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綠色數據中心案例介紹:阿里巴巴、華為、電信、移動……

GPU視覺識別 ? 來源:GPU視覺識別 ? 作者:GPU視覺識別 ? 2022-08-25 10:56 ? 次閱讀

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數據中心 | 阿里巴巴 | 東數西算

余熱利用 | 綠色數據 | 智算中心

在東數西算、深度學習、高性能計算、數據分析、數據挖掘、生命科學、仿真測繪、自動駕駛、遙感測繪的快速發展下,對數據中心的建設要求與日俱增。

為加快綠色數據中心建設,引領數據中心走高效、低碳、集約、循環的綠色發展道路。工業信息化部、發展改革委、商務部、國管局、銀保監會、能源局發布60家國家綠色數據中心,包括通信、互聯網、公共機構、能源、金融等5個領域。為充分發揮國家綠色數據中心引領帶動作用,推廣先進經驗技術,藍海大腦梳理了部分國家綠色數據中心的先進經驗,供參考借鑒。

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阿里巴巴張北云計算

廟灘數據中心

阿里巴巴張北云計算廟灘數據中心位于河北省張家口市張北縣,總面積約13.3萬平方米,機柜總量約4000架,可容納10萬臺服務器。年均電能利用效率(PUE)為1.19。

主要做法包括:

應用先進節能技術

大面積應用組合式空調箱(AHU)風墻技術,將室外溫度適宜、質量良好的新風通過AHU風墻輸送至機房,直接為設備降溫,充分實現自然冷卻,降低了空調系統電力消耗。同時大規模使用高壓直流供電(HVDC)系統,減少了傳統“交-直-交”電源轉換的電能損耗,提高整體PUE。

高效利用可再生能源

通過參與冀北可再生能源電力交易“四方協作”機制,開展市場化風電掛牌交易,直接向風電企業購買可再生能源,可再生能源使用占比達50%以上,2018年7月份至今累計減排二氧化碳超25萬噸。

加強能源資源回收利用

采用空氣熱風回收和水源熱泵技術,將部分機房熱風回收至柴發配電室及部分設備間用于采暖,空調回水作為供暖換熱的驅動動力,降低冬季供暖能耗。通過廢水回收系統降低生產污水的硬度、電導率等指標,實現回收再利用,減少水資源消耗。

東江湖數據中心

東江湖數據中心位于湖南資興市東江湖,建筑面積約1.7萬平方米,現有機柜總量約1300架。年均電能利用效率(PUE)為1.19。

主要做法包括:

采用東江湖水庫大壩下游小東江江水直供全自然冷卻系統

東江湖數據中心全年直接采用大壩下游8~12℃自然冷水作為散熱冷源,表層江水經過濾器處理后進入能源站,再經過板式換熱器制取冷凍水為機房降溫,電能消耗低于傳統制冷方式。經板式換熱后的江水經密閉管道排放至下游,符合江水下游自然升溫規律,整個過程不消耗水資源且不對江水水質造成影響。全年99%的時間完全利用江水源冷卻,無需啟動冷水機組,特殊情況下,由江水源和冷水機組共同冷卻。該自然冷卻系統正全面應用在東江湖大數據產業園。

實施節能輔助措施

合理利用湖面與河道、取水泵房蓄水池的落差形成虹吸效應降低湖水輸配能耗。冷凍水采用高溫水,提高了空調系統能效比,同時降低了機房除濕加濕功耗。水泵、冷水機組、冷卻塔等設備均采用變頻設計,降低運行功耗。機房采用地板下送風與冷通道相結合的送風方式,電池房與輔助設備間采用水冷多聯分離式熱管系統降低冷量損耗。

加強節能精細管理

建立嚴密高效的冷水資源水溫、水位、濁度等指標檢測機制,實現精細化管控。通過群控系統及內嵌智能算法,自動精密調節暖通設備的運行頻率。加強綠色采購、廢物回收利用、設備能效管理等措施,全面提升節能水平。通過采用湖水自然冷卻系統及以上節能措施,與常規的冷水機組冷卻模式相比,年均節省電費約480萬元。

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烏蘭察布華為

云服務數據中心

烏蘭察布華為云服務數據中心位于內蒙古烏蘭察布市,占地面積約3.5萬平方米,機柜總量約1500架。年均電能利用效率(PUE)為1.32。

主要做法包括:

