数据中心的能效对于构建可持续解决方案和确保长期可持续增长至关重要。最大限度地发挥技术的优势，同时减少其对地球的影响是当今数据中心面临的主要挑战之一。
数据中心需要大量能源来维持运行。因此，能源效率是一个优先事项，不仅在可持续性方面，而且在成本方面——尤其是考虑到能源费用随着时间的推移而飙升。
毫无疑问，电源管理是业界最复杂的挑战之一。数据中心可以采用多种方法来提高能源效率，并且新系统也不断进入市场。此外，将数据中心设在气候凉爽的地方等方面也有助于显着降低能源消耗和成本。
这就是领先数据中心不断致力于提高能源效率的原因。为此，他们实施了各种创新技术以降低 PUE。
什么是 PUE 或电源使用效率？
PUE 是 Power Usage Effectiveness 的首字母缩写词，是将数据中心设施使用的能源总量除以传输到数据中心计算设备的能源得出的值。照明或冷却等元素属于数据中心设施使用的能源类别。
PUE 比率表示数据中心使用能源的效率，更准确地说，表示计算设备使用了多少能源。理想值是 PUE 为 1.0。
该方法最初由非营利性 IT 组织 The Green Grid 于 2007 年开发。与任何其他方法一样，它既有积极的一面，也有消极的一面。但总而言之，它是当今衡量数据中心效率的最流行、最有效的方法。它于 2016 年作为 ISO/IEC 30134-2:2016 下的全球标准和 EN 50600-4-2:2016 下的欧洲标准发布。
全球平均 PUE
根据 Uptime Institute 2021 年全球数据中心调查，全球平均年化 PUE 为 1.57。但值得注意的是，全球平均 PUE 自 2018 年以来一直停滞在 1.60 左右。为什么会这样？这种停滞可能是由于提高旧数据中心效率的高成本和技术复杂性。即使新数据中心的 PUE 比率要低得多。
此外，根据 Uptime Institute 2020 年全球 IT 和数据中心经理调查，欧洲是 PUE 最低的地区：1.46。非洲和中东的 PUE 最高：1.79。
与传统的本地数据中心相比，大型数据中心对计算功耗有积极影响；因为物理硬件的使用得到了更优化。然而，随着对更快、更复杂的计算服务的需求增加，减少数据中心占用空间的需求也随之增加。
让我们看看数据中心可以（并且已经）采取的一些最常见的能效措施来降低功耗。以及确保弹性和高效的服务。
自由冷却
数据中心运营商可以通过优化冷却系统来节省大量能源。在这个问题上，当今最流行、最高效的系统之一是“自然冷却”。自然冷却方法包括使用较低的室外温度来冷却数据中心设施。由于其在成本和能源效率方面的众多优势，其采用率迅速增长。
数据中心的冷却系统几乎占全部用电量的一半。
自然冷却究竟是如何工作的？
当室外温度低于空调系统达到的室内温度时，自然冷却系统开启。当室外温度下降到设定温度时，自然冷却系统开始工作。然后，调节阀允许全部或部分水通过自然冷却系统；而不是通过空调系统的冷却器。
自然冷却可以是直接的或间接的：
直接自然冷却。气流将室外冷空气推入数据中心，将室内暖空气推向室外。然而，尽管听起来很简单，室外空气必须经过过滤并根据数据中心的温度和湿度参数进行调整。
间接自然冷却。一个或两个热交换器用于输送外部空气。单级间接自然冷却系统通过空气/空气热交换器输送室内空气。两级间接自然冷却系统使用一个热交换器将热量传递到液体中，另一个将空气输送到外部。
通过使用自然冷却源（室外冷空气）代替电冷器进行空调，数据中心节省了大量能源。考虑到数据中心的冷却系统几乎占整个电力消耗的一半，这一点尤为重要。
冷却和热管理
除了自然冷却之外，还有许多其他措施可以在数据中心实现更可持续的冷却和热管理。这里有些例子：
直接液体冷却 (DLC)。它是一种使用液体而不是空气来去除 IT 设备上的热量的冷却方法。这显着降低了对空调系统的依赖。根据Uptime Intelligence 的数据，尽管自然冷却仍然占主导地位，但 DLC 预计将在未来几年内增长。
天然制冷剂。使用天然制冷剂进行冷却；代替氢氯氟烃 (HCFC) 和氢氟烃 (HFC)。因为与 HCFC 和 HFC 制冷剂不同，水 (R718) 或氨 (R717) 等天然制冷剂不会消耗臭氧层。
冷空气和热空气遏制。实施物理屏障以避免供应通道中的冷空气与排气通道中的热空气混合。
更高的冷却温度设定点。提高数据中心的温度设定点可降低功耗并延长冷却系统的使用寿命。
热回收和再循环。重新利用数据中心的余热为附近的家庭、办公室和学校供暖可以显着减少排放。热回收是减少能源浪费和优化能源消耗的明智方法。尤其是考虑到数据中心从其托管的所有设备和系统中产生大量多余热量时。
冷却系统现代化。只需更新冷却系统，数据中心就可以显着提高能源效率。例如，Interxion 更新了马德里数据中心 MAD1 的冷却系统，并将免费冷却时间从每年 2,700 小时增加到 7,700 小时。
人工智能和机器学习
在数据中心使用人工智能 (AI) 有望在性能、成本和效率方面带来可观的收益。大型数据中心已经使用人工智能和机器学习 (ML) 来识别新的效率改进。数据中心将深度学习和人工神经网络用于：
优化冷却系统，
预测用电量，
总体上 改善 PUE 比率和数据中心管理。
通过应用人工智能改进和优化数据中心管理的潜力是巨大的。数据中心已经使用人工智能来改进许多其他方面。例如：分析风险、预测需求、改进设备维护或优化数据中心的设计和运营。此外，人工智能甚至可以用来寻找更复杂问题的解决方案，例如更好地整合城市中的数据中心。
可再生能源
在能源消耗方面，使用 100% 清洁和可再生能源也是主要数据中心的优先事项。在过去几年中，领先的数据中心一直在努力减少对化石燃料的依赖。他们正在投入大量资源来提高效率和减少环境足迹。
这就是我们依赖领先数据中心的原因之一；坚定地致力于提供最佳的质量、安全和效率平衡。除其他措施外，我们托管基础设施的数据中心使用 100% 可再生能源。
综上所述，数据中心可以采取多种措施来提高能源效率，并且不断出现新的创新措施来优化功耗。尽管如此，在排放跟踪、用水和报废设备处置方面仍有很大的改进空间。
