在现代云计算环境中，应用程序服务器是必不可少的组件，它们负责运行和托管应用程序。应用程序服务器的成本可能会很高，尤其是随着应用程序规模和复杂性的增长。为了帮助您降低应用程序服务器的成本，我们整理了以下技巧和策略：
1. 选择合适的服务器类型
并非所有应用程序服务器都是平等的。不同的服务器类型有不同的功能和成本。以下是选择服务器类型时需要考虑的一些因素：
- 应用程序大小和复杂性：较大的应用程序和更复杂的应用程序需要更强大的服务器。
- 流量：预计流量大的应用程序需要更大的服务器以处理负载。
- 预算：不同的服务器类型有不同的成本。在选择服务器之前，确定您的预算并确保您的选择符合您的财务限制。
2. 优化服务器配置
一旦您选择了服务器类型，您需要优化其配置以获得最佳性能和成本。以下是一些优化提示：
- 分配适当的资源：确保服务器具有足够的 CPU、内存和存储空间来处理其工作负载。但是，不要过度配置，因为这会导致成本增加。
- 使用缓存技术：缓存可以帮助提高性能并减少服务器负载。検討使用内存缓存、文件系统缓存和数据库缓存。
- 启用负载平衡：负载平衡可以将流量分布在多台服务器上，从而提高应用程序的可用性和响应能力。如果您预计流量很大，使用负载平衡是一个明智的选择。
3. 使用云服务
云服务提供商提供各种应用程序服务器选项，包括托管服务和按需服务。托管服务提供预配置的服务器，而按需服务允许您根据需要租用服务器。以下是如何使用云服务节省成本：
- 按需扩展：按需服务允许您仅在需要时支付服务器成本。这可以为您节省大量资金，尤其是在流量波动或不可预测的情况下。
- 利用云规模经济：云服务提供商拥有庞大的基础设施，可以提供比内部部署解决方案更具成本效益的价格。
4. 实施生命周期管理
应用程序服务器的生命周期管理涉及规划、部署、维护和最终淘汰服务器。通过实施生命周期管理，您可以优化服务器的使用并降低成本。以下是一些生命周期管理技巧：
- 定期审查和淘汰：定期审查您的服务器并淘汰不再需要的服务器可以释放资源并节省成本。
- 自动化流程：自动化生命周期管理流程，例如部署和更新，可以节省时间和成本。
5. 监控和优化
监控您的应用程序服务器并优化其性能至关重要。以下是一些监控和优化提示：
- 使用监控工具：使用监控工具可以跟踪服务器性能指标，例如 CPU 使用率、内存使用率和网络流量。
- 识别和解决瓶颈：监控工具可以帮助您识别和解决性能瓶颈，从而提高应用程序服务器的效率。
结论
通过实施这些技巧和策略，您可以节省应用程序服务器成本并优化其性能。记住，应用程序服务器成本优化是一个持续的过程，需要定期审查和调整。通过不断寻找改进领域并采用最新的最佳实践，您可以有效降低应用程序服务器成本并提高您的整体应用程序效率。
刚接手一个公司的网络怎么样操作节能？
为了提高公司的能源利用效率，降低成本，保护环境，应该采取一系列的措施来实现网络节能。
以下是一些操作建议：优化服务器设置：服务器是网络设备中最耗能的设备之一，应该合理配置和使用。
可以通过合理的机房设计、合适的机房温度控制、选择高能效设备等方法来降低服务器的能耗。
关闭闲置设备：如果公司的网络设备中存在闲置的设备，应该尽量关闭它们。
例如，电脑在不使用时应该关闭屏幕和休眠模式，打印机、投影仪等设备也应该在不使用时关闭电源。
使用节能设备：可以考虑购买一些节能设备来替换老旧设备。
例如，使用带有能源标签的电脑、显示器、路由器等设备，这些设备可以帮助降低能源消耗。
限制设备使用时间：可以设置电脑的自动关机时间和睡眠时间，使电脑在不使用时自动关闭或进入睡眠模式，从而节约能源。
使用节能软件：选择一些能够监测电脑能耗、关闭闲置程序等功能的软件来管理电脑，从而节约能源。
建立定期维护计划：为了保证网络设备的正常运转，应该建立定期的维护计划。