制定高效暖通方案,減少電能消耗

在冷源設計方面,配置3臺3164kW(900RT)離心式制冷機組和3臺1055kW(300RT)螺桿式冷水機組,總制冷量相當于兩倍機房冷負荷量。在運行模式方面,當室外濕球溫度>10℃、冷卻塔出水溫度≥15.5℃時,系統處于正常運行模式;當室外濕球溫度≤10℃、冷卻塔出水溫度≤15℃時,冷機停止工作,系統進入完全自然冷卻模式,全年約有10個月的時間使用自然冷源制冷模式,此模式下月度PUE約為1.22。此外,冷水機組、冷凍水泵、冷卻塔風機等設備均采用變頻控制方式,根據設備運行狀況進行實時調節。

建立運維管理制度和系統,提高管理效率

制定數據中心站點運維和運營排名評分制度,從事件管理、風險管理、報警管理、變更管理等方面制定考核標準及目標,實施排名獎懲考核,提升運維質量。設置建筑設備自動監控系統(BAS),高效監控建筑物內冷熱源設備、空調通風設備及機房環境監控系統。建設電能管理系統,通過安裝智能表計,實時監控供配電系統。

推動資源高效利用,提升可再生能源利用水平

設置專區存儲危廢品,制定回收處理制度,并與生產商、回收處理企業簽訂回收處理協議,跟蹤記錄處理流程。此外,參與內蒙古電力交易中心多邊交易市場,數據中心可再生能源使用量占全年耗電量的40%以上,提升了數據中心可再生能源利用水平。

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中國石油

吉林數據中心

中國石油吉林數據中心位于吉林市豐滿區,機房面積約5800平方米,機柜總數2010架。年均電能利用效率(PUE)為1.45。

主要做法包括:

設計高效IT系統

設計的IT系統具備虛擬化、云化功能,大幅降低設備采購成本,開發存儲管理系統并構建“核心-邊緣”存儲網絡,實現存儲資源的統一管理、分級服務和自動化分配。建設虛擬化平臺統一管理設備,確保核心業務的連續性,解決了傳統IT常見的單點故障問題。

建立高效的冷源系統

分季節優化冷源系統運行方式,即夏季運行模式、過渡季運行模式(冷機加自然冷卻)、冬季運行模式(完全自然冷卻<濕式>模式)。選用高效變頻離心機組和變頻冷卻水泵,根據負荷進行變頻控制。采用機房空調變風量動態運行及冷通道封閉技術,提高能源綜合利用率。選用熱管背板空調和智能除濕機,充分利用自然冷源,智能化監控機房內部濕度。

建立高效的機房制冷和節能策略

機房內加裝強制風機通風地板,采用ADU2650通風器解決空調系統局部送風不足的問題,提高空調系統整體工作效率。機柜之間按照冷熱布局,將兩個冷通道之間頂部和兩端進行封閉,使冷空氣只能從機柜側面進行熱量交換,并流動到熱通道,從而提高精密空調的制冷效率。同時,在數據中心機架安裝盲板,避免熱短路現象。

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中國聯通

深汕云數據中心

中國聯通深汕云數據中心位于廣東省汕尾市海豐縣,機房總面積約1.2萬平方米,機柜總量約千架。年均電能利用效率(PUE)為1.31。

主要做法包括:

使用綠色節能設備,加強先進技術應用

數據中心使用高效綠色節能產品,冷卻系統采用高效可靠系統設計方案,其中變頻離心式冷水主機、水泵等設備均高于國家1級能效指標要求。機房采用微模塊技術,實現供電系統和制冷系統一體化、模塊化。模塊內采用“市電直供+高壓直流(HVDC)”高可靠節能供電技術,整體供電效率高達97%。采用列間級空調近端制冷,通過冷熱通道隔離,實現短距離精確送風,最大限度提升冷量利用率。

配備智能化管理系統,實現精準控制

在能源、資源信息化管控方面,建設智能化動環監控平臺和能源分析管控系統,對設備運行狀態進行實時監控、數據采集。在冷源系統控制方面,采用群控系統變頻控制冷水主機、水泵、冷卻塔等設備,保證系統在高效區間運行,機房全年制冷負載系數(CLF)0.20,同比降低19%。在日常巡檢方面,采用電子巡檢新技術,提高巡檢質量和效率,實現精準控制。

制定規章制度,加強資源管理

制定數據中心能耗分析管理、設備維護保養、人員培訓等規章制度,組建專業節能隊伍,系統分析機房運行狀況,采取相應節能措施并取得實效,2019年全年PUE值同比降低5.2%。出臺節約用水管理制度,使用節水型用水器具,有效降低水資源消耗。記錄并存檔廢舊電器電子產品處理過程,及時進行無害化處理。

