基于云數據中心服務能力的評估指標研究

唐懷坤，程瑩瑩

（中通服咨詢設計研究院有限公司，江蘇 南京 210019）

0 引 言

自2010年開始，我國數據中心產業進入高速發展階段，產業規模以每兩年翻一番的速度增長。根據工信部首次公布的《全國數據中心應用發展指引（2017）》，截至2016年底，我國在用數據中心共計1 641個，總體裝機規模達到995.2萬臺服務器，規劃在建數據中心共計437個，規劃裝機規模約1 000萬臺服務器[1]。根據不完全統計，到2019年底，總裝機規模更是有飛躍式增長。進入2020年，在5G、物聯網等新一代信息技術的快速演進和新冠肺炎疫情倒逼的形勢下，網絡數據通信量呈爆發式增長，對數據中心提出了更高要求。2020年3月，中共中央政治局常務委員會把數據中心建設上升到國家新型基礎設施層面。可以預見，數據中心將迎來建設高潮。

根據建設運營經驗，數據中心運營用電成本平均占到數據中心運營成本的50%以上，在電價相對較高的數據中心熱點地區甚至占到運營成本的70%。國際環保組織綠色和平與華北電力大學近日聯合發布的《點亮綠色云端：中國數據中心能耗與可再生能源使用潛力研究》研究結果表明：2018年中國數據中心總用電量占全社會用電量的2.35%[2]。因此，由Green Grid于2006年發布的用于衡量數據中心用電效率的PUE，一直是數據中心建設運營方和政府管理部門重點關注的指標。自2013年起，各級政府發布的數據中心PUE限制指標呈不斷升級趨勢，經歷了從1.5的推薦性指標上升到1.3的限制性指標的過程。

Green Grid發布的PUE計算公式為[3]：

其中，數據中心的總耗電是指維持數據中心正常運行的所有耗電，包括IT設備、制冷設備、供配電系統和其他設施的耗電總和。如果數據中心所在建筑同時用于辦公等其他用途，則辦公等所消耗的電能不包括在數據中心總耗電中。IT設備耗電指機房內芯片級主設備耗電。在數據中心中，只有IT設備的耗電被認為是“有意義”的電能。

PUE衡量數據中心的電耗簡潔、直接，已經被廣泛應用于數據中心能耗管理和運營成本管理。但是，該指標忽略了數據中心能耗多樣性和耗電主體是服務器設備，且評價機制和測量標準存在主觀性等問題。如何落實并通過科學的模型或方法規范數據中心能耗管理，是擺在數據中心建設單位和政府考核單位的研究課題之一。

1 數據中心能耗及PUE現狀水平分析

根據業內接觸的多個數據中心運營能耗統計，運行成本支出最大的組成是用電消耗。為盡可能降低用電支出，大型互聯網公司紛紛嘗試不同途徑降低PUE。自2015年以來，百度、阿里、騰訊等大型互聯網公司建設運營數據中心過程中，因地制宜采用不同方式降低機電配套基礎設施電能消耗，使得我國數據中心PUE接近國際先進水平，典型項目如表1所示。

表1 百度、阿里、騰訊等大型互聯網公司典型數據中心PUE

但是，根據中國信息通信研究院發布的《數據中心白皮書（2018）》，我國大型數據中心能效整體水平相對較低。截至2017年底，受上架率影響，全國在用超大型數據中心平均運行PUE 1.63，大型數據中心平均1.54[4]。工信部在2017年4月發布的《關于加強“十三五”信息通信業節能減排工作的指導意見》中指出：到2020年，新建大型、超大型數據中心的能耗效率（PUE）值必須達到1.4以下。

2 PUE局限性分析

根據PUE計算公式，降低PUE值主要是通過控制數據中心機電配套基礎設施的電耗，進而達到減少建設運營單位電費成本支出的目的。然而，該計算方式沒有考慮IT設備本身性能、數據中心運營模式及PUE測量基準點等因素對數據中心建設運營整體效益的影響。

2.1 IT設備本身性能的影響

由PUE的計算方法可以看出，數據中心的耗電設備主要是IT設備。降低PUE值只是減少了機電配套基礎設施的電耗，忽略了從數據中心整體能耗方面考慮時，IT設備是數據中心耗電主體的情況。在服務能力不變的情況下，如果IT系統設備電耗加大，會出現PUE值降低但是整體用電成本卻可能上升的情況。因此，降低IT設備的電耗對降低數據中心運營成本具有重要意義。

