云计算数据中心能效评估方法研究

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1、DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2013.09.006云计算数据中心能效评估方法研究[庄湛海]摘要文章针对高密度云数据中心缺乏系统、规范的能效评估方法问题，研究了影响云中心机房设备能效的关键因素，建立其能效评估指标体系，以灰关联模型为基础提出了改进的多维关联能效评估模型，旨在具体、有针对性地反映云数据中心的能效水平。同时以深圳和东莞两个数据中心为样本，利用改进的多维关联模型进行能效评估，根据评估结果提出针对性的节能减排建议。关键词：数据中心能效评估模型节能减排通信热点庄湛海2000年7月毕业于北京邮电大学，获学士学位。2006年3月毕业于华南理工大学，获工商管理硕

2、士学位。就职于中国电信股份有限公司广东研究院，主要研究方向：业务网络、核心网络、接入及节能减排技术。1概述低的重要指标之一，但目前对数据中心的网络节能和能源综合利用缺乏行业组织、系统研究，亟待制定一系列可量近几年，在政府政策的引导下，国内各行业节能减化的能效指标，建立规范的、实用的、可操作性强的能效排已经取得了初步成果。对于各大运营商，单位业务量的评估方法，从而保障数据中心网络节能工作稳健推进。能耗减少了，但单位业务收入能耗却在升高，能耗成本已成为制约企业发展瓶颈。根据相关统计数据，数据中心在2研究方法电信运营商总能耗占比达到26%，尤其是云计算技术的应目前应用于机房能耗评估的PUE值能很

3、好地衡量数用导致数据中心的功率密度与日剧增，随着业务的发展能据中心电力使用效率，但其局限性在于衡量的是整个数据耗增长幅度超过10%，电费对数据中心能源运营成本影响中心的电力使用效率，是一种粗放式的评估，而且在中央越来越大。节能降耗已成为考核数据中心机房建设水平高252013.09.广东通信技术通信热点空调集中制冷的数据中心，对PUE值的数据采集也不具可(2）路由交换机能效指标：操作性。要做到精确地对数据中心的各部分（主设备、空，该指标调、电源等）进行评估，就要使用多个指标来描述一个数据中心，因此要采用多变量综合评价模型。其中，灰关联反映传输单位信息流量所需要的电量。模型[1]就是有效的多指

4、标综合评价方法。但是，采用传统(3）存储设备指标：的灰关联模型对数据中心进行评估需要大量样本数据，而，该指标反且该方法对样本质量的依赖性很强。映存储设备自身的能效水平。为了克服PUE值粗放性评估以及灰关联模型的局限空调设备：根据对现网的测试分析，空调设备的性，本研究采用基于灰关联的改进多维关联模型对数据中耗电量主要是受机房的得热量，即室内外产生的热量心能效水平进行评估。此方法使用一个基准值序列来作为大小影响。因此，对空调能效的指标可以定义如下：参考序列，将数据中心的评价序列与基准值序列进行关联度分析，即可对数据中心的能效水平作出评价。基准值序，该指标直接列中包含了主设备、空调、电源等不同设

5、备的基准值，能反映了机房空调的效率。具体、有针对性地反映出各设备的能效水平，克服了PUE式中机房得热量主要来源于：由太阳辐射热量或围粗放式评估的缺点。同时，基准值序列是确定好的、独立通信热点护结构传入室内的热量、设备散热量、照明散热量、人体于样本数据，而不是从大量样本数据中抽取出来的，故可散热量、新风散热等，其中设备的发热量考虑IT设备、带以避免大量数据的使用以及灰关联评估模型中对于样本质电池的UPS的发热量，大型数据中心还需考虑外界出入热量的依赖性。量这一因素。3构建能效评估指标体系衡量空调的能耗水平过高的原因有二：(1)空调自身的损耗过大，制冷效率过低，可结合空根据数据中心设备的专业性

6、质将设备分成主设备、调自身能效指标考虑；空调、电源及管理用电设备4类，如表1。(2)机房温度设置过冷等。表1数据中心机房设备分类结合考察空调自身的制冷能力，更全面的反映制冷系统的能效水平：。电源设备：影响电源设备能效的关键指标是在于电源的转换效率，同时电源所承受的负载也直接影响电源的下面选取数据中心机房不同类别设备指标：转换效率。因此，负载越高则转换效率越高。主设备：数据中心机房内的主设备主要包括服务通过对现网电源耗电量分析，数据中心机房主要是器、路由交换机存储设备等设备。因此，针对这三种设备在UPS转换时消耗。因此，影响电源设备能效的关键指标本研究定义三个能效指标：是在于电源的转换效率。

7、其公式可以定义如下：(1）服务器能效指标：(1)，设备的该指标的高低直接反映电源的能效，但若电源的负耗电量与服务器的数量直接相关，该指标衡量服务器自身载较低也直接影响电源的转换效率。即当电源满载时，其的能效水平。26云计算数据中心能效评估方法研究转化效率最高。因此，不能直接以电源的转换率来定义电平，需要制定一个基准值序列来作为参考序列，基准值序源设备的真正能达到效率。故将上式改进如下：列中包含主设备、空调、电源和管理用电