中國IDC圈6月28日報道：在很多時候，評估標準都面臨這種簡單和實用之間的沖突。在一般的情況下，一套指標要想讓大家都接受它，就越簡單越好，而如果它要變得更加的實用些，則必須變得復雜一點。這仿佛成了一個永遠也跳不出去的困境。

因此，綠色網格組織是大型數據中心的最愛，PUE（電力使用效率）能夠獲得如此大的成功，就是因為它的使用和計算是如此的簡單，它能夠準確的告訴你的數據中心IT設備的電力使用效率。現在，幾乎所有的數據中心都在使用這個測量標準。

但是，必須要明確的一點是，PUE并不能有效的評估的整個數據中心的效率，它評估的只是電力使用的那一部分，它并沒有考慮到很多工作其實不用電也是可以完成的。

當你要試著爭論這個問題的時候要清楚兩件事，首先，使用性這個詞是很主觀的，它是針對每個用戶的，而每個人的理解都是不一樣的。比如，過濾垃圾郵件這件事情對于我們這些終端用戶來講是很實用的，但是對于我們上層的服務提供商來講這其實是一種資源的浪費。或者，Facebook是有用的還是一種浪費呢？

第二件事是有關于數學上的。如果是套用一個分析問題的公式，你可能會說，我們已經得出了這一部分的比例，我們再把剩下的那部分整理出來，把他們相乘就可以了。

對于數據中心的PUE這類的問題，這套公式是適用的。我們可以通過一部分IT設備的PUE值來得出整個數據中心的PUE值。

但是如果是整個數據中心的效率來講這就行不通了，你必須考慮到有一個工作人員精神上的效率問題，這是沒辦法通過具體的數學公式來得出計算結果的。

德意志銀行計算效率的方法是由該公司基礎設施首席建筑師AndrewStokes領導的，他的效率方法就像剝洋蔥那樣一層層的分析，更進一步的深入數據中心。現在這種計算方法對于室內的公司是很適合的。但是你嘗試著用這種方法去和別的公司進行比較的時候你就會發現這種方法其實沒有人們想的那么有用。

有一個關鍵的問題，數據中心內的各個因素并不是相互獨立的，而是緊密的聯系在了一起。例如，你想增加IT效率，就必須要停止使用一些服務器，將任務轉移到那些效率高的服務器上運行，但這樣的話，對于整個數據中心來講，所有服務器的使用率就降低了。而如果你要增加這個比率，那就意味著你的PUE值要變得糟糕，因為更多的服務器產生了更多的熱量。

換句話說，這種將指標乘在一起的計算方法是將問題簡單化的辦法，這也是它的吸引力之處。因為有時候，簡單其實也是一種實用性。

幾年前，分析公司麥肯錫試圖將這種指標組合排序，并把它稱之為CADE（企業數據中心平均效率），不過，這個想法在現在已經差不多絕跡了。

現在在網上基本已經找不到關于CADE的相關報道了，唯一的例外是電力公司的電力保證指數，例如PAR4這個值就代表了可以保證服務器電力供應的正常，而PAR4值就是CADE指數的一部分。

盡管這些指數例如PUE值，并不能很全面的反應出一個數據中心真正的工作效率，但是確實也能反映出一些問題，至少，你能夠明確的知道你的數據中心電力使用的情況，從這方面看，還是有它們的實用性的。

我們可以發現，其實沒有任何一個簡單的答案是足夠實用的，其實很多問題都是在試圖找到一個復雜并足夠實用的答案，但卻一直在使用簡單的答案。