数据中心实力即将崛起

在过去十年里，美国数据中心采取了大量节能措施，使其功耗保持在较低水平，但这一趋势可能不会持续太久。

面对数据中心可能会消耗全球大量灾难性的电力供应，数据中心所有者以及计算机、半导体、电源和冷却行业的参与者加大了努力，以提高数据中心技术各个方面的效率。根据2016年的一份报告，尽管数据中心、服务器、用户和相关设备的数量大幅增长，但集体努力非常成功，数据中心的总能耗从2007年占美国总能耗的1.5%上升到2016年的1.8%报告来自美国能源部劳伦斯伯克利国家实验室(LBNL)。

2000年至2005年，美国数据中心的电力使用量增长了90%，但2005年至2010年仅增长了24%。根据LBNL的报告，在那之后，它每年只增长4%，预计4%的增长将保持到2020年。

然而，最大的不同是云计算，而不是所有计算设备和冷却系统的效率不断提高。LBNL的机械员工科学家/工程师戴尔·萨托(Dale Sartor)表示，超大规模数据中心数量的快速增长将工作负载转移到高效的超大规模设施中，而不是由企业数据中心、服务器柜和独立服务器组成的相对低效的组合。他参与了LBNL 2007年的原始报告和2016年的后续报告。

协同研究集团2018年5月的一份报告显示，云计算的受欢迎程度已经增长到全球有420个超大规模数据中心。截至去年12月Synergy报告发布时，其中约44%在美国。

图1:超大规模数据中心运营商。来源:协同研究小组

数字的效率
根据LBNL的报告，规模经济、定制芯片、服务器、员工和几乎所有其他变量的能力使超大规模数据中心的效率足够高，它们的电力使用效率(PUE)得分通常为1.1，而2016年美国所有数据中心的平均得分为1.8。但即使是1.8，也比2005年有了很大的改善。当时，正常运行时间研究所的一份报告估计，它调查的18个数据中心安装的冷却能力是所需的2.6倍，服务器机房中存在持续的热点，而错误配置的冷空气排风口导致原本用于服务器机架的冷空气只有40%真正到达了那里。

企业数据中心无法真正与规模更大的设施的效率竞争，但它们可以通过采用类似的策略和节能技术，如低功耗芯片和ssd，而不是旋转硬盘驱动器，将自身的效率提高80%乔纳森·库米他是斯坦福大学的讲师，也是2007年和2016年LBNL报告的合著者。

随着虚拟化和向云的转移，不仅你的数据中心更有效率，利用率也更高，所以你的每台服务器都更有价值，Sartor说。

该报告称，随着所有建议的全面实施，数据中心的总能耗可能会降低三分之一。从低效的数据中心转移到云端的每一个工作负载都提高了美国数据中心的整体电力效率，但任何一组改进的运行空间都是有限的，而在数据中心市场上保持电力消耗下降的那些改进正在损耗。

Sartor说:“例如，你目前只能整合到目前为止，也只能将一定数量的工作负载迁移到云端。”“因此，一旦你达到了100%的整合能力，或者达到了运行工作负载的效率，工作负载数量的增长将产生比目前更大的影响。”

数据中心的耗电量很可能会开始攀升。首先，工业物联网和消费物联网将看到连接310亿台设备据IHSMarkit的市场研究人员称。该研究公司预计将有多达730亿年到2025年。

Sartor说:“我们在2016年的数据中确实考虑了物联网，但这些设备中的大多数并不位于数据中心，所以它们不会被包括在数据中心消费的测量中。”

Cryptocurrency疯狂
这些都不包括挖掘比特币和其他加密货币的gpu设备比特币的价值从2017年1月的930美元涨到12月的19,000多美元。这一繁荣引发了对gpu的抢购，由于供应短缺，gpu的价格上涨，并导致了全球加密货币矿工的迁移。这在冰岛、委内瑞拉和美国中西部的几个城镇产生了巨大的、异常的电力需求，因为他们在寻找最低的供应成本和最高的采矿利润。

然而，加密货币挖矿消耗了如此多的电力，以至于一些城市和一些小国家在满足需求方面遇到了麻烦。冰岛的家庭每年使用大约7千兆瓦的电力，因为电力来自间歇泉和其他地热资源，所以是免费或非常低的成本。但加密矿工现在每年的用电量比普通家庭多1.4吉瓦，使其成为第一个在加密数据中心上花费的能源超过人口的国家ambCrypto．

