31、数据中心需求响应与 IT 定制化发展解读

数据中心需求响应与 IT 定制化发展解读

数据中心自动化需求响应

数据中心存在两种类型的工作负载，分别来自建筑基础设施和信息通信技术（ICT）。电力使用效率（PUE）这一指标由绿色网格组织提出，用于衡量两者之间的关系，其定义为设施总电力与 ICT 设备专用电力的比值。目前，典型企业数据中心的 PUE 约为 2.0，意味着数据中心在冷却和照明方面消耗的电力与 ICT 设备消耗的电力相当。

从历史趋势来看，PUE 呈下降趋势，这主要是因为更高效的设施在冷却方面所需的能源更少。最高效的数据中心 PUE 在 1.10 至 1.20 之间，这意味着它们一年中大部分时间以节能模式运行冷却系统，关闭机械制冷。部分数据中心可能依靠对流冷却而非风扇。从需求响应的角度来看，数据中心的基础设施作为需求响应策略的目标重要性逐渐降低，ICT 方面则成为关注焦点。由于大量部署，高容量服务器在数据中心的 ICT 电力消耗中占比最大。

服务器工作负载与冷却工作负载的表现有很大差异。现代服务器在空闲时消耗的电力很少，这体现了电力比例计算的概念。理想情况下，服务器的电力消耗应与工作负载强度呈线性关系，直至为零。但实际上，较新的服务器在空闲时仍有大约 80 瓦的基础功耗。如果工作负载强度在一天内发生变化，服务器的电力需求也会相应变化。此外，利用功率封顶技术，可以在不考虑工作负载的情况下调整服务器的电力消耗。

手动执行需求响应指令对于像空调这样反应较慢的机械工作负载是可行的，但对于服务器而言，由于其传感器和控制器能够在数秒甚至更短时间内改变电力需求，手动响应方式既耗时又繁琐，已不再适用于数据中心工作负载，因此自动化成为必然选择。自动化意味着利用计算机协调分布式资源，这也是技术进化模式的一种体现，即最初涉及人机交互的业务流程最终会实现完全自动化，IT 在实现需求响应方面发挥着关键作用。

数据中心参与需求响应

对于公用事业公司来说，发电调度需要考虑设备的限制。核能发电难以调节，通常作为基础发电，全天保持恒定水平。柴油发电机调节相对容易，但每千瓦时的燃料成本较高。风能和太阳能等可再生能源受天气影响较大，调度灵活性有限。当风力发电达到峰值时，需要削减其他类型的发电以保持电网电力平衡。

在正常运行中，接近峰值需求时，需要使用越来越昂贵且易于调节的发电资源。公用事业公司实行分时定价，在这些时段收取更高费用，并保留一定的备用容量以应对极端情况。当最后一瓦电力被使用时，电价实际上会变得无穷大，因为无论价格多少都无法获得更多电力。

实际上，在最后一瓦电力分配之前，电力供应系统就会出现压力迹象。发电机和输电线路是动态系统，过度使用时容易出现振荡，可靠性和抗干扰能力会受到限制。

新建设施以满足增长的需求并非总是可行的选择。新输电线路或大型发电厂的选址、许可和建设可能需要数年甚至数十年时间。大型发电厂每千瓦的运营成本较低，但如果仅用于每天几分钟的峰值需求，资本利用率将很低。

数据中心能够在数秒内调节需求，这使其在需求响应应用中具有重要价值，不仅可以进行成本套利，还涉及业务连续性，关乎系统的生存。需求响应在经济上具有吸引力，早期试验表明，削减工作负载的成本每千瓦降低幅度在 125 美元至 300 美元之间，而新建发电的资本成本每千瓦在 500 美元至 5000 美元之间，数据中心每千瓦部署电力的资本成本为 11500 美元。在应用需求响应以维护系统稳定性时，如果不这样做可能导致区域停电，那么削减电力的价值是无限的。

数据中心对公用事业公司来说是一个集中的需求点，通常功率在 1 至 100 兆瓦之间。要达到类似的需求水平，需要分散在数平方英里内的 50 至 5000 个住宅单元。因此，针对数据中心工作负载实施自动需求响应（ADR）策略的回报可能很大，且比针对大量不同住宅客户实施相同策略更快实现。

