作者：任华华,安真,等
出版社：电子工业出版社
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云计算，冷相随——云时代的数据处理环境与制冷方法试读：
前言
随着IT技术不断的创新、发展及人民群众物质文化需求的日益提高，各行各业的经营、运行维护、管理水平不断提高，越来越多的企业逐渐意识到数据处理、存储、交换和分析对企业的价值影响巨大，数据已经逐渐成为企业最重要的核心资产，数据中心也处于快速发展时期。
数据中心支持的业务类别不同，对其功能要求自然不同，数据处理环境及制冷空调设计的架构会有所区别，投资费用也会有很大差别。例如，金融行业对数据的安全性要求较高，则其数据中心往往投资巨大；而云计算业务的数据中心，其信息系统自身的可靠性就很高，部分服务器的宕机不致引起IT业务的中断，则云计算数据中心的环境要求和制冷空调设计就没有必要盲目攀高。因此，根据数据处理设备的特性、数据处理的功能、数据处理的业务等级选择适当的数据处理环境并进行合理的制冷空调设计，对数据中心的选择和建设意义重大。环境要求过于苛刻、制冷空调设计可靠性过高，则会造成初始投资巨大、运行费用高昂、能源消耗过高；环境要求过于宽松、制冷空调设计可靠性过低，又可能无法满足业务需求，容易造成数据处理设备宕机，对企业造成巨大的经济损失。
本书编写的主要目的是明晰数据处理设备的环境要求，并根据环境要求、计算业务可靠性等级提出合理的制冷空调设计方案，帮助有数据处理业务需求的企业选择、规划、建设适合自己业务需求的数据中心。本书参考了国内外数据处理设备的环境标准，针对不同业务可靠性级别的数据中心，详解数据处理设备的环境要求，制冷空调系统的规划、设计、实施、验证方法，做到技术先进、安全可靠、经济合理、运行节能，并提出制冷空调、自动控制一体化设计的需求，为新建、扩建和改建数据中心的工程设计、设备容量、施工安装、竣工验收、运行和维护管理等工作提供技术依据。
本书编写单位阿里巴巴集团技术保障部近几年一直在从事数据处理环境的选择、分析、测试、竣工验收等，积累了丰富的经验，也参与过多项国家规范的编写工作，现在，阿里人本着一颗开放感恩的心，聚集公司内专家任华华、韩玉、刘水旺、钟杨帆、沈烨烨和业内资深专家安真、郝海仙、崔红实，分享经验，共同完成了本书的编写，希望能抛砖引玉，给大家的工作和学习带来帮助。编著者第1章 数据中心概述
在百度引擎搜索框内输入“数据中心”一词，会搜到88800000多条结果，可见“数据中心”的受关注程度。
那么什么是“数据中心”？维基百科给出的定义是“数据中心是一整套复杂的设施，它不仅仅包括计算机系统及与之配套的设备（如通信和存储设施），还包含冗余的数据通信路径、环境设施、监控设施及各种安全设施”。谷歌在其发布的《The Datacenter as a Computer》一书中，将数据中心解释为“多功能的建筑物，能容纳多个服务器及通信设施，这些设施被放置在一起是因为它们具有相同的环境要求、物理安全上的需求，且这样放置便于设施的维护”，而“并不仅仅是一些服务器的集合”。从功能角度看，数据中心是企业的业务系统与数据资源进行集中、集成、存储、共享、传递、分析、展示的场地、工具、流程等的有机组合；从应用层面看，数据中心包括业务系统、基于数据仓库的分析系统；从数据层面看，数据中心包括操作型数据和分析型数据以及数据与数据的集成/整合流程；从基础设施层面看，数据中心包括服务器、网络、存储、整体IT运行维护、风火水电设施、风火水电运行维护等。
数据中心的逻辑架构包括应用架构、数据架构、执行架构、基础架构（物理架构）、安全架构、运行维护架构。
应用架构：应用架构是指数据中心所支撑的所有应用系统部署和它们之间的关系。
数据架构：数据架构是指每个应用系统模块的数据构成、相互关系和存储方式，还包括数据标准和数据的管控手段等。
执行架构：执行架构是指数据仓库在运行时的关键功能及服务流程，主要包括数据的获取、整合架构和数据访问架构。
基础架构（物理架构）：为上层的应用系统提供硬件支撑的平台（主要包括服务器、网络、存储等硬件设施）。
安全架构：覆盖数据中心各个部分，包括运行维护、应用、数据、硬件支撑、风火水电基础设施等，是提供系统软硬件方面整体安全性的所有服务和技术工具的总和。
运行维护架构：运行维护架构面向企业的信息系统管理人员，为整个信息系统搭建一个统一的管理平台，并提供相关的管理维护工具，如系统管理平台、数据备份工具和相关的管理流程。
从数据中心规划看，往往是IT需求决定应用架构，应用架构决定软件架构，软件架构决定服务器、网络等IT基础设施，进而决定风火水电等场地基础设施；从数据中心的建设顺序看，则是先从风火水电等场地基础设施入手，接着建设服务器、网络等IT基础设施，最后搭建软件架构形成应用。因此，数据中心的规划者、建设者、运行维护者应密切关注IT需求和IT基础设施的变化，关注软件应用、服务器等对数据中心的影响。
随着信息膨胀、数据激增、大数据时代的来临，数据中心也面临着诸多变化。1.1 信息化、大数据、云计算与数据中心
信息化是指培养、发展以计算机为主的智能化工具为代表的新生产力，并使之造福于社会的历史过程。信息化是以现代通信、网络、数据库技术为基础，将所研究对象各要素汇总至数据库，供特定人群生活、工作、学习、辅助决策等，是和人类息息相关的各种行为相结合的一种技术，使用该技术后，可以极大提高各种行为的效率。信息化工具一般必须具备信息获取、信息传递、信息处理、信息再生、信息利用的功能，它不是一件孤立分散的东西，而是一个具有庞大规模的、自上而下的、有组织的信息网络体系。
