文章编号：25063 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-06-16 16:57:11 / 浏览：次

数据中心是云计算的关键使能技术，它在碳排放监测和减排中发挥着至关重要的作用。随着云计算应用的不断增长，数据中心的需求也随之增加，对能源消耗和碳排放的影响也越来越大。

碳排放监测

数据中心技术为碳排放监测提供了以下优势：

• 实时监控：数据中心管理系统可以实时监控能源消耗和碳排放，识别异常情况并触发警报。

• 历史数据分析：数据中心技术可以收集和存储历史能源使用数据，用于分析趋势、识别模式和预测未来排放。
• 基准测试：数据中心管理系统可以与行业基准进行比较，以评估能源效率和碳排放表现。

碳排放减排

数据中心技术还提供了多种手段来减少碳排放：

• 能效提升：服务器虚拟化、动态电源管理和高效冷却技术可以显著减少能源消耗。
• 可再生能源集成：数据中心可以部署风能、太阳能和地热能等可再生能源，以减少对化石燃料的依赖。
• 碳中和：数据中心运营商可以购买碳信用额度或投资碳捕获和封存项目，以抵消其剩余碳排放。

案例研究

以下是一些成功的案例，展示了数据中心技术如何用于碳排放监测和减排：

• 谷歌：谷歌的数据中心通过部署高效服务器和可再生能源，减少了 40% 的碳排放。
• 亚马逊：亚马逊的 AWS Cloud 数据中心使用了 100% 可再生能源，并通过能源优化措施实现了 30% 的能效提升。
• 微软：微软的数据中心投资了人工智能驱动的冷却系统和碳捕获技术，以减少碳足迹。

结论

数据中心技术为碳排放监测和减排提供了强大的工具。通过利用实时监控、历史数据分析和基准测试，数据中心运营商可以全面了解其碳排放情况。通过能效提升、可再生能源集成和碳中和，数据中心可以显著减少其对环境的影响。随着云计算的不断发展，数据中心技术将在碳减排和可持续发展中发挥越来越重要的作用。

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数据中心纳入新基建，未来发展会怎样？

加快制定碳达峰行动方案，推进产业结构升级和低碳化发展

碳中和指通过植树造林、节能减排等方法增加碳吸收量，将碳吸收量与碳排放量抵消，实现碳中和。碳达峰就是二氧化碳的排放不再增长，达到峰值之后再慢慢减下去，是碳中和前必须经过的阶段。

2020年9月，在第75届联合国大会上，我国提出二氧化碳排放力争在2030年前达峰，努力争取2060年实现碳中和。2020年12月，中央经济工作会议将“做好碳达峰、碳中和工作”列为2021年的重点任务之一。

2021年3月，政府工作报告中指出将制定2030年前碳排放达峰行动方案，推进优化产业结构和能源结构，大力发展新能源。

数据中心规模扩大，能耗随之增加

数据中心是数字经济的核心基础设施，我国政府已将数据中心列为七大“新基建”领域之一，同时工信部也将其纳入国家新型工业化产业示范范畴。受益于云计算、5G、物联网、VR/AR等新应用的广泛兴起，我国IDC业务收入连续高速增长，2020年全年规模实现2238.7亿元，同比增长43.3%。

数据中心是公认的高耗能行业，过去十年间，我国数据中心整体用电量以每年超过10%的速度递增，2018年，全国数据中心总耗电量1500亿千瓦时，达到了社会总用电量的2.19%。预计到2025年，占比将增加一倍，达到4.05%。

当前中国的电力结构仍以燃煤发电为主，在数据中心供电结构中，火电占比超过70%，会产生大量的温室气体及其他污染物。

碳中和政策影响下，推进建设节能型绿色数据中心建设政策陆续出台

碳中和目标背景下，国家发布《关于加快构建全国一体化大数据中心协同创新体系的指导意见》等政策，提出强化数据中心能源配套机制，推进建设绿色数据中心，实现数据中心行业碳减排。

