Design and Analysis of Sustainable Green Data Center with Hybrid Energy Sources

Development of renewable energy (RE) and mitigation of carbon dioxide, as the two largest climate action initiatives are the most challenging factors for new generation green data center (GDC). Reduction of conventional electricity consumption as well as cost of electricity (COE) with preferred quality of service (QoS) has been recognized as the interesting research topic in Information and Communication Technology (ICT) sector. Moreover, it becomes challenging to design a large-scale sustainable GDC with standalone RE supply. This paper gives spotlight on hybrid energy supply solution for the GDC to reduce grid electricity usage and minimum net system cost. The proposed framework includes RE source such as solar photovoltaic, wind turbine and non-renewable energy sources as Disel Generator (DG) and Battery. A hybrid optimization model is designed using HOMER software for cost assessment and energy evaluation to validate the effectiveness of the suggested scheme focusing on eco-friendly implication.

Security and Optimization Challenges of Green Data Centers

Energy consumption in data centers has grown out of proportion in regard to the state of energy that’s available in the universe. Technology has improved services and its application. The need for eco-friendly energy and increase in data centers performance brought about Green Computing into the energy consumption of data centers. Information technology has grown and eaten deep into the society that almost all the sectors if not all are dependent on information technology to move on. The consumption of power has increased greatly. In this research paper the techniques for optimizing energy in data centers for Green Computing would be discussed. This study intends to expose the limitations of existing security solutions for securing data centers by taking into consideration of limitations of existing security frameworks that cannot enhance the security of data centers.

Thermal-aware relocation of servers in green data centers

研究目的:数据中心服务器入风口温度升高将导致出风口温度随之升高,同时某些正在运作的服务器在高温环境下排放气体,可能会导致热点或硬件损坏。高出风口和热点造成制冷机制的负担。因此服务器可以被用于入风口温度灵敏度分析,且导致热点的位于高入风口区域的服务器可以被重新定位。创新要点:预测出风口温度作为入风口温度的参考。根据预测的出风口温度重新定位服务器,从而降低最大出风口温度并节省用于制冷的能量消耗。研究方法:根据能量守恒原则,提出服务器再定位算法(算法1),用于测试一组异构服务器。讨论不同测试组别下异构服务器再定位前后出入风口温度的时间响应以及CPU使用率(图2-28)。重要结论:所提热感知再定位方法应用于数据服务中心服务器可实现节能2.1 k W·h。再定位之后的服务器出风口温度同构化程度更高。对于每对再定位服务器,可以减少77%热点产生可能性。

Towards Attaining Reliable and Efficient Green Cloud Computing Using Micro-Smart Grids to Power Internet Data Center

Energy generation and consumption are the main aspects of social life due to the fact that modern people’s necessity for energy is a crucial ingredient for existence. Therefore, energy efficiency is regarded as the best economical approach to provide safer and affordable energy for both utilities and consumers, through the enhancement of energy security and reduction of energy emissions. One of the problems of cloud computing service providers is the high rise in the cost of energy, efficiency together with carbon emission with regards to the running of their internet data centres (IDCs). In order to mitigate these issues, smart micro-grid was found to be suitable in increasing the energy efficiency, sustainability together with the reliability of electrical services for the IDCs. Therefore, this paper presents idea on how smart micro-grids can bring down the disturbing cost of energy, carbon emission by the IDCs with some level of energy efficiency all in an effort to attain green cloud computing services from the service providers. In specific term, we aim at achieving green information and communication technology (ICT) in the field of cloud computing in relations to energy efficiency, cost-effectiveness and carbon emission reduction from cloud data center’s perspective.

Scalability of the DVFS Power Management Technique as Applied to 3-Tier Data Center Architecture in Cloud Computing

The increase in computing capacity caused a rapid and sudden increase in the Operational Expenses (OPEX) of data centers. OPEX reduction is a big concern and a key target in modern data centers. In this study, the scalability of the Dynamic Voltage and Frequency Scaling (DVFS) power management technique is studied under multiple different workloads. The environment of this study is a 3-Tier data center. We conducted multiple experiments to find the impact of using DVFS on energy reduction under two scheduling techniques, namely: Round Robin and Green. We observed that the amount of energy reduction varies according to data center load. When the data center load increases, the energy reduction decreases. Experiments using Green scheduler showed around 83% decrease in power consumption when DVFS is enabled and DC is lightly loaded. In case the DC is fully loaded, in which case the servers’ CPUs are constantly busy with no idle time, the effect of DVFS decreases and stabilizes to less than 10%. Experiments using Round Robin scheduler showed less energy saving by DVFS, specifically, around 25% in light DC load and less than 5% in heavy DC load. In order to find the effect of task weight on energy consumption, a set of experiments were conducted through applying thin and fat tasks. A thin task has much less instructions compared to fat tasks. We observed, through the simulation, that the difference in power reduction between both types of tasks when using DVFS is less than 1%.