信息化正在深刻改变着人们的生产方式、工作方式、学习方式、交往方式、生活方式、思维方式等。现如今，人们遇到不懂的问题时，用计算机或手机客户端打开“百度搜索”；生活中缺少用品时，用计算机或手机客户端打开“淘宝”；需要跟朋友聊天沟通时，用计算机或手机客户端打开“微信”；想了解时事新闻时，用计算机或手机客户端打开“今日头条”等，人们的生活正在被“信息化”重新塑造。
信息与数据激增带来了大数据。研究机构Gartner给出了这样的定义：大数据是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。麦肯锡全球研究所给出的定义是：一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的加工能力，通过“加工”实现数据的“增值”。
从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分，大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构，它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。有分析师认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费大量时间和金钱；大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要向数十、数百或甚至数千台计算机分配工作，这意味着IT服务器、存储等设施的数量不断增多、规模不断扩大。大数据需要特殊的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘网、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
不管是信息化、大数据，还是云计算，都需要安全可靠的数据中心来承载服务器、存储设备、网络设施、数据计算、业务应用等。因此，数据中心是信息化、大数据、云计算必备的基础设施，数据中心的建设质量直接影响着IT（Information Technology）、DT（Data Technology）应用的可靠性、可用性，是IT、DT建设的重要支撑，数据中心正在成为信息化建设的新热点与核心内容。1.2 数据中心的发展历程
从阶段性层面看，数据中心经历过三个发展阶段；从功能角度看，数据中心经历了四个发展阶段。以下详述之。1.2.1 数据中心阶段性发展介绍
1945年，由美国生产了第一台全自动电子数字计算机“埃尼阿克”（英文缩写词是ENIAC，Electronic Numerical Integrator and Calculator，中文意思是电子数字积分器和计算器）。它是美国奥伯丁武器试验场为了满足计算弹道需要而研制的。这台计算机1946年2月交付使用，共服役9年。它采用电子管作为计算机的基本元件，每秒可进行5000次加减运算。它使用了18000只电子管，10000只电容，327000只电阻，体积3000ft，占地170m，质量30t，耗电140～150kW，是一个名副其实的庞然大物。在革命性地开启了人类计算新时代的同时，也开启了与之配套的数据中心的演进。
事实上，从发明计算机到目前网络盛行横跨70余年的大时间尺度来看，人类社会的计算方式经历了从集中主机到分散运算到再次集中的过程，这个过程当然不是简单的往复过程，具体如表1-1所示。表1-1 计算机房演进路线示意图
数据中心建设的理念在发展的过程中也更加成熟和理性，不断超越原来“机房”的范畴，日益演进为组织内部的支撑平台及对外营运的业务平台。数据中心在这个阶段呈现出了一种新的形态——数据中心。数据中心通过实现统一的数据定义与命名规范集中的数据环境，从而达到数据共享与利用的目标。数据中心按规模划分为部门级数据中心、企业级数据中心、互联网数据中心以及主机托管数据中心等。一个典型的数据中心常常跨多个供应商和多个产品的组件，包括主机设备、数据备份设备、数据存储设备、高可用系统、数据安全系统、数据库系统、基础设施平台等，这些组件需要放在一起，确保它们能作为一个整体运行。1.2.2 数据中心功能演进
从功能特征看，随着技术的发展和应用及机构对IT认识的深入，数据中心的内涵已经发生了巨大的变化。从功能的内涵看，可将数据中心分为四个大的阶段：数据存储中心阶段、数据处理中心阶段、数据应用中心阶段、数据运营服务中心阶段。
在数据存储中心阶段，数据中心主要承担的功能是数据存储和管理，在信息化建设早期，用来作为数据或电子文档的集中管理场所，此阶段的典型特征如下：
● 数据中心仅仅是便于数据的集中存放和管理；
● 数据单向存储和应用；
● 救火式的维护；
● 关注新技术的应用；
● 由于数据中心的功能比较单一，对整体可用性需求也很低。
在数据处理中心阶段，基于局域网的MRPII、ERP，以及其他的行业应用系统开始普遍应用，数据中心开始承担核心计算的功能，此阶段的典型特征如下：
● 面向核心计算；
● 数据单项应用；
● 机构开始组织专门的人员进行集中维护；
● 对计算的效率及对机构运营效率的提高开始关注；
● 整体上可用性较低。
