文章编号：16584 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-05-15 00:08:52 / 浏览：次

引言

随着数据中心复杂性和规模的不断增长，传统的数据中心评估指标已不再能够有效地反映数据中心的健康状况和性能。为了满足现代数据中心的需要，先进的工具和技术正在兴起，为数据中心监控和评估提供更智能、更全面的方法。

传统数据中心评估指标的局限性

传统的评估指标，如服务器利用率、存储容量和网络带宽，无法全面反映数据中心的整体健康状况。这些指标只能提供零散的信息，并可能掩盖潜在问题。它们通常需要手动收集和分析，这既耗时又容易出错。

先进工具和技术的优势

先进的工具和技术，如数据中心基础设施管理 (DCIM) 解决方案和人工智能 (AI)，为数据中心评估指标领域带来了革命性的变化。这些工具可以通过以下方式提供更智能、更全面的监控和评估：

• 自动数据收集：自动化收集数据中心内所有设备的数据，包括服务器、存储、网络和环境条件。
• 实时监控：实时监控数据中心的关键指标，如温度、湿度、功耗和故障。
• 异常检测：使用机器学习算法检测异常和潜在问题，并在发生前发出警报。
• 性能分析：分析数据中心内不同组件的性能，并识别瓶颈和优化机会。
• 容量规划：根据历史数据和当前趋势预测未来的容量需求，并进行相应的规划。

具体示例

下面是一些具体示例，说明先进工具如何改善数据中心评估指标：

• DCIM 解决方案：DCIM 解决方案可以提供数据中心所有物理资产的集中视图，包括服务器、机架、配电设备和电缆。它允许操作员快速查找设备、查看连接关系并识别潜在问题。
• AI 算法：AI 算法可以分析数据中心的大量数据，并检测可能被传统评估指标所忽略的异常和趋势。例如，AI 可以检测服务器功耗的细微变化，这可能表明存在潜在问题。
• 智能故障诊断：使用机器学习，智能故障诊断系统可以自动分析故障数据并识别根本原因。这可以缩短故障排除时间，并减少数据中心停机时间。

实施考虑因素

在实施先进工具和技术时，应考虑以下因素：

• 成本：先进工具和技术可能需要大量的前期投资，因此在实施前应仔细考虑成本。
• 复杂性：这些工具可能很复杂，需要专门的知识和技能来实施和维护。
• 整合：确保所选择的工具可以与现有的数据中心管理系统整合，以避免数据孤岛。

结论

先进的工具和技术正在彻底改变数据中心评估指标的领域。通过提供更智能、更全面的监控和评估，这些工具使数据中心能够优化性能、提高效率并减少停机时间。随着技术的不断发展，未来数据中心评估指标的创新将继续推动数据中心的健康和可靠性的界限。

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作者： 佚名

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idc指标是什么意思？

IDC是指互联网数据中心（Internet Data Center），是一种为互联网应用程序提供网络、存储、服务器等基础设施技术支持的服务模式。 而IDC指标则是对IDC运营效益和服务质量等指标进行衡量的一种标准体系，包括机房可靠性、网络带宽质量、服务器稳定性、数据安全性等多个方面。 IDC指标对企业有何意义?IDC指标对企业来说十分重要。 首先，在选择IDC厂商时，必须要对其指标进行评估，以确保其能够提供符合企业需求的IDC服务。 其次，企业在使用IDC服务的过程中，需要对不同的IDC指标进行监控和分析，以及时发现问题并给予解决。 最后，IDC指标的好坏也将直接影响到企业的信息化水平和业务运营效率。 为了提高IDC指标，企业可以采取以下措施。 首先，选择一家有经验、专业的IDC厂商，以降低运营风险。 其次，完善IDC设施和设备管理体系，保障机房可靠性和数据安全性。 同时，不断升级IT基础设施，提高服务器稳定性和网络带宽质量，以满足客户需求。 最后，建立有效的监控和管理系统，及时发现和解决运营问题，优化IDC服务品质。

大数据在医保管理中的应用与发展方向

大数据在医保管理中的应用与发展方向 当前，医疗保险面临基金收支平衡压力增大、医疗服务违规行为多发、传统经验决策方式落后等多方面挑战，从信息化建设角度，人社部门推进全民参保登记、医保智能监控、支付方式改革和移动支付探索等工作，积极开展了医保大数据应用。 但在应用过程中仍然面临数据质量有待提升、数据应用尚不充分、安全体系还需健全等问题。 继续深化医保大数据应用，下一步应重点围绕四个方面：一是汇聚和完善医保大数据；二是加快大数据平台建设；三是持续助力医保业务发展；四是构建数据安全体系。 当前，在全民医保体系逐渐完善、人口老龄化趋势加剧、医疗需求快速释放、医疗费用不断攀升等因素的综合作用下，医疗保险面临基金收支平衡压力增大，医疗服务违规行为多发，传统经验决策方式落后等多方面挑战，如何充分利用大数据、“互联网+”等信息化手段，进一步支撑医疗保险在新形势下持续发展，实现全民医保、安全医保、科学医保和便捷医保，全面提升医保质量，是摆在我们面前的重要课题。 当前医保管理面临的困境1医保基金收支平衡压力增大随着生活水平提高，参保人更加关注健康，医疗需求不断上升，同时全民医保从制度全覆盖转向人员全覆盖，基本医保支出规模随之快速增长。 这些因素都给医保基金平衡带来较大压力。 2016年，人社部门管理的基本医疗保险参保人数7.44亿人，基金支出亿元。 参保人享受医保待遇25亿人次。 考虑到当前经济下行和人口老龄化的形势，未来医疗保险基金收支平衡压力更大。 2医疗服务违规行为多发我国医保待遇支出高速增长，既有惠民生政策、人口老龄化、医疗技术进步、医疗成本上升等正常因素，更有大处方、乱检查、假发票等不合理因素。 2016年审计署对医疗保险基金专项审计显示，一些医疗服务机构和个人通过虚假就医、分解住院、虚假异地发票等手段套取医保基金2亿余元。 面对如此规模的支出，人工审核、抽查审核、固定规则审核等医保传统监管手段，对于日趋复杂的医保基金使用场景难以全面覆盖，对于日益隐蔽的医疗服务违规行为难以有效识别。 3传统经验决策方式落后过去医保政策制定和效率评估往往依赖业务知识和工作经验。 随着参保人数的快速增长，医疗行为的复杂变化、医保经办人手普遍吃紧，传统的经验决策方式越来越无法满足业务发展需求，在当前信息技术快速发展、医疗数据不断积累的基础上，充分利用先进技术手段，深入挖掘海量数据资源优势，通过制度运行模拟、政策效率评估、资金压力测试等方式，辅助实现决策高效化、科学化、精确化，是医保业务发展的必然要求。 医保大数据的应用社会保险信息化多年来秉承全国统一规划、统一建设的原则，伴随统筹层次提升，推进数据向上集中、服务向下延伸，逐步奠定了坚实的数据基础。 利用渐成规模的医保大数据，人社部门积极推动多项应用，遏制违规行为，辅助科学决策，保护基金安全。 1推动全民参保计划，实现全民医保党的十八届五中全会通过的《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》明确提出“实施全民参保计划，基本实现法定人员全覆盖”。 2017年，人社部加快推进全民参保登记系统建设、部省对接、数据上报等工作，目前已基本形成部省两级全民参保登记库，支持摸清法定未参保人员情况，助力全民参保计划，实现应参尽参。 截至2017年底，各省共计上报包括医疗保险在内的人员参保信息30.42亿条，为下一步参保扩面提供了有力的数据支撑。 2实施医保智能监控，打造安全医保2012年，人社部组织建设了医保智能监控系统，针对门诊、住院等不同业务环节设计了500余条监控规则，对频繁就医、分解住院、过高费用、大处方、药占比异常等常见违规医疗服务行为进行监控，监控对象涵盖医疗服务机构、医师、参保人员等。 2014年，在前期工作基础上，人社部下发《关于进一步加强基本医疗保险医疗服务监管的意见》（人社部发〔2014〕54号），明确了监管途径、各方职责、问题处理程序等。 近几年，开展医保智能监控工作的统筹地区数量不断增加，目前全国超过90%以上的统筹地区已全面开展智能监控工作。 通过全场景、全环节、全时段自动监控的震慑作用，遏制了大量潜在违法、违规行为，保障了参保人员权益和医保基金安全。 3推广支付方式改革，促进科学医保近年来，基于过去多年积累的医保数据，人社部门广泛开展了优化支付方式工作，积极推行复合式医保支付方式探索。 2017年，国务院办公厅下发了《关于进一步深化基本医疗保险支付方式改革的指导意见》（国办发〔2017〕55号），对改革目标提出了明确要求。 目前绝大部分地区均开展了总额控制，分析医保历史数据是医保部门与医疗机构协商制定总额的主要依据。 此外部分地区在单病种、DRGs等支付方式的探索过程中也充分利用了医保数据。 如沈阳市从2015年开始探索DRGs支付，应用本地医保支付数据，优化DRGs分组。 上海强化数学模型在医保预算中的应用，同步推进按病种付费。 4探索医保移动支付，引导便捷医保《“互联网＋人社”2020行动计划》（人社部发〔2016〕105号）提出“支付结算”行动主题，要求建设人力资源和社会保障支付结算平台，拓展社会保障卡线上支付结算模式。 社会保障卡经过十九年建设发展，为线上应用打下了深厚基础，具有身份凭证、信息记录、自助查询、就医结算、缴费和待遇领取、金融支付等功能，已成为持卡人方便快捷享受人力资源和社会保障权益及其他政府公共服务的电子凭证。 各地根据文件精神，结合“互联网＋”要求，积极探索实践医保移动支付，如杭州、武汉、深圳、昆明等地参保人可通过手机完成门诊费用医保支付，缓解窗口排队压力；沈阳、天津、嘉兴、珠海等地参保人可线上购药，通过手机或移动POS刷卡完成医保支付，改善用户体验。 医保大数据的应用挑战1数据质量有待提升一是数据不完整。 从各地层面，社会保险信息系统管理的医保数据主要集中在参保、结算类基本数据，医疗行为过程中的医嘱、病历、药品进销存、检查检验报告等数据没有全面采集，服务反馈、治疗效果类数据，以及日志、视频、文件等非结构化数据普遍缺失，制约了医保智能监控、支付方式改革等应用的深入开展，难以支撑面向参保人开展精准服务。 从部级层面，自2009年开展医保联网监测指标上报以来，各地按月向人社部上报数据，医保主要包括参保、享受待遇、定点医疗机构等基本信息，缺乏业务明细信息。 二是数据时效性不强。 医保联网监测数据按月上报，支持了部级基金监管、宏观决策、社会保险参保待遇比对查询等多项系统应用。 但按月更新的数据时效难以满足全国统筹、重点业务实时监控等新业务需要。 三是数据准确性不高。 从部级联网监测数据来看，虽然数据规模、覆盖人群快速增长，但仍然存在各险种、各业务基本信息、业务状态信息不一致，部分代码使用不标准、不规范，甚至存在不少错误或无效信息等问题，对数据的深入分析和广泛应用带来较大影响。 2数据应用尚不充分一是数据应用意识不足。 近年来，人社部门逐渐认识到数据的巨大价值，积极开展数据应用，但相较于人社部门管理的大数据，已开发的数据只是冰山一角，海量数据还在“沉睡”，沉睡数据中的问题不断累积，反过来影响数据应用工作开展。 毕竟只有持续应用，才能从根本上促进数据质量提升。 二是对“问题数据”重视不够。 明显异常的数据一部分是数据质量低下的废品数据，也有部分是客观业务问题导致数据错误。 在数据应用过程中，常常首先筛除异常数据，实际上也筛除了可能存在的问题和风险。 大数据时代，更要培养重视异常数据的意识，善于从中发现问题、防范风险，逐步减少“问题数据”，提升数据质量。 三是跨业务数据应用不足。 目前对数据的开发应用，多集中于单业务板块，跨业务联动应用不足，如社保与就业数据关联分析、就医信息与人员生存状态的结合判断等。 数据只有真正融会贯通，才能激发新思路，创造新价值。 3安全体系还需健全2014年，人社部先后下发了《人力资源和社会保障数据中心应用系统安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕47号）和《人力资源和社会保障数据中心数据库安全管理规范（试行）》（人社厅发〔2014〕48号），从具体操作层面对应用系统和数据库安全提出了规范要求。 然而，大数据环境下数据链条变长、数据规模增长、数据来源多样、数据流动性增强，使得数据安全保护难度加大，个人信息泄露风险加剧，传统的安全控制措施面临挑战。 医保大数据的发展方向1汇聚和完善医保大数据一是夯实基础信息。 统筹全民参保登记库和持卡人员基础信息库建设，完善部级人员、单位基础信息库，准确掌握服务对象基本情况，进一步发挥人社基础性信息库作用，实现一数一源、“一人一卡”。 二是整合信息资源。 从数据上报时效上，优化联网监测数据上报机制，由按月上报调整为按日实时更新；从数据上报粒度上，扩充上报指标，补充明细业务数据。 从数据收集来源上，利用互联网、移动终端等渠道增加信息收集来源，补充医疗服务结果、质量、满意度等类数据，同时推动与医保局、卫健委等部门间数据共享，实现数据融合。 三是提升数据质量。 持续抓好数据质量提升，一方面做好与人口库等外部数据比对，核准数据资源。 另一方面逐步排查数据异常原因，对可能存在的无效数据，进一步分析比对，发现问题及时督促整改。 2加快大数据平台建设实现对医保大数据的高效集约管理，建设大数据平台势在必行。 党的十九大报告提出要“建立全国统一的社会保险公共服务平台”，其内涵是运用“互联网+”、大数据等信息化手段，为群众提供无地域流动边界、无制度衔接障碍、参保权益信息更加公开透明、社保服务更加便捷高效、各服务事项一体化有机衔接的社会保险公共服务。 高效的对外服务需要底层大数据平台的强大数据支撑能力，因此，建设适应人社业务，协同、监管、决策、服务的可靠安全人社大数据管理平台，作为大数据产生、汇集、分析和应用的基础，实现数据统一标准、统一管控，提升管理服务效率，为上层应用提供数据支撑服务，是当前的重点任务。 3持续助力医保业务发展大数据应用的根本出发点和立足点是推动业务发展，提升管理效能，实现决策科学化、监管精准化、服务人本化。 具体应用如：发挥大数据聚类、决策树等算法优势，支持单病种、DRGs等支付标准设计、测算和评价，推进多元复合式医保支付方式改革工作深入开展；完善药品数据和统一标准，借鉴各地先进经验，探索制定药品支付标准；利用大数据技术，分析并预测基金运行情况，完善筹资与待遇机制；深化医保智能监控系统应用，探索利用人工智能、图计算等前沿技术，提高监控精确度，实现更加智能化的监控；推进电子社保卡研究应用，提供网上费用结算、医保移动支付等服务，打造线上应用服务体系；利用大数据推荐模型，面向参保人提供精准推荐等健康管理服务。 4构建数据安全体系大数据环境下的数据应用实践，对数据安全和个人隐私保护提出了更高的要求。 要切实树立数据安全意识，实现数据全生命周期管理，确保数据安全、完整和一致。 一是建立数据管理机制，包括信息资源目录、数据分级分类管理、数据安全管理制度、数据共享开放流程等，确保管理过程规范，权责明晰；二是加强基础设施保障，启用电子印章、数据加密、生物特征识别等安全技术手段，为数据安全提供基础保障；三是确保个人信息安全，提供服务要获得个人授权，保护个人隐私。

