具体描述
| GB/T 32910.2-2017数据中心 资源利用 第2部分：关键性能指标设置要求 | ||
| 定价 | 16.00 | |
| 出版社 | 中国标准出版社 | |
| 版次 | B1 | |
| 出版时间 | 2017年07月 | |
| 开本 | 16 | |
| 作者 | 中国标准化委员会 | |
| 装帧 | 钉装 | |
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| 字数 | ||
| ISBN编码 | GB/T 32910.22017 | |
| 数据中心 资源利用 第2部分：关键性能指标设置要求 | ||
| 出版社：中国质检出版社 | ||
| 大16开 页数：12 字数：16 | ||
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| 内容简介 | |||||||||||||||||||||
| 本标准界定了数据中心边界，规定了关键性能指标的设置要求、描述方法、用途，并给出了KPI示例。 本标准适用于规范数据中心全生命周期的关键性能指标的描述和建立。 | |||||||||||||||||||||
用户评价
作为一名在数据中心领域不断探索的学习者，我深知“细节决定成败”这句话在基础设施建设中的重要性。而对于数据中心的资源利用，这个“细节”往往就体现在那些关键的性能指标（KPI）上。然而，现实中，很多团队在设置KPI时，要么过于笼统，要么过于片面，导致无法真正反映出资源的真实利用情况，更谈不上有效指导优化。这本书的出现，无疑为我们提供了一个宝贵的学习机会。我非常期待它能够深入浅出地阐述如何科学、合理地设置KPI。例如，在IT资源利用方面，它是否会提供关于CPU、内存、IOPS、带宽等关键指标的设置方法和优化建议？在能源效率方面，除了PUE，是否还有更精细化的指标值得关注？我更希望这本书能够提供一些关于KPI与数据中心整体运营目标之间的关联分析，即如何让KPI的设置与数据中心的战略目标保持一致，从而驱动更具前瞻性的优化决策。如果书中能够包含一些实际的案例研究，展示不同KPI在实际应用中如何帮助企业解决资源利用难题，那将是锦上添花。
评分终于等到这本书的出版，这对我来说意义重大。作为一名数据中心架构师，我一直在努力寻找一种能够科学、全面地衡量数据中心资源利用率的方法。长期以来，我们都在关注PUE，但PUE只关注能源效率，而忽略了IT硬件本身的利用率，例如服务器的CPU、内存、存储的实际使用情况，网络的吞吐能力等。我非常希望这本书能够提供一套完整的KPI设置指南，能够帮助我们从更宏观的视角来审视数据中心的资源利用情况。例如，它是否会详细介绍如何设置服务器的CPU利用率、内存使用率、IOPS等指标？如何评估存储的空间利用率、访问延迟等？如何衡量网络带宽的有效使用率？我尤其期待书中能够提供一些关于如何平衡不同KPI之间关系的方法，例如，在追求极致的CPU利用率时，是否会对系统的稳定性产生影响？如何找到最佳的平衡点？如果书中还能提供一些关于KPI驱动的数据中心自动化运维的思路，那就更完美了。这本书的出现，无疑为我们提供了解决这一难题的利器。
评分这本书的封面设计虽然朴实，但信息量却异常丰富，让我对它的内容充满了好奇。作为一名技术爱好者，我对数据中心领域的最新发展总是保持高度关注，尤其是那些能够带来实际效益和效率提升的技术和标准。长期以来，我一直觉得数据中心在资源利用方面存在巨大的潜力尚未被挖掘，而很多时候，问题就出在对关键绩效指标（KPI）的理解和应用上。很多企业虽然也在衡量PUE、能耗等，但往往流于表面，缺乏深入的分析和持续的优化。这本书的出现，无疑是为行业提供了一份宝贵的参考。我特别希望它能深入浅出地阐述如何科学地设置KPI，比如，哪些指标是真正“关键”的？如何根据数据中心的具体业务需求和技术架构来选择和定义KPI？如何确保KPI的设置具有可测量性、可达成性、相关性和时效性（SMART原则）？此外，在IT资源利用率方面，这本书是否会提供关于服务器、存储、网络等细分领域的KPI设置建议？例如，如何量化服务器的CPU、内存、磁盘利用率？如何评估存储的空间利用率和I/O性能？如何监控网络带宽的有效使用情况？这些都是我非常关心的问题。如果这本书能够提供一些实际的案例分析，展示不同类型的KPI在实际运行中如何指导决策和优化，那将更加完美。我期待这本书能成为一本工具书，让读者在遇到KPI设置难题时，能够翻阅并找到解决方案。
