数据中心能效评价指南
DB37T 2480—2014 数据中心能源管理效果评价导则(备案)
ICS27.010F 01备案号：42658-2014 DB37 山东省地方标准DB37/T 2480—2014数据中心能源管理效果评价导则2014-04-21发布2014-11-01实施前言本标准按照GB/T 1.1—2009给出的规则起草。
本标准由山东省省级机关事务管理局、山东省质量技术监督局提出。
本标准由山东能源标准化技术委员会归口。
本标准起草单位：东营启胜计算机信息技术有限公司、山东省标准化研究院、济南银泉科技有限公司、山东大学网络与信息中心。
本标准主要起草人：熊绍东、贾东光、万林、原静、曲发川、李倩、张保国、颜丽、祁晓丹、陈超。
数据中心能源管理效果评价导则1 范围本标准规定了数据中心能源管理效果评价的术语和定义、计算方法、评价指标体系建立的原则、评价指标体系和评价程序。
本标准适用于公共机构数据中心的能源管理效果评价，其他机构数据中心（互联网数据中心、云服务数据中心、银行数据中心等）的能源管理效果评价工作可参照本标准执行。
2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 23331—2012 能源管理体系要求GB/T 29149 公共机构能源资源计量器具配备和管理要求YD/T 2435.1 通信电源和机房环境节能技术指南第1部分：总则DB37/T 1498 数据中心服务器虚拟化节能技术规程3 术语和定义GB/T 23331—2012界定的及下列术语和定义适用于本文件。
3.1数据中心 data center拥有可靠的环境、完善的设备、专业化的人才，通过信息化手段，向其客户提供专业化的应用和数据等IT相关专业服务的组织。
4 评价指标体系建立的原则4.1 数据中心能源管理效果评价指标体系应能够评价数据中心用能管理的科学性、有效性。
4.2 数据中心能源管理效果评价指标体系应坚持以下原则：a)应符合资源合理配置、保护环境的基本要求；b)应开展节能管理，实施能源的高效利用；c)应建立完整、适用的能源管理制度和措施；d)应合理采用当前最佳可行的节能技术、系统、设备和器具；e)应持续跟踪先进的管理模式不断提高评价指标体系水平。
绿色数据中心评估指标及评估方法
绿色数据中心评估指标及评估方法随着大数据时代的到来，数据中心的能耗和环保问题成为了全球性的热点话题。
绿色数据中心评估指标及评估方法的建立，成为了解决这一问题的有效途径。
本文将对绿色数据中心的评估指标及评估方法进行详细介绍，以期为相关领域的研究提供参考。
一、绿色数据中心评估指标1. 能耗效率（PUE）PUE是数据中心能源利用的效率指标，是数据中心总能耗和IT设备用电量的比值，即PUE=总能耗/IT设备用电量。
PUE值越小，表示数据中心能源利用更加高效，也说明数据中心的电力舒适度更高。
2. 周转时间（Cycle Time）数据中心的周转时间指从硬件开始处理业务或功能所需的时间。
这个指标通常带有许多约束条件，如网络通信时间、计算时间、并发用户数量、缓存和I/O性能等等算法的操作能力等。
不同的数据中心运营商会想方设法减少这个时间，以提高工作的效率。
3. 用电量（Power Usage）用电量是绿色数据中心的重要评估指标之一。
通常情况下，数据中心所消耗的电能大多来自非可再生的能源，如煤炭或石油，这将对环境造成极大的负面影响。
因此，借鉴先进绿色数据中心的经验，降低数据中心的用电量，将电量利用最优化，已经成为了必要的一项工作。
4. 可用性（Availability）数据中心的可用性是指设备总时间和可用时间的比率。
这里的“可用时间”指数据中心的计算设备能够正常工作的时间。
如果数据中心的可用时间很短，企业用户将失去很多重要的业务，这也会导致企业采购新IT设备的费用剧增。
5. 持续性（Sustainability）持续性是指数据中心的生命周期中是否可以继续持续其工作。
如果数据中心的电力状况不稳定，或者数据中心的资源无法利用，那么数据中心的生命周期将非常短。
因此，在绿色数据中心的建设过程中，不仅要考虑到长期的能源利用，还要考虑到其它各种因素，如基础设施、网络、安全等。
二、绿色数据中心评估方法1. 能耗评估能耗评估是数据中心绿色评估的重要环节。
数据中心能效指标有哪些怎么计算
数据中心能效指标有哪些怎么计算导读我国数据中心历经15年的飞速发展，但目前尚未建立统一的数据中心能效指标体系，也缺乏相应的评估标准，使得各数据中心公布的能效数据往往不能准确反映真实能耗水平。
数据中心的概念本来是舶来词汇，直到2005年以后，随着互联网公司的兴起，才大量运用于社会各行各业，特别是互联网IT行业。
各种企业自建数据中心（EDC），互联网数据中心（IDC）逐渐开始出现，并在2010年达到了一个小高潮。
数据中心也由此正式变成了一种互联网基础设施。
我国数据中心历经15年的飞速发展，但目前尚未建立统一的数据中心能效指标体系，也缺乏相应的评估标准，使得各数据中心公布的能效数据往往不能准确反映真实能耗水平。
不同的数据中心的能效结果间缺乏可比性，给业界带来诸多不便，不利于节能减排目标的实现。
今天，我们将根据国际相关组织的研究成果，并结合我国数据中心实际发展情况，分享四个能效指标评价指南：电能利用效率（PUE）、局部PUE、制冷/供电负载系数和可再生能源利用率，以及指标的具体测量方法。
1、数据中心能耗组成众所周知，数据中心的电能消耗主要由IT设备、制冷设备、供配电系统和照明等其他消耗电能的数据中心设备组成。
