数据中心负载测试（数据中心负荷计算书）

本篇文章给大家谈谈数据中心负载测试，以及数据中心负荷计算书对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。 今天给各位分享数据中心负载测试的知识，其中也会对数据中心负荷计算书进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、ups假负载测试方法

• 2、数据中心电能使用EEUE分析

• 3、当QLC遇见数据中心——Intel D5-P4420 7.68T评测

• 4、柴油发电机发电机组等待带载是什么意思

• 
  

ups假负载测试方法

假负载是替代终端在某一电路(如放大器)或电器输出端口，接收电功率的元器件、部件或装置称为假负载。对假负载最基本的要求是和所能承受的功率阻抗匹配。通常在调试或检测机器性能时临时使用的非正式的负载。可以分为电阻负载，电感负载，容性负载等；有交流、直流和交直流三种类型的。

假负载的功率有大有小，可依据不同的测试对象选择不同功率的假负载。若需要测试发电站和发电机组之类的，可选择高压大功率负载箱和低压大功率负载箱；若想要测试大功率UPS电源和逆变器的输出功率和带载能力的设备，可选择交流R负载箱；若是做机房带载测试，可选择交直流机架式假负载。当然你了，还有不同种类的负载满足其它需求。

接下来，就着重介绍一下是租赁假负载比较好还是买一批回来好。

现在，数据中心的建设是如火如荼，完工后的数据中心根据国家要求是要第三方进行检测验收的，特别是新建的的，还没有投入运营，在运营后的安全性无法保证，这时候，就要用到假负载了，假负载带载测试可以有效的检测出潜在的威胁。并且，假负载不需要去购买，可以去租赁，可以省去买设备所需的费用。从长远考虑，如果不是经常使用假负载的话，租赁是一个非常好的选择，不需要维护保养的经费，也不需要担心假负载的升级或者更新换代。如果只是一年做一次测试或者说是两年、三年做一次的话，租赁假负载是非常有利的并且好处多多。这样做既可以检测出数据中心运营中潜在的威胁，对对方公司是利大于弊，危险找出来了，可以使数据中心更好的安全运营发展，也省了一笔采购设备的费用和后期的一系列费用。在某些时候，租赁比采购更合理，划算。

数据中心电能使用EEUE分析

世界能源委员会1995年对能源效率的定义为：减少提供同等能源服务的能源投入。对于能耗居高不下的数据中心，研究提高能源效率具有深远的社会效益和经济效益。除了能源效率之外，数据中心还有多项其他性能指标，按照国际标准组织ISO的定义统称为关键性能指标，或称为关键绩效指标，研究这些指标对于数据中心同样具有十分重要的意义。

在已经颁布的数据中心性能指标中最常见的是电能使用效率PUE。在我国，PUE不但是数据中心研究、设计、设备制造、建设和运维人员最为熟悉的数据中心能源效率指标，也是政府评价数据中心工程性能的主要指标。

除了PUE之外，2007年以后还出台了多项性能指标，虽然知名度远不及PUE，但是在评定数据中心的性能方面也有一定的参考价值，值得关注和研究。PUE在国际上一直是众说纷纭、莫衷一是的一项指标，2015年ASHRAE公开宣布，ASHRAE标准今后不再采用PUE这一指标，并于2016年下半年颁布了ASHRAE 90.4标准，提出了新的能源效率；绿色网格组织（TGG）也相继推出了新的能源性能指标。对PUE和数据中心性能指标的讨论一直是国际数据中心界的热门议题。

鉴于性能指标对于数据中心的重要性、国内与国际在这方面存在的差距，以及在采用PUE指标过程中存在的问题，有必要对数据中心的各项性能指标，尤其是对PUE进行深入地研究和讨论。

1．性能指标

ISO给出的关键性能指标的定义为：表示资源使用效率值或是给定系统的效率。数据中心的性能指标从2007年开始受到了世界各国的高度重视，相继推出了数十个性能指标。2015年之后，数据中心性能指标出现了较大变化，一系列新的性能指标相继被推出，再度引发了国际数据中心界对数据中心的性能指标，尤其是对能源效率的关注，并展开了广泛的讨论。

