“十三五”时期银行数据中心规划和建设思路

作者：康贤军

来源：《中国金融电脑》 2017年第8期

福建省农村信用社联合社 康贤军

2016 年， 银监会发布了《中国银行业信息科技“十三五”发展规划监管指导意见（征求意见稿）》（以下简称《指导意见》），《指导意见》指出，稳步开展云计算应用，主动实施架构转型，联合开展面向银行业的公共云平台规划和建设；构建绿色高效的数据中心，打造智能化运维体系，加强数据中心的利用规划，通过“双活”或“多活”等方式提高数据中心利用率，提升信息系统可用性。

根据《指导意见》的精神，数据中心的规划和建设需以绿色、开放、共享、高效为方向，充分依托和支持云计算技术、分布式技术的推广及应用，合理选址布局，规避区域集中风险，多中心灵活部署数据中心的软硬件资源。对于尚在规划和设计阶段的数据中心，银行有必要遵循数据中心新的发展趋势和有关部门的指导思想，结合自身实际情况，合理论证机房建设方式、建设规模、技术方案等。

一、现状分析

近些年，数据中心机房建设数量、建设规模快速增长，各地、各行业、各公司掀起了数据中心建设的热潮，并催生了以数据中心建设、租赁和运营为生的新兴产业。热潮的背后，往往是粗放的可研论证、放长线式的规划思路、简单的学习复制模式，缺乏统筹的整体规划布局、合理的产业导向和健全的标准制度，逐渐出现了数据中心产能过剩、能耗指标高、总体布局不合理、区域风险集中等问题，日益凸显了与土地、电能、水等资源制约条件的矛盾。

目前不利因素主要有：第一，银行业务种类繁多、复杂，同时难以准确预测未来的业务种类、业务数量、业务交易量等数据；第二，将业务需求准确转化为系统应用需求、设备需求，最终转化为机柜、电力等需求，缺乏科学、准确的方法；第三，系统架构、IT 设备、存储、网络等科技发展日新月异、迭代更新周期短，例如，近年来虚拟化、云计算技术的发展大幅降低了数据中心IT 机柜数量、用电负荷等，缩减了数据中心建设规模需求；第四，数据中心一旦建成，其建筑结构、空间布局、电力、制冷等就难以进行改造或扩展，灵活性、弹性不足；第五，近十年来，数据中心大规模发展，相关标准、制度较为落后，相关咨询、规划、设计方法等未形成经实践检验的系统理论体系；第六，科技与业务高度依存的关系，决定了数据中心规划建设需要多层次、多方面的综合性复合人才，熟悉掌握业务、IT 架构、网络、建筑、电气、暖通、经济、管理等众多知识，而这种类型的人才，在咨询公司、设计公司、建设单位中都是稀缺的。

上述因素使得数据中心在建设前期，难以根据业务需求、现有情况等形成详细、充分的可研报告；在规划、设计和建设过程中，通常以机柜需求量、每个机柜设备的电量为基本数据，并考虑高可靠性、高冗余度、分期建设，由此推出并形成设计方案，设计方法简单、粗糙；运行过程中，因规划周期过长、建设规模较大、分期建设不合理，使得数据中心在运行前期甚至更长时间内，土地、电力设施、制冷设备、机柜等资源使用率较低，造成了资源闲置和运行成本高企，运行经济性较差。

二、数据中心建设前景

问题和矛盾是普遍存在的，但今后数据中心市场前景依然广阔。首先，各部门对战略性新兴产业的大力扶持，以及对云计算、物联网、宽带和下一代网络发展的高度重视，给数据中心发展带来了利好因素；其次，的有效引导和落实，促进了数据中心市场的增长；最后，作为信息化建设的核心内容，数据中心始终是金融、、能源、交通等行业的投入重点。工信部发布的通报称，数据中心产业开始呈现出向规模化、集中化、绿色化、布局合理化发展的趋势。、相关部门和行业先后出台了有关数据中心发展的、指导意见，这些和《指导意见》中关于数据中心总体发展方向是一致的，即绿色、节能、高效。

三、规划建设思路

在进行任何项目的规划建设时，要内外兼顾、以内为重点。一方面必须充分掌握项目所处的政治、社会、、法制、经济、技术等外部环境及其发展趋势；另一方面必须充分分析公司的战略目标、业务发展状况、财务状况、等内部条件。对外部环境的分析和把握，可以发现和寻求项目机会、初步论证项目的可能性和必要性；对内部条件的分析和把握，有助于进一步论证项目的可行性，合理确定项目的建设目标、投资和建设规模、建设周期，避免盲目的跟风学习和复制。

