2024年數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢白皮書

2024年數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢2024年01月2024年01月趨勢一：產(chǎn)品安全高可靠產(chǎn)品+專業(yè)化服務(wù)是保障數(shù)據(jù)中心安全可靠運(yùn)行的關(guān)鍵趨勢二：架構(gòu)安全分布式制冷架構(gòu)將成為溫控安全的更優(yōu)選擇趨勢三：主動安全預(yù)測性維護(hù)將成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)配趨勢四：網(wǎng)絡(luò)安全全生命周期的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系將成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的保護(hù)盾趨勢五：部署極簡預(yù)制化、模塊化將成為高質(zhì)量快速交付的最佳選擇趨勢六：運(yùn)維極簡專業(yè)化管理平臺讓數(shù)據(jù)中心運(yùn)維更安全、更高效趨勢七：未來演進(jìn)風(fēng)液融合將成為業(yè)務(wù)需求不確定場景趨勢八：制冷高效間接蒸發(fā)冷依然是現(xiàn)在和未來最優(yōu)的制冷方案趨勢九：系統(tǒng)高效能效PUE挖潛要從關(guān)注部件高效調(diào)整為系統(tǒng)工程最優(yōu)解趨勢十：調(diào)優(yōu)高效Al調(diào)優(yōu)將成為存量DC能效智能優(yōu)化的最佳選擇數(shù)據(jù)中心當(dāng)前處于一個快速發(fā)展和技術(shù)變革的特殊時期，全新的人工智能應(yīng)用正在重塑整個世界，為社會帶來便捷的同時，也為數(shù)據(jù)中心的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。智能算力的爆發(fā)式增長，對數(shù)據(jù)中心提出了大算力、高性能的新需求，并為數(shù)據(jù)中心的發(fā)展提供了強(qiáng)勁的動力和更加廣闊的空間。隨著數(shù)字化技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的規(guī)模、架構(gòu)、技術(shù)、管理等方面都取得了顯著的進(jìn)步和突破，其重要性等級也不斷提升。而近年來數(shù)據(jù)中心的安全事故時有發(fā)生，由此造成的社會影響和經(jīng)濟(jì)損失，呈逐年升高的趨勢，安全可靠作為數(shù)據(jù)中心的最基本要素，成為行業(yè)共同關(guān)注的重要課題。除此之外，智能算力時代的到來，更為數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)帶來前所未有的變化，在可靠性、可用性和經(jīng)濟(jì)性的基礎(chǔ)上，未來數(shù)據(jù)中心還需要支持靈活演進(jìn)，以匹配不同時期的業(yè)務(wù)需求。同時，人工智能技術(shù)在數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域的應(yīng)用，也為數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維創(chuàng)新帶來了更多可能。華為數(shù)字能源與產(chǎn)業(yè)領(lǐng)袖、技術(shù)專家和行業(yè)客戶基于深入研討，并結(jié)合自身的深刻洞察和長期實(shí)踐，發(fā)布《數(shù)據(jù)中心能源十大趨勢白皮書》,希望為促進(jìn)數(shù)據(jù)中心行業(yè)健康發(fā)展提供參考，貢獻(xiàn)智慧。高可靠產(chǎn)品+專業(yè)化服務(wù)是保障數(shù)據(jù)中心安全可靠運(yùn)行的關(guān)鍵◎安全可靠始終是數(shù)據(jù)中心最本質(zhì)需求O高可靠產(chǎn)品+專業(yè)化服務(wù)是保障數(shù)據(jù)中心安全可靠運(yùn)行的關(guān)鍵分布式制冷架構(gòu)將成為溫控安全的更優(yōu)選擇Uptimelnsttute2023年調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,造成數(shù)據(jù)中心事故或中斷的原因構(gòu)成中,制冷系統(tǒng)占比達(dá)19%,是僅次于供配電的第二大故障來源。