数据中心建设和运维方案的经济性分析
大数据中心建设方案
大数据中心建设方案第1篇大数据中心建设方案一、背景与目标随着信息化建设的不断深入，我国各行业领域数据资源日益丰富。
为充分发挥数据价值，提高数据管理和应用能力，降低运维成本，实现数据资源的整合与共享，本项目旨在建设一座集数据存储、处理、分析于一体的大数据中心。
本方案将明确大数据中心建设的目标、规模、技术路线和实施策略，确保项目合法合规、高效稳定。
二、建设原则1. 合法合规：遵循国家相关法律法规和政策，确保数据安全、合规使用。
2. 实用性：结合业务需求，合理规划大数据中心的规模和功能，确保实际应用效果。
3. 可扩展性：预留足够的扩展空间，满足未来发展需求。
4. 安全可靠：采用成熟的技术和设备，确保大数据中心的高可用性和数据安全。
5. 经济高效：合理控制建设成本，提高投资回报率。
三、建设内容1. 数据中心基础设施：包括机房、网络、供电、散热等设施，为大数据中心提供稳定可靠的运行环境。
2. 数据存储与处理平台：构建高性能、可扩展的数据存储与处理平台，满足海量数据存储和实时处理需求。
3. 数据分析与挖掘平台：搭建大数据分析与挖掘平台，为业务部门提供高效的数据分析服务。
4. 数据安全与管理体系：建立完善的数据安全和管理体系，确保数据安全、合规使用。
四、技术路线1. 基础设施：采用模块化设计，实现快速部署和扩展；采用冗余供电、散热系统，确保系统稳定运行。
2. 数据存储与处理平台：- 存储技术：采用分布式存储技术，实现海量数据的高效存储和管理；- 处理技术：采用大数据处理框架（如Hadoop、Spark等），实现实时数据处理和分析。
3. 数据分析与挖掘平台：采用机器学习、深度学习等技术，构建智能分析模型，为业务部门提供精准分析服务。
4. 数据安全与管理体系：- 数据安全：采用加密、访问控制等技术，确保数据安全；- 管理体系：建立完善的管理制度和流程，实现数据中心的规范管理。
五、实施策略1. 项目筹备：成立项目组，明确项目目标、任务分工和时间表；开展需求调研，确定建设规模和功能需求。
数据中心建设
数据中心建设一、背景介绍随着信息化时代的到来，数据的产生和存储量急剧增加，企业对数据中心的需求日益迫切。
数据中心作为企业信息系统的核心基础设施，承载着大量的数据存储、处理和传输任务。
因此，建设一个高效可靠的数据中心对于企业的发展至关重要。
二、数据中心建设的目标1. 提供稳定可靠的数据存储和处理能力：确保数据中心在任何时候都能正常运行，避免数据丢失和系统故障。
2. 提高数据中心的安全性：采取多重安全措施，保护数据的机密性、完整性和可用性，防止数据泄露和黑客攻击。
3. 提升数据中心的能源效率：减少能源消耗，降低运营成本，实现可持续发展。
4. 提供灵便可扩展的架构：满足企业不断增长的数据存储和处理需求，支持未来的扩展和升级。
三、数据中心建设的步骤1. 确定需求：与企业相关部门沟通，了解数据中心的具体需求，包括数据存储容量、处理能力、安全性要求等。
2. 设计规划：根据需求确定数据中心的整体架构，包括服务器、网络设备、存储设备等的配置和布局。
3. 建设基础设施：包括机房的选址和装修、供电系统的建设、空调系统的安装等。
4. 设备采购和安装：根据设计规划购买服务器、网络设备、存储设备等，并进行安装和调试。
5. 网络建设：建立数据中心与企业内外网络的连接，确保数据的安全传输。
6. 数据迁移：将现有数据迁移到新建的数据中心，确保数据的完整性和可用性。
7. 系统测试和优化：对数据中心进行全面测试，发现并解决潜在问题，优化系统性能。
8. 安全保障措施：建立完善的安全策略和控制措施，确保数据的安全和隐私。
9. 运维管理：建立数据中心的运维团队，负责日常的设备维护、故障排除和性能监控。
