最近微软在数据核心业务上有了个新的方向，就是把数据核心沉入海底：

该技术应用原本为潜艇研发的散热技术，应用海底的低水温来为数据核心散热。方案未来建成主机农场，整个搁置在水下以浪费贵重的电能：

微软为什么要这么做呢？这种技术能浪费多少电能，也就是钱呢？咱们当天就来具体了解一下。

制冷能耗占比

究竟制冷所消耗的动力有多花钱呢？咱们先来看一下主机机架的总领有老本（TCO）。TCO可以协助咱们了解主机在购置和经常使用中全体的经常使用老本，有助于了解全体的花销，而不是仅仅购置时的持久的肉痛。TCO包含三个构成：投资老本、经营老本和动力老本。

由于机架外面的主机多少钱大不相反，咱们刨去这局部的老本。据IDC统计，数据核心的平均经常使用年限为9年。但是Gartner的数据显示任何经营超越7年的设备都趋于古老。为了简化，假如经常使用年限为10年。一个典型的数据核心的TCO构成为：

可以看出，电力能耗老本占据一切老本的20%！是数据核心重要的老本。

这些电能都去哪里了呢？一个典型的主机机架，动力消耗构成如下图：

动力消耗大概只要47%的局部进入了主机（红框局部），这才是有效的能耗。而41%的局部被散热消耗掉了！

一个典型的数据核心动力和散热构成如下：

散热局部包含机架风扇，空调、泵机和散热塔。这些局部消耗的动力占据数据核心动力消耗的很大一局部，也在TCO中占据的很大的比重。

这里要提一下PUE。电能经常使用效率（PUE）是评估数据核心动力效率的目的，它的计算很便捷：

PUE=总体能耗/IT设备能耗

咱们可以看出，PUE值越凑近于1，数据核心的动力效率越高。咱们一同来计算一下上个例子中PUE的值。

PUE=1/0.47=

这个数据怎样样呢？咱们来看一下2011到2014美国平均PUE是多少：

这个是厂家自己报告的，实践上UptimeInstitute于2012年对全美1，100家数据核心和其经营主管所做的考查显示，数据核心PUE平均值为1.8-1.89。而其中，仍有高达34%的数据核心超越2.0，技术不兴旺国度的数据核心的效率只会更低。咱们这个2.12的数据代表了平均水平。

在这里Google做的比拟好，它的PUE值相当低：

它在2012年PUE值就曾经相当低了，这与它继续始终的提升是分不开的，这也是Google为了自己钱包思考的肯定之举，概略见参考资料1。Facebook则宣称在美国佛斯特及瑞典吕勒奥数据核心的PUE等级到达了1.06-1.08。PUE总体评级如下：

在我国，依照《十三五国度消息化布局》，到2018年，新建大型云计算数据核心PUE值不高于1.5；到2020年，构成具备国内竞争力的云计算和物联网产业体系，新建大型云计算数据核心PUE值不高于1.4。

论断

制冷消耗的电力占据主机电力消耗相当大的比重，进而也在数据核心TCO中占据很大局部。而微软将数据核心沉入海底，无疑会极大的降落制冷消耗的电力，降落PUE，从而为微软以及购置微软云服务等的客户浪费金钱。

随着云计算、大数据等新兴技术趋向的开展，企业的IT基础设备树立也出现飞速开展形态。主机机柜始终参与，机房空间始终扩展，UPS电源、机房空调等关系设备始终参与投入，随之而来是动力应用效率低、耗电量大，电费支出超越基础设备树立老本。据统计，世界的数据核心每年消耗的电量占世界总电量的2%左右，考查显示动力消耗老本已占到IT行业经营老本的30%到50%。如何降落PUE，进而降落TCO，这也是包含微软外，一切主机从业者的钻研方向。咱们可以等候，会有更多更幽默的花式降温方法！

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参考资料：

标签： 计算机迷信、 云服务、 大数据、

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