在数据应用中心阶段，随着大型基于机构广域网或互联网的应用开始普及，信息资源日益丰富，人们开始关注挖掘和利用信息资源。组件化技术及平台化技术广泛应用，数据中心承担着核心计算和核心的业务运营支撑，进入数据应用中心阶段。需求的变化和满足成为数据中心的核心特征之一，这一阶段典型数据中心成为“信息中心”，此阶段的特征如下：
● 面向业务需求，数据中心提供可靠的业务支撑；
● 数据中心提供单向的信息资源服务；
● 对系统维护上升到管理的高度，从事后处理到事前预防；
● 开始关注IT的绩效；
● 数据中心要求较高的可用性。
从现代技术发展趋势分析，基于互联网技术的组件化、平台化的技术将在各组织更加广泛应用，数据中心基础设施的智能化使得组织运营借助IT技术实现高度自动化，组织对IT系统依赖性加强。数据中心将承担着组织的核心运营支撑、信息资源服务、核心计算、数据存储和备份，并确保业务可持续性计划实施等，业务运营对数据中心的要求将不仅仅是支持，而是提供持续可靠的服务。在这个阶段，数据中心演进成为机构的数据运营服务中心。数据运营服务中心的含义包括以下几个方面：
● 机构数据中心不仅管理和维护各种信息资源，而且运营信息资源，确保价值最大化。
● IT应用随需应变，系统更加柔性，与业务运营融合在一起，实时互动，很难将业务与IT独立分开。
● IT服务管理成为一种标准化的工作，并借助IT技术实现集中的自动化管理。
● IT绩效成为IT服务管理工作的一部分。
● 不仅仅关注IT服务的效率，IT服务质量成为关注重点。
● 数据中心要求具有高可用性。1.2.3 新一代数据中心与云计算中心
所谓“新一代数据中心”的定义，就是通过自动化、资源整合与管理、虚拟化、安全及能源管理等新技术的采用，解决目前数据中心普遍存在的成本快速增加、资源管理日益复杂、信息安全等方面的严峻挑战，以及能源危机等尖锐的问题，从而打造与行业/企业业务动态发展相适应的新一代企业基础设施。新一代数据中心所倡导的“节能、高效、简化管理、智能化运行维护、模块化、可扩展”也已经成为众多数据中心建设时的参考标准。“云计算”是近年来异常火爆的概念，那么什么是“云计算”？美国国家标准与技术研究院（NIST）将“云计算”定义为一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。云计算是通过使计算分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似，这使得企业能够将资源切换到需要的应用上，根据需求访问计算机和存储系统。好比是从古老的单台发电机模式转向电厂集中供电的模式，它意味着计算能力也可以作为一种商品进行流通，就像煤气、水电一样，取用方便，费用低廉。最大的不同在于，它是通过互联网进行传输的。
因此，从服务角度看，云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。由于云计算应用的不断深入，以及对大数据处理需求的不断扩大，用户对性能强大、可用性高的服务器需求大幅提升，相应的数据中心规模也相应扩大，数据中心基础设施可靠性、可用性要求也随之变化。云计算正在重新塑造数据中心。
软件即时服务实现了基础架构带来的计算资源的需求向按需定购模式的转变，该商业模式借助了网络基础架构和数据中心运营商，共同向用户提供大规模增长的数据带宽资源，通过这些资源，可以为用户提供各种IT资源服务。云服务提供商如亚马逊、阿里巴巴、微软、谷歌及其他几个基础架构服务商，基于云数据中心平台，都拥有海量的订购用户。截至目前，谷歌已经在全美境内拥有17个数据中心，在美国境外拥有16个数据中心，并将新增服务器数量至200万台，从而满足客户不断增长的业务需要，中国的云计算数据中心正在迎来新的发展机遇。
综上所述，随着大数据、云计算的发展，数据中心逐渐规模化、集成化、模块化，可靠性要求随着业务要求的提高呈上升趋势。1.3 数据中心建设模式的发展历程
从以上数据中心的发展趋势可以看出，数据中心物理环境如何建设才能保障IT设施的硬件、软件、业务的可靠运行是一个重要的课题。一个良好的机房环境不仅需要为核心网络设施、服务器设施提供配电系统，为IT设施的运行提供净化、恒温恒湿的空间环境，还需要能够随时了解供电、空调设备运行情况的监控系统。数据中心建设集建筑、结构、电气、空调制冷、网络智能、弱电监控、室内装修、施工安装工艺等多方面技术于一身。数据中心的规划、设计、施工的优劣直接关系到数据中心内IT系统是否能稳定可靠地运行，是否能保证各类信息、数据互联的无阻。
当数据中心在某一栋办公楼内占据一两个房间时，其总体投入成本在百万元人民币的数量级；此时数据中心的设计、建设、验证（验收与测试）、运行维护往往由一家机房公司或某设备供应商一条龙服务完成；当数据中心为独栋建筑时，其总体投入成本往往在千万人民币的数量级，此时数据中心就需要专业的设计公司、专业的建设公司、专业的验证公司、专业的运行维护公司分项服务方能完成；当数据中心规模扩至产业园区（如互联网数据中心园区或者IT巨头的云计算基地），且园区内含多栋数据中心楼时，其总体投入成本往往在几十亿至百亿的数量级，此时需要专业的咨询公司、专业的设计公司、专业的建设公司、专业的验证公司、专业的运行维护公司分项服务，完成数据中心的整体建设。
综上所述，数据中心越来越需要专业的咨询、专业的设计、专业的建设、专业的验证、专业的运行维护。第2章 数据处理设备的发展及环境要求2.1 数据处理设备的发展及现状
