[摘要]文章首先简介了大数据中心的发展历程，并开创性地提出了大数据中心的“三代”进化理论。然后针对大数据中心的规划设计，从选址、能评、水电条件、地方政策等方面做了相关探讨。最后以中国证券南方信息中心二期方案设计为例论述了大数据中心建设的关键要点，即安全、绿色、灵活、运维可控。

[关键词]第三代大数据中心；设计关键要点；数据中心建筑属性

1大数据中心演进历程

大数据中心的演进历程起自1945年第一台电子计算机“埃尼阿克”的诞生。继而，人类的数据处理方式经过了从集中到分散再到集中的过程。初期的电子计算机由于体积过于庞大、用户界面晦涩难懂、运输不便等因素，主要用于军事、科研等领域，与此同时诞生了与之匹配的第一代数据机房。中期由于高效的集成电路的迅速发展，数据机房也随着计算机的小型化开启分散型路线。如今，随着数据资源和计算能力的整合和优化，数据机房开启了新的发展阶段，即大数据中心。大数据中心出现以后先后经历了3个发展阶段。第一代大数据中心以单栋机房形态为主，多为电信运营商或金融证券企业的自用机房，规模有限，在布局方式上常与其它功能混合。随着数据存储和计算能力需求的爆发式增长，第二代大数据中心园区应运而生，多呈现出大型数据园区的形态。数据机房、动力配套、运维配套等功能一应俱全，形成了相对独立的运营模式。第三代大数据中心园区将大数据上下游相关产业高度整合，形成了数据存储、数据运用、数据研发的全产业链形态，并由此带来了更加复合、多样的建筑空间形式。

2大数据中心前期咨询设计

2.1选址

大数据中心的选址可以从两个维度考虑。首先，从工艺需求及安全性角度出发，要求选择自然冷源丰富，电价便宜，水资源丰富，远离机场、高速、爆炸物等危险源以及洪水区，比如云南、贵州、内蒙古、宁夏等地区。其次，从用户心理角度出发，客户倾向于租用大城市群周边的数据机房，其运维的便利性以及“看得见，摸得着”的安全感比较符合客户的心理预期，比如京津冀、长三角、珠三角等地区。因此，大数据中心工艺对选址的要求与客户对选址的要求是矛盾的。自然条件优良的地区客户资源有限，而客户高度集中的地区又面临着水电资源短缺、空气污染等一系列问题。数据可直观地分为两类即热数据和冷数据。热数据可以简单地认为是指访问频次较大的数据，以数据交换为主，主要要求是安全、低时延。冷数据主要承载离线业务，如企业备份、统计数据，主要要求是安全、低成本。因此我们建议数据中心的选址从自然条件、工艺需求、客户需求、数据类型等多维度考虑。一般对于冷数据建议选择自然环境较好的中西部地区（贵州、内蒙古、宁夏等），热数据建议选择需求旺盛的中心城市城区或郊区。

2.2能评

单位GDP能耗是反映经济发展质量与能源利用效率的主要指标，我国提出实施能源消耗总量和强度“双控”行动，“十三五”规划纲要要求2020年全国单位GDP能耗比2015年降低15%，能源消费总量控制在50亿t标准煤以内。因此各省按照国家发改委的要求建立了GDP能耗指标公报制度，每年3月份向国家统计局和发改委报送单位GDP能耗指标和总能耗指标。因此，各省均对能耗指标进行严格的管控措施。大数据中心作为耗能大户，面临着越发严格的能源审批问题。因此，当代大数据中心的建设，首先要解决能耗指标的申请。据了解年耗能大于5000t标准煤的项目需向省发改委申请能源评价。根据项目经验，浙江省能耗目标为0.6t标煤/万元，而一般的大数据中心不考虑宽带及其它增值服务的话可达到3t~4t标煤/万元，与能耗目标相差甚远。因此单位GDP能耗指标是制约数据中心建设的一项重要因素。

2.3供水能力

大数据中心园区用水包含空调系统补水、消防给水、生活用水等，其中空调系统补水用量最大且与制冷形式密切相关，开式冷却塔水冷型空调单位IT功耗用水量最大，闭式冷却塔水冷型空调适中，风冷及蒸发冷却空调系统相对较小。在进行大数据中心前期咨询设计时，首先应根据当地气候特点及工艺要求，选择合理的空调制冷形式，然后预估园区总用水量。目前大数据中心园区空调系统补水一般市政引入或从自然水体引入，经过水处理设备水质达标后供空调系统使用。关于供水安全性，国家标准GB50174中要求单路即可，但目前阿里、腾讯等互联网企业标准中要求双路供水，因此在设计前期需要精准定位客户需求。

2.4供电能力

大数据中心园区能耗包含电力、柴油、燃气等，其中柴油、燃气用量较小，可忽略不计，因此能耗指标的申请最终落地性的指标为项目的总用电量。目前大数据中心园区电力引入方案主要包含3种，即：10kV市电直引、自建110kV或220kV变电站、市电引入+自建变电站相混合的模式。一般市电引入费用需要业主自筹且价格不菲，因此在项目前期阶段务必了解清楚电力的外部设计条件。