2．PUE

2.1PUE和衍生效率的定义和计算方法

2.1.1电能使用效率PUE

TGG和ASHRAE给出的PUE的定义相同：数据中心总能耗Et与IT设备能耗之比。

GB/T32910.3—2016给出的EEUE的定义为：数据中心总电能消耗与信息设备电能消耗之间的比值。其定义与PUE相同，不同的是把国际上通用的PUE（powerusage effectiveness）改成了EEUE（electricenergy usage effectiveness）。国内IT界和暖通空调界不少专业人士对于这一变更提出了不同的看法，根据Malone等人最初对PUE的定义，Et应为市电公用电表所测量的设备总功率，这里的Et就是通常所说的数据中心总的设备耗电量，与GB/T32910.3—2016所规定的Et应为采用电能计量仪表测量的数据中心总电能消耗的说法相同。笔者曾向ASHRAE有关权威人士咨询过，他们认为如果要将“power”用“electricenergy”来替代，则采用“electricenergy consumption”（耗电量）更准确。显然这一变更不利于国际交流。虽然这只是一个英文缩写词的变更，但因为涉及到专业术语，值得商榷。

ISO给出的PUE的定义略有不同：计算、测量和评估在同一时期数据中心总能耗与IT设备能耗之比。

2.1.2部分电能使用效率pPUE

TGG和ASHRAE给出的pPUE的定义相同：某区间内数据中心总能耗与该区间内IT设备能耗之比。

区间（zone）或范围（ boundary）可以是实体，如集装箱、房间、模块或建筑物，也可以是逻辑上的边界，如设备，或对数据中心有意义的边界。

ISO给出的pPUE的定义有所不同：某子系统内数据中心总能耗与IT设备总能耗之比。这里的“子系统”是指数据中心中某一部分耗能的基础设施组件，而且其能源效率是需要统计的，目前数据中心中典型的子系统是配电系统、网络设备和供冷系统。

2.1.3设计电能使用效率dPUE

ASHRAE之所以在其标准中去除了PUE指标，其中一个主要原因是ASHRAE认为PUE不适合在数据中心设计阶段使用。为此ISO给出了设计电能使用效率dPUE，其定义为：由数据中心设计目标确定的预期PUE。

数据中心的能源效率可以根据以下条件在设计阶段加以预测：1）用户增长情况和期望值；2）能耗增加或减少的时间表。dPUE表示由设计人员定义的以最佳运行模式为基础的能耗目标，应考虑到由于数据中心所处地理位置不同而导致的气象参数（室外干球温度和湿度）的变化。

2.1.4期间电能使用效率iPUE

ISO给出的期间电能使用效率iPUE的定义为:在指定时间测得的PUE，非全年值。

2.1.5电能使用效率实测值EEUE-R

GB/T32910.3—2016给出的EEUE-R的定义为：根据数据中心各组成部分电能消耗测量值直接得出的数据中心电能使用效率。使用EEUE-R时应采用EEUE-Ra方式标明，其中a用以表明EEUE-R的覆盖时间周期，可以是年、月、周。

2.1.6电能使用效率修正值EEUE-X

GB/T32910.3—2016给出的EEUE-X的定义为：考虑采用的制冷技术、负荷使用率、数据中心等级、所处地域气候环境不同产生的差异，而用于调整电能使用率实测值以补偿其系统差异的数值。

2.1.7采用不同能源的PUE计算方法

数据中心通常采用的能源为电力，当采用其他能源时，计算PUE时需要采用能源转换系数加以修正。不同能源的转换系数修正是评估数据中心的一次能源使用量或燃料消耗量的一种方法，其目的是确保数据中心购买的不同形式的能源（如电、天然气、冷水）可以进行公平地比较。例如，如果一个数据中心购买当地公用事业公司提供的冷水，而另一个数据中心采用由电力生产的冷水，这就需要有一个系数能使得所使用的能源在相同的单位下进行比较，这个系数被称为能源转换系数，它是一个用来反映数据中心总的燃料消耗的系数。当数据中心除采用市电外，还使用一部分其他能源时，就需要对这种能源进行修正。

2.1.8PUE和EEUE计算方法的比较

如果仅从定义来看，PUE和EEUE的计算方法十分简单，且完全相同。但是当考虑到计算条件的不同，需要对电能使用效率进行修正时，2种效率的计算方法则有所不同。

1）PUE已考虑到使用不同能源时的影响，并给出了修正值和计算方法；GB/T32910.3—2016未包括可再生能源利用率，按照计划这一部分将在GB/T32910.4《可再生能源利用率》中说明。

