你知道什么是“5A”數(shù)據中心嗎？

數(shù)據中心綠色等級認證是由中國信通院、工信部、ODCC（開放數(shù)據中心委員會）和知名機構TGGC（綠色網格）等，聯(lián)合推出的面向數(shù)據中心的綜合評估認證，從能源效率、節(jié)能技術、綠色管理、綠色創(chuàng)新等維度對數(shù)據中心進行綜合評估，并將數(shù)據中心分為“1A”至“5A”五個等級，“5A”是最高等級，全面地體現(xiàn)數(shù)據中心的綠色水平。

據知名機構Uptime調研結果顯示，2020年全球數(shù)據中心年均PUE值為1.59，而2020年萬國數(shù)據全國50+數(shù)據中心的年均PUE值為1.34。

截至2021年5月，ODCC&TGGC在全國共評測頒發(fā)9座“運行類5A”數(shù)據中心，萬國數(shù)據獲得5座；在這9座“5A”數(shù)據中心里，有4座采用了市場主流的水系統(tǒng)和末端空調設計，其中萬國數(shù)據有3座，且年均PUE值均低于1.28。

以下是萬國數(shù)據的這5座“5A”數(shù)據中心的測評亮點匯總：

注：SZ5：深圳5號；BJ3：北京3號；ZB2：張北2號；ZB3：張北3號；NT1：南通1號???????

萬國數(shù)據“5A”數(shù)據中心運營實況

下表是萬國數(shù)據首次對外披露的“5A”數(shù)據中心CLF和自然冷時長真實運營數(shù)據：

上表中的ZB2/ZB3為非水系統(tǒng)架構，地處高緯度、高海拔的氣象特殊區(qū)域，最關鍵要務在于妥善應對大風、全天溫差大、春秋低濕沙塵、夏季高濕、冬季極寒等嚴峻環(huán)境挑戰(zhàn)，探索行之有效的新風/混風/回風模式切換策略，以滿足機房內溫濕度和空氣質量需求。在此基礎上，鑒于???????數(shù)據中心能效限定值及能效等級》強制性國家標準（報批稿）即將出臺，宜做好將其提升為第一批滿足國標1級指標的準備。

說明：

數(shù)據中心能效等級分為3級，1級表示能效最高。各能效等級數(shù)據中心電能比數(shù)值不大于下表中的規(guī)定。

在數(shù)據中心制冷新技術勢必快速發(fā)展的十四五期間，一方面，我們內部在不斷創(chuàng)新的同時，積極跟進按需部署和研究反饋，助力新技術產品軟硬件設計的快速迭代，以適應長期可靠運營需要，助力理論效率數(shù)據盡快變?yōu)檎鎸嵾\營數(shù)據（為何非水系統(tǒng)總是計算低、實際高，正向偏差大？而水系統(tǒng)總是計算高、實際低，負向偏差大？）。另一方面，目前主???????水系統(tǒng)運營效率的潛力亟需繼續(xù)挖掘。基于上表中SZ5/BJ3/NT1水系統(tǒng)數(shù)據中心的運營數(shù)據，及內部運營歷史數(shù)據顯示，我們認為：當下水系統(tǒng)運營效率的潛力遠未被開發(fā)殆盡，主要需業(yè)界需求側、設計側和運營側共同努力。

• 設計側：基于冷凍水(15℃及以上)，關鍵在于暖通首末端高效主流變頻設備、電系統(tǒng)架構在線應急電源設備優(yōu)選型、末端模塊化、冷卻系統(tǒng)多塔并聯(lián)及主流BA等設計。

• 運營側：對原廠BA的安全&效率進行邏輯定制、精裝打磨，并升級為BA+、執(zhí)行GB50174-2017 運營環(huán)境基準以內(對IT自身散熱能耗提升無影響）、自然冷源充分利用、制冷首末端設備均載運行，持續(xù)保持在高效運行區(qū)間，實現(xiàn)三個高效循環(huán)：冷凍循環(huán)、冷卻循環(huán)、風循環(huán)。其中，冷卻循環(huán)相對更具挑戰(zhàn)性，風循環(huán)則????確保末端送風、回風和密封，且傳感器位置數(shù)據準確良好治理下，能為運營溫濕度穩(wěn)定及能效調優(yōu)奠定基礎；在合適負荷區(qū)間(不考慮執(zhí)行負荷配套應急電源離線ECO情況)，不引入AI的前提下，水系統(tǒng)所具備的真正運營潛力：“0335”（京津冀,廊坊 PUE≤1.20、長三角 PUE≤1.23????渝 PUE≤1.23、珠三角 PUE≤1.25）