数据处理设备主要包括服务器、存储设备。2.1.1 服务器的发展及现状
服务器的发展历史要追溯到计算机的发展历史，可分为如下几个阶段。
● 1946—1954年，第一代电子管计算机时代：1946年，第一台电子计算机ENIAC研制成功；1951年，IBM生产出第一台用于科学计算的大型机IBM 701；1953年，IBM推出了第一台用于数据处理的大型机IBM702和第一台小型机IBM650，成为第一代商用计算机。
● 1954—1964年，晶体管造就了第二代计算机：1954年，第一台使用晶体管的第二代计算机TRADIC诞生于美国贝尔实验室，采用了浮点运算，实现计算能力的飞跃；1958年，大型科学计算机IBM 7090诞生，实现了晶体化；1961年，第一台流水线计算机IBM7030研制成功，为超级计算机的雏形。
● 1964—1970年，集成电路使第三代计算机脱胎换骨：1964年，第一台通用计算机IBM/360研制成功，它采用了集成电路技术，实现了通用性（集科学计算、数据处理和实时控制功能于一身）、系列化（区分了小型机、大型机和超级计算机，统一了指令格式、数据格式、字符编码、I\O接口和中断系统，实现了不同型号兼容）和可扩展性（具有开发价值），是计算机发展史上的一个重要里程碑。
● 1970年至今，第四代计算机：1970年，IBM S/370问世，单晶硅电路技术、虚拟存储器技术、多处理技术相继应用其中，到1976年，S/370已发展成为具有17种型号的庞大家族。1981年，S/370系列的地址线位数增加到了31位，大大增强了其寻址能力，并且在存储方面还增加了扩展存储器，与主存分离，改善了系统性能。20世纪80代年上半叶以前，服务器主要是面向高端用户。80年代下半叶，大型机系统体系机构更新步伐加快。1986年，IBM 9370系列发布，标志着S/370开始向低端方向延伸，目标是服务于中小型企业。
服务器比普通台式计算机的处理能力强大得多，有专用的CPU、专用的主板（可以安装两个或者多个CPU），并挂有多个磁盘（数十个磁盘甚至是磁盘阵列），采用冗余电源，运行的系统可能是Linux或Windows的网络版，运行更多的网络协议。一台服务器所面对的是整个网络的用户，需要24h不间断工作，所以服务器必须具有极高的稳定性；另一方面，服务器需要高速以满足众多用户的需求；因此服务器在多用户多任务环境下需要保持高可靠性。服务器通过采用对称多处理器（SMP）安装、插入大量的高速内存来保证工作，其主板可以同时安装几个甚至几十、上百个CPU。服务器为了保证足够的安全性，还采用了冗余技术、系统备份、在线诊断技术、故障预警技术、内存纠错技术和远程诊断技术等，其绝大多数故障能够在不停机的情况下得到及时修复，具有极强的可管理性。
服务器需要7×24h不间断运行；需要及时响应众多客户机的请求；服务器在后台工作，只与客户机进行通信；服务器可由多台构成一个集群，共同提供服务；服务器在关键部件上常有冗余配置，如电源、风扇等；服务器集成了各种硬件监控部件，可进行远程监控；服务器内存插槽通常在8根以上，可采用热备、镜像等技术来保证数据的可靠性，内存支持热拔插，服务器硬盘通常采用硬件RAID技术保护数据，服务器上往往有2块以上网卡。
服务器按外形可分为塔式服务器、机架式服务器、刀片式服务器。
塔式服务器：即常见的立式、卧式机箱结构服务器，可放置于普通办公环境。一般机箱结构较大，有充足的内部硬盘、冗余电源、冗余风扇的扩展空间，并具备较好的散热能力。许多常见的入门级和工作组服务器基本上都采用这一服务器结构类型。
机架式服务器：安装在标准的机柜内，有大量的服务器资源，同行使用一个大型专用机房进行统一部署和管理，其机房的造价相当昂贵，如何在有限的空间内部部署更多的服务器直接关系到企业的服务成本，按高度可分为1U、2U、3U等。
刀片式服务器：是一种实现HAHD（High Availability High Density，高可用高密度）的低成本服务器平台，为特殊应用行业和高密度计算环境专门设计。刀片式服务器就像“刀片”一样，每一块“刀片”就是一个独立的服务器，可共用系统背板、冗余电源、冗余风扇、网络端口、光驱、软驱、键盘、显示器和鼠标。一个机箱对外就是一台服务器，而且多个刀片机箱还可以级联，形成更大的集群系统。
服务器按照体系架构可以分为非x86服务器和x86服务器。非x86服务器，包括大型机、小型机和UNIX服务器，它们是使用RISC（精简指令集）或EPIC（并行指令代码）处理器，并且主要采用UNIX和其他专用操作系统的服务器，精简指令集处理器主要有IBM公司的POWER和PowerPC处理器，SUN与富士通公司合作研发的SPARC处理器、EPIC处理器主要是Intel研发的安腾处理器等。这种服务器价格昂贵，体系封闭，但是稳定性好、性能强，主要用在金融、电信等大型企业的核心系统中。x86服务器，又称CISC（复杂指令集）架构服务器，即通常所讲的PC服务器，它是基于PC体系结构，使用Intel或其他兼容x86指令集的处理器芯片和Windows操作系统的服务器，如IBM的System x系列服务器、Dell的PowerEdge系列服务器、HP的Proliant 系列服务器等，此类服务器价格便宜、兼容性好、稳定性差、不安全，主要用在中小企业和非关键业务中。