数据中心的Uptime Tier等级是什么？有什么作用？和数据中心可靠性有什么关系？

TIER等级是由Uptime Institute机构颁发的，旨在为数据中心可靠性等级进行评估和划分。该标准将基础设施分成了四个级别，分别是：

TIER I， 满足基本需求；

TIER II，满足主设备有冗余的要求；

TIER III，满足在线维护的要求；

TIER IV，满足容错的要求

很多标准编制和学术论文将这个分级标准作为参考文献，在业内权威和公信力非常高。能够获得认证，特别是TIER IV认证的数据中心也被认为是行业内最为可靠的数据中心。

目前国内获得Uptime Institute机构颁发最高等级的数据中心是华为智能微模块3.0——FusionModule2000，它是全球首款获得TIER IV-Ready认证的产品，同时也是最高级别的可靠性等级认证。

华为智能微模块3.0（FusionModule2000），包括机柜、通道、UPS、低压配电、空调、布线、监控等多个系统，涵盖了数据中心关键基础设施的大部分环节，可以按照项目的具体要求进行灵活配置。获得TIER IV-Ready的智能微模块，配置上满足容错要求，没有单点故障，在严重的突发设备故障或人为操作失误后，仍能保障电子信息设备可以正常运行。故障可以自动响应和自动隔离，防止故障扩大。空调系统还设有连续制冷设施，确保任何一个单一故障都不会导致空调制冷中断或制冷量不足，不会对电子信息设备的运行温度造成波动。

华为模块化数据中心获得TIER IV-Ready认证，说明华为智能微模块无论是架构、子系统硬件还是管理系统智能化特性上都满足行业最高的可靠性标准，能为用户带来极致可靠的使用体验。

注：TIER Ready是Uptime Institute最新推出的一项认证服务，旨在针对某一产品及其配套的解决方案，进行可靠性等级的鉴定。购买具备TIER-Ready认证的产品可以在购买之初便了解产品的技术能力和可靠性，从最低的“一星”到最高的“四星”，客户可以根据自己的实际需求分级选购。

数字经济时代，面对新技术变革，企业信息化该如何应对？

整体环境来看目前云计算、大数据、AI已经逐步走向人们的生活，小到个人的信息大到企业的核心数据的安全、价值越来越被重视，而在数字经济2.0下，数据信息、数据应用、数据资产已成为企业竞争力的核心，结合新一代的技术通过数据挖掘、存储、计算、分析、智能、可视化等实现企业自身数据资产化，构建企业自身的数据集市、数据中心、数据工厂，最大程度的将数据价值外显，为企业的经营决策提供坚实的助手、依据。

传统构建数据中心过程中更多是将企业内部沉淀的数据进行统一存储后直接分析展现，往往忽视了数据治理的过程，更多的在数据抽取、分析过程上，由于各业务系统、口径、管理维度不统一、不一致而造成的最终的分析结果不准确，不能有效的支撑企业的经营决策，因此数据标准化治理是数据资产化的基石，建立企业内部数据管理标准、维护标准、对接标准，实现无序到有序，网状至通道，零散至统一，冗余至标准的数据全方位治理与管控。

综上所述，在数字经济时代的浪潮中固化企业数据资产、沉淀企业数据信息必要的一环是数据治理、数据标准化，保证各业务环节、管理口径是统一标准的，消除内部冗余数据、治理数据脏、乱、差的环境，为企业经营决策分析、深度的应用集成奠定坚实的基础，沉淀有价值、有意义的企业数据资产、数据价值。

企业建立全面内部网络、外网、互联网，注意停电故障的偶然性以及外网的安全性。

企业内部的采购、技术、生产、运行、订单、物流、资金使用情况、各车间、各分公司、员工的工作汇报、各数据汇总跟进、开会研究、想法意见等都是可以在网上操作，如每天的工作使用电子邮件（ E-mail）汇报。实现信息有效的流通，实现资源和知识共享，提高工作效率，实现有效管理，明确工作岗位与工作职责，增强人员的责任感，减少工作中的推托、扯皮等现象，大大减少办公开支，降低管理成本。

总之传统企业组织结构臃肿、人员冗杂，信息闭塞，管理决策者与员工之间缺少沟通交流，弊端多多，数学课信息化企业能更有效促进、快速成长发展，更好的与世界接轨，是现代 社会 必不可缺少的。

麦肯锡全球研究院（MGI）报告《数字时代的中国：打造具有全球竞争力的新经济》指出，随着数字化进程的推进，各行各业正在不断拓宽数字技术的应用范围，新一波数字化浪潮已经到来。数字化的三股推动力——去中介化、分散化和非物质化，到2030年或可转变并创造10%到45%的行业总收入，提升效率、生产力以及中国企业的全球竞争力。全球22%的GDP源自数字经济，中国数字经济规模达22.58亿元，占GDP比重达30.3%，居全球第二。贝恩（Bain& Company）预测，至2020年，全球数字经济将达90万亿美元，是世界经济信息网预测2020年世界三大经济体（美中日）GDP综合的两倍多。

数字经济2.0下，数字技术和数据应用将成为未来商业的核心基础。借助数据挖掘、分析建模、数据集市、计算处理、智能与可视化等技术，通过“数据智能 交易场景 未来商业”，从数字宇宙视角重新看待和思考未来商业范式和业务经营，并重新定义资产、基础设施和生产要素。

目前，通过“数字孪生”技术，将产品、设备、整条生产线和工厂基础设施以数字化的方式呈现，已经成为可能。领先企业正采用一系列先进的技术实现生产乃至整条供应链的数字化。这些技术包括大数据分析解决方案、端至端的实时规划和互联、制造执行系统（MES）、自控系统、协作机器人、数字孪生或增强现实等。凭借这些技术，企业运营效率得以提升，从而能够批量生产高度定制化的产品。然而，企业要实现智慧工厂，还需要与供应链生态系统和用户进行实时互联，以及通过预测性数据分析和机器学习等手段，做出更智能的决策。

