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The following content is from an older version of this website, and may not display correctly.Green Grid se ha asociado con uno de los laboratorios del Departamento de Energía de Estados Unidos (DoE) para realizar un test de ocho escenarios estándares propuestos para medir la cantidad de energía que los data centers usan para conseguir una unidad de trabajo útil.
Dan Azevedo, un miembro del consejo de The Green Grid, se├▒al├│ que el test permitir├í obtener resultados cuantificables, con el que la organizaci├│n espera poder definir cu├íl de los escenarios es m├ís preciso. El test tambi├®n mostrar├í lo f├ícil o dif├¡cil que es aplicar cada uno de estos est├índares o variables.
ÔÇ£Vamos a poner en funcionamiento una carga de trabajo y comprobar si hay un claro ganadorÔÇØ, se├▒al├│ Azevedo.
La facilidad de implantación ha sido uno de los factores que ha determinado la reducción de la lista de escenarios propuestos. Algunas organizaciones tienen cargas de trabajo fácilmente medibles y diferenciadas, como transacciones financieras, mientras que otras cargas no se pueden cuantificar de forma tan sencilla, como son las TI empresariales.
Por esta raz├│n, los participantes en el proceso de toma de decisiones se han dividido en dos grupos: aquellos que quieren una m├®trica muy precisa pero m├ís dif├¡cil de implementar y aquellos otros que quieren una m├®trica simple y ÔÇ£suficientemente buenaÔÇØ en lo que se refiere a la precisi├│n.
Varias organizaciones han puesto en marcha test de los diferentes contextos particulares propuestos, pero es dif├¡cil comparar los resultados de estos test simplemente porque no se han realizado de forma conjunta. Este es el motivo por el que The Green Grid decidi├│ hacer una evaluaci├│n de la carga de trabajo para conseguir una curva de productividad y despu├®s aplicar cada uno de los ocho escenarios estandarizados para ver si unos son mejores que otros.
Si hay uno que es un claro ganador, ÔÇ£eso ser├¡a maravillosoÔÇØ, afirm├│ Azevedo.
Ya se ha realizado el acuerdo con el laboratorio y falta por determinar los detalles del experimento. Una vez hecho esto, los investigadores tendrán entre cuatro y seis semanas para realizar el experimento, recoger datos y empezar a publicar resultados.
Dan Azevedo, un miembro del consejo de The Green Grid, se├▒al├│ que el test permitir├í obtener resultados cuantificables, con el que la organizaci├│n espera poder definir cu├íl de los escenarios es m├ís preciso. El test tambi├®n mostrar├í lo f├ícil o dif├¡cil que es aplicar cada uno de estos est├índares o variables.
ÔÇ£Vamos a poner en funcionamiento una carga de trabajo y comprobar si hay un claro ganadorÔÇØ, se├▒al├│ Azevedo.
La facilidad de implantación ha sido uno de los factores que ha determinado la reducción de la lista de escenarios propuestos. Algunas organizaciones tienen cargas de trabajo fácilmente medibles y diferenciadas, como transacciones financieras, mientras que otras cargas no se pueden cuantificar de forma tan sencilla, como son las TI empresariales.
Por esta raz├│n, los participantes en el proceso de toma de decisiones se han dividido en dos grupos: aquellos que quieren una m├®trica muy precisa pero m├ís dif├¡cil de implementar y aquellos otros que quieren una m├®trica simple y ÔÇ£suficientemente buenaÔÇØ en lo que se refiere a la precisi├│n.
Varias organizaciones han puesto en marcha test de los diferentes contextos particulares propuestos, pero es dif├¡cil comparar los resultados de estos test simplemente porque no se han realizado de forma conjunta. Este es el motivo por el que The Green Grid decidi├│ hacer una evaluaci├│n de la carga de trabajo para conseguir una curva de productividad y despu├®s aplicar cada uno de los ocho escenarios estandarizados para ver si unos son mejores que otros.
Si hay uno que es un claro ganador, ÔÇ£eso ser├¡a maravillosoÔÇØ, afirm├│ Azevedo.
Ya se ha realizado el acuerdo con el laboratorio y falta por determinar los detalles del experimento. Una vez hecho esto, los investigadores tendrán entre cuatro y seis semanas para realizar el experimento, recoger datos y empezar a publicar resultados.