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1，精密空调耗占机房用电多少

不知道你这是啥机房，一般空调能耗占建筑物能耗的40%~50%左右
我前几天在一本书上看到，机房精密空调用电大约占机房总用电量的40%多。所以空调节能非常有必要。
这问题怎么回答，精密空调用电量占机房的比例是根据你机房的总用电及空调的功率来决定的，没有什么比例，空调用电只是很小一部分，而且机房面积越大占比也越小。

精密空调耗占机房用电多少

2，数据中心的节能降耗应该从哪些方面做起

更换产品，这个是最低级别的，但是最简单易行的。其次是构建管理系统比如能源管理软件啊，等等。改造数据中心很难，需要现场Audit，然后找到非常资深的人来对标分析。如果新建就容易些，市场上高端的解决方案，能效，成本和工期等等都可以保证。我们这里的数据中心是几年前改造的,APC做的方案和项目，当时数据中心没有更多空间安装新的设备但是电力还充裕，所以先找到一些空间，做了高密度岛，然后把应用迁移到高密度岛呢。腾出更大的空间，再做一个高密度岛。前后持续改造了4年。比原来建一个新的数据中心好多了。热通道封闭的英飞系统。

数据中心的节能降耗应该从哪些方面做起

3，如何估算数据中心电力负载

对于大多数人来说“真正的负荷”却还仍旧是一个神秘的东西。—— 回想起关于欧姆定律的基本公式：功率(瓦特)=电压（伏特）Х电流（安培）。这个公式对于直流（DC）电路是正确的，但是对于交流（AC）则并不是很精确，而我们几乎所有的数据中心都用交流电。在另外一篇文章中，我们将讨论为什么以及何时会发生这样的问题，但是其误差对于如今的计算机硬件来说都显得微不足道，所以我们将忽略这部分误差而继续讨论更为重大的事项。（如果您拥有一个大型的数据中心，这部分的误差可以进行累积，但是您必须让您的工作人员都非常清楚地了解误差的存在。） 如果我们仍然可以假定功率=电压Х电流，那么问题出在哪里？这个要追溯至老程序员的口头禅，GIGO——如果您输入了无用信息，那么毫无疑问您将得到无用信息。最重要的是公式中的伏特（V）和安培（A）这些数字来自于何处。如果那些数字是错误的，那么其结果也必然是错误的。
电气设备都必须有一个铭牌，在铭牌上面列出了工作电压和工作电流（安培）。有时也会有功率，但通常并不会有。它可能并不是很醒目，但它总是在那里，以附件形式、以丝网形式或印模至金属表面。对于人们来说普遍的做法是：将这些数字从每个设备（或者往往是其中有相同信息的数据表）记录下来，并将电压V乘以电流A，然后将这些乘积结果进行累加，最后将最终结果交给设计工程师，说这就是预估的电力负荷。不幸的是，那些数字往往会偏高40%至60%。电气工程师往往倾向于采用这种估算结果，并设法将其降至最低。这并不是一个很合适的方法，对吗？ 为什么会存在这么大的误差？答案就在于铭牌上的额定值是如何进行评定的。铭牌上的工作电流的数值是指该设备在完全以每个可能的选项进行配置，并在100%的使用率和设备仍能正常运行的最低电压下运行所输出的最大电流值。我们都知道，几乎没有任何一个设备能够在每个可能的配置都安装的情况下每天24小时每周7天以100%的效率运行。但那只是部分的误差。这只是造成最大误差的一部分。

