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空氣節(jié)能器替代機房專用空調

文章來源:admin 發(fā)布時間:2015-09-18 09:43:19 瀏覽:0

空氣節(jié)能器替代機房專用空調

空氣節(jié)能器似乎特別適合于空氣濕度較低的溫帶氣候。配備有空氣節(jié)能器的數據中心,通過降低功耗和用水量即可大幅減少英特爾對環(huán)境的影響。在干燥的氣候條件下,配有空調裝置的傳統數據中心通常采用蒸發(fā)冷卻法,利用水塔進行預先冷卻。而借助空氣節(jié)能器,就可不再使用水塔,這樣一個 10 兆瓦數據中心每年可潛在節(jié)省高達近3萬噸的水。

利用服務器老化分析,將空氣節(jié)能器室、空調室和主數據中心內使用的系統進行比較,進一步測試以期發(fā)現可能的硬件老化。如果隨后的調查能夠證實這些喜人的概念驗證結果,我們期望將空氣節(jié)能器融入到未來的數據中心設計當中。下一步則可能建立一座 1 兆瓦特的示范數據中心,使用專為概念驗證測試設計的設備。

空氣節(jié)能器的有效性受到一定限制,即需要以相對較低的溫度供應冷卻空氣。其含意即空氣節(jié)能器只能在室外空氣溫度相對較低時才能使用。此外還有對濕度變化的顧慮,因為室外空氣的濕度可能會迅速變化。第三點顧慮則是室外空氣中的微粒數量。

數據中心冷卻的既定假設,我所在的英特爾IT部門進行了一次大膽的概念驗證(PoC)測試:使用一臺空氣節(jié)能器,全部利用溫度高達32 攝氏度的室外空氣來冷卻生產服務器。借助此方案,我們即可使用節(jié)能器來提供幾乎所有的數據中心冷卻,從而極大地降低了功耗。對于一個 10 兆瓦特(MW)的數據中心來說,借此每年可潛在降低高達 287 萬美元的運營成本。

驗證測試在一個 1000 平方英尺(SF)的拖車上進行(最初安裝拖車是為了進行臨時的額外計算),拖車被分成兩個室,每個室約 500 平方英尺。為了最大限度減少概念驗證的成本,我們使用了低成本、倉庫級的直接膨脹式(DX)空調設備,并且每個室內均安裝有傳感器,以監(jiān)測室內的溫度與濕度條件。

采用傳統方法冷卻,始終使用直接膨脹式設備進行熱空氣再循環(huán)和冷卻。而另外一室基本上也使用相同的空調設備,但是經過改裝后能夠作為空氣節(jié)能器運行:將熱空氣排出室外,并吸入 100% 的室外空氣用于冷卻。

我們對空氣節(jié)能器室中的冷卻設備進行了配置,使其能夠提供18-32攝氏度的空氣。并且我們還對系統進行了設計,在供給空氣溫度超過32攝氏度的最高限度之前,只能使用空氣節(jié)能器;空氣溫度超過32攝氏度時,開始使用冷卻器將空氣冷卻至32攝氏度。如果溫度降到18攝氏度以下,則將供給空氣與來自服務器的回流熱空氣混合進行加熱。

我們未嘗試對濕度進行控制。此外我們還想要測試空氣質量的限度,因此我們僅對進入的空氣進行了最低限度的過濾:使用標準的普通空氣過濾器僅僅將進入空氣中的大顆粒除去,但允許留有微塵。

每個房間里有八個機架。每個機架包含四臺刀片服務器,每臺服務器帶有 14 塊刀片,這樣每個室共有 448 塊刀片。這就表示每平方英尺 200 多瓦(WPSF)的功率密度。在概念驗證測試期間,我們使用這些服務器運行大批量生產的芯片設計工作負載,結果服務器的使用率高達約 90%.

我們測定了每個室內的服務器故障率,并將其與同一段時期內,在我們位于同一地點的主數據中心內測定的故障率進行比較。

讓我們高興的是,節(jié)能器室內的溫度和濕度變化很大,且空氣質量也較差;然而服務器故障并沒有明顯增加。如果隨后的調查能夠證實這些喜人的結果,那么我們便有望在未來的高密度數據中心中使用這一方案。

如果一個數據中心采用空氣節(jié)能器,每年平均可節(jié)省多少能源?為此,我們使用了數據中心地點的歷史天氣數據。數據分析表明:平均每年溫度低于最高限度32 攝氏度的時間占總時間的 91%.

如果在概念驗證測試期間使用空氣節(jié)能器時功耗降低 74% 的基礎上,再假設每年 91% 的時間能夠使用空氣節(jié)能器,那么與傳統的數據中心冷卻方案相比,我們每年可在冷卻方面潛在節(jié)省約 67% 的總功率。而在假設數據中心 60% 的功率用于機械冷卻系統的基礎上,整個數據中心功耗可轉換成約 3, 500 千瓦時(KWH)。

這樣一來,按每千瓦時電費 0.08 美元計算,預計一個 500千瓦 的小型數據中心每年可降低成本約 143,000 美元。而對于一個 10兆瓦 的大型數據中心,預計每年可降低成本約 287 萬美元。

由于需要的冷卻設備更少,新的數據中心還可節(jié)省一定的資本支出。甚至當室外空氣溫度超出了供給空氣溫度上限時,我們也僅需將空氣冷卻到指定的溫度上限,而不是傳統數據中心方案中的 20 攝氏度。通過降低冷卻系統的復雜性和成本,還可進一步減少故障模式的數量,提高整體靈活性。

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