制冷设备：是指为了保证IT设备运行所需温湿度环境而建立的配套设施，主要是精密空调系统。
IT设备：包括计算、存储、网络和IT支撑等不同类型的设备，主要是服务器、交换机、路由器和监控设备等。
供配电系统：是指提供满足设备使用的电压和电流，并保证供电的安全性和可靠性，主要是指UPS、配电柜、电池等。
其他：照明设备、安防设备、消防设备、传感器设备以及KVM管理系统等。
以上这些都是数据中心能耗组成的重要部分，也是下面四个能效指标评价指南里的重要依据。
2、数据中心能效指标评价这四个能效指标是综合考虑数据中心能效指标的可测量性、可比较性和可优化性，得出作为数据中心能效测评的基本指标。
第一个指标：PUE（Power Usage Effectiveness）PUE是国内外数据中心普遍接受和采用的一种衡量数据中心基础设施能效的指标，其计算公式为：PUE=数据中心总耗电÷ IT设备耗电数据中心总耗电：是指维持数据中心正常运行的所有耗电，包括IT设备、制冷设备、供配电系统和其他设施的耗电的总和。
数据中心中的能源管理策略及效果评估
数据中心中的能源管理策略及效果评估1.引言如今，随着数字化时代的到来，数据中心的数量与规模不断增长，因此能源管理策略成为数据中心运营中的重要议题。
数据中心能源消耗大，不仅对环境造成了影响，也对企业造成了财务负担。
因此，设计和实施有效的能源管理策略对于数据中心的可持续发展至关重要。
本文将探讨数据中心中的能源管理策略及其效果评估。
2.数据中心中的能源管理策略2.1 能源审计与监控能源审计是数据中心能源管理策略的基础步骤。
通过对电力、冷却、照明等能耗设备进行监测，可以识别并量化能源浪费，找出节能的潜力。
数据中心管理团队可以利用能源监控系统实时监测能源的使用情况，及时发现异常并采取相应措施。
2.2 服务器虚拟化和能源调度服务器虚拟化是一种将多台物理服务器集成在一台服务器上的技术，可以显著减少数据中心能源消耗。
通过将多台服务器上的应用程序合并到较少的物理服务器上，可以提高硬件利用率，减少不必要的能源开支。
此外，能源调度可以根据负载需求自动调整服务器的工作模式，进一步降低能源消耗。
2.3 高效的数据中心设计与建筑材料选择高效的数据中心设计是实施能源管理策略的基础。
使用高效的数据机柜、冷却系统以及合适的建筑材料可以显著减少能源消耗。
数据中心应配备高效的空调系统，使冷却过剩最小化。
此外，建筑材料的选择也很重要，例如使用高反射率材料可以减少热量吸收，从而降低空调负荷。
3.数据中心能源管理策略的效果评估3.1 能源消耗与成本分析有效的能源管理策略应该减少数据中心的能源消耗和运营成本。
对于评估策略的效果，首先需要分析数据中心的能源消耗和成本，包括电力、冷却和其他运营费用。
通过定期的能源消耗与成本分析，可以评估能源管理策略的有效性。
3.2 绿色指标评估绿色指标评估是衡量数据中心能源管理成果的重要方法。
这些指标可以包括能源效率比（PUE）、碳足迹和水使用效率等。
通过与领先的数据中心能源管理标准进行比较，可以了解数据中心在能源管理方面的优势和改进潜力。
绿色数据中心评估指标及评估方法
绿色数据中心评估指标及评估方法引言随着信息技术的快速发展和全球碳排放的不断增加，对环境友好型数据中心的需求也日益增加。
绿色数据中心旨在通过提高能源效率、减少碳排放和优化资源利用来降低数据中心的环境影响。
本文将介绍绿色数据中心评估的指标和评估方法，以帮助数据中心运营商评估其环境友好性。
指标1: 能源效率绿色数据中心的核心目标之一是提高能源效率。
以下是一些用于评估能源效率的指标：•能源使用效率 (PUE)：PUE是衡量数据中心总能源使用和计算设备能源使用之间关系的一个指标。
PUE值越低，表示能源利用效率越高。
•电力使用效率 (CUE)：CUE是衡量数据中心电力设备使用和计算设备使用之间关系的指标。
与PUE相似，CUE值越低，能源利用效率越高。
评估绿色数据中心时，应注意评估其PUE和CUE值，以作为能源效率的衡量标准。
指标2: 碳排放绿色数据中心还应该减少其碳排放量，以下是一些评估碳排放的指标：•碳足迹 (Carbon Footprint)：衡量数据中心固定时间内的温室气体排放量，包括直接和间接排放。
•碳中和程度：评估数据中心采取的碳中和措施，以衡量其对碳排放的抵消能力。
评估绿色数据中心环境友好性时，应重点考虑其碳足迹和采取的碳中和措施。
指标3: 资源利用绿色数据中心应通过优化资源利用来减少浪费。
以下是一些评估资源利用的指标：•资源利用效率：评估数据中心处理能力和所使用资源之间的平衡。
•水资源利用：评估数据中心对水资源的使用情况。
评估数据中心环境友好性时，应考虑其资源利用情况，确保其合理利用资源并减少浪费。
评估方法评估绿色数据中心环境友好性的方法和工具可以采用以下几种：1.评估表格：创建评估表格，列出各指标以及其得分、权重等信息，以便对绿色数据中心进行定量评估。
2.能源监测系统：使用能源监测系统对数据中心进行实时和历史能源使用情况的监测和分析，以确定其能源效率。
3.碳足迹计算工具：使用碳足迹计算工具评估数据中心的碳足迹，了解其碳排放情况。
数据中心能源综合利用评价方法
数据中心能源综合利用评价方法
1. 看看数据中心的设备运行情况呀，这就像观察一辆汽车的仪表盘，能及时发现能源的消耗问题呢！比如空调一直开着是不是浪费电啦。
2. 要关注数据中心的能源分配哦，这不就跟家里分配水电一样嘛，可不能厚此薄彼呀！像有的服务器耗能超多是不是不合理呀。
