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雲端服務需求激增 數據機房面臨綠色能源挑戰

圖2 : 全球網絡和數據中心到驚人的能源消耗,發展到現在每年大約使用2000TWh的電力的系統。(source:datacenterknowledge)
圖2 : 全球網絡和數據中心到驚人的能源消耗,發展到現在每年大約使用2000TWh的電力的系統。(source:datacenterknowledge)

[作者 盧傑瑞]

因為新冠狀病毒(COVID-19)的影響,分析師認為目前全球各地透過各種方式在家中進行工作,而造成網路流量出現相當顯著的增加。從線上購物到視訊遊戲,再到串流電影,這種數位式的人與人之間的交流方法正在迅速普及以及改變中。因此到目前為止,網路系統運作對於雲端架構的依賴性正不斷的增加。

利用人工智慧反而使用了更多的能源

雲端服務在新型冠狀病毒危機中的作用並不僅限於視訊會議或視訊聊天,而是已經擴充到可以實現遠端醫療的目標,例如,能夠簡易的自我診斷症狀的APP,強化X光檢查能力,以利用人工智慧來追蹤可疑病患或接觸者都已經開始被實際的應用。

另外,透過雲端的服務,可以協助研究人員快速創建臨床訊息的資料湖泊(Data Lake),並擴大利用探索治療方法和新型疫苗,而且現代的超級電腦計算能力更可以提供天文業界更多的觀察或模型模擬助力。

不可否認的雲端服務是相當重要的基礎架構。這將重新定義許多事項的優先順序。因此僅僅在幾個月前,全球各高科技產業的大公司們,相競發表了關於推廣綠色能源,以減少能源的使用和運營環境。

正如在2020年3月時,國際能源機構(IEA)執行董事法提赫·比羅爾(Fatih Birol)的一份關於風能和太陽能未來的聲明中表示,目前日益依賴數位技術的社會,突顯了決策者在極端條件下,更需要仔細評估靈活性資源的潛在可用性的需求。

圖1 : 新型冠狀病毒對雲端服務市場的機會
圖1 : 新型冠狀病毒對雲端服務市場的機會

雲端服務隱藏了更高昂的電力成本

利用太陽能和風能技術提供高可靠性的電力仍然非常昂貴。那些聲稱太陽能/風能達到「廉價電力(等於或低於現有的電費)」的人並沒有考慮現實。根據數據顯示,在歐洲,風能和太陽能發電所佔比例遠高於美國(更不用說台灣),電力網路kWh的總體成本要高出約200%至300%。

實際上,許多這樣的現實被事實隱藏了,也就是說雲端服務的能源發展與個人需求呈相反的趨向。例如,消費者可以看到汽車油箱中的汽油有90%,都會被花費在引擎運作後帶動汽車的行走,但是當消費者使用智慧型手機連接上網時,有99%的能源是被消耗隱藏在龐大,但幾乎看不見的遠距雲端基礎架構中。

對於那些不熟悉這些領域的人來說,為雲端服務提供動力的數位運算引擎是位於數千個看不見的數據中心中,在數據中心裡,排列著大量的冰箱大小的數據設備,這些數據設備更是幾乎滿載運行的處理消費者應用程式中所需的爆炸性的增長數據量。甚至許多專家都驚訝地發現,這樣的機台每年消耗的電力比50台特斯拉(TESLA)還要多。

最重要的是,這些數據中心配備了由玻璃纖維組成的大約10億英里(約16億公里)的資料網路,以及由400萬個行動基地台所創建的虛擬高速公路系統,來連接到發送和接收數據的終端。

因此,全球資訊基礎設施-從網絡和數據中心到驚人的能源消耗,已經從幾十年前的根本不存在的需求,發展到現在每年大約使用2000TWh的電力的系統,這是全球每年500萬輛電動汽車所消耗電力的100倍以上。從個人角度來看,這意味著每一個智慧手機每年使用的平均電量要大於普通家用冰箱所消耗的電量,而這些所有估計值都是基於幾年前的技術情況。

數位化將不可避免地消耗更多的能源

一些分析家認為,儘管近年來數位通訊流量急速激增,但是因為技術的進步所帶動效率提高,使得數據中心的能源使用量成長已有趨緩的情況。但是這樣的看法是基於大環境不變的基礎上,事實上自2016年以來,數據中心的規模無論在硬體和建築物上的都急劇增加,同時而硬體功率密度也有顯著增加。

