在本文中，將介紹采用DCIM這個數據中心管理工具來管理IT設備、容量、電力和成本的方法。

量身定製的DCIM

DCIM供應商們宣稱其提供所謂的一個“包治百病”或“一刀切”的DCIM解決方案，而通常並不是滿足客戶的個性化業務需求定製的係統，數據中心所有者想采用DCIM解決所其麵臨問題。這些“解決方案係統”旨在解決IT和設施的所有重點問題，然而這些產品和解決方案往往專注於一個或兩個優先事項，卻未能滿足數據中心運營商的所有功能需求。為了解決這個問題，一些DCIM供應商根據客戶的需求也提供模塊化的軟件包。例如，數據中心托管供應商可能會對空調製冷和電源管理子係統的控製更感興趣，而小型企業的數據中心可能需要直接監視數據中心空間係統，並依賴於數據中心設施的工作人員進行控製和維護。

該數據中心的業主必須問自己的問題是“我需要什麽來管理數據中心嗎?”，“從我的數據中心需要什麽知名度，管理正在進行的操作和規劃未來?”人們要考慮兩種不同的情況：數據中心(1)是一種新構建的采用機架式PDU計量的數據中心，而數據中心(2)是一個遺留的數據中心設施，沒有機架電源監控能力，但其一直是使用現有的樓宇管理係統(BMS)係統監控基礎設施和電子表格，以便跟蹤輸出能力和客戶的電表讀數。人們爭辯說，數據中心(2)的要求與數據中心(1)有很大不同。這可能是因為數據中心(2)可以選擇BMS與DCIM解決方案，將利用電子表格進行人工輸入電源的指標參當選，而數據中心(1)可能采用DCIM收集現場機架電源的數據和監控每個電路的用電量。數據中心(2)的運營商可能已經發現了其局限性，並對其容量極限有著很好的理解，而數據中心(1)依托DCIM平台進行管理。

數據中心供應商之間的共性是，他們都希望對其經營成本、效率、能力管理和預測能力有著一個明智的處理。

在數據中心生活的某一點中，在組織的某個層次上，有人會嚐試預測能源消耗和成本。人們在這方麵也實施了一些努力，並采用一個電子表格的形式建立在一個設施的模型(見圖1)。這是一個勞動密集的任務，因為這個問題也不是一成不變的：隨著加載，環境溫度和工作條件的不同，其設備性能特點會有所不同。而這個任務太繁重，不能采用人工解決。

   圖1 人工解碼數據中心的挑戰

DCIM添加了火箭科學

要正確理解成本，首先必須解決工程問題。這是在預測建模增加了一些火箭科學，這是對DCIM的工作流模型的分析(見圖2)。

           圖2 調整後的DCIM的工作流模型

在引用建模性能的背景下，指的是數據中心設施的功能。例如，改變IT負載的計算機房空氣處理(CRAH)單元，或冷水機組不斷變化的環境條件和負荷的行為。

經常有人問：“91探花视频在线观看如何計算或模擬預期的性能?”答案很簡單：數據中心中的每一個設備的性能都可以通過一個數學模型來確定。而數據中心供應商具備這個信息庫，無論是UPS、變壓器、風扇或水泵的負載與效率。圖3顯示了一個特定的製冷機對環境溫度和負載的性能係數。

圖3 製冷機組的不同冷卻負荷和凝結空氣溫度的性能係數

圖3曲線的主要特征是當冷凝器溫度升高超過30°C時，當冷卻負荷接近100%時，能效比急劇下降。在圖3中的冷水機組的複雜性是一個單一的子係統組件中集中了各種數據中心的關鍵組件，這些組件的設備中的功率和熱量的分布之間相互作用。例如，製冷機組在冷卻負荷時從配電板或麵板的電源進行供電，表示機械裝置和電氣裝置之間的相互作用。

