《数据中心建设与管理指南》
前言
数据中心是信息化社会的IT基础设施，作为机构信息系统的运行中心、测试中心和灾备中心，承担着机构的核心业务运营、信息资源服务、关键业务计算、数据存储和备份，以及确保业务连续性等重要任务。
数据中心是一个系统工程。在多年的探索和实践的过程中，我们积累了丰富的数据中心建设和管理经验，逐步形成了完整的科学体系。
本书从数据中心的六个基本要素和数据中心全生命周期的角度出发，详细阐述了企业级数据中心从建设规划到运维管理的全过程，涉及数据中心可持续发展能力、绿色节能新技术、建设管理、运维管理、成本分析、灾难恢复与业务连续性，以及企业级数据中心的评价体系等多方面内容。可以说，对于开展数据中心相关工作而言，本书具有较强的指导性和可操作性。
本书主要由以下10个部分组成：
1.数据中心发展现状及趋势：介绍了国内外数据中心的现状和困扰，新一代数据中心的发展趋势。
2.数据中心可持续发展能力：阐述了影响数据中心可持续发展能力的基本因素，提出了数据中心全生命周期的概念，并将此概念贯穿于数据中心的设计理念之中。
3.数据中心规划：从数据中心的业务定位、规模大小和选址原则等不同的角度出发，阐述了数据中心的规划思想和通用准则。
4.数据中心的节能：讨论了数据中心的能耗分布，数据中心能耗指标，并阐述了数据中心的节能目标和节能技术方案及案例。
5.数据中心建设管理：介绍了数据中心设计管理思想，数据中心工程建设管理，同时，对数据中心建设施工方法与验收等问题进行了深入探讨和分析。
6.数据中心专业化运维：介绍了数据中心运维管理思想和数据中心运维管理框架，讨论了数据中心运维管理成熟度的评估，以及数据中心运维管理能力的提升方法。
7.数据中心成本分析：介绍了新建数据中心或改建数据中心其一次性投入的成本构成，以及数据中心全生命周期长期运营的成本分析与案例。
8.数据中心建设模式分析：介绍了数据中心建设模式选择的主要要素和数据中心建设模式的比较。
9.数据中心与信息系统灾难恢复：讲述了数据中心灾难恢复概念及意义，数据中心的灾难恢复策略，灾备中心对数据中心的特殊要求，以及灾难恢复国家和行业标准规范。
10.企业级数据中心评价体系：讲述了企业级数据中心评价基本原则和方法论。
第1章数据中心发展现状及趋势
1.1 国内数据中心现状
1.1.1. 信息化推动中国数据中心快速发展
信息化社会的根本特征，在于社会的生产、生活等各领域的活动，广泛通过网络化的信息系统来实现。各种社会活动能否正常开展，取决于相应的信息系统能否连续运行和有关数据是否真实完整。就我国当前的实际状况而言，社会活动的一些领域
如果离开信息化手段，已不能正常运转。很多重要行业，信息化手段也成为其提高生产、管理、质量和效益的必备手段。我国已逐步步入信息化社会。
随着信息化社会的发展，机构的信息资源整合在加速，由此引发的数据中心需求在不断增长，我们看到数据中心已成为机构信息系统的物理载体和核心资源。
从20世纪末开始，国内金融、电信、税务、海关等行业纷纷将数据进行整合。目前，数据集中已经成为国内电子政务、企业信息化建设的主流趋势。数据集中是管理集约化的必然要求，是企业优化业务流程的必要手段。数据中心建设已成为数据集中趋势下的必然产物。数据中心是一个庞大的系统工程，它承担着计算、存储、应用等职能，数据中心将成为信息化建设的新热点和核心内容。
据计世资讯的调查，基于630个样本，国内真正建设成为数据中心的占14.4%，目前正在建设的有12%，大部分在规划阶段和没有建设计划。数据中心的投资规模，达到100万元人民币至500万元人民币的有34%，500万元人民币至1000万元人民币的有11.7％，2000万元人民币以上的有9.6%。数据中心在我们国家的大规模建设刚刚起步，同时以很高的速度在增长。目前国内每年数据中心投入的增长率在20%以上。
在中国数据中心行业结构方面，电信、金融行业数据中心的建设较早，投入较大，应用相对成熟，目前这两大行业数据中心建设投入占据了50%以上的份额。2008年，在金融、电信、政府、企业等行业数据集中化管理的带动下，中国数据中心建设进一步加快，数据中心建设进入一个快速发展阶段。
随着信息技术的发展，近年来，无论是芯片、架构、系统还是软件都取得了很大进步，刀片系统、多核技术、虚拟化应用、冷却技术、智能管理软件等新技术层出不穷，对传统数据中心应用和管理带来极大地冲击；另一方面企业业务模式也发生了极大变革，急需建设新一代数据中心来适应这一变化。
赛迪顾问认为：展望未来5年的中国数据中心市场，中国经济环境的良好走向、IT应用建设的不断深入、产品技术的发展，以及市场日趋理智竞争等，都将使得中国下一代数据中心市场释放出新的活力。预计到2013年，中国下一代数据中心市场规模将超过977亿元人民币，2009至2013年的复合增长率将会达到24.5%。
1.1.
2. 现有数据中心存在的问题
数据中心作为机构信息系统的运行中心、测试中心和灾备中心，承担着机构的核心业务运营、信息资源服务、关键业务计算、数据存储和备份，以及确保业务连续性等重要任务。机构对数据中心的依赖性日渐加强，然而现实情况并不尽如人意，现有的数据中心普遍存在以下问题。
1. 数据中心的可靠性和可用性不足
数据大集中在节约整体成本、提高IT效率的同时，也对数据中心的可靠性和可用性提出了更高的需求。如果核心数据中心发生瘫痪，将造成机构的业务停顿，企业对数据中心基础设施和运行维护的要求更高。近几年，银行、保险、证券、民航等行业相继出现了一些数据中心故障，造成了很大的社会影响和经济损失，很多数据中心的可靠性和可用性令人担忧。
即使是灾备建设做得较好的电信、银行等行业，目前也只有少数企业初步实现了应用层面的灾难备份策略，极少数企业真正实施过业务连续性计划的演练。整体来看，绝大多数企业在重大灾难面前对于快速实现灾难恢复和业务连续性计划缺乏具体的措施和对策。
2. 数据中心的可持续发展能力严重不足
随着IT技术的高速发展，新一代高密度服务器和存储设备不断涌现。伴随着业务扩展和信息化程度的提高，如今的数据中心已不再只是支持某些单一的应用或是日常的数据存储和计算功能，而是要为整个业务运营系统的正常运行提供支撑和服务。机构IT技术和业务发展对数据中心基础设施的等级标准和服务能力提出了更高的要求。Gartner公司预计，在未来的五年里，全球最大的1000家企业中，70%以上不得不对数据中心进行重大改造。
目前，大多数机构数据中心无法做到资源的灵活分配，而在资源共享、提高设备利用率等方面也不能完全实现。据统计，近半数以上的数据中心超过20%的服务器处于闲置状态或利用率极低。造成这种状况的根本原因是，传统的数据中心通常构建在各种独立的信息技术之上，各个系统之间无法相互通信。同时由于资源无法共享，致使服务器和存储系统的性能无法得到充分的利用。
3. 数据中心的专业化运维管理水平不高
目前的数据中心与以往相比，规模更为庞大，结构也更加复杂。传统的数据中心运维管理水平普遍较低、专业化程度不高，显然已无法适应机构对数据中心合规性、可用性、经济性和服务性的要求，严重影响到数据中心的生命周期。根据调查结果显示，绝大部分企业的数据中心管理都遭遇到了相当大的问题。引入IT服务管理国际标准（如ITIL信息技术基础架构库等），并初步实施的机构只占极小的比例。多数机构的数据中心管理表现一般，整体架构存在缺陷，效率低下。因此，如何改进和提高现有的管理手段以达到专业化运维管理水平，借助国际上成熟的理论和标准进一步加强风险控制成为当务之急。
4. 数据中心的能耗成本居高不下
目前，数据中心的能耗成本居高不下，并呈现急速上升之势。造成这种局面的因素有很多，例如服务器的利用率不高，数据中心的供电系统设计不合理等。国内不少数据中心的电力成本每年超过了千万元。2007年我国IT产品的总耗电约为300亿~500亿千瓦时，几乎相当于三峡电站一年的发电总量。根据麦肯锡公司2008年最新研究表明，2007年全球数据中心的能源费用总额为86亿美元，预计2010年能源费用的总额将达到115亿美元。“绿色节能”已成为数据中心的主要诉求。
5. 数据中心的绩效评估困难
到目前为止，数据中心建设作为提升机构核心竞争力的手段已被更多的企业决策者们所认同，但是绩效评估现状多少有些令人沮丧。少则千万、多则上亿元的资金投入并没有在财务绩效方面有显著的改善和提升，有些企业反而陷入了无休止的系统维护升级和资金被迫不断投入的窘境之中。
数据中心全生命周期战略绩效的评估是让企业决策者们能够全面、准确地认识企业IT绩效的关键所在。企业的IT建设最终是通过对企业业务的促进来实现其绩效评估的，因此，数据中心的绩效评估不仅重视财务数据的评估，还应当从过程、创新、用户满意度以及短期和长期效益等多个层面进行全面评估，并且从数据中心可持续发展的角度来分析IT建设对机构运营的战略影响。
1.2 数据中心发展趋势
1.2.1. 数据中心业务发展历程
从业务功能上划分，在数据中心基础设施的基础上，结合不同的应用需求，具有数据处理、灾难备份、网络服务、开发测试、用户支持等功能。从数据中心功能变迁进化的角度，数据中心经历了三种形态的发展，即计算中心、信息中心和服务中心。
1. 计算中心，即数据存储和简单计算阶段，出现于20世纪60年代
