数据中心优化需要考虑的主要因素

俗话说，“时间就是金钱”，数据中心的运营很适合采用这个原则。随着时间的推移，任何停机中断、故障或仅仅是效率低下和过时的做法都会使组织损失数千甚至数百万美元。

但是，通过实施专注于最佳性能的解决方案，组织可以防止停机，更好地管理电源，并提高整体效率。然后，这就转化成为更高的工作效率，更高效的员工，并留住客户，但其前提是选择了正确的解决方案。

对于希望确定最基本的数据中心解决方案的组织，数据中心管理人员在进行任何旨在改善服务交付的变更时需要考虑，以下是一些很好的起点：

1. 数据中心基础设施管理(DCIM)

数据中心基础设施管理(DCIM)允许组织有效管理数据中心的整体网络和资产，减少损耗。此解决方案对所有资产、资源、流程和人员实现自动化管理，为计算基础设施提供了丰富的信息。

DCIM解决方案将通过以下方面的信息监控资源和流程：

容量-是否有足够的空间?是否具有弹性?

电力-所有资源都有足够的电力?预测的峰值在哪里?

工作流程-供应，修复和退役工作流程是否正确?

什么可以更智能、更快、更好?

效率-数据中心的整体运行效率如何?

以上只是简化了DCIM可以做的事情，它实际上在数据中心内没有界限，因为人工智能和机器学习解决方案成为DCIM软件包的一部分，并为其组合添加了预测能力。

2. 人工智能分析

人工智能分析与数据中心内的DCIM密切相关。通过分析，人工智能可以预测和学习(通过机器学习)从机房温度急剧上升是机架电源中断的原因。但不仅仅是效率，人工智能也被证明有效应对网络攻击的技术。

组织在其网络周围安装的传感器越多，人工智能软件就越智能。智能水平的增长意味着人工智能在发现错误或黑客行为(通过异常的行为模式)时更有效，在某些

情况下，人工智能可以消除错误或提出警告，可以在真正的问题发生之前纠正问题。

但是，这不仅仅是内部改进：人工智能还会影响天气模式等外部影响，并会抵消其影响。这个解决方案值得在数据中心中进行全面的改进。

3. GDPR法规

欧盟的通用数据保护法规已在整个欧洲和全球范围内实施，以帮助保护欧盟居民的个人数据。

人们对GDPR法规一个常见的误解是，它只关注一个较小的数据集，没有意识到数据的管理需要对从整个供应链接收数据到其所在地的责任负责，如果违反法规，即使是无意的，也会遭到巨额罚款。

为了保持符合GDPR标准，需要一种能够管理和监控维护所有敏感数据的物理计算基础设施的解决方案。它应该能够在数据所在的物理基础设施内进行跟踪，是否加密，以及数据传输的方式，以及谁与数据进行了交互。

如果没有自动化辅助的话，这是一个很高的要求。

4. 数据中心服务管理(DCSM)

数据中心服务管理(DCSM)的基础源于DCIM(通过管理机架、服务器、电缆和电源以及这些资产的资源和约束来实现数据中心的自动化)。这一点对于数据中心其管理者来说很有用，但是，数据中心服务管理(DCSM)增强了这一点，使企业能够管理更多的系统以及更具控制力的物理基础设施。

该技术提供了场景敏感的工作流来管理和简化数据中心中的流程。通过管理所有这些过程，数据中心服务管理(DCSM)可以分配任务，具体说明应处理数据中心更改的人员、内容、位置、时间和方式。反过来，数据中心工作人员可以轻松高效地完成他们的工作，并且完全符合适当的企业政策。数据中心服务管理(DCSM)还允许企业与其他IT系统同步信息，通过桥接这些系统，每个人都可以访问准确和最新的信息。

最终，数据中心服务管理(DCSM)将基础设施管理与数据中心工作流管理结合起来，并将它们与其他IT系统集成，以提高数据中心运营的效率和可视性。将这些要素结合在一起将有助于企业自动管理数据中心提供的所有服务，同时提高业务需求的一致性：提高效率、提高透明度，并降低成本。

5.提供更好的解决方案

这些解决方案不仅可以帮助企业运行更高效、成本更低的数据中心，而且与过去实施的一些系统不同，这四种解决方案将随着企业的数据中心不断发展，在管理和成本上可以提供更高的效率和控制力。

重要的是要对技术和流程保持开放的态度，这些技术和流程可以帮助企业适应未来并保持敏捷，适应当前的趋势，如大数据和云计算服务。其核心是充分利用应用程序和整体基础设施，其原则是更加优化、少花钱多办事，并且永不过时。

数据中心(IDC机房)的能耗组成

数据中心（IDC机房）的能耗组成目录 0、前言 (1) 1、IT设备 (1) 2、制冷设备 (2) 3、供配电系统自身的消耗 (2) 4、其他消耗电能的数据中心设施 (3) 5、实例分析（附图） (3) 0、前言作为互联网的物理基础，除了常规的数据中心，全球还有超大型数据中心，它们往往有几万和几十万的服务器，占地面积大，位置隐蔽，耗电量更是吓人。据统计，目前全球数据中心的电力消耗总量已经占据了全球电力使用量的百分之三，有行业分析师认为，到2025年，全球数据中心使用的电力总量按现在的电力价格来估算的话，将会超过百亿美元，年均复合增长率将达到6%。接下来我们将分析一下数据中心的能耗组成。 1、IT设备 IT设备包括数据中心中的计算、存储、网络等不同类型的设备，用于承载在数据中心中运行的应用系统，并为用户提供信息处理和存储、通信等服务，

