数据中心标准联盟：探讨PUE及其在数据中心能耗交流中作用

　　1.前言

　　由于人类对全球气候变化的影响和化石燃料消耗的威胁，在过去三十年中，采用更节能和生态友好的生活方式的社会运动大幅增加。建筑环境方面，为了减少新建工程的能耗，许多国家的建筑能源法规也在逐步演变。此外，一些自愿参与的建筑评级系统和建设指南也一直在积极推动环保主义(例如，能源与环境设计先锋-LEED评级系统)。

　　随着环境友好型建筑设计的迅猛发展，数据中心建设也在迅速发展。这些设施可能非常耗电，尽管大多数司法管辖区将数据中心建设视为建筑项目，但这些设施中的许多耗电元素并没有(也很难)使用传统的建筑能源法规加以限制。此外，在其它建筑项目中通过采用自愿评级系统体现的效用价值，对数据中心来说可能并不适用。人们提出了许多指标来评估和交流数据中心的能源效率。希望这些指标在许多情况下可以用于改进行为、评级系统和/或建筑法规，以减少数据中心平均能耗。在本文中，我们将讨论其中的一些指标，重点关注其中一个最流行的指标，即“电源使用效率“(PUE)。我们介绍了使用PUE进行能源使用交流所涉及的一些问题，以及如何解决这些问题。在继续研究数据中心、PUE和相关指标之前，我们首先介绍了一些促进建筑环境中的能源管理和节能的建筑法规和系统。该项探讨能有助于对建筑能源法规和评级系统有关效率和概念的理解，以有助于下文提出的分析。

　　2.建筑能源法规和评级系统

　　建筑能源法规通常会把最大功率分配给某些耗能的建筑子系统，例如照明和采暖/制冷，从而为建筑工程相关工作提供参考。这些电能分配传输反映了相关建筑子系统的最大可能能耗，并在考虑利用率的情况下提供了实际能耗的总体规划思路。建筑能源法规有助于将新建筑的用电量限制在政府管辖权认为合适的范围内，因为完成建设计划必须强制符合或高于建筑能源法规要求。建筑设计审核人根据相应的建筑能源法规审核工程设计并分析，以确定建筑工程是否满足实现要求。

　　为理解建筑能源法规的条款，我们可以看看它们在美国建筑业的发展和应用情况。在美国指导建筑施工的两个主要的基本能源法规是：（1）国际能源节约守则（IECC）；（2）美国采暖、制冷与空调工程师协会（ASHRAE）法规90.1.这些法规被被州和地方法规采纳，在某些情况下还被扩充以制定建筑能源法规。加州能源法规或“Title24”可能是美国最著名的能源法规之一，该法规首次发布于1974年，在每三年更新一次的IECC和ASHRAE法规条款的基础上，积极推动照明和机械子系统的节能。与ASHRAE一样，Title24根据使用类型和预期占用情况，为建筑类型或空间规定最大允许功率。例如，根据2010年版的Title24，办公楼照明功率密度必须小于9.15W/m2(0.85W/ft2)。这意味着在不关灯的情况下，最大潜在照明能耗约为80.2kWh/m2/年(7.45kWh/ft2/年)。

　　虽然建筑法规是建筑节能的有效途径，但在发展有意识的节能行为方面却收效甚微。通常这些法规被视为一组详尽的技术需求，因此限制了进一步减少能源消耗和其他考量的创新思维。这些法规可能需要多年的时间来更新，结果通常会在节能技术生命周期的后期成为法规。此外，建筑能源守则通常并不涵盖建筑物的所有耗能元素，例如，在美国主流的建筑能源法规中，插座负载不考虑有任何电力供应需求。LEED和“能源之星”等自愿评级系统试图弥补建筑能源法规中的空白和不足。大多数评级系统会根据超出能源管理标准的节能程度进行评级，并将这些评级提供给项目投资者或最终用户，用来进行建筑物之间或沟通能源效率之间的比较。从本质上说，这些系统试图利用社会对更环保的可持续建筑的需求，来创造一种社会事业，即通过评级、排名或认证来提高建筑的使用率或居住者的幸福感。不幸的是，尽管这对于典型的商业(也许还有住宅)建筑来说很有效，但对于控制数据中心的能源使用来说就不那么有效了，因为这些设施的主要用途并不适用于有人建筑。

