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互聯網數據中心制冷如何“智”冷? 間接蒸發冷卻助力碳中和

   2021-07-19 中國IDC圈17480
核心提示:自 1996年Internet Data Center概念被提出以來,我國IDC行業從無到有,先后經過PC門戶網站、移動互聯網、云計算階段,互聯網數據
自 1996年“Internet Data Center”概念被提出以來,我國IDC行業從無到有,先后經過PC門戶網站、移動互聯網、云計算階段,互聯網數據中心(以下簡稱“數據中心”)特性也隨之不斷演進,“簡單機房+粗糙運營”不復存在,“專業設備+規范運維”的傳統數據中心也逐漸無法滿足當前需求。

當前,數據中心已成為經濟社會不可或缺的關鍵基礎設施,互聯網新興技術和創新業務日新月異,云計算應用落地進程加快,數據資源存儲、計算和應用需求大幅提升,同時,各地陸續出臺能耗限制政策,國家提出“2030年碳達峰、2060年碳中和”目標……諸多因素影響下,數據中心的承載和需求已今非昔比。

新需求 • 新制冷

數據中心是數字社會的基石,L1層則是整個數據中心的基石,從能源、環境、設施、安防等層面為數據中心提供基礎支撐,也承接數據中心提出的新需求。

/ 需求一:快速交付 /

數據中心投資高,成本收回周期長,早一天投運就能早一天盈利。而傳統數據中心建設模式TTM將近兩年,周期過長,同時基礎設施難以匹配IT設備的三年一迭代的演進趨勢。因此,L1層需要滿足快速交付、高效擴展的需求。

/ 需求二:綠色節能 /

數據中心OPEX(運營支出)中,電費占比超過一半,為降低成本,數據中心不斷探索節能降耗新措施。近年來地方能耗審批趨嚴,國家“雙碳“目標和未來監管制度逐步完善,成為數據中心進一步降低PUE、減少能源消耗的新動力。

/ 需求三:智能運維 /

數據中心的人才需求持續大于供應,運維人力短缺。隨著數據中心規模越來越大,運維管理日益復雜化,人工運維難度大、效率低,還帶來了更多安全隱患——Uptime Institute 對歷史數據安全事故的統計顯示,“70%的數據中心故障都是人為引起的”。因此,數據中心需要更簡單智能的運維手段。

/ 需求四:安全可靠 /

數據中心服務器單機柜功率和密度不斷提高,產生的熱量隨之激增,一旦制冷系統出現故障,機房會在更短時間內超過極限溫度,使機器宕機或損壞,帶來巨大損失。不斷變化的是功率密度,不變的是數據中心核心要求——安全。

需求驅動進步。數據中心發展至今,L1層一直隨之演進。

以制冷系統為例,面對數據中心更高功率、更高密度的發展趨勢,設備廠商們在制冷方式、制冷效率上展開探索創新,成果斐然:曾經以房間為單位的空調制冷演變為近端制冷,間接蒸發冷卻、液冷、等新冷卻技術涌現,制冷效率越來越高,PUE值越來越低。

數據中心“新寵”• 間接蒸發冷卻

當廠商們的創新成果應用到數據中心,綜合成本、適用程度、運維難度,都是重要影響因素。譬如液冷技術雖然降溫快、能耗低,但客戶對可靠性和能耗成本節約存疑,給應用推廣帶來挑戰。

相比之下,間接蒸發冷卻技術采用空氣-空氣間接式換熱,利用外部環境的較低溫度空氣帶走數據中心內部產生的熱量,氣象適宜時還可以利用水的蒸發來幫助散熱。在隔絕室內外空氣前提下,降低機房溫度,大幅增加利用自然冷卻的時間。

得益于安全高效、顯著節能的特性,間接蒸發冷卻的接受程度更高,正在成為數據中心制冷方式的新選擇。

在間接蒸發冷卻領域,先后有多個企業投入生產研發,華為可謂其中的佼佼者。近日ICTresearch發布的《2020-2021年中國數據中心蒸發冷卻空調產品市場報告》顯示,華為間接蒸發冷卻解決方案以34.5%的市場份額,穩居中國市場第一。賽迪顧問《2020-2021年中國機房空調市場研究年度報告》也指出,2020 年,華為間接蒸發冷卻解決方案問鼎中國市場。

華為在2019年首次發布FusionCol間接蒸發冷卻解決方案,2020年發布優化升級的2.0方案,在極短時間內,獲得來自數據中心等客戶的廣泛應用和認可,原因何在?