如何估算数据中心电力负载

4，绿色数据中心应该从哪些方面考虑节能降耗

一是机房规划与设计。在机房规划的过程中，要充分考虑节能的可能和空间。影响数据中心能耗的因素除电源、UPS和空调的配置之外，还有更多因素需要考虑，因此在规划建设数据中心机房时，需要全面考量。 二是IT设备与技术。数据中心真正的“用户”是IT设备，不应该忽视IT设备的工作温度和湿度。如果选用了对工作温度和湿度都很敏感的IT设备，就不得不再花费大量的人力、物力去建立和维护耗能很大的空调保障系统。 除了工作温度和湿度，IT设备自身的能效比也需要关注。IT设备能效比=IT设备每秒的数据处理流量或每秒的数据吞吐量/IT设备的功耗。IT设备的能效比越高，意味着IT设备每消耗1瓦的电能，所能处理、存储和交换的数据量越大。较高的IT设备能效比带来的一个好处是，可以大幅度地降低与数据中心机房配套的UPS、空调系统的容量及功耗，从而达到节能、节省投资和节省机房安装面积的目的。西信最新的PUE值是1.6以内，远领先于国内平均水平。
更换产品，这个是最低级别的，但是最简单易行的。其次是构建管理系统比如能源管理软件啊，等等。改造数据中心很难，需要现场audit，然后找到非常资深的人来对标分析。如果新建就容易些，市场上高端的解决方案，能效，成本和工期等等都可以保证。我们这里的数据中心是几年前改造的,apc做的方案和项目，当时数据中心没有更多空间安装新的设备但是电力还充裕，所以先找到一些空间，做了高密度岛，然后把应用迁移到高密度岛呢。腾出更大的空间，再做一个高密度岛。前后持续改造了4年。比原来建一个新的数据中心好多了。热通道封闭的英飞系统。
ps_panduit说得比较对，但是对于整体来看，主要节能还是在制冷系统上，这项在整个数据中心的能耗上绝对算个大头。西信在满负荷情况下PUE值达到1.6
数据中心的能量消耗三大部分，即： A、 IT设备的能量消耗 B、 供电系统的能量损耗 C、 制冷系统的能量消耗西信的PUE在1.6以内