在數(shù)據(jù)中心可常性的關(guān)鍵要素中，除了制冷場備本身的失效率，整個數(shù)據(jù)中心溫控架構(gòu)的設(shè)計(jì)，是決定數(shù)據(jù)中心制冷可靠性的興鍵，◎集中式制冷存在單點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)前，多數(shù)大型數(shù)據(jù)中心采用集中式冷凍站供冷系統(tǒng)，該系統(tǒng)由冷水機(jī)組、冷卻塔、蓄冷罐、溫控末端、冷卻水泵、板式換熱器和管理系統(tǒng)等七個子系統(tǒng)組成，涉及幾十種設(shè)備，這些設(shè)備通過數(shù)百至數(shù)千米的水管連接，水管上的轉(zhuǎn)接頭和閥門眾多。因此，該系統(tǒng)存在故障點(diǎn)多、故障域大的問題，一旦發(fā)生單點(diǎn)故障，可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)中心多個機(jī)房或多棟樓出現(xiàn)大規(guī)模宕機(jī)，給數(shù)據(jù)中心的業(yè)務(wù)穩(wěn)定性帶來極近年來，香港、新加坡、廣州等地的多家頭部數(shù)據(jù)中心廠商因集中式冷凍水系統(tǒng)故障而引發(fā)長達(dá)10小時以上的宕機(jī)，造成一級安全事故，受到工信部的約談，同時導(dǎo)致多家網(wǎng)站和APP無法正常運(yùn)行，造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。例如，2022年12月，香港某大型數(shù)據(jù)中心的冷卻管路漏水進(jìn)氣，導(dǎo)致冷水機(jī)組全面停止運(yùn)行，機(jī)房溫度升高引發(fā)次生消防事故，服務(wù)器停機(jī)超過15小時，多家網(wǎng)站和APP無法正常運(yùn)行，多個知名品牌的業(yè)務(wù)受到嚴(yán)重影響，造成的經(jīng)濟(jì)損失無法估計(jì)。另一個例子是，位于中國華南地區(qū)的某數(shù)據(jù)中心，其冷卻水系統(tǒng)因母管缺水進(jìn)氣而形成氣阻，導(dǎo)致整個冷卻系統(tǒng)失效，全樓的制冷系統(tǒng)中斷。2023年，新加坡某大型數(shù)據(jù)中心服務(wù)商，由于冷水機(jī)組軟件升級優(yōu)化不當(dāng)，導(dǎo)致制冷系統(tǒng)無法啟動，無法為服務(wù)器提供冷卻，諸多服務(wù)器因超溫而宕機(jī)，服務(wù)中斷，其數(shù)據(jù)中心中運(yùn)行的某頭部銀行的在線◎分布式制冷架構(gòu)各子系統(tǒng)相對獨(dú)立，可靠性更高體機(jī)房業(yè)務(wù)正常運(yùn)行，對重要業(yè)務(wù)的保障能力更強(qiáng)，且不會對其它部分機(jī)房業(yè)務(wù)造成任何影響，從架構(gòu)設(shè)計(jì)上大幅提升了數(shù)據(jù)中心的可靠同時，分布式制冷系統(tǒng)更容易實(shí)現(xiàn)工廠預(yù)制，可減少現(xiàn)場工程量，減小施工質(zhì)量問題帶來的隱患。此外，分布式制冷系統(tǒng)的一大特點(diǎn)是運(yùn)系統(tǒng)連接點(diǎn)少，管路相比冷凍水系統(tǒng)也僅需1/10左右，應(yīng)急處理時出錯的概率低，運(yùn)維難度也大大降低，可以最大程度保障數(shù)據(jù)中心的供隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模越來越大，集中式制冷的弊端也越來越大，分布式制冷系統(tǒng)憑借架構(gòu)靈活，可靠性高的優(yōu)勢將越來越廣泛地應(yīng)用到新建數(shù)據(jù)中心，逐漸取代集中式制冷方案成為主流。廣泛的市場需求也推動了行業(yè)技術(shù)的不斷突破和進(jìn)步，多個主流廠商均開始大力推廣分布式制冷架構(gòu)，其中最具代表性的就是間接蒸發(fā)冷卻方案，當(dāng)前間接蒸發(fā)冷卻方案支撐的機(jī)架規(guī)模已超過30萬，并在眾多氣候條件迥異的地區(qū)都得到了落地驗(yàn)證。相信隨著以間接蒸發(fā)冷卻和分布式制冷架構(gòu)為代表的新型節(jié)能技術(shù)的進(jìn)一步預(yù)測性維護(hù)將成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的標(biāo)配隨著數(shù)據(jù)中心功率密度的提升，故障應(yīng)急處理的時間也大幅縮短，對于數(shù)據(jù)中心維護(hù)提出了更高的挑戰(zhàn)。得益于人工智能技術(shù)技術(shù)的發(fā)展，使用Al技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測和管理數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施成為可能。