同时支撑数据中心的监控管理和运行维护。 IT设备的具体类型包括：服务器类，包括机架式、刀片式（含机框）或塔式等不同形式百否器了存储类：包括蓝盘阵列、SAN 交换机等存储设备以及磁带库、虚拟带库等备份设备；网络类，包括交换机、路由器以及防火墙、VPN、负载均衡等各类专用网络设备；IT支撑类，主要包括用千运行维护的KYM、监控管理等附属设备。 2、制冷设备数据中心制冷设备是为保证IT设备运行所需温、湿度环境而建立的配套设施，主要包括：机房内所使用的空调设备，包括机房专用空调、行间制冷空调、湿度调节设备等；提供冷源的设备，包括风冷室外机、冷水机组、冷却塔、水泵、水处理设备等；如果使用新风系统，还包括送风、回风风扇、风阀等。目前，空调系统已成为数据中心最大的能耗来源之一，我国数据中心空调系统能耗占数据中心总能耗40%左右，几乎与IT设备相当，因此空调系统常被认为是当前数据中心提高能源效率的重点环节。 3、供配电系统自身的消耗数据中心供配电系统用于提供满足设备使用的电压和电流，并保证供电的安全性和可靠性。供配电系统通常由变压器、配电柜、发电机、UPS、电池、HVDC、机柜配电单元等设备组成。

8种有效降低数据中心能耗的方法

随着新一代数据中心建设浪潮的兴起，随着企业机房里服务器的密度越来越高、数量越来越大，电力消耗和散热能力正在成为企业IT管理员重点关注的问题，数据中心所消耗的电力以及要冷却这些被转化为热量的电力消耗都达到了越来越高的水平。电力的巨大消耗带来各种严峻问题，巨额的电力成本会让企业的整体成本上升，并且，相对而言在一段时期内任何一个数据中心的电力供给都是有限的，所以即便是通过增加硬件来力求平衡，最终页仍然要面对电力供给与占地面积的问题，在日益倡导绿色环保和严格审核的低碳时代，降低数据中心的能耗极为必要。在保证数据中心基础设施的最低电力供给的同时又能显著减少电力消耗与电力成本的方法有以下这些： 1、服务器虚拟化服务器的电力消耗占整个数据中心电力消耗的一半左右，虚拟化技术让一台物理服务器可以运行多个多个虚拟主机，这让单独服务器的计算资源可以被多个环境共享，通过调整服务器的负载，可以让计算资源得到充分利用。降低二氧化碳排放量，降低管理和运营成本。服务器虚拟化技术降低成本是非常明显的，平均来说，以一个月为周期，和应用多台服务器的非虚拟化站点相比，应用虚拟化技术的服务器站点在数据流量、能耗、受攻击威胁和总体拥有成本只有前者的10%。虚拟化技术让企业更加绿色，运行多台服务器会产生大量的热量，并需要额外的能耗进行冷却。通过虚拟化技术，30台服务器可以整合到3台，这可以降低15至30吨的二氧化碳排放量——相当于在公路上减少7辆汽车。 2、采用现代化冷却系统 HVAC系统通常是数据中心第二大耗电系统，据Data Center Users Group估计，消耗的电能占数据中心能源消耗的37%。空气调节系统只有在处理小范围时才能到达较高效率，面对大规模的数据中心，多数冷却系统的冷却任务都无法最优化处理，冷却效率非常低。通常，用现代化、模块化和更高效的组件替代一些传统空调设备进行冷却处理可以节约大量电能。在气候条件便利的情况下，采用类似用外部冷空气替代电力系统来进行冷却等更节能的方式，将可以更加节约电能。 3、重组数据中心数据中心的数量和规模的扩大在过去的几年中非常明显，而服务器则被随处安装，非常缺乏计划性。这导致了数据中心的发热与散热不均，超载的IT环境也很难保证冷却系统的最优化运行。对数据中心服务器的物理位置进行重组，例如配置冷、热通道，都可以显著减少冷却系

数据中心运营的一系列问题

常见问题（解决方案) 发布时间：2012-11-22 1.多大规模的数据中心才足够大? 第一个问题通常的最难回答的或者最简单的问题。对于分析师来说，这个问题的答案是“取决于许多因素”。但是，当你投资数千万美元建设一个新的数据中心的时候，这个答案就不行了。这个问题的困难部分不是搞清楚你现在的需求有多大，而是要搞清楚你在15年中的需求是什么。 2.我确实需要多少可用性? 数据中心通常是由层次水平确定的。层次水平实际上确定了这个环境的可用性(正常运行时间)的目标。虽然经常引用TIA 942行业标准，但是，许多公司在设计的早期阶段都使用正常运行时间学会(UPTIME INSTITUTE)的4层可用性指南作为一个良好的拇指定律。确定这个层是非常重要的，因为你的60%的资本预算都是由你确定层次的决策确定的。 3.我需要多少能源? 传统的数据中心是根据旨在支持当时典型的IT设备的最大容量的静态能源需求建设的。这种模式现在不在起作用了，数据中心的设计需要考虑能源的伸缩性，以支持未来安装高密度的机架环境。 4.绿色技术如何? 在设计数据中心的时候，有没有我需要了解的市场上的绿色技术或者将出现的绿色技术?从设计的角度看，在数据中心中使用句柄头和冷却工作量的最有效的方法是什么? 5.这个数据中心要使用多长时间? 一个新的数据中心的实际的生命周期是什么?传统数据中心一般使用寿命是15至20年。但是，由于目前的技术和计算需求的迅速变化，这个时间段是现实的吗?有没有一些方法把新的数据中心寿命延长到20年以上? 6.所有的应用程序都以同样的水平创建吗? 在传统的数据中心设计中，我们要支持例外的情况：高可用性、高性能和伸缩性。但是，你的应用程序都需要这些水平的支持吗?我能根据我的应用程序的要求建立一个环境以支持不同的服务和技术水平吗? 7.当前最新的设计趋势是什么?