此外，与当前住宅电力监控和控制实践不同，数据中心的大部分计算、网络和存储设备及支持基础设施都是先进的，并且已经具备电力监控和控制功能，同时也有可互操作的框架来提取和传输管理数据，但此前尚未大规模利用这些能力。

需求管理有助于削峰填谷，帮助公用事业公司推迟资本投资，并在设备升级不可行或无法短期内实施时确保可靠运行。例如，新输电线路的选址、建设和部署过程可能需要数十年。数据中心运营商通过参与需求响应计划可获得经济激励。

由于数据中心的集中需求和热电联产能力，其参与对系统可靠性和动态稳定性具有积极影响。风能和太阳能发电往往会对系统动态稳定性产生不利影响。发电运营商在有风或有阳光时，无论电网状态如何，都有经济动力向电网注入尽可能多的电力。这种发电通常发生在偏远地区，输送这些额外电力可能会使输电线路过载。可以定制 ADR 运营政策，不仅解决供需不平衡和定价机制问题，还可以利用内置的监控和控制机制优化系统稳定性裕度。例如，削减负载以降低输电线路失步的可能性，甚至在事故或灾难性事件后重塑工作负载以在受损条件下继续运行，目标是使系统更能抵御可能导致区域停电的级联故障。

需求响应的好处主要体现在三个方面，尤其是在电力高峰需求期间：
- 环境效益 ：避免发电及相关排放和输电损失，这些损失在高峰需求时往往最大。
- 能源定价套利 ：在需求响应成本低于按现货价格购买等量能源时实施，即使是拥有自有发电设施的垂直整合运营商，高峰需求期间的发电成本也最高。
- 增强电网可靠性 ：通过快速削减工作负载需求来实现。当替代方案是系统崩溃时，增强电网可靠性的好处可能是无限的，但这需要跨多个公司的分布式能源资源的快速协调，而云计算技术使这种先进的分布式 IT 能力成为可能。

需求响应架构

一个被广泛理解的通信框架对于管理需求响应部署的复杂性至关重要。劳伦斯伯克利国家实验室（LBNL）开发了 OpenADR 框架，LBNL 开发了 1.0 版本，并将标准转让给结构化信息标准促进组织（OASIS）。目前，OASIS 正在推进 OpenADR 2.0 的开发。

ADR 客户可以通过以下几种方式连接到公用事业公司：
- 直接连接 ：如图配置 a 所示。
- 通过代理连接 ：如配置 b 所示，代理服务提供简化的注册流程和需求响应交互，同时向公用事业公司保留客户身份。
- 通过聚合服务连接 ：如配置 c 所示，聚合器与每个客户协商具体条款，并向公用事业公司呈现单一逻辑接口。

服务器的功率控制通过服务器固件（如英特尔节点管理器）实现，利用以太网网络上的智能平台管理接口（IPMI）协议强制执行电力需求控制。聚合层可以组合电力需求目标和消耗读数，英特尔数据中心管理器：能源总监就是这样的应用示例。数据中心基础设施管理（DCIM）应用程序通过 RESTful API 提供 OpenADR 服务并驱动聚合层。

OpenADR 部署基于现有的管理框架。例如，如果目标工作负载是商业建筑，ADR 网关软件将与目标站点的建筑管理系统进行接口。

OpenADR 2.0 定义了虚拟顶级节点（VTN）的概念，类似于资源能源控制器（REC），作为管理者或聚合器。VTN 管理一个或多个虚拟终端节点（VEN），并且这个概念是递归的，即 VEN 可以对下级实体承担 VTN 的角色。在这种概念下，需求响应部署实际上是服务网络的实例。在云环境中，公用事业公司与客户的关系不一定是严格的层级关系，可能涉及多个公用事业公司，特别是在具有冗余公用事业供电的数据中心中。

