数据中心范文第1篇

关键词数据中心PUE

中图分类号：C37 文献标识码： A

1PUE简介

数据中心

数据中心是实现数据信息的集中处理、存储、传输、交换、管理等业务的服务平台。从物理层次看，数据中心主要由IT设备、配电系统和空调系统3部分构成。IT设备是实现数据中心功能的核心部分，配电和空调系统则用以保障IT设备系统的正常运行。其中，配电系统用于直流、交流转换，并确保为IT设备提供可靠、高质量的电源；空调系统保障IT设备在正常的温度和湿度下工作。

绿色数据中心是在传统的数据中心架构基础上，通过先进的技术和方案以达到最高能效以及最低的环境影响。若要达到绿色数据中心的标准，除了要应用高效节能的IT设备外，通过一系列节能措施降低空调系统和配电系统的能耗也极为关键。业内常用PUE（Power Usage Effectiveness）作为数据中心的能效指标来评价数据中心是否高效。

PUE定义

PUE:能量使用效率Power Usage Effectiveness

PUE

IT设备能耗包括所有相关的IT设备的负荷，如计算设备、存储设备、网络设备，也包括辅助设备如KVM转换器、监视器和工作站等。 全部设备能耗包括以下所有支持IT设备运行的设备能耗：

(1)供配电、照明设备，如发电机、变压器、开关柜、配电箱、列头柜、UPS、电池、灯具等。 (2)空调设备，如冷水机组、机房精密空调、直接蒸发制冷设备、新风空调设备、水泵和冷却塔等。 (3)计算设备、网络设备、存储设备。 PUE的数值越小，说明机房的节能效果越好。目前国内外已建成的机房的PUE数值大致在1.4～2.2之间。对于IT企业来讲，只有建设低能耗的机房，才能更好地满足不断增长的计算、传输和存储的需求，才能降低能耗成本，减少整个企业的建设成本和运行成本，使企业保持竞争力，以迎接更多的商业需求和挑战。

PUE因素组成

其中：CLF ―制冷能效因子Cooling Load Factor

代表单位功率IT负载上消耗的制冷用电量

PLF ―电力能效因子Power Load Factor

代表单位功率IT负载上供电系统的损耗

PUE是一个趋向于1的值，越接近1，说明数据中心全部电量基本全部供应给IT设备，此数据中心电能利用率最高。

PUE影响因素分析图如下：（见WORD附件图）

2、PUE的确定方法

方法一：已知数据中心基础设施耗电量（包含空调、电源损耗、机房照明等用电），IT设备耗电量，可利用公式，计算出PUE值。

方法二：设定目标PUE值，可计算出IT设备与基础设施耗电量所占比例关系，根据确定的IT设备耗电量，可确定空调耗电量、电源损耗量、其他用电量。从而采取各种措施向目标值靠近。

如：设定目标PUE=1.5，含义为，每输入1.5KW的总电量，可支持1KW 的IT设备。用于每1KW IT设备所消耗的空调、电力损耗、建筑照明等基础设施电量为0.5KW。

使用此PUE确定方法需要注意：PUE值越小，代表IT设备能耗占比越大，当PUE=1是，代表数据中心耗电全部为IT设备耗电，而不消耗其他电能。

3、PUE数值分析

3.1 PUE与IT设备能耗占比的关系

如上图所示：

每一个PUE值都对应一个IT与基础设施耗电量比例关系，IT设备占比越大，PUE值越低

要降低PUE，增加IT设备耗电占比，降低基础设施耗电占比，将尽量多的电量用于IT设备，减少空调、电源、建筑照明等能耗。

极限值是全部的电量用于IT设备，特殊设计，通常条件下无法达到。

3.2 PUE不同数值能耗分布示意及分析

（1）专业机构所列数据中心能耗比例（资料来源：EYP Missions Critical Facilities Inc.）

根据比例关系推导出PUE=1.8/1.5/1.25几个典型PUE能耗比例分配如下：

PUE=1.8为绿色数据中心的最低标准

PUE=1.5为我们希望达到的绿色数据中心PUE值

分析：电力损失至少也要7%，空调制冷+通风耗电合计25%，必须采用冬季自然冷却方式减少制冷耗电时间。

PUE≤1.4

大型数据中心整体采用常规方法已经很难达到，以PUE=1.4为例

分析：此种按比例分配已经显得不合理，电力损失6%，难以达到。空调系统21%，必须综合考虑自然冷却利用方式，包括水侧自然冷却、风侧自然冷却、末端靠近负荷侧等，并且增加自然冷却使用时间。