　　3.数据中心

　　数据中心可以定义为主要功能是容纳服务器或在用（即通电运行功能）计算设备的任何空间，尽管多功能建筑中的一个小计算机房也可以被看作是一个数据中心，但这个术语通常用于描述那些唯一目的是容纳这些服务器的建筑。通常情况下，人员密度决定于小型信息技术(IT)支持团队，这些团队可能在建筑内拥有办公空间。相对于建筑的总体量，这些办公空间较小。从建筑的角度来看，这些设施与大多数建筑有很大的不同。例如，在数据中心中，机械和电气系统占建筑成本的70%，而在商业建筑中，这一比例仅为15%。

　　当今的数据中心主要用于互联网或基于网络的活动。它们包含存储和处理电子数据、与其他计算机网络通信以及/或与基于服务器的软件工具和web门户管理用户交互的服务器。通常，数据中心用于管理敏感或重要的数据和操作，如电子邮件通信和公司/政府数据库。因此，可靠性（即服务器正常运行而不丢失数据的能力），对于许多数据中心来说是一个关键问题。这种可靠性不仅与所使用的服务器的特性密切相关，而且与数据中心基础设施密切相关，其中包括配电、机械——也就是暖通空调(HVAC)系统。也就是说，服务器需要持续的电力供应，并且在一定温度下运行时不容易受到硬件宕机的影响。(需要注意的是，服务器可以产生大量的热量，因此，数据中心通常有大量的制冷负载)。因此,除了冗余计算配置,大多数设备使用冗余的配电网络、不间断电源(UPS)、自动转换开关(ATS)设备、专业的机械冷却系统，将服务器故障率降到最低。配电网和机械系统的冗余度常被用来对数据中心的可靠性进行评级和比较。这称为数据中心“Tier等级”，其中更高的Tier等级表示更大的冗余。

　　通过电力/冷却冗余、UPS和ATS装置的应用增强了数据中心电能使用的可靠性。相比之下，其他建筑通常不需要这样的冗余和设备。此外，数据中心操作人员通常在设施允许范围内，通过最大化服务器的数量来优化楼层空间的使用。因此，数据中心往往具有较高的功率密度，有时大于1.08kW/m2(100W/ft2)，相比之下，典型写字楼的功率密度为75-108W/m2(7-10W/ft2)。因此，尽管数据中心的数量远远少于其他建筑和能源负荷，但在2010年，数据中心的用电量约占全球用电总量的1.1%至1.5%。

　　随着基于互联网的服务应用的增加，数据中心的建设也在增加。从2000年到2010年，数据中心的年建设(按花费计算)增长了300%以上，从大约150亿美元增长到500亿美元。其中一些增加的开支是由于每年要新建更多的数据中心，而另一些则是由于新数据中心的冗余增加。也就是说，一个“Tier4”的数据中心的成本为2200万美元/兆瓦，而“Tier1”设施成本为1000万美元/兆瓦。随着对可靠性的重视和投入，与能耗和效率有关的问题往往是建设和运维中的第二要或第三考虑因素。2000年至2005年，全球数据中心能源使用以每年16.7%的速度增长，2005年至2010年的5年间增长了56%，即每年增长11.6%。在整个十年期间,数据中心的项目规模和功率密度不断增加。因此，2000-2005年和2005-2010年之间能源使用增长率的微小差异可能是由于开发人员为提高能效使用了更节能的部件或建筑系统。

　　3.1数据中心能效

　　如前所述，数据中心会消耗大量电能，使电网不堪重负并产生大量电费。随着能源可持续性、经济环境的恶化，越来越多的社会运动推动数据中心行业更好地评估和沟通能源使用情况，以提高能效的普遍预期。许多实业家探讨了数据中心能源设计相关的基准测试和优化的方法。建立了以数据中心为研究对象的机构，如：7*24Exchange、TheUptimeInstitute、DCD等。这些组织跟踪和报告数据中心的能源使用情况，召开会议并发布关于数据中心能源相关事项的出版物。此外，一些组织还提议调整以数据中心为主要对象的可持续性评级系统。

　　为了理解和比较数据中心的能源使用和效率，引入了许多指标。两个流行的指标是:

　　每瓦特的IT生产力(IT-PEW)，它表示服务器的电力效率，是运营商希望最大化的指标；

　　PUE是类似于数据中心基础设施效率(DCiE)和场地基础设施能效(SI-EER);这三种指标都试图量化基础设施系统的电力效率，并且都是运营商希望最小化的指标。

　　PUE是评级/排名讨论中最常用的指标。运营商在发布有关数据中心能源效率的声明时，经常吹嘘自己的PUE。TheUptimeInstitute等组织通过调查，跟踪和报告数据中心的平均PUE。PUE也被作为制定能源可持续性标准的指标被提出。然而，正如我们在下一节中所述，在试图理解数据中心的完整能源概况时，PUE在也存在问题。