服务器按应用类型可分为Web服务器、代理服务器、防火墙服务器、邮件服务器、域名服务器、文件服务器。Web服务器是性能追求型服务器，对服务器硬件平台的要求取决于访问的频繁度及Web服务器支持的服务复杂程度，即调用的CGI程序对系统资源的耗费程度。Web服务器又分为面向一般企业网站的服务器、面向门户网站的服务器、面向在线游戏服务器和视频、电影服务器。面向一般企业网站的服务器主要以介绍企业为主要内容，数据量不高，并发访问静态网页或访问量通常在200次/s以下；面向门户网站的服务器主要为门户网站服务，门户网站访问量巨大（500次/s或以上），通常需要生成动态网页；面向在线游戏服务器往往需要维持500人或者1000人同时在线，所以一般需要1U或塔式机箱、多处理器、大内存的配置；视频、电影服务器要求是访问速度快，存储容量大。代理服务器是性能敏感型服务器，其主要的技术要求是稳定、廉价、多网卡，好的代理服务器可支持绝大部分Internet服务的代理。防火墙服务器最大的特点是功能齐全、管理方便，对技术的要求是多处理器、多高速网卡，运行的软件为防攻击软件。邮件服务器实时性要求不高，主要是对硬盘空间的要求，考虑到邮件服务器软件对用户数的支持，其配置的硬盘容量需足够大，同时预留硬件架位，以满足将来应用，一般为可安装8个或更多硬盘的2U及以上机架式服务器。域名服务器在互联网的作用是把域名转换成网络可以识别的IP地址，互联网的网站都是以单台服务器的形式存在的，想去要访问的网站服务器，就需要给每台服务器分配IP地址，互联网上的网站无穷多，这就需要方便记忆的域名管理系统的域名服务器来把域名转换为要访问的服务器IP地址，域名服务器要求稳定和全面冗余。文件服务器在互联网上提供FTP，提供一定存储空间的计算机，可以是专用服务器，也可以是个人计算机，当文件服务器提供这项服务后，用户可以连接到服务器下载文件，也允许用户把自己的文件传输到FTP服务器当中，其最大的特点是海量磁盘存储。数据库服务器主要用于存储、查询、检索企业内部的信息，因此需要搭配专用的数据库系统，此类服务器在兼容性、可靠性、稳定性等方面都有很高的要求。
衡量服务器的性能主要看CPU，CPU是一台服务器最关键的器件，应充分了解其配置。CPU类型主要有Xeon5600、Xeon 5500、Xeon E3、Xeon E7、Xeon 7500、Xeon 3400、Opteron 6000、Opteron 4000、奔腾双核、酷睿i3等几种类型；CPU的数目也至关重要，目前CPU数目有1颗、2颗、4颗、8颗之分。CPU核心有双核、四核、六核、八核、十二核；CPU线程数有双线程、四线程、八线程、十二线程、十六线程不等；主板参数主要关注扩展槽数目，扩展槽越多越容易扩展。如果需要存储大量文件就必须关注服务器的内存，服务器的内存容量从1GB到48GB以上不等。为了使服务器能够不间断运行，电源系统至关重要，电源类型、电源数量、电源功率等参数需要重点关注。值得说明的是，服务器不是配置越高就对用户越好，用户应该根据自己的需要合理选择配置，以免造成不必要的浪费。
综上所述，不管是什么类型，服务器总的趋势是处理能力越来越强大、运算速度越来越快；伴随服务器的发展，数据中心内单机柜的热密度也越来越高，图2-1可以直观感受到这种趋势。图2-1 单机柜服务器功率的发展趋势2.1.2 存储设备的发展及现状
信息是事物特征和属性的表征，一切事物都是在一定时空中发生、发展和变化的，信息必然呈现时空特征。存储是信息跨越时间的传播，传输是信息跨越空间的传播，处理是对信息进行变化和加工；可见处理产生知识，通信传播知识（跨越空间），存储积累知识（跨越时间）。历史学家发现，每当存储技术有一个划时代的发明，在这之后的300年内会有一个大的社会进步和繁荣高峰。
存储设备自1700年代诞生以来，经历了物理形式、存储容量、I/O速度的剧烈变化，如图2-2所示。图2-2 存储设备的变化
让我们来简单回顾一下存储设备的发展史。
1725年，最早的数据存储媒介——打孔纸卡由Basile Bouchon发明，用来保存印染布上的图案，但是它的专利权是Herman Hollerith在1884年9月23日申请的，这个发明用了将近100年，一直用到了20世纪70年代中期。打孔纸卡（如图2-3所示）上面可以打90列孔，显然这张卡片上能存储的数据少得可怜，事实上几乎没有人真正用它来存数据，通常被用来保存不同计算机的设置参数。图2-3 打孔纸卡
1846年，传真机和电传电报机的发明人Alexander Bain使用了穿孔纸带（图2-4），纸带上每一行代表一个字符，显然穿孔纸带的容量比打孔纸卡大多了。图2-4 穿孔纸带
1946年，RCA公司启动了计数电子管的研究，计数电子管（图2-5）用于早期巨大的电子管计算机中，一个管子长达10in（1in=2.54cm），能够保存4096位数据。遗憾的是，它极其昂贵，所以在市场上昙花一现，很快就消失了。图2-5 计数电子管
20世纪50年代，IBM最早把盘式磁带（图2-6）用在数据存储上，一卷磁带可以代替10000张打孔纸卡，成为直到80年代之前最为普及的计算机存储设备。图2-6 盘式磁带
1963年，飞利浦公司发明了盒式录音磁带（图2-7），1970年代盒式录音磁带得以流行，当时一些计算机，如ZX Spectrum、Commodore 64和Amstrad CPC使用它来存储数据，功能类似硬盘。一盘90min的录音磁带，每一面可以存储700KB到1MB的数据。备注：现在一张DVD9光盘可以保存4500张这样磁带的数据，如果要把这些数据从磁带全部读出来，要整整播放281d！图2-7 盒式录音磁带