北上广深为首的核心一线城市纷纷推出节能减排政策，对IDC的PUE能耗水平进行严格控制，在能耗总量限制基础上大力推进绿色数据中心建设，同时对核心土地指标进行管制。

政策限制高PUE值数据中心入场，数据中心降PUE大势所趋

PUE(Power Usage Effectiveness)是衡量数据中心运行效率的指标，其越接近于1，代表数据中心对于电能的利用越有效率。根据《全国数据中心应用发展指引》数据，2017-2019年，我国在用超大型、规划在建大型和超大型数据中心PUE值均呈下降趋势，说明降低数据中心的PUE值并实现能耗降低成为发展趋势。

从区域分布来看，河北、西藏、江苏、山西、湖南等地数据中心PUE值处于较高水平。国家和地方持续出台一系列政策引导数据中心绿色发展，对数据中心PUE提出了明确指标，数据中心一直在加快绿色化发展，不少优秀数据中心获得了数据中心绿色等级4A、5A级，部分达到国际领先水平。

随着国家绿色数据中心政策及地方政策的逐步推进，未来，数据中心在降低PUE的同时，可通过自建或采购可再生能源电力、购买绿电证书、碳排放交易等手段加快实现碳中和目标。

根据《2019中国企业绿色计算与可持续发展研究报告》指出，中国企业数据中心PUE值有明显改善。PUE值大于2.0的企业从2012年的34.6%降至2019年的2%，小于1.5的企业从3.7%上升到12.9%。但依然有85%的受访企业数据中心的PUE值在1.5-2.0间，存在较大提升空间。

绿色数据中心建设加快，互联网和通信领域较多

数据中心是未来为数不多能源消耗占社会总用电量比例持续增长的行业。因此，数据中心行业需要积极践行碳中和，对于我国在2060年前实现碳中和的目标意义重大。因此，各地数据中心绿色化建设加快。2021年1月，工业和信息化部、国家发展改革委、商务部、国管局、银保监会、国家能源局确定了60家2020年度国家绿色数据中心名单，如下：

分领域来看，互联网领域和通信领域绿色数据中心数量较多，分别有25个和21个，占比分别为41%和35%;此外金融领域有10个，占比17%，公共机构和能源领域分别占5%和2%。

碳中和背景下，能源使用由传统能源向可再生能源转变

《欧洲气候中立数据中心公约》指出到2025年12月31日，数据中心使用电力可再生能源将达到75%，到2030年12月31日达到100%的使用可再生能源，并达到无碳绿色数据中心水平。使用绿色清洁能源成为数据中心节能减排的重要途径。

国内来看，如果未来五年数据中心采用市电的比例维持2018年水平，而企业不采取额外措施提高可再生能源使用，到2023年数据中心用电五年内将新增6487万吨的二氧化碳排放量。如果通过提高可再生能源上网消纳以及数据中心企业更主动采购可再生能源等措施，将避免二氧化碳排放1583万吨。

