一、数据中心能源消耗的发展趋势
　　
　　数据中心的能源消耗从未像今天这样引起了数据中心行业、乃至整个国家和世界能源类相关组织和机构的高度重视，甚至绿色和平组织也在关注。关于能耗的数字统计随处可见，这里不过多阐述，但数据中心的能耗的确需要引起数据中心行业的足够重视，并且在未来，能耗数字将不可避免地继续攀升。
　　
　　数据中心的量变带来的思考
　　
　　纵观中国的发展，未来人们在追求国民幸福生活的过程中，信息技术将必然成为第一生产力，在与各行各业的深度融合中，信息系统的使用量将急剧加大，在满足海量计算和数据存储的同时，将产生巨大的能源消耗，目前在以大规模集成电路方式的，计算和存储技术没有突破变革前，信息生产力和能源消耗将呈现同比几何基数增长。我国的长期发展政策，根据世界格局和地缘政治的影响，将逐步向高技术、高附加值的第三产业转移。在一个以信息作为动力的发展社会，寻找支撑数据中心和云计算长期海量增长的能源系统，和不断持续提高系统能效将是一个长期任务。
　　
　　我国现有各类数据中心或计算机机房约43万个，数量约占全球13%.其中经营性IDC机房921个，面积达到88万平方米，17.7万个机柜，能容纳200多万台服务器（数据来源：工业和信息化部电信研究院，截至2011年）。
　　
　　借鉴第三方的统计数据，可以看到，数据中心的数量已经到了一定的数量级别，而同时，不仅仅是数量增加，平均每个数据中心的容量也在增加，这最终导致数据中心的能源消耗不断增加。量变引发质变，最典型的是：
　　
　　（1）信息和数据的海量发展，直接导致经营性数据中心的快速发展。一定程度上，只有经营性数据中心的商业杠杆才能撬动去寻找最有的相关资源配置；
　　
　　（2）伴随着数据中心的量变（数据中心的数量和单个数据中心的容量和规模变大），必然导致整个数据中心朝着标准化，模块化和自动化等具备典型工业产品特性的方向发展；
　　
　　（3）经营性数据中心的蓬勃发展极大地改变了原有数据中心的生态系统，部分甚至绝大部分数据中心开始从成本中心向利润中心演变，而这种演变也必将导致数据中心的建设和运营更符合商业原则和法则。
　　
　　二、数据中心的能源消耗发展趋势
　　
　　现实生活中，人们已经离不开各种IT技术的应用，国外的诸如苹果，谷歌，微软，亚马逊，FACEBOOK早已经成为人们日常生活的一部分，在国内，以腾讯、百度和阿里巴巴为代表的互联网公司，还有很多和人们日常生活相关的很多服务，都离不开IT应用，这也是云计算兴起和发展的原因。从另外一个角度来看待云计算，至少其中一个显著特点是资源共享，提高效率，降低成本。为什么？因为支撑他们所需要的I，D和E的增长非常迅速（数据中心和能源的SPIDER方法论），甚至是超过了很多人的预期，目前看来，还没看到放缓，停滞或者倒退的任何迹象，相反，看到更多的是蓬勃发展。
　　
　　在这些表象的后面是什么，是庞大的数据中心群在支撑着这些应用。虽然这些行业巨头们并没有官方披露自己所拥有的服务器数量和数据中心的数量和容量，仅仅依据互联网和第三方咨询调查机构的报告，来做一些推测，大约Google有超过100万台服务器，AMAZON大概有60-80万台服务器，FACEBOOK大概超过30万台服务器。
　　
　　通常而言，当讨论数据中心行业的时候，大体分为三大类别，一个是IDC，即互联网数据中心，另外一个是EDC，（企业数据中心），第三种数量较少，即HPC（超算中心），主要用于科学计算。对于EDC，其绝对数量应该是大于IDC的，因为几乎每个企业的IT都有一个数据中心来做支撑。
　　
　　无论是IDC还是EDC，最近几年，都在不断的扩容，新建或者是整合等。而新建的数据中心的容量都是过去所无法想象的，并且在全国各地出现了很多数据中心园区，其容量更是达到了前所未有的数量级别。
　　
　　根据相关调研机构针对中国数据中心基础设施市场的分析数据：截止到2012年，数据中心在中国的总规模是129万方米。同期亚太区的规模是583万平方米。中国是目前亚太地区第二大市场，占比16%.2012年中国DC市场的总价值为8.7亿美元。同期亚太区的价值29.3亿美元。中国占比为23%.