模型DCIM背後的框架

DCIM是什麽，業界對此應該沒有一個統一的定義。而DCIM可以解決用戶的數據中心各種問題，這種想法是錯誤的。然而現實是，DCIM應該提供一個更深入了解基礎設施的能耗和性能的視圖，並且在人們關注的領域，需要解決數據中心設施主要的隱患。

解鎖真正預測數據中心的成本和能源的能力，DCIM應該能夠提供對未來的預測，讓數據中心運營商知道數據中心不同的負載和溫度條件下的反應，以及跟蹤項目的主要設施的利用能力。這一個方法是通過性能模型體現的，其中包括在電力和冷卻鏈的主要機械和電氣基礎設施(見圖4)。該模型取代了以前繁重的手工構造的模型(見圖1)。

圖4 確定電源和冷卻鏈的組合數據中心的性能模型(藍色連接代表的是電源鏈，紅色連接代表的是冷卻鏈)。

該模型的目的是警告設備人員是否通過讀取儀表讀數，得知設備處於一個健康的姿態，還是屬於可接受範圍內的情況。為什麽這個能力很重要?91探花视频在线观看怎麽知道從電表或製冷參數是正確的嗎?由現場人員提供的共同的反應是“91探花视频在线观看校準91探花视频在线观看的儀表，”這完全忽略了點。這個儀表是提供了讀數，但其並不會智能提供數據中心擁有者的負荷在什麽溫度條件下是健康的。以汽車儀表盤為例，駕駛者在駕駛之前，需要根據儀表參數做出決定。如果沒有這個信息報，例如，燃油表和車速表，那麽汽車就像在黑暗中駕駛一樣。

當然，這種模式必須配合DCIM平台。首先要確定的東西是需要管理的主要數據中心組件或功能。然後再確定設備的主要計量點，其次，要記錄的信息粒度。它可以是千瓦、安培、伏特、赫茲、轉速、°C、°F，以及相對濕度，但同樣重要的是一個適當的記錄間隔，如15分鍾，30分鍾或每小時。計量每一個移動和填充磁盤的數據，不能涉及到任何可操作的情報是一個糟糕的投資。作為一個指南，選擇1%到10%的人能夠進行認真地閱讀和評論。例如問實際上將每機架計量的時候，隻需要管理行級或PDU級的電源。

圖5跟蹤數據中心對設計性能：(a)找到合適的儀表(b)進行時間、精力和成本跟蹤。

在圖5的(a)中所示的例子中，儀表被提名和數據中心的關鍵性能指標(KPI)跟蹤與預期設計性能(參見圖5b)。區別在哪裏開始，見圖(5b)。它隻是通過繪製的健康預期的設計從模型讀取可見。發散的常見原因是人工幹預，其中有人已經改變了設置，冷卻係統或係統已經響應產生不利於載荷狀況，但隻是在一定程度上還尚未成為危險項目。如果早按照圖5檢測(b)所示，設施人員能及時處理，並試圖恢複分歧的差距，並將數據中心帶回到設計。

通過DCIM分析和數據存儲功能的計算和存儲，對有關的機械和電氣設備之間的相互作用，可以為電力和熱鏈模型實施每小時的預測分析，參見圖4中的數據中心的性能。該模型的輸入是測量數據中心的IT負載和外部環境溫度。這些數據可以從設備的儀表或其他儀表設備進行實際記錄(參見圖5b)。

DCIM作為決策工具

上一節討論了DCIM可以配備協助設備人員，通過跟蹤設備對設計性能進行完善，而且也促使高級管理人員或工程人員問，“我怎麽沒有什麽報酬?”

