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四个标准定义数据中心“绿色” 摘要支持这份白皮书的正常运行时间学会(UPTIME INSTITUTE)的研究强烈建议：对于一个大规模的企业数据中心来说，要满足信息技术(IT)可用性和性能的行业要求，同时要达到或超过收益指标也是可能的。一个真正的绿色数据中心在受到环境的、运营的和经济的支持的同时，首先要满足行业要求。在这份白皮书中，正常运行时间学会(UPTIME INSTITUTE)开发了一些概念，并详细说明了一些指标，这些指标能够使数据中心终端用户有机会确定收益率。按照这些机会去做，通过数据中心的资金组合，即推迟或去除新的资金投入，能够潜在地节约大量的金钱。在这份白皮书中，术语“有效益的”意味着给出一个商业单位或一家机构通过运营费用和投资费用的节约，同时仍要使IT性能和能力保持相等或更大这个底线。正常运行时间学会(UPTIME INSTITUTE)坚信可靠的计算实用性和能量(电力)效率是相互兼容的商业目标。任何效益的驱动不能忽视数据中心的商业目的，即为做出有效的决定提供信息的可用性，并将这些服务以消费者要求的可靠的方式，有效地传递给他们。最初收获这些真实的节省需要高级执行官(CEO、CFO、CIO、CTO和EVP)的积极参与，必须打破机构的障碍，并重新安排现有的、不适当的、数据中心内部的、影响能量和电力效率的因素。先前的正常运行时间学会(UPTIME INSTITUTE)研究建议收获数据中心效率的“五个金块”，在许多情况下，能够用很小的投入减低30-50%的设备能量和电力消耗。这份白皮书定义了四个确定数据中心相对“绿色”的要素。这些指标授予能量和电力消耗基准和连续的改进方法。四个绿色指标中的三个(IT系统设计和建筑、IT硬件资产利用、和IT硬件效率)是在企业IT直接的权限之下的。第四个指标(站点物理基础设施一般管理费用)由IT和综合(CRE)设施机构一起分担责任。这些指标被规定为是直观可理解的、科学精确的、灵活的(为可以包括一些尚未知道的新技术考虑)、考虑到中立供货商的、以及包含了最小的隐含条件，并且是简单化的。最重要地是，这四个指标允许一个非常复杂的全系统问题被拆分成可管理的许多碎片，通过一个机构的不同部分，就可以独立地优化其中的一个碎片。将一个绿色数据中心分成IT策略、资产利用、硬件效率和站点基础设施一般管理费用指标能够量化日常消耗问题，并能够迅速确定改进的优先时机。创建一组连续指标的一个基线并在以后改进它们，会导致在运行费用支出和数据中心UPS及冷却能力方面的一个显著的节约。这个过程需要包括高级执行官们的配合，因为，要获得成本节约，就必须清除现有的机构在信息流动方面的障碍和不恰当的倡议。企业越早采取这些行动，将会越早增加其竞争力。白皮书包括：创建了一个整体的架构，用来了解数据中心能量效率和电力效率，帮助执行官们了解如何从数据中心的投资中得到最多。提出成为一个绿色数据中心意味着什么，使IT机构能够将他们的信息可用性及运行和财政支持这个目标，与更广的环境可持续性目标联系在一起。接近当前的关于“应该如何定义、量化和测量一个标准的数据中心的能量效率指标”这方面的讨论，以便行业股东和政策制定者能够就可接受的指标方面达成一致。使用科学精确、合理直观、并能激发全系统最优化的条款。将整个数据中心的能量效率分解成四个易于管理的部分，便于数据中心的决策者能够了解他们的选择，同时也便于硬件和基础设施的供货商能够看到有许多不同的方式能够满足他们的客户的需求。给每一个指标委派的责任是详细说明数据中心内的某些部分，这样一来，增长效益的能量效率改进可以通过机构的功能来完成，用清楚的测量和可解释的方式向前推动。