　　
　　中国DC行业的规模增长20.1％（107—129）。亚太市场同比2011年增长18.2％。
　　
　　中国数据中心投资的增长2012达到34％（6.5—8.7亿美金），而亚太地区增长为24％（23.6—29.3亿美元），增长惊人。
　　
　　（相关机构统计的市场潜力/饱和度情况）
　　
　　虽然中国保持了超过国家GDP4倍多的增长率，但是在国外专业研究机构分析。中国依然有较大的投资和市场价值增长空间，上面的图表是针对全球各国关于数据中心市场饱和度的一个分析，中国市场表现出需求旺盛并且潜力巨大的态势。
　　
　　这些市场数据可以反映出数据中心业内对于市场的发展处于一个乐观的态度，但从反面能够看到一个特征，即数据中心的投资和能耗依旧会快速增长。各地涌现的各个云计算数据中心项目目前还处于一个前期开发建设阶段，经过2-4年的一个建设周期后，在投入运营阶段，数据中心的能耗用量很可能将正式列入在国家统计部门的第三类产业能耗而被单独统计，因为这必然是单类能耗增长速度最快和最高的一个行业。
　　
　　关于数据中心的高能耗，从单位GDP能耗上看，数据中心属于高载能（能源消耗大）、零污染、投资密集型项目。这在第三类产业上绝无仅有，而且数据中心属于高技术附加值的现代科技服务业，其承载的IT系统所产生和带动的行业产值可能达到几十甚至数百倍。
　　
　　根据中国电信财报和公司节能减排处公布的数据：2011年中国电信能耗（电）约132亿千瓦时，2011年总收入达2449.43亿元。所以，能耗的后面是这个无烟工业的GDP带动，同时也看到相比2010年中国电信总能耗增加了15%，而业务收入增长了11.7%.这也说明了运营商由2G+固网到3G+宽带，由话音通信为主到以互联网信息为主转型期，能耗的增长大于业务的增长。
　　
　　这种产业支撑关系，还仅是在运营商一个环节，如果从全局看更高层的业务，如娱乐、信息、文化创意产业等现代服务业，整个IT信息产业的价值链将更长。但与此同时看到的一个明显趋势是能耗的总量和增速都在快速变化。
　　
　　很多地方政府本着发展地方经济和产业转型的目标，还是较为积极的发展和支持云计算与数据中心产业，比如内蒙古、重庆等。但是经过一段时间的了解和调研，很多经济发达地区，如北、上、广、深地区，因为电力资源的紧张，发展服务器托管类的IDC数据中心项目，将要进行更多的政策和资源协调。
　　
　　以上所引用的资料和数据，可能由于统计方法，统计时间的因素，会有一些偏差，但有一点是达成共识的，即数据中心的能源消耗达到了一个不得不引起重视的高度，并且将继续攀升。
　　
　　三、数据中心的能源供应来源
　　
　　在论述国内数据中心资源供应来源之前，有一个不得不说的故事，这个故事来自于一本书，书名叫做《IT不再重要》，在这本书里的第二章节讲述了塞缪尔。英萨尔（SamuelInsull）和私有电厂时代的结束，公用电网占据了主导的故事。
　　
　　本文无意去八卦他和爱迪生的故事，作为后来者能看到的是，无论在美国，还是在中国，公用电网都占据了绝对主导地位。
　　
　　根据目前市场上数据中心的能源供给，绝大多数情况下占据主导地位的能源供给都是电力能源，如果从国内的数据中心电力供应来看，几乎都是来自于国家电网和南方电网。
　　
　　写到这里，似乎引领读者进入了一个误区，认为数据中心一定遵循公用电网，甚至只能利用国家电网和南方电网电力供应，这并不是本文所要表达的观点，因此有必要澄清一下。即使目前的现状是这样，但并不等于这是唯一的路径。对于未来的数据中心而言，也许可以重新考虑爱迪生的思路。这也是本文希望读者可以开放思路，毕竟条条大路通罗马，成功的路从来都不止一条。以往的分布到集中，对于未来的某些数据中心而言，可能反之，即从集中到分布。
　　