鑒於工程問題可以通過性能模型在圖4中得到解決，報告活動的指標成為一件容易的事。這些指標可能包括客戶級PUE，總成本和交付成本(美元/千瓦時)的類型，為高級管理層提供商業智能和決策能力。圖6顯示了在圖4中建模的數據中心中每個客戶的分配的度量標準。輸出來自工程模型，認為能源管理費用，是基於成本的資本和維護成本的指標。考慮圖6(a);分配客戶IT的PUE(1)比IT(2)和IT(3)要高很多。這一結果是作業績效模型圖4的結果，而由不同係列的UPS和不同類型CRAH單元組成的IT(1)，比IT(2)和IT(3)交付成本更高。

圖6從DCIM平台啟用有用的KPI和商業智能。下圖顯示了三個不同的IT客戶在數據大廳1和數據大廳2的重要數據中心指標：(a)PUE分配，(b)支付成本，(c)美元/千瓦時，(d)數據中心配置的性能模型。

因此，性能模型因此隻分配給IT(1)的貢獻能源和成本費用。此外，IT(1)相比IT(2)和IT(3)，其總成本在圖6(b)是較低的。此結果可能是由於IT(2)、IT(3)采用了更高的負載(即更多的IT千瓦時，但能量消耗較少)。此外，與IT(1)相比，IT(2)和IT(3)可能有更大的投資和維護成本，需要進行升級。

圖6(c)根據他們的活動模型，為每一個客戶分配美元/千瓦時。“數據中心交付成本”是報告的成本效益真實的方式，可能比PUE對於高級管理層更有意義。例如，在第一個新數據中心的第一個兩到三年的壽命中，資本成本分量起支配作用不管PUE和運行效率。

圖7 數據中心交付成本的指標

按圖7中的定義，交付成本度量捕獲對千瓦時的攤餘資金，維護成本和能源使用成本的IT負載提供。在使用美元/千瓦時這個定義時，通過IT(1)與IT(2)，IT(3)相比，更容易解釋客戶的成本效率，如圖6所示。客戶IT(1)業務的成本為1.6美元/kwh，而其IT(2)和IT(3)則分別為0.6美元/kwh和0.8美元/kwh。雖然IT的總成本(2)和IT(3)高是因為他們使用更多的IT設備(見圖6b)。這些信息是非常敏感的，應該隻在高級管理層或銷售團隊的手中。但它可以幫助企業決定重新談判的潛在處罰和/或決定從現有客戶釋放未使用的容量，以銷售空間給新客戶。

圖8  使用DCIM評估數據中心的升級選項

該模型需要從所有的主要數據中心項目的性能和數據的輸入，以允許在一個組件和/或係統級的數據中心容量利用率的評估。它有助於數據中心的計劃，並為即將到來的基礎設施維護和增強計劃，它可以幫助評估設施升級選項，而不需要長期的、複雜的、充滿錯誤的電子表格。圖8給出了一個10年的淨現值(NPV)為冷卻係統升級的計算，考慮到對能源的開銷，維修成本和所需的資本投資。在這種情況下，它很容易在較短的時間內評估升級選項的內部工程團隊，並排除那些不提供一個成本效益的商業案例。在圖8的基礎上，安裝Turbocor製冷機組10年以上將對成本沒有什麽影響，而采用間接冷卻係統可以節約60萬美元。

結論

本文提供了一個可以補充DCIM分析準確地跟蹤數據中心消耗的電能，數據中心設計的性能和容量成本。這種方法的核心是其智能模式，可以告知數據中心所有者負載，溫度和變化對數據中心設施的影響。

這種方法允許數據中心所有者切實管理，並實現其期望的數據中民PUE值和成本目標水平。但其也使擁有者在任何實施前，可以測量其整體數據中心設施效率和成本變化的影響，其分析的輸出將符合設施、工作人員，以及高級管理層的要求。

在這方麵的努力是有效的，需要相應的儀表，其輸出數據需要在適當的時間間隔內存儲。這樣做需要將與現有的BMS或一些DCIM平台進行集成。這麽做可以應對由於從數據中心設施的不同硬件設備收集數據的不同難易程度的挑戰。

編輯：Harris

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