对于银行数据中心规划和建设而言，尤其是以农信社为代表的中小金融机构，在战略目标、长期规划、未来的业务规模未能较为明确的情况下，数据中心的规划周期不宜太长远，一般以5 年为宜，建设规模在当前规模基础上留有一定的裕度，当然，如果把数据中心的长期规划提升至公司的战略层面，就另当别论。

当前，银行数据中心机房规划和建设思路如下：

（1）充分分析当前宏观环境、有关部门的和指导意见。

（2）尽量以公司发展规划为必要依据，合理预测未来信息化达到的规模、水平，由此确定未来数据中心机房规划的周期、规模。

（3）从业务、IT 系统的视角，进行由上之下的顶层设计；不断研究和应用更为灵活的IT 系统架构，降低IT 系统对基础设施的耦合度。

（4）必须以现有的数据中心机房为基础，认真总结评价和分析现有机房的建设过程、运行情况和存在的问题；应以现有的规模为基础，并具有一定的超前性、灵活性、弹性，预留适当的扩展空间。

（5）具备充分的详细的可研论证，从全寿命周期出发，既要考虑初始投资成本，还要考虑运行维护费用、运行技术能力；做好经济性分析和评价，不盲目地追求PUE 指标，而应使全寿命周期经济成本最优。

（6）数据中心基础设施在保证安全、可靠的前提下，尽量选择绿色、高效、简单、成熟、运维要求低的技术方案。

（7）根据自身情况，可逐步试点使用公有云服务资源，或开创新的科技战略，利用累积的科技资源、人才队伍优势，开拓云计算服务的市场。

四、建设规模和关键支撑能力分析

数据中心技术方案主要包括机柜、供电、制冷三方面，这三个方面相互制约，相互影响，明确了这三个方面的内容，基本上就可以搭起数据中心设计框架。其中，机柜数量规划是确定供电容量、供电方案以及其他方面设计的基础，机柜直接承载IT 设备，与IT 架构和IT技术密切相关。因此，合理的机柜数量规划是一项重要的基础性工作。

分析银行数据中心建设和发展状况、现有状况，得到第一手真实资料，是做好机柜数量规划的前提。通常以机柜变化趋势来预测拟建数据中心的机柜数量，再加上过于长远的规划，往往导致机柜数量偏大。这种方式没有充分考虑业务的发展规划，也没有充分考虑到IT规划以及IT 技术变革的影响，况且实际上有些中小银行的业务发展规划、IT 规划不够准确甚至缺失。因此，应设定适当的假设条件，以机柜能够支撑业务增长规模和速率为前提，5 年为规划周期，并预留适当的扩展空间，合理确定机柜数量规划。

供电容量是另一项重要的参数，合理的供电容量能够提供供电设备利用率，避免高额投资。在对该参数进行计算时，通常以拟规划机柜数量乘以单机柜设计负载得出IT 总供电容量，进而计算出所需的制冷参数，推算出数据中心总供电容量；或者是采取更为精确的方法，以能够确定使用的IT 设备类型的核定功率计算，这种方法的前提是IT 规划以及设备选型比较明确。然而，无论是以单机柜设计负载还是以核定功率计算得出总容量，都没能考虑实际用电量与实际设备运行或业务运行情况的关系。在走访调查的已投产运行的数据中心中，无论是采用的哪种计算方式，都存在着供电容量偏大的情况，由此造成了运行效率低下、运行成本高的状况。据了解，很多数据中心运行初期甚至很长时间内，变压器及UPS 负载率低于20%。为此，在进行供电总容量的计算时，必须尽量结合现有数据中心或者类比数据中心的实际负载情况，并考虑适当的预留即可。

“十三五”时期，对于正在规划和建设的银行数据中心，有必要从关键支撑能力入手重新论证和评估其建设规模。建设规模主要包括建筑面积、IT 机柜规划等指标。合理的建设规模能够有效支撑未来业务发展需要，保障数据中心全生命周期运行的经济性，保证依托建设规模形成的各种技术方案的合理性、经济性。确定合理的建设规模，应该在规划和设计阶段进行IT 支撑能力、业务支撑能力、生命寿命周期内支撑能力三个关键支撑能力的分析，确保三个能力指标的协调性和合理性。

