KR20100090255A - 데이터 센터에 대한 전기 효율 측정 - Google Patents

Abstract

없음.

Description

데이터 센터에 대한 전기 효율 측정{ELECTRICAL EFFICIENCY MEASUREMENT FOR DATA CENTERS}

본 명세서는 일반적으로 데이터 센터의 전기 효율을 개선하는 방법 및 시스템에 관한 것이다.

데이터 센터의 특정 관점이 잘 계획되지만 데이터 센터 전기 효율은 좀처럼 계획되거나 관리되지 않는다. 불행한 결과는 대부분의 데이터 센터가 전기의 실질적인 양을 소비하는 것이다. 따라서, 데이터 센터 효율을 계획, 측정, 및 모델링함으로써 데이터 센터의 전기 효율을 개선하는 것이 바람직하다. 또한, 전기 소모량 감소에 더해 효율 개선은 유저에게 설치시에 더 높은 IT 전력 밀도와 더 많은 IT 장비를 설치할 수 있는 능력을 증대할 수 있다.

명세서의 적어도 일부 실시형태는 데이터 센터 효율을 측정, 평가, 및 개선하는 것에 관한 것이다.

명세서의 하나 이상의 실시형태는 데이터 센터의 전력 효율 관리 방법에 관한 것이다. 일실시형태에서 상기 방법은 데이터 센터 내의 복수의 위치에서 초기 전력 측정을 수행하는 스텝, 초기 전력 측정에 의거하여 상기 데이터 센터에 대한 효율 모델을 확립하는 스텝, 효율 모델을 사용하여 벤치마크 성능 레벨(benchmark performance level)을 확립하는 스텝, 온고잉 전력 측정(ongoing power measurement)을 수행하는 스텝, 및 온고잉 전력 측정의 결과와 벤치마크 성능 레벨을 비교하는 스텝을 포함한다.

상기 방법에서 온고잉 전력 측정을 수행하는 스텝은 계측기와 함께 프로세서 기반 데이터 센터 관리 시스템을 사용하는 스텝을 포함할 수 있다. 온고잉 전력 측정의 결과가 일정량보다 큰 차이로 벤치마크 성능 레벨과 다른 경우 경고를 제공하는 스텝을 더 포함할 수 있다. 상기 효율 모델을 확립하는 스텝은 데이터 센터의 위치와 연관된 기후와 관련된 데이터를 사용하여 효율 모델을 확립하기 위한 스텝을 포함할 수 있다. 다른 실시형태에서, 상기 효율 모듈을 확립하는 스텝은 전력을 드로잉(draw)하는 데이터 센터에 사용되는 장치를 식별하는 스텝, 장치의 전원 입력에 대한 정격 출력과 유효 용량 중 하나를 각 장치에 대해 선택하는 스텝, 및 장치가 고정 손실, 비례 손실, 또는 이승 검파 손실, 또는 그 조합으로서 기여하는 지를 각 장치에 대해 결정하는 스텝을 포함할 수 있다. 또 다른 실시형태에서, 효율 모듈을 확립하는 스텝은 장치의 전력 손실을 총계하여 서브시스템 손실을 총계하고, 서브시스템의 센터 손실을 총계하여 데이터 손실을 얻는 스텝을 더 포함할 수 있다.

명세서의 다른 실시형태는 데이터 센터 내의 복수의 위치에서 초기 전력 측정에 관련된 데이터를 수신하는 것, 초기 전력 측정에 관련된 데이터에 의거하여 데이터 센터에 대한 효율 모델을 확립하는 것, 효율 모델을 사용하여 벤치마크 성능 레벨을 확립하는 것, 온고잉 전력 측정에 관련된 데이터를 수신하는 것, 및 온고잉 전력 측정의 결과와 벤치마크 성능 레벨을 비교하는 것을 수행하도록 프로그래밍된 하나 이상의 프로세서를 갖는 데이터 센터 매니저를 포함하는 데이터 센터의 전력 효율을 관리하는 데이터 센터 관리 시스템에 관한 것이다.

상기 시스템에서 온고잉 전력 측정을 수행하는 것은 하나 이상의 네트워크를 통해 전력 측정 장치와 통신하는 것을 포함한다. 일실시형태에서, 하나 이상의 프로세서는 온고잉 전력 측정의 결과가 일정량보다 큰 차이로 벤치마크 성능 레벨과 다른 경우 경고를 제공하도록 프로그래밍된 것이다. 효율 모델을 확립하는 것은 데이터 센터의 위치와 연관된 기후와 관련된 데이터를 사용하여 효율 모델을 확립하는 것을 포함할 수 있다.

명세서의 다른 실시형태는 데이터 센터로의 전원 입력을 측정하는 스텝, 데이터 센터에서 전원 부하를 측정하는 스텝, 및 데이터 센터에서 냉각 부하를 측정하는 스텝을 포함하는 데이터 센터의 전력 효율을 모델링하는 방법에 관한 것이다.

일실시형태에서의 방법에서, 전원 부하를 측정하는 스텝은 UPS 및 PDU의 부하를 측정하는 스텝을 포함한다. 다른 실시형태에서, 데이터 센터에서 냉각 부하를 측정하는 스텝은 CRAH, CRAC, 팬, 칠러 유닛, 환기 유닛, 냉각 타워, 및 펌프 중 하나 이상에 의해 발생되는 부하를 측정하는 스텝을 포함한다. 방법은 데이터 센터의 환경 조건을 측정하는 스텝을 더 포함할 수 있다.

그러나, 다른 실시형태는 전력을 드로잉하는 데이터 센터에 사용되는 장치를 식별하는 스텝, 장치의 전원 입력에 대한 정격 출력과 유효 용량 중 하나를 각 장치에 대해 선택하는 스텝, 및 장치가 고정 손실, 비례 손실, 또는 이승 검파 손실, 또는 그 조합으로서 기여하는 지를 각 장치에 대해 결정하는 스텝을 포함하는 데이터 센터의 전력 효율을 모델링하는 방법에 관한 것이다.

상기 방법의 실시형태는 장치의 전력 손실을 총계하여 서브시스템 손실을 얻는 스텝, 및/또는 서브시스템의 전력 손실을 총계하여 데이터 센터 손실을 얻는 스텝을 더 포함할 수 있다. 상기 장치는 전력 관련 장치와 냉각 관련 장치로서의 특성이 있을 수 있다. 상기 방법은 장치 이외의 손실의 원인을 식별하는 스텝, 및 통계 데이터로부터의 손실의 양을 예측하는 스텝을 더 포함할 수 있다. 특정 실시형태에서, 방법은 대부분의 데이터 센터 구성을 포함하고, 전형적인 전력 구성의 전력 카탈로그와 전형적인 냉각 구성의 냉각 카탈로그를 갖는 데이터 센터 카탈로그를 제공하는 스텝, 및 전력 카탈로그와 냉각 카탈로그를 조합하여 데이터 센터 구성을 생성하는 스텝을 더 포함할 수 있다. 방법은 모델에서의 서큘러 디펜던시(circular dependency)에 대해 계산을 단순화하는 스텝을 더 포함할 수 있다.

다른 실시형태는 전력을 드로잉하는 데이터 센터에 사용되는 장치를 식별하고, 장치의 전원 입력에 대한 정격 출력과 유효 용량 중 하나를 각 장치에 대해 선택하고, 장치가 고정 손실, 비례 손실, 또는 이승 검파 손실, 또는 그 조합으로서 기여하는 지를 각 장치에 대해 결정하는 것을 수행하도록 프로그래밍된 하나 이상의 프로세서를 갖는 데이터 센터 매니저를 포함하는 데이터 센터 관리 시스템에 관한 것이다.

상기 시스템에서 하나 이상의 프로세서는 장치의 전력 손실을 총계하여 서브시스템 손실을 얻도록 프로그래밍되고, 및/또는 하나 이상의 프로세서는 서브시스템의 전력 손실을 총계하여 프로그래밍된 데이터 센터 손실을 얻는다.

명세서의 다른 실시형태는 전력을 드로잉하는 데이터 센터에 사용되는 장치를 식별하게 하고, 장치의 전원 입력에 대한 정격 출력과 유효 용량 중 하나를 각 장치에 대해 선택하게 하고, 장치가 고정 손실, 비례 손실, 또는 이승 검파 손실, 또는 그 조합으로서 기여하는 지를 각 장치에 대해 결정하게 하는 인스트럭션을 포함하는 인스트럭션의 시퀀스를 저장한 컴퓨터 판독가능 매체에 관한 것이다.

첨부 도면은 축척에 따른 것으로 의도되지 않는다. 도면에서, 다양한 부호로 예시되는 각 동일 또는 거의 동일한 구성 요소는 동일 부호로 나타내어 진다. 명확함을 위해서 모든 구성 요소가 모든 도면에 라벨링될 수 있다.

도 1은 통상적인 데이터 센터에서 전력 플로우를 나타내는 도면이며;
도 2는 IT 부하의 함수로서 데이터 센터 효율을 나타내는 그래프이며;
도 3은 모듈러와 비모듈러 설계를 비교하는 IT 부하의 기능으로서 데이터 센터 효율을 나타내는 그래프이며;
도 4는 실외 온도의 함수로서 데이터 센터 효율을 나타내는 그래프이며;
도 5는 한주간의 함수로서 데이터 센터 효율을 나타내는 그래프이며;
도 6은 2개의 다른 데이터 센터에 대해 IT 부하를 식별하는 데이터 센터 효율을 나타내는 그래프이며;
도 7a는 부하 및 손실의 에너지 플로우를 나타내는 데이터 센터의 효율 모델의 도면이며;
도 7b는 데이터 센터 전기 효율 평가 실시예의 도면이며;
도 8은 IT 부하를 공급하는 데이터 센터의 전력 분배 시스템의 실시예의 도면이며;
도 9는 전형적인 데이터 센터 설계의 구조의 도면이며;
도 10은 공지된 데이터 센터의 전력 카탈로그 기입의 도면이며;
도 11은 공지된 데이터 센터의 냉각 카탈로그 기입의 도면이며;
도 12a는 카탈로그 기입 "전력 1A"로 데이터 센터에 대한 전력 시스템 단일 라인 에너지 플로우의 도면이며;
도 12b는 카탈로그 기입 "냉각 2B"로 데이터 센터에 대한 냉각 시스템 단일 라인 에너지 플로우의 도면이며;
도 13은 카탈로그 기입 "전력 1A, 냉각 2B"로 데이터 센터에 대한 샘플 모델 평가 플로우의 도면이며;
도 14는 순환 에너지 플로우 하이라이트로 도 13에 나타낸 도면의 일부이며;
도 15a 및 15b는 2개의 다른 형태의 장치에 대한 에너지 플로우와 모델 평가 플로우 사이의 관계를 나타내는 도면이며;
도 16은 본 발명의 다양한 실시형태가 실행될 수 있는 범용 컴퓨터 시스템을 나타내며;
도 17은 범용 컴퓨터 시스템의 저장 장치를 예시하고;
도 18은 범용 컴퓨터 시스템의 네트워크를 나타낸다.

명세서의 실시형태는 다음 기재에서의 설명이나 도면에서 예시되는 구성 요소의 구성과 배치의 상세함에 그 적용이 한정되지 않는다. 명세서의 실시형태는 다양한 방법으로 실행 또는 실시될 수 있다. 또한, 여기에 사용된 어법과 용어는 기재의 목적이고 한정되는 것으로 고려되는 것은 아니다. 여기에서 "포함하는", "구성하는", "갖는", "함유하는", "수반하는" 및 다양한 변형의 이용은 추가적인 항목뿐만 아니라 이후 리스트에 있고 대등한 항목을 포함하는 것으로 의미한다.

1MW 고가용성 데이터 센터는 그 수명 중에 $20,000,000가치의 전기를 소비할 수 있다. 전기 비용은 IT 하드웨어의 비용보다 큰 것으로 일부 소비자들에게 암시된다. 추가적으로, 다수 회사가 그들의 온고잉 작동의 탄소 소비를 고려하기 시작하고 있다. 효율은 유사한 데이터 센터에 걸쳐 광범위하게 변화하고, 대부분의 설치의 실제 효율은 실제 달성가능한 클래스 최고값을 하회한다.

대부분의 데이터 센터는 데이터 센터의 전기 효율을 고려하지 않고 설계되고 구성된다. 특정한 시설의 실행에 관한 데이터 없이 전기 효율의 문제를 컨트롤하기 어렵다. 또한, 데이터가 이용가능해도 데이터를 평가할 어떤 기술도 없다. 데이터 센터 설계자와 관리자는 특정한 시설의 실행을 다른 유사한 시설의 실행과 비교하거나 벤치마킹하는 방법을 알지 못한다. 그러한 설계자와 관리자는 그들의 시설에 대해 기대될 수 있는 설계된 값에 실제 데이터를 비교가능하게 하는 정보에 접근하지 못한다.

또한, 소비자는 효율 데이터를 갖지 못하고, 그들이 가져도 그러한 소비자는 그것을 다루는 방법을 알지 못한다. 이 문제를 해결하기 위해 명세서의 실시형태는 이하: 즉, 데이터 센터 효율을 기재하기 위한 표준어를 개발하는 것; 측정 데이터 센터 효율에 대한 표준 방법을 개발하는 것; 데이터 센터 효율을 구체화하기 위한 표분 방법을 개발하는 것; 데이터 센터 효율을 분석하고 비효율 원인을 결정하기 위한 표준 방법을 개발하는 것; 효율에 관련된 데이터를 벤치마킹하고; 및 효율 모델링 툴을 개발하여 제안된 개선 또는 다른 설계를 평가하는 것을 달성한다.

다수의 관련된 메트릭스는 데이터 센터 기간 시설 효율(DCiE), 전력 이용 효과(PUE), 및 사이트 전력 오버헤드 멀티플라이어(Site-POM)를 포함하는 데이터 센터 효율에 대해 제안되고 검토되었다. 데이터 센터 기간 시설 효율(DCiE)은 데이터 센터의 효율을 결정하기 위한 메트릭스로서 여기에서 주로 이용된다. 데이터 센터의 전기 효율은 최후의 정보 기기에 전송되는 데이터 센터에 공급되는 전체 전력의 일부로서 표시된다. 이 경우 효율값은 0과 1 사이가 되고 다음식으로 나타낸다.