数据中心能效管理多目标优化策略研究

数据中心能效管理多目标优化策略研究在大数据的时代背景下,随着云计算技术在全世界的快速普及和发展,云数据中心的基础设施和相关配套设施的数量也在高速地增长。数据中心大量的计算密集型和数据密集型操作需要快速有效地响应,以保证数据中心的正常运转。海量服务器间的协同配合会产生大量的能源消耗,同时,数据中心对于能源的利用率还待提高,这样就对云数据中心运营成本造成巨大的浪费。因此,云数据中心的能耗问题亟待解决。当前,云数据中心的能耗问题得到了国内外学者的广泛关注,主要的解决策略分为硬件节能和软件节能策略两个方面,在软件节能方面,其中的虚拟化技术已经被证实是解决云数据中心能耗问题的有效途径,也是本文的关注重点。本文主要聚焦于虚拟机选择和虚拟机分配过程。实时虚拟机(VM)整合是提高绿色数据中心能效管理水平的有效方法。目前,绿色数据中心的能耗评估模型是以CPU占用率为主要的影响因素。然而,由于GPU的密集处理产生巨大的能耗,原有的能耗评估模型并不适合于数据密集型计算。在本文中,我们提出了基于CPU和GPU利用率的一种新的能效管理评估模型,并提出两种实时动态迁移虚拟机的策略:一个应用于虚拟机选择,另一个应用于虚拟机分配。一些研究人员已经分别基于VM选择策略或VM分配政策提出了自己的解决方案。然而,将虚拟机选择和虚拟机分配这两个策略集成在一起,将会得到一个更为高效的实时动态迁移的虚拟机整合策略。基于此,一个快速的基于人工蜂群算法(ABC)的实时VM整合策略被提出,并结合适合数据密集型计算的能耗评估模型共同组成DataABC策略。DataABC采用了人工蜂群算法的思想,从而得到一个快速并且具有全局优化特点的虚拟机迁移策略。与其他经典的虚拟机整合策略相比,DataABC的总能耗下降明显。在虚拟机分配过程中,传统的分配策略存在着分配速度难以满足数据密集型作业要求的特点,以及容易陷入局部最优等现象。因此,为了满足数据密集型作业对于响应速度的需要,本文引入梯度下降算法,加快人工蜂群算法搜寻局部最优解的速度,同时引入模拟退火算法,加强人工蜂群算法搜寻全局近似最优解的能力,使空闲节点关闭或者休眠来达到节能的目的,从而减少了能源消耗,提高了资源使用效率,减少了数据中心的运营成本。研

数据中心能耗分析

数据中心能耗实例分析前言：本文着重分析了影响数据中心能耗的因素，从数据中心的空调、UPS、运维等方面对其能耗进行了综合分析。本文认为影响数据中心能耗的关键因素是空调系统，并以2个数据中心的空调系统为例，结合作者在数据中心建设和运维中的经验，提出了数据中心节能的建议。一、数据中心节能的必要性近年国内大型数据中心的建设呈现快速增长的趋势，金融、通信、石化、电力等大型国企、政府机构纷纷建设自己的数据中心及灾备中心。随着物联网、云计算及移动互联概念的推出，大批资金投资到商业IDC的建设中。数据中心对电力供应产生了巨大的影响，已经成为一个高耗能的产业。在北京数据中心较集中的几个地区，其电力供应都出现饱和的问题，已无法再支撑新的数据中心。目前某些数据中心移至西北等煤炭基地，利用当地电力供应充足、电价低的优势也不失为一个明智的选择。随着数据中心的不断变大，绿色节能数据中心已经由概念走向实际。越来越多的数据中心在建设时将PUE值列为一个关键指标，追求更低的PUE值，建设绿色节能数据中心已经成为业内共识。例如，微软公司建在都柏林的数据中心其PUE值为1.25。据最新报道Google公司现在已经有部分数据中心的PUE降低到1.11。而我们国内的PUE平均值基本在1.8~2.0，中小规模机房的PUE值更高，大都在2.5以上。我们在数据中心绿色节能设计方面与国外还存在很大差距，其设计思想及理念非常值得我们借鉴。根据对国内数据中心的调查统计，对于未采用显著节能措施的数据中心，面积为1000平方米的机房，其每年的用电量基本都在500多万kWH左右。因此对于新建的大型数据中心，节能的必要性十分重要。从各大数据中心对电力的需求来看，数据中心已经成为重要的高耗能产业而非“无烟工业”，建设绿色、节能的数据中心急需从概念走向实际。二、影响数据中心能耗的因素数据中心的能耗问题涉及到多个方面，主要因素当然是空调制冷系统，但UPS、机房装修、照明等因素同样影响着数据中心的能耗，甚至变压器、母线等选型也影响着能耗。例如，对UPS而言，根据IT设备的实际负荷选择合理的UPS 容量，避免因UPS效率过低而产生较大的自身损耗。同时，选择更加节能的高频UPS、优化UPS拓扑结构都可起到节能的效果。 1、UPS对数据中心能耗的影响 UPS主机的自身损耗是影响数据中心能耗的一项重要因素。提高UPS的工作

数据中心能效研究报告

中国数据中心能效研究报告

前言数据中心是我国实现经济转型升级的重要基础设施，提供的巨大数据处理能力是国家战略资源，是实现智能制造、互联网+、物联网、云计算、大数据等技术和应用的基础保障，同时因其巨大的能源消耗和对环境的影响使绿色数据中心成为中国制造2025 中绿色制造中的重点领域。数据中心在我国未来一段时期内将持续快速发展，同时需进行有效管理实现其低碳绿色可持续发展。数据中心是提供数据计算、存储、交换等资源的服务和其他应用服务的电子信息基础设施，具备以下特点和作用： 1）是支撑经济转型的重要电子信息基础设施和服务平台数据中心是提供大规模数据交换、计算、存储等功能的核心基础设施，是满足大规模数字化、网络化、虚拟化和智能化需求的核心节点，是政务、金融、商务、制造、科研和民生服务等活动开展的重要保障。因此数据中心是我国开展经济转型的关键配套和支撑基础设施和服务平台。 2）是支持科技发展和创新的重要载体数据中心是提供计算等能力的资源池。智能制造、物联网、云计算、大数据等新兴技术和应用以及科学研究等方面的发展和创新都需要以海量数据处理为基础，需要大量调用计算资源开展。数据中心的