四、数据中心建设的关键技术1. 虚拟化技术：通过虚拟化技术，将物理服务器划分为多个虚拟服务器，提高资源利用率和灵便性。
2. 高可用性技术：采用冗余设计和故障切换机制，确保数据中心在硬件故障时能够继续运行。
3. 数据备份和恢复技术：建立完善的备份和恢复策略，保证数据的安全和可靠性。
银行数据中心建设以及运维方案经济方面的分析
银行数据中心建设以及运维方案经济方面的分析作者：高军辉来源：《计算机光盘软件与应用》2013年第19期摘要：随着社会经济的快速发展，金融业以前所未有的速度快速发展着，商业银行规模不断扩大，商业银行的数据中心也逐渐从原来的独立分散模式走向集中化管理。
数据中心的规模也越来越大。
但是，银行数据中心的建设中依然还存在一些问题。
银行数据中心集中了大量的信息和系统，而银行业务的增加使得数据中心不得不断扩张，于是，银行就需要花费大量的人力、物力在数据中心的建设和运维上。
为了降低银行生产成本，提高工作效率，对数据中心建设以及运维方案进行经济分析势在必行。
关键词：银行数据中心；运维方案；经济性中图分类号：TP308许多银行将安全性、可用性、易维护、可扩展性作为数据中心建设重点，不注重其经济性。
数据中心的建设是一笔庞大的开支，银行做任何投资时都要考虑到其回报率，在投资回报率的压力下，数据中心的规模一般不会很大。
而金融业的快速发展又使得银行的业务迅速增加，当业务量暴增时，数据中心就必须扩建才能满足工作需要。
实际上，不断扩建的过程中提高了数据中心的建设成本，而且扩建的效果不太好，扩建又会造成资源的浪费，同时还使数据中心的运维风险增加，不利于银行的健康发展。
这种数据中心建设策略不利于银行提高工作效率和降低成本，无法为客户提供全方位的多元化服务，银行的服务水平降低，进而不利于银行的发展。
在银行数据中心建设中，必须注重其经济性，注重数据中心的扩展性，确保在数据中心上的每一笔投入都能获得最高的回报率，减少资源浪费，并且使数据中心最大限度提高银行工作效率。
那么，其经济性又可以从哪几个方面体现呢？1 数据中心的选址数据中心选址是数据中心规划中最为基础的内容，科学合理的选址可以大大节约资源，降低投资成本。
商业银行的数据中心一般是采用“两地三中心”的规划方案，也就是生产中心、同城灾备中心、异地灾备中心在两个城市中。
1.1 生产中心和同城灾备中心选址生产中心与同城灾备中心处于同一个城市里时，二者之间的距离必须在20km以上。
数据中心发展现状及趋势
数据中心发展现状及趋势在当今数字化的时代，数据中心已成为支撑社会经济发展的重要基础设施。
从企业的运营管理到个人的日常生活，数据中心都在幕后发挥着关键作用。
当前，数据中心的发展呈现出规模不断扩大的趋势。
随着互联网的普及和各类数字化应用的蓬勃发展，企业和组织对数据处理和存储的需求持续增长。
为了满足这一需求，数据中心的规模日益庞大，服务器数量不断增加，存储容量也呈几何级数增长。
在技术层面，数据中心正朝着更高效、更节能的方向发展。
例如，采用先进的冷却技术来降低能耗，通过优化服务器架构提高计算效率。
虚拟化技术的广泛应用使得资源的利用率大幅提升，一台物理服务器可以虚拟出多台虚拟机，从而更好地满足不同应用的需求。
在布局方面，数据中心的分布逐渐趋于多元化。
一些大型数据中心开始向能源丰富、气候适宜且土地成本较低的地区迁移，以降低运营成本。
同时，为了减少数据传输的延迟，满足对低时延要求较高的应用，边缘数据中心也在快速发展，将数据处理能力推向更靠近用户的地方。
从应用领域来看，数据中心不仅服务于传统的互联网企业，还在金融、医疗、教育、工业等众多行业得到广泛应用。
金融行业对数据的安全性和稳定性要求极高，数据中心为其提供了可靠的支持；医疗行业借助数据中心实现医疗数据的存储和分析，推动远程医疗和医疗信息化的发展；教育领域利用数据中心搭建在线教育平台，为学习者提供丰富的教育资源。