PUE=1.25

大型数据中心整体采用常规方法做不到，以PUE=1.25为例

分析：达到此比例分配，可采用行间制冷或背板冷门，空调通风加湿减至最低，空调制冷占15%，采用自然冷却减少制冷耗电时间。自然冷却方式需要考虑更为极端。

4、PUE与其他因素关系

4.1PUE与IT能效

大型数据中心总耗电量大，评价数据中心节能的关键指标应该首先是IT设备的能效，其次是PUE值。我们建设数据中心，希望的是高产出低成本，每KW IT设备，处理能力越高越好，总耗电量越少越好。因此，评价数据中心能效应该包含两个指标：

IT能效PPW=最大运算能力/计算主机运行功耗：

SCCE=最大运算能力*实际运行CPU占用率/超算中心系统运行功耗：

数据的传输流量(吞吐量)级： 兆(106)字节/秒/Watt

图示：两指标体现了不同数据中心能效

分析

Ⅰ象限，IT设备能效高，PUE高，可通过节能改造降低PUE值

Ⅱ象限，IT设备能效低，PUE高，产出低，能耗高，不好

Ⅲ象限，IT设备能效低，PUE低，因为产出低，虽然能耗低，但也不好

Ⅳ象限，IT设备能效高，PUE低，是理想的绿色数据中心。我们的目标！

结论

不能单纯追求PUE值低,IT的高能效应该是考虑的首要因素，数据中心核心是IT,IT处理能力代表数据中心水平，基础设施均为IT服务的，因此IT能效低的数据中心不是好的数据中心。我们建设的数据中心应是IT能效高，PUE值低的数据中心。

4.2 PUE与总能耗/IT能耗/IT负载率

大型数据中心基地通常具有规模大，面积大，总耗电量大，IT设备耗电量大的特点。

(1)图示

(2)分析:

Ⅰ象限，总能耗高，IT设备能耗高，满负载，PUE高。可通过节能改造降低基础设施耗电，降低基础设施耗电占比，降低PUE值

Ⅱ象限，总能耗低，IT设备能耗低，部分负载，PUE高。在建设初期，可能出现这种情况，负荷率低，但基础设施按全部IT设备设计及运转，使得基础设施耗电占比大，PUE值高。需要通过模块化建设思路，提高IT负载率、提高基础设施利用率、降低PUE值。随负载提高，模块化灵活扩容。

Ⅲ象限，总能耗低，IT设备能耗低，部分负载，PUE低。在建设初期，可能出现这种情况，负荷率低，基础设施耗电也低，采用了模块化概念，PUE值低，用能比例相对理想。随负载率增加，进行模块化扩容，保证PUE相对低值。分期建设，在IT设备未满情况下，采用模块化设计理念，在发展过程中，是理想的绿色数据中心。

Ⅳ象限，终期目标：总能耗高，IT设备能耗高，满负载，PUE低。在IT全部满载情况下，是理想的绿色数据中心。

(3)结论:

大型数据中心基地，通常是规模大，面积大，一定是高运营能力，IT耗电量大，总耗电量大。

在满载的情况下，可以采取节能措施，降低基础设施耗电占比，从而降低PUE值。

但建设初期，可能会出现部分负载情况，如果按全部基础设施到位，全部开启，势必PUE值高，达不到节能目的。因此在部分负荷时，要引入“模块化”建设概念，使得IT设备与基础设施耗电同比增长，PUE值不变甚至降低。保证单位模组内，IT负载率高，PUE值低。

