一、引言
日前，在谷歌官方網站上，谷歌宣稱自家的數據中心電力使用效(PUE, Power Usage Effectiveness)全球平均值爲1.12。並聲稱這一數據原本可以降低至1.06，只是因爲考慮到機房整體的能源消耗，包括線路、變壓器等所有能源消耗內容，才保持1.12這一“保守”的指標。相比全球範圍內機房平均PUE值仍在1.7左右掙扎的水平，即使考慮數值計算上的偏差，谷歌這一優勢仍然劃時代性的，值得研究與學習。考慮到數據中心已然成爲全世界最大的耗能行業（約佔全球能耗的1.5%～2%）之一，降低其PUE值對全世界能源行業都有舉足輕重的作用。在谷歌官方的《Efficiency: How others can do it》中，也對自家數據中心的節能策略進行了部分宣傳與介紹。
二、基礎概念
數據中心守護着企業重要 IT 設備的運行，如服務器、網絡設備以及存儲設備等，在數據中心支持全球數十億人口上網的同時，也產生大量的機房能耗， 研究具體的機房能效改善對策，才能真正實現節能。對於當前的數據中心管理者來說，必須採用高效率的機房經營方針，才能取得“環保”及 “經濟”雙贏的好處。而提升數據中心能源效率的第一步，便是審慎評估PUE。
簡單來說，PUE 就是數據中心總電力除以主能耗設備（即IT系統）電力，或是總設施能源除以 IT 設備能源。由於在相同產品與技術水平下IT系統的能耗水平基本相似，PUE便自然成爲了檢驗機房能源效率的重要指標。根據 Uptime Institute 於的調查研究顯示，全球業界平均 PUE 爲 1.7，這表示機房節能仍有改善空間。
受到近年來大數據、物聯網浪潮的推動，各地的機房建設持續進行，同時， 在環保意識高漲的氛圍下，“機房節能”也成爲了一門新的研究領域。從客觀事 實來看，首先，數據中心的電力支出佔總持有成本(TCO, Total Cost of Ownership)的一大部分，接近或超過人力成本;其次，數據中心常揹負着“不環保”的惡名。
截至目前爲止，仍有許多數據中心尚未採用任何效率指標，導致數據中心的節能毫無標準可循。雖然 PUE 仍存有許多爭議，但是 PUE 值仍是衡量數據 中心基礎設施效率的主要指導方針，而且對於擬定及執行數據中心的綠色節能 策略也很有參考價值。
三、谷歌數據中心節能策略
IT 設備如:服務器、存儲設備、通訊技術、基礎設施 (風扇、冷卻、水泵、配電等)，其本身的效率以及碳排放，是影響數據中心產生溫室氣體的主要因素。如果專注於能耗改善的部分，將可對數據中心的綠色節能計劃產生顯著的影響。
在谷歌公開的節能策略中，以下幾部分對於改善數據中心能耗，並 優化PUE有着顯著作用：
一:定期進行硬件檢查
數據中心普遍存在許多不必要的 IT 設備，所謂“休眠的服務器”指的是仍 然插在機櫃裏，實際上卻已不再使用的服務器，但是會佔據寶貴的機櫃空間，消耗大量能源，並且使 PUE 惡化。爲了瞭解此問題的普遍性，一項相關調查發現，大約有半數的被調查者並未執行計劃性的檢查及拔除多餘的服務器。此外，在研究中，大部分機房的現場並無法準確地監控所有基礎設施及 IT 負載，可見機房節能改善之路還很長。