综合考虑内外生不确定性的绿色数据中心多域资源协同规划方法

数字经济下,发展以“高能源效率、低环境影响”为主要特征的绿色数据中心(green data center,GDC)是应对碳中和挑战和促进社会可持续发展的重要举措。如何科学配置供需侧资源,在满足服务质量约束的前提下,充分利用数据用户的互动响应潜力促进系统提质增效,是未来公有型GDC规划面临的难点。为此,该文基于信息-物理-社会耦合视角,在深入分析不同类型数据负载运行特性的基础上,引入后悔度匹配方法模拟数据用户参与GDC需求响应(GDC demand response,GDC-DR)意愿的中长期动态演化。基于动态预想场景,综合考虑数据用户参与GDC-DR意愿等内生不确定性和可再生能源发电出力、数据负载需求等外生不确定性的影响,提出一种GDC多域资源协同规划模型。模型以系统综合效益最大化为目标,同时考虑设备运行、服务质量等多域约束,通过对GDC设备容量、需求响应激励价格以及各预想场景下系统运行策略进行协同优化,以充分发掘数据负载灵活性潜力,实现系统经济性和碳中和效益的综合趋优。算例仿真结果验证了该文所提模型和方法的有效性。

云计算环境下的绿色数据中心网络优化与资源管理

在云计算快速发展的今天,绿色数据中心成为了降低能源消耗和环境影响的关键。本文探讨了在云计算环境下,如何通过网络优化与资源管理实现数据中心的绿色转型。通过分析现有的网络架构和资源调度机制,本文提出了一系列优化策略,旨在提高能效比和资源利用率,减少碳排放,为数据中心的绿色化转型提供理论依据和实践指导。

数据中心蒸气压缩-吸收式复合制冷系统工质对选取研究

利用绿电进行蓄热作为驱动热源,提出一种数据中心蒸气压缩-吸收式复合制冷系统,建立系统数学模型,模拟研究不同工质对(NH_(3)/H_(2)O,NH_(3)/LiNO_(3),NH_(3)/NaSCN,R32/DMF,R134a/DMF和R600a/noctane)对吸收式制冷模式性能系数和绿电消纳能力的影响。结果表明,在不同工况下,采用NH3/LiNO_(3)工质对时吸收式制冷模式性能系数最高,在0.496~0.635;在设计工况下,采用NH_(3)/LiNO_(3)工质对时系统绿电能效系数COPG和绿电消纳能力系数COGP最大,分别为0.833和2.307。考虑到吸收式制冷能效和绿电消纳能力,NH_(3)/LiNO_(3)工质对是更适合复合制冷系统的工质对。

数据中心的光伏储能一体化绿色能源转型

随着数字化时代的来临,数据中心的能源消耗迅速增加,导致环境和能源压力日益严重。为实现可持续发展,数据中心绿色能源转型成为重点。文章探讨光伏储能一体化解决方案在数据中心绿色能源转型中的应用,通过阐述光伏发电技术和储能技术的原理与特点,提出了基于光伏储能一体化的数据中心绿色能源转型策略,并探讨了系统设计、能源互联、智能控制、经济效益以及环境影响等方面。此外,分析了实施过程中可能出现的问题与挑战,并提出了相应的解决方案与优化策略。通过深入研究,为推动数据中心的可持续发展提供了有力支持。

浙江数据中心绿色升级的问题与对策

为提升数字化在新型基础设施建设中的高度,以浙江数据中心为参照对象,从数据中心与数字经济的内在机理,系统分析浙江数据中心绿色升级的发展机制、现状与问题,从数据中心的运作机制和绿色升级必要性两方面,揭示数据中心绿色发展与数字经济创新的内在逻辑,并进一步对数据中心绿色升级面临的问题进行了分析。研究发现,浙江省在数据中心绿色发展过程中主要存在区域布局不均衡、绿色治理不健全、绿色价值挖掘不充分的问题,围绕上述问题对下一步加快数据中心绿色升级提出政策建议。

基于绿色数据中心的数字化循环农业研究——理论、架构及展望

基于循环农业数字化转型的现实背景,对绿色数据中心的定义、标准及研究进行了梳理,报告了我国绿色数据中心的发展现状,论证了绿色数据中心作为通用目的技术具有渗透性,并以北京留民营生态农场为案例,揭示了其经营发展中面临的现实问题,开展了基于绿色数据中心数字化循环农业的技术架构研究,得到了“大循环”与“小循环”嵌套式的数字化循环农业框架,这一框架可以帮助农场降低技术成本、保护数据安全、实现数据管理智能化,并解决有机蔬菜以次充好、抗生素残留、生产流程不规范等经营性问题,总结了研究的不足,提出利用数据中心开发平台进行工程实践、丰富农业场景案例库、强化概念内涵辨析、采用跨学科理论融合的研究展望。

西藏高原大型绿色数据中心发展潜力及问题分析

大型数据中心作为数据产业技术创新与应用的重要载体,近年来呈高速增长趋势,但其巨大的电力需求也带来了极大的用电负担。本文介绍了我国大型数据中心总体分布情况,重点分析了西藏高原全年平均气温低、空气洁净度高、气候干燥、可再生能源资源丰富等特殊条件在大型数据中心绿色节能运行方面的先天优势;进一步探讨了在西藏高原建设大型绿色数据中心需要克服的一些问题,为大型绿色数据中心的发展和布局及在西藏高原的适应性设计提供一定参考。