3. 考察能源的转换效率也很重要呀，好比是钱的投资回报率一样关键呢！如果转换效率低那不是太可惜了嘛。
4. 数据中心的散热管理不能忽视呢，就像人热了需要降温，不然多难受呀！要是散热不好那多糟糕呀。
5. 留意能源的回收再利用呀，这跟废物利用一个道理呀，不利用起来多浪费呀！例如余热可以用来供暖啥的。
6. 能量的存储方式也要考虑呀，如同把好东西存起来以后用一样呢！总不能让能源白白流失吧。
7. 研究一下数据中心各部分的能耗比例呀，这就好像分析一个团队里每个人的贡献度一样呢！某些部分能耗过高不就有问题了嘛。
8. 能源的质量问题也得注意呀，次品的东西可不好用呀！低质量的能源怎么能行呢。
9. 还有智能监控能源使用呢，这就像是有一双眼睛时刻盯着，多放心呀！一旦有异常马上能发现。
结论：数据中心能源综合利用评价方法真的需要我们全方位仔细去考虑呀，每个环节都不能马虎，这样才能真正做到高效利用能源！。
数据中心能源综合利用评价方法-最新国标
数据中心能源综合利用评价方法1范围本文件规定了数据中心能源综合利用评价的内容与要求。
本文件适用于数据中心中能源综合利用关键性能指标的评价，可用于工业节能监测工作中开展数据中心能效专项监察。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该注日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T2887-2011计算机场地通用规范GB17167-2006用能单位能源计量器具配备和管理通则GB/T23331-2012能源管理体系要求GB/T32910.1-2017数据中心资源利用第1部分：术语GB/T32910.3-2016数据中心资源利用第3部分：电能能效要求和测量方法3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.1数据中心data center由计算机场地(机房),其他基础设施、信息系统软硬件（物理和虚拟资源）、信息资源(数据)和人员以及相应的规章制度组成的实体。
[G B/T32910.1-2017，定义2.1。
]3.2绿色数据中心green data center全生存期内，在确保信息系统及其支撑设备安全、稳定、可靠运行的条件下，能取得最大化的能源效率和最小化的环境影响的数据中心。
3.3可再生能源renewable energy一次能源的一类，在一定程度上，地球上此类能源可在自然过程中再生。
注：在本标准中计算可再生能源利用率时，仅包括直接用来转化为电能的可再生能源，如太阳能、水能、风能、生物质能、海洋能和地热能等。
[G B/T32910.1-2017，定义2.7。
]3.4能源利用energy utilization数据中心对支持其正常运行的能源的利用。
3.5能源目标energy objective表明数据中心的能源方针得以遵循的、有明确预期结果的具体体现。
[G B/T32910.1-2017，定义2.16。
数据中心能效测评指南(V1.0)
3CPPChina Cloud Computing Promotion and Policy Forum3CPP—TR01—2012“云计算发展与政策论坛”技术报告数据中心能效测评指南（V1.0）云 计 算 发 展 与 政 策 论 坛 2012-3-16发布概 述本指南根据国际相关组织的研究成果，结合我国数据中心实际 发展情况，定义了电能利用效率（PUE） 、局部 PUE、制冷/供电负 载系数和可再生能源利用率四个能效指标，提出了具体的测量方法 和测量数据的发布要求等。
本指南可用于对数据中心的能效进行测量，便于运营者了解数 据中心的整体能效状况，也可为用户比较不同数据中心之间的能效 提供参考基准。
本指南是在政府相关部门的指导和支持下，由“云计算发展与政 策论坛”组织会员单位的相关专家共同编写的。
在编写过程中，得到 了 中 国 通 信 标 准 化 协 会 (CCSA) 和 绿 色 网 格 组 织 (The Green Grid,TGG）的大力支持。
本指南将根据数据中心节能技术、能效指标、测量水平等的发 展，不断修订和完善。
1一.前言当前我国各类数据中心总量约 43 万个1， 可容纳服务器共约 500万台。
其中经营性数据中心机房 921 个，面积约 88 万平米，机柜 数月 17.7 万个，可容纳服务器约 200 万台2。
随着云计算的快速发 展， 未来 5 年我国对数据中心流量处理能力的需求将增长 7～10 倍， 机房面积需要再翻一番才能满足云计算发展的需求。
2011 年， 我国数据中心总耗电量达 700 亿千瓦时， 已经占到全 社会用电量的 1.5%，相当于 2011 年天津市全年的总用电量。
数据 中心的高能耗，不仅给企业带来了沉重的负担，也造成了全社会能 源的巨大浪费。
为了推动数据中心的节能减排，工业和信息化部在 《工业节能"十二五"规划》提出， “到 2015 年，数据中心 PUE 值需 下降 8%”的目标。
数据中心的能耗评估与节能措施
数据中心的能耗评估与节能措施数据中心是当今信息技术高度发达的重要组成部分，其在支撑互联网应用、大数据处理、人工智能等领域发挥着举足轻重的作用。
然而，数据中心的大规模运行也导致了巨大的能源消耗和环境压力，尤其是随着云计算、物联网等新兴技术的迅猛发展，数据中心的能耗问题愈发凸显。
本文将对数据中心的能耗进行评估，并提出相关的节能措施，旨在为数据中心的可持续发展提供参考。
一、数据中心能耗现状数据中心的能耗主要包括两个方面：运行能耗和制冷能耗。