数据是数字化工厂的核心，数据分析和系统互联整合成为关键。通过传感器，未来的数字化工厂能够产生海量的数据。随着数据整合和内存方面的技术能力不断完善，数字化工厂与供应链生态体系的实时整合成为可能。许多企业都已经采用了联网技术，通过MES等技术，以传感器读取频设识别芯片上的数据并传输到数据平台，将零部件、机器、生产管理、运输车辆、工人甚至产品相互连接。例如博世力士乐在洪堡（Homburg）工厂开展了频射识别跟踪技术的全球试点。在未来，数字化工厂将能够在客户需求不足的生产期间规划各类维护和停工检修安排，实现利润率的最优化；实现工厂和整个企业生态体系内部的全面互联，以及对信息的智能化使用，将成为企业保持竞争力不可或缺的选项。人工智能和数据分析是数字化工厂的推动力，智慧工厂企业已经采用了智能化算法来做出更合理的运营决策。

企业信息化，尤其是中小企业的信息化特值得关注！

大企业尤其是央企，军企，民企大企业无论是大数据，云计算，A1，揽够了无数搞信息应用，硬件，软件制造，信息安全的人才，也有足够的资金维护，发展信息化在企业产品开发应用。使得大数据……等高 科技 信息应用得到了普遍发展！实现了信息应用大跨跃。

中，小企业只是在企业管理，机械，机床的数控化，产品销售信息化略有进展，互联网十也有开展，只是初级AⅠ的应用，又留不住人才，厂内信息化与 社会 联网，操作性差，网络安全，等问题和困难！

因此迫切需要信息化专家的指导，以及信息化人才的引进！这些在机械制造业的中小企业表现比较突出！

愿中小企业在数字化，信息化的发展中有所进步，有所飞跃！

“互联网+”时代是机遇与挑战并存的时代，企业信息化架构更加开放多元化，传统企业转型，需要强大的Pass平台进行复杂业务的支撑。浪潮GSP+企业互联网开放平台面向企业信息中心、ISV、合作伙伴，可帮助企业实现业务的敏捷性、全面的互联、应用的智能化，加速企业数字化转型进程，构建丰富的企业应用生态。

那该如何以数字力量驱动产业升级呢？首先得明确数字化转型的方向。

以装备行业为例，数字化转型涵盖四个方向：

01核心业务数字化管理

鼎捷软件核心业务数字化管理贯穿销售、计划、供应链、生产、安装调试到售后服务等各个关节，聚焦经营目标，建构因果关系，快速定位异常；同时以指标树支持企业的管理升级，针对经营管理的数字化管理需求，打造经营管理战情中心，做到 “上线有数、管理有据” ；整合议题管理机制，洞察管理数据以提升经营绩效，形成企业 全流程、全价值链、全生命周期的数字化管理 ，让数据形成流动，解决经营管理中的不确定性问题。

02 打造IT与OT融合的数字工厂

IT与OT的深度融合已是大势所趋，鼎捷软件迈出 数字工厂IT与OT创新融合的应用实践 步伐，为企业提供数字化、智能化的行业应用方案，结合5G、IOT、云计算等新技术，为企业数字工厂赋能。通过智能物流提高仓储物流效率、以议题来展开构筑车间层指标树，一举解决厂内生产进度难掌握、准时完工率低、工艺变更频繁、质量管理与成本核算难等发展瓶颈，让 生产过程透明化、实时掌控 ，实现全面数字化运营。

03 服务化转型

当前企业服务化转型主要面临三大方向：其一，服务提供的利润远超销售产品和配件带来的利润；其二，客户需要企业提供更多个性化的增值服务；其三，企业需要通过服务化摆脱低价竞争，提升核心竞争力。

04从智能设备到智能柔性设备

随着大规模定制化，消费者和终端市场需求灵活多变，设备必然 向智能柔性化发展 。在此过程中，鼎捷软件打造工业机理应用场景，打通设备及工厂各个关键部件，真实落地装备智能化与产线柔性化，实现 软硬件融合 。

2021中国“智造”数字化转型峰会

直播短视频信息服务

①.工厂建立直播短视频平台，包含产品展示，企业介绍，文件管理，产品销售，企业招商。

②.工厂与市场开发商建立技术服务平台，包含知识产权认证，产品安装，产品售后维修，物联网信息方案。

有益效果

各种知识产权得到保护，知识产权应用（包含音乐，电影，产品图像物联网共享），产品安装，售后维修服务更加容易。

与时俱进、同频同步发展。把企业信息化放在前导的位置，前瞻性引领技术革新、各项创新的发展方向。

以数据生产力作为主导的时代，可谓数字经济时代。

数字经济时代下的劳动者，由原本的产业工人，变为了智力劳动者，越来越多的人成为了知识创造者。劳动工具则是智能化的工具，也就是指具有对信息采集、传输、处理、执行能力的工具。

4月8日，浪潮全球发布全新M6服务器，支持英特尔第三代至强 可扩展处理器。浪潮全新M6服务器针对智慧时代需求设计，包括面向云计算、大数据、人工智能等应用场景的16款产品，提供业界最为丰富的场景产品阵列，为全球用户的数字化转型提供更加强大的算力支撑。

目前，浪潮M6服务器完成了和VMwAre最新vSphere版本的适配，能更好地帮助用户从传统应用过渡到现代容器云以及AI场景，无缝迁移至混合云，实现数字化转型。浪潮作为全球领先的算力基础设施提供商，多年来始终坚持智慧计算战略，在数据中心基础架构领域具有30多年的经验和技术积累。随着M6新一代服务器发布，浪潮将进一步加速企业智慧化转型，推动智慧计算的发展。

数字化经济时代，新技术与新模式层出不穷，未来会怎么发展？基于最近比较热门的话题，以下是我对数字化经济发展的一些思考。

随着新技术的不断成熟，AR、VR、人工智能等逐渐被应用到各类行业当中，所有行业都受到了数字化的冲击，区别只在于影响的时间和程度。

但是面对时代浪潮不可逆的挑战，企业想要走的更长远，我们必须对数字化、对自身的未来发展去做思考。

一、数字化经济的新趋势

1、产业跨界业务

跨界业务早已经不是新鲜事了，从碧桂园的机器人、网易养猪、农夫山泉种橙子、阿里巴巴想改造制造业、拼多多想改造农业等等......，各行业巨头纷纷布局多元化业务，寻求新引擎。

从互联网公司养猪、房地产研发机器人，这些企业不断打破边界触达其他领域，究其原因，就在于我们不能以一家纯互联网公司的视角去看他们。

2、平台高度垄断+品牌跨界合作

数字经济的蓬勃发展，让已经崛起的流量平台成为应用最广、影响最大的经济形态。超级平台崛起的过程中，不仅只是在一些领域获得“一枝独秀”的市场地位，垄断也逐渐变成了常态。

借着互联网的强劲势头和私家车主的力量，滴滴成功杀出一条血路，滴滴的线上预约模式撼动了全中国的出租车行业，成为中国 科技 行业的超级独角兽公司、全球第一大出行平台，目前，滴滴出行宣布10月国内月活用户突破4亿，且在持续增长中。

行业垄断走向平台垄断，小区域垄断走向大区域垄断的趋势，导致平台竞争越来越白热化、用户分层越来越精细化之后，单个用户的获取成本和服务成本也变得更高。所以为了节约流量成本，品牌之间就开始“搞事情”，于是越来越多品牌开始跨界合作。

比如周大福与娃哈哈、 《人民日报》与李宁等等。最初都只是品牌和IP之间的经典联名。后来变成了不相干品牌之间的跨界联名。其实企业做这些最终都只是希望能够拓宽品牌曝光渠道，吸引消费者注意。借助联名推出各类活动，进一步将产品信息露出在其他圈层人群中，提高品牌受关注度，为产品销售引流。

如今数字化经济的浪潮已经袭向各个行业，这股浪潮推动着每个人、企业甚至是政府都在前进。

3、产品进化+广告进化

薇娅2019年，双十一期间引导成交额超20亿。单天直播引导成交额最高超10亿。这是什么概念？ 中国公司上市有个财务要求：发行前3年，累计净经营性现金流超过5000万或累计营业收入超过3亿元。 而薇娅一天的带货记录以及超过了一家上市公司。仅2019年全年薇娅带货成交额合计300亿。

KOL直播为传统品牌与供应链企业打造营销新模式，进一步驱动了商业生态的升级，将销售环节朝着不同的方向延伸，此时决定某些产品归途的是KOL，而不再是企业。

广告的进化，更多的是利用内容营销制造爆点。与传统的广告投放方式相比，互联网平台的广告完全是另一种态势。

4、创始人的改变

企业创始人的个人标签也越来越重要，现在很多新品牌绝大部分都是与个人IP、人设挂钩的。可以说创始人的个性标签重要性不会比现在的明星标签要低。

二、消费者变懒

1、不做饭的吃货

90、00后逐渐成为消费主力，能看出几个明显的消费特征：

①、越来越宅

②、越来越懒

③、忙于工作没有时间 比如做饭，不是不会做饭，就是不想做饭，或者是太忙了压根没时间。所以最好的办法则是叫外卖，最方便快捷。

最能看到一个明显的地方就是微信支付比支付宝更晚推出支付功能。但是微信支付仅用一到两年的时间就打败了支付宝。因为人们懒，大部分时间我们都在使用微信，但是如果用支付宝支付的话，需要更换界面，多几个步骤，但是就是几秒的时间，你都懒得不想做。

2、不去菜市场的大妈

疫情的出现，让原本一个“小小的”社区团购变成了现在的巨头大战。为什么？因为生鲜蔬菜是家庭最多频次快消品的东西，更是老百姓的日常生活必不可少的元素。

社区团购可以当日下单之后，次日便能迅速送到客户手里。这种便利，更加方便了这些“懒人”。

加之今年的疫情，更加加剧了这一模式的快速发展，一时间，美团、滴滴、拼多多、京东…大小互联网巨头亲自下场厮杀，上演全明星版本社区团购大乱斗。不止互联网大佬们满血参战，资本也跟着疯狂。短短数月，已经有近百亿资金进来分食这个万亿市场。

来个总结：

1、不破不立

一家企业想要获得进步，就必须有不破不立的思维，要有勇气打破旧制度和体系，才能引进新的思维和方式。

企业的发展与勇于改变、颠覆思维，有着密不可分的关系。勇于打破才能赢得机遇拥有更多的机遇。

不能原地踏步，如今的时代，变化才是发展的主流，顺应时代和市场的发展浪潮，拥抱变化，接受变化，学习变化。

2、即刻行动

怎样在竞争充分和剧烈的市场迅速做大？现在是一个互联网精细化运营时代。要去做一个细分的市场，做一个品类的开创者是很重要的。基本上很多行业，我们记住的往往都是该行业的NO.1。但是这些都是这个品类的先行者甚至是开创者。

