随着数据中心规模的不断增长，能耗问题凸显，能耗问题已经成为制约数据中心发展的关键因素。能耗基本占用了数据中心一半的运行成本，大大降低了数据中心的盈利能力。一方面，数据中心规模越来越大，设备数量不断增多和处理能力的不断增强，带来了更多的能量消耗；另一方面，设备数量越多，需要冷却的设施开销就越大，一般计算资源每消耗1瓦电能，就需要额外的0.5~1瓦电能进行冷却。数据中心已经意识到了能耗问题，必须采取必要的节能手段。否则，数据中心再这样建设下去，将入不敷出，数据中心建的规模越大亏损的越厉害。其实，在数据中心节能上，已经有很多文章可做，包括硬件、软件、算法设计、机房环境设计等等，从不同角度出发都可以有一些值得借鉴的节能方法。那么若仅从软件方面考虑，有哪些节能的行之有效方法呢？本文将针对软件节能技术扩展讲来，介绍其中一二。
软件节能的主要出发点是数据中心里有成千上万台的设备，在不同时刻不同业务情况下，每台设备的工作繁忙程度都不同，如果能将这些资源有效利用起来，让这些设备工作起来更有效率，从而起到节能的目的。比如数据中心里的服务器，所有服务器并不是一直都处于运转状态，尤其是在夜晚和凌晨用户较少的时候，许多树脂型的负载相当低，而处于空闲状态的服务器与工作状态的服务器功耗几乎没有差别，大量的计算资源和能量被白白浪费掉。还比如设备的风扇，如果机房内温度较高，风扇持续处于高速状态，这样必然增加能耗，这也是很多数据中心保持内部恒温在24度左右的环境的原因，让设备风扇处于低转状态，设备处于这样的温度环境中，硬件也不易出现老化。数据中心的功能主要由CPU、内存、存储、网络等几个部分组成，软件节能技术也是从这些方面逐一入手。
部件节能算法
所有的设备都需要有CPU，而CPU也是一个消耗能量比较显著的器件，通过对CPU的能耗进行有效管理，从而达到降耗目的。比如对CPU进行节能状态的设计，当CPU处于空闲状态时，及时进入休眠或者关闭状态，当需要运转时，自动唤醒即可。当CPU进行休眠或者关闭状态时，自动调整电压和频率，从而达到降耗目的。当然，这个过程要靠复杂的算法来完成，通过算法来自动控制，实现CPU的自动调节，达到节能目的。不仅是CPU，内存、存储部件等都可以实现，通过动态的能效管理，有效提升这些能耗部件的运行效率，在空闲和繁忙之间自如切换，降低设备运行时的能耗。其实很多设备在大部分时间里都有空闲状态，通过这些能效管理，真正能够降低每台设备的能耗。
资源优化整合
数据中心业务运转依赖的主要资源就是计算、网络和存储三大资源，而这些宝贵资源在很多数据中心里都存在浪费现象。随便登陆几台设备查一查就知道，大部分的网络设备端口带宽都维持在50%以下，大部分的服务器CPU都低于30%，大量的资源被闲置。当然，数据中心这样做也有苦衷，每当重大活动、节日访问数据中心的流量增加很多，如果不做些冗余，这些时候数据中心根本撑不住，所以将数据中心按照高业务容量来设计也是必须的。这时对这些资源进行优化整合就非常有意义了，这里主要依靠的是虚拟化技术，通过虚拟化将计算、网络和存储等资源集中起来，统一分配，避免硬件资源过渡部署和利用率不足。比如通过虚拟化技术可以把多个负载整合到同一个物理机上，关闭空闲的物理机，达到节能目的。当当前的资源无法满足时，再将空闲的物理机重新利用起来，通过资源的优化整合，提升资源的使用率，节约数据中心能耗，减少数据中心占用空间。
云平台综合管理
将数据中心能耗纳入云平台管理，对整个数据中心能耗状态进行动态监控和管理。所有设备运转都要消耗能量，同时所有设备运转也需要散热，制冷又需要消耗能量，在这个过程中，在不影响业务运转的情况下，如何保持最低的能耗量，可以通过云平台来有效管理。在云平台上看到的就是各种资源的消耗情况，有计算、网络和存储资源，也有能耗资源。在业务量并没有增加的情况下，各种资源消耗也没有增长时，如果能耗资源在不断增加，就需要排查原因，通过调整恢复到正常状态。当有业务增加时，能耗资源必然增加，但通过云平台的自动调节，比如适当提升室内运行温度，提升服务器运行CPU利用率，尽量保持当前的能耗水平，这个过程完全可以通过提前设置好运行参数，交由云平台自己完成。现有一种叫DCIM（数据中心基础设施管理软件）的软件，它甚至可以为数据中心实现高达30%的节能效果。这里还有很多种节能算法，在各种论文、报刊上都有提及。比如基于超图的存储优化算法，网络感知节能调度算法DENS，功率封顶技术等等，通过这些优化算法，对数据中心各个环节都有节能优化，同时也可以对数据中心整体的综合能耗进行整体管理和监控，并可以自动调节，从而达到降低能耗的目的。
软件在数据中心节能中逐渐扮演了一个非常重要的角色，数据中心中软件主要是用来操控硬件，给硬件下达启动程序的指令，达到降耗目的。如果软件可以使硬件以更少的能源消耗传递更出色的性能，那么在不增加任何成本的情况下，让数据中心的能耗逐年降低，这是大家都希望看到的结果。
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