文章编号：16592 / 分类：互联网资讯 / 更新时间：2024-05-01 21:54:08 / 浏览：次

数据中心是现代数字化经济的基础设施，它们为企业提供必要的平台来运行关键应用程序和存储数据。随着数据量和复杂性的不断增长，对数据中心的高效和可靠运作的需求也随之增加。为了确保数据中心能够满足业务需求，进行全面的评估是至关重要的。

评估指标的规划

在开始评估过程之前，制定一个明确的计划至关重要。此计划应包括以下内容：

• 评估目的和目标

• 评估范围和边界
• 评估团队和资源
• 时间表和里程碑

收集到的数据应根据评估指标进行分析。应使用统计技术来识别趋势、异常情况和改进领域。

报告和建议

评估结果应编制成一份综合报告，包括以下内容：

• 评估目的和目标的陈述
• 评估范围和边界
• 收集的数据和使用的分析技术
• 评估结果，包括对每个指标的评估
• 改进建议

报告应以清晰简洁的方式呈现，并应向利益相关者传达有价值的见解和建议。

实施改进计划

评估报告中的改进建议应转化为一个实施计划。此计划应包括以下内容：

• 行动项目
• 责任分配
• 时间表
• 监控和评估机制

实施计划应定期审查和更新，以确保进展并实现持续改进。

最佳实践

以下是一些进行数据中心评估的最佳实践：

• 使用全面且相关的评估指标
• 收集准确且可靠的数据
• 聘用具有数据中心专业知识的合格评估团队
• 将评估结果与行业基准进行比较
• 定期审查和更新评估并实施改进计划

结论

定期对数据中心进行评估对于确保其能够满足业务需求至关重要。通过遵循最佳实践，企业可以进行全面的评估，获得有价值的见解，并实施有针对性的改进措施，以提高数据中心的可用性、效率、安全性、可扩展性和成本效益。

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机房pue值是什么意思

该意思是评价数据中心能源效率的指标。 PUE是评价数据中心能源效率的重要指标，数值越接近1，表明数据中心的能效水平越好，该指标通过计算数据中心的总能耗与IT设备能耗的比值，来评估数据中心在能源利用方面的效率。 为了降低PUE值，需要采取一系列措施，如优化IT设备的设计和配置、提高数据中心的冷却效率、采用高效的供电设备等，此外，合理规划数据中心的布局和结构，减少不必要的能源消耗，也可以帮助降低PUE值。 总之，PUE值是衡量数据中心能源效率的关键指标，通过降低PUE值，可以提高数据中心的能效水平，减少对环境的影响，同时也能够降低运营成本，为企业和社会带来更多的经济效益。

vsphere数据中心网络规划实践

最近没怎么更新，事比较多，刚忙完。 使用vsphere也有几年时间了，基本保持每年一次大版本升级，从5.0版升级到5.5、6.0，最近开始部署6.5，最头疼的问题就是网络规划，这也是vsphere部署的重点。 从传统数据中心转型时，只有4台HP机架式服务器，压根没考虑过网络规划的事，跟原来的服务器混用一个vlan，一个C类地址。 这也就造成了以后的各种麻烦，随着服务器的增加，IP不够用，安全性没有保障。 虽然数据中心可以正常运转，但是不合理，趁着规模小，又赶上升级6.5，正好重新规划一下网络。 根据最佳实践做法，Management、vMotion、vSphereFT、iSCSI等的网络相互隔离，从而提高安全性和性能。 同时每个网络建议配置2块物理网卡用作冗余和负载均衡，根据最佳实践可能至少需要6块网卡，多则十几块网卡，这对标配4块网卡的机架式服务器是不现实的。 我的标准配置是4块网卡，vMotion、Management和vSphereFT网络共用2块网卡，生产网络用2块网卡。 vSwitch使用access端口，vSphere Distributed Switch使用trunk模式。 vlan20 172.20.20.1/24 HP oa、vc、ilo、FC SAN存储等硬件管理地址 vlan21 172.20.21.1/24 vcenter、vsphere、vcops、vdp等VMware地址172.20.0.1/24 vmotion地址172.20.1.1/24 vSphere FT地址 vlan100 x.x.x.x/24 对外web服务地址 vlan200 x.x.x.x/24 对内业务运维平台地址vMotion和vSphereFT走二层即可，无需配置路由，在vsphere6.5版本中可为vMotion配置独立的TCP/IP堆栈。 在vMotion网络配置上犯过一个错误，以前都为vMotion网络配置独立的VMkernel，升级到6.0的时候发现做到Management里也没问题，就不再为vMotion配置独立地址，在双物理网卡的情况下一般是不会出现问题的，但是当一块物理网卡出现故障时做vMotion操作就会导致单播泛洪。 安全策略: 1. 通过三层交换的acl或端口隔离阻止互相访问 2. 防火墙上的策略只允许管理员访问管理地址 最佳实践网络拓扑图如下，建议上行端口分布到两台交换机上实现冗余。