5，如何提高数据中心的效率

（1）优化IT功率　　由于IT系统最终需要供电，数据中心管理人员需要尝试降低所需IT设备的功率（称为负载有功功率）。60％的有效负载功率由服务器消耗，因此采取以下行动降低所需的能耗至关重要：　　?清理工作负载，并消除一切不必要的负载。　　?合并虚拟机。　　?虚拟化更多的工作负载。　　?继续关闭那些供电但不起作用的服务器。　　?用较新的服务器替换旧服务器。　　（2）优化数据中心空间　　在服务器虚拟化出现之前所构建的数据中心可能被过度构建，以满足当时的设备需求，因此如今可以进一步减少IT设备所需的空间和更少的IT功率。　　在构建新的数据中心时，将数据中心分解为单个模块的模块化设计是值得考虑的，这些模块可以作为更灵活有机的数据中心设计的一部分，并且不断更新升级。　　（3）优化数据中心冷却　　为了实现最低的能耗，数据中心管理人员应确保采用基本的数据中心冷却最佳实践：　　?安装节能器-节能器在寒冷地区可显著降低PUE。例如，在北美的大部分地区，40％至90％的冷却可以通过能器节使用从外部进来的空气。　　?包含设备和热量-隔离结构可容纳数据中心设备产生的最多热量，将热量从数据中心散发出去，或加热建筑物的其他部分空间。　　?优化空调系统-优化空调系统有两种主要方式，一是使用替代的冷却源（例如空气优化器）定期关闭空调系统，二是或者持续改变电源频率，这有助于减少总的能量消耗。　　（4）提高数据中心电源和冷却的效率　　过时的电力输送系统，包括不间断电源（UPS），配电单元（PDU）和变压器，可能对PUE值产生负面影响。因此，可以评估当前状况，未来需求和现代替代方案。虽然这需要一定的时间和投资，但通常在PUE值改进方面和节省成本方面会带来良好的回报。　　（5）利用DCIM工具　　可以通过使用数据中心基础设施管理（DCIM）软件实现对能源效率的进一步改进。DCIM软件在物理IT设备的操作需求和物理设施（建筑物和环境控制）之间提供必要的联系。
假设你有10台web服务器，每台的cpu和内存使用率只有15%至20%，那么从实际应用情况来看，这些系统是处于空闲的，在白白浪费着数据中心的资源。这些低负载的服务器实际可以用两台高可用的服务器进行整合，将平均利用率维持在65%至75%，对于数据中心而言具有很多的好处：降低服务器数量、降低能耗、降低维护管理开支等等。 　　下面有五个参考步骤，可以帮助你将负载整合，提高数据中心的应用效率： 　　1、收集数据 　　第一个步骤是需要收集系统性能数据，这个步骤需要较长的时间来执行，因为我们不能用某一时间点的性能数据作为参考，而需要了解性能趋势的全貌。我们需要收集足够的数据来观察每小时的趋势、每天甚至每个月的趋势，一年的数据收集时间是更加合适的。如果之前已经有了这些数据，那么可以进入到下一步：数据分析。 　　如果还没有收集系统性能数据，那么就需要从现在开始来进行这个关键的步骤了。现在有很多工具可以用来收集数据，比如免费、开源的orca，是这类工具中比较好的一个。如果时间允许，在进行下一个数据分析的步骤前，至少要进行两周的数据收集工作。 　　2、数据分析 　　在收集了足够的数据后，然后需要进行的是数据的分析。同样，这些工作可以通过工具进行，如orca提供了一个强大而形象的分析工具，每小时、每天、每周、每月、每季度、每年的系统性能数据可以清晰用图表显示，非常之观，你不再需要用计算器来计算上升还是下降的趋势。 　　我们需要关注四个主要的性能方面：cpu、内存、网络和磁盘。对于cpu利用率，需要检查用户和系统进程使用的cpu总量，以及特定时间段内的空闲时间。内存统计在不同的操作系统间有很大的不同，很难一概而论，pages in和pages out，加上swap in和swap out，可以对内存性能进行快速的概览。网络性能衡量网络数据的进出能力，即吞吐量。对于大多数系统来说，磁盘性能要远比磁盘空间更重要，因为磁盘空间可以轻易的扩充。察看磁盘每秒的读写能力，特别对于磁盘密集型应用，如数据库，可以告诉你是否需要更换更快速的硬盘，比如更改raid策略，或采用基于san的存储来改善存储性能。 　　cpu – 用户，系统和空闲 　　memory – pages in/out 和 swap in/out 　　network – 输入/输出 (bits/sec) 　　disk – 每秒读写能力 　　如果系统利用率有0至50%的空闲，就可以考虑整合，空闲在50%至70%之间，如果负载兼容的话，就应该实施整合了。兼容的负载表示负载可以互补，比如，高cpu利用率的负载可以和高磁盘读写的负载相配合，就像一台web服务器和一台数据库服务器整合为一台单独的服务器。 　　3、起草计划 　　通过数据的分析可以明确哪些负载的系统可以进行整合，系统可以运行多个web服务的实例、多哥数据库和网络服务、以及多用户存储应用等等。负载整合中有两个基本原则是需要遵循的：一组相似的负载或者互补的负载。 　　整合相似负载是将尽可能多的空闲负载集中到一台系统上，当然，还需要一台系统进行容错。整合互补负载，如web/database，也是为了充分利用系统资源。 　　4、实施计划 　　将现有负载拷贝到新的整合系统，并保持双方并行运行一段时间，这样可以发现计划中的问题，并避免整合系统出现问题导致业务失效。 　　5、评估结果 　　在整合系统上安装性能收集软件来评估整合的效果，当然，可以想象的是，相比之前的利用率，现在的整合系统利用率会更高，可以接受的利用率数字可以超过80%，峰值接近100%。注意系统的等待状态和过长的交换等待，这可以指出一些性能问题。如果遇到了性能问题，需要扩展配置或重新配置负载整合。 　　负载整合可以提高数据中心效率、降低能源消耗和维护的复杂度，这项工作可能会推迟将基础设施转移到虚拟化架构的时间。降低服务器数量，将负载整合，对于降低数据中心预算也很有意义。当然，要建立更高能效的数据中心还需要很多步骤，这五个步骤也仅仅是个开始。上面这些给你参考了。

