数据中心 pue 节省电费，绿色数据中心以电能使用效率PUE

PUE是Power Usage Effectiveness首字母缩写，定义为数据中心总耗电与IT设备耗电的比值，是数据中心常用的衡量能源利用率的指标。含义其实是指从用电来讲，用于服务器计算的电力产出与数据中心总投入电能的比值。工信部亦对其规定了计算公式和详细取值点，PUE= (PM1+PM2-PM4)/PM3。不难看出，PUE的计算结果是一个恒大于1的数值，且PUE越大表明数据中心为实现IT设备运行所消耗的电能越大。近年来，节能减排大行其道，作为能耗大户的数据中心也被一再被严格要求，新建大型数据中心全年平均PUE值需达到1.5以下，改造数据中心全年平均PUE值需下降到2以下。

图·工信部规定的PUE具体算法和取值点

当PUE成为节能指标后，业界先后出现了很多数值小于1.20，甚至小于1.10的数据中心，亮眼的PUE数值被用于彰显其技术的先进性和强大的运维能力。爱刨根问底的朋友们，肯定想过问过推理过，这些披露的数据是否合理呢？到底是采用了哪些”黑科技”使得PUE数值能够降低如此之多呢？PUE数值是否能够真实反映数据中心节能效果呢？

解密”黑科技”之前，咱们先看看都是哪些系统消耗了数据中心的电能。在此，你大可将数据中心想象成一个巨大的组装式机箱。数据中心（机箱）是承载了IT设备的特殊建筑，制冷（散热片和风扇）、供配电（机箱电源）以及其他辅助系统组成的基础设施为满足IT设备正常运行提供了温度适宜的室内环境、可靠稳定的电能，因此除了IT必须消耗的电能外，制冷和供配电系统的耗电是数据中心主要能耗大户，如下图所示。制冷系统耗电与选址地点、系统方案、以及运行要求相关，与当地全年气候变化息息相关，供配电系统耗电通常以供电效率损失和配电损耗为主，供配电架构确定后供电效率和损耗即确定，只要其他系统用电就会有一定的损失。这么一说之后，相信大家都能明白，PUE数值的计算结果受多因素影响，而且不可能无限降低。

图·某调研机构基于传统数据中心建立的PUE分布统计

言归正传，“黑科技”解密。

“黑科技”招式1，模糊PUE计算公式。一些规划了光伏发电数据中心，会在计算公式的分子中减去光伏发电量，（总用电量-办公用电-光伏发电）/IT设备用电量=全新的PUE值；如这两年一个据称PUE小于1.1的小型实验数据中心。这样算来，如果光伏发电量足够大，PUE岂不是可以小于1？数据中心基础设施不耗电，还可以盈利？这算不算终极大招？还有某些数据中心以制冷部分的PUE作为整体PUE进行公布，这样确实可以博得眼球。

“黑科技”招式2，模糊全年平均PUE的概念。通常我们所说的PUE为全年平均PUE，如果选择公布季度、月份、周、天或小时发布能效数据，应对其能效周期加以说明，而只有全年平均PUE才具有参考价值。某模块化数据中心所说的1.10，都是在短暂时间内统计出来的数据，用于评价数据中心节能效果相对片面。

“黑科技”招式3，模糊数据中心运行条件。各家数据中心室内温度条件要求不一，有23℃的，有27℃的，有的甚至能达到35℃，运行温度越高，制冷系统的耗电越少，与之相匹配的供配电损耗也越少，PUE计算公式中分子的减少确实可以实现整个PUE数值的减小。但其实这句话只说了一半。运行温度的提高，不仅仅对基础设施产生影响，还会对IT设备产生影响。在IT设备需求不变的情况下，提高基础环境的运行温度，会提高IT设备散热难度，从而需要IT设备散热风扇消耗更多的功耗去满足其散热需求，而这部分功耗是计算在PUE的分母中的。过度提高运行温度大大的增加PUE的分母，确实可以降低PUE数值，但是很有可能同时也增加了数据中心总耗电！

“黑科技”招式4，模糊散热系统架构。数据中心和散热相关的系统包括制冷系统中的机房内部分和IT设备散热系统，两者接力共同冷却电子设备。近些年国内外均出现将机房内部分风扇取消，而增加IT设备的风扇转速，来替代机房风扇。这种将机房冷却系统的电能消耗转移到IT设备的做法，也是大大增加了PUE的分母，虽然PUE降低了，但是数据中心同样是不节能的。

仅以PUE作为节能指标，还能不能真正准确的反映数据中心节能效果？这个问题就像是使用单一维度的KPI指标，能否提高员工的工作效率一样。如今的数据中心选址地点不再集中、运行条件不再苛刻、系统架构不再单一，这些均与PUE概念提出时的情景不同，只能说PUE可以反映数据中心在限定条件下的电能利用效率，而不能直接评价其节能效果。现如今，单一的PUE指标已经不足够，需要综合考虑选址地点、运行条件、系统架构、运行负载等多方面因素后，在限定条件下，以统一的标准计算的PUE可以作为数据中心运行效果的指标。时至今日，唯一的PUE不再需求，而万象的PUE正当时。