“模块化数据中心”建设理念，基础设施随IT设备规模模块化，能保证单位模块内,IT负载率高，PUE值低；随需求增长，灵活部署，迅速扩容，基础设施与IT设备同比例增长，PUE值保持低位。

4.3 PUE 与功率密度

数据中心发展趋势之一，是功率密度越来越大，每机柜IT设备耗电量越来越大，局部散热越来越大，需要特殊的制冷方式进行冷却。随之带来成本会成级数增加，包括建设成本与土地成本。

（1）图示

（2）分析：

1）在实现IDC同样处理能力要求下

Ⅰ象限，如果面积成本高，适当开发高密机架，达到高运算能力。适当的机柜成本投入，用机柜换面积。一般一线城市IDC策略。

Ⅱ象限，如果面积成本高，需要向高密度发展。

Ⅲ象限，如基地面积足够，面积成本低，没必要在高密度上投入大量成本。用面积换机柜，大面积满足运算能力。可以依比例设置高密机架，作为实验或者满足高端客户特殊需求。比如内蒙基地可以采用此策略。

Ⅳ象限，如果面积便宜，面积成本低，全部设置高密机架，机柜投入成本高，而且总电量需求大，如果外电条件有限，即使使用高密机架，电量配置不足时，面积空置，也是一种浪费。

2）结论

功率密度足够小，每机柜功率小，或者面积足够大，均靠自然冷却降温，不开启空调设备，全部电力输入，减去损耗，全部用于IT设备，PUE值接近1。功率密度大，每机柜功率大，面积很小，小到只有一个机柜大。采用机柜制冷方式，减少了空调通风耗电，PUE也可以比较低。

我们要做的，应该是合理的功率密度，合理的面积，控制PUE值。降低PUE值，付出的成本，应靠提高生产能力来平衡，换句话说，IDC高产，降低PUE是值得的。

5、PUE与成本关系

绿色数据中心的建设，为能源节约和利用做出贡献，但同时也需要建设方付出高昂成本。PUE数值代表了数据中心的工作效率，它绝不仅仅只是一个数值。它测量数据中心如何有效的使用输入电源，将电力消耗转化为实际生产力。我们建设的数据中心应是电能利用率高的数据中心。降低PUE值，付出的成本，应靠提高生产能力来平衡，换句话说，IDC高产，降低PUE是值得的。

采用节能措施投入的成本巨大，很少有企业能够拥有无限的投资资金。企业必须认真考虑，将每一分钱都要用在刀刃上。在考虑数据中心投资建设和运营过程中，能源利用效率的变化必须设定一个基准。在此基准之上，降低PUE，即降低运行成本，计算其需要付出的初投资。当IT设备功率一定时，降低PUE所采用的措施成本是可以计算的，其投资回收期也是可以预估的。

例如：一个IT耗电为20MW的数据中心，应首先确定一个PUE为1.8的建设模型，其基础设施配置、规模，对应投资做为基准。当PUE从1.8降低到1.5，PUE降低0.3，数据中心将可节省6MW电量，以电费为0.7元/kwh计算，将可节省年运行费用为4200万元。如果预订投资回收期2年为目标，那么所有采用的节能措施投资增加8400万为可接受目标。在PUE为1.8的常规数据中心投资基础上，可采用多种节能措施降低PUE，其初投资增长可接受范围为8400万元。如果希望PUE继续降低，如果达到此运行PUE的节能措施，其建设成本在可接受范围内，则可以考虑。如果超出成本范围，则需建设方谨慎决策。

数据中心范文第2篇

要从数据中心轻松选择可以精简的对象，这并非易事。

大家都知道，对空调、电力供应或者冷却方案进行任何改动都并非易事。改动数据中心的基础设施无异于动大手术。那么对数据中心里面的IT设备进行改动，效果又会如何？

不妨把IT设备分成服务器设备、存储设备和网络设备，有两种精简方法对付它们。首先，需要找出未充分利用的设备，然后对它们进行处理。第二，可以进一步提高设备的利用率，就会空出一些现在不需要的设备。这就意味着对服务器的工作负荷进行合并或者对它们进行虚拟化处理。