运行能耗是指数据中心内服务器、存储设备、网络设备等设备的耗电量，而制冷能耗则是为了保持数据中心内部温度适宜而消耗的能源。
根据统计数据显示，全球数据中心能耗占总能耗的比例逐年增加，已成为一个值得关注的问题。
在数据中心的运行能耗中，服务器是主要的能耗来源。
随着数据中心规模的不断扩大和技术的升级换代，服务器的能耗也在不断增加。
而在数据中心的制冷系统中，传统的制冷方式效率低下，造成了能耗的进一步增加。
这些问题的存在使得数据中心的能耗问题变得尤为突出。
二、数据中心能耗评估方法为了有效评估数据中心的能耗情况，可以采用以下几种方法：1. 数据采集方法：通过在数据中心内部部署传感器和监测设备，收集数据中心各个设备的用电情况、温度湿度等数据，以实时监测数据中心的能耗情况。
2. 能效评估方法：通过对数据中心的能效参数进行分析，如PUE（能耗效率指标）等，评估数据中心的能效水平。
3. 能耗模拟方法：通过建立数据中心的能耗模型，对不同的能耗优化措施进行模拟分析，找出最佳的节能方案。
综合运用以上方法，可以全面了解数据中心的能耗情况，为后续的节能措施提供科学依据。
三、数据中心节能措施为了降低数据中心的能耗，提高其能效水平，可以采取以下节能措施：1. 更新服务器设备：选择能耗更低的新一代服务器设备替换老旧设备，提高数据中心整体的能效水平。
2. 优化空调制冷系统：采用智能温控系统、冷热通道隔离等技术，提高制冷系统的效率，减少制冷能耗。
数据中心能耗检测及节能评估
网络设备能耗检测
检测方法
使用网络流量监测设备和网络扫描工具，对网络设备的端口 流量、丢包率、延迟等指标进行实时监测，同时记录设备的 电源输入功率。
能耗分析
通过对网络设备的端口流量、丢包率、延迟等指标的分析， 找出网络瓶颈，并评估出最佳的网络配置和利用率。
功率因子修正
考虑到数据中心负载的变化和功率因子的影响，通过测 量和计算功率因子的变化，对能耗进行修正，提高节能 评估的准确性。
基于仿真的节能评估模型
仿真模型构建
利用仿真软件模拟数据中心的运行状态，根据不同的 负载和环境条件，预测数据中心的能耗趋势和节能效 果。
参数优化
通过调整仿真模型的参数，模拟不同的节能措施，评 估各种措施的节能效果，为实际操作提供参考。
总结词
应用程序是数据中心的主要能耗来源之一。
详细描述
Application能耗检测工具可以监视和分析 应用程序的能耗，包括CPU使用率、内存使 用率、磁盘I/O等，以便更好地了解数据中
心的能耗状况。
Management Software能耗检测
要点一
总结词
要点二
详细描述
管理软件是数据中心的主要能耗来源之一。
Database/Middleware能耗检测
总结词
数据库和中间件是数据中心中能耗较高的 应用之一。
详细描述
Database/Middleware能耗检测工具可以 监视和分析数据库和中间件的能耗，包括 CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等，以 便更好地了解数据中心的能耗状况。
Application能耗检测
基于数据分析的节能评估模型
绿色数据中心评估指标及评估方法
绿色数据中心评估指标及评估方法引言随着全球对环境保护意识的提高，绿色数据中心成为了当今数据中心行业的一个热门话题。
绿色数据中心旨在降低能源消耗、减少碳排放并提高资源利用率。
为了评估绿色数据中心的性能和效果，制定一套科学有效的评估指标和评估方法非常重要。
本文将介绍绿色数据中心评估的主要指标和常用的评估方法。
绿色数据中心评估指标1. 能源效率能源效率是评估绿色数据中心的关键指标之一。
评估数据中心的能源效率可以通过以下指标进行衡量：•PUE（Power Usage Effectiveness）: PUE是衡量数据中心能源利用效率的常用指标。
它表示数据中心整体的用电效率，计算公式为总能源消耗除以IT设备能源消耗。
PUE的理想值为1，数值越大表示能源利用效率越低。
•DCiE（Data Center Infrastructure Efficiency）: DCiE是衡量数据中心基础设施能源利用效率的指标。
它表示IT设备能源消耗与总能源消耗之比的倒数。
DCiE的理想值也为1，数值越接近1表示能源利用效率越高。
2. 碳足迹评估数据中心的碳足迹是衡量其环境影响的重要指标。
数据中心的运营过程中会产生大量碳排放，这对气候变化和环境健康有着重要的影响。
以下指标可以用来评估数据中心的碳足迹：•CO2排放量：衡量数据中心总体碳排放的指标。
需要统计数据中心所使用的能源类型和消耗，并计算相应的二氧化碳排放量。
•能源来源：评估数据中心能源来源的可持续性和环境友好性。
在此指标中，可考虑使用可再生能源的比例、使用化石燃料的减少等。
3. 资源利用效率资源利用效率是评估数据中心可持续性的指标之一。
数据中心的高效利用资源，有助于减少环境压力并提高经济效益。
以下指标可用于评估数据中心的资源利用效率：•水资源利用：评估数据中心水资源的使用情况，并制定相应的节水措施。
•金属利用：评估数据中心金属资源的使用情况，包括电子设备、服务器和其他设备中的金属元件。
数据中心能源综合利用评价方法 制定
数据中心能源综合利用评价方法制定下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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数据中心节能与能效评价指南