互联网时代，传播成本变低，做一个先行者的优势就非常大。从大处着眼、从小处着手，瞄准一个品类动手去做。一定要做差异化内容，突破传统的思维和方法，敢于尝试新方法。

数据中心机房有哪些等级，国内外的评级标准

相对来说，Uptime Tier认证在业内是认同度最高的标准。 UptimeInstitute成立于1993年，是全球公认的数据中心标准组织和第三方认证机构。 下列两项标准是数据中心基础设施可用性、可靠性及运维管理服务能力认证的重要标准依据：《Data Center Site Infrastructure TierStandard: Topology》和《Data Center Site Infrastructure TierStandard: OperationalSustainability》随着全球范围内的数据中心业务的发展，对数据中心的可靠性提出了越来越高的要求，高可靠性等级认证的取得，将给数据中心拥有者带来更多的机会。 Uptime Tier等级认证基于以上两个标准，是数据中心业界最知名、权威的认证，在全球范围得到了高度的认可。 Uptime Tier数据中心等级认证体系分为Tier I—Tier IV四个等级的最高等级，Tier IV最高。 Uptime Tier等级认证针对数据中心的电气参数、冗余、地板承载、电源、冷却装备，甚至造价等等都制定了标准。 作为用户最为关心的无故障时间，我们可以看到最低级的Tier I平均每年有总和超过一天的故障时间，而最高等级的Tier IV只能允许平均每年48分钟故障时间。 XDC+旗下的GC-EB1、GC-EB2、GC-EC3三座数据中心都是按照最高等级Tier IV的标准建造，2016年4月13日、5月11日，Uptime小组专家先后两次来到数据中心指导建设期间的规划、设计、建造工作。 为将来通过UptimeTier IV的认证做好准备。 日前，已经要拿到设计认证了。 你说的五星级数据中心，是国内的标准。 根据国家《IDC业机房星级的划分与评定》GB2887-89规定了IDC业机房星级的划分条件。 标准适用于正式营业的各种经济性质的IDC业机房。 以星(★)的数量和颜色表示IDC业机房的等级，星级分为五个等级，即一星级、二星级、三星级、四星级、五星级 (含钻石五星级)，星级越高，表示IDC业机房的档次越高。 其中，三星级及以下机房定义为低端机房，四星级定义为中端机房，五星级及以上定义为高端机房，另外，分别通过机房的建筑规模、基础建设规格、地理位置、采用的设备型号（进口/国产）以及机房所采用的带宽层级（核心层/骨干层/城域层）进行了划分，对符合条件的IDC机房，颁发国家认定证书。 但也有很多数据中心是自己给自己制定的规则判断，并没有通过Uptime Institute公司的权威认证，也没有拿到国际颁发的认定证书，就敢说自己过了T3/T4认证，拿了五星级，更有甚者，说自己的数据中心过了所谓的T3+，就是比T3的标准还要再高点，又不敢说自己是T4，毕竟T4是要全系的2N的配置，就有了所谓的T3 +，可是业界根本没有T3+这个说法啊，估计Uptime Institute公司内心也是挺懵逼的，我们只有uptime tier3 或者Uptime Tier4的标准，根本没有所谓T3+数据中心。 SO~以上~OVER~

警务大脑应用平台建设方案-虚拟数据中心建设部分

警务大脑应用平台是在充分考虑安全的前提下，利用大数据、云计算、人工智能等应用技术，以“人工智能赋能公安行业”的新型警务模式为目标，围绕整合和应用两大着力点，通过打造多警合一、高度共享的警务应用平台。

警务大脑应用平台建设包括虚拟数据中心建设部分、警务大脑支撑平台建设部分和一系列警务大脑应用系统建设。本文主要对虚拟数据中心建设部分进行描述。

1、辖区数据全域涵盖。 警务大脑项目数据资源需要做到“数据颗粒最小化”、“重点数据定制化”、“条线数据全接入”、“ 社会 面数据全获取”,实现辖区数据全域覆盖。

2、视图数据深度解析。 公安视频监控将从原先单纯的视频“看、管、存、控”向视频侦察实战业务应用跨越，形成一套全方位、多业务、可视化安防实战应用体系。为各警种提供基于视频监控系统的业务应用，实现公安各警种对治安防控、指挥调度、案件侦查、案件管理与警务督察等业务的综合应用服务。

3、异构多源联网共享。 利用公安警务大脑项目，通过联网共享服务，整合所需的全部第三方平台和信息资源，以实战应用为目的进行大数据挖掘、智能分析，并把挖掘、分析的结构化数据，与所整合的视频资源等非结构化数据，通过联网共享服务，为其他公安网提供综合服务。

4、全域资源服务实战。 公安警务大脑和其用户主要是应用所有接入的资源，利用公安警务大脑的智能化功能产生结构化数据，让其他平台用户能够共享相同的原始信息、平台智能分析的成果和彼此所分析得出的案件线索、嫌疑人轨迹等有价值的图文数据，进行公安办案实战应用，实现利用视频图像的指挥调度功能和视频图像侦破案件功能。

5、规范视图运维体系。 对于已接入、新建的设备设施，本项目可实现设备的自动化诊断，并安排人员定期巡查。

6、警务大脑权限管理。 建立面向全区所有公安干警开放的公安警务大脑，能在权限上对公安警务大脑的使用用户进行按责任、权利大小而细分的角色，使得同一用户能够在全网任意地方统一CA认证，统一单点登录，而其所能查看、使用的图综平台内容范围不会变化，都永远是其所获得的授权访问和使用的范围。

7、网络数据安全保障。 公安警务大脑需要在多个层面上与其他网络和系统进行对接，不同的系统可能处在不同的安全级别和访问区域的网络中。网络之间的安全边界建设需要实现完备的防护建设。

虚拟数据主要服务于数据汇聚、数据规整和数据对接。警务大脑虚拟数据中心建设包括以下具体内容：

1、基础矢量数据建设。 基础矢量数据类型至少应包括：桥梁详细数据、消防栓详细数据、地址数据、重点场所数据、小区信息数据、道路信息数据、路网信息数据、店铺信息数据等。

2、高清无人机影像图建设。 高清无人机影像数据拼接、正射纠偏、影像配准处理，基础影像地图服务发布。

3、重点场所区域三维模型建设。 重点场所区域根据无人机拍摄的影像照片，生成三维模型，并对自动生成异常的部位进行手动校正，对不清晰的部位进行清晰化处理，从而生成清晰准确的重点区域三维模型。

4、数据标准规范建设。 制定城市虚拟数据中心标准规范，生成数据录入、存储、对接的标准机制。按照要求，将发布的数据元标准，应用到虚拟中心库整合中，解决部门间信息壁垒及信息不一致、管理数据颗粒度过大的问题，实现标准工作管理信息化、数据资源管理动态化、数据颗粒度最细化以及数据资源服务标准化。开展全局对内、对外标准化信息共享服务，信息（查询）搜索集成，数据质量监控，数据统计分析，以及通过数据挖掘与分析开展警务预测、警务决策支持服务。

5、标准工作管理信息化。 主要包括：建立数据标准规范体系；建立数据标准设计工具；建立数据标准检测工具。

6、数据资源动态化管理。 主要包括实现数据关联和实现数据定制。

7、数据资源服务标准化。 对已汇集的数据资源，要求根据建立的数据元和数据项、代码的关联关系，以数据元为清洗标准，开展清洗转换，形成长度统一、类型一致、命名相对规范的标准资源库，按要素分类存储，并提供标准资源服务，有效提升信息共享数据服务能力。

8、警务数据接入。 包括辖区数据、警员、接处警、案件、监控、卡口、检查站、车辆车牌、人员、地址数据、重点场所和单位、区域和小区数据、巡防数据、道路交通和路网数据的接入与应用。

9、警务数据加工处理。 主要包括：

（1）数据并行计算，编写业务代码，将功能代码打包后通过平台功能页面或开发接口将任务文件发送到计算平台，实现最终的多任务的并行离线计算。

（2）数据实现流处理，对数据服务平台提供的开发接口完成业务中一系列对实时性要求比较高或最近某一段时间内的数据进行计算需求。

（3）交互式查询，通过平台了解所能访问的数据目录权限，并且可以通过数据检索语句直接调用数据仓库的数据，进行应用平台的开发。

（4）数据挖掘，通过平台的功能页面配置所拥有权限下的数据仓库中的数据，并进行一系列的公安行业规则配置实现结构化数据与非结构化数据的深度数据挖掘功能。

10、虚拟数据中心与省市级平台对接。 与上级平台进行数据对接，实现各类信息的汇总应用，便于一键查询所需要的信息，可用于人员轨迹分析、车辆轨迹分析、重点人员监管等。对于各平台新增数据，虚拟中心库可实时监控更新，获取最新资源。

11、服务引擎建设与发布。 主要包括：

（1）地理信息服务引擎。将地理信息资源发布为服务使该资源可供其他用户使用。根据资源类型的不同，资源会被发布成不同类型的服务，各种客户端通过服务实现对GIS资源的访问和管理。

（2）数据服务引擎。数据服务引擎，指的是对数据进行收集、存储、计算、挖掘和管理，并通过深度学习技术和数据建模技术，使数据具有“智能”。在技术架构上，将数据进行标准的API封装，形成标准化的数据API服务。把数据统一进行封装。对外提供标准化的服务目录。在服务目录中体现数据服务的各种业务元数据，以供数据使用者进行掌握动态的数据资源的现状，并且根据数据资源元数据中的定位信息获取实际的数据。

（3）全文搜索引擎。全文检索引擎是按照全文检索理论建立起来的用于提供全文检索服务的软件系统。一般来说，全文检索需要具备建立索引和提供查询的基本功能，此外现代的全文检索系统还需要具有方便的用户接口、面向WWW的开发接口、二次应用开发接口等。功能上，全文检索系统核心具有建立索引、处理查询返回结果集、增加索引、优化索引结构等等功能，外围则由各种不同应用具有的功能组成。

（4）视频分析引擎。利用已建视频监控系统，建设视脑平台视频图像分析引擎，运用人工智能分析技术，进行智能化、自动化解析视频图像内容，对视频运动目标进行多模态、全方位的描述，包括如空间、时间、表象、运动行为等特征,在视频大数据基础上，提供多模态视频线索和信息管理、目标快速搜索，实时特定目标、特定行为动态布控，反常行为及目标实时提示等，完成视频图像中车辆、人员、物品等目标类型的检测与特征提取，实现对视频画面的背景图像数据和目标数据进行分析提取，并记录运动物体的特征信息，转发解析数据至视图数据层，进行数据存储。视脑平台需将分析能力进行标准化封装，提供通用、标准的服务接口为各类业务平台、系统进行视频图像分析计算能力的服务，生成分析结果，在各自系统中予以展现和应用。

（5）消息引擎。消息引擎系统为各业务在用户等建立统一的信息交互的平台，提供消息通知、用户点对点通信、多屏交互式消息业务提供了能力支撑，支持文字、音频和视频等消息的即时传输，以及点对点的数据交换。实现即时通信与异地用户的协同工作，并通过消息引擎和过滤性引擎二者的结合实现任务过程跟踪和资源共享，有效控制业务实施过程，着力提升工作效率、决策能力和反应速度。借助于即时消息传输的运用，同时结合内存加速、负载均衡、本地处理，以提供高效的数据分析和挖掘能力。系统需要提供开放的业务集成能力、各类终端接口标准集成能力、 加密传输数据安全能力、高并发的数据处理能力、良好的容灾处理能力、多种类的集群部署能力、适应各种环境部署。

=======================================警务大脑之虚拟数据中心建设部分-end!