數據中心運營中，采用專用的網絡存儲服務器和對冷熱數據進行存儲應用優化等技術，均可不同程度降低IT系統的能耗，實現數據存儲的電耗成本最優，但可能會導致PUE指標不降反升，失去數據中心電耗水平風向標的意義。

2.2 數據中心運營模式影響

數據中心運營模式經歷了機柜出租、帶寬出租與運營支撐為主的階段。隨著5G、物聯網、AI等技術的快速發展，當前數據中心運營正在邁入“云計算流量”收費階段。今后的云計算數據中心服務形式以云計算流量為單位，按需提供，按“流量”收費，并逐漸代替目前的按機柜出租收取租金的方式。根據IDC統計與預測，國內“云計算”產業未來幾年將以每年20%以上的復合增長率快速發展[5]。由于“云計算流量”輸出運營模式，機房電源、空調、油機等機電配套基礎設施和IT設備達到設計容量和最經濟的運行狀態，進而提高數據中心能源使用效率。多個數據中心項目經濟不確定性分析和敏感性風險分析結果表明，收入增加對整個項目內部收益率的正面影響最明顯，也是投資運營單位最樂意看到的結果。

綜上所述，PUE指標不是從數據中心整體能耗角度考慮，表征的結果是IT設備的節能與機電配套基礎設施節能互相促進的博弈過程，無法全面衡量數據中心的耗能效益情況。

2.3 測量基準點影響

在工信部電信研究院2012年4月份公布的《數據中心能效測評指南》中，就地理位置、選定時間、單機架功耗、功率密度以及IT設備上架率的不確定性對PUE的影響，具體到城市、時間段、單機柜功率密度、數據中心規模、上架率及負荷使用比例、建筑形式、數據中心用途、供電和制冷方式、間接測量方式和估算方法[6]。實際上，這么多約定因素降低了數據中心的橫向可比性。同時，IT設備在AC/DC轉換過程中有能量損耗，甚至有的設備直接采用機架式EPS電源，要求選取合適的輸入IT設備能耗測量點，增加了據此測算的PUE值不確定性，影響PUE作為數據中心評估指標的客觀性。

因此，在數據中心建設運營中，PUE指標是無法充分考慮數據中心整體性、服務能力的有效性及評估的客觀性。隨著物聯網、5G等信息技術的發展，PUE指標用于衡量數據中心的全面性的不足會進一步凸顯。

3 評價指標研究

3.1 數據中心建設運營效率評估理念分析

數據中心項目建設是一個系統、長期的工程，投資大，安全保障要求高。受需求、網絡節點、能源供給、氣候以及技術等條件制約，工程建設需要統籌考慮規劃建設階段和運營階段投入產出情況，近、遠期目標實現的可能性以及經濟、技術的綜合可行性。PUE作為衡量數據中心能耗的最主要、最直觀指標，在數據中心現有機柜出租、帶寬出租與運營支撐為主服務模式下，是投資運營方“降本增效”的依據和政府管理部門節能減排的把手。

但是，隨著5G、物聯網、AI等技術的快速發展和運營商業模式的變化，通過整體投資成本的把控、單位投資成本的業務服務能力的提高，統籌考慮建設階段投資、運營階段成本和“云計算流量”收入帶來項目整體效益成為建設運營方關注的重點。例如，若數據中心節能性很好，但由于選址較偏、服務價格偏低、上架率不高，項目的總體收益也是不經濟的。目前，國內建成數據中心投入運營的經驗表明：北京、長三角、珠三角等熱點以外區域的數據中心盈利性偏低就是證明。

3.2 基于數據中心服務能力的評估指標推薦

在5G、物聯網、AI等技術的快速發展下，數據中心服務由機柜、帶寬出租向云計算流量服務模式轉變，綜合考慮數據中心建設投資（CAPEX）、運營階段成本（OPEX）和服務能力輸出情況，建立單位服務能力的投資成本（Capital of per Tbyte，CPT）指標，將投資、運營階段成本量化到數據中心的單位服務能力，從而作為評估數據中心是否高效、經濟的評估依據。

其中：CPT為單位服務能力的投資成本，英文全稱為Capital of per Tbyte；CAPEX為建設投資；OPEX為運營成本。CPT標準可以通過統計規劃機房的對外傳輸帶寬匹配度并參照財務分析的統計方法實現。

4 結 論

綜上所述，從單位服務能力運營成本的角度評價數據中心的效益，屏蔽不確定因素，建立基于單位服務能力的數據中心評估指標，可以補充PUE指標評價的不足。