文章标题：数据中心效率的基石——探寻数据中心的效率类型与核心要素
随着信息技术的快速发展，数据中心已经成为了现代社会的核心枢纽。
承载着各类数据的存储、处理和传输等功能的数据中心，其运营效率直接影响着众多行业的正常运行与发展。
那么，何为数据中心效率，其类型又有哪些？本文将深入探讨数据中心效率的基石，揭示其背后的秘密。
一、数据中心效率概述
数据中心效率，指的是数据中心在运营过程中，对资源（如电力、空间、设备等）的利用程度以及数据处理能力的综合表现。
简而言之，就是数据中心在接收、处理、存储及传输数据过程中所展现出的效能。
一个良好的数据中心应当具备高效、稳定、安全等特点，以满足日益增长的数据处理需求。
二、数据中心效率类型
1. 资源利用效率
资源利用效率是评估数据中心运营效率的重要指标之一。
这主要包括电力使用效率（PUE）、冷却效率以及空间利用效率等。
其中，PUE是衡量数据中心能源效率的指标，反映了数据中心消耗的能源与IT负载所消耗的能源之比。
优化资源利用效率，意味着提高数据中心的运行效能和降低成本。
2. 计算效率
计算效率关注数据中心处理数据的能力。
这包括处理器的速度、计算能力、计算能力密度等。
随着云计算、大数据等技术的快速发展，数据中心需要处理的数据量急剧增长，计算效率成为了评估数据中心效能的关键指标。
3. 存储效率
存储效率关注数据中心的存储能力及其表现。
这包括存储设备的性能、存储容量、数据备份与恢复速度等。
随着数据的不断增长，如何高效、安全地存储数据成为了数据中心面临的重要挑战。
提高存储效率，意味着提高数据中心的存储能力，以满足日益增长的数据存储需求。
4. 网络传输效率
网络传输效率关注数据中心数据传输的速度和稳定性。
这包括网络带宽、数据传输速率、网络延迟等。
数据中心需要高效的网络传输能力，以确保数据的实时传输和处理。
优化网络传输效率，有助于提高数据中心的响应速度和服务质量。
三、数据中心效率的核心要素
1. 先进的设施与技术
数据中心需要采用先进的设施与技术，以提高运营效率。
这包括高效的服务器、存储设备、网络设备、冷却系统等。
采用先进的技术设施，有助于提高数据中心的计算、存储和网络传输效率。
2. 优秀的运营管理团队
优秀的运营管理团队是数据中心效率的关键。
他们需要具备专业的知识和技能，熟悉数据中心的运营和管理流程，能够及时处理各种运营问题。
一个优秀的团队可以确保数据中心的稳定运行，提高运营效率。
3. 高效的数据中心设计
高效的数据中心设计是提高运营效率的基础。
设计过程中需要考虑到数据中心的布局、供电、冷却、防火等多个方面。
合理的设计可以确保数据中心的稳定运行，提高资源利用效率。
同时，绿色环保的设计理念也十分重要，以减小对环境的影响并降低成本。
四、结语
数据中心效率的基石包括资源利用效率、计算效率、存储效率和网络传输效率等多个方面。
为了提高数据中心的运营效率，我们需要采用先进的设施与技术、优秀的运营管理团队以及高效的数据中心设计。
只有这样，我们才能确保数据中心的稳定运行，满足日益增长的数据处理需求，推动社会的信息化进程。
机房和云计算数据中心一样吗？有什么不同？
首先，对外提供的服务不同。
早期的数据中心，包括现在运行的很多数据中心，基本都采用的是托管型服务。
即服务器、网络、存储等设备都由客户自行购买安装和维护，数据中心仅提供机房的带宽接入、供电和空调系统等服务。
客户按照使用时间向数据中心支付一定数量的费用，费用主要包括电力、带宽、机柜等使用租金，这样数据中心省去了很多维护设备的麻烦，就做“包租公”就可以大把赚钱。
实际上，因为客户的需求多种多样，需要购入各种各样的设备来满足，数据中心没有精力，也没有技术积累去完成这些事情，所以就将“包租公”的工作做好，也可以活的很好。
而云数据中心无需客户自行购买设备，数据中心不仅提供管理服务，也向客户提供计算和存储环境，同时还可能提供IT咨询服务。
云数据中心中托管的不再是客户的设备，是计算和带宽能力。
数据中心通过云计算技术将各种设备的资源虚拟出来，并可以量化，这样按照可量化的数据向客户提供服务。
其次，收费模式不同。
传统数据中心一般按照月或者年收费，计算的标准就是机柜数量，带宽大小，用电量这些数据，这些数据是粗放型的，统计不够精确，往往造成很多资源的浪费。
比如一个客户租下十个机柜，但实际上只用了五个，另外五个可以要日后慢慢上线，但必须要提前支付这十个机柜的费用，让客户多花了不少钱。
而云数据中心就不同，甚至可以按照小时或者分钟收费，而客户使用的就是计算、带宽和存储数据，就像家里用的燃气费，只要不开启煤气灶，也不会花费燃气费，燃气表只有在打开燃气灶的时候才开始走，精确度量，云数据中心就是按照这样的模式来收费的，客户用了多少计算和带宽资源，就收多少费用，这个费用可以精确到分钟，为客户节省了开支，这样又有哪些客户能不喜欢呢。
第三，运行效率不同。
传统数据中心是典型的土豪，铺张浪费现象频现，数据中心内部到处都有闲置的资源，未被充分利用起来。
就算是核心网络设备，即使没有坏，因为带宽和端口密度等达不到数据中心业务发展需求了，好好的设备就会被淘汰下来，基本是三年就淘汰，非常浪费。
云数据中心则不同，就算是性能低的设备也没有关系，可以将各种资源虚拟出来，俗话说“三个臭皮匠顶个诸葛亮”，虽然每个性能低的设备发挥的作用有限，但可以将很多个这样的设备集中起来，就能发挥巨大效能。
再强的一个将军也抵不过十万士兵，云计算就是可以将这些资源虚拟出来，形成合力的一种技术，所以数据中心拥有了它，就可以减少老旧设备的淘汰速度，将所有资源充分利用起来，为数据中心节约了很多购买新设备的资金，运行效率也高。
第四，服务部署速度不同。