需要注意的是，虽然在直接连接的客户情况下，VTN 和 VEN 通常被视为能源消费者，但在递归模型中并非总是如此。例如，在 OpenADR 关系下，数据中心的备用发电机可以根据公用事业公司的要求向电网注入电力，服务器机架中的备用电池在某些情况下也可能使该机架成为能源生产者。

需求响应的未来

与云计算类似，服务质量考虑可能会成为 ADR 交易的核心。不同的工作负载具有不同的质量，因此从需求响应的角度来看，它们的价值也不同。例如，服务器工作负载的快速削减能力有助于提高电网稳定性裕度，而机械冷却的缓慢调节更适用于提前一天的预测。以下是数据中心中一些工作负载“类型”的示例：
|工作负载类型|数据中心运营商的 ADR 实施方式|ADR 合同中体现的行为|
| ---- | ---- | ---- |
|A|业务关键，不可触碰|不在 ADR 协议中体现|
|B|应用服务器功率封顶；可无限期封顶；有一定可容忍的性能影响|在 5 - 10 秒内有限减少 X 千瓦，可长时间保持；适度补偿|
|C|对选定工作负载应用服务器功率节流；服务器电力需求在 100 毫秒或更短时间内下降 50%；应用吞吐量下降 75% 或更多；数据中心运营商与商业客户协商此影响的成本|非常快速地大幅减少千瓦数；公用事业公司需给予用户大量积分|
|D|关闭制冷压缩机几分钟；数据中心依靠现有制冷剂供应运行|适度减少千瓦数；可能需要几分钟才能生效，且只能使用有限时间；成本相对较低|
|E|关闭可消耗的工作负载，如复制的 Web 服务器前端；数据中心运营商与商业客户协商此操作的影响|适度减少千瓦数；可能需要几分钟才能生效；可无限期使用；适度数量的积分|
|F|关闭通风风扇；持续时间受可接受的温度上升限制|低千瓦数减少；数秒内生效；可在有限时间内保持；成本相对较低|
|G|提高数据中心环境温度设定点|适度减少千瓦数；可实现的功率减少难以测量，且可能需要数小时才能稳定；成本相对较低|
|H|开启热电联产|请求的公用事业公司支付能源成本加溢价|
|I|切换到替代公用事业供应商|请求的公用事业公司支付套利成本加溢价|

随着行业的发展，可以预见会有工作负载标准化的努力。此外，通过交易双方的机器对机器协商以及自动发现和配置，可以支持高度动态的行为。目前，大多数服务设置是手动的，涉及服务提供商和消费者之间实际的面对面条款协商，以解决与服务水平协议（SLA）和费用相关的问题。即使是通过网络界面注册服务也需要人工干预和判断。随着标准和技术的发展，将实现从发现、评估、注册到服务拆除的全自动化服务生命周期管理。

安全也是需要进一步研究的方面。电网遭受攻击的可能性有大量记录，广泛采用需求响应可能会增加电网的脆弱性，至少会增加分布式拒绝服务攻击的风险。目前，需求响应通信使用加密的 HTTPS 交换，与金融和医疗交易中使用的类似，但这些机制是否足以支持需求响应交易还有待观察。

另一个技术挑战是确定需求削减基线的通用方法。服务器工作负载高度动态，每秒都在变化。在现有技术下，设定的功率目标是以机器消耗的绝对瓦数来定义的。一旦设定了限制，很难确定取消上限后的消耗水平。

随着需求响应的广泛采用，有望形成一个丰富的生态系统，削减的电量将像发电电量一样易于交易。除了实现需求响应交易，交易的核算和对账也需要先进的 IT 能力。

IT 的大规模定制化

在云计算中，大规模服务网络的最新发展使得 IT 能够提供更精细的服务。大型企业将整体应用拆分为易于理解、松散耦合的服务单元后，部分服务单元变得通用，如用于同步分布式机器的网络时间协议（NTP）服务。

通过 Web 服务调用，可以以较低的成本将这些调用导向外部服务，而不是在内部构建和维护同等能力。同样，通过调用托管相同软件实例的外部提供商，也可以实现通过封装软件实现的功能。这一过程导致了标准化应用在云中的广泛部署，例如微软 Exchange，其服务可以托管在微软数据中心，也可以通过第三方数据中心作为软件即服务（SaaS）提供。