　　目前数据中心几乎所有的电力供应均来自于公用电网，而用电也是数据中心能源消耗的绝大部分。电力是从工业社会文明爆发以来，最重要的生产资料，传统观念认为，电力具有清洁、高效、便捷的能源特征。所以在仅百年的时间，全球建立了覆盖超过80%陆地面积的电网覆盖，全球总发电量达到为21.3万亿千瓦时。在2011年，中国有一项数据超过美国保持了110年的记录，跃居世界第一：2011年中国净发电量总额达到4.47万亿千瓦时，超过美国的年净发电量4.1万亿千瓦时，中国目前有十万亿千瓦发电机组装机量。这背后是根源有很多，2011年中国7.3万亿美元GDP大约只是美国15万亿美元GDP的一半，但实体经济比例居高使得中国的净发电量已经超过美国。
　　
　　电是二次能源，这与一次能源煤炭、石油、天然气等有着本质的区别。
　　
　　1、数据中心能源消耗的结构和特征
　　
　　今天，无论是在政府，还是地方招商引资，或是在规划运营层面，大家都对数据中心是个能源消耗“大户”达成共识。能源消耗主要体现在两方面：一是电力，二是制冷。一般情况下，这里特指的“电”的消耗，主要体现在对电的容量的要求和电量的消耗。这里的制冷，主要是指为了保证数据中心内的IT设备保持正常运行（或者基于SLA中对于IT设备制冷需求的定义）而需要的冷量。在中国，在非自然冷却的情况下，主要是通过电制冷设备来为IT设备冷却的，即把电这个高级能源转换为冷这个低级能源，用于冷却IT设备。既然是电制冷，当然是需要电的容量供给和电量的消耗。IT设备的用电加上制冷系统的用电，构成了数据中心电力能源的绝大部分消耗。
　　
　　数据中心的制冷需求虽然也包括诸如照明和建筑隔热等方面，但占其绝对比例部分是为IT设备制冷用。对于IT设备本身的冷量需求，如果用一个不是非常严谨但又比较简单的说法来表达，IT设备的制冷量约等于IT设备的用电消耗量，即约为1：1的数学关系。例如：一台功耗为300瓦的服务器在其额定工况运行时，产生300瓦的热量，需要约300瓦的冷量进行冷却。
　　
　　在这里，要补充一句，即数据中心的电和冷是可以通过低级能源和其他能源获得的，这也是本文的一个重要基础。
　　
　　备注：这个简单的数学关系至关重要，是数据中心和分布式能源（特指三联供系统）结合的基础数据。
　　
　　2、数据中心对于能源供应的技术要求
　　
　　数据中心对于能源的供给，其最典型的特点是“可持续性”，今天数据中心的可用性或者uptime而言，其核心也是保证数据中心的持续性，尽量减少中断的次数和中断的时间，如果从市场上的主流商业IDC的合同中的服务级别协议（ServiceLevelAgreement）中，都有关于持续供应的可用性的描述，通常是用百分比和数字进行约定的。
　　
　　3、数据中心能源消耗的分类
　　
　　（1）对于数据中心能源消耗的分类，主要分为以下几种：
　　
　　①电力能源的消耗：所有的IT设备，必要的辅助设备，诸如制冷系统的冷机，水泵，精密空调，已经对应的控制系统在绝大多数情况下，都需要电力供应，都在消耗电力能源。
　　
　　②水的消耗：在数据中心中水的消耗经常被忽视，当分析被忽视的原因时候，发现主要是受到一些设计和技术上的限制所致，比如制冷系统采用DX系统，其对水的消耗主要体现在加湿方面，其耗水量很小。随着冷冻水系统的逐渐在数据中心被大量采用，其对于水的消耗也迅速增长，当然，数据中心的投资者和运营者每月的账单中会看到水费账单的变化。如果从资源供给的角度来看，对于整个地球而言，在目前，水的缺乏远远大于电力的缺乏，当然这里的水是指需要被净化处理后的水。除此之外，在数据中心中关于把水作能源的案例，最典型的应该是google利用河水，海水等来制冷，利用水的温差和循环来达到制冷的目的，理论上，水并没有发生相变（诸如水的蒸发），但是水的温度发生了变化，是否对环境产生影响，截至到目前，依然存在争议。
　　
