APC公司大中华区市场总监.ppt

数据中心效率 现有的数据中心是否高效? 降低能源消耗 效率提升方面的投资回报 主要参照点 典型数据中心中，超过50%的电力是被供电和制冷系统所消耗掉-而不是IT负载 典型1MW(IT负载)的数据中心会由于设计的不合理而每年浪费400kW或2000吨碳(基于DCiE为50%与最佳的70%的对比) 数据中心中每1千瓦的节省每年将带来约1000美元的节约 数据中心中每1千瓦的节省每年可减少约5吨的二氧化碳排放 数据中心中每1千瓦的节省,在二氧化碳减排方面相当于马路下减少一辆车 数据中心基础设施效率每提升1%最多可还来电费开支上2%的降低 帮助我们客户降低碳排放的三种途径 现有数据中心的优化 效率评估服务 能源管理工具软件 确定并设计高效的数据中心 高效率参考设计 从产品到整体系统的详细的效率数据 提供最高效的数据中心解决方案 供电和制冷设备方面拥有行业领先的效率 行级制冷 高效的可扩展的UPS 低效的根本原因 供电和制冷设备的过度规划 采用低密度应用的制冷系统为高密度提供制冷. 低效的空间布局设计 低效的气流组织模式 冗余(可用性) 低效的供电和制冷设备 制冷设备的低效运行设置 气流或液体过滤器的堵塞 制冷设备节能模式障碍或不可用 高架地板下部塞满线缆 各部分电力消耗与IT负载的对比 帮助客户优化现有的数据中心 来自我们经验丰富的工程师基本应用指南 确认设计理念 基本规模以及参数 将明确的需求转化成型的解决方案 专业的数据中心评估服务 数据中心效率以及碳排放结果评估 供电和制冷评估(容量及可靠性) 效率提升项目 实现效率提升 升级低效的设备 加装效率监控设备 将指定区域升级至高密度高效率”岛“ 电力效率评估结果报告-样本 电力效率评估的典型结果 基准值Vs.参照的数据中心---整体以及子系统 影响效率的运营问题 影响效率的配置问题 短期的快速提升效率的可选方法 远期的机会 设计并明确定效率 确定效率参数的方法 数据中心基础设施效率或电力使用效率 各季节汇总的年平均值 IT负载的重要功能 主要目标取决于安全级别 支持决策工具(碳排放结果分析) 标准化的从理念至参数再到设计的流程 自动化的数据中心设计工具以强化高效率的设计 展示所有产品的效率数据 四种表述效率的方法 数据中心的效率是IT负载的重要功能 什么是合适的效率参数?实例 如何得到更高的设施效率(主要驱动因素) 在效率和密度之间是否可以权衡? 高密度和高效率是完全相关 很多人认为高密度会让效率更糟 如果用现有的房间级制冷为高密度应用提供制冷 高密度可实现高效率, 如果在新的数据中心中采用合理的设计, 或在现有的数据中心中插入高密度岛 制冷管道更短 　　　 节约管线所需电力 气流路径缩短 杜绝冷热混合 更高的回风湿度 降低加湿／除湿所需电力以及冷凝 器所需电力 如何在高密度数据中心中实现高效率 行级制冷 高效率的UPS 容量及能源使用情况管理 可扩展的供电和制冷 数据中心中是否需要直流供电? Lawrence Berkeley National Labs经研究发现现有数据中心的供电效率只有可怜的 67%, 而假定的直流系统可高达85-95% 这种低效的情况在北美和日本会更为严重（变压器和低压分配）. 但是: 目前更为先过的交流系统可将交流效率提高至95%，将整个行业转至直流没有意义. DC 只会用在特定的架构之中（ inside cabinets, chassis, and containers） 管理数据中心碳排放可用工具 效率评估以及碳排放评估服务 设计器 标准的数据中心参数 最高效的供电和制冷设备 ISX Central 数据中心管理工具 详尽到供电和制冷设备级别的效率数据 数据中心效率 总结 ? 2009 APC by Schneider Electric Core | Efficiency | Rev 0 All content in this presentation is protected – ? 2009 APC by Schneider Electric Core | Efficiency | Rev 0 数据中心所面临的挑战都将对效率产生影响 我们必须改变设计,安装,运营,管理以及维护数据中心的方式 Planning / Operation 不断增加的能源成本 对可用性的期望值不断提