大数据时代数据中心运维管理

立足数据中心运维管理的现状，顺应时代发展的潮流，充分利用信息技术的机遇，利用现有资源对数据中心的运维管理加强完善和创新，为行业的发展，国家的进步贡献力量。

1.大数据时代数据中心运维管理的现状

大数据时代作为时代发展的机遇出现在大众视野，但是也是作为挑战逐步渗透在行业的数据中心运维管理中。以计算机技术为依托的数据中心运维管理的显著特点就是大规模的数据流量，正在不断与原有的数据中心架构产生冲突。

目前，大数据时代的数据中心运维管理的先进意识已经深入人心，但是实际项目操作过程中会有众多的问题出现。因为在磨合期，所以现有设备不能满足大数据时代的数据中心管理要求;运维管理人员的没有经过大数据时代新的运维管理思路的熏陶，技术水平与之不匹配;还有就是数据中心的运维管理制度不都完善，相应的管理水平不高。

2.解决数据中心运维管理困境的策略

针对目前数据中心运维管理的困境，本文提出了相应的解决策略，以供业界参考。

2.1 提升运维管理人员的整体能力

基于目前数据中心运维管理工作人员的实际能力，通过采取以下积极的措施来提升运维管理工作人员的综合能力水平。

2.1.1 大数据背景下，强化数据中心运维管理人员的技术应用水平

通过多维度的检验途径，比如定期检查该技术的理论与实践水平确定工作人员的当前能力，在制定符合目前技术短板的相关培训，从而保证运维管理工作的顺利进行。

2.1.2 加强管理方面的知识渗透

在加强数据中心运维管理人员的技术应用水平的前提下，可以加强管理学知识的渗透，为技术团队的整体语言表达能力的提升以及为管理层储备后续力量，既懂技术又懂管理的新世纪人才，有助于数据中心运维管理工作更加高质量的完成。

2.1.3 加强工作人员执行力，更高效的完成工作

在数据中心运维管理的众多评价标准中，执行力是影响一个团队整体运作能力很重要的一个指标，良好的执行力可以保证时间段内的工作目标提前完成或者超量完成。

2.2 强化业务管理工作和业务培训工作

现如今，科学技术的更新速度往往超出人们的接受速度，在数据中心运维管理这个领域也同样适用。所以使得运维管理人员刚刚熟练掌握新的运维既能并熟练应用，新的技术又刷新了行业应用领域。所以设立专门的培训机构，强化管理人员终身学习的意识，紧跟时代发展的脚步。

2.2.1 制定合理的业务培训和业务管理培训计划

科学合理的方案总能给与人们正确的指导，并保证在规定期限内达到既定目标。运维管理培训和业务培训的内容要与时俱进，不断为管理人员灌输新的知识，为运维管理的工作融入新鲜的血液。

2.2.2 合理安排培训时间

运维工作人员在企业内是员工，男性员工在家庭里是儿子，是丈夫，是爸爸，所以要协调好培训的时间，保证员工能充分解决员工之外的各种事情，全身心的投入工作。

2.2.3 使业务管理和业务培训的形式呈现多元化

公司管理层应加强与行业内部个组织间的联系，比如同专业的大学、同行业资深专家、专业讲座等等。通过多元形式的学习加深对行业发展的了解，并积极促进管理人员的专业素养。

2.2.4 定期进行培训效果的考核

在定期进行学习之余，为检验学习效果是否达到预期目标，应适时进行检验，进一步促进运维工作人员的学习质量的提升，提升其主观学习的动力。

总之，强化对运维工作人员的业务培训，能够有效地对运维工作者的维修技术进行与时俱进的培训，能够有利于运维管理工作人员进行数据中心运维管理工作的开展，最终有利于信息技术飞速发展下的运维工作的稳定进行。

2.3 加强了解整体行业环境的意识

有些企业的运维管理的硬件设施和软件配备欠缺，造成整体的管理水平低，是因为企业没有采取相应的举措保障。以下将详细讲述如何提升整体行业环境的了解。

（2）定期组织团队中的成员进行行业发展前景的探讨，在探讨交流的过程中了解当下运维管理工作的总趋势，从而能够为运维工作的有效进行提供有价值的参考意见。

总之，强化了解和分析业务环境的意识，能够有利于运维管理工作人员有行业的危机意识和行业的发展意识以及个人职业规划意识的提升，最终有利于大数据时代数据中心运维管理工作的顺利开展。

3.大数据时代下，技术层面面临的挑战

3.1动力环境监控系统概述

通过应用数据采集系统，计算机和网络技术，逐步完成数据中心运维管理动力电源供电设备的运行和机房的监控的平台就是数据中心动力环境监控系统。

3.2 动力环境监控数据的特点。

通过采集数据中心的关键指标数据，针对实际运行情况实现预警功能、远程功能以及运行监测功能。动力环境监控数据具有其本身特点。

3.2.1 数据结构化、格式化程度高

因系统采集到的实时监控数据大都存储于数据库中，因而动环监控数据结构化、格式化程度高，这也为数据挖掘提供了便利。

3.2.2 实时更新

动力环境监控系统运行的最底保证便是数据的准确性和实时更新，其数据采集的更新时间间隔为每秒。

3.2.3 时序性

动力环境监控系统实时记录的环境温度、环境湿度等数据都是随时间更替而进行采集的。

3.3 数据挖掘提高告警信息准确性

动力监控系统是以计算机为载体，以信息技术为依托的技术，所以其产生的大规模数据也是大数据时代一个突出的特点。就目前而言大规模的数量利用率较低，即使专业水准较高的管理人员也会深感难度高、工作量大，与现有的技术水平不能完好对接。

数据挖掘技术的出现解决了目前的难题。数据挖掘中关联分析方法解决了数据中心运维管理中不明原因的重复警报，为运维管理的工作有序进行提供了基础，并为专业水平较低的运维人员提升了工作效率。

3.3 运维经验知识化的工作模式需要改进

据以往的运维工作人员的叙述，过度依赖专家给与的指导经验，成为行业内部的不良风气。首先运维专家的培养周期较长，短时间没有任何效益输出;其次专家的意见偶尔会带有强烈的主管色彩，但是对于实际操作过程并不适用，最终导致工作的延误;最后就是过度依赖专家，若运维专家不在职装天下将会对运维管理工作造成重创，不具有可持续性。

所以建立关于数据中心运维管理的内部数据和外部数据，为现有的运维人员过度依赖专家的不良习惯提出解决方案。内部数据主要是指内部运维经验;外部数据是指来源于互联网的运维知识。对于收集到的内外部数据，利用文本挖掘、聚类、分类预测等方法对信息进行加工展现，转化成知识库中的知识，并实现对信息的快速、自动化检索。

3.4 资源调度成为容量管理的关键

在大数据时代下，数据中心存储容量指标是指机位空间指标等，尤其是计算资源指标，是其组成的关键部分。需要最新的数据中心运维管理平台实现监测服务器、使用网络以及存储资源等功能，根据实际情况进行管理策略的变动和资源的优化配置。

云计算技术已成为数据中心运维管理的核心，并打破传统的数据运维管理信息系统结构，建立一个全新的集计算、存储、和网络三维一体的虚拟资源库，通过实际的操作，实现现有资源的动态优化配置。

虚拟化技术可以保证存储环节中大规模数据的安全性，在逐步实现数据资源的重复使用、关联以及动态管理等动能的同时，也为运维管理人员提出了巨大的挑战。故此，通过科学合理的分析容量数据，构建完善的资源调度制度，实现实现新一代数据中心资源在应用间的动态分配，将成为大数据时代下数据中心运维管理的一大挑战。

4.结束语

为顺应大数据时代的潮流，必须进行数据中心运维管理的深度优化，为数据中心的整体发展提供新鲜的 科技 动力。通过提升运维管理人员各方面的能力还有利用先进的动力环境监控系统技术，为数据中心的运维管理提供强大的人力支持和技术支持，助力大数据时代背景下，数据中心运维管理的长足发展。

参考文献

[1]朱玉立，任义延，高甲子等，浅谈大数据时代下的数据中心运维管理[J].信息系.统工程，2015.

[2]解林超，石佳，王仲锋等。大数据时代对传统数据中心的影响及思考[J].中国新通信，2014.

[3]周焘。大数据时代的档案大编研[J].陕西档案，2014.

[4]陈艺高，动环大数据，提升运维效能[J].通信电源技术，2014.

[5]张隽轩，张文利，黄毅。数据中心运维系统应用ITIL管理体系分析[J].智能建筑与城市信息，2015.

[6]宋维佳，马皓，肖臻，张晓军，张蓓.虚拟化数据中心资源调度研究[J].广西大学学报：自然科学版，2011，36（01）：330-334.

