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重新“认识”数据中心的电力效率

日期:2022-08-24

数据中心电力效率很少被规划和管理。其不良结果就是多数数据中心会浪费大量的电力。今天,对数据中心效率进行计划、测量和改进既可行又经济。除降低耗电量之外,效率改进可使用户实现更高的IT功率密度,并能够在给定设施内安装更多的IT设备。本期开始,不二师兄将为邦友们介绍如何对数据中心效率进行测量、评价和建模,包括定期评估与连续监测的优势之比较。本期我们先重新“认识”一下数据中心效率。

 

引言

 

在当今的环境中,考虑各种用以控制数据中心能耗的备选方案就是好的公共政策和好的业务。一座1MW的高可用性数据中心在其整个寿命期内可消耗20,000,000美元的电力。一些文章指出,对于有些客户而言,电力成本要高于IT硬件的成本。许多公司正开始考虑其所开展的业务的碳消耗问题,并且认识到数据中心是企业及行业的环境负担中重要的影响因素。施耐德电气及其它公司的研究正在表明,类似的数据中心在效率上可能会有很大的差异,而更重要的问题在于,现实设施的实际效率远低于同类设施可实现的最佳值。

 

在本系列文章中,我们将重点讨论数据中心电源和制冷基础设施的功耗和效率,典型设施中这两方面占到总耗电量的50%或更多。由电源和制冷基础设施所支持的实际IT设备的功耗和效率尽管对于整体能源用量也至关重要,但并非本系列文章的主题(图1)。

 

图1:电源和制冷的效率是本系列文章的主题

 

大多数数据中心运营商都没有效率数据,即使有,也不了解如何使用。解决这些问题需要:

 

1

一种用于描述数据中心效率的标准语言

2

一种用于测量数据中心效率的标准方法

3

一种用于规定数据中心效率的标准方法

4

一种用于分析数据中心效率并确定低效率促成因素的标准方法

5

与效率相关的基准数据

6

用以评估拟议改进措施或替代性设计的效率建模工具

 

幸运的是,实现这些目标并无根本性的实践或技术障碍。实际上,本系列文章断言,对于现有和新建的数据中心,数据中心运营商均应将效率管理作为第一要务。本系列文章将解决以上除第三项“规定数据中心效率”之外的所有问题。

 

数据中心效率详解

 

将数据中心电力效率与汽车燃油经济性(每加仑行驶英里数或每升行驶公里数)比较是考虑此问题的一个非常有用的方式。当我们就特定的一辆车讨论汽车燃油经济性时,会涉及四个基本概念(图2):

 

图2:四个效率评测指标,以汽车燃油经济性为例

 

该车的制造商燃油经济性规范(如,“高速公路百公里耗油10升/城市道路百公里耗油12升”)

类似车辆的燃油经济性基准

我们将以该车实现的平均燃油经济性

我们当前正在实现的即时燃油经济性

 

这四个效率的关键概念也同样适用于数据中心,在我们的讨论中对其进行清晰表达和区分也非常重要。

 

在汽车燃油经济性的所有指标中,我们当前正在实现的即时燃油经济性是信息价值最低的一个,因为它高度依赖于当前的行驶条件(上坡或下坡,加速,遇交通信号停车,滑行,拖动拖车等)。类似地,仅对数据中心进行一次效率测量并不足以描述数据中心效率。需要理解的非常重要的一点是,在没有更多信息的情况下,对一特定数据中心仅进行一次效率“测量”并不能让我们得出任何结论或采取任何措施。

 

与汽车的类比告诉我们,效率测量仅在处于由预期规范、行业基准、规定运行条件以及时间平均所构成的框架内时才有意义

 

PUE量度

在本系列文章中,我们将用电效用(PUE)作为测量数据中心物理基础设施效率的量度。PUE表示为数据中心总输入功率与IT负载功率之比。PUE较低表示在向IT负载供电时消耗的能源“开销”较低,意味着数据中心的电力效率较高。PUE为1表示没有能源开销和理想的效率,意味着支持IT负载所需的功率完全就是IT负载所实际消耗的功率。

 