Al算法可以從歷史和實(shí)時數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，預(yù)測和識別異常模式，從而使數(shù)據(jù)中心的安全管理從被動的救火模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥姆阑鹉Ｊ剑瑥倪\(yùn)維手段上提升數(shù)據(jù)中心的可靠性。主動安全◎數(shù)據(jù)中心功率密度的升高，使故障應(yīng)急處理時間大幅縮短隨著智能計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)中心的單機(jī)柜功率將從6-8千瓦增至30-40千瓦，極大地提升了數(shù)據(jù)處理的能力。這一飛躍不僅優(yōu)化了運(yùn)算效率，還推動了數(shù)據(jù)中心供電/制冷技術(shù)的革新，因?yàn)楦呙芑枰蟮墓╇姽β剩吣芰棵芏鹊膫潆婋姵?，以及更高效的散熱方式。但這也帶來了更大故障域的風(fēng)險(xiǎn)，比如鋰電池以其高能量密度和長壽命在數(shù)據(jù)中心能量存儲領(lǐng)域占據(jù)了一席之地，但它們也存在過熱風(fēng)險(xiǎn)，特別是在過充、內(nèi)部缺陷、使用不當(dāng)?shù)犬惓鼍跋?，公開研究資料顯示，單體磷酸鐵鋰電池從熱失控觸發(fā)溫度T2(150～250℃)到最高溫度T3(一般不超過500℃)之間，時間僅需要30~60s。在IT設(shè)備功率密集的環(huán)境下，冷卻系統(tǒng)的故障可能迅速放大，導(dǎo)致機(jī)柜過熱。在故障發(fā)生時，考慮到IT設(shè)備的單位時間發(fā)熱量是傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的4到5倍，散熱壓力大幅增加。另外對于故障的應(yīng)急處置，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心可能會采用直通風(fēng)、干冰風(fēng)扇等臨時措施。然而，在液冷高密場景，這些傳統(tǒng)方法可能不再適用。通常情況下，對于一個30千瓦的機(jī)柜，如果采用板式液冷加直通風(fēng)的散熱方案，在二次管路出現(xiàn)故障時，可供反應(yīng)的應(yīng)急時間可能僅有30秒至1分鐘。變配電系統(tǒng)中的電氣連接觸點(diǎn)隨著設(shè)備運(yùn)行時間增加，在施工質(zhì)量、潮濕和灰塵腐蝕、震動應(yīng)力共同影響下，產(chǎn)生接觸面腐蝕或松動，最終導(dǎo)致觸點(diǎn)溫度異常，這類問題在低負(fù)載時不易察覺，但在負(fù)載增加時可能瞬時突然爆發(fā)，對數(shù)據(jù)中心的電力安全構(gòu)成嚴(yán)重威脅。在以上這些情況下，完全依賴人工進(jìn)行應(yīng)急處理就會非常被動。因此，迫切需要開發(fā)出預(yù)測性維護(hù)技術(shù)，以便能夠提前發(fā)現(xiàn)潛在的故障并及時介入處理?！蝾A(yù)測性維護(hù)可幫助數(shù)據(jù)中心實(shí)現(xiàn)故障主動預(yù)防在數(shù)據(jù)中心中，預(yù)測性維護(hù)是一種利用大數(shù)據(jù)和人工智能(Al)算法，對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測和分析，從而提前預(yù)測和診斷故障的策略。例如，基于大數(shù)據(jù)和云計(jì)算等技術(shù)，積累了長期大規(guī)模鋰電池?cái)?shù)據(jù)，能夠捕捉安全隱患的變化情況，實(shí)現(xiàn)安全特性和質(zhì)量缺陷發(fā)展特征的建模和識別，通過監(jiān)測鋰電池的溫度、電壓、電流等參數(shù)，可以預(yù)測出電池的健康狀態(tài)和剩余壽命，及時進(jìn)行充放電管理和更換，防止電池過熱或過放引發(fā)的安全事故。在高密液冷場景下，通過監(jiān)測液冷管路的流量、壓力等參數(shù)，通過參數(shù)異常預(yù)警提醒運(yùn)維人員及時進(jìn)行異常排查與整改，可防止漏液情況發(fā)生而引起的機(jī)房高溫。在變配電系統(tǒng)中，通過溫升模型結(jié)合定時采集的銅排觸點(diǎn)電流、環(huán)境溫度、相鄰觸點(diǎn)溫度信息推理得到當(dāng)前負(fù)載下的合理溫度，當(dāng)觸點(diǎn)實(shí)測溫度超過合理溫度時，說明該接觸點(diǎn)存在溫度異常的問題。通過過溫預(yù)警提醒運(yùn)維人員及時進(jìn)行整改，可防止高溫起火導(dǎo)致的電力中斷。通過這些措施，可以使數(shù)據(jù)中心的安全管理從被動的救火模式轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥姆阑鹉Ｊ?，大幅縮短故障的應(yīng)急處理時間，提升數(shù)據(jù)中心的可靠性。◎技術(shù)與應(yīng)用深圳某大數(shù)據(jù)中心，建成后可提供約1.56萬個機(jī)柜，滿足未來5-10年智慧城市和數(shù)字政府發(fā)展需求。