互聯網數據中心制冷如何“智”冷？ 間接蒸發冷卻助力碳中和
摘要
得益于安全高效、顯著節能的特性，間接蒸發冷卻的接受程度更高，正在成為數據中心制冷方式的新選擇。
自 1996年“Internet Data Center”概念被提出以來，我國IDC行業從無到有，先后經過PC門戶網站、移動互聯網、云計算階段，互聯網數據中心（以下簡稱“數據中心”）特性也隨之不斷演進，“簡單機房+粗糙運營”不復存在，“專業設備+規范運維”的傳統數據中心也逐漸無法滿足當前需求。
當前，數據中心已成為經濟社會不可或缺的關鍵基礎設施，互聯網新興技術和創新業務日新月異，云計算應用落地進程加快，數據資源存儲、計算和應用需求大幅提升，同時，各地陸續出臺能耗限制政策，國家提出“2030年碳達峰、2060年碳中和”目標……諸多因素影響下，數據中心的承載和需求已今非昔比。
新需求 ? 新制冷
數據中心是數字社會的基石，L1層則是整個數據中心的基石，從能源、環境、設施、安防等層面為數據中心提供基礎支撐，也承接數據中心提出的新需求。
/ 需求一：快速交付 /
數據中心投資高，成本收回周期長，早一天投運就能早一天盈利。而傳統數據中心建設模式TTM將近兩年，周期過長，同時基礎設施難以匹配IT設備的三年一迭代的演進趨勢。因此，L1層需要滿足快速交付、高效擴展的需求。
/ 需求二：綠色節能 /
數據中心OPEX（運營支出）中，電費占比超過一半，為降低成本，數據中心不斷探索節能降耗新措施。近年來地方能耗審批趨嚴，國家“雙碳“目標和未來監管制度逐步完善，成為數據中心進一步降低PUE、減少能源消耗的新動力。
/ 需求三：智能運維/
數據中心的人才需求持續大于供應，運維人力短缺。隨著數據中心規模越來越大，運維管理日益復雜化，人工運維難度大、效率低，還帶來了更多安全隱患——Uptime Institute 對歷史數據安全事故的統計顯示，“70%的數據中心故障都是人為引起的”。因此，數據中心需要更簡單智能的運維手段。
/ 需求四：安全可靠 /
數據中心服務器單機柜功率和密度不斷提高，產生的熱量隨之激增，一旦制冷系統出現故障，機房會在更短時間內超過極限溫度，使機器宕機或損壞，帶來巨大損失。不斷變化的是功率密度，不變的是數據中心核心要求——安全。
需求驅動進步。數據中心發展至今，L1層一直隨之演進。
以制冷系統為例，面對數據中心更高功率、更高密度的發展趨勢，設備廠商們在制冷方式、制冷效率上展開探索創新，成果斐然：曾經以房間為單位的空調制冷演變為近端制冷，間接蒸發冷卻、液冷、等新冷卻技術涌現，制冷效率越來越高，PUE值越來越低。
數據中心“新寵”? 間接蒸發冷卻
當廠商們的創新成果應用到數據中心，綜合成本、適用程度、運維難度，都是重要影響因素。譬如液冷技術雖然降溫快、能耗低，但客戶對可靠性和能耗成本節約存疑，給應用推廣帶來挑戰。
相比之下，間接蒸發冷卻技術采用空氣-空氣間接式換熱，利用外部環境的較低溫度空氣帶走數據中心內部產生的熱量，氣象適宜時還可以利用水的蒸發來幫助散熱。在隔絕室內外空氣前提下，降低機房溫度，大幅增加利用自然冷卻的時間。
得益于安全高效、顯著節能的特性，間接蒸發冷卻的接受程度更高，正在成為數據中心制冷方式的新選擇。
在間接蒸發冷卻領域，先后有多個企業投入生產研發，華為可謂其中的佼佼者。近日ICTresearch發布的《2020-2021年中國數據中心蒸發冷卻空調產品市場報告》顯示，華為間接蒸發冷卻解決方案以34.5%的市場份額，穩居中國市場第一。賽迪顧問《2020-2021年中國機房空調市場研究年度報告》也指出，2020 年，華為間接蒸發冷卻解決方案問鼎中國市場。