6，数据中心要如何实现节能减排增加能效

我们的研究表明，通过更加严格的管理，公司可以将数据中心的能效提高一倍，从而降低成本并减少温室气体的排放。具体而言，公司需要更积极地管理技术资产，提高现有服务器的利用率水平；公司还需要更准确地预测业务需求对应用程序、服务器和数据中心设施容量的推动效应，以便控制不必要的资本和运营支出。　　数据中心的效率是一个战略问题。企业建造和运营数据中心花费的资金在公司IT预算中占的比例不断上升，导致用于急需技术项目的预算越来越少。数据中心建造计划是董事会一级的决策。同时，监管部门和外部利益相关方也越来越关注公司管理自身碳足迹的方式。采用最佳实践不仅有助于公司减少污染，还能够提高它们作为良好企业公民的形象。　　IT成本高昂　　如今，公司进行的分析越来越复杂，客户要求实时访问账户，广大员工也在寻找新的技术密集型协作方法。因此，即使在经济放缓时，人们对于计算、存储和网络容量的需求也在继续增长。为了应对这一趋势，IT部门正不断增加计算资源。在美国，数据中心的服务器数量正在以每年约10%的速度增加。与此同时，在中国和印度等新兴市场，机构正在变得越来越复杂，更多的运营工作实现了自动化，同时有越来越多的外包数据业务在这里进行，因此数据中心的数量呈现出更快的增长态势。这种对计算资源无法抑制的需求，导致全球数据中心容量稳步上升。目前，这种增长并没有显露出即将结束的迹象，通常在经济衰退时期它只会进入温和增长状态。　　这一增长已经导致了IT成本激增。如果将设施、存储设备、服务器和人员成本都计算在内，数据中心支出一般会占到企业IT总预算的25%。随着服务器数量不断增长，电价也正以高于收入和其他IT成本的速度攀升，上述比例只会日益提高。每年，运行这些设施的成本都在以高达20%的速度上升，而IT总支出的增长速度仅为6%，二者相差极为悬殊。　　数据中心支出的不断增加，改变了许多企业的经济结构，尤其是金融、信息服务、媒体和电信公司等信息密集型企业。在过去5年中，成立一个大型企业数据中心所需的投资已经从1.5亿美元升至5亿美元。在IT密集型企业中，最大设施的造价正逼近10亿美元。这一支出挤占了新产品开发的资本，降低了某些数据密集型产品的经济效益，并降低了利润。此外，不断上升的能耗产生了更多、范围更广的碳足迹，导致了环境恶化。对于大多数服务行业，数据中心是企业最主要的温室气体排放来源。在2000到2006年间，用于存储和处理数据的电力翻倍，每个数据设施的平均耗电量相当于2.5万个家庭的总和。世界上共有4400万台服务器，消耗了总电力的0.5%。如今，数据中心的碳排放已经接近阿根廷和荷兰等国家的碳排放水平。仅仅在美国，到2010年数据中心的预计用电增长量就相当于要新建10座电厂的发电量。目前的预测显示，如果不对需求加以遏制，2020年全球数据中心的碳排放将是现在的4倍。　　监管部门已经注意到这些发展趋势，正在督促公司拿出解决方案。美国环保署(EPA)建议，作为建立运营效率标准的第一步，大型数据中心应当使用能量计。同时，欧盟也发布了一套自愿执行的行为准则，其中介绍了以较高的能效运行数据中心的最佳实践。随着数据中心排放量的持续上升，政府可能会为了减排而施加更大的压力。　　第2页：全面应对挑战　　全面应对挑战　　在信息密集型机构中，许多部门和级别的人员都可以做出影响数据中心运营效率的决策。金融交易员可以选择运行复杂的蒙特卡洛(MonteCarlo)分析，而药物研究人员可以决定要将多少临床实验影像数据存储起来。负责应用程序开发的管理人员可以决定用多少编程工作来满足这些需要。服务器基础设施的管理人员可以做出设备采购决策。设施主管则可以决定数据中心的位置、电力供应，以及在预测的需求出现前安装设备的时间表。　　上述决策通常是在孤立状态下做出的。销售经理可能会选择将交易由隔夜结算改为即时结算，金融分析师则可能希望为历史数据存储几份副本，他们完全没有考虑到这样做会对数据中心的成本造成什么影响。应用程序开发人员很少想到要对自身的工作进行优化，以将服务器用量降到最低，也很少考虑开发能够跨服务器共享的设计应用程序。购买服务器的管理人员可能会选择价格最低或他们最熟悉的产品。但是这些服务器也许会浪费数据中心的电力或空间。