数据中心的数据中心的可再生能源
数据中心内的能源消耗,总体而言是非常有效的。随着虚拟化和云计算的增长,数据中心的整体能源使用效率才会有所改善。能源浪费最严重的阶段其实是制造能源的时候。
无论是煤、煤气或燃油为数据中心提供能源,大量能源损失都发生在其产生阶段。大多数化石燃料系统也都位于远离市区的地方。更先进点,更小型的能源制造设备可以改善这种情况。高温燃料电池采用一系列碳氢化合物燃料,将其分解为氢,然后从空气中获取氧,用于创造电能,并产生热量与水分。
关键在于尽可能多的捕捉输出。燃料电池产生的热能可以被用于为寒冷的空间提供供暖,甚至为水加热。手机燃料电池所产生的纯净水有助于缓解位于缺水地区数据中心的用水紧张。可再生资源如太阳能与风能同样可以用来进行电解水,为燃料电池制造氢。然后可能建立一个真正可再生的连续数据中心主电源系统。这种方法不一定是制造电能的最便宜方式,和那些交钱就能获得能源的方法相比,但它确实一个为数据中心长期供电的有效手段。
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。
报告解释,互联网 科技 企业碳排放主要来自电力使用,其中数据中心、云计算中心等大型互联网基础设施的电力使用为主要能耗来源。企业100%使用可再生能源,意味着其用电均来自风能、太阳能、水能等对环境无害或危害极小的能源。
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%。
2021年12月8日,国家发改委、国家能源局等四部门对外发布《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》),提出到2025年,数据中心和5G基本形成绿色集约的一体化运行格局,数据中心运行电能利用效率和可再生能源利用率明显提升。
《方案》对未来几年数据中心如何实现绿色集约化发展指明了方向。但实际落实中,波动性强的可再生能源如何同需要持续用能的数据中心结合?在西部省份自身也要符合能源“双控”的大背景下,数据中心要实现“东数西算”还需要哪些障碍要克服?带着这些问题,《中国能源报》专访了国际环保组织绿色和平东亚地区气候与能源项目经理叶睿琪。2021年5月,绿色和平发布了《中国数字基础设施脱碳之路:数据中心与5G减碳潜力与挑战(2020-2035)》报告,对中国数据中心与5G等数字基础设施的能耗与碳排放趋势做出预测。
问:相较于对节能技术与指标的重视程度,数字基础设施产业整体仍未大规模应用可再生能源。在行业实践中,目前已有5G或数据中心应用光伏加储能的商业项目,据贵机构观察,扩大可再生能源在数据中心的应用,在技术上、政策上分别需要克服哪些难题?
叶睿琪:为了推动数据中心行业迈向碳达峰与碳中和,扩大数据中心行业的可再生能源应用规模,我们建议可以从两方面着手:
一方面,进一步升级激励约束机制,正如近日中央经济工作会中所指出的,加速实现“能耗双控”向碳排放总量和强度“双控”转变。在管理数据中心能耗时,从考核数据中心的能耗使用总量与强度过渡至考核数据中心的二氧化碳排放总量与强度,加上数据中心的可再生能源采购与使用总量。同时,还需要进一步完善相关考核体系,将数据中心可再生能源使用比例作为考核指标之一,统筹数据中心的规模化发展与绿色低碳转型。
另一方面,进一步完善数据中心产业使用可再生能源的市场机制,从全国可再生能源市场化交易现状来看:一是需要加速将绿色电力交易试点、省间可再生能源现货交易试点向全国推广;二需要是进一步提高可再生能源电力在特高压通道中的比例,推进可再生能源的跨省跨区交易;三是落实分布式市场化交易机制,以推动本地化分布式可再生能源如分布式光伏与风电的交易。
问:绿色和平曾建议,完善数字基础设施产业使用可再生能源的考核体系,将“双控”目标与新建数据中心的审批政策挂钩,将数据中心可再生能源使用比例作为考核指标之一。据贵机构掌握的情况,国内已经有这样做的区域了么?
叶睿琪:目前,北京市发改委已经明确将数据中心可再生能源使用比例作为规模以上新建或改扩建的数据中心项目考核指标之一。根据北京市《关于进一步加强数据中心项目节能审查的若干规定》,“项目节能报告中应当包括可再生能源利用方案。新建及改扩建数据中心应当逐步提高可再生能源利用比例,鼓励2021年及以后建成的项目,年可再生能源利用量占年能源消费量的比例按照每年10%递增,到2030年实现100%(不含电网既有可再生能源占比)。”
除此之外,多数省市针对数据中心可再生能源使用以方向性鼓励性政策居多,尚未提出具体量化目标,比如根据上海市经济信息化委与市发展改革委《关于做好2021年本市数据中心统筹建设有关事项的通知》,“新建数据中心项目要加大分布式供能、可再生能源使用量的占比,鼓励采用余热回收利用措施,为周边建筑提供热源,提高能源再利用效率。”
问:西部地区电力、能源资源丰富,可承接数据备份及部分高延时业务。国家也在推行“东数西算”,可是在地方能耗“双控”的大前提下,西部省份接收数据中心的积极性会否受到影响?
叶睿琪:正如近日中央经济工作会中所明确,“要科学考核,新增可再生能源和原料用能不纳入能源消费总量控制,创造条件尽早实现能耗“双控”向碳排放总量和强度“双控”转变,加快形成减污降碳的激励约束机制,防止简单层层分解。”
虽然目前部分约束激励政策还有待衔接,未来,随着能耗“双控”向碳排放总量和强度“双控”转变,可以预测西部地区将更积极地为数据中心产业发展提供良好的可再生能源资源。
同时,随着《全国一体化大数据中心协同创新体系算力枢纽实施方案》的进一步落实,包括贵州、内蒙古、甘肃、宁夏等地在内的全国一体化算力网络国家枢纽节点将成为数据中心产业发展的重点区位。
新数据中心将是一座获得国际三级认证的10兆瓦设施。EAC将采用现场太阳能电池板,完全由可再生能源供电,并使用MYNeste柴油提供备用电力。
EAC全称是EstimateatCompletion,实质是挣值技术涉及的一个参数。
(报告出品方/分析师:银河证券研究院 赵良毕)
报告原标题: 通信行业深度报告:ICT“双碳”新基建,IDC 温控新机遇
(一)算力建设关乎数字经济发展,各国均不断发力
加快培育数据要素市场,全球算力竞争不断提升。 2020 年 4 月 9 日,《中共中央、国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》中,数据首次作为一种新型生产要素在文件中出现,与土地、劳动力、资本和技术等传统要素并列。计算力已经与国家经济息息相关。
IDC&清华产业研究院联合发布的《2021-2022 全球计算力指数评估报告》表明,计算力是数字经济时代的关键生成要素:
(1)从 2016-2025 年的整体趋势及预测来看,各个国家的数字经济占 GDP 的比重持续提升,预计 2025 年占比将达到 41.5%。
(2)计算力作为数字经济时代的关键生产力要素,已经成为挖掘数据要素价值,推动数字经济发展的核心支撑力和驱动力。
(3)国家计算力指数与 GDP 的走势呈现出了显著的正相关。评估结果显示十五个重点国家的计算力指数平均每提高 1 点,国家的数字经济和 GDP 将分别增长 3.5%和 1.8%,预计该趋势在 2021-2025 年将继续保持。同时,通过针对不同梯队国家的计算力指数和 GDP 进行进一步的回归分析后,研究发现:当一个国家的计算力指数达到 40 分以上时,国家的计算力指数每提升 1 点,其对于 GDP 增长的推动力将增加到 1.5 倍,而当计算力指数达到 60 分以上时,国家的计算力指数每提升 1 点,其对于 GDP 增长的推动力将提高到 3.0 倍,对经济的拉动作用变得更加显著。
数字化进程不断推进,发展中国家经济增速较高。 根据 IDC 数据显示,2016 年到 2025 年,数字经济占比不断提升,全球数字经济占比2025E为41%,其中发达国家数字经济占比为48.10%,比发展中国家高 17.8 个百分点。中美两国计算力指数综合评估较高,中国计算力发展水平涨幅达 13.5%,处于较高增长水平。总体来看,数字经济为各国 GDP 总量贡献不断提升,算力提升推动数字经济向好发展。
全球公有云用户市场保持增长,IT 侧资本开支不断增加。 云是推动企业数字化转型升级的重要驱动力, 企业不断增加对移动技术、协作以及其他远程工作技术和基础架构的投资。预计到 2023 年,用户支出将达到近 6000 亿美元,云将占全球企业 IT 消费市场的 14.2%。其中软件化服务(SaaS)是最大的细分市场,预计该市场在 2023E 用户支出增长至 2080.80 亿美元,相比 2021 年增长 36.73%;云基础建设(IaaS)将达到 1562.76 亿美元,相比 2021 年增长 70.53%。为了获得数字经济时代的比较优势,全球主要国家在数据中心的建设上进行了大规模投资,全球经济受到新冠疫情的严重影响下,数据中心的建设保持了较高增速,预计在未来几年云服务提供商与电信公司之间的合作日益增加,全球云市场有望进一步增长。