華為在2019年首次發布FusionCol間接蒸發冷卻解決方案，2020年發布優化升級的2.0方案，在極短時間內，獲得來自數據中心等客戶的廣泛應用和認可，原因何在？
/ 原因一：極簡架構 /
華為間接蒸發冷卻解決方案采用模塊化架構的一體化產品設計，集裝箱整體架構內置DX補冷系統，各部件在工廠預制集成，在現場可以快速安裝，相比傳統冷凍水系統減少了大量的管路施工及調試工作，幫助數據中心縮短TTM可達50%，實現業務盡快上線。
/ 原因二：綠色節能 /
解決方案充分發揮間接蒸發冷卻的特點，根據一年中的外界溫度不同，按需切換干模式、噴淋模式和混合制冷模式，最大化的利用自然冷源，減少壓縮機的工作時間，將4次換熱過程簡化為1次，減少熱量損失，有效降低制冷能耗，進而降低數據中心OPEX。同時采用iCooling智能調優技術，通過對制冷系統的各項數據進行收集、清洗，應用神經元網絡深度學習算法，進行數據建模和推理，實時給出最佳的調優方案，實現PUE最優。
/ 原因三：智能運維 /
由于采用極簡設計，華為間接蒸發冷卻解決方案不需要專業的暖通工程師進行維護，向導式調測，支持故障自檢，運維簡單。在數據中心運營時，傳統冷卻系統調優、參數優化對運維人員能力水平要求極高。華為的iCooling智能調優技術，通過對制冷系統的各項數據進行收集、清洗，應用神經元網絡深度學習算法，進行數據建模和推理，可以實時給出最佳的調優方案，讓普通運維人員達到“老師傅”水平。
/ 原因四：前瞻安全 /
人工運維只能對故障“亡羊補牢”，無法做到見微知著，無法發現潛在問題。華為間接蒸發冷卻解決方案借助各類圖像、聲音、振動等智能傳感器，匹配AI智能算法，實現間接蒸發冷卻系統全自動巡檢及故障預測。
可以看出，華為的間接蒸發冷卻解決方案憑借技術創新和產品表現，滿足了當前數據中心諸多新需求，實現極簡、綠色、智能、安全。也正是憑借此類種種創新技術的不斷迭代，華為持續助力構筑面向未來的互聯網數據中心基礎設施。
價值與潛力 ? 助力碳中和
由于占用面積大、遠端制冷效果差，部分數據中心對間接蒸發冷卻產品“望而卻步”。華為間接蒸發冷卻解決方案則解決了這些“后顧之憂”：通過采用高效高分子換熱芯、自研高效EC風機、高效直流變頻渦旋壓縮機等器件的應用，并在控制上進行部件級協同調優的手段，將制冷密度做至最高，來降低間接蒸發冷卻產品的占地面積；同時，為間接蒸發冷卻系統量身打造EC風機，相較傳統EC風機能達到更高效率，更高風量，在全范圍內風量可提升30%~55%，以此來解決遠端制冷效果差的問題。
必須指出，間接蒸發冷卻并非適合所有數據中心，在高溫高濕區域，由于可獲取的自然冷源較少，使用間接蒸發冷卻解決方案的節能效果受限。
所處區域年平均溫度低于25℃、海拔低于4000m的數據中心，才是間接蒸發冷卻的適用對象。例如山東臨沂經濟技術開發區大數據中心，由于采用華為間接蒸發冷卻方案，該項目從開始土建施工到試運營僅用時4個多月，工期較傳統水冷系統節省50%以上，建成后的數據中心高效制冷，PUE從1.41降低至1.25（同地域數據中心平均PUE為1.45），年省電費四百多萬。
面對碳達峰、碳中和這一國家長期目標，已經有互聯網企業行動起來，騰訊、百度先后發布集團碳中和規劃，綠色環保、節能降耗的數據中心均在規劃中占據重要篇幅。
可以預見，在我國雙碳進程中，綠色節能的數據中心將受到更多互聯網公司青睞，極簡、綠色、智能、安全的間接蒸發冷卻產品，將迎來更大市場。
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