# 云设计如何支持可持续性并提高效率

> 来源：梦飞idc云平台 | 原文：https://www.mfisp.com/17995.html | 发布：2023-03-08 | 更新：2023-03-08 | 分类：IDC云库

由于对可持续性和气候变化的担忧推动了私营和公共部门的转型，越来越多的组织和国家正在采用环境目标来解决其温室气体排放问题。

由于对可持续性和气候变化的担忧推动了私营和公共部门的转型，越来越多的组织和国家正在采用环境目标来解决其温室气体排放问题。旨在将全球平均气温上升限制在 1.5 摄氏度以内的巴黎气候协定和呼吁各国“采取紧急行动应对气候变化及其影响”的联合国可持续发展目标等国际协议已经规定减排和可持续发展的基调。此外，许多私营部门组织，包括科技巨头亚马逊、谷歌和微软，都制定了自己的可持续发展目标，以在 2040 年或更早之前实现净零碳排放。

 

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即使是较小的组织也可以而且应该采用可持续发展目标来解决其长期的环境和经济影响。随着技术在人们的日常生活中发挥着越来越重要的作用，以及对碳排放和气候变化的担忧不断增加，云计算作为传统数据中心对碳依赖性较低的替代方案处于有利地位。随着云计算成为各行各业的标准，一些关键的设计原则和最佳实践可以帮助公司提高效率并支持他们的可持续发展目标。

 

**通过云计算提高可持续性的机会**

 

数据中心，无论是传统的还是基于云的，都需要大量的能源才能运行。国际能源署 (IEA)的一份报告指出，全球数据中心的能源需求接近 200 太瓦时，约占全球用电量的百分之一。据估计，数据中心可能占全球碳排放量的 2% 到 3%。

 

数据中心如何获得能源很重要，而且许多数据中心并不是使用清洁能源运营的。例如，弗吉尼亚州是世界上最大的数据中心集中地，该地区被称为“数据中心巷”，估计每天有 70% 的全球互联网流量经过该地区。但根据弗吉尼亚州环境质量部的数据，该州只有大约 7% 的电力来自可再生能源。

 

虽然公司和组织可以而且应该支持增加清洁能源可用性的公共政策，但还有其他机会可以通过云计算提高自身的可持续性。此外，弗吉尼亚理工大学和加州大学伯克利分校的研究表明，基于云的超大规模数据中心是最高效的数据中心类型，与内部数据中心产生的 0.75 吨二氧化碳当量相比，每个计算工作负载仅产生 0.15 吨二氧化碳当量。

 

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**云可持续性的注意事项**

 

在启动支持可持续性和提高效率的云设计项目之前，组织应制定具体目标并确保这些目标不仅在实际中而且在未来增长和关键绩效指标方面都是可实现的。虽然最终目标是降低能耗，但重要的是不要牺牲性能。

 

在设计阶段，通过适当调整工作负载、计算、存储和网络来最大限度地提高利用率至关重要。例如，假设有 10 个节点，每个节点都以 30% 的利用率运行。仅以 60% 或 70% 的利用率运行的两个节点就可以实现相同的目标。

 

优化网络层的能力也是实现可持续发展目标的关键。当世界各地的客户都可以使用应用程序时，数据包必须传输的距离会增加。同样，随着数据包大小的增加，需要更多的网络资源来传输数据。最近，一家面向全球客户的支付解决方案提供商让最终用户对支付体验感到失望。公司不想增加另一个区域或数据中心来满足客户的需求；相反，它决定利用内容分发网络 (CDN) 和边缘计算。

 

CDN 利用世界各地的边缘位置来缓存来自原始服务器的内容。从更靠近最终用户的边缘位置交付内容可以缩短数据传输的距离。监控 CDN 缓存命中率很重要，它决定了对象是从缓存中提供服务还是必须从源服务器传输。要减少网络流量并增强响应能力，请将应用程序编程接口 (API) 有效负载部署到边缘优化的 API 端点并缓存 API 响应。CDN 还可用于自动压缩对象，从而减少通过网络传输的数据的大小。在最大过渡单元 (MTU) 较高的情况下，使用巨型帧或数据包分段来增强网络性能。

 

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**关键设计原则**

 

最终，设计一个可持续的云计算系统旨在优化效率并减少不必要或不需要的存储、工作负载和操作。这样做可以降低能耗并简化系统。五项设计原则支持这一基本目标。

 
 
1. 减少闲置资源。采用自动缩放以根据中央处理器 (CPU) 利用率自动调整计算资源，并尽可能使用通用实例而不是高性能或高内存来节省成本。转向无服务器、微服务或基于容器的架构可以消除对物理服务器的需求，并允许组织仅使用所需的计算。使用大型云提供商的管理服务可以将在云提供商上运行计算机的挑战转移到云提供商上，从而使客户能够专注于确保维护业务功能。集成实例调度程序等智能工具，并使用计划的自动缩放来编程关闭和终止仅在工作时间或工作日运行的资源。对于灵活的工作负载，请使用 spot 实例。 
1. 优化存储。尽可能删除未使用的、没有合规性或审计要求的多余数据。将不常用的数据移动到存储成本低但检索成本可能高的冷存储服务。通过缩小规模或更改为优化卷来优化块和文件存储，使交易更便宜并在更可持续的硬件上运行。应该对数据进行分区，以便在查询时只使用数据的一个子集。以压缩格式传输数据，有助于在数据跨网络移动时减少存储空间。最后，指导第三方整合冗余数据资产并移除未使用和不必要的存储。 
1. 使用影响最小的最有效的实例类型。许多通用工作负载不是很忙，不需要高水平的持续 CPU 性能。这些低到中等 CPU 利用率的工作负载会导致 CPU 周期的浪费，从而消耗更多的能源并使公司付出超出必要的成本。相反，开始使用可突发实例，尤其是在运行高性能机器学习实例时。图 2 说明了客户在任何公共云中运行的许多常见工作负载的 CPU 利用率。 
1. 优化工作负载的地理位置。了解客户访问模式有助于缩短网络资源到达客户所需的时间。如果可能，使用更靠近客户位置的分布式数据存储和缓存，以避免给数据库带来不必要的负载，并消除数据在整个网络中传输的需要。 
1. 保持软件、硬件和架构更新。升级操作系统、系统库和应用程序以防止安全漏洞并利用定期的可持续性改进。采用新的软件产品和架构模式，从传统处理转向更高效的架构。使用异步工作负载并在一天中使用的电力的碳成本最低的时间安排大型作业。 

 

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**未来的云计算和改进的财务**

 

随着长期可持续性和碳减排的重要性不断提高，组织现在需要确定提高效率和减少能源需求的方法。实施这些云设计战略和最佳实践有助于公司建立可持续发展蓝图，并在面对越来越多的公众和政府审查时为成功做好准备。

 

实施可持续发展目标的经济效益也可能是巨大的。优化云效率可以降低能源成本，并帮助组织利用更新、更高效、更安全的软件和硬件产品。由于能源价格不太可能下降，开始优化其云工作负载的组织可以建立并实现其可持续发展目标，同时降低能源消耗并加强其底线。

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