譚力

美國(guó)是全球最早開始探索綠色數(shù)據(jù)中心技術(shù)的國(guó)家之一。從數(shù)據(jù)中心分布來(lái)看，美國(guó)占據(jù)了全球數(shù)據(jù)中心45%的份額。中國(guó)和日本分別占有8%和7%。美國(guó)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展近50年，當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心行業(yè)已進(jìn)入整合階段，以改建和擴(kuò)建為主，新建數(shù)據(jù)中心規(guī)模占比不大。Equinix等第三方數(shù)據(jù)中心企業(yè)憑借靈活的管理及高效的收購(gòu)，迅速發(fā)展成為全球龍頭。Google、IBM等互聯(lián)網(wǎng)公司自建的數(shù)據(jù)中心也已達(dá)到世界領(lǐng)先水平。美國(guó)發(fā)展綠色數(shù)據(jù)中心的做法和經(jīng)驗(yàn)值得我國(guó)借鑒。

美國(guó)政府發(fā)展

綠色數(shù)據(jù)中心的舉措

聯(lián)邦數(shù)據(jù)中心節(jié)能項(xiàng)目。聯(lián)邦數(shù)據(jù)中心節(jié)能項(xiàng)目設(shè)立的能效專家中心發(fā)布了數(shù)據(jù)中心節(jié)能設(shè)計(jì)最佳實(shí)踐導(dǎo)則，介紹了高效數(shù)據(jù)中心設(shè)計(jì)、場(chǎng)地條件、氣流組織管理、制冷系統(tǒng)、供電系統(tǒng)、分布式發(fā)電等方面的示范案例;發(fā)布了數(shù)據(jù)中心能效評(píng)估工具包和數(shù)據(jù)中心自我對(duì)標(biāo)指南;提供具體節(jié)能案例研究報(bào)告;提供數(shù)據(jù)中心服務(wù)器與存儲(chǔ)器、電力系統(tǒng)等方面的具體節(jié)能技術(shù)報(bào)告;發(fā)布數(shù)據(jù)中心能效對(duì)標(biāo)案例研究報(bào)告等。

關(guān)閉整合小散舊數(shù)據(jù)中心。美國(guó)政府在2011年設(shè)立了一個(gè)目標(biāo)，在4年內(nèi)關(guān)閉大約800個(gè)數(shù)據(jù)中心，為美國(guó)節(jié)省數(shù)億美元的開支。綜觀整個(gè)聯(lián)邦政府內(nèi)部，單就財(cái)務(wù)和人力資源管理的軟件項(xiàng)目就多達(dá)數(shù)百種。這就造成從1998年到2010年間，聯(lián)邦數(shù)據(jù)中心從432座猛增至2000座以上。冗余系統(tǒng)和應(yīng)用的數(shù)量在過(guò)去的時(shí)間里無(wú)限制增長(zhǎng)，造成了極大的資源浪費(fèi)。項(xiàng)目啟動(dòng)一年后，美國(guó)政府已經(jīng)關(guān)閉了137個(gè)數(shù)據(jù)中心，美國(guó)聯(lián)邦調(diào)查局計(jì)劃鞏固這項(xiàng)措施，未來(lái)關(guān)閉數(shù)據(jù)中心總數(shù)將達(dá)到1100座。關(guān)閉這些數(shù)據(jù)中心，通過(guò)節(jié)省納稅人的開支和更充分地利用硬件和軟件，將會(huì)節(jié)約10億美元以上的資金。同時(shí)，這項(xiàng)舉措將可以為美國(guó)政府每年節(jié)約50億美元的支出。

推行“能源之星”數(shù)據(jù)中心計(jì)劃。2009年，美國(guó)環(huán)境保護(hù)局發(fā)布了數(shù)據(jù)中心服務(wù)器的首個(gè)“能源之星”的規(guī)范，它定義了一系列的能源使用、效率要求、存儲(chǔ)系統(tǒng)和大型網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的規(guī)范。這些要求主要集中在提高整體服務(wù)器的能源效率、降低整體功耗方面，特別是對(duì)服務(wù)器空閑時(shí)的功耗進(jìn)行了規(guī)定。該計(jì)劃建立了數(shù)據(jù)中心“能源之星”評(píng)級(jí)系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)中心PUE指標(biāo)進(jìn)行評(píng)分，分值從1到100，每一分代表能效超過(guò)1%的數(shù)據(jù)中心，得分高于75即可獲得“能源之星”標(biāo)識(shí)。雖然并不是所有的設(shè)備都適用于能源之星的評(píng)級(jí)，但該計(jì)劃確實(shí)讓IT設(shè)備購(gòu)買方考慮降低能源成本，決策是否采用的重要因素。為了滿足能源之星對(duì)數(shù)據(jù)中心設(shè)備的要求，每一個(gè)組件和能量管理系統(tǒng)都要進(jìn)行能源優(yōu)化。