其中供配電系統(tǒng)采用了華為電力模塊解決方案，可實(shí)現(xiàn)全鏈路溫度檢測，Al低載高溫預(yù)警，提前預(yù)警維護(hù)，滿足了高可靠及快速部署需求。全生命周期的網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)體系將成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的保護(hù)盾O網(wǎng)絡(luò)安全成為數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的薄弱環(huán)節(jié)◎成熟的ICT網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)可復(fù)用到數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施預(yù)制化、模塊化將成為高質(zhì)量快速交付的最佳選擇數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)組成復(fù)雜，工程屬性強(qiáng)，它的建設(shè)速度和交付質(zhì)量直接影響客戶業(yè)務(wù)能否快速上線和安全穩(wěn)定運(yùn)行。特別是針對數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱地區(qū)，借助產(chǎn)品模塊化及預(yù)制化的成熟技術(shù)，工程預(yù)制化將成為數(shù)據(jù)中心高質(zhì)量快速交付的最佳選擇。部署極簡O部署極簡成為互聯(lián)網(wǎng)新興市場DC交付的迫切需求近年來，中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)進(jìn)入了相對成熟的發(fā)展階段，產(chǎn)業(yè)規(guī)模增速放緩，拓展海外市場以尋找新的增長機(jī)會已經(jīng)成為了中國互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的重要共識。同時，伴隨國家出臺了針對互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的出海相關(guān)扶持政策和機(jī)制，業(yè)務(wù)出海已成為中國互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略選擇。對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)而言，云計(jì)算是最重要的基礎(chǔ)設(shè)施之一，在業(yè)務(wù)出海的過程中，采用云計(jì)算能為企業(yè)提供更加靈活的業(yè)務(wù)部署能力，云計(jì)算數(shù)據(jù)中心能否快速部署影響到企業(yè)能否奪取業(yè)務(wù)發(fā)展先機(jī)。但是，在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)潛力巨大、增長較快的新興市場，諸如中東北非拉美東南亞等地區(qū)，大規(guī)模數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)起步晚，數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施欠完善。產(chǎn)業(yè)規(guī)模小，工程能力弱，施工水平低，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心短期無法規(guī)模增長；產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員少，經(jīng)驗(yàn)參差不齊，供不應(yīng)求，已成為數(shù)據(jù)中心建設(shè)發(fā)展的瓶頸；傳統(tǒng)建設(shè)模式多廠家分包多產(chǎn)品拼湊的特點(diǎn)，使得數(shù)據(jù)中心建設(shè)質(zhì)量難以得到保障。部署極簡成為互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)新興市場數(shù)據(jù)中心交付的迫切需求。O工程預(yù)制化，實(shí)現(xiàn)DC極簡快速建設(shè)隨著產(chǎn)品模塊化及預(yù)制化技術(shù)的成熟，工程預(yù)制化將實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的極簡快速建設(shè)。