功率密度专题 (一) 数据中心功率密度传统定义方法的缺陷及代价

 数据中心的两大关键设计参数为IT额定负载（千瓦）和IT机房以及设备房的物理尺寸。一般而言，这两项参数通过功率密度概念彼此关联，而功率密度在建筑尺寸与IT负载之间形成的联系并非清晰明了。以往，使用诸如“2,000平方米面积的机房，1,000瓦特每平方米”这类措辞来描述数据中心非常普遍。但是，此类术语在界定数据中心规格方面会导致不必要的困惑和歧义。此外，这种传统方法通常导致电力和冷却设备的容量无法被充分利用，从而引起电力效率降低，初投资过大。本文将详细探讨机房功率密度传统定义方法的缺陷以及所带来的问题。

一、传统定义方法的四大缺陷

使用每平方米瓦特数来描述功率密度的传统做法，主要存在如下四大缺陷：

1. 

面积计算包括哪些区域，面积计算与IT机柜或设备数量有何关系并未界定。

2. 

功率计算涵盖范围并未界定。

3. 

没有提供IT机柜功率变化的相关信息；是峰值？面积均值？时间均值？还是其他值？

4. 

这些数据应如何用于成长计划随需而变的数据中心、模块化数据中心，或是随时间推移不断扩建的数据中心，没有明确解答。

从原则上讲，前两个缺陷可以通过为功率和面积定义来弥补。然而，第三个和第四个缺陷颇为重要，且无法通过完善定义来解决。要更好地定义功率密度，需要考虑到现实问题，即IT功率依据机柜和时间不同而变化，同时还要深刻洞察模块化和成长问题。 

 

二、传统定义方法带来的问题

要了解功率规格含糊不清会带来哪些问题，下面以典型参数为1,292W/㎡的数据中心为例进行说明。为了解该参数对特定服务器机柜的意义，该功率密度参数必须转化为机柜层面，而机柜层面取决于一些假设条件（像每机柜的占地面积），该功率密度参数相当于每个机柜3kW 至5kW。该功率密度范围的中间值，即4kW/机柜，是当今现有数据中心测量得出的典型功率密度，因此比较合理。然而，还有一些重要的未定义的变量，包括：

 

如果建造数据中心时功率密度设定为每个机柜4kW，那么当某个机柜达到6kW、12kW或20kW负载时会发生什么情况？

如果一些机柜已安装负载低于4kW，那么那些未被充分利用的供电和制冷容量是否可用于其他机柜？如果可以，用于哪些机柜？

如果一些机柜已安装负载大于4kW，是否需要在机柜周围预留未使用空间？

如果一些机柜已安装负载大于4kW，这些机柜是否能够相邻放置，或必须分散开来？

随着服务器电源管理功能的日益丰富，使得工作量随时间变化而变化，含糊不清的功率密度规格可产生更大的负面影响。一个有效的数据中心功率密度参数必须能够对上述问题做出解答。

 

乍看之下，有人一定质疑，为什么不为数据中心设定更高的功率密度来解决上述问题？如每机柜30kW或10,764W/㎡。诚然，这种矫枉过正的方法会消除上述多数问题，然而这也带来了新的问题：成本不菲，且浪费惊人：

功率密度为10,764W/㎡数据中心的成本是功率密度为1,076W/㎡的数据中心的8倍。因此，如果该功率密度容量不能全部利用，将会使投资成本大量浪费。

如果功率密度为10,764W/㎡的数据中心以1,076W/㎡（3kW/机柜）的功率密度运行，那么其运行PUE值可能在3-5之间，表明产生了巨大的能源浪费。

如果功率密度为10,764W/㎡的数据中心最终安置的IT设备功率密度较低，那么在未用尽供电与制冷容量之前，物理空间将被占用殆尽。因此，该数据中心较多供电和制冷的容量将被搁浅或不可利用。

 

 上述问题可总结如下：

如果设定的功率密度过小，则可能会发生性能的不可预测，还会出现各种过载和过热问题；如果设定的功率密度过大，将无谓地增加初投资和运行成本。

 

为解决该规划问题，需要使用更好的方法来设定功率密度规格，还必须就如何针对既定情况选择最合适的功率密度规格给与指导，即使将来功率密度充满不确定性。

 