一支磁鼓（图2-8）有12in长，转速为12 500r/min，它在IBM 650系列计算机中被当成主存储器，每支可以保存图27个字符（＜10KB）。备注：容量比磁带小，转速快，I/O速度快了。图2-8 磁鼓
1969年，第一张软盘诞生了，当时是一张8in的大家伙，可以保存80KB的只读数据；1973年，小一号但是容量为256KB的软盘诞生了，它的特点是可以反复读写。从此，磁盘直径越来越小，而容量却越来越大，1990年代后期，3.5in软盘（图2-9）容量可达250MB。图2-9 3.5英寸软盘
1956年9月13日，IBM发布了305 RAMAC硬盘机（图2-10），在存储容量方面有了革命性的变化，可存储“海量”的数据——“高达”4.4MB，这些数据的保存需要50张24in硬磁盘。图2-10 3.5硬盘机
硬盘（图2-11）是现在还在发展中的一种技术，越来越便宜的硬盘有着越来越巨大的容量。图2-11 硬盘
1987年，Patterson、Gibson和Katz首先提出磁盘阵列（图2-12）的想法，将多只容量较小、相对廉价的硬盘驱动器进行有机组合，使其性能超过一只昂贵的大硬盘。图2-12 磁盘阵列
1958年，光盘技术得以发明，1972年第一张视频光盘才问世，1978年光盘走入市场，那时的光盘（如图2-13所示，图中大的是LD盘，小的是普通5in光盘）是只读的，虽然不能写，但是能够保存达到VHS录像机水准的视频。5in光盘，是从LD光盘发展来的，更小、容量更大，是SONY公司和PHILIPS公司在1979年联合发布的，1982年上市。一张典型的5in光盘，可以保存700MB数据。图2-13 大、小光盘
综上所述，存储设施的容量越来越大，尺寸越来越小，价格越来越低，统计数据表明，1995年，大于4000元/GB；1996年，1500～2000元/GB；1998年，200～250元/GB；2000年，40元/GB；2002年，20元/GB；2004年，6.9元/GB；2005年，4.5元/GB；2006年，3.8元/GB。
数据中心常用到的存储设备是硬盘，主流服务器硬盘接口技术如表2-1所示。表2-1 主流服务器硬盘接口技术
尽管过去的存储技术五花八门，所存的信息形式也种类繁多，当今的存储技术却已演化为单一的信息形式——数据存储，数据存储技术就是将0、1保持时间稳态的技术；而网络存储是时空结合的信息传播方式，通过网络连接起来的存储系统，网络部分负责空间的传递，存储部分负责时间的传递。存储系统结构有直连式存储DAS（Direct-attached Storage），将存储设备通过SCSI接口或光纤通道直接连接到一台计算机上，该技术出现于20世纪50年代；用局域网连接存储结点有存储区域网络SAN（Storage Area Networks），即以Fabric为基础，提供一个专有的、高性能的、可共享的、稳定的存储系统网络，以及网络附加存储NAS（Network-attached Storage）；用广域网连接存储结点有网络存储和P2P存储。
为了整合存储、有序迁移数据、满足客户要求，存储结构日趋虚拟化，如图2-14所示。图2-14 存储虚拟化
存储设施及存储虚拟化与云计算关系密切，如图2-15所示。图2-15 存储虚拟化与云计算
综上所述，信息化、大数据、云计算都离不开存储设备，存储设备当然是数据中心内的重要IT设施，尤其是云计算大型数据中心。2.2 数据处理设备的环境要求
数据中心是为数据处理设备提供运行环境的场所，该场所安装数据存储、处理、传输、通信等多种数据处理设备，同时还需要安装为数据处理设备服务的电力、空调、监控、传输管路等相关系统及设备，通过合理的硬件、软件、网络架构，实现信息的处理、传输、储存、交换、管理等功能。要保障数据处理设备及相关系统的可靠运行、保障业务的持续运营，数据中心需要为数据处理设备提供良好的环境。
如上所述，机柜密度越来越高，数据中心的规模也随之越来越大，支持数据处理设备运行的电力、空调等系统的能耗也逐年上升，数据中心能耗成本日益凸显，人们从只注重数据处理设备的性能、效率转变为同时关注数据处理设备和机电系统的节能。
数据处理设备对运行环境的要求对机电系统能耗的影响至关重要，如果环境要求特别苛刻，无疑会限制诸多节能手段的应用，但如果环境要求过于宽松，又会对数据处理设备的性能、可靠性、故障率、使用寿命等产生一定影响。
数据处理设备对环境的要求最初由各主流设备供应商提出，其环境要求的内容发布于产品技术规格书和说明书中，由于各设备制造商的环境要求数据并不完全一致，这往往给数据中心规划、建设、运行维护人员带来很大困惑；而且通常数据中心布置多家制造商的数据处理设备，环境要求选择为各类设备的最不利设定点；这些因素导致许多从业人员认为数据处理环境越冷，对数据处理设备越好。美国采暖制冷与空调工程师学会注意到这个问题，抽取数据处理设备样本，并做了大量的调研、测试、数据统计、数据汇总工作，取得主流数据处理设备制造商的共识，将环境要求区分为“推荐”和“允许”两个系列，并在2004年由ASHRAETC（技术委员会）9.9发布了第一版《数据处理环境散热指南》，随后在2008年和2011年陆续发布了第二版和第三版。ASHRAETC 9.9做出的另一项重要贡献是将数据处理设备进风侧的温度和湿度作为基准测量点。ASHRAETC 9.9发布的2008年版《数据处理环境散热指南》开始区分数据处理设备“推荐”和“允许”的环境温度、湿度的范围，该范围逐年放宽，并在数据中心的建设实践中得到检验和证实。ASHRAETC的《数据处理环境散热指南》成为业界广泛认可并参照的规范，其内容在新版《数据中心设计规范》GB50174中多有述及。