通過把DC站點(diǎn)建設(shè)現(xiàn)場大部分復(fù)雜的土建工程和機(jī)電安裝工程在工廠預(yù)制的思路，將關(guān)鍵溫控設(shè)備、供配電設(shè)備或者數(shù)據(jù)中心整體通過模塊化設(shè)計(jì)，在工廠進(jìn)行模塊預(yù)安裝集成，現(xiàn)場模塊樂高式拼裝，實(shí)現(xiàn)DC的快速組建。工程預(yù)制化一方面可以降低對站點(diǎn)所在地區(qū)工程建設(shè)能力的要求，另一方面并行的施工工序可以大大縮短DC整體交付時間。提供匹配的預(yù)制化方案將成為數(shù)據(jù)中心建設(shè)的新常態(tài)。根據(jù)Omdia最近的一項(xiàng)調(diào)查，99%的企業(yè)數(shù)據(jù)中心運(yùn)營商表示預(yù)制模塊化的數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品設(shè)計(jì)將是他們未來數(shù)據(jù)中心戰(zhàn)略的一部分。以200柜規(guī)模數(shù)據(jù)中心為例，傳統(tǒng)建設(shè)方式需要約24個月，預(yù)制模塊化建設(shè)方式需要10個月左右，TTM縮短50%。以電力模塊為例，采用預(yù)制化和全模塊化設(shè)計(jì)，核心部件工廠預(yù)安裝、預(yù)調(diào)試，現(xiàn)場交付時間從2個月縮短至2周，滿足業(yè)務(wù)快速上線需求?！蛞?guī)?；A(yù)制產(chǎn)業(yè)，保障DC高質(zhì)量交付高質(zhì)量的工程預(yù)制化，需要基于強(qiáng)大的工程集成能力和豐富的預(yù)制化產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)。將大量以噸為重量單位的機(jī)電設(shè)備有序集成在標(biāo)準(zhǔn)尺寸集裝箱內(nèi)，同時兼顧運(yùn)輸?shù)目煽啃砸约艾F(xiàn)場拼裝后的優(yōu)異結(jié)構(gòu)安全性能，對于任何一家工程預(yù)制化服務(wù)提供商都是一個巨大的考驗(yàn)。標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)工藝、先進(jìn)的生產(chǎn)輔助設(shè)備、充足的產(chǎn)業(yè)工人、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)臏y試質(zhì)檢體系、供應(yīng)的連續(xù)性和多樣性、豐富的預(yù)制產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗(yàn)等因素都將直接影響工程預(yù)制化的重量。因此，預(yù)制產(chǎn)業(yè)規(guī)模優(yōu)勢和預(yù)制產(chǎn)業(yè)的領(lǐng)頭企業(yè)地位，可以提供以上因素的良好保障，將有助于提高工程預(yù)制化的質(zhì)量，使得站點(diǎn)DC建設(shè)工程能力對DC交付的影響程度降至最低。專業(yè)化管理平臺讓數(shù)據(jù)中心運(yùn)維更安全、更高效運(yùn)維極簡◎云數(shù)據(jù)中心復(fù)雜度激增，大大增加了維護(hù)的復(fù)雜度伴隨著服務(wù)器功率密度的逐步增加，數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備也逐步集成化，功能特性也越來越智能化，對運(yùn)維人員的技能提出了更高的要求。同時數(shù)據(jù)中心的規(guī)模也逐步從千柜規(guī)模演進(jìn)到萬柜規(guī)模，相對應(yīng)的整體運(yùn)維復(fù)雜度也隨之激增。在這樣的背景下，數(shù)據(jù)中心管理者和運(yùn)維團(tuán)隊(duì)面臨著前所未有的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施的運(yùn)維架構(gòu)需要在不斷變化的環(huán)境中保持靈活和敏捷，以適應(yīng)未來更高性能和更高功◎?qū)I(yè)化管理平臺，能夠更好地診斷和解決設(shè)備問題，讓運(yùn)維更安全更可靠隨著云計(jì)算技術(shù)的發(fā)展，越來越多的數(shù)據(jù)中心設(shè)備廠家通過云端構(gòu)建的專業(yè)化管理平臺，來輔助數(shù)據(jù)中心日常的管理和運(yùn)維，以增強(qiáng)廠家設(shè)備的服務(wù)能力和增值特性，進(jìn)一步幫助客戶提升運(yùn)維效率及設(shè)備可靠性。相比于傳統(tǒng)的本地管理系統(tǒng)，專業(yè)化管理平臺可通過云服務(wù)的方式提供了運(yùn)維服務(wù)，利用Al、大數(shù)據(jù)、IOT等技術(shù)，借助原廠對設(shè)備結(jié)構(gòu)、工作原理、維護(hù)方法等深入的理解，幫助企業(yè)進(jìn)行設(shè)備故障自動診斷，Al預(yù)測性維護(hù)，識別潛在隱患，更好地診斷和解決設(shè)備問題。