所谓“云服务”，是指通过互联网，让很多用户共享软硬件资源，按照用户需求提供计算机等设备。于是，用户不再需要了解“云”中的基础设施细节，也不需要拥有相关的专业知识，就能随时随地处理和存储大量数据。因为他们不用负责控制“云”中的设备和软件，只需要付出相对低廉的费用，把技术细节交给云服务的提供商来处理就好。

　　通过互联网，用户可以非常方便地使用云服务，因此互联网上的“云”正迅速扩张，变得越来越庞大，甚至能把产业链的不同环节整合在一起。此外，云计算还让一些很有想象力的应用成为现实。

　　云服务提供商集成的大量存储和计算资源能形成规模效应，用户可以随时根据需要购买相应服务，而不需要为了短暂的高峰需求购买大量资源。从这个意义上说，云服务比本地服务更加节约资源和能源。

　　云计算的好处显而易见，但随着其规模越来越大，云计算本身的能耗越来越不可忽视。今天，云计算的耗电量已经超过全球总耗电量的1%。而且，把资源聚集在一起形成规模效应本身也有成本。云计算服务商需要专门建设数据中心，并在数据中心里安置成百上千台服务器、处理器和硬盘设备。这些设备运行时会散发大量热，因此数据中心需要额外的支持设备（比如散热系统）来维护正常运作，互联网公司谷歌甚至专门成立了能源部门为自己的数据中心供能。

　　从2000年到2007年，全世界数据中心的耗电量已从700亿度增至3300亿度，到2020年预计将超过1万亿度。此外，在2014年，只有8.5%的数据中心负责人预计在2015年后数据中心的容量仍然够用，到2020年时，75%的数据中心必须要扩容。因此，到2020年，预计数据中心的建设规模几乎将是2010年的两倍，达到780亿美元，这让云计算的能效、对环境的影响等问题更为突出。

　　从上面这些数字可以看出，为云计算设计高能效的解决方案已经是迫在眉睫的问题。云计算耗能根源在哪？怎样节约云计算？

　　云计算系统有几个不可或缺的部分。首先，它需要大量的硬件设备来存储并处理数据。这些硬件设备包括放置在机柜内的计算和存储服务器，以及处理器、内存、硬盘等服务器组件。其次，在服务器之间，服务器与用户之间需要连接，所以网络也必不可少，它是连接用户与计算、存储等云资源的桥梁。此外，数据中心还需要专门的软件来监控和管理云计算的基础设施，这些软件就是云管理系统（简称CMS）。最后，云服务商还需要安装合适的应用软件，帮助用户使用云服务。

　　这几个部分都需要消耗大量的能源，也都会损失和浪费很多能源，比如在夜间温度较低时，散热系统仍在全速运行，或者系统在运行，却没有为用户提供服务。2003年，单机柜服务器的功率密度在0.25千瓦到1.5千瓦之间，而到了2014年，这个数字上升至10千瓦，预计到2020年会上升至30千瓦。而且，大多数服务器空载时的功率超过峰值功率的50%，服务器的平均利用率一般只有10%~50%。因此，一部只以20%性能运行的服务器的能耗，可能相当于它满载时能耗的80%。考虑到仅在2013年最后一个季度，新服务器的出货量就超过250万台，提高服务器的能效就成为第一要务。

　　而在网络环节，主要有3个地方会消耗能源：数据中心内部的连接、不同数据中心间的网络连接，以及让外部用户访问的固定网络和无线网络。在目前的数据中心，网络成本占所有运营费用的10%，这个数字还可能随着互联网流量的增加上涨到50%。

　　升级后，设备的热载荷也会下降，这又会降低散热系统的能耗，提升系统的稳定性。不过，只调整网络设备是不够的，因为当网络连通性降低时，系统性能也会下降。所以，还需要调整网络结构，让网络流量可以沿着多个路径传播，或只通过少数几个高能耗的关键路径发送，而网络中的其他部分则进入低能耗模式。这种方案还可用于数据中心间的网络，充分挖掘网络带宽，因为批量传输所需的成本比单独传输要低。使用云管理系统的主要目的，是对基础设施（包括服务器、虚拟机和应用程序）进行调度以实现负载平衡。虚拟机是体现云服务优越性的最佳范例，它借助软件模拟出计算机系统，具有硬件功能，可以在完全隔离的环境中运行。有几种虚拟机的使用方法能提高云计算的能效。首先，可以让虚拟机根据负载情况重新调配资源；其次，可以为虚拟机的布置选择能效最高的物理机；最后，可以将未充分利用的虚拟机迁移至数量更少的主机上，并把一直未使用的虚拟机关闭。

　　不过，这些步骤需要CPU软件功耗模式来实现。该模式下，软件和硬件彼此协调以共同调整能耗。而且，服务器本身也可以通过调整实际负载来降低能耗。研究表明，即便使用简单的试探法（比如在服务器持续空载一段时间后关闭服务器），也能节约大量能源。

　　下一步措施是在更宏观的范围内实施管理措施，比如合并多个数据中心。但是，这会增加虚拟机迁移所需的开销，在输入输出两端都要消耗能量。为了弄清楚合并数据中心能否提高能效，我们可以借助一些模拟工具，如CloudSim，它可以评估云计算管理系统消耗和节约的电量，并进一步比较服务质量的变化。显然，如果既能降低能耗，又不会影响用户使用云服务，这种合并就有利于降低云计算的能耗。云管理系统不仅可以控制服务器，还可以控制网络系统，甚至控制散热和供电，因为云管理系统“知道”需要哪些资源，不需要哪些资源，因此可以选择合适的虚拟技术，并在服务器空载时关闭散热设备。为云计算提供支持的数据中心是一套高度耦合的系统，几乎可以视作一台大型计算机。

　　应用设备是云计算中可管理的最小单位，但它们的性能可以影响所需服务器的数量，从而产生多米诺效应，进一步影响网络规模和支持性的设备——比如散热和供电设备的数量。因此，为目标应用程序选择适当的硬件资源，可能会对数据中心的总体能耗产生重大影响。这里的实例包括，用GPU而不是CPU运行可以高度并行的应用程序 （有些程序可以在成千上万个处理器上同时运行，节省运算时间）。和CPU相比，GPU上的计算单元非常密集，可以同时执行很多任务，更适合并行计算，同时能耗更低。

　　美国劳伦斯·伯克利国家实验室开发出的开源能效评估模型CLEER能对应用转移至云端的过程进行节能分析。CLEER估计，和现有的分布式使用商业软件相比，云计算有可能把现在的能耗降低95%左右。此外，内容数字化也能极大降低能耗。

　　灵活的云架构还能间接优化能源利用。比如，数据中心中用来调整硬件负载状态的技术还可以用来调节电网频率，这样电网就能保持在最优频率上，从而有助于能效在更宏观层面上的提升。未来研究人员既需要让能效解决方案照顾到云计算系统里的每个单元，也要让整个系统高效运行，这样才能解决云计算的能耗问题，云计算也才能让我们的世界变得更好。