——更多数据来请参考前瞻产业研究院《中国数据中心行业市场需求与投资战略规划分析报告》。

为什么说云计算绿色环保呢，云计算的环保体现在哪些地方

云计算到底有多环保呢？同企业自建并运维的数据中心相比，云计算到底是耗能还是节能；同主机托管的模式相比，是否具有更高的能效比；与高级的数据中心托管服务相比又如何呢；从云计算服务提供商处购买服务与企业自己的私有云（自行构建服务和应用，在企业的防火墙保护之下）相比，哪种更环保节能一些呢？大多数的CIO没法回答这个问题，因为他们对云计算的能效并不关心，这应该是云服务商的事情。 但是，对于那些想把云计算当作一个节能机遇的CIO来说，不应该对这些问题置之不理。 现在我们回到云计算到底有多节能的话题。 研究表明，到2020年为止，全美年收入10亿美元以上的公司将把69%的IT预算（主要集中在基础架构、平台和软件等方面）投在云计算服务上 – 由此削减123亿美元的成本以及相当于2亿桶原油（足以供570万辆 汽车 行驶一年）的碳排放量。 把一个人力资源应用移到公有云中可以在5年内为企业节省1200万美元，并且减少3万吨的二氧化碳排放。 私有云可以在5年内节省500万美元的成本，减少2万5千吨二氧化碳排放。 那么，云计算带来的节能效果对于企业来说有多大吸引力呢？业内人士认为，碳排放的削减当然是一个驱动因素，但肯定不是最重要的东西，这也是业界普遍的看法。 相对于自建并运维数据中心，云计算带来的环境效益还较难精确量化。 但至少从表面看来，由大型云计算服务商运维数据中心在能耗和成本两方面具有巨大的优势。 如果满足相应的条件，云计算的确是更加节能的，下面就是所需的两个条件： · 从数据中心的设计开始，就考虑了能耗和制冷方面的最新技术； · 数据中心里的设备要具备更高的能效。 在很多数据中心里，服务器只有5%到10%的利用率，但是功耗仍然是最大值的60%到70% —— 尽管已经采用了虚拟化技术，设备利用率仍然远未达到预期。 当然，企业自己的数据中心也可以做到以上两点。 但是，对绝大多数行业来说（银行业除外）数据中心并非业务的核心，而云计算服务商却能够精益求精。 云计算提供商不仅仅以低成本提供计算资源、客户交易和电子邮件服务，还能提供最高级的企业数据中心也无法达到的能耗效率： · 云计算服务商的计算设施会承载各类不同的客户工作负载，从而更容易实现设备的高效利用。 而企业数据中心无论是否采用了虚拟化技术，都只承载较为单一的工作负载； · 云计算服务商可以把数据中心放在温度适宜并易于利用绿色能源的地方，比如大型服务商就有能力签订使用风力发电的合约。 至于CIO是否应该主导企业在能耗方面的事宜，这一点现在仍是众说纷纭。 持肯定态度的人认为，CIO们对于云计算和大数据的熟悉使得他们在企业节能战略中无可取代。 传感器的普及把现实世界和软件联系在一起，而用于能耗测量和分析的云工具使得企业可以追踪、调整甚至预测自己的碳排放。 除了CIO，还有谁更适合主导这一切呢？ 当然，CIO断定可以主导的是，用云服务来减少IT和电信服务本身的碳排放问题。

数据中心规划设计绿色节能措施

数据中心规划设计绿色节能措施如何打造绿色节能数据中心，解决供电和散热问题，让数据中心管理员不必为节能而困扰？要做到绿色环保、技术先进、经济合理、安全适用、确保质量，建议采用以下一些绿色节能措施：1、机房最好建在大楼的二、三层，距离大楼配电最近；2、机房尽量避免设在建筑物用水楼层的下方，造成机房水侵；3、机房选在建筑物的背阴面，以减少太阳光的辐射所产生的热量；4、排烟口设在机房的上方，排废气口设在机房的下方；5、主机房区域的主体结构应采用大开间大跨度的拄网；6、充分利用自然冷源，降低机房精密空调的使用率减少耗电；7、选用高效节能型IT设备；8、增加虚拟服务器的使用，便硬件在不增加能耗的情况下处理更多的工作量；9、在服务器不使用时将其自动转换为节能状态；10、只在设备需要时才开启制冷；11、各别地区可利用自然冷源，为机房设备降温，减少机房空调使用率；12、服务器机柜采用“面对面”或者“背对背”的摆放方式，并且封闭冷通道，降低空调冷源额外消耗；13、电力系统的合理分配；14、高可靠性新型技术的利用；总而言之，建设绿色节能高效的数据中心是未来数据中心建设的重点。 能源紧张是目前也是以后世界性的一个问题，建设绿色节能数据中心的一个主要目的也是为了降低设备能耗节省资源，这也符合整个社会发展的潮流，也是节约运营成本最直接的手段。 降低能耗是企业在每一个业务环节必须关注的问题，也是提高企业成本竞争力的有力保障。 在确保业务稳定运营的同时，降低IT长期运营成本是每一个现代企业的任务。

