数据中心公司

数据中心(Data Center，DC)是数据大集中而形成的集成IT应用环境，是各种IT应用业务的提供中心，是数据计算、网络传 输、存储的中心。数据中心实现了IT基础设施、业务应用、数据的统一、安全策略的统一部署与运维管理。

网度公司长期保持对数据中心领域的关注，持续投入力量于数据中心解决方案的研究，融合了网络、安全、IP存储、智能管理等产品的基于IToIP架构的数据中心解决方案，有效地解决了用户 在数据中心建设中遇到的各种难题，已经在各行各业的数据中心建设中广泛应用。

解决方案

通过分析和研究企业数据中心的业务需求，网度公司认为数据中心的建设应以提高效率与核心竞争力目标，以业务流程、IT系统与基础设施的整合为手段，降低TCO，循序渐进，不断完善和优化。

数据中心基础网络

根据业务相关性和流程需要，需要采用模块化设计，实现低耦合、高内聚，保证系统和数据的安全性、可靠性、灵活扩展性、易于管理。

数据中心基础网络设计原则为分区、分层和分级设计。

数据中心分区设计原则

根据企业自身特点，依据业务系统的相关性、数据流的访问要求和系统安全控制的要求等，把数据中心的服务器与业务系统分成内网区(Intranet)、外联区(Extranet)和互联网区(Internet) 等，并在此基础上对业务流程进行深入细化。

数据中心分层设计原则

根据内外部分流原则，把数据中心网络分成标准的核心层、汇聚层和接入层。

数据中心服务器接入分级设计原则

目前的应用访问架构已经逐步由传统的C/S架构向B/S的变迁，

B/S应用架构要求采用Web、App和DB的三级服务器架构。

数据中心分区、分层和分级设计原则在安全性、扩展性、可用性、易管理方面都具有较大的优势。

数据中心建成之后，用户对网络的可用性最为关注。影响数据中心网络可用性的因素分为不可控因素和可控因素。

不可控因素，如自然遭害、战争等，通过建设生产中心、本地备份中心、异地容灾中心，即“两地三中心”，提高不可控因素下的数据中心的可用性。

可控因素，如设备故障、链路故障、恶意攻击等，通过硬件设备冗余、物理链路冗余、环网技术、二层路径冗余、三层路径冗余、快速故障检测技术、不间断转发等技术解决可控因素下的可用性。

除了在产品层面上提高数据中心可用性，网度公司还模拟了各种类型企业的组网环境，对多种可用性组网方案进行了测试和验证，输出了大量数据中心高可用的最佳实践，对数据中心建设具有宝贵的指导意义。

数据中心应用智能

随着业务和数据从分散部署走向大集中，数据中心的数据量急剧膨胀，数据中心的重要性受到空前的重视，应用优化、网络安全、应用安全设备大规模部署，融合了应用安全、应用优化能力的应用智能数据中心越来越受到用户的欢

应用安全涵盖应用层认证、授权和审计、应用层加密(SSL)和集中PKI部署、应用层防火墙(HTTP/XML防火墙,SAML安全断 言标记语言)、应用层内容安全：防病毒、防入侵等。

应用优化涵盖应用负载均衡、基于硬件的应用缓存、压缩和交换、应用协议优化(HTTP/TCP协议优化)等。

数据中心虚拟化

在数据大集中的背景下，随着业务的持续发展、系统的更新升级、设备的不断增多、能耗的大幅飚升，数据中心面临着资源分配与业务发展无法完美匹配的难题：

虚拟化能够有效解决这些难题，虚拟化用多个物理实体创建一个逻辑实体，或者用一个物理实体创建多个逻辑实体。实体可以是计算、存储、网络或应用资源。我们将虚拟化分成三部分，网络虚拟化、计算虚拟化和存储虚拟化。

虚拟化的实质是隔离——将不同的业务隔离开来，彼此不能互访，从而保证业务的安全需求；将不同的业务的资源隔离开来，从而保证业务对于数据中心资源的需求。

数据中心网络虚拟化和园区虚拟化结合，将数据中心的访问与网络接入的终端用户认证、安全检查和动态授权结合，确保了数据中心的安全与灵活访问。

存储虚拟化采用多系列产品，可以支持物理磁盘空间动态扩展，现有的设备可以融入系统，实现了存储容量的动态扩展，保护已有投资，增加了用户的ROI的同时降低TCO。

网度公司数据中心解决就方案虚拟化特色：实现了网络、计算、存储的端到端虚拟化。

数据中心存储与容灾建设

数据大集中在带来的巨大好处之外，同时也带来了风险大集中。数据中心容灾是为了将数据中心的各种应用系统从灾难造成的故障或瘫痪状态恢复到可正常运行状态而设计的活动和流程。