然而，数据中心的发展也面临着一些挑战。
首先是安全问题，数据中心存储着大量的敏感信息，如何保障数据的安全和隐私成为至关重要的问题。
网络攻击、数据泄露等风险不断增加，需要加强安全防护技术和管理措施。
其次，随着数据中心规模的扩大，能耗问题日益突出。
高能耗不仅增加了运营成本，也对环境造成了一定压力，因此绿色节能成为发展的必然要求。
此外，数据中心的快速发展也对人才提出了更高的要求，需要具备专业知识和技能的人才来进行运维和管理。
展望未来，数据中心将继续朝着智能化的方向发展。
IT系统运维管理平台设计及其经济价值分析
IT系统运维管理平台设计及其经济价值分析IT系统运维管理平台是指为企业或机构的IT系统提供全面的运维管理服务的管理平台，其设计需要考虑功能的完整性、易用性以及灵活性等方面。
其经济价值分析主要包括成本节约、效率提升以及风险降低等方面的评估。
IT系统运维管理平台的设计应该包括以下功能：1. 资产管理：能够对企业的IT资产进行全面的管理，包括硬件设备、软件许可证、网络设备等，并且支持实时更新和查询。
2. 故障诊断和排除：能够通过实时监控和报警系统，快速发现和处理IT系统中的故障问题，并提供全面的故障诊断和排除的操作和记录。
3. 变更管理：能够对IT系统中的变更进行全面的管理和控制，包括需求变更、配置变更等，以确保系统的稳定性和安全性。
4. 工作流程管理：能够通过流程化的管理方式，对IT系统运维工作进行规范化和标准化，并支持事务的跟踪和自动化处理。
5. 统计分析和报告：能够通过数据分析和报表生成功能，对IT系统的运维情况进行全面的统计分析，并提供详细的报告和图表。
IT系统运维管理平台的经济价值分析主要体现在以下几个方面：1. 成本节约：通过IT系统运维管理平台，企业可以提高运维的效率和质量，减少系统故障和停机时间，减少维护人员的人力成本和维护费用，从而实现成本节约。
2. 效率提升：IT系统运维管理平台能够自动化和标准化运维工作流程，减少人工操作和管理，提高运维效率，节约时间和资源。
3. 风险降低：通过IT系统运维管理平台，企业可以提前发现和解决潜在的系统问题和风险，减少系统故障和数据丢失的风险，保证业务的连续性和安全性。
4. 决策支持：IT系统运维管理平台通过数据分析和报告功能，为企业提供全面的数据支持和决策参考，帮助企业进行战略规划和运维调配。
设计一套全面的IT系统运维管理平台，并进行经济价值分析，能够为企业提供成本节约、效率提升、风险降低和决策支持等多方面的经济价值，对企业的持续发展和竞争力提升具有重要的意义。
数据中心行业分析研究报告
数据中心行业分析研究报告在当今数字化的时代，数据中心已经成为了支撑全球经济和社会运行的关键基础设施。
从云计算到大数据分析，从人工智能到物联网，几乎所有的前沿技术都依赖于数据中心的强大计算和存储能力。
本文将对数据中心行业进行深入的分析研究，探讨其发展现状、市场趋势、面临的挑战以及未来的发展前景。
一、数据中心行业的发展现状近年来，数据中心行业经历了快速的发展。
随着企业数字化转型的加速和互联网应用的普及，数据量呈爆炸式增长，推动了对数据中心服务的需求。
全球范围内，大型数据中心的建设不断增加，以满足日益增长的计算和存储需求。
在技术方面，数据中心不断采用新的技术来提高性能、降低成本和增强可靠性。
例如，虚拟化技术使得服务器资源能够更高效地利用，云计算技术则为企业提供了灵活的计算和存储服务，降低了企业的 IT投入成本。
同时，绿色节能技术也在数据中心得到广泛应用，以减少能源消耗和对环境的影响。
从地域分布来看，北美、欧洲和亚太地区是数据中心的主要市场。
其中，亚太地区的增长速度最为显著，特别是中国和印度等新兴经济体，其数字化进程的加速带动了对数据中心的巨大需求。
