内容摘要：这三个指标，估计是每个数据中心运营人员都绕不开的话题。说实话，我刚入行的时候对这些概念也是一知半解，感觉都是在说利用率，有啥区别呢？后来做了几年甲方的IT管理，又接触了不少乙方的项目，才慢慢体会到这三

这三个指标 ，出柜估计是率上率数每个数据中心运营人员都绕不开的话题。说实话
，架率据中我刚入行的负载时候对这些概念也是一知半解
，感觉都是心运在说利用率，有啥区别呢 ？个重

后来做了几年甲方的IT管理 ，又接触了不少乙方的指标知道项目，才慢慢体会到这三个指标背后的出柜门道。别看都是亿华云率上率数百分比 ，但每个都有自己的架率据中玩法，用好了能帮你省不少钱
 ，负载用不好就容易踩坑 。心运

先把概念理清楚

出柜率算是个重最直观的了，就是指标知道看你租出去或者用掉的机柜占总机柜数的比例。比如你有1000个机柜，出柜用了800个 ，出柜率就是80%。模板下载听起来很简单，但实际操作中问题不少 。

我之前在一个金融客户那里 ，他们账面上出柜率有85% ，看着挺不错的 。但仔细一看，有不少机柜里面就放了一两台设备 ，空间浪费得厉害 。这就引出了第二个指标 。

上架率关注的是机柜内部的空间利用情况。一个42U的机柜，免费模板你用了21U ，上架率就是50% 。这个指标更能反映空间的实际使用效率 。

负载率则是从用电角度来看的 ，设备实际功耗占机柜额定功率的比例
。比如一个机柜配了10kW的PDU ，实际用电5kW，负载率就是50% 。

怎么说呢
，云计算这三个指标就像体检报告上的不同项目，都很重要，但关注点不一样 。

实际运营中的观察

我接触过的数据中心，出柜率普遍都不低  ，大部分能做到70%以上。毕竟机柜租金不便宜 ，空着也是浪费 。但上架率和负载率就参差不齐了。

前段时间去一个互联网公司的数据中心调研，他们的源码库情况挺有代表性。出柜率92%，看着很不错，但上架率只有60%左右。原因也很简单，很多1U服务器只用了一半的插槽 ，2U的服务器经常只装了一块CPU
。

负载率就更有意思了。我见过一些传统企业的数据中心 ，服务器配置很高，但实际业务负载很轻  ，CPU利用率经常在10%以下。算下来负载率也就30-40%的服务器租用样子。

但是！这并不意味着利用率低就是坏事。有个制造业客户跟我说过，他们宁愿保持较低的负载率，也要确保关键业务系统有足够的冗余 。毕竟生产线停一分钟损失就是几万块。

不同类型数据中心的差异

说到这里想起来，不同类型的数据中心 ，这三个指标的表现差别还挺大的。

IDC机房一般出柜率都比较高，毕竟是商业化运营，空置率直接影响收益。我了解到的几家大型IDC，出柜率基本都在85%以上 。但上架率就不一定了，因为客户的需求千差万别
，有的要高密度部署，有的要预留扩展空间。

互联网企业的自建机房通常上架率比较高
，因为他们对硬件标准化程度比较高，能做到比较紧密的部署。我参观过某大厂的数据中心
，上架率能做到80%以上，密度相当高。

传统企业的机房就比较保守了，出柜率 、上架率都不会太激进 。一方面是业务增长相对稳定，另一方面是对可靠性要求更高，宁愿多留一些余量。

金融行业的机房负载率一般控制得比较严格，很少会超过70%。监管要求和业务特性决定了他们必须保留足够的冗余 。

优化这些指标的一些思路

经过这些年的观察和实践 ，我觉得优化这三个指标需要综合考虑 ，不能只盯着一个。

提升出柜率的关键在于需求预测。我见过不少企业一次性采购了大量机柜，结果业务增长没跟上，机柜闲置了好几年 。现在比较流行的做法是分期建设
，根据业务发展情况逐步增加机柜数量。

上架率的提升要靠标准化 。硬件规格统一了 ，部署密度自然就上去了 。我之前帮一个客户做过整改 ，把原来五花八门的服务器型号统一成两三种 ，上架率从50%提升到了75%。

负载率的优化就复杂一些了
 。虚拟化、容器化这些技术能提升资源利用率，但也要考虑业务特性。我觉得关键是要建立动态的资源调度机制，让计算资源能够灵活分配。

顺便提一下，现在有些企业开始用AI来优化资源配置，效果还不错。通过分析历史数据预测资源需求 ，自动调整虚拟机分布，能在保证性能的前提下提升负载率。

几个实用的管理建议

建立定期的盘点机制很有必要 。我建议至少每季度盘点一次，看看哪些机柜利用率偏低，哪些设备可以整合。这个工作虽然麻烦，但能发现不少优化空间。

监控工具要跟上 。现在有很多DCIM系统可以实时监控这些指标，比人工统计准确多了 。我们用过施耐德和伊顿的产品，都还不错 
，就是价格不便宜。

制定合理的目标值 。我觉得不能一味追求高利用率，要结合自己的业务特点。互联网企业可能追求80%以上的上架率 ，但传统金融企业保持在60-70%可能更合适。

重视电力规划 。负载率看着不高，但电力容量可能已经不够了。我遇到过这种情况，机柜还有空间 ，但配电已经满了，新设备上不了架 。

写在最后

这三个指标说起来简单 ，但真正用好并不容易。我觉得关键是要找到适合自己业务特点的平衡点
，既要提升效率，也要保证可靠性。

现在云计算这么普及，很多企业也在重新思考数据中心的定位。是继续扩建自己的机房，还是更多地使用云服务
，这个选择直接影响到对这些指标的要求 。

我个人的观点是，无论技术怎么发展，对基础设施效率的关注都不会过时。只是评估的方法和标准可能会有所调整 。

你们在管理数据中心的时候，这三个指标都做到了什么水平
？有没有遇到过什么有意思的问题？