2）PUE还有若干衍生能源效率指标可供参考，其中ISO提出的dPUE弥补了传统PUE的不足；EEUE则有类似于iPUE的指标EEUE-Ra。

3）EEUE分级（见表1）与PUE分级（见表2）不同。

4）EEUE同时考虑了安全等级、所处气候环境、空调制冷形式和IT设备负荷使用率的影响。ASHRAE最初给出了19个气候区的PUE最大限值，由于PUE已从ASHRAE标准中去除，所以目前的PUE未考虑气候的影响；ISO在计算dPUE时，要求考虑气候的影响，但是如何考虑未加说明；PUE也未考虑空调制冷形式和负荷使用率的影响，其中IT设备负荷率的影响较大，应加以考虑。

2.2．PUE和EEUE的测量位置和测量方法

2.2.1PUE的测量位置和测量方法

根据IT设备测点位置的不同，PUE被分成3个类别，即PUE1初级（提供能源性能数据的基本评价）、PUE2中级（提供能源性能数据的中级评价）、PUE3高级（提供能源性能数据的高级评价）。

PUE1初级：在UPS设备输出端测量IT负载，可以通过UPS前面板、UPS输出的电能表以及公共UPS输出总线的单一电表（对于多个UPS模块而言）读取。在数据中心供电、散热、调节温度的电气和制冷设备的供电电网入口处测量进入数据中心的总能量。基本监控要求每月至少采集一次电能数据，测量过程中通常需要一些人工参与。

PUE2中级：通常在数据中心配电单元前面板或配电单元变压器二次侧的电能表读取，也可以进行单独的支路测量。从数据中心的电网入口处测量总能量，按照中等标准的检测要求进行能耗测量，要求每天至少采集一次电能数据。与初级相比，人工参与较少，以电子形式采集数据为主，可以实时记录数据，预判未来的趋势走向。

PUE3高级：通过监控带电能表的机架配电单元（即机架式电源插座）或IT设备，测量数据中心每台IT设备的负载（应该扣除非IT负载）。在数据中心供电的电网入口处测量总能量，按照高标准的检测要求进行能耗测量，要求至少每隔15min采集一次电能数据。在采集和记录数据时不应该有人工参与，通过自动化系统实时采集数据，并支持数据的广泛存储和趋势分析。所面临的挑战是以简单的方式采集数据，满足各种要求，最终获取数据中心的各种能量数据。

对于初级和中级测量流程，建议在一天的相同时间段测量，数据中心的负载尽量与上次测量时保持一致，进行每周对比时，测量时间应保持不变（例如每周周三）。

2.2.2EEUE的测量位置和测量方法

1）Et测量位置在变压器低压侧，即A点；

2）当PDU无隔离变压器时，EIT测量位置在UPS输出端，即B点；

3）当PDU带隔离变压器时，EIT测量位置在PDU输出端，即C点；

4）大型数据中心宜对各主要系统的耗电量分别计量，即E1，E2，E3点；

5）柴油发电机馈电回路的电能应计入Et，即A1点；

6）当采用机柜风扇辅助降温时，EIT测量位置应为IT负载供电回路，即D点；

7）当EIT测量位置为UPS输出端供电回路，且UPS负载还包括UPS供电制冷、泵时，制冷、泵的能耗应从EIT中扣除，即扣除B1和B2点测得的电量。

2.2.3PUE和EEUE的测量位置和测量方法的差异

1）PUE的Et测量位置在电网输入端、变电站之前。而GB/T32910.3—2016规定EEUE的Et测量位置在变压器低压侧。数据中心的建设有2种模式：①数据中心建筑单独设置，变电站自用，大型和超大型数据中心一般采用这种模式；②数据中心置于建筑物的某一部分，变电站共用，一般为小型或中型数据中心。由于供电局的收费都包括了变压器的损失，所以为了准确计算EEUE，对于前一种模式，Et测量位置应该在变压器的高压侧。