전체 전기 소모량은 다음 식에 따른 IT 부하의 데이터 센터와 크기의 전기 효율에 의해 컨트롤될 수 있다.

IT 부하를 고려하면 전력 소비 데이터 센터 기간 시설 효율을 최소화하기 위해 최대로 되어야 한다.

데이터 센터가 100% 효율적이면 데이터 센터에 공급되는 모든 전력이 IT 부하에 도달할 것이다. 이는 이상적인 경우이다. 실제 데이터 센터에서 전기 에너지는 변압기, UPS, 전력선, 팬, 에어 컨디셔너, 펌프, 가습기, 및 조명에 한정되지 않는 것을 포함하여 IT 부하 이외의 장치에 의해 소비되는 다수의 방법이 있을 수 있다. UPS와 변압기 등 이러한 장치의 일부는 조명과 팬 등이 IT 부하와 평행일 때 IT 부하와 연속된다. 어떤 경우에, 실질적으로 데이터 센터에 공급되는 모든 전력은 최후에 폐열이 된다. 전기 및 열 전력이 전형적인 데이터 센터에 플로잉되는 곳을 나타내는 도면이 도 1에 나타내어졌다.

도 1에 모델링된 데이터 센터는 N+l CRAC 유닛의 통상적인 고가용성 이중 전력 패스 데이터 센터이고 설계 용량의 30%의 통상적인 값으로 작동한다. 이 실시예에서 실제로 데이터 센터에 공급되는 1/2보다 적은 전력이 IT 부하에 전달되는 것에 주목한다. 이 실시예에서 데이터 센터는 30% 효율로 고려될 수 있다.

데이터 센터에서의 전력과 냉각 장비는 각 장치에 전기 효율에 관한 데이터를 제공하는 제조자에 의한 손실에 특성이 있다. 전력 장비의 경우에 통상적으로 효율은 퍼센트로 나타내어 진다. 냉각 장비의 경우에 효율은 실행 계수로서 나타내어질 수 있고, 전기 입력 전력에 에어 컨디셔너에 의해 제거되는 화력의 비율이다. 조명 전력은 단순 일정 손실로서 나타내어질 수 있다. 예를 들면, 60Watt 전구는 60Watt의 열을 발생하고 IT 부하에 아무런 전력도 제공하지 않기 때문에 데이터 센터에서 효율은 0%이다.

통상적으로, 데이터 센터 효율 실행은 단일 수에 의해 기재될 수 없다. 어떤 정해진 시간에 데이터 센터는 현재의 효율 측정에 대해 단일 수를 갖는다. 이 수는 그 때에 전력, 냉각과 조명 시스템, 및 정해진 시간에 그 점에서 IT 부하의 값의 고유 전력의 소비 특성의 결과이다. 그러나, 데이터 센터에서 효율은 IT 부하가 오버 타임을 변경하고, 실외 조건이 오버 타임을 변경하고, 및 데이터 센터의 냉각 모드가 오버 타임을 변경할 수 있기 때문에 오버 타임을 변경할 것이다. 이들 구성 요소 모두는 데이터 센터 효율에 영향을 미치고, 결과는 데이터 센터 효율이 지속적으로 변경되는 것이다. 데이터 센터 효율의 어떤 특정한 시간의 측정은 단지 "스냅숏"이고, 미래 실행을 예상하는 데에 이용될 수 없다. 데이터 센터 효율의 단일 측정은 본질적으로 부정확하고, 벤치마킹이나 효율 관리에 대한 기초로서 이용하는 것은 어렵거나 불가능하다.

데이터 센터 효율의 변화는 IT 부하, 실외 조건, 및 냉각 작동 모드의 기능으로서 효율의 그래프로 더 잘 이해되거나 기재될 수 있다. 도 2는 통상적인 데이터 센터의 효율이 IT 부하로 변경되는 방법을 나타낸다. 데이터 센터에서 전력과 냉각 장비의 고정된 설치는 경부하에서 감소되는 효율로 도 2에 나타낸 형태의 효율 그래프를 나타내고, IT 부하가 0일 때 0이다. 도 2에서 확인된 이 그래프는 데이터 센터 효율의 개선을 이해하는 기초적인 원칙을 예시한다: 특히, 나타낸 바와 같이, 데이터 센터 효율을 개선하는 기초적인 방법이 있다. 1가지 방법은 데이터 센터 효율 그래프를 올리는 것이다. 다른 방법은 작동점을 효율 그래프의 더 효과적인 부분으로 이동시키는 것이다.

도 2에서 IT 부하를 올리는 것은 작동점을 유리한 방향으로 이동시킨다. 또한, 전력과 냉각 용량(규모 적정화나 측정가능한 구조를 통함)을 감소시키는 것은 동일한 효과를 갖는다. 시설의 규모 적정화의 이점은 도 3에 나타내었고, 전력과 냉각 용량이 부하 증가로서 증대되도록 더해지는 데이터 센터에 대한 효율 그래프이다. 전력과 냉각 장비의 효율의 양쪽 경우에 이상적이다. 도 3에서, 통상적인 데이터 센터 효율 그래프는 5가지의 이상적인 모듈로 이루어지는 데이터 센터의 효율 그래프와 비교되고, 모듈은 그들의 용량이 필요할 때만 더해지고 작동된다.

전부하에서 도 3은 모듈러 시스템이 어떤 효율 이점도 없다는 것을 나타낸다. 그러나, 약한 부하에서 설치된 모듈은 효율에서 중요한 게인으로 그들의 정격 부하의 높은 프랙션(fraction)에서 작동한다. 이 그래프로부터 우리는 모듈러, 측정가능한 전력과 냉각 기간 시설이 그들 작동의 중요한 프랙션을 그 최후의 설계값 이하(및 때로는 훨씬 더 이하)의 부하에서 존재하게 하는 데이터 센터의 효율을 개선하는 가장 효과적인 방법 중의 하나인 이유를 이해할 수 있다.

또한, 데이터 센터의 외부 조건은 시간을 변화시키고 데이터 센터 효율에 영향을 미치는 요인이다. 도 4는 통상적인 데이터 센터의 효율이 실외 에어 온도를 변화시키는 방법을 나타낸다.(x축의 적절한 선택은 소위 "습구" 온도 또는 "이슬점 온도"일 수 있고, 방열 시스템의 형태에 따라 의존하는 대기 온도 대신에 이용된다.) 통상적인 데이터 센터의 효율은 방열 시스템이 데이터 센터 열을 처리하는 때 전력을 더 소비하기 때문에 온도가 증가함에 따라 감소한다. 또한, 효율은 데이터 센터에 실외 열 침투의 결과로서 감소되고 처리되어야하는 추가적인 열 부하가 된다. 도 4의 점선 그래프는 냉각 시스템이 "이코노마이저" 작동 모드이면 효율이 더 낮은 온도에서 개선될 수 있는 방법을 나타낸다. 명백하게, 특히 데이터 센터가 이코노마이저 냉각 모드로 구비되면 효율은 실외 온도를 변화시킨다.

실제 데이터 센터에서 효율은 IT 부하와 온도 변화로서 변경된다. 도 5는 데이터 센터의 효율이 한주의 진행 동안 이하: 즉, 일일 변화는 IT 부하와 실외 온도에서 매일 스윙될 수 있고; 날마다의 변화는 기후에 의해 원인이 될 수 있고; IT 부하 감소는 주말마다일 수 있는 3가지 다른 효과의 결과로서 변경될 수 있는 방법을 나타낸다.

날마다 변화가 극적이지는 않지만 그러한 변화는 특정한 일회 측정의 유용성을 심각하게 떨어지게 할 수 있다. 특정한 효율 측정이 극도로 정확할지라도 전력 소모량 예측과, 효율 개선 활동의 효과의 측정 및 추세 분석을 실행함에 있어서 그 정확성은 효율의 날마다의 변화가 예상되기 때문에 나빠질 수 있다.

부하를 갖는 데이터 센터 효율의 변화는 효율 데이터가 방해되는 방법에 다른 중요한 효과를 갖는다. 도 6에 비교되는 2개의 데이터 센터의 실시예를 고려한다. 제 1 데이터 센터에서 47%의 효율 측정이 얻어진다. 제 2 데이터 센터에서 50%의 효율 측정이 얻어진다. 제 2 데이터 센터는 더 좋은 효율 측정을 가져서 본질적으로 우수한 설계의 "그리너(greener)" 데이터 센터인 것으로 가정하는 것이 합리적인 것으로 보인다. 그러나, 이들 2개 데이터 센터의 더 상세한 도면을 고려한다. 특히, 도 6은 더 낮게 측정된 효율을 가져도 제 1 데이터 센터가 훨씬 더 높은 효율 그래프를 갖는 것을 나타낸다. 명세서 관점으로부터 아마도 제 1 데이터 센터는 더 훨씬 더 높은 효율 전력과 냉각 장비 및 최적화된 에어 플로우 설계를 사용한다. 그럼에도 불구하고, 제 1 데이터 센터에서 IT 부하의 퍼센티지는 두번째보다 낮기 때문에 제 1 데이터 센터는 효율 그래프의 불충분한 부분에서 작동한다.

따라서, 제 1 블러쉬(blush)에서 설계가 도 6에서 더 좋다고 결정하기 어렵다. 처리자는 제 1 데이터 센터의 고유의 설계 효율이 우수한 것으로 결정할 수 있다. 그러나, 사업가는 데이터 센터의 크기가 모든 기술적 효율 게인을 제거하는 것이 불충분하게 설계되었다고 결정할 수 있다. "설계"에 관한 결정은 적절한 크기가 설계의 일부로 고려되는 지에 따라 더 좋다.(제 1 데이터 센터의 우수한 기술적 실행은 모듈러 측정가능한 이행이 도 3에서 이전에 나타낸 바와 같이 사용되었다면 이 경우에 실현될 수 있다.)

특정 실시형태에서, 데이터 센터의 단일 측정에 의해 얻어지는 효율 평가 등의 데이터 센터 효율을 나타내기 위해 단일 수를 사용하는 개념은 상기의 객관적인 외관을 달성하기 어렵기 때문에 본질적으로 비효과적일 수 있다. 그러한 표시는 벤치마킹에 대해 효과적이지 않거나 효율 개선에 대한 기회로 사용 가능한 추세나 통찰력을 제공하는 것에 대해 효과적이지 않다.

하나 이상의 실시형태는 측정을 사용하여 적어도 일부의 목적을 달성한다. 특정한 데이터 센터의 작동을 정확하게 나타내고, 및 IT 부하, 실외 변이 통계, 시간 전기율 등을 입력함으로써 받아들이는 모델이 이후 더 상세하게 기재될 것이므로, 데이터 센터 에너지 관리 프로그램에서 효과적으로 사용될 것이다. 실제 작동 데이터 센터의 측정과 달리 측정 시간에서의 조건에 대해 데이터만 제공되고, 모델은 그것에 공급되는 어떤 입력 조건에 대해 데이터를 제공할 수 있다. 예를 들면, 모델은 IT 부하가 정격 부하의 작은 프랙션일 때도 전부하에서 데이터 센터의 효율의 기대값을 제공할 수 있다. 2개의 다른 데이터 센터의 모델은 동일한 입력 조건이 공급될 수 있어 중요한 비교가 가능하다. 또한, 모델은 데이터 센터가 빌딩되기 전에 만들어질 수도 있어 미리 실행의 예측이 가능하다.

다음은 모델이 제공하는 데이터 센터 효율을 측정하고 기록함으로써 얻어질 수 없는 이익의 일부이다: 미리 제안된 데이터 센터 설계의 효율 실행을 정확하게 예측하는 능력; 다른 IT 부하 등의 측정에 비실용적인 조건에 대해 작동하는 데이터 센터의 효율 실행을 높은 정확도로 평가하는 능력; 모든 회로의 전력 소비를 측정하기에 실용적이지 않은 곳의 부분적인 정보만의 상황에 대해 데이터 센터의 효율 실행을 높은 정확도로 평가하는 능력; 다양한 외부 조건에 대해 데이터 센터의 효율을 높은 정확도로 평가하고, 효율 평균 오버 타임의 평가를 가능하게 하는 능력; 데이터 센터 전력, 냉각, 및 조명 시스템에서 특정한 장치가 데이터 센터의 효율로 만드는 기여를 확인하고 특정하는 능력; 그들의 기대되는 효율 파라미터의 외부에서 작동하는 데이터 센터 서브시스템을 확인하는 능력; 및 다른 데이터 센터의 모델을 벤치마킹하고 비교하는 능력.

작동점에서 데이터 센터 효율의 단일 측정이 정보를 주는 반면에, 상기 리스트된 능력없이 바로 사용가능하지 않다. 이런 이유로 모델은 효율 관리를 위한 공정과 시스템을 만들기 위해 채용될 수 있다. 비효율의 원인의 이해를 가능하게 하는 모델이므로 데이터 센터 효율 측정의 목적은 모델의 파라미터를 확립하기 위함이다.

따라서, 측정 데이터 센터의 효율의 목적은 데이터 센터에 대한 정확한 모델의 창조에 기여하는 정보를 얻기 위한 것일 수 있다. 측정이 아닌 데이터 센터 효율에 대한 가능한 정보를 제공하는 모델이다.

데이터 센터 효율 모델링의 이익은 가치가 있지만 특정한 데이터 센터에 대해 데이터 센터 효율 모델을 개발하고 작동하는 것은 실행가능하고 실제적인지의 의문이 남아 있다. 이 질문에 대한 대답은 모델로부터 요구되는 정확도의 정도에 달려 있다. 명세서의 실시형태는 위의 효율 관리 아웃라인의 목적을 달성하기 위해 충분한 정확도의 모델을 만들고 작동하는데 사용될 수 있고, 그러한 모델은 데이터 센터를 관리하기 위해 사용되는 표준 소프트웨어 툴에 설치될 수 있다.

