云计算中心EEUE能效监测系统设计*

许 晓 萍

(福州职业技术学院, 福建 福州 350108)

0 引 言

随着大数据、云计算与人工智能等新技术广泛应用,数据中心的规模和数量呈高速发展趋势,其能耗高、能效低的问题也日益凸显。据测算,我国数据中心的总能源消耗量五年内将翻一番[1]。提高能源利用效率将显著节约能源消耗量、减少碳排放,这已经成为数据中心建设的重要内容。

目前,国内外普遍采用电能利用效率(PUE)作为数据中心能效评价指标,但PUE未考虑数据中心安全等级、气候条件、IT设备负荷率等影响因素,无法对不同数据中心能效直接进行比较。因此,2016年我国发布的GB/T 32910.3—2016《数据中心资源利用第3部分:电能能效要求和测量方法》提出了电能使用效率(EEUE)指标[2-3],该指标参照PUE并结合我国实际情况来调整能源效率值,形成全国范围内数据中心能效的统一比较标准。因此,本文采用EEUE指标构建云计算中心能效监测系统,并对照GB/T 32910.3—2016国家标准进行能耗数据的采集、统计分析和电能使用效率值的计算,科学评价云计算中心电能能效等级。

1 EEUE能效评价指标

数据中心是提供网络信息处理、计算、存储、交互等服务的场所,内部由信息设备(即IT设备)、制冷系统、UPS与供配电系统、照明及其他系统构成[4]。根据GB/T 32910.3—2016,EEUE指标实测值为数据中心总能耗与IT设备能耗的比值,计算公式如式(1)所示:

(1)

式中:ETotal——数据中心总能耗;

EIT——IT设备能耗。

在此基础上,引入EEUE调整值,对不同数据中心所处地区的气候条件、IT设备负荷率、数据中心安全等级和制冷技术等影响因素进行量化[5],据此对EEUE实测值进行补偿得到EEUE修正值,从而将不同数据中心能效调整到统一的比较标准。EEUE修正值计算公式如式(2)所示:

EEUE修正值=EEUE实测值-EEUE调整值

(2)

其中,EEUE调整值大小通过查找GB/T 32910.3—2016国家标准进行确定。EEUE调整值如表1所示。

表1 EEUE调整值

经过上述调整值计算得到的EEUE修正值,不仅是不同数据中心的能效比较依据,也是数据中心电能能效等级的评价依据,按其值大小可将数据中心分为5个等级。数据中心电能能效要求分级如表2所示。

2 EEUE能效监测采集点

根据GB/T 32910.3—2016国家标准,在监测数据中心EEUE能效指标时,应至少采集数据中心总能耗以及IT设备能耗,对能效监控要求高的数据中心,还应对各主要系统的能耗分别采集,EEUE能效监测能耗采集点分布如图1所示。

表2 数据中心电能能效要求分级

图1 EEUE能效监测能耗采集点分布

在以下采集点安装能耗监测终端设备进行能耗数据的采集:

(1) 数据中心总能耗采集点应设置在变压器的低压侧,见图1中的A点;

(2) 当机柜中PDU未安装隔离变压器时,IT设备能耗采集点应设置在UPS输出端供电回路,见图1中的B点;

(3) 当机柜中PDU安装有隔离变压器时,IT设备能耗采集点应设置在PDU输出端供电回路,见图1中的C点;

(4) 当机柜采用风扇进行辅助降温时,IT设备能耗采集点应设置在IT设备负载供电回路,见图1中的D点;

从整体上来看，农民工返乡创业对其就地市民化有显著影响。其中生存性创业质量和成长性创业质量每提高1个单位，其在价值观念因子上的得分将分别提高1.228分和5.180分，在身份认同因子上的得分将分别提高3.070分和6.098分，在经济适应因子上的得分将分别提高1.045分和5.786分，在生活方式因子上的得分将分别提高1.678分和3.774分。这表明，农民工在创业实践过程中逐渐形成具有主动适应动机又具有主动适应能力的“主动型城市适应”模式[22]，从而导致返乡创业对其就地市民化有明显的促进作用。

(5) 当IT设备能耗采集点为UPS输出端供电回路且UPS的负载还包括UPS供电的制冷、泵时,IT设备能耗应扣除制冷和泵的能耗,即应扣除图1中的B1点和B2点的能耗;