除了 IT 設備的檢查，對於非 IT 的基礎設施，也必須做定期的檢核，例如機房的不間斷電源系統(UPS)，有別於傳統的工頻單機 UPS，當前的趨勢是採用高頻模塊化 UPS，爲了達到機房節能，選用 UPS 時應該考慮以下兩大條件: 1. 隨需擴容:模塊化 UPS 可以配合機房擴容的腳步，適時增加電源模塊的數量，不需要在機房建置初期投入大量的資金，並且不佔據多餘的機房空間，使機房業務逐步成長時，UPS 電源仍可“無縫接軌”；除了增 加電源模塊，UPS 也必須滿足多機並聯的需求，以因應機房規模擴大。模塊化 UPS 滿足機房無縫擴容的需求。2. 輕載高效:一般數據中心爲了確保可靠度，會配置電源冗餘 N+X，甚至 配置 2N 雙母線，導致負載率大約在 30-40%甚至更低，因此除了追求 UPS 滿載效率之外，也要關 注 20-100%負載率區間的效率曲線，設法達到“輕載高效”的理 想境界。
二:例行測量 PUE 值
如前所述，PUE 是量化能源效率的主要業界標準，大部分原因是其具有簡單性及可行性，但是在觀察的幾個行業中卻很少實施。不定期的紀錄並無法確 實瞭解實際的能源使用狀況，所以業內人士不斷建議執行例行性的 PUE 檢測， 以便監測數據中心 PUE 隨季節變化及其他因素而波動。此外，爲了能實時精確 量測總電力，並紀錄實際的 PUE，必須在關鍵測量點安裝傳感器，並記錄實際 電力(kW 及 kVA)，並且應該要記錄一段時期之內的能源使用狀況，才能做出最 佳的分析。谷歌對其全球機房均進行詳細而準確的記錄與對比，這也是其效率得以提升的關鍵之一。
三:更新硬件
服務器效率與 PUE 直接相關，而且是提升 PUE 的關鍵要素，但是想要正 確估計服務器效率，還必須考慮幾個因素。我們可以從 CPU 利用率出發，針對能效不佳的 CPU，虛擬化技術(virtualization)可以大幅提升 CPU 能效及服務器的效率，而不需要更新服務器;此外，也應該將每一隻機櫃的負載能力與消耗 電力，列入效率的計算中。採用刀片服務器(blade servers)是提高機櫃密度 的一種手法(每一機櫃最多可容納 1,024 CPU 核心)，也可以降低設施的冷卻與電力需求。
將實體服務器合併與虛擬化，將可提高數據中心效率，IT 管理人員應該在 硬件升級時將此列入考慮。根據研究指出，合併服務器的好處有:
平均每年每一服務器最多可節省約4000元
減少熱量的產生及相關的冷卻成本
釋出多餘空間並擴大運算能力
值得注意的是，虛擬化技術及刀片服務器會產生一個負面影響，亦即會產生額外的熱量及冷卻需求。目前有數種解決方案，例如“冷熱通道封閉”或是“機 櫃式空調(列間空調)”等氣流管理手段，就是爲了處理機房高密度負載的問題。
四:提升機房冷卻效率
冷卻是僅次於 IT 負載之外，最大的耗電來源，因此，安裝能源監控及測量機制非常重要，可以瞭解冷卻對於 PUE 的整體影響與改善的方法。
谷歌作爲數據中心節能領域的佼佼者，領先的關鍵點也集中在機房冷卻效率方面。根據Android Emotions 報導，最新的谷歌 AI 產品正在嘗試找出能進一步降低 PUE 的方法。
谷歌更用來提升機房冷卻效率有關的做法包括：
1、 優化氣流管理 設計良好的冷熱通道封閉，可避免熱空氣和冷空氣混合，以提升冷卻系統的效率。爲了有效排除機房熱點，建立理想的熱能分佈狀態，可以藉由適當地放置溫度傳感器，利用計算機仿真工具找出熱點並加以排除。根 據 EPA 的研究，有效的冷熱信道封閉系統，可減少 25%的風扇能耗，以及 20%的冰水主機能耗。
2、 提高機房環境溫度
谷歌已打破了數據中心必須保持約攝氏 21°C的迷信，確認了冷通道可以在約攝氏 27°C的溫度下運轉，因此在提高溫度的同時，關閉再熱器和除溼機，便可以有效節約能源。
