隨著數據中心規模的不斷增長，能耗問題凸顯，能耗問題已經成為制約數據中心發展的關鍵因素。能耗基本占用了數據中心一半的運行成本，大大降低了數據中心的盈利能力。一方面，數據中心規模越來越大，設備數量不斷增多和處理能力的不斷增強，帶來了更多的能量消耗；另一方面，設備數量越多，需要冷卻的設施開銷就越大，一般計算資源每消耗1瓦電能，就需要額外的0.5~1瓦電能進行冷卻。數據中心已經意識到了能耗問題，必須采取必要的節能手段。否則，數據中心再這樣建設下去，將入不敷出，數據中心建的規模越大虧損的越厲害。其實，在數據中心節能上，已經有很多文章可做，包括硬件、軟件、算法設計、機房環境設計等等，從不同角度出發都可以有一些值得借鑒的節能方法。那么若僅從軟件方面考慮，有哪些節能的行之有效方法呢？本文將針對軟件節能技術擴展講來，介紹其中一二。

軟件節能的主要出發點是數據中心里有成千上萬臺的設備，在不同時刻不同業務情況下，每臺設備的工作繁忙程度都不同，如果能將這些資源有效利用起來，讓這些設備工作起來更有效率，從而起到節能的目的。比如數據中心里的服務器，所有服務器并不是一直都處于運轉狀態，尤其是在夜晚和凌晨用戶較少的時候，許多樹脂型的負載相當低，而處于空閑狀態的服務器與工作狀態的服務器功耗幾乎沒有差別，大量的計算資源和能量被白白浪費掉。還比如設備的風扇，如果機房內溫度較高，風扇持續處于高速狀態，這樣必然增加能耗，這也是很多數據中心保持內部恒溫在24度左右的環境的原因，讓設備風扇處于低轉狀態，設備處于這樣的溫度環境中，硬件也不易出現老化。數據中心的功能主要由CPU、內存、存儲、網絡等幾個部分組成，軟件節能技術也是從這些方面逐一入手。

部件節能算法

所有的設備都需要有CPU，而CPU也是一個消耗能量比較顯著的器件，通過對CPU的能耗進行有效管理，從而達到降耗目的。比如對CPU進行節能狀態的設計，當CPU處于空閑狀態時，及時進入休眠或者關閉狀態，當需要運轉時，自動喚醒即可。當CPU進行休眠或者關閉狀態時，自動調整電壓和頻率，從而達到降耗目的。當然，這個過程要靠復雜的算法來完成，通過算法來自動控制，實現CPU的自動調節，達到節能目的。不僅是CPU，內存、存儲部件等都可以實現，日本游戲代理 歐洲服務器，通過動態的能效管理，有效提升這些能耗部件的運行效率，在空閑和繁忙之間自如切換，降低設備運行時的能耗。其實很多設備在大部分時間里都有空閑狀態，通過這些能效管理，真正能夠降低每臺設備的能耗。

資源優化整合

數據中心業務運轉依賴的主要資源就是計算、網絡和存儲三大資源，而這些寶貴資源在很多數據中心里都存在浪費現象。隨便登陸幾臺設備查一查就知道，大部分的網絡設備端口帶寬都維持在50%以下，大部分的服務器CPU都低于30%，大量的資源被閑置。當然，數據中心這樣做也有苦衷，每當重大活動、節日訪問數據中心的流量增加很多，如果不做些冗余，這些時候數據中心根本撐不住，所以將數據中心按照最高業務容量來設計也是必須的。這時對這些資源進行優化整合就非常有意義了，這里主要依靠的是虛擬化技術，通過虛擬化將計算、網絡和存儲等資源集中起來，統一分配，避免硬件資源過渡部署和利用率不足。比如通過虛擬化技術可以把多個負載整合到同一個物理機上，關閉空閑的物理機，達到節能目的。當當前的資源無法滿足時，再將空閑的物理機重新利用起來，通過資源的優化整合，提升資源的使用率，節約數據中心能耗，減少數據中心占用空間。

云平臺綜合管理

將數據中心能耗納入云平臺管理，對整個數據中心能耗狀態進行動態監控和管理。所有設備運轉都要消耗能量，同時所有設備運轉也需要散熱，制冷又需要消耗能量，在這個過程中，在不影響業務運轉的情況下，如何保持最低的能耗量，可以通過云平臺來有效管理。在云平臺上看到的就是各種資源的消耗情況，有計算、網絡和存儲資源，也有能耗資源。在業務量并沒有增加的情況下，各種資源消耗也沒有增長時，如果能耗資源在不斷增加，就需要排查原因，通過調整恢復到正常狀態。當有業務增加時，能耗資源必然增加，但通過云平臺的自動調節，比如適當提升室內運行溫度，提升服務器運行CPU利用率，盡量保持當前的能耗水平，這個過程完全可以通過提前設置好運行參數，交由云平臺自己完成。現有一種叫DCIM（數據中心基礎設施管理軟件）的軟件，它甚至可以為數據中心實現高達30%的節能效果。這里還有很多種節能算法，在各種論文、報刊上都有提及。比如基于超圖的存儲優化算法，網絡感知節能調度算法DENS，功率封頂技術等等，通過這些優化算法，對數據中心各個環節都有節能優化，同時也可以對數據中心整體的綜合能耗進行整體管理和監控，并可以自動調節，從而達到降低能耗的目的。