT设备的操作需求和物理设施（建筑物和环境控制）之间提供必要的联系。

万国数据/智能算力和超级算力崛起，数据中心未来发展机会

中国数据中心服务巨头：万国数据的智能算力转型与机遇

万国数据，作为中国数据中心服务领域的领军企业，凭借其卓越的托管与管理能力，致力于打造与公有云无缝衔接的混合云平台。依托独特的VIE架构，95%以上的收入来源于VIE子公司，业务版图涵盖了自主研发的数据中心、B-O-T项目和与GIC合作的超大型数据中心。尽管2018年的营收激增后有所放缓，2022年仍实现930亿人民币的营收，但净利润却面临亏损扩大的挑战。高额负债导致融资成本和折旧摊销压力，尽管经营活动现金流净额达到286亿元，但未能完全覆盖债务。

万国数据的客户群体广泛，大型云服务商和互联网企业是其主要服务对象，其中大客户占据显著份额，服务期限通常锁定3至10年。与阿里、腾讯等知名企业建立了稳固的战略合作关系，截至2022年底，运营的机房面积达到惊人的516万平方米，大部分已签订合约，显示出其在行业中的稳固地位。

智能算力与数据中心的未来

在数字化转型的推动下，数据需求井喷式增长，政府积极倡导“新型基础设施建设”，数据中心行业迎来了前所未有的发展机遇，尤其是在智能算力领域。华为预计，2030年数据中心将迎来空前的扩张期，智能算力需求将迎来爆发式增长。作为智能世界的基础，数据中心必须适应不断变化的算力需求，既要支持现有设施的演进，又要在高密度数据中心崛起的同时，确保传统云服务的稳定运行。

我国算力规模的提升与政策支持并举，国家通过“十四五”规划，力图构建全国一体化的数据中心体系，强化资源跨区域布局。政府发布的多份文件强调了算力基础设施的高质量发展，数据中心的规模、部署和分布直接关系到效能，优化布局对于资源利用效率至关重要。在数字经济的强劲驱动下，创新成为数据中心发展的重要驱动力，企业与国家携手，通过系统化的创新，推动整个行业迈向智能化的未来。

总结来说，万国数据在数据中心市场中的角色日益凸显，尤其是在智能算力转型的浪潮中，其面临着挑战与机遇并存的境况。随着行业政策的推进和市场需求的升级，公司必须把握住智能算力的崛起，通过优化资源配置和技术创新，以期在激烈的竞争中占据更有利的地位。

“东数西算”全面启动 八枢纽激发数据新活力

近日，国家发展改革委、中央网信办、工信部、国家能源局联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点，并规划了10个国家数据中心集群。至此，全国一体化大数据中心体系完成总体布局设计，“东数西算”工程正式全面启动。

算力类似于农业时代之水利

工业时代之电力

数字经济正在成为重组要素资源、重塑经济结构、提升市场竞争力的关键力量，数字产业化、产业数字化是我国经济转型升级的重要方向。近年来，随着各行业数字化转型升级进度加快，特别是5G、人工智能、物联网等新技术的快速普及应用，全 社会 数据总量爆发式增长，数据存储、计算、传输、应用的需求大幅提升，迫切需要推动数据中心合理布局、优化供需、绿色集约和互联互通，构建数据中心、云计算、大数据一体化的新型算力网络体系。

相关研究报告显示，计算力指数平均每提高1个百分点，数字经济和GDP将分别增长3.3‰和1.8‰。目前，以数据中心、超级计算中心等为代表的算力基础设施加快建设，正在成为支撑数字经济发展的重要底座。据统计，我国数据增量年均增速超过30%。

1月12日，国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》。作为首个数字经济五年计划，该规划提出，“十四五”时期，我国数字经济转向深化应用、规范发展、普惠共享的新阶段。建设数据中心集群，加快实施“东数西算”工程，持续推进绿色数字中心建设。

作为“东数西算”工程的关键节点，全国一体化算力网络国家枢纽节点，是我国算力网络的骨干节点。在国家枢纽节点内部，逐步规划和发展若干数据中心集群。

除了2022年1月发布的位于内蒙古枢纽的和林格尔集群、贵州枢纽的贵安集群、甘肃枢纽的庆阳集群、宁夏枢纽的中卫集群这4个国家数据中心集群，此次国家发展改革委等部门又发布了6个国家数据中心集群，分别是位于京津冀枢纽的张家口集群，位于长三角枢纽的长三角生态绿色一体化发展示范区集群、芜湖集群，位于粤港澳枢纽的韶关集群，位于成渝枢纽的天府集群、重庆集群。这10个集群具有明确的地理范围边界，提供充分的政策保障和设施配套，支持各行业的大型、超大型数据中心在集群内建设。在集群和集群之间，建立高速数据中心直联网络。

东部供“数”

西部算“数”

