数据中心设计中存在的问题及对策

2022-12-18宋嘉

建筑与装饰 2022年21期

宋嘉

中通服咨询设计研究院有限公司江苏南京 210000

引言

数据是21世纪全球的基础性战略资源。2015年，党的十八届五中全会提出“实施国家大数据战略”，全面推进大数据产业发展，加快建设数字中国工程。当前，全球新一代信息产业处于加速变革期，大数据技术和应用处于创新突破期，我国大数据产业面临关键性的发展机遇。与大数据产业配套的数据中心的建设越来越受到全社会的重点关注。

1 数据中心设计的概念

数据中心即互联网数据中心（Internet Data Center）简称IDC。是通过互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的专业级机房环境，可为政府和企事业单位提供安全、可靠、快速、全面的数据存放、服务器托管、租赁以及相关增值等方面的全方位服务的一类新型的公共建筑。数据中心设计配合专业包括：建筑（含机房工艺平面）、结构、给排水（含园区综合管网）、建筑电气、建筑暖通、变配电、电源及UPS、智能化（含传输）、机房精密空调、柴油发电机（含室外油罐）、造价、室外工程及景观、机房装饰、绿色建筑、海绵城市、人防工程、BIM等，相较传统民用建筑设计数据中心设计周期安排更紧密，参与的专业多，团队人员多，专业协调难，设计和施工过程中变更频繁，设计工作千头万绪，某一个环节出了问题，都会造成较大的经济损失[1]。

2 我国数据中心设计存在的问题

2.1 数据中心设计方案的合理性

数据中心设计受到的制约较一般民用建筑多，成功的数据中心设计往往需要做大量的技术比选工作。目前，很多数据中心的设计存在诸多可优化之处，产生这样问题的主要原因可以归纳为以下3点。

首先，外部接入条件的不确定性。数据中心是一种极其依赖外部接入条件的建筑类型，这些条件主要包括：能耗指标、电力资源、水资源、通信网络资源等。项目是否能顺利拿到发改委的能耗指标、能拿到多少、能耗指标和用地规模与建筑规模是否匹配；项目建成后能否如期接入双路市电、市电的容量能否满足建设规模、项目能否建设110-220kV变电站；项目周边是否能提供环状供水管网、水量是否满足暖通专业的需求、项目建设用地是否存在洪涝风险；项目周边通信网络接入条件如何、是否有专线接入、网络速度如何等。上述是极其重要的社会资源，其中的任何一种都能够决定数据中心设计的成败，且具有最不确定的因素，当以上四种资源做到最优配置，数据中心设计就完备的外部接入条件。

其次，项目前期对数据中心设计研究工作不充分。数据中心投资大，建设周期紧，项目建议书和可行性研究报告的重要性毋庸置疑。为了项目能够保证尽快获批建设，咨询专业偏重于对项目建设的必要性、重要性等政策层面的研究，但是对资金来源、投资回收期、潜在客户、技术架构等核心问题研究不充分且缺乏详细的数据支撑，对建设方案的比选也较少，很多项目的实施方案与项目建议书和可研的方案相比，要做出较大的调整，甚至发生过推翻可研设计方案、项目建成后运营能力和技术先进性未达到设计预期的情况，给建设单位造成了无可挽回的经济损失。

第三，标准化平面不能因地制宜。以互联网头部企业为先导开始推广标准化平面。一方面，标准化平面让繁杂的数据中心设计变得简单且有章可循；另一方面，标准化平面将设计、施工和采购的颗粒度细化，真正做到了建设成本可控。由于我国国土面积广大，数据中心分布较广，受建设用地范围、场地高差、气候温度、规划设计条件和要求、接入条件等众多外部因素影响，机械的使用标准化平面常常设计变得并不标准，数据中心或多或少会突破标准化框架形成符合自身特点的设计。这种情况集中反映在数据中心空调系统的选用上，我国缺水的北方地区往往采用新风AHU加冷冻水系统，而水量丰沛的南方地区往往采用蒸发水冷却机组，采用不同的空调系统经常导致平面布局变化。

