引言：“双碳”目标下，绿色经济迎来了蓬勃发展，可持续发展已然成为企业的必然使命。从2023年《政府工作报告》中指出“加强生态环境保护，促进绿色低碳发展“到近期生态环境部ESG专项工作机构的设立，在政策和市场的双重驱动下，环境、社会和治理（ESG）无疑正受到各方关注与重视。对于企业而言，积极践行ESG理念将进一步提升可持续发展能力，推动企业高质量发展。
ESG与数据中心可持续发展
当下，伴随数字经济的日益蓬勃，数据中心和数字基础设施呈指数级增长，其能源消耗和对环境产生的影响也在逐步攀升。一系列政策法规、客户和投资者需求、以及越来越多的人认识到可持续发展与企业的增长期望紧密相关等因素正驱动数据中心迈向可持续发展，数据中心相关利益方迫切需要提前布局和思考低碳及可持续发展问题。此前，施耐德电气携手451 Research针对全球800余家主机托管公司的调研结果显示，97%的受访者表示其客户要求在商业合作中做出可持续发展承诺。
近期调查结果显示，虽然大多数公司和组织提高了对ESG报告的重视程度，但实践情况却是相对滞后的。与此同时，Uptime Institute调研发现，大多数组织并未密切关注自身的生态足迹。为了更好地支持数据中心运营者，赋能行业实现自身的可持续发展目标，施耐德电气创建了首个用于衡量数据中心环境可持续发展的指标框架。
该框架包含能源、水、温室气体排放、废物、土地和生物多样性5大关键要素，又细化成不同可持续性框架体系下的23个关键指标，适用于处于初级、进阶及行业领先等不同可持续发展阶段的数据中心运营商，从而助力行业以标准化方式衡量并上报数据中心对环境的影响。
关键指标
能源作为数据中心运营成本中占比最大的一项，是需要被监控测量的首要类别，而化石燃料与可再生能源的产出受地缘影响，其价格波动较大。因此，最大限度地提升能源使用效率在商业和长期环境保护角度具有重要意义。
其次，温室气体排放。由CO2（二氧化碳）、CH4（甲烷）、PFC（全氟化物）和HFC（氢氟碳化物）引起的碳排放是气候变化的主要因素，所有业务领域均应做出行动和努力以减少此类气体排放。例如，SF6是一种广泛存在于中压开关设备中的温室气体，其带来的温室效为等量CO2的23000倍。因此，施耐德电气研发并推出了无六氟化硫产品，有效解决上述问题。
水资源的利用也是一大重点，一个15MW的数据中心每天需消耗多达36万加仑（1363吨）的水。冷却塔和其他蒸发冷却技术因其高效和强大的冷却能力在散热领域很受欢迎，但是蒸发散热同样需要消耗大量的水资源。通常来讲，一个使用传统蒸发散热方式的1MW的数据中心每年会消耗2500万升水。
此外，数据中心在建设和运营阶段不可避免地会产生各种废弃物，通常也包含必须被妥善处置的危险物。循环经济设计方法论、绿色生态标签（Green Premium?）技术和更好的流程可以改善数据中心可持续性，不间断电源（UPS）电池等报废产品回收也是如此。数据中心建设阶段对土地和生物多样性的潜在伤害必须保持在最低限度，尤其要对项目和开发商提出更高的要求，可持续性不仅关乎数据中心设施本身，也包含太阳能发电板、风力发电机等配套的可再生能源基础设施。
当选择上述任意一项指标时，其驱动可持续性显著改善的成果应是落地可行的，并且应尽量适用于所有地区。
能源消耗指标
举例来说，处理能源相关事项的前提是数据中心运营商计量其设施的总能耗、PUE及可再生能源的使用占比。可再生能源可以通过本地获取、从能源公司购买可再生能源指标或签订长期电力购买协议（PPAs）的方式获得。
根据计量结果，可以计算出REF可再生能源系数，由此体现了一个地点所有能源消耗中可再生能源的占比。REF为1意味着整个数据中心使用的能源均为可再生能源。另一项关键指标为能源再利用系数（ERF），标准ISO/IEC 30134-6定义了其计算方法。基于各项指标的结合，可以激励数据中心运营商改善总体能源效率，增加可再生能源的使用，通过余热回收利用等举措推动循环经济的发展。
温室气体指标
在全球范围内，控制碳排放有着重要意义。在许多国际公认的协议中，均含有很多复杂计算，包括多种源头的碳排放，从而构成了计算碳强度和碳利用效率（CUE）等其他指标的基础。CUE与IT负载相关，可以使数据中心或其他行业通过此类方式进行碳排放比较，从而在选址、规划设计和运营阶段发挥作用，以衡量持续改善的效果。
碳抵消和碳额度可以通过企业购买的方式，抵消产生的碳排放，从而鼓励企业从更多维度实现碳减排。此外，每小时供应和消耗的匹配性将会作为衡量运营者可再生能源发电与消耗的标准。
废弃物、水、土地和生物多样性
关于废弃物，关键指标包括数据中心从建设到运营过程中产生废料的总重量；送往垃圾填埋场的废料总重量；通过循环经济（包括再利用、制造和回收）从垃圾填埋场分流的废料重量；废料转化比，即回收利用废料的重量与产生的废料总重量比值。指标创造的参数可以用于在不同数据中心间比较，也可以用于衡量针对废料减少的改善效果。
计量场地用水量则是另一项需被包含在内的关键指标，其应涵盖设施运行的淡水、再生水等所有水资源消耗。整体能源用水量计量了数据中心使用能源过程中的用水，可用于优化与能源使用相关的水资源消耗。例如，使用蒸发制冷设备造成的水消耗会增加数据中心设施的水资源消耗总量，但是会减少制冷系统的能源使用。此举不仅能减少发电厂的用水量，并且提供了一个整体的视角，从而更好地管理与运营相关的所有水资源消耗。
此外，尽管数据中心的土地开发不应对动物栖息地、植物及微生物的生物多样性造成影响，这一点已然成为共识，但此指标还处于起步阶段，尚未实现标准化，希望在未来会有所改变。
以明晰的衡量指标确定发展路径
对于旨在收集和审核可持续发展指标的企业而言，可以通过一系列方法有效改善数据中心的可持续性。最显而易见的方式是设定目标：为改善数据中心或整个组织的可持续性表现，可以通过达成一个具有挑战性的PUE、CUE或WUE目标或减少一段特定时间内的废弃物产出量来实现。衡量指标需要确保企业能准确地上报，同时以一种透明、可量化的方式汇报在可持续方面的进展，从而使根据公认标准认证企业的努力成为可能。
随着对行业的需求不断增加，相应需求的弹性也不断扩大，数据运营商必须考量其业务决策会对环境造成怎样的影响，并在组织中优先采用标准化、具备可持续性的实施方法。为促进数据中心行业可持续化发展落地，施耐德电气率先提出的这套环境可持续化指标框架，旨在助力行业将可持续发展由定性的概念量化为一个个细项指标，方便运营者及行业全面、定量、标准化地判断不同阶段的可持续化进程，这将有利于数据中心运营商量化评估自身可持续化举措效果，进而不断调整数据中心的运营策略。