數(shù)據(jù)中心LEED認(rèn)證。數(shù)據(jù)中心LEED認(rèn)證是2003年由美國(guó)綠色建筑委員會(huì)建立并推行的綠色建筑評(píng)估體系，是目前全球各類建筑環(huán)保評(píng)估、綠色建筑評(píng)估以及建筑可持續(xù)性評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)中最具影響力的一個(gè)。其評(píng)估體系和技術(shù)框架由可持續(xù)建筑場(chǎng)址、水資源利用、建筑節(jié)能與大氣、資源與材料、室內(nèi)空氣質(zhì)量五大方面的若干指標(biāo)構(gòu)成。根據(jù)各方面指標(biāo)對(duì)建筑進(jìn)行打分，綜合評(píng)估建筑對(duì)環(huán)境的影響。按照綜合得分由高到低劃分為白金、金、銀、通過(guò)4個(gè)認(rèn)證級(jí)別。LEED是自愿型標(biāo)準(zhǔn)，但從其發(fā)布以來(lái)，已被美國(guó)各州和其他國(guó)家廣泛采用。2012年起，LEED開始重視數(shù)據(jù)中心節(jié)能。LEED 2012開發(fā)了一套專門針對(duì)數(shù)據(jù)中心的節(jié)能指標(biāo)和評(píng)級(jí)方法。參與LEED評(píng)級(jí)的數(shù)據(jù)中心需要滿足一個(gè)先決條件，即建筑和IT設(shè)備的總能耗分別進(jìn)行評(píng)定。近年來(lái)，經(jīng)過(guò)LEED認(rèn)證的數(shù)據(jù)中心數(shù)量激增，F(xiàn)acebook、Apple、Internap等公司都已有獲得LEED認(rèn)證的數(shù)據(jù)中心。

人工智能助力節(jié)能技術(shù)變革。美國(guó)將人工智能與數(shù)據(jù)中心結(jié)合的根本目的是提升效率、降低成本。人工智能在數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用主要有三方面：一是利用預(yù)測(cè)分析優(yōu)化工作負(fù)載分配。通過(guò)采用預(yù)測(cè)分析驅(qū)動(dòng)的管理工具，IT團(tuán)隊(duì)可以將其絕大部分工作負(fù)載分配給服務(wù)器。這些工具能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化存儲(chǔ)和計(jì)算負(fù)載平衡，使IT專業(yè)人員能夠在更高和更低勞動(dòng)密集級(jí)別上進(jìn)行監(jiān)督運(yùn)營(yíng);二是機(jī)器學(xué)習(xí)算法可幫助企業(yè)提高效率和降低能耗。通過(guò)人工智能，工作負(fù)載可以在服務(wù)器合理分布，以最大限度地提高生產(chǎn)力，并解決網(wǎng)絡(luò)擁塞問(wèn)題;三是人工智能可緩解人員短缺情況。人工智能平臺(tái)自動(dòng)執(zhí)行系統(tǒng)更新、安全補(bǔ)丁和文件備份等常規(guī)任務(wù)，同時(shí)將更細(xì)微、定性的任務(wù)留給IT人員。在沒(méi)有處理每個(gè)用戶請(qǐng)求或事件警報(bào)的負(fù)擔(dān)的情況下，IT專業(yè)人員只需承擔(dān)以前需要他們重點(diǎn)關(guān)注的任務(wù)的監(jiān)督角色，從而使他們有更多時(shí)間專注于更大的管理挑戰(zhàn)。

優(yōu)秀案例

（一）Google。

Google是一家美國(guó)的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，業(yè)務(wù)涵蓋互聯(lián)網(wǎng)搜索、云計(jì)算、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域，開發(fā)并提供大量基于互聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品與服務(wù)。Google在美洲、亞洲、歐洲擁有自建的數(shù)據(jù)中心數(shù)十座，還在全球各地還租用了20多個(gè)數(shù)據(jù)中心。從2007年開始，Google通過(guò)提升數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行效率，采用可再生能源、循環(huán)利用各種材料等種種舉措降低資源消耗。Goole在其網(wǎng)站上率先公布了他的PUE計(jì)量方法，它在全球的數(shù)據(jù)中心平均PUE低至1.11。

