数据中心节能设计分析

王德慷，孙玉龙，王东柱

（浪潮软件集团有限公司，山东 济南 250101）

0 引 言

随着大数据、云计算、人工智能（Artificial Intelligence，AI）等技术的发展，人们对运算密度的需求日益提高，对数据中心基础设施的需求也空前增长，要求数据中心提供更多的计算和存储能力。数据中心机房功率密度由传统的每个机柜3 ～5 kW 升至每个机柜10 kW，导致机房的局部发热量显著增加，严重威胁设备的安全运行[1]。数据中心作为能源消耗的主要场所，通常具有设备发热量大、电力能耗高的特点。随着运算密度的增大，数据中心的能耗不断攀升。在规划立项时，节能评审是数据中心建设的关键环节，重点审查与节能相关的设计。若电源使用效率（Power Usage Effectiveness，PUE）不满足要求，数据中心将无法完成立项建设。因此，在建设数据中心的过程中要重点关注节能设计，以降低PUE 值，即数据中心总设备能耗与信息技术（Information Technology，IT）设备能耗的比值。

1 数据中心机房能耗情况

1.1 数据中心的能耗评估指标

在评估数据中心能耗时，一般选用PUE 值作为评价数据中心能源效率的指标。PUE 值，越接近1 表明非IT设备的能耗越少，即数据中心的节能水平越好。传统数据中心的PUE 值为2，而应用新技术的数据中心PUE 值能达到1.25[2]。

1.2 数据中心机房能耗的组成

数据中心总能耗包括IT设备能耗、制冷设备能耗、配电设备能耗、照明设备能耗及其他设备能耗。其中，IT 设备能耗约占总能耗的40%，制冷设备能耗约占总能耗的40%，供配电系统能耗约占总能耗的10%，照明设备能耗约占总能耗的5%，其他设备能耗约占总能耗的5%[3]。由于IT 设备与数据中心的核心业务相关，在不调整核心业务的前提下，实现IT 设备的节能是相当困难的，只能依托IT设备厂家的技术更新。因此，需要在建设数据中心时尽量减少制冷设备、供配电设备、照明设备的能耗，以降低PUE 值，达到节能的效果。

2 数据中心设计过程中面临的节能挑战

2.1 布局和设备布置不合理

数据中心空间布局是数据中心设计的核心，在前期规划设计阶段既要确保数据中心的物理安全，又要合理利用数据中心在建筑中的位置和内部空间布局，以减少能源浪费。例如，数据中心靠外墙或位于建筑南侧阳光充足之处，会造成额外的能耗支出[4]。

2.2 传统制冷方式制冷效率低

数据中心内的机柜通常采用统一朝向布置，容易出现级联加热现象，导致冷热不均。这种冷热不均现象很容易引发局部过热，进而导致设备宕机，并造成能源的浪费。

2.3 电能传输损耗大

供配电系统在为设备提供所需电源的同时，其设备与传输电缆在工作时也会产生相应的电能损耗。虽然这部分电能损耗在整个数据中心的总能耗中所占比例不大，但也不能忽视。因此，在设计数据中心时，需要采取相应的措施降低电能损耗。

2.4 管理效率低、运维体验差

传统数据中心存在监控与管理脱节的问题，监控集成度较低，部分数据中心甚至没有监控，因此不能根据监控状态对设备进行及时有效的运维管理。一旦出现故障，难以迅速定位故障，导致设备带故障运行，产生部分能耗。此外，故障的解除通常需要人工进行干预，无法实现自动管理，运维体验感差。

3 数据中心中的节能措施

3.1 规划选址的节能设计

在规划选址阶段，需要在建筑物内选择合适的数据中心安装地址。最佳方案是将数据中心及其配套设施设置在建筑物的较低层，这里保温效果好，楼板荷载也更容易满足要求。同时，要确保供电容易且排布线路短，并避开电磁干扰、水源和噪声源。主机房应尽量利用大空间、大跨度结构柱的区域，以提高设备摆放的利用率。此外，设备布置要紧凑合理，提前规划好设备走线，以提高设备的利用率。