中国 IDC 市场规模增速较快,目前处于高速发展期。 受益于我国“新基建”战略提出和持续攀升的互联网流量,2021 年数据中心建设规模不断增长。根据中国信通院数据,我国 2021年 IDC 行业规模约 1500.2 亿元,近 5 年中国 IDC 市场年均复合增速约达 30%,领先于全球 IDC市场增速,其中近三年中国 IDC 市场具有高增速。我国 IDC 行业增速较快主要系我国 5G 建设持续推进,5G 应用项目多点开花不断落地,预计到 2025 年,我国数据中心市场规模达到 5952亿元。随着数字经济“东数西算”工程加速推进、互联网和云计算大客户需求不断扩张及数据中心在物联网、人工智能等领域的广泛应用,数据中心行业发展前景广阔,有望保持高速增长。
IDC 机柜数量不断增长,中国东部地区 IDC 中心较多。 2021 年 IDC 的机柜量增长了 99.15万架,增速为 30%,机柜量总数达到 415.06 万架,年度增长率达到 31.39%。随着 5G 时代数字经济向 社会 各领域持续渗透,数据量爆炸式增长使得全 社会 对算力需求提升,预计每年仍将以20%以上速度高增,有望打开市场新空间。目前我国大部分数据中心集中在东部及沿海地区,根据 CDCC 数据,2021 年华东、华北、华南三地区机柜数占全国总数的 79%,而东北、西北地区占比相对较低。
我国东部地区 IDC 上架率较高,西部地区加速建设。 目前 IDC 机房在我国东西部呈现差异较大发展,体现东密西疏、东热西冷的特点。2021 年新增机柜对比可知,东部及沿海地区数据中心上架率高,西部上架率较低。2021 年华东、华北、华南三地上架率约 60%-70%,而东北、西北、西南及华中上架率仅有 30%-40%。在政策布局方面,国家不断推进数字经济发展,形成以数据为纽带的区域协调发展新格局。对于网络时延要求不高的业务,率先向西部转移建设,由于西部地区气温较低优势突出,实施“东数西算”有利于数据中心提高能效,西部地区产业跨越式发展,促进区域经济有效增长。
(二)数字经济政策护航,“东数西算”工程建设有望超预期
把握数字化发展机遇,拓展经济发展新空间。2022 年 1 月,国务院发布《“十四五”数字经济发展规划》,规划强调数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,是以数据资源为关键要素,以现代信息网络为主要载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态。同时,规划明确提出到 2025 年,数字经济迈向全面扩展期,数字经济核心产业增加值占 GDP 比重达到 10%。基于上述规划,2022年 5 月 26 日,工信部在 2022 年中国国际大数据产业博览会上指出,坚持适度超前建设数字基础设施,加快工业互联网、车联网等布局。
推进绿色数据中心建设,提升数据中心可再生能源利用率。 我国能源结构正处在不断优化的过程中,新能源地区分布不均衡,特别是水力、光伏、风能,主要集中在中西部地区,而使用端主要在东部沿海地区,虽然通过“西电东送”工程部分缓解了东部地区用电紧张问题,但是作为高耗能的数据中心产业,协调东西部发展布局、降低能耗就十分必要。全国各省市、地区相继出台了各种强调数据中心绿色、节能的政策要求,进而促进能源生产、运输、消费等各环节智能化升级,催化能源行业低碳转型。
东西部资源高效匹配,建立全国一体化协同创新体系。 “东数西算”工程是我国继“南水北调”、“西气东输”、“西电东送”之后的又一项重大的国家战略工程,将东部海量数据有序引导到西部,优化数据中心建设布局,缩小东西部经济差异,促进东西部协同发展。2022 年 2 月17 日,国家发改委、中央网信办、工业和信息化部、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。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。国家以“东数西算”为依托,持续推进数据中心与算力、云、网络、数据要素、数据应用和安全等协同发展,形成以数据为纽带的区域协调发展新格局,助力数字经济不断发展。
全球算力网络竞争力凸显,ICT 产业链有望迎来发展新空间。 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,实现全国算力规模化、集约化发展,有望进一步提升国家算力水平和全球竞争能力。同时,扩大数据中心在中西部地区覆盖,能够就近消纳中西部地区新型绿色能源,持续优化数据中心能源使用效率。通过算力枢纽和数据中心集群建设,将有力带动相关产业上下游投资,促进东西部数据流通、价值传递,延展东部发展空间,推进西部大开发形成全国均衡发展新格局。
(三)双碳减排目标明确,绿色节能成为发展必需
能源变革不断创新升级,低碳转型融入 社会 经济发展。 自上个世纪人类逐渐认识到碳排放造成的不利影响,各国政府和国际组织不断进行合作,经过不懈努力、广泛磋商,在联合国和世界气候大会的框架下达成了一系列重要共识,形成了《联合国气候变化框架公约》(1992 年签署,1994 年生效)、《京都议定书》(1997 年达成,2005 年生效)和《巴黎协定》(2015年达成,2016 年生效)等文件,其中《巴黎协定》规定了“把全球平均气温升幅控制在工业化前水平以上低于 2 以内”的基础目标和“将气温升幅限制在工业化前水平以上 1.5 之内”的努力目标。
推动能源革命,落实碳达峰行动方案。 为了达到《巴黎协定》所规定的目标,我国政府也提出了切合我国实际的双碳行动计划,2020 年 9 月 22 日,我国在第七十五届联合国大会上宣布,中国力争 2030 年前二氧化碳排放达到峰值,努力争取 2060 年前实现碳中和目标。中国的“双碳”目标正式确立,展现了中国政府应对全球气候变化问题上的决心和信心。同时 2021年度《政府工作报告》中指出:扎实做好碳达峰、碳中和各项工作,制定 2030 年前碳排放达峰行动方案。优化产业结构和能源结构。推动煤炭清洁高效利用,大力发展新能源,在确保安全的前提下积极有序发展核电。扩大环境保护、节能节水等企业所得税优惠目录范围,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,推动资源节约高效利用。落实 2030 年应对气候变化国家自主贡献目标。加快发展方式绿色转型,协同推进经济高质量发展和生态环境高水平保护,单位国内生产总值能耗和二氧化碳排放分别降低 13.5%、18%。
聚焦数据中心低碳发展,实现双碳方式产业发展。 在双碳背景下,“东数西算”工程中数据中心西部迁移,PUE 值有望降低带来能耗电量高效利用。能源高效节能、革新升级已是大势所趋和必然要求。
(一)数据中心能耗突出,绿色节能是发展趋势
绿电成为发展趋势,低碳发展中发挥重要作用。 随着大力发展数据中心产业,数据中心能耗在国民经济中的占比也在不断提高。研究表明,预计 2025 年,数据中心能耗总量将达到 3952亿 kW·h,占全 社会 用电总量的 4.05%,比例逐年攀升。整体来看,由服务器、存储和网络通信设备等所构成的 IT 设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的 45%。空调系统同样是数据中心提高能源效率的重点环节,所产生的功耗约占数据中心总功耗的 40%。降 PUE 将成为未来发展趋势,主要从制冷方面入手。
数据中心碳排放不断控制,PUE 值不断改善。 根据国家能源局 2020 年全国电力工业统计数据 6000 千瓦及以上电厂供电标准煤耗每度电用煤 305.5 克,二氧化碳排放量按每吨标煤排放 2.7 吨二氧化碳来计算,2021 年全国数据中心二氧化碳排放量 7830 万吨,2030 年预计排放约 1.5 亿吨二氧化碳。
量化指标评估数据中心能源效率。 为评价数据中心的能效问题,目前广泛采用 PUE(Power Usage Effectiveness)作为重要的评价指标,指标是数据中心消耗的所有能源与 IT 负载消耗的能源的比值。PUE 通常以年度为计量区间,其中数据中心总能耗包括 IT 设备能耗和制冷、配电等系统的能耗,其值大于 1,越接近 1 表明非 IT 设备耗能越少,即能效水平越好。
数据中心空调系统及服务器系统能耗占比较大。 数据中心的耗能部分主要包括 IT 设备、制冷系统、供配电系统、照明系统及其他设施(包括安防设备、灭火、防水、传感器以及相关数据中心建筑的管理系统等)。整体来看,由服务器、存储和网络通信设备等所构成的 IT 设备系统所产生的功耗约占数据中心总功耗的 45%。其中服务器系统约占 50%,存储系统约占 35%,网络通信设备约占 15%。空调系统仍然是数据中心提高能源效率的重点环节,它所产生的功耗约占数据中心总功耗的 40%。电源系统和照明系统分别占数据中心总耗电量的 10%和 5%。