定期检查设备是否正常工作，清洁设备并更换老旧设备可以帮助降低能源消耗。
鼓励员工参与：通过教育员工关注能源消耗问题，鼓励员工在使用电脑、打印文档等方面采用更加环保、节能的方式，从而降低能源消耗。
建立能源管理制度：制定能源管理制度，建立能源消耗数据监测和分析机制，制定合理的能源消耗指标和能源节约措施，对节能效果进行评估和监控。
采用云计算技术：将部分数据和应用程序迁移到云端，可以减少对本地服务器和硬件的依赖，从而节省能源和维护成本。
使用虚拟化技术：通过虚拟化技术，可以在一台物理服务器上运行多个虚拟机，从而减少服务器数量和能源消耗。
优化网络拓扑结构：合理规划网络拓扑结构，可以减少设备之间的冗余连接和数据包的冗余转发，从而减少能源消耗。
使用自适应照明系统：在办公室、机房等场所安装自适应照明系统，可以根据人员数量和周围环境的亮度自动调节照明强度和时间，从而节约能源。
增加室内绿色植物：室内植物可以增加空气湿度和氧气含量，从而提高室内空气质量，减少空调能源消耗。
鼓励员工绿色出行：公司可以鼓励员工绿色出行，例如通过鼓励员工乘坐公共交通工具、步行或骑行上下班等方式来减少车辆使用，从而降低公司的碳排放。
在实践中，可以通过对公司能源消耗情况进行调查和评估，确定目标和优化方案，并建立能源管理体系来监测和评估节能效果。
同时，也需要注意平衡节能和业务发展的关系，避免过度节能带来的负面影响。
最后，网络节能是一个长期的过程，需要不断地完善和改进。
通过采取上述措施，可以降低能源成本，提高公司竞争力，并为环境保护做出贡献。
数据中心要如何实现节能减排增加能效
我们的研究表明，通过更加严格的管理，公司可以将数据中心的能效提高一倍，从而降低成本并减少温室气体的排放。
具体而言，公司需要更积极地管理技术资产，提高现有服务器的利用率水平；公司还需要更准确地预测业务需求对应用程序、服务器和数据中心设施容量的推动效应，以便控制不必要的资本和运营支出。
数据中心的效率是一个战略问题。
企业建造和运营数据中心花费的资金在公司IT预算中占的比例不断上升，导致用于急需技术项目的预算越来越少。
数据中心建造计划是董事会一级的决策。
同时，监管部门和外部利益相关方也越来越关注公司管理自身碳足迹的方式。
采用最佳实践不仅有助于公司减少污染，还能够提高它们作为良好企业公民的形象。
IT成本高昂如今，公司进行的分析越来越复杂，客户要求实时访问账户，广大员工也在寻找新的技术密集型协作方法。
因此，即使在经济放缓时，人们对于计算、存储和网络容量的需求也在继续增长。
为了应对这一趋势，IT部门正不断增加计算资源。
在美国，数据中心的服务器数量正在以每年约10%的速度增加。
与此同时，在中国和印度等新兴市场，机构正在变得越来越复杂，更多的运营工作实现了自动化，同时有越来越多的外包数据业务在这里进行，因此数据中心的数量呈现出更快的增长态势。
这种对计算资源无法抑制的需求，导致全球数据中心容量稳步上升。
目前，这种增长并没有显露出即将结束的迹象，通常在经济衰退时期它只会进入温和增长状态。
这一增长已经导致了IT成本激增。
如果将设施、存储设备、服务器和人员成本都计算在内，数据中心支出一般会占到企业IT总预算的25%。
随着服务器数量不断增长，电价也正以高于收入和其他IT成本的速度攀升，上述比例只会日益提高。
每年，运行这些设施的成本都在以高达20%的速度上升，而IT总支出的增长速度仅为6%，二者相差极为悬殊。
数据中心支出的不断增加，改变了许多企业的经济结构，尤其是金融、信息服务、媒体和电信公司等信息密集型企业。
在过去5年中，成立一个大型企业数据中心所需的投资已经从1.5亿美元升至5亿美元。
在IT密集型企业中，最大设施的造价正逼近10亿美元。