2）按照2.2.2节第6条，在计算EIT时，应减去机柜风机的能耗。应该指出的是，机柜风机不是辅助降温设备，起到降温作用的是来自空调设备的冷空气，降温的设备为空调换热器，机柜风机只是起到辅助传输冷风的作用，因此机柜风机不应作为辅助降温设备而计算其能耗。在GB/T32910.3征求意见时就有人提出：机柜风机的能耗很难测量，所以在实际工程中，计算PUE时，EIT均不会减去机柜风机的能耗。在美国，计算PUE时，机柜风机的能耗包括在EIT中。

3）PUE的测点明显多于GB/T32910.3—2016规定的EEUE的测点。

2.3．PUE存在的问题

1）最近两年国内外对以往所宣传的PUE水平进行了澄清。我国PUE的真实水平也缺乏权威调查结果。GB/T32910.3—2016根据国内实际状况，将一级节能型数据中心的EEUE放宽到1.0～1.6，其上限已经超过了国家有关部委提出的绿色数据中心PUE应低于1.5的要求，而二级比较节能型数据中心的EEUE规定为1.6～1.8，应该说这样的规定比较符合国情。

2）数据中心总能耗Et的测量位置直接影响到PUE的大小，因此应根据数据中心建筑物市电变压器所承担的荷载组成来决定其测量位置。

3）应考虑不同负荷率的影响。当负荷率低于30%时，不间断电源UPS的效率会急剧下降，PUE值相应上升。对于租赁式数据中心，由于用户的进入很难一步到位，所以数据中心开始运行后，在最初的一段时间内负荷率会较低，如果采用设计PUE，也就是满负荷时的PUE来评价或验收数据中心是不合理的。

4）数据中心的PUE低并非说明其碳排放也低。完全采用市电的数据中心与部分采用可再生能源（太阳能发电、风电等），以及以燃气冷热电三联供系统作为能源的数据中心相比，显然碳排放指标更高。数据中心的碳排放问题已经引起国际上广泛地关注，碳使用效率CUE已经成为数据中心重要的关键性能指标，国内对此的关注度还有待加强。

5）GB/T32910.3—2016规定，在计算EIT时，应减去机柜风机的耗能。关于机柜风机的能耗是否应属于IT设备的能耗，目前国内外有不同的看法，其中主流观点是服务器风机的能耗应属于IT设备的能耗，其原因有二：一是服务器风机是用户提供的IT设备中的一个组成部分，自然属于IT设备；二是由于目前服务器所采用的风机基本上均为无刷直流电动机驱动的风机（即所谓EC电机），风机的风量和功率随负荷变化而改变，因此很难测量风机的能耗。由于数据中心风机的设置对PUE的大小影响很大，需要认真分析。从实际使用和节能的角度出发，有人提出将服务器中的风机取消，而由空调风机取代。由于大风机的效率明显高于小风机，且初投资也可以减少，因此这种替代方法被认为是一个好主意，不过这是一个值得深入研究的课题。

6）国内相关标准有待进一步完善。GB/T32910.3—2016《数据中心资源利用第3部分：电能能效要求和测量方法》的发布，极大地弥补了国内标准在数据中心电能能效方面的不足；同时，GB/T32910.3—2016标准颁布后，也引起了国内学术界和工程界的热议。作为一个推荐性的国家标准如何与已经颁布执行的强制性行业标准YD 5193—2014《互联网数据中心（IDC）工程设计规范》相互协调？在标准更新或升级时，包括内容相似的国际标准ISOIEC 30134-2-2016在内的国外相关标准中有哪些内容值得借鉴和参考？标准在升级为强制性国家标准之前相关机构能否组织就其内容进行广泛的学术讨论？都是值得考虑的重要课题。ASHRAE在发布ASHRAE90.4标准时就说明，数据中心的标准建立在可持续发展的基础上，随着科学技术的高速发展，标准也需要不断更新和创新。

7）PUE的讨论已经相当多，事实上作为大数据中心的投资方和运营方，更关心的还是数据中心的运行费用，尤其是电费和水费。目前在数据中心关键性能指标中尚缺乏一个经济性指标，使得数据中心，尤其是大型数据中心和超大型数据中心的经济性无法体现。

2.4．PUE的比较

不同数据中心的PUE值不应直接进行比较，但是条件相似的数据中心可以从其他数据中心所提供的测量方法、测试结果，以及数据特性的差异中获益。为了使PUE比较结果更加公平，应全面考虑数据中心设备的使用时间、地理位置、恢复能力、服务器可用性、基础设施规模等。

