5 月 3 日消息，微软微软公司副总裁，公布云运营和创新部门 Noelle Walsh 近期公布了数据中心用水量及能耗测量标准。数水量介绍了微软目前是据中及能机组如何测量数据中心的能源和水资源使用情况 ，进而提升了 Azure 智能云的心用需水可持续性。

下面微软博客内容：

今天，耗测我们将分享能帮助您了解微软及其数据中心如何应对这类测量挑战的量标冷式冷水一项重要更新。

尽管有着相似的准亚环保目标，但在测量碳排放量用以制定可持续发展战略方面，太地各行各业都面临着独特的区更挑战
。这也是源码下载微软微软、美国气候工作基金会(ClimateWorks Foundation)以及 20 余家领导组织共同发起“碳呼吁”(Carbon Call)计划的公布主要原因之一。同样的数水量原因也促使我们开发了微软可持续发展云(Microsoft Cloud for Sustainability)，这个基于微软智能云 Azure 的据中及能机组平台允许组织将不同的数据源整合到一个地方，并提供洞察力，心用需水以改进可持续发展的方法。

测量数据中心的能耗和用水量，对于将可持续性纳入商业决策考量来说十分重要。我将首次分享微软数据中心的 PUE(电源使用效率)和 WUE(水资源使用效率)指标  。香港云服务器为了实现这些功能，我们制定了设计目标 —— 即最高效运营数据中心的理论估算，并保证能够对实际效率进行测量。这些目标因数据中心的年代和使用情况而异。例如，新一代的数据中心、处于使用峰值的数据中心效率更高 。在全球范围内，我们以运营区域进行划分 —— 包括美洲地区、亚太地区以及 EMEA(欧洲、中东和非洲地区) ，并对这些统计数据进行追踪 。服务器租用

了解电源使用效率(PUE)

电源使用效率(Power Usage Effectiveness, PUE)是一个行业指标，用于测量数据中心的用电能效，包括各个系统的运行，如服务器、数据网络和照明系统的供电 、冷却和运行。PUE 数值越接近“1”，则能效越高。

本地环境和基础设施会影响 PUE 的计算方式
，不同供应商之间也存在细微差异
。下面是免费模板计算 PUE 的最简单方法：

微软数据中心的电源使用效率(PUE)= 设施所需的总能耗 / 用于计算的总能耗

在设计和建设数据中心时
，微软就以实现最佳 PUE 值为目标。我们也确实能够高度准确地预测最佳 PUE 值。通过不断创新 ，微软将这些变化纳入到数据中心的设计当中 ，让 PUE 值尽可能趋近“1” ：最新一代数据中心的设计 PUE 值为 1.12;对于每一代数据中心
，微软也都在努力提高其能效。下图中，蓝色代表我们预估或设计的 PUE 值
，源码库灰色则代表实际 PUE 值
。可以看到，亚太地区的实际 PUE 值高于预估(设计) PUE 值 ，部分原因在于该地区环境温度较高，需要额外能耗进行冷却
。而在其他每个地区 ，我们实际的运行 PUE 都比预估(设计)的目标更高效 。

了解用水资源使用效率(WUE)

水资源使用效率(Water UsageEffectiveness ，WUE)是关于数据中心高效可持续运营的另一个关键指标，也是微软“2030 目标”中“水资源正效益”的亿华云关键因素  。

WUE 的计算方法是将用于加湿和冷却的年耗水量除以数据中心 IT 设备运营所需的年总电量(单位
：千瓦时)
。

微软数据中心的水资源使用效率(WUE)= 用于加湿和冷却的年耗水量/(IT 设备的年耗电量(千瓦时))

与 PUE 一样，WUE 也会受到一些变量影响，其中许多都与数据中心的地理位置有关 。潮湿地区的空气含水量通常更高，干旱地区的空气含水量则非常低。在瑞典和芬兰等严寒地区，数据中心在天然凉爽的环境中运行，对冷却用水的需求更低 
。微软的数据中心在设计之时，就最大限度地减少用水量 。下图中 ，蓝色代表微软预估或设计的 WUE 值 ，灰色则代表实际 WUE 值。同样由于较高的环境温度，亚太地区的 WUE 值高于其他地区
，其中一些地区也因此需要水冷式冷水机组。

我们也持续在整合自身标准与节水技术。以位于亚利桑那州凤凰城的数据中心为例，一年中的大部分时间里，该数据中心都使用外部空气来冷却服务器
。另外，微软还通过直接蒸发进行冷却，与其他传统的水冷系统(如水冷式冷水机组)相比，这种冷却方法的用水量要少得多 。

此外，当地合作伙伴 Longroad Energy 的 Sun Streams 2 太阳能项目也在为微软的数据中心供电 ，从而取代了传统发电过程中所需的水资源 ，预计每年可节省 3.56 亿升水。

范围 3 和供应链

在微软于今年 3 月发布的《2021 年度环境可持续发展报告》[6] 中，我们提及了在多个目标上取得的显著进展。通过购买可再生能源  ，微软的范围 1(Scope 1)和范围 2(Scope 2)排放总量同比减少了约 17%。但与此同时 ，我们的范围 3(Scope 3)排放量有所增加，同比增长约 23%。

众所周知 ，范围 3 排放(即公司整体价值链所产生的碳排放总量)是最难控制和减少的，因为我们通常只能影响其变化。减少范围 3 排放是一项长期工作 ，对基于可靠性数据的运营纪律，微软今年加大了重视力度 。我们还一直与包括 Infrastructure Masons 在内的各行业合作伙伴一起 ，就数据中心供应链的碳透明度开展合作。在近日的 Datacloud Global Congress 上 ，我们也分享了更多令人振奋的消息。