很多时候，管理人员会超额购买设备，以保证在最极端的使用情况下拥有足够的容量，而这会造成容量过剩。管理人员往往会建造有多余空间和高制冷容量的设施，以满足极端情况下的需求或应对紧急扩建。　　这些决策在整个机构中累加起来，将对成本和环境造成重大影响。在许多情况下，公司可以在不降低自身数据管理能力的前提下，停用现有的部分服务器，并搁置购买新服务器的计划。这可以借助一些众所周知的技术来实现。比如虚拟化，这种技术实际上是通过寻找服务器的空闲部分来运行应用程序，以达到容量共享的目的。但是公司不一定会这样做，因为没有哪位高管能够承担“端对端”的责任。在机构内部，管理人员会以最符合自身利益的方式行事，这就造成大多数数据中心效率低下，每台服务器上常常只运行了一个软件应用程序。　　我们分析了一家媒体公司的近500台服务器，其中利用率低于3%的占三分之一，而低于10%的则占三分之二。虽然有诸多用于跟踪使用情况的现成管理工具，但这家公司没有使用其中任何一种。从全球来看，我们估计服务器的日常利用率一般最高只有5%到10%而已，这造成了能源和资金的浪费。对此，数据中心管理人员一般会回答，配备这些服务器是为了在极端情况下提供容量，例如应付圣诞节前一天的购物潮。但一般来说，这一论断并不成立，因为数据显示：如果平均利用率极低，那么高峰时段的利用率也会很低。此外，数据设施的数量不断攀升，但所存放的服务器和相关设备有时仅占数据设施容量的一半，这说明有上亿美元的资本支出被浪费了。即使公司报告认为数据中心已经满载，但沿着数据中心的过道行走，经常会发现服务器机架上有很多空位，原先放在这些空位中的设备都已经淘汰。　　之所以出现这种不一致的现象，部分原因在于预测数据中心需求的难度很高。运营的时间框架是一个问题。数据中心的设计和建造一般需要2年或更长时间，而预计的使用寿命至少为12年，因此容量是在业务部门产生实际需求之前就已经设定的。与此同时，对于业务决策如何互相影响，如何转化为对新应用程序的需求，以及需要多少服务器容量才能满足需求，还存在着认识不够全面的现象。例如，如果客户需求增长50%，许多公司很难预测出服务器和数据中心的容量是需要增加25%，还是增加100%。在极端情况下，我们发现一些设施在投入运营后常年处于半空状态；而另一些公司在建成一个数据中心之后，很快就发觉需要再建一个新的。　　如今数据中心已经成为一项昂贵的资产，由此可以推断，财务绩效责任落实得十分糟糕。设施的财务和管理责任往往会落在不动产管理人员身上，而这些人基本不具备相关的专业技术知识，对于IT与核心业务问题的联系也缺乏深入的认识。同时，管理服务器运营的人员很少去了解关键运营支出的数据，例如耗电量或IT设备所占不动产的实际成本。相反，当IT管理人员决定购置更多的应用程序或新的服务器时，有时只会使用硬件初始成本和软件许可证费用等基本指标。计算实际成本时，需要考虑设施运营和租赁、电力使用、支持以及折旧等因素。这些费用可能是服务器初始购置成本的4到5倍。加上前面说到的孤立决策和责任问题，数据中心通常会添加额外的服务器作为保险措施，而很少讨论成本权衡或业务需求。在缺乏实际成本分析的情况下，过度建造、过度设计和效率低下就成了普遍现象。　　第3页：改革运营方式　　改革运营方式　　在研究之初，我们以为通过建造新的节能型数据中心，可为降低数据中心的成本和碳排放指出一条光明大道。新的设施可以发挥当前各种技术的优势，利用自然冷却方法和碳排放较低的电源。但我们还了解到，在降低成本和碳排放方面成效最显著的方法是改善公司现有数据中心效率低下的状况。通过改善资产管理，增强管理层的责任意识，并且为降低能源成本和碳排放设立清晰的目标，大多数公司都能够在2012年之前将IT能效提高一倍，并遏制其数据中心温室气体排放的增长。实际上，您无需另行建造就能获得最环保的数据中心。　　积极管理资产　　一家大型公司采用的做法表明，规范现有服务器和设施的使用就可能产生巨大的收益。这家公司原本的计划是，增加服务器的数量，并建造一个新的数据中心来容纳这些服务器和其他IT设备，以便满足自身在2010年的信息需求。该公司的董事会已经批准了这项计划，但这意味着企业在这一年会有大量的资本支出。于是，这家公司彻底修改了计划。