傳統機房較模塊化機房的劣勢
2020-3-6 15:02:49
傳統機房一般采用工業空調對機房整體空間制冷的方式;或者是采用精密空調架空地板下送風方式制冷方式。第一種方式因為沒有區分冷熱通道,制冷效率較低;第二種方式在機房凈高比較充裕的情況下才能考慮,所以對機房也有要求。
傳統數據中心面臨的問題:
1、建設周期長
傳統數據中心建設周期根據項目建設的實際情況,通常將數據中心的基本建設周期細分為決策階段、實施準備階段、實施階段和投產竣工階段,整個建設周期大概在400天左右。
2、擴展性差
擴展能力對于適應性就十分重要了,基于對未來業務需求的分析,根據最壞的情況來規劃系統容量,然而他們卻無力預見3到4年以后的情形,因此造成了過度建設。
3、能耗高
巨大的電力損耗數據中心的運行需要大量的電力,傳統建設沒有很好地考慮用電、制冷、氣流管理的問題,很多數據中心的PUE(PowerUsageEffectiveness,數據中心能源效率指標)偏高,采用常規意義下的可靠性較高的環境動力設備,但這些設備往往效率較低,數據中心的PUE都在2.0以上甚至更高,這意味著數據中心所使用的能源約有一半消耗在IT負載上,另一半消耗在包括電源設備、冷卻設備和照明設施在內的網絡關鍵物理基礎設施上。
4、機房運維難度大
IT運維正面臨諸多問題,深陷服務質量低下的困境而無法自拔:粗放式運維,資源臺帳不清;加上運維人員交替,運維人員并不了解所有IT資源,管理更無從談起;缺乏統一的服務接口人,故障響應和故障處理跟蹤出現混亂;系統運維優化需要IT人員積累大量的數據和報表進而得出結論,而日常的IT運維管理難以有效統計這些數據。
傳統機房的弊端明顯,所以我們更加需要模塊化機房!
傳統數據中心面臨的問題:
1、建設周期長
傳統數據中心建設周期根據項目建設的實際情況,通常將數據中心的基本建設周期細分為決策階段、實施準備階段、實施階段和投產竣工階段,整個建設周期大概在400天左右。
2、擴展性差
擴展能力對于適應性就十分重要了,基于對未來業務需求的分析,根據最壞的情況來規劃系統容量,然而他們卻無力預見3到4年以后的情形,因此造成了過度建設。
3、能耗高
巨大的電力損耗數據中心的運行需要大量的電力,傳統建設沒有很好地考慮用電、制冷、氣流管理的問題,很多數據中心的PUE(PowerUsageEffectiveness,數據中心能源效率指標)偏高,采用常規意義下的可靠性較高的環境動力設備,但這些設備往往效率較低,數據中心的PUE都在2.0以上甚至更高,這意味著數據中心所使用的能源約有一半消耗在IT負載上,另一半消耗在包括電源設備、冷卻設備和照明設施在內的網絡關鍵物理基礎設施上。
4、機房運維難度大
IT運維正面臨諸多問題,深陷服務質量低下的困境而無法自拔:粗放式運維,資源臺帳不清;加上運維人員交替,運維人員并不了解所有IT資源,管理更無從談起;缺乏統一的服務接口人,故障響應和故障處理跟蹤出現混亂;系統運維優化需要IT人員積累大量的數據和報表進而得出結論,而日常的IT運維管理難以有效統計這些數據。
傳統機房的弊端明顯,所以我們更加需要模塊化機房!
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