目录：1 背景2 四个绿色指标，四个可解释的功能3 这份白皮书的范围4 定义绿色数据中心5 一个良好指标的标准6 电力和能量是不同的7 在哪里测量数据中心的电力和能量消耗8 全系统考虑：性能与生产力的比率9 附加的指标详细资料10 “学会”的定义11 数据中心“在仪表上”的电力消耗12 在插头处的硬件负荷13 硬件计算负荷14 站点基础设施电力一般管理费用乘数(SI-POM)15 IT硬件电力一般管理费用乘数(H-POM)16 每个计算工作单元的数据中心硬件计算负荷17 配置的硬件利用系数(DH-UP)18 配置的硬件利用效率(DU-UE)19 自然冷却20 节能功能21 把所有指标放在一起22 结论及下一步23 参考资料24 白皮书评论家25 关于作者26 关于正常运行时间学会公司1 背景数据中心的电消耗越来越被行业的领导人和公共政策制定者所关注。运营商们现在也意识到电力费用和支持IT设备的站点基础设施费用也在日益增加。公司领导人和政策制定者也越来越意识到国家和地区电网容量限制的含义，及归于数据中心用电迅速增长的碳排放的含义。许多人同意对于商业和环境真正的效益来自于更高的数据中心的能量效益。绝大多数人也同意这一定义如果不明确或不当执行效率指标可能会阻碍企业的创新，同时仍未能实现环境的可持续性目标。在一个数据中心，效率的真正含义是什么?如何来衡量它，量化它，并将它分成小块，小到企业内的不同的机构能够采取有针对性的行动?在这份白皮书中，“学会”打算在回答这些问题时，以一种在知识和实际两方面都能取得进展的方式，在用户之间，以及在所有其他业内人士之间，进行关于机构变革的讨论。已经做了许多工作来定义和量化数据中心的效率。早在2003年，“学会”颁布了一项以测量方法为基础的研究。介绍了将客户端工作作为效率系数(Triton Coefficient of Effectiveness)，它被定义为运营数据中心所需的总的市政能量除以计算机房的临界电力负荷。与此同时，“学会”开始与100个企业会员(Site Uptime Network)讨论其对数据中心设施电表负荷与UPS输出比值进行测量的需求。首先在2006年的关于高密度计算的研讨会上进行了介绍，“学会”开始称这一指标为站点基础设施能量效率比率(SI-EER)，它测量了一个数据中心传输一个千瓦的可靠的电力到内部IT设备上时，需要的在外部市政表上的千瓦数。“学会”还开发了信息技术能量效率比率(IT-EER)，它测量了电力消耗每瓦小时的IT设备的计算性能。将这两个参数结合在一起产生整体数据中心能量效率比率(DC-EER)。绿色网格(Green Grid)在2007年提出了电源使用效率(PUE)指标。PUE被定义为总的数据中心电力负荷除以IT电力负荷。作者Malone和Belady定义了PUE的倒数，叫做数据中心效率(DCE)，以及一个综合指标，称为数据中心性能效率(DCPE)，这是一个对数据中心有益的工作与全部设施电力之比的衡量。公共政策的制定者也正在讨论度量和基准的方法，尤其是美国环保局的“能源之星(Energy Star)”计划。最近公布的、“能源之星”向国会提交的、关于服务器和数据中心能量效率的报告，包括目前政府和行业正致力于讨论的指标。能源之星计划目前正在探索测量协议及服务器和其它可能的数据中心的IT和基础设施的自动效率的详细说明。能源之星的报告还提及当前其它关于效率指标方面的参考资料，包括：Jonathan Koomey博士所著的一篇关于服务器能量测量协议方面的技术文件(2006年)，SPEC电力和性能委员会所做的工作(2007年)，和一份由APC的Neil Rasmussen撰写的白皮书(2006年)。2 四个绿色指标，四个可解释的功能“学会”将一个绿色数据中心的能量和电力效率指标组合为四大类，其中每一项是可编址的，通过用户机构内的一个不同的职能来完成。机构常常说：“效率是每个人的工作。”这样的声明真正的意思是“这不是任何人的工作”。针对每个类别的效率潜力，将责任委派给数据中心机构内部的一个特定群体，建立一个问责制，以确保实际做到对目前的做法和最佳做法的差距分析，及确保实际上做到有益的效率改进。