这一支出挤占了新产品开发的资本，降低了某些数据密集型产品的经济效益，并降低了利润。
此外，不断上升的能耗产生了更多、范围更广的碳足迹，导致了环境恶化。
对于大多数服务行业，数据中心是企业最主要的温室气体排放来源。
在2000到2006年间，用于存储和处理数据的电力翻倍，每个数据设施的平均耗电量相当于2.5万个家庭的总和。
世界上共有4400万台服务器，消耗了总电力的0.5%。
如今，数据中心的碳排放已经接近阿根廷和荷兰等国家的碳排放水平。
仅仅在美国，到2010年数据中心的预计用电增长量就相当于要新建10座电厂的发电量。
目前的预测显示，如果不对需求加以遏制，2020年全球数据中心的碳排放将是现在的4倍。
监管部门已经注意到这些发展趋势，正在督促公司拿出解决方案。
美国环保署(EPA)建议，作为建立运营效率标准的第一步，大型数据中心应当使用能量计。
同时，欧盟也发布了一套自愿执行的行为准则，其中介绍了以较高的能效运行数据中心的最佳实践。
随着数据中心排放量的持续上升，政府可能会为了减排而施加更大的压力。
第2页：全面应对挑战全面应对挑战在信息密集型机构中，许多部门和级别的人员都可以做出影响数据中心运营效率的决策。
金融交易员可以选择运行复杂的蒙特卡洛(MonteCarlo)分析，而药物研究人员可以决定要将多少临床实验影像数据存储起来。
负责应用程序开发的管理人员可以决定用多少编程工作来满足这些需要。
服务器基础设施的管理人员可以做出设备采购决策。
设施主管则可以决定数据中心的位置、电力供应，以及在预测的需求出现前安装设备的时间表。
上述决策通常是在孤立状态下做出的。
销售经理可能会选择将交易由隔夜结算改为即时结算，金融分析师则可能希望为历史数据存储几份副本，他们完全没有考虑到这样做会对数据中心的成本造成什么影响。
应用程序开发人员很少想到要对自身的工作进行优化，以将服务器用量降到最低，也很少考虑开发能够跨服务器共享的设计应用程序。
购买服务器的管理人员可能会选择价格最低或他们最熟悉的产品。
但是这些服务器也许会浪费数据中心的电力或空间。
很多时候，管理人员会超额购买设备，以保证在最极端的使用情况下拥有足够的容量，而这会造成容量过剩。
管理人员往往会建造有多余空间和高制冷容量的设施，以满足极端情况下的需求或应对紧急扩建。
这些决策在整个机构中累加起来，将对成本和环境造成重大影响。
在许多情况下，公司可以在不降低自身数据管理能力的前提下，停用现有的部分服务器，并搁置购买新服务器的计划。
这可以借助一些众所周知的技术来实现。
比如虚拟化，这种技术实际上是通过寻找服务器的空闲部分来运行应用程序，以达到容量共享的目的。
但是公司不一定会这样做，因为没有哪位高管能够承担“端对端”的责任。
在机构内部，管理人员会以最符合自身利益的方式行事，这就造成大多数数据中心效率低下，每台服务器上常常只运行了一个软件应用程序。
我们分析了一家媒体公司的近500台服务器，其中利用率低于3%的占三分之一，而低于10%的则占三分之二。
虽然有诸多用于跟踪使用情况的现成管理工具，但这家公司没有使用其中任何一种。
从全球来看，我们估计服务器的日常利用率一般最高只有5%到10%而已，这造成了能源和资金的浪费。
对此，数据中心管理人员一般会回答，配备这些服务器是为了在极端情况下提供容量，例如应付圣诞节前一天的购物潮。
但一般来说，这一论断并不成立，因为数据显示：如果平均利用率极低，那么高峰时段的利用率也会很低。
此外，数据设施的数量不断攀升，但所存放的服务器和相关设备有时仅占数据设施容量的一半，这说明有上亿美元的资本支出被浪费了。
即使公司报告认为数据中心已经满载，但沿着数据中心的过道行走，经常会发现服务器机架上有很多空位，原先放在这些空位中的设备都已经淘汰。