二、数据中心行业的市场趋势1、云计算的主导地位云计算服务提供商如亚马逊 AWS、微软 Azure 和谷歌云等在数据中心市场占据了重要地位。
越来越多的企业选择将其业务迁移到云端，以获得更灵活、可扩展和成本效益更高的解决方案。
这将进一步推动云计算数据中心的发展，并促使传统数据中心向云服务转型。
2、边缘计算的兴起随着物联网和 5G 技术的发展，边缘计算成为了新的趋势。
边缘计算将数据处理和存储推向更靠近数据源的地方，减少了数据传输的延迟，提高了应用的响应速度。
这将带动边缘数据中心的建设和发展，与集中式数据中心形成互补。
3、数据中心的规模化和智能化为了降低运营成本和提高竞争力，数据中心正在朝着规模化和智能化的方向发展。
大规模的数据中心可以通过规模效应降低单位成本，同时利用人工智能和机器学习技术实现自动化运维、优化能源管理和提高安全性。
数据中心机房方案
3.电气设计
电气设计遵循以下原则：
-供电可靠：采用双路市电接入，配置UPS电源，确保机房设备稳定供电；
-安全防护：设置电气火灾监测系统，防止电气火灾事故发生；
-线缆布局：采用模块化设计，合理布局电源线、网络线等，降低故障率和维护成本；
-防雷接地：设置防雷接地系统，保护设备免受雷击侵害。
5.建立应急预案，提高机房应对突发事件的应对能力。
五、项目效益
1.合法合规：确保机房建设符合国家及地方相关法律法规要求；
2.安全稳定：降低安全风险，提高系统稳定性；
3.节能降耗：优化机房设备配置，降低运行成本；
4.提高效率：提高机房运维效率，减轻运维人员工作负担；
5.满足需求：为业务发展提供有力支持，助力企业长远发展。
-地下水位低，避免水患影响；
-电力供应稳定，具备备用电源接入条件。
2.机房布局
机房布局遵循以下原则：
-分区合理：将机房划分为设备区、运维区、辅助区等，各区域功能明确，互不干扰；
-空间利用：充分考虑设备尺寸、线缆布局等因素，提高机房空间利用率；
-安全通道：设置足够宽度的安全通道，确保人员在紧急情况下快速疏散；
-物理安全：设置视频监控系统、门禁系统、入侵报警系统等，实现机房的全方位监控。
-数据安全：建立数据备份和恢复机制，采用加密技术，确保数据传输和存储的安全。
-环境安全：配置气体灭火系统，确保在火灾发生时，能迅速、有效地进行灭火。
四、实施策略
1.项目规划：明确项目目标、时间表、预算和责任分工。
2.专业团队：组建由专业设计师、工程师和技术人员组成的项目团队。
-机柜布局：根据设备尺寸和散热需求，合理规划机柜摆放位置，保证机柜间的通道畅通，便于维护。
当前我国数据中心产业研究报告
当前我国数据中心产业研究报告目录一、数据中心的定义及产业链 (2)（一）数据中心的定义 (2)（二）数据中心产业链 (2)二、国家对数据中心产业发展战略要求 (3)（一）《复函》中的要求 (4)（二）《实施方案》中的要求 (5)三、数据中心市场分析 (6)（一）市场规模 (6)（二）市场结构 (7)（三）分布情况 (7)（四）竞争格局 (7)（五）产业发展 (8)四、数据中心的盈利模式 (9)（一）提供基础服务 (9)（二）提供增值服务 (10)（三）典型案例（以世纪互联为例） (11)五、发展数据中心存在的问题 (12)（一）数据中心能耗高 (12)（二）数据中心产业聚集能力差 (12)（三）供需关系尚待确定 (13)一、数据中心的定义及产业链（一）数据中心的定义数据中心IDC（Internet Data Center）即互联网数据中心是集中计算、存储数据的场所，是为了满足互联网业务以及信息服务需求而构建的应用基础设施，是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，通过与互联网的连接，凭借丰富的计算、网络及应用资源，提供互联网基础平台服务（服务器托管、虚拟主机、邮件缓存、虚拟邮件）及各种增值服务（场地的租用服务、域名系统服务、负载均衡系统、数据库系统、数据备份服务等）。