2.4.110kV市电直引方案

指从上游两处110kV变电站直接引若干路10kV市电进园区，适用于前期机架规模较少、用电量不大（＜5万kVA）的情况下采用，可节省投资，减少资金占用。采用此方案时需要提前了解上游两处110kV变电站区位以及有无多余容量。在园区规划时不建议全部采用市电直引方案，因为多达几十路的10kV电缆对市政管网压力较大，且单位用电量费用较110kV高。

2.4.2自建110kV或220kV变电站方案

指从上游两处更高等级变电站引入电缆两路，接入园区自建变电站内。此方案初期投资较大，一般一个110kV变电站投资约2亿元，适用于前期机架数较多、用电量较大（＞5万kVA）的情况。在决定自建变电站方案后，我们需要了解上游两路变电站的位置、电力线路规划及距离，以确保用电可靠性及节省电缆投资（110kV电缆+施工费用一公里约60万~100万元）。从供电可靠性上来说，例如110kV变电站，最理想的情况是从上游两处不同的220kV变电站分别引入一路110kV电缆。若上游只有一处220kV变电站或另外一处距离过远，也可从一处220kV变电站引两路图3第三代大数据中心20110kV电缆。由于变电站建设用费高昂，建议在做园区规划时充分利用变电站容量（一个110kV变电站的最大容量为10万~12万kVA），以免出现电力空置的情况。

2.5大数据中心建筑属性

根据《数据中心设计规范》（GB50174—2017），大数据中心项目用地性质若是工业用地则定义为丙二类厂房，若是其它性质用地则定义为公共建筑。丙二类厂房和公共建筑在防火分区大小、疏散距离、疏散宽度与其它建筑（如变电站、埋地油罐）防火间距等方面差异巨大，公共建筑相对厂房各方面要求更加严格。因此，从项目拿地开始，大数据中心项目首选工业用地，因为工业用地在规划指标上比较契合大数据中心园区特点，同时在停车位配比、人防、绿建、海绵城市、工业化等方面可享受一定的优惠政策，降低开发成本。

2.6政策支持

随着大数据中心的建设，一些地方政府逐渐认识到，大数据中心产业的引入虽然对当地固定资产的投资拉动明显，但对于当地的就业、税收等效益甚微，反而大大占用了当地的能耗指标，因此招商的积极性严重降低。他们迫切希望在引进大数据中心的同时，能将关于数据中心的上下游产业比如数据收集、数据应用、智能制造、服务器装配等入驻当地。这也是制约大数据中心发展的一项重要因素。

3中国证券南方信息中心项目简介

中国证券南方信息中心项目（以下简称本项目）坐落于东莞市凤岗镇，园区总占地面积约为13.5万m2，拟规划成为深交所核心大数据中心、行业核心机构南方备份中心、行业经营机构南方托管中心、行业云计算与数据中心、行业研发测试中心、行业金融科技创新实验室，打造成为一个地位重要、技术先进、功能强大、运行安全、保障可靠、配套完善、管理科学、布局合理、环境优美、生态绿色的国内领先、世界一流的行业信息技术中心。南方中心二期新增15400个机柜，并与先前已投运的一期项目一起，形成一个占地约13.5万m2，总建筑面积约29.23万m2，能容纳约2万个机柜（T3+、T4级别），并拥有5万m2研发办公场所的大型高等级大数据中心园区。

4大数据中心设计要点

4.1安全性

4.1.1园区规划

本项目不同于一般的大数据中心园区，属于典型的第三代大数据中心园区，除了数据机房及其动力配套设施外，还有相当体量的大数据产业相关的研发测试用房。因此，从园区人员属性上划分，可分为机房运维人员、研发办公人员以及行政办公人员。从园区功能分区安全性上考虑，从规划阶段需要将几种不同的人员进行物理隔离，同时需尽量规避动力中心的震动、废气等对办公人员的干扰。本项目在规划设计中引用分层布局的设计手法，专注于数据和人，从以机房为功能主体的区域，通过花园景观为纽带，逐渐过渡到以人为核心的区域，将项目用地规划为6个层次，从北向南依次为动力中心、大数据中心、运维中心、花园核心、交通轴线、研发办公，使得数据和人的功能关系布局既有机统一，又相互独立，既层次饱满，又简明清晰。

4.1.2供电安全

本项目供电方式为28路10kV市电引入+备用柴油发电机组，集中建设一栋动力中心，共安装98台油机，主用功率1800kW。其中24台油机和8套并机系统为2栋T4大数据中心提供保障电源；72台油机和18套并机系统为2栋T3大数据中心提供保障电源；2台油机和2套并机系统为研发楼提供保障电源。