工信部等三部门联合发文：大型和超大型数据中心PUE值不高于1.4

工信部、国家机关事务管理局、国家能源局近日联合印发《关于加强绿色数据中心建设的指导意见》（下简称《意见》），明确提出要建立健全绿色数据中心标准评价体系和能源资源监管体系，到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平。 《意见》指出，引导大型和超大型数据中心设计电能使用效率值不高于1.4；力争通过改造使既有大型、超大型数据中心电能使用效率值不高于1.8。 基本原则 政策引领、市场主导。 充分发挥市场配置资源的决定性作用，调动各类市场主体的积极性、创造性。 更好发挥政府在规划、政策引导和市场监管中的作用，着力构建有效激励约束机制，激发绿色数据中心建设活力。 改造存量、优化增量。 建立绿色运维管理体系，加快现有数据中心节能挖潜与技术改造，提高资源能源利用效率。 强化绿色设计、采购和施工，全面实现绿色增量。 创新驱动、服务先行。 大力培育市场创新主体，加快建立绿色数据中心服务平台，完善标准和技术服务体系，推动关键技术、服务模式的创新，引导绿色水平提升。 主要目标 建立健全绿色数据中心标准评价体系和能源资源监管体系，打造一批绿色数据中心先进典型，形成一批具有创新性的绿色技术产品、解决方案，培育一批专业第三方绿色服务机构。 到2022年，数据中心平均能耗基本达到国际先进水平，新建大型、超大型数据中心的电能使用效率值达到1.4以下，高能耗老旧设备基本淘汰，水资源利用效率和清洁能源应用比例大幅提升，废旧电器电子产品得到有效回收利用。 重点任务 （一）提升新建数据中心绿色发展水平 1.强化绿色设计 加强对新建数据中心在IT设备、机架布局、制冷和散热系统、供配电系统以及清洁能源利用系统等方面的绿色化设计指导。 鼓励采用液冷、分布式供电、模块化机房以及虚拟化、云化IT资源等高效系统设计方案，充分考虑动力环境系统与IT设备运行状态的精准适配；鼓励在自有场所建设自然冷源、自有系统余热回收利用或可再生能源发电等清洁能源利用系统；鼓励应用数值模拟技术进行热场仿真分析，验证设计冷量及机房流场特性。 引导大型和超大型数据中心设计电能使用效率值不高于1.4。 2.深化绿色施工和采购 引导数据中心在新建及改造工程建设中实施绿色施工，在保证质量、安全基本要求的同时，最大限度地节约能源资源，减少对环境负面影响，实现节能、节地、节水、节材和环境保护。 严格执行《电器电子产品有害物质限制使用管理办法》和《电子电气产品中限用物质的限量要求》（GB/T）等规范要求，鼓励数据中心使用绿色电力和满足绿色设计产品评价等要求的绿色产品，并逐步建立健全绿色供应链管理制度。 （二）加强在用数据中心绿色运维和改造 1.完善绿色运行维护制度 指导数据中心建立绿色运维管理体系，明确节能、节水、资源综合利用等方面发展目标，制定相应工作计划和考核办法；结合气候环境和自身负载变化、运营成本等因素科学制定运维策略；建立能源资源信息化管控系统，强化对电能使用效率值等绿色指标的设置和管理，并对能源资源消耗进行实时分析和智能化调控，力争实现机械制冷与自然冷源高效协同；在保障安全、可靠、稳定的基础上，确保实际能源资源利用水平不低于设计水平。 2.有序推动节能与绿色化改造 有序推动数据中心开展节能与绿色化改造工程，特别是能源资源利用效率较低的在用老旧数据中心。 加强在设备布局、制冷架构、外围护结构（密封、遮阳、保温等）、供配电方式、单机柜功率密度以及各系统的智能运行策略等方面的技术改造和优化升级。 鼓励对改造工程进行绿色测评。 力争通过改造使既有大型、超大型数据中心电能使用效率值不高于1.8。 3.加强废旧电器电子产品处理 加快高耗能设备淘汰，指导数据中心科学制定老旧设备更新方案，建立规范化、可追溯的产品应用档案，并与产品生产企业、有相应资质的回收企业共同建立废旧电器电子产品回收体系。 在满足可靠性要求的前提下，试点梯次利用动力电池作为数据中心削峰填谷的储能电池。 推动产品生产、回收企业加快废旧电器电子产品资源化利用，推行产品源头控制、绿色生产，在产品全生命周期中最大限度提升资源利用效率。 （三）加快绿色技术产品创新推广 1.加快绿色关键和共性技术产品研发创新 鼓励数据中心骨干企业、科研院所、行业组织等加强技术协同创新与合作，构建产学研用、上下游协同的绿色数据中心技术创新体系，推动形成绿色产业集群发展。 重点加快能效水效提升、有毒有害物质使用控制、废弃设备及电池回收利用、信息化管控系统、仿真模拟热管理和可再生能源、分布式供能、微电网利用等领域新技术、新产品的研发与创新，研究制定相关技术产品标准规范。 2.加快先进适用绿色技术产品推广应用 加快绿色数据中心先进适用技术产品推广应用，重点包括：一是高效IT设备，包括液冷服务器、高密度集成IT设备、高转换率电源模块、模块化机房等；二是高效制冷系统，包括热管背板、间接式蒸发冷却、行级空调、自动喷淋等；三是高效供配电系统，包括分布式供能、市电直供、高压直流供电、不间断供电系统ECO模式、模块化UPS等；四是高效辅助系统，包括分布式光伏、高效照明、储能电池管理、能效环境集成监控等。 （四）提升绿色支撑服务能力 1.完善标准体系 充分发挥标准对绿色数据中心建设的支撑作用，促进绿色数据中心提标升级。 建立健全覆盖设计、建设、运维、测评和技术产品等方面的绿色数据中心标准体系，加强标准宣贯，强化标准配套衔接。 加强国际标准话语权，积极推动与国际标准的互信互认。 以相关测评标准为基础，建立自我评价、社会评价和政府引导相结合的绿色数据中心评价机制，探索形成公开透明的评价结果发布渠道。 2.培育第三方服务机构 加快培育具有公益性质的第三方服务机构，鼓励其创新绿色评价及服务模式，向数据中心提供咨询、检测、评价、审计等服务。 鼓励数据中心自主利用第三方服务机构开展绿色评测，并依据评测结果开展有实效的绿色技术改造和运维优化。 依托高等院校、科研院所、第三方服务等机构建立多元化绿色数据中心人才培训体系，强化对绿色数据中心人才的培养。 （五）探索与创新市场推动机制 鼓励数据中心和节能服务公司拓展合同能源管理，研究节能量交易机制，探索绿色数据中心融资租赁等金融服务模式。 鼓励数据中心直接与可再生能源发电企业开展电力交易，购买可再生能源绿色电力证书。 探索建立绿色数据中心技术创新和推广应用的激励机制和融资平台，完善多元化投融资体系。 保障措施 （一）加强组织领导。 工业和信息化部、国家机关事务管理局、国家能源局建立协调机制，强化在政策、标准、行业管理等方面的沟通协作，加强对地方相关工作的指导。 各地工业和信息化、机关事务、能源主管部门要充分认识绿色数据中心建设的重要意义，结合实际制定相关政策措施，充分发挥行业协会、产业联盟等机构的桥梁纽带作用，切实推动绿色数据中心建设。 （二）加强行业监管。 在数据中心重点应用领域和地区，了解既有数据中心绿色发展水平，研究数据中心绿色发展现状。 将重点用能数据中心纳入工业和通信业节能监察范围，督促开展节能与绿色化改造工程。 推动建立数据中心节能降耗承诺、信息依法公示、社会监督和违规惩戒制度。 遴选绿色数据中心优秀典型，定期发布《国家绿色数据中心名单》。 充分发挥公共机构特别是党政机关在绿色数据中心建设的示范引领作用，率先在公共机构组织开展数据中心绿色测评、节能与绿色化改造等工作。 （三）加强政策支持。 充分利用绿色制造、节能减排等现有资金渠道，发挥节能节水、环境保护专用设备所得税优惠政策和绿色信贷、首台（套）重大技术装备保险补偿机制支持各领域绿色数据中心创建工作。 优先给予绿色数据中心直供电、大工业用电、多路市电引入等用电优惠和政策支持。 加大政府采购政策支持力度，引导国家机关、企事业单位优先采购绿色数据中心所提供的机房租赁、云服务、大数据等方面服务。 （四）加强公共服务。 整合行业现有资源，建立集政策宣传、技术交流推广、人才培训、数据分析诊断等服务于一体的国家绿色数据中心公共服务平台。 加强专家库建设和管理，发挥专家在决策建议、理论指导、专业咨询等方面的积极作用。 持续发布《绿色数据中心先进适用技术产品目录》，加快创新成果转化应用和产业化发展。 鼓励相关企事业单位、行业组织积极开展技术产品交流推广活动，鼓励有条件的企业、高校、科研院所针对绿色数据中心关键和共性技术产品建立实验室或者工程中心。 （五）加强国际交流合作。 充分利用现有国际合作交流机制和平台，加强在绿色数据中心技术产品、标准制定、人才培养等方面的交流与合作，举办专业培训、技术和政策研讨会、论坛等活动，打造一批具有国际竞争力的绿色数据中心，形成相关技术产品整体解决方案。 结合“一带一路”倡议等国家重大战略，加快开拓国际市场，推动优势技术和服务走出去。 结语 据悉，在数据中心当前的后期运营，能耗是最大成本，占比超过50%。 降低能耗效率(PUE)值，一直是业界相关部门关心的重点。 工信部在2017年4月发布的《关于加强“十 三五”信息通信业节能减排工作的指导意见》中指出：“十二五”期间新建大型数据中心的能耗效率（PUE）要普遍低于1.5；到2020年，新建大型、超大型数据中心的能耗效率(PUE)值必须达到1.4 以下。 去年3月，工信部首次公布的《全国数据中心应用发展指引》中称：全国超大型数据中心平均PUE(平均电能使用效率)为1.50，大型数据中心平均PUE为1.69。 而根据“十三五规划”，到2020年，新建大型云计算数据中心PUE值将不得高于1.4。 如今，三部门联手针对绿色数据中心建设进一步提出了明确的指导意见。 在这样的大背景下，数据中心运营商如何运用新技术、新架构降低能源降耗，实现数据中心的绿色发展，将成为行业的关注热点，与此同时，节能降耗的大趋势之下，也将带来更多的市场机遇。