能更專業(yè)、高效的指導(dǎo)企業(yè)進(jìn)行設(shè)備的維護(hù)保養(yǎng)，以延長設(shè)備的通過大數(shù)據(jù)、Al、IOT等技術(shù)，可在專業(yè)化管理平臺上進(jìn)行故障樹建模，當(dāng)有故障發(fā)生時，可自動進(jìn)行智能故障診斷，實(shí)時屏蔽無效的次生告警，快速定位各類設(shè)備的故障。同時，通過平臺不斷累積的海量故障處理經(jīng)驗(yàn)，可讓模型精度更高，診斷與預(yù)測能力更強(qiáng)。例如：對于一體化UPS,當(dāng)主輸入端斷電時，可以自動進(jìn)行告警關(guān)聯(lián)，自動屏蔽各個輸出分支的次生告警，以突出根因告警，幫助運(yùn)維人員及時對故障進(jìn)行修復(fù)。隨著Al算法演進(jìn)，可支持rPDU故障、市電掉電故障、UPS功率模塊故障、柴發(fā)故障等更多設(shè)備故障場景，大幅縮短故障◎設(shè)備與廠商直連，能給企業(yè)提供更快速更有效的響應(yīng)與指導(dǎo)服務(wù)在數(shù)據(jù)中心的運(yùn)行過程中，可能會出現(xiàn)各種告警及緊急情況，目前本地管理系統(tǒng)中大多配置了郵件、短信等告警通知方式，通過定義的告警規(guī)則來觸發(fā)告警，但存在漏報(bào)、誤報(bào)隱患。而且對于故障處理，需要經(jīng)歷手工聯(lián)系廠家建單，工程師現(xiàn)場故障日志采集、故障定位、軟件升級及備件更換等步驟，故障處理效率低。但通過專業(yè)化的管理平臺，可將設(shè)備與廠商進(jìn)行直連，如當(dāng)數(shù)據(jù)中心出現(xiàn)如煙霧告警、溢水告警、機(jī)房高溫告警等緊急情況時，原廠客服能精準(zhǔn)識別，并第一時間聯(lián)系企業(yè)并協(xié)助進(jìn)行故障處理，還可通過遠(yuǎn)程日志發(fā)送、OTA升◎技術(shù)與應(yīng)用湖北廣電傳媒大廈數(shù)據(jù)中心，采用了華為移動智能管理iManager-M解決方案，不僅實(shí)現(xiàn)了機(jī)房遠(yuǎn)程移動運(yùn)維，還能借助原廠專業(yè)的設(shè)備維保經(jīng)驗(yàn)、告警主動通知能力風(fēng)液融合將成為業(yè)務(wù)需求不確定場景下的優(yōu)選架構(gòu)未來演進(jìn)O智能算力的快速爆發(fā)，將為數(shù)據(jù)中心帶來極大不確定性數(shù)據(jù)中心作為信息時代的基礎(chǔ)設(shè)施，其算力需求隨著業(yè)務(wù)發(fā)展不斷變化，因此基礎(chǔ)設(shè)施也需要不斷演進(jìn)。盡管當(dāng)前智能算力在數(shù)據(jù)中心總算力中的占比較低，然而，我們正處于通用算力向智能算力的過渡期。隨著生成式人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，智能算力需求將呈現(xiàn)出爆發(fā)式增長，年復(fù)合增長率高達(dá)80%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出數(shù)據(jù)中心平均算力增長水平。這為數(shù)據(jù)中心帶來了巨大的機(jī)遇，同時也大大增加了數(shù)據(jù)中心當(dāng)前主流的數(shù)據(jù)中心中，通常采用通用服務(wù)器，其單柜的功率密度一般不超過15kW/柜，使用風(fēng)冷相比之下，智能算力需要龐大的推演算法，其內(nèi)置的智能計(jì)算芯片導(dǎo)致其功率密度普遍較高(≥30kW/柜),往往需要采用液冷方式進(jìn)行冷卻。在數(shù)據(jù)中心建設(shè)初期，用戶往往難以準(zhǔn)確預(yù)測通用算力和智能算力的未來占比和發(fā)展趨勢。因此，在建設(shè)時，需要根據(jù)現(xiàn)有算力需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，并考慮解決方案能夠支持未來智能O風(fēng)液融合將成為業(yè)務(wù)需求不確定場景下的優(yōu)選架構(gòu)伴隨著智能算力的需求引入，同一個數(shù)據(jù)中心會同時存在中低功率密度(≤15kW/柜)和高功率密度(≥30kW/柜)的場景，這對制冷系統(tǒng)的規(guī)劃建設(shè)帶來了極大的挑戰(zhàn)。用戶需要在能滿足在這種背景下，風(fēng)液融合架構(gòu)將成為可以匹配未來演進(jìn)的數(shù)據(jù)中心優(yōu)選架構(gòu)。其核心思想是，利用風(fēng)冷和液冷的不同特點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)中心的制冷量動態(tài)分配。