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中國移動(重慶)

數據中心實踐經驗

中國移動(重慶)數據中心位于重慶市兩江新區,現有建筑面積約5萬平方米,機柜總量約1500架。年均電能利用效率(PUE)為1.33。

主要做法包括:

應用綠色技術產品

積極響應《工業節能診斷服務行動計劃》,主動接受節能診斷服務,深挖節能潛力。選用《國家綠色數據中心先進適用技術產品目錄》推薦的熱管冷卻技術、列間空調、水蓄冷技術、模塊化不間斷電源(UPS)、市電直供等技術產品。其中,熱管冷卻技術較傳統空調節電約30%。采用“市電+UPS”混合供電方式優化UPS配置數量,降低了UPS運行時的自身電能損耗,提升整體電能利用效率。

規范運維和管理制度

建成動力環境監控系統、PUE監測系統和智能管控平臺,實時監測數據中心供電、供冷設備的運行狀態及流量。采用智能巡檢系統監測機柜的運行狀態。制定能源管理制度、節能獎懲實施細則、節水管理制度等,加強能耗統計分析。

實施綠色采購和回收

制定供應商負面行為處理規則,明確規定采購產品需滿足國家綠色設計產品評價及節能節水低碳環保等相關標準要求。建立廢舊電器電子產品回收機制及廢棄物處理管理制度,對產生的空氣濾芯、廢舊電纜、廢舊電池等廢棄物嚴格按照管理規定進行處置和回收利用。

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環首都·太行山能源

信息技術產業基地

環首都·太行山能源信息技術產業基地位于山西省大同市靈丘縣,總面積約1.5萬平方米,機柜總量約2500架。年均電能利用效率(PUE)為1.16。

主要做法包括:

實現100%可再生能源應用

通過電力市場化交易,實現100%可再生能源穩定供給,每年可消納可再生能源超100GWh,年減排二氧化碳當量超8萬噸。采用火風光儲一體化備用電源方案,確保數據中心用電安全,并配套110KV方艙式變電站提高電力可靠性,突破傳統的2N架構,線路使用負荷率從30%提升至66.7%。

研發分布式預制模塊化產品

使用一體化熱通道封閉高密計算模塊,在設計中充分考慮了DC與IT負載的有效協同,單個計算模塊由26個高密(7.2KW 52U)IT機柜及2個配電柜組成,中間為封閉通道,經頂部熱夾層與空氣處理機回風口相貫通,降低了設備之間的局部熱點。供電設備位于負荷中心區域,采用模塊化布局,中壓設備居中布局,低壓設備貼近IT設備,縮短供電距離,降低電纜損耗。

應用自然冷卻技術

冷源使用間接蒸發自然冷卻設備,大部分時間采用風側高效換熱器冷卻和蒸發冷卻相結合的方式,與常規冷凍水制冷系統相比可節能 50%以上。針對不同天氣切換控制模式,延長利用自然環境冷源的時間;每年運行蒸發冷卻濕工況3000~5000小時,可將數據中心PUE從1.5降至1.2以下,節水率超過70%。

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麗水市公安局數據中心

麗水市公安局數據中心位于浙江省麗水市蓮都區,建筑面積約4700平方米。年均電能利用效率(PUE)為1.35。

主要做法包括:

推動數據中心存量優化

麗水市公安系統老舊機房均由辦公樓改建,存在空間規劃不合理、運維管理不科學等問題,機房平均PUE超2.0。通過整合分散在市級和10個縣(市、區)的16個公安系統老舊數據機房,由市級層面按A類機房標準設計建造統籌建設麗水市公安局數據中心,選用高可靠性、高性能的綠色節能設備,推動存量數據中心的整合利用。新建數據中心全年節電約216萬kW·h,節約電費約140萬元。

應用先進的節能工藝技術裝備

在保證公安系統數據中心可靠性和安全性前提下,空調系統采用高效節能直流無極調速風機,并配置有電子膨脹閥,確保系列高效率動態運行,比傳統交流風機節電50%。不間斷電源(UPS)系統采用具有快速調控能力、無變壓器設計、帶有增效節能模式的高頻主機,運行效率較傳統UPS提高3%以上,高達94.5%,年節電約14.7萬kW·h。

加強節能精細管理

聯動控制機房精密空調,負載較輕自動關閉部分空調,室外環境溫度低于15℃自動啟動新風系統并關閉空調,濕度低于45%時新風系統濕膜加濕器自動運行。機房使用了封閉式冷通道,將冷通道與外界封閉隔離,形成熱通道和冷通道,定期對機柜間縫隙進行封堵,封閉未運行冷池,保證冷通道密封性。建立機房能耗分析制度,每日統計所有設備用電情況,及時分析并解決能耗異常現象,確保數據中心在南方濕熱地區安全高效運行。