最初，数据中心通常被称为计算中心，在称为“机房”的空间中放置一个或多个服务器，其主要功能是数据存储（或称：数据存放）和简单计算，存储数据的介质主要有磁鼓、磁带和磁盘。其主要特点是：功能单一，仅仅用于数据或电子文档的集中存放和管理。
这一阶段的“机房”缺乏建设标准；采用稳压器供电，缺乏供电安全措施；采用风道送风，无精密的温湿度控制系统。IT设备普遍使用16位以下微型计算机或计算能力百万次量级的大中型或小型计算机。需要说明的是，在此阶段，某些特殊领域“机房”的设备设施已超越“数据存储和简单计算”阶段。例如，核武器研制、航天器研制等领域。
2. 信息中心，即数据处理及业务应用阶段，出现于20世纪80年代
该阶段数据中心大多被称为“信息中心”。其功能有了较大的扩展，数据存储能力大幅提高；基于网络通信技术和数据开发利用技术的MIS（管理信息系统）、CallCenter（呼叫中心）、MRPⅡ（制造资源计划管理系统）、CRM（客户关系管理系统）、ERP（企业资源计划管理系统）等应用系统开始普及，数据中心开始承担核心计算、数据存储备份和业务支撑等功能，以满足机构业务发展的需要。数据中心的可用性有较大的提高。在该阶段，数据中心的重要性逐渐显现，对某些行业（如金融行业）而言，数据中心已成为必不可少的业务支撑平台。
这一阶段的“机房”有了针对性的标准和规范；供电系统也在不断完善，引入并大量使用UPS；开始配备综合监控系统；数据中心制冷从集中冷却逐步发展到大量采用恒温恒湿的专用空调；采用新风系统和机房正压防尘。计算机的计算能力达到千亿次量级，并逐渐小型化，服务器成为数据中心设备主体；网络设备进入数据中心并大量应用，多台服务器联网使用。
3. 服务中心，即服务性数据中心阶段，出现于21世纪初
随着信息化建设的不断深入，机构对信息系统和数据完整性的依赖程度越来越高。机构对数据中心的可用性和服务性的要求更高，IT服务管理成为一种标准化的工作，并借助IT技术实现集中的自动化管理；同时IT绩效成为IT服务管理工作的一部分，IT服务质量成为关注重点。在这个阶段，数据中心不仅是成本中心，更是机构信息化的服务中心。该阶段数据中心除承担核心计算、数据存储及备份外，开始承担机构的核心业务运营支撑、信息资源服务及业务连续性管理等功能。
1.2.2. 新一代数据中心的发展趋势
新一代数据中心与传统数据中心有着几方面差异：首先，现有的数据中心基本上是基于比较低的标准进行建设的；其次，原来机构往往把数据中心建设工作看成是一个装修工程，新一代数据中心则是把数据中心建设看成一个系统工程，而且主要是关于机电设施建设的系统工程，它不仅要有一个足够强壮的供电系统、制冷系统以及动态分配系统，还能满足IT高可用性、高连续性、高灵活性要求。
对于新一代数据中心，目前国内外均没有统一和权威的定义，各厂商从自身的发展策略和产品线出发，提出了各自的看法。国际上普遍认为新一代数据中心必须具备如下几个基本特征：虚拟化、整合、绿色节能、安全、自动化、性能优化等，也就是说，只有符合这些特点的数据中心，才能够称之为新一代数据中心。我们认为，新一代数据中心应当具备如下特点。
1. 灵活性
灵活性是新一代数据中心的重要指标之一，同时也是机构业务变更过程中的必然需求。机构在扩展、增加业务时，必然要对IT资源做出动态调整。业务增加时资源不能及时提供，或者业务减少时资源不能及时收回，都会对机构运营带来不良影响。
虚拟化技术是实现业务灵活性的重要手段，使用较少的硬件和电力能耗，而能实现更大处理能力。大量的机构为了资源整合采用了虚拟化产品，这些产品能够使虚拟化应用扩展到服务器以外的领域，包括存储和网络设备。
2. 绿色节能
能耗是数据中心主要的运维成本，建设绿色数据中心，可以达到节省运维成本、提高数据中心容量、提高电源系统的可靠
性及可扩展的灵活性等效果。理想状态下，通过虚拟化、刀片服务器、水冷方式等多种降耗方式，在满足同等IT设备供电情况下，绿色数据中心可以降低空调能耗20%~45%。因此，绿色数据中心是新一代数据中心发展的重要方向之一。至于如何实现数据中心的绿色环保，从芯片、服务器、存储到网络设备厂商，甚至是软件厂商，都在通过更优化的设计，力图在提升产品性能的同时，推出更为节能的产品，以帮助数据中心实现节能降耗。服务商可以从数据中心生命周期的角度，从建设到运维，全面实施绿色节能策略。
3. 模块化
新一代数据中心应当具备模块化的特征，这些模块是基于标准的，能够被灵活地采购和获取，具有极高的安全特性，尤其重要的是应该采用面向服务的架构，从而使机构可以更加灵活、动态地部署新业务和应用。
数据中心采用模块化方式构建将更灵活，更适应未来数据中心发展的需要。我们完全没有必要再将数据中心看成一个单一整体，我们可以将数据中心按应用、服务类型和资源耗费率将数据中心分成多个功能区域。各个功能区域在不影响其他区域运行的情况下，可以动态升级和维护。比如，按照密度可以分为高密度区和普通密度区，在高密度区，地板承重、冷却系统及电源供给配置都更高，可以满足更高要求的数据中心服务需求。当然，还有很多其他分类方式，比如，按照应用类型，可以将数据中心分为运行中心、测试中心、灾备中心等独立区域。
4. 整合
整合是新一代数据中心领域需关注的重要管理手段。机构可以通过重新设置服务器，提高服务器利用效率或者采用新型刀片服务器等多种方式提升数据中心的利用效率。机构也可以通过采用虚拟化技术及关闭高能耗、低效率数据中心等手段整合数据中心资源。
5. 自动化
新一代数据中心应当具备快速服务交付能力，实现可视性、可控性的自动化管理；同时，能够提供更高的效率、更经济的成本和更快的响应速度，使机构能够轻松应对服务变化和发展的需要。在新一代数据中心中，需要自动化管理工具对大量和复杂的IT管理任务进行智能化和自动化的部署。新一代自动化管理技术将涵盖桌面设备、服务器、网络、存储与备份等平台设备，减少人工干预，从而有效避免人为错误导致的断电和其他问题的发生。
6. 稳定和安全
早期的数据中心基础设施无法从中断事故中快速恢复，同时，网络攻击和网络病毒给数据中心的安全制造了诸多的麻烦。系统稳定和安全必将成为新一代数据中心的基本属性。虚拟化技术在系统的可靠性方面扮演着越来越重要的角色，它能够整合各种异构的资源。当某个系统出现故障时，可以实现动态迁移，从而保障应用的不中断运行。
7. 虚拟化和云计算
新一代数据中心应该具备虚拟化的特征，虚拟化将打破IT用户和IT资源之间的束缚，让复杂的系统简化。虚拟化是影响新一代数据中心发展的重要技术之一。虚拟化的优势在于有效地提高了数据中心的利用效率，降低了投资成本，整合、优化了现有服务器的资源和性能，可以灵活、动态地满足业务发展的需要。虚拟化让数据中心所承载的基础设施资源可以像水、像电一
样随意取用。与虚拟化紧密相连的商业模式是云计算，云计算的核心就是虚拟化资源共享。
第2章数据中心可持续发展能力
第2章数据中心可持续发展能力
2.1 什么是数据中心可持续发展能力
一个数据中心的可持续发展能力主要是指保持数据中心的可持续状态，满足数据中心全生命周期内正常使用的能力。其本质概括起来主要包括数据中心的合规性、高可靠性、高可用性、功能性、经济性和可服务性这六个要素。如果这些要素受到某些限制或者考虑不全，必然就会导致数据中心的可持续发展能力大幅降低，其结果将极大缩短数据中心的生命周期。
一般来说，缺乏可持续发展规划的数据中心在运行两三年之后就会开始出现问题，到五六年时会有较多的问题集中爆发。为避免出现这种现象，在数据中心建设规划之前，就必须对数据中心全生命周期进行全面的了解，以可持续发展的眼光对六个要素和未来业务发展趋势等方面进行深入研究，并在设计阶段充分落实数据中心可持续发展的设计理念。
2.2 数据中心的生命周期
2.2.1. 数据中心项目全生命周期
1. 数据中心全生命周期的阶段划分
数据中心全生命周期，是指从建设意图产生到数据中心经济寿命结束的全过程。通常分为决策期、实施期和生产运维期，每一个时期又分为若干阶段。具体如图2-1所示。
图2-1数据中心全生命周期
(1) 数据中心项目的决策期，是指从建设项目意图的产生到对建设项目进行科学论证并进行项目决策的全过程。具体包括对项目的业务定位、建设规模、建设标准、市场前景等方面进行研究分析，对拟建项目可行性研究做出判断和决定的过程。
(2) 数据中心项目的实施期，是指从项目的规划设计开始到项目基本建设完成并竣工验收移交的全过程。
(3) 数据中心项目的生产运维期，是指项目基本建设完成后，从项目投入使用直到项目经济寿命结束的全过程。
2. 数据中心基本建设周期
大型数据中心是一个专业化建筑，不同于一般的建筑物，其建设标准比一般写字楼、商业楼、厂房等高出很多。特别是在项目的全生命周期中，其机电部分的投入基本是土建投入的3~4倍，项目投资非常巨大。因此，数据中心建设项目具有投资回收期长、技术变化大等特点。如果采用一次性投资完成整个数据中心建设项目，势必会造成资金的长期占用，资金成本大大增加，这无疑是很不经济的做法。特别是商业化的数据中心建设项目，其建设模式与市场销售、业务需求、技术发展密切相关。因此，数据中心建设项目，必须考虑其全生命周期的经济性。通常采用分期、分阶段实施，达到先期基本建设完成、后期随需