　　③油的消耗：通常情况下，为了保证数据中心的可用性，数据中心在初始设计的时候都配置了柴油发电机。如果纯粹从可用性的角度来看，电网供电并不在数据中心投资者和运营者的控制范围内，而柴油发电机是其资产，其可以产生源源不断的电力输出，其可控制性可能更好，之所有采用电网供电，主要还是从经济性的角度来考虑（这基本是国外数据中心投资者和运营者的逻辑）。因此，在电网供应相对稳定的地区，油的消耗并不是很高。
　　
　　④气的消耗：这里的气指的是天然气，有些数据中心采用天然气发电，因此也存在着消耗，无论是作为数据中心的主用，还是备用，在技术实现的角度来看，都是非常成熟和可靠的。但是，从目前市场上的数据中心调查上来看，比例非常小，甚至是屈指可数。但并不表明这种技术不成熟，只是在目前的数据中心的应用比较少而已。
　　
　　⑧其他：虽然市场上罕见，但的确看到一些可能性，诸如可以向当地相关公司直接购买冷量。在高寒地区的冬天，对于一些设备和辅助区域，也可以向当地供热公司直接购买热量。
　　
　　（2）电力
　　
　　虽然今天可以看到了一些数据中心新能源的案例，诸如苹果的利用太阳能能源的数据中心和GOOGLE用的风力能源作为数据中心的能源供给。但是，目前，无论在全球和国内的数据中心几乎都利用电力能源作为数据中心的主要能源供给来源。
　　
　　截至2011年底，全国电力装机达到10.6亿千瓦，超过美国成为世界第一电力装机大国，火电在装机总量中所占比重长期保持在70%以上。
　　
　　电网从历史发展来看，可以分为四个阶段：电厂直配城市网、省区电网、跨省大区电网和跨大区联合电网。
　　
　　随着用电量不断增长，大型水电、火电和核电的建设，地区间电源与负荷的不平衡以及经济调度的需要，必然要求发展输电和联网，电压等级也随之逐步提高。从最初较低电压水平的6-10kV经历35kV、110kV和220kV，发展到超高压的330kV、500kV和750kV电网，并且还有继续上升的趋势。
　　
　　如果从装机量和发电量来看，似乎中国并不缺电，但中国的发电厂主要在西北部，用电用户主要在东部，电网的调配能力还存在一定瓶颈，局部地区缺电、让电、限电现象依然存在。
　　
　　（3）水
　　
　　我国是一个干旱缺水严重的国家。我国的淡水资源总量为28000亿立方米，占全球水资源的6%，仅次于巴西、俄罗斯和加拿大，名列世界第四位。但是，我国的人均水资源量只有2300立方米，仅为世界平均水平的1/4，是全球人均水资源最贫乏的国家之一。然而，中国又是世界上用水量最多的国家。仅2002年，全国淡水取用量达到5497亿立方米，大约占世界年取用量的13%，是美国1995年淡水供应量4700亿立方米的约1.2倍。
　　
　　“中国是一个重度缺水的国家”，水利部水资源司司长吴季松说，这是从水资源对社会经济发展的支撑能力上得出的判断。据统计，我国目前缺水总量估计为400亿立方米，每年受旱面积200万~260万平方千米，影响粮食产量150亿~200亿千克，影响工业产值2000多亿元，全国还有7000万人饮水困难。缺水对环境和人的身心健康都有着严重的影响。以上的这些数据充分表明了几个最需要关注的观点：
　　
　　中国是一个严重缺水的国家，并且水的消耗逐年增长。
　　
　　伴随着中国数据中心冷冻水系统的逐渐占据数据中心市场制冷的主流，数据中心对水的供给能力和消耗量都达到了一个高度，从绿色网格组织的WUE也让人们意识到数据中心对水资源的供给需求和消耗的重视。
　　
　　数据中心对于水的供应目前在中国100%来自于市政供水，这也意味着数据中心的相关利益者需要充分意识到数据中心对于水的依赖性和需求量。
　　
　　对于一个数据中心投资和运营来说，通常会关注以下问题：
　　
　　水对于数据中心的重要性：用简单的一句话来问“没水不行吗？”，答案是肯定的，真的不行，没有水，很难保证数据中心的持续运行。
