隨著近年“大數據”、“互聯網+”以及“云計算”等新興概念的快速發展，數據中心已經成為支撐新一代信息技術發展的重要基礎設施。截至2017年底，我國在用的各類數據中心數量已經超過了28.5萬個，年耗電量接近全社會用電量的2%，數據中心產業已成為我國節能工作的重要關注點。我國大部分數據中心的能耗偏高，這對數據中心節能工作提出了挑戰。目前，我國數據中心的綠色節能發展應貫徹其全生命周期，重點聚焦于空調系統建設方法存在問題，主要體現在：冷卻形式選擇、設備參數設計以及后期運維。
一、冷卻系統形式的選擇
我國主流數據中心冷卻形式是空調送風形式，由精密空調為機柜提供冷風，帶走服務器產生的熱量。這種冷卻方式形式簡單，建設成本較低，但容易產生局部熱點，冷熱風摻混導致冷量損失，繁多的換熱環節令自然冷源難以得到利用，因此這種形式的冷卻系統冷卻能效偏低。同時，數據中心未來發展方向是高發熱密度的數據中心，上述傳統形式難以滿足散熱需求。打造未來綠色高效數據中心需要更加高效的冷卻形式作為支撐。
數據中心冷卻形式分為機房級、機柜級以及服務器級，傳統空調送風形式屬于機房級，即以機房為冷卻末端進行冷卻。提升冷卻系統效能、減少換熱環節最直接的方式就是聚焦冷卻末端，機柜級和服務器級冷卻系統可以有效地提升冷源溫度，加大自然冷源的利用率，降低冷卻能耗。機柜級冷卻常見的方式是將換熱器置入機柜的頂部或背板處，換熱器內的換熱工質采用水或者氟利昂。其中，氟利昂更加安全、高效，其依靠變換熱在換熱器內從液態蒸發為氣態，迅速帶走熱量。服務器級冷卻則是將工質輸送至服務器內部，工質與內部發熱元件直接進行熱量交換，換熱環節進一步減少，可以大幅提升冷卻系統能效。更高級別的冷卻方式不僅降低了冷卻系統能耗，還可以適用于更高發熱密度的數據中心，合理的冷卻形式選擇是打造綠色數據中心的關鍵。
二、全局及全生命周期參數優化
目前，數據中心建設缺少對設備參數、后期運維的優化考慮。數據中心從建設到后期運行可以持續數十年，后期的運維成本遠高于初期建設投資。因此，數據中心建設需要從全生命周期角度考慮設備參數以及后期運維的優化問題。同時，數據中心冷卻系統擁有若干環節，各個換熱環節的設備在運行過程中會相互影響，各個環節的參數設計需要相互配合，這就要求參數設計的優化也要站在全局角度，對冷卻系統整體的換熱過程進行分析。全生命周期角度需要考慮氣候條件、設備負載率、設備折舊等因素，冷卻系統全局角度則需要對每個換熱環節建立合理的模型，形成可以描述換熱環節整體的數學約束，在這些基礎上，就可以從全局及全生命周期角度優化設備參數，尋求最優的方案，降低冷卻系統能耗以及全生命周期成本。
三、運維控制策略
數據中心運維期間的控制策略也有很強的可挖掘性。舉例說明，數據中心需要保證內部IT設備處于合理的溫度范圍，而機柜的進風溫度存在上限，在能夠保證安全的同時，提升進風溫度，就可以有效的降低冷卻系統能耗。但是，溫度上調多少、溫度上限是多少一方面需要遵循客觀的標準與規范來指導，另一方面需要在數據中心運維過程中有針對性的長期摸索、調控。
在標準的指導下，可以通過監測數據中心實時情況來對控制策略進行調整，以達到節能的目的。目前比較前沿的調控手段是利用人工智能技術，通過收集大量監測得到的數據中心逐時運行參數來供機器學習，利用大量數據訓練出較好的模型，在預測下一時刻的熱負荷與環境變化后，計算出實時的最優控制策略。但是，人工智能技術應用于數據中心運維還存在一些缺點。首先，機器學習需要大量的數據作為支撐，理論上數據中心運行時間越長，訓練得到的模型更加合理準確，因此人工智能技術需要時間上的積累。另外，數據的收集需要大量的監測點，檢測對象可能包括溫度、水流量、風扇轉速等。同時，在得到經過優化的控制策略后，策略需要落實，如果從預測到控制的過程周期較短，僅靠人力去實時調整便難以實現，所以控制策略的實施需要自動化。因此，將人工智能技術應用于數據中心運維調控，應在建設初期提前設計數據監測收集與調控實施的方式，在建成后不斷的積累運行數據以逐漸得到愈加高效準確的模型。
四、客觀因素與新能源
數據中心全生命周期建設除了考慮以上數據中心形式、參數和運維，其他影響數據中心運行的客觀因素也要在建設前考慮。例如數據中心的選址問題，氣候寒冷的地區可以為數據中心提供非常豐富且容易利用的自然冷源，大幅降低冷卻系統的能耗。若是數據中心建在相對炎熱的地區，可以優先考慮機柜級、服務器級冷卻系統，通過優化換熱過程來挖掘自然冷源。另外，還可以考慮將如太陽能、風能等新能源接入數據中心，優先利用清潔能源，優化數據中心的能源結構。
綜上，打造綠色高效數據中心需要在全生命周期的起始環節規劃設計階段給予足夠的重視，并且具體問題具體分析，考慮到如根據氣候選址、依托自然冷源等的客觀因素。要做到依據數據中心發熱密度以及氣候條件等因素合理選擇冷卻形式，高級別的冷卻形式可以從原理上改變數據中心傳熱方式，可以優化換熱網絡，提升數據中心利用自然冷源的能力，降低全年冷卻能耗。數據中心建設時期要從全生命周期及全局角度考慮數據中心設備參數設計，要考慮到后期運行時的客觀因素以及數據中心各換熱環節的相互影響與配合，降低數據中心全生命周期的能耗與成本。數據中心運維時期要注意控制策略上的調整，在標準允許的范圍內調控運行參數，進一步降低冷卻系統能耗。未來數據中心產業化需注意以上從設計、建設到運維全生命周期綜合考量，致力打造高效、清潔的綠色數據中心。
作者簡介：
張興，現任清華大學航天航空學院教授，博士生導師，工程熱物理研究所所長，熱科學與動力工程教育部重點實驗室副主任。
過增元，工程熱物理學家，中國科學院院士，清華大學工程力學系教授。研究方向主要為熱科學與技術研究，涉及熱流體、熱等離子體、微重力條件下的流動與傳熱、微尺度傳熱和傳熱強化等方面。