为了更直观地阐述如何通过关键支撑能力论证建设规模的合理性，现以正在规划的某一新建数据中心为例，进行论证说明。该数据中心分期建设，规划和设计方案采用冷冻水系统，一期规划232 个IT 机柜。该数据中心将作为主生产机房，并将现有已运行主生产机房搬入该机房，现有生产机房IT 机柜150 个，实际使用率75 个，最大负荷为450kW。

1.IT 支撑能力分析

假设其他因素和条件不变，IT 设备分别以年均20%和10% 的速度增长，计算IT 支撑能力，结果见表1。

2. 业务支撑能力

新建数据中心UPS 容量为2×3×400=2400kVA（两组，每组3 台，每台400kVA），UPS 最大供电容量为2400×0.45×0.95×0.9=923.4kW。现有数据中心年最大负荷为450kW， IT 最大负载为450÷2=225kW。业务需求、业务交易量与IT 负载成线性关系，在不考虑其他因素的情况下，可以计算出业务支撑能力（见表2）。

从表1 和表2 可以看出，IT 机柜支撑年限小于IT供电支撑年限，同时考虑到现有机房UPS 配置均为2×2×300kVA（两组，每组2 台，每台300kVA），将一期供IT 使用的UPS 设

备投产调整为2×2×400kVA（两组，每组2 台，每台400kVA），得出调整之后的支撑年限（见表3）。

从表3 可以看出，调整之后业务支撑年限接近于IT 支撑年限。因此，对UPS 方案进行优化，一期UPS配置2×2×400kVA，同时预留2 台400kVAUPS 的位置及接口，视实际负荷情况确定是否增加。另外，一期拟规划配置高压发电机组2×1600kVA+1600kVA，共三台，为N+1 配置的高压发电机组，优化调整为2×1600kVA，在机房运行初期，因负载负荷较小，可以保证有N+1 的配置。后续视负荷的增长情况，另行考虑增加。

如果已经明确了业务发展规划相关指标，即业务增长规模倍数，即可进一步校核方案合理性。

3. 生命周期支撑能力

以UPS、空调等主要设备使用寿命为8 年来计算，得出每年可支持IT 设备增长速率、每年可支持业务规模增长速率分别为15% 和13%。这两个数据较为接近，说明了IT 设备增长速率和业务规模增长速率的关联性及趋势的一致性，进一步论证了经调整之后的初期技术方案和建设规模的合理性。

4. 制冷方案比较

建设规模确定后，才能确定其他技术方案。对于数据中心而言，制冷方案是决定数据中心绿色、节能指标的关键性技术。近年来，数据中心制冷技术层出不穷，如风冷系统、冷冻水系统、湖水制冷等。面对这些技术，应以合理、适用为原则，不应盲从或盲目追求低的PUE指标，而不注重全寿命周期运行经济性。

目前，数据中心制冷方案主要有风冷系统和水冷系统，两种方案是互斥方案，且近年来水

冷系统逐步成为趋势，但这种趋势形成非理性因素居多，并不能够全面说明两个方案的适用性。

两种方案各有优缺点。风冷系统简单、易于安装和维护，且单台空调为系统，集中风险较小；而水冷系统复杂、设备及管路众多、安装施工难度大、系统操作维护专业性强和复杂程度高，虽然效率较高，但是初期投入大，且如负荷水平未达到一定规模效益平衡点，反而经济性较差。从物理学的角度，系统越庞大、复杂，熵越大，为了控制和减缓系统熵增的趋势，必须从外部系统输入更多的负熵，因此需要更多的能量和资源维持系统的稳定性。互斥方案的差额- 效益分析如图1 所示。

从图1 看出，对于初始投资大、运行费用高、效益高的项目，计算得出的规模效益平衡点所需年份，不应大于给定的设备使用寿命年限，并以期望的收益回收期为限定条件。虽然图1 可以较为直观地展示，但是还需考虑资金的时间价值，并结合差额内部收益率、年费用、投资回收期等财务评价的方法展开详细的分析。

从设备投资、运行成本等多方面计算两个互斥方案的费用对比如图2 所示。

从图2 中的数据可以看出，建设水冷系统投资大，运行费用高，运行风险大，经济性差。同时考虑到后期项目建设的不确定因素，以及一期较大的支撑能力，最终选择风冷系统。

构建绿色、高效的数据中心，应该从数据中心全寿命周期入手，合理地确定数据中心建设规模，使得数据中心土地、电能、设备等资源获得高效的利用；适宜地选择绿色和节能技术方案，不盲从、不盲目，充分考虑数据中心全生命周期运行的安全性、可靠性和经济性。