虚拟化服务器

由于Windows的多任务处理功能不太好，需要更多的存储设备，这样助长了购买另一台服务器来应付性能下降或者利用新应用软件处理问题的风气，结果服务器在数据中心到了泛滥成灾的地步。

一种采用硬件的对策就是，推出刀片服务器，把多块服务器刀片安装在一个机架上，而不是安装在单个的机架单元上。这可以把机架的服务器密度提高三四倍，因而腾出了空间。不过这本身也会带来新问题：机架的电源要求随之增加，冷却要求也是如此，这就进一步增加了电源要求。

所以，虽然刀片服务器有助于解决数据中心的空间问题，但同时加剧了数据中心的电源和冷却问题。为了能够获得一种比较简单的方法而把服务器激增现象减少到一定程度，就需要采取另一种方法来处理服务器――软件虚拟化路线。

这当然指的是VMware。它的迅速崛起表明了Windows在多任务处理方面有多么糟糕。单单一台VMware服务器就能取代五台、十台甚至更多台的Windows服务器，不过这基本上是同一个硬件，而现有的工作效率却大大提高。事实证明，对服务器进行虚拟化处理是一种有效减少服务器在数据中心占用空间的方法，又不必加大电源和冷却要求。

Unix和Linux也有各自的虚拟化产品，比如XEN Source和Solaris容器。有了这些产品，同样可以合并服务器硬件。

购买VMware后，显然可以把相当多比例的设备单单运行一种应用的Windows服务器――空出来。客户声称，x86服务器的利用率达到了60%到80%，而如今的利用率只有5%到15%。这表明，对于10台利用率仅为10%的服务器，可以扔掉其中的8台服务器，而让另外两台服务器各自运行在50%的利用率下――从减少电力和冷却成本方面来看，这是一种不错的想法。

不过一个新问题是，8台被丢弃的服务器都是直连到存储。又该如何处理这个问题呢？

合并存储设备

如果把存储设备合并到SAN，那么就要为每台物理服务器添加主机总线适配器（HBA）。HBA最好具有虚拟化功能，这样它们就能够与VMware虚拟机、光纤通道线缆、SAN光纤通道交换机设备、与光纤通道相连接的一组驱动器阵列以及SAN管理软件协同工作。

但这增加了设备电力成本和管理员费用及技能。

如果使用iSCSI SAN或者NAS方案，那么可以使用以太网作为存储链路，从而避免了与光纤通道相关的费用和技能。

合并存储设备是虚拟化服务器方案的一种自然延伸。

对存储设备进行虚拟化处理可以提高阵列磁盘的利用率。要是采用了虚拟化处理，应用就以为独立享用了存储设备的逻辑单元号（LUN），而实际上LUN被虚拟化软件映射到任何驱动器阵列卷，存储管理员可以设置这个卷，还可以随意移动。

对存储设备进行自动精简配置（thin provisioning）是一种更好的方法。在过去，存储应用会分配到在一段时间内需要的所有块存储，比如12个月或者更长时间。不过很多应用实际上不需要所有这些磁盘块;它们可能这个月只用10%的磁盘块，下个月使用另外10%的磁盘块等等。

自动精简配置的功能就是，比如告诉某个应用它有100GB大小的LUN，但实际上只分配了10GB。存储空间快用完时，就会分配另一批实际存储资源。3PAR、惠普和日立数据系统等供应商都有这项功能，EMC目前还没有。

另一种大有希望的方法就是删除重复数据。把数据备份到磁盘后删除重复数据，这样就可以确认文件里面及文章之间的重复字符串，然后用指针取而代之。重复数据删除比率可以达到10：1，甚至30：1。信息实际上只存储了一次。如果以前需要30TB的磁盘来保存基于磁盘的备份内容，现在只要5TB或者更少的磁盘就能满足要求。