　　
　　数据中心内用水的分类：即数据中心消耗用水的分类，哪里需要耗水？通常情况下，主要分为以下几种类别：
　　
　　A：数据中心制冷系统用水：如果从数据中心日常水的消耗量的各个分类用水的比例来看，这部分水的消耗占据了相当大的比例，甚至是绝对比例。这部分用水主要分两个子项，一个是加湿用水，即为了保持数据中心湿度的控制，需要水来来加湿；另外一个是数据中心冷冻水系统所需要的水消耗。尤其是采用水冷冷冻水系统的时候，冷却塔水的消耗量是很大的。
　　
　　B：消防系统用水：可能有人要问：“我可以采用气体灭火，可以不用水系统！”在数据中心设计的时候，的确可以考虑采用气体消防来灭火，并且对于市场上大多数的数据中心而言，其主机房采用气体灭火系统的占据了绝大多数。但是，在数据中心各个功能分区中，如果把主机房建筑面积和其他辅助功能分区面积用数字做个比例对比的时候，基本的数字比例大概在1：1.5-2.5之间，换句话说，绝大多数的辅助功能分区的面积部分都必须采取水消防系统，或者说采取水消防系统是最合理的，性价比最好的。因此，结论是：数据中心有一定比例的消防系统是通过水消防系统完成的，也必然存在水的消耗。（虽然，对于数据中心用户而言，内心希望消防系统永远不要真正启动，永远不要发生火警，但既然水系统是必须的，其必然需要水的供应）
　　
　　C：卫生用水：同样，这部分用水也是必不可少的。数据中心日常的运行，都需要这部分用水。
　　
　　D：清洁和保洁：数据中心需要保持环境清洁，这部分用水也将存在。
　　
　　E：其他用水：诸如室外绿地花园用水等。
　　
　　在数据中心日常水的消耗中，制冷系统水的消耗占据了绝对比例，因此在这里对于该部分水的消耗做一个简单的推导。
　　
　　在对国内某数据中心的研究中，发现其每天用于制冷系统用水消耗量很大，如果市政供水发生中断1个小时，其所做储备用水将耗尽，如果那样，其制冷系统也将发生问题，如果继续恶化，最终的结果和断电的结局是殊途同归。在意识到这个问题后，不难得出这样的结论：水作为数据中心必须的一种能源绝对值得足够的重视，甚至是要放在策略层面上。当然，如果制冷系统的技术发生重大变革，水的消耗极具减少，可能就只需要放在战术层面来考虑这个问题了。
　　
　　（4）油
　　
　　对于数据中心而言，所说的油特指的是柴油，即用于柴油发电机的柴油，考虑到数据中心柴油发电机的作用主要是用于当电力供应发生中断的时候，接管数据中心电力的继续供给，并不作为主要电力供应，属于备用，因此其消耗的柴油量相对比较少。
　　
　　（5）天然气
　　
　　本文所关注的是天然气的应用和关键特点。
　　
　　天然气的采收率高于石油。原生天然气的采收率一般为40%-70%，而原油的采收率往往低于30%-35%.
　　
　　天然气造成的污染要比石油或煤炭轻得多。
　　
　　天然气的储量丰富。
　　
　　天然气的使用受到的限制：
　　
　　地缘政治和当前的经济状况。
　　
　　管道的限制。
　　
　　季节变化而带来的用气量不同，冬季居民用气量大，夏季民用气量小。
　　
　　对于数据中心用户而言，随着西气东输管道的发展和液化天然气的进口，天然气的使用变得越来越宽广。以往天然气应用最多的是工业和汽车，但随着国家政策的放开和技术的发展和市场化，天然气在数据中心的应用有潜在的巨大机遇。
　　
　　四、总结
　　
　　能源是数据中心的基础根本和立身之本。
　　
　　目前，在国内数据中心能源的使用占绝对比例的依然是公用电网，对于数据中心用户而言，并不介意和关注其从电网购买的电力是水电，火电，核电或其他。
　　
　　数据中心水的消耗也是能源消耗中的一种，值得关注。尤其是水的持续供应和消耗对于数据中心可用性的影响。
　　
　　分布式能源（比如天然气）未来可能对数据中心能源带来巨大影响。
　　
　　编辑：Harris