之所以出现这种不一致的现象，部分原因在于预测数据中心需求的难度很高。
运营的时间框架是一个问题。
数据中心的设计和建造一般需要2年或更长时间，而预计的使用寿命至少为12年，因此容量是在业务部门产生实际需求之前就已经设定的。
与此同时，对于业务决策如何互相影响，如何转化为对新应用程序的需求，以及需要多少服务器容量才能满足需求，还存在着认识不够全面的现象。
例如，如果客户需求增长50%，许多公司很难预测出服务器和数据中心的容量是需要增加25%，还是增加100%。
在极端情况下，我们发现一些设施在投入运营后常年处于半空状态；而另一些公司在建成一个数据中心之后，很快就发觉需要再建一个新的。
如今数据中心已经成为一项昂贵的资产，由此可以推断，财务绩效责任落实得十分糟糕。
设施的财务和管理责任往往会落在不动产管理人员身上，而这些人基本不具备相关的专业技术知识，对于IT与核心业务问题的联系也缺乏深入的认识。
同时，管理服务器运营的人员很少去了解关键运营支出的数据，例如耗电量或IT设备所占不动产的实际成本。
相反，当IT管理人员决定购置更多的应用程序或新的服务器时，有时只会使用硬件初始成本和软件许可证费用等基本指标。
计算实际成本时，需要考虑设施运营和租赁、电力使用、支持以及折旧等因素。
这些费用可能是服务器初始购置成本的4到5倍。
加上前面说到的孤立决策和责任问题，数据中心通常会添加额外的服务器作为保险措施，而很少讨论成本权衡或业务需求。
在缺乏实际成本分析的情况下，过度建造、过度设计和效率低下就成了普遍现象。
第3页：改革运营方式改革运营方式在研究之初，我们以为通过建造新的节能型数据中心，可为降低数据中心的成本和碳排放指出一条光明大道。
新的设施可以发挥当前各种技术的优势，利用自然冷却方法和碳排放较低的电源。
但我们还了解到，在降低成本和碳排放方面成效最显著的方法是改善公司现有数据中心效率低下的状况。
通过改善资产管理，增强管理层的责任意识，并且为降低能源成本和碳排放设立清晰的目标，大多数公司都能够在2012年之前将IT能效提高一倍，并遏制其数据中心温室气体排放的增长。
实际上，您无需另行建造就能获得最环保的数据中心。
积极管理资产一家大型公司采用的做法表明，规范现有服务器和设施的使用就可能产生巨大的收益。
这家公司原本的计划是，增加服务器的数量，并建造一个新的数据中心来容纳这些服务器和其他IT设备，以便满足自身在2010年的信息需求。
该公司的董事会已经批准了这项计划，但这意味着企业在这一年会有大量的资本支出。
于是，这家公司彻底修改了计划。
它将关闭5000多台很少使用的服务器。
通过对占公司应用程序总量15%的3700个应用程序进行虚拟化，可以将现役服务器的数量由2.5万台减少至2万台。
公司还更换了一些较为陈旧的服务器，代之以能够将用电效率提高20%的产品。
这些调整使公司得以搁置原先的数据中心扩建计划，并因此节省了3.05亿美元的资本投资成本。
由于服务器数量和耗电量的下降，运营支出预计将减少4500万美元，降低到7500万美元。
考虑到停用和虚拟化因素，服务器运行时的平均容量利用率将由目前的5.6%升至9.1%。
该公司仍然能够满足自身日益增长的数据需求，但是电力需求的减少，意味着未来4年内的二氧化碳排放将由59.1万吨削减至34.1万吨。
公司还可以通过对不断上升的数据需求加强管理来实现节约。
对于应当保留多少数据，是否要缩减某些数据密集型分析的规模，业务部门应当审查相关的政策。
一些交易的计算可以推迟，以降低服务器在高峰时段的利用率，也并不是所有企业信息都需要基于广泛备份的灾难恢复功能。
更好的预测和规划是提高数据中心效率的基础。
公司应当跟踪自己对数据需求的预测与实际需求之间的差异，然后向能够最大限度减少预测偏差的业务部门提供奖励。