总的来说，今年全球所有加密挖矿业务的用电量可能比路上所有电动汽车的用电量还要多。根据摩根士丹利1月份的一份报告，加密挖矿将在2018年消耗140太瓦时的电力，约占全球用电量的0.6%报告．

一个比特币平均需要1037千瓦时。全球对比特币的需求总计71.12太瓦时，加密挖矿不是数据中心活动，也不是可以廉价迁移到云端的活动。相反，它是建立在区块链上的。

有理由预计大多数自动化和物联网项目将通过数据中心连接，而数据中心实际上将是谷歌、微软、亚马逊或其他大型超大规模参与者拥有的云Flex Logix他预计，新功能和定制设计效率的快速发展最终将把90%的计算业务吸引到云端。

“超大规模的公司已经达到了这样的规模，他们可以说他们要自己做一些事情，甚至为特定的工作负载设计自己的优化芯片，这是一个巨大的突破，”Tate说。他预计，云供应商将继续在速度、灵活性以及电源和硬件的有效使用方面稳步提高，达到其他数据中心提供商过去无法考虑的规模。

微软投入大量资源的一个优势是管状容器，内部有一个紧凑的数据中心一旦水下数据中心投入运行，它将通过电缆与陆地相连，向水下数据中心输送半兆瓦的电力。泰特说，海底数据中心只是超大规模数据中心提供商在其产品中不断进行的一系列更新和改变之一。

数据中心架构、电力、冷却、位置和运营的变化发生得足够快，足以延缓LBNL建议的改进价值的下降。

当然，有足够的投资来考虑改进工作，而且几乎没有迹象表明，七大云提供商除了将大多数计算整合到云中之外，还想做什么。新设施的资本支出投资可能达到1000亿美元根据Synergy的数据，2018年期间，相比2017年的740亿美元，以确保他们有能力。

边缘效应
关于资源集中化，有一种相反的观点认为，将有限的计算设施放在设备附近，以便在本地及时地运行对延迟敏感的分析，更有意义。这也将来自数千个设备的数据压缩成简短的报告，然后可以自动合并到云数据库中。

然而，这条边将会是什么样子，以及在它的数据处理任务列表中最常见的函数是什么，都是悬而未决的。项目经理们对于如何分析或存储数据，以及发送到云端的内容等问题会给出略微不同的答案，这些问题都取决于延迟敏感性、传输成本和安全性，以及个别项目特定的十几个其他因素，stephen Woo表示Rambus．
Woo说:“我们将看到更多的传感器和网关的建设，大量的数据，以及所涉及的能源和成本的用例的缓慢演变。”

一些设备——尤其是智能手机、自动驾驶汽车和其他对延迟敏感的高功能设备，它们的设计目的是单独工作，而不是作为智能工厂的一部分——将使用LTE或广域网直接连接到云端。其他大多数都有一个中间的硬件层作为对话器，这在很大程度上仍然没有定义。它可能涉及到像单个设备那样小的实现——数据整合网关，定期向云端发送汇总报告，并在设备附近的设施中存储数据并运行对时间敏感的分析的迷你数据中心。

边缘是IT架构演变的一个拐点，它将影响连接物联网和数据中心的基础设施架构，影响数据应该存储或分析在哪里的决定，间接影响使用多少电量。该公司营销和业务发展副总裁Anush Mohandass表示，这一决定将基于对工业物联网部署决策的应用程序、数据流和公司的成本结构最有意义的决定Netspeed系统．

“机器学习应用程序应该运行在边缘设备上还是核心设备上?”这两个选项在SoC上看起来非常不同。”“优势在于延迟和视觉处理。核心更像是一个处理分析引擎。这不是唯一的选择，所以我们很可能在这两个方面都看到重大努力。”

物联网(尤其是工业物联网)的核心价值在于，它能够通过跟踪每台机器的所有细节来提高每个流程的效率，并从复杂操作的设备视角识别未来的问题或当前的低效率。

当今和基于云的业务软件系统的主要能源使用:(a)应用程序和(b)系统组件。来源:劳伦斯伯克利实验室

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