在冷源側(cè)，通過一套系統(tǒng)提供風(fēng)冷和液冷兩種方案，通過風(fēng)道和管道設(shè)計(jì)，將風(fēng)冷和液冷分別應(yīng)用于不同的服務(wù)器，風(fēng)液融合的關(guān)鍵是，實(shí)現(xiàn)風(fēng)冷和液冷的比例可調(diào)，即在數(shù)據(jù)中心的總冷量固定的約束下，根據(jù)實(shí)際的需求，動態(tài)調(diào)整風(fēng)冷和液冷的分配，風(fēng)液融合的優(yōu)勢風(fēng)液融合的優(yōu)勢在于，它可以適應(yīng)數(shù)據(jù)中心需求的變化，提高數(shù)據(jù)中心的效率和靈活性。具體來說，風(fēng)液融合有以下幾個節(jié)能：風(fēng)液融合可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心的實(shí)際需求，動態(tài)調(diào)整風(fēng)冷和液冷的比例，從而實(shí)現(xiàn)最佳的制冷效率。相比于單一的風(fēng)冷或液適應(yīng)性：風(fēng)液融合可以適應(yīng)數(shù)據(jù)中心需求的變化，無論是通用計(jì)算還未來演進(jìn)：風(fēng)液融合可以根據(jù)數(shù)據(jù)中心的發(fā)展，靈活分配風(fēng)冷和液冷的規(guī)模。相比于單一的風(fēng)冷或液冷，風(fēng)液融合可以提高數(shù)據(jù)間接蒸發(fā)冷依然是現(xiàn)在和未來最優(yōu)的制冷方案制冷高效O智算高密場景存在，主流的依然是通用計(jì)算中低密場景：A|技術(shù)的快速發(fā)展推動了智能數(shù)據(jù)中心的迅猛增長，而數(shù)據(jù)中心的功率密度需求也隨之逐漸提升。盡管高密度數(shù)據(jù)中心的場景正在逐步增多，但從建設(shè)總量和增長趨勢來看，短期內(nèi)云數(shù)據(jù)中心仍將保持主導(dǎo)地位。預(yù)計(jì)未來三年內(nèi)，新建數(shù)據(jù)中心中超過90%仍將是傳統(tǒng)的中低密度云數(shù)據(jù)中心，單柜功率密度不超過15千瓦，整體制冷方案仍以風(fēng)冷方案為主。這一發(fā)展趨勢表明，雖然OAHU一次換熱，最大化利用自然冷源，實(shí)現(xiàn)低PUE且經(jīng)濟(jì)性最優(yōu)從架構(gòu)層面來說，間接蒸發(fā)冷卻方案采用分布式制冷架構(gòu)，相比集中式架構(gòu)的冷凍水系統(tǒng)，能夠有效降低單點(diǎn)故障引發(fā)系統(tǒng)故障的風(fēng)險(xiǎn)，從換熱效率來說，間接蒸發(fā)冷卻方案通過一次換熱的換熱芯體設(shè)計(jì)，能夠最大程度地利用自然冷源，相比傳統(tǒng)冷凍水系統(tǒng)的四次換熱，具有明顯的節(jié)電和節(jié)水優(yōu)勢。特別是在低溫情況下，絕大部分時間可以依靠自然冷源，無需機(jī)械輔助制冷，這在PUE和WUE指標(biāo)上都有顯從交付和維護(hù)來說，間接蒸發(fā)冷卻方案屬于工程產(chǎn)品化方案，能夠最大程度地采用工廠預(yù)制，不僅減少了現(xiàn)場施工工程量，縮短工程交付經(jīng)過5年以上的市場驗(yàn)證，間接蒸發(fā)冷卻方案在設(shè)計(jì)、施工和運(yùn)維方面已經(jīng)非常成熟。整體綜合成本約為傳統(tǒng)冷凍水系統(tǒng)的0.8倍，商業(yè)邏輯更為優(yōu)越。基于整體數(shù)據(jù)中心行業(yè)的發(fā)展趨勢，預(yù)計(jì)未來3年內(nèi)，間接蒸發(fā)冷卻仍然是◎技術(shù)與應(yīng)用烏蘭察布某數(shù)據(jù)中心1000余個機(jī)柜。由5層共368個預(yù)制模塊箱體堆疊，其中2~5層應(yīng)用間接蒸發(fā)冷卻解決方案制冷，年均PUE低至1.15,數(shù)據(jù)中心年省電費(fèi)12.2%。能效PUE挖潛要從關(guān)注部件高效調(diào)整為系統(tǒng)工程最優(yōu)解系統(tǒng)高效O部件高效接近瓶頸，微小改進(jìn)的時間和成本遠(yuǎn)趕不上算力時代需求隨著以ChatGDP為代表的大模型開發(fā)和應(yīng)用取得巨大進(jìn)展，算力需求尤其是智能算力需求出現(xiàn)大幅提升。根據(jù)信通院發(fā)布的《2023智能算力發(fā)展白皮書》顯示，2022年全球智能算力增速為25.7%,中國增速高達(dá)41.4%。預(yù)計(jì)未來五年全球算力規(guī)模將以超過50%的速度增求不斷加碼，PUE監(jiān)管越發(fā)嚴(yán)苛。溫控和供電系統(tǒng)占據(jù)數(shù)據(jù)中心能耗的40%以上。傳統(tǒng)方式，數(shù)據(jù)中心主要通過高效設(shè)備選型，提升部件的效率來降低PUE,如高效冷機(jī)、高效空調(diào)、高效UPS等。經(jīng)過多年發(fā)展，UPS雙變換效率高達(dá)97%,冷機(jī)COP超過8。