数据中心能耗指标

数据中心能耗指标通常包括以下几种：

1. 平均功率因数：这是衡量数据中心电能利用效率的指标，数值越接近1越好。

2. 总能耗：这是数据中心所有设备在一定时间内消耗的电能总量。

3. 能耗强度：单位IT负载能耗（W/I）或单位负载能耗（W/VA），表示每个单位IT负载或每个负载点的能耗，数值越低越好。

4. 峰值能耗：数据中心在某些设备满负荷或突发高负载情况下产生的最大能耗。

5. 能耗利用率：衡量数据中心设备实际使用能源的效率，通常以百分比表示。数值越高，表示设备能源使用效率越高。

6. 能耗效率：衡量数据中心整体运营效率的指标，通常以电能转化为IT服务的百分比表示。数值越高，表示数据中心的运营效率越高。

此外，一些数据中心还使用其他指标，如PUE（电源使用效率）、绿证评级（针对绿色数据中心）、碳排放量等，这些指标主要用于评估数据中心的能源利用和环保表现。

需要注意的是，数据中心能耗指标因数据中心的规模、设备类型、负载特性等因素而有所不同。因此，在实际应用中，需要根据具体情况选择合适的能耗指标进行评估和优化。

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。

数据中心能耗指标

数据中心能耗指标主要是用于评估数据中心的能源利用效率和节能性能。以下是一些常见的数据中心能耗指标：电能利用效率、碳排放量、能效比、能源回收率、负载率。

1、电能利用效率（PUE）：PUE是数据中心能耗评价中最常用的指标，它是用来衡量数据中心能源消耗的效率。PUE值的计算公式为：总设施能耗（千瓦时）/IT设备能耗（千瓦时）。理想的PUE值越低，表示数据中心的能源利用效率越高。

2、碳排放量：碳排放量是指数据中心在运行过程中产生的二氧化碳排放量。较低的碳排放量表明数据中心对环境的影响较小。

3、能效比（CUE）：CUE是数据中心制冷系统能耗评价的一个重要指标，它是制冷系统总能耗与IT设备能耗之比。CUE值越低，表示制冷系统的能耗越低，效率越高。

4、能源回收率（ER）：能源回收率是指数据中心在制冷、散热等过程中回收再利用能源Total Energy的比率。ER值越高，表示数据中心的能源回收效果越好。

5、负载率：负载率是指数据中心的实际运行负载与设计负载之间的比率。较高的负载率可能导致数据中心能耗较高，而较低的负载率可能意味着数据中心能源利用不充分。

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。

最详细数据中心机房建设解决方案【附清单】

一、机房建设基础与原则

数据中心机房建设如同一项精密工程，融合了多学科知识，其中供配电系统、空气净化、安全防护等环节至关重要，目标是确保系统稳定、高效运行。设计时，不仅要关注设备布局和功能性，更要体现现代科技的前沿与高效。

二、标准化建设与分级管理

电子设备机房环境要求苛刻，温度、湿度、电磁场等因素需严格控制。机房根据经济损失和社会影响，分为A、B、C三级，异地备份机房遵循同等级标准，设计时可考虑分区，提高灵活性。

三、等级保护标准详解

在实施三级等保时，重点在于物理安全的细致规划，构建一个全方位的保护网。

四、核心安全模块

五、设计步骤与细节

六、关键设施详解

七、消防与防护

七氟丙烷灭火系统确保人身和财产安全，同时，防尘、防潮、防霉处理，以及专业设备监控，保障环境品质。

八、综合考量与最佳实践

- 机房设计需考虑环境因素，如精密设备对温度、湿度的敏感度。- 选址需谨慎，避免顶层、底层，优先选择3-4层，照明温和且不压抑。- 确保机房布局合理，避免阳光直射和雨水侵袭。