还可以进一步采取的一个措施就是，把需要联机但访问不频繁的辅助数据保存在MAID驱动器阵列上，MAID的全称是大规模非活动磁盘阵列。大多数磁盘停止转动，因而不消费能源。如果需要非活动磁盘上的数据，磁盘又会转动起来。

因为大多数磁盘没有转动，驱动器阵列不会变得太热，更多的磁盘可以塞入到同一个空间。这样就降低了电源、冷却和空间等方面的要求。

最后，可以继续使用磁盘或者光学存储介质用于保存第三级数据（tertiary data）。第三级数据是指必须保存起来，但可能好几周、甚至好几个月都没有访问的数据。一旦数据写入到了磁带或者光学存储介质上，该介质就能处于离线状态，放到架子上或者磁带库槽位里面，这根本不耗电。

总而言之，可以采取几个进一步的措施来减少存储设备的电源和冷却要求，并且摒弃一些驱动器阵列。

使用网络端口多的设备

数据中心范文第3篇

在大数据时代，从数据中心的基础架构到运营服务，从数据的分析到数据治理，大数据积聚了多少新的需求，数据中心又将经历怎样一场轰轰烈烈的变革呢？

云计算数据中心、云基地、超级计算机中心……这些与云沾边的数据中心的新称谓让用户难以区分清楚。其实，云只是一个定语，它所修饰的后面的名词（某项具体的业务或应用）才是用户真正应该关心的。比如云基地，它就是希望通过云计算技术为园区内的企业提供一种共享的服务。“企业无论要建设什么类型、具备何种功能的数据中心，都必须从业务和应用的需求出发，明确建立数据中心的目的。”中国惠普有限公司技术服务事业部IT规划与咨询、云计算服务总经理卫东表示。

大数据的三维视图

有市场分析机构预测， 未来12~18个月内，全球产生的数据量是现有数据量的总和。数据量的迅猛增长给企业的数据存储、管理和分析带来了巨大的压力。另一方面，有统计表明，企业能够有效利用的数据量只占数据总量的5%。这些就是大数据（Big Data）带来的难题。

大数据包含了不同来源的所有结构化和非结构化的数据。大数据在数据量的大小以及复杂性方面已经远远超出了用户现有的能力范围。这也意味着在合理的成本范围和时间区间内，人们已经无法使用通用的数据处理技术来收集、管理和分析大数据。卫东表示，用户可以通过三维视图来理解什么是大数据：从数量级来看，交易数据量以几何级数倍增；从数据的多样化来看，除了结构化数据以外，还有大量非结构化数据需要进行处理，比如社交网络媒体资料、视频、音频、邮件、图像等；从数据处理的角度来看，人们希望以更快的速度来处理大量的数据。

“很多中国用户在新建数据中心时明确提出，数据中心的建设要为大数据服务，因为大数据与企业的业务应用密切相关。数据中心架构的融合、变革和转型是当务之急。”卫东表示。

那么，传统数据中心与大数据时代的数据中心或者说新一代数据中心到底有什么区别呢？

通常来说，传统的数据中心包括与风、火、水、电相关的数据中心基础设施以及IT硬件设备。新一代数据中心除了包含上述基础设施以外，更重要的是应用一些新技术让数据中心的架构变得更加灵活和高效，比如采用新的数据处理架构以及一些节能减排的新技术等。“传统数据中心是堆栈式的，而新一代数据中心是模块化的，其动态架构的好处可以在日后数据中心的运营过程中得以充分展现，比如降低运维成本，管理更简单等。”卫东表示，“用户在建设数据中心时，除了要关注数据中心的土建以外，更要考虑数据中心内设备的摆放。惠普现在能为用户提供包括数据中心基础架构、云计算、能源管理服务等在内的全套数据中心解决方案。”

