摘要 /Summary/

本文結合資料中心行業特點，借鑑技術經濟分析的方法論，構建了目前為止最為全面的、定量的，資料中心基礎設施成本評估指標體系。進而將這些關鍵指標（如：設計PUE、運營PUE、IT負載率、外市電負載率、機架上架率、業務上架進度、建設成本、運營成本、資金成本、建設分期、建設週期等）與投資回報評估指標（NPV、IRR、EBITDA、TCO等）關聯，系統的構建資料中心基礎設施全生命週期的成本評估模型。基於模型分析，對其關鍵指標進行敏感性分析，分析資料中心不同階段、不同部門的主要工作方向，為資料中心基礎設施的選址、投資、建設、運營、裁撤，提供決策依據。

[關鍵詞] 資料中心；成本模型；技術經濟分析；敏感性分析；建設成本；運營成本；淨現值；內部收益率；稅息折舊及攤銷前利潤；總擁有成本

前言

資料中心作為網際網路行業的基礎設施，如何全面的評估其基礎設施的成本，一直是行業內比較關注的問題。網際網路企業、第三方資料中心供應商、資本方，受自身利益的影響，對其成本的評估角度各有不同。即使是同一家公司，其不同的內部團隊對於資料中心預期成本和收益的評估，可能也會存在比較大的差異。我們以技術團隊和財務團隊為例，這主要是由於技術團隊一般缺乏對主要經濟引數的敏感度，同時財務團隊也可能缺乏對關鍵技術引數的敏感度導致的，即不同團隊對同一專案的評估，在最初的評估指標體系的建立上就存在著關鍵偏差。

同時對資料中心成本的理解，一般也會侷限在其建設成本（CAPEX）；部分專業人員也可能進一步理解為建設成本（CAPEX）和運營成本（OPEX）的總和。本文從使用者的角度，全面的去看待這個問題。

資料中心行業有別於傳統的房地產和IT行業，是具有房地產屬性的IT行業。在其專案建設過程中，更多顯現的是房地產屬性。而在其前期選址評估、政府審批、後續運營以及收益等方面更多的是受IT行業相關資源和政策的影響。基於資料中心的這種屬性，我們需要將其技術引數與經濟引數同等對待，以技術經濟分析的方法論去構建資料中心基礎設施成本評估模型會更為合理。

資料中心基礎設施技術經濟分析

技術經濟分析方法一般分為靜態方法和動態方法，其中靜態評價方法主要包括靜態投資回收期法，投資效果係數法和追加投資回收期法[1]；動態評價方法主要包括淨現值法，內部收益率法和動態投資回收期法[1]。

本文主要採用動態評價方法中的內部收益率法，同時參照動態投資回收期法、以及靜態評價的方法論，構建成本模型架構。其中靜態評價方法主要用於分析不同階段資料中心的總擁有成本（TCO），以便於指導不同階段的資料中心資源戰略。

結合資料中心的特點，先對部分關鍵評估指標做一下簡明扼要的說明：

a) 動態回收期：考慮資金折現後的專案投資回收期；

b) 總體擁有成本（Total Cost of Ownership）-TCO：在一定時間範圍內所擁有的直接和間接總成本，利於進行結算等；

c) 淨現值-NPV：是指特定專案未來現金流入與流出的現值之間的差額，NPV大於0，理論上專案可行；

d) 內部收益率-IRR：淨現值為零的折現率，大於資本成本率（或貸款利率），理論上專案可行；

e)息稅折舊攤銷前利潤率-EBITDA：未計利息、稅項、折舊及攤銷前的利潤率，該指標越高，說明企業銷售收入的盈利能力以及回收折舊和攤銷的能力就越強；

f) 設計PUE值：專案設計標定的資料中心PUE值，即資料中心設計總能耗量（總功率）與IT設計用能量（IT功率）的比值；該值理論上大於等於1，同時越接近於1，說明能源用於IT裝置的比例越高，資料中心繫統有效性越高，即有效產出越高；

g) 運營PUE值：運營階段的PUE值，即運營階段資料中心總能耗與IT能耗的比值，體現資料中心的能源利用效率；

h) IT負載率：實際使用IT功率與設計IT功率的比值；

i) 外市電負載率：資料中心實際使用外電容量與設計外電總容量比值；

j) 業務上架進度：機架空間的使用進度或使用計劃；

k) 機櫃上架率：機架的空間利用率；

根據資料中心的特點，筆者將輸入邊界條件分為三大類，即技術、財務以及建設運營關鍵引數；評估指標主要採用內部收益率、淨現值、動態回收期、息稅折舊攤銷前利潤率以及總擁有成本。成本模型總架構如下圖所示：

圖1 資料中心基礎設施成本模型架構圖

圖1中所示技術、財務以及建設運營關鍵引數均為該模型的輸入邊界條件，均可根據實際專案情況調整。透過專案計算期內逐年現金流的流入流出，以IRR與NPV作為主要的經濟評估指標，同時參考動態回收期與TCO作為主要的參考指標。該模型涉及公式較多，在這裡不逐一列舉了。筆者將該成本模型架構梳理成如下思維導圖，即資料中心基礎設施成本模型定量關鍵指標體系：