数据中心的管理人员应尽可能全面了解未来的趋势，例如机构增长和业务周期等，然后将这一趋势与自身采用的模型结合起来。
由数据中心、应用架构师和设施操作人员提供的建议可以用于改善这些模型。
一家全球通信公司制定了一套规划流程，将每个业务部门数据增长量的各种发展情况包括在内。
虽然公司最终得出的结论是，它需要扩大容量，但是未来需求中有很大一部分可通过现有资产来满足，这比原计划节约了35%的资本支出。
许多机构并没有将数据中心看作一种稀缺的昂贵资源，而是将其当成了等待注水的水桶。
为了避免这种趋势，公司在估算新服务器或附加应用程序和数据的成本时，可以采用实际拥有成本(TCO)核算法。
业务部门、软件开发人员或IT管理人员在进行支出决策时，很少会将应用程序和服务器的生命周期运行成本考虑在内。
提早计算这些成本，有助于限制过量的需求。
管理这些变化可能十分困难。
大型机构中的许多人并没有意识到数据的成本。
企业的每一个部门都会产生对于数据中心服务的需求。
满足这些需求的责任分散在IT部门(包括运营和应用开发)、设施规划人员、共享服务团队和企业不动产职能部门身上。
成本报告工作并没有统一的标准。
第4页：提高总体效率提高总体效率作为数据中心改进计划的一部分，我们建议采用一项新的指标：企业数据中心平均效率(CADE)。
与美国的企业燃料平均经济性(CAFE)里程标准类似，CADE考虑了数据中心内的设施能效、设施利用率和服务器利用率水平。
将这些因素综合起来，就得到了数据中心的总体效率，即CADE(图)。
减少了成本和碳排放的公司将提高自身数据中心的CADE分数。
这就像在汽车行业中，出色的里程数能够提高CAFE评级一样。
为了给改进工作设立目标，我们将CADE分为五级。
属于CADE第1级的数据中心运营效率最低；大多数机构最初可能都会被归入较低的级别。
关闭利用率低下的服务器、采用虚拟化技术以及提高设施空间的使用效率，都将提高CADE分数。
借助CADE，公司还可以对整个数据中心的设施进行基准比较分析，或者与竞争对手进行比较，也可以为管理人员设立绩效目标并加以跟踪。
在数据中心的需求管理方面，我们建议采用一种由首席信息官全权负责的新治理模型。
在这种体制下，首席信息官能够更为透彻地了解各业务部门的数据需求；对于需要更多服务器或软件应用的新数据项目，他们可以强制要求将能耗和设施成本考虑到相应的投资回报计算中。
我们还建议首席信息官采用一种新的指标来衡量改进情况，请参见副文“提高数据中心的效率”。
通过强化责任，首席信息官将拥有更高的积极性来寻求改进，例如采用虚拟化技术和提高现有设施的利用率。
由于这种模型将关键业务决策的更多责任集中在首席信息官身上，因此不但需要首席执行官的全力支持，而且要求机构转变以往对于业务部门的数据中心扩容请求有求必应的思维模式。
此外，首席信息官还应当设定将数据中心的能效提高
EMC:大型数据中心节能降耗方案
EMC从信息生命周期（ILM ）的角度来整合并管理数据，提出了一套完整的节能服务策略和实施方法，在全球众多相关项目中广为使用并得到验证，协助客户达到节能降耗效果。
某大型数据中心（以下简称客户）向 EMC公司提出改善现有IT能效问题的需求，希望能达到下一代的数据中心的节能降耗目标。
EMC公司通过仔细了解用户需求，帮助客户制定了存储节能策略，提出调整存储基础架构的建议。
实际上，EMC在节 能服务方面有着一套完整的策略和实施方法，它是多年来 EMC通过对实施 ILM（信息生命周期管理）服务，以及专注于发展信息基础架构所积累的经验进行提炼开发而成的。
该实施方法在全球众多相关项目中广为使用并得到验证。
这一方法包括评估（Assess）、规划（Plan）、设计（Design）和建立（Build）四个阶段的咨询和技术服务。
