现代数据中心变得更加高效和紧凑

数据中心对于主要的科技公司和整个技术来说都是必要的——但历史上一直是耗电的;据估计,多达 3% 的美国电力为数据中心供电。这是一个巨大的电力!值得庆幸的是,我们生活在工程师们正在开发更多能源和成本效益的方式来建造和维护这些大型设施的一代人中,他们可以变得更加自给自足,尤其是在当今盛行的绿色能源思维方式中.

现代数据中心变得更加高效和紧凑

历史上的数据中心

早在 1940 年代,ENIAC(电子数值积分器和计算机)是最早建成的数据中心之一。在计算机使用紧凑的 RAM 系统和更简单的布线构建之前,ENIAC 用 18,000 个真空管和使用电容器和二极管来扩大其空间。随着时间的推移,工程师们对他们可以更好地使用哪些材料来最大限度地减少这些旧计算机所需的巨大空间有了更深入的了解。IBM 引领了虚拟技术的集成,并最终实现了超级计算机在数据中心使用中的规范化。

进入 1990 年代,数据中心的前景一片光明。随着互联网在全球范围内的使用,科技公司强调了连接的重要性,许多新的数据中心建成并配备了新的 PC 技术。最终,在我们这个时代,像亚马逊这样的大公司已经开发了 AWS 和云,这大大减少了旧数据中心所需的物理空间。

透视

谷歌估计其搜索引擎平均每天产生 560 万次查询。即使在 15 年前,如此庞大的数据量也会使数据系统不堪重负,但谷歌的众多数据中心拥有处理此类互联网使用的服务器能力。然而,耶鲁大学进行的一项研究估计,“使用其服务进行的典型搜索需要的能量与点亮 60 瓦灯泡 17 秒一样多,通常会排放 0.2 克二氧化碳。

在您开始考虑一年内可能进行多少次搜索之前,这听起来并不多。” 做简单的数学运算告诉我们,平均每年大约有 20.4 亿次搜索和 4080 亿克二氧化碳。

虽然我们认为与其他化石燃料排放相比,电力排放量是最小的,但如此巨大的电力使用所产生的简单排放量在宏伟的计划中是显而易见的。

如果我们估计数据中心一年的平均千瓦时产量,将相当于 34 座大型燃煤电厂,每座发电量为 500 兆瓦,以管理这种需求。尽管这些排放物不那么明显,但它们对环境的危害却丝毫不减。

现代数据中心变得更加高效和紧凑

数据中心如何利用绿色能源?

2005年 Uptime Institute 的一份报告确定,许多数据中心的组织非常糟糕,尽管这些设施安装的冷却能力是它们所需的 2.6 倍,但实际上只有 40% 的用于服务机架的冷空气到达了它们。然而,从那时起,数据中心技术已经取得了长足的进步,引入了固态驱动器(一种使用内部布线的集成存储设备),而不是笨重的硬盘驱动器。

能源效率在包括数据中心在内的许多行业都出现了爆炸式的发展。某些数据管理实践变得更加有效,许多服务器正在使用服务器虚拟化和自动化,使服务器系统更加自动化和自给自足。

超大规模自动化已经走在数据中心发展的前沿,超大规模数据中心正在以最有效的方式构建。使用专门的冷却技术将服务器块划分为不同的区域,有趣的是,开放空间有助于服务器组件更有效地冷却并在数据中心内部保持适度的内部温度。

开发人员还发现,许多未使用或死机的服务器占用了服务器系统内的重要空间并消耗大量能源;因此,摆脱死机或未使用的服务器,或者在这些服务器无法正常生产时设计一种潜在的功能模式,开始了 DC 优化的趋势。

上图显示了不同规模的超大规模数据中心可以实现多少计算空间。许多建成的超大规模数据中心可以从 25-50 个数据空间为服务器供电,同时仍保持系统内的气候完整性。

现代数据中心变得更加高效和紧凑

技术知道:公司如何做出改变

毫不奇怪,谷歌是绿色科技公司的领军人物。云技术的规范化,以及谷歌自己的专用云,让开发者更容易以最节能的方式构建谷歌套件。谷歌以如此简单的方式优化了其 CMS 和 SAAS 软件,以至于 GSA 发布了一项研究表明,平均企业可以使用谷歌套件将碳排放量从 60% 减少到 90%。

谷歌开发人员还介绍了一个有趣的观点;许多大公司在顶部冷却上的能耗与在实际系统上的能耗相同。将此视为系统有效性的主要缺陷,Google 已将其 Green Grid 标准 PUE 优化至高达 1.11;这是通过在数据中心地下建造冷却模块并使用天然气为某些服务提供动力来完成的。

其他大公司也看重绿色数据中心的环保形象和功能,Facebook、eBay、Apple 和 Equinix AM3 等许多公司已经转向超大规模数据中心。

云技术的及时发展以及对数据中心设计的理解不断加深,共同创造了绿色数据中心的美好未来。电源效率的行业标准度量,称为 PUE,是许多大公司在开发快速和功能数据库时用作参考框架的相关统计数据。

随着领先公司的努力,许多其他较小的公司将在他们的数据中心效仿。随着技术的未来即将到来,优化和效率的提高将进一步完善我们所知道的互联网和数据存储。只有天空(和云)才是极限。

文章链接: https://www.mfisp.com/4014.html

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为什么有的数据中心需要控制用水量?

2022-1-27 11:56:34

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2022-1-27 11:59:14

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