圖2 IDC成本模型思維導圖，即關鍵指標體系

以上的模型架構是基於各個子架構逐級建立，我們以圖2中財務引數中的“單位IT功率建造單價”，“資本成本”為例，簡述其構建原理。

首先我們看一下單位IT功率建造單價的關鍵指標：

如圖3所示，單位IT供建造單價由基礎設施總建造成本和總IT功率產出計算而來。其中總建造成本包括前期工程、建築工程、裝置採購、施工安裝、市政配套以及其他不可預見費用組成。而總IT功率產出受總的外市電容量、機房空間面積以及專案的設計效率（設計PUE）等關鍵條件限制。

圖3 單位IT功率造價思維導圖

這裡的外市電容量為限制性資源，與當地的電網架構、變電站佈局、市政管網布局、變電站本身電壓等級及高壓側機電架構密切相關。這裡主要考量公司總體資源規劃能力以及對國家及地方政策的理解與協調能力，是IDC類公司的核心競爭力之一。

總建築面積受限於土地本身的規劃設計條件（如容積率、綠地率、限高等），以及其他一些規劃限制條件（如文化保護建築區域、航空港區等區域的限制高度）。同時機房建築面積又受到單棟建築的體量、建築內部的空間佈局、單機櫃的規格以及建築結構承重等相關條件的限制。IT機房產出是評價資料中心空間設計效率優劣的關鍵指標，主要考察IDC公司對政府規劃部門相關規劃政策與標準的精確理解，設計團隊建築、結構、機電專業的協作能力，一定程度上體現了公司的綜合技術能力。

而設計PUE值，主要受當地的設計溫度、空調系統架構、電力系統架構的影響，主要體現了資料中心繫統的設計效率，是評價資料中心繫統架構優劣的關鍵指標。該指標與IT機房產出指標同時考慮，可以有效的考量IDC公司的綜合技術能力，包括選址評估、基礎機電設計、施工等，是IDC公司的核心技術能力。

降低裝置採購成本可以有效的降低資料中心總建設成本。目前市場上多以集採的方式進一步降低資料中心基礎設施機電成本，同時降低公司在裝置方面的庫存。對於裝置單價與庫存量兩方面的成本關係，需要在建立資料中心成本模型的基礎上去分析評估，以確定裝置成本與庫存的最優平衡點。進一步而言，資料中心本身其實也是一個供應鏈和庫存的問題，在建立資料中心的成本評估模型之後，可以進一步在這方面最佳化，以指引公司的決策。下面我們看一下資本成本的關鍵引數。

圖4 資本成本思維導圖

資本成本主要的影響因素，如圖4所示：

資本成本是公司取得資本使用權的代價[2]，一般分為債務成本、股票成本、留存收益及其他幾類。債務成本主要包括銀行借款、公司長期債券以及其他型別的債務；股票成本主要分為優先股和普通股資本成本。而留存收益一般可以按照股票普通股資本成本計算（無籌資費用）。關於以上幾類資本成本的計算方法比較成熟，本文不在贅述。

在這裡我們解釋下資本成本與幾個關鍵邊界條件的關係。

首先看一下企業所得稅對資本成本的折減，這是由於利息可以免稅，相當於政府實際上支付了部分債務成本，故企業所得稅在一定程度上降低了公司的資本成本。

其次是無風險利率（一般參考銀行長期存款利率或者政府長期債券利率），其一般作為資本成本穩定收益的基準，對公司資本成本的影響較大。

最後我們看一下風險溢價，一般分為經營風險溢價和財務風險溢價，當公司未來的不確定性高，負債率高，收益變化大，投資人要求的報酬率也就越高，相應公司的資本成本就越高。

以上對IDC成本模型的架構以及其中的兩個關鍵項做了示例分析。與公司的實際運營相結合，模型中的各項指標，均可以進一步深化，為各個職能部門的工作方向提供決策參考。

下面我們基於以上模型對資料中心基礎設施幾個關鍵指標進行敏感性分析，來分析下各種資料對資料中心成本的影響權重。

關鍵指標敏感性分析

透過單獨調整表1中的關鍵引數，我們可以看到其對專案IRR的影響。由於各公司情況不同，具體專案情況也有所區別，所以大家計算的準確資料會有所不同，但各個關鍵引數之間的橫向對比是可以借鑑的，權重順序差別不大。

表1 關鍵引數敏感性分析

（表中關鍵引數詳細資料為假設資料）

根據以上敏感性分析結果，我們可以發現，在對應表中引數變化幅度的情況下，對資料中心影響最大的是空置，即投資的有效性。其次是機櫃租金價格，再次是單位IT功率的造價，資料中心負載率和業務規劃進度也影響很大。反而我們經常關注的設計PUE值等，並沒有想象中的重要。同時我們可以發現，資料中心的更新成本，即變更，對資料中心的影響需要關注。