如果数据中心达到理想效率,提供给数据中心的所有功率都将到达IT负载处。但这是理想情况。在现实世界中,电能会通过许多种方式被除IT负载之外的设备所消耗,例如,变压器、UPS、配电导线、风机、空调机、泵、加湿器和照明。这些设备中有些处于向IT负载供电的功率路径上,如UPS和变压器。而其它设备,如制冷和照明,则是提供辅助支持和保护,而不是向IT负载供电(图3)。

 

图3:PUE对在对IT负载的支持中消耗的功率“开销”进行量化

 

注意,在图3中,就PUE而言,数据中心内唯一“有意义”的功率就是实际送至IT负载的功率。其它所有功率在本分析中被视为浪费或“损耗”,包括功率路径上因设备低效而产生的热量加上提供给所有辅助基础设施的功率,它们都是效率改进的对象,改进方式可通过更好的设备设计,也可通过“自由冷却”等全新的技术。关于“有用”功率与“其它”功率(浪费功率)之间这一区别的更多信息,参见文末的相关阅读。

 

设备的效率数据

制造商提供有电源和制冷设备的效率数据。对于电源设备,效率通常以百分比表示。制冷设备效率以多种方式表示,通常,对于性能系数而言,热泵为COP,即所排放热量(kW)与所消耗的电功率(kW)之比),对于冷却器为KW/ton,对于屋顶式系统则为EER(能效比)。这些制冷量量度非常类似,并可相互转换。然而,这些量度并不能提供完整的效率数据,因为其公布值系采用标准温度和湿度下的单一点计算得出。由于一年内所经历的条件变化,设备的实际效率与公布值不同。室外条件对效率的影响将在后文中更详细地介绍。

 

照明功率简单地表示为一个简单的常数损耗。当考虑数据中心效率时,一个60W灯泡的效率是0%,因为它产生60W的热量,而不向IT负载供电。

 

对效率测量值取平均值

数据中心内许多与制冷相关的设备会随着时间流逝而循环开启和关闭,如加湿器、某些类型的CRAC机组、冷凝泵、某些类型的冷却器、干式冷却器风机和新风通风风机。这将导致数据中心功耗的瞬时测量值发生变化,即使IT负载恒定也是如此。因此,这些循环特性将导致瞬时效率随时间变化。

 

数据中心在一段时间内的能耗通过该时段内数据中心效率的平均值进行计算。因此,当我们讨论数据中心物理基础设施效率或PUE时,我们真正感兴趣的是一段时间内的平均效率。多数具有循环特性的数据中心设备的循环周期在几十分钟的数量级上,因此可提供有意义信息的最短取平均时间为1小时左右。在本系列文章中,当我们提到瞬时PUE时,我们实际上是指基于1小时内平均的值。

 

对PUE还有考虑其它取平均时间的合理理由。例如,由于效率的季节性变化,年平均值可用于能源成本估算。对于不同的应用,也可采用按日、周和月进行平均。我们称这些平均值为日、周、月和年PUE。关于数据中心效率的多数常见文献,不管采用PUE还是其它一些量度,都没有对取平均时段加以明确或量化。这就造成了很大的歧义。一项针对效率测量通常用法的检验表明,年PUE是预期的量度,因为它最容易与整个数据中心寿命期内的平均能耗相关联。

 

然而瞬时测得的PUE通常并不等于年PUE,同样也并不等于日、周或月PUE。在任何时刻,数据中心的瞬时效率测量值只有一个。此数值是该时刻电源、制冷和照明系统的固有功耗特性以及IT负载的值。然而,该效率值将随时间变化,因为IT负载会随时间变化,室外条件会随时间变化,数据中心的制冷模式也会随时间变化。所有这些因素都会影响数据中心效率,结果是数据中心效率不断在变化。任何特定的数据中心效率单一时刻测量值只是一个“快照”,不能用于预测未来性能。数据中心效率的单一测量值本质上是不准确的,不能用作标杆或效率管理的基础。

 

为了确定如何测量数据中心效率,我们需要理解各种条件如何影响效率。

 

下期我们来看影响数据中心电力效率的因素和数据中心效率模型。下期见~

 

 
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