這個數據中心能源效率系列文章包括五個部門，咱們已經剖析過影響數據中心總能量耗費和提高能源效率的因素。如下是六大額定的會影響你的數據中心的效率的因素。

數據中央選址

當然，數據中央的選址地位，必須在物理上是保險的，并且有牢靠的接入電源，水源和通信前提是主要的第一步。此外，跟著人們對“天然冷卻”的環保意識的一直加強，而均勻溫度和最高溫度（以及濕度）會直接影響到冷卻系統的能量效率。當然，固然不是直接關聯到設備自身的能源效率，但電力和它的燃料起源的成本是不容疏忽的。能源成本十分依附選址，選址地域的能源發電本錢（包含燃料類型或是能量起源，如水力，風力或太陽能），以及數據中央所在地的處所稅率（或稅收優惠政策）可以供給更低的成本，進而進步能源效率或帶來稅收優惠。

設施占用和功率負載率&mdash香港主機;—設計與實際

任何數據中心的能源效率將由正在應用的設計負荷的實際比例所直接影響。較之其波及的最高效率，負載應用率越低，則其效率越低。這直接關聯到其出租率。假如該選址地點在最初多少年不會被大批占用，模塊化的設計應斟酌減輕影響虛擬空間。此外香港空間，大多數數據中心從未到達100%的設計負載能力，主要用于確保設備的可靠性和保持畸形運行時光。依據不同的企業文明，典范的系統操作不超過80-85％的設計額外值（有些可能會到達90％）。這是相稱必要的，但這也是可靠性與能源效率的謹嚴的讓步。

超大設計能力影響效率

在決議數據中心的設計能力時，有許多彼此競爭的因素會影響決議。擔憂設置得太小，運行的空間或電源只能保持多少年是很事實的場景和擔憂。最近幾年，計算能力需乞降功率密度的增加使得很多的數據中心在樹立不到十年的時光內便已經由時。真正的風險在于尋找額定的空間或能源，用一個專用的單站點是不輕易辨別的。相反，超大范圍設計會下降這種危險，但也會下降能量效率。

模塊化設計

減輕數據核心潛在的設計過大或過小的問題的一個方式便是模塊化設計。容量計劃和模塊化設計，可以輔助減輕危險和避免數據中央才能或功效過期。在某些設計中，總的空間和適用才能是提前設計和建造的，但只有個別局部完整裝備不間斷電源，發電機和冷卻裝備。這樣可以節儉前期投資本錢和維護用度。此外，也有助于進步能源效率。在每一個階段，由于較小的部門得到更充足的占據，能夠運行在一個較高的效率。這種模塊化設計還能夠在能源效率不足的條件下擴大打算。

恰當和連續的維護

不論數據核心如何精心設計跟建造，裝備必需堅持畸形運行。在從前，這重要是須要確保牢靠性，以防止體系故障。今天，這依然是相稱要害的請求，確保最佳的能源效力也是保護目的的一局部。這對冷卻體系尤其如斯，其效力跟效益敏捷降落，假如過濾器變得梗塞，冷卻塔未經嚴厲的蕩滌，以及其余所需的保護和系統優化用于轉變內部的熱負荷和外部環境的氣象前提。

功率密度

功率密度反應盤算設備如何放置在每臺機架。一家具備了較低的功率密度數據中心，就象征著你可能須要應用多個機架（和空間）以包容同樣數額的盤算設備在一個高密度的網站。功率密度通常表示在兩個方面：每平方英尺瓦數或每臺機架的千瓦數，或有時兩者均有。這重要是基于對數據中心的冷卻系統的設計和類型。很多舊的數據中心無奈有效或高效冷卻超過5千瓦每架（有的甚至更少），并在某些情形下，它們的能源效率降低超過3千瓦每機架。即便在今天，并非所有的新數據中心都可包容介質（5–10千瓦功率每架）或需要10千瓦以上的“高密度”機架。

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