数据中心规模，按标准机架数量（n），可分中小型（n ＜3000）、大型（3000≤n＜10000）和超大型（n≥10000）；按《GB50147—2017数据中心设计规范》划分的使用性质、数据丢失或网络中断在经济或社会上造成的损失或影响程度，可分为A级（容错型）、B级（冗余型）和C级（基本型）；按TIA—942标准分为T1（基本型）、T2（组件冗余型）、T3（全冗余型）和T4（容错型）。
（二）数据中心产业链数据中心产业链的上中下游分别是上游基建、设备、设施和软件供应商，中游IDC服务商以及下游数据应用商。
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数据中心建设和运维方案的经济性分析在银行数据中心建设中往往认为经济性指标远位于安全性和高可用性指标之后，甚至认为其重要性低于可扩展性和易维护等指标的重要性。
考虑到数据中心建设投入巨大，且直接经济效益不好测算，有的股份制商业银行因投资回报率(ROI，Return On Investment)的压力，导致决策迟延。
当出现业务高速增长时，这些银行不得不在原有的小规模机房的基础上进行改建、扩建，或者被迫在机房中以超高密度方式纳入所需设备。
这种信息化建设策略不但增加了数据中心的运维风险，而且改建、扩建的投资成效也较低，还会形成一定的浪费。
因此，要在确保高度安全和高度可靠的前提下，开展数据中心建设方案的经济性研究，确保银行在数据中心建设中能够减少浪费和降低无效投入，前瞻性地应用各项高性价比的新技术和节能环保技。
本文将从三个方面探讨银行自建数据中心方案的经济性分析问题。
一、数据中心选址数据中心选址是IT系统规划中最基础也是最重要的问题之一。
在商业银行IT规划中，考虑到容灾体系的需要，现有的数据中心和灾备中心规划多采用“两地三中心”方案。
同城灾备中心往往具有高等级、快速响应和高效率持续运行的特点，并对大部分的一般灾难事件确保在规定时间内有效恢复；而异地灾备中心能够防止在大规模灾难发生时，确保企业的数据不被破坏和灭失，并确保业务应用系统具备一定的持续运作能力，从而消减同城灾备中心在系统恢复中的剩余风险。
1.生产中心和同城灾备中心的选址当同城灾备中心与生产中心位于同一城市时，为了避免一般灾难事件对生产中心和同城灾备中心造成影响，物理距离一般在20千米以上。
从防范不同类型风险角度出发，同城灾备中心选址需要考虑供电局分布、运营商环网情况、城市功能区、交通情况以及周边环境要求等因素，即同城灾备中心在电力接入、通信线路接入、消防排水等市政配套设施必须与生产中心完全分隔。
同时，为了达到同城灾备快速响应和运行管理便利的目的，两中心之间最好有快速进行人员、物质转移的交通通道。
在此基础上，应综合考虑地价成本和周边环境等因素的影响，进行合理的生产中心和同城灾备中心选址。
但鉴于一些地区出现暴雨、洪水等极端气候事件的概率增多，数据中心选址时务必在所选区域的相对高处。
基于以上分析，生产和同城灾备中心经济合理的选址条件如下：(1)同城灾备与生产中心保持适当距离，建议20千米以上；(2)由所在城市的不同供电局供电；(3)可接入所在城市的运营商骨干环网，且为不同通信节点完成通信接入；(4)与生产中心之间最好具有快速交通道路，周边环境情况和治安良好；(5)地价和楼宇售价相对低廉，位于城市相对海拔高度较高的区域，周边排水通畅。
2.异地灾备中心的选址异地灾备中心与生产中心位于不同城市。
从风险分析的角度来看，商业银行应在启动灾备中心建设之前，对现有生产中心进行全面的风险分析，识别出生产中心运行面对的各类风险点，如同城灾备中心的选址及消减生产中心面临的供电、通信、消防和排水等。