核心任务之一就是承载该方面的需求。 3）是信息安全的关键节点数据中心作为海量数据集中处理的物理设施和平台，由于其在信息链路中的核心作用必然成为信息安全的关键节点。数据中心的安全除信息安全技术领域外还包括计算机机房的物理环境安全。IT 系统无法规避由于运行环境不能满足要求而导致的功能丧失。 4）是节能重点对象数据中心耗能巨大，对资源需求多样。根据美国能源局的统计数据中心的年耗电量已经占美国年发电量的 1.5%，据估算我国数据中心的年耗电量占比与美国基本相当，已经达到三峡的年发电量。依据对我国全国范围内7000 多家数据的耗电量的调研，不考虑规模前提下，数据中心单体年均耗电量超过一百万度。数据中心在大量耗电的同时也消耗大量水等其他资源。在新常态下我国的数据中心领域的发展存在着挑战又有着机遇。从人类社会经济的总体发展历程来看经历了从农耕经济到工业制造经济到技术经济再到信息经济的基本过程。在以德日为代表的技术经济受到美国为代表的信息经济的巨大挑战后，如何加强信息化和工业化的深度融合，使信息经济红利可以反哺回制造业等实体经济，这是我国乃至世界范围内共同面临的课题。我国也明确提出了中国制造

数据中心运营的最佳实践

数据中心运营的最佳实践：运营效率和高效数据中心

造成数据中心宕机的首要“元凶”1是人为操作失误，而非数据中心设计或建造欠佳。这一观点已被业内接受多年。Uptime Institute 在其《数据中心场地基础设施等级标准：运营可持续性》（Data Center Site Infrastructure Tier Standards: Operational Sustainability ）中也赞同这一观点。随着数据中心行业开始采纳这类评级标准，监管部门、保险公司和最终用户都纷纷准备加强对数据中心运营状况的详细审查。目前正是各大公司评估各自数据中心运营计划的合适时机。他们必须能够清晰地描述数据中心的运营需求，并根据对数据中心的风险预测设计运营计划。然而，制定业内最佳运营计划决非易事，尤其对那些核心专业技术不在数据中心设施的公司。尽管业内许多咨询公司可以帮助解决问题，但极少咨询公司拥有数据中心（或关键任务）的专业知识——若您期望实现可持续的运营，具备这方面的专业知识至关重要。第145号白皮书《数据中心规划中存在的九大误区》中讨论了业界在建造或扩建数据中心时存在的九大误区。按照逻辑，现在，我们将为您揭示在数据中心运营过程中你可能犯的十大错误。第一大错误：将数据中心运营团队排除在设施设计过程中采用能够平衡初始资金投入和运营成本支出与公司需求的总体拥有成本(TCO)方法，是打造最有效、最经济和高效数据中心的第一步，其中包括根据公司的具体情况确定数据中心的设计标准并确定其性能特性。根据我们的经验，如果在数据中心设施设计阶段将运营团队排除在外，其结果往往在数据中心交付以后需要整改和维修。譬如，遇到以下情况，我们不得不对一个崭新的数据中心进行整改。1.没有设计足够多的分支电路，导致各种维护作业；2.发电机组设计和安装不合理，导致简单的维护作业也很困难；3.由于楼宇设计缺陷，导致空气处理单元无法为数据中心提供所需要的气流。如果在设计过程中考虑到运营计划，这些错误本来是可以避免的。当您让运营人员参与到设计阶段时，就会“在设计时胸有成竹”。这就是TCO 方法的实质。第二大错误：过分依赖于数据中心的设计许多企业认为，如果设计了高度的冗余，便可减少在运行与维护计划方面的投入，这种看法是极其错误的。对任务关键环境中宕机的各种研究得出的结论都相同：人为错误才是罪魁祸首。正确的运营（而非设计）既可维持设施正常运行、又可控制成本，既能保护公司投资，又能保护公司的声誉。许多公司错误地将大量的资金投入到稳健的、冗余的设计中，却忽略了适当地投入到运营的预算，这种情况屡见不鲜。比如，许多企业将关键设施运营交由专门维护写字楼的物业公司执行，而这些公司根本不具备运行或维护关键设施的专业技术。典型的办公室空间设施运营都是基于这样的理念，就是系统可以停机进行维护或维修。短暂的办公楼系统故障只可能给内部工作人员带来不便，但如果数据中心发生严重的宕机事故则可能危及公司的企业使命。建造数据中心基础设施和组建其运营团队时，公司都应该牢记的唯一目标就是：最大限度地延长正常运行时间。传统的设备维护计划无法充分满足任务关键环境的以下特殊功能和需求： 1 Stephen Elliot ，IDC ，网络和服务管理高级分析师，2004年；Donna Scott ，副总裁兼调研总监，《运营变更管理的最佳实践》，Gartner, Inc. 2003年。简介数据中心运营的十大错误如果在设计阶段将数据中心运营团队排除在外，其结果往往是需要整改和维修。 “ ”当下正是各大公司评估各自数据中心运营计划的适宜时机。他们必须能够清晰地描述数据中心的运营需求，并根据对数据中心的风险预测设计运营计划。 “ ”尽管业内许多咨询公司可以帮助解决问题，但极少咨询拥有数据中心（或关键任务）的专业知识——若您期望实现可持续的运营，具备这方面的专业知识至关重要。 “ ”

