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掌握PUE脈絡 提升機房節能效率

  • DIGITIMES企劃

定期清理高架地板,有助於善PUE
定期清理高架地板,有助於善PUE

眾所周知,任何一個企業或機構,若不趕緊進行節能,其能耗增長將很快如同野馬脫韁一般難以控制,在此前提下,堪稱為企業內部用電大戶的IT機房,理所當然成為頭號的整治目標!

何以機房節能議題如此重要?有一份來自美國能源部所提供的數據,經常被一些訴求節能的研討會講師所引用,意即資料中心的能耗,一向是同面積辦公室的100倍之多,加上能源成本日趨攀升已是不可逆的大勢,遂使得機房節能成為企業務必處理的重大課題;否則光是三申五令要求同仁留意關閉閒置電源或冷氣,甚至不惜犧牲員工的作業專注力、而將辦公室區域空調溫度提高,節能效果亦屬有限。

於是乎,資料中心基礎效率(Data Center Infrastructure Efficiency;DCIE)、資訊設備使用率(IT Equipment Utilization;ITEU)、資訊設備能源效率(IT Equipment Efficiency;ITEE)等諸多關乎機房能源使用效率的指標紛紛出爐,但若以廣為使用程度而論,上述指標並非首選,而是能源使用效率(Power Usage Effectiveness;PUE)。

究竟PUE這個每逢談論機房節能議題之際,一定會出現的名詞,它的意涵為何?事實上,PUE是一道公式,分子是機房總耗能,也就是資訊設備、空調系統、照明、電力轉換損耗等能源耗用量的加總,至於分母則是資訊設備耗能。

那麼為何企業的機房管理人員,需要對PUE抱持高度關注,道理很簡單,該數值愈高,便代表機房當中用於空調系統、照明、電力轉換損耗等「非資訊設備」的能源耗用量過高,這般的能源性能與效率水準,自然大有問題,最終反應到電費帳單的實際數字,亦會高得嚇人;相反的,如果PUE數值降低,就意謂機房用在空調系統、照明、電力轉換損耗等環節的能耗不高,真正將刀口花在資訊設備之上,並無太多不必要的能源消耗,如此一來,最終反應到電費帳單的實際數字,亦將隨之下滑。

PUE一降 電力支出隨之下滑
曾有人做出範例,假使有一座耗電量為100kW的機房,以台電平均每度電費新台幣3元來計算,那麼這座機房一年就需要負擔約158萬元電費支出;如果這座機房的PUE值是2.5的話,就表示資訊設備用電量為40kW,而非資設備負載用電量是60Kw。若設法將PUE從2.5降到1.5,則非資設備負載用電量也會減少為33.34kW,到了最後,該座機房一年的電費僅需要88萬元左右,足足比原本金額削減45%,對於凡事將本求利的企業而言,確實相當滋補。

但問題來了,機房管理人員都知道PUE愈低愈好,但究竟該低到怎麼樣的程度,就不遜於業界平均水準?其實國際間有關PUE數值的推估報告,並不算多見,其中有一份是早在2009年6月由EPA披露的數據顯示,國際平均PUE為1.91,但若考量資訊設備耗量以UPS耗電來取代,實際PUE理應接近2.1水準;另一份則是2011年10月由Uptime發布的資料,當時計算出的平均PUE為1.8,但值得一提的是「Unknown」不列入計算的比重不低,如果把這部分予以還原,平均PUE應該在1.8以上。

此外,日本JEITA(Japan Electronics and Information Technology Industries Association)也在2010年7月到2011年1月這段期間,曾針對該國20家企業的25座機房進行能源效率量測,顯示每年7、8月夏季期間PUE數值在1.9以上,但到了11~1月的冬季期間,PUE數值則會略降5%來到1.8附近,換言之,日本資料中心的平均PUE落在1.8~2之間,與上述由其他機構所進行的國際PUE推估數字,差異並不大。所以說,國際平均PUE數值,推估介於1.8~2.1之間,倘若企業的實際表現高於2.1,即代表其機房節能效率,還有很大的改善空間。

