作为当今企业业务发展的主要驱动力之一,数据中心基础设施的各种需求被越来越重视起来。IT部门的管理流程也被一系列的新因素所改变,这些因素包括确保可用性,提高工作效率,增加管理能力,而且这些因素最好都在限制预算的条件下。随着数据中心对企业业务发展影响力的扩大,IT部门在实施基础设施战略的时候不仅仅要考虑到IT部门本身工作效率的问题,同时还要考虑到企业的业务水平。
传统的基础设施价格对于数据中心基础设施设计来讲是基于实践上的最佳做法,可以在更大的空间需求上使效率和可用性达到均衡,同时也适合资源密集型的设计。而集成的基础设施架构是一种新兴的多元化配置选择,可以保证在解决企业业务需求的同时,提供工作效率,保持高可用性并加快部署速度。
这些一体化的基础设施可以提供机架,电源,冷却以及管理系统的各种需求,并对这些配置进行了优化,集成数据中心基础设施架构可以有效地帮助数据中心经纪人面对挑战。通过使用一个集成的基础设施,简化了产品的选择流程同时也保持了设计的灵活性,并且相对于传统的基础设施架构来说,集成基础设施架构在效率,成本控制以及控制程度上都存在着优势。
两种基础设施架构的成本分析
集成基础设施架构的优势有很多,包括区域效率,简化的控制流程,而最明显的优势,也是数据中心经理人最关心的一点,就是在成本的控制上。
以一个160千瓦的数据中心为例,同时采用传统基础设施和集成基础设施架构两种设计方案。在常规的设计方案中,总计包括3排一共27个机架,占地面积约为1482平方英尺。此外还包括4个周边精密空调单元以及一个中央UPS系统。而集成基础设施架构的占地面积仅仅只有870平方英尺,包括2排共16个机架,通过智能通道遏制的冷却解决方案以及可优化的电力管理方案,实现了和传统基础设施同样的功率。
上半部分为传统基础设施架构,下半部分为集成基础设施架构
从上图的比较结果中可以明确看出,集成基础设施架构比传统基础设施架构节省了大约41%的可使用面积。因为集成架构机架密度的增加,所使用的机架数量也比传统架构大大减少。通过冷却系统和UPS的支持,集成基础架构比传统架构少了整整一行机架,从而在部署上,集成架构也能更快的完成。综上所述,这些因素导致集成架构的部署成本要比传统架构节省大约11%(56000美元)。此外,集成架构所带来的收益还包括高密度机架所带来的效率提升。
由于集成架构使用的是基于机架行的电力管理分配,而不是基于一个房间的PDU公共系统,这大约节省了24000美元,这使得集成架构更加地复合数据中心的成本收益。
从能源消耗的角度来讲,由于使用冷通道遏制,基于行的精密制冷和智能控制的技术相结合,集成架构最大限度的提升了数据中心整体的冷却效率,与传统架构相比减少了大约27%的能源消耗。在五年内,这部分能源的费用将高达85000美元。如果加上其他空间的费用,基础设施的费用等等,在五年内,一体化的集成架构相对于传统架构节省的费用为165000美元左右。(如图所示)
传统基础设施和集成基础设施的IT成本部署成本分析
如何决定使用集成基础设施架构的时机
以上所描述的是一个160千瓦的数据中心,这只是集成基础设施解决方案的一个例子。集成架构可以应用在绝大多数的数据中心基础设施上,从单一机架到中型的多行机架甚至大型数据中心的整体机房都可以使用集成架构解决方案。一般来说,大型的数据中心系统架构都有一些特殊的具体要求,比如一个集成的电力基础设施可能会基于可用性和效率的考虑而和几个互补的冷却结构相匹配。
在考虑选择一个解决方案之前,有几个关键问题要先解决:
? 预期达到的效果基于机架行和通道的集成解决方案提供的CAPEX和OPEX适用于400千瓦以下的数据中心,而基于房间的集成基础设施解决方案最好应用于400千瓦以上的数据中心。
? 数据中心整体和部分之间的选择即使在一个大型数据中心内,也是可以部署小型的集成数据中心基础设施解决方案的,可以在某个区域内部署集成基础设施架构,来支持更高密度的要求。例如,在一个500千瓦的数据中心内,可以新增加250千瓦基于通道的集成基础设施架构,从而提高整体数据中心的工作能力。
? 合理利用现有的空间,电力和冷却基础设施基础设施的升级往往比重新部署要更具成本效益。通常情况下,尽可能的利用现有的基础设施会大大降低成本。这些做法包括升级电力系统的容量,UPS系统和冷却系统也可以在当前系统环境下进行扩展。
智能化,集成化的基础设施解决方案可以提供给IT经纪人简单的解决方案,无论是在空间利用率,能源使用率还是CAPEX上同传统基础设施架构相比都有着,明显的优势。集成的基础设施架构拥有规范的互操作性,预配置的解决方案以及严格遵守标准的设计等特点,可以在不影响系统可用性的前提下,最大限度的提高数据中心的效率。此外,集成基础设施解决方案也可以进行选择和配置,可以满足任何特殊的数据中心设施的要求。集成基础设施架构,使得数据中心设计出现了一种新选择,可以在现有和新的数据中心上实现最大化的优化。
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