面对潜在的灾难性气候变化，国家和组织迫切地寻求减少温室气体（GHG）排放的方法，最明显的解决方案之一是能源效率。因此，消耗大量能量的部门受到高度审查。以下文章解释了如何在渴望能源的数据中心实施冷却效率。它还描述了通过准确测量结果使环境绩效的巨大成本节省和改善。

背景

在格拉斯哥举行的COP26气候会议上的代表们回到家中，令人震惊的消息是，全国确定的贡献（NDC）不足以将全球变暖限制在工业前水平高1.5 c。因此，国家和组织紧急寻求实现其净零野心的方法。

据估计，全球1800万个数据中心在2020年（1）中使用了200-250 TWH，约占全球电力消耗的1％。数据中心的重力需求是由IT基础设施（平均约60％）和相关的冷却和空调系统（平均约40％）驱动的。数据中心的明天能源效率提高已设法使数据流量从能源使用中解脱出来。IT设备变得越来越有效，但是还必须严格监控和控制冷却系统，以最大程度地减少能源消耗。随着能源成本螺旋式增长，优化数据中心能源效率的驱动因素既是环境和财务。

美国目前拥有2,670个数据中心，其次是英国452，在德国为443，在中国，荷兰，澳大利亚，加拿大，加拿大，法国和日本的大量数量（2）。

随着政府寻求能源供应的韧性并朝着净净进步，数据中心和其他基于IT的活动的能源成本正面临更严格的监管措施。例如，在新加坡，数据中心负责大约7％的电力消耗，而对新数据中心的暂停却只是刚刚解除了（3）。将来，现有和新的数据中心将需要更有效。在爱尔兰，最近的一份报告估计，到2028年，总需求的29％将来自数据中心（4）。在英国，咨询公司Carbon3IT估计，数据中心占英国电力消耗的至少12％（5）。

加密货币构成了巨大的能源需求。例如，比特币采矿越来越多地由新的大型数据中心进行，其中一些中心使用化石燃料的廉价能源。加密货币的环境影响现在已经变得更好地理解了，这为该行业提高节能效率带来了风险和挑战。为了进行比较，据估计（6和7），仅比特币采矿比挪威，阿根廷，荷兰和巴基斯坦在内的某些国家使用更多的能量。

近年来，对数据中心的需求增长已经关闭了较早的效率低下的设施，并建立了新的高效高度数据中心。这有助于降低能源消耗的增长率。但是，随着更多的数据存储在云中，并开发了更多基于IT的资源，例如AI，机器学习，自动驾驶汽车等。通常，能源需求可能会大大增长。

保持冷静的重要性

通过冷却和空调（A/C）负责大约40％的能源使用情况，很明显，必须尽可能高效地管理此非IT基础设施。但是，准确的温度和湿度控制对于IT设备的正确功能也至关重要。

“在许多现代设施中，预计有99.999％的正常运行时间；代表年停机时间仅几分钟。由于IT基础架构处理的数据和过程的重要性和价值，因此这些非常高的性能是必要的。” Vaisala的行业专家AnuKätkä说。

“低湿度会增加静电的风险，高湿度可能导致凝结。不正确或波动的温度也会损害其设备或缩短其寿命。因此，非常重要的是，从长期来看，监视和控制系统得到稳定，准确和可靠的传感器的支持。VAISALA设备的温度测量精度高达±0.1°C，湿度测量高达±0.8％RH，这是数据中心的最佳拟合度。”

Vaisala的一位客户强调了准确的传感器的重要性，估计过冷的仅1°C可以将年度冷却能源成本提高高达8.5％。
Kätkä补充说：“考虑到这一点，小型数据中心的能源成本增加将超过40万欧元，而对于大型数据中心来说，其成本将超过400万欧元。”

除了其数据中心的完整传感器范围外，Vaisala还是世界领先的气象监测设备制造商，这很重要，因为许多数据中心都采用了节能。测量室外环境以增强室内条件的优化并提高能源效率。

回答对有效过程测量的日益增长的需求

传统上，数据中心采用了空气冷却，但是随着机架密度的增加，对更有效的冷却系统的需求不断增长。因此，液体冷却溶液变得流行，因为它们在去除热量方面更有效。为了支持这一趋势，Vaisala开发了一种新的高质量传感器，用于测量冷却 /加热液体温度。

“新的Vaisala TMI110是一种浸入温度变送器，配有校准证书，并提供出色的响应时间，精度为±0.1°C。我们很高兴将该产品包括在我们的投资组合中，因为客户现在可以从一个供应商那里获取所有最重要的传感器 - 房间和导管的空气温度，湿度和差分压力传感器，用于户外天气的气象传感器，现在是沉浸温度传感器对于冷却系统，”AnuKätkä总结道。

概括

与能源，无效效率低下的能源，环境和财务成本相比，准确，稳定的测量系统的投资可以忽略不计。因此，正如空间任务在最苛刻的条件下使用Vaisala的测量技术一样，数据中心经理正在为地球上最关键的环境选择相同的解决方案。
通过用准确，稳定的传感器严格控制通风和冷却系统，数据中心经理可以随着温室气体排放减少的需求的加剧，可以降低能源成本，减少其碳足迹和未来的领域。

参考

1. 国际能源机构
2. 全球数据中心
3. 新加坡数据中心
4. 爱尔兰数据中心
5. 英国数据中心
6. 剑桥大学比特币电力消耗指数
7. 美国能源信息管理