(三)温控系统持续优化,节能技术变革打开新机遇
温控系统多元化趋势,节能技术不断突破。 当前主流的制冷方式包括风冷、水冷、间接蒸发冷却和液冷技术,根据数据中心规模、环境特点选择合适的制冷技术。提高数据中心的能效,尤其是空调制冷系统的能效成为研究重点。目前,数据中心空调制冷能效比的提升主要从液冷和自然冷源两方面入手。从制冷方式来看,风冷将逐渐被安装灵活、效率更高的液冷方式所取代。液冷技术目前应用于 5G 场景,通常对骨干网 OTN 设备、承载网设备以及 5G BBU 设备进行液冷,采用液冷技术可以通过液体将发热元件热量带走,实现服务器的自然散热,相互传统制冷方法,液冷技术更为高效节能。
冷却系统不断优化。 为了客观评价这些制冷技术以便进一步提高节能减排效率,中国制冷学会数据中心冷却工作组研究认为:采用数据中心冷却系统综合性能系数(GCOP)作为评价指标更为合理。
其中,GCOP 为数据中心冷却系统综合性能系数指标,用于评价数据中心冷却系统的能效。为数据中心总能耗,其中不仅包括数据中心市电供电量,也包括数据中心配置的发电机的供电量。为制冷系统能耗,包括机房外制冷系统的能耗,另外包括 UPS 供电的制冷风扇、关键泵以及设备机柜内风扇等制冷设备产生的能耗。
实际情况中,为了使能效评价结果更具有说服力与可比较性。冷却工作组建议使用数据中心全年平均综合性能系统数的(GCOPA)指标和特定工况下数据中心冷却系统综合性能系数(GCOPS)作为评价标准。
冷却工作组根据上述标准针对来自内蒙古呼和浩特、广东深圳、河北廊坊等地的高效数据中心进行分析。这些数据中心分布在不同建筑气候区,使用了不同系统形式和运行策略,例如高效末端、自然冷却、AI 控制的运行优化等。数据表明西部地区建设新型数据中心制冷能耗较优。我国数据中心冷却系统能效存在极大差异,提升我国数据中心冷却系统的能效意义较大,冷却系统仍存在巨大的节能潜力。
数据中心容量不断扩充,中美两国贡献较多。 根据 Synergy Research Group 的最新数据显示,由大型供应商运营的大型数据中心数量已增至 700 家,而以关键 IT 负载衡量,美国占这些数据中心容量的 49%,中国是继美国之后对超大型数据中心容量贡献第二大的国家,占总量的 15%。其余的产能分布在亚太地区(13%)、EMEA 地区(19%)和加拿大/拉丁美洲(4%)。超大规模数据中心数量翻一番用了五年时间,但容量翻番用了不到四年时间。
空调系统建设成本较多。 根据IBM数据,数据中心的建设成本中空调系统的占比为16.7%。总体来说,2021 年数据中心基础设施设备总支出为 1850 亿美元,能源方面建设资本开支占较大份额,能源建设及利用效率有望进一步提升。
数据中心资本稳步增长,温控市场打开新空间。 根据 Synergy Research 的数据,2021年数据中心基础设施设备总支出(包括云/非云硬件和软件)为 1850 亿美元,公有云基础设施设备支出占比为 47%。面向硬件的服务器、存储和网络合计占数据中心基础设施市场的 77%。
操作系统、虚拟化软件、云管理和网络安全占了其余部分。参照 2021 年全球数据中心资本开支增长 10%的现实,假设未来 4 年数据中心每年资本开支保持增长 10%,我国数据中心温控系统市场规模 2021 年为 301 亿元,可在 2025 年达到 441 亿元。
(一)英维克:打造温控全产业链,行业高景气领跑者受益
国内技术领先的精密温控龙头,聚焦精密温控节能产品和解决方案。 公司自成立以来,一直专注于数据机房等精密环境控制技术的研发,致力于为云计算数据中心、通信网络、物联网的基础架构及各种专业环境控制领域提供解决方案,“东数西算”项目中提供节能技术。
公司营业收入高速增长,盈利能力表现良好。 2022Q1,公司实现营收 4.00 亿元,同比增长 17.10%,归母净利润 0.13 亿元,同比下降 59.26%,主要受原材料价格上涨、疫情反复等因素影响。2021 年英维克实现营业收入 22.28 亿元,同比增长 29.71%,自 2017 年以来 CAGR 达34.65%,主要是由于机房温控一些大项目验收确认,以及机柜温控节能产品收入增长。受益于整个行业的景气度,全年实现归母净利润 2.05 亿元,同比增长 12.86%,自 2017 年以来 CAGR达 24.25%,主要源自数据中心及户外机柜空调业务的持续增长。
公司毛利率总体稳定,未来有望止跌回升。 2021 年公司销售毛利率为 29.35%,同比下降9.50%,主要原因系上游原材料成本提升,公司整体盈利能力承压。净利率总体有所下降,销售净利率为 8.92%,同比下降 15.85%。随着公司持续数据机房等精密环境控制技术的研发,技术平台得到复用,规模效应愈发显著,公司未来毛利率及净利率有望企稳回升。
蒸发冷却、液冷技术为未来发展趋势,公司技术储备充足,产品系列覆盖全面。 目前国内数据中心温控方式仍然以风冷、冷冻水为主,由于热密度、耗能的提升,传统方案已经不能满足市场需求,散热方式逐渐从传统风冷模式发展到背板空调、液冷等新型散热方式,数据中心冷却系统呈现出冷却设备贴近服务器、核心发热设备的趋势,液冷、蒸发冷却技术优势明显。
研发投入持续增加提升核心竞争力,温控系统不断优化。 公司以技术创新作为企业发展的主要驱动力,不断加大研发投入。虽然受到上游原材料价格急速上涨和疫情反复的不利影响,公司始终坚持加大研发力度,为公司后续发展提供技术支撑。英维克作为细分行业龙头,及时捕捉市场发展动向,以技术创新作为企业发展的主要驱动力。
公司产品线丰富,方案灵活凸显竞争优势。 英维克的机房温控节能产品主要针对数据中心、服务器机房、通信机房、高精度实验室等领域的房间级专用温控节能解决方案,用于对设备机房或实验室空间的精密温湿度和洁净度的控制调节。其中包括 CyberMate 机房专用空调&实验室专用空调、iFreecooling 多联式泵循环自然冷却机组、XRow 列间空调、XFlex 模块化间接蒸发冷却机组、XStorm 直接蒸发式高效风墙冷却系统、XSpace 微模块数据中心、XRack 微模块机柜解决方案、XGlacier 液冷温控系统等产品与解决方案。
公司的产品直接或通过系统集成商提供给数据中心业主、IDC 运营商、大型互联网公司,历年来公司已为腾讯、阿里巴巴、秦淮数据、万国数据、数据港、中国移动、中国电信、中国联通等用户的大型数据中心提供了大量高效节能的制冷产品及系统。此外,英维克还提供机柜温控节能产品主要针对无线通信基站、储能电站、智能电网各级输配电设备柜、电动 汽车 充电桩、ETC 门架系统等户外机柜或集装箱的应用场合提供温控节能解决方案,以及用于智能制造设备的机柜温控产品。
(二)佳力图:运营商市场企稳互联网市场突破,业绩有望边际改善
精密环境温控龙头,打造恒温恒湿解决方案。 公司产品应用于数据中心机房、通信基站以及其他恒温恒湿等精密环境,公司客户涵盖政府部门以及通信、金融、互联网、医疗、轨道交通、航空、能源等众多行业。公司产品服务于中国电信、中国联通、中国移动、华为等知名企业。目前,公司拥有精密空调设备、冷水机组两大类产品,十三个系列产品线,产品的先进性、可靠性以及节能环保的优势在行业中始终保持主导地位,同时公司依托在环境控制技术和节能技术方面的优势,为数据中心提供节能改造服务。
公司营业收入保持增长,净利润有所下滑。2022Q1,公司实现营收 1.22 亿元,同比下降10.69%,归母净利润 0.14 亿元,同比下降 36.68%,主要受原材料价格上涨、疫情反复、竞争加剧等因素影响。
2021 年佳力图实现营业收入 6.67 亿元,同比增长 6.68%,自 2017 年以来CAGR 达 9.73%,全年实现归母净利润 0.85 亿元,同比下滑 26.35%,2021 年,公司主要是受到以下因素影响导致利润下滑,(1)南京疫情停工待产、限电限产、疫情延时交付验收的各种困难;(2)随着市场规模的不断扩大,国内机房空调市场竞争较激烈;(3)原材料价格特别是大宗商品价格持续上涨,原材料成本占公司营业成本平均比例达 70%以上,是公司产品成本的主要组成部分,铜、镀锌钢板在 2021 年度一直呈现上涨趋势,采购价格较 2020 年上涨了 20%-40%,导致公司成本呈现大比例增长。
图 17. 公司受多因素影响毛利率有所下降(单位:%)
公司精密环境领域产品丰富,技术先进。 公司产品应用于数据中心机房、通信基站以及其他恒温恒湿等精密环境,公司客户涵盖政府部门以及通信、金融、互联网、医疗、轨道交通、航空、能源等众多行业。公司产品服务于中国电信、中国联通、中国移动、华为等知名企业。