　　4.电源利用效率（PUE）

　　PUE表示数据中心消耗的总功耗Pt与计算机服务器使用的功耗Ps之比，即

　　Pt和Ps的区别在于非计算类系统，也就是数据中心基础设施的占比。这包括暖通空调系统消耗的电力和由于载流导线的电阻而造成的电力损失，以及配电系统中元件的低效率，系统除ATS和UPS设备外，通常还包括变压器、配电盘和电源分配单元(PDU)。图1给出了一个数据中心的功率流程图示例，以便更好地表示功率转换和损耗及低效的来源。如果服务器消耗的电能占传输到数据中心的全部电能，那么PUE=1。由于数据中心的目的是安放这些服务器，因此从电力使用的角度来看，PUE为1表示数据中心在电能利用方面具有100%高效率。另外，PUE不可能小于1。

　　图1.一个数据中心电源流程图示例

　　UptimeInstitute的调查数据显示，当今数据中心的平均PUE在1.8到1.89之间。这得到了数据中心电力消耗故障研究的进一步支持。研究表明，研究指出，数据中心全部电能的大约56%由服务器消耗，30%由制冷系统消耗，13%由电网和空调设备消耗，1%用于照明，那么PUE为1.79。在项目的建设阶段，可以从多个方面来改善PUE，比如使用更节能的基础设施系统。但是，如果在运行过程中照明被关闭，或者PUE计算中没有考虑照明负载，会发生什么情况?在本例中，差别很小，新的“PUE”是1.77。然而，这样的不一致性是影响PUE确定和报告的问题之一。

　　4.1PUE测定相关问题

　　PUE的确定以及使用指标和比较数据中心设施的方法还存在一些问题或挑战。一个更基本的问题是：在确定构成Pt的基础设施组成时存在不一致性。有些人认为Pt表示进入数据中心的“有用”电源，该数据中心用来专门支持计算机服务器的持续运行。基于这个观点，在确定Pt时可能不考虑诸如照明、安全、甚至某些机械设备(这些设备并不总是需要冷却服务器空间)等系统，从而产生更好的PUE值。对于如何处理现场产生的电力，也可能存在一些疑惑。一个密切相关的问题是确定功率流图中的一个节点定义Pt。例如,由于功率流程图图1所示,如果Pt被定义为在电力变压器的输入，那么相对于Pt定义为变压器、ATS、主配电盘的输出，数据中心的PUE将更糟糕。对于多用途建筑物中的数据中心来说，因为这些建筑物中的服务器的配电系统与其他建筑物系统共享，识别Pt节点可能会更加麻烦。目前已经提出了若干建议，以简化PUE测定中考虑的因素。此外，为解决这个问题，还提出了“部分PUE”(pPUE)指标，通过定义数据中心中的空间和电气分区（例如，服务器层区域），并确定每个区域的pPUE。不幸的是，虽然pPUE可能适用于多用途建筑的房间，但是每个区域的pPUE之和可能并不代表该设施的整体PUE。

　　在数据中心建设阶段所做的PUE估计可能非常不准确，除非考虑了各种细节。工程师经常使用基础设施组件的满负荷铭牌等级来确定其设计中的低效率和由此造成的功率损失。然而，电力系统和暖通空调设备通常是针对最坏的极端情况而设计的（以符合大多数建筑法规），因此其经常运行在过载或轻载情况下。当负载不足时，这些设备的效率往往低于其满负荷铭牌额定值。因此，满负荷工况下的评估可能夸大了数据中心的效率，导致PUE值高于真实系统能够达到的值。为了解决这个问题，工程师可能需要获得与工作负载和效率相关的制造规格，并为所有关键设备制定精确的负载估计。更复杂的问题是，基础设施部件产生的热量，例如：在冷却空间中布线发出的热量，在评估暖通空调运行条件时，必须对其进行建模并加以考虑。此外，很难将工程估算值与运行过程中获得的功率读数进行匹配。在没有接近满载的情况下，功率传感器可能很不准确。由于许多传感器工作在过载情况下，会导致电能计量数据不可控的偏差，从而影响PUE的估算。

　　与PUE相关的还有其他几个问题。例如，IT专家在数据中心运营中可以利用虚拟化技术，通过减少服务器的使用来降低总能耗。然而，这些活动减少了Ps，因此增加了PUE，因为基础设施组件所使用的电力可能不会随着Ps成比例地减少。此外，基础设施设备的效率可能会降低，因为它们在欠载状态下PUE会进一步恶化。除非在PUE中考虑服务器运行因素，否则相对于简单地交流数据中心的总电力使用或电力密度，PUE在能源评级审议中信息价值更小。对于那些将相关能源决策建立在最小化PUE之上的系统管理员，这些情况还会使他们感到困惑。然而，针对本文讨论的目的，PUE最关键的问题可能是——PUE是一种功率指标，而不是(直接的)能量指标。此外，与PUE报告相关的行为会对数据中心能效产生严重误导。