评分对于我这样一位身处数据中心行业漩涡中心，却又常常感到无从下手的人来说，这本书的出现，简直是久旱逢甘霖。我们每天都在面对海量的数据、庞大的服务器集群和复杂的网络拓扑，但如何才能真正地“盘活”这些资源，让它们发挥最大的价值，而不是默默地消耗着宝贵的电力和空间？这才是我们最关心的问题。而KPI，作为衡量一切的标尺，其重要性不言而喻。但问题在于，如何设置那些真正“关键”的KPI？是越多越好，还是越精炼越好？如何才能让这些KPI真正地反映出资源的有效利用，而不是仅仅成为一堆数字？我迫切地希望这本书能够提供一套行之有效的KPI设置指南，能够指导我们如何在不同的数据中心场景下，选择和定义出最适合的KPI。例如，对于云服务提供商，KPI的侧重点可能是什么？对于企业自建的数据中心，又该如何考虑？在IT资源利用方面，我希望这本书能告诉我，如何量化服务器的实际计算能力、存储的实际可用空间、网络的实际传输效率等。更进一步，我希望它能指导我们如何根据这些KPI，制定出切实可行的优化方案，从而真正提升数据中心的资源利用率，降低运营成本。
评分这本书的出版，对于我这样一个长期在数据中心运维一线工作的技术人员来说，无疑是一份期待已久的礼物。我们每天都在与各种各样的IT设备和基础设施打交道，但“效率”和“优化”这两个词，说起来容易，做起来却异常艰难。很多时候，我们都感觉自己是在“凭经验”在操作，缺乏科学的量化依据。特别是关于“关键性能指标”（KPI）的设置，更是让我们头疼。大家似乎都知道要关注PUE、能耗，但如何才能更深入地挖掘资源利用的潜力，比如提高服务器的利用率，优化存储的分配，合理规划网络带宽，这方面的内容却显得尤为不足。我希望这本书能够提供一套科学、严谨的KPI设置方法论，能够指导我们如何从数据中心整体的运营目标出发，识别出真正具有指导意义的关键指标。例如，在IT资源层面，这本书是否会提供关于CPU、内存、存储IOPS、网络吞吐量等指标的合理设置范围和监控策略？在能源管理层面，除了PUE，是否还会涉及其他更精细化的能源利用效率指标？我非常期待这本书能够给出一个清晰的路线图，让我们知道该关注什么，该如何去衡量，以及最重要的，该如何通过这些指标来驱动实际的优化行动。如果书中还能提供一些关于KPI失效的识别和纠正机制，那就更加完美了。
评分终于等到这本书的出版，简直是数据中心行业的一剂强心针。作为一名在数据中心领域摸爬滚打了十多年的老兵，我深切体会到资源利用率提升的重要性，但同时我也看到了行业内普遍存在的“摸着石头过河”的困境。各种标准、指南层出不穷，但真正能落地、指导实践的却凤毛麟角。特别是关于关键性能指标（KPI）的设置，更是让许多运维团队头疼不已。大家都在谈论PUE、DCIM，但如何科学、合理地设置这些指标，让它们真正反映数据中心的运行效率，并且能够驱动优化，这才是核心问题。这本书的出现，恰好填补了这一空白。从书名就可以看出，它聚焦于“资源利用”这一核心环节，并且进一步细化到“关键性能指标设置要求”，这正是我们最需要的。我非常期待这本书能够提供一套系统化的方法论，帮助我们理解不同KPI的内涵、外延，以及它们之间的相互关系。更重要的是，我希望它能给出具体的、可操作的设置指南，让我们不再迷茫。例如，针对不同的数据中心规模、类型（云数据中心、企业自建数据中心、托管数据中心等），KPI的设置是否有所差异？如何平衡性能、成本和效率？在选择KPI时，又需要考虑哪些因素？这些都是我在实际工作中经常遇到的难题，而我相信，这本书一定能给出令人满意的答案。而且，“第2部分：关键性能指标设置要求”的表述，也暗示了这可能是一个系列标准的一部分，这让我对后续内容的推出充满了期待，希望能看到更全面的数据中心资源利用解决方案。