数据的远程备份是实现数据级灾备的基础。远程数据备份和恢复方案支持在生产中心与灾备中心之间通过IP网络对关键业务数据进行策略性增量复制，实现数据的异地备份，并在生产中心发生意外灾难时对数据进行快速恢复。IP从网络标准扩展为信息技术基础架构的标准已成为不可争辩的事实，因此更具标准化、性能提升更快、更简单易用的IP存储，成为一种发展趋势。全系列IP存储产品提供完整的数据中心存储解决方案

典型的容灾系统由灾备中心基础环境设施、数据备份系统、备份处理系统和网络通信系统、灾难恢复计划等组成。

灾备中心建设，以数据容灾为核心，以业务连续性为重点，实现安全生产与运营。在容灾能力上，两地三中心是当前最好的容灾模式，可以最大程度的保护数据和业务连续性，应对重大区域性灾难。

传统的FCAPS管理模型具有重要参考的意义，网度数据中心的管理方案包括服务器/网络设备管理、数据存储管理、用户管理、日志行为审计等多个组成部分。其核心为智能管理中心，其采用面向服务(SOA)的开发架构，实现故障告警、配置管理、用户管理、网络拓扑管理、行为审计等功能，系统地解决目前网络安全、优化、运营中存在的问题。

方案总结

数据中心解决方案特点总结：

高安全、高可靠、高性能、多业务、可扩展、异构融合、智能管理。

作为核心业务的承载体，数据中心的建设是一个系统工程，从分析、设计、建设、运维的各个声明周期都需要从需求分析入手，紧密结合业务特点，以优化整合业务流程、提高运营效率和竞争力为目标。

数据中心管理智能化

作为企业运维的核心承载体，数据中心为企业的业务、办公等

IT服务提供支撑，数据中心的管理水平和效率显得尤为重要。

　　当前，数据中心业界进行能耗的分配、估计和测量有很多种方式。而在本文中，我们就将与广大读者朋友们共同探讨进行数据中心功耗测量的原因、功耗的测量情况、数据收集后应当如何处理、并还将为大家介绍当前一些可用的新兴技术。

　　为什么要测量数据中心的功耗?

　　假设您作为贵公司数据中心经理接到CIO的电话询问您说：“我们在数据中心的功耗方面做了哪些工作?”您会怎么回答?通常情况下，数据中心经理们并不担心功耗的问题。毕竟，下午7点以后，企业的其他领域可能在没有空调的情况下是可以运转的，但数据中心却是绝对不行的。如果企业需要额外的基于IT的服务，则需要购买并安装必要的硬件。这种方法正在迅速改变，因为1)额外的电力资源通常不可用，2)电力成本正在成为运营数据中心的重要成本， 3)当下，越来越多的企业对于绿色环保举措的采用高度重视，以便被社会认可为优秀的企业，肩负起社会责任，并为遵守各项环保法律法规做好准备。

　　很显然，您企业无法对没有测量的东西实施有效的管理。对于能耗来说尤其如此。因为在这种情况下，单凭经验法则所进行的估计结果很可能是错误的，从而会导致不必要的，有时甚至是相当可观的成本损耗。被认为只会消耗很少能量的设备所消耗的能量往往可能会很多，即使这些设备只是出于闲置状态，并没有执行任何实质的工作任务。

　　第一步是为企业数据中心当前的功耗定下基准。在理想情况下，这将通过提供有用的历史统计数据来进行比较。早期的测量和估计可能很粗糙，但随着时间的推移，数据中心内部和外部的功率部署逐步得到了更好地理解，并且使得测量质量逐步得到改善，因此得以随着时间的推移而改进。

　　管理数据中心功耗的方法有很多种，但如果缺乏一些基准测量，就很难知道从哪里开始着手或采取哪些措施能够产生最大的影响。另外，如果没有基线测量，则不可能显示企业数据中心过去对于能源消费水平的管理以及您企业数据中心能耗的改进情况。

　　效率指标

　　当下，数据中心业界最受关注的能源效率度量指标显然是电源使用效率(PUE)。这是数据中心(包括IT设备在内)所消耗的所有能源量与IT设备所消耗的能耗量之比。总能耗量包括照明、冷却和气流管理设备以及数据中心内部电力分配单元的能耗量。IT设备部分是执行计算任务的设备。

　　PUE = 数据中心总设备能耗/IT设备能耗

　　仅向IT设备供电的数据中心将达到PUE = 1.0，因为分子和分母均为IT设备功率。这显然不符合现实数据中心的运营情况。即使在数据中心的照明系统全部关闭的情况下，也会消耗相应的电力资源以便提供冷却和空气流管理的所需，并且会导致配电效率低下。

