科學技術如今徹底地融入人們的生活，也改善了全球的生活質(zhì)量。預計信息和通信技術市場將成倍增長，但是這種進步是有代價的。預計ICT行業(yè)將繼續(xù)消耗全球越來越大的電能。
因此，很多媒體報道了全球數(shù)據(jù)中心的運營狀態(tài)以及它們消耗的電量。
良好的開端
令人鼓舞的是，很多運營商在降低數(shù)據(jù)中心用電增長率方面采取了重大措施。數(shù)據(jù)中心功耗通常支持計算能力及其數(shù)據(jù)中心的散熱需求。其目的是推動更多的節(jié)能實踐，因此發(fā)展了PUE(能源使用電效率)這一概念。
開放計算項目(OCP)是世界上超大規(guī)模的組織，正在努力使數(shù)據(jù)中心PUE接近于1，而這是數(shù)據(jù)中心功率使用率的最佳結(jié)果。但是，邊緣計算的采用正在增加，其普及性無疑會影響數(shù)據(jù)中心的功耗，因為它不適合超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心。
然而實現(xiàn)完美PUE的代價也很高昂。要實現(xiàn)更低的PUE，需要做什么?一些解決方案包括在寒冷地區(qū)運營數(shù)據(jù)中心，這些數(shù)據(jù)中心產(chǎn)生的熱量使建筑物變暖，并使用外界冷空氣為IT設備制冷，并設計了可以在高環(huán)境溫度下運行的服務器，以消除機房空調(diào)的應用。但是，這仍不是一個很好的解決方案
人們熟知的摩爾定律即將在2023年結(jié)束。隨著英特爾公司在其10納米制造工廠中陷入困境，自從晶體管密度上一次重大變化以來，這些影響已超過兩年，人們已經(jīng)看到了這種影響。
直到幾年前，這些越來越快的CPU都專用于一項服務。由于該CPU的運行速度超過了所需的服務速度，因此經(jīng)常會導致CPU和內(nèi)存的利用率不足。潛在的成本降低實現(xiàn)了虛擬化和容器的顯著增長。但是，運行這些虛擬機管理程序也會消耗處理能力，因為這是一項開銷。虛擬化并不是什么新鮮事物，它在多年前已在IBM大型機上提供，只是將其引入x86服務器才是相對較新的事物。
與往常一樣，數(shù)據(jù)中心的一大成功就是管理其資源。確保有足夠的交付，但不要浪費太多費用。很多IT人士需要不斷地問自己，瓶頸在哪里?瓶頸是實際的純計算嗎?它是否被存儲，內(nèi)存控制器甚至網(wǎng)絡放慢了速度?減輕CPU所做的一些I/O工作是一件好事，因為它使CPU能夠集中精力進行計算。
延遲當然是一個問題。延遲是推動邊緣計算采用的因素之一，受最小延遲影響的人工智能和機器學習也是如此。但是，企業(yè)能否確定您的網(wǎng)頁是在2毫秒還是3毫秒內(nèi)交付的?我們是否需要花費大量的企業(yè)和個人精力和力量來實現(xiàn)有效和完美的延遲，而這并不是必需的?
為什么服務器通常在數(shù)據(jù)中心包含VGA和USB端口?并且因為BIOS希望它們存在，但是人們很少在服務器上使用它們。
如今已經(jīng)有了很多發(fā)展，也許是時候進行一場革命了?
是時候重新考慮了
所有這些不必要的組件都需要剝離，高吞吐量必須成為優(yōu)先考慮的問題。如果有許多IT系統(tǒng)以較低的功率運行，具有較高的網(wǎng)絡、存儲和內(nèi)存帶寬，它們將提供比傳統(tǒng)服務器體系結(jié)構更高的并行吞吐量。
加快時鐘速度無疑會帶來更高的性能，但是消耗的功率是多少呢?它根本不是線性的，是指數(shù)增長的。以總體上較低的頻率運行的CPU意味著較少的功率，因此意味著較少的熱量。這就意味著在較小的空間中可以容納更多的服務器，從而需要更少的空調(diào)功率。但是，現(xiàn)在可以在同一空間中獲得更多服務器，因此單個線程可能不那么快，但是給定空間和功耗下的總體吞吐量更高。
追求更低的PUE值可能并不是正確的選擇。相反，應該考慮在單位功率下可以完成多少工作;這是對效率的真實衡量。這將支持所需的更改，以便數(shù)據(jù)中心可以開始解決降低功耗所需的工作。
計算架構的改變以及向低功耗處理器的轉(zhuǎn)換將使現(xiàn)代數(shù)據(jù)中心的功耗水平發(fā)生大規(guī)模而革命性的變化。