需要注意的是，为避免太阳直射导致空调资源浪费，无人值守的主机房不能设置在建筑内日照直射的区域[5]。而在有人值守的区域，应充分利用自然光、窗户自然通风等天然优势，以降低照明、空调通风等能源损耗。

3.2 机房布局的节能设计

传统的数据机房是将IT 机柜、不间断电源（Uninterruptable Power Supply，UPS）蓄电池、制冷空调分房间设置。后来逐渐演化为给IT 机柜增设封闭通道门，以形成冷热通道。近年来，模块化数据中心逐渐流行，主要分为2 种类型，一种是行级空调封闭在微模块内，另一种是行级空调和模块化UPS 均封闭在微模块内。通过改变数据机房的布局，机房的PUE 值从2.0 逐渐降低至1.25，节能效果得到显著提升。

微模块数据中心改变了传统数据中心的部署模式，其集成了机柜、精密空调、UPS、蓄电池、消防系统以及动环监控系统等，能够显著提高运营效率[6]。与传统建设模式相比，模块化数据中心的建设周期缩短了50%以上。其模块化的结构使分期部署变得更为便捷，无须一次性完成全部投资，因此降低了30%的初始投资。同时，模块化数据中心采用密封通道、行级制冷空调、高效UPS等技术，能够显著降低PUE值。此外，该类数据中心还配置动环监控智能运维管理系统，实时监测设备状态并进行反向控制，能够有效降低人工维护成本。

3.3 制冷方式的节能设计

数据中心是耗能大户，其空调能耗占数据中心总能耗的40%。而空调系统的制冷效果与所处环境关系密切，室外环境温度越高，空调的制冷效果越差。因此，大型数据中心的空调系统的制冷量通常基于夏季最热时的条件进行设计，导致在全年绝大部分时间段内，空调系统都处于负荷不饱和的状态。为降低数据中心的能耗，在设计空调系统时，可以考虑采用变频空调，即在冬季时关停一部分机组，利用室外自然冷气进行降温，以降低数据中心能耗。

传统的数据中心多采用风冷技术，在设计数据中心空调时，需结合机房的布局来选定合适的安装位置。在机房设备布置时，通常采用面对面或背靠背的布置方式，将机房内部划分为冷通道和热通道，并对2 个通道进行物理分隔，以加强冷却效果，减少空调运行费用。此外，为实现更高的制冷效率，一般要求制冷设备紧靠热源，并采取行间空调的方式，快速冷却机房内的散热设备，以达到快速降温的效果。

在中低密度的数据中心，可利用地板下送风方式，将空调送风口布置于冷通道下方，对服务器进行冷却[7]。在高密度的数据中心，采用地板下送风的同时增设独立冷源的冷却空调，并在冷通道上部或机柜顶部设置空调末端，回风口设置在热通道的上部或机架内部，直接对热设备进行降温冷却。

模块化数据中心整体规划布局如图1 所示，即将模块化行级空调布置成对吹和错吹2 种形式，利用计算流体动力学（Computational Fluid Dynamics，CFD）流线仿真技术模拟制冷效果。空调对吹CFD仿真结果如图2 所示，气流分布比较均匀。空调错吹CFD 仿真结果如图3 所示，进入机柜的气流不均匀。在空调出风方向对应的机柜流量明显较大，容易形成气流短路。气流短路会使其他机柜的气流量不足，导致换热不充分，因此需要更大制冷量的空调来满足制冷需求。这不仅会造成能耗的浪费，且错吹的布置方式会影响设备的安全运行。

图1 模块化数据中心整体规划布局

图2 空调对吹CFD 仿真结果

图3 空调错吹CFD 仿真结果

在超高密度数据机房中，可采用直接冷却机架，将冷媒管设置在抗静电地板下方，以连接机柜内空气，并控制机架内的空调风扇的转速和冷媒介质的流量，以达到控制制冷效果的目的。