　　而企业平均数据中心效率(CADE)这一指标则考虑到了数据中心设施的能源效率、使用率和服务器利用率。

　　CADE =(设施效率)x(IT资产效率)

　　设施效率=向IT设备所提供的能源量/从公共供电公司所获取的能源量

　　IT资产效率=所有服务器中央处理器(CPU)的平均利用率(其通常是一个很小的百分比，例如5%)，直到实施了虚拟化等效率工作。

　　在哪里以及如何测量

　　在数据中心，有多处位置可以测量功率。从最粗略的测量逐步晋级发展到最详细的测量，首先是在电源进入数据中心的位置进行测量。如果数据中心是一处独立的结构，并且只是单纯的依靠公共电力公司的供电。那么，这一测量值将是PUE计算公式中的总功率数。

　　但在很多时候，这并不容易。企业数据中心可能仅仅只占某建筑物中的几层楼层。在这种情况下，应该为数据中心所在楼层或房间单独安装电表。如果数据中心不共享电力或建筑物内的相关设施(如冷却设备)的话，则该电表将记录总功率数量。如果设施和电力是共享的(在城市数据中心尤其如此)，那么数据中心管理人员至少需要估计数据中心的总功耗，其可能来自几个不同的来源(例如，由电表所测量的进入数据中心的总供电量，加上建筑物冷却设备所使用的功率的一定百分比)。

　　经常进行功率测量的下一处位置是不间断电源(UPS)。如果其只是为IT设备供电，那么可以将此数据用于PUE计算的分母。但是，UPS也可能为机架式制冷设备供电。

　　测量功率的第三处位置是机架本身，其本身就带有计量机架配电单元(PDU)的功能。这些测量数据通常被认为代表了整合到机架的IT设备，除非有风扇或机架侧制冷单元。

　　测量功率的第四处位置是机架PDU的各个插座。这些智能PDU通常也会提供融合的机架的功耗测量数据。监测插座层面的功率可确保IT设备功耗可以在PUE计算中识别。通过在各个设备级别提供电源信息，可以采取特定措施来提高效率。

　　测量功率的第五处位置是在CPU上。这给出了实际执行计算工作所消耗的功率的测量。实际上，这在今天尚未广泛使用。在采取实际的节能行动措施方面，CPU级别的测量并不是很有用。因为在大多数情况下，数据中心员工可以对整个设备、刀片服务器或其他IT设备的数据进行更改或削减，而不是CPU.测量数据中心功耗的最典型方法是计量机架式PDU和智能机架式PDU，用于监测单个输出。

　　如何处理收集的数据

　　根据企业数据中心所选择的测量位置和测量方法的不同，可以采取各种不同的提高能效的举措。如果能够提供有用的可操作信息的话，我们建议企业数据中心的管理人员们可以对IT设备使用单独的插座级测量方法。

　　通过监测机架上的功耗，数据中心管理人员们可以确定其原始功率分配是否合理。通常，在铭牌额定值的基础上为IT设备分配功率，但这些铭牌额定值通常都很保守。即使使用铭牌功率的一定百分比，例如70%，功率通常也是过度分配的。这意味着IT设备机架的耗电量将超过实际消耗的功率。这种“闲置的功率”可以被部署到其他地方，但是在负载高峰的情况下，如何知道您数据中心的机架不会很容易遭遇电力资源耗尽的情况呢?

　　定期监测每款设备，并且这一时间间隔越短越好，以确保没有忽略高峰期。通过单个设备的功耗数据，可以设置机架，使设备功耗模式相互补充，从而可以用相同的功率来支持更多的IT设备。如果机架即将消耗尽分配给它的所有电力资源，并因此有妨碍断路器的风险，拥有单独的IT设备功耗数据可让IT管理人员以合理的方式移除设备，从而将断路器跳闸的风险降至最低，同时保持合适的装载量。

　　例如，通过在其自己的数据中心进行测试，美国Raritan公司确定了简单的经验法则的铭牌评级百分比并不起作用。在59台服务器中，15台平均功耗为20%或更低，29台为21%至40%，9台为41%至60%，4台为61%至80%，2台为81%或更多。即使在功耗峰值时，49台服务器的铭牌评级也低于60%.许多数据中心规划人员使用铭牌的70%，这意味着许多数据中心有很多闲置的电源。

　　另一方面，在峰值功耗方面，59台服务器中有5台占了铭牌的81%或更多，因此有可能被关闭的风险。就功耗而言，了解单台设备正在发生什么是很重要的，而不是仅仅掌握一些可能掩盖高端和低端问题的总体平均值。