数据中心节能与能效评价指南目录前言 (3)第一章数据中心发展现状与趋势 (3)1.1 国内数据中心现状 (3)1.2 数据中心发展趋势 (7)第二章数据中心的节能与能效评价 (11)2.1 数据中心的能耗审计 (11)2.2 数据中心能耗测量指标 (13)2.3 数据中心节能目标 (21)2.4 节能技术方案举例 (22)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。
本文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，本文具有较强的指导性和可操作性。
第一章数据中心发展现状与趋势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。
绿色数据中心评估指标及评估方法
绿色数据中心评估指标及评估方法随着社会信息化的发展，数据中心在当前社会中发挥着越来越重要的作用。
然而，数据中心的运营对能源和资源的消耗十分巨大，给环境带来了极大的负担。
为了减少数据中心对环境的不良影响，绿色数据中心应运而生。
绿色数据中心通过采用更加环保节能的技术和措施，减少能源和资源的消耗，降低数据中心对环境的影响。
为了对绿色数据中心进行评估，下面将介绍绿色数据中心的评估指标及评估方法。
一、绿色数据中心评估指标1. 能耗效率：能耗效率是衡量数据中心能源利用效率的重要指标。
数据中心通常是通过PUE（Power Usage Effectiveness）来衡量的，即数据中心用于运行设备的总能耗与设备实际运行能耗之间的比值。
PUE的取值范围为1及以上，数值越小，能耗效率越高。
2. 冷却效率：冷却系统是数据中心中能耗较高的部分之一、评估绿色数据中心的冷却效率时，可以使用COP（Coefficient of Performance）指标，即冷却系统提供给数据中心的制冷能力与耗电量之比。
3.可再生能源比例：评估绿色数据中心的可持续性和环保性，需要考虑可再生能源的使用比例。
可再生能源包括太阳能、风能等，其使用比例越高，数据中心的绿色程度越高。
4.废弃物管理：数据中心运营过程中会产生大量的废弃物，包括电子废弃物、硬件设备等。
绿色数据中心需要采取有效的废弃物管理措施，包括合理的回收和处理方法，以减少对环境的不良影响。
5.智能化和自动化程度：评估绿色数据中心的智能化和自动化程度可以从数据中心的智能化管理系统、设备的自动化程度等方面考虑。
智能化和自动化的数据中心能够更加快速、高效地对能源进行管理和优化，减少能源的浪费。
二、绿色数据中心评估方法1.数据采集：对绿色数据中心的各项指标进行评估之前，首先需要进行数据采集。
数据采集可以通过使用传感器和监测设备来实现。
通过收集和记录数据中心的能耗、温湿度、设备运行等信息，为后续评估提供数据基础。
数据中心能源利用效率评估与优化
数据中心能源利用效率评估与优化随着信息技术的飞速发展，数据中心已经成为现代社会不可或缺的基础设施之一。
然而，数据中心的能源消耗也成为了一个严峻的问题。
为了实现可持续发展，评估和优化数据中心的能源利用效率变得尤为重要。
本文将探讨数据中心能源利用效率的评估方法，并提出一些优化策略和实践。
首先，需要了解数据中心的能源利用效率评估指标。
最常用的评估指标是PUE（Power Usage Effectiveness）。
PUE是数据中心全年能耗与计算设备能耗的比值。
它提供了评估数据中心能源效率的简单方法。
PUE的值越接近1，表示数据中心的能源利用效率越高。
另一个常用的指标是DCiE（Data Center Infrastructure Efficiency）。
DCiE是数据中心实际用于计算设备的能耗与总能耗的比值。
DCiE的值越接近1，表示数据中心的能源利用效率越高。
评估数据中心的能源利用效率需要收集和分析大量的数据。
首先，需要收集数据中心的总能耗。
这包括电力供应设备、冷却设备和其他非计算设备的能耗。
然后，需要收集计算设备的能耗数据。
这可以通过使用能源监控系统来实现。
能源监控系统可以实时监测数据中心的能耗情况，并生成详细的报告。
最后，需要对收集到的数据进行分析和计算，得出PUE和DCiE的值。
根据评估结果，可以采取一些优化策略来提高数据中心的能源利用效率。
首先，可以优化数据中心的散热系统。
传统的散热系统通常使用大量的能源来消耗过剩的热量。
而采用更高效的散热设备，如冷却剂循环技术和热回收技术，可以显著减少能源消耗。
其次，可以优化数据中心的节能设备。
选择能效更高的服务器和存储设备，可以节约大量能源。
此外，可以通过使用虚拟化技术来提高数据中心的能源利用效率。
虚拟化技术可以将多个物理服务器整合为一个虚拟服务器，从而减少能源消耗。
还可以通过使用动态电源管理技术，根据实际负载情况自动调整服务器的电源状态，以提高能源利用效率。
数据中心能效评价管理制度
数据中心能效评价管理制度数据中心是现代社会信息化建设和数字化经济发展的重要基础设施，其能效评价管理对于提高数据中心的运行效率、降低能源消耗、减少对环境的影响至关重要。
为此，制定和实施科学可行的数据中心能效评价管理制度是必要的。
一、背景介绍数据中心能效评价管理制度是为了解决传统数据中心低能效、高能耗等问题而提出的一种管理手段。
随着云计算、大数据等技术的飞速发展，数据中心的规模和复杂性不断增加，能效评价和管理成为了亟待解决的重要课题。
二、目标与原则1. 目标：通过对数据中心的能源消耗、空间利用率、设备利用率等指标进行评价和管理，提高数据中心的能效水平，降低数据中心的运行成本。
