碳智能数据中心如何实现高效节能减排

云计算将运行、维护和运行基础设施的大部分成本和复杂性分离出来。多年来,这还包括将更多的数据、代码和关键任务流程(比如数据湖、实时流分析、视频转码和人工智能/ 机器学习驱动的应用)推给一个主要的云提供商所带来的环境影响。

碳智能数据中心如何实现高效节能减排

但随着技术和软件公司希望了解并减少他们的碳足迹,他们通常不能责怪传统的“肮脏”系统,如制造或物理供应链。 他们意识到他们的大部分能源使用来自他们的供应链,而不是他们的办公室。 在许多情况下,他们最大的供应商是云服务,尤其是当他们使用大量计算资源寻求更多洞察力时。

美国能源部 (DOE) 估计,美国现在将 2% 的电力用于数据中心,这个数字预计只会增长。 科技公司正在敲开为其整个运营提供动力的数据中心的大门。 作为回应,主要的云计算公司——谷歌(谷歌云服务)、亚马逊(AWS)和微软(Azure)——正在竞相成为一些人称之为碳智能数据中心的领导者。

什么造就了碳智能云?

谷歌在2020年4月创造了这个词,当时他们首次宣布了一个新系统,该系统可以不断地将计算任务转移到数据中心,在任何给定的时刻都可以获得最多的可再生能源。一个单独的数据中心可以在白天太阳能比较充足的时候增加计算量,然后在晚上把处理过程转移到其他地方,否则就不得不依赖不那么绿色的能源。通过预测,谷歌的数据中心可以根据天气优化工作负载,并在最干净的网格上预留额外的容量。

预测系统无疑是碳智能云未来的一部分,但真正的可持续发展努力在很久以前就开始了,并可能在未来几年继续推动最大的零碳影响。最常见的策略包括通过在公开市场上购买补偿或可再生能源信用额度(RECs)来实现碳中和,并推动更多的可再生能源。

在寻找零碳排放的过程中,位置和距离可再生能源的远近也很重要。冰岛国家电力公司Landsvirkjun与Reykjavík数据中心合作,提供100%的水力发电和地热能,瑞士的水力发电公司提供99.9%的水力发电(剩下的0.1%来自太阳能)。亚马逊称其是可再生能源的最大企业买家,2021年年中在全球拥有232个可再生能源项目。Facebook和微软甚至试验了水下数据中心,由海洋自身被动冷却,理论上可以减少能源消耗。

在此基础上,云服务提供商也在努力提高运营效率。谷歌将温度保持在80华氏度,并使用外部空气进行冷却,这减少了他们对耗用资源的制冷系统的依赖,声称将他们的开销能源消耗——任何与为服务器供电无关的能源消耗——减少了11%。更高效的定制硬件,如ARM芯片,也降低了资源需求。

云提供商和他们的客户也在深入研究维护和更新数据中心所产生的间接排放。这包括制造新硬件、安装新硬件,以及如何处理陈旧设备所产生的排放,无论是将其重新用于其他应用,还是尽可能干净地处理。

你的云的碳智能程度如何?

根据451 Research的一份报告,一个公司能做的提高其云碳智能的最好的事情是迁移到一个主要的云供应商,这可以减少多达88%的足迹。内部硬件无法与谷歌、微软或亚马逊等公司提供的定制硬件、冷却和专用设施的原始效率相竞争。

但是对于那些已经迁移到主要的云供应商或在云上本地构建应用的公司来说,现在有比以往更多的工具来了解它们的碳智能,预测它们的足迹,并做出有意义的改变。

谷歌在使用零碳能源方面领先。该公司已经在2007年开始抵消排放,并在2017年,该公司已经通过在其他地方生产可再生能源来达到100%的电力消耗。到2030年,谷歌计划完全使用可再生能源,无论数据中心在哪里,运行的工作量,或者条件是否有利于风能和太阳能发电。谷歌允许开发人员在不同的地区和数据中心之间进行选择,所有这些地区和数据中心都有不同比例的无碳能源,以优化他们的足迹。

微软正在追求其2030年的100/100/0愿景,这意味着其100%的能源消耗,100%的时间,将与零碳能源购买相匹配。2021年,微软宣布了一项新的可持续发展的云计算软件即服务(SaaS)解决方案,以率先提高其客户数据中心使用对环境影响的透明度。cio可以使用这个SaaS平台将多个排放数据源(包括多个数据中心)连接到一个视图中,以便轻松报告云部署所产生的排放。

亚马逊声称,其目标是到2025年为AWS提供100%的可再生能源,到2040年实现零碳排放。2021年12月,该公司宣布了尚未发布的AWS客户碳足迹工具(AWS Customer Carbon Footprint Tool),该工具将允许AWS客户查看其部署的当前碳足迹,并预测随着亚马逊向净零碳方向发展的改进情况。

随着碳智能数据中心的战斗继续,所有的供应商都实现了他们的零碳目标,责任将不可避免地转向使用。AWS正在推广一种新的共享责任模式来实现云工作负荷的可持续性——AWS负责云的可持续性,这意味着从电力来源到水的使用再到废弃产品,而客户负责云的可持续性。他们应该努力通过新技术、更好的存储技术、最大限度地减少大功率硬件等方法不断提高工作负载的效率。

虽然目前的趋势是通过碳智能数据中心来提高云的可持续性,但由于在云上部署的固有抽象,用户对低效(经常是浪费)的使用承担责任只是一个时间问题。

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