Дата-центры стали неотъемлемой частью современной цифровой экономики. Они обеспечивают хранение, обработку и передачу огромных объёмов данных, которые ежедневно используются миллионами людей по всему миру. Однако для их работы требуется огромный объём электроэнергии, а эффективность управления тепловыми процессами напрямую влияет на надежность и экономичность функционирования. С ростом спроса на вычислительные мощности, особенно в свете развития искусственного интеллекта, вопрос энергопотребления и температурного контроля приобретает особую актуальность. Понимание масштабов энергии, потребляемой дата-центрами, позволяет увидеть, насколько важна оптимизация процессов.
Крупнейший рынок дата-центров находится в Северной Вирджинии, США, с мощностью свыше 2500 мегаватт. Для контекста, один мегаватт энергии способен питать около 200 домов. В 2023 году потребление дата-центров достигло примерно 7,4 гигаватт, что составляет приблизительно 1-1,3% от общего мирового энергопотребления. Если же учитывать все ИТ-энергозатраты, то цифра возрастает примерно до 10% от глобального энергопотребления. Обеспечение круглосуточного доступа к данным требует создания устойчивой системы электроснабжения с дублированием основных источников: сетей, генераторов и систем бесперебойного питания.
Поддержание оптимального температурного режима при этом становится одним из самых сложных вызовов, поскольку все используемые устройства выделяют тепло, и его охлаждение требует значительных энергетических ресурсов. Ключевым показателем для оценки энергоэффективности дата-центров является коэффициент эффективности использования электроэнергии (Power Usage Effectiveness, PUE). Этот параметр определяется как отношение общего количества энергии, потребляемой дата-центром, к энергии, непосредственно затрачиваемой на работу вычислительного оборудования. Энергопотребление делится на две большие категории: «ИТ-нагрузка» — энергия, которую потребляют серверы и другое оборудование, и «накладные расходы» — энергия, необходимая для поддержания условий работы центра, включая охлаждение. Однако стоит помнить, что PUE не всегда полно отражает реальную эффективность.
Например, повышение эффективности оборудования, приводящее к снижению ИТ-нагрузки, может увеличить коэффициент PUE, если энергозатраты на охлаждение не изменятся. Несмотря на это, PUE остается одним из самых популярных инструментов для внутреннего и внешнего сравнения и мониторинга эффективности систем. Основной источник тепла в дата-центрах – сами серверы. Электроэнергия, потребляемая оборудованием, в конечном итоге преобразуется в тепло. Важно использовать оборудование так, чтобы загружать серверы примерно на 80% их мощности.
Это позволяет избежать перегрева при максимальных нагрузках, а также снижает излишнее потребление энергии во время невысокого спроса. Даже в режиме покоя серверы расходуют существенное количество электроэнергии, поэтому управление нагрузкой и эффективное распределение вычислительных задач играют важную роль в уменьшении тепловыделения. Дополнительным источником повышения температуры выступают не только сами вычислительные устройства, но и посторонние факторы. Например, освещение, присутствие людей в помещениях и внешние климатические условия влияют на общий тепловой баланс. При планировании дата-центров специалисты учитывают количество сотрудников, максимальное количество одновременно работающих устройств и особенности расположения зданий.
Таким образом создаются системы, обеспечивающие оптимальный микроклимат даже при внешних температурных колебаниях. Для снижения нагрузки на системы охлаждения применяются разнообразные технологии и инженерные решения. Традиционно используют воздушное охлаждение, основанное на правильной организации потоков холодного и горячего воздуха. Важным моментом является конструкция серверных стоек и их расположение по принципу горячих и холодных коридоров. Горячий воздух с тыльной части серверов выводится отдельно от поступающего холодного воздуха, что минимизирует смешивание потоков и повышает эффективность охлаждения.
Среди современных инноваций выделяются жидкостные системы охлаждения. Вода и другие специальные жидкости обладают значительно большей теплопроводностью, чем воздух, что позволяет эффективно отводить тепло с высокоплотных серверных компонентов. Одним из популярных решений являются теплообменники, расположенные на задних дверях серверных корпусов, а также системы прямого охлаждения чипов с применением жидкостных пластин, контактирующих с процессорами и другими горячими элементами. Помимо традиционных систем существует технология погружного охлаждения — immersion cooling. В такой системе серверные компоненты погружаются в диэлектрические жидкости, которые не проводят электричество, что позволяет избежать коротких замыканий.
Погружение значительно увеличивает скорость и эффективность отвода тепла, а также снижает потребление энергии на поддержание микроклимата. Данная технология набирает обороты в сегменте высокопроизводительных вычислений и центров обработки данных с экстремальными нагрузками. В условиях постоянного роста вычислительных задач и необходимости расширения дата-центров важна не только эффективность охлаждения, но и стратегия энергопотребления в целом. Рост затрат на электроэнергию, а также стремление снизить углеродный след заставляют операторов искать баланс между емкостью хранилищ, производительностью и экологической устойчивостью. Изменения в нормативных требованиях и развитии возобновляемых источников энергии влияют на планирование инфраструктуры и расположение новых дата-центров.
Для снижения зависимости от нестабильных или дорогих энергоресурсов корпорации внедряют инициативы по переносу вычислительных задач в регионы с изобилием дешевой и чистой энергии. Более того, крупные технологические компании начинают инвестировать в собственные источники энергии, включая возобновляемые и даже атомные электростанции, чтобы обеспечить независимость и экологическую устойчивость своих дата-центров. Обеспечение стабильной работы критичной инфраструктуры невозможно без постоянного мониторинга и адаптации систем. Современные платформы позволяют отслеживать температурные показатели, энергозатраты и состояние оборудования в реальном времени, что позволяет оперативно реагировать на изменения и сбои. Управление потоками данных и вычислительных задач также становится более интеллектуальным, что помогает оптимизировать нагрузку и снижать излишние энергетические расходы.