2.2 数据中心建筑表达手法的创新性

数据中心作为全新的公共建筑类型，其建筑表达手法还有待进一步提升。我国很多大型数据中心的建设用地选址紧靠北上广深城市周边，直线距离从十几公里到一百公里不等，这些项目的选址远离主城区，多以工业项目立项，用地属性为工业用地，参照工业建筑规范进行设计。建设单位从成本控制的角度出发，考虑园区综合管线的复杂性，往往将数据中心的建筑表达参照工业厂房进行简单处理，导致设计中出现场地高差处理没有顺应地形，规划道路急升急降，建筑单体几何形态规整单一，过分尊重功能而忽视了建筑形象的塑造，建筑造型没有结合项目所在地的建筑风貌，外立面失去个性，千篇一律，着色用材简陋且设计缺少细节，景观绿化率偏低、种植品种单一等问题，这样的设计与大数据产业的技术先进性完全不匹配，与先进的数据中心建设理念存在很大的差距。

2.3 数据中心设计的专业间协调

数据中心设计参与专业多，协调难是设计单位一致认同的难点。与传统的民用建筑设计团队相比，数据中心设计团队规模一般在30～40人，涉及专业包括建筑（含机房工艺平面）、结构（含装配式）、给排水（含园区综合管网）、建筑电气、建筑暖通、变配电、电源及UPS、智能化（含传输）、机房暖通空调、柴油发电机（含室外油罐）、造价、室外工程及景观、机房装饰装修、绿色建筑、海绵城市、人防工程、BIM等十多个专业，项目负责人需要熟悉整个团队的人员，已经就耗费很多时间。在牵头所有专业进行设计的同时，还要协调各专业进度，组织技术研讨解决技术问题，并负责对外联络工作。在数据中心项目设计过程中，项目负责人更多地承担项目经理人的管理角色，除了肩负技术总负责人的职责保持与建设单位的顺畅沟通，还要把更多的具体技术工作和问题梳理、细化、分解给各专业负责人和设计人员，将主要精力用在人员组织和协调、监督各专业设计人员认真履职等方面。能否用好“人”是考验数据中心设计项目负责人是否称职的关键。

2.4 数据中心设计在节能减排方面的不足

2017年4 月，工信部在《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。数据中心作为耗能大户，节能降耗的主要问题在于缺乏国家层面的指导性标准，包括缺乏科学的能耗测量方法，缺乏节能规划设计和节能技术改造的数值依据，缺乏整体节能规划，设计和节能技术改造的评估和验收标准。所以，有效的节能措施将影响数据中心节能规划目标的实现[2]。

3 针对上述问题的解决对策

3.1 项目建议书和可行性研究应该从实际出发

数据中心投资大、建设总体周期紧，搞好项目建议书和可行性研究这两个环节非常重要，前期的决策失误导致数据中心建成后没有按期产生经济效益，就有可能损失惨重。如何避免这一问题呢？首先，咨询专业应该从实际需求、业务布局、潜在客户这3个主要方面出发，用长远的眼光围绕资金来源、投资回收期、技术架构前瞻性等核心问题进行研究。其次，项目前期应该尽早引入成熟的设计团队和项目负责人，发挥专业协同的优势，让项目建议书和可行性研究中的建设方案具备可实施性。

3.2 重视数据中心设计预规划的作用

数据中心设计预规划可以看成项目建设前的沙盘预演，对项目从用地现状条件、规划建设要点及条件、接入条件等多专业和多维度的一次梳理和排查，在最有利于项目建设的角度，规划数据中心实施需要的各种条件，将不能满足和可能不满足的条件作为风险点逐一罗列，形成风险评估报告提供给建设单位和政府部门进行决策，确定哪些条件可以满足，哪些条件不能满足，在签署投资协议之前对建设单位和政府部门进行层面的有效引导，保证项目规划设计条件更加经济和合理，在后续的设计过程中避免出现因设计条件不合理导致返工和工期延误，造成不必要的经济损失。