数据中心能耗分析

数据中心能耗分析 Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】

根据对国内数据中心的调查统计，对于未采用显着节能措施的数据中心，面积为1000平方米的机房，其每年的用电量基本都在500多万kWH左右。因此对于新建的大型数据中心，节能的必要性十分重要。从各大数据中心对电力的需求来看，数据中心已经成为重要的高耗能产业而非“无烟工业”，建设绿色、节能的数据中心急需从概念走向实际。二、影响数据中心能耗的因素数据中心的能耗问题涉及到多个方面，主要因素当然是空调制冷系统，但UPS、机房装修、照明等因素同样影响着数据中心的能耗，甚至变压器、母线等选型也影响着能耗。例如，对UPS而言，根据IT设备的实际负荷选择合理的UPS 容量，避免因UPS效率过低而产生较大的自身损耗。同时，选择更加节能的高频UPS、优化UPS拓扑结构都可起到节能的效果。 1、UPS对数据中心能耗的影响 UPS主机的自身损耗是影响数据中心能耗的一项重要因素。提高UPS的工作效率,可以为数据中心节省一大笔电费。下图为某大型UPS主机的效率曲线。从该曲线中可以看出，当UPS负荷超过30%时UPS的效率才接近90%。很多数据中心在投运初期IT负荷较少，在相当长的时间内负荷不足20%。在此情况下UPS的效率仅仅为80%左右，UPS的损耗非常大。因此，在UPS配置中尽量选择多机并联模式，避免大容量UPS单机运行模式。例如，可以用两台300kVA UPS并联运行的模式代替一台600kVA UPS单机运行模式。其优点在于IT负荷较少时只将一台300kVA UPS投入运行，另一台UPS不工作，待IT负荷增加后再投入运行。这种UPS配置方案及运行模式可以提高UPS效率，降低机房能耗。 2、供配电系统对数据中心能耗的影响

(完整版)数据机房专用空调能耗评估与分析

数据中心能耗指标 1. PUE PUE ( Power Usage Effectiveness，电能利用效率)是国内外数据中心普遍接受和采用的一种衡量数据中心基础设施能效的综合指标，其计算公式为： PUE = P Total / P IT 其中，P Total 为数据中心总耗电，P IT 为数据中心中IT 设备耗电。 PUE 的实际含义，指的是计算在提供给数据中心的总电能中，有多少电能是真正应用到 IT 设备上。数据中心机房的PUE 值越大，则表示制冷和供电等数据中心配套基础设施所消耗的电能越大。2. pPUE pPUE(Partial Power Usage Effectiveness,局部PUE)是数据中心PUE概念的延伸，用于对数据中心的局部区域或设备的能效进行评估和分析。在采用pPUE 指标进行数据中心能效评测时,首先根据需要从数据中心中划分出不同的分区。其计算公式为： pPUE1= (N1+I1) / I1 其中, N1+I1 为1 区的总能耗, I1 为1 区的IT 设备能耗。局部PUE 用于反映数据中心的部分设备或区域的能效情况,其数值可能大于或小于整体 PUE,要提高整个数据中心的能源效率，一般要首先提升pPUE值较大的部分区域的能效。 3. CLF/PLF CLF( Cooling Load Factor)称为制冷负载系数，PLF( Power Load Factor)称为供电负载系数)。CLF 定义为数据中心中制冷设备耗电与IT 设备耗电的比值；PLF 定义为数据中心中供配电系统耗电与IT 设备耗电的比值。 CLF 和PLF 是PUE 的补充和深化,通过分别计算这两个指标,可以进一步深入分析制冷系统和供配电系统的能源效率。 4. RER RER( Renewable Energy Ratio，可再生能源利用率)是用于衡量数据中心利用可再生能源的情况,以促进太阳能、风能、水能等可再生,无碳排放或极少碳排放的能源利用的指标。一般情况下, RER 是指在自然界中可以循环再生的能源, 主要包括太阳能、风能、水能、生物质能、地热能和海洋能等。专用空调系统能耗评估与分析冷源的效率能耗分析：

数据中心能效提升办法及建议

数据中心能效提升办法及建议摘要在数据中心的总拥有成本 (TCO) 中，电力使用成本所占比重越来越大。通过合理地设计网络关键物理基础设施以及精心设计 IT 架构，可以大幅降低典型数据中心的电能消耗。本问阐述如何量化电力节约，并举例说明大幅降低电能消耗的方法。电能的使用不是数据中心的典型设计标准，也没有作为一项开支得到有效管理。在数据中心的生命周期内，尽管电能成本可能会超过包括 UPS 在内的电源系统的成本，也可能会超过 IT 设备的成本，但上述情况却是不争的事实。出现这种情况的原因如下： ?要缴纳的电费数额是在费用发生后才知道的，与任何特定决策或操作规程没有明确的联系。因此，这些费用被视为是无法避免的。 ?用于为数据中心的电力成本建模的工具不普及，在数据中心的设计过程中并未广泛使用。 ?需要缴纳的电费通常不包括在数据中心运营组的责任或预算范围内。 ?数据中心的电费帐单可能包含在更大的电费帐单之内，而可能无法单独提供。 ?决策者在进行规划和采购决策的过程中，未获得有关电力成本影响的充足信息。本文将证明上述所有问题均可以并应该得到解决，因为这样可以为一般用户节约大量资金。在设计新设施时可以实现最大程度的节约，但现有的和改造的设施也可以实现某种程度的节约。在设计新数据中心的过程中，只需进行简单且不需成本的决策，便可以节约 20-50% 的电费；如果系统化进行设计，则可以减少多达 90% 的电费。能源消耗在什么地方？数据中心使用的能源只有大约一半甚至不足一半消耗在 IT 负载上。另一半消耗在包括电源设备、冷却设备和照明设施在内的数据中心物理基础设施 (DCPI) 设备上。图 1 显示了典型高可用性数据中心中电能的流向。需要注意的是，数据中心消耗的所有能源最终都会以废热的形式排放到室外大气中。图 1 是根据采用 2N 电源设备和 N+1 冷却设备、在大约 30% 的额定容量下工作的典型数据中心。

IDC机房的建设投资与运行成本分析(DOC)