这些服务单元进入市场后，可供其他客户公司使用。更大的客户群体带来了规模经济，使拥有特定能力的成本降至内部实现成本的一小部分。小型企业原本难以在后台部署两到三台服务器，现在能够部署复杂的人力资源应用或开展业务所需的任何应用，并且有多种选择，如在硬件即服务（HaaS）或基础设施即服务（IaaS）上运行邮件服务器堆栈，从第三方租赁预配置和维护的服务器，或使用微软的 SaaS 服务。

这一转变使行业进入了一个新阶段，从大型 IT 过渡到 IT 赋能的中小企业。企业服务总线（ESB）作为促进服务单元交互的渠道，在企业复合应用的实施中发挥了重要作用，API 门户则取代了 ESB 的角色，成为服务单元开发者发布产品的市场。

在服务驱动的应用进化过程中，还有另外两个转变。下一个转变在技术上是渐进的，但在 2010 年至 2016 年间产生了深远的社会和经济影响。由于云计算带来的规模经济，中小企业能够负担得起的服务单元技术变得越来越精细，个人消费者也能够使用并负担得起，这导致了智能设备的革命。智能设备本质上是一种连接的便携式计算机，使消费者能够访问以前只有企业才能使用的复合应用，这一趋势被称为 IT 的消费化。这一时期，新的应用市场包括谷歌应用商店、苹果应用商店和三星 Galaxy 应用数字分发平台。

最后一个转变与 ASCS 进化模型一致，也符合最初为促进人机交互而创建的流程和技术自动化的模式。随着自动化的推进，这些流程的范围扩大，增加了机器对机器的交互。这是从个人 IT 向消费领域物联网（IoT）的转变，也使基于云的互联网形成了一个完整的循环。第一个互联网是通过 Web 服务和 REST 协议自动化的人机 Web 互联网，第二个互联网是基于服务的云互联网，随着服务治理的自动化程度提高，最终实现物联网。尽管并不完美，但人类仍然为了自身利益驱动着这个生态系统。这一动态背后有几个驱动因素：
- 自动化服务协商 ：目前，大多数服务设置是手动的，需要服务提供商和消费者之间实际的面对面条款协商，以解决与 SLA 和费用相关的问题。即使是通过网络界面注册服务也需要人工干预和判断。随着标准和技术的发展，将实现从发现、评估、注册到服务拆除的全自动化服务生命周期管理。

数据中心需求响应与 IT 定制化发展解读

自动化服务协商的重要性与发展趋势

目前，服务设置大多依赖手动操作。无论是服务提供商与消费者面对面协商服务水平协议（SLA）和费用，还是通过网页界面注册服务，都需要大量的人工干预和主观判断。这种方式效率低下，且容易出现人为误差。

随着技术的不断进步和标准的逐渐完善，自动化服务协商将成为必然趋势。未来，从服务的发现、评估、注册到最终的服务拆除，整个生命周期都将实现自动化管理。这不仅能够提高服务交易的效率，还能减少人为因素的干扰，确保服务的质量和稳定性。

例如，在需求响应领域，自动化服务协商可以使数据中心与公用事业公司之间的交易更加顺畅。数据中心能够根据自身的工作负载和电力需求，自动与公用事业公司协商最佳的电力供应方案，实现能源的高效利用和成本的优化。

消费化与物联网：IT 发展的新里程碑

从大型企业的服务单元拆分，到中小企业受益于云计算的规模经济，再到个人消费者能够使用精细的 IT 服务，IT 的消费化趋势已经成为现实。智能设备的普及和应用市场的繁荣，如谷歌应用商店、苹果应用商店等，为消费者提供了更多的选择和便利。

而从个人 IT 向消费领域物联网（IoT）的转变，则是 IT 发展的又一个重要里程碑。物联网将机器与机器之间的交互纳入其中，使整个互联网生态系统更加完善。通过云计算和自动化技术，不同设备之间能够实现无缝连接和数据共享，为人们的生活和工作带来更多的创新和便利。

