今天,许多企业都在积极寻求以尽可能少的投入来获得产出大化的新方案。以便减少IT预算以及数据中心扩张所需的附带相关费用。数据中心的管理者需要把重点放在建立高效的运营环境,提高现有数据中心的效率。数据中心的效率可以通过提高计算密度,创造冷通道控制系统或更有效地利用外部空气的实现,但长远来看,最为关键的组成部分是要对衡量数据中心效率的指标有一个充分的理解,以及如何正确的改善提高效率。
  
  电力使用效率(PUE)是衡量数据中心能源效率的最基本和最有效的指标之一。其计算方法是以数据中心设施所消耗的总功率除以IT设备所消耗的功率。由此产生的比率提供有效的电源机组负荷的IT负荷。例如,一个2.0的PUE值即意味着IT设备每消耗一瓦功率,就需要一个额外的瓦数提供配套的电源及保持设备冷却。数据中心经理们正在采取各种各样的措施以减少PUE。
  
  PUE的测量标准是由绿色网格组织推出的,这是一家专注于提高数据中心能源效率的IT专业人士协会。绿色网格同时还发布了DCiE指标(数据中心基础设施效率)。这两个指标衡量两个相同的参数:数据中心和IT设备的电源的总功率。
  
  PUE=数据中心总功率/IT设备电源
  
  DCiE=IT设备电源/数据中心总功率
  
  PUE值为1即为数据中心效率的最佳水平。在实际应用中,PUE值为1意味着所有进入数据中心的电源均被用于IT设备。上述值超过1则表示数据中心需要额外电力开销以支持IT负载。
  
  数据中心基础设施效率(DCiE)是PUE的倒数。它计算的是百分比,通过IT设备的总功率除以数据中心的总功率再乘以100。PUE值为3.0相当于DCiE价值为33%,即表明:IT设备的耗电量占到数据中心设施总电源消耗的33%。

正如我上文所述,在一个理想的情况下,所有输入数据中心的功率应用于操作IT负荷(服务器、存储设备和网络)。如果我们认为所有进入数据中心的功率均消耗到数据中心运营上面,那么由此产生的PUE即为理想状态的1。然而,实际上,这些电力的一部分要被转移到支持制冷、照明和其他支持基础设施。还有一部分剩余电量由于在电力系统的损失而消耗,然后才是那部分用于服务IT负载的电力。
  
  计算PUE
  
  想想看,进入数据中心的电源为100千瓦(电表测量),IT负载所消耗的电力负荷为50千瓦(在UPS的输出端测得),PUE的计算公式如下:
  
  PUE=100/50=2.0
  
  PUE值为2.0对于数据中心来说是很平常的。这意味着,供应一台功耗为1瓦的服务器,实际需要消耗2瓦的供电。而由于进入数据中心的每一度电,我们都是要支付费用的,额外的开销就意味着额外的费用。减少这种开销将减少数据中心的整体运营成本。
  
  我们所介绍的这两种可以为提高数据中心能源效率带来改变的方法包括:
  
  ? 减少支持基础设施的电源
  
  ? 减少电力系统中的损失
  
  这样我们就可以确保让尽可能多的电源进入数据中心的IT负载,进而提高数据中心能源效率和减少的PUE。
  
  PUE指标并不总是理想状态
  
  使用PUE作为测量数据中心效率的指标是否有弊端呢?数据中心经理们面临着巨大的在降低成本的同时保持与其他公司报告的PUE持平的压力。不幸的是,这并不总是好的方法,并且有可能产生负面影响。如果数据中心经理只注重降低PUE值的话,他们可能会不经意地使用更多的能源进而提高数据中心的成本。
  
  例如,一家数据中心的输入功率为100千瓦,其中50KW用于提供给IT设备。正如前面所示,这将达到我们最初的PUE值2.0。
  
  现在假设一家企业决定将一些服务器实施虚拟化。事实上,较之相同数量的数据中心的整体功耗,通过部署虚拟化能够成功减少IT设备的电源达25千瓦。PUE在这种情况下会发生什么?
  
  PUE(实施虚拟化后)=75/25=3.0
  
  但这一更高的数值难道不正是我们要避免的吗?不一定。让我们了解PUE值背后增加或减少的原因吧。虽然这可能有些模糊,任何削减IT使用实际上将导致更高的PUE值。
  
  这里是另一个PUE的公式:
  
  PUE=IT负载+基础设施负载/IT负载=1+基础设施负载/IT负载
  
  因此,当IT负载减少,基础设施负载/IT负载总是会增加,从而导致PUE的增加。相反,增加IT负载,总是会带来PUE下降。所以,如果PUE值上升就意味着数据中心现在不节能吗?相反,现在的数据中心更加注重能源效率。我们现在能够做到少花钱多办事,即:同样的工作,用更少的能源和成本。
  
  数据中心实施虚拟化和未实施虚拟化的范例
  
  下面是一个印度马哈拉施特拉邦电力定价数据的例子。
  
  实施虚拟化前:
  
  年能源利用率=100千瓦x8760小时/年=876000千瓦时
  
  年度电力成本=876000千瓦时xRs.3.10/千瓦时=Rs.27,15600
  
  实施虚拟化后:
  
  年能源利用率=75千瓦x8760小时/年=657000千瓦时
  
  年度电力成本=657000千瓦时xRs.3.10/千瓦时=Rs.20,36700
  
  考虑到数据中心在实施虚拟化前后执行相同的工作量,我们从上面的计算公式可以看到,部署虚拟化能帮助数据中心显着提高能源效率。事实上,数据中心虚拟化可以更高效节能,减少相匹配的IT负载。
  
  如果我们不知道如何使用PUE来衡量数据中心的变化的结果,那么PUE将成为一个毫无意义的数字。了解到虚拟化最终会增加我们数据中心的PUE值,我们是否应该避免部署虚拟化呢?不,事实上,当我们审视我们数据中心的PUE值一段时间之后,我们也应该考虑在数据中心实施部署虚拟化了。
  
  能源效率的其他变量
  
  除了跟踪我们数据中心PUE值的变化,我们还必须跟踪任何可能在IT基础设施或IT负载相关联的变化。此外,还有许多其他因素可能影响PUE。例如,冗余将增加PUE。总是需要在可用性和能源效率之间进行权衡。数据中心的设备:从冷却设备到UPS到服务器电源供应系统-当它们负载更多是就能更有效地运行。
  
  底线是PUE,衡量数据中心能源效率一个重要的指标。PUE仅仅只是构成一家数据中心全面的能源管理计划的一个组成部分,您必须看到硬币的两面:IT和设施。
  

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