IDC机房的建设投资与运行成本分析罗洪元，温开华国家电子计算机质量监督检验中心，中国北京 100083 National Computer Products Quality Supervising &Testing Center, Beijing, China 100083 E-mail：nctc@https://www.360docs.net/doc/775500332.html, , wenkaihua2004@https://www.360docs.net/doc/775500332.html, LUO Hong-yuan, WEN Kai-hua. IDC room building in investment and operating cost analysis Abstract: From the building of energy-saving IDC room size and configuration of the introduction of new technologies, starting with the extent of the IDC room after the pre-construction investment and operating costs of a brief analysis, and proposing some suggestions that the building of energy-saving IDC room , for the reference to readers of interest. Keywords: energy-saving; IDC room; Construction Investment; Operating costs; Solution 摘要：本文从建设节能IDC机房的配置规模及采用新技术的程度入手，对IDC机房的前期建设投资与事后运行成本进行简要分析，并提出了建设节能IDC机房的几点建议，供感兴趣的读者参考。关键词：节能 IDC机房建设投资运行成本解决方案 1 问题的提出随着互联网应用的普及，互联网数据中心(Internet Data Center，简称IDC)利用已有的互联网通信线路、带宽资源，建立标准化的电信专业级机房环境，为企业、政府提供服务器托管、租用以及相关增值等方面的全方位服务。迄今为止, IDC在电信、金融、税务、政府、交通等众多领域的需求快速增长。IDC不仅是数据存储的中心，而且是数据流通的中心，它是Internet网络中数据交换最集中的地方。据统计，2007年中国市场的IDC投入高达124亿元人民币,其业务已经突破30多亿元人民币，实现以30%的增长率高速发展。到2008年，中国建设企业级IDC机房所带来的IT投入的市场规模增长率将是21.5%，市场规模将达到150.7亿元人民币。 IDC市场规模的高速增长一方面加速了数据的利用，另一方面也消耗了大量能源，根据2007年全球IDC统计数据(表1)表明全球IDC消耗总电能为1834.56亿千瓦时，成为重点节能对象。表1 全球IDC统计数据

电信互联网数据中心IDC的能耗测评方法

电信互联网数据中心(IDC)的能耗测评方法．

电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法核心提示：本标准分析了互联网数据中心（以下简称数据中心）的能耗结构，定义数据中心的能效指标，提出数据中心能耗测量方法和能效数据发布要求。本标准主要规定了数据中心的直接消耗的电能，

不包括油、水等其它能源或资源的消耗。本标准适用于数据中心能耗的测量及能效的计算，用于了解数据中心能源效率状况，比较不同数据中心之间的能源效率及作为数据中心节能水平评级的依据。前言本标准是数据中心的系列标准文件之一，该系列标准文件的预计结构及名称如下： 1） YD/T 2542-2013 电信互联网数据中心（IDC）总体技术要求2） YD/T 2441-2013 互联网数据中心技术及分级分类标准 3） YD/T 2442-2013 互联网数据中心资源占用、能效及排放技术要求和评测方法 4） YD/T 2543-2013 电信互联网数据中心（IDC）的能耗测评方法5）电信互联网数据中心（IDC）的运维管理技术要求 6）电信互联网数据中心（IDC）网络设备测试方法 7）电信互联网数据中心（IDC）网络设备技术要求 8）集装箱式电信互联网数据中心（IDC）总体技术要求基于云计算的互联网数据中心网络互联技术要求）9． 10）基于云计算的互联网数据中心安全指南 11）电信互联网数据中心（IDC）虚拟资源管理技术架构请注意

本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。本标准由中国通信标准化协会提出并归口。本标准起草单位：中国移动通信集团公司、工业和信息化部电信研究院、中国联合网络通信集团有限公司、中国电信集团公司、中兴通讯

数据中心优化需要考虑的主要因素

俗话说，“时间就是金钱”，数据中心的运营很适合采用这个原则。随着时间的推移，任何停机中断、故障或仅仅是效率低下和过时的做法都会使组织损失数千甚至数百万美元。但是，通过实施专注于最佳性能的解决方案，组织可以防止停机，更好地管理电源，并提高整体效率。然后，这就转化成为更高的工作效率，更高效的员工，并留住客户，但其前提是选择了正确的解决方案。对于希望确定最基本的数据中心解决方案的组织，数据中心管理人员在进行任何旨在改善服务交付的变更时需要考虑，以下是一些很好的起点： 1. 数据中心基础设施管理(DCIM) 数据中心基础设施管理(DCIM)允许组织有效管理数据中心的整体网络和资产，减少损耗。此解决方案对所有资产、资源、流程和人员实现自动化管理，为计算基础设施提供了丰富的信息。 DCIM解决方案将通过以下方面的信息监控资源和流程：容量-是否有足够的空间?是否具有弹性? 电力-所有资源都有足够的电力?预测的峰值在哪里? 工作流程-供应，修复和退役工作流程是否正确? 什么可以更智能、更快、更好? 效率-数据中心的整体运行效率如何? 以上只是简化了DCIM可以做的事情，它实际上在数据中心内没有界限，因为人工智能和机器学习解决方案成为DCIM软件包的一部分，并为其组合添加了预测能力。 2. 人工智能分析人工智能分析与数据中心内的DCIM密切相关。通过分析，人工智能可以预测和学习(通过机器学习)从机房温度急剧上升是机架电源中断的原因。但不仅仅是效率，人工智能也被证明有效应对网络攻击的技术。组织在其网络周围安装的传感器越多，人工智能软件就越智能。智能水平的增长意味着人工智能在发现错误或黑客行为(通过异常的行为模式)时更有效，在某些

数据中心能效指标及IT设备的能耗计算

数据中心能效指标及IT设备的能耗计算作者：许剑更新时间：2010/4/813:29:20 摘要：在数据中心的建设和改造过程中，科学、长远的规划是构建绿色数据中心的关键，数据中心的能效是个能考量的指标，是否合格一目了然，IT设备的能耗盘点便是这指标考量中的关键，想要真正的做到绿色数据中心，我们就要先来看看你的数据中心是不是真的“达标”了。数据中心的能耗问题已经引起了广泛的关注，众多的厂商推出了针对性的产品和解决方案，很多数据中心的管理人员也在寻求正确的方法来降低数据中心的能耗。几年前GreenGrid（绿色网格）组织提出用PUE(能源利用效率）和DCE（数据中心能效）或DCIE（数据中心基础设施能效）的标准来衡量数据中心的能耗效率。但是，业内外对PUE和DCE作为能耗标准的有效性都普遍表示担心，这也使业内外对于更好衡量标准的需求变得更加迫切。 PUE及DCiE的概念：能量使用效率PUE:PowerUsageEffectiveness 数据中心基础设施效率DCiE:DataCenterInfrastructureEfficiency PUE和DCiE二者成倒数关系数据中心分成IT设备和Infrastructure（基础设施）两个部分，两个部分能效的乘积才是整个数据中心的能效，详见上图。 IT设备部分的能效评价指标还在定义之中，而Infrastructure（基础设施）部分的能效定义即PUEandDCiE。