此外，将指标进行这种方式的分类，将数据中心效率这个艰巨的任务分解成可管理的小块，给问责制的领导人和团队成员一个开始的地方。四个指标分类是：IT战略(业务需求、系统架构和平台选择、数据的拓扑结构、网络设计)-首席信息官/首席技术官(CIO/CTO)应该问问自己，我们如何才能用较少的能源，实现我们的业务目标，通过考虑不同的IT设计、架构、和实现计算机和网络可用性、可靠性和性能的硬件选择?这一因素是首席信息官/首席技术官(CIO/CTO)的责任，他们在“学会”的综合关键环境(ICE)的团队机构中，位于象限1(Q1)。(见表1)。这些选项的例子可以包括替代现有的高可用性战略，就像积极主动的数据中心，使用主机而不是服务器，针对不同应用对可用性的要求，利用数据中心站点的不同层的功能水平，集中而不是分散处理，一些多余的全局数据设置复制，灾难恢复等。IT硬件资产利用-首席信息官/首席技术官，高级数据中心的管理人员应该问问自己，我该如何最大限度利用我的IT硬件资产?这一因素是数据中心管理职能的责任(在“学会”ICE团队架构中的象限1和2的结合)。这里效率选择的实例包括关闭睡眠服务器和储存，适当虚拟化应用和存储，使服务器省电。IT能量和电力效率硬件配置-IT架构和容量规划执行人员和采购经理应该问问自己，我该如何选择并证明购买IT硬件提供了在插头处最有效的计算性能?这一因素是IT架构和容量规划功能，连同详细说明和采购职能的共同责任(在“学会”ICE团队架构中的象限1)。利用更好的电源可以使硬件更有效，这些电源通过内部组件，或通过选择用较少的直流电源，能更有效工作的内部元件(更有效的芯片、驱动器等)，在插头处能够更有效地将交流电转换为直流电。站点基础设施费用-设施或综合部门(CRE)的决策者应该问问自己，我该如何取得传递到IT硬件电源插头处的最大量的有益电力/能量，从而减少站点基础设施的“开销”?这一因素的责任主要在于设施的管理职能(在“学会”ICE团队架构中的象限3和象限2)，这个管理只能从数据中心运行到设计和操作站点的物理基础设施提供整体的支持，同时还可获得适当水平的正常运行时间的业务、同时可维护性和容错。前三个指标结合起来，或组合成一套复合的IT硬件消耗每一瓦电所得到的IT生产力。这个词“生产力”被有目的地选择出来，用来表达绿色数据中心中的、可计算在内的、已完成的、有用的计算工作。站点基础设施一般管理费用是最后部分的范畴，在这份白皮书的后面将进一步讲解这些想法。尽管这些类别代表了不同的部分，但对于保持良好的，开放的通讯和信息交流，尤其是在跨越的鸿沟，通常在大多数机构中普遍存在的，在IT部门与综合或设施部分之间的鸿沟方面是非常必要的。该团队在回顾整个数据中心水平时，必须促进密切合作，以便评估各种意见，并确定最佳的解决方案。表1 综合关键(ICE)环境团队站点基础设施一般管理费用每瓦IT生产力策略象限4 （Q4） ：综合部门的执行副总裁（EVP） 以同行的SI-EOM为基准； 管理企业社会责任；管理本机构的全局数据中心的资产组合。象限1（Q1） ：首席信息官/首席技术官（CIO/CTO）以现有的硬件资产利用率和最容易达到的目标为基准改变IT治理，以更好地分配资源在作硬件选择决定时，合并能量效率以同行机构的每瓦IT生产力为基准把能源问题纳入IT策略运行象限3 （Q3） ：设备经理测量和管理SI-EOM执行已知的SI最佳做法更多地利用免费的冷却安装更有效的基础设施组件（如果可能)象限2 （Q2） ：数据中心经理执行Q1收获的决定执行已知的计算机房最佳做法为了满足这一需要，“学会”制定了一个管理协议书和方法，并建议各机构创建四象限综合关键环境(ICE)团队，这个团队由经验丰富、受人尊敬的、具有决定性的领导组成，具体执行能量/电力削减目标和时间表。为了克服现有的机构障碍、信息孤岛和惯性，这些团队必须受到该公司执行委员会的特许，至少每半年(甚至在一开始时，每季度)汇报他们的进展情况。只有这些小组能够有效运作，才能通过提高效率，实现潜在的成本节约。