传统数据中心要向客户提供服务，都是提前建设好数据中心，然后对外出租，寻找目标客户。
如果大型客户主动找上门来，现有的数据中心又不满足，那就不好办了，因为新建或者扩容数据中心至少要以年为交付周期，建设周期会很长，这样很可能客户等不及，转而找其它能满足的数据中心了，这样潜在的大客户就可能丢掉了。
可如果提前建设好大规模的数据中心环境，坐等大客户上门，如果不来就要自己负担数据中心运行的各种费用，让数据中心空跑可不是什么好事儿，不仅赚不到钱还往里搭钱。
云数据中心按需进行建设，采用定制化的交付，按照客户的需求，模块化交付。
通过云计算等技术将物理资源虚拟出来，看能否满足，如果不满足就通过模块化方式扩建，一般几天，或者几周就可以完成搭建，这样大大加快了服务的提供速度。
最后，使用费用不同。
传统数据中心，客户要购买各种自己需要的设备，并自己管理和维护，客户要聘用大量的技术人员，这样设备购买费用和后期维护费用都很高（不差钱的例外），增加企业成本，尤其是中小型企业根本没有能力去支付这些费用，一定程度上阻碍了企业的发展。
而云数据中心则不同，客户不需要购买任何设备，只需要购买各种资源就可以，不用担心设备老化，不必关心设备如何去运行，网络如何搭建，只关注自己的应用如何部署和使用就可以了，这样让客户将精力放到发展自身业务上来。
而云数据中心由于具备大量的专业技术人员，可以对众多设备进行管理和维护，并将这些费用计算到客户购买的服务中来，即便如此，客户购买资源的支付还是要比以往降低很多，而数据中心因为资源得到了充分利用，也可以节省费用支付。
这样两者都从中获得了好处，所以不论从哪个角度来讲，云计算都给它们带来了好处，这样的数据中心不火都不行了。
有了云，数据中心做出了改变；有了云，数据中心与客户实现了双赢；有了云，数据中心的确变得不同。
高斯回归有什么常用的核函数
高斯回归有什么常用的核函数所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。
通常定义为空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。
最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*σ^2) } 其中xc为核函数中心,σ为函数的宽度参数 , 控制了函数的径向作用范围。
数据中心要如何实现节能减排增加能效
我们的研究表明，通过更加严格的管理，公司可以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。
具体而言，公司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；公司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。
数据中心的效率是一个战略问题。
企业建造和运营数据中心花费的资金在公司IT预算中占的比例不断上升，导致用于急需技术项目的预算越来越少。
数据中心建造计划是董事会一级的决策。
同时，监管部门和外部利益相关方也越来越关注公司管理自身碳足迹的方式。
采用最佳实践不仅有助于公司减少污染，还能够提高它们作为良好企业公民的形象。
IT成本高昂如今，公司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，数据中心的服务器数量正在以每年约10%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杂，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，导致全球数据中心容量稳步上升。
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进入温和增长状态。
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，电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都在以高达20%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。
此外，不断上升的能耗产生了更多、范围更广的碳足迹，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，到2010年数据中心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年全球数据中心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的最佳实践。
随着数据中心排放量的持续上升，政府可能会为了减排而施加更大的压力。
第2页：全面应对挑战全面应对挑战在信息密集型机构中，许多部门和级别的人员都可以做出影响数据中心运营效率的决策。
金融交易员可以选择运行复杂的蒙特卡洛(MonteCarlo)分析，而药物研究人员可以决定要将多少临床实验影像数据存储起来。
负责应用程序开发的管理人员可以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可以做出设备采购决策。
设施主管则可以决定数据中心的位置、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。
销售经理可能会选择将交易由隔夜结算改为即时结算，金融分析师则可能希望为历史数据存储几份副本，他们完全没有考虑到这样做会对数据中心的成本造成什么影响。
