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华为李晶晶:未来数据中心需要什么样的UPS?

2014-11-19 00:36
来源: C114

  3 数据中心需要什么样的UPS

  首先应该承认,不同行业对UPS的认知与应用仍存在巨大差异。各种方案的应用也因人而异,并无统一标准。但是在保证可靠供电的前提下,笔者认为未来的数据中心将会在以下几个方面对供配电系统提出更高的要求。

  1)首先是“快”,即快速建设、快速扩容。

  目前在数据中心的建设方式上,模块化的理念已逐渐被大家所接受。无论是模块化数据中心还是集装箱数据中心,都是这一理念的具体实现。模块化UPS同样符合这一理念。如果仅从整体部署速度来看,模块化UPS和塔式UPS差别并不大。但如果从后期扩容方面以及初期投资方面,模块化的优势都非常明显。首先,按需扩容的功率模块,更符合业务发展的需要。尤其是对于平均寿命只有3到5年的互联网企业,谁能早一天完成部署,早一天实现扩容,就能早一步赢得客户,早一步占据市场。相比传统塔式UPS一到两周的安装时间,模块化UPS只需几分钟即可完成扩容。其次,商业竞争日趋激烈,市场环境变幻莫测,以及未来发展的不确定性都要求CEO们必须在长期规划与初期投入之间寻找最合适的平衡点。模块化的结构只需要预留合适空间,而不需一次性投入,未来可根据业务发展分批分期投入,明显降低企业运营风险。对客户而言,无论是自建还是出租,模块化UPS都更适合企业的未来长远发展。

  2)其次是“易”,即易用性、高可用性。

  相比传统数据中心为保证可靠性而设计的复杂的Tire4架构、2N系统,旁路模式、市电直供+UPS备份等等“不可思议”的方案正在被互联网巨头们采用。正是虚拟化的技术实现,使得互联网企业从追求单纯的供电可靠性变成了更看重以快速维护代表的可用性。

  因此UPS也要向IT设备一样易维护。这对UPS有两点要求:1、发生故障不能影响业务运行,即不影响正常电力供应;2、发生故障后要方便维护,最好运维人员可自行维护而无需联系厂家。显然,模块化UPS最符合这一要求。无论是交流模块化UPS还是直流模块化UPS(高压直流)都体现出了更高的可用性和易维护性。

  3)然后是“省”,即节省。

  省空间:目前的中小型数据中心大多建设在寸土寸金的楼宇之间,高密度一直是IT设备的普遍追求,如刀片式服务器。更高功率密度,体积更加小巧的UPS能够为用户节省更多空间,对提供出租服务的企业来说,则意味着可以部署更多的IT设备用于租赁;另一方面,如前文所述,基础设施架构融合,已成为数据中心发展的趋势之一,而更高功率密度的UPS将更方便地与服务、存储等IT设备实现一体化部署,目前各主流厂家均已推出了这种一体化产品,如华为mircoDC, APC infraStruXure等。

  省电费:高昂的电费开支,也使得用户更青睐高效率的UPS,因为高效率UPS除本身损耗更低之外,还能降低制冷方面的能耗开支。有一点需要指出的是,虽然大多数厂家都宣称可提供高效UPS,但负载率的影响仍然要考虑。对大部分数据中心而言,UPS的实际负载率不会超过30%(新建数据中心甚至只有10%),而随着虚拟化技术的实现,CPU利用率上升之后,UPS的实际负载率一般也不会超过40%(以1+1系统为例)。因此只有在低负载率(20%~40%)也能做到94%以上高效的UPS才最符合数据中心的实际需求。

  除此之外,目前的主流服务器因为大量采用PFC校正电路,其输入功率因数已普遍超过0.9。这就要求为其供电的UPS同样应能提供0.9甚至更高的输出功率因数,否则为了匹配这些服务器,用户将不得不采购更多的UPS。 比如,按理论计算(不考虑冗余等实际情况),10台500VA/450W(功率因数0.9)的服务器,其总功耗为5KVA/4.5KW,只需采购一台5KVA输出功率因数大于0.9(输出功率大于4.5KW)的UPS即可。而如果UPS功率因数为0.8甚至更低,则需要两台5KVA的UPS。

  4)最后是“智”,即智能化。

  几乎所有的UPS厂商都宣称可提供智能化的设备。但目前的智能化主要还是集中在UPS本身的技术层面,或网管方面。面对IT与CT行业层出不穷的新理念、新产品,尤其是近年来伴随移动互联网而出现的智能终端、可穿戴设备,UPS行业的“智能化”显然还不够智能。那么未来十年,将有哪些方面会出现突破?

  ① 能耗精细化管理

  目前服务器芯片已可以通过在空闲时关闭部分功能来实现降低能耗,而服务器风扇的转速可调也已经大量应用,这些都为L1层供配电设备与L2层IT设备的联动与统一降耗提供了便利。随着传感器的大量应用,机房内的局部环境与用电情况已经可以被轻松获取,一个包含了机房内部物理生态系统(供配电系统、温控系统、IT设备等)与机房外部自然生态系统(电网信息、气象信息、用户使用信息等)的综合能耗管理系统已经初见雏形,一些互联网巨头以此为基础通过机器学习技术将最终实现整个数据中心的自我优化与瓦特级的能耗管理。

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