严格的管理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
现代企业的运营离不开数据中心（Data Center）。数据中心（Data Center）承载着数以干计的服务器，用于支持应用程序、提供信息以及实现多种流程的自动化。对于数据中心（Data Center）容量的需求一直没有减弱的迹象。数千台服务器一起运行会消耗大量电能，造成运营成本上升，导致全世界温室气体不断增加。
经研究表明，各行业部门能够通过更加严格的管理将数据申心的能效提高一倍，从而降低成本并减少温室气体的排放。具体而言，各行业部门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；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（Data Center）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（Data Center）的效率是一个战略问题。建造和运营数据中心（Data Center）花费的资金在行业部门IT预算中所占的比例不断上升，导致用于急需技术项目的预算越来越少。数据中心（Data Center）建造计划是行业部门管理层的决策。同时，监管部门和外部利益相关方也越来越关注其管理自身碳足迹的方式。采用最佳实践方式不仅有助于公司减少污染，还能够提高他们作为良好企业公民的形象。
数据中心（Data Center）运行成本高昂
如今，企业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（Data Center）的服务器数量正在以每年约10%机的速度增加。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余，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（Data Center）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，导致全世界数据中心（Data Center）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迸人温和增长状态。
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（Data Center）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，屯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部在以高达20扒的速度上升，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（Data Center）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（Data Center）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。另外，不断上升的能耗产生了更多、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（Data Center）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（Data Center）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，在2010年数据中心（Data Center）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年全世界数据中心（Data Center）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（Data Center）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（Data Center）的最佳实践。随着数据中心（Data Center）排放量的持续上升，政府可能会为了碱排而施加更大的压力。
影响深远的挑战
在信息密集型机构中，许多部门和级别的人员都能够做出影响数据中心（Data Center）运营效率的决策。负责应用程序开发的管理人员能够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能够做出设备采购决策。设施主管则能够决定数据中心（Data Center）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。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（Data Center）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，而这些做法会造成容量过剩。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，公司能够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。这能够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（Data Center）效率低下，每台服务器上常常只运行一个软件应用程序。
数据中心（Data Center）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（Data Center）的容量是需要增加25%还是增加100%.在极端情况下，发现一些设施在投人运营后常年处于半空闲状态；而另一些公司在建成一个数据中心（Data Center）之后，很快就需要再建一个新的。
如今数据中心（Data Center）已经成为一项昂贵的资产，由此能够推断，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柑关的专业技术知识，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（Data Center）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、过度设计相效率低下就成了普遍现象。
积极管理IT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（Data Center）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，能够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。
这些调整便公司得以搁置原先的数据中心（Data Center）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量将由59.1万吨削减至34.1万吨。
公司还能够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。一些交易的计算能够推迟，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。
掌握准确的信息
更好的预测和规划是提高数据中心（Data Center）效率的基础。公司应当跟踪自已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（Data Center）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（Data Center）、应用架构师和设施操作人员提供的建议能够用于改善这些模型。一家全世界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（Data Center）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，能够采用实际拥有成本（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木考虑在内。提早计算这些成本，有助于限制过量的需求。
一家金融机构对所有支持自身交易和投资银行产品的应朋采取了TCO核算法。结果，IT管理人员第一次对哪些软件应用投资能够产生足够的实际回报展开了讨论，并制定出一份用于减少各领域内过度投资和IT低效现象的路线图。通过各业务部门间的这些交流，可为决策带来巫需的规范性，并对最终降低数据中心（Data Center）的成本发挥重要作用。
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（Data Center）服务的需求。满足这些需求的责任分散在IT部广]（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。
提高数据中心（Data Center）的效率
作为数据中心（Data Center）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（Data Center）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（Data Center）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（Data Center）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（Data Center）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，将CADE分为五级。属于CADE第1级的数据中心（Data Center）运营效率最亻己大多数机构最初可能都会被归人较低的级别。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，公司还能够对整个数据中心（Data Center）的设施进行基准比较分析，或者与竞争对手进行比较，也能够为管理人员设立绩效目标并加以跟踪。
在数据中心（Data Center）的需求管理方面，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，他们能够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。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（Data Center）扩容请求有求必应的思维模式。
另外，首席信息官还应当设定将数据中心（Data Center）的能效提高一倍的目标，并作出公开承诺，以便鼓励改进工作，并帮助企业在监管部门或其他利益相关方施加压力前宋取行动。通过分析表明，利用现有的技术和工艺，几乎所有公司都能够在未来3到4年内将自身数据中心（Data Center）的能效提高一倍。实现这一目标需要加强数据中心（Data Center）管理，改善规划工作，以及强化责任感。
数据中心（Data Center）效率低下是一种普遍现象，已经成为一项重大的世界性难题。但是仍有很大的改善空间。遵循上述建议，有助于改善数据中心（Data Center）的管理并使之迸人一个良性循环，从而提高能源的使用效率、降低成本并稳步减少碳排放。
声明： 此文观点不代表本站立场；转载须要保留原文链接；版权疑问请联系我们。