评估: 解决问题前先了解问题 1.了解数据增长及容量需求 现有数据的多寡以及磁盘容量的持续需求是直接影响能耗的关键因素。
EMC File System Assessment （FSA）服务正是一项能够解决上述问题的专业服务方案，通过 FSA 客户可以清楚了解现有数据的容量、使用率、增长率、静态数据量、重复数据量等重要信息。
2. 测量现在及预估未来能耗 测量能耗现状是评估过程中的一个基本工作。
因为规划中的未来能耗节省能否有显著的投资回报率（ROI），这个基本值是关键的衡量数据。
当然，为求更精确的测量还必须考虑下列影响因素: 冗余电力需求、用电量安全系数、设备规格、工作负荷、工作循环周期以及蓄电池充电的状态等; 另外，对能耗设备的淘汰升级也很重要。
3. 能耗与摩尔定律 摩尔定律认为，计算机的性能大约每18个月会提升一倍。
换言之，更高的性能代表更热的组件、更高密度的封装与单位面积的更多耗电需求。
如今，IT很容易陷入更多应用系统、数据、服务器、存储以及更多能耗的“恶性循环”当中。
因此，在制定新一代机房的节能策略上，应当考虑这个重要因素，才能在符合低能耗的同时，保持稳定的营运服务水平。
4. 掌握各类磁盘用电需求 虽然低能耗往往意味着低性能，但根据 EMC 的经验，IT的信息中平均有高达70% 的数据属于静态数据，这些数据正是使用低能耗磁盘的理想对象。
EMC 在设计新一代存储设备时充分了解这一点，全系列高、中、低存储设备均支持从性能的73GB、15Krpm到最节能的750GB、7.2Krpm的各类磁盘。
规划: 提出能效策略及建议 方向1 : 服务器虚拟化 即通过服务器整合的方法达到能效优化的目标。
EMC的VMware可将服务器虚拟化整合比达到10:1，有些时候甚至可以达到 20:1。
经由大量的服务器虚拟化，EMC可将每一台实体服务器的使用率提升到80%，这不但提高了资产使用率，也大幅改善了能效问题。
方向2: 存储分级 与优化（Optimize） 按服务水平协议（SLA）分级存储是IT降低总体营运成本的主要手段之一，其附带的好处是通过节能降耗达到能效优化的目标。
通用方法是采购较少的但容量较大的存储设备，将现有工作负荷予以整合与优化，进而提高存储资产的利用率。
这部分的关键在于存储设备是否支持各类磁盘，是否可以满足各种 SLA 的存储需要。
方向3: 发挥存储软件的功能 用更少的数据量达到相同的功能如今也是提升能效的有效方法。
例如，利用自动精简配置（Thin Provisioning）技术延缓磁盘的采购时程、在满足SLA的条件下利用递增快照（Incremental Snap）取代完整复制（Full Clone）、利用Virtual LUN技术在线迁移数据至低能耗卷。
其中很多都是EMC独有的技术，可以在能效优化领域助客户一臂之力。
方向4:改进备份与归档能力 如何改进备份的效率进而改善能效问题也是一个不容忽视的问题。
客户可通过EMC精准的FSA服务，充分了解 IT 数据的存取特征并进行存储规划，从而在每日的备份作业上以最小的备份量完成备份作业。
因此，客户可以得到两个能耗优化点，即以归档达到分级存储及精简备份资源的节能降耗目标。
方向5: 删除重复性数据 如果可以将备份的数据直接做全域性重复数据删除，将可以大幅缩减备份资源，这是一项革命性的数据保护方法，彻底*以往传统IT的备份思维。
EMC的 AVAMAR 产品正是这一领域的佼佼者，平均数据的缩减率可以达到令人难以想像的300∶1，这一前所未有的方法是大幅提升能效的利器之一。
最后，EMC 的专业服务可以综合上述方法制定能效优化策略，并以 EMC 独有的能耗计算器 EMC Power Calculator精准预估各种节能方式的投资回报率（ROI），从而建议客户应当采用哪种策略，这是EMC的专业能力。