数据中心建设内容及优化方法研究

目前,数据中心已经与5G技术等共同形成了我国信息基建的关键部分.在此背景下,国家大数据中心不再是传统意义上的网络设备机房场地,更多的是反映绿色节能等创新发展理念的公共计算基础设施的一部分,是推动5G、人工智能、工业网络以及云计算等新型技术蓬勃发展的重要数据中心和算力载体.数据中心已然成为新一代人工智能、虚拟现实以及大数据领域的重要发展基础,与人们的日常生活息息相关,通过研究数据中心建设内容与优化方法,以供参考.

浅析数据中心电气系统节能设计

数据中心是否可以平稳安全的运行和低压配电系统有着直接关联性,本文根据数据中心低压配电系统的节能设计,从设计需求及思路入手,详细论证电源配电系统、防雷接地系统、空调配电、安防、照明等多个系统的设计方式,为数据中心电气系统节能设计提供帮助。

绿色低碳化发展视角下数据中心电算网融合分析

结合数据中心产业发展情况,从算力产生到使用的全流程视角入手,分析数据中心产业使用可再生能源电力、推行多元化评价指标、提高计算平台资源利用效率等热点问题的发展现状和需要关注的重点方向;总结数据中心算网和电网绿色低碳一体化融合的现状与趋势,并提出展望。

网络云数据中心节能方案研究

为实现网络云数据机房节能降耗,有效降低运维成本中的电费支出,本文通过研究网络云业务特殊性及运维指标,分析网络云能耗构成要素,验证各因素对数据中心节电影响及对上云业务影响。根据能耗要素分析情况,本文提出了一种网络云资源池全景式节能方案,通过优化虚拟层资源调度实现资源适度集中,减少无效资源占用;通过设备综合节能措施实现设备级能耗灵活管控;通过机房/微模块/设备联动群控降低制冷能耗。本方案有效降低用电成本,实现增收减支,同时解决节电带来的资源冷启动和关联告警等问题,确保上云业务感知不下降。本方案已于数据中心网络云机房完成试验,试验期间每天节能5880 kW·h,并于数据中心内网络云大区完成全量应用,综合每年节约电费成本超440万元。

数据中心存储设备节能方案研究

随着数字化进程的不断推进和深入,激增的数据总量和“碳中和”的目标给数据中心带来了巨大的能耗压力。数据中心使用的存储介质种类繁多且能效不同,为不同存储介质组成的存储系统针对性地设计高效的节能调度方案成为亟待解决的问题。此外,新型非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)为存储节能提供了新的契机,但是现有存储节能工作缺乏对真实NVM设备本身的能耗及性能均衡问题的研究。“碳中和”背景下传统能源成本攀升、新能源前景光明,但是新能源的波动性和间歇性供能问题阻碍了其大规模的应用。论文综述了传统能源和新能源下数据中心的节能方案,阐述了当前存储节能方案的优点和缺点。

深圳城际铁路客站绿色节能系统设计

城际铁路客站是乘客跨城出行的重要场所,绿色节能是现代化智能车站所要求的方向,而车站作为能源消耗大户亟需实现绿色节能。结合深圳城际铁路客站的建设和网络部署特点,对车站进行绿色节能需求分析,以设备能耗监测、智能照明、智能导向屏、设备设施运维、风水联动五大节能功能为研究点,利用节能测算公式计算节点量和节电率;提出深圳城际铁路客站绿色节能系统架构,包括设备感知层、网络传输层、中台层、业务应用层和展示层;在车站、线路中心、线网中心部署软硬件,实现数据流转、分析和存储,形成数据架构。该功能和架构构成的深圳城际铁路客站绿色节能系统以节能为目标,最终实现车站智能化,为城际铁路客站绿色节能系统设计研究提供借鉴。

海底数据中心产业发展研究

在国家“双碳”政策及节能减排理念深入人心的背景下,充分利用自然环境成为绿色数据中心建设选址关注点。海底数据中心建设因为其低碳减排、节省城市用地、节约淡水等特点备受关注。文章结合发展现状、外部形势、自身特点等因素,分析海底数据中心产业未来发展前景,将城市信息化发展结合陆海统筹共同推进,为一线发达经济地区在支撑信息化建设高速发展的同时解决土地困难提供有益的参考和启示。

“双碳”背景下绿色低碳数据中心设计应对策略

近年来,数据中心的建设保持高速增长,特别是国家“八大节点、十大集群”的“东数西算”工程推出以后,数据中心的规模快速扩大。如何实现绿色低碳的设计理念,是需要重点关注的主要问题之一,这不仅有利于推动绿色低碳理念的探索实践,还可以有效缓解资源短缺的问题。本文首先分析了双碳背景下绿色低碳数据中心设计内容,其次探讨了绿色低碳概念在数据中心设计中运用现状,最后提出就双碳背景下绿色低碳数据中心设计的有效应对策略,以供参考。