九、常见误区与优化

- 避免不必要的开孔损失冷却，冷空气泄漏等问题。- 重视设备和环境监控，如CRAC湿度控制、机架布局等。

在冷却管理上，菲尔普斯建议通过优化配置而非盲目增加冷却单元，节省成本并延缓设施扩张。

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。

EMC:大型数据中心节能降耗方案

EMC从信息生命周期（ILM ）的角度来整合并管理数据，提出了一套完整的节能服务策略和实施方法，在全球众多相关项目中广为使用并得到验证，协助客户达到节能降耗效果。 某大型数据中心（以下简称客户）向 EMC公司提出改善现有IT能效问题的需求，希望能达到下一代的数据中心的节能降耗目标。 EMC公司通过仔细了解用户需求，帮助客户制定了存储节能策略，提出调整存储基础架构的建议。 实际上，EMC在节 能服务方面有着一套完整的策略和实施方法，它是多年来 EMC通过对实施 ILM（信息生命周期管理）服务，以及专注于发展信息基础架构所积累的经验进行提炼开发而成的。 该实施方法在全球众多相关项目中广为使用并得到验证。 这一方法包括评估（Assess）、规划（Plan）、设计（Design）和建立（Build）四个阶段的咨询和技术服务。 评估: 解决问题前先了解问题 1.了解数据增长及容量需求 现有数据的多寡以及磁盘容量的持续需求是直接影响能耗的关键因素。 EMC File System Assessment （FSA）服务正是一项能够解决上述问题的专业服务方案，通过 FSA 客户可以清楚了解现有数据的容量、使用率、增长率、静态数据量、重复数据量等重要信息。 2. 测量现在及预估未来能耗 测量能耗现状是评估过程中的一个基本工作。 因为规划中的未来能耗节省能否有显著的投资回报率（ROI），这个基本值是关键的衡量数据。 当然，为求更精确的测量还必须考虑下列影响因素: 冗余电力需求、用电量安全系数、设备规格、工作负荷、工作循环周期以及蓄电池充电的状态等; 另外，对能耗设备的淘汰升级也很重要。 3. 能耗与摩尔定律 摩尔定律认为，计算机的性能大约每18个月会提升一倍。 换言之，更高的性能代表更热的组件、更高密度的封装与单位面积的更多耗电需求。 如今，IT很容易陷入更多应用系统、数据、服务器、存储以及更多能耗的“恶性循环”当中。 因此，在制定新一代机房的节能策略上，应当考虑这个重要因素，才能在符合低能耗的同时，保持稳定的营运服务水平。 4. 掌握各类磁盘用电需求 虽然低能耗往往意味着低性能，但根据 EMC 的经验，IT的信息中平均有高达70% 的数据属于静态数据，这些数据正是使用低能耗磁盘的理想对象。 EMC 在设计新一代存储设备时充分了解这一点，全系列高、中、低存储设备均支持从性能的73GB、15Krpm到最节能的750GB、7.2Krpm的各类磁盘。 规划: 提出能效策略及建议 方向1 : 服务器虚拟化 即通过服务器整合的方法达到能效优化的目标。 EMC的VMware可将服务器虚拟化整合比达到10:1，有些时候甚至可以达到 20:1。 经由大量的服务器虚拟化，EMC可将每一台实体服务器的使用率提升到80%，这不但提高了资产使用率，也大幅改善了能效问题。 方向2: 存储分级 与优化（Optimize） 按服务水平协议（SLA）分级存储是IT降低总体营运成本的主要手段之一，其附带的好处是通过节能降耗达到能效优化的目标。 通用方法是采购较少的但容量较大的存储设备，将现有工作负荷予以整合与优化，进而提高存储资产的利用率。 这部分的关键在于存储设备是否支持各类磁盘，是否可以满足各种 SLA 的存储需要。 方向3: 发挥存储软件的功能 用更少的数据量达到相同的功能如今也是提升能效的有效方法。 例如，利用自动精简配置（Thin Provisioning）技术延缓磁盘的采购时程、在满足SLA的条件下利用递增快照（Incremental Snap）取代完整复制（Full Clone）、利用Virtual LUN技术在线迁移数据至低能耗卷。 其中很多都是EMC独有的技术，可以在能效优化领域助客户一臂之力。 方向4:改进备份与归档能力 如何改进备份的效率进而改善能效问题也是一个不容忽视的问题。 客户可通过EMC精准的FSA服务，充分了解 IT 数据的存取特征并进行存储规划，从而在每日的备份作业上以最小的备份量完成备份作业。 因此，客户可以得到两个能耗优化点，即以归档达到分级存储及精简备份资源的节能降耗目标。 方向5: 删除重复性数据 如果可以将备份的数据直接做全域性重复数据删除，将可以大幅缩减备份资源，这是一项革命性的数据保护方法，彻底*以往传统IT的备份思维。 EMC的 AVAMAR 产品正是这一领域的佼佼者，平均数据的缩减率可以达到令人难以想像的300∶1，这一前所未有的方法是大幅提升能效的利器之一。 最后，EMC 的专业服务可以综合上述方法制定能效优化策略，并以 EMC 独有的能耗计算器 EMC Power Calculator精准预估各种节能方式的投资回报率（ROI），从而建议客户应当采用哪种策略，这是EMC的专业能力。

联合智业“数据中心服务能力成熟度评估“是什么？

目前，各行各业的互联网用户、移动互联用户正在激增，用户的需求也在从简单信息获取、信息交流向商业化色彩演变，数据中心后台的并发交易量及交易数据都呈现爆炸式增长趋势，数据中心承载着巨大压力，为业务的安全运营带来巨大挑战。

《信息技术服务 数据中心服务能力成熟度模型》GB/T-2016构建了包含战略发展、运营保障和组织治理3个能力域、11个能力子域和33个能力项在内的完整的能力框架和管理要求，提出了由人员、过程、技术、资源、政策、领导、文化7个能力要素转换为13个指标的评价方法，是指导数据中心管理建设、衡量数据中心管理水平的模型。

数据中心服务能力成熟度划分为一级、二级、三级、四级、五级共五个级别，自低向高依次为起始级、发展级、稳健级、优秀级和卓越级，每个成熟度级别表明数据中心服务能力所达到的水平。

适用范围

适用于对各类数据中心运营管理组织所开展的符合性评估活动。

北京联合智业认证有限公司是经认监委认证规则备案的数据中心服务能力成熟度符合性评估机构，可在全国范围内进行数据中心服务能力成熟度一到五级符合性评估工作。

数据中心服务能力的改进和提升通过渐进的方式来实现，以逐步提升和改进数据中心服务能力。

对于企业的好处

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