数据中心电能使用EEUE分析

世界能源委员会1995年对能源效率的定义为：减少提供同等能源服务的能源投入。 对于能耗居高不下的数据中心，研究提高能源效率具有深远的社会效益和经济效益。 除了能源效率之外，数据中心还有多项其他性能指标，按照国际标准组织ISO的定义统称为关键性能指标，或称为关键绩效指标，研究这些指标对于数据中心同样具有十分重要的意义。 在已经颁布的数据中心性能指标中最常见的是电能使用效率PUE。 在我国，PUE不但是数据中心研究、设计、设备制造、建设和运维人员最为熟悉的数据中心能源效率指标，也是政府评价数据中心工程性能的主要指标。 除了PUE之外，2007年以后还出台了多项性能指标，虽然知名度远不及PUE，但是在评定数据中心的性能方面也有一定的参考价值，值得关注和研究。 PUE在国际上一直是众说纷纭、莫衷一是的一项指标，2015年ASHRAE公开宣布，ASHRAE标准今后不再采用PUE这一指标，并于2016年下半年颁布了ASHRAE 90.4标准，提出了新的能源效率；绿色网格组织（TGG）也相继推出了新的能源性能指标。 对PUE和数据中心性能指标的讨论一直是国际数据中心界的热门议题。 鉴于性能指标对于数据中心的重要性、国内与国际在这方面存在的差距，以及在采用PUE指标过程中存在的问题，有必要对数据中心的各项性能指标，尤其是对PUE进行深入地研究和讨论。 1．性能指标 ISO给出的关键性能指标的定义为：表示资源使用效率值或是给定系统的效率。 数据中心的性能指标从2007年开始受到了世界各国的高度重视，相继推出了数十个性能指标。 2015年之后，数据中心性能指标出现了较大变化，一系列新的性能指标相继被推出，再度引发了国际数据中心界对数据中心的性能指标，尤其是对能源效率的关注，并展开了广泛的讨论。 2．PUE 2.1PUE和衍生效率的定义和计算方法 2.1.1电能使用效率PUE TGG和ASHRAE给出的PUE的定义相同：数据中心总能耗Et与IT设备能耗之比。 GB/T.3—2016给出的EEUE的定义为：数据中心总电能消耗与信息设备电能消耗之间的比值。 其定义与PUE相同，不同的是把国际上通用的PUE（powerusage effectiveness）改成了EEUE（electricenergy usage effectiveness）。 国内IT界和暖通空调界不少专业人士对于这一变更提出了不同的看法，根据Malone等人最初对PUE的定义，Et应为市电公用电表所测量的设备总功率，这里的Et就是通常所说的数据中心总的设备耗电量，与GB/T.3—2016所规定的Et应为采用电能计量仪表测量的数据中心总电能消耗的说法相同。 笔者曾向ASHRAE有关权威人士咨询过，他们认为如果要将“power”用“electricenergy”来替代，则采用“electricenergy consumption”（耗电量）更准确。 显然这一变更不利于国际交流。 虽然这只是一个英文缩写词的变更，但因为涉及到专业术语，值得商榷。 ISO给出的PUE的定义略有不同：计算、测量和评估在同一时期数据中心总能耗与IT设备能耗之比。 2.1.2部分电能使用效率pPUE TGG和ASHRAE给出的pPUE的定义相同：某区间内数据中心总能耗与该区间内IT设备能耗之比。 区间（zone）或范围（ boundary）可以是实体，如集装箱、房间、模块或建筑物，也可以是逻辑上的边界，如设备，或对数据中心有意义的边界。 ISO给出的pPUE的定义有所不同：某子系统内数据中心总能耗与IT设备总能耗之比。 这里的“子系统”是指数据中心中某一部分耗能的基础设施组件，而且其能源效率是需要统计的，目前数据中心中典型的子系统是配电系统、网络设备和供冷系统。 2.1.3设计电能使用效率dPUE ASHRAE之所以在其标准中去除了PUE指标，其中一个主要原因是ASHRAE认为PUE不适合在数据中心设计阶段使用。 为此ISO给出了设计电能使用效率dPUE，其定义为：由数据中心设计目标确定的预期PUE。 数据中心的能源效率可以根据以下条件在设计阶段加以预测：1）用户增长情况和期望值；2）能耗增加或减少的时间表。 dPUE表示由设计人员定义的以最佳运行模式为基础的能耗目标，应考虑到由于数据中心所处地理位置不同而导致的气象参数（室外干球温度和湿度）的变化。 2.1.4期间电能使用效率iPUE ISO给出的期间电能使用效率iPUE的定义为:在指定时间测得的PUE，非全年值。 2.1.5电能使用效率实测值EEUE-R GB/T.3—2016给出的EEUE-R的定义为：根据数据中心各组成部分电能消耗测量值直接得出的数据中心电能使用效率。 使用EEUE-R时应采用EEUE-Ra方式标明，其中a用以表明EEUE-R的覆盖时间周期，可以是年、月、周。 2.1.6电能使用效率修正值EEUE-X GB/T.3—2016给出的EEUE-X的定义为：考虑采用的制冷技术、负荷使用率、数据中心等级、所处地域气候环境不同产生的差异，而用于调整电能使用率实测值以补偿其系统差异的数值。 2.1.7采用不同能源的PUE计算方法 数据中心通常采用的能源为电力，当采用其他能源时，计算PUE时需要采用能源转换系数加以修正。 不同能源的转换系数修正是评估数据中心的一次能源使用量或燃料消耗量的一种方法，其目的是确保数据中心购买的不同形式的能源（如电、天然气、冷水）可以进行公平地比较。 例如，如果一个数据中心购买当地公用事业公司提供的冷水，而另一个数据中心采用由电力生产的冷水，这就需要有一个系数能使得所使用的能源在相同的单位下进行比较，这个系数被称为能源转换系数，它是一个用来反映数据中心总的燃料消耗的系数。 当数据中心除采用市电外，还使用一部分其他能源时，就需要对这种能源进行修正。 2.1.8PUE和EEUE计算方法的比较 如果仅从定义来看，PUE和EEUE的计算方法十分简单，且完全相同。 但是当考虑到计算条件的不同，需要对电能使用效率进行修正时，2种效率的计算方法则有所不同。 1）PUE已考虑到使用不同能源时的影响，并给出了修正值和计算方法；GB/T.3—2016未包括可再生能源利用率，按照计划这一部分将在GB/T.4《可再生能源利用率》中说明。 2）PUE还有若干衍生能源效率指标可供参考，其中ISO提出的dPUE弥补了传统PUE的不足；EEUE则有类似于iPUE的指标EEUE-Ra。 3）EEUE分级（见表1）与PUE分级（见表2）不同。 4）EEUE同时考虑了安全等级、所处气候环境、空调制冷形式和IT设备负荷使用率的影响。 ASHRAE最初给出了19个气候区的PUE最大限值，由于PUE已从ASHRAE标准中去除，所以目前的PUE未考虑气候的影响；ISO在计算dPUE时，要求考虑气候的影响，但是如何考虑未加说明；PUE也未考虑空调制冷形式和负荷使用率的影响，其中IT设备负荷率的影响较大，应加以考虑。 2.2．PUE和EEUE的测量位置和测量方法 2.2.1PUE的测量位置和测量方法 根据IT设备测点位置的不同，PUE被分成3个类别，即PUE1初级（提供能源性能数据的基本评价）、PUE2中级（提供能源性能数据的中级评价）、PUE3高级（提供能源性能数据的高级评价）。 PUE1初级：在UPS设备输出端测量IT负载，可以通过UPS前面板、UPS输出的电能表以及公共UPS输出总线的单一电表（对于多个UPS模块而言）读取。 在数据中心供电、散热、调节温度的电气和制冷设备的供电电网入口处测量进入数据中心的总能量。 基本监控要求每月至少采集一次电能数据，测量过程中通常需要一些人工参与。 PUE2中级：通常在数据中心配电单元前面板或配电单元变压器二次侧的电能表读取，也可以进行单独的支路测量。 从数据中心的电网入口处测量总能量，按照中等标准的检测要求进行能耗测量，要求每天至少采集一次电能数据。 与初级相比，人工参与较少，以电子形式采集数据为主，可以实时记录数据，预判未来的趋势走向。 PUE3高级：通过监控带电能表的机架配电单元（即机架式电源插座）或IT设备，测量数据中心每台IT设备的负载（应该扣除非IT负载）。 在数据中心供电的电网入口处测量总能量，按照高标准的检测要求进行能耗测量，要求至少每隔15min采集一次电能数据。 在采集和记录数据时不应该有人工参与，通过自动化系统实时采集数据，并支持数据的广泛存储和趋势分析。 所面临的挑战是以简单的方式采集数据，满足各种要求，最终获取数据中心的各种能量数据。 对于初级和中级测量流程，建议在一天的相同时间段测量，数据中心的负载尽量与上次测量时保持一致，进行每周对比时，测量时间应保持不变（例如每周周三）。 2.2.2EEUE的测量位置和测量方法 1）Et测量位置在变压器低压侧，即A点； 2）当PDU无隔离变压器时，EIT测量位置在UPS输出端，即B点； 3）当PDU带隔离变压器时，EIT测量位置在PDU输出端，即C点； 4）大型数据中心宜对各主要系统的耗电量分别计量，即E1，E2，E3点； 5）柴油发电机馈电回路的电能应计入Et，即A1点； 6）当采用机柜风扇辅助降温时，EIT测量位置应为IT负载供电回路，即D点； 7）当EIT测量位置为UPS输出端供电回路，且UPS负载还包括UPS供电制冷、泵时，制冷、泵的能耗应从EIT中扣除，即扣除B1和B2点测得的电量。 2.2.3PUE和EEUE的测量位置和测量方法的差异 1）PUE的Et测量位置在电网输入端、变电站之前。 而GB/T.3—2016规定EEUE的Et测量位置在变压器低压侧。 数据中心的建设有2种模式：①数据中心建筑单独设置，变电站自用，大型和超大型数据中心一般采用这种模式；②数据中心置于建筑物的某一部分，变电站共用，一般为小型或中型数据中心。 由于供电局的收费都包括了变压器的损失，所以为了准确计算EEUE，对于前一种模式，Et测量位置应该在变压器的高压侧。 2）按照2.2.2节第6条，在计算EIT时，应减去机柜风机的能耗。 应该指出的是，机柜风机不是辅助降温设备，起到降温作用的是来自空调设备的冷空气，降温的设备为空调换热器，机柜风机只是起到辅助传输冷风的作用，因此机柜风机不应作为辅助降温设备而计算其能耗。 在GB/T.3征求意见时就有人提出：机柜风机的能耗很难测量，所以在实际工程中，计算PUE时，EIT均不会减去机柜风机的能耗。 在美国，计算PUE时，机柜风机的能耗包括在EIT中。 3）PUE的测点明显多于GB/T.3—2016规定的EEUE的测点。 2.3．PUE存在的问题 1）最近两年国内外对以往所宣传的PUE水平进行了澄清。 我国PUE的真实水平也缺乏权威调查结果。 GB/T.3—2016根据国内实际状况，将一级节能型数据中心的EEUE放宽到1.0～1.6，其上限已经超过了国家有关部委提出的绿色数据中心PUE应低于1.5的要求，而二级比较节能型数据中心的EEUE规定为1.6～1.8，应该说这样的规定比较符合国情。 2）数据中心总能耗Et的测量位置直接影响到PUE的大小，因此应根据数据中心建筑物市电变压器所承担的荷载组成来决定其测量位置。 3）应考虑不同负荷率的影响。 当负荷率低于30%时，不间断电源UPS的效率会急剧下降，PUE值相应上升。 对于租赁式数据中心，由于用户的进入很难一步到位，所以数据中心开始运行后，在最初的一段时间内负荷率会较低，如果采用设计PUE，也就是满负荷时的PUE来评价或验收数据中心是不合理的。 4）数据中心的PUE低并非说明其碳排放也低。 完全采用市电的数据中心与部分采用可再生能源（太阳能发电、风电等），以及以燃气冷热电三联供系统作为能源的数据中心相比，显然碳排放指标更高。 数据中心的碳排放问题已经引起国际上广泛地关注，碳使用效率CUE已经成为数据中心重要的关键性能指标，国内对此的关注度还有待加强。 5）GB/T.3—2016规定，在计算EIT时，应减去机柜风机的耗能。 关于机柜风机的能耗是否应属于IT设备的能耗，目前国内外有不同的看法，其中主流观点是服务器风机的能耗应属于IT设备的能耗，其原因有二：一是服务器风机是用户提供的IT设备中的一个组成部分，自然属于IT设备；二是由于目前服务器所采用的风机基本上均为无刷直流电动机驱动的风机（即所谓EC电机），风机的风量和功率随负荷变化而改变，因此很难测量风机的能耗。 由于数据中心风机的设置对PUE的大小影响很大，需要认真分析。 从实际使用和节能的角度出发，有人提出将服务器中的风机取消，而由空调风机取代。 由于大风机的效率明显高于小风机，且初投资也可以减少，因此这种替代方法被认为是一个好主意，不过这是一个值得深入研究的课题。 6）国内相关标准有待进一步完善。 GB/T.3—2016《数据中心资源利用第3部分：电能能效要求和测量方法》的发布，极大地弥补了国内标准在数据中心电能能效方面的不足；同时，GB/T.3—2016标准颁布后，也引起了国内学术界和工程界的热议。 作为一个推荐性的国家标准如何与已经颁布执行的强制性行业标准YD 5193—2014《互联网数据中心（IDC）工程设计规范》相互协调？在标准更新或升级时，包括内容相似的国际标准ISOIEC -2-2016在内的国外相关标准中有哪些内容值得借鉴和参考？标准在升级为强制性国家标准之前相关机构能否组织就其内容进行广泛的学术讨论？都是值得考虑的重要课题。 ASHRAE在发布ASHRAE90.4标准时就说明，数据中心的标准建立在可持续发展的基础上，随着科学技术的高速发展，标准也需要不断更新和创新。 7）PUE的讨论已经相当多，事实上作为大数据中心的投资方和运营方，更关心的还是数据中心的运行费用，尤其是电费和水费。 目前在数据中心关键性能指标中尚缺乏一个经济性指标，使得数据中心，尤其是大型数据中心和超大型数据中心的经济性无法体现。 2.4．PUE的比较 不同数据中心的PUE值不应直接进行比较，但是条件相似的数据中心可以从其他数据中心所提供的测量方法、测试结果，以及数据特性的差异中获益。 为了使PUE比较结果更加公平，应全面考虑数据中心设备的使用时间、地理位置、恢复能力、服务器可用性、基础设施规模等。 3．其他性能指标 3.1．ASHRAE90.4 ASHRAE90.4-2016提出了2个新的能源效率指标，即暖通空调负载系数MLC和供电损失系数ELC。 但这2个指标能否为国际IT界接受，还需待以时日。 3.1.1暖通空调负载系数MLC ASHRAE对MLC的定义为：暖通空调设备（包括制冷、空调、风机、水泵和冷却相关的所有设备）年总耗电量与IT设备年耗电量之比。 3.1.2供电损失系数ELC ASHRAE对ELC的定义为：所有的供电设备（包括UPS、变压器、电源分配单元、布线系统等）的总损失。 3.2．TGG白皮书68号 2016年，TGG在白皮书68号中提出了3个新的能源效率指标，即PUE比（PUEr）、IT设备热一致性（ITTC）和IT设备热容错性（ITTR），统称为绩效指标（PI）。 这些指标与PUE相比，不但定义不容易理解，计算也十分困难，能否被IT界接受，还有待时间的考验。 3.2.1PUE比 TGG对PUEr的定义为：预期的PUE（按TGG的PUE等级选择）与实测PUE之比。 3.2.2IT设备热一致性ITTC TGG对ITTC的定义为：IT设备在ASHRAE推荐的环境参数内运行的比例。 服务器的进风温度一般是按ASHRAE规定的18～27℃设计的，但是企业也可以按照自己设定的服务器进风温度进行设计，在此进风温度下，服务器可以安全运行。 IT设备热一致性表示符合ASHRAE规定的服务器进风温度的IT负荷有多少，以及与总的IT负荷相比所占百分比是多少。 例如一个IT设备总负荷为500kW的数据中心，其中满足ASHRAE规定的服务器进风温度的IT负荷为450kW，则该数据中心的IT设备热一致性为95%。 虽然TGG解释说，IT设备热一致性涉及的只是在正常运行条件下可接受的IT温度，但是IT设备热一致性仍然是一个很难计算的能源效率，因为必须知道：1）服务器进风温度的范围，包括ASHRAE规定的和企业自己规定的进风温度范围；2）测点位置，需要收集整个数据中心服务器各点的进风温度，由人工收集或利用数据中心基础设施管理（DCIM）软件来统计。 3.2.3IT设备热容错性ITTR TGG对ITTR的定义为：当冗余制冷设备停机，或出现故障，或正常维修时，究竟有多少IT设备在ASHRAE允许的或建议的送风温度32℃下送风。 按照TGG的解释，ITTR涉及的只是在出现冷却故障和正常维修运行条件下可接受的IT温度，但是ITTR也是一个很难确定的参数。 ITTR的目的是当冗余冷却设备停机，出现冷却故障或在计划维护活动期间，确定IT设备在允许的入口温度参数下（<32℃）运行的百分比，以便确定数据中心冷却过程中的中断或计划外维护的性能。 这个参数很难手算，因为它涉及到系统操作，被认为是“计划外的”条件，如冷却单元的损失。 3.3．数据中心平均效率CADE 数据中心平均效率CADE是由麦肯锡公司提出，尔后又被正常运行时间协会（UI）采用的一种能源效率。 CADE提出时自认为是一种优于其他数据中心能源效率的指标。 该指标由于被UI所采用，所以直到目前仍然被数量众多的权威著作、文献认为是可以采用的数据中心性能指标之一。 但是笔者发现这一性能指标的定义并不严谨，容易被误解。 另外也难以测量和计算。 该指标的提出者并未说明IT资产效率如何测量，只是建议ITAE的默认值取5%，所以这一指标迄今为止未能得到推广应用。 3.4．IT电能使用效率ITUE和总电能使用效率TUE 2013年，美国多个国家级实验室鉴于PUE的不完善，提出了2个新的能源效率——总电能使用效率TUE和IT电能使用效率ITUE。 提出ITUE和TUE的目的是解决由于计算机技术的发展而使得数据中心计算机配件（指中央处理器、内存、存储器、网络系统，不包括IT设备中的电源、变压器和机柜风机）的能耗减少时，PUE反而增加的矛盾。 但是这2个性能指标也未得到广泛应用。 3.5．单位能源数据中心效率DPPE 单位能源数据中心效率DPPE是日本绿色IT促进协会（GIPC）和美国能源部、环保协会、绿色网格，欧盟、欧共体、英国计算机协会共同提出的一种数据中心性能指标。 GIPC试图将此性能指标提升为国际标准指标。 3.6．水利用效率WUE TGG提出的水利用效率WUE的定义为：数据中心总的用水量与IT设备年耗电量之比。 数据中心的用水包括：冷却塔补水、加湿耗水、机房日常用水。 根据ASHRAE的调查结果，数据中心基本上无需加湿，所以数据中心的用水主要为冷却塔补水。 采用江河水或海水作为自然冷却冷源时，由于只是取冷，未消耗水，可以不予考虑。 民用建筑集中空调系统由于总的冷却水量不大，所以判断集中空调系统的性能时，并无用水量效率之类的指标。 而数据中心由于全年制冷，全年的耗水量居高不下，已经引起了国内外，尤其是水资源贫乏的国家和地区的高度重视。 如何降低数据中心的耗水量，WUE指标是值得深入研究的一个课题。 3.7．碳使用效率CUE TGG提出的碳使用效率CUE的定义为：数据中心总的碳排放量与IT设备年耗电量之比。 CUE虽然形式简单，但是计算数据中心总的碳排放量却很容易出错。 碳排放量应严格按照联合国气象组织颁布的计算方法进行计算统计。