冷凍水空調(diào)COP接近4,單部件的效率已經(jīng)接近極限，行業(yè)廠家普遍進(jìn)入微創(chuàng)新階段，部件效率的微小提升，往往需要大量的研發(fā)投入和時間積累OPUE挖潛，需要系統(tǒng)審視現(xiàn)實(shí)條件和各部件技術(shù)水平數(shù)據(jù)中心涉及IT、溫控、供電、網(wǎng)絡(luò)等多個子系統(tǒng)，本身就是一個系統(tǒng)工程。影響數(shù)據(jù)中心能效水平的因素眾多，如技術(shù)架構(gòu)、設(shè)備選型、運(yùn)行策略、運(yùn)行環(huán)境、IT工作環(huán)境、自然條件，且各因素間相互影響，P和部件技術(shù)水平的最優(yōu)權(quán)衡。從部件效率轉(zhuǎn)為關(guān)注鏈路效率，改變運(yùn)行方式，提升系統(tǒng)效率。比如2N供電系統(tǒng)，采用一路市電+一路智能在線(S-ECO)模式，保障可靠性的同時，提升供電系統(tǒng)效率。從關(guān)注部件效率到關(guān)注運(yùn)行環(huán)境，在服務(wù)器允許的范圍內(nèi)，提升送風(fēng)溫度，加大送回風(fēng)溫差，既可以減少機(jī)械制冷的使用量，提升自然冷源比例，降低溫控系統(tǒng)能耗。同時，更寬的溫度運(yùn)行范圍，有助于提升T服務(wù)器部署密度和運(yùn)行負(fù)載率，在同等能耗情況下實(shí)現(xiàn)算力最優(yōu)，同時，可以采用人工智能調(diào)優(yōu)技術(shù)，各系統(tǒng)間的最優(yōu)運(yùn)行配置，實(shí)現(xiàn)算力和能耗的綜合權(quán)衡，從能效(PUE)最優(yōu)到算效(PFPUE)最優(yōu)?！蚣夹g(shù)與應(yīng)用廣州聯(lián)通IDC,總建設(shè)規(guī)模約為19.91萬平方米，采用系統(tǒng)到了18度，大幅提升制冷效率。同時，送風(fēng)設(shè)置為24-25度，回風(fēng)36度，提升溫控和IT系統(tǒng)效率。供電系統(tǒng)采用智能在線運(yùn)行模式，電能轉(zhuǎn)化效率達(dá)到99.1%,相比傳統(tǒng)方式，供電效率提升3%以上。數(shù)據(jù)中心30%滿設(shè)計(jì)負(fù)荷假負(fù)載下的測試結(jié)果為1.298,整體能耗降低了20%以上。Al調(diào)優(yōu)將成為存量DC能效智能優(yōu)化的最佳選擇國家雙碳目標(biāo)對數(shù)據(jù)中心能耗提出了更為嚴(yán)格的要求，這促使存量數(shù)據(jù)中心的節(jié)能改造成為當(dāng)務(wù)之急。然而，傳統(tǒng)的單純硬件改造面臨著諸多困難和挑戰(zhàn)。值得關(guān)注的是，隨著人工智能(Al)新技術(shù)的迅速演進(jìn)，簡單的硬件改造+Al軟件優(yōu)化有望成為數(shù)據(jù)中心節(jié)能改造的大規(guī)模應(yīng)用。這一趨勢將為數(shù)據(jù)中心節(jié)能改造提供更為可行的途徑，并有望在未來成為行業(yè)的主流選擇。調(diào)優(yōu)高效◎數(shù)據(jù)中心是耗電大戶，減排迫在眉睫數(shù)據(jù)中心在實(shí)現(xiàn)信息化和數(shù)字化進(jìn)程中扮演著至關(guān)重要的角色，并在云計(jì)算、5G、人工智能等領(lǐng)域發(fā)揮著關(guān)鍵作用。據(jù)2022年全年數(shù)據(jù)顯示，全國數(shù)據(jù)中心的耗電量已經(jīng)達(dá)到了驚人的2700億千瓦時，占全社會用電量的約3%,較2021年的2166億千瓦時增長了25%。隨著互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化進(jìn)程的加速推進(jìn)，預(yù)計(jì)到2025年，全國數(shù)據(jù)中心用電量占全社會用電量的比重將提升至5%。而到2030年，全國數(shù)據(jù)中心的耗電量預(yù)計(jì)將接近4000億千瓦時，因此，數(shù)據(jù)中心的減排問題顯得迫在眉睫。O雙碳政策，PUE監(jiān)管趨嚴(yán)，傳統(tǒng)改造困難大截至2022年底，全國數(shù)據(jù)中心存量達(dá)到650萬架，其中PUE超過1.5的占比超過50%,即有超過300萬架的數(shù)據(jù)中心PUE超過1.5。自2021年以來，大型和超大型數(shù)據(jù)中心的新建項(xiàng)目就開始受到約束：PUE不高于1.3。2022年“東數(shù)西算”一體化大數(shù)據(jù)中心建設(shè)，也明確要求集群內(nèi)的數(shù)據(jù)中心PUE在東部地區(qū)要低于1.25,在西部地區(qū)要低于1.2,先進(jìn)示范工程更是將PUE要求降低到1.15。