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，公司可以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。
这可以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效率低下，每台服务器上常常只运行了一个软件应用程序。
我们分析了一家媒体公司的近500台服务器，其中利用率低于3%的占三分之一，而低于10%的则占三分之二。
虽然有诸多用于跟踪使用情况的现成管理工具，但这家公司没有使用其中任何一种。
从全球来看，我们估计服务器的日常利用率一般最高只有5%到10%而已，这造成了能源和资金的浪费。
对此，数据中心管理人员一般会回答，配备这些服务器是为了在极端情况下提供容量，例如应付圣诞节前一天的购物潮。
但一般来说，这一论断并不成立，因为数据显示：如果平均利用率极低，那么高峰时段的利用率也会很低。
此外，数据设施的数量不断攀升，但所存放的服务器和相关设备有时仅占数据设施容量的一半，这说明有上亿美元的资本支出被浪费了。
即使公司报告认为数据中心已经满载，但沿着数据中心的过道行走，经常会发现服务器机架上有很多空位，原先放在这些空位中的设备都已经淘汰。
之所以出现这种不一致的现象，部分原因在于预测数据中心需求的难度很高。
运营的时间框架是一个问题。
数据中心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的容量是需要增加25%，还是增加100%。
在极端情况下，我们发现一些设施在投入运营后常年处于半空状态；而另一些公司在建成一个数据中心之后，很快就发觉需要再建一个新的。
如今数据中心已经成为一项昂贵的资产，由此可以推断，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相关的专业技术知识，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、过度设计和效率低下就成了普遍现象。
第3页：改革运营方式改革运营方式在研究之初，我们以为通过建造新的节能型数据中心，可为降低数据中心的成本和碳排放指出一条光明大道。
新的设施可以发挥当前各种技术的优势，利用自然冷却方法和碳排放较低的电源。
但我们还了解到，在降低成本和碳排放方面成效最显著的方法是改善公司现有数据中心效率低下的状况。
通过改善资产管理，增强管理层的责任意识，并且为降低能源成本和碳排放设立清晰的目标，大多数公司都能够在2012年之前将IT能效提高一倍，并遏制其数据中心温室气体排放的增长。
实际上，您无需另行建造就能获得最环保的数据中心。
积极管理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，可以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。
这些调整使公司得以搁置原先的数据中心扩建计划，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将由59.1万吨削减至34.1万吨。
公司还可以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。
一些交易的计算可以推迟，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。
更好的预测和规划是提高数据中心效率的基础。
公司应当跟踪自己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、应用架构师和设施操作人员提供的建议可以用于改善这些模型。
一家全球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，可以采用实际拥有成本(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本考虑在内。
提早计算这些成本，有助于限制过量的需求。
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服务的需求。
满足这些需求的责任分散在IT部门(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。
第4页：提高总体效率提高总体效率作为数据中心改进计划的一部分，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，我们将CADE分为五级。
属于CADE第1级的数据中心运营效率最低；大多数机构最初可能都会被归入较低的级别。
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，公司还可以对整个数据中心的设施进行基准比较分析，或者与竞争对手进行比较，也可以为管理人员设立绩效目标并加以跟踪。
在数据中心的需求管理方面，我们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，他们可以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。
我们还建议首席信息官采用一种新的指标来衡量改进情况，请参见副文“提高数据中心的效率”。
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扩容请求有求必应的思维模式。
此外，首席信息官还应当设定将数据中心的能效提高