如上所述，数据中心环境温度并非越冷越好，ASHRAE扩展了数据处理设备对环境的要求，得到了广大数据处理设备制造商的认可和支持。除了能够接受更高运行温度、更宽泛相对湿度的A3、A4类产品外，这一新的环境要求不仅适用于新设备，也同样适用于老旧设备，并不会影响设备的维保服务和质保期。
除了环境温度、湿度的要求，多家数据处理设备制造商还分享了其他技术统计数据，如环境条件对服务器能耗、性能、噪声、故障率等的影响，从而帮助从业人员和用户更清晰地分析设备故障几率、运行风险、运行维护成本、环境责任等，为数据中心的规划、建设、运行维护的合理决策提供数据支持。2.2.1 数据处理设备的温度、湿度要求
ASHRAE/TC 9.9在2011年公布的《数据处理环境散热指南》中，针对不同环境等级（此处等级为环境等级，并非可靠性等级）数据中心提出了推荐和允许的温度、湿度环境要求，详见表2-2。这些温度、湿度要求为通用条件，可能并不完全适合某一特定类型的数据处理设备，这些特定类型设备的环境要求还要遵循设备制造商提供的环境要求。表2-2 数据处理环境温湿度要求（ASHRAE，2011版）
以上A1～A4级类环境温、湿度要求在美式焓湿图上表示如图2-16所示，在中式焓湿图上表示如图2-17所示。图2-16 ASHRAE数据处理环境分级美式焓湿图表示图2-17 ASHRAE数据处理环境分级中式焓湿图表示
A1～A2级：有严格的运行任务、需要严格控制环境参数（露点、温度、相对湿度等）的数据中心，其内安装的数据处理设备类型主要包括企业服务器和存储设备。设备制造商提供的设备满足A1、A2级相关的环境范围。
A3～A4级：只需要控制某些环境参数（露点、温度、相对湿度）的数据中心，其内安装的数据处理设备类型包括流量服务器、存储设备、工作站等数据中心产品，这些产品的设备制造商认可的允许工作环境参数应满足A3～A4要求的相关范围。
可以将ASHRAETC（技术委员会）9.9《数据处理环境散热指南》2011年版和2008年版（见表2-3）及2004年版（见表2-4）的环境温、湿度要求对照一下。表2-3 数据处理环境温湿度要求（ASHRAE，2008版）表2-4 数据处理环境温湿度要求（ASHRAE，2004版）
从上述表格可以看出，数据处理环境的温湿度要求逐渐放宽。数据处理环境温湿度范围越宽，可实现自然冷却的时间就会越长，空调制冷能耗也会越小。采用2011年版《数据处理环境散热指南》的温湿度为设计参数的数据中心，其空调制冷能耗将大幅降低。
现阶段数据处理设备制造商提供的设备基本都能满足A1/A2级环境要求。尽管当前适合A3/A4级环境的数据处理设备还比较少，但随着制造商对产品不断研发，将会有越来越多的IT服务器产品可以适应更宽泛的工作环境，为数据中心节能留出更大的空间。对于建设地点气象条件优越、数据处理设备的稳定性要求不高的数据中心，甚至可以实现全年无压缩制冷，大大降低PUE，节省能耗、节省运行费用。
需要特别指出的是，存储设备中的磁带产品需要一个稳定和更加限制性的环境（类似A1类级），其典型的环境要求包括：最低温度为15℃，最高温度为32℃，最低相对湿度为20%，最高相对湿度为80%，最大露点温度为22℃，温度变化率小于5℃/h，相对湿度变化率低于5%/h，无凝结。数据中心使用磁带驱动时，允许的温度变化率为5℃/h，使用磁盘驱动时，允许的温度变化率为20℃/h。数据中心采用磁盘驱动时，允许的最低温度为10℃。备注：磁带的主要材质是塑料，温度对其性能影响较大，因此，磁带对温度比较敏感；磁盘的主要材质是金属，对温度敏感性稍差。
综上所述，对照ASHRAETC（技术委员会）9.9的《数据处理环境散热指南》各版本温湿度要求，数据处理设备的环境要求越来越宽松，空调制冷系统的节能大有空间。2.2.2 环境要求放宽对数据处理设备的影响
环境要求放宽，固然可以提高空调制冷系统的送风温度设定点，放宽相对湿度的范围，从而减少压缩制冷能耗，节约加湿用水，但是数据处理设备的能耗、成本、故障率、噪声等也会相应发生变化。因此在数据中心的规划和建设中，必须综合考虑环境参数对机电系统的影响及数据处理设备的影响，科学分析，合理决策。以下分述各环境参数对数据处理设备的影响。
2.2.2.1 环境温度对数据处理设备能耗、成本的影响
环境温度的增加会引起数据处理能耗的增加，功率增加是由于设备风扇功率增加、组件功率增加和各自功率转换能耗增加。图2-18显示了A2和A3级数据处理设备运行功率与环境温度的关系。图2-18 A2和A3级服务器运行功率与环境温度的关系
绝大多数A2或A3级数据处理设备运行的数据会落在图上的阴影线范围内。可以看出，设备能耗随环境温度增高会有所提高。如果设备进风温度从15℃提高到30℃，则服务器的能耗预期增加4%～8%；如果提高到35℃，则服务器的能耗预期可能会增加7%～20%。