실제적인 데이터 센터 효율 모델에 대한 에너지 플로우 도면은 도 7a에 나타내었고, 데이터 센터 기간 시설 전력 소비(손실)는 전력, 냉각, 및 조명 시스템 내에서 에너지 플로우를 생기게 하는 IT 부하와 외부 조건에 의해 결정되는 방법을 나타낸다. 각 장치는 입력으로서 부하를 받아들이는 데이터 센터(UPS, CRAH, 등)에서 분류하고, 전력 소비(손실)를 장치 구성과 본래의 효율 특성에 따라 발생한다.

전력, 냉각, 및 조명 장치의 설계와 특성이 공지되면 데이터 센터에 대한 효율 모델은 현재의 데이터 센터에 대해 만들어질 수 있거나 이전 데이터 센터가 구성되기 전에 만들어질 수 있다. 모델이 정확하게 설계를 나타내면 제공되는 데이터는 마찬가지로 정확해질 수 있다. 조명, UPS, 및 변압기 등의 장치의 일부 형태의 전기 성능이 매우 일관되고 지속적인 반면에, 모델이 정확성을 잃게 하는 펌프와 에어 컨디셔너 등의 장치의 설치 실행에 관한 많은 불확실성이 있다. 여기가 측정을 도울 수 있는 곳이다.

이전의 검토는 제공되는 안내의 불충분한 반복과 부족 때문에 데이터 센터 효율의 주기적인 측정을 갖는 한정된 유용성을 설명한다. 대신, 효율 관리는 2가지의 다른 목적으로 측정의 2가지 형태에 사용되는 실시형태에서 행해질 수 있다.

초기 측정은 데이터 센터 효율 모델을 측정하기 위해 있는대로 확립되어 실행될 것이고 잠재적인 효율 개선 기회를 확인한다. 통상적으로, 초기 측정은 전체적인 효율 측정에 더해 개개의 전력 및 냉각 서브시스템의 측정을 요구한다.

온고잉 측정은 모델에 대해서 비교해서 기대되지 않은 비효율의 경보를 제공하고 개선 양을 정한다. 온고잉 측정은 주기적인 샘플링이나 지속적인 기계의 사용에 의해 제공될 수 있다.

최초와 온고잉 측정에 대한 권고가 이하 기재될 것이다.

먼저 데이터 센터의 효율이 측정될 것이고 전문가에 의해 전체 효율 평가의 일부일 것이다. 또한, 효율 측정을 위해 통상적으로 데이터 센터 효율 평가는 효율 개선에 관해 빌딩된 구성과 권고의 분석이 제공된다. 이상적으로, 평가는 도달 가능한 하나로 모델 데이터 센터를 제공해야 한다. 도 7b는 데이터 센터 효율 평가에 대해 작동 설명의 실시예를 예시한다. 효율 평가 동안 수집된 데이터는 충분한 서브시스템의 측정을 포함하여 수학적인 효율 모델을 측정되게 한다.

데이터 센터 모델이 초기 효율 측정을 측정하여 측정되면 모델은 1년에 걸쳐 예상되는 평균 효율 등의 벤치마크 성능을 확립하도록 즉시 이용되거나 산업상 경쟁력 있는 벤치마킹을 위해 확립되는 것 등의 다른 참고 IT 부하와 외부 조건을 확립하는데 이용될 수 있다.

데이터 센터 효율이 측정되고 효율 모델이 측정된 후에 온고잉 측정은 어떤 효율 개선 양을 정하고, 어떤 바람직하지 않은 효율의 손실의 공지를 제공하는 것이 이루어져야 한다. 효율의 측정값이 원래 측정된 값으로부터 변화되는 것이 알려진 때, 우리는 이미 이것이 IT 부하 또는 변이에서 변화 때문일 수 있다는 것을 나타내었다. 모델은 IT 부하와 변이의 효과를 정정할 수 있고, 어떤 효율 변화의 결과는 이 효과 때문이거나 데이터 센터 기간 시설에 기초를 두는 실제 변화에 의해서 인지를 언급할 수 있다.

효율의 온고잉 측정은 1년에 두 번(예를 들면, 여름이 되거나 겨울이 되는 6개월 간격을 둠) 등 주기적으로 실행될 수 있거나 지속적인 실시간 측정 시스템이 설치될 수 있다.

특정한 작동점에서 데이터 센터 효율을 측정하기 위해 데이터 센터에 전체 입력 전력과 전체 IT 부하가 측정된다. 시설이 데이터 센터 전용이면 입력 전력은 빌딩에 실용적 주요 접속으로 측정될 수 있다. 부하가 단일 거대 IT 부하 장치이면 IT 부하 전력은 장치 전기 접속에서 전력의 단일 측정이다. 이 경우에 2개 측정만 필요하다. 불운하게 이 이상 상태는 달성되지 않는다. 대부분의 데이터 센터는 데이터 센터 이외에 다른 부하와 다중 목적 빌딩의 일부이다. 통상적인 데이터 센터는 다수의 분리된 전기 회로, 아마도 수천개의 IT 장치의 접속으로 구성된다.

정확한 또는 거의 정확한 측정을 보장하기 위해 전체 데이터 센터 부하를 구성하는 메인으로부터 전력을 드로잉하는 모든 장치는 다른 비-데이터 센터 부하로부터 분리되어 설치되고 입력 전력이 합계된다. 또한, 전체 IT 부하를 얻기 위해 모든 IT 장치가 분리되어 설치되고 입력 전력이 합계된다. 1MW 데이터 센터에서, 예를 들면 이것은 수천개의 동시 전력 측정을 요구하며 기술적 실용적 도전일 수 있다. 이런 이유로, 일부 데이터 센터 조작자는 효율 측정이 비실용적인 것으로 결론을 내린다. 다행히도, 복잡한 기구와 시간 소비 측정은 시스템의 모델을 따라 작은 수를 통합한 측정점을 사용하는 조합이 충분한 정확도의 효율 측정을 제공하도록 설명될 수 있기 때문에 필요한 것은 아니다.

실제 측정은 모델을 사용하여 현저하게 단순화될 수 있는 방법의 실시예로서 IT 부하의 측정의 경우를 고려한다. 도 8은 UPS로부터 공급되는 전력 분배 유닛(PDU)으로부터 전력이 제공되는 다수의 IT 부하의 통상적인 상황을 나타낸다.

실제 IT 부하를 얻기 위해 모든 IT 부하를 공급하는 모든 분기 회로는 수천의 측정일 수 있고 측정되거나 합계된다. 대신, UPS의 출력에서 전력이 측정되면 문제는 단일 측정에서 현저하게 단순화된다. 그러나, 에러는 PDU(PDU 손실)에 의해 소비되는 전력을 더하여 IT 부하의 합계의 측정 때문에 소개된다. 이 에러는 데이터 센터에 따라 2% ~ 20%의 범위일 수 있고 상당히 중요하다. 그러나, PDU는 모델에서 매우 정확하게 특성을 이룰 수 있고, 모델은 PDU 손실을 UPS 출력 전력이 정확하게 주어진 고도로 계산할 수 있다. 모델은 어떤 중요한 에러도 없이 IT 부하를 얻기 위해 UPS 출력 전력으로부터 PDU 손실을 뺄 수 있다. 이러한 방법으로, 모델은 단일 측정으로 잠재적으로 수천개의 측정을 중단할 수 있게 한다.

작은 수의 측정으로부터 큰양의 정보를 얻기 위해 모델을 사용하는 기술은 한번 측정에 이용될 수 있고, 또한 지속적이고 영구 효율 모니터링 시스템의 일부로서 사용될 수 있으므로 지속적인 효율 모니터링의 비용을 현저하게 줄인다.

온고잉 효율 측정에 대해 전력 측정점은 통상적으로 초기 측정에 사용되는 점보다 작다. 온고잉 측정은 오버 타임을 가장 변화시킬 것 같고 전력 소비에 가장 크게 기여할 것 같은 회로에 포커싱할 필요가 있다. 예를 들면, 변압기 등의 일부 장치가 있고 초기 각 변압기를 측정할 가치가 있지만, 온고잉 전력 기여는 모델에 의해 높은 정확도로 계산될 수 있다. 일반적으로, 온고잉 측정은 초기 측정점의 반을 요구한다. 이는 온고잉 측정점이 영구하게 설치된 전력 미터링에 의해 모니터링되는 기계 전략을 암시하지만, 초기 측정에 필요한 추가적인 점은 휴대 기구를 사용함으로써 측정된다.

회로가 최초로 측정되는 결정은 온고잉을 기초로 전문적인 데이터 센터 효율 평가의 중요한 구성 요소일 수 있다.

데이터 센터 효율은 전력 측정에 의거하여 산출된 수일 수 있다. 전력 측정은 이하: 즉, (1) 휴대용 전력 계측기(예를 들면, a Fluke 435 three phase power quality analyzer kit from Fluke Corporation of Everett, Washington); (2) 영구히 설치된 전력 계측기(예를 들면, a Power Logic PM700 power meter from Schneider Electric - Power Management Operation of LaVergne, Tennessee); 및 (3) 냉각과 전력 장비에 영구히 설치된 전력 측정 기능(예를 들면, an APC Symmetra UPS from American Power Conversion Corporation of West Kingston, Rhode Island)의 형태의 장비로부터 얻어질 수 있다.

데이터 센터는 효율을 위해 영구히 설치될 수 있거나 효율은 휴대용 기구에 사용되는 것이 주기적으로 보고될 수 있다. 각 경우에 측정되는 전력 회로가 이전 부분에서 기재된 바와 같이 먼저 확인된다. 데이터 센터에서 모든 수천 개의 회로에 전력 플로우를 측정하기 위해 필요한 것은 아니다. 효율의 매우 정확한 계산은 전력 회로의 작은 서브셋에서 전력 플로우를 측정함으로써 이루어질 수 있다. 효율 측정 방법은 이하: 즉, 영구 대 주기적/휴대용 측정의 결정; 적절한 측정점을 확인; 및 효율 데이터를 보고하기 위한 시스템을 확립하는 구성 요소로 구성되어 있다.

효율 측정 기구는 영구히 설치될 수 있거나 측정은 휴대용 기구로 자격을 갖춘 서비스 직원에 의해 주기적으로 될 수 있다. 바람직한 해결은 다수의 요인에 달려 있고 각 접근의 다수의 이익이 있다. 다른 접근의 비교의 실시예는 표 1에 요약된다:

표 1 - 데이터 센터 효율에 대해 영구 대 휴대용 기구의 특징과 이익의 비교

영구 기구는 중요한 이점을 제공하는 지속적인 실시간 효율 데이터를 제공한다. 주기적인 검사와 비교될 때 영구 기구의 한가지 이점은 휴대용 기구로 라이브 전력 회로를 측정하기 위해 시도하는 사람은 없다는 것이다; 아무 때나 사람은 에러의 위험과 비가동 시간이 있는 라이브 회로에 측정하기 위해 시도한다. 영구 기구의 불이익은 원가, 특히 구형 장치 설치에 대해 더 크다. 따라서, 더 낮은 비용을 갖는, 특히 거의 무한인 현재의 데이터 센터에 대해 휴대용 기구를 사용하여 주기적으로 검사한다.

UPS 등의 일부 전력과 냉각 장치는 이미 내장된 전력 측정 능력을 갖고 있을 수 있다. 이 내장된 능력의 정확성이 충분하면 이것은 회로에 영향을 미치는 어떤 추가적인 측정 기구를 사용하기 위한 필요를 적게 한다.

기구가 영구 또는 휴대용이든지 적절한 전력 측정점이 선택될 것이다. 데이터 센터에서 모든 수천 개의 회로를 측정할 필요는 없다. 목적은 정확성을 요구하는 모델을 구성하기 위해 필요한 데이터를 제공할 최소의 회로를 측정하는 것이다. 현재의 데이터 센터에 대해 이 문제는 빌딩이 와이어링되는 방법과 관련되는 실제적인 문제에 의해 결합될 수 있다. 또한, 냉각 타워 등의 일부 회로나 장치는 측정되는 데이터 센터 외부의 부하와 의도적으로 공유될 수 있고, 데이터 센터에 관련된 소비를 직접 측정하는 것을 불가능하게 한다. 따라서, 기구 측정점 선택은 특정한 설치를 위해 주문 제작될 필요가 있을 수 있다.

검토된 바와 같이, 전기 효율은 기구에 의해 직접 측정되지 않고 추가적인 산출이 요구될 수 있다. 또한, 데이터 센터에 대해 효율 그래프를 제공하는 것은 측정이 데이터 센터에 대해 효율 모델과 결합에 이용되는 것을 요구한다.

주기적인 검사, 데이터 센터에 대한 효율 그래프에 대해 여기에 기재된 원칙을 사용하여 산출될 수 있다. 영구 기구에 대해 효율의 실시간 산출이 가능하거나 바람직할 수 있다. 이 기능은 전력과 냉각 용량 관리 시스템에 의해 제공될 수 있고 이미 데이터 센터에 대해 모델을 포함한다. 적절하게 이행된 때, 전기 효율 경향이 보고될 수 있고 경보가 외부 조건에 의거하여 발생된다. 또한, 효과적인 시스템은 효율의 근원을 분석하고 개선 조치를 제안하는 능력을 제공할 수 있다.

나타낸 바와 같이, 측정은 모델의 결합에 이용될 때 가장 유용하다. 이런 이유로 모델링은 효율 관리의 중요한 관점이고, 모델의 데이터 필요는 데이터 센터 내에서 전력 플로우의 측정을 위한 요구를 확립한다.

데이터 센터 효율을 관리하기 위해 초기 전력 측정은 모델과 기준선 조건을 확립하기 위해 이루어지고, 전력 플로우는 온고잉을 기초로 주기적이거나 지속적으로 모니터링되어 효율 추세, 불충분한 조건, 및 개선을 위한 기회에 대해 정보를 제공한다.

통상적인 데이터 센터 내에서 수천개의 전력 플로우가 있다. 분석은 측정과 관리 효율을 위해 이들 모든 플로우를 측정할 필요는 없다는 것을 나타낸다. 전력과 냉각 장치에 대해 적절한 모델링과 정보로 결합될 때, 적은 수의 측정으로만 높은 정확도의 효율 관리 시스템을 만들 수 있다.

