數(shù)據(jù)中心是著日益數(shù)字化的世界的信息支柱。人們對其服務(wù)的需求在迅速增長， 人工智能、互聯(lián)的能源系統(tǒng)、分布式制造系統(tǒng)以及自動駕駛汽車等數(shù)據(jù)密集型技術(shù)則有望進(jìn)一步增加對其的需求。由于數(shù)據(jù)中心屬于能源密集型設(shè)施，估計占全球用電量的約 1%，這些增長趨勢對全球能源的需求會有明顯的影響，因此必須進(jìn)行嚴(yán)格的分析。一些經(jīng)常被引用但過于簡單的分析聲稱，過去十年來，全球數(shù)據(jù)中心的能源使用量增加了一倍，并且在未來十年內(nèi)，其能源使用量將增加兩倍甚至三倍。這樣的估計有助于形成一種刻板印象，即隨著對數(shù)據(jù)中心服務(wù)的需求迅速增長，其全球能源的使用量也必定隨之增長。但是，基于最近的服務(wù)需求增長數(shù)據(jù)進(jìn)行的這種推斷卻忽視了同時出現(xiàn)的強(qiáng)勁的能耗反趨勢（參見圖一）。在這里，我們整合了一些不同來源的最新數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)反映出全球數(shù)據(jù)中心的能源使用量保持了一個更平緩的增長速度（參見圖二）。這使得決策者和能源分析師們對全球數(shù)據(jù)中心的能源使用，其驅(qū)動因素和近期效率的潛力能有更準(zhǔn)確的認(rèn)識和理解。
要評估對數(shù)據(jù)中心不斷增長的需求，就需要對全球數(shù)據(jù)中心能源使用的規(guī)模和驅(qū)動力有深入的了解，而這已經(jīng)使許多決策者和能源分析師望而卻步了。造成這一盲點的原因是記載中一直缺乏有關(guān)數(shù)據(jù)中心的類型、位置、其信息技術(shù)（IT）設(shè)備及其能效趨勢的“自下而上”的信息。這導(dǎo)致了關(guān)于全球數(shù)據(jù)中心能源使用的文獻(xiàn)數(shù)量很少而且經(jīng)常結(jié)論會相互矛盾。
要了解數(shù)據(jù)中心能源使用的發(fā)展方向，需要綜合考慮服務(wù)需求增長產(chǎn)生的影響以及眾多設(shè)備，能源效率和市場結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的影響（參見圖一）。
隨著對數(shù)據(jù)中心的需求量增加，他們所配置的 IT 設(shè)備和冷卻系統(tǒng)的能效提高可以控制運營的總能耗。
自下而上的分析往往能最好地反映這些廣泛的因素，從而產(chǎn)生最可靠的歷史和近期能源使用估算。盡管最近有幾項國家研究報道了成果，但對全球數(shù)據(jù)中心能源的可復(fù)制的，自下而上的估算報告最新也是在差不多十年前出現(xiàn)的。這些估算表明，全球數(shù)據(jù)中心的能源使用量已從 2005 年的 153 太瓦小時（TWh）增長到 2010 年的 203 至 273 TWh 之間，占全球用電量的 1.1%至 1.5%。
自 2010 年以來，數(shù)據(jù)中心格局發(fā)生了巨大變化。到 2018 年，全球數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載和計算實例增加了六倍多，而數(shù)據(jù)中心互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（IP）流量增加了十倍以上。數(shù)據(jù)中心的存儲容量也迅速增長，在同一時間段內(nèi)估計增長了 25 倍。分析師之間存在一種分析趨勢，即使用這種服務(wù)需求的趨勢來簡單地推斷出自下而上的能源價值，從而導(dǎo)致對當(dāng)前和未來的全球數(shù)據(jù)中心能源使用情況的預(yù)測不可靠。例如，他們可以根據(jù)服務(wù)需求指標(biāo)的增長率（例如，2010 年至 2020 年全球 IP 流量的增長）將以前的自下而上的值（例如，2010年的數(shù)據(jù)中心能源使用總量）擴(kuò)大到得出對未來能源使用的估計（例如，2020 年數(shù)據(jù)中心的能源使用總量）。
自 2010 年以來，典型的服務(wù)器（數(shù)據(jù)中心的主力設(shè)備）每計算一次的用電量減少了四倍，這在很大程度上是由處理器效率的提高和空閑功率的減少引起的。同時，由于存儲驅(qū)動器的密度和效率的提高，每 TB 已安裝存儲的瓦特數(shù)大約降低了九倍。此外，由于每臺服務(wù)器托管的計算實例的平均數(shù)量增加了五倍（由于虛擬化），服務(wù)器數(shù)量的增長已顯著放緩，同時數(shù)據(jù)中心能源使用效率（PUE，已使用的能源總量除以 IT 設(shè)備使用的能源量）也在穩(wěn)定下降。這兩種趨勢在很大程度上是由計算實例向節(jié)能型云和“超大規(guī)?！睌?shù)據(jù)中心（最大的數(shù)據(jù)中心類型）轉(zhuǎn)移所驅(qū)動的。在美國這個世界上最大的數(shù)據(jù)中心市場中，盡管對數(shù)據(jù)中心服務(wù)的需求在迅速增長，但從行業(yè)角度對這些效率趨勢進(jìn)行的自下而上的分析確定了自 2010 年以來全國數(shù)據(jù)中心的能源使用量基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。現(xiàn)在，我們將該分析擴(kuò)展到全球范圍，其結(jié)果表明，通過積極的政策措施和數(shù)據(jù)中心能源管理實踐，數(shù)據(jù)中心持續(xù)的能效提升可以在未來幾年內(nèi)保持能源使用總量的平穩(wěn)。這些新的自下而上的估算值成為了國際能源署最近使用的全球數(shù)據(jù)中心能源價值的基礎(chǔ)。
與以前可用的數(shù)據(jù)相比，目前能利用的數(shù)據(jù)更能促進(jìn)有技術(shù)性和時間上可以保持一致的分析方法。自 2011 年以來，Cisco 的分析師發(fā)布了有關(guān)全球服務(wù)器庫存， 數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載，服務(wù)器虛擬化級別以及傳統(tǒng)的，云級別的和最近超大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心的存儲估計值的數(shù)據(jù)和展望。在 2016 年開始的一系列報告中，勞倫斯·伯 克利國家實驗室發(fā)布了數(shù)據(jù)中心內(nèi)常用的服務(wù)器，存儲設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的能源趨勢分析。分析師們已經(jīng)記錄了代表全球數(shù)據(jù)中心計算實例很大一部分的超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的數(shù)量和位置，并且主要的數(shù)據(jù)中心運營商也在越來越多地報告其 PUE。
將這些數(shù)據(jù)集成到一個自下而上的模型中分析后顯示，盡管自 2010 年以來全球數(shù)據(jù)中心的能耗略有增加，但能源使用量的增長與同期數(shù)據(jù)中心計算實例的增長已基本解耦（參閱圖二的第二部分）。此外，這些新數(shù)據(jù)提供的精確視圖 表明，2010 年全球數(shù)據(jù)中心的能源使用量約為 194 TWh，略低于 2010 年（當(dāng)時可用數(shù)據(jù)較少）自下而上研究的下限估計值（203TWh）。
（來源：《科學(xué)雜志》政策論壇能源板塊，作者 Eric Masane et al. 來自美國西北大學(xué)發(fā)表于 2020.Feb.28，翻譯者：吳天青 李典林）