Google提升數(shù)據(jù)中心效率的方法主要包括可再生能源、循環(huán)利用各種材料等。一是采用自定義的服務(wù)器以提高效率。優(yōu)化電源架構(gòu)，減少損耗，減少中間的轉(zhuǎn)換次數(shù)。取消外部連接器和顯卡，優(yōu)化風(fēng)扇。二是堅(jiān)持測(cè)量能源使用效率，優(yōu)化能源架構(gòu)。從2007年開始，Google在網(wǎng)站上公布其數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行效率，不斷優(yōu)化測(cè)量方法，力求更準(zhǔn)確的計(jì)量和更精細(xì)的管理。三是資源的回收和再利用。通過(guò)延長(zhǎng)設(shè)備的生命周期，提高設(shè)備利用率使用本地供應(yīng)商，降低運(yùn)輸對(duì)環(huán)境的影響，減少購(gòu)買新設(shè)備和新材料，盡可能的利用已有設(shè)施。最大限度對(duì)數(shù)據(jù)中心的材料進(jìn)行回收利用。四是利用人工智能讓Google的數(shù)據(jù)中心制冷PUE改善了40%。Google的人工智能是通過(guò)數(shù)據(jù)中心內(nèi)的數(shù)千個(gè)傳感器去收集溫度、電量、耗電率、設(shè)定值等各種數(shù)據(jù)，再對(duì)這些歷史數(shù)據(jù)做深度分析，調(diào)整運(yùn)行模式和控制閥值，最終實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心運(yùn)行的最高效率。五是支持可再生能源電網(wǎng)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)中心。即通過(guò)投資可再生能源發(fā)電，然后將綠色環(huán)保電能賣給電網(wǎng)，然后從電網(wǎng)購(gòu)電支持?jǐn)?shù)據(jù)中心的運(yùn)行。

（二）IBM。

IBM是全球數(shù)據(jù)中心技術(shù)的領(lǐng)導(dǎo)者，擁有非常豐富的數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)與管理經(jīng)驗(yàn)。為達(dá)到盡量減少數(shù)據(jù)中心的整體用電量、盡量增大數(shù)據(jù)中心整體用電中用于IT系統(tǒng)的比例、盡量減少用于非計(jì)算設(shè)備（電源轉(zhuǎn)換、冷卻等）的用電消耗的目標(biāo)，IBM通常采用六大步驟來(lái)實(shí)現(xiàn)：一是引入刀片式架構(gòu)。使用刀片服務(wù)器來(lái)取代傳統(tǒng)的臺(tái)式或者機(jī)架式設(shè)備，有望達(dá)到20%～44%的能源節(jié)省。二是選擇節(jié)能服務(wù)器，使用那些采納了能源高效設(shè)計(jì)和部件的系統(tǒng)。要求系統(tǒng)供應(yīng)商能夠提高單位能源消耗下的計(jì)算性能。根據(jù)廠商設(shè)備的不同，會(huì)有一定的差異，但總的來(lái)說(shuō)，會(huì)達(dá)到25%～40%的節(jié)能效果。三是精確計(jì)算供電功率。使用用電管理軟件精確計(jì)算用電功率和智能化控制系統(tǒng)用電。四是采用虛擬化技術(shù)。通過(guò)虛擬化合并物理服務(wù)器提高服務(wù)器使用率，這個(gè)可以帶來(lái)20%～30%的能源節(jié)約。五是考慮水冷技術(shù)。采用風(fēng)冷和水冷相結(jié)合的冷卻方案可以大大降低冷卻成本，大概可以節(jié)約40%～50%的能源。六是考慮改造機(jī)房，提高機(jī)房設(shè)施整體能源使用效率，這將會(huì)使得數(shù)據(jù)中心的節(jié)能效果有非常顯著的提高，也能夠使數(shù)據(jù)中心適應(yīng)未來(lái)的需求。