2. 原则：科学合理、公正公平、可持续发展。
评价和管理过程中要遵循科学的评价方法和标准，确保评价结果的公正公平性，同时要考虑到数据中心的长期发展和环境影响。
三、评价指标和方法1. 评价指标：数据中心能效评价主要包括能源效率、设备利用率、空间利用率、绿色环保等指标。
其中，能源效率指标包括数据中心能耗、能源利用效率等；设备利用率指标包括服务器利用率、网络设备利用率等；空间利用率指标包括机柜利用率、机房面积利用率等；绿色环保指标包括可再生能源使用比例、废弃物处理等。
2. 评价方法：评价方法可以采用标准化评估模型，通过数据收集、分析和加权计算，得出数据中心能效的综合评价结果。
四、管理制度1. 制定指标体系：制定数据中心能效评价的指标体系，明确评价指标的权重和计算方法。
2. 设立评价机构：建立独立的数据中心能效评价机构，负责对数据中心的能效进行评价和监测。
3. 定期评价与监测：定期对数据中心能效进行评价和监测，得出评价结果并进行整理和分析。
4. 提出改进建议：根据评价结果，提出改进建议，帮助数据中心改善能效，降低运行成本。
5. 管理报告和公示：制定管理报告，向数据中心管理层汇报评价结果和改进建议，并向公众公示评价结果，增加透明度和可信度。
绿色数据中心评估指标及评估方法
绿色数据中心评估指标及评估方法
随着数字化时代的到来，数据中心成为了支撑信息化发展的重要基础设施，但数据中心的大量能源消耗和废弃物排放也会给环境带来影响。
因此，建设绿色数据中心已成为企业追求可持续发展的重要方向。
为了评估数据中心的绿色程度，需要制定一套评估指标和评估方法。
以下是一些可供参考的指标和方法：
1. 能源效率指标
能源效率是评估数据中心绿色程度的重要指标之一。
可以采用PUE值（能源使用效率）评估数据中心能源利用率。
PUE值越低，能源利用率越高，数据中心的能源消耗越少。
另外，还可以考虑数据中心的能源来源，如采用可再生能源的比例等。
2. 废物处理指标
数据中心会产生大量的废弃物，包括电子废物、纸张、塑料等。
因此，废物的处理方式也是评估绿色数据中心的重要指标。
可以考虑采用回收利用、分类处理等方式减少废弃物对环境的影响。
3. 环境友好指标
数据中心的环境影响不仅仅体现在能源消耗和废物处理上，还需要考虑其对周边环境和生态系统的影响。
可以考虑采用低碳排放、减少噪音污染等环保措施来减少数据中心的环境影响。
4. 可持续性指标
评估绿色数据中心的可持续性也是关键指标之一。
可持续性指标包括数据中心的生命周期成本、资源利用率、使用寿命等。
评估数据中心的可持续性需要考虑其对经济、社会和环境的影响。
通过以上指标的评估，可以全面了解数据中心的绿色程度，并采取相应措施来提高其可持续性和环保程度。
绿色数据中心评估指标及评估方法
绿色数据中心评估指标及评估方法随着数字化时代的到来，数据中心在现代社会中扮演着至关重要的角色。
数据中心是由大量的服务器设备、网络设备和存储设备构成的，这些设备需要耗费大量的能源，同时也会产生大量的碳排放。
因此，绿色数据中心的建设已经成为了近年来环保议题中的热门话题。
绿色数据中心是指在建设和运营过程中，尽可能地减少对环境的影响，同时提高能源利用效率和资源利用效率的数据中心。
为了评估数据中心的绿色程度，需要制定相应的评估指标和评估方法。
以下是绿色数据中心的评估指标与评估方法：一、能效指标1. PUE值：PUE值是衡量数据中心能源利用效率的重要指标。
PUE值越小，能源利用效率越高，也就意味着数据中心的能耗越低。
PUE值=总能耗/IT设备能耗。
2. DCiE值：DCiE值是衡量数据中心资源利用效率的重要指标。
DCiE 值越大，资源利用效率越高。
DCiE值=IT设备能耗/总能耗。
3. WUE值：WUE值是衡量数据中心水资源利用效率的指标。
WUE值越小，水资源利用效率越高。
WUE值=总水消耗/IT设备能耗。
二、环境指标1. 碳排放量：碳排放量是衡量数据中心是否环保的指标。
碳排放量越低，数据中心就越环保。
要降低碳排放量，可以采用使用绿色能源、降低能耗等方式。
2. 废弃物管理：废弃物管理是衡量数据中心环保程度的指标。
要加强废弃物的管理，包括分类回收、减少废弃物产生等方面，从而降低对环境的影响。
三、可持续性指标1. 使用绿色能源：使用绿色能源是衡量数据中心可持续性的重要指标。
使用绿色能源可以有效地降低碳排放量，提高数据中心的可持续发展性。
2. 节省能源：节省能源是衡量数据中心可持续性的重要指标。
通过采取节能措施，如使用节能设备、关闭不必要的设备等，可以有效地降低能耗和碳排放量。
总之，绿色数据中心是可持续发展的重要组成部分，评估绿色数据中心的程度对于推进可持续发展至关重要。
以上所述的评估指标和评估方法可以为绿色数据中心的建设和评估提供重要参考。
数据中心电力系统的能效评估与优化指南
数据中心电力系统的能效评估与优化指南数据中心是现代社会运转的关键基础设施，然而，数据中心的运行过程中耗能问题备受关注。
数据中心电力系统的能效评估与优化成为了当今科技工作者亟待解决的难题。
本文将就数据中心电力系统的能效评估与优化提出一些建议和指南。
首先，数据中心电力系统的能效评估是提高能效的重要前提。
在评估过程中，我们应该全面考虑数据中心整个能量消耗链的各个环节，包括供电、配电、检测等。
只有全面了解数据中心能量消耗的情况，才能为优化提供准确的依据。
数据中心电力系统的能效评估需从以下几个方面考虑：首先是供电系统的评估。
