Canonical
25 September 2025

通过裸机自动化方案，降低数据中心能源成本

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全球各地的数据中心正如雨后春笋般涌现。随着 AI、云服务、流媒体平台和联网设备的快速增长，计算需求持续增长，而数据中心正处于这一切的中心。诚然，数据中心对数字经济至关重要，但其能耗却构成了重大挑战。

遗憾的是，数据中心的大部分能源未能得到有效利用。令人惊讶的是，相当大一部分能源消耗在上电但空闲的物理机上。鉴于自动化和类似 Canonical MAAS（裸机即服务）的工具能带来显著改善，这种情况不仅是资源浪费，更是毫无必要。在本博客中，我们将探讨如何通过智能自动化工具提升数据中心能效，减少电力浪费。

现代数据中心面临的能源挑战

数据中心耗电量巨大的原因显而易见：服务器、冷却系统、网络基础设施，这一系列设备的累积叠加导致耗电巨大。工作负载越强大（例如大规模 AI 训练或视频处理），维持系统运行所需的能源就越多。事实上，部分服务提供商甚至开始自建可再生能源电站，只为满足持续增长的供电需求。

然而关键在于：并非所有服务器都需要保持全天候运行状态。

在虚拟化或容器化环境中，编排器可实现自动化的弹性扩缩容量。需要更多容量？启动更多虚拟机或容器。流量下降？缩减规模以节省资源。但物理机无法这样运行，或者至少无法开箱即用。多数编排工具仅作用于操作系统层面，无法控制底层硬件的电源状态。

因此在多数场景下，物理服务器即便未执行任何工作，仍会长时间保持加电运行状态。开发机设备在周末时段持续保持运转状态。面向突发性工作负载的基础设施（如电信或流媒体服务）需保持全时在线运行，以防范需求峰值冲击。

此类持续运行状态将加剧能耗配额负担，并缩短硬件使用寿命。但借助恰当的自动化工具，裸机完全能够实现与虚拟机同等的敏捷弹性与响应能力。

机器应在何时关机断电？

并非所有工作负载都需要始终运行。实际上，只要配备能实现洁净关机且按需即时唤醒的工具，就有充分场景适合将机器关机断电。

以下是一些常见示例：

开发与测试环境

许多公司都会维护专用物理环境用于开发、测试或预发布。但开发者通常在工作日的朝九晚五工作。这意味着这些机器经常在工作日夜间及整个周末处于闲置状态。通过自动化管理，这些服务器可在非工作时间关机，并于团队周一早晨上班时自动唤醒。

突发型或按需服务

某些工作负载仅在特定时段出现流量激增。例如重大活动时的电信平台，或晚高峰时段的流媒体服务。在流量低谷时段，无需保持基础设施全负载运行。

定时任务与批量处理

部分系统采用定时运行机制。夜间数据处理、每周构建任务或月度报表生成即为典型场景。无需底层硬件持续在线，可采取作业前即时上电、执行后立即下电的按需调度策略。

实验室环境与临时环境

质量保证实验室、客户演示环境或沙盒环境通常只需临时运行，却因习惯或便利而保持在线。通过自动化管理其生命周期，可确保这些环境仅在真正需要时消耗资源。

上述虽仅为部分案例，但其核心原则清晰：若设备未执行高价值任务，则应避免保持运行状态。秉持此种运行理念，方能实现实质性的能源节省。这正是自动化技术所能处理的核心环节，尤其借助裸机管理工具时更是如此。

新机遇：基础设施智能化管理

那么，若能源浪费在数据中心中如此普遍，为何至今仍未彻底解决？

核心症结在于工具的使用。虚拟机与容器均配备强大的编排层（如 Kubernetes、Juju 等），可自动扩展工作负载。但裸机技术长期处于发展滞后状态。物理基础设施的管理往往意味着静态化人工配置，且服务器一旦开启便会长期运行。