数据中心IT设备与基础设施Infrastructure能效关系数据中心基础设施Infrastructure能效指标数据中心典型的PUE和DCiE曲线： PUE指标曲线

H3C数据中心解决处理方案总结

数据中心解决方案前言数据中心（Data Center，DC）是数据大集中而形成的集成IT应用环境，是各种IT应用业务的提供中心，是数据计算、网络传输、存储的中心。数据中心实现了IT基础设施、业务应用、数据的统一、安全策略的统一部署与运维管理。数据中心是当前运营商和各行业的IT建设重点。运营商、大型企业、金融证券、政府、能源、电力、交通、教育、制造业、网站和电子商务公司等正在进行或已完成数据中心建设，通过数据中心的建设，实现对IT信息系统的整合和集中管理，提升内部的运营和管理效率以及对外的服务水平，同时降低IT建设的TCO。 H3C长期致力于IP技术与产品的研究、开发、生产、销售及服务。H3C不但拥有全线以太网交换机和路由器产品，还在网络安全、IP存储、IP监控、语音视讯、WLAN、SOHO及软件管理系统等领域稳健成长。目前，网络产品中国市场份额第一，安全产品中国市场份额位居三甲，IP存储亚太市场份额第一，IP监控技术全球领先，H3C已经从单一网络设备供应商转变为多产品IToIP 解决方案供应商。 H3C长期保持对数据中心领域的关注，持续投入力量于数据中心解决方案的研发，融合了网络、安全、IP存储、软件管理系统、IP监控等产品的基于IToIP架构的数据中心解决方案，有效地解决了用户在数据中心建设中遇到的各种难题，已经在各行各业的数据中心建设中广泛应用。基于H3C在数据通信领域的长期研发与技术积累，纵观数据中心发展历程，数据中心的发展可分为四个层面：数据中心基础网络整合：根据业务需求，基于开放标准的IP协议，完成对企业现有异构业务系统、网络资源和IT资源的整合，解决如何建设数据中心的问题。数据中心基础网络的设计以功能分区、网络分层和服务器分级为原则和特点。通过多种高可用技术和良好网络设计，实现数据中心可靠运行，保证业务的永续性；数据中心应用智能：基于TCP/IP的开放架构，保证各种新业务和应用在数据中心的基础体系架构上平滑部署和升级，满足用户的多变需求，保证数据中心的持续服务和业务连续性。各种应用的安全、优化与集成可以无缝的部署在数据中心之上。数据中心虚拟化：传统的应用孤岛式的数据中心模型扩展性差，核心资源的分配与业务应用发展出现不匹配，使得资源利用不均匀，导致运行成本提高、现有投资无法达到

数据中心应用能耗监测系统

数据中心能耗监测系统 1、概述随着通信事业的迅猛发展和通信技术的不断进步，以三大运营商为主体的通信企业和其他交通、银行、证券、保险、大型工矿、连锁企业的机房动力环境综合监控系统已经成为企业通信运维管理的重要组成部分，有关数据中心的能源管理和供配电设计已经成为热门问题，高效可靠的数据中心配电系统方案，是提高数据中心电能使用效率，降低设备能耗的有效方式。 2、参考标准 GB50174-2008电子信息系统机房设计规范 GB50462-2008电子信息系统机房施工及验收规范数据中心能耗检测标准及实施细则 YDB037-2009通信用240V直流供电系统技术要求 YD/T585-2010通信用配电设备 YD/T638.3-1998通信电源设备型号命名方法 YD/T939-2005传输设备用电源分配列柜 YD/T944-2007通信电源设备的防雷技术要求和测试方法 YD/T1051-2000通信局（站）电源系统总技术要求 YD/T1095-2008通信用不间断电源（UPS） DL/T856-2004电力用直流电源监控装置 3、系统组成数据中心主要包括变配电、供配电系统、UPS系统、空调制冷系统、消防、安防、环境动力监控、机房照明等。

数据中心智能监管方案可实现对数据中心机房内外的动力系统运行环境实时监控、设备维护与控制、电能质量管理、能源成本整体管理，提高监控的实时性和可靠性、提高能源的使用效率、优化能源成本、增强动力系统的可靠性和有效性。数据中心的监控可以分为配电监测和机房环境综合监控。 1）配电监测系统结合数据中心机房内外，实现从供电侧到用电侧的全面监测，分别满足数据中心交流和直流应用的监测要求。配电示意图如下：

数据中心运营的一常见问题(解决方案)

数据中心运营的一常见问题（解决方案) 1.多大规模的数据中心才足够大? 第一个问题通常的最难回答的或者最简单的问题。对于分析师来说，这个问题的答案是“取决于许多因素”。但是，当你投资数千万美元建设一个新的数据中心的时候，这个答案就不行了。这个问题的困难部分不是搞清楚你现在的需求有多大，而是要搞清楚你在15年中的需求是什么。 2.我确实需要多少可用性? 数据中心通常是由层次水平确定的。层次水平实际上确定了这个环境的可用性(正常运行时间)的目标。虽然经常引用TIA 942行业标准，但是，许多公司在设计的早期阶段都使用正常运行时间学会(UPTIME INSTITUTE)的4层可用性指南作为一个良好的拇指定律。确定这个层是非常重要的，因为你的60%的资本预算都是由你确定层次的决策确定的。 3.我需要多少能源? 传统的数据中心是根据旨在支持当时典型的IT设备的最大容量的静态能源需求建设的。这种模式现在不在起作用了，数据中心的设计需要考虑能源的伸缩性，以支持未来安装高密度的机架环境。 4.绿色技术如何? 在设计数据中心的时候，有没有我需要了解的市场上的绿色技术或者将出现的绿色技术?从设计的角度看，在数据中心中使用句柄头和冷却工作量的最有效的方法是什么?