3、 採用自然冷卻技術(Free Cooling)
空調系統的冰水主機會消耗大量的能源，可以視天候條件，選用自然 冷卻系統，將外面的冷空氣吸進來，加以利用後再排放到外面去。其他自然冷卻的來源包括:引入外界的空氣、水蒸氣或設置大型的熱儲存器。
五:提高機房溫度
長久以來，機房 IT 人員受限於傳統機房溫度迷信。不太願意提高機房溫度，然而，美國空調冷凍工程師學會(ASHRAE)發佈的機房工作溫度建議，範圍修訂爲 18°C至 27°C(64.4°F 至 80.6°F)。
除了溫度，ASHRAE 也提高了溼度建議範圍。受惠於這樣的修訂，數據中心將可以創造更多冷卻成本的節約，也更能符合自然冷卻的條件。
就機房溫度而言，如果太過保守，維持機房低溫，將會使營運成本居高不 下，造成 PUE 值較差或冷卻成本較高;此外，根據英特爾一項研究數據顯示，機房環境溫度每提升 1°C可以帶來 4%的製冷成本節約。有鑑於此，一些高溫節能產品也應運而生，例如：
高溫節能服務器:“高溫”是指服務器耐高溫能夠在 5°C至 47°C環境溫度下，無需空調製冷，能穩定運行，由於服務器能適應更高的機房溫度，而帶來製冷能耗的減少，相對傳統服務器而言，高溫節能服務器具有耐 高溫、低能耗、易部署等特點，對於機房節能也是一大功臣。
高溫冰水空調:一般機房內大多是屬於顯熱，只有很少數的潛熱，因此 除溼的需求非常少，機房精密空調的入水溫度便可以從一般的 7°C往上調升，在此情況下，冰水主機的製冷量增加，能效比改善，也就爭取更多空調節能的機會。
六:導入數據中心管理系統(DCIM)
爲了協助數據中心經營者更有效、全面地管理數據中心，數據中心基礎設 施管理系統(Date Center Infrastructure Management, DCIM)就應運而生。 DCIM 可通過機房鳥瞰圖，協助 IT 經理人實時應對、事先規劃、管理可能的風險，並減少停機時間。如前所述，個別服務器利用率低是數據中心普遍存在的問題，DCIM 可協助數據中心人員找出長期閒置的服務器，加以重新配置，以提升效率，並準確測量數據中心資產及能源的使用狀況。
四、結論
數據中心綠色節能需要發揮相當的創意，不應受到傳統思維的侷限。業界 有許多案例均顯示機房節能可以帶來許多實質的好處，而 PUE 值可以作爲一個 能效指標的基礎，對於創造永續的綠色數據中心而言是非常重要的。
就目前來說，百分百純淨的能源是遙不可及的夢想，然而還是有許多企業用的是“混搭” 策略來接近此理想目標。舉例來說，包括利用再生能源、就地發電以及遠距電網等等。IT 巨擘如蘋果所安裝的 55,000 片太陽能板、eBay 在猶他州 Quicksilver 工廠利用燃料電池，以及微軟利用風力和太陽能。
中小企業在數據中心選址時，或許可以與當地公用事業合作，取得乾淨的電力或再生能源，也可在新數據中心選址時，考慮設置在純淨能源公用事業的周邊地區。
同時， 一般企業可以透過例行測量 PUE，以及善用管理工具(如 DCIM)找出並修正 IT 低效率的部分，減少碳排放，提高個別服務器的使用率，最終達到 PUE 及 ROI 優化的目標。
我司作爲專業的智慧能源綜合解決方案提供商，利用高校優質資源，借鑑業界先進節能技術，通過綜合措施大規模降低企業能耗，提高數據中心效率，爲企業提供最具競爭力的能源服務。