这便是错失的机遇，而利用该机遇的最佳途径，是采用智能自动化或管理工具。此类工具通常支持用户实现以下功能：

快速回收闲置硬件
按需重新利用机器
按实际用量模式配置与停用系统

裸机自动化开启全新路径，使物理基础设施得以如云基础设施般运作：弹性、动态、高效。借助恰当的工具，可消除资源浪费、降低运营成本，并高效利用现有硬件资源。

这正是 Canonical MAAS 的用武之地，它填补了以虚拟机和容器为核心的传统工具所遗留的编排真空。

裸机自动化如何破解数据中心能源浪费难题

Canonical MAAS 为裸机资源赋予云计算般的自动化能力。它可以提供从硬件发现、调试到系统部署的全栈式机器生命周期管理。该 API 对物理机进行抽象封装，使上层应用及编排控制器能够如同操作虚拟机般操控物理机。

如何利用 MAAS 解决能源浪费问题？

按需配置和取消配置

MAAS 使物理服务器能够作为弹性资源进行管理。按需部署机器，闲置时释放回库。无论是关闭闲置开发机器，还是为流量洪峰紧急扩容节点，MAAS 均可轻松实现物理基础设施的动态管理。

通过集成式 API 进行电源管理

MAAS 支持多样化的电源管理接口（IPMI、Redfish 等），可远程精准管控设备开关机状态。这意味着您能构建基于实际负载的自动化策略，在空闲时自动下电闲置服务器，并在需要时即时唤醒。

与编排工具集成

Kubernetes 管理容器负载，Juju 跨云编排应用，而 MAAS 则专注于底层物理资源的全生命周期托管。由此构建出完整的技术架构套件，其中每一层都能从裸机到应用实现智能扩展。通过正确配置编排工具，机器资源可在闲置时自动断电休眠，并在需要时即刻唤醒启用。

可编写脚本且可定制

您是否想要创建专属应用程序？没问题。MAAS 提供 REST API 与 CLI 工具，使您能够通过脚本精确控制基础设施的运作行为。想为特定机器池规划周末关机计划？或在工作完成后自动停用硬件？MAAS 使其成为可能。

示例：Juju + MAAS 的实际应用

Juju 被广泛用于跨混合基础设施部署和管理应用程序。通过将 Juju 与 MAAS 集成，可将该自动化能力扩展至物理服务器的电源状态管理。

工作原理：

部署 MAAS 和 Juju 控制器。
将 MAAS 作为云提供商添加到 Juju。
现在，Juju 可将应用程序部署到 MAAS 管理的裸机服务器上。
创建集中式系统脚本，要求该脚本能够：
- 通过轮询 Juju 状态或直接查询机器（例如通过 SSH 或代理检查）来监控机器状态。
- 当机器满足条件时（例如持续 >1 小时无 Juju 工作负载），通过 MAAS API 将其关机。
该解决方案依赖于 MAAS + Juju 自动扩展，当需要资源时（例如执行 juju 部署或添加单元操作），系统会自动为机器重新供电开机。

结果：

服务器仅在运行时消耗能源。
团队可持续按需获取资源，全程无需人工干预。
能源成本显著下降，尤其适用于存在规律性空闲时段的环境（例如夜间/周末）。

该解决方案复现了云计算的弹性能力，并将其延伸至裸机环境，彻底弥合能效差距。

立即使用 MAAS 削减数据中心电费

数据中心不一定是耗电的怪兽。借助智能自动化，您既能减少能源浪费与运维成本，使基础设施更为环保，也能保持性能与灵活性不受影响。

以下是入门指导：

免费试用 MAAS：试用 Canonical MAAS 来自动化裸机电源管理。
与 Juju 集成：将 MAAS 与 Juju 相结合，无缝协调工作负载和硬件电源状态。
评估闲置工作负载：确定可以关闭机器的事件（例如，开发环境、批处理作业）。
自动化、测量、重复：从小处着手，跟踪节能情况，并将自动化扩展到更多工作负载。

数据中心的未来使命：高效运行、动态响应、可持续发展。借助 MAAS 等工具，此未来使命触手可达。