3.3 创新建筑设计理念

数据中心设计的工艺复杂，管线设备相互交错，会直接或间接影响数据中心建筑设计的总平面布局和建筑外立面设计。数据中心设计中要结合平面功能、工艺流程，认真分析建设条件，在总体规划上重点考虑场地标高、土方平衡、道路走向、建筑布局、管网综合等问题，尽可能利用原有地形，分段消化场地高差，利用建筑自然过渡的手法，避免采用粗暴的削山填水、横平竖直的规划策略，确保数据中心总体规划体现先进性。

数据中心作为数据存储的设施，其建筑外立面应具有科技性和标志性，展现企业精神和形象，起到企业宣传的作用。立面造型应遵循经济实用、绿色节能的原则，建筑外形简洁大方，在遵循建筑美学的基础上，需提供必要的标识性和可识别性，在体现行业建筑的高科技特点的同时，更应该具备当地建筑风貌特色。作为城市基础设施的一部分，起到丰富了城市形象的作用。

3.4 数据中心设计的全过程管理

针对数据中心设计中，因为专业多、协同难，普遍存在设计“背靠背”现象，日常的设计管理过程中，项目负责人、专业负责人应对设计工作进行全面的跟踪和指导，切实落实设计例会制度（专业例会，专业间例会），设计人员与负责人之间应和保持顺畅的沟通，设计例会上有问题尽早提出、有问题及时讨论、有问题共同解决，让设计工作做到透明化和有序管理，全面提升设计质量。

3.5 运用新技术降低数据中心PUE值

目前，我国普遍认为节能的新建数据中心PUE值在1.4左右，部分经济发达地区对PUE值控制的要严格很多在1.25～1.3之间，部分国内运营超过5年以上的数据中心PUE值都在2.0以上。影响PUE值的主要因素包括以下几点：项目选址及其气候条件、机柜和服务器功耗、数据中心电路传输的损耗、数据中心空调制冷的损耗等。降低PUE值，首先要选择合适的建设地点，既要靠近业务需求的主要区域，又要具备良好的自然条件，利于使用优越的自然条件降低PUE，同时满足以上两点的区域，主要是北部京津冀周边地区、渝蓉地区和南部粤港澳周边山区；其次，当选址不具备良好的自然条件时，就需要使用技术手段有效降低PUE，比如：供电系统模块化降低供电系统能耗，目前主要使用巴拿马电源系统将10kV市电直接转化为240V数据中心用电，大大减少了供电系统内的损耗；采用高效空调系统降低空调能耗，在自然条件优越的地区，结合当地气候条件、易于将冷冻水系统(间接自然冷)和新风风墙(直接自然冷)等多种运行工况适时地组合起来，其他地区推广采用封闭冷热通道结合风冷式精密空调的形式；推广数据中心微模块，完全整合机柜、空调、消防、照明、布线、配电、动环监控等系统，不仅节能，还能降低建设成本，缩短建设周期；推广浸没式液冷技术和装配式数据中心等。

3.6 管理系统自动化、智能化，数字化技术普遍应用

AI能效优化：利用AI动态建模技术，建立能耗与IT负载、气候条件、设备运行数量等的机器学习模型，可在保障设备、系统可靠的基础上，实时诊断各个子系统的能耗，准确推理和配置出数据中心最优控制逻辑，实时调节参数，降低数据中心PUE。无人运维：传统大型数据中心运维主要依赖于人工，运维效率低下，巡检多为被动响应，质量不可控。未来数据中心基础设施将逐步实现运维的自动驾驶。一方面，通过数字化技术，可实现7×24不间断巡检，大大提升运维效率，降低对运维人员的技能要求与依赖程度。另一方面，依托声音识别、图像识别、智能传感器、机器人等，将极大提升数据中心无人巡检准确度，变被动告警为预测性维护，最大程度降低数据中心运维风险和成本。提升资源使用率和运营收益，提升数据中心运营管理水平[3]。