3．其他性能指标

3.1．ASHRAE90.4

ASHRAE90.4-2016提出了2个新的能源效率指标，即暖通空调负载系数MLC和供电损失系数ELC。但这2个指标能否为国际IT界接受，还需待以时日。

3.1.1暖通空调负载系数MLC

ASHRAE对MLC的定义为：暖通空调设备（包括制冷、空调、风机、水泵和冷却相关的所有设备）年总耗电量与IT设备年耗电量之比。

3.1.2供电损失系数ELC

ASHRAE对ELC的定义为：所有的供电设备（包括UPS、变压器、电源分配单元、布线系统等）的总损失。

3.2．TGG白皮书68号

2016年，TGG在白皮书68号中提出了3个新的能源效率指标，即PUE比（PUEr）、IT设备热一致性（ITTC）和IT设备热容错性（ITTR），统称为绩效指标（PI）。这些指标与PUE相比，不但定义不容易理解，计算也十分困难，能否被IT界接受，还有待时间的考验。

3.2.1PUE比

TGG对PUEr的定义为：预期的PUE（按TGG的PUE等级选择）与实测PUE之比。

3.2.2IT设备热一致性ITTC

TGG对ITTC的定义为：IT设备在ASHRAE推荐的环境参数内运行的比例。

服务器的进风温度一般是按ASHRAE规定的18～27℃设计的，但是企业也可以按照自己设定的服务器进风温度进行设计，在此进风温度下，服务器可以安全运行。IT设备热一致性表示符合ASHRAE规定的服务器进风温度的IT负荷有多少，以及与总的IT负荷相比所占百分比是多少。例如一个IT设备总负荷为500kW的数据中心，其中满足ASHRAE规定的服务器进风温度的IT负荷为450kW，则该数据中心的IT设备热一致性为95%。

虽然TGG解释说，IT设备热一致性涉及的只是在正常运行条件下可接受的IT温度，但是IT设备热一致性仍然是一个很难计算的能源效率，因为必须知道：1）服务器进风温度的范围，包括ASHRAE规定的和企业自己规定的进风温度范围；2）测点位置，需要收集整个数据中心服务器各点的进风温度，由人工收集或利用数据中心基础设施管理（DCIM）软件来统计。

3.2.3IT设备热容错性ITTR

TGG对ITTR的定义为：当冗余制冷设备停机，或出现故障，或正常维修时，究竟有多少IT设备在ASHRAE允许的或建议的送风温度32℃下送风。

按照TGG的解释，ITTR涉及的只是在出现冷却故障和正常维修运行条件下可接受的IT温度，但是ITTR也是一个很难确定的参数。ITTR的目的是当冗余冷却设备停机，出现冷却故障或在计划维护活动期间，确定IT设备在允许的入口温度参数下（<32℃）运行的百分比，以便确定数据中心冷却过程中的中断或计划外维护的性能。这个参数很难手算，因为它涉及到系统操作，被认为是“计划外的”条件，如冷却单元的损失。

3.3．数据中心平均效率CADE

数据中心平均效率CADE是由麦肯锡公司提出，尔后又被正常运行时间协会（UI）采用的一种能源效率。

CADE提出时自认为是一种优于其他数据中心能源效率的指标。该指标由于被UI所采用，所以直到目前仍然被数量众多的权威著作、文献认为是可以采用的数据中心性能指标之一。但是笔者发现这一性能指标的定义并不严谨，容易被误解。另外也难以测量和计算。该指标的提出者并未说明IT资产效率如何测量，只是建议ITAE的默认值取5%，所以这一指标迄今为止未能得到推广应用。

3.4．IT电能使用效率ITUE和总电能使用效率TUE

2013年，美国多个国家级实验室鉴于PUE的不完善，提出了2个新的能源效率——总电能使用效率TUE和IT电能使用效率ITUE。

提出ITUE和TUE的目的是解决由于计算机技术的发展而使得数据中心计算机配件（指中央处理器、内存、存储器、网络系统，不包括IT设备中的电源、变压器和机柜风机）的能耗减少时，PUE反而增加的矛盾。但是这2个性能指标也未得到广泛应用。

3.5．单位能源数据中心效率DPPE

单位能源数据中心效率DPPE是日本绿色IT促进协会（GIPC）和美国能源部、环保协会、绿色网格，欧盟、欧共体、英国计算机协会共同提出的一种数据中心性能指标。GIPC试图将此性能指标提升为国际标准指标。

