PUEメトリックは、エネルギー効率を計算する最も一般的な方法である。 他の指標と比較して最も効果的ですが、Power Usage Effectiveness には欠点が伴います。 これは、オペレータ、設備技術者、およびビル建築家が、データ センター ビルのエネルギー効率を判断するために最も頻繁に使用する指標です。 専門家の中には、自分の電力使用効率は他より低いと自慢する人さえいます。 当然ながら、オペレーターが照明に使用するエネルギーを「誤って」カウントせず、結果として電力使用効率を低くしてしまうケースがあっても不思議ではありません。 この問題は、Power Usage Effectivenessの測定システム自体の問題というよりも、むしろ人間のミスに関連しています。
1つの本当の問題は、PUEがデータセンターの建設された都市の気候を考慮していないことです。 特に、データ センターの外側の通常温度の違いについては考慮されていません。 たとえば、アラスカにあるデータ センターは、マイアミにあるデータ センターと効果的に比較することはできません。 寒冷地であれば、大規模な冷却システムの必要性は低くなります。 施設内で消費されるエネルギーのうち、冷却システムの占める割合は約30％、データセンター機器の占める割合は約50％です。 このため、マイアミのデータセンターの最終的な電力使用効率は1.8で、アラスカのデータセンターの比率は1.7かもしれませんが、マイアミのデータセンターの方が全体として効率的に稼働している可能性があります。 特に、たまたまアラスカにあった場合は、より良い結果が得られるかもしれません。
さらに、Science Direct の事例研究によると、「推定 PUE は、IT がフル稼働していなければ実質的に意味がない」そうです。
全体として、都市における温度変化の影響に関する問題などの単純だが繰り返し起こる問題を見つけ、すべての施設のエネルギー消費量を適切に計算する方法を学ぶことは非常に必要不可欠です。 そうすることで、これらの問題を減らし続け、将来のデータ センター施設の電力使用効率の成功を向上させるために、さらなる進歩と高い基準を常に押し進めることができます。
効率計算から正確な結果を得るには、データ センターに関連するすべてのデータが含まれている必要があります。 小さな間違いでも、PUEの結果に多くの違いを生じさせる可能性があります。 一般的なデータ センターで頻繁に見られる現実的な問題の 1 つに、データ センターと並行して稼働している代替エネルギー生成システム (風力タービンや太陽光パネルなど) のエネルギー保有量を PUE に追加することがあり、真のデータ センター パフォーマンスの不明瞭化につながっています。 もう1つの問題は、電力を消費してデータセンターに関連するいくつかのデバイスが、実際にはエネルギーを共有したり、別の場所で使用したりして、PUEに大きな誤差を生じさせることです
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