효율을 관리하기 위해 유저는 실시간 효율 미터링을 위해 데이터 센터 내에서 적절한 전력 플로우를 영구히 기구를 설치하는 선택을 갖거나, 휴대용 기구를 사용하는 전력 플로우의 주기적인 검사를 실행할 수 있다. 새로운 데이터 센터를 위해 영구 기구가 적절하다. 현재의 데이터 센터에 대해 제한된 영구 기구와 주기적인 검사의 혼합이 추천된다.

특정 실시형태에서 데이터 센터에 대해 에너지 관리 시스템의 모델이 기재되어 있다. 에너지 관리의 제일 간단한 개념은 에너지 측정과 추세 등의 데이터 분석에 의거한다. 측정이 에너지 관리의 중요한 구성 요소가 확실한 반면에, 에너지 관리 시스템의 가장 유용한 이익의 대부분은 모델에 의해 제공되어야 한다. 측정은 미래 조건 하에서 프로젝트 실행에 이용될 수 없고 개선 기회에 관한 안내를 제공할 수 없다.

모델에 이용됨 없이 직접 측정에 의해 데이터 센터 기간 시설 효율(DCiE)을 측정이 가능한 반면에, 측정시에 데이터 센터의 조건 이외의 어떤 조건에서 DCiE를 결정할 수 없다. 모델은 측정에 문맥과 의미를 제공할 수 있고, 데이터 센터와 서브시스템의 실행을 다른 데이터 센터와 비교될 수 있게 한다. 모델은 통상 데이터 수집에 1년이 걸리는 일을 수 초에 높은 정확도로 연간 DCiE를 프로젝트하기 위해 이용될 수 있다. 예를 들면, 실제 변경 또는 가상 변경으로부터의 다음 해의 DCiE 결과에 대한 변경이 정확하게 프로젝팅될 수 있다. 이것은 모델없이는 불가능할 것이다. 모델은 실제적인 구속 때문에 실제 측정될 수 없는 데이터 센터 내 점에서 전력 플로우를 높은 정확도로도 평가할 수 있다. 일반적으로, 시스템의 대부분의 기능과 값은 모델 때문이다.

일실시형태에서, 모델은 데이터 센터의 에너지 소비 컴퓨터 시물레이션이다. 모델은 다양한 전력과 냉각 장치에 대해 모델뿐만 아니라 모든 에너지 플로우 의존 및 상호 접속을 포함한다. 모델을 사용하는 시물레이션은 실외 온도, IT 부하, 및 작동 세팅 등의 입력을 갖고, 데이터 센터에서 모든 회로의 에너지 플로우를 결정할 수 있다.

모델은 에너지 플로우를 다루기 위해 구성되고, 와이어를 통해 전력 플로우의 형태일 수 있거나 배관이나 에어를 통한 히트 플로우일 수 있다. 이러한 모든 에너지 플로우는 모델에 적용될 수 있다. 에너지는 데이터 센터에서 모든 처리로 보호될 수 있다. IT 부하 등의 일부 장치는 전기 에너지를 소비하고 열을 만든다. 변압기와 UPS 등의 일부 장치는 제품에 바람직하지 않기 때문에 일부 열 발생(손실)으로 전기 에너지를 전송한다. 에어 컨디셔너 등의 일부 장치는 전기 에너지를 소비하고 열을 펌핑한다. 완전 시스템(IT 부하를 포함)으로서의 데이터 센터는 전기 에너지를 소비하고 열을 외부로 빠지도록 한다.

거의 모든 데이터 센터는 다른 구성으로 다른 장치의 다른 수를 사용하여 다르다. 통상적으로 장치는 일치하지 않고 불완전한 사양을 갖는다. 따라서, 모든 데이터 센터는 다른 모델을 갖는 것으로 보인다. 결과적으로, 특정한 데이터 센터를 위한 모델의 창조는 중요한 연구와 통상의 프로그래밍과 관련해서 매우 복잡한 목표로 보일 수 있다. 그러나, 규칙적인 접근을 사용하면 어떤 데이터 센터에 대해 모델을 쉽게 만들기 위한 간단한 구성이 개발될 수 있다.

일실시형태에서, 모델은 이하: 즉 (1) 데이터 센터 레벨; (2) 서브시스템 레벨; 및 (3) 장치 레벨의 3개 모델 레벨을 포함하는 체계일 수 있다. 데이터 센터 레벨과 단일 실재물로서 완전한 데이터 센터가 만들어질 수 있다. IT 부하의 기능으로서 IT 부하 용량과 손실이 나타날 수 있다. 또한, 부하의 기능으로서 DCiE가 나타날 수 있다. 서브시스템 레벨과, 특성 용량과 특성 손실 파라미터를 나타내는 각 서브시스템과 함께 UPS, 에어 핸들러, 조명, 칠러, 등의 완전한 데이터 센터 시스템을 포함하는 다수의 서브시스템이 나타날 수 있다. 장치 레벨과, 에어 핸들러 서브시스템을 포함하는 에어 핸들러 장치를 분리하는 그룹 등의 각 서브시스템을 포함하는 형태의 타입의 하나 이상의 장치가 나타날 수 있다.

모델은 체계이기 때문에 일실시형태 모델링 방법은 장치가 서브시스템에 총계되는 방법이고, 서브시스템은 최후의 데이터 센터 모델에 총계되는 방법이다. 이 총계는 아래에서 더 상세하게 기재될 것이다.

모델, 그 방법, 및 그 규칙을 기재하기 위해, 모델은 이하: 즉, 장치 특성의 모델; 표준화된 서브시스템으로 장치의 총계를 위한 방법; 및 완전한 데이터 센터로 서브시스템의 총계를 위한 방법의 요소로 분해될 것이다. 이러한 각각의 구성 요소가 순서대로 고려될 것이고, 그 후 통합된 모델이 기재될 것이다.

에너지를 처리하는 데이터 센터에 모든 장치가 모델에 나타내어질 것이다. 이하 설명된 모델의 실시형태에 대해 각 장치가 완성된 시물레이션에 요구되는 계산을 단순화하는 모델에 의해 나타내어질 것이고, 모델에 순환 의존에 대해 산출을 피하거나 현저하게 단순화할 수 있다. 베이스 장치 모델은 데이터 센터 내에서 UPS, PDU, 에어 컨디셔닝 등의 에너지 사용 구성 요소의 에너지 사용을 위한 모델을 포함할 수 있다. 각 장치는 Watt로 나타내어지는 "부하"로 불리는 중요 입력을 갖도록 고려될 수 있고, 5개의 모델 파라미터를 가질 수 있다: 구성 요소 용량은 2개의 파라미터를 사용하여 모델링될 수 있다: 네임플레이트 부하 용량율; 시스템의 설계 구속에 의거한 유효 용량율. 구성 요소 전기 소모량은 3개의 손실 파라미터를 사용하여 모델링될 수 있다: 고정 손실; 부하에 비례한 손실; 및 부하의 사각형에 비례한 손실. 이들 파라미터는 네임플레이트 용량율의 퍼센트로 표현될 수 있다. 장치 모델은 입력으로서 Watt로 부하가 제공되고, 출력으로서 에너지 소비율을 발생한다.

다수 장치에 대해 유효 용량은 네임플레이트 용량과 같지 않을 것이다. 이것은 장치, 처리 실시, 또는 유저 정책의 작동 조건 때문일 것이다. 예를 들면, 유효 용량은 장치가 높은 고도 또는 높은 실외 온도에서 작동되기 때문에 네임플레이트 용량 이하일 것이다. 대부분의 경우에 유효 용량은 네임플레이트 용량 이하일 것이다. 또한, 장치의 유효 용량은 특정한 데이터 센터의 설계와 정책에 의해 영향을 받는 반면에, 장치의 네임플레이트 용량은 설치 고정되고 독립하다. 따라서, 장치의 유효 용량은 특정한 데이터 센터에 대해 산출되는 반면에, 다른 4개 장치 모델 파라미터는 장치 제조자에 의해 제공될 수 있다. 유효 용량에 의해 영향을 미칠 수 있는 요인의 요약은 표 2에 제공된다.

표 2 - 장치 네임플레이트 용량과 장치 유효 용량 사이의 차이에 대한 이유

검토된 바와 같이, 네임플레이트 용량과 장치의 유효 용량 사이의 고려할만한 차이일 수 있다. 예를 들면, 냉각 타워는 특정한 외부와 플로우 조건 하에서 1MW의 네임플레이트율을 가질 수 있지만, 데이터 센터의 펌프와 파이프의 특정한 처리 설계의 제한 때문에 500KW로 더 낮추어서, 가장 나쁜 경우 높은 온도 조건으로 기대되기 때문에 단지 600KW로 낮추어질 필요가 있을 수 있다. 또한, 비율은 80% 부하율 정책이 되기 쉬울 수 있으므로 이 1MW 냉각 타워의 최후의 유효 부하율은 400KW만이다.

일부 장치는 데이터 센터에서 중복 배치로 구성될 수 있다. 이 구성은 유효 데이터 센터 용량을 한정할 수 있지만, 시스템 설계의 특성이고 장치의 특성이 아니다. 이 모델에서, 데이터 센터 용량의 중복의 효과는 서브시스템 레벨에서 캡처링될 수 있고 모델 계층의 장치 레벨에서는 캡처링될 수 없다. 따라서, 장치의 중복 구성 때문에 용량의 손실은 장치의 유효 용량의 산출에 고려되지 않을 수 있다. 유효 용량에서 중복의 효과는 장치의 총계의 검토 동안 아래에서 검토될 것이다.

모델의 일실시형태에서, 장치의 전력 소비는 네임플레이트 용량과 관련해서 그 부하에 의거할 수 있고, 주어진 Watt 부하 손실은 유효 용량에 의해 영향을 받지 않을 수 있다. 따라서, 장치, 서브시스템, 또는 주어진 부하에 대한 데이터 센터의 효율을 결정하기 위해 네임플레이트 용량율은 유효 용량 파라미터를 요구할 필요없이 요구된다. 그러나, 장치의 유효 용량은 서브시스템 유효 용량을 직접 결정하고, 결과적으로 데이터 센터의 유효 용량에 영향을 미친다. 유효 용량 데이터는 용량 분석이 실행되거나 효율이 데이터 센터 용량의 기능으로서 보고될 때 필요하게 된다.

일부 장치는 조작자 세팅, 자동 모드 변경, 또는 외부 조건을 변화시키는 손실 요인을 가질 수 있다. 이 경우에, 손실 계수는 이 조건에 의존하는 공식으로부터 표현될 수 있다. 예를 들면, 칠러 비례 손실 요인은 실외 온도에 관련해서 다양할 수 있거나, 냉각 타워 팬의 고정 손실은 자동화된 스테이지 컨트롤러에 의거하여 증가되는 스텝을 가질 수 있다. 이러한 예외적인 경우는 모델의 작은 수의 파라미터만 영향을 미친다. 그럼에도 불구하고 완전한 모델은 이러한 경우를 통합하고, 다음은 제안된 모델의 이러한 경우를 다루는 방법을 설명한다.

일부 장치, 예를 들면 에어 컨디셔너는 각각 구성되는 다른 효율과 다중 작동 모드를 가질 수 있다. 예를 들면, 일부 에어 컨디셔닝 시스템은 낮은 실외 온도 기간 동안 "이코노마이저" 모드를 갖고 시스템 효율은 충분히 증가된다. 그러한, 장치는 여기에 기재되는 단순 3개 파라미터 손실 모델(고정 손실, 비례 손실, 및 이승 검파 손실)에 의거하여 단일 효율 그래프를 사용하여 모델링될 수 없다. 다중 모드 장치에 대해 효율 모델을 확립하기 위해 다른 기술이 이용될 수 있다.

다른 작동 모드 사이를 스위칭하는 장치의 실행은 "상태 공간 평균"이라 불리는 기술을 사용하여 연장된 기간에 걸쳐 프로젝팅될 수 있다. 이 기술은 다양한 모드에서 소비되는 시간의 상대적인 양을 프로젝팅한 후, 시스템의 출력의 평균의 가중 평균을 발생함으로써 달성될 수 있다. 이 기술은 효율과 손실 산출에 쉽게 적용된다.

여기에 기재된 다중 작동 모드, 고정, 비례, 및 이승 검파 손실을 갖는 장치로 효율 모델을 사용하기 위해 먼저 각 작동 모드에 대해 결정될 수 있다. 그 후, 연장된 기간에 걸쳐 전체적인 손실 기여가 그 모드에서 지난 시간의 기대되는 프랙션에 의해 각 모드에서 다중 손실에 의해 계산된다. 예를 들면, 2개 모드로 시스템의 완전한 기재는 이하: 즉, 제 1 모드에서 효율 그래프; 제 2 모드에서 효율 그래프; 및 각 모드에서 소비되는 시간의 양의 정해진 가정이 주어진 기대되는 전체적인 효율 그래프의 3개 효율 그래프를 요구할 수 있다.

다른 다양함에 의존하는 손실 특성을 갖는 장치가 또한 예상될 수 있다. 부하 기능으로서 손실 모델은 부하와 시스템 설계는 단지 장치 전력 소비에 영향을 미치는 입력인 것을 가정한다. 시스템 설계는 손실 계수와 설치된 장치 용량에 영향을 미칠 수 있고, 부하는 3개 손실 파라미터(고정된, 비례적인, 및 이승 검파 파라미터)에 의해 손실에 관련된다. 이 손실 부하 산출은 UPS 등의 일부 장치 형태에 대해 실제적인 가정이다. 그러나, 칠러 등의 다른 장치에 대해 전력 소모량은 실외 온도 등의 다른 조건에 의해 영향을 받을 수 있다.

데이터 센터에 대해 부하 이외의 이하: 즉 실외 온도; 외부 습도; 조작자 세팅(냉각수 세팅점, 밸브 세팅 등); 및 저하된 조건(블록된 필터 등)의 키 입력은 장치의 전력 소비에 영향을 미칠 수 있고 확인될 수 있다. 이들 구성 요소는 장치 손실 파라미터에 영향을 미치게 함으로써 모델에 통합될 수 있다. 예를 들면, 칠러의 비례 손실은 실외 온도를 변화시킬 수 있거나 펌프의 고정 손실은 물 필터 방해물을 다양하게 할 수 있다. 각 경우에 손실 계수는 상기 리스트로부터 하나 이상의 변수를 포함하는 공식으로서 나타내어질 수 있다.

