带着枷锁跳舞-关于PUE您需要知道的事儿!

2020-08-10 10:10:16 浏览数 (1)

前言

TIDC

近年来,由于5G、云计算、人工智能、大数据等技术的蓬勃发展,数据中心迎来持续高速发展的浪潮。2020年3月4日,中共中央政治局常务委员会召开会议,明确强调了加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度。数据中心作为“新基建”的重要组成部分得到了广泛的关注,全国各地大大加快了数据中心投资建设的步伐。

2019年2月,工信部等三部门发布《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》。文件指出到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PUE值达到1.4以下。各地政府也对当地新建数据中心提出了PUE要求。

各地新建数据中心PUE要求

北京

PUE<1.3

深圳

PUE<1.25

上海

PUE<1.3

杭州

PUE<1.4

为什么国家及各地政府要以PUE值作为数据中心能耗要求呢?本文将为您详细揭秘。

01

PUE的定义

TIDC

电能利用效率 (Power Usage Effectiveness,PUE) 是由绿色网格组织(The Green Grid,TGG)于2007年提出的用以评价数据中心的能效比的一个指标,目前在国内外数据中心行业广泛使用。

PUE的组成

其中,数据中心总能耗= IT设备总能耗 制冷用电能耗 供配电损耗 办公照明等能耗。IT设备主要包括服务器、存储器、网络交换机等设备。由此可以看出,PUE是一个大于1的值,当PUE越接近于1(即数据中心总设备能耗越接近于IT设备的能耗),说明该数据中心的节能水平越好,绿色程度越高。

典型数据中心能耗构成

如上图所示,在一个PUE约为1.25的典型的数据中心总能耗中,IT设备能耗占比最高,约为80%;其次是制冷系统能耗,约占14%;再次是供配电系统能耗,约占4%(其中最主要的是UPS设备的能耗);最后是照明办公及其他能耗,约占2%。

由上述分析我们可以看到,制冷系统的能耗变化在很大程度上影响着数据中心PUE值的变动。而制冷系统的能耗又往往取决于数据中心所在地的气温情况。因此,一方面,不同地区由于气候条件的不同,PUE值变化存在较大的差异;另一方面,同一地区在不同季节下的PUE值也存在着较大差异。下图是一个数据中心典型的全年PUE的变化情况。

数据中心典型全年PUE曲线

02

PUE的重要参数解析

TIDC

从上一章节可以看出对于同一个数据中心,在不同的统计方法下,往往对于PUE有着不同的解读,下面我们来认识几个比较重要的PUE参数。

(1)

年均PUE

年均PUE是整个数据中心的全年总能耗与IT设备单独的全年总能耗的比例。可以真正的反映出数据中心的能效水平,是对数据中心运行效率的一个重要量度。

年均PUE往往决定了数据中心全年运行成本,在全年电费一定的情况下,年均PUE值越低,单位IT产出所需要的制冷、供配电等系统能耗越少,从而使得数据中心整体运行运行成本降低。因为年均PUE是一个年度数据,能够涵盖一年中最热极端天气和最冷极端天气的能源消耗情况。由于南北方气候条件的不同,南北方的数据中心年均PUE存在一定的差异。

年均PUE优缺点分析

优点

缺点

能真实反映数据中心运行能耗水平;决定了数据中心全年运行成本。

无法了解数据中心极端条件下的能耗水平

  • 能真实反映数据中心运行能耗水平;
  • 决定了数据中心全年运行成本。
  • 无法了解数据中心极端条件下的能耗水平

与此同时,数据中心IT设备的负载率也是影响数据中心PUE值的重要因素。数据中心在实际运行过程中,IT设备通常达不到额定功耗。制冷系统与供配电系统所产生的能耗在不同的负载情况下通常存在着一定的差异。

市电直供 高压直流、双路高压直流及UPS供电效率随负载率变化曲线

以供配电系统为例,数据中心的供配电系统存在多级的电能转换装置,电能转换装置通常随着负载率的增加先增大后减小。相比于中等负载,在低负载和高负载情况下,电能转换装置往往存在较大的电能损耗,这一部分损耗也大大提高了数据中心PUE值。所以,在数据中心设计和运行阶段,应充分考虑部分负荷情况下的数据中心能耗情况,使得数据中心供配电、制冷等系统可以运行在高效率工况下,从而达到节能效果。

(2)

峰值PUE

峰值PUE是整个数据中心PUE的瞬时最大值,一般是基于当地最高湿球温度等最恶劣条件下进行测算得来的瞬时PUE值,峰值PUE总是高于年均PUE。

峰值PUE优缺点分析

优点

缺点

能真实反映数据中心最不利条件下运行能耗水平;对数据中心制冷系统容量搭配具有一定意义。

瞬时值,无法反映数据中心真实能耗水平峰值PUE限制了数据中心总IT产出

  • 能真实反映数据中心最不利条件下运行能耗水平;
  • 对数据中心制冷系统容量搭配具有一定意义。
  • 瞬时值,无法反映数据中心真实能耗水平
  • 峰值PUE限制了数据中心总IT产出