而建的目标。这就使得数据中心建设项目在其全生命周期内变得更加漫长而复杂，不仅如此，在后续生产运营期，还会不断进行扩容、更新和改造等工作。
为了更好地区分各个建设阶段，我们引入“数据中心基本建设周期”概念，是指：自项目开始至项目基本建设完成并达到预先规划要求，数据中心可以提供正常运营使用为止的一个周期。这也就是建设项目决策期和实施期的内容，不包含后期数据中心生产运营期内的扩容、更新和改造等内容。
根据项目建设的实际情况，通常将数据中心的基本建设周期细分为决策阶段、实施准备阶段、实施阶段和投产竣工阶段，如图2-2所示。各阶段的主要工作内容如下：
(1) 决策阶段：包括数据中心项目的初步可行性研究以及可行性研究，确定数据中心的投资估算。
(2) 实施准备阶段：包括数据中心建设工程的规划设计和实施准备。
(3) 实施阶段：包括数据中心的设备采购和供应、施工安装和生产准备。
(4) 投产竣工阶段：包括数据中心设备的调试、试运行和竣工验收移交。
图2-2数据中心基本建设周期
3. 数据中心生产运维期
数据中心建设项目的生产运维期，是指项目交付使用到项目经济寿命结束的全过程，也就是项目进行生产运维活动，收回投资，实现预期投资目标的周期。由于数据中心自身的运维特点，其生产运维期与一般项目相比有很大的差别。主要体现在，为了能够更好地满足企业业务需求的不断变化，同时保持数据中心可持续发展能力，数据中心运维期会有较为频繁的扩充、扩容和更新改造等项目活动。因此，数据中心项目生产运维期的工作内容主要包括：后续项目的评价和后期数据中心的扩容、更新、改造等，其中数据中心的扩容、更新、改造又包括决策期、实施期两个阶段，并且这一过程在整个生产运维期内将不断循环直至数据中心不能满足使用要求，即数据中心的经济寿命结束。数据中心生产运维期如图2-3所示。
图2-3数据中心生产运维期
2.2.2. 数据中心全生命周期预测分析
数据中心生命周期指标应当确定为多少年限比较合理？这个问题一直困扰着CIO们，目前还没有答案。但是生命周期指标意义重大，它不仅关系到投资建设项目的财务分析和经济性分析，更关系到投资建设项目的决策。
对于商业化数据中心，投资回收期、投资收益率是投资决策所关注的重点问题。如果在项目决策阶段对数据中心生命周期指标没有一个全面的了解和认知，将无法进行投资回收期和投资收益率的分析，进而无法进行准确、科学的财务分析和经济性分析，最终导致项目决策的失误。因此，对数据中心全生命周期的预测分析就变得尤为重要。
影响数据中心全生命周期的因素众多，例如，从外围建筑、内部的主要机电设备到IT设备都有各自不同的生命周期。具体可参考财务制度中固定资产的折旧年限有关规定，并结合数据中心业务的运维特点而定。固定资产的折旧年限参见表2-1。
表2-1固定资产折旧年限参考一览表
根据数据中心业务的运维特点，数据中心的生命周期主要是由房屋建筑物和主要设备本身的折旧年限、IT设备及新技术发展、客户需求和经济性等综合因素所决定的。
首先，从建筑种类来说，数据中心生产运维的空间场所归属于生产用房，最大经济寿命约为30~40年，但是建筑的承重、空间结构能否满足未来30~40年数据中心技术发展的需求呢？
数据中心的建设标准比一般建筑会更高，但作为专业化和商业化的建筑，根据美国、日本等多家数据中心运营商的经验，将30年作为数据中心生命周期指标是一个比较合理的数值。
在这个生命周期中，对其建筑和结构的变化要求都不是很大。如果初期按照高标准的要求来规划设计，例如按照
TIA-942Tier4等级标准建立的数据中心建筑，在生命周期内，建筑物结构，包括楼层高度、楼板的承重、功能空间等方面基本上不会有太大风险。
其次，数据中心主要服务的对象是IT系统。在其30~40年的生命周期中，IT系统的变革却非常大，IT系统可能已经经历了多个生命周期。IT技术的变革同时也带动了关键基础设施技术的不断变化，因此，还要关注这些关键基础设施的生命周期。
这些关键基础设施的生命周期是由其折旧年限、新技术发展、IT技术需求和经济性等多方面的因素所决定的。其中新技术的发展是数据中心关键基础设施更新换代，周期缩短的主要原因，这将取决于新技术的可行性、经济性和它对整个业务系统的支持力度。
从国外运营商多年的经验来看，关键基础设施的经济寿命大约为10~15年，通常在正常运行3~5年后就需要开始启动下一轮的更新换代。但是可以看到，这个更新换代的过程不是一下完成的，通常是从周边系统开始慢慢替换，然后在4~5年的过程中慢慢实现的。
这就要求在初期设计规划整个系统容量时，充分考虑到后期业务增长的要求，以及容量达到限制后如何更新和更换等问题，见表2-2。
表2-2数据中心生命周期总结表
2.3 数据中心可持续发展能力分析
数据中心作为信息系统的基础设施，其可用性、可靠性和可服务性等问题逐步受到重视，其可持续发展能力已成为政府机构、企业业务持续运行的重要决定因素。为了适应政府机构、企业组织未来的发展，数据中心是否具有可持续发展能力就显得尤为重要。在各系统的设计和实施中，必须充分考虑系统的可持续发展问题。
2.3.1. 数据中心可持续发展影响因素
目前，那些缺乏可持续发展能力的数据中心已暴露出了较多的问题，例如供电能力不足、无法实现在线扩容、机房送回风不顺畅产生局部热点、数据中心能耗巨大等。这些问题直接影响数据中心的可用性和可靠性，大大缩短了数据中心的正常生命周期。
为避免重蹈覆辙，我们必须了解影响数据中心可持续发展能力的因素是什么。通过对国内大型企业数据中心的调查发现，可持续发展能力普遍存在不足，主要表现在以下几个方面：
(1) 初期资源规划考虑不周、缺乏业务可持续性资源计划考虑。
(2) 数据中心机房功能性差，缺乏全局规划，规划布局不合理。
(3) 建筑层高过低、结构承载能力不足，严重制约空间利用。
(4) 供电设计密度低，系统可靠性差，不能在线扩容。
(5) 系统设计缺乏经济性考虑，日常运行能耗大、营运成本高。
(6) 运维管理缺乏长期性、稳定性及适应性的考量，易出现管理混乱。
由此可以看出，影响数据中心可持续发展能力的因素有许多，涉及数据中心建设项目的各个方面。这些因素归纳起来包括合规性、可用性、可靠性、功能性、经济性和可服务性这六个方面。因此，研究数据中心可持续发展能力，必须从上述因素出发，从整个生命周期着手。生命周期内的各个阶段是一个有机的整体，任何阶段或环节出现问题都会导致数据中心可持续发展能力的丧失。
2.3.2. 数据中心可持续发展评价
前面阐述了数据中心可持续发展能力的概念和六大影响因素。本章节将结合这些因素，从宏观上全面评价什么样的数据中心才具有可持续发展能力。
1. 数据中心的合规性评价
数据中心的合规性，是指数据中心的规划、设计和建设必须符合国家相关产业政策；符合现行国家、行业及地方相关标准和规范；符合当地政府机构的规划要求。
从表面看，数据中心的合规性与可持续发展能力之间似乎没有直接关系，但恰恰相反，它是评价一个数据中心是否具有可持续发展能力的首要因素。
规范是对相关群体确立的行为标准；而标准是对重复性事物和概念所做的统一规定。它是经由有关方面专家、学者协商一致，综合相关科学技术和实践经验，并由主管机构批准，以特定的形式发布等一系列严格的程序而产生的，是相关业者共同遵守的准则和依据。
因此，数据中心建设、运维不合规，就会导致数据中心的安全性受到威胁。对商业化数据中心而言，还会影响客户对数据中心的信心及业务的持续发展。
数据中心的合规性涉及面非常广泛，也比较复杂。应当如何对一个数据中心的合规性进行合理的评价呢？数据中心的合规性主要从法律法规、职业安全及行业规范三大方面进行评价，而行业规范的合规性又主要从设备物理安全要求、环境物理安全要求两个方面进行。
表2-3结合国内外相关标准和众多数据中心的实际运维经验，在保证数据中心安全、可靠运行基础上，再结合数据中心运维的经济性，总结了适用范围较广、涉及用户最多的数据中心合规性检查和评价要点，供广大读者参考。
表2-3数据中心合规性评价表
2. 数据中心的功能性评价
数据中心的功能性，是指满足数据中心正常运营使用功能和服务流程所需要的某些重要特性。数据中心的功能主要是为IT 系统提供可靠运行的服务支撑平台，为IT设备提供一个安全、可靠的运行环境。如果离开数据中心的功能性要求而去谈论数据中心的可持续发展能力只能是句空话。
功能性良好的数据中心应当在规划设计阶段就对其功能性进行充分的分析和考虑。建筑空间规划设计、功能区规划设计是数据中心功能性评价的核心。也可以说，数据中心的功能性评价主要评估其建筑空间规划设计和功能区规划设计是否符合使用功能和服务流程的要求，见表2-4。
表2-4数据中心功能性评价表
3. 数据中心的可用性评价
数据中心的可用性，是指数据中心在其整个生命周期内，并在外部资源能够充分得到满足的前提下，既保持业务的连续性，又具有较高的灵活性，满足按需建设、后期升级扩容等要求。而在外部资源有限的情况下，则能够做到资源的合理使用，并确保数据中心的可靠性、可维护性等不受影响。那么应当如何去评价一个数据中心的可用性呢？主要从以下几个方面去考虑，见表2-5。
表2-5数据中心可用性评价表
1) 数据中心资源或能力的利用与扩充