3.6．水利用效率WUE

TGG提出的水利用效率WUE的定义为：数据中心总的用水量与IT设备年耗电量之比。

数据中心的用水包括：冷却塔补水、加湿耗水、机房日常用水。根据ASHRAE的调查结果，数据中心基本上无需加湿，所以数据中心的用水主要为冷却塔补水。采用江河水或海水作为自然冷却冷源时，由于只是取冷，未消耗水，可以不予考虑。

民用建筑集中空调系统由于总的冷却水量不大，所以判断集中空调系统的性能时，并无用水量效率之类的指标。而数据中心由于全年制冷，全年的耗水量居高不下，已经引起了国内外，尤其是水资源贫乏的国家和地区的高度重视。如何降低数据中心的耗水量，WUE指标是值得深入研究的一个课题。

3.7．碳使用效率CUE

TGG提出的碳使用效率CUE的定义为：数据中心总的碳排放量与IT设备年耗电量之比。

CUE虽然形式简单，但是计算数据中心总的碳排放量却很容易出错。碳排放量应严格按照联合国气象组织颁布的计算方法进行计算统计。

当QLC遇见数据中心——Intel D5-P4420 7.68T评测

D5与QLC

差不多是在十年以前数据中心负载测试，Intel重新为自家的CPU产品设计了命名方案，曾几何时I3、I5、I7占领了我们的日常生活。这种友好的命名规则极大帮助了消费者，特别是一些非专业用户。人们只需要知道同时代的I7比I5好，I5比I3强就行了，而不必要去分辨那些诸如QX9650的复杂数字组合。

去年Intel把这套命名规则悄悄地搬到了SSD产品线上，从2018年下半年开始发布的数据中心新产品都会被命名为D3、D5、D7等等

NAND经过多年的演化已经从SLC、MLC、平面 TLC变成了现在主流的3D TLC，而下一代QLC也逐渐登上了舞台。这样的演化使得NAND的容量越来越大，成本越来越低。但带来的副作用则是擦写次数及写入性能的降低。

Intel在更早的时候也曾经发布过基于QLC NAND的消费级产品660P。性能虽说不敢恭维，但价格倒真的是够便宜，大品牌的五年质保也为其赢得了一部分用户青睐。所以说只要定位找得准，即使性能不是那么的拔尖，也一样能获得不错的实际效果。

Intel把P4420/P4320这样的QLC NVME SSD划分为D5级别，如果拿CPU来类比的话这属于中端产品定位。Intel给它们的评语是Large，Affordable，Reliable。

不是随便一款SSD都能被称为数据中心级，Intel把这样的一款QLC产品送进数据中心，想必也经历过千锤百炼。被视为洪水猛兽，避之尤恐不及的QLC，在Intel这样的行业巨头调教下究竟能迸发出多少能量，今天我就来测试一下

大容量与高冗余

这次我们测试的是Intel基于3D QLC NAND的数据中心SSD——D5-P4420。当然他还有一个兄弟款D5-P4320，从官方给出的参数看来几乎只有写入寿命的区别。但实际上到底是怎样，我们也将在不久之后为大家奉上

截止目前Intel D5-P4420还仅有一种容量——7.68T

接口则是采用U.2这种在数据中心比较常见的存储接口

背面则是和Intel其他的U.2盘一样做了增加散热面积的突起式设计

边上也贴有型号贴纸

盘体外面的螺丝一共有两个，都隐藏在正面贴纸下面

拆开盘体后可见D5-P4420是双PCB设计，这样设计的好处是可以在有限的空间里容纳更多的NAND。缺点则是靠中间的那两面无法享受到外壳的散热福利

主控的Spec Code是SLLWY，暂时还没有关于这款主控的详细资料

闪存编号为29F02T2AMCQH2，这是一款单颗4Tb（512GB）的3D QLC颗粒。全盘共24颗，容量总计12288GB。最终成品容量仅为7.68T，也就是说有相当之多的OP空间，这么做也是够奢侈的了。

缓存采用镁光的DDR4颗粒，单颗8Gb（1GB），全盘总计10颗。按照一般产品的逻辑每1TB的NAND会搭配1GB的DRAM做缓存，而D5-P4420用了十颗，想必是和ECC内存一样在DRAM上也做了冗余。