它将关闭5000多台很少使用的服务器。通过对占公司应用程序总量15%的3700个应用程序进行虚拟化，可以将现役服务器的数量由2.5万台减少至2万台。公司还更换了一些较为陈旧的服务器，代之以能够将用电效率提高20%的产品。　　这些调整使公司得以搁置原先的数据中心扩建计划，并因此节省了3.05亿美元的资本投资成本。由于服务器数量和耗电量的下降，运营支出预计将减少4500万美元，降低到7500万美元。考虑到停用和虚拟化因素，服务器运行时的平均容量利用率将由目前的5.6%升至9.1%。该公司仍然能够满足自身日益增长的数据需求，但是电力需求的减少，意味着未来4年内的二氧化碳排放将由59.1万吨削减至34.1万吨。　　公司还可以通过对不断上升的数据需求加强管理来实现节约。对于应当保留多少数据，是否要缩减某些数据密集型分析的规模，业务部门应当审查相关的政策。一些交易的计算可以推迟，以降低服务器在高峰时段的利用率，也并不是所有企业信息都需要基于广泛备份的灾难恢复功能。　　更好的预测和规划是提高数据中心效率的基础。公司应当跟踪自己对数据需求的预测与实际需求之间的差异，然后向能够最大限度减少预测偏差的业务部门提供奖励。数据中心的管理人员应尽可能全面了解未来的趋势，例如机构增长和业务周期等，然后将这一趋势与自身采用的模型结合起来。由数据中心、应用架构师和设施操作人员提供的建议可以用于改善这些模型。一家全球通信公司制定了一套规划流程，将每个业务部门数据增长量的各种发展情况包括在内。虽然公司最终得出的结论是，它需要扩大容量，但是未来需求中有很大一部分可通过现有资产来满足，这比原计划节约了35%的资本支出。　　许多机构并没有将数据中心看作一种稀缺的昂贵资源，而是将其当成了等待注水的水桶。为了避免这种趋势，公司在估算新服务器或附加应用程序和数据的成本时，可以采用实际拥有成本(TCO)核算法。业务部门、软件开发人员或IT管理人员在进行支出决策时，很少会将应用程序和服务器的生命周期运行成本考虑在内。提早计算这些成本，有助于限制过量的需求。　　管理这些变化可能十分困难。大型机构中的许多人并没有意识到数据的成本。企业的每一个部门都会产生对于数据中心服务的需求。满足这些需求的责任分散在IT部门(包括运营和应用开发)、设施规划人员、共享服务团队和企业不动产职能部门身上。成本报告工作并没有统一的标准。　　第4页：提高总体效率　　提高总体效率　　作为数据中心改进计划的一部分，我们建议采用一项新的指标：企业数据中心平均效率(CADE)。与美国的企业燃料平均经济性(CAFE)里程标准类似，CADE考虑了数据中心内的设施能效、设施利用率和服务器利用率水平。将这些因素综合起来，就得到了数据中心的总体效率，即CADE(图)。减少了成本和碳排放的公司将提高自身数据中心的CADE分数。这就像在汽车行业中，出色的里程数能够提高CAFE评级一样。　　为了给改进工作设立目标，我们将CADE分为五级。属于CADE第1级的数据中心运营效率最低；大多数机构最初可能都会被归入较低的级别。关闭利用率低下的服务器、采用虚拟化技术以及提高设施空间的使用效率，都将提高CADE分数。借助CADE，公司还可以对整个数据中心的设施进行基准比较分析，或者与竞争对手进行比较，也可以为管理人员设立绩效目标并加以跟踪。　　在数据中心的需求管理方面，我们建议采用一种由首席信息官全权负责的新治理模型。在这种体制下，首席信息官能够更为透彻地了解各业务部门的数据需求；对于需要更多服务器或软件应用的新数据项目，他们可以强制要求将能耗和设施成本考虑到相应的投资回报计算中。我们还建议首席信息官采用一种新的指标来衡量改进情况，请参见副文“提高数据中心的效率”。通过强化责任，首席信息官将拥有更高的积极性来寻求改进，例如采用虚拟化技术和提高现有设施的利用率。由于这种模型将关键业务决策的更多责任集中在首席信息官身上，因此不但需要首席执行官的全力支持，而且要求机构转变以往对于业务部门的数据中心扩容请求有求必应的思维模式。　　此外，首席信息官还应当设定将数据中心的能效提高
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