이 접근은 통계상의 입력을 사용하는 데이터 센터의 변수 모델링일 수도 있다. 예를 들면, 실외 온도는 도일(degree-day)의 빈(bin) 등의 통계상의 형태에 주어진 지점에 대해 제공될 수 있다. 이 통계 데이터는 미리 한 위치에서 장기간 실행을 예측하기 위한 모델에 적용될 수 있다. 모델의 용량 실시예로서 개선이 현재의 데이터 센터의 칠러에 제안되는 경우를 고려한다. 제안된 칠러의 변수 데이터를 제공함으로써 모델은 다가오는 해의 1년의 저장을 프로젝팅하도록 이용될 수 있고 계절적인 기후 변화의 효과를 고려한다. 사실, 데이터 센터의 1년의 효율은 한 지점에서의 기후의 효과를 포함하고 데이터 센터가 빌딩되기 전에도 높은 정확도로 예측된다.

이러한 다른 다양함에 의해 영향을 받는 장치에 대해 여기에 기재되는 5-파라미터 모델은 추가적인 파라미터를 더함으로써 연장될 수 있다. 단지 일부 장치가 모델에 중요한 영향을 주는 추가적인 파라미터를 갖는다. 다음 표는 여분의 파라미터로 알려진 리스트이다.

표 3 - 특정한 장치 형태에 대해 요구되는 공지된 추가적인 파라미터

장치의 모델을 확립하는 파라미터에 더해서 장치는 모델에 중요한 다른 속성을 가질 수 있다. 속성은 파라미터와는 다르고 완전한 데이터 센터 모델에서 장치를 분류하고 조직하도록 이용된다. 다음은 장치가 그들의 수학 파라미터에 더해서 갖는 속성이다:

장치 형태. 모든 장치는 미리 정의된 형태 리스트로부터 표준 형태로서 확인될 수 있다. 예를 들면, 장치 형태는 가습기, 펌프, UPS, 브레이커 패널, 와이어 등으로 확인될 수 있다. 이 확인은 표준 모델의 개발을 쉽게하기 위해 이용될 수 있고, 다른 데이터 센터를 장치 레벨에 비교되게 한다.

장치 서브시스템 자격. 모든 장치는 미리 정의된 리스트로부터 서브시스템에 배치될 수 있다. 이것은 표준 계층 모델과 서브시스템 벤치마킹을 쉽게 한다.

장치 부하 배치. 모든 장치의 전력 소비는 3개 종류-IT 부하 전력, 기간 시설 전력, 또는 포함되지 않는 1개에 배치될 수 있다. 이 분류는 소정의 룰에 의거하고 데이터 센터 효율을 계산할 때 이용된다.

데이터 센터 효율의 산출은 장치 부하 배치에 민감할 수 있고, 공개적으로 다수 보고된 데이터 센터 효율 부재는 지속적인 장치 부하 배치에 의거하지 않을 것이다. 예를 들면, 효율 산출의 목적으로 네트워크 작동 센터의 전력 소비는 때때로 IT 부하로 분류되고, 때때로 기간 시설로 분류되고, 때때로 산출에 포함되지 않는다. 이러한 배치는 효율 결과를 계산하는 실질적인 변화를 만든다. 따라서, 장치 부하 배치는 균일하여 산업 벤치마킹을 가능하게 한다.

장치의 일부 형태에 대해 모든 파라미터는 중요하지는 않지만 표준 5-파라미터 장치 모델은 여전히 적용될 수 있다. 예를 들면, 조명의 경우에 조명과 IT 부하 사이에 분명하지 않은 관계가 있다. 이 장치 형태는 비례에 의해서와 0에 이승 검파 손실을 세팅함으로써, 용량을 무한대로 세팅함으로써, 및 전체 시스템 IT 정격 부하에 의해 분할되는 조명 부하와 같은 고정 손실 파라미터를 계산함으로써 그것을 어떤 다른 전력 또는 냉각 장치로 취급함으로써 축적될 수 있다.

특정 실시형태에서 데이터 센터는 서브시스템으로 구성될 수 있고 이러한 서브시스템은 장치로 구성될 수 있다. 완전한 데이터 센터의 특성은 데이터 센터 내에서 포함되는 장치의 특성으로부터 나타난다. 따라서, 완전한 데이터 센터를 모델링하기 위해 데이터 센터를 포함하는 장치의 특성이 총계될 수 있다. 검토된 바와 같이, 서브시스템과 완전한 데이터 센터 시스템에 대한 모델은 다음 원칙에 따른 개개의 구성 요소의 모델의 수학적인 통합에 의해 만들어질 수 있다. 특히, 장치는 서브시스템으로 총계될 수 있고 서브시스템은 완전한 데이터 센터에 총계될 수 있다. 전체 데이터 센터의 손실은 서브시스템의 손실의 합이고, 결국 각 서브시스템을 포함하는 장치의 손실의 합이다. 장치의 손실과 그들의 조합된 서브시스템은 정격 부하의 프랙션으로서 각 장치의 실제 부하를 먼저 확인함으로써 계산될 수 있다. 다음에, 고정되고, 비례하며, 각 부하로부터의 결과로 일어나는 이승 검파 손실은 산출된 후 함께 더해진다. 고정 손실은 부하로 변경되지 않고, 비례 손실은 부하로 변경되고, 이승 검파 손실은 부하의 제곱으로 변경된다.

UPS 등의 2개 이상적인 장치는 부하가 장치 전체에서 같게 공유되는 서브시스템으로 통합될 때, 통합된 서브시스템의 서브시스템 손실 파라미터(고정되고, 비례하며, 및 이승 검파)는 최초 장치와 같다. UPS 등의 2개 이상적인 장치는 부하가 서브시스템 손실 파라미터의 2개의 장치 사이에서 같게 공유되지 않는 서브시스템으로 통합될 때, 고정되고 통합된 서브시스템의 비례의 손실 파라미터는 최초 장치로서 여전히 같다. 통합된 서브시스템의 제 3 손실 파라미터, 예를 들면 이승 검파 손실 파라미터는 장치 중 부하의 변화에 관련된 양에 의해 최초 장치 파라미터와는 다를 것이다. 그러나, 최초 장치 이승 검파 손실 파라미터가 매우 작은 에러와 거의 모든 실제적인 경우에 이용될 수 있는 것이 보여질 수 있다. 이 특성은 모델을 UPS 또는 에어 핸들러 등의 다중 장치 중 부하의 균형에 대한 상세한 정보 없이 통합되게 한다.

특정한 서브시스템에 부하는 데이터 센터의 에너지 플로우 모델에 의해 결정될 수 있다. 종종, IT 부하와 같지 않다. 예를 들면, 에어 핸들러 부하는 통상적으로 UPS, 가습기, 및 조명 등의 다른 열 발생 부하를 더하는 IT 부하로 구성될 것이다.

다른 서브시스템에 로딩을 결정하는 에너지 플로우 모델은 다른 데이터 센터 설계 사이에 변경될 수 있다. 예를 들면, 일부 데이터 센터에서 UPS는 IT 부하에 더하여 에어 핸들러에 전력을 제공할 수 있는 반면에, 다른 데이터 센터에서 UPS는 IT 부하에만 전력을 공급할 수 있다. 다른 실시예에서, 1개 데이터 센터에서 스위치기어는 열이 에어 컨디셔너 부하를 만드는 내부일 수 있는 반면에, 다른 데이터 센터에서 스위치기어는 외부일 수 있다.

검토된 바와 같이, 데이터 센터는 장치로 구성되고 계층에 서브시스템의 중간 개념의 도입은 필요하지 않을 수 있다. 그러나, 서브시스템을 설명하기 위한 준비는 매우 유용할 수 있고 제안된 모델에 포함될 수 있다. 특히, 서브시스템의 포함은 2개 이익을 제공할 수 있다: 먼저, 서브시스템을 설명하면 장치를 표준화된 그룹으로 구성하고, 다른 데이터 센터 서브시스템에 대해 데이터 센터 전체에 걸쳐 벤치마킹을 가능하게 한다. 둘째, 관련된 형태가 있는 장치로부터 데이터의 결합이 편리한 점이다. 이것은 수백개의 전력과 냉각 장치일 수 있는 큰 데이터 센터에 특히 이용될 수 있다.

서브시스템의 개념은 서브시스템의 명칭과 정의가 모든 데이터 센터에서 표준화되면 가장 유용할 수 있다. 일부 서브시스템 형태가 산업에 걸쳐 일반적으로 알려진 반면에, 경계는 막연하고 어떤 표준에 의해 잘 정의되지 않는다. 공통 정의 또는 언어를 달성하기 위해 서브시스템 정의가 확립되어야 한다; 정의는 산업 표준이 생기면 미래에 리맵핑될 필요가 있는 것이 이해된다. 전형적인 정의는 표 4에 나타내었다:

표 4 - 다양한 데이터 센터 서브시스템

정의의 리스트는 서브시스템이, 예를 들어 "에어 컨디셔닝"이라 불리면 펌프, 냉각 타워 등의 다양한 서브시스템을 정의하는 대신에 정의되어 매우 간이하게 될 수 있다. 장치에 대해 서브시스템을 분리하는 정의에 적어도 2가지 이익이 있다. 제 1 이익은 실제 설치로부터 데이터가 중요할 것이라는 것을 나타내고, 다양한 냉각 장치 형태로 비효율의 매우 다양한 양, 및 장치에 대해 분리된 서브시스템 형태를 만드는 것에 의해 이것은 이러한 시스템의 산업 벤치마킹을 위해 고려되어 유저가 그들의 냉각 시스템의 구성 요소가 산업 기준과 비교하여 실행되는 방법을 더 잘 이해할 수 있다. 제 2 이익은 다수 시스템에서 냉각 타워 및 펌프 등의 냉각 장치의 일부인 다수 시스템에서 다른 비-데이터 센터 부하와 공유되고, 그들을 에어 핸들러로부터 분리하는 것은 하나를 공유하는 서브시스템을 더 효과적으로 모델링하게 한다.

모델은 여기서 시스템으로서 언급되는 단일 물체에 관련된 형태의 장치를 총계한다. 즉, 모델은 1개 UPS 서브시스템, 1개 제너레이터 서브시스템, 1개 CRAC 서브시스템 등으로 구성되는 시스템이 고려된다. 그러나, 실제 데이터 센터에서 각 서브시스템은 다중 장치로 구성될 수 있다. 예를 들면, 1MW 데이터 센터는 설치된 3개의 평행 500kW UPS를 가질 수 있고, 설치된 15개의 90kW CRAC 유닛을 가질 수 있다. 에너지 관리와 벤치마킹의 목적을 위해 우리의 에너지 관리 시스템은 단일 실재물로서 각 서브시스템을 다룬다. 따라서, 실제 장치를 총계하는 방법이 요구될 수 있다.

특정 실시형태에서, 모델에서 서브시스템으로의 다수 장치의 총계는 이하: 즉, (1) 총계 서브시스템 네임플레이트율은 KW에서 장치 네임플레이트 전력율의 합계이다; (2) 총계 서브시스템 유효 전력율은 서브시스템 내에서 장치 경계에 대해 조절되는 KW에서 장치 유효 전력율의 합계이다; 및 (3) 서브시스템에 대해 총계 무부하, 비례적이고 이승 검파 손실 요인은 장치가 동일하면 개개의 장치의 손실 요인으로서 동일하다는 방법을 사용하여 이루어질 수 있다.

총계 서브시스템 전력율을 고려할 때 장치가 듀얼 패스 시스템으로 구성되면 서브시스템 유효 용량은 장치 유효 용량의 합계의 절반만이다. 장치가 N+l구성으로 구성되면 그 후 서브시스템 유효 용량은 장치 유효 용량의 합계는 N/(N+1)번이다. 서브시스템이 N+l과 듀얼 패스 중복으로 구성되면 서브시스템 유효 용량은 장치 유효 용량 합계의 N/(N+1)번의 1/2이다. "링" 또는 "캐쳐" 설계 등의 다른 전문화된 중복 선택은 검사에 의해 추론되는 서브시스템 유효 용량을 가질 수 있다. 총계되는 장치가 동일하지 않으면 총계 손실 요인은 장치 손실 요인의 가해진 평균이고, 각 장치가 나타내는 전체 유효 용량의 프랙션에 의해 가해진다.

가해진 평균을 결정하기 위해 각 손실 요인은 그 요인이 나타내는 장치에 의해 나타내는 전체 PU의 프랙션에 따라 평균 산출로 가해진다. 대부분의 데이터 센터에 대해 장치의 단일 형태만 서브시스템 내에서 사용되어 어떤 가해진 평균이 필요하지 않다. 예를 들면, 실질적으로 모든 경우에 UPS의 평행 그룹은 동일 제품 모델이다. 가해진 평균 방법은 서브시스템 내에서 장치가 혼합된 경우에만 필요하다.

중복 구성은 각 서브시스템에 대해서만 분리되어 핸들링될 수 있고 데이터 센터 레벨에서는 핸들링될 수 없다. 실제 데이터 센터는 다른 장치 형태와 매우 다르게 중복 적용될 수 있다. 예를 들면, 데이터 센터는 2N UPS, N+l 펌프, 및 비중복 냉각 타워를 가질 수 있다. 다수의 다른 중복 결합은 실제 데이터 센터에서 관찰될 수 있다. 각 장치 형태에 대해 독립적으로 중복을 처리함으로써 모델은 단순하지만 매우 유연하게 될 수 있다. 서브시스템 내에서 중복을 처리함으로써 중복은 데이터 센터의 서브시스템의 상호 접속이 고려될 때 변형으로서 제거될 수 있어서, 데이터 센터에 서브시스템을 조합할 때 구성 선택의 수의 중복이 된다. 모델의 중복 형태는 각 서브시스템이: N; N+l; N+2; 2N; 및 2N+1이 된다. 중복값은 부하를 받는 장치 형태에 대해서만 의미있을 수 있으므로 조명이나 보조 등의 서브시스템에 적용되지 않는다.