峰值PUE确定了在当地最高湿球温度条件下支持数据中心IT负载需要多少供配电系统和制冷系统基础设施。因此,在数据中心日常运行中,由于供配电、制冷等系统已建设完成,峰值PUE也成为限制数据中心IT总产出的主要指标。需要指出的是,由于南北方最极端高温环境下的温度差别不大,单位IT所需要的制冷系统等能耗往往相差不大,从而使得南北方的峰值PUE差异也不会很大,导致南北方的总IT产出差异也不太大。为了达到更多的IT产出,可以考虑采用液冷技术等,降低峰值PUE带来更多的IT产出,但需要平衡好TCO。

(3)

最低PUE

最低PUE是整个数据中心PUE的瞬时最低值。

最低PUE优缺点分析

优点

缺点

能真实反映数据中心最优条件下运行能耗水平

瞬时值,对于数据中心运行实际意义不大

  • 能真实反映数据中心最优条件下运行能耗水平
  • 瞬时值,对于数据中心运行实际意义不大

最低PUE是在当地最低气温,最小室内风阻等环境最优条件下测得的瞬时PUE值。在数据中心气温最低等最优条件下,制冷系统往往可以最大程度的利用自然冷却,从而大大减小制冷系统压缩机等设备的运行功耗,从而使得制冷系统能耗大幅下降,使得PUE值达到最低值。我们应该认识到,最低PUE对于数据中心设计规划,日常运行没有太大实际意义。目前的最低PUE值多用于行业各大数据中心的对外宣传指标等。

从上述分析可以看出,用瞬时功耗的比值来计算PUE, 不能体现数据中心的整体能耗水平。TGG也明确指出:在计算PUE时, 最佳实践是自动、实时监控, 每隔1分钟或者更短时间间隔内采集数据;当报告PUE值时, 数据中心的所有者应使用一年内的平均PUE值。因此, 在给出PUE值的同时, 必须说明测量周期或者测量的时间点。

03

PUE的可比性简析

TIDC

一方面,建设在不同地区的数据中心, 由于室外温度的影响,所采用的制冷技术存在差异。制冷技术的差异会使得数据中心整体制冷系统能耗会有不同, 所以即使在其他条件相同的情况下,PUE值也会有不同。

全国年平均温度分布情况

我国气候分区代表城市

2013年工信部等五部委在《关于数据中心建设布局的指导意见》中把我国数据中心的布局分为四类地区, 只有同一地区的PUE才有一定的可比性, 将不同气象地区的数据中心的PUE进行比较是不合理的。

另一方面,不同等级的数据中心的PUE也不能进行简单的比较。国家标准GB 50174-2017《数据中心设计规范》将数据中心按照重要性从高到低划分为A级、B级和C级三个级别。安全等级越高,冗余的供配电、制冷系统也越多,相应的系统损耗也越高,从而造成PUE值升高。因此,不同安全等级的数据中心的PUE也不能进行简单的比较。

此外,通过分析我们可以发现,PUE值只能反映出数据中心的总能耗与IT设备的总能耗之间相对比值的大小,它并不一定能真实地反映数据中心的总能耗是否能得到有效降低。比如两个相同条件的数据中心,在服务器输出算力相同的情况下,采用更低能耗的IT设备(PUE定义中的分母较小)的数据中心PUE反而高于采用高能耗IT设备(PUE定义中的分母较大)的数据中心PUE。这一反常现象正是由于PUE的局限性产生的。

04

腾讯IDC PUE演进历程

TIDC

腾讯数据中心PUE发展历程

腾讯致力于绿色数据中心建设,数据中心节能技术也是腾讯数据中心多年来技术发展的重要组成部分。经过腾讯四代数据中心技术的发展,年均设计PUE从2000年的1.7逐步降低到了2020年的1.15~1.25,目前的设计PUE水平已经达到行业领先水平。未来将会继续采用AI和机器学习等智能化运营平台,持续优化数据中心的能效水平。

工况

华南

华东

华北

年均干球温度年均设计PUE

22.2℃1.25

15.8℃1.20

10.0℃1.15

最大湿球温度设计峰值PUE

30.6℃1.40

29.0℃1.40

25.3℃1.40

由于全年气象条件等的不同,不同地区腾讯数据中心年均设计PUE值的变化如下图所示:

腾讯数据中心各地区年均设计PUE变化曲线

2020年7月3日,腾讯云清远云数据中心盛大开服,该数据中心部署了腾讯最新一代T-Block数据中心解决方案。在绿色节能方面采用了包括间接蒸发冷却、HVDC 市电直供、冷热通道隔离、优化气流组织、太阳能供电、腾讯智维自动化运维等在内种节能技术和系统方案,充分利用自然冷源,减小供配电系统损耗,数据中心整体设计PUE低于1.25,达到华南地区数据中心PUE领先水平。

结语

作为数据中心从业者,我们既要认识到PUE对数据中心行业发展的重要意义,也要认识到PUE对于衡量数据中心整体能耗的局限性。

新基建浪潮下,数据中心绿色节能发展将迎来更为迫切的挑战。打造专业可靠绿色智慧的数据中心,缓解当前社会能源需求紧张,促进全球能源合理利用,是腾讯IDCer不断探索的方向。

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