PUE準不準? 管理人員費思量
但有一點相當值得留意,在某些情況下,A、B兩家企業都說自己的PUE是1.67,也都自認達到相對優異的水平,但事實上,你的1.67和我的1.67之間,未必是同一回事,究其主要癥結,就在於彼此計算的基準點不同。怎麼說呢?一般計算PUE,通常可區分為4種不同型態,包括了Category 0、Category 1、Category 2與Category 3,每種型態所對應的量測點不同,就普遍的做法,Category 0僅計算週期時間內UPS輸出位置的最大尖峰用電量、再除以週期時間內資料中心總用電量的最大尖峰用電,是唯一分子分母皆取kW為單位的算法,似有相對粗略之虞,所以並不適合採用。

至於Category 1、Category 2及Category 3,三者所取決的分子與分母單位都是kWh,分別對應UPS Output、PDU Output與IT Input,由此可見,數字愈大似乎愈貼近企業機房實際用電情況,但運算的難度愈高、成本也愈高,落實的可行性不大,所以觀察一般的情況,Category 1算是相對被廣為採納的計算方式,因為即便是Category 2,未必每座機房都有使用配電裝置(PDU),就算多,很多都屬於排插式,無法以此為量測點執行計算。

但即使個個都用Category 1,算出來的精準度也未相同,持平而論,企業機房管理人員不是數學家,雖然看似沒必要在PUE數字上稱斤論兩,但莫忘計算PUE的初衷就是還原事實真相,所以仍應力求準確度愈高的PUE,如此才有更合理的改善目標與依據。

那麼,究竟哪些情況可能影響PUE數值的精準度?首先,許多企業都座落在共用的大樓,而變壓器通常都以整棟大樓為單位,並非單獨供應給資訊機房使用,因此一旦取決Category 1,會納入很多原本不該被納入計算的環節,意指變壓器之後可能切分為多個迴路,而有些迴路是銜接到資料中心以外的用電場域,這些部分的能耗便應予以剔除,否則機房管理者明明已經很努力降低PUE,但莫名其妙總是降不下來,那也並非合理現象。

其次,就算確定從變壓器到UPS這段,已經排除非屬機房能耗的干擾因素,也未必能確保PUE數值純淨無虞,因為從UPS接到PDU或機櫃的這一段,還是會有變數產生,在一些情況下,仍會拿來供應給非屬機房系統的用途,例如某些中小企業,市電從變壓器進入UPS後,會出現分支,一路確實會串聯到機房的Rack、資訊設備,另一路則會串聯到辦公室環境,所以辦公室區間內舉凡電腦、印表機、投影機甚或其他設備的能耗,如果不加以釐清,到最後就會通通算進PUE的帳上,此時便將影響數值的合理性。

當然,懂得算PUE還不夠,企業更應懂得從PUE數字的變化看出端倪、知所改善,有些時候,甚至不需要大費周章斥資引進什麼先進節能技術或系統,就可以減少PUE、提高電力使用效率,能達到這般效果的方法,就是值得稱許的好方法。

舉例來說,企業在機房建置完畢,通常很少理會高架地板,殊不知如果高架地板存有一些泥沙或灰塵的話,這些髒東西就有可能透過蜂巢板,悄悄地飄進資訊設備之內,這麼一來,設備裡頭的風扇之上就積滿了灰塵,萬一愈積愈多,就沒辦法提供正常轉速,此時設備溫度就會飆高,要嘛只好由空調系統供應更大製冷量,從而致令能耗攀升,要嘛就導致設備因高溫而失常,影響應用服務的正常運作,無論屬於哪一種結局,肯定都會讓企業老闆眉頭深鎖;由此看來,定期清理高架地板底層,縱然看起來不是什麼了不起的工作,但絕對有其必要性,企業不宜「莫因善小而不為」。