에어 컨디셔너 등의 UPS 이외의 다른 장치에 대해 유효 용량 대 네임플레이트 용량 사이의 더 큰 불일치일 수 있다. 이들 용량 고려는 5개 파라미터 장치 모델에서 이해될 수 있다. 그러나, 장치가 데이터 센터 시스템에서 결합되면 주의를 기울여 용량과 부하율을 설명해야 한다. 데이터 센터 부하 용량율을 규정지을 때 "데이터 센터 전력율", "데이터 센터 부하율", 또는 "데이터 센터 kW용량" 등의 다른 동등한 용어가 채용될 수 있다. 일실시형태에서 이 용량율은 데이터 센터가 설계되고 지지체에 빌딩되는 IT 부하의 최대값으로서 정의될 수 있다. 데이터 센터 부하 용량이 정의될 때 몇몇의 문제점이 처리될 것이다. 예를 들면, 데이터 센터는 IT 부하 전력 용량의 2MW를 갖지만 냉각 용량의 1MW만일 수 있다. 다른 관점으로부터 사람들은 이것을 데이터 센터의 2MW나 1MW로서 볼 수 있다. 그러나, 이 실시형태의 목적에 대해 서브시스템은 데이터 센터 부하율을 확립하는 IT 부하에 한정된다. 이 실시예에서 데이터 센터 부하율은 1MW일 것이다.

다른 실시예는 전기의 메인 접속으로부터 전력의 2MW를 드로잉할 수 있는 데이터 센터이다. 일부 관점으로부터 이것은 2MW 데이터 센터로서 보여질 수 있다. 그러나, 데이터 센터율은 IT 부하 용량의 관점으로부터 정의될 수 있고, 통상적으로 메인 전력의 2MW를 드로잉하는 데이터 센터는 IT 부하의 1MW보다 이하로만 제공된다. 또한, 시간의 특정한 점에서 메인 드로우는 데이터 센터의 최후의 용량에 대해 어떤 것도 언급하지 않는다.

그러나, 다른 실시예는 평가된 전력 용량의 1MW와 냉각 용량의 1MW의 훨씬 이상을 가질 수 있는 데이터 센터이다. 그러나, 시스템 설계나 정책은 15% 안전 마진을 규정할 수 있다. 따라서, 데이터 센터는 1MW의 85% 또는 유효 용량의 850KW로만 설계된다. 따라서, 데이터 센터의 부하 용량율은 850KW이다.

다른 실시예는 5MW로 설계되는 데이터 센터이지만 장비의 모두가 설치되지 않는다. 단일 1MW UPS만 설치되고, 4개의 다른 1MW UPS의 설치가 연기될 수 있다. 이 경우에, 현재 빌딩됨으로써 데이터 센터는 정격 출력에 1MW만이므로 효율 분석을 위한 정격 부하는 1MW이다. 데이터 센터는 5MW로 쉽게 업그레이드 가능하지만 5MW 데이터 센터는 아니다.

데이터 센터 모델에 사용될 수 있는 개념은 정격 IT 부하의 퍼센트로서 전력과 부하를 나타내는 것일 수 있다. 이러한 방법으로, 모델은 "규격화"될 수 있고, 다양한 계산이 단순화되고 KW 용량의 독립을 이룬다. 데이터 센터의 정격 IT 부하는 100% 또는 "1 유닛당"에 같아지게 정의될 수 있고, 유닛당 비율로 부하와 용량을 나타낸다. 예를 들면, 설치된 2MW 네임플레이트율 UPS를 갖는 1MW 정격 부하 데이터 센터는 2.0 유닛당 UPS 비율을 갖는 것으로 말할 수 있다.

각 서브시스템에 대해 총계 전력율은 IT 부하와 동일한 것으로 나타날 수 있다. 즉, 1MW 정격 데이터 센터는 1MW의 UPS, 1MW의 PDU, 1MW의 CRAC, 1MW의 칠러 등을 갖는 것으로 나타날 수 있다. 그러나, 대부분의 어플리케이션에서 이것은 사실이 아니다. 사실, 서브시스템 전력율은 다수의 경우에 IT 부하보다 훨씬 더 크게 발견될 수 있다. 이것은 실제적인 실시예로서 가장 잘 예시될 수 있는 개념이다. 표 5는 통상적인 데이터 센터 서브시스템과 그들의 PU 비율에 대한 공통 범위를 나타낸다.

표 5 - 통상적인 정격 PU 영역의 다양한 데이터 센터 서브시스템

표 5에 나타낸 바와 같이, 다수 서브시스템의 네임플레이트 크기는 데이터 센터의 IT 부하율보다 훨씬 더 클 수 있다. 다수의 데이터 센터는 정격 부하의 프랙션만 실제 부하에서 작동하기 때문에 실제 데이터 센터에서 데이터 센터 서브시스템은 그들의 네임플레이트율의 작은 프랙션만 작동될 수 있다. 예를 들면, 5MW의 PDU를 갖는 1MW 정격 데이터 센터가 설치되면 300kW나 그 정격 부하의 30%로 작동한 후, PDU 서브시스템은 네임플레이트율의 0.2 x 0.3 또는 6%에서만 작동한다. 장치가 그 네임플레이트 전력 아래에서 작동될 수 있다는 이 일반적인 발견은 고정 손실이 다수의 실제 데이터 센터에서 데이터 센터 손실에 현저한 원인이 될 수 있다는 것을 의미한다.

여기에 기재된 총계 방법은 서브시스템 형태 내의 모든 장치가 부하를 같게 공유하는 조건 아래에서 수학적으로 정확하게 되는 것을 나타낼 수 있다. UPS 등의 일부 장치 형태에 대해 통상적으로 이 조건은 PDU 등의 다른 장치 형태에 대해 맞출 수 있지만, 이 조건은 전력이 현저하게 변화하는 동일 데이터 센터에서 다른 PDU 유닛을 통해서 플로잉하기 때문에 맞출 수 없다. 따라서, 총계 모델은 전력 플로우가 서브시스템의 장치 중에 균형을 이룰 때 결합 장치의 정확한 표시만이다. 그러나, 모델은 에너지 플로우가 균형을 이루지 않을 때에도 고정되고 비례 손실로 구성되는 손실에 대해 항상 정확한 것을 나타낼 수 있다. 모든 에러는 이승 검파 손실 기간에 포함된다. 대부분의 모든 실제 데이터 센터 시스템에 대해 총계된 이승 검파 기간에 의한 에러는 매우 작다. 에러는 에너지 플로우가 서브시스템 형태 내에서 장치에 걸쳐 균형을 이루면 0이다. 에러는 이승 검파 손실 기간이 다른 손실 기간과 비교해서 작으면 매우 작다. 에러는 이승 검파 손실이 부하의 제곱이 되기 때문에 부하가 PU 시스템 비율과 비교해서 작으면 매우 작다. 따라서, 총계된 모델은 모든 단일 장치를 포함하는 모델과 비교되는 때, 통상적으로 DCiE에서 0.5%보다 훨씬 작은 매우 작은 에러에 기여한다. 따라서, 여기에 개시된 에너지 관리 시스템은 각 서브시스템에 대해 총계된 모델을 채용할 수 있지만 총계에 의해 원인이 되는 잠재적인 에러의 양을 정하도록 고려가 이루어져야 한다.

규격화된 서브시스템의 파라미터가 확립되면 서브시스템이 결합되어 완전한 데이터 센터에 대한 모델을 얻는다. 완전한 데이터 센터 모델은 열 또는 전기 부하가 서브시스템 작동 조건을 확립하기 위해 다양한 서브시스템에 적용되는지를 결정하기 위해 이용될 수 있다. 그 후 모델링되는 데이터 센터가 매칭되는 방법으로 서브시스템의 결합 전기 소비를 결합할 수 있다.

실질적으로 모든 데이터 센터는 적은 변화만으로 서브시스템이 상호 접속되는 방법에 관하여 기본 표준 구조를 따를 수 있다. 예를 들면, IT 부하는 PDU로부터 전력을 받고, UPS에 의해 전력을 받고, 스위치기어 등으로 공급받을 수 있다. 중복이 존재하는 방법과 위치 등의 데이터 센터 사이의 차이의 대부분은 서브시스템이 장치로 이루어지는 방법에 관련된 것이고, 서브시스템이 상호 접속되는 방법이 아니다. 표준 서브시스템의 리스트를 고려하면 이상적인 목표는 모든 대안의 데이터 센터 구성의 카탈로그를 소비하게 할 수 있다. 이러한 방법으로, 데이터 센터의 모든 형태에 대해 분리된 모델은 미리 구성되고 검사될 수 있다.

일실시형태에서, 분리된 데이터 센터 설계를 기재하기 위한 구조는 일반적으로 도 9에서 100으로 지시된다. 나타낸 바와 같이, 2개 메인 전력 버스(102, 104)와 2개 메인 열 버스(106, 108)가 확인된다. 제 1 전력 버스(102)는 스위치기어나 패널 보드 전기 공급기일 수 있고, 및 크리티컬(critical) 출력 버스(104)는 UPS 출력일 수 있다. 모델에서 표준 서브시스템은 이러한 버스의 하나 또는 다른 것으로부터 전력이 공급된다. 실내 열 버스(106)는 내부에서 소비되는 모든 열을 포함하고, 실외 열 버스(108)는 열이 외부로 배기되는 곳을 나타낸다. 모든 장치는 1개의 열 버스로 가야하는 열을 만든다. 데이터 센터 시스템은 시스템(110)과 냉각 시스템(112)인 서브시스템의 2개의 주요 그룹으로 분할될 수 있다. 나타낸 바와 같이, 전력 시스템(112)은 IT 부하(114)에 전력을 공급한다. 이로부터, 2개 카탈로그는 전력 시스템 카탈로그와 냉각 시스템 카탈로그가 만들어질 수 있다. 단일 데이터 센터 카탈로그를 갖는 것 대신에 기재를 전력과 냉각 시스템에 대해 분리된 기입으로 분할하는 것은 대략 5개의 요인으로 카탈로그 기입의 수를 줄일 수 있다. 또한, 2개 카탈로그의 준비는 다양한 전력과 냉각 결합의 상호 작용의 핸들링의 복잡성을 줄일뿐만 아니라 미래 데이터 센터 전력과 냉각 구성의 증가를 단순화할 수 있다.

데이터 센터에 대해 전형적인 표준 전력 카탈로그는 일반적으로 도 10에서 120으로 지시된다. 카탈로그(120)는 데이터 센터 전력 카탈로그에서 6개의 다른 카탈로그 기입만 있는 것을 나타낸다. 차트에서 각 열은 카탈로그 기입이다. 표준 전력 서브시스템은 행으로 리스팅된다. 카탈로그 기입에 대해 각 전력 서브시스템은 유틸리티 전력, 제 1 전력, 크리티컬 전력에 접속될 수 있거나, 또는 나타내지 않을 수 있다. 상기 카탈로그(120)는 공지된 데이터 센터를 나타낸다. 중복은 서브시스템 모델 내에서 핸들링될 것이고 모델의 이 레벨에 언급되지 않는다.

데이터 센터에 대해 전형적인 표준 냉각 카탈로그는, 일반적으로 도 11에서 130으로 지시된다. 카탈로그(130)는 데이터 센터 냉각 카탈로그에 23개의 다른 카탈로그 기입을 나타낸다. 전력 카탈로그로부터 6개의 기입과 결합된 때, 29개의 카탈로그 기입은 어떤 데이터 센터를 기재하기 위해 얻어진다. 이들 카탈로그는 새로운 서브시스템 형태나 위상이 소개될 때 쉽게 연장될 수 있다.

카탈로그를 사용하는 데이터 센터를 기재하기 위해, 전력 시스템과 냉각 시스템 기입을 상술할 필요만 있다. 예를 들면, 도 10과 11로부터 표를 사용하는 "전력 시스템 형태 1A, 냉각 시스템 형태 2B"로 기재되는 전형적인 데이터 센터가 고려될 때, 단일 라인 에너지가 이 데이터 센터에 대해 도면에 플로잉하고, 도 12a와 12B에 예시된다. 도 12a는 전력 시스템 단일 라인 에너지 플로우를 예시하고, 일반적으로 140으로 지시된다. 도 12b는 냉각 시스템 단일 라인 에너지 플로우를 예시하고, 일반적으로 150으로 지시된다. 도 12a의 실시예 도면에서 에너지 플로우의 값은 IT 부하 요구와 외부 조건으로 시작하고, 유틸리티 메인에 전기 요구와 외부에 열 플로우의 최후의 결과로 데이터 센터 서브시스템을 통한 에너지 플로우의 복잡한 공정이 생기게 한다. 요구의 시작과 공급에 대해 작동하는 이 에너지 플로우는, 먼저 에너지가 메인 공급기로부터 데이터 센터를 통해 플로잉하는 보통 개념으로부터 뒤에 나타낸다. 에너지가 중요 유틸리티에 의해 공급되는 것이 사실인 반면에, 이용되는 에너지 양은 유틸리티에 의해 결정되지 않고 요구로부터 확립된다. 데이터 센터의 경우에 요구는 IT 부하로 시작되고, 전력과 냉각 장치의 요구를 생기게 하고, 그 장치에 의해 전기의 요구를 차례차례 생기게 하고, 이 전기의 요구가 케스케이딩되고(cascade), 최후에 데이터 센터에 의해 이용되는 에너지의 양을 확립하도록 함께 더한다.

도 12b에 나타낸 바와 같이, 도면은 "침투"로써 실내 열 기여자 블록을 예시한다. 이 블록은 데이터 센터 서브시스템이 아니지만 데이터 센터의 내부와 외부 사이의 열 부족을 나타내고 모든 데이터 센터에 나타낸다. 침투는 내부와 외부 사이의 온도 차이에 의해 구동되는 열 플로우로서 모델링되고, 열부하로부터 에어 컨디셔닝 시스템에 더하거나 뺀다.