图2是一个数据中心的能量和电力效率类别及“学会”分组的四个绿色指标。请注意，这里的三个因素是完全在IT管辖范围内的，而第四个，更靠近设施或综合部门，但仍然与IT具有很强的关系。能源效率不再是只有设施/综合部门决定的事情。还应注意到，四类指标中的每一个都可以包含多个分项指标，代表不同的效率机会，可单独为基准并可以分别处理。图2 -绿色数据中心指标概况3 这份白皮书的范围在介绍这份白皮书时，“学会”打算主要以大型数据中心的用户体验为导向，进一步推进和完善的数据中心能源效率对话。这份白皮书是对以前工作的补充，而不是与以前的工作相矛盾。最后，目标是为所有利益相关者，特别是拥有最多效益的用户，用一套全面的数据中心效率指标，可以提高用户机构的业绩，鼓励厂商创新，提高IT生产力，并促进更广泛的能源和环境目标。“学会”致力于开发一套完整的将数据中心作为一个整体系统的标准。为此，“学会”的方法不仅仅考虑数据中心的建设及它的机械和电气系统(这是目前最高效的数据中心考虑的唯一因素)，而且还考虑能量生产力和建筑物内的IT资产利用，这一点最终将有更为显着的意义。用户需要的方法是：将数据中心的能源使用分出先后次序，把重点放在最大的企业节约上，不用考虑机构的界限。要知道为什么这么重要，看看数据中心里面的有什么就知道了。同时，考虑下面的例子。“学会”的研究表明一个最大并最快的最初数据中心的效率改善，可能来自仅仅是关闭睡眠的服务器这件事。正如前面脚注所示，睡眠服务器是指那些安装了并正在运行，但运行的应用程序是不再需要的，或根本就没有运行任何应用程序的那些服务器。这种服务器在功能上被取代了，但它们可以占数据中心安装的服务器总数的15%到30%，因为机构中的各种障碍、不正当的做法防止了它们被鉴定、被关闭、被删除服务。单纯地关闭睡眠的服务器可以节省大量的运营成本，投资支出很少或根本没有。更好的是，停用这些服务器是IT经理可以立即做的事情。这个机会与改进效率低下的数据中心的建设外壳或冷却系统相对比，改造建筑物或冷却系统几乎是不可能的，因为数据中心通常不能离线翻修。因此，这个例子强调对指标需求，这些指标可以整体看在数据中心内实际的计算工作，此外还有数据中心的建筑及机械和电气(M&E)系统组件情况。包括数据中心内的计算过程的能源效率是一个根本背离了以往的限于建设外壳和机械和电气系统的指标。读者还应该注意到本份白皮书的范围不包括提出的四个指标的实际测量的详细的技术程序。例如，Koomey等人(2006年)描述了许多不同的、必须加以规范以便履行服务器硬件效率的基准。这些问题包括准确的输入电源电压，测量设备的分辨率，测试工作的具体计算，和在完成测量时的环境温度和相对湿度。在这份白皮书中，“学会”旨在促进行业在“准”水平上，进行关于能量和电力效率指标的讨论。经过这种“准”层面的理解后达成协议，“学会”和其他人能够改进四个指标的数据测量的重要技术细节。要完善这些技术的详细信息，即便使用任何方法，都将是不容易的。4 定义绿色数据中心数据中心有各种环境影响，但目前最重要的是大量使用电力带来的影响。典型的数据中心的电力强度(瓦/平方英尺)是大于办公楼10到20倍的，并且还要继续迅速增长。出于这个原因，能源利用在运行过程中是一个数据中心对环境的诸多影响中占更大份额的问题，其它影响包括建筑材料对周边环境产生的直接影响(特别是在建设中)，还有选择保温、屋面材料、机械和电气的组件等对环境的影响(以电力消耗为主导的数据中心，其环境问题中，最令人关注的是用于冷却塔蒸发热量的冷却水的量，每天可达数万加仑)。企业高级领导人现在开始想知道数据中心如何才能适应环境可持续性的总体目标，尤其是那些与气候变化有关的目标。数据中心本身并不是一个温室气体排放量的主要来源，数据中心所做的许多计算工作，可减少机构在其他领域的排放量。然而，由于数据中心的电力消耗通常来自矿物燃料的发电厂，数据中心能源使用的巨大和迅速发展的水平是一个令企业、公共政策和管理所关注的问题。