數(shù)據中心制冷“智能駕駛”等級

從2016年開始，我們一直積極探索數(shù)據中心運營效率如何最大化，專門開發(fā)工具，動態(tài)積累效率數(shù)據，并形成初代DCU級效率數(shù)字化管理系統(tǒng)，目前已進化至全局能源效率自監(jiān)管系統(tǒng)。

首篇PiloTalk文章中提到了數(shù)據中心的智能駕駛分級，基于專業(yè)第三方運營商SLA運營可靠性至上的原則，我們進一步提出數(shù)據中心基礎設施智能化效率的L0~L5技術路線 (以目前主流制冷系統(tǒng)為例)：

L0級

冷源&末端空調：均為人工調優(yōu)運行，其中冷源為手動或BA半自動。

L1級

冷源BA：非全時（全年8760小時）全自動，機械制冷時段全自控調優(yōu)，自然冷/預冷/機械冷模式由人工切換；

末端空調：全人工調優(yōu)運行。

L2級

冷源BA+：模式切換和冷卻子系統(tǒng)全時全自動；

末端空調：全人工調優(yōu)運行。

L3級

冷源BA+：全時全自動；

末端空調：AI覆蓋全自動；

配套暖通自排障風控系統(tǒng)。

L4級

冷源&末端空調：全時AI自動，AI風水聯(lián)動全系統(tǒng)調優(yōu)運行；

配套暖通自排障風控系統(tǒng)。

L5級

全設施：全時AI自動調優(yōu)運行；

配套自排障風控系統(tǒng)。

“雙碳”理念和舉措

“碳達峰”、“碳中和”已首次寫入《政府工作報告》中，萬國數(shù)據將貫徹落實國家號召，不斷探索和實踐行之有效的綠色低碳之路，成就更多的“5A”，低碳減排的理念和舉措可以歸結為以下4點：

一、跟蹤準入《國家綠色數(shù)據中心先進適用技術產品目錄》年度目錄，因地因客戶制宜按需落地于自有數(shù)據中心。

二、據《數(shù)據中心能效限定值及能效等級》強制性國家標準（報批稿）所述，自有新開發(fā)數(shù)據中心規(guī)劃設計，在適當?shù)牡乩項l件下滿足1級或2級指標。

三、逐步提升可再生能源使用比例。截至2020年，萬國數(shù)據使用可再生能源比例已超20%。

四、內在“5A”運營軟實力。經過不斷實踐，我們總結出支撐數(shù)據中心不斷獲得綠色5A評級的內部“5A”運營軟實力：

• A級治理結構：可靠性和效率兼?zhèn)?，適應規(guī)模化、多地域的治理結構。
• BA+（極致的BA系統(tǒng)）：原廠BA基礎上定制精裝的安全效率運行邏輯，拓展制冷自控能力邊界。
• AI：AI全時/全制冷架構自適應，支撐”自動駕駛”、”輔助駕駛”、”介入駕駛”全模式。
• Auto Troubleshoot（自動排障）：為長治久安的運營而生，為AI的風控而生，為能效水平的優(yōu)劣評價而生。
• Action（行動力）：運營一旦Action（行動），Cut（停止）即成為幻想。

A級治理結構：

萬國數(shù)據即將突破70+自有數(shù)據中心，如此規(guī)?；?、多地域、快速交付下的運營SLA如何長治久安？運營效率如何追求卓越且成果鞏固傳承？如此規(guī)模化的資源，為我所管還是為我所用？需要運營者去沖破一個又一個的困局，我們深信三層運營治理架構能夠破局而出。

GOCC/ROCC/DCU三層運營架構：

DCU（Data Center Unit）：數(shù)據中心單元，圍繞強操作、強應急，強故障快速恢復、強調優(yōu)、強客戶服務打造。

ROCC（Regional Operation Command Center）：區(qū)域運營指揮中心，圍繞強調度、強監(jiān)護、強效率運行策略及目標制定跟蹤打造。

GOCC（Global Operation Control Center）：全球運營管控中心，圍繞強運營可靠性和效率風控打造。

BA+（極致的BA系統(tǒng)）：

從2018年以來，我們一直探索實踐BA+，來應對上面提到的冷卻循環(huán)挑戰(zhàn)，BA+基于BA基礎實現(xiàn)2大關鍵功能：

模式間切換全自動：冷源全時全自動運行，自然冷/預冷/機械冷之間安全平滑切換過程全自動，無需人工干預，實現(xiàn)將自然冷時間利用到接近極致水平，是我們孜孜以求的目標。