电源管理芯片是IDTP78，这个经常出现在Intel企业级（数据中心级）SSD上，算是久经考验的成熟解决方案了

完整掉电保护方案的电力来自于这颗尼吉康1300uf大电容

Windows下正常识别

格式化之后实际容量为6.98T

出厂态与稳定态

全球存储网络工业协会（SNIA）将SSD的写入性能状态分为三个阶段

FOB数据中心负载测试：出厂态。一般指全新盘的状态，当然也有一些方式让旧盘也能恢复出厂态，比如Secure Erase。这个状态是SSD性能最强的阶段，如何尽可能的提升出厂态的性能以及延长出厂态的持续时间也是消费级SSD最重点优化的方向之一

Steady State数据中心负载测试：稳定态。指SSD经过长期负载使用，数据写入与垃圾回收达到相对平衡时的状态。此时是SSD最真实的性能表现，也是企业级的重点考察范围。所以这部分的性能是企业级(数据中心级)SSD重点优化的方向

Transition：过渡期。指从出厂态到稳定态的过渡阶段，如何从出厂态平滑的过渡是这个阶段的重点

而我们平时看到的以AS SSD和CDM为首的测试工具都是针对SSD出厂态性能进行的测试，适合家用厂家，但并不能反映企业级（数据中心级）SSD的真实性能

可以看到P4420在这两款测试工具中的表现不如现在的中高端NVME SSD。这是企业级（数据中心级）SSD不同优化策略所导致的

我们采用IOMETER这样的测试方式对SSD进行持续的高强度写入才能看到稳定态的情况

可以看到P4420在NTFS文件系统下，使用QD32 4K随机写入大约13000秒之后进入稳定态。并且其在出厂态时性能摆动巨大，而进入稳定态之后波动大幅收窄，这也能够看得出来P4420作为数据中心SSD重点的优化方向

128K连续写入离散度

SNIA标准测试

为了探究企业级（数据中心级）SSD的真实性能，SNIA的PTS为我们制定了了标准化测试流程。我这次的测试也完全按照标准流程走下来。下面将分别测试D5-P4420的IOPS、吞吐量、延迟。

测试平台如下：

CPUIntel XEON W-3265主板SuperMicro X11SPA-T内存Micro DDR4-2933 RDIMM 16G*6操作系统CentOS 7.6 1810 X86_64测试软件FIO 3.14

测试SSD信息如下：

品牌Intel型号D5-P4420容量7.68T序列号BTLL9051069B7P6FGN固件版本3DV10110

IOPS测试

不愧是Intel的数据中心级产品，D5-P4420在第一个回合即进入稳定态。虽然如此，但也可以看到第一轮和第三轮的波动比较大，几乎是压在及格线上，但好歹也算是通过了

其他大小的数据块IOPS收敛至稳定态的结果图

IOPS测试结果图表

这项测试的目的是模拟最严苛的环境，从而探求这款SSD的性能底线在哪里，给用户一个保底选项供参考。而在实际使用过程中几乎是不会达到这样变态的环境的，换句话说完全不用担心日常环境中会出现比这个测试还要低的性能。

Intel P4420 7.68T在稳定态下QD32 4K随机写入IOPS约为58919，这比官方给出的35000要高出很多。这样的反向虚标也体现出了Intel对于自家首款企业级QLC产品的谨慎。

而QD32 4K随机读取IOPS仅有67172，这并不是一个很好的数据，大概相当于中档SATA企业盘。其原因在于这项测试采用不同数据块以及不同写入比例持续高压态势，使得主控疲于应付这种随机请求，主控资源几近枯竭。此时的性能瓶颈已经不再是QLC，而是主控。如何在这种极端环境下合理调配读取和写入的资源，这就是要由固件所决定的了。显然P4420的固件在此时选择了优先写入，所以就只能在一定程度上牺牲读取性能了。

吞吐量测试

P4420在顺序读写中表现出的稳定性显然是要强于随机读写，连续五轮几乎没有什么波动

在吞吐量上顺序读取达到2977MB/S，这是主流NVME的水平，也基本打到官方标注的参数。顺序写入则达到了1036MB/S，大概是中小容量3D TLC的水准，这对于一个QLC SSD来说算是一个不错的成绩了，毕竟写入是QLC的一大短板。