由于这些原因，“学会”的重点是我们当前和未来的绿色数据中心的对定义、测量和管理四个关键效率指标(KPI)的动机，这些指标是关于IT硬件和站点的物理基础设施的能量和电力效率的指标。这些准效率指标KPI，不仅是最重要的，而且也是技术上最难定义的。这些准指标创造了一个在替代指标之下的概念的框架，随着时间的推移，会不断进化。在建筑外壳效率空间方面的其他组织(例如，美国绿色建筑委员会的LEED项目)希望创造更多的关于环境可持续性的具体措施，用于一个数据中心的站点和建筑围护。“学会”提出了四项指标目前没有解决的方面(材料采购，使用有毒材料，回收利用退役的IT设备等)。在这份白皮书中，“学会”的目标是刺激在IT用户、所有提供产品和服务的行业利益相关者和公共政策制定者内部和相互之间进行讨论。在过去，这种讨论没有包括整个社会，这次要确保每个人都能够理解所作决定的技术和经济后果，所有反对的声音都将被听到。这次谈话需要提供一个高水平的和足够全面的可操作的清单，其中包括整体数据中心的供电和能量消耗的重要组成部分。当这一目标达到，数据中心运营商能够成功地处理每一个效率改进的领域，能够建立了一个全面的持续改进的可以说是绿色的计划。在这个意义上讲，他们利用大部分或全部重要的机会，来减少其对环境的影响。此外，“学会”坚信通过改善能量和电力效率来绿化数据中心将被证明是充分节约成本的(即直接贡献底线利润)，在没有缺乏公共政策或规章约束的时候，大多数的机构将积极追求自己能够盈利的效率。然而，作者仍然看到大量的公众教育和舆论对在数据中心效率讨论中决策者的影响作用，因为它们提供了相当多的关于效率机会和环境目标的知识。机构需要重新处理障碍和克服不正当的动机，对这一点认识的缺乏，仍然是收获有希望的效率机会的一个重大的障碍。5 一个良好指标的标准鉴于改善数据中心的效率可以达到机构的利润和环境目标，所以，良好的指标来评价能量和电力效率是至关重要的。为了使今后的业主尽可能进行生产性的关于指标的讨论，“学会”提出以下的这些标准来判断指标的发展的质量。有效的指标应该：1)直观：(1)含义应尽可能明确，从名称中就应该看出含义。(2)一个指标是上还是下，应该明显。(3)应该尽可能简单，但又不能过于简单(即指标不应掩盖重要的细节)。2)科学准确，使用精确。3)成为足够小的颗粒，使得管理块中的每一个单独的方面可以被分析，并制定详细的改进措施。4)一套指标，使数据中心的能量或电力使用的总平衡成为简单的事情。5)通过一个特定的实践、步骤、或配置，能够很容易地计算出数据中心的能量或电力浪费的量。6)适用于任何类型的IT硬件：服务器、存储、网络和未来的尚未发明的产品。7)具有足够的灵活性，以应对新技术的发展(在每次行业开发一个新的、革新的、提高效率的方法时，指标不应需要报废和重写)。8)明确区分电力和能量(它们在技术上和语义上是不同的，它们影响了数据中心运行的不同方面)。9)必须准确，避免含混不清的词(例如：“满负荷”是指“全部计算负荷”还是“全部电力负荷”)。10)成为中立的供应商，没有阻碍供应商对研发创新的依赖。“学会”邀请进一步讨论这些标准，并调查具体的环保指标本身。6、电力和能量是不同的区分电力和能量极其有助于指标的讨论，因为它能够迫使效率倡导者必须明确实际提供的某一类型的效率改进会产生什么样的好处。一些改进只节省电力，一些改进只节省能量，绝大多数的改进两方面都节省了。在数据中心，高峰期的电力决定了不间断电源、冷却系统、和市政必须供给的量有多大。节电往往会减少对新的数据中心资本支出投资，并可以推迟现有的数据中心昂贵的容量扩展。这些资本节约具有更大的经济和盈利能力，对于数据中心的运营商来说，比市政账单(运营支出)更具影响力。因此，大多数的数据中心运营商最大的兴趣将是节省电力，从而减少或推迟资本支出。另一方面，决策者和企业通常更感兴趣的是能量，因为能量消耗决定燃料的用量，而这些燃料必须经过在某处的能源工厂进行燃烧，并必定要排放二氧化碳和其它污染物。