以上是根據敏感性分析，得出的部分資料中心規劃建議，在建立對應專案的IDC成本模型後，各種關鍵引數的變換，均可以得到定量的經濟評估結果，可以有效的為公司決策提供依據。

那對於前文中提到的TCO，又是如何來影響資料中心的決策的呢？

TCO對資料中心資源儲備決策支援示例

對於TCO的分析，我們僅針對資料中心基礎設施部分，不考慮網路頻寬及伺服器成本。我們參見以下的資料中心TCO算例（本文僅列出了百分比供分析）：

圖6

資料中心50%上架率，

42%IT負載率下的TCO算例

圖5

資料中心95%上架率，

80%IT負載率下的TCO算例

首先我們看圖5，在達到設計工況的情況下，資料中心的TCO比例中最大的是電費，因此在資料中心選址和日常運營中，需要格外關注電力銷售價格、當地電力市場的變化以及當地政府關於用電型別變更的規定，以有效的降低資料中心TCO。關於用電型別的選擇，筆者在《簡述資料中心大工業用電與一般工商業用電的選擇——資料中心通用電價選擇函式表》中有詳細的論述，本文不再贅述。

其次：透過以上的算例我們可以看到，在資料中心基礎設施的TCO中，土地攤分佔總TCO比例為0.19%，IDC機樓的折舊佔比為1.22%，變電站折舊佔比在1.76%，而TCO佔比最高的兩項成本為基礎設施機電折舊16.9%，電費60.46%，當然，在不同的邊界條件下，以上幾項的比例會有所不同，但是權重順序基本不會有大的改變。

根據以上的權重順序，在儲備資料中心基礎設施資源的最優策略為：儲備週期較長的土地資源、IDC機樓及變電站資源。具體順序為：1、優先購買土地並啟動變電站相關的申報流程（110kV及以上電壓等級的變電站受上級電網規劃及審批流程時間制約，到位時間較長，會嚴重製約資料中心的交付使用）；2、將IDC機樓的建設前置（建設審批手續繁瑣，基礎工程可能受地質條件制約，週期較長）；3、在明確一定比例的預訂機櫃意向後，啟動成本佔比較高，但建設週期較為確定的資料中心機電設施建設；

最後，我們將圖5與圖6進行對比，兩個算例的區別在於對資料中心的利用率，即上架率和負載率。可以看到在低負載情況下，電費佔比降低，機電折舊佔比增加，說明投資有效性降低。因此在運營過程中，在IT負載率較低的情況下（一般在30%以下），重點關注機架上架情況，提高投資的有效性；在達到較高IT負載率的情況下（一般超過50%以上），重點關注運營PUE與設計PUE的差距，降低電費成本。當然，不同的系統設計可能會導致以上兩種情況的閾值不同，但電費成本的控制邏輯無差別。部分IT負載下的運營PUE與設計值的偏差也是評價系統設計優劣的重要參考指標。

以上的分析是在相同的電度電價的情況下進行，在電價調整後，需要重新進行計算。

展望及總結

筆者從網際網路公司的角度對該模型未來的方向做一下展望。網際網路公司更加傾向使用TCO來評估資料中心基礎設施的成本情況，這主要是有利於業務側的成本核算。

同時基於以上技術分析構建的資料中心基礎設施成本模型，可以向更加宏觀的層面擴充套件，向上加入伺服器和網路頻寬的成本，從而構建全面的網際網路公司基礎設施成本模型。當然，在打通業務線的基礎設施成本核算（如CPU/GPU算力、儲存容量）、供應鏈採購成本（如採購系統合同額資料）等各個環節的情況下，可以進一步擴充套件，構建從業務側算力、儲存等IT資源需求到資料中心基礎設施、網路頻寬、伺服器等全要素、全週期的技術經濟評估模型。從而在保證公司業務發展需求的情況下，更為有效的最佳化公司基礎設施資源儲備，以最低的成本鎖定公司發展所需的資源，有的放矢的降低網際網路公司基礎設施成本。

基於以上的分析，本文的主要貢獻在於以下三點：

從網際網路公司的角度，構建了目前為止最為全面的，定量的，資料中心基礎設施成本評估指標體系，涵蓋技術、經濟、商務、建設週期、業務規劃等多維度；最大程度避免了，由於關鍵指標缺失，導致的決策失誤。

建立了可擴充套件的資料中心基礎設施成本模型，為後續網際網路公司後臺部門的成本評估提供了基礎模型；

對關鍵指標進行了敏感性分析，定量了各關鍵指標的權重關係，為決策提供了可借鑑的方法論。讀者可根據自身的實際情況，對相關引數進行調整。

參考文獻

[1] 孫麗萍, 李燕華.技術經濟分析[M].北京：科學出版社，2017.

[2] 中國註冊會計師協會.財務成本管理[M].北京：中國財政經濟出版社，2017.

作者簡介

李勇