推进“绿色计算”，数字基础设施成为“减碳”新方向

数字时代，大量的生产生活离不开计算力的支撑。 “双碳”目标引领下，降低计算能耗，推动“绿色计算”十分关键。 工信部近日印发《新型数据中心发展三年行动计划（2021-2023年）》，明确大力推动绿色数据中心创建、运维和改造。 发展“绿色计算”，有哪些具体举措？ 电子显示屏上，种植面积、销售额等数字不断跳动；智慧大棚里，自动化浇灌机、数字化设备有序工作。 融入国网杭州供电公司电力数据，杭州建德的草莓小镇产业园内，智能化种植正在推广。 通过模型计算，农业生产更加高效；整合分析数据，工业制造更加智能；完善算法模型，出行效率不断提升……数字经济的活跃让计算无处不在，计算量也呈指数级上升趋势。 天眼查数据显示，目前，我国共有超12万家数据中心相关企业。 五年来，数据中心相关企业数量逐年增长。 依靠电力驱动，数据中心在成为数字经济重要基础的同时，已经成为主要的碳排放源之一，推动“绿色计算”当务之急。 “业内常用PUE评价数据中心能源效率。 PUE值越接近1，表示一个数据中心的绿色化程度越高。 ”联想集团董事长杨元庆说，数据中心有相当一部分电力用在芯片散热上，减小散热消耗、提升用能效率，成为数据中心绿色运行的重要方向。 发展“绿色计算”，很多企业将目光放在散热和用能技术上。 将自主研发的温水水冷技术应用到高性能计算平台，联想尝试用 科技 综合降低电力消耗，“温水水冷服务器”入选工信部《国家绿色数据中心先进适用技术产品名录（2020）》；网络的自建数据中心年均PUE实现1.14，低于行业平均值…… 加快用能方式的转型同样重要。 “我们要持续提升能源高效清洁利用水平，引导新型数据中心向新能源发电侧建设，全面提升用能效率。 ”工信部节能与综合利用司有关负责人说。 工信部明确提出，用3年时间基本形成布局合理、技术先进、绿色低碳、算力规模与数字经济增长相适应的新型数据中心发展格局。 其中，到2021年底，新建大型及以上数据中心PUE要降低到1.35以下。

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

“双碳”下IDC行业发展趋势

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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》

践行“碳中和”理念 数据中心液冷技术受瞩目

全国两会期间，“碳达峰”“碳中和”稳居能源领域的“C位”话题，不仅被首次写进《政府工作报告》，还特别在此项工作中提及，要促进新型节能环保技术、装备和产品研发应用，培育壮大节能环保产业。 在数字经济和万物互联的时代，海量数据的计算与处理需要不断扩大数据中心的基础建设规模，由此也带来了能耗激增的问题。 据《中国“新基建”发展研究报告》，到2025年，全球数据中心将占全球能耗的最大份额，高达33%。 而在国内，全国数据中心的耗电量已连续八年以超过12%的速度增长，未来占 社会 总用电量的比例将持续增长。 此外，大量数据吞吐和运算使得作为人工智能、大数据等新兴技术“大脑”的数据中心面临着前所未有的能耗和散热挑战。 科智咨询发布的《2019-2020中国IDC产业发展研究报告》指出，随着数据中心计算力的提高，对于新建的数据中心而言，最大的资金投入不是建筑本身，而是保证电力供应的设备成本以及机房制冷成本。 因此降低冷却耗能，并推进数据中心低碳运转是践行“碳中和”理念的关键一环。 业内普遍认为，液冷技术是降低数据中心能耗的最可靠与可行的方案。 中国信息通信研究院云计算与大数据研究所所长何宝宏指出，高密度计算正促使数据中心液冷技术兴起，液冷不仅是制冷方式的改变，还可能变革整个数据中心生态。 因此，凭借有效降低能耗、减少故障率和突破了环境局限等优势，液冷技术已经成为全球数据中心发展的重要技术趋势。 目前，IBM、谷歌、英特尔等国际巨头早已纷纷在该领域展开布局，在国内，以网宿 科技 、华为、中科曙光为代表的 科技 公司也积极投入了液冷的技术研发与市场拓展。 液冷是指使用液体作为热量传输媒介，为发热部件进行换热，进而带走热量的技术，并非像风冷那样间接通过空气制冷。 液体传导热能效果更好，是空气的25倍，温度传递效果更快、更优。 同时，由于液体的比热容大，在吸收大量的热量后自身温度不会产生明显变化，故而能够稳定CPU温度。 与风冷系统相比，液冷能节省约30%能源，有效降低能源消耗比，可以将PUE（一种评价数据中心能源效率的指标）降到1.05，实现绿色数据中心的要求。 此外，相比空气而言，液体比热容不受海拔与气压影响，因此液冷数据中心在高海拔地区仍然可以保持较高的散热效率。 更为重要的是，采用液冷数据中心可以更好的收集余热，并创造出可观的经济价值。 这是因为，数据中心的不间断运行往往能产生巨大热能，传统的风冷设备一般是将热量直接排到大气中，但液冷数据中心则能以液体为载体，直接通过热交换接入楼宇采暖系统和供水系统，满足居民供暖和温水供应等需求。 这不仅节约了能源，还能为数据中心创造附加值。 网宿 科技 副总裁胡世轩称，液冷技术是突破数据中心节能瓶颈的有效途径，很好适应了中国当下的“碳中和”理念，代表了未来数据中心绿色节能的主要发展方向。 经过多年的研发与 探索 ，液冷技术的应用也日益成熟。 例如，网宿 科技 与大象融媒合作，根据所需，为其量身定制开发了集融媒指挥系统和全媒体内容生产系统为一体的融媒微型液冷数据中心，有效解决了媒体融合与转型过程中，技术支撑平台对空间小、轻量级、能耗低、便捷快速、融媒体功能全的需求。 “网宿是国内最早布局绿色环保液冷数据中心产品线的企业，拥有丰富的落地经验，在行业具有良好口碑，这些优势是我们前期市场调研中所看重的。 ”大象融媒相关人员说。 据介绍，网宿 科技 拥有的液冷核心专利30多项，从目前参与实施的客户方案来看，液冷技术在数据中心的散热实践中得到了良好认可。 “未来，网宿 科技 将持续投入液冷技术的研发与应用，帮助更多数据中心实现节能降耗，共同迎接‘碳中和’时代。 ”胡世轩说。 （编辑 张伟）