这里有一些实用的有关术语的说明：电力是在某一特定的时间，一个现场点的测量值。能量是在一段时间内的消耗量。电力的单位是千瓦(kW)，而能量的单位是千瓦时(kWh)。虽然有即时的电力测量值，但是，用户通常关心的是“高峰期”或在任何时候最高的用电值。这些区别是非常重要的，因为一个系统使用大量的电力，而没有使用能量是可能的，反之亦然。例如，一个1500瓦(W)的吹风机，每天使用5分钟所消耗的电力比一个100W的灯泡一年所消耗的电力多上千倍，但吹风机仅使用1/20的能量。IT经理让服务器在夜晚处于休眠状态，可以节约能量，但不能减少峰值电力需求。站点物理基础设施系统的能力的大小仍然必须满足高峰计算时的需求，即当所有的服务器运行量最大的时候的需求。不幸的是，许多分析家甚至一些能源专家不正确地将电力和能量术语互换。“学会”建议，今后讨论数据中心的能量或电力效率时，在技术上应是准确的术语意思。如果一个数据中心在一年中的每个小时消耗了相同量的电力，那么，能量(kWh)就等于电力(kW)乘以8760小时。然而，在一个绿色的数据中心，每年的能量使用不会是峰值电力乘以8760小时，因为：空转服务器和存储可以在非高峰期、在晚上或周末设置为休眠状态。在一年中，有一些时间可以采用自然冷却。未来新一代的IT设备可能是被设计成：当它们只运行部分计算负荷时，使用少于其峰值的电力。图3提供了一个电力和能量之间的图形表示的关系。表1比较了有关的数据中心运行的电力和能量的一些项目。图3 电力和能量的关系表1 电力和能量比较电力 能量 kW kWh 投资资本支出 运行费用支出 数据中心系统容量限制 电费账单 需要费用/市政供给 kWh费用 - 排放CO2 点测量，通常高峰时间 总数，通常是全年的总数 满负荷效率 部分负荷效率 站点基础设施电力一般管理费用乘数（SI-POM）硬件电力一般管理费用乘数（H-POM）内部实际电力每瓦的计算生产力除掉休眠的服务器和存储器 自然冷却，节约能量 7、在哪里测量数据中心的电力和能量消耗在三个重要的地方测量数据中心中发生的电力和能量消耗。这些地方对于先前看过有关标准文献的人来说，将是非常熟悉的。首先是数据中心在市政仪表上的总消耗量，它决定了账单(包括能量部分和基于高峰值的电力需求收费)。一个市政设施能够满足站点的需求，而不必增加供电容量，也取决于仪表上的峰值电力消耗量。第二个测量电力和能量的地方是交流电输入IT设备的插头处。在大多数的数据中心，大约一半的电力和能量消耗在市政仪表上，从未在IT设备上测量过，而电力和能量也被消耗在冷却设备上，或消耗在UPS和PDU系统的转换上。“学会”称这为这个站点的基础设施一般管理费用。在一段时间内，所有利益相关者应该推动降低这种损失。第三个测量的地方是在IT设备本身盒子内部的硬件计算负荷上，看看有多少在插头处的电力和能量实际被用到做有用的计算工作的内部组件上。很大一部分的电力和能量，在进入盒子后都浪费在电源转换损失或转用于非计算负载上，如：内部的风扇上。图4显示了数据中心的电力流动和相关测量位置的示意图。图4 测量电力和能量消耗的三个地方8、全系统考虑：性能与生产力数据中心必须考虑计算的需求、网络可用性的需求及环境目标。由于这些被认为显然是相互矛盾的目标，决策者需要思考用什么战略来执行，此外他们还要经常思考如何最好地实施。例如，数据中心的冷却系统设计工程师和设施管理人员可能已经习惯于寻找使用尽可能少的电力产生冷却水的制冷设备，显然，这样做会改善冷却效率。然而，这些设施的专家可能不会问：为什么冷却水需要在42F(6)，而通常办公楼是49F(9)。从整个系统的角度来看，标准效率的冷却器在49F(9)时，比在较低的设定值的冷却器提供更有效的冷却，因为数据中心潜在的除湿被消除了。类似的倡议可以采用，以减少将外部空气量引入计算机房，使用二氧化碳传感器，以满足法规要求，同时也节能。类似的例子也存在于IT硬件方面的服务器和储存中。