随着5G、云计算、大数据以及AI 等技术的发展，服务器的运算量越来越大，计算效率越来越高，导致数据中心的功率密度增加，对制冷设备和制冷技术提出了更高的要求。传统的风冷技术在应对高性能服务器时，散热效率降低，无法满足散热需求。而液冷技术具有低能耗、高散热、低噪声的特点，逐渐应用于服务器的冷却。液冷技术用液体代替空气，带走中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、内存等IT设备的热量，对服务器进行冷却降温。常见的服务器液冷方式及其特点如表1 所示[8]。

表1 常见的服务器液冷实现方式及其特点

3.4 供配电系统的节能设计

在设计数据中心的供配电系统时，需要重点考虑的节能设备是UPS 相关的电源。例如，采用传统UPS 电源的能效仅有85%，而采用动态UPS 的平均能效可达96%～98%。配置蓄电池不仅可以有效降低UPS 电源转化过程中的能源损耗，还能提高UPS系统的可靠性[9]。

传统的数据中心多利用配电列头柜为每列IT 机柜提供1 根电缆进行配电。由于列头柜需要占用1 个机柜的空间，且电缆数量多、长度长，中间能量损耗较大。因此，可以采用智能小母线的方式，即利用1根母线为所有机柜进行配电。通过取消列头柜来增加机架数量，提高机房利用率，并采用模块化设计使插口和插接箱能够灵活配电，随取随用。虽然这种方式会增加电缆成本，但能够缩短安装工期，减少人工成本，并降低接线的差错率。在后期运维时，线路检查变得更简单，优化了机房的外观和运行环境。

在设计数据中心配电时，应合理规划配电设备的位置，使变配电室配电柜、后备发电机、各级配电箱、UPS 系统、蓄电池以及配电柜等位于同一流线，减少相互之间的反复连接，缩短供电线路，以降低电能传输过程中的损耗。

3.5 照明系统的节能设计

在设计照明系统时，应严格按照相关规范的照度要求，合理设计机房不同区域的照度[10]。以机房内部照明设计为例，主机房的照度应控制在500 Lux以上，机房辅助区域的照度也应大于300 Lux。在满足机房照度的同时，采用节能灯具控制机房区域照明的照明功率密度（Lighting Power Density，LPD）值，应将主机房的LPD 值控制在15 W/m2，辅助区域的LPD 值控制在9 W/m2。

3.6 运维管控系统的节能设计

传统数据机房通常不会对空调、配电等设备进行监控，这些设备在设置好后会按照设定值持续运行。当机房环境发生变化时，设备的运行状态并不会随着环境的变化而做出相应的调整，因此会出现过度制冷的情况，造成不必要的能耗浪费。

动态环境监控系统由现场环境采集设备、传感器、控制设备、传输设备及管理平台组成，能够采集机房环境、空调、UPS、蓄电池以及配电设备的状态数据，并将其传输至运维办公室的管理平台[11]。平台会根据机房的负荷运行状态，动态调整用电设备的供电和空调制冷量，确保设备稳定可靠运行，同时以最低的能耗获得最优的PUE 值。在夜间，由于室外温度降低，管理平台会汇总各项状态数据，对部分供电设备、制冷空调和房间照明设备进行断电，以降低用电能耗，延长设备使用寿命。此外，平台还具备在线运维功能，可以监控机房环境、动力配电设备、UPS 蓄电池、安防系统、消防系统及IT 设备的状态，实现本地或远程的可视化管理，从而提高运维管理的实用性和便利性。

4 结 论

随着大数据时代的到来，对数据运算基础设施的需求急剧增长，业务量的突增催生了高计算、高存储密度的数据中心。数据中心的能耗持续攀升，给节能工作带来了压力，因此在建设数据中心的过程中要降低PUE 值。文章重点研究数据中心能耗的组成，并分析能耗产生的原因。同时，从规划选址、机房布局、制冷方式、供配电系统、照明系统以及运维管理等方面，提出了针对性的节能措施，以降低PUE 值，为后续数据中心的设计提供借鉴。