目前,公司拥有精密空调设备、冷水机组两大类产品,十三个系列产品线,产品的先进性、可靠性以及节能环保的优势在行业中始终保持主导地位,同时公司依托在环境控制技术和节能技术方面的优势,为数据中心提供节能改造服务。
研发投入不断投入,空调效率持续提升。 虽然受到上游原材料价格急速上涨和疫情反复的不利影响,公司始终保持加强技术研发团队建设,加强与高等院校、行业专家等机构、人士的合作,推动尖端理论研究和实践,依托现有的研发体系,充分发挥节能控制方面的技术优势,加快机房智能节能管理系统的研制,进一步提高公司产品的性能指标,加强在空调换热器效率提升、供配电技术方面的基础性研究实力,全面提升公司在机房环境控制一体化解决方案方面的创新能力。
公司核心技术不断凸显。 2021 年末公司拥有的核心技术有 36 项,同时有包含带封闭式高效冷却循环的通信模块、数据中心冷冻站集中控制系统、机房空调 VRF 系统、CPU 液冷技术、VRF 技术在机房空调领域的初级应用等 28 项在研项目。
(三)其他节能相关公司情况
申菱环境是国内提供人工环境调控整体解决方案的领先企业,服务场景数值中心、电力、化工、能源、轨道交通、环保、军工等领域。产品主要可分为数据服务空调、工业空调、特种空调三部分。公司是华为数据服务空调的主要供应商,与华为存在多年合作关系。除了华为业务的快速增长,也获得了腾讯等互联网龙头企业的认可。此外,申菱环境在储能方面也有布局。
依米康致力于在通信机房、数据中心、智慧建设以及能源管理领域为客户提供产品和整体解决方案,包括从硬件到软件,从室内精密空调到室外磁悬浮主机,从一体机和微模块到大型数据中心的设计、生产和运维服务,助力客户面对能源和生态挑战。公司信息数据领域的关键设备、智能工程、物联软件、智慧服务四大板块业务均可为数据中心产业链提供产品及服务。
高澜股份是国内领先的纯水冷却设备专业供应商,是国家级专精特新“小巨人”企业,从大功率电力电子装置用纯水冷却设备及控制系统起家,产品广泛应用于发电、输电、配电及用电各个环节电力电子装置。2020 年以来,通过企业并购,其新能源 汽车 业务收入大幅提升,动力电池热管理产品、新能源 汽车 电子制造产品收入占总营收比重均大幅上涨,合计收入占总营收比重达到 48.88%,首次超过纯水冷却设备成为公司第一大收入来源。
节能技术突破不及预期导致供给端产能释放缓;
原材料短缺及价格上涨;
市场竞争加剧;
下游数据中心市场增速不及预期。
在已经颁布的数据中心性能指标中最常见的是电能使用效率PUE。在我国,PUE不但是数据中心研究、设计、设备制造、建设和运维人员最为熟悉的数据中心能源效率指标,也是政府评价数据中心工程性能的主要指标。
除了PUE之外,2007年以后还出台了多项性能指标,虽然知名度远不及PUE,但是在评定数据中心的性能方面也有一定的参考价值,值得关注和研究。PUE在国际上一直是众说纷纭、莫衷一是的一项指标,2015年ASHRAE公开宣布,ASHRAE标准今后不再采用PUE这一指标,并于2016年下半年颁布了ASHRAE 90.4标准,提出了新的能源效率;绿色网格组织(TGG)也相继推出了新的能源性能指标。对PUE和数据中心性能指标的讨论一直是国际数据中心界的热门议题。
鉴于性能指标对于数据中心的重要性、国内与国际在这方面存在的差距,以及在采用PUE指标过程中存在的问题,有必要对数据中心的各项性能指标,尤其是对PUE进行深入地研究和讨论。
1.性能指标
ISO给出的关键性能指标的定义为:表示资源使用效率值或是给定系统的效率。数据中心的性能指标从2007年开始受到了世界各国的高度重视,相继推出了数十个性能指标。2015年之后,数据中心性能指标出现了较大变化,一系列新的性能指标相继被推出,再度引发了国际数据中心界对数据中心的性能指标,尤其是对能源效率的关注,并展开了广泛的讨论。
2.PUE
2.1PUE和衍生效率的定义和计算方法
2.1.1电能使用效率PUE
TGG和ASHRAE给出的PUE的定义相同:数据中心总能耗Et与IT设备能耗之比。
GB/T32910.3—2016给出的EEUE的定义为:数据中心总电能消耗与信息设备电能消耗之间的比值。其定义与PUE相同,不同的是把国际上通用的PUE(powerusage effectiveness)改成了EEUE(electricenergy usage effectiveness)。国内IT界和暖通空调界不少专业人士对于这一变更提出了不同的看法,根据Malone等人最初对PUE的定义,Et应为市电公用电表所测量的设备总功率,这里的Et就是通常所说的数据中心总的设备耗电量,与GB/T32910.3—2016所规定的Et应为采用电能计量仪表测量的数据中心总电能消耗的说法相同。笔者曾向ASHRAE有关权威人士咨询过,他们认为如果要将“power”用“electricenergy”来替代,则采用“electricenergy consumption”(耗电量)更准确。显然这一变更不利于国际交流。虽然这只是一个英文缩写词的变更,但因为涉及到专业术语,值得商榷。
ISO给出的PUE的定义略有不同:计算、测量和评估在同一时期数据中心总能耗与IT设备能耗之比。
2.1.2部分电能使用效率pPUE
TGG和ASHRAE给出的pPUE的定义相同:某区间内数据中心总能耗与该区间内IT设备能耗之比。
区间(zone)或范围( boundary)可以是实体,如集装箱、房间、模块或建筑物,也可以是逻辑上的边界,如设备,或对数据中心有意义的边界。
ISO给出的pPUE的定义有所不同:某子系统内数据中心总能耗与IT设备总能耗之比。这里的“子系统”是指数据中心中某一部分耗能的基础设施组件,而且其能源效率是需要统计的,目前数据中心中典型的子系统是配电系统、网络设备和供冷系统。
2.1.3设计电能使用效率dPUE
ASHRAE之所以在其标准中去除了PUE指标,其中一个主要原因是ASHRAE认为PUE不适合在数据中心设计阶段使用。为此ISO给出了设计电能使用效率dPUE,其定义为:由数据中心设计目标确定的预期PUE。
数据中心的能源效率可以根据以下条件在设计阶段加以预测:1)用户增长情况和期望值;2)能耗增加或减少的时间表。dPUE表示由设计人员定义的以最佳运行模式为基础的能耗目标,应考虑到由于数据中心所处地理位置不同而导致的气象参数(室外干球温度和湿度)的变化。
2.1.4期间电能使用效率iPUE
ISO给出的期间电能使用效率iPUE的定义为:在指定时间测得的PUE,非全年值。
2.1.5电能使用效率实测值EEUE-R
GB/T32910.3—2016给出的EEUE-R的定义为:根据数据中心各组成部分电能消耗测量值直接得出的数据中心电能使用效率。使用EEUE-R时应采用EEUE-Ra方式标明,其中a用以表明EEUE-R的覆盖时间周期,可以是年、月、周。
2.1.6电能使用效率修正值EEUE-X
GB/T32910.3—2016给出的EEUE-X的定义为:考虑采用的制冷技术、负荷使用率、数据中心等级、所处地域气候环境不同产生的差异,而用于调整电能使用率实测值以补偿其系统差异的数值。
2.1.7采用不同能源的PUE计算方法
数据中心通常采用的能源为电力,当采用其他能源时,计算PUE时需要采用能源转换系数加以修正。不同能源的转换系数修正是评估数据中心的一次能源使用量或燃料消耗量的一种方法,其目的是确保数据中心购买的不同形式的能源(如电、天然气、冷水)可以进行公平地比较。例如,如果一个数据中心购买当地公用事业公司提供的冷水,而另一个数据中心采用由电力生产的冷水,这就需要有一个系数能使得所使用的能源在相同的单位下进行比较,这个系数被称为能源转换系数,它是一个用来反映数据中心总的燃料消耗的系数。当数据中心除采用市电外,还使用一部分其他能源时,就需要对这种能源进行修正。
2.1.8PUE和EEUE计算方法的比较
如果仅从定义来看,PUE和EEUE的计算方法十分简单,且完全相同。但是当考虑到计算条件的不同,需要对电能使用效率进行修正时,2种效率的计算方法则有所不同。
1)PUE已考虑到使用不同能源时的影响,并给出了修正值和计算方法;GB/T32910.3—2016未包括可再生能源利用率,按照计划这一部分将在GB/T32910.4《可再生能源利用率》中说明。
2)PUE还有若干衍生能源效率指标可供参考,其中ISO提出的dPUE弥补了传统PUE的不足;EEUE则有类似于iPUE的指标EEUE-Ra。
3)EEUE分级(见表1)与PUE分级(见表2)不同。
4)EEUE同时考虑了安全等级、所处气候环境、空调制冷形式和IT设备负荷使用率的影响。ASHRAE最初给出了19个气候区的PUE最大限值,由于PUE已从ASHRAE标准中去除,所以目前的PUE未考虑气候的影响;ISO在计算dPUE时,要求考虑气候的影响,但是如何考虑未加说明;PUE也未考虑空调制冷形式和负荷使用率的影响,其中IT设备负荷率的影响较大,应加以考虑。