大数据带来的三大改变

大数据的出现将给数据中心基础架构、数据中心的应用和运维带来什么样的挑战呢？

卫东表示，总体来看，由于数据量的增加，企业首先需要灵活、可扩展的存储解决方案；其次，企业需要相应的商务智能处理软件、算法模型来访问并分析大量结构化和非结构化的数据；最后，随着需要大数据分析的企业、部门、人员逐渐增多，势必需要整个数据中心的计算能力、网络速度以及整体业务反应能力得到进一步提升，这将促使数据中心整体架构加速向以适应性数据服务（Adaptive Data services）为特征的新一代数据中心架构转变，集中化的数据中心、云计算中心和超级计算机中心将成为用户努力的目标。

从数据中心架构的角度分析，在大数据时代，数据中心呈现出数据密集的特征，存储、计算、网络传输的需求呈指数增长，高并发、低延迟的环境要求数据中心架构具备更强的横向扩展能力。由于数据增长具有不确定性，“数据洪流”发生的时间、流向、支流发展也无法确定。因此，用户对数据中心架构的灵活性要求更高。未来的数据中心将更多地采用分布式的数据库和文件系统，比如Hadoop架构可以存储和访问大数据，同时满足数据中心架构对灵活性的要求。

从应用的角度分析，数据仓库、数据挖掘和商业智能等应用领域会发生重大变革，对半结构化、非结构化数据的支持，尤其是基于非结构化数据的搜索应用将大量涌现。应用对大量数据的实时处理能力要求更高，并且希望利用更小的内存/磁盘空间处理更多的数据，同时借助数据压缩、网络优化等技术提升存储、网络等资源的使用效率。大数据分析要求企业拥有充足的IT资源。因此，并非所有的企业都需要自备完整的大数据分析能力，数据分析云服务可满足中小规模企业的分析需求。

从数据中心运维的角度分析，随着数据存储量急速增加以及应用模式的转变，用户在数据中心的运维方面将更关注如何提高性能和降低成本。用户可以借助精简配置（Thin Provisioning）等技术，提升IT设备的使用率，同时降低成本。此外，数据的分级存储变得更为重要。借助分级存储技术，用户可以根据数据的活跃程度、访问频度等分配不同级别的存储设备和网络区域。由于深度挖掘的分析结果的价值不同，与之相匹配的IT资源也不同。

惠普亚太区存储策略师Paul Haverfield指出，存储管理者面临着五大挑战：第一，如何以更低地成本访问数据；第二，如何让数据的组织、查找和处理过程更加高效；第三，如何更好地备份和保护数据；第四，如何删除不想要的数据；第五，如何提高数据中心的能效，节省空间。

避免陷入误区

许多用户在新建云计算数据中心时喜欢追时髦，而对于云数据中心到底能发挥什么样的作用，如何去运维缺乏清晰的认知。

“始于基建，止于基建是许多中国用户易犯的通病。”卫东表示，“由于数据中心的建设与使用分属基建和科技两个部门，基建部门建好数据中心就算交差，根本不会考虑数据中心内部IT设备应如何摆放。这就很容易造成数据中心在日后的运营过程中出现种种问题。”还有一些用户并没有真正理解新一代数据中心的内涵，单纯地以为新一代数据中心就是绿色、节能的数据中心，并且认为仅凭PUE值等几个简单的指标就能全面描述数据中心的状况。

卫东表示：“用户在新建数据中心前，一定要想好数据中心能为业务的发展提供什么样的支撑。新一代数据中心的建设要与业务运营相结合，要考虑与大数据之间的关系，只有这样才能缩短数据中心的建设周期，节省成本，避免风险。”

有些人认为，数据中心就是一幢房子，是固定资产。其实，数据中心是企业的战略性资产，是运营的基础。在建设数据中心的过程中，企业要把技术、管理和人的因素全都考虑进去。惠普能够为企业提供转向新型数据中心的全面服务。

针对企业在构建新型数据中心架构时可能遇到的问题，卫东提出了以下建议。

第一，在数据中心的自建、合建、租赁模式之间做出选择。企业可以根据自身的需求、资金实力等来判断。如果数据都是企业专有的并且企业拥有足够的资金，那么企业可以选择自建数据中心。