云计算、数据中心高耗能，研究建议互联网企业尽快低碳转型

1月12日，国际环保组织绿色和平发布报告称，互联网企业具有极强的低碳转型潜力，应在节能减排方面发挥作用，力争在2030年实现100%采用可再生能源目标。同时，可再生能源发电成本下降，低碳转型也将成为企业控制电力成本的重要手段。

云计算中心资料图。新华社 图

中国互联网 科技 产业具有极强低碳转型潜力

1月12日，国际环保组织绿色和平发布了《迈向碳中和：中国互联网 科技 行业实现100%可再生能源路线图》研究报告，认为随着中国2060年前实现碳中和目标的提出， 科技 行业转向100%可再生能源已成为必然趋势。

碳中和是指企业、团体或个人测算在一定时间内直接或间接产生的温室气体排放总量，通过植树造林、节能减排等形式，抵消自身产生的二氧化碳排放量，实现二氧化碳“零排放”。我国已明确提出争取二氧化碳排放于2030年前达到峰值，2060年前实现碳中和的目标。

报告指，在中国2030年前碳达峰的大背景下，预计“十四五”期间，碳达峰压力及目标将分解到具体产业。中国互联网 科技 行业规模仍在高速扩张、碳排放持续增长，如果不采用可再生能源，仅依靠提升节能技术将难以实现碳中和目标。

据南都此前报道，复旦大学经济学院教授、复旦大学能源经济与战略研究中心主任吴力波则提出，数据中心等大型互联网基础设施的能耗很高，2018年我国数据中心的用电总量已经超过了整个上海市全 社会 的用电总量，达1500亿千瓦左右，占中国全 社会 用电量的2.35%。吴力波测算，如果按照现在的趋势发展，到2030年数据中心能耗最高可以达到1.4万亿千瓦，占全 社会 能耗的20%。

报告称，全球约41家率先设立长期100%可再生能源目标的 科技 企业，其中约20%已经实现了100%可再生能源目标，另外的约50%企业将实现100%可再生能源目标设置在2030年前，44%企业在2019年达到了60%或以上的可再生能源利用。

而目前在中国，仅有秦淮数据集团一家互联网 科技 企业设立了在2030年实现100%可再生能源目标。绿色和平项目主任叶睿琪表示：“数据中心、云计算领域的脱碳发展是中国实现碳中和的重要一环。中国互联网 科技 产业具有极强的低碳转型潜力，应该成为实现中国碳达峰、碳中和目标的排头兵。”