评分阅读这本书的初衷，源于我在工作中遇到的一个棘手问题：我们正在进行一次大规模的数据中心升级改造，新引入了大量先进的IT设备和能源管理系统，但如何量化这次升级的效益，如何评估新系统对资源利用率的实际提升，却让我们感到困惑。传统的PUE指标虽然重要，但它更多地关注能源效率，而对于IT资源的整体利用率，例如服务器的有效处理能力、存储空间的分配效率、网络带宽的负载均衡等，我们缺乏一套统一的、具有说服力的衡量标准。这本书的题目——“数据中心 资源利用 第2部分：关键性能指标设置要求”，恰恰击中了我的痛点。我迫切地希望它能提供一套清晰、系统化的KPI设置框架，帮助我们定义出能够全面反映数据中心资源利用状况的指标体系。例如，它是否会详细介绍如何设置CPU利用率、内存使用率、磁盘I/O性能、存储空间利用率、网络流量的有效性等KPI？是否会提供针对不同类型工作负载（如虚拟化、容器化、HPC等）的KPI差异化设置建议？更重要的是，我期待书中能够探讨KPI的动态调整和持续优化机制，确保数据中心在不断变化的环境中，始终保持最优的资源利用效率。如果书中能包含一些行业最佳实践的案例，或者提供一些指导性的数据，比如不同类型数据中心的平均KPI水平，那将极大地增强这本书的实用性和参考价值。
评分作为一个对数据中心技术充满热情的研究者，我一直致力于探索如何更有效地管理和利用这些庞大的计算资源。在我的研究过程中，我发现一个普遍存在的问题：尽管行业内有各种关于数据中心效率的讨论，但对于如何科学、系统地设置“关键性能指标”（KPI）来衡量资源利用率，却缺乏一个权威且可操作的标准。很多时候，KPI的设置显得随意，或者过于侧重某一方面的效率，而忽略了整体的协调性。这本书的出现，仿佛为我打开了一扇新的窗口。我非常期待它能够深入探讨KPI的理论基础，以及在实践中如何构建一个全面、平衡的KPI体系。例如，它是否会详细分析不同层面的资源（计算、存储、网络、能源）的KPI设置方法？是否会涉及如何将业务需求转化为可衡量的技术指标？在IT资源利用率方面，我尤其希望它能提供关于服务器虚拟化密度、存储冗余与利用率的平衡、网络流量的延迟与吞吐量等更具体的KPI设置指导。此外，这本书是否会探讨KPI与数据中心整体成本效益之间的关联？如何通过KPI的优化来直接降低运营成本？我对这本书能够提供的深度和广度充满了期待，希望能为我的研究提供坚实的理论支持和实践参考。
评分长期以来，我一直在思考一个问题：为什么我们的数据中心，即便拥有最先进的设备，却常常感觉资源利用率不高？原因很多，但最根本的，我认为还是在于我们对“资源利用”的衡量标准不够清晰和科学。很多时候，我们只是在被动地监测一些基础数据，而缺乏一套主动的、能够驱动优化的KPI体系。这本书的题目——“数据中心 资源利用 第2部分：关键性能指标设置要求”，正是我一直渴望寻找的答案。我非常期待这本书能够为我们提供一套权威、系统化的KPI设置框架，帮助我们跳出“数字迷宫”，真正找到衡量资源利用率的关键点。例如，它是否会详细阐述如何将PUE、服务器利用率、存储效率、网络带宽利用率等不同维度的指标，有机地整合到一个统一的KPI体系中？是否会提供针对不同行业、不同规模数据中心的KPI设置建议？我尤其希望书中能够探讨KPI的动态性和适应性，即如何根据数据中心的业务发展和技术演进，不断调整和优化KPI。如果书中还能包含一些关于KPI误导性应用的警示，以及如何避免KPI沦为“数字游戏”的建议，那将极大地增强这本书的价值。
评分这本书的题目让我眼前一亮，立刻引起了我的浓厚兴趣。在当前云计算、大数据、人工智能等技术飞速发展的时代，数据中心的资源利用效率，直接关系到企业的运营成本和竞争力。然而，如何有效地衡量和提升资源利用率，却一直是行业内的挑战。我一直在寻找一本能够系统性地指导KPI设置的书籍，而这本书恰好满足了我的需求。我非常期待它能够深入探讨“关键性能指标”的设置原则和方法。例如，它是否会详细阐述如何为计算、存储、网络等不同资源类型设置具有可操作性的KPI？是否会提供关于如何评估IT硬件实际利用率的量化方法？我尤其希望书中能够提供一些关于如何将这些KPI与数据中心的整体业务目标相结合的思路，确保KPI的设置能够真正服务于业务发展。此外，如果书中能够包含一些关于KPI失效的识别和预警机制，以及如何通过KPI驱动持续优化的建议，那将极大地提升这本书的实用价值。我相信这本书将成为数据中心从业者必备的参考手册。
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