作为A3或A4级数据中心的产品，数据处理设备制造商需要采取多种技术措施以支持更宽泛的工作环境，包括选择更有效的散热装置、选择耐高温能力更强的设备组件等；此外，还需要对某些高性能部件进行测试，确认高温环境下数据处理设备的计算性能能够满足使用要求，如果无法满足，还需要更换更高品质的部件，这些都会导致设备生产成本的增加。数据中心选择设计参数时，数据处理设备的购置成本也应考虑在内。
2.2.2.2 进风温度对数据处理设备故障率的影响
数据处理环境温度的增加会引起数据处理设备内部某些组件的性能发生变化，从而导致设备性能的变化或设备故障。通常，在设计上，数据处理设备允许的最高环境温度上限余地很小，不建议设备在超过其环境温度许可上限的环境下长时间运行。
数据处理设备的环境温度直接影响到数据处理设备的故障率，表2-5显示了环境温度与数据处理设备故障率之间的对应关系。表2-5 环境温度和故障率系数的对应关系
从表中可以看出，随着环境温度增加，虽然可以节约更多的能耗，但数据处理设备的故障率也会相应提高。这些数据提醒从业人员和用户综合考虑能源成本、数据处理设备购置成本、故障对设备的影响等多重因素，为数据中心确定合理的设计和运行参数。当然，数据处理设备偶尔短时超出推荐的温湿度范围，也是可以接受的，不至于影响数据处理设备的整体稳定性和有效运行。
2.2.2.3 海拔高度对数据处理设备环境温度的影响
海拔高度对数据处理设备运行温度的上限也有一定影响。对于A1/A2类数据中心，海拔高度超过950m时，允许的最高干球温度应降低1℃/300m；对于A3类数据中心，海拔高度超过950m时，允许的最高干球温度应降低1℃/175m；对于A4类数据中心，海拔高度超过950m时，允许的最高干球温度应降低1℃/125m。
通常，当建设地点海拔超过1000m，就必须考虑海拔高度对设备环境温度的影响，图2-19显示了服务器环境温度最高允许值对应的海拔高度。图2-19 服务器允许的干球温度与海拔高度对照表
如图2-19所示，海拔高度超过1000m，数据处理设备允许的环境温度会有一定程度的下降。这是因为随着海拔升高，空气逐渐稀薄，设备配的风扇的散热能力也相应下降，因此将无法支持更高的环境温度。海拔超过3000m，设备内部的线路板都会因为空气密度太小而造成性能不稳定。因此，不推荐将数据中心建设在海拔过高的地方。
2.2.2.4 静电对数据处理设备的影响及电磁屏蔽
通常，当空气的相对湿度低于30%时，容易摩擦产生静电。随着IT机房房间湿度变化范围加宽，当湿度处于湿度范围下限时，静电发生的可能性会变大。在低湿状态下，数据处理设备机房内、穿着化纤衣服的工作人员、活动地板以及机柜表面等，都会不同程度地积累静电荷。静电放电会引起数据处理设备内部集成电路的突然失效，造成潜在损伤，从而会使数据处理设备参数变化、品质劣化、寿命降低，使得数据处理设备运行一段时间后，随温度、时间、电压的变化出现各种故障。静电放电将形成频谱很宽的干扰电磁场，很容易感应接收进入数据处理设备内，扰乱设备的正常运行，使误码率增大，设备产生误动作等，从而影响设备工作的可靠性。因此，机房必须设置更有效的防静电措施，以免伤害数据处理设备。数据中心的工作人员也应加强防静电意识的培养。防静电措施包括但不限于以下几个方面：
● 处理和维护有可能发生静电的表面，使其拥有可靠接地。
● 设备一旦开机，在静电敏感地区工作的人员都应穿着防静电罩衣并使用防静电手套或指套。
● 从工作区域清除不必要的绝缘子。
● 在非ESD管制区域的所有组件，应使用防静电屏蔽袋或其他防静电包装。
● 在机房内应使用能够消除静电的工具，包括防静电型真空吸盘。
● 确保地板接地系统可靠有效，机房内建筑材料使用抗静电类型。
● 机房内设备采用防静电型，并配备导电脚轮。2.2.3 数据处理设备对洁净度及气相污染物要求
数据处理设备的制造材料包含铜、银，这两种金属对气相污染物的要求值得关注，本质是铜、银的腐蚀问题。腐蚀是材料与周围物质发生物理或化学反应导致其物理化学性质发生变化，并逐步变质或破坏的现象。
ISA-71.04—1985从铜、银的腐蚀角度将腐蚀分为四个等级，如表2-6所示；从空气气相组分的角度将空气的腐蚀能力也分为四个等-9-8级，如表2-7所示（1ppb=10；1=1×10cm）。表2-6 腐蚀的四个等级表2-7 空气的腐蚀能力等级
ASHRAE的《数据中心气相和颗粒污染物指导》一文中将数据处理设备的环境腐蚀力分为四个等级，如表2-8所示。表2-8 数据处理设备环境腐蚀力等级
统计数据表明，在中国，银腐蚀率在采暖季节最为严重，如图2-20所示。图2-20 银腐蚀率随月份分布图
据美国NASA数据，中国不同月份氮氧化物污染物分布图均可得到，2011年2月NO污染分布如图2-21所示，2011年8月NO污染分布22如图2-22所示。
从以上分析可以看出，随着地域、季节、天气的变化，空气质量也有不小的变化，数据中心在选址的时候，需考虑建设地点的空气质量，并采取相应措施，如机房维持正压；合理控制室内湿度；新风入口尽可能选择腐蚀气体浓度低的位置，新风入口避免设置在柴油发排风排烟区、电池存放区、餐饮区、排污区等，房间密封严密，包括采用合适的材料（如防火泥）将电缆出入口、其他管道、下沟渠等位置密封；将地板与墙、天花板与墙、墙与墙之间连接处可能的缝隙密封；尽可能用低穿透性材料涂于墙面；定期检测保护区域的空气腐蚀性；定期、或提早更换防腐蚀系统的介质。
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]