三、传统定义方法造成的代价分析

每个数据中心均有设计目标平均功率密度。数据中心还有IT负载容量和制冷容量（理想情况下，二者应该相同），数据中心也有IT机房容量（机柜）。功率容量与面积的比值为设计功率密度（在本讨论中，我们假设供电、制冷和空间均建至最大设计容量）。比如，总体目标设计功率密度可以是每机柜5kW，大体相当于1,722W/㎡。

 

如果IT设备的部署方式能够完全利用数据中心所有的功率、制冷和空间，那么就不存在基础设施得不到充分利用的情况。这就是理想情况下的100%利用。然而，这种理想情况几乎不可能实现，因为一般而言，单个IT机柜的实际功率使用无法提前得知。如果数据中心的实际运行功率密度与功率密度设计值不匹配，那么某些资源——可能是供电、制冷或者空间资源，将无法完全利用。由于这些资源已经花钱购得，却未得到利用，这种基础设施的浪费实际上增加了数据中心的成本。

 

如果IT设备的实际功率密度低于设计值，那么在供电和制冷容量全部被利用之前空间将被完全占满；也就是说，供电和制冷容量无法完全利用。如果IT设备的实际功率密度高于设计值，那么供电和制冷容量将在空间被占满前全部被利用；这样一来，部分空间将无法利用。为阐释数据中心实际功率密度和设计功率密度之间的误差所带来的经济效应，就未利用（或称搁浅）的基础设施容量成本对数据中心整体有效成本（每可用IT瓦特的资本支出（美元））的影响专门设计了模型。 这种分析提供了下图所示的数据。

该图显示了数据中心有效投资成本，该成本与数据中心的实际部署功率密度成函数关系。下面的曲线代表了典型的低成本的按照Tier2设计的数据中心，而上面的曲线是按照Tier4设计的。该图是设计功率密度为每机柜5kW（约为1,722W/㎡）的数据中心模型。

 

四、结论

通过上面的分析可以看出，实际平均功率密度与设计功率密度相等时，单位瓦特的有效成本最低。实际功率密度低于设计值时，有效成本迅速上升，原因是数据中心受到空间限制，导致供电和制冷容量搁浅或不可利用。这种不可利用的容量也产生了成本，而该成本必须分摊至低于原计划的IT负载，从而增加了IT负载单位可用瓦特的成本。随着实际功率密度超过设计值，有效成本略微上升，因为供电和制冷容量已被用尽，从而造成某些空间无法使用，而这些空间也导致了成本。这得出了一项重大发现：

 

低于数据中心设计功率密度的IT部署，其成本比高于数据中心设计功率密度的IT部署更高。

 

由于每单位IT的空间成本一般大大低于每单位IT的供电和制冷成本，所以上述结论毋庸置疑。数据中心IT设备的实际功率密度很难提前预测，鉴于这一事实，我们得出一项至为关键的结论：

 

如果IT设备的功率密度不确定，构建数据中心时，设计功率密度应该低于IT功率密度的平均预期值。

 

遵循这个原则，数据中心运营人员就可避免上一段图中左侧的陡峭曲线，规避不必要的开销。 我们由此得出另一条关键结论，这有助于消除数据中心运营人员和管理层之间长期存在的误解之源，即：

 

对于一个设计合理的数据中心而言，如果供电和制冷容量物尽其用，应该存在备用或闲置的IT空间。

 

这条结论令人吃惊，因为乍一听有悖常理。备用空间可用于应对IT设备功率密度现有或将来的不确定性；未使用的IT空间是防止以下情形发生的保障：如果实际功率密度低于计划的设计值时，有可能导致供电和制冷容量搁浅，引发高昂成本。未来功率密度的不确定性越大，需要留有越大的备用IT空间。

 

本文剖析了数据中心功率密度采用每平方米多少瓦特的传统定义方法，其局限性带来的不必要的困惑以及能源和成本的浪费，并得出了一系列的关键结论。那么有没有一种新的方法可以解决传统定义方法的缺陷呢？敬请关注下一期：施耐德数据中心论坛 | 功率密度专题（二）制定数据中心功率密度的正确方法。

 

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