例如，智能家居系统可以通过物联网技术，实现家电设备的远程控制和自动化管理。用户可以通过手机应用程序，随时随地控制家中的灯光、温度、安防等设备，提高生活的舒适度和安全性。

技术挑战与解决方案

在需求响应和 IT 定制化发展的过程中，仍然面临着一些技术挑战。

在需求响应方面，安全问题是一个不容忽视的方面。随着需求响应的广泛应用，电网的脆弱性可能会增加，分布式拒绝服务攻击的风险也会相应提高。目前采用的加密 HTTPS 交换机制虽然与金融和医疗交易中使用的类似，但对于需求响应交易是否足够，还需要进一步的研究和验证。

为了解决安全问题，可以采用更加先进的加密技术和身份认证机制，确保数据的安全性和完整性。同时，加强对电网的监控和管理，及时发现和应对潜在的安全威胁。

另一个技术挑战是确定需求削减基线的通用方法。由于服务器工作负载的高度动态性，很难准确确定取消功率上限后的电力消耗水平。可以通过建立更加精确的模型和算法，结合实时监测数据，来解决这一问题。

在 IT 定制化方面，如何实现不同服务单元之间的无缝集成和协同工作，也是一个需要解决的问题。可以通过制定统一的标准和接口规范，促进不同服务提供商之间的合作和互操作性。

未来展望

随着时间的推移，需求响应和 IT 定制化将在更多领域得到应用和发展。

在需求响应方面，随着可再生能源的不断增加，电网的稳定性将面临更大的挑战。需求响应将在平衡供需、优化能源利用方面发挥更加重要的作用。同时，随着工作负载标准化的推进，不同类型的工作负载将能够更好地适应需求响应策略，提高整个系统的效率和可靠性。

在 IT 定制化方面，随着物联网技术的不断发展，越来越多的设备将接入互联网，形成一个庞大的智能网络。这将为企业和消费者带来更多的创新机会和商业价值。同时，自动化服务协商和管理将成为 IT 服务的主流模式，为用户提供更加便捷、高效的服务体验。

总之，需求响应和 IT 定制化是未来能源和 IT 领域的重要发展方向。通过不断地技术创新和标准完善，我们有理由相信，这两个领域将为我们的生活和社会带来更加美好的未来。

总结

本文深入探讨了数据中心需求响应和 IT 定制化的相关内容。在需求响应方面，介绍了数据中心的工作负载特点、参与需求响应的方式和架构，以及未来的发展趋势和面临的挑战。需求响应不仅能够带来环境、能源定价和电网可靠性等多方面的好处，还需要解决安全和基线确定等技术问题。

在 IT 定制化方面，从大型企业的服务单元拆分到中小企业和个人消费者的受益，再到 IT 消费化和物联网的转变，展示了 IT 服务从粗放到精细、从人机交互到机器与机器交互的发展历程。同时，也指出了在这一过程中需要解决的服务集成和协同工作等问题。

通过对这些内容的分析，我们可以看到，需求响应和 IT 定制化是相互关联、相互促进的。它们共同推动着能源和 IT 领域的创新和发展，为实现可持续发展和智能化社会提供了有力的支持。

以下是一个简单的 mermaid 流程图，展示需求响应和 IT 定制化的发展关系：

graph LR
    A[数据中心需求响应] --> B[环境效益]
    A --> C[能源定价套利]
    A --> D[增强电网可靠性]
    E[IT 定制化] --> F[大型企业服务拆分]
    E --> G[中小企业受益]
    E --> H[IT 消费化]
    E --> I[物联网]
    A --> J[技术挑战（安全、基线确定）]
    E --> K[技术挑战（服务集成）]
    J --> L[解决方案（加密、模型算法）]
    K --> M[解决方案（标准接口）]
    L --> N[需求响应发展]
    M --> O[IT 定制化发展]
    N --> P[未来应用拓展]
    O --> P

这个流程图展示了需求响应和 IT 定制化各自的好处、面临的技术挑战和解决方案，以及它们共同推动未来应用拓展的关系。通过这样的结构，读者可以更清晰地理解本文所讨论的核心内容之间的逻辑联系。