　　环境传感器及其对功率和冷却效率的影响

　　环境传感器对提高数据中心的电源效率起着非常重要的作用。冷却消耗达到30%或更多数据中心的总功率并不罕见。供应商提供入口温度规格。只要入口温度在规格范围内，服务器就能正常工作。这些规格通常远高于数据中心冷通道中所通常提供的规格。因此，通常可以调高数据中心操作环境的温度，以降低冷却设备的功耗。

　　温度传感器应安置在冷气入口侧的机架底部，中部和上部三分之一处。将IT设备冷却到低于要求的温度会消耗大量电力资源，而并不会带来任何有利的影响。由于缺少机架式仪器，数据中心管理人员经常过度冷却，以确信IT设备不会失效。

　　可用的新技术介绍

　　仅仅在一个时间点拍摄单个功耗快照是不够的。IT设备在凌晨2点可能比上午8点耗能少得多，并且可能在周四下午4点达到峰值功耗。耗电量也可能随着一年中的季节的变化而变化，例如在12月在线销售旺季达到高峰。

　　有些硬件设备可以按用户定义的时间间隔每隔几秒钟执行一次功耗快照拍摄。软件程序可用于将这些数据点转换为用电量的计算，其中度量单位为千瓦小时(kWh)。更为先进的工具可以根据能源使用情况计算碳足迹。凭借实际的单个设备的信息，数据中心的工作人员可以了解生成碳排放量最大的单位，因此得以进行按图索骥的管理。

　　相关考虑要素

　　准确性：由于碳排放量的上限规定，信用机制和交易机制被采纳，准确性变得重要。假设完美的正弦波(现实世界中很少出现)，正负5%偏差的准确度可能是可以接受的，以确定机架在断路器跳闸之前是否以大约25%的边际运行。在处理法规和碳信用额以便在交易中进行验证和交易时，这是不可接受的。对于计费或chargeback退款还不够准确。

　　开放和互操作性：许多数据中心都部署了IT管理系统。为了将这样的系统与功率测量联系起来，需要寻找与现有设备集成和互操作的开放标准。易用性是一个重要考虑因素，因此电源管理对于已经很忙的IT人员来说不会成为一个耗时的项目。

　　安全性：电力资源是数据中心的生命线。确保对电源管理系统的访问是安全的，这一点很重要。查找具有高级别加密功能的系统，如256位高级加密标准(AES)以及设置身份验证，授权和权限的功能。

　　结论

　　我们希望，下一次如果贵公司的CIO打电话给您，并问道：“我们在数据中心的功耗方面做了些什么工作?”时，您能够参考本文所介绍的内容，并概述一套可行的计划，通过收集相关数据信息以建立一定的基线。现在，收集数据，并采取诸如PUE计算等数据中心指标的方法，将会帮助您企业数据中心更有效地管理电力和电力成本。进而更有信心的接听CIO的电话。（来自：机房360）

前不久，贵州刚建了一个天文望远镜，各大科技公司把数据中心建在这里方便交流,其次贵州经济欠发达，空闲的电力资源较多，电费便宜，这是主要因素,电费，地价，气候。再加一条战时的地形条件优势。所以互联网科技公司都会把把数据中心放在这儿

我国目前数据中心发展比较猛，数据中心总量已经超过40万个，年耗电量超过全社会总用电量的1.5%，据权威机构调查显示，我国每年用于服务器的电源和冷却的总开支超过20亿美元，这么大的能耗量已经引起了社会的高度重视。

在数据中心的能耗数据中有一项叫RER(可再生能源利用率）用来衡量数据中心利用可再生能源的情况，ERE包括太阳能、风能、水能、生物质能、地热能和海洋能等，而贵州水利资源和风能都比较丰富。数据中心还有一个指标叫CLF/PLF（制冷负载系数、供电负载系数），在数据中心机房内所有的电子设备发热量巨大，全年均需要投入制冷费用，这项指标在数据中心的运行中是非常重要的，通过计算这两个指标，可以进一步深入分析制冷系统和供电系统的能源效率。

在贵州全年平均气温15.3℃、全年最高气温在28℃左右、最低气温在0℃左右，而数据机房内的温度要求在18℃-25℃，全年机房制冷负荷平稳、不会出现35℃-40℃这样的极端天气，可以经济的选择空调主机的容量，环境温度越低，在空调制冷运行过程的能效比就越高，对应的制冷费用也就越低。

而且苹果公司目前已经在北京和深圳建立或开建了研发中心，并计划在上海和苏州也建立研发中心。对于都希望苹果落地支持的各大城市来说，苹果公司自然也得平衡一下各方的需求，同时分散到不同的城市也非常利于谈判，获得优厚政策支持。所以在北京、深圳、上海、苏州等落地或者即将落地，在选择一个新城市，就合情合理了。