(6) 当配备柴油发电机时,数据中心总能耗应为图1中的A点能耗加上柴油发电机对应的A1点;

(7) 此外,对制冷、照明及其他系统的能耗也分别进行采集,见图1中的E1、E2和E3点。

3 云计算中心EEUE能效监测系统架构

本文以EEUE指标构建云计算中心能效监测系统,云计算中心EEUE能效监测系统架构如图2所示。系统包括现场设备层、数据传输层以及应用层。现场设备层按图1所示的采集点位置安装能耗监测终端设备,对主要用电系统进行能耗数据采集,包括IT设备、制冷系统、UPS与供配电系统、照明及其他系统等;数据传输层基于HPLC高速电力线载波通信和ZigBee无线通信技术实现数据远传功能,与管理中心进行通信;应用层即管理中心,对采集到的能耗数据进行分析,分析能耗构成,为节能活动提供依据,计算得到EEUE值,评估云计算中心电能能效等级。

图2 云计算中心EEUE能效监测系统架构

4 云计算中心EEUE能效计算基本流程

云计算数据中心EEUE能效计算的基本流程如下:

(1) 根据GB/T 32910.3—2016规定,选定云计算中心的能耗采集点,在相应回路安装能耗监测终端设备。

(2) 由各个终端的通信模块、HPLC主站模块以及上位机组成云计算中心通信网络,实现现场终端与上位机管理中心的能耗信息交互功能。

(4) 上位机管理中心将采集到的能耗信息按照不同的能耗类别进行存储、统计并计算得到EEUE实测值。

(5) 根据云计算中心的安全等级、气候环境以及空调制冷形式在表1中查找这些影响因素对应的EEUE调整值。

(6) 根据采集的能耗数据,计算云计算中心IT设备负荷使用率,并按照表1负荷使用率对应的区间范围等比例进行换算,计算对应的EEUE调整值。

(7) 将云计算中心的EEUE实测值扣除步骤(5)与(6)中确定的EEUE调整值,得到EEUE修正值,并依据表2分析云计算中心的电能能效要求,确定能效等级。

5 云计算中心EEUE能效分析

由于制冷能耗是云计算中心除IT设备能耗外占比最大的能耗且随季节性波动,一般以1 a为一个标准周期进行EEUE统计。因此,本文选择东南沿海某云计算中心作为研究对象,采用本文提出的能耗监测系统对云计算中心某一年的能耗数据进行采集,计算并分析其EEUE能效情况。

首先,根据云计算中心安全等级和气候及空调制冷的实际情况,查找表1得到相应的EEUE调整值,东南某云计算中心影响因素调整值如表3所示。

表3 东南某云计算中心影响因素调整值

按月对云计算中心的EEUE能效进行分析,并计算,云计算中心全年负荷使用率变化如图3所示。

图3 云计算中心全年负荷使用率变化

表1给出的是负荷使用率分别为25%、50%、75%和100%情况下的EEUE调整值,在实际应用中,为方便计算,根据负荷使用率对应的区间范围按比例进行换算,得到量化的、不同负荷使用率情况下的EEUE调整值。EEUE调整值计算公式如式(3)所示:

(3)

式中:LFIT——云计算中心负荷使用率。

根据式(3)计算出不同负荷使用率情况的EEUE调整值,根据式(2)计算最终的EEUE修正值,云计算中心全年EEUE能效分布图如图4所示。

图4 云计算中心全年EEUE能效分布图

当云计算中心建成后,所处区域气候环境和安全等级就已经固定,IT设备的负荷使用率成为EEUE能效影响最大的因素。根据图3和图4可知,该云计算中心经过将负荷使用率等影响因素量化后,计算所得的EEUE修正值基本维持在1.5,云计算中心电能能效符合一级节能的要求。

6 结 语

本文设计了基于ZIGBEE与HPLC分层级物联通信的云计算中心EEUE能效监测系统,该系统能够实时采集云计算中心能耗数据,便于分类统计云计算中心不同设备的能耗情况,为后续节能活动提供依据;将不同数据中心所处地区的气候条件、制冷技术、安全等级与IT设备负荷率等影响因素进行量化,从而将不同数据中心能效指标调整到统一的比较标准,科学评价数据中心电能能效要求。经实际数据中心采集及其能耗指标计算,验证了本文能耗监测系统适用性。