而不是简单地找到最有效的每分钟7200转速的存储驱动器，精明的存储经理可能会问，为什么不经常使用的数据需要放在这样一个快速的设备中。随着设备的转速增加，电力消耗在上升，所以7200转/分的驱动器与3600转/分的驱动器相比，前者消耗的电力是后者的8倍多。或许很少使用的数据可以存储在较慢的硬盘，甚至磁带上，这都将减少电力和能量消耗。这个改变可能可以很经济地实施，而不必购买新的或更多的硬件。同样，企业网上申请，管理员可能会选择10个或更多的服务器，在未来的IT硬件更新周期内，通过虚拟化技术，而不是简单地交换每一个新的、载有更多高效率的供电器的盒子。在这个例子中，虚拟立即削减了90%的电力和能量。与此形成鲜明对比，给所有硬件安装高效率供电器，也许花费更多，而且必须等待，要配合技术更新，然后仅可节省总电力和能量的5%-10%。显然，任何能源效率倡议不应该允许降低数据中心提供的IT供应或服务的质量。但是，数据中心的决策者如果还记得考虑新的配置将能更好地服务于他们的企业业务需求，而不是仅仅以一个稍微好一点的方式重复以往的惯例，他们可能会发现经常被忽视的提高效率的机会。9、附加的指标详细资料本份白皮书的其余部分更精确详细地介绍每个数据中心的效率指标和分指标是如何定义的。如前所述，制定这些指标的目的是帮助决策者将总的体数据中心效率分成技术上准确和可以被管理的小块，这些小块可以被了解、被测量、并可以明确地被授予适当团队负责。制定这些指标也旨在促进用户和行业利益相关者的讨论更接近普遍认为的关于数据中心的效率和“绿色”的准级的定义。“学会”期待收到反馈意见，及随后的所有利益相关者的对话。在明确了定义和电力或能源的几个测量点后，“学会”介绍了效率指标。每个指标部分包括：基本的解释;是否适用于测量电力、能量，或两者皆可;一个简短的数值例子;和更详细的技术说明。技术说明旨在通过讨论它们的复杂性来限定指标，明确指出指标定义的简化假设，并提供这些简化的基本原理。10、“学会”的定义IT硬件(也就是设备)：在本份白皮书中，这个术语指服务器，存储设备和网络设备。存储设备包括磁盘和磁带，网络设备包括开关、路由器、调制解调器、和现场点(POP)设备。站点物理基础设施：这是指数据中心的冷却设备、电力调节设备、和支持内部IT硬件的必要的建筑物外壳。我们警告读者不要混淆站点物理基础设施和通常的IT方面关于基础设施的定义，通常的只包括IT需求的机架、电力电缆、数据电缆、POP等。计算：“学会”使用这一术语，一般指以IT硬件做的有用的工作。对于服务器来说，计算可能意味着计算结果或处理事务。对于存储设备来说，计算是指储存和检索信息。对于网络设备来说，计算可能是安排数据包的路由，分析流量，以便检测网络攻击等。11、数据中心“在仪表上”的电力消耗(kW)这是数据中心的总电耗，计量在市政仪表或建筑物分表上，表上的数值告诉设施或综合管理人员和市政需求规划者有多少电力需要到这个站点。这包括数据中心的一切使用，甚至非关键负荷，如照明。(见图4 中A点)数据中心必须按照仪表上的峰值电量，支付给电力供应商需求费用。市政公司通常是根据一个设施在一个月内最高瞬时电力消耗收取需求费用，为电网提供总和数，确定将需要多少总的发电能力。在过去，最高和平均需求往往是非常相似的，所以很少有数据中心支付需求费用。随着硬件节电功能启用后，绿色数据中心电耗将随着在白天的、尤其是周末的计算负荷的变化而改变。随着数据中心的负荷开始有所不同，如果加载差额太大，一些设施可能难以维持稳定的冷却系统。相对于以能量为基础(千瓦时为基础)的市政账单的一部分，需求费用也可能在财政方面变得更为重要。一些市政公司也开始提供小时使用的价格，鼓励用户降低在高峰期间或在市政供应危机时的电耗。一些数据中心可能受益于这种奖励，它们离开电网，并运行他们自己内部的发电装置(尽管“学会”不建议这种做法，因为长期使用有可能降低发动机发电的电力可靠性);或者缓慢降低冷却器和使用在非高峰期期间产生的储存冷水。