像“西气东输”等工程一样，要实现“东数西算”，也需要建立高速宽带这样的传输设施，并且在枢纽节点方面进行合理的布局。2021年5月，国家发展改革委、中央网信办、工信部、国家能源局发布《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》（以下简称《实施方案》），明确提出布局建设全国算力网络国家枢纽节点，加快实施“东数西算”工程，构建国家算力网络体系。

《实施方案》明确了布局建设全国一体化算力网络国家枢纽节点的地区，分别为京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝，以及贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等8个地区。

进入数据中心区域，站在长廊外，透过玻璃看机房，密密麻麻的服务器高效运转，机器人穿梭其中实时巡检……位于贵州贵安新区建设完成的华为云贵安数据中心在2021年年底正式商用，这也是华为云史上最大的数据中心，未来将达到100万台服务器规模。近年来，贵州发挥气候、能源、地质等方面的优势，抢先布局数字新基建。如今，仅在贵安新区，就云集了7个超大型数据中心。国家“东数西算”战略为贵州带来新机遇。

2021年12月，国家发展改革委等部门在《关于同意贵州省启动设全国一体化算力网络国家枢纽节点的复函》中回复，围绕贵安国家数据中心集群，抓紧优化存量，提升资源利用效率，以支持长三角、粤港澳大湾区等为主，积极承接东部地区算力需求。复函明确了贵安国家数据中心集群应抓紧完成起步区建设目标：数据中心平均上架率不低于65%。数据中心电能利用效率控制在1.2以下，可再生能源使用率显著提升。

国家发展改革委高技术司有关负责人近日在回答国家算力枢纽节点建设布局等问题时表示，关于两批8个节点的布局建设，定位不同，发挥的作用也有所不同。

具体来说，贵州、内蒙古、甘肃、宁夏这4个节点要打造面向全国的非实时性算力保障基地。定位于不断提升算力服务品质和利用效率，充分发挥其资源优势，夯实网络等基础保障，积极承接全国范围的后台加工、离线分析、存储备份等非实时算力需求。京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝4个节点要服务于重大区域发展战略实施需要。定位于进一步统筹好城市内部和周边区域的数据中心布局，实现大规模算力部署与土地、用能、水、电等资源的协调可持续，优化数据中心供给结构，扩展算力增长空间。

“要像‘南水北调’‘西电东送’一样，发挥我国体制机制优势，从全国角度一体化统筹布局，优化资源配置，提升资源使用效率。”孙伟说。

持续优化数据中心

能源使用效率

“东数西算”工程的实施，与绿色集约的目标不可分割。值得注意的是，数据中心在支撑数字经济快速发展的同时，不可忽略的是由于数据中心需要大量电力维持服务器、储存设备、备份装置、冷却系统等基础设施的运行，能耗和碳排放增长迅速。

中国电子技术标准化研究院发布的《绿色数据中心白皮书2020》指出，近年来，我国数据中心能效水平不断提高，超大型数据中心平均电能利用率（PUE）为1.46，部分优秀绿色数据中心已全球领先，PUE可达1.2-1.3。但目前我国数据中心能耗总量仍在高速增长，明显高于世界平均水平。这一方面是因为我国的数据中心建设规模增速较快，另一方面，我国的数据中心节能存在较大的提升空间。在“双碳”目标的引导和要求下，数据中心的节能减排，势在必行。

2021年11月，国家发展改革委等部门印发《贯彻落实碳达峰碳中和目标要求 推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展实施方案》（以下简称《方案》），针对推动数据中心和5G等新型基础设施绿色高质量发展提出了具体目标。

《方案》指出，到2025年，数据中心和5G基本形成绿色集约的一体化运行格局。全国新建大型、超大型数据中心平均电能利用效率降到1.3以下，国家枢纽节点进一步降到1.25以下，绿色低碳等级达到4A级以上。西部数据中心利用率由30%提高到50%以上，东西部算力供需更为均衡。

对于实施“东数西算”工程的意义，孙伟给出了四个“有利于”。具体来说，一是有利于提升国家整体算力水平。通过全国一体化的数据中心布局建设，扩大算力设施规模，提高算力使用效率，实现全国算力的规模化和集约化。

二是有利于促进绿色发展。加大数据中心在西部布局，将大幅提升绿色能源在数据中心的使用比例，有助于就近消纳西部绿色能源，同时通过技术创新、以大换小、低碳发展等措施，持续优化数据中心能源利用效率。

三是有利于扩大有效投资。数据中心产业链条长、投资规模大，带动效应强。通过算力枢纽和数据中心集群建设，将有力带动产业上下游投资。

四是有利于促进区域协调发展。孙伟指出，通过算力设施由东向西布局，将带动相关产业有效转移，促进东西部数据流通、价值传递，延展东部发展空间，助力形成西部大开发新格局。

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