参考国际情况及中国在2060 年前实现碳中和的雄心，报告建议，互联网 科技 企业应结合自身业务发展的需求，将目标定为在2030年前达到100%使用可再生能源，最晚不应晚于2050年。

绿色电力成为企业减排、控制成本重要手段

要实现100%使用可再生能源目标，企业应当如何做？报告介绍，随着中国可再生能源市场的发展，企业采购可再生能源的方式越来越多样化。市场化绿电交易、“绿色电力证书”认购、分布式和集中式可再生能源电站投资等已成为主要方式。

市场化绿电交易指不依靠政策强制要求，用户自愿从供应商处购买可再生能源转化成的电能，即绿色电力。例如，2019 年，某互联网企业位于河北张家口的数据中心通过采购当地的风电与太阳能发电，实现数据中心40%由可再生能源供电。

2017年，国家发展改革委、财政部、国家能源局三部委发布了《关于试行可再生能源绿色电力证书核发及自愿认购交易制度的通知》，绿色电力证书市场在中国正式启动。每张绿色电力证书（简称“绿证”）相当于1000度电。企业购买了证书后可视为采购了相应的绿色电力，资金将用于支持发电方相应的度电补贴。

此外，企业还可以在屋顶或园区内建设分布式可再生能源发电项目，如分布式光伏和分散式风电，直接获取和使用绿色电力。例如，2020年，某企业位于上海的数据中心在墙体外立面增设太阳能电板，每年可减少消纳传统火电9万千瓦时，相当于减少二氧化碳排放 63.3 吨。报告显示，投资建设分布式项目的收益率为8%，投资大型风电、光伏等集中式项目的收益率为9%-12%。

数据中心如何节能降耗呢？

数据中心在节能方面的潜力，是难以想象的。根据去年3月份工信部、国家机关事务管理局、国家能源局联合印发的《国家绿色数据中心试点工作方案》透露，随着信息化快速发展，全球数据中心建设步伐明显加快，总量已超过300万个，耗电量占全球总耗电量的比例为1.1%～1.5%，其高能耗问题已引起各国政府的高度重视。我国数据中心发展同样迅猛，总量已超过40万个，年耗电量超过全社会用电量的1.5%，其中大多数数据中心的PUE(平均电能使用效率)仍普遍大于2.2，与国际先进水平相比有较大差距，如美国数据中心PUE已达1.9，先进数据中心PUE甚至达到1.2以下，可以看到，我国在降低能源消耗方面发展空间极大。与此同时，人类社会从机械化、电气化、自动化一路走来，正迈进万物互联、万物智能的智能化时代，移动互联网、云计算、物联网等产业的崛起，使得需要节能改造的数据中心日益增多，据悉，2015年我国数据中心节能改造规模已达30亿元左右。“数据中心节能市场的空间是非常大的，在未来有望达到85亿元的市场空间。”南京佳力图机房环境技术股份有限公司高级工程师张卫星认为在这样一个广阔的市场下，无论是从厂商角度还是从客户角度出发，都应该去做更多的工作。面对数据中心能源消耗猛增的形势以及节能改造规模日渐扩大的局面，工业和信息化部节能与综合利用司处长尤勇强调，要把数据中心的绿色化改造要做深做细。“绿色数据中心将是我们工作非常重要的方向。3年前，工信部就联合发改委等五大政府部门共同发布《关于数据中心建设布局的指导意见》。去年，工信部又联合国家机关事务管理局、国家能源局制定了《国家绿色数据中心试点工作方案》(简称《方案》)，并按照《方案》的要求，确定了84个国家绿色数据中心试点单位。不久前第一批《绿色数据中心先进适用技术目录》也已公示，引导数据中心积极采用先进绿色技术，构建绿色数据中心。绿色数据中心工作正由点到系统全面推开。”尤勇说道。