数据中心在生命周期的各个阶段都离不开资源或能力，各种资源或能力的持续可用性，以及资源利用的合理性将直接关系到数据中心的可用性。这些资源或能力主要包括配电力资源、制冷能力、水资源、通信网络资源、建筑场地空间、建筑承载能力等。
因此，评价一个数据中心的可用性必须首先对其所需的资源或能力进行评价。资源的可用性除了依靠外界的持续供应保证外，更主要的是如何合理利用资源，资源的合理利用会大大提高资源的可用性，从而保证数据中心的可用性。
从这个角度来说，数据中心的灵活性、扩展性、适应性、高弹性和可改造性可以称得上是数据中心的无形资源。因此，这些无形资源也是评价一个数据中心可用性的重要因素。
2) 灵活性、扩展性
没有人愿意看到自己的数据中心出现电力或生产能力不足的情况。因此，为了满足将来动态业务的需求，在规划设计阶段，CIO们必须预测5年或10年之后的电力和冷却的需求。各系统在产品选型和设计上都应具有一定的超前性并留有充裕的扩容空间，而且系统实施方案也应具有扩展性和灵活性。确保设计的灵活性和易于升级，对于数据中心的可持续发展能力来说是至关重要的。
3) 适应性、弹性
“数据中心”是人类上世纪在IT组织应用推广模式方面的一大发明，标志着IT应用的规范化和组织化。今天，几乎所有大中型机构（政府部门、企业、科教院校…）都建立了自己的数据中心，全面管理本机构的IT系统。覆盖全球的Internet和无数机构的业务实际上是在大量数据中心支持下运转的。各种数据中心已经成为交通、能源一样的经济基础设施。当前的形势是，人类社会在得益于数据中心的同时、也受到利用传统技术建立起来庞大数据中心资产的种种困扰，在成本、因变速度、安全、能源消耗等方面面临着一系列严峻挑战。人们普遍的共识是：传统的数据中心已经不适应全球化时代对IT技术的许多新要求，必须进行革新，否则就会走向反面，成为阻碍 IT发展的因素。 因此，建设新一代数据中心。这成为人们普遍关心的热点问题。许多人都在问：为什么要革新现有的数据中心、建设新一代数据中心？什么是新一代数据中心？怎样建设新一代数据中心？人们从国内外许多媒体上都可以感受到对这三个问题的普遍关注。这三个问题融合在一起就成为一个关乎IT产业和应用全局的问题：“推动数据中心革命、建设新一代数据中心”。 令人欣慰的是，有关的理论和实践正在逐步成熟，惠普公司最近组织出版的《新一代数据中心建设理论和实践》一书[1]就是一个实例。我们的系列文章也将以此为范本，探讨新一代数据中心的起源、设计思想、建设规划和方法，并介绍多个帮助应对挑战的实施解决方案。 现有数据中心面临的困难和挑战 随着企业全球性竞争的加剧，传统数据中心设计理念的局限性也逐步暴露无遗，使它们面临一系列严峻挑战，在许多方面已经不适应全球化时代对IT技术的新要求，
1.降低成本的挑战 当前低迷的经济和剧烈的竞争要求企业大幅度降低成本，而许多数据中心的运行成本却反而在不断攀升。据专家分析，在今后的五年中，企业在管理和运作IT系统方面的成本将是其直接购买系统成本的三倍；使人们更加难以忍受的是许多服务器未能得到充分的利用。在很多企业的数据中心中，CPU使用率均低于25%；IT资源利用率也仅为20%左右。显然，如何降低人力成本，如何降低IT总体拥有成本，如何提高IT 的投资回报，是摆在企业CEO、CIO们面前的重要课题和当务之急。 2.加快应变速度的挑战 目前企业业务变革的速度正在日益提升，一方面变革产生的各种风险随之增加，因而IT系统以更快的响应速度和更有效的应对措施，来降低这类风险也就变得愈加重要。另一方面，变革速度的加快给企业数据中心带来时间上更大的压力，这也迫使企业IT系统提高响应速度。 3.业务连续性和灾难恢复的挑战 局部的突发性灾难事件，如地震、洪水、飓风、火灾或者恐怖活动等，都可能对企业或机构的业务产生重大影响，导致公司收入减少，利润下降甚至失去客户。而重大灾难事件则很可能导致公司一蹶不振乃至倒闭。根据权威统计，在经历突发性的重大灾害后，有大约43% 的公司倒闭，还有另外51% 的公司也会在两年之内倒闭。
避免数据中心和网络机房基础设施因过度规划造成的资金浪费
典型数据中心和网络机房基础设施最大的、可以避免的成本就是过度规划设计成本。数据中心或 网络机房中的物理和供电基础设施利用率通常在50%-60%左右。未被利用的容量就是一种原本可以避免的投资成本，这还代表着可以避免的维护和能源成本。 本文分为三个部分。首先，介绍与过度规划设计有关的情况和统计数据。接下来，讨论发生这种情况的原因。最后，介绍避免这些成本的新的架构和实现方法。 任何从事信息技术和基础设施产业的人都曾见过未被利用的数据中心空间、功率容量以及数据中心中其他未加利用的基础设施。为了对这种现象进行量化，对讨论中用到的术语进行定义是很重要的。 表1中定义了本文中有关过度规划设计的术语： 建模假设 为了收集并分析过度规划设计的相关数据，施耐德电气对用户进行了调查，并开发了一个简化模型来描述数据中心基础设施容量规划。该模型假设： ?数据中心的设计寿命为 10 年； ?数据中心规划有最终的设计容量要求和估计启动IT 负载要求； ?在数据中心典型生命周期过程中，预期负载从预期的启动负载开始呈线性增长，在预期生命周期一半的时候，达到预期最终容量。 由以上定义的模型得出下面图 1 显示的规划模型。我们假定，它是具有代表性的“一步到位”模式的系统规划模型。 简介有关过度规划设计的情况和统计数据表1 过度规划的相关定义
上图显示了一个典型的规划周期。在传统的设计方案中，供电和冷却设备的安装容量与设计容量相等。换句话说，系统从一开始就完全建成。根据计划，数据中心或网络机房的预期负载将从30% 开始，逐步增加到最终预期负载值。但是，实际启动负载通常小于预期启动负载，并且逐步增长到最终实际负载；最终实际负载有可能大大小于安装容量（注意：由于冗余或用户希望的额定值降低余量，实际安装设备的额定功率容量会大于计划安装容量）。 第143号白皮书《数据中心项目：成长模型》详细讨论了数据中心的规划以及制定一个有效的成长计划战略的关键要素。 实际安装数据收集 为了了解实际安装的情况，施耐德电气从许多客户那里收集了大量数据。这些数据是通过实际安装设备调查和客户访谈获得的。结果发现，预期启动负载通常只有最终设计容量的 30%，预期最终负载只有预期设计容量的80%-90%（留有安全余量）。进一步发现，实际启动负载通常只有最终设计负载的20%，而且实际最终负载通常为设计容量的 60% 左右。图 1 汇总了这些数据。根据设计值，通常的数据中心最终的容量设计比实际需要大 1.5 倍。在刚刚安装或调试过程中，超大规模设计甚至更加显著，通常在 5 倍左右。 与过度规划设计相关的额外成本 与过度规划设计相关的生命周期成本可以分为两个部分：投资成本和运营成本。 图 1 阴影部分指出了与投资相关的额外成本。阴影部分代表平均安装设备中未利用的系统设计容量的部分。额外容量可直接导致额外的投资成本。额外投资成本包括额外供电设备和冷却设备的成本，以及包括布线和管路系统的设计开销和安装成本。 对于一个典型的 100 kW 数据中心，供电和冷却系统有550万人民币（55元人民币/W ）左右的资本成本。分析表明，这个投资的 40% 左右被浪费掉了，相当于 220万人民币。在使用早期，这个浪费甚至更大。算进资金周转的时间成本之后，由于过度规划设计导致的损失几乎等于数据中心50%的投资成本。也就是说，单单原始资本的利息几乎就能够满足实际资本一般的需求。 与过度规划设计有关的额外生命周期成本还包括设施运行的开支。这些成本包括维护合同、消耗品和电力。如果设备按制造商的说明进行维护，年维护费用一般是系统成本（投资成本）的10%左右，因此，数据中心或网络机房的生命周期过程中的维护成本几乎等于投资成本。由于过度规划设计会产生未充分利用的设备，而且这些设备必须加以维护，所以会浪费很大一部分的维护成本。以 100 kW 数据中心为例，系统生命周期过程中浪费的成本约为 950万人民币。 0% 20% 40% 60%80%100%120% 012345678910 容量百分比数据中心运行年份 图1 数据中心生命周期过程中的设计容量和预期负载要 求
大数据中心基础建设的发展及应用 在全球新冠肺炎疫情不断蔓延下，中央不断出台逆周期调节政策，其中加快5G网络、数据中心等新型基础设施建设进度，备受市场关注。 移动互联网时代，数据流量不断增加。据统计2019年我国移动互联网用户每户平均月流量为7.82GB，是2018年的1.69倍，企业数据也呈现爆发式增长。不过，目前只有不到2%的企业数据被存储下来，其中只有10%被用于数据分析。这说明，我国数据存储利用能力存在很大缺口。在这样的背景下，大数据中心也就是IDC的重要性日益凸显。大数据中心是数据存储、处理和交互的中心，被认为是当前的新型基础设施之一。 本文将重点针对大数据中心在未来市场的前景及应用作出分析。 一、大数据中心的概念 在了解大数据中心之前首先要了解什么是大数据。大数据（big data），指常规的数据库技术难以完成捕捉、存储、管理和分析的数据集合。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。 而大数据中心就是完成数据的捕捉、存储、管理和分析的基础设施。它不仅仅包括计算机系统和其它与之配套的设备（例如通信和存储系统），还包含冗余的数据通信连接、环境控制设备、监控设备以及各种安全装置。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。 二、大数据中心的发展 数据中心(IDC)的发展历史： 数据中心历经了多年的发展，目前已处于超融合架构阶段。数据中心最初出现在20世纪60年代，主要用来容纳计算机系统、存储系统、电力设备等相关组件。20世纪90年代初，“数据中心”一词开始流行，主要是指将服务器单独放在一个房间，并将设备进行布线和链接。2000年前后，互联网爆发式增
