电信互联网数据中心IDC的能耗测评方法.docx
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1、电信互联网数据中央1.O的能耗测评方法核心提示:本标准分析了互联网数据中央(以下简称数据中央)的能耗结构,定义数据中央的能效指标,提出数据中央能耗测量方法和能效数据发布要求.本标准主要规定了数据中央的直接消耗的电能,不包括油、水等其它能源或资源的消耗.本标准适用于数据中央能耗的测量及能效的计算,用于了解数据中央能源效率状况,比拟不同数据中央之间的能源效率及作为数据中央节能水平评级的依据.前言本标准是数据中央的系列标准文件之一,该系列标准文件的预计结构及名称如下:1) YD/T2542-2021电信互联网数据中央(皿.总体技术要求2) YD/T24412021互联网数据中央技术及分级分类标准3)
2、 YD/T24422021互联网数据中央资源占用、能效及排放技术要求和评测方法4) YD/T2543-2021电信互联网数据中央(皿的能耗测评方法5) 电信互联网数据中央皿.的运维治理技术要求6) 电信互联网数据中4(IDC)网络设备测试方法7) 电信互联网数据中央皿.网络设备技术要求8) 集装箱式电信互联网数据中央(皿.总体技术要求9) 基于云计算的互联网数据中央网络互联技术要求10)基于云计算的互联网数据中央平安指南11)电信互联网数据中央(皿.虚拟资源治理技术架构请注意本文件的某些内容可能涉及专利.本文件的发布机构不承当识别这些专利的责任.本标准由中国通信标准化协会提出并归口.本标准起草
3、单位:中国移动通信集团公司、工业和信息化部电信研究院、中国联合网络通信集团、中国电信集团公司、中兴通讯股份、华为技术、百度在线网络技术1北京)、深圳市腾讯计算机系统、中金数据系统、阿里巴巴(中国)、上海宽带技术及应用工程研究中央.本标准主要起草人:唐华斌、李洁、房秉毅、蔡永顺、李明栋、高新菊、陈尚义、谭杰夫、连雄伟、刘水旺、张敬、方行、李典林、高巍、郭亮、于涛.电信互联网数据中央(IDe)的能耗测评方法1范围本标准分析了互联网数据中央(以下简称数据中央)的能耗结构,定义数据中央的能效指标,提出数据中央能耗测量方法和能效数据发布要求.本标准主要规定了数据中央的直接消耗的电能,不包括油、水等其它能
4、源或资源的消耗.本标准适用于数据中央能耗的测量及能效的计算,用于了解数据中央能源效率状况,比拟不同数据中央之间的能源效率及作为数据中心节能水平评级的依据.2缩略语以下缩略语适用于本文件.CLF制冷负载系数HVDC高压直流IDC因特网数据中央.信息技术PLF供电负载系数PPUE局部PUE电能利用效率RER可再生能源利用率SAN存储区域网络UPS不间断电源VPN虚拟专用网络3数据中央的能耗结构CoolingLoadFactorHighVoltageDirectCurrentInternetDataCenterInformationTechnologyPowerLoadFactorPUEPartia
5、lPUEPowerUsageEffectivenessRenewableEnergyRatioStorageAreaNetworkUninterruptedPowerSupplyVirtualPrivateNetwork数据中央一般由所在地电网或专用的发电设施提供电力供给,经过变、配电等环节处理后,为数据中央的用电设备提供电源.数据中央的能耗由以下局部组成:IT设备;-制冷设备;-供配电系统自身的消耗;-其它消耗电能的数据中央设施.3.2IT设备IT设备包括数据中央中的计算、存储、网络等不同类型的设备,用于承载在数据中央中运行的应用系统,并为用户提供信息处理和存储、通讯等效劳,同时支撑数据中央
6、的监控治理和运行维护.IT设备的具体类型包括:-效劳器类:例如机架式、刀片式(含机框)或塔式等不同形式效劳器;一存储类:包括磁盘阵列、SAN交换机等存储设备,以及磁带库、虚拟带库等备份设备;-网络类:包括交换机、路由器,以及防火墙、VPN,负载均衡等各类专用网络设备;-IT支撑类:主要包括用于运行维护的KVM、监控治理等附属设备.3.3制冷设备数据中央制冷设备是为保证IT设备运行所需温、湿度环境而建立的配套设施,主要包括以下类型设备组成:-机房内所使用的空调设备,包括机房专用空调、行间制冷空调、湿度调节设备等;一提供冷源的设备,包括风冷室外机、冷水机组、冷却塔、水泵、水处理等等;-如果使用新风
7、系统,还包括送风、回风风扇、风阀等.3.4供配电系统数据中央供配电系统用于提供满足设备使用的电压和电流,并保证供电的平安性和可靠性.供配电系统通常由变压器、配电柜、发电机、UPS、HVDC电池、机柜配电单元等设备组成.3. 5其它设施数据中央中其它消耗电能的根底设施,包括照明设备、安防设备、灭火、防水、传感器以及相关数据中央建筑的治理系统等.4数据中央能效指标数据中央能效指标是衡量数据中央能效的量化标准,其主要作用包括:-通过确定一种量化标准,帮助衡量数据中央运行过程中的电能利用情况;-提供对不同数据中央之间能效进行比拟的依据;一作为数据中央设计、流程和治理改良的重要依据,以及为节能减排改良效
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