第二，制定战略目标。企业有了清晰的战略目标，才能更清楚自己需要什么以及如何实现目标和先后步骤等。

数据中心范文第4篇

“如何收集数据、管理数据、利用数据，是中医药发展的关键。”数据中心主任、中医科学院常务副院长刘保延这样阐述他对信息技术与中医药学的理解。他认为收集各种各样的信息，将信息变为数据，再将数据变为决策的技术应该成为中医药发展的支撑技术。正是从这一角度出发，中医科学院着力打造出一个技术平台，以支撑整个中医药学的发展。

刘保延表示，已于2014年12月29日揭牌成立的数据中心面临着几大任务。首先是数据资源的建设，不仅要将临床实践、中医药现代文献、古籍文献数据化，还要将这些数据资源进行整合，为中医药数据资源的收集、存储、检索和分析利用提供服务。其次，还要动员更多单位加入，全面采集长期积累的临床科研数据，实现临床科研数据的持续积累、有效集成与应用。再次，要制定不同的数据策略，根据不同临床科研的研究需求，向国内外提供各类数据及其产品的共享服务，实现数据共享。最后，还要研究制定中医药临床数据共享管理办法，开展中医药临床数据研究与应用的技术指导与培训工作。

作为“数据中心的国家队”，刘保延表示中医科学院有责任和使命代表国家的整体利益，在国家层面上建立总的数据中心。而在国家大力支持下，数据中心从硬件、软件和资源等三方面进行了建设。据了解，中心目前有综合管理室、数据汇集室、管理标准室、挖掘利用室和云计算室，此外还拥有50多个机柜，上百个服务器。而在此前，中医科学院已经与多个国家中医药临床研究基地和国家中医药管理局直属直管医院，建立了临床科研信息系统，统一规范，统一采集办法，为整理、挖掘数据提供了基础。

“第一步已经打通。”刘保延表示，下一步则是政产学研经的协同发展。目前，数据中心已与一些高校和相关技术公司建立了合作关系。刘保延希望，能有更多的企业加入进来，通过与资本市场的结合，建立中医药大数据协同发展中心，从而使各方面得利。而关键是机制的建设，刘保延认为，打造技术体系，建立新的临床范式就像革命，要付出一定的成本，光靠国家的投入远远不够，必须建立新的机制，引入更多资本。

数据中心范文第5篇

《全球高效数据中心最佳实践》调研针对目前全球数据中心运营与发展的状况，深入访谈了来自全球7个国家，25个行业的超过300位IT主管与CIO，其中包括来自中国的47位IT主管。此次调研目的是为了帮助IT管理者认知当前数据中心发展的状态，并帮助他们从同行身上学习相关知识与经验，以指导数据中心当前与未来的决策。通过对数据中心多项指标的综合对比分析，所有数据中心的效率状况被分为了由低到高的四类：基础型、整合、可用类和战略类。通过深入访谈与分析，此次调研发现全球数据中心正面临着如何实现更高效能的困扰。调查显示只有21%被调查的全球企业及组织机构的数据中心处于最高效的战略型数据中心水平，62%的受调查者仅具有中等效率，而17%的数据中心处于运行效率非常低的基础水平。

中国企业与组织的数据中心却体现出与众不同的高效性，在47位受访企业中，30家的数据中心处于高效运营水平，远高于来自于其他国家的受访者。这一比例都远远高于数据中心发达的美国地区，美国高效数据中心仅占25%。由此可见，在经济的快速发展的推动下，中国的数据中心也在短时间内经历了发达国家数十年的发展历程，并能够实现跨越式的发展。

数据还显示，与低效数据中心相比，高效的数据中心会将超过50%的资金投入到新项目及创新中，而不是用于维护已有的IT系统。而低效的数据中心在新项目方面的投入只占其总预算的35%，相反，他们会把65%的资金用于维护其现有的基础架构上。这意味着，高效的数据中心可以将资金投资到更加创新的项目上来，这也将进一步提升高效数据中心的能力，并为企业提供新的发展机遇。