與過去十年相比,最近五年已經建立了更大和更多的數據中心。甚至還有新的「超大規模」數據中心正被提出來。這些充滿矽的建築物,每個建築物都超過一百萬平方英尺。在當今世界上與帝國大廈一樣大的摩天大樓不到50個,但是地球上已經有大約500個超大規模數據中心,而這些超大規模數據中心總共需要相當於6000多座摩天大樓的能源。

但是在能源方面,人工智慧使用了大量的數據和耗電的晶片,目前全世界產業都已經計畫使用大量此類AI晶片。通常,機器學習上花費的計算能力每隔幾個月就會翻倍,這是摩爾定律的一種超變。例如,Facebook將AI視為導致2019年數據中心用電量每年增加一倍的主要原因。

除此以外,最近的趨勢是在邊緣(Edge)上靠近客戶建立微數據中心。將基於AI的智慧能力從遠端數據中心引入到實時應用環境中,例如會議和遊戲的VR、無人駕駛汽車、自動化製造或智能醫院和診斷系統等(醫療中的數據和能源強度本身已經很高,現在還在快速增加中,例如醫院的每平方英尺的能量消耗,是一般商業建築物的5倍)。邊緣數據中心預計在未來10年內將增加100,000兆瓦(MW)的電力需求。

三大雲端服務業者的綠色數據中心策略

如果提供雲端服務的公司能夠挺身而出,採取對環境更友善的策略和態度,那麼相信可以大幅度減少二氧化碳排放量。然而實際上,並非完全如此,因為企業主要目的是追求利潤,如何減少其對環境的影響大多僅僅是策略與規劃。在雲端服務這一領域中,Amazon,Google和微軟提供的服務約佔全球市場的2/3。

Google透過機器學習提高數據中心的效率

就目前統計資料來看,Google在三巨頭中所佔的市場比率最小,但在降低碳排放方面比其他兩個方面做出了更多努力。2017年時Google表示在包括Cloud Services在內的所有業務中,都實現了完全可再生能源。根據Google的說法,Google Cloud處理所有業務所需的能源均為「零二氧化碳排放量」電力。

Google的「可再生能源購買量是世界上最大的公司」,並在2019年宣布通過全球新合約將增加40%的購買量。新合約將為可再生能源發電設施的建設提供資金,並在完成後從其獲得電力。

Google還將透過機器學習提高數據中心的效率。例如,讓人工智慧(AI)學習天氣數據以優化冷卻系統。數據中心運營副總裁Joe Kava曾表示,該系統每五分鐘測量一次各種氣象條件,並進行一些細微的調整,例如在溫度急劇下降時降低冷卻系統。

圖3 : Google在歐洲的資料中心,將大量的使用再生能源。(source:Google)
圖3 : Google在歐洲的資料中心,將大量的使用再生能源。(source:Google)

Google每年都會對所有業務進行碳估算,並在會計年度結束時,將電力消耗和可再生能源購買調整為相等。另一方面,為了提高現有發電設備的效率,2019年初,Google的AI部門Deep Mind開發了一種機器學習模型,可以預測未來36個小時的風能輸出,能更有效地利用風力進行發電。

Microsoft最終目標是關閉數據中心

微軟的最終目標是透過完全消除伺服器機房的環境影響來「關閉數據中心」。自2012年以來,微軟在一些機房中已經實現碳中和,並實現了100%的可再生能源,包括2014年開始進行購買REC的策略。目前微軟有實施自己氣候變化的策略,例如對CO2排放徵收內部「碳稅」。

此外,微軟還熱衷於投資環境項目。在2019年4月,微軟簽署了一項購買華盛頓州未來五年水力發電的合約,另外,微軟也正和華盛頓州進行談判,希望從風力發電設施獲得電力供應。微軟也已經從北卡羅來納州的74兆瓦太陽能發電廠購買電力。

微軟能源與可持續發展戰略團隊成員Brian Janus表示,微軟根據一系列合約購買的可再生能源發電總量比2018年前增加了約60%,在2019年達到1.9 GW。同時,微軟還在進行提高雲端設備能源效率的研究和實驗,並於2018年建立了海底數據中心,透過海洋的冷卻設備來降低能源成本。微軟更積極研究使用燃料電池作為數據中心電源的可能性外,還將與Google一起使用機器學習模型來提高基礎設施的效率。

2020.6月(第59期)綠能機房:實現智慧製造背後的寧靜革命
2020.6月(第59期)綠能機房:實現智慧製造背後的寧靜革命

【欲閱讀更豐富的內容,請參閱智動化SmartAuto雜誌 2020 年第 59 期6 月號】

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