일부 데이터 센터는 균일 또는 단일 설계를 갖지 않지만, 지역에 의해 변화되는 기본 설계를 가질 수 있다. 예를 들면, 데이터 센터는 룸 냉각에 의해 공급되는 지역과 행 냉각에 의해 공급되는 다른 지역을 갖도록 구성될 수 있다. 다른 실시예는 데이터 센터로 구성될 수 있어서, 냉수과 DX 냉각 유닛의 혼합에 의해 냉각된다. 예를 들면, 다른 지역의 효율 실행을 비교하기 위한 목적을 보고하기 위해 이러한 지역으로 분리하는 것이 바람직할 것이다. 이 경우에, 지역은 각각의 에너지 관리 시스템으로부터 분리된 데이터 센터와 유사하게 취급될 것이고, 그 후 데이터가 전체 값을 얻기 위해 총계된다. 에너지 관리 시스템 소프트웨어는 다중 설계를 지지하도록 설계되거나, 소프트웨어의 분리 사례가 작동될 것이고, 그 후 총계 기능이 데이터를 조합하도록 이용될 수 있다.

지역을 분리하기 위해 실용적이거나 가능하지 않은 곳의 데이터 센터에 대해, 예를 들면 냉각 어플리케이션의 2개 형태가 동일 데이터 센터에서 사용된다. 기술의 혼합은 데이터 센터에서 1개 카탈로그 설계 이상을 포함하고, 그 중에서 열 부하를 분할함으로써 모델링될 수 있다. 열 부하는 특정한 냉각 시스템에 고정된 Watt값을 지정하거나, 각 냉각 시스템에 부하의 명확한 퍼센트 프랙션을 지정하거나, 또는 다른 냉각 시스템에 실제 열 플로우를 측정함으로써 할당될 수 있다. 통상의 냉각 시스템을 사용하는 행과 룸 냉각의 혼합 등의 표준 카탈로그 기입을 공유하는 냉각 시스템의 결합에 대해 단일 카탈로그 모델이 사용될 수 있고, 행과 룸 냉각의 조합은 서브시스템 모델에서 된다.

여기에 기재된 바와 같이, 데이터 센터에 대해 에너지 플로우 단일 라인 도면은 유저에게 즉시 전력 플로우와 디스플레이되는 다양한 서브시스템의 용량 이용으로 나타내어질 수 있다. 이론상으로, 모든 이 정보는 실제 데이터 센터에 대한 에너지 모니터링 시스템에서 직접 측정되거나 디스플레이될 수 있다. 이 경우에, 어떤 산출도 요구되지 않는다. 그러나, 이 접근은 빌딩되지 않은 데이터 센터의 실행이나, 측정시 실제 데이터 센터 조건 이외의 작동 조건을 작동하는 데이터 센터의 실행을 연구하기 위해 이용될 수 없다. 모델은 이러한 목적을 위해 필요하다. 또한, 대부분의 데이터 센터에서 모든 에너지 플로우와 장치 전력 드로우와 실제 기구를 배치하는 것은 가능하지 않고, 모델은 분실하는 데이터를 정확하게 평가하기 위해 이용될 수 있다. 따라서, 단일 라인 도면에 전력과 열 플로잉을 산출하기 위한 모델을 사용하는 방법이 요구된다.

서브시스템 모델이 장치 모델로부터 총계된 것을 고려하면, 산출의 접속 및 연속은 전력과 열 플로우를 얻을 필요가 있다. 기재된 바와 같이, 산출은 입력으로서 IT 부하로 시작하고, 유틸리티 메인 전력 드로우와 출력으로서 소비되는 실외 열로 끝난다. 산출의 플로우는 도 13의 모델 평가 플로우 도면에 의해 설명되고, 상술된 바와 같이 데이터 센터 형태 "전력 1A, 냉각 2B"에 대해 샘플 모델 평가 플로우 도면 형태를 나타낸다.

도면을 사용하는 모델을 평가하기 위해, 플로우는 IT 부하와 실외 온도로 왼쪽에서 시작한다. 각 서브시스템 모델은 부하 입력이 입력가능하게 됨으로써 평가될 수 있다. 일부 장치는, 제너레이터 등의 어떤 부하 입력도 없는 서브시스템, 및 전력 분배 서브시스템 등의 부하가 즉시 제공되는 서브시스템은 즉시 평가될 수 있다. UPS 서브시스템은 부하 입력을 공급하는 모든 장치가 평가(크리티컬 버스)될 때까지 평가될 수 없다. 냉각 관련 서브시스템은 전체 실내 열 버스가 입력을 합계함으로써 평가될 때가지 평가될 수 없다. 냉각 시스템은 냉수 펌프에 대해 부하 입력이 완전하게 된 후, CRAC 유닛으로 시작되는 서브시스템에 의해 평가된다. 전체 실외 열과 전체 전기 메인 요구는 모든 서브시스템이 평가되는 때 계산된다.

도 14에 예시된 모델은 순환 에너지 플로우의 데이터 센터의 실시예이다. 나타낸 바와 같이, 크리티컬 버스는 UPS의 입력으로 간다. 다음에, UPS의 출력 열은 실내 열 버스로 간다. 다음에, 실내 열 버스는 CRAH로 간다. 그리고 마지막으로, CRAH 전기 부하는 크리티컬 버스로 가고 루프의 처음으로 돌아간다. CRAH가 제 1 버스에 있으면 이 루프는 존재하지 않는다. 실시예에서 순환 에너지 플로우는 도 14에서 강조된다. 순환 에너지 플로우의 다른 실시예는 스위치기어 손실이 빌딩의 내부인 곳이고, CRAH에 의해 처리된다.

모델에서 순환 에너지 플로우는 다른 식을 사용하거나 수렴 해법의 사용 등의 수학적인 기술에 의해 해결될 수 있다. 대부분의 경우에, 이것은 사소한 에러를 생기게 하는 모든 현실적 시나리오에 대해 발견된다. 따라서, 순환 에너지 플로우는 장치 부하 유닛당 정격 시스템 부하의 평가를 제공함으로써 제공될 수 있고, 장치 손실을 평가하기 위해 이용될 수 있다. 실제값 대신에 평가를 사용함으로써 산출은 어떤 순환 공식 참조도 갖지 않는다. 이것은 평가 값을 사용하여 만들어지는 에러가 두 번째 순서 및 매우 작기 때문에 산출을 현저하게 단순화한다. 또한, 몇 가지 장치는 평가가 요구되어 인자인 곳의 순환 산출의 몇 가지 형태만 있다.

순환 에너지 플로우는 카탈로그로부터 선택된 전력과 냉각 시스템의 특성이다. 순환 에너지 플로우를 갖는 각 카탈로그 모델에 대해 순환 파괴 방법은 변경으로써 모델내에 정의되고 빌딩될 것이다. 이 문제는 순환 에너지 플로우를 갖는 각 카탈로그 데이터 센터 모델에 대해 명백하게 해결될 수 있다.

에너지 플로우 도면과 모델 평가 플로우 도면은 관련되거나 매칭되지 않을 수 있다. 에너지 플로우 도면은 데이터 센터에서 서브시스템의 물리적 상호 접속을 가장 잘 나타낸다. 평가 플로우 도면은 데이터 센터 모델을 평가하기 위해 이용되는 계산의 플로우를 나타낸다. 도면의 비교는 에너지 플로우 도면이 조명과 에어 컨디셔너 등의 다수의 서브시스템에 대한 모델 평가 플로우 도면을 예시한다. 그러나, 전력을 전달하는 장치에 대해 에너지 플로우 도면과 단일 라인 도면은 도 15a 및 15B에 나타낸 바와 같이 매칭되지 않고, 장치(170, 180)의 2개 다른 형태에 대해 에너지 플로우 도면과 모델 평가 플로우 도면 사이의 관계를 예시한다.

도 15a에 나타낸 단순 장치 모델은 부하를 받고 장치(170)에 대해 이용되는 전기를 계산한다. 이 모델은 에어 컨디셔너, 펌프, 및 조명과 유사한 단일 전력 접속을 갖는 장치에 대해 작동한다.

도 15b의 모델은, 예를 들면 UPS, PDU, 와이어링, 및 변압기 등의 전력을 처리하는 장치(180)인 장치에 대해 에너지 플로우 모델을 나타낸다. 이 도면에서 더 작은 내부 박스에서 장치 모델은 부하 입력을 받아 전기 사용을 계산한다. 그러나, 장치의 이러한 형태에 대해 전기 사용은 어떤 물리적 전기 접속에서 나타나지 않는다. 장치의 이런 형태에 물리적 입력 전력 접속은 전기 사용과 부하의 합계이다. 예를 들면, 1MW 부하의 1MW 변압기는 20KW의 2%의 전력 소비(손실)를 가질 수 있다. 이 경우에서 변압기에 물리적 입력 전력은 1.02MW이고 출력은 1MW일 수 있다. 손실의 20kW가 직접 측정될 수 있는 변압기에 어떤 접속도 없다. 측정 입력과 출력 전력 사이의 차이는 에너지 사용을 위해서 측정되어야 한다.

에너지 관리 시스템에서 각 서브시스템의 에너지 사용과 열 출력은 측정될 수 있다. 여기에 기재된 형태의 장치 등의 일부 경우에, 전력 미터링 장치가 그 장치의 에너지 사용을 얻기 위해 회로에 설치될 수 있다. 그러나, 전력을 전달하는 장치에 대해 장치 에너지 사용을 얻기 위해 측정될 수 있는 어떤 회로도 없고, 2개의 물리적 측정 사이의 차이 대신에 장치 에너지 사용을 얻기 위해 사용되어야 한다. 이런 이유로, 데이터 센터에서 실제 설치되는 물리적 기구는 기대되는 데이터에 정확하게 일치되지 않을 수 있고, 데이터 센터 모델을 가리키는 물리적 기구의 일부 계산이나 맵핑이 요구된다.

데이터 센터의 에너지 사용을 모델링하기 위한 시스템적인 방법이 여기에 기재되는 것을 알게 될 것이다. 모델은 개개의 장치의 프로퍼티를 갖고 시작한 후, 그들을 표준화된 서브시스템으로 조합하는 공정을 제공한 후, 서브시스템을 전체 데이터 센터로 더 조합한다.

여기에 개시된 방법 및 시스템은 데이터 센터가 설계에 실행될 수 없는 이유를 확인하는데 이용될 수 있고, 데이터 센터의 미래 실행을 프로젝팅하고, 데이터 센터 조작자가 에너지 사용을 줄이는 것을 돕기 위해 대안의 시나리오 하에서 실행을 프로젝팅한다.

명세서의 실시형태에 따라 상기 정의된 방법은 하나 이상 범용 컴퓨터 시스템에 이행될 수 있다. 예를 들면, 명세서의 다양한 실시형태는 도 16에 나타낸 바와 같이, 일반적인 컴퓨터 시스템(400)에서 실행되는 특화된 소프트웨어로서 실행될 수 있다. 컴퓨터 시스템(400)은 하나 이상 출력 장치(401), 하나 이상 입력 장치(402), 상호 접속 메커니즘(405)과 상호 접속 메커니즘(405)에 접속되는 하나 이상 저장 장치(406)를 통해서 하나 이상 메모리 장치(404)에 접속되는 프로세서(403)를 포함할 수 있다. 통상적으로, 출력 장치(401)는 외부 표현에 대한 정보를 렌더링하고 실시예는 모니터와 프린터를 포함한다. 통상적으로, 입력 장치(402)는 외부 소스로부터 정보를 받고 실시예는 키보드와 마우스를 포함한다. 통상적으로, 프로세서(403)는 데이터 조작의 결과 일련의 지시를 실행한다. 통상적으로, 프로세서(403)는 Intel Pentium, Motorola PowerPC, SGI MIPS, Sun UltraSPARC, 또는 Hewlett-Packard PA-RISC 프로세서 등의 상업적으로 이용가능한 프로세서이지만 어떤 형태의 프로세서일 수 있다. 통상적으로, 디스크 드라이브, 메모리, 또는 데이터를 저장하기 위한 다른 장치 등의 메모리 장치(404)는 컴퓨터 시스템(400)의 데이터 작동 동안 프로그램과 데이터를 저장하기 위해 이용된다. 컴퓨터 시스템(400)에서 장치는 하나 이상의 상호 접속 메커니즘(405)에 의해 커플링될 수 있고, 예를 들면, 시스템(400) 내에서 데이터와 통신하는 하나 이상의 통신 구성 요소(예를 들면, 버스)를 포함할 수 있다.

도 17에 더 상세하게 나타낸 저장 장치(406)는, 통상적으로 신호가 프로세서에 의해 실행되는 프로그램이나 프로그램에 의해 처리되는 매체(911)에 저장되는 정보를 정의하는 것을 저장하는 비휘발성 저장 매체(911)를 읽고 쓸수 있는 컴퓨터를 포함한다. 예를 들면, 매체는 디스크나 플래시 메모리일 수 있다. 통상적으로, 작동 중에 프로세서는 데이터를 비휘발성 저장 매체(911)로부터 매체보다 프로세서에 의해 정보에 더 빨리 접근하게 하는 다른 메모리(912)에 판독되게 한다. 통상적으로, 이 메모리(912)는 동적 랜덤 액세스 메모리(DRAM) 등의 랜덤 액세스 메모리, 정적 메모리(SRAM) 등은 휘발성이다. 나타낸 바와 같이, 메모리(912)는 저장 장치(406) 또는 메모리 장치(404)에 위치될 수 있다. 일반적으로, 프로세서(403)는 메모리(404, 912) 내에서 데이터를 조작한 후, 데이터의 처리가 완료된 후 매체(911)에 카피한다. 메커니즘의 다양성은 매체(911)와 메모리(404, 912) 사이의 데이터 이동을 관리하는 것으로 알려져 있고 명세서는 그에 한정되지 않는다. 명세서는 특정한 메모리 장치(404)나 저장 장치(406)에 한정되지 않는다.

