大数据来袭谁来破解能耗效率成本三大难题

回顾201 年，IT产业最热门的关键词无疑是 大数据 。大数据的魅力在于蕴藏着巨大的商业价值，据IDC预测，中国大数据技术与服务市场将从2011年的7760万美元增长到2016年的6.16亿美元。大数据就像一座金矿，通过合适的方法和工具，就能从中挖掘出极具价值的商机、企业决策的方向、以及赢得竞争的方法。

当然，任何事物都有两面性，大数据也像一把双刃剑，在带来价值的同时也给数据中心带来前所未有的压力。大数据有着数量大、多样性、实时性等特点，快速增长的非结构化数据，诸如视频、图片、文字、语音等等如果切换后勉强350左右，大量数据快速塞满了数据中心，传统数据中心不得不面对能耗、效率、成本等方面的难题。

大数据带来数据中心大难题

大数据首先带来的难题是能耗。据Gartner统计，我国现有各类数据中心40多万个，能耗已经占到我国全社会用电量的1.5%左右。在一项针对数据中心的调查中毕竟是我犯错了，62%的企业认为，数据中心面临着诸如散热、供电、成本等问题;2 %的企业认为，其数据中心供电和散热能力不足，限制了IT基础设施的扩展;19%的企业认为，其数据中心的耗电量太大，费用超高;还有17%的企业认为，机房温度过高，影响了计算设备的稳定运行，从而导致一系列问题的出现。

很显然，在全球能源成本不断上涨的大背景下，数据中心的节能降耗成为首要问题。

除了能耗，数据中心资源利用率低是目前普遍存在的一个问题：多家第三方机构的调研表明，大部分数据中心中的服务器和络设备的利用率仅在24%~ 0%之间，有的CPU利用率、硬盘利用率甚至在10%以下，造成服务器资源的大量浪费。如何最大限度地发挥现有系统的资源以及优化系统架构，是传统数据中心向绿色数据中心转变过程中首先要考虑的问题。

还有就是运营成本的问题。大数据让服务器不断增加，机房不断地在扩大，空调制冷也不断地在加大。因而带来的直接影响是用电量的增加和管理人员的增多，数据中心的运营成本直线上升。调查显示，数据中心超过一半的IT预算发生在人力成本上，IT运维预算在80%到90%，重复任务会带来重大成本浪费和人为错误的发生，为企业带来无形压力。

惠普DL 80p G8解难题

那么又该如何解决数据中心在能耗、利用率和运营方面的难题？

先看能耗方面。数据中心能耗一般由服务器等IT设备(50%)、制冷和送风(40%)、UPS及照明组成。其中设备的能耗是关系数据中心总体能耗的主要因素，降低设备能耗大致有三个方向：通过虚拟化技术整合服务器，从而提高服务器利用率、降低空间占用和能耗，目前已经成为数据中心的主流降耗技术;采用耐高温设备，从而降低制冷设备的能耗;降低设备本身的能耗，采用具有更高能效比设备。