冷塔出水溫度與環(huán)境濕球溫度動態(tài)自適應：解決冷塔出水溫度無法滿足全時動態(tài)貼近濕球溫度運行、冷塔頻率無法全時精準低頻控制等問題。最低成本解決此問題的最佳實踐，來自與新加坡STT資深專家們的交流，在此，我們要對STT兩位資深專家TC、SK賜教時的知無不言、言無不盡，表達由衷的感謝。

AI：

自2019年以來，我們引入AI技術，助力多地域、大規(guī)模數(shù)據中心運營實現(xiàn)少人化，甚至無人化。在智能化效率進化技術路線上，冷源能耗絕非末端可比，為何選擇AI先不覆蓋首端冷源？一方面是因為部署AI時，軟硬件變更會大動干戈；另一方面，據內部運營數(shù)據庫中的年均冷源CLF顯示，效率邏輯經過上佳塑造的BA+，其實際表現(xiàn)在利用自然冷區(qū)域的冷源CLF值已低至0.06~0.11，即便是超一流AI成功上線，能挖掘的空間也是相當有限。

那為何選擇AI先覆蓋末端空調？如末端原因接近或超越溫度SLA時，應急態(tài)人介入全過程涉及發(fā)現(xiàn)、診斷、通報、指揮、現(xiàn)場應急操作恢復等步驟，相比AI的靈敏反應，自動對末端應急操作相去甚遠，甚至多數(shù)末端突發(fā)情況AI都能抑制得風平浪靜。

基于末端溫升的重要性，且其為各運營者需頻繁面對的實際場景，我們認為AI設計思路是末端風測算法，無論是日常態(tài)，還是介入態(tài)，均以持續(xù)穩(wěn)定維持環(huán)境SLA為第一要務，AI在末端調優(yōu)與溫度抑制上，對于第三方專業(yè)運營商更具業(yè)務應用價值，首端冷源側交由定制精心打造的BA+，更符合第三方運營可靠性永遠至上的追求。

對于已投產運營中心宜先部署AI覆蓋末端，如具備條件再繼續(xù)追求首端冷源部署AI的極致效果，最終實現(xiàn)AI風水全系統(tǒng)聯(lián)動優(yōu)化。

末端實控效果：人工 VS AI

Auto Troubleshoot（自動排障）：

數(shù)據中心水系統(tǒng)涉及風水循環(huán)等子系統(tǒng)、及主機、泵、塔、空調、加除濕、蓄冷罐等各類設備裝置，各子系統(tǒng)和設備裝置又需配套各自所需的表、計、器、閥等，如此一個供需連配的系統(tǒng)性工程，在運行安全上，人一旦應急判斷/處置不及時、不準確、不周全，造成末端業(yè)務影響范圍及程度可能難以估量。此外，運行效率不佳、如何快速動態(tài)評估也是需直面的現(xiàn)????問題。如何破多地域、大規(guī)模水系統(tǒng)運營長治久安的局，效率不佳、遲緩改進的局，實踐后的答案是自研自排障系統(tǒng)，實現(xiàn)安全和效率實時自診斷、自定位、自匹配，呈現(xiàn)精準解決舉措。引入AI后很不放心怎么辦？盡管評估AI算法內置的可驗證安全機制是必經程序，但基于AI的成熟度目前未經實際長期驗證，我們認為設計自動制約機制仍不可少，將自排障和AI進行聯(lián)動，內外兼修的?????????控機制，讓AI部署運行更穩(wěn)健、更經得起歷史檢驗。

Action（行動力）：

數(shù)據中心業(yè)務一旦Action，Cut即成為幻想，數(shù)據中心的SLA保障應是我們永遠秉持的初心。我們將以終為始，恪盡職守，為客戶提供行業(yè)領先、穩(wěn)定安全、創(chuàng)新高效的高質量服務，為數(shù)字時代提供堅實的算力根基。

數(shù)據中心的安全可靠、綠色低碳和可持續(xù)發(fā)展，需要我們?yōu)槲磥矶鴤?、為未來而?zhàn)。

  結語  

萬國數(shù)據從發(fā)展初期就秉持“長期主義”理念，利用創(chuàng)新技術實現(xiàn)節(jié)能減耗，在數(shù)據中心全生命周期管理過程中不斷探索低碳實踐，我們力求進一步降低碳足跡，最終推動全行業(yè)綠色發(fā)展，助力國家實現(xiàn)2030年前“碳達峰”、2060年前“碳中和”的偉大愿景！