　　4.2采用PUE指标激励节能减排的问题

　　根据定义，功率是能量消耗的速率。时间不平均的功率值表示能量剖面中的一个瞬时点，不能完全反映全部能量的使用情况。同样，PUE值表示数据中心基础设施在某个特定时间点的能源效率。基础设施系统的功率特征易受环境变化的影响，如环境温度变化等。因此，数据中心的能效是温度的函数，在关联考虑天气或气候变化时基础上，能效同时也是时间函数。因此，数据中心的PUE可以在一天或一年的时间内变化，特别是在日温差和季节温差较大的气候条件下。例如，假设在美国建立两个完全相同的数据中心，一个位于旧金山等气候相对温和的城市，另一个位于芝加哥——那里的冬天更冷，夏天则更热。图2显示了这些数据中心在一年内的可能的PUE值。假设数据中心试图利用自然空气冷却，芝加哥的设施在冬季通过减少暖通空调负荷具有PUE优势。此外，在较低的温度下，由于线路电阻损耗降低等原因，电力系统组件的效率要高很多倍。然而，由于室外空气温度较高，芝加哥数据中心的空调系统不得不在夏季更加努力地为设备降温。

　　Fig.2.假设位于不同地理位置的相同数据中心的PUE。

　　众所周知，地理位置对建筑性能、能源效率以及三者之和会对PUE会产生影响。问题在于一般的PUE报告代表了什么实际意义。设备操作员或工程师可能报告在一段时间或设备生命周期中观察到或估计的最低PUE。在图2所示的插图中，这意味着不同数据中心的PUE值可能分别为1.78和1.68，看上去芝加哥数据中心更“节能”。然而，这样的推论并不正确。由于芝加哥数据中心的年度平均PUE为1.86，高于旧金山数据中心1.82的PUE值，因此芝加哥数据中心每年消耗的能源比旧金山数据中心多，能效更低。

　　5.能量评级和法规的建议

　　如果在PUE计算规则中严格设置了相关因素、考虑服务器使用率的话，那么PUE是一个方便的度量标准，它可以巧妙地捕获数据中心中基础设施系统的电力开支。从交流的角度来看，在数据中心运行过程中通过测量获得PUE，也许比在工程估算中获得PUE的方法更好，除非后者详细分析了设备负载特性。然而，这可能意味着使用更有效的电力传感器或增加测量系统，这两种方法都会增加建设成本。

　　不幸的是，典型的PUE报告表达的是数据中心基础设施的最小能耗，因此只能用于确定相应设施的最小可能能耗。从能源管理的角度出发，我们认为了解能源的最大使用情况更为重要，因此对数据中心采用功率限额法更为有效。也就是说，建筑能源法规中的功率限额规定并传达相关建筑子系统所使用的最大可能的能耗。不幸的是，数据中心使用的大部分电力都是以插电负载或类似结构的形式存在的，这些结构目前并不受限于建筑能源法规中的功率限额。此外，由于这种负载功率需求可能变化很大，而且很难预测设备将来的负载情况，因此，执行这种功率限额很困难。

　　PUE要想有效地捕捉能源消耗，就必须改进以体现时间的影响。这可以通过强制PUE报告必须表示在一个重要的时间段内观察估算PUE采用的平均时间来实现，如至少一年时间，以考虑季节的变化。这一建议类似于其他研究人员和实业家提出的调整PUE以表达低效率峰值的建议。在一个重要的时间段内，对PUE进行长期持续观察或工程分析可能有助于识别和改善能源使用情况。

　　为进一步避免功率和能量之间的差异可能造成混淆，或避免在能源评级报告中出现矛盾，我们建议根据能源计数或评估来调整PUE值。这个调整后的度量:“能源使用效率”(EUE)将数据中心消耗的总电能Et与服务器消耗的电能Es进行比较，即

　　Et和Es可以通过能量计量或估算，也可以通过Pt和Ps在估算时间段t1到t2期间确定，即

　　使用EUE得到的比率应该与使用时间平均PUE得到的比率相似，EUE应该决定于一个重要的时间段内，比如至少一年。然而，EUE的术语解释直接表达了能源效率。此外，也可以直接从电费账单(以千瓦时表示能源使用情况)中确定EUE;至少在专用数据中心设施确定Et时可以这样做。