(“学会”全心全意推荐这种做法，因为它增强了冷却的可靠性，同时在任何时候都节能。)能量(千瓦时) ：它也是在市政仪表上可以测量或计算的能量。技术说明：严格地说，在仪表上每年的能源消耗量将不会仅仅是在仪表上8760小时的峰值电力消耗，因为随着IT硬件为适应不同的计算负荷进行的调整，一整天或一周的电力负荷可能会改变。空调系统为响应环境条件，运行效率或多或少。从技术上讲，数据中心每年的能量使用可以定义为：能源=P(t)dt其中P(t)是在某一特定瞬间的电力消耗值。直至大规模实施节电功能发生时，在仪表上峰值电力消耗乘以8760小时近似于年度数据中心使用的能源。尽管全天的计算负荷不同，但是，许多IT设备可以使用高达百分之九十的峰值电力，即使是空转状态，因此，IT硬件电耗图在许多情况下是相对平坦的。一般情况下，由户外天气条件的不同引起的空调效率的改变可以安全地忽略掉。请注意，如果正在使用自然冷却，节约的能量将需要从总的能量(kWh)中减除。在未来，大规模执行现有的节电功能(类似于在笔记本电脑中的发现)，再加上改进的技术将允许更多的IT设备，在没有满负荷计算时，有效地减少其耗电量。所以，在一天的某些时段，电力需求量明显比在高峰计算时低很多。12、在插头处的硬件负荷(kW)对于一个单一的IT设备，这是在硬件电源插头处测量的交流电(AC)电力消耗。将所有在数据中心的活动地板区的IT设备算出总和，这个指标告诉数据中心管理人员UPS和PDU系统必须提供多少电力。(见图4中的B点)能量(千瓦时)：可以测量或计算的、在硬件插头处的、一个单一的IT设备或整个数据中心使用的能量。技术说明：与在仪表上的能量消耗相比，在插头处的能量消耗不仅仅是峰值电力乘以8760小时，虽然这往往是一个合理的近似。13、硬件计算负荷(kW)这个数值描述了在IT设备中的计算组件消耗的直流(DC)电力的瓦数。这个电力来自于在插头处的交流硬件负载，并且是减去在硬件的供电中交流到直流的转换损失和转移到运行设备内部的冷却风扇的电力的净值。(见图4中的C点)。用户很少直接观察到这个数值。然而，在插头处的交流硬件负荷除以直流硬件计算负荷得出的比率是一个有用的指标，它可以提供给硬件制造商的设计团队参考，使他们设法提供给客户，耗费更低用电量的更多的计算性能。日常开销越低，系统将越有效率。对于整个数据中心来说，交流硬件计算负荷是所有IT设备的每个单独的交流硬件计算负荷的总和。能量(千瓦时)：还可以计算用在交流硬件计算负荷上的能量。技术说明：虽然直流硬件计算负荷瓦数专指主要设备供电损失的“下游”，但在其它电源转换，如稳压器模块(VRM)和由于电路板的电阻产生功率损失的情况中，它们也是损失的“上游”。尽管这些损失可以在同一个数量级，但是作为主要设备供电的损失，不论在理论上，还是在实践中，测量它们都是非常困难的，(Calwell 2007年)。为了简便起见，“学会”定义了硬件计算负荷瓦数来测量主电源和风扇的下游。直流对直流电压转换损失这个下游可以通过硬件供应商改进，他们设计自己的产品能够用最低的电耗，提供最高的计算性能。与在仪表上的能量消费相比，在硬件计算负荷上的能量消耗不只是峰值电力乘以8760小时，尽管这往往是一个合理的近似。14、站点基础设施一般管理费用乘数(SI-POM，一个无量纲比值)SI-POM告诉综合或设施设计工程师、技术员和经理有多少的数据中心站点的供电消耗在一般管理上，而不是用在关键的IT设备上。这是一个比值，定义为：SI-POM=数据中心在市政仪表上的电耗/所有IT设备在插头处的硬件交流电耗的总和因此，SI-POM捕捉了变压器、UPS、PDU在转换中的所有损失，和在关键的配电中的损失，以及在冷却系统、照明、以及其它少量的建筑物上的负荷。确定SI-POM是非常重要的，原因有两个。1)通过提高冷却系统、UPS和PDU系统组件的能量效率，可以降低SI-POM值。建筑物外壳的建设也起着一定的作用。然而，在数据中心新建和重大升级时才会有这些机会。有形的