延迟测试

在延迟测试中P4420同样在第一轮即进入稳定态，延迟的波动幅度不大。只有第四轮超过了-5%，剩下的均在5%之内

这是其他数据块与读写比例的延迟收敛效果

P4420平均延迟测试结果

在平均延迟的测试中，D5-P4420的写入延迟表现优异，4K 100%写入平均延迟仅有19.02微秒，低于官方给出的30微秒。但读取延迟就有些放飞自我了，4K 100%读取平均延迟达到了163.84微秒，高出官方数据130微秒。这也从另一个层面反映出了D5-P4420针对写入进行优化的特点

最大延迟测试

在最大延迟方面，4K读写最大延迟基本都在17毫秒左右，也不算是一个出色的结果

找准定位才是关键

自从QLC问世的那一天起，就一直被人带着有色眼镜去看。什么垃圾性能、几天就坏这样的大帽子一个接一个的扣了上来。但给出这些评价的人当中，又有几个真正用心地去了解过一款QLC产品呢？

从性能方面来看，以往被弃之如敝屣的QLC并没有那么的不堪。P4420大多数和中高端SATA企业盘相仿，而在容量、吞吐量上有着不小的优势。看来Intel之所以会把它定位为D5，高于D3-S4610不是没有道理的。

从耐久度方面看，经过这么多天的摧残，写入量超过了150T，而预计寿命显示依然有99%。照这样保守预估7.68T的D5-P4420至少也可以承载15PB的写入量，基本可以达到Intel官方给出的2DWPD

以目前的存储技术而言，速度与容量二者不可兼得。通过对P4420的测试，我认为它非常适合CEPH这样具有分层功能的存储系统，作为HDD上一层的缓存来存储温热数据。而Intel的定位也是瞄准了在分层存储系统中代替掉TLC，同样成本下可以缓存更多的温热数据。

当然QLC应该有QLC的价格，如果强行卖到与同级别TLC一样的售价的话，我认为那是不合适的。

世间万物皆有其存在的价值，只要能够找到适合自己的定位，QLC也将迎来属于自己的那个春天到来

柴油发电机发电机组等待带载是什么意思

柴油发电机组的带载测试是评价发电机组是否满足其规格大小、功率等级、以及发电机组的安装是否满足正常运行要求的最直接、客观的依据。

根据数据中心负载对柴油发电机组的需求特点，柴油发电机组的测试应该包括：

启动可靠性测试

启动时间测试

从0%突加100%负载的能力

从0%突加50%负载时的电压突降和频率突降测试

从50%负载突加到75%再到100%的电压突降和频率突降测试

稳态100%负载运行，电压和频率波动范围测试

100%负载下运行能力测试

并机时间测试

根据合同的其他测试要求

1、启动可靠性和启动时间测试

远程启动柴油发电机组，记录从给启动信号到发电机组达到额定的电压和频率需要的时间，并记录。在现场可以抽样几台柴油发电机组，累计共进行100次（由用户和厂家协商）的启动，计算一次启动的成功率和最长、最短和平均启动所需的时间。

2、突加载试验

启动柴油发电机组达到额定的电压和频率，突加100%负载，发电机组不能停机。

发电机组恢复后，卸载到0%。然后加载50%，记录瞬间的频率突降和电压突降幅度；然后加载到75%，记录瞬间的频率突降和电压突降幅度；再加载到100%，记录瞬间的频率突降和电压突降幅度。

3、满载试验

运行柴油发电机组到满载，在满载情况下运行1个小时，每隔5分钟记录发动机的排气温度、冷却水温度、发电机温度，把测量值画在曲线上。对照厂家的标准，这些温度应该在制造厂允许的范围内，并且温度的变化趋势没有向超出范围发展。

4、并机时间测试

远程启动柴油发电机组系统，记录从给启动信号到所有的发电机组并联上母线所需要的时间，并记录。在现场可以累计进行10-20次，计算从启动到全部发电机组并机所需要的最长、最短和平均时间。

5、其他测试

其他测试包括发电机组的振动测试、绝缘测试等由用户和供应商协商确定。 关于数据中心负载测试和数据中心负荷计算书的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。 数据中心负载测试的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于数据中心负荷计算书、数据中心负载测试的信息别忘了在本站进行查找喔。