컴퓨터 시스템(400)은 특별히 프로그래밍된 특별한 목적의 하드웨어를 사용하여 이행될 수 있거나, 또는 고-레벨 컴퓨터 프로그래밍 언어를 사용하여 프로그래밍할 수 있는 범용 컴퓨터 시스템일 수 있다. 예를 들면, 컴퓨터 시스템(400)은 휴대폰과 개인 디지털와 개인 휴대 정보 단말기를 포함할 수 있다. 보통, 컴퓨터 시스템(400)은, 예를 들면 Microsoft Corporation으로부터 윈도우 95, 윈도우 98, 윈도우 NT, 윈도우 2000, 윈도우 ME, 윈도우 XP, 윈도우 Vista 또는 다른 운영 시스템, 애플 컴퓨터로부터 이용가능한 MAC OS 시스템 X, Sun Micro 시스템 사로부터 이용가능한 Solaris 운영 시스템, 또는 다양한 소스(예를 들면, Linux)로부터 이용가능한 UNIX 운영 시스템일 수 있는 운영 시스템을 실행한다. 많은 다른 운영 시스템이 이용될 수 있고 명세서는 어떤 특정한 이행에 한정되지 않는다. 예를 들면, 본 명세서의 실시형태는 데이터 센터 리소스 공급자에게 Solaris 운영 시스템을 실행하는 Sun Ultra SPARC 프로세서로 범용 컴퓨터 시스템을 사용하는 네트워크 장치에 액세스를 제한하도록 지시할 수 있다.

컴퓨터 시스템(400)은 명세서의 다양한 실시형태가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템의 한 형태로서 실시예의 방법을 나타내지만 명세서는 도 16에 나타낸 바와 같이, 컴퓨터 시스템에 이행되는 것에 한정되지 않는 것으로 기대될 것이다. 명세서의 다양한 실시형태가 도 16에 나타낸 것보다 다른 구조나 구성 요소를 갖는 하나의 이상 컴퓨터로 실행될 것이다. 예시하기 위해, 본 명세서의 일실시형태가 Motorola Power PC 프로세서로 MAC OS System X를 실행하는 몇몇의 범용 컴퓨터 시스템과 독점 하드웨어및 운영 시스템을 실행하는 몇몇의 전문화된 컴퓨터 시스템을 사용하는 네트워크 장치 제공 요구를 수신할 수 있다.

도 18에 예시된 바와 같이, 시스템의 하나 이상 부분은 통신 네트워크(108)에 커플링되는 하나 이상 컴퓨터[예를 들면, 시스템(109-111)]에 분포될 수 있다. 통신 네트워크(108)에 이용되는 물리적 미디어는 어떤 공지된 기술, 예를 들면 물리적 케이블링 및/또는 무선 기술(예를 들면 RF, 적외선, 등...)을 포함할 수 있다. 또한, 각 물리적 매체는 다양한 표준, 예를 들면 CAT 5 케이블링 표준 또는 IEEE 802.11, Bluetooth 및 Zigbee 무선 표준을 따를 수 있다. 컴퓨터 시스템(109-111)은 범용 컴퓨터 시스템일 수도 있다. 예를 들면, 명세서의 다양한 실시형태는 하나 이상 클라이언트 컴퓨터에 서비스(예를 들면, 서버)를 제공하거나, 분산 시스템의 일부로서 전체적인 일을 실행하도록 구성되는 하나 이상 컴퓨터 시스템 중에서 분산될 수 있다. 보다 바람직하게, 명세서의 다양한 실시형태는 다양한 명세서의 실시형태에 따라 다양한 기능을 실행하는 하나 이상 서버 시스템 중에서 구성 요소 분산을 포함하는 클라이언트-서버 시스템에 실행될 수 있다. 이 구성 요소는 통신 프로토콜(예를 들면, TCP/IP)을 사용하여 통신 네트워크(예를 들면, Internet)를 통해 통신하는 코드를 중개하거나(예를 들면, IL) 또는 해석되어(예를 들면, Java) 실행될 수 있다. 예시를 위해, 일실시형태는 HTML을 해석하는 브라우저가 형성되지만 요청 상태 정보를 제공하는 네트워크 장치를 디스플레이할 수 있고, 분리된 서버에서 작동하는 데이터 번역 서비스를 사용하는 데이터 센터 리소스 공급자 정보를 회수할 수 있다.

본 명세서의 다양한 실시형태는 SmallTalk, Java, C++, Ada, or C#(C-Sharp) 등의 객체 지향 프로그래밍 언어를 사용하여 프로그래밍될 수 있다. 다른 객체 지향 프로그래밍 언어가 사용될 수도 있다. 대안으로, 기능, 스크립팅, 및/또는 논리적 프로그래밍 언어도 사용될 수 있다. 명세서의 다양한 실시형태가 비프로그래밍된 환경[예를 들면, 브라우저 프로그램의 윈도우에서 보이는 때 HTML, XML 또는 다른 포맷으로 만들어진 문서는 그래픽 유저 인터페이스(GUI)의 실시형태를 렌더링하거나 다른 기능을 실행함]에서 이행될 수 있다. 명세서의 다양한 실시형태는 프로그래밍된 또는 비프로그래밍된 구성 요소 또는 어떤 조합으로서 이행될 수도 있다. 예를 들면, 정책 유저 인터페이스 제공은 Microsoft Word 문서를 사용하여 이행될 수 있는 반면에 제공 요구를 관리하도록 설계된 적용은 C++로 쓰여질 수 있다.

본 명세서에 따른 범용 컴퓨터 시스템은 명세서의 범위 외부의 기능을 실행할 수 있는 것이 적절할 것이다. 예를 들면, 시스템의 실시형태는, 예를 들면 Database Management Systems such as SQL Server available from Microsoft of Seattle WA., Oracle Database from Oracle of Redwood Shores, CA, MySQL from MySQL AB of UPPSALA, Sweden 및 WebSphere middleware from IBM of Armonk, NY 등의 현재의 상업 제품을 사용하여 이행될 수 있다. SQL 서버가 본 명세서의 실시형태를 이행하기 위해 범용 컴퓨터 시스템에 설치되면 동일한 범용 컴퓨터 시스템은 갖가지 적용을 위해 데이터베이스를 지지하도록 이용될 수 있다.

이전 명세서에 의거하여, 명세서는 특정한 컴퓨터 시스템 플랫폼, 프로세서, 운영 시스템, 네트워크, 또는 통신 프로토콜에 한정되지 않는 것은 당업자에게 명백할 수 있다. 또한, 본 명세서가 특정한 구조 또는 프로그래밍 언어에 한정되지 않는 것은 명백할 것이다.

명세서의 하나 이상의 예시적인 실시형태가 기재되어 다양한 대안, 변경 및 개선이 당업자에게 쉽게 고려될 수 있을 것이다. 그러한 대안, 변경 및 개선은 본 발명의 범위와 사상 내에서 의도된다. 따라서, 상기 기재는 실시예일뿐이고 한정되는 것으로 의도되지 않는다. 본 발명의 한정은 이하 청구와 그에 대응으로만 정의된다.

Claims (26)

1. 데이터 센터 내의 복수의 위치에서 초기 전력 측정을 수행하는 스텝;
   상기 초기 전력 측정에 의거하여 상기 데이터 센터에 대한 효율 모델을 확립하는 스텝;
   상기 효율 모델을 사용하여 벤치마크 성능 레벨을 확립하는 스텝;
   온고잉 전력 측정을 수행하는 스텝; 및
   상기 온고잉 전력 측정의 결과와 벤치마크 성능 레벨을 비교하는 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 관리 방법.
2. 제 1 항에 있어서,
   상기 온고잉 전력 측정을 수행하는 스텝은 계측기와 함께 프로세서 기반 데이터 센터 관리 시스템을 사용하는 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 관리 방법.
3. 제 2 항에 있어서,
   상기 온고잉 전력 측정의 결과가 일정량보다 큰 차이로 벤치마크 성능 레벨과 다른 경우 경고를 제공하는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 관리 방법.
4. 제 1 항에 있어서,
   상기 효율 모델을 확립하는 스텝은 상기 데이터 센터의 위치와 연관된 기후와 관련된 데이터를 사용하여 효율 모델을 확립하는 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 관리 방법.
5. 제 1 항에 있어서,
   효율 모듈을 확립하는 스텝은,
   전력을 드로잉하는 데이터 센터에 사용되는 장치를 식별하는 스텝;
   상기 장치의 전원 입력에 대한 정격 출력과 유효 용량 중 하나를 각 장치에 대해 선택하는 스텝; 및
   상기 장치가 고정 손실, 비례 손실, 또는 이승 검파 손실, 또는 그 조합으로서 기여하는 지를 각 장치에 대해 결정하는 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 관리 방법.
6. 제 5 항에 있어서,
   상기 효율 모듈을 확립하는 스텝은 상기 장치의 전력 손실을 총계하여 서브시스템 손실을 얻는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 관리 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 효율 모듈을 확립하는 스텝은 상기 서브시스템의 전력 손실을 총계하여 데이터 센터 손실을 얻는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 관리 방법.
8. 데이터 센터의 전력 효율을 관리하는 데이터 센터 관리 시스템으로서:
   상기 데이터 센터 내의 복수의 위치에서 초기 전력 측정에 관련된 데이터를 수신하는 것;
   상기 초기 전력 측정에 관련된 데이터에 의거하여 상기 데이터 센터에 대한 효율 모델을 확립하는 것;
   상기 효율 모델을 사용하여 벤치마크 성능 레벨을 확립하는 것;
   온고잉 전력 측정에 관련된 데이터를 수신하는 것; 및
   상기 온고잉 전력 측정의 결과와 벤치마크 성능 레벨을 비교하는 것을 수행하도록 프로그래밍된 하나 이상의 프로세서를 갖는 데이터 센터 매니저를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터 관리 시스템.
9. 제 8 항에 있어서,
   상기 온고잉 전력 측정을 수행하는 것은 하나 이상의 네트워크를 통해 전력 측정 장치와 통신하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터 관리 시스템.
10. 제 8 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는 상기 온고잉 전력 측정의 결과가 일정량보다 큰 차이로 벤치마크 성능 레벨과 다른 경우 경고를 제공하도록 프로그래밍된 것을 특징으로 하는 데이터 센터 관리 시스템.
11. 제 8 항에 있어서,
    상기 효율 모델을 확립하는 것은 상기 데이터 센터의 위치와 연관된 기후와 관련된 데이터를 사용하여 효율 모델을 확립하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터 관리 시스템.
12. 데이터 센터로의 전원 입력을 측정하는 스텝;
    상기 데이터 센터에서 전원 부하를 측정하는 스텝; 및
    상기 데이터 센터에서 냉각 부하를 측정하는 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
13. 제 12 항에 있어서,
    상기 전원 부하를 측정하는 스텝은 UPS 및 PDU의 부하를 측정하는 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
14. 제 12 항에 있어서,
    상기 데이터 센터에서 냉각 부하를 측정하는 스텝은 CRAH, CRAC, 팬, 칠러 유닛, 환기 유닛, 냉각 타워, 및 펌프 중 하나 이상에 의해 발생되는 부하를 측정하는 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
15. 제 12 항에 있어서,
    상기 데이터 센터의 환경 조건을 측정하는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
16. 전력을 드로잉하는 데이터 센터에 사용되는 장치를 식별하는 스텝;
    상기 장치의 전원 입력에 대한 정격 출력과 유효 용량 중 하나를 각 장치에 대해 선택하는 스텝; 및
    상기 장치가 고정 손실, 비례 손실, 또는 이승 검파 손실, 또는 그 조합으로서 기여하는 지를 각 장치에 대해 결정하는 스텝을 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
17. 제 16 항에 있어서,
    상기 장치의 전력 손실을 총계하여 서브시스템 손실을 얻는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
18. 제 17 항에 있어서,
    상기 서브시스템의 전력 손실을 총계하여 데이터 센터 손실을 얻는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
19. 제 16 항에 있어서,
    상기 장치는 전력 관련 장치와 냉각 관련 장치로서의 특성이 있는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
20. 제 16 항에 있어서,
    상기 장치 이외의 손실의 원인을 식별하는 스텝, 및 통계 데이터로부터의 손실의 양을 예측하는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
21. 제 16 항에 있어서,
    대부분의 데이터 센터 구성을 포함하고, 전형적인 전력 구성의 전력 카탈로그와 전형적인 냉각 구성의 냉각 카탈로그를 갖는 데이터 센터 카탈로그를 제공하는 스텝; 및
    상기 전력 카탈로그와 상기 냉각 카탈로그를 조합하여 데이터 센터 구성을 생성하는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
22. 제 16 항에 있어서,
    모델에서의 서큘러 디펜던시에 대한 계산을 단순화하는 스텝을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터의 전력 효율 모델링 방법.
23. 데이터 센터의 전력 효율을 모델링하는 데이터 센터 관리 시스템으로서:
    전력을 드로잉하는 데이터 센터에 사용되는 장치를 식별하는 것;
    상기 장치의 전원 입력에 대한 정격 출력과 유효 용량 중 하나를 각 장치에 대해 선택하는 것; 및
    상기 장치가 고정 손실, 비례 손실, 또는 이승 검파 손실, 또는 그 조합으로서 기여하는 지를 각 장치에 대해 결정하는 것을 수행하도록 프로그래밍된 하나 이상의 프로세서를 갖는 데이터 센터 매니저를 포함하는 것을 특징으로 하는 데이터 센터 관리 시스템.
24. 제 23 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는 상기 장치의 전력 손실을 총계하여 서브시스템 손실을 얻도록 프로그래밍된 것을 특징으로 하는 데이터 센터 관리 시스템.
25. 제 24 항에 있어서,
    상기 하나 이상의 프로세서는 상기 서브시스템의 전력 손실을 총계하여 데이터 센터 손실을 얻도록 프로그래밍된 것을 특징으로 하는 데이터 센터 관리 시스템.
26. 프로세서로 하여금,
    전력을 드로잉하는 데이터 센터에 사용되는 장치를 식별하게 하고;
    상기 장치의 전원 입력에 대한 정격 출력과 유효 용량 중 하나를 각 장치에 대해 선택하게 하고;
    상기 장치가 고정 손실, 비례 손실, 또는 이승 검파 손실, 또는 그 조합으로서 기여하는 지를 각 장치에 대해 결정하게 하는 인스트럭션을 포함하는 인스트럭션의 시퀀스를 저장한 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능 매체.

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