供电系统是数据中心能量输入的重要环节，包括电网输入和UPS设备。
我们需评估供电系统的效率，选择高效的供电设备，减少传输能量损耗，并合理利用UPS设备，减少能量转换损失。
其次是配电系统的评估。
配电系统中，我们需评估电源线路、断路器、变压器等设备的能效，确保能量传输的高效和可靠。
评估过程中要关注高效设备的选择，减少能量转换损耗，并合理规划配电系统的布局，减少传输能量损耗。
此外，检测系统也是数据中心电力系统能效评估的重要一环。
建立合理的监控系统，实时监测设备能耗和效率，从而为能效优化提供数据支持。
通过对数据中心各个环节的能效检测，识别出能量消耗过大的设备或环节，并进行优化改进。
在进行能效优化时，我们应该采取综合的优化策略。
首先是技术层面的优化。
我们可以优化设备的选择和配置，选择能效较高的设备，并合理配置不同设备之间的负载，减少能量浪费。
同时，采用节能措施如风冷、水冷技术等，提高设备的散热效率，减少能量消耗。
其次是管理层面的优化。
建立有效的能源管理制度和能耗监测体系，制定能耗目标，并持续监测和评估数据中心的能效表现。
通过优化运营管理流程、提高员工能源消耗意识、合理规划设备使用等，减少能量浪费。
最后是数据中心设计和规划的优化。
在数据中心的选址和布局过程中，我们需考虑供电和制冷等基础设施的优化布局。
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2—— pPUE 数据中心能效指标 数据中心能效指标2 ——pPUE
pPUE1= 局部耗电总量 / 局部设备耗电量
Zone0 N0
M1
UPS系 统
M3
列头柜 配电
IT设备 负载
N1 Zone1 N2 Zone2
I1
制冷设 备 照明等 其他设 备
I2
pPUE = PM1 / PM2
�对数据中心的局部区域或设备的能效进行评估和分析 �适合用于基于集装箱、模块化数据中心或者由多个建筑和机房构成的较大型数 据中心的局部能效评估 3CPP
8
主要内容
1 2 3 4 5
技术报告的研究背景意义 数据中心能效指标和测量方法 能效指标测量时间和设备要求 数据中心能效数据发布要求 指标的比较 与TGG TGG指标的比较
3CPP
9
数据中心能耗组成
制冷设备是为保证IT设备运行所需温、 湿度环境而建立的配套设施 IT设备包括计算、存储、网络等不同类 型的设备 供配电系统提供满足设备使用的电压和 电流，并保证供电的安全性和可靠性 其他：照明、安防设备、灭火、防水、 传感器以及管理系统等
3CPP
China Cloud Computing Promotion and Policy Forum
数据中心能效测评指南
3CPP
何宝宏 秘书长
云计算发展与政策论坛
的思考 2012 2012的思考
�云计算为何持续火？ �谁将引领中国的云计算服务市场？ �定制服务器/设备的兴起？ �数据中心泡沫？ �HTML5的影响？
3CPP
主要内容
1 2 3 4 5
技术报告的研究背景意义 数据中心能效指标和测量方法 能效指标测量时间和设备要求 数据中心能效数据发布要求 指标的比较 与TGG TGG指标的比较
3CPP
20
与TGG 指标的比较 TGG指标的比较
�CUE（Carbon Usage Effectiveness）
�ERE（Energy Reuse Effectiveness ）
3CPP
新指标：Renewable Energy Ratio
RER 新指标： 新指பைடு நூலகம்：RER
�我国太阳能、风能等可再生能源发展迅速 �新提出了RER指标（可再生能源利用率） �衡量可再生能源的使用情况 �引导和鼓励数据中心可再生能源的发展 �该指标已提交给TGG讨论
RER= 可再生能源供电 / 数据中心总耗电
北京昌平区 “中关 中国移动 村国家工程技术 一期 6.5万平方米 创新基地 河北廊坊经济技 润泽科技 术开发区润泽国 62 万平米 际信息港 北京云产业 北京亦庄 园 所处省市 江苏昆山花桥国 中金数据系 际商务城服务外 统 包基地 上海洋山保 税区云海数 上海 据中心 企业名称 中金数据系统 所处省市 企业名称 50万台服务器 数据中心规模 建筑面积 13 万平 米 一期规划占地 320 亩 数据中心规模
14
M1(r%) 市电 数据 中心
M2
柴油 发电机
M3
自供可 再生能 源
主要内容
1 2 3 4 5
技术报告的研究背景意义 数据中心能效指标和测量方法 能效指标测量时间和设备要求 数据中心能效数据发布要求 指标的比较 与TGG TGG指标的比较
3CPP
15
测量时间和频率
1
测量时间
�固定测量仪表，持续、长期的测量和记录 �钳形功率计等 �每次测量不小于一小时 �每天测量不少于2次，业务忙时、闲时 �每月不少于3天，5日、15日、25日
3CPP
云计算发展与政策论坛宗旨
以规划、政策、标准 为切入点 以支撑政府，推动 产业发展为主要目标 促进政府主管部门与 产业界战略、政策、规划、 标准、监管和法律 法规等的研究
云计算发展 与政策论坛
政府
3CPP
产业
3
主要内容
1 2 3 4 5
技术报告的研究背景意义 数据中心能效指标和测量方法 能效指标测量时间和设备要求 数据中心能效数据发布要求 指标的比较 与TGG TGG指标的比较
5000平米以上 3000~5000平米 1000~3000平米 1000平米以下 数量 61 93 116 533
6
IDC机房服务器数量增长
3CPP
云计算引领新一轮数据中心建设
