建自己的数据中心,这笔账应该怎么算?

云计算、Big Data，这些不断更新的概念对企业的数据处理能力提出了越来越高的要求。物流企业想要实时跟踪包裹的递送过程，消费品企业想要分析用户行为以及体验，我们可获得的数据在不断地增加，而相对滞后的却是从海量数据中获得相关洞察的技术能力。相比过去租用数据中心，很多企业已经建设并完善自己的数据平台提上了日程。在这个厉兵秣马的阶段，有哪些问题是不容忽视能呢?Big Data的时代，如何让建立自己的数据平台不成为Big Problem?

随着云时代的来临，云计算已经不再是IT企业的专利，越来越多企业开始通过云计算来提高企业运营效率，从而使得整个业务流程得以改善。很多时候，看似高深遥远的云计算的应用，其实就在你的身边。比如说，物流公司给每一个快递员都配备手持移动终端，使得他们从客户手里收寄包裹后，可以第一时间扫描编码，并同步到公司数据库，实现真正的包裹实时跟踪——毫无疑问，这一过程中所产生的大量数据和流量，对企业的数据平台无疑是一大考验。

与此同时，大数据(Big data)的概念也正在被越来越多地关注。大数据是指企业在运营中，会产生各种海量数据，其中一部分数据由于缺乏逻辑(当然，这个逻辑是指数据库处理数据的关系逻辑)，是数据库难以“消化”的“大分子”，比如，各种格式的办公文档、图片、报表、音频、视频信息等。要将这些数据整理存储到关系型数据库用于分析时，会花费大量的时间和金钱——因为它们需要更多的计算机处理能力和更多的工程师来完成。

一边是数据量的增长，一边是处理能力的需求增大，这让建设自己的数据平台开始成为很多企业的优选项：对数据量较大的企业来说，建设自己的数据平台，远期收益大，并且更为可控和安全。但是，在建设数据中心的过程中，很多企业考虑得更多的是I‘r设备本身的成本和后期人员配备的投入，殊不知，数据中心所消耗的能源以及电力会占到整个运营成本的35％到45％，要降低整个数据平台的运营成本，节能是一个不容忽视的问题。

IT负载真的需要这么巨大的能耗吗?据施耐德电气的研究数据表明，大部分传统数据中心消耗的电力实际上只有约47％用于为IT负载供电，其余电力均被电源、制冷及照明设备所消耗。很显然，53％的输入电力未对数据中心做任何“有用功”，这样一个数据中心，电力使用效率为2，13(总能耗／有效利用能耗)，这个数值被称为PUE。

“从理论上说，新建数据中心如果设计方案非常合理，整个数据中心的PUE值能够达到1.2到1.4之间。”施耐德电气执行副总裁、APC总裁兼首席执行官Laurent Vernerey说，“实际上所有的数据中心都有机会把PUE设计到1.4，通过优化节约50％左右的能耗不是难事。但是对企业来说，最低的PUE值并不一定就带来收益最大化。比方说，在南方和北方实施一个规模相同的数据中心，由于环境温度的差异，在北方实现更低的PUE需要投入的成本将会更低，如果在南方也要实现相同的PUE势必需要投入更多成本，导致投资回报率大大降低。”企业在建设自己的平台时，如何才能平衡投资回报率和PUE之间的关系?

适度规划规模

过度规划是造成电力浪费的最大动因之一，但却最难被用户认知和评估。一般来说当供电和制冷系统的设计值高于IT负载时，便会导致供电和制冷设备过度规划。从投资角度来看，安装过多的供电和制冷设备显然是一种浪费。过度规划还会极大地降低整体系统的电力效率，并导致过多的持续电力损耗。大多数用户并不知道，不管是否存在IT负载，电源和冷却系统中都存在固定的损耗，而且这些损耗与系统的总额定功率成正比。在典型安装中，这些固定损耗是数据平台物理基础设施耗电量的主要形式。即使在IT负载很小的安装中，基础设施的固定损耗也会超过IT负载。一旦基础设施规模过大，固定损耗占总电费的比例就会提高。对于IT负载仅为额定负载30％的典型系统，每千瓦IT负载每年的电力成本约为2300美元。如果根据负载适度规划系统的规模，每千瓦IT负载每年电力成本大约将会降到1440美元，电力成本节约38％。

PUE是一个能有效衡量效率并推动效率提升的工具。但在几乎所有的新建和扩建数据中心的案例里，获得较低的PUE值都会产生额外的投资成本。很多时候企业源于自身良好的愿望设定一个PUE目标，却没有考虑到所有的应该考虑的因素。“实际上充分了解为了达到既定目标所要付出的投资成本和投资回报率是非常必要的，需要弄清楚总拥有成本(TCO)和PUE目标之间的连带关系。”Lauren说。

展示和了解PUE、ROI和TCO之间微妙的平衡关系的途径有很多：

PUE设计指标的设定应该以什么情况为参考?是“最佳日”的测量值，还是基于年平均值?

PUE计算是应该基于数据中心满负载情况还是部分负载情况?所有设备的效率曲线都会因负载率的不同而变化。在真实运行状态下，PUE值也会因时间和日期不同而变化。

总之，有效利用PUE可以满足总体的业务目标。但是要加以小心，不要陷入因为曲解计算公式而错误计算投资成本和运营成本预算的困境。用途细分，适合的才是最好的

过去，企业习惯按规模把数据中心用“大、中、小”来加以分类。现在，施耐德按照使用需求把数据平台用户分成了三类：第一类把数据平台当工具来使用；第二类是把数据平台当成一种投入；第三类则是把数据平台作为自己的核心业务。

这样做的好处在于，更为直观地从数据中心的角度去理解企业对PUE的需求。如果把数据中心当做自己的业务来进行运营，企业会更在意数据中心前期的投入和实际的运营成本，同时他们也会要求最终的整体投入更加高效；如果把数据中心当成一种固定投入，比如银行、证交所等，他们会进一步要求数据中心有更高的可用性和可靠性；最后，对于一些中小企业的用户来说，他们把数据中心当做一种工具，数据中心是否具备优越的可用性是他们最关心的问题。

在施耐德的客户中，香港证券中心做到了全球最高等级的PUE，因为对这样的金融客户来说，数据中心是他们的生命线，必须最安全和可靠。而对另一个客户中智上海经济技术合作公司来说，他们的需求在于要在空间有限的商业写字楼里建设高密度机房，要实现空间、制冷和供电三者的平衡，并为将来的扩容做好准备，最后才是在确保机房高可用性的前提下实现较低的PUE。因此，根据实际情况，从不同的维度找到PUE的最佳点非常重要，单纯地用PUE来衡量数据中心是否节能并没有价值。

现在，不少设备提供商开始提供完整的标准化数据中心设计，这些数据中心为提高效率进行了专门的设计。事实表明，与数据中心的传统设计方法相比，这些新方法在成本节约方面机会非常大，而实现这些节约所需要的投资却很少，在某些情况下甚至无需投资。进行了降低能耗设计的数据中心还可以节约其他成本，如与电源和冷却系统相关的投资成本和运营成本，同时还可节约空间。