数据中心建设是一项周密的系统工程，涉及数据中心选址、基础设施建设、运维管理队伍建设等一系列工作，不仅在建设期需要投入大量的人力、物力和财力，而且在建成后还要持续投入大量的运营管理资金和人员。建设模式的选择作为数据中心建设的一项重要基础工作，应在数据中心建设前期给予足够的重视。本章所述数据中心建设模式，是指相关资源的获取方式，目前主要有三种：自建、共建和外包。从国内外实践经验和案例来看，多企业共建模式的弊端较多，案例很少，一般不予考虑。因此，本章主要讨论自建模式和外包模式。 8.1 建设模式分析 自建，是指企业自己拥有并独享数据中心基础设施建设和运维管理团队。外包，是指企业选择第三方专业服务商，替代内部资源来承担数据中心的规划、建设、运营、管理和维护。例如。租用数据中心场地、设备，将数据中心运行维护外包给专业服务商等形式。我们主要从财务、能力和效率角度分别对自建和外包模式展开分析。 1. 财务 从财务的角度来分析不同建设模式对企业利益的影响是重要环节。这个角度主要评估两个对企业利益有影响的问题：在一定周期内两种模式的总成本支出不同，以及两种模式下的成本支出反映到财务报表的形式不同。以下分别就两种模式中有差异的几项内容作分析： 1) 基建成本 数据中心对建筑物、精密空调、消防、电力、通讯等基础设施要求高，投资大，每平方米建设成本高达万元以上，如果面积在上万平方米，则可以享受到规
模效应带来的单位面积成本的降低。数据中心规模越小，单位成本就越高，规模越大，单位成本就越低。采用外包模式，企业可根据IT系统建设周期和实际的机房面积需求，灵活租用场地空间，通过共享专业的基础设施，借助专业服务商庞大的数据中心规模，大幅节约在基础设施成本方面的投资。超大型企业所需数据中心规模很大，可采用自建模式，而大多数企业所需数据中心规模不大，适合采用外包模式。 2) 运维成本 数据中心每年的运营费用主要包含房屋及设备的维护、折旧费、人员的工资福利、电费、水费、通信费等，这些费用加起来，每年总成本是一个非常大的数字。数据中心的日常运行维护，专业性强、复杂度高，并且要求365×7×24地进行。在自建模式下，要建立一支技术覆盖面广、人数有保障(AB角/三班倒)的运维队伍，独自承担所有人员费用;另外，还需要支付由于自建模式预留资源而增加的额外费用。而在外包模式下，企业无需扩大自身人力规模，减少了因人才聘用或流失而花费的管理、时间及技术风险成本，增加了人力资源配置的灵活性。通过采用按需支付的服务模式，可根据所需的SOW与SLA采购外包服务商的专业服务，服务商的运维团队通常为多个客户提供服务，因此，费用支出成本也更低。 3) 财务影响 自建模式一次性投资和长期运行成本都较高，却并不产生直接效益，总体投入成本(TCO)和投资回报率(ROI)不对称，对财务有负面的影响，而且资产重组对于企业财务的表现也带来不确定性。相比而言，外包在企业资本支出和运营成
数据中心，让企业变的智能、智慧 -------------企业数据中心建设方案 需求背景 随着电子商务的蓬勃发展，公用云、行业云的快速推广，以及社交软件、移动支付的普及，一方面是企业数据量成倍增加，另一方面是企业数据更加碎片化，造成企业经营决策越来越复杂，因此企业的数据管理水平，将直接决定公司的管理水平，数据中心将成为企业经营大脑，让企业变的智能、智慧。 同时，多年来我们一直在践行大型企业的信息化建设，参于、知悉有的大型企业采用统一规划推动建设的，也有单一业务部门推动建设的，但不管哪种模式，在战略调整、管理变革、领导变动等因素的推动下，应用系统被不断的迭代，而软件厂商不断的扮演着“换”与“被换”的角色。深入分析，业务系统是业务管理的工具，随着管理思想、管控要求、业务流程、业务规则的变化而变化属于正常迭代，而且不可避免，但业务系统的背后财务数据、人事数据、业务数据等数据一直不变，而这些数据是公司非常有价值的资产，因此必须通过数据中心的建设，将不同领域、不同单位、不同软件的数据进行集中统一管理，才能实现数据综合分析、决策支持应用。 如何采集、积累并利用数据资源？如何消除企业各业务之间的信息孤岛？如何主动适应各种应用系统迭代与升级？这个三个问题是企业数据中心建设必须面对的问题。 解决方案 方案简介 我们认为数据中心建设是建立企业级数据标准、数据模型为基础，按数据仓库、数据集市数据存储设计理念管理数据，通过主数据系统管理基础数据，数据模型装载业务数据，自动数据采集系统打通业务系统与数据中心的信息通道，企业服务总线系统打通应用系统与应用系统之间信息通道，在线填报系统补充缺少系统领域的数据，决策支持系统进行数据挖掘与展示。即2套体系7个系统，2个体系为数据标准体系、数据模型体系，7个系统为主数
数据中心发展趋势综述 胡经国 本文作者的话 本文是根据有关文献和资料编写的《漫话云计算》系列文稿之一。现作为云计算学习笔录，奉献给云计算业外读者，作为进一步学习和研究的参考。希望能够得到大家的指教和喜欢！ 下面是正文 一、影响数据中心基础设施的八大新趋势 数据中心基础设施正在发生巨大的变化。一系列包括开放式标准和DCIM （Data Center Infrastructure Management，数据中心基础设施管理）在内的新趋势和新技术的蓬勃发展，推动数据中心突破了密度和功率的限制。 在未来，大多数数据中心将能够减少至少30%的物理空间；而这也是直到2020年新兴的数据中心的发展趋势之一。 密度的增加、虚拟化的部署、迁移到托管设施和云计算等一系列新的发展趋势，都在影响着数据中心内部的所有操作和运营。 数据中心管理者们必须走出他们的舒适区，并且考虑更高的密度及其对于电力消费、冷却资源和数据中心物理空间的影响，以及对于数据中心运营安全的影响。 数据中心管理者们应该制定出更好的基础设施计划，了解物联网（IoT）将带来的潜在影响，并为物联网的广泛采用做好充分准备。 即使伴随着所有这些变化，数据中心的相关基础设施仍将继续存在许多年。基于这样的理念和想法，有关专家总结出了或将影响数据中心基础设施的八大新趋势。 1、下一代数据中心设计 今天的数据中心，比以往任何时候，都更多地使用每机架千瓦（kW）或每平方英尺千瓦的概念。例如，几年前，数据中心往往被设计为每台机架4～5千瓦；而到现在，通常则可以高达每台机架8～12千瓦，甚至更高。 我们在每平方英尺的物理空间，拥有了更高的计算能力。 诸如超融合基础设施、微服务和容器等新兴技术，使得每台机架需要消耗更多的能量；而反过来，则需要新的配置和设计。 新的温度和湿度指导，已开始帮助人们重新考虑数据中心的设计。因此，数据中心可以被设计成拥有不同的限制。这导致了越来越多的数据中心的设计
[导读]本文通过作者近年来在基层参与多次机房建设的经验与体会,列举了大量的工作实例,就机房空调、UPS、供配电以及设备安装、管路铺设等结构方面的问题结合理论进行了深入分析与探讨，可供大家在机房建设中借鉴以及做进一步讨论。 近年来，随着计算机技术的飞速发展，数据中心机房技术的发展更是日新月异，笔者最近三年先后参与了苏州建行(全国建行系统五大城市行之一)数据中心机房、建设银行总行苏州信用卡分中心(存储和处理中国南方地区的信用卡数据与交易)的数据中心主机房的设计与建设以及苏州建行新区主机房的改建等项目。在此，就自己参与的以上项目实践经验，总结了几点在机房建设中值得注意的问题，与大家共同交流探讨。同时也希望能起到抛砖引玉的作用，愿能看到更多有价值的经验与业界的同仁分享。 一、精密空调容量规划 近年来，随着银行电算化业务量的迅猛发展和以刀片式服务器等为代表的新一代高集成度设备的大量投放到机房中运行，数据中心机房内单位面积的热负荷正日渐增大，已远非往昔，不可同日而语，如国家标准 (GB50174-93)及中国建设银行2000年分布的《计算机机房装修规范》等文件中都将200~250W/m2作为数据中心机房的制冷量标准，而实际上现在装载着刀片式服务器的机柜，负载容量超过5kW以上是很平常的事，而随着计算机和大规模集成电路技术的进一步发展，计算机设备的功率密集度将呈现越来越高的发展趋势，机房内设备功率密集度的增加势必会导致发热量也越来越高，如果我们仍按照过去有关标准所规定的200W/m2的制冷量来设计，将无法满足现今新一代数据中心机房制冷需要。 如我们苏州建行数据中心机房各种计算机设备的装机容量从2005年7月至2008年1月的两年半的时间就近翻了一番多，而且增加的多是 P550、P570以及大量的刀片式服务器等功率密度非常高的IT设备，整个装机功率已由原来的 66kVA骤增到了目前的138kVA，机房原来尚余占总面积约五分之二的空间也几乎全被新装的各种服务器、小型机所逐渐占据，原来我们的精密空调是按照 415W /m2配置的，在2005年9月机房刚启用之时，整个精密空调几乎有一倍左右的 余量，而现在每当时临夏季高温就有捉襟见肘的感觉了，盛夏来临，最担心的是邻近的两个以上精密空调模块同时发生故障，如果这样就极易造成机房局部区域制冷能力不足而导致过热的现象发生。 据了解，像这种因对机房内设备功率增加估计不足而导致机房空调制冷无法满足需求的情况是相当普遍的，如果我们在早期对机房日后负荷的增加估计不足，今后想要在已经正常运行的机房中再进行空调增容，安装新的精密空调，其难度与风险都将是非常大的，因为在负荷很大的机房中要想关掉精密空调一个甚或半个小时再施工，实际上是不太现实的事情。尤其值得注意的是新增空调当其数量众多的铜管在运行着的机房内烧焊时，稍有不慎就会因机房内运行空调出风助燃火势而引发火灾等重大事故。因此，最好的办法是能够在机房初期规划阶段就对这些问题都予以充分的考虑，放足余量。根据目前计算机设备的制冷需要并考虑到今后一段时间内的发展需求，我们认为，数据中心机房的精密空调制冷量至少应配置到每平方米700W左右，密度特别大的机房甚至还要放大。
