如今，盡管人們使用有效性來衡量數據中心有其好處，但并不能有效地提高數據中心的效率。IT團隊需要更詳細的數據中心指標，包括能源和冷卻基礎設施，以及計算系統，以真正優化數據中心。
談到在這一方面的進展，2007年美國環境保護局發布了一份關于數據中心效率的報告，其中指出希望發布名為“能源之星”（ENERGYSTAR）的服務器評級標準，盡管后來實現比預期的要晚一些，他們還是完成了這一標準的制定。GreenGrid公司早在2010年公布了水的使用效率和碳使用效率指標，但是并沒有引起人們太多的關注。2016年6月，GreenGrid宣布的性能指標（PI），一個著眼于將冷卻標準與能源效率結合起來進行評價的指標。
人們已經習慣于用性能和效率的指標來評價數據中心的性能，然而對于多數IT團隊來說，甚至是一些日常跟蹤能源使用效率（PUE）的團隊來說，啟用新的評價指標無疑需要更高端的數據收集以及分析技巧。對于那些已經準備好使用更加復雜優化工具的團隊來說，有一些關鍵內容需要事前考慮。
拓展數據中心評價指標
關閉空閑的服務器、整合和虛擬化應用程序，購買符合能源之星評級的硬件等方法來節約能源是常見措施。然而，除非能源和冷卻的基礎設施同樣完成優化，這對現有的系統較為困難，否則降低的消耗將無法顯著提高能源效率。這時PUE數據將變得更糟。通過以PUE為基準，而不作為跟蹤度量，指標數據很可能看起來很糟糕，這樣投資和付出是不值得的。管理者只希望他們的投資能帶來較低的PUE數值，而沒有理解數字本身所代表的意義。
這就是其他數據中心所采用的評價指標，如GreenGrid的數據中心能源效率（DCeP）都是有價值的原因。DCeP將完成有效工作時，數據中心實際產生的能量消費的數據進行了量化。DCeP允許用戶建立自己對有效工作指標的定義。例如，網絡在線搜索公司可能會以其網站完成的搜索數量作為定義內容。而對于零售商來說，定義內容很可能是銷售數量。PUE還是必要的，然而DCeP指標能更容易被一些經驗較少的人們所理解。
盡管DCeP不是一個科學準確的度量角度，它提供了一種方法來量化你真正完成工作時所使用的能源。如果一家銀行的服務器在大部分時間里都處于空閑狀態，它描述出最小能量，所需的最少的冷卻量，并不會顯著地影響PUE.但它仍然消耗了能力卻沒幾乎沒完成任何工作。DCeP則正相反，其目標是減少能源消耗，最大限度地提高有用的工作。對于行業中的領先企業，要將每一點的生產性計算從他們使用的每瓦功率中擠壓出來，復雜的服務器可以提供遠遠超出了處理器利用率的操作數據，而更為復雜的數據中心度量可以跟蹤結果。
然而PUE和DCeP還都只是有關能源效率和降低能源。使用它們衡量效率，可能造成部分無法識別的結果，因為這些指標無法顯現出在節省能源、影響冷卻性能和可靠性方面所作出的犧牲和讓步。新的性能指標度量指標則可以做到，對于那些擁有更高水準數據收集技能的、有能力去優化運營過程中每個環節的管理員很有幫助。
性能指標度量的四個層級
性能指標度量有四個層級。Level1是基本層級，不需要復雜的設備就可以應用。Level2需要更徹底、更準確的測量。Level3和Level4添加計算流體動力學（CFD）的空氣流建模來提供性能監控的圖形可視化，還提供假設情景分析，預測使用當前能源效率時，未來的能力和故障模式是如何的。Level3是普通建模。Level4使用實際和詳細的測量方法，校準計算流體動力學模型作為其他標準可信賴的準確度量基線。
要使用性能指標（PI）和數據中心能源效率這樣的標準拓展數據中心度量有三個前提；
采用PUE方法；
在計算操作中定義哪些工作是有效工作的
獲取每個機架工作時產生的能源、溫度等詳細測量數據
性能指標將PUE、熱合規性和彈性結合起來補充現有的度量方法。后兩者分別基于ASHRAE推薦標準和允許的熱度范圍。熱合規性和彈性研究如何在正常和異常條件下保證冷卻工作的冗余。如果機房空調空氣溫度必須降低到滿足熱合規目標，PUE可能增加。性能指標度量的側重點是要了解硬件是如何可靠地被冷卻，以及能源設施的效率如何，以及一個因素如何影響其他因素。決定你距離想達到的極限距離有多少，以及你想要的目標能源效率或PUE值。然后，測量實際情況并繪制一張三角形的圖，也稱為蜘蛛圖，看看他們是如何接近你的目標。
現在有幾種衡量數據中心的指標，依據能源效率，計算每單位能源消耗和可靠性相對能源效率的工作輸出，以最大限度地提高整體數據中心的性能。對于大多數運營工作來說，堅持基本設施和跟蹤電源使用的有效性應處于最優先。可以選擇其他標準，但PUE仍然是基礎。即使人們還沒有準備好采取進一步的措施，了解行業中成熟的建議還是有幫助的，只要有了目標就能知道應該如何去做。
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本文標題：能效和冷卻效率是數據中心重要指標
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