液冷数据中心节能减排技术有哪些？

液冷数据中心是指应用液冷技术和液冷服务器等设备的数据中心，与传统风冷服务器相比，液冷服务器的热量导出方式不同。 蓝海大脑作为专业数据中心厂商之一认为液冷数据中心节能减排技术主要有以下几点：1、充分利用机房楼顶空间，清洁的太阳能光伏直接并网发电技术，即发即用，在节能的同时还极大减少污染物排放。 2、液冷数据中心冷冻站通过板式换热系统，实现极致水侧免费冷却，华北地区全年超过94%的时间可利用室外自然冷源免费冷却。 3、采用AHU(Air Handle Unit)风墙冷却技术，通过与高温耐腐蚀服务器配合，采用全新气流组织方案，解决了空气污染及腐蚀难题，全年100%实现风侧免费冷却。 4、自研“蜂巢”预制模块技术，采用无架空地板设计，全面支持整机柜部署，在保证高质量交付的同时，成本持续下降，建设工期缩短一半。 5、液冷数据中心污水回收再利用技术，冷却水系统节水率为44.8%，液冷数据中心园区年均节水量可达到48万吨。 6、采用共享电源、共享风扇架构，部件全部标准化、模块化、一体化，支持40摄氏度环境温度长期运行。 总拥有成本(TCO)降低15%~35%，交付效率提升20倍，日可交付能力超过1万台。 7、深度学习服务器集群全面混部并采用智能流量调度系统，大幅提升服务器利用率，降低冗余服务器数量⌄通过智能液冷数据中心节电技术，在同样供电能力下，可增加25%以上的算力。 8、智能决策运维平台，由监控系统、统一管理平台、大数据分析平台、策略决策平台四大模块组成。 其故障定位准确率达92%，停电恢复时间由10分钟缩短到30秒。 9、随着液冷技术发展，PUE值更低，优势更为突出。 吕天文给记者算了一道数学题：在我国现阶段，终端用户每使用1kWh 电能，火力发电厂就要排放 0.86kg 的二氧化碳，液冷 PUE（1.2）低于传统风冷 PUE（1.8）至少50%，意味着众多数据中心的能耗，能够至少减少50%，碳排放量也将减少50%。 蓝海大脑液冷数据中心机柜冷板式、浸没式两种液冷数据中心解决方案，具有高性能、高密度、扩展性强、低碳绿色节能等特点。 液冷机柜支持4~8台液冷服务器，每台液冷服务器支持1~16块 GPU显卡，适用于深度学习训练及推理、生命科学、医药研发、虚拟仿真等场景，液冷解决方案覆盖服务器、水冷工作站、数据中心等多种产品形态。 型号蓝海大脑液冷解决方案英特尔处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,2.4GHz,35.75MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W.1TBIntel Xeon Gold 6258R 28C/56T,2.7GHz,38.55MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W.1TBIntel Xeon W-3265 24C/48T 2.7GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TBIntel Xeon Platinum 8280 28C/56T 2.7GHz 38.5MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TBIntel Xeon Platinum 9242 48C/96T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TBIntel Xeon Platinum 9282 56C/112T 3.8GHz 71.5MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TBAMD处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 4.0GHz/12核/64M/3200/280WAMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 3.9GHz/16核/64M/3200/280WAMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 3.5GHz/32核/128M/3200/280WAMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 2.7GHz/64核/256M/3200/280WAMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 4.1G 12核/64M/3200/280WAMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 4.0G 16核/64M/3200/280WAMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 3.8G 24核/128M/3200/280WAMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 3.6G 32核/128M/3200/280WAMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 2.7G 64核/256M/3200/280W显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4硬盘 NVMe.2 SSD: 512GB，1TB； M.2 PCIe - Solid State Drive (SSD),SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TBSASrpm&rpm,600GB,1.2TGB,1.8TBHDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB 外形规格 立式机箱210尺寸mm（高*深*宽) : 726 x 616 x A尺寸mm（高*深*宽) : 666 x 626 x B尺寸mm（高*深*宽) : 697 x 692 x 306声卡：7.1通道田声卡机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。 前置接口 USB3.2 GEN2 Type-C×4指承灯电和硬盘LED灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）模拟音频 : 立体声、麦克风 后置接口 PS2接口 : 可选串行接口 : 可选USB3.2 GEN2 Type-C×2网络接口 : 双万兆 (RJ45)IEEE 1394 : 扩展卡口模拟音频 : 集成声卡 3口 连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等

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