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中國電信上海公司

漕盈數據中心

中國電信上海公司漕盈數據中心1號樓位于上海市青浦區,機房面積約4千平方米,機柜總量為1068個。年均電能利用效率(PUE)為1.28。

主要做法包括:

應用高效微模塊技術,降低電力消耗

漕盈數據中心大規模應用高效微模塊技術,將分散的蓄電池(UPS)、空調機房、電池室等進行集成控制,整個模塊只需接入一對電源外加一對水管,就可以獨立運行,實現末端空調的精確化管理。單個微模塊的PUE約1.08,節省了電能消耗。

建設分布式三聯供能源站,節約用能成本

以天然氣為主要燃料,為數據中心提供電能和冷源,通過板式換熱器將冷量送入大樓冷源系統,一年可節約冷源用電約300萬kW·h。白天使用三聯供制冷,晚上使用冷機制冷,按照2.5MW內燃機100%滿載運行工況測算,全年綜合節約用電成本約350萬元。

實現精準管理,加強自然冷源高效利用

制冷系統中水冷主機、冷卻塔、水泵均采用變頻控制,精確管理末端空調溫度和供水流量,同時配備了板式交換器;在濕球溫度 7℃以下時,關閉冷機,開啟冬季自然冷卻模式,每月節電超45萬kW·h。

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藍海大腦

深度學習大數據平臺

藍海大腦深度學習大數據平臺是由藍海大腦推出的一款面向多源空間數據生產的數據處理平臺,該平臺集成存儲、計算和數據處理軟件,旨在為大數據時代的行業用戶提供一個低成本的數據處理平臺,利用其高效、易操作、低成本、多層次擴展和快速部署等顯著優勢,在測繪、農業、林業、水利、環保等領域提升用戶圖像處理能力,減少投資成本,高效應對大數據挑戰,促成業務突破和轉型。

主要技術指標

可 靠 性:平均故障間隔時間MTBF≥15000 h

工作溫度:5~40 ℃

工作濕度:35 %~80 %

存儲溫度:-40~55 ℃

存儲濕度:20 %~90 %

聲 噪:≤35dB

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產品特點:

基于統一的整體架構,采用先進成熟可靠的技術與軟硬件平臺,保證基礎數據平臺易擴展、易升級、易操作、易維護等特性。基于業界熱門,且領先的 Spark 技術,極速提高平臺的整體計算性能。

隨著新的業務需求的不斷產生,支持基礎數據模型、應用分析模型、前端應用的擴展性;支持在統一系統架構中服務器、存儲、I/O 設備等的可擴展性。

制定并實施基礎數據平臺高可用性方案、運行管理監控制度、運行維護制度、故障處理預案等,保證系統在多用戶、多節點等復雜環境下的可靠性。

高效性包含兩方面內容,一方面系統需要在規定時間內完成數據寫入操作,并將數據寫入對數據分析的影響降到最低;另一方面系統需要實現規劃要求的數據查詢和統計分析速度。

數據質量貫穿基礎數據平臺系統建設的每個環節,基礎數據平臺系統通過合理的數據質量管理解決方案保證數據質量。

具有超強影像處理能力,每天(24小時)可處理多達500景對(全色和多光譜)高分一號影像數據;

廣泛適用于基礎測繪、農業、林業、水利、環保等領域,適合常規模式下測繪產品生產和應急模式下快速影像圖生成。

針對大數據原始技術存在的問題,藍海大腦大數據平臺從企業應用角度出發,對 Apache Hadoop 進行了系列技術開發,形成了適應企業級應用的一站式大數據平臺——藍海大腦,從而使這一理論框架更能滿足各類企業用戶的要求:

超大數據的分布式存儲、流數據實時計算要求

滿足大數據的高并發、低延遲查詢請求

分布式應用系統異常故障時,業務切換

系統線性擴展時,無需增加開發工作,實現無成本擴展

有良好的人機接口靈活多樣的展現方式,需要對最終用戶提供適當的培訓就可以方便地使用新的分析工具,從而減少 IT 人員的工作量,同時加強了集群監管的時效性。

系統要有統一的管理平臺, 管理基礎數據平臺系統的各個環節,能對系統進行相應的性能管理和日志監控。

按國家標準、行業標準、安全規范等實現數據安全管理。

審核編輯 黃昊宇

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