数据中心的容量（ capacity）主要包括：空间（ space）、电力（ power）、冷却（ cooling）、承重 (bearing) 和网络（ network）等几方面 。只有当这几方面的指标同时存在，才能说明数据中心的容量是可用（ Availability） 的 。根据国际权威机构 Gartner 的调查显示，大多数的数据中心容量利用率只有 70%，也就是说有 30% 的容量是损失的 。而国内大多数数据中心会有 70% 损失的情况 。容量利用率的低下意味着高的运营成本和低的能源效率 。现代数据中心的大多数业主都正在被容量利用率的低下而困扰 。
数据中心容量的损失往往是多种原因造成的 。一般数据中心从设计、 建设到运行要经历很多年，通常 10 年以上，称之为数据中心的生命周期 。在设计阶段一般假设所有的 IT 设备利用率都是 100%，而新的 IT 设备对电力和冷却的需求在前期设计是完全无法预估的 。随着业务的增长 IT 的需要是不断变化的，且要在越来越短的时间内做出 IT 部署决策，就产生了容量碎片化，这些碎片化的容量很难被重新利用，也就造成了容量损失 。
当数据中心开始投入使用，我们需要把 IT 设备部署到数据中心里 。大多数数据中心使用的 IT 设备涉及不同的设备类型，如：从大型机、小型机，以及防火墙、负载均衡设备、交换机、 网关、存储、存储交换机，不同设备间的功耗、 发热量、重量和体积都不尽相同 。而且随着新的应用系统的不断增多，日积月累的系统切换、升级，变更，导致后端服务器、网络设备与存储系统数量越来越多、数据中心规模也越来越大、 管理和运行维护的成本也爆炸性地增长，形成“服务器蔓延”的现象 。这样不仅对机房的初始规划产生了不利影响，更对运行中的数据中心环境造成破坏，导致电力、空调的容量瓶颈，致使运维人员疲于修缮、 优化改进系统，不仅导致数据中心的运维工作繁重，最严重的结果是既增加了运营成本，又使数据中心的运维风险加大 。因此，如何省时省力地管理众多厂商的异构 IT 设备对数据中心容量的影响，如何最大化降低风险、有效降低运维成本，是数据中心运维团队系统需要关心的问题 。
与此同时，随着计算设备的更新换代以及高密度计算设备的广泛应用，能耗和散热等能源管理方面对数据中心提出了更高、更新的要求 。另一方面，业务发展对数据中心资源的要求致使服务器和存储的数量大幅增长，而服务器、存储等设备快速的增长给数据中心在环境控制、电源与散热、空间管理等方面造成了巨大的压力 。应用数量不断增长，对软件的需求也十分巨大，而且与日俱增，应用的增长速度已远远超过了服务器效率和性能的增长速度 。同时，有研究结果显示，服务器功率密度每年增长 4 个百分点，对于大多数类型的服务器，每单位的热负荷都在不断攀升 。如果不是数据中心的管理部门进行长期的研究、优化工作，则数据中心的能源和散热问题严重失控，解决电力和散热相关问题（电力不足、热量过高）是数据中心最繁重的工作 。
下图显示了数据中心生命周期与容量的关系，其中绿线表示了设计容量增长的状况，而红线则表示了实际容量增长的过程 。这是由于实际业务增长对容量的需求与前期设计规划存在偏差引起的 。这样就会导致容量损失 。数据中心的容量不可能达到 100%，但如果在生命周期中进行了有效容量管理，可以最大程度地提高容量利用率，减小损失 。
【sectional是什么意思 capacity是什么意思】图 1 数据中心生命周期与容量的关系
目标与业务价值
数据中心容量管理流程的目的是确保所有基础设施容量均经济合理，且能够及时满足当前和未来的业务发展需求 。
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