5.这个数据中心要使用多长时间? 一个新的数据中心的实际的生命周期是什么?传统数据中心一般使用寿命是15至20年。但是，由于目前的技术和计算需求的迅速变化，这个时间段是现实的吗?有没有一些方法把新的数据中心寿命延长到20年以上? 6.所有的应用程序都以同样的水平创建吗? 在传统的数据中心设计中，我们要支持例外的情况：高可用性、高性能和伸缩性。但是，你的应用程序都需要这些水平的支持吗?我能根据我的应用程序的要求建立一个环境以支持不同的服务和技术水平吗? 7.当前最新的设计趋势是什么? 当前占主导地位的数据中心设计趋势是什么?使用(或者忽略)这些趋势有什么好处和坏处? 8.我应该建设一个还是多个数据中心? 在整合项目中，最常提出的问题是“我需要多少了数据中心?”这些问题的答案取决于风险与回报、资本预算、地理位置、服务水平和恢复时间目标。在某些情况下，建造两个数据中心能够建造一个数据中心便宜一些。 9.业务持续性与灾难恢复如何? 当设计一个数据中心的时候，我应该还要制定我的业务持续性计划吗?或者在整个设计阶段考虑业务持续性与灾难恢复?有没有新的技术在解决业务持续性与灾难恢复问题的同时还能为重要的应用程序提供高增长和冗余水平? 10.谁建设这个数据中心?我应该提前提出什么问题?

数据中心总体能效分析

数据中心总体能效分析一、数据中心上架率分析截至2017年底，我国超大型数据中心上架率34.4%，大型数据中心上架率54.87%，与2016年比均提高5%左右，除北上广深等一线城市，河南、浙江、江西、四川、天津等地区上架率提升到60%以上，西部地区多个省份上架率由15%提升到30%以上。全国数据中心总体平均上架率为52.84%，总体供需平衡，但与发达地区数据中心成熟市场仍有一定差距，数据中心利用率仍可进一步提高。

二、数据中心单机柜功率现状分析目前主流的机柜功率是以4-6KW为主，占比为43%，但是高功率的机柜数量占比也不小，6KW及以上的机柜占比为32%，10-12kW的机柜已经较少，而12kW以上的机柜并不常见。

三、在建数据中心单机柜功率现状分析当前主流功率密度为4-6kW/rack，而低密度的2-4kW/rack大幅度萎缩，仅有12.8%；随着互联网用户的增多，6-8KW/rack的用户需求占比超过低密度需求，达到17%，甚至有超过4%以上的客户选择超过8kW/rack的功率密度。预计在未来1-2年内，尽管仍有大量的4-6kW机柜，但是数据中心单机柜功率的主要值会由4-6kW向6-8kW提升，8-10kW的机柜比例较现在有明显上升，甚至可能出现相当数目的12kW以上的机柜。

虽然随着数据中心节能相关技术的发展，未来数据中心单机柜功率未必能与预期完全一致，但是预计数据中心单机柜功率值的总体发展方向为上升，且单机柜功率达到6-8kW 的数据中心很有可能成为未来的主流数据中心。三、数据中心总体能效分析中国数据中心总耗电量2017年约1200亿kWh，2018年约1600亿kWh，预计2020年将达到2000亿kWh。数据中心设计PUE在1.2-1.6之间是主流值，PUE＞2.0以上的数据中心极少，也将随着时间推移，逐渐淘汰。总体来看当前数据中心对能源的利用较为高效。

医院数据中心优化升级解决方案v1.0

医院数据中心优化升级解决方案

文档修改记录

1方案概述医院数据中心建成之后，特别是实施人员非驻场期间，频繁出现数据中心数据与业务系统数据统计结果不一致问题，针对这一问题，结合我们在其他医院数据中心运维的成功经验，特制订此优化升级方案。本方案的主要内容如下：重新梳理现有业务系统与数据中心的接口部分，重点是数据加载、清洗和转换部分，采用成熟的数据中心产品和解决方案来替换原有相关部件，通过在ETL关键环节和数据质量监控两个环节的升级和优化来解决数据中心数据与业务系统数据统计结果不一致的问题。下面具体从技术方案和实施计划两个维度展开说明。

2技术方案 2.1 数据集成及访问架构详细的数据抽取及建设方案以临床数据中心（CDR）的数据集成建设为例，数据集成如下图所示：图3-1 数据集成架构图数据集成架构：下面从ETL功能架构中的抽取、清洗、转换、加载等方面对数据ETL功能框架中的关键服务进行阐述。 1）抽取：此步骤负责将数据中心所需的数据从医院各个业务系统复制数据源中提取出来。由于各个数据源内的数据及其质量各不相同，因此针对每个数据源都可能需要建立各自独立的抽取流程。抽取流程的目的在于将数据从数据源抽出并通过一组通用接口传送给数据抽取架构完成清洗及转换步骤。 2）清洗：此流程负责对数据进行清洗与确认，使之与数据仓库所要求的数据标准与质量相符合。数据清洗流程的设计可以划分为两类：一类是针对特定业务源系统编写的专用清洗程序，而另一类则是适用于各类业务源系统及数据仓库内清洗需求的通用程序。由于从源系统抽取的数据都存在不同程序的不一致性，因此可以通过使用相关规则来检查和改善数据质量。此外，由于很多业务原系统的清洗规则和处理流程基本相同，因此应该将关键的清洗功能设计为通用函数，通过变化参数来满足不同业务源系统的清洗需