2.2.PUE和EEUE的测量位置和测量方法
2.2.1PUE的测量位置和测量方法
根据IT设备测点位置的不同,PUE被分成3个类别,即PUE1初级(提供能源性能数据的基本评价)、PUE2中级(提供能源性能数据的中级评价)、PUE3高级(提供能源性能数据的高级评价)。
PUE1初级:在UPS设备输出端测量IT负载,可以通过UPS前面板、UPS输出的电能表以及公共UPS输出总线的单一电表(对于多个UPS模块而言)读取。在数据中心供电、散热、调节温度的电气和制冷设备的供电电网入口处测量进入数据中心的总能量。基本监控要求每月至少采集一次电能数据,测量过程中通常需要一些人工参与。
PUE2中级:通常在数据中心配电单元前面板或配电单元变压器二次侧的电能表读取,也可以进行单独的支路测量。从数据中心的电网入口处测量总能量,按照中等标准的检测要求进行能耗测量,要求每天至少采集一次电能数据。与初级相比,人工参与较少,以电子形式采集数据为主,可以实时记录数据,预判未来的趋势走向。
PUE3高级:通过监控带电能表的机架配电单元(即机架式电源插座)或IT设备,测量数据中心每台IT设备的负载(应该扣除非IT负载)。在数据中心供电的电网入口处测量总能量,按照高标准的检测要求进行能耗测量,要求至少每隔15min采集一次电能数据。在采集和记录数据时不应该有人工参与,通过自动化系统实时采集数据,并支持数据的广泛存储和趋势分析。所面临的挑战是以简单的方式采集数据,满足各种要求,最终获取数据中心的各种能量数据。
对于初级和中级测量流程,建议在一天的相同时间段测量,数据中心的负载尽量与上次测量时保持一致,进行每周对比时,测量时间应保持不变(例如每周周三)。
2.2.2EEUE的测量位置和测量方法
1)Et测量位置在变压器低压侧,即A点;
2)当PDU无隔离变压器时,EIT测量位置在UPS输出端,即B点;
3)当PDU带隔离变压器时,EIT测量位置在PDU输出端,即C点;
4)大型数据中心宜对各主要系统的耗电量分别计量,即E1,E2,E3点;
5)柴油发电机馈电回路的电能应计入Et,即A1点;
6)当采用机柜风扇辅助降温时,EIT测量位置应为IT负载供电回路,即D点;
7)当EIT测量位置为UPS输出端供电回路,且UPS负载还包括UPS供电制冷、泵时,制冷、泵的能耗应从EIT中扣除,即扣除B1和B2点测得的电量。
2.2.3PUE和EEUE的测量位置和测量方法的差异
1)PUE的Et测量位置在电网输入端、变电站之前。而GB/T32910.3—2016规定EEUE的Et测量位置在变压器低压侧。数据中心的建设有2种模式:①数据中心建筑单独设置,变电站自用,大型和超大型数据中心一般采用这种模式;②数据中心置于建筑物的某一部分,变电站共用,一般为小型或中型数据中心。由于供电局的收费都包括了变压器的损失,所以为了准确计算EEUE,对于前一种模式,Et测量位置应该在变压器的高压侧。
2)按照2.2.2节第6条,在计算EIT时,应减去机柜风机的能耗。应该指出的是,机柜风机不是辅助降温设备,起到降温作用的是来自空调设备的冷空气,降温的设备为空调换热器,机柜风机只是起到辅助传输冷风的作用,因此机柜风机不应作为辅助降温设备而计算其能耗。在GB/T32910.3征求意见时就有人提出:机柜风机的能耗很难测量,所以在实际工程中,计算PUE时,EIT均不会减去机柜风机的能耗。在美国,计算PUE时,机柜风机的能耗包括在EIT中。
3)PUE的测点明显多于GB/T32910.3—2016规定的EEUE的测点。
2.3.PUE存在的问题
1)最近两年国内外对以往所宣传的PUE水平进行了澄清。我国PUE的真实水平也缺乏权威调查结果。GB/T32910.3—2016根据国内实际状况,将一级节能型数据中心的EEUE放宽到1.0~1.6,其上限已经超过了国家有关部委提出的绿色数据中心PUE应低于1.5的要求,而二级比较节能型数据中心的EEUE规定为1.6~1.8,应该说这样的规定比较符合国情。
2)数据中心总能耗Et的测量位置直接影响到PUE的大小,因此应根据数据中心建筑物市电变压器所承担的荷载组成来决定其测量位置。
3)应考虑不同负荷率的影响。当负荷率低于30%时,不间断电源UPS的效率会急剧下降,PUE值相应上升。对于租赁式数据中心,由于用户的进入很难一步到位,所以数据中心开始运行后,在最初的一段时间内负荷率会较低,如果采用设计PUE,也就是满负荷时的PUE来评价或验收数据中心是不合理的。
4)数据中心的PUE低并非说明其碳排放也低。完全采用市电的数据中心与部分采用可再生能源(太阳能发电、风电等),以及以燃气冷热电三联供系统作为能源的数据中心相比,显然碳排放指标更高。数据中心的碳排放问题已经引起国际上广泛地关注,碳使用效率CUE已经成为数据中心重要的关键性能指标,国内对此的关注度还有待加强。
5)GB/T32910.3—2016规定,在计算EIT时,应减去机柜风机的耗能。关于机柜风机的能耗是否应属于IT设备的能耗,目前国内外有不同的看法,其中主流观点是服务器风机的能耗应属于IT设备的能耗,其原因有二:一是服务器风机是用户提供的IT设备中的一个组成部分,自然属于IT设备;二是由于目前服务器所采用的风机基本上均为无刷直流电动机驱动的风机(即所谓EC电机),风机的风量和功率随负荷变化而改变,因此很难测量风机的能耗。由于数据中心风机的设置对PUE的大小影响很大,需要认真分析。从实际使用和节能的角度出发,有人提出将服务器中的风机取消,而由空调风机取代。由于大风机的效率明显高于小风机,且初投资也可以减少,因此这种替代方法被认为是一个好主意,不过这是一个值得深入研究的课题。
6)国内相关标准有待进一步完善。GB/T32910.3—2016《数据中心资源利用第3部分:电能能效要求和测量方法》的发布,极大地弥补了国内标准在数据中心电能能效方面的不足;同时,GB/T32910.3—2016标准颁布后,也引起了国内学术界和工程界的热议。作为一个推荐性的国家标准如何与已经颁布执行的强制性行业标准YD 5193—2014《互联网数据中心(IDC)工程设计规范》相互协调?在标准更新或升级时,包括内容相似的国际标准ISOIEC 30134-2-2016在内的国外相关标准中有哪些内容值得借鉴和参考?标准在升级为强制性国家标准之前相关机构能否组织就其内容进行广泛的学术讨论?都是值得考虑的重要课题。ASHRAE在发布ASHRAE90.4标准时就说明,数据中心的标准建立在可持续发展的基础上,随着科学技术的高速发展,标准也需要不断更新和创新。
7)PUE的讨论已经相当多,事实上作为大数据中心的投资方和运营方,更关心的还是数据中心的运行费用,尤其是电费和水费。目前在数据中心关键性能指标中尚缺乏一个经济性指标,使得数据中心,尤其是大型数据中心和超大型数据中心的经济性无法体现。
2.4.PUE的比较
不同数据中心的PUE值不应直接进行比较,但是条件相似的数据中心可以从其他数据中心所提供的测量方法、测试结果,以及数据特性的差异中获益。为了使PUE比较结果更加公平,应全面考虑数据中心设备的使用时间、地理位置、恢复能力、服务器可用性、基础设施规模等。
3.其他性能指标
3.1.ASHRAE90.4
ASHRAE90.4-2016提出了2个新的能源效率指标,即暖通空调负载系数MLC和供电损失系数ELC。但这2个指标能否为国际IT界接受,还需待以时日。
3.1.1暖通空调负载系数MLC
ASHRAE对MLC的定义为:暖通空调设备(包括制冷、空调、风机、水泵和冷却相关的所有设备)年总耗电量与IT设备年耗电量之比。
3.1.2供电损失系数ELC
ASHRAE对ELC的定义为:所有的供电设备(包括UPS、变压器、电源分配单元、布线系统等)的总损失。
3.2.TGG白皮书68号
2016年,TGG在白皮书68号中提出了3个新的能源效率指标,即PUE比(PUEr)、IT设备热一致性(ITTC)和IT设备热容错性(ITTR),统称为绩效指标(PI)。这些指标与PUE相比,不但定义不容易理解,计算也十分困难,能否被IT界接受,还有待时间的考验。
3.2.1PUE比
TGG对PUEr的定义为:预期的PUE(按TGG的PUE等级选择)与实测PUE之比。
3.2.2IT设备热一致性ITTC
TGG对ITTC的定义为:IT设备在ASHRAE推荐的环境参数内运行的比例。
服务器的进风温度一般是按ASHRAE规定的18~27℃设计的,但是企业也可以按照自己设定的服务器进风温度进行设计,在此进风温度下,服务器可以安全运行。IT设备热一致性表示符合ASHRAE规定的服务器进风温度的IT负荷有多少,以及与总的IT负荷相比所占百分比是多少。例如一个IT设备总负荷为500kW的数据中心,其中满足ASHRAE规定的服务器进风温度的IT负荷为450kW,则该数据中心的IT设备热一致性为95%。