在异地灾备中心选址上，还需要考虑自然灾害分布、战争风险、人力资源和服务环境等风险因素(在此特别指出，为了防止敌对势力破坏和战争所带来的风险，商业银行在异地灾备中心选址上，不一定要与银行同业的异地灾备中心扎堆选址，反而应注意与同业灾备中心选择保持适当区隔)。
目前，现有法规尚无明确规定异地灾备中心与生产中心之间的距离间隔，因此可以将灾备中心选址所需考虑的主要因素视为所在城市的自然地理条件。
曾有机构对业内专家进行过相关调查，业内专家认为异地灾备中心选址影响要素对异地灾备中心可用性影响评分如图1所示。
灾备中心选址的7大要素按重要性排序为自然地理条件、配套设施、周边环境、成本因素、政策环境、高科技人才资源环境、社会经济人文环境。
按照上述7大要素评估现有灾备中心选址城市和区域，我们会发现以下问题：选址特大型城市会直接导致成本显著提高，但若选在部分中小型城市，其关键设备配件供应和人力资源又可能成为瓶颈，尤其在灾难发生时该风险将显著加大；若灾备中心选址区域本身就面临较高的自然灾害风险，则灾备系统将受到较大影响；若配套设施条件不足，将导致银行投入增加，关联成本的上升；周边环境的恶化也有可能导致设备可用性降低，并可能危及整体运维安全；对政策环境的忽略，将有可能面临政策风险。
因此，仅由银行IT部门主导异地灾备中心选址还远远不够，需要由商业银行战略层面通盘考虑方可确定。
此外，随着银行控制运营成本要求的提升，占据数据中心运营成本50%以上的电费，也将成为考量的重要因素。
从现有的技术角度看，异地灾备中心与生产中心距离影响到生产中心和异地灾备中心之间的通信时延，相同网络带宽条件下，通信时延的差异将影响数据完成异地传输备份的时间，也将影响到系统RTO （Recovery Time Objectives，恢复时间目标）和RPO(Recovery Point Objectives，恢复点目标)的时间，从而直接影响到所需租用的通信线路带宽。
简而言之，在RTO和RPO一定的情况下，因两中心间距离影响通信时延，所以对灾备中心的总体投入和运维成本带来影响。
基于以上分析，异地灾备中心的合理选址条件如下：(1)与生产中心不同地质构造，海拔高程相对较高；(2)建议与生产中心至少相距300千米，同时要兼顾投入和效率等因素，绝非越远越好；(3)所在城市的信息科技人力资源丰富，政策环境支持度较好；(4)所在城市自然条件优越，选址周边环境好，重大地质灾害发生概率低；(5)所在城市系运营商全国通信网络的重要节点，选址周边通信资源丰富；(6)服务商支持网络健全，交通发达；(7)电价便宜，选址周边具备多路电力接入条件，所在电网电能充沛，与生产中心处于不同的大区电网。
二、数据中心基础设施规划银行数据中心的主要功能系维持银行的生产运行，建设时无需过多考量银行的品牌形象等因素。
由于国内电力供应、通信网络等基础设施基本成熟，在相对较好的二线宜居城市建设银行数据中心的条件日趋成熟，如数据中心选址于人力资源成本较低的中小城市，还可以结合商业银行对于业务集中化和规模化的实际需求，将需要大量人工处理的客服中心和集中作业中心的建设一并考虑，以减少相应的管理运维成本。
总之，制定银行数据中心建设规划与设计需要全方位的考虑。
1.建筑面积等规划(容量规划)我国的股份制商业银行在本轮经济周期中的快速成长，其分支机构数和业务品种的快速扩张对后台支持能力直接造成压力，股份制商业银行对现有生产数据中心的扩容已成家常便饭，生产数据中心的机房面积、机柜容量、电力供应、机房制冷散热等普遍存在资源紧张情况，为了满足企业的进一步发展所需，银行提升灾备数据中心机房的规划与设计，应前瞻5～10年内来自于用户对服务器、软件系统的规划与需求。