啟示

強(qiáng)化數(shù)據(jù)中心節(jié)能研究。重視數(shù)據(jù)中心節(jié)能基礎(chǔ)研究工作。美國(guó)聯(lián)邦數(shù)據(jù)中心節(jié)能項(xiàng)目支持?jǐn)?shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)研發(fā)和示范、定期發(fā)布的數(shù)據(jù)中心節(jié)能技術(shù)指南、評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)級(jí)工具，無(wú)一不需要大量的研究做支撐。對(duì)數(shù)據(jù)中心的能耗研究不僅有助于準(zhǔn)確掌握美國(guó)數(shù)據(jù)中心的真實(shí)能耗和能效情況，也為進(jìn)一步制定相關(guān)能效標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)估工具和技術(shù)指南提供了重要依據(jù)。我國(guó)應(yīng)特別對(duì)現(xiàn)有計(jì)量情況較好的數(shù)據(jù)中心開展調(diào)查研究，摸清能耗和能效水平，掌握其用能特點(diǎn)，為后續(xù)積累相關(guān)節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)積累基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

整合提升低小散舊數(shù)據(jù)中心。整合提升低小散舊數(shù)據(jù)中心，通過(guò)淘汰一批生產(chǎn)率和能效水平低、功能單一、規(guī)模小、效益差、資源浪費(fèi)嚴(yán)重的數(shù)據(jù)中心，騰出能耗指標(biāo)，推動(dòng)集約化建設(shè)。通過(guò)推動(dòng)企業(yè)上云、政府購(gòu)買云服務(wù)、開展數(shù)據(jù)中心績(jī)效評(píng)估等多種措施，加快淘汰一批規(guī)模小、效益差、資源浪費(fèi)嚴(yán)重的低小散舊數(shù)據(jù)中心，力爭(zhēng)通過(guò)5～6年左右時(shí)間，將低小散舊數(shù)據(jù)中心數(shù)量下降50%。實(shí)施“騰換”并舉措施，推進(jìn)集約化建設(shè)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的提質(zhì)升級(jí)，節(jié)約社會(huì)資源成本。

建立數(shù)據(jù)中心能效評(píng)估體系。通過(guò)數(shù)據(jù)中心節(jié)能項(xiàng)目，美國(guó)建立了較完備的數(shù)據(jù)中心能效評(píng)估體系。數(shù)據(jù)中心的管理者可以通過(guò)應(yīng)用這些工具方便地了解自己數(shù)據(jù)中心各方面的能效水平，明確差距和節(jié)能潛力，確定節(jié)能工作方向。由此可見，建立一套完備的數(shù)據(jù)中心能效評(píng)估體系非常必要。我國(guó)應(yīng)該加快制定能耗等級(jí)、節(jié)能設(shè)計(jì)、節(jié)能運(yùn)維等數(shù)據(jù)中心節(jié)能標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范和工具的研究工作，逐步形成完整的數(shù)據(jù)中心能效評(píng)估體系。

加強(qiáng)認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)建設(shè)。建立一套完備的數(shù)據(jù)中心能效認(rèn)證體系（包括相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范、工具等）非常必要。我國(guó)應(yīng)加快數(shù)據(jù)中心節(jié)能相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范和工具的研究開發(fā)工作，逐步形成完整的數(shù)據(jù)中心能效評(píng)估體系，并盡早制定出科學(xué)合理、明確量化的節(jié)能目標(biāo)，同時(shí)建立有效的管理和監(jiān)督機(jī)制，保障節(jié)能目標(biāo)的落實(shí)。

推動(dòng)人工智能技術(shù)的應(yīng)用。借鑒美國(guó)經(jīng)驗(yàn)，從三方面推動(dòng)人工智能在數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用。一是利用人工智能提高數(shù)據(jù)中心安全性。利用人工智能解決方案監(jiān)測(cè)惡意軟件和垃圾郵件，分析異常的活動(dòng)模式，發(fā)現(xiàn)弱點(diǎn)并加強(qiáng)對(duì)潛在威脅的保護(hù)。二是優(yōu)化數(shù)據(jù)中心的性能。利用人工智能優(yōu)化服務(wù)器的配置和利用率，監(jiān)控負(fù)載分配，使基礎(chǔ)架構(gòu)更具可擴(kuò)展性，同時(shí)優(yōu)化冷卻和功耗方面的效率。三是利用人工智能提升數(shù)據(jù)中心的節(jié)能效率。用人工智能監(jiān)控和分析來(lái)預(yù)測(cè)各類用戶的活動(dòng)，將不太常用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到能耗較低的存儲(chǔ)源，并將頻繁使用的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到性能更好的存儲(chǔ)源，充分利用每臺(tái)服務(wù)器的潛力并關(guān)閉未使用容量，以此節(jié)約更多能源。