IDC机房有哪些级别评估标准是什么

一、一星级、二星级(得分率须达到90%以上)

评定标准主要包括：机房布局、公共信息符号图形，供电设备、制冷设备、设施设备养护、服务语言、IDC机房硬件设施、光纤、承诺提供24×7(每周24小时x 7天)的网络联接状况监控，24×7的主机运行状态监测，24×7系统管理和技术支持服务，24×7的客服热线，

24×7的恒温恒湿环境，双路高压供电，需要后备柴油发电机，独立UPS 不间断电源保障和紧急状况下第一时间的响应与支持，需要高灵敏度的烟雾探测系统和FM200组成的消防系统等10个方面。

二、三星级(得分率须达到92%以上)

在上述的10个方面外，三星级评定标准还增加了计算机管理系统、管理制度的健全程度，机房设备、IDC设施等其他内容要求，并设置了选择项目73项(综合类别类21项，特色类别一20项，特色类别二16项，特色类别三16项)，要求三星级IDC业机房至少需要具备其中10项。

三、四星级(得分率达到95%)

四星级的评定标准在三星级的基础上增加了IDC业机房内外装修、高品质的监控系统两个必备的考核内容，并在其他方面提出了更高的要求，比如73个选择项目中，至少要具备26项。

四、五星级(得分率达到95%)

该星级主要标准与四星级内容基本相同，但各项内容更丰富、规模程度的要求更高，服务项目设置更多，规范也更详尽，比如73个选择项目中，至少要具备33项。

扩展资料

分级依据：

IDC机房星级（等级）分级的依据国内标准《数据中心设计规范》（GB-2017）中主要从机房选址、建筑结构、机房环境、安全管理及对供电电源质量要求等方面对机房分级，可分为A（容错型）、B（冗余型）、C（基本型）三个级别。

在美国标准TIA-942《数据中心的通信基础设施标准》中主要是根据数据中心基础设施的“可用性（Availability）”、“稳定性（Stability）”和“安全性（Security）”分为四个等级：TierI，TierII,TierIII,TierIV。

其中这四个等级可用性的划分是源于美国标准TheUptime Institute,Inc.的《采用分类等级的方式定义场地基础设施性能的工业标准》，在该标准中，美国TheUptimeInstitute依据工程需求与实践，提出了场地基础设施的分类等级的体系框架，

针对数据中心的关键设备期望达到“五个九”即99.999%的系统应用可用性的需求，提出了要与之相匹配的机房场地基础设施(电源配电、暖通空调、以及其他的相关系统)的可用性等级指标。

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