数据中心行业全产业链战略分析与规划建设经验分享
数据中心行业全产业链战略分析 与规划建设经验分享 一、数据中心的核心价值分析 1、数据中心与房地产的相同点 房地产做为传统的成熟行业与数据中心在商业逻辑上有很多的相似之处，但在退出路径和核心价值上又有很大的不同。以成熟的房地产做为基准进行分析，有助于找到数据中心行业真正最核心的价值，同时通过核心价值的确定，可以引导确定IDC业务的战略规划。 （房地产与数据中心的相同点）
以上基本是标准的房地产和数据中心的商业逻辑，但在细节层面又存在着大量的不同，而正是这些不同，将会深深影响数据中心行业的核心价值取向以及发展战略规划。 2、数据中心与房地产的不同点 （房地产与数据中心的不同点）
（1）分析重资产投资比例，房地产投资由于是商业用地，较数据中心的工业用地价格较高，按照上海2019/8月~2020/1月年（房天下数据）的成交数据来看，房地产成交土地价格在5万~15万元/㎡，楼面价平均在0.5万~6.5万之间，房地产的商业成功很大部分取决于选址的位置，核心地段基本都在6万/㎡以上，若取较低值1万/㎡的楼面价来计算，一个标准的房地产投资土地投资在65%左右，建筑土建装饰投资20%左右，机电设施投资在15%左右。 数据中心的投资成本与房地产构成基本相反，以一线城市的一手工业地为基准，基本在500元~3000元/㎡，楼面价基本维持在1000元~2000元/㎡左右，以4000机柜的建筑为例，土地成本仅占数据中心整体投资成本的5%~10%左右，土建建安成本仅占15%左右，而机电设施基本占整体投资的75%~80%左右，与房地产的投资结构比例基本相反。 根据以上分析可以推导房地产以下结论： a.房地产重土地资产，就算是失败的房地产项目，由于土地的不动产特性，是可以通过一定时间的土地升值以及政策引导和保护，后期通过出售来盈利以及规避经营风险。
工业和信息化部发展改革委国土资源部电监会能源局 关于数据中心建设布局的指导意见 https://www.doczj.com/doc/8e4823578.html,/n11293472/n11293832/n12843926/n13917072/15121870.html 日前，工业和信息化部、国家发展改革委、国土资源部、电监会、能源局等五部委联合发布了《关于数据中心建设布局的指导意见》(以下简称《指导意见》)。《指导意见》指出数据中心的建设和布局应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 《关于数据中心建设布局的指导意见》： 各省、自治区、直辖市通信管理局，各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆建设兵团工业和信息化主管部门、发展改革委、国土资源主管部门、能源局，各派驻地方的国家土地督察局，各电力监管派出机构，有关企业和协会： 为落实《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，满足社会信息化水平不断提高的要求，促进我国数据中心，特别是大型数据中心的合理布局和健康发展，现提出如下指导意见： 一、指导思想 数据中心的建设和布局应以科学发展为主题，以加快转变发展方式为主线，以提升可持续发展能力为目标，以市场为导向，以节约资源和保障安全为着力点，遵循产业发展规律，发挥区域比较优势，引导市场主体合理选址、长远规划、按需设计、按标建设，逐渐形成技术先进、结构合理、协调发展的数据中心新格局。 二、基本原则 (一)市场需求导向原则：以应用为牵引，从市场需求出发，合理规划建设数据中心。 (二)资源环境优先原则：充分考虑资源环境条件，引导大型数据中心优先在能源相对富集、气候条件良好、自然灾害较少的地区建设，推进“绿色数据中心”建设。 (三)区域统筹协调原则：统筹考虑建设规模和应用定位，结合不同区域优势，分工协调、因地制宜建设各类型数据中心。
数据中心布线的经验总结 数据中心布线的三大关注点 数据中心(DC)的建设者更多地会把目光放在服务器、存储等IT设备上，即使是对关注基础设施的建设者来说，供配电、制冷也会成为他们关注的主角，综合布线往往成为配角，甚至沦为“群众演员”，其结果是数据中心的“整场戏”都缺少了生命力。 大背景下的高投资回报 市场咨询公司Canalys 数据表明，2011年第三季度，全球数据中心基础设施规模达到了262亿美元，比上一季度增长了2.7%。市场分析公司 Gartner数据显示，2011年全球数据中心硬件支出达到990亿美元，同比增长12.7%，2012年预计将达1064亿美元。 这两个数据表明，数据中心市场增长强劲(虽然也有一些数据表明，全球数据中心市场增长放缓，但在“金砖国家”这一市场依然保持着快速增长，进入活跃期)，中国工程建设标准会协会信息通信专业委员会数据中心工作组于2010年～2011年就中国数据中心建设情况做过两次调查。从统计结果来看，数据中心机房面积呈现出明显增长势头，中国数据中心市场的投资比例也在不断增加。从针对用户对未来五年数据中心建设投资分析的调查结果分析可见，数据中心在未来几年的建设投资中普遍呈增长态势，基本年增长率约为5%～10%。 面对快速增长的数据中心领域，互联网数据中心和云计算已成为当前最活跃的热点。高速以太网、节能、云计算、虚拟化已经成为IT业界谈论的主角。尤其是云计算被赋予了“第三次IT产业浪潮”，更注定了其具有的强大生命力。 云计算的基础是数据中心。数据中心的建设必然会带动服务器、网络、存储等关键IT设备的发展，这些关键IT设备安全运行所需要的物理支持(如供配电、制冷、机柜、消防、布线、监控等系统)成为了数据中心关键物理基础设施。其中供配电和制冷最受建设者关注，一方面，供配电系统为数据中心内所有设备提供电力支持，合理的供配电系统设计与实施是数据中心安全可靠运行的基础，空调系统因直接和数据中心散热、气流组织相关，从而关系到节
数据中心在全国分布及建设情况 一、国内数据中心都建在哪里 1.“北上广”及周边地区机架规模仍领跑全国 受5G、人工智能、大数据、云计算、移动互联网等技术发展以及在边缘计算、工业互联网、超高清视频、VR/AR等场景应用的推动，我国数据中心数量和规模呈现平稳增长。截至2019年底，我国在用数据中心机架数265.8万架，同比增长28.7%。在建数据中心规模约185万架，与2018年相比增加约43万架。 截至2019年底，北京、上海、广东三个数据中心聚集区的在用机架数的全国占比为31.3%，与国内其他任意三个省（区、市）相比，北上广还是在我国数据中心规模分布上占据了相当大的比重。此外，若将河北、天津、内蒙古、江苏、浙江、福建、海南等北上广周边地区加上，这一比重会提升至60%以上。 图1 2019年中国数据中心在用机架数分布（仅“北上广”）
图2 2018-2019年中国分区域数据中心机架数 2.总体布局日趋合理，数据中心逐渐向中西部、一线周边城市转移 自2013年工业和信息化部联合四部门发布《关于数据中心建设布局的指导意见》，工业和信息化部信息通信发展司发布《全国数据中心应用发展指引（2018）》以来，加之北京、上海等地围绕严格控制新建、扩建数据中心数量及规模等发布了相关文件，我国数据中心布局渐趋合理。与2018年相比，2019年北京、上海、广东3个省（市）在用机架数在全国占比下降了4.2%。但在数据流量呈现指数级增长、移动互联网、工业计算、超高清视频、VR/AR等应用铺开的背景下，一线城市仍然存在较高的数据中心建设需求。在此背景下，阿里、腾讯、今日头条、百度等科技巨头对数据中心的布局渐向河北、内蒙古、江苏、浙江、福建等一线周边城市扩散，这些地区数据中心建设等级通常较高，依托自身网络基础，大部分直连或经一次跳转到一线城市节点，在规模和能力上具备承接一线城市外溢需求的条件。