虽然TGG解释说,IT设备热一致性涉及的只是在正常运行条件下可接受的IT温度,但是IT设备热一致性仍然是一个很难计算的能源效率,因为必须知道:1)服务器进风温度的范围,包括ASHRAE规定的和企业自己规定的进风温度范围;2)测点位置,需要收集整个数据中心服务器各点的进风温度,由人工收集或利用数据中心基础设施管理(DCIM)软件来统计。
3.2.3IT设备热容错性ITTR
TGG对ITTR的定义为:当冗余制冷设备停机,或出现故障,或正常维修时,究竟有多少IT设备在ASHRAE允许的或建议的送风温度32℃下送风。
按照TGG的解释,ITTR涉及的只是在出现冷却故障和正常维修运行条件下可接受的IT温度,但是ITTR也是一个很难确定的参数。ITTR的目的是当冗余冷却设备停机,出现冷却故障或在计划维护活动期间,确定IT设备在允许的入口温度参数下(<32℃)运行的百分比,以便确定数据中心冷却过程中的中断或计划外维护的性能。这个参数很难手算,因为它涉及到系统操作,被认为是“计划外的”条件,如冷却单元的损失。
3.3.数据中心平均效率CADE
数据中心平均效率CADE是由麦肯锡公司提出,尔后又被正常运行时间协会(UI)采用的一种能源效率。
CADE提出时自认为是一种优于其他数据中心能源效率的指标。该指标由于被UI所采用,所以直到目前仍然被数量众多的权威著作、文献认为是可以采用的数据中心性能指标之一。但是笔者发现这一性能指标的定义并不严谨,容易被误解。另外也难以测量和计算。该指标的提出者并未说明IT资产效率如何测量,只是建议ITAE的默认值取5%,所以这一指标迄今为止未能得到推广应用。
3.4.IT电能使用效率ITUE和总电能使用效率TUE
2013年,美国多个国家级实验室鉴于PUE的不完善,提出了2个新的能源效率——总电能使用效率TUE和IT电能使用效率ITUE。
提出ITUE和TUE的目的是解决由于计算机技术的发展而使得数据中心计算机配件(指中央处理器、内存、存储器、网络系统,不包括IT设备中的电源、变压器和机柜风机)的能耗减少时,PUE反而增加的矛盾。但是这2个性能指标也未得到广泛应用。
3.5.单位能源数据中心效率DPPE
单位能源数据中心效率DPPE是日本绿色IT促进协会(GIPC)和美国能源部、环保协会、绿色网格,欧盟、欧共体、英国计算机协会共同提出的一种数据中心性能指标。GIPC试图将此性能指标提升为国际标准指标。
3.6.水利用效率WUE
TGG提出的水利用效率WUE的定义为:数据中心总的用水量与IT设备年耗电量之比。
数据中心的用水包括:冷却塔补水、加湿耗水、机房日常用水。根据ASHRAE的调查结果,数据中心基本上无需加湿,所以数据中心的用水主要为冷却塔补水。采用江河水或海水作为自然冷却冷源时,由于只是取冷,未消耗水,可以不予考虑。
民用建筑集中空调系统由于总的冷却水量不大,所以判断集中空调系统的性能时,并无用水量效率之类的指标。而数据中心由于全年制冷,全年的耗水量居高不下,已经引起了国内外,尤其是水资源贫乏的国家和地区的高度重视。如何降低数据中心的耗水量,WUE指标是值得深入研究的一个课题。
3.7.碳使用效率CUE
TGG提出的碳使用效率CUE的定义为:数据中心总的碳排放量与IT设备年耗电量之比。
CUE虽然形式简单,但是计算数据中心总的碳排放量却很容易出错。碳排放量应严格按照联合国气象组织颁布的计算方法进行计算统计。
《意见》指出,引导大型和超大型数据中心设计电能使用效率值不高于1.4;力争通过改造使既有大型、超大型数据中心电能使用效率值不高于1.8。
基本原则
政策引领、市场主导。充分发挥市场配置资源的决定性作用,调动各类市场主体的积极性、创造性。更好发挥政府在规划、政策引导和市场监管中的作用,着力构建有效激励约束机制,激发绿色数据中心建设活力。
改造存量、优化增量。建立绿色运维管理体系,加快现有数据中心节能挖潜与技术改造,提高资源能源利用效率。强化绿色设计、采购和施工,全面实现绿色增量。
创新驱动、服务先行。大力培育市场创新主体,加快建立绿色数据中心服务平台,完善标准和技术服务体系,推动关键技术、服务模式的创新,引导绿色水平提升。
主要目标
建立健全绿色数据中心标准评价体系和能源资源监管体系,打造一批绿色数据中心先进典型,形成一批具有创新性的绿色技术产品、解决方案,培育一批专业第三方绿色服务机构。到2022年,数据中心平均能耗基本达到国际先进水平,新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到1.4以下,高能耗老旧设备基本淘汰,水资源利用效率和清洁能源应用比例大幅提升,废旧电器电子产品得到有效回收利用。
重点任务
(一)提升新建数据中心绿色发展水平
1. 强化绿色设计
加强对新建数据中心在IT设备、机架布局、制冷和散热系统、供配电系统以及清洁能源利用系统等方面的绿色化设计指导。鼓励采用液冷、分布式供电、模块化机房以及虚拟化、云化IT资源等高效系统设计方案,充分考虑动力环境系统与IT设备运行状态的精准适配;鼓励在自有场所建设自然冷源、自有系统余热回收利用或可再生能源发电等清洁能源利用系统;鼓励应用数值模拟技术进行热场仿真分析,验证设计冷量及机房流场特性。引导大型和超大型数据中心设计电能使用效率值不高于1.4。
2. 深化绿色施工和采购
引导数据中心在新建及改造工程建设中实施绿色施工,在保证质量、安全基本要求的同时,最大限度地节约能源资源,减少对环境负面影响,实现节能、节地、节水、节材和环境保护。严格执行《电器电子产品有害物质限制使用管理办法》和《电子电气产品中限用物质的限量要求》(GB/T 26572)等规范要求,鼓励数据中心使用绿色电力和满足绿色设计产品评价等要求的绿色产品,并逐步建立健全绿色供应链管理制度。
(二)加强在用数据中心绿色运维和改造
1.完善绿色运行维护制度
指导数据中心建立绿色运维管理体系,明确节能、节水、资源综合利用等方面发展目标,制定相应工作计划和考核办法;结合气候环境和自身负载变化、运营成本等因素科学制定运维策略;建立能源资源信息化管控系统,强化对电能使用效率值等绿色指标的设置和管理,并对能源资源消耗进行实时分析和智能化调控,力争实现机械制冷与自然冷源高效协同;在保障安全、可靠、稳定的基础上,确保实际能源资源利用水平不低于设计水平。
2.有序推动节能与绿色化改造
有序推动数据中心开展节能与绿色化改造工程,特别是能源资源利用效率较低的在用老旧数据中心。加强在设备布局、制冷架构、外围护结构(密封、遮阳、保温等)、供配电方式、单机柜功率密度以及各系统的智能运行策略等方面的技术改造和优化升级。鼓励对改造工程进行绿色测评。力争通过改造使既有大型、超大型数据中心电能使用效率值不高于1.8。
3. 加强废旧电器电子产品处理
加快高耗能设备淘汰,指导数据中心科学制定老旧设备更新方案,建立规范化、可追溯的产品应用档案,并与产品生产企业、有相应资质的回收企业共同建立废旧电器电子产品回收体系。在满足可靠性要求的前提下,试点梯次利用动力电池作为数据中心削峰填谷的储能电池。推动产品生产、回收企业加快废旧电器电子产品资源化利用,推行产品源头控制、绿色生产,在产品全生命周期中最大限度提升资源利用效率。
(三)加快绿色技术产品创新推广
1. 加快绿色关键和共性技术产品研发创新
鼓励数据中心骨干企业、科研院所、行业组织等加强技术协同创新与合作,构建产学研用、上下游协同的绿色数据中心技术创新体系,推动形成绿色产业集群发展。重点加快能效水效提升、有毒有害物质使用控制、废弃设备及电池回收利用、信息化管控系统、仿真模拟热管理和可再生能源、分布式供能、微电网利用等领域新技术、新产品的研发与创新,研究制定相关技术产品标准规范。
2. 加快先进适用绿色技术产品推广应用
加快绿色数据中心先进适用技术产品推广应用,重点包括:一是高效IT设备,包括液冷服务器、高密度集成IT设备、高转换率电源模块、模块化机房等;二是高效制冷系统,包括热管背板、间接式蒸发冷却、行级空调、自动喷淋等;三是高效供配电系统,包括分布式供能、市电直供、高压直流供电、不间断供电系统ECO模式、模块化UPS等;四是高效辅助系统,包括分布式光伏、高效照明、储能电池管理、能效环境集成监控等。
(四)提升绿色支撑服务能力
1. 完善标准体系
充分发挥标准对绿色数据中心建设的支撑作用,促进绿色数据中心提标升级。建立健全覆盖设计、建设、运维、测评和技术产品等方面的绿色数据中心标准体系,加强标准宣贯,强化标准配套衔接。加强国际标准话语权,积极推动与国际标准的互信互认。以相关测评标准为基础,建立自我评价、社会评价和政府引导相结合的绿色数据中心评价机制,探索形成公开透明的评价结果发布渠道。
2.培育第三方服务机构