企业名称 所处省市 数据中心规模 呼和浩特鸿盛工业园 园区 1500 亩 中国联通 区 中国电信 中国移动 4 万机柜 呼和浩特盛乐现代服 规划中期容量 达到 4 务业集聚区 万个机架 企业名称 中国移动 所处省市 数据中心规模 哈尔滨“ 中国云谷 ” 4 万个机架 哈南国际数据城 所处省市 天津滨海服务外 包产业园区 数据中心规模 总建筑面积 9万 平方米，服务器 容量 20万台
2
测量频率
3
3CPP
能效周期
�默认能效指标：固定测量仪表，至少一年 �季度、月份、周、天或小时发布能效数据
16
测量设备
�测量设备的精度要求误 差不超过±3% �解析度不低于0.1Kwh �建设能效管理系统 �统计、分析和自动计算
测量 设备
设备 精度
智能 仪表
能效 系统
�规定的对应测量点进行测量 �安装固定测量设备 �设备内置的测量功能
数据中心电力和制冷成本超过服务器采购 数据中心制冷系统耗能占 30%～40%
�我国目前尚未建立统一的数据中心能效指标体系，也缺乏相应的评估标准 �各数据中心公布的能效数据往往不能准确反映真实能耗水平，不同数据中心的 能效结果间也缺乏可比性 �给业界带来诸多不变，也不利于数据中心节能减排目标的实现 3CPP
企业名称 腾讯
鄂尔多斯东胜云计算 建筑面积 30 万平米， 世纪互联 产业园区 100 万台服务器
——20省市制定云计算规划 ——11个省市均超过 100亿 —— 地方政府提供电力土地税收优惠 ——3-5年至少可提供 35万机柜空间 —— 新增量为现有经营性 IDC的两倍
企业名称 中金数据系统 所处省市 数据中心规模
3CPP
17% 全球数据中心投资增 全球数据中心投资增17% 巨头企业加快基础设施建设
面积增长 投资增长 投资额
微软：宣布计划全球10个地方建设大型 云计算数据中心 谷歌：在全球有超过36个超大型数据中 心 Facebook：在美国东西海岸有7个数据 中心，服务器数量两年增长5倍 苹果、亚马逊、IBM、Yahoo、Intel、 Dell等都在加紧自建数据中心步伐，布 局云计算。 全 球 美 国 欧 洲
3CPP
1—— PUE 数据中心能效指标 数据中心能效指标1 ——PUE
PUE = 数据中心总耗电 / IT 设备耗电 IT设备耗电
市电
M1
UPS 系统 自动 转换 开关 低压 配电 系统 制冷设 备
照明等其 他设备
M4
M3
列头柜 配电
IT设备 负载
柴油 发电 机
M2
办公等 设备
PUE = (PM1 + PM2 – PM4) / PM3 3CPP
广东电信 广东移动
3CPP
能耗是数据中心管理者面对的最大挑战 数据中心能效评估体系缺失
�2011年，我国数据中心总耗电量达700亿千瓦时，已经占到全社会用电量的 1.5%，相当于2011年天津市全年的总用电量 �《工业节能“十二五”规划》：到2015年，数据中心PUE值需下降8% �国家发改委“云计算示范工程”：示范工程建设的数据中心PUE达到1.5以下
资料来源：DatacenterDynamics ，2011
3CPP
5
：未来 5年我国对数据中心流量处理能力 云计算 云计算： 未来5 7～10 倍 的需求将增长 的需求将增长7 10倍
�当前我国各类数据中心总量约43万个，可容纳服务器共约500万台 �其中经营性数据中心机房921个，面积约88万平米，机柜数月17.7万个，可容 纳服务器约200万台。 �随着云计算的快速发展，未来5年我国对数据中心流量处理能力的需求将增长 7～10倍，机房面积需要再翻一番才能满足云计算发展的需求 区域分布： 广东、江苏、 辽宁、上海、 北京IDC数量占 全国接近50% 面积分布
3CPP
22
细化测量方法和发布信息
细化测量方法
�明确了每个能效指标的各个测量点 �细化了测量时间和测量频率 �对测试设备提出了具体的精度等要求 �给出了间接测量和估算的建议 �发布要求：地理位置、功率密度、主要业务类型、IT设备上 架率等 3CPP
23
谢
谢！
3CPP
24
12
3—— CLF/PLF 数据中心能效指标 数据中心能效指标3 ——CLF/PLF
CLF = 制冷设备耗电 / IT 设备耗电 IT设备耗电 设备耗电 P LF = 供配电系统耗电 / IT IT设备耗电
M1 市电 自 动 转 换 开 关 低 压 配 电 系 统 UPS系 统 M5 制冷 设备
照明等 其他设 备
RER= 可再生能源供电 / 数据中心总耗电
�可再生能源对环境无害或 危害极小，而且资源分布广 泛，适宜就地开发利用 �RER用于衡量数据中心利 用可再生能源的情况，以促 进可再生、无碳排放或极少 碳排放的能源利用
RER = (PM1*r% + PM3) / (PM1 + PM2 + PM3) 3CPP
�网络自动上报 �自动获取数据 �智能测量仪表
17
3CPP
主要内容
1 2 3 4 5
技术报告的研究背景意义 数据中心能效指标和测量方法 能效指标测量时间和设备要求 数据中心能效数据发布要求 指标的比较 与TGG TGG指标的比较
3CPP
数据发布要求
指标 数据 发布
�数据中心所在的地理位置，至少精确到具体的城市； �数据中心时测试的具体时间段、室内外温湿度等； �数据中心的设计功率密度，单位为KW/机架； �数据中心规模，以总电容量计算（KW）； �数据中心实际使用率、上架IT设备功率占总设计IT功 率的比例； �数据中心建筑形式，单体机房、与办公等混用或者模 块化等； �数据中心用途，企业应用、互联网应用、客户设备托 管等； �…