目录 第1章概述.................................................................................................................... 错误!未指定书签。 1.1数据集中阶段的数据中心建设 ......................................................................... 错误!未指定书签。 1.1.1 传统架构存在的问题.................................................................................. 错误!未指定书签。 1.1.2 H3C全融合虚拟化架构 .............................................................................. 错误!未指定书签。 1.2双活数据中心建设目标 ..................................................................................... 错误!未指定书签。第2章双活数据中心业务部署 .................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1基于的业务部署模式 ......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1.1 模式简介 ..................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.1.2 企业数据中心业务典型部署...................................................................... 错误!未指定书签。 2.2基于的业务部署模式 ......................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2.1 技术简介 ..................................................................................................... 错误!未指定书签。 2.2.2 企业数据中心典型部署.............................................................................. 错误!未指定书签。 2.2.3 与 ................................................................................................................. 错误!未指定书签。第3章双活数据中心设计............................................................................................ 错误!未指定书签。 3.1网络结构 ............................................................................................................. 错误!未指定书签。 3.2双活数据中心部署 ............................................................................................. 错误!未指定书签。
对数据中心综合布线的一些思考 摘要：根据本人近十年管理机房的经历，吸取原机房设计及建设的经验、教训，对新机房的建设，并重点就新机房的综合布线提出了自己的一些想法。 关键词：机房综合布线 一、现机房的经验教训 本单位现在使用的主机房于1995年开始建设，1997年投入使用。机房位于大楼的六层，面积有近900平米。除去办公区和辅助用房，纯机房设备区有300平米，包括放置主机、服务器的主机间，放置网络设备的网络间，放置UPS、配电柜、精密空调的配电间。 机房设计采用上吊顶、下送风、下走线方式。当时建设了一个样板工程的机房，曾有包括国家级领导人在内的各级领导、同行近百人次参观、访问。 但在十几年的运行中也发现存在很多问题，主要有以下几点： 1、当时建设时主要是近十台小型机、很少量的立式服务器。现在是以机架式高性能服务器为主，有近20个机柜，100多台服务器。UPS负载逐渐不够，于2003年由2台30KFA 的更换为2台60KFA，但现在单台负载也已接近50%。 2、设备的大量增加，使精密空调制冷无法满足需要，原2台40KW的精密空调，于2006年更换为3台35KW的精密空调，并且将2台空调直接安放在主机间。但现在夏季机房温度仍高过标准。 3、机房综合布线采用下走线方式，虽布设了走线槽，但随着设备的增加，很多线已无法由线槽容纳，而且强、弱电都是下走线，走线混乱。并由于线缆过多，对空调下送风的效果影响愈发明显。 4、由于建筑设计原因，吊顶上有水管走设，地板下高度只有20CM，并且由于强、弱电都是下走线，使制冷效果大打折扣。 5、由于当年综合布线设计的前瞻性不够，造成现在机架背面线缆密密麻麻没有秩序，地板下的线缆一片狼藉，给管理、散热等都带来问题。 做为多年管理机房的负责人，由于办公楼搬迁，我又做为新大楼机房的建设负责人，希望尽力吸取已有的经验、教训，利用这些年来在机房建设、管理上出现的新理念、新技术，建设一个满意的机房。 二、准备建设的新机房情况 随着国内口岸经济的发展，为更好服务于企业，服务于地方经济。本单位办公楼准备采用置换方式由市区搬迁到开发区。新办公楼由地方政府提供，是一个未完工的星级酒店，主体建筑完成后一直停工多年，大楼所有装修由本单位负责。 原大楼是10年前所建，层高29层，设计为酒店，未考虑建设机房。经过研究，现已确定大楼的6楼做为本单位中心机房。机房总面积是900平方米，是一个标准的正方形，楼房中间电梯、消防楼梯、通道等占去300平左右。层高不理想，净高3.1米，梁下高度为2.55米。楼板需要按机房标准加固。 新机房准备2008年年底开始进行建设，2009年年底搬迁。 三、对新机房建设的设想 虽然提供的场地不是很理想，但做为一个多年进行机房管理的技术人员，接受了新机房建设的任务后，仍然有决心建设一个满意的机房。
数据中心建设整体方案二XX四年六月
第一章概述 1.1 项目概述 为适应XX集团各项事业快速发展的需求，现对XX中心数据机房进行统筹规划。 本工程在XX中心七楼核心机房内部建设1个新的机房。作为XX集团的核心数据机房、综合软件控制平台，为信息系统运行提供必要的软件环境和信息支持。数据机房建设包含机房装饰系统、供配电系统、空调及新风系统、机房消防系统、防雷接地系统、综合布线及KVM系统、动力环境监控系统。 数据机房是整个集团数据与资讯系统的存储存放地，对温度、湿度、空气洁净度等环境参数以及供电质量、防雷接地、环境监控等都有严格的要求，必须严格按照国家有关电子计算机场地通用要求和电子计算机机房的要求进行设计和建设，建设一整套完善的机房环境，包括电力供应、温湿度环境、通信线路以及照明、消防等，为XX集团系统提供一个安全、可靠的数据集中和信息交换平台，进一步提高办公效率，提升XX集团整体形象。 1.2 设计依据 本项目系统实施所涉及的技术标准和规范，产品标准和规范，工程标准和规范，验收标准和规范等必须符合国际、国家和省有关条例及规范： ●《电子计算机房设计规范》 GB 50174-2008 ●《电子计算机场地通用规范》 GB_T 2887-2011 ●《智能建筑设计标准》 GB/T 50314-2006 ●《民用建筑工程室内环境污染控制规范》 GB50325-2010 ●《民用建筑电气设计规范》 JGJ16-2008 ●《建筑设计防火规范》 GB50016-2006 ●《火灾自动报警系统设计规范》 GB 50116-2013 ●《大楼通信综合布线系统》 YD/T 926.1-2009 ●《建筑与建筑群综合布线系统工程设计规范》 GB 50312-2007 ●《视频安防监控系统技术要求》 (GB-T367-2001)
企业数据中心系统平台技术方案建议书
第1章总体建设方案 1.1总体建设思路 图、数据中心构建思路图 按照对数据中心的理解，完整的数据中心应该具备IT基础设施（主机、存储、网络）、企业级ETL平台、数据存储中心、数据共享服务、应用层、统一门户、数据管控平台。
1.2功能框架 图、功能框架 系统功能框架分为企业级ETL平台、存储与计算中心、服务层、应用层、统一门户、统一平台管控。 企业级ETL平台： 负责企业数据中心数据采集、加工、汇总、分发的过程，完成企业级数据标准化、集中化，实现数据脉络化、关系化，实现统一的数据处理加工，包括：非实时数据处理和实时数据处理，提供数据抽取、数据转换、数据加载、数据汇总、数据分发、数据挖掘等能力。 存储与计算中心： 建立统一的数据中心数据模型，以及统一的数据存储与计算，具体提供关系数据库、分布式非关系数据库、分布式文件、分布式计算，实现统一的数据存储与计算。 数据共享服务：