如确定数据中心和灾备中心按照1∶1进行配置，则在确定建设灾备中心的规模规划时，可先由信息科技部门将现有各项生产应用所使用设备机型体积、设备使用率、电力和制冷需求进行逐一列表，根据业务部门提供的未来业务量增长情况进行相应规模预估，再将其单项结果求和，就可以获得现有业务品种在未来发展所需的设备数量(建议不考虑计算能力升级的因素)，然后根据现有生产数据中心的单位密度情况，得出实际所需的机房使用面积；此外，还建议至少按2∶1比例为未来新兴业务品种预留相应面积。
除此方法以外，根据前3～5年的机柜使用情况、电力使用情况等描绘增长曲线，按同比例相应延伸至未来5～10年的方法，也可以从另一个角度对上述估算进行验证和修正，就可以得出一个未来生产所需的数据中心机房面积。
按照以上方法，可以得出所需建设的机房使用面积规模，并且按实得面积的2倍估算，可以得出机房楼的大致建筑容量，避免盲目投入和无谓的铺张。
2.其他部分的规划除容量密度规划以外，其他部分的规划包括供电系统规划、制冷系统规划、通信网络规划、承重规划等。
（1）数据中心的电力供应规划数据中心电力规划需求的第一步就是确定要为其供电并提供保护的关键负载容量。
关键负载是指构成IT 应用架构的所有IT 硬件组件：除了服务器、路由器、计算机、存储设备、通信设备外，还包括安全系统、消防和监控系统设备等。
上述设备都有铭牌功率标识，但该功率需求是指该产品在最坏情况下的功率消耗数值，在绝大多数情况下，该值远远高于预期的运行功率水平。
据一些电源制造商的研究显示，大多数IT 设备标识的铭牌额定值至少超出实际运行负载33%。
如何评估数据中心实际所需的电源功率是非常重要的问题，一般可以采用以下方法：①累加预期负载的铭牌功率。
如果设备上没有列出额定功率，可以将电流（安培）和设备电压相乘得到VA值，该值近似于设备消耗的功率。
②将预期的VA值乘以0.67以估计关键负载的实际功率（以瓦计）。
③将这个数字除以1000 就得到预期关键负载的千瓦(kW)级负载数值。
当机房所需设备大致估算确定后，可推算出供电系统（市电和发电机）的总容量。
另一种估算办法是根据数据中心电力供应规划，反推计算出可以容纳服务器的总功率。
比如机房最大承载服务器容量为2500kVA，根据机房能量使用消耗效率(PUE)值(设计科学管理完善的机房，该值为1.5～2.5之间，在此推荐按照PUE=2.4进行考虑)，则机房电力总容量应为5000kVA。
如采取该值尚不能确保的，将需要在设计和管理上积极提升。
PUE的计算公式为(2)数据中心的制冷规划当前，面临数据中心机房功率密度越来越高的情况，如果仍按传统冷却技术进行规划设计，不但会带来极高的成本和电力消耗，而且还会造成某些区域的热点无法得到有效冷却。
因此，在今天的机房制冷规划设计中，不仅需要了解空调设备所需的电力功率，还需要掌握热工学常识，并根据此进行规划。
规划机房地板下空间按750mm高度，空调位置靠近机柜，机柜行按照面对面方式交替排列，按冷热通道分离的思路进行规划。
空调位置靠近机柜规划区域，并按冷热通道分离的思路进行。
机柜摆放考虑和气流方向平行，线缆桥架也尽量与气流保持平行，对于需要穿过气流的线缆桥架要尽量远离空调，热风通道上端有热风抽离装置。
按传统的机房制冷方式（每个机柜按5～8kW热量进行）进行制冷密度的规划后，再进行一定改进，针对可能的部分热点区域，预留机柜行级或者柜级的制冷设备空间和电力容量。
由于高功率密度设备的使用越来越广泛，在制冷规划阶段，合理规划送回风系统极为重要，根据《数据中心设施的设计策略》白皮书，数据中心可根据所放置设备的功率密度不同而进行送回风系统设计。
(3)数据中心的通信布线规划数据中心依靠通信和布线系统对外提供服务，在进行通信规划时，应在垂直和水平方向上均拥有两路以上完全隔离的入户光缆管道，再经不同方向的桥架进入数据中心通信机房位置。
在提供接入的运营商的局端，同一家运营商也从不同局向提供双路物理光缆。