樣條函數在數據中心效益評估模型中的應用

中國海洋石油集團有限公司 李 玲

隨著中國海油未來城數據中心建成并投入運營，為了準確、具體、有針對性地反映出各設備的能效水平，搭建了一套基于樣條函數的改進多維關聯模型的數據中心整體效益綜合評估體系，精確地對數據中心的主設備、空調、電源等進行評估，通過評價矩陣的建立、數據規范化處理、關聯系統的計算，減少了樣本質量的對結果影響，提高了能耗評估的精度，準確地反映了數據中心運營情況。

1 背景

根據中國海油兩地三中心規劃，未來城數據中心是集團數據中心和北京區域數據中心，也是北京地區以外的異地災備中心。通過一年多時間的建設，樓宇項目順利完成搭建了未來科技城集團數據機房，實施部署了數據中心的基礎網絡，并安裝配置了數據中心的多媒體系統。

為了保障數據中心的安全、可靠、節能、高效及可擴展性，提高機房利用率，建立了數據中心整體效益綜合評估體系，以確保在各個專業的設計環節均考慮節能減排，滿足了業務發展及綠色節能要求。

2 評估方法

目前常用于機房能耗評估指標PUE值能很好地測算出各地數據中心電力使用效率，但是為了精確地評估對數據中心的各部分，如主設備、空調、電源等，就要使用多個指標，建立多變量綜合評價模型。因此，采用樣條函數關聯模型對數據中心能效水平進行評估。此方法使用一個樣條函數來作為參考序列，將數據中心的多個指標與基準值序列進行樣條函數關聯分析，即可對各個數據中心的能效水平作出評價。

3 建立評估指標體系

數據中心的指標體系中包含了兩種類型的指標：一是轉換效率指標，另一種是耗電量指標。用基準值組成參考序列，并添加到指標評價矩陣中即可以得到一個含參考序列的矩陣：

對于不同類型的指標進行樣條函數關聯分析。一個均勻的Box樣條函數表達式如下：

對應于一個參考數據序列，i為比較數據序列序號（i=1,2,3,…,m），k為指標的關聯系數（k=1,2,3,…,n），ω為權重（0＜ωk＜1）。則г關聯度的計算公式為：

4 評估數據收集

通過收集到的數據中心的各項指標對比中國海油原有中小機房相關參數的平均值，運用我們所創建的模型對未來科技城數據中心進行能效分析，評估數據收集如表1所示。

表1 評估數據收集表

未來科技城：數據中心總耗電：3235987.2kwh、IT設備耗電：2022492kwh。

原有中小機房：數據中心總耗電：12695944.5kwh、IT設備耗電：2821321kwh。

5 關聯度計算

將收集到的數據代入能效指標體系，通過計算得到未來科技城數據中心機房、原有數據中心機房與基準值序列的關聯度為：

г=[0.9232,1.1213]

可以看出，未來科技城數據中心機房的評估計算值，符合建設目標和實際運營情況，能夠準確反映機房能耗指標。

結論：通過數據中心能效評估指標，可以從多個層面對數據中心的能效進行全面評估，基準值序列中包含了主設備、空調、電源等不同設備的基準值，能具體、有針對性地反映出各設備的能效水平，克服了PUE粗放式評估的缺點。同時，基準值序列是確定的、獨立于樣本數據，而不是從大量樣本數據中抽取出來的，避免了大量數據的使用以及評估模型中對于樣本質量的依賴性。改進后的數據中心整體效益綜合評估體系準確反映了機房能耗指標。