在数据中心进行效率测量既是硬性需求，也是提升工作效率的重要手段。本文将主要针对“在数据中心进行效率测量”的基础设施以及数据收集等做出详细的阐述：

用于效率测量的仪表

数据中心效率是基于功率测量值的计算数值。图12给出了用于测量的设备类型示例。

图12.测量仪表示例

数据中心可以配备永久性的效率测量仪表，也可以使用便携式仪表对效率进行定期稽核。在任何一种情况下，必须按照前节所述确定待测量的电源回路。本文已解释过，并不需要一一测量数据中心内数千个回路的功率流。通过测量较少的一部分电路，即可实现非常精确的效率计算。效率测量策略由以下要素组成：

 决定采用永久式还是定期/便携式测量
 确定适当的测量点
 建立报告效率数据的系统

永久式测量与便携式测量

效率测量仪表可以永久性安装，也可以由具备资质的服务人员使用便携式仪表定期进行测量。优选的解决方案取决于多种因素，每种方案均有优点。

永久性仪表可提供连续的实时效率数据，具有显著的优点。永久性仪表相比定期稽核的一个重要优势是无需由人尝试用便携式仪表对带电功率回路进行测量，因为只要有人要对带电电路进行测量，就存在出现差错和停机的风险。永久性仪表的劣势是初始成本较高，特别是对于更新改造设施更是如此。在多数情况下，永久性仪表的安装无需中断关键IT负载。

使用便携式仪表进行定期稽核的初始成本较低，特别适用于接达使用寿命的现有数据中心。

对于新建的数据中心，应规定采用永久性仪表。有些电源和制冷设备（如UPS）可能已经有内置的功率测量功能。如果该内置功能的精度足够，即可省去在受影响电路上使用任何附加的测量仪表。效率管理软件应能够从具有内置功率测量仪表的电源和制冷设备采集功率测量值。

确定适当的测量点

不管仪表是永久式还是便携式，均必须选择合适的功率测量点。本文已明确说明，不需要对数据中心内的数千个回路一一进行测量。目的是对尽可能少的电路进行测量，这些电路将提供以必要的精度构建模型所需的数据。对于现有的数据中心，涉及到楼宇连线方式实际问题，这一问题可能更加复杂化。此外，有些电路或设备，如冷却塔，可能有意地与被测数据中心之外的负载共用，使得无法直接测量与数据中心相关的功耗。因此仪表测量点的选择可能需要针对具体设施加以定制。

效率测量中的数据收集

许多数据中心运营商会尝试进行效率测量，或者会雇用专业人员进行此类测量的。本文已说明，所做的典型的单次测量在实现能源管理目标方面没有效果。理想情况下，数据中心效率评估将作为能源管理计划的一部分来进行，并遵循本文所归纳出的原则。然而，只要提供其他补充数据，单次测量仍然可以发挥作用。为了此后使用单次测量数据进行分析，在效率测量结果中必须包括以下信息：

 测量的日期
 测量日内的时间
 所使用的平均间隔
 在每一测量点处使用的测量点和测量设备
 数据中心的满载额定值（最大IT负载）
 测量时的实际运行负载（当前IT负载）
 室外温度和湿度
 数据中心冗余度水平
 所用的排热类型（干式冷却器、冷却塔、空气冷却、风冷冷机）
 所安装的经济装置类型（如果有的话）
 测量时经济装置的状态（在用、停用）

如果此数据可用，它可以实现其他方式无法实现的后续效率分析和建模。因此，选择不使用经培训专员进行效率测量的数据中心运营商务必要确保进行测量的人员在进行任何效率测量时会收集并记录上述信息。

建立报告系统

前一节显示，电效率并不直接由仪表测出，需要更多的计算和分析。此外，对数据中心供电和制冷基础设施建立总体效率曲线要求测量值与数据中心的效率模型结合使用。

对于定期稽核，数据中心的效率曲线采用本文所述的原则计算，并将生成一份包含此结果的稽核报告。

对于永久性仪表，可以并优选进行实时效率计算。此功能应由已包含数据中心拓扑模型的供电和制冷容量管理系统提供。在以适当方式实现的条件下，可以给出电效率趋势报告，并基于超限条件生成提示。此外，一个有效的系统将能够诊断出低效率的来源，并提出矫正措施。

效率数据每年至少应报告一次，如果采用了能源管理系统，则可连续报告。以下列出了数据中心效率报告中应包含的一些关键数据：

 • 实际年PUE绩效，测得或由模型外推得出
 • 行业标准条件下的预期年PUE，由模型得出
 • 行业标准条件下年PUE的预期值，如果可用的话
 • 年平均IT负载（额定容量的百分比）
 • 主要的数据中心子系统的功耗细目
 • 实际年PUE与其他分类类似的数据中心的比较（最坏情形、典型、最好情形）
 • 行业标准条件下的预期年PUE与其他分类类似的数据中心的比较（最坏情形、典型、最好情形）
 • 年总耗电量（kWh）
 • 估算年电费成本
 • 实际年PUE、年耗电量、电费成本的趋势

结论

数据中心效率的测量值用于管理用电。采取措施控制用电需要了解以下方面：
 • 低效率的来源
 • 改进的机会
 • 效率改进的预期优势

人们有兴趣对数据中心效率进行简单测量，但在这几方面并无任何作用。测量只有与模型结合使用才有用。为此，建模是效率管理的一个关键方面，模型的数据需求将确定对数据中心内功率流测量值的要求。

为管理数据中心效率，我们需要进行初始功率测量，以确定模型和基线条件，然后在运行中定期或连续监测功率流，以提供关于效率趋势、低效条件和改进机会的信息。

与汽车燃油经济性的类比有助于理解我们为解释数据中心效率数据而需要的信息类型，如表1所示。

表1.汽车燃油经济性与数据中心效率的关键量度类比

典型的数据中心内有数千条功率流。分析显示，并不是一定要测量所有这些功率流方可测量和管理效率。当与适当的建模和关于供电和制冷设备的信息结合使用时，可以仅采用少量测量值来创建高精度的效率管理系统。

为管理效率，用户可以选择对相应的功率流永久性地配备仪表来进行实时效率测量，也可以使用便携式仪表进行功率流定期稽核。对于新建的数据中心，适合采用永久性仪表。对于现有的数据中心，则推荐采用有限的永久性仪表与定期稽核组合的方式。