據前瞻產業研究院分析，過去十年，中國數據中心整體用電量每年增長超過10%，2020年用電量已超過2000億千瓦時，占全社會用電量的2.71%。從2065，438+04到2020年，數據中心功耗占比逐年上升。在數據中心的供電結構中，火電占70%以上，會產生比較大量的溫室氣體等汙染物。
PUE是衡量數據中心能源效率的重要指標。PUE越接近1，數據中心使用電能的效率越高。截至2019年底，全國超大型數據中心平均PUE為1.46，大型數據中心平均為1.55。這和《關於加快建設國家集成大數據中心協同創新體系的指導意見》有關系嗎？相比1.3以下，還有很長的路要走。
可見，有限？電對數字？按照中心行業來說，影響很大。順應碳中和的發展趨勢，逐步減少碳排放，是數據中心的迫切變革。
數據中心如何提高能效並減少碳排放？主流數據中心碳減排措施可分為IT和非IT基礎設施。
在非IT基礎設施方面，常見的是將數據中心定位在綠色清潔能源附近，盡可能使用可再生能源，使用液冷技術代替風扇散熱，回收數據中心的余熱。最有效的是在數據中心甚至公司運營範圍內使用100%的可再生能源，但這絕非易事——蘋果用了5年時間才實現公司運營範圍內100%的可再生能源利用率。
在IT基礎設施方面，企業可以立即采取許多措施來提高能效:通過分布式和虛擬化技術連接“僵屍”服務器，最大限度地減少IT設備的閑置；實現服務器和存儲的虛擬化和池化，從而大大提高硬件利用率；通過使用更節能的芯片產品，結合芯片的自適應電源管理功能來有效管理芯片功耗，等等。
其中，虛擬化和超融合基礎設施(HCI)？它有望引領數據中心能效的提高。虛擬化已經變得非常普遍，超融合基礎設施近年來逐漸成為主流。作為融合和統壹的IT基礎設施，超融合包含數據中心的通用元素:計算、存儲、網絡和管理工具。超融合以軟件為中心，結合x86或ARM架構的硬件，替代傳統架構中的專用硬件，解決了傳統架構中管理復雜、擴展困難的問題。
與傳統架構相比，超融合將架構從三層縮減為兩層，不僅可以大大節省機房空間，還可以進壹步整合計算資源，從而提高機房能效。超融合架構擁有自己的計算虛擬化和分布式存儲，取代了傳統的物理環境和傳統的虛擬環境，對數據中心的碳減排有著顯著的影響。
經過壹般場景下的對比計算，從傳統物理環境到傳統虛擬環境，僅虛擬化層就能帶來20%-80%的節能；從傳統虛擬環境進壹步過渡到超融合架構，通過將分布式存儲集成到計算端，可以帶來高達31%的節能。以下是計算細節(以下是理論值，物理服務器的能耗在不同負載下會有所不同，不同的服務器會有不同的表現，不考慮交換機等因素)。
計算虛擬化:節能20%-80%，虛擬化程度越高越節能。計算虛擬化是從IT基礎架構層面提高能效的關鍵。它實現了IT基礎設施從物理架構到虛擬化的跨越，減少了物理服務器的數量，提高了IT資源的利用率，使數據中心能夠用更少的基礎設施運行更多的工作負載。根據IDC報告，數據中心的計算、存儲和網絡層虛擬化程度越高，碳影響越小。
以四臺物理服務器配置1個存儲系統為例，通過虛擬化替換原有物理機，能耗可節省20%至80%左右(取決於虛擬機部署密度)。
傳統物理環境與傳統虛擬環境
(以4臺物理服務器和1個存儲系統為例)
如圖所示，該場景下兩種架構的最大區別在於計算資源的利用率不同:相同硬件條件下，計算資源利用率越高，節能優勢越大。虛擬化架構通過對CPU資源的高度利用，可以使每個計算核心的平均能耗降低74%左右(該場景預設的CPU過剩比例為1: 4，通常用於中重度計算需求)。
在實際使用場景中，不同的虛擬機部署密度也會帶來不同的節能效果:
在高密度虛擬機場景下(1: 20，1臺物理服務器支持20臺虛擬機)，每臺服務器(虛擬機)的平均能耗為321 W/Hr，比物理服務器的能耗約低。80%;
在低密度虛擬機場景下(1: 5，1物理服務器支持5臺虛擬機)，每臺服務器(虛擬機)的平均能耗為1284 W/Hr，大約是？20%。
如果CPU占比進壹步提高，物理環境和虛擬環境的能耗差距會更大。
存儲和計算節點的集成部署:大約可以再次節省365，438+0%的能源。超融合基礎設施將計算和存儲服務模塊集成在同壹個物理服務器(物理節點)上，完全摒棄了傳統集中式存儲的需求，可以在通過虛擬化降低能耗的基礎上，為數據中心進壹步節能。
以同樣的硬件配置為例(4臺物理服務器，1個存儲系統)，超融合架構通過去除傳統的集中式存儲硬件，可以使每個計算核心的平均能耗降低約31%。
傳統虛擬環境與超融合
(以4臺物理服務器和1個存儲系統為例)
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上述場景中的硬件配置集是4臺物理服務器和1個存儲系統。如果只是增加物理服務器的數量，而存儲系統保持不變，兩種架構的能耗將趨於接近。但計算資源(物理服務器)的增加通常意味著對存儲資源(性能和容量)的需求也會增加，所以從實際部署場景來看，傳統虛擬化架構中計算資源的增加和存儲資源的相應增加，以及整體能耗相比超融合架構還有很大差距。