/ 原因一:極簡架構 /

華為間接蒸發冷卻解決方案采用模塊化架構的一體化產品設計,集裝箱整體架構內置DX補冷系統,各部件在工廠預制集成,在現場可以快速安裝,相比傳統冷凍水系統減少了大量的管路施工及調試工作,幫助數據中心縮短TTM可達50%,實現業務盡快上線。

/ 原因二:綠色節能 /

解決方案充分發揮間接蒸發冷卻的特點,根據一年中的外界溫度不同,按需切換干模式、噴淋模式和混合制冷模式,最大化的利用自然冷源,減少壓縮機的工作時間,將4次換熱過程簡化為1次,減少熱量損失,有效降低制冷能耗,進而降低數據中心OPEX。同時采用iCooling智能調優技術,通過對制冷系統的各項數據進行收集、清洗,應用神經元網絡深度學習算法,進行數據建模和推理,實時給出最佳的調優方案,實現PUE最優。

/ 原因三:智能運維 /

由于采用極簡設計,華為間接蒸發冷卻解決方案不需要專業的暖通工程師進行維護,向導式調測,支持故障自檢,運維簡單。在數據中心運營時,傳統冷卻系統調優、參數優化對運維人員能力水平要求極高。華為的iCooling智能調優技術,通過對制冷系統的各項數據進行收集、清洗,應用神經元網絡深度學習算法,進行數據建模和推理,可以實時給出最佳的調優方案,讓普通運維人員達到“老師傅”水平。

/ 原因四:前瞻安全 /

人工運維只能對故障“亡羊補牢”,無法做到見微知著,無法發現潛在問題。華為間接蒸發冷卻解決方案借助各類圖像、聲音、振動等智能傳感器,匹配AI智能算法,實現間接蒸發冷卻系統全自動巡檢及故障預測。

可以看出,華為的間接蒸發冷卻解決方案憑借技術創新和產品表現,滿足了當前數據中心諸多新需求,實現極簡、綠色、智能、安全。也正是憑借此類種種創新技術的不斷迭代,華為持續助力構筑面向未來的互聯網數據中心基礎設施。

價值與潛力 • 助力碳中和

由于占用面積大、遠端制冷效果差,部分數據中心對間接蒸發冷卻產品“望而卻步”。華為間接蒸發冷卻解決方案則解決了這些“后顧之憂”:通過采用高效高分子換熱芯、自研高效EC風機、高效直流變頻渦旋壓縮機等器件的應用,并在控制上進行部件級協同調優的手段,將制冷密度做至最高,來降低間接蒸發冷卻產品的占地面積;同時,為間接蒸發冷卻系統量身打造EC風機,相較傳統EC風機能達到更高效率,更高風量,在全范圍內風量可提升30%~55%,以此來解決遠端制冷效果差的問題。

必須指出,間接蒸發冷卻并非適合所有數據中心,在高溫高濕區域,由于可獲取的自然冷源較少,使用間接蒸發冷卻解決方案的節能效果受限。

所處區域年平均溫度低于25℃、海拔低于4000m的數據中心,才是間接蒸發冷卻的適用對象。例如山東臨沂經濟技術開發區大數據中心,由于采用華為間接蒸發冷卻方案,該項目從開始土建施工到試運營僅用時4個多月,工期較傳統水冷系統節省50%以上,建成后的數據中心高效制冷,PUE從1.41降低至1.25(同地域數據中心平均PUE為1.45),年省電費四百多萬。

面對碳達峰、碳中和這一國家長期目標,已經有互聯網企業行動起來,騰訊、百度先后發布集團碳中和規劃,綠色環保、節能降耗的數據中心均在規劃中占據重要篇幅。

可以預見,在我國雙碳進程中,綠色節能的數據中心將受到更多互聯網公司青睞,極簡、綠色、智能、安全的間接蒸發冷卻產品,將迎來更大市場。 
 
標簽: 互聯網 華為 數據
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