加快培育具有公益性质的第三方服务机构,鼓励其创新绿色评价及服务模式,向数据中心提供咨询、检测、评价、审计等服务。鼓励数据中心自主利用第三方服务机构开展绿色评测,并依据评测结果开展有实效的绿色技术改造和运维优化。依托高等院校、科研院所、第三方服务等机构建立多元化绿色数据中心人才培训体系,强化对绿色数据中心人才的培养。
(五)探索与创新市场推动机制
鼓励数据中心和节能服务公司拓展合同能源管理,研究节能量交易机制,探索绿色数据中心融资租赁等金融服务模式。鼓励数据中心直接与可再生能源发电企业开展电力交易,购买可再生能源绿色电力证书。探索建立绿色数据中心技术创新和推广应用的激励机制和融资平台,完善多元化投融资体系。
保障措施
(一)加强组织领导。工业和信息化部、国家机关事务管理局、国家能源局建立协调机制,强化在政策、标准、行业管理等方面的沟通协作,加强对地方相关工作的指导。各地工业和信息化、机关事务、能源主管部门要充分认识绿色数据中心建设的重要意义,结合实际制定相关政策措施,充分发挥行业协会、产业联盟等机构的桥梁纽带作用,切实推动绿色数据中心建设。
(二)加强行业监管。在数据中心重点应用领域和地区,了解既有数据中心绿色发展水平,研究数据中心绿色发展现状。将重点用能数据中心纳入工业和通信业节能监察范围,督促开展节能与绿色化改造工程。推动建立数据中心节能降耗承诺、信息依法公示、社会监督和违规惩戒制度。遴选绿色数据中心优秀典型,定期发布《国家绿色数据中心名单》。充分发挥公共机构特别是党政机关在绿色数据中心建设的示范引领作用,率先在公共机构组织开展数据中心绿色测评、节能与绿色化改造等工作。
(三)加强政策支持。充分利用绿色制造、节能减排等现有资金渠道,发挥节能节水、环境保护专用设备所得税优惠政策和绿色信贷、首台(套)重大技术装备保险补偿机制支持各领域绿色数据中心创建工作。优先给予绿色数据中心直供电、大工业用电、多路市电引入等用电优惠和政策支持。加大政府采购政策支持力度,引导国家机关、企事业单位优先采购绿色数据中心所提供的机房租赁、云服务、大数据等方面服务。
(四)加强公共服务。整合行业现有资源,建立集政策宣传、技术交流推广、人才培训、数据分析诊断等服务于一体的国家绿色数据中心公共服务平台。加强专家库建设和管理,发挥专家在决策建议、理论指导、专业咨询等方面的积极作用。持续发布《绿色数据中心先进适用技术产品目录》,加快创新成果转化应用和产业化发展。鼓励相关企事业单位、行业组织积极开展技术产品交流推广活动,鼓励有条件的企业、高校、科研院所针对绿色数据中心关键和共性技术产品建立实验室或者工程中心。
(五)加强国际交流合作。充分利用现有国际合作交流机制和平台,加强在绿色数据中心技术产品、标准制定、人才培养等方面的交流与合作,举办专业培训、技术和政策研讨会、论坛等活动,打造一批具有国际竞争力的绿色数据中心,形成相关技术产品整体解决方案。结合“一带一路”倡议等国家重大战略,加快开拓国际市场,推动优势技术和服务走出去。
结语
据悉,在数据中心当前的后期运营,能耗是最大成本,占比超过50%。降低能耗效率(PUE)值,一直是业界相关部门关心的重点。
工信部在2017年4月发布的《关于加强“十 三五”信息通信业节能减排工作的指导意见》中指出:“十二五”期间新建大型数据中心的能耗效率(PUE)要普遍低于1.5;到2020年,新建大型、超大型数据中心的能耗效率(PUE)值必须达到1.4 以下。
去年3月,工信部首次公布的《全国数据中心应用发展指引》中称:全国超大型数据中心平均PUE(平均电能使用效率)为1.50,大型数据中心平均PUE为1.69。而根据“十三五规划”,到2020年,新建大型云计算数据中心PUE值将不得高于1.4。
如今,三部门联手针对绿色数据中心建设进一步提出了明确的指导意见。在这样的大背景下,数据中心运营商如何运用新技术、新架构降低能源降耗,实现数据中心的绿色发展,将成为行业的关注热点,与此同时,节能降耗的大趋势之下,也将带来更多的市场机遇。
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。
通信世界网消息 (CWW)在数字经济高速发展的当下,数据量呈爆发式增长。相关数据表明,2020年我国数据量已经达到8060EB,占全球数据总量的18%。海量数据的存储、传输、计算对数据中心提出了更高的要求,而算力作为数字经济的核心生产力,也成为全球战略竞争的新焦点。
为了提升国家整体算力水平,应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,实现全国算力规模化、集约化发展。基于此,国家重大战略工程“东数西算”应运而生,在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏8地启动建设算力网络国家枢纽节点,并规划了张家口等10个国家数据中心集群。
依托 西部绿色能源, “东数西算” 持续拉动经济增长
西部地区基础设施并不完善,为何要将重要的数据中心放在西部地区?王汝军认为,一方面数据中心耗能较高,东部热点区域所承受的压力逐步显现,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;另一方面,国家启动“东数西算”工程是希望从全国角度进一步布局“新基建”,优化资源配置,提升资源使用效率,助力西部开发,并带动多个领域的持续发展。
在国家规划和相关政策的指引下,未来全国算力资源将向8个算力网络国家枢纽节点聚集,数据中心布局将依托于10个数据中心集群。谈及算 网络枢纽节点和中心集群之间的关系,王汝军表示:“算力网络枢纽节点是国家统筹需求和资源规划的算力资源核心节点,集群是国家根据业务需求、自然资源、区域经济等因素规划的数据中心重点区域。算力网络枢纽节点在数据中心集群基础上建设,一般1个算力枢纽对应1个数据中心集群,也有部分算力网络枢纽节点对应2个数据中心集群,如长三角枢纽就包括示范区集群及芜湖集群。”
作为国家级的重点工程,“东数西算”必将拉动我国数字经济增长。有测算显示,计算力指数平均每增长1个百分点,就会带动数字经济增长0.33个百分点、GDP增长0.18个百分点。因此,“东数西算”将助力千行百业的数字化转型发展,持续带动GDP的增长。王汝军认为“东数西算”政策最利好数字产业,该产业的产业链条长,带动效应较强;同时也将给计算机、通信、基础软件等领域带来更多机会,对5G、人工智能、物联网等领域也具备一定的拉动作用。相关的企业都将从中直接或间接受益,同时也有助于增加就业。
加强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。在王汝军看来,布局西部枢纽节点是一次数据中心和算力的供给侧改革,“东数西算”将从以下三大方面提升绿色能源的利用比例。
第一,缓解东部资源紧张,西部地区土地、能源等基础资源丰富,建设及运营成本更低,“东数西算”可以有效缓解东部资源紧张,有助于各类基础资源的高效利用和成本节约。
第二,增加绿色用能比例,西部地区的光伏、风电、水电等绿色能源丰富,有利于提升数据中心绿色能源利用比例,减少火电和传统化石能源的消耗,有助于节能减排。
第三,提升数据中心能效,西部地区气候适宜、自然冷源充足,整体气温条件有助于降低数据中心PUE,提升数据中心能效比,进而实现节能减排。
移动云持续优化资源布局,全面赋能“东数西算”
不同地区对算力的需求不尽相同,这需要云服务提供商灵活应对。移动云资源的规划也将以国家“东数西算”工程为指引,进一步围绕枢纽节点优化资源布局,加大资源投入力度。
在资源的协调配置方面,移动云将加强东西部枢纽节点资源调度能力,加强各个热点区域内节点之间的资源协同能力,加强移动云中心与省、省与省之间资源协同,优化具备“东数西算”条件的产品布局,进行东西部算力调度试点,进一步提升资源服务能力和效能。
与此同时,“东数西算”工程进一步明确了枢纽节点的定位,为移动云发展提供了明确指导带来了更多积极影响。钱岭认为:“‘东数西算’工程是移动云发展的政策机遇,移动云将充分利用此机遇,采取一系列措施,以网强云、云网融合,提高移动云整体能力;移动云作为算力基础设施的重要组成部分,将承担更多的 社会 责任。”
王汝军也表示:“移动云将会有两大受益点,一是通过“东数西算”工程,移动云会更好地匹配数字经济产业发展的需求,进一步促进移动云的发展,提高移动云整体算力。二是降低移动云碳排放:中国西部地区拥有充足的绿色能源,移动云在此建立数据中心,有助于提升绿色能源使用比例,实现节能减排。”
未来,移动云将继续加大在算力国家网络枢纽节点的资源部署力度,移动云中心围绕8个枢纽节点开展重点建设,边缘节点将进一步向全国地市、县延伸,实现移动云的“中心+边缘”资源体系的有效覆盖。
挑战犹存,异步数据处理是关键
众所周知,“西气东输”“西电东送”“南水北调”等超级工程的实施都存在巨大的挑战,在统筹规划和协调的前提下,还要有序推进。那么,“东数西算”工程在具体实施过程中将遇到哪些阻力和挑战?