通过数据服务标准化开放访问，帮助企业IT建设中，应用和数据分离，引入更多的应用开发商，促进应用的百花齐放和应用的专业性；基于标准化接口，实现对标签、客户视图、指标等数据查询API封装，实现与周边系统实时互动，体现数据价值，减少数据冗余，保证数据安全，保证数据的一致性。 应用层： 应用层的应用使用服务层提供的各种数据服务。本期应用层包括：经分应用、流量运营、ESOP应用、VGOP应用、指标库、流量运营战略地图、掌上分析、自助业务分析、区域洞察、渠道运营、自助分析、客户标签库、实时营销、LTE互联网管控策略。 统一门户： 提供统一域名分配、负载均衡、鉴权管理、统一管控平台接入、应用注册、应用发布、应用访问数据信息等功能，同时提供数据中心被应用访问的频次，被应用访问的数据范围，提供数据资产的评估，为应用上下线和数据开放提供依据。 统一平台管控： 面向开发人员、运维人员实现数据、应用、资源的统一管控，包括：数据资产管控、开发管理、监控管理、调度管理、系统管理、安全管理。 1.3技术架构 图、技术架构
数据中心设计过程详解 艺术的唯美和技术的务实，似乎有着天然的距离。但当我们回顾很多技术的发展历程，就会发现，在那些取得了巅峰成就的地方，总是技术与艺术的完美结合。今天我们就一起深入了解最新的IDC机房基础设施的设计和搭建——只要用心，技术离艺术并不遥远…… 历史回顾 过去十年中，IDC机房的规模多为300-500平米，一般设在办公楼内，其建设多以应用为中心，靠应用来拉动。 现实需求和挑战 IDC机房建设发展到现在，为加强IDC机房的管理，提高其效率，安全性和可靠性，大型、超大型IDC机房的建设需求逐渐增多。而过去IDC机房的设计、建设模式已经不再适应这种发展需求了。 目前，大型IDC机房建设面临的主要挑战有： 1：设计标准落后，基础研究空白，缺乏统计数据。 国内的相关设计，建设标准是93年的，和现实需求相比过于陈旧，最新的规范尚在推广当中。用于指导电信行业的TIA-942规范并不一定对所有用户适用。 2：IDC机房所要支持的业务系统的要求，企业IT架构设计与具体的基础设施设计严重脱节。 3：设计、建造过多依靠经验，缺乏科学的方法和工具。 现有机房工程公司已难以支持，而国内的专业建筑设计院过去很少接触IDC机房设计。 4：技术经济指标，节能措施缺乏计算和考虑，效率低下。 5：缺乏专业的工程管理。 6：设计、建设、运维各个阶段脱节。 IDC机房是专业性很强的工业建筑，运维方式直接对建筑设计提出要求，而运维方式又是由IDC机房所承载的业务类型，模式所决定的，所以各个环节要全面规划。 设计IDC机房时需完全遵守现有国家标准，并广泛参考国际标准，最佳实践经验以及Gartner Infrastructure Maturity Mode。 现在企业做IDC机房建设大部分都处于集中式阶段，部分企业由集中式向标准化走。长远上看，IDC机房基本上要往基于服务，虚拟化方向发展。
施耐德：数据中心建设方案 数据中心建设方案解决用户难题；数据中心最初被称为计算中心，在科技发展越来越大的现代社会，数据中心建设起着至关重要的地位，施耐德电气针对现下的社会提出了数据中心建设方案。 数据中心是信息化社会的IT基础设施，作为机构信息系统的运行中心、测试中心和灾备中心，承担着机构的核心业务运营、信息资源服务、关键业务计算、数据存储和备份，以及确保业务连续性等重要任务。而数据中心建设方案是一个系统工程方案； 从数据中心的六个基本要素和数据中心全生命周期的角度出发，可以分为以下组成部分： 1.数据中心发展现状及趋势； 2.数据中心可持续发展能力； 3.数据中心规划； 4.数据中心的节能； 5.数据中心建设管理； 6.数据中心专业化运维； 7.数据中心成本分析； 8.数据中心建设模式分析； 9.数据中心与信息系统灾难恢复； 10.企业级数据中心评价体系。 在现下社会中，那些缺乏可持续发展能力的数据中心建设方案已经暴露出了较多的问题，例如供电能力不足、无法实现在线扩容、机房送回风不顺畅产生局
部热点、数据中心能耗巨大等。这些问题直接影响数据中心的可用性和可靠性，大大缩短了数据中心的正常生命周期。为避免这些问题，通过对数据中心建设方案的调查可表现在以下几个方面： 1.初期资源规划考虑不周、缺乏业务可持续性资源计划考虑。 2.数据中心机房功能性差，缺乏全局规划 3.建筑层高过低、结构承载能力不足，严重制约空间不合理。 4.供电设计密度低，系统可靠性差，不能在线扩容。 5.系统设计缺乏经济性考虑，日常运行能耗大、营运成本高。 6.运维管理缺乏长期性、稳定性及适应性的考量，易出现管理混乱。 数据中心建设已经完成了标准体系，为了有效地帮助各单位数据中心建设与管理者掌握最新技术与解决方案，不断提升建设与管理水平，从而有效加强数据中心置运行支撑能力，施耐德对此作出了数据中心建设方案，解决了用户在数据中心建设中遇到的难题、最新需求，提出了数据建设中的价值建议和方案。
数据中心建设模式分析
目录 前言 (5) 第一章数据中心发展现状与趋势 (5) 1.1 国内数据中心现状 (5) 1.2 数据中心发展趋势 (9) 第二章数据中心可持续发展能力 (13) 2.1 什么是数据中心可持续发展能力...................................................................... 错误！未定义书签。 2.2 数据中心的生命周期.......................................................................................... 错误！未定义书签。 2.3 数据中心可持续发展能力分析.......................................................................... 错误！未定义书签。 3.1 数据中心业务定位 ............................................................................................. 错误！未定义书签。 3.2 数据中心建设规模 ............................................................................................. 错误！未定义书签。 3.3 数据中心建设标准 ............................................................................................. 错误！未定义书签。 3.4 数据中心指标体系 ............................................................................................. 错误！未定义书签。 3.5 数据中心选址 ..................................................................................................... 错误！未定义书签。 3.6 数据中心技术要求 ............................................................................................. 错误！未定义书签。第四章数据中心的节能与能效评价 ........................................................................... 错误！未定义书签。 4.1 数据中心的能耗审计.......................................................................................... 错误！未定义书签。 4.2 数据中心能耗测量指标...................................................................................... 错误！未定义书签。 4.3 数据中心节能目标 ............................................................................................. 错误！未定义书签。 4.4 节能技术方案举例 ............................................................................................. 错误！未定义书签。