4.1.3供冷安全

（1）制冷系统配置

T4级机房制冷系统采用2N冗余架构，单系统设置了400m3蓄冷罐，电力故障时可提供连续15min供冷。空调末端采用独立双盘管房间级空调，N+X配置，满足T4机房容错能力。

（2）封闭热通道弥漫送风

采用热通道封闭技术把冷热风隔离，可以在不影响运维舒适度的情况下提高空调的回风温度，为高温冷冻水的运用提供了基础，同时机房空调采用弥漫送风吊顶回风的方式，不用设置地板和搬运坡道，保持了机房布置的灵活性，送风阻力更小。

4.1.4供水安全

本项目从两个不同方向市政路引两路DN400供水管，满足4500m2/天用水需求。为保证空调冷却水的供水安全，在T3-1机房楼的地下室设置2座空调蓄水池，总容量4500t，以备城市自来水停水时空调系统供水。

4.1.5T4机房平面设计

数据机房为达到适用性、投资经济性，平面设计采用规整的矩形平面，力求使机房的利用率最高，各种管线最短。在矩形平面设置“U”型或“回”型走道，中间设置数据机房及空调室，四周设置电池电力室、UPS变配电及辅助用房，疏散楼梯均布置在疏散走道上。平面设计拥有多个独立的物理隔离系统来提供冗余容量组件，每个机房单元的供冷、供电有两个相互独立的路由方向，满足T4大数据中心容错要求。

4.2绿色性

4.2.1花园式整体布局

方案充分利用优质地块条件，辅以巧妙的景观设计，园区整体打造了一个长130m、宽110m、总面积达15000m2的中央数据花园，花园核心布置现代化的多媒体展示中心和监控中心，周边建筑360°全方位环绕中央花园，最大化欣赏核心花园景观，能够给人带来极大的感官冲击。按本方案设计构思，园区整体达到LEED金奖、绿建二星设计标准，其中T4机房达到绿建三星标准。同时通过增加维护结构的隔热性能、充分利用自然冷源、合理组织机房气流、余热回收等技术实现超低PUE（1.37~1.39）。

4.2.2海绵园区

本项目通过雨水花园、下凹式绿地、透水铺装、雨水收集等措施控制年径流总量75%，径流系数0.43。优化绿色雨水设施与灰色雨水设施的配置，减小雨水峰值流量，对雨水进行资源化利用，同时做到减排防涝。

4.3灵活性

外租型大数据中心面临客户的不确定性需求，需要根据业务应用等级的不同，灵活地分配基础设施，实现资源与需求的合理匹配。如何保持最大程度的灵活性至关重要。本项目的“灵活性”主要从以下几个方面考虑：

（1）模块化设计

模块化设计理念贯穿始终，从机房单元到机房平面再到机房单体，模块化设计层层递进，便于根据市场需求灵活外租、分期建设、机动部署。

（2）集中式动力中心

在园区北侧集中设置动力中心，便于储备电量向各栋大数据中心灵活调配。

（3）机柜功率的多样性

机房采用双侧弥漫送风：空调双侧送风灵活性好，不仅可以适应单机架功耗从4kW至8kW的平滑过渡，而且还可以保证送风更加均匀，有效地避免机房中局部热点的产生,解决部分小型机的部署。

4.4运维可控性

4.4.1功能组织

作为典型的第三代大数据中心园区，本项目有大量的研发办公用房需求。而大数据中心一般建设在工业用地上，相关规范条文对工业用地中配套用房的占地比例有明确限制要求，即不能大于7%。如何实现7%配套用房占地面积的最大化利用成为设计中面临的重要挑战。我们给出的解决策略为，将与大数据中心功能紧密联系的运维办公部分贴临主体建筑设计，并将其架空于3层以上，两者之间连廊连接，这样每栋数据机房都设置了一个“小背包”，既满足就近运维的需求，又规避了运维部分对珍贵的7%占地指标的占用。研发办公部分相对独立地设置于东侧坡地上，与大数据中心区域之间利用中心花园实现物理隔离，既最大限度地保证物理安全，又可使周边建筑共享核心中心花园景观资源。

4.4.2流线分析

通勤班车流线、VIP参观流线、研发办公人员流线、机房货运流线分而不隔，井然有序。

5结语

在“新基建”的时代背景下，大数据中心作为重资产，固定资产投资以及水电消耗量巨大，在前期项目决策阶段需要对多个前置条件进行梳理以求得决策的科学性。随着第三代大数据中心集中化、功能复合化发展趋势，需要设计者从建筑空间组织、功能流线梳理、工艺流程管控等方面提供综合性解决方案。

参考文献

[1]樊云龙.当代数据中心设计的安全性与开放性———以上饶云数据中心工程为例[J].江苏建筑，2019（1）：37-38.

[2]数据中心设计规范：GB50174—2017[S].北京:中国计划出版社，2017.

作者：刘瑞义   单位：中通服咨询设计研究院有限公司