钱岭认为挑战来自3个方面。一是在认知层面,算力网络这种技术对于大众来说还是一个全新的概念,如何让用户了解并接受这个概念和背后的逻辑,产业各方还需做很多解读和推广工作。
二是在业务层面,各行业已经习惯通过自建数据中心、租赁云服务等方式部署业务系统,而算力网络的概念是利用“算网大脑”实现资源的智能编排,调度泛在的算力,提供一体化的服务。业务将从传统的购买产品、部署系统,再对外提供服务,变成直接购买“任务式”的服务。用户需求将发生很大的转变,这对用户的业务流程和存量系统也提出了改造要求。
三是在安全层面,技术的演进、业务的变革,都需要获得用户的信任,才能实现“东数西算”的推广,如何保证“东数西算”的技术可信、业务安全是重中之重。
最为重要的是,“东数西算”落地之后,数据传输和计算将出现异地分割的局面,需要将“热数据”和“冷数据”区别对待,这些问题将影响到安全、效率。
对此钱岭认为:这将对应用系统架构、数据处理架构、系统管理、系统安全都带来很多变化。
“东数西算”可以细分为“东数西存”“东数西训”等多种业务场景,不论哪种场景,都将对用户的应用产生影响。直观地看,用户原本在东部的完整应用被分割成了几个部分,横跨东部和西部,跨度数千千米。“东数西算”是算力网络的一个重要应用场景,虽然云服务商可以提供IaaS和PaaS层的资源管理、数据管理和安全保障,但是仍然需要应用做出调整。
钱岭进一步表达了“东数西算”数据传输和处理的观点。首先,应用架构需要分布式改造,由单体或近程分布式架构改造为远距分布式架构。其中涉及数据传输、处理的时间大幅度延长,需增加重试机制等通信超时处理机制、加强跨域网络互联互通等。
其次,数据架构要从同步数据处理调整为异步数据处理,实时处理需要考虑网络时延大幅增加带来的数据访问变化。此外,还要考虑对分布式系统的统一管理。
最后,系统应用、网络和数据安全变得更具挑战性,需要考虑在分布式场景下的统一账号管理体系(如SASE)、多场景的数据访问控制、分布式多种云环境的安全保护(如CWPP)等。
钱岭表示,针对上述提到的种种挑战,移动云在技术与硬件方面均已进行了超前布局规划,同时正积极开展技术攻关,部分专门针对“东数西算”场景研发的产品也已投入试点及实际应用。
“数字中国”春潮涌动,推进“东数西算”正当其时。相信随着千行百业数字化转型进程的加快推进,移动云将持续提升整体云能力,继续勇为数字经济领域的“国家队”“主力军”,让澎湃的算力在中国东西部之间畅通无阻地流动,推动中国数字经济高速发展。
随着数字经济的持续发展,社会各领域呈现出数据处理需求爆炸性增长的态势,随之而来的是互联网数据中心的迅猛发展。但我们也必须看到,隐藏在这一片繁荣发展景象的却是能源消耗巨大的危机。
数据中心是数字经济发展的基础设施,其快速发展有效地推进了数字经济的蓬勃发展。相关研究数据显示,数据中心的数量处于持续增加的状态。2019年,中国数据中心的数量已达到7.4万个,其中,业已建成的大型和超大型数据中心的数量约为12.7%。而中国数字经济的增加值规模也已经从2005年的2.6万亿元发展至2019年的35.8万亿元,数字经济在GDP(国内生产总值)中所占的比重也从2005年的14.2%逐渐增加至2019年的36.2%。
不可否认的是,数据中心的迅速发展,既推进着繁荣的诞生,同时也在衍生出环境污染、能源消耗、资源浪费等一系列问题。
相关数据显示,2018年,全国数据中心的总用电量达到1608.89亿千瓦时,占中国全社会用电量的2.35%;预计至2023年,中国数据中心总用电量将达到2667.92亿千瓦时,年复合增长率达到10.64%。除了耗电量高之外,数据中心使用的大比例化石能源所带来的空气污染与碳排放问题也尤为突出。比如,在2018年的用电总量中约有1171.81亿千瓦属于火电。而在使用这部分电量的过程中,共计排放了9855万吨的二氧化碳、2.34万吨的二氧化硫、2.23万吨的二氧化物和0.49万吨的烟尘。这组数据展示出的问题是非常严重的,由此衍生出的负面影响更是值得各界人士重视的。
为了解决这个问题,国家近年来陆续出台了一系列相关政策,积极引导全国各地的数据中心一齐朝着绿色节能环保的方向有序发展。
2019年,《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》发布,提出“ 到2022年,数据中心平均能耗基本达到国际先进水平,新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到1.4以下,高能耗老旧设备基本淘汰,水资源利用效率和清洁能源应用比例大幅提升,废旧电器电子产品得到有效回收利用 。”可见,国家对于数据中心的能源消耗情况予以了高度的关注。
2020年8月,国家工信部、发改委、商务部等六个部门发布《关于组织开展国家绿色数据中心(2020年)推荐工作的通知》,联合组织开展2020年度国家绿色数据中心推荐工作,其中能源资源使用情况在评价指标分值中的权重达到了67%。此外,国家还要求各地依据《绿色数据中心评价指标体系》,在数据中心的重点应用领域(如:生产制造、电信、互联网、公共机构、能源、金融、电子商务等),选出一批优秀的数据中心进行推荐。其中,能效水平高、技术先进、管理完善、代表性强,“具有清晰、完整的物理边界,拥有独立的供配电和符合《绿色高效制冷行动方案》要求的制冷系统”,这些内容被视为各地推荐数据中心时必须考量的一些因素和条件。
在这样的政策背景和市场条件下,开发新型技术及运作模式,提升数据中心的效率,并降低能耗,这已经明显成为行业发展的大势所趋。
时下,降低能耗已明显成为数据中心建设的首要目标。部分数据中心通过开发风能、太阳能等各类可再生能源,来实现绿色节能目。同时,也需要探索新型节能技术(比如制冷节能技术、虚拟化技术、高压直流供电技术、变频技术等各类技术),来支撑绿色数据中心的建设。
技术应用:强悍制冷的浸没相变液冷技术
数据中心的制冷系统依然以风冷为主,但这种传统方式已经很难实现节能目标 。 浸没相变液冷技术将所有计算部件浸没于液态冷媒中,通过液体相变为气体带走热量。这种技术能够将系统性能提升5%,同时将PUE(数据中心总设备能耗)降至1.04(全球数据中心PUE平均值约为1.58,PUE值越低,说明数据中心越节能)。
我们可以这样理解:如果采用这种技术,只需要40瓦的功率,即可冷却1000瓦的设备;而如果采用风冷技术系统,要想实现这一冷却目标,则需要消耗的功率约在500瓦至1000瓦。如果国内所有数据中心都采用这种浸没液冷技术转化产品,那么每年节约的电能可达到400亿千瓦时,约为三峡电站目前全年发电量最大值的39%(2018年的发电量为目前的最大发电值——1016亿千瓦时)。
技术应用:脑洞大开的水下数据中心部署
2014年,一位微软员工大开脑洞,提出了构建水下数据中心的想法。为了更好地落实这项决策,微软与在潜艇制造方面颇有经验的法国Naval集团联手,共同建造了一个大型水下数据中心。他们采用了原本用于冷却潜艇的热交换过程来为12个服务器机架实施冷却降温,此外还配备了864台服务器和冷却系统基础设施。
2018年6月,这个代号为“Northern Isles(北方群岛)”的水下数据中心在法国组装完毕之后,被迅速地部署在苏格兰奥克尼群岛附近的海底。接下来,微软的项目团队持续密切关注该数据中心的运作情况,并从能耗、内部湿度、声音以及温度等方面进行了全面的、专门的监测。目前,该项目技术的应用与验证效果尚未公布。
总体而言,无论是从经济效益还是环境效益来说,尖端科技具有多样化场景化应用的天然优势。因此,当人们尝试将尖端科技的力量加持于数据中心能耗问题处理之上,必然可以带来更多的问题解决逻辑和场景优化的可能性,这也是人们积极地打开脑洞、为各类尖端科技探寻落地路径的根源所在。
编者注:在这个蓬勃发展的新经济时代,尖端科技的现实落地、环保节能产品的转化应用,这已经成为关键的社会生产与发展要素。我们希望,有更多领先技术的研究者、组织机构、生态伙伴都能够积极参与到电子节能产品转化与技术转移的建设中来,全面推进国家的经济建设。
参考资料:
[1]《点亮绿色云端:中国数据中心能耗与可再生能源使用潜力研究》. 国际环保组织绿色和平与华北电力大学联合发布
[2]《厉害了,微软要在海底建立数据中心》. 柠萌编译,都保杰编辑
[3]《中国公司“黑科技”突破了计算机节能极限》. http://www.360diannao.net/keji/334385.html
[4]《曙光“全浸没液冷”技术让节能不再“靠天吃饭”》. 环球科技
[5] ,侵删。
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