減少數據中心能源消耗和碳排放

Reducing Data Center Energy Consumption and Carbon Emissions

今天討論的最重要的挑戰之一，是減少能源消耗，以應對不斷增加的碳排放水準。越來越多的公司加大了降低排放水準的力度，全球各行各業的政府和政策制訂者也採取了行動。投資者也要求公司在報告碳排放時提高透明度。然而，人們越來越擔心，到 2040 年，尤其是 ICT 行業，預計將佔全球排放量的 14% 。兩個重要的貢獻者是網路和數據中心 —— 到 2025 年，僅數據中心就將佔ICT 行業全球電力生產的 33%。在本文中，我們將討論其背後的原因在積極影響能源消耗平衡方面，邊緣運算可能是解決方案的一部分。

頻寬消耗正在增加 …… 但碳排放量也在增加

由於新技術（如雲）和新應用（如影片點播）的出現，近年來網路頻寬消耗猛增。到 2020 年，YouTube 和 Netflix 等影像串流服務，預計將消耗網路總頻寬的 80% 左右（如下圖所示）。這部分是因為每個串流都由一個大檔案組成，但也因為影片點播內容的分發方式的性質。影像數據以一對一的方式，從雲端流式傳輸到數百萬人，而不是傳統的廣播，影像「串流」在預定時間（一對多）分發給大眾。

視頻內容佔互聯網總流量的比例

資料來源：思科 VNI。2016 – 2020 年預測

高頻寬消耗與高能量使用（以及由此產生的高碳排放）相關。這是因為網路的使用更加頻繁，並且需要大量的電力來傳輸越來越多的數據。布里斯托大學的 Daniel Schien 報告說，2016 年全球觀看 YouTube 的人的總排放量，相當於 1000 萬噸二氧化碳。如下所示，其中大部分來自網路。

通過觀看 YouTube 視頻估算的能源使用量

資料來源：評估數位服務的可持續交互設計：YouTube 案例（Daniel Schien，2019 年）

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邊緣運算可以幫助優化能源使用

我們發現，雲和網路的使用增加會導致高頻寬消耗，從而導致更高的能源使用。這個問題很普遍，不僅在影像串流服務中，而且在積極使用網路和數據中心的各種應用中。邊緣運算可以透過減少網路負載、優化用於運算和儲存的能源，以及啟用有助於企業更好地監控和管理能源消耗的解決方案，來解決這一問題。下面對這些因素進行探討：

1. Edge 可以減少遍歷網路的數據量（YouTube 交付的能源消耗的很大一部分）

邊緣運算本質上，是將處理能力從雲端轉移到更靠近最終使用者或設備的地方。正如所討論的，這對於影像串流服務尤其重要，其中行動網路在 2016 年，佔 YouTube 能源消耗的最大來源，約為 8000GWh。儘管已經存在內容交付網路，以減輕透過網路骨幹傳輸相同流量的需求，但這些網路大多在實際行動網路之外工作。透過在網路「邊緣」內託管更靠近客戶的內容，可以進一步減輕透過行動網路回傳的流量。

影像串流的成長和其他頻寬密集型應用（如游戲）的使用，將進一步加劇流量和能源成長，特別是隨著內容變得更加客製化、更高清晰度和更具交互性。這個問題的一部分正在透過新的網路技術得到解決，我們在最近的報告「減少碳排放 —— 5G 有幫助嗎？」中對此進行了評估。

邊緣運算還透過減少遍歷網路的數據總量，來減少網路中的能源消耗。通過在邊緣運行應用，可以在更靠近設備的地方處理和儲存數據，而不是依賴於數百英里外的數據中心。這可以顯著減少與網路傳輸相關的能源消耗，同時還受益於邊緣提供的低延遲。

2. 邊緣數據中心可能比雲數據中心更高效

根據全球電子永續發展倡議 (GeSI)，數據中心已經消耗了全球 3% 以上的電力，並產生了全球 2% 的二氧化碳排放量。預計到 2020 年，數據中心的總用電量約為 200TWh，其中企業數據中心將佔 25% 左右，雲/超大規模數據中心將佔近 75%。

儘管大型數據中心，可以匯總成千上萬使用者的運算和儲存需求，但它們可能並不總是在使用能源的方式上得到優化；即使不使用雲端數據中心，它們也經常 24/7 全天候運行。邊緣數據中心可能需要處理更多的利用率變化，因此被設計為更有效地管理這一點（例如，透過在不需要時使資源「休眠」）。需要將一組分佈式（較小）數據中心的編排和管理建構到設計中，並確保有效使用邊緣運算（以及能源）資源。

數據中心的供電和冷卻需要能源。可以說，相對於其輸出和大小，邊緣數據中心可能需要更少的冷卻能量。這被稱為「自由」冷卻，尤其適用於較冷的氣候。與在超大規模數據中心處理相同尺寸的機架相比，少數伺服器機架（邊緣「數據中心」）每台伺服器的表面積更大。目前，數據中心的冷卻佔數據中心總能耗的 40%，因此，根據它們的位置，運行和冷卻小型數據中心的總體能源消耗可以減少。

3. 邊緣運算讓電網更智慧，讓企業更好地管理能源消耗

邊緣運算在支持智慧電網應用（如需求管理和電網優化）方面發揮著關鍵作用。在某些情況下，邊緣運算可以幫助管理跨企業的能源。感測器和物聯網設備連接到工廠、工廠和辦公室的邊緣平台，用於監控能源使用並即時分析能源水準。透過即時追踪和監控能源使用情況，並透過 Dashboards 進行可視化，企業可以更好地管理其能源消耗，並實施預防措施來限制能源使用。

邊緣運算對於管理可再生能源特別有用

擴展上述內容，邊緣運算可以促進可再生能源的永續管理。支持邊緣的系統將能夠即時評估太陽能和風能等有限可再生能源的供需情況。透以極低的延遲與物聯網應用交互，邊緣運算將用於提供一個地區，能源供應和需求水準的即時視圖。在微電網的幫助下，電力供應商將能夠提供足夠水平的可再生能源，以滿足當地的電力需求。

總體而言，重要的是評估邊緣運算，將如何進一步影響能源消耗，並評估其對平衡的潛在影響。企業在尋求實現碳排放目標時，在能源消耗方面將越來越警惕邊緣與雲的使用。關注此空間！