數據中心的使用壽命可以測量嗎?這就像人們無法預測自己的壽命一樣，我們無法得到確切的答案。不過，我們可以根據現有數據中心的狀態，來對使用壽命進行預估。就像醫生對一個已經患了癌癥病人的生命進行預測一樣，醫生會根據以往病例數據，給出一個大概的時間范圍，但并不絕對。對于數據中心進行使用壽命的測量，同樣如此。我們可以根據數據中心現有的各種表現，來評估數據中心可使用的時間長度。

對一個運行中的數據中心進行壽命測量，我們需要采集一些數據，通過對這些數據進行綜合分析，得出數據中心將來可能的使用壽命。這些數據涵蓋范圍極廣：包括機房環境、設備負載，運行狀況、業務應用類型、盈利能力、天災人禍、擴容能力、業務需求等等，每一項都包含很多小項，比如機房環境，可包含溫濕度、靜電、輻射、空氣清潔度等等，要根據數據中心的應用情況對每一項給出合理的權重，然后將所有項給出評估分數，乘以權重得出最終評估分數，根據分數來預測數據中心將來的壽命，影響一個數據中心使用壽命長短的原因是多方面的，也許遇到一個突發事件就可能導致關門大吉，比如地震、火災、臺風等，這類事件發生概率小，所以獲得的權重數值并不高。如果數據中心有穩定的盈利能力，也會延長數據中心的使用壽命，可以將部分資金用于數據中心的改造上，這個人的行為非常雷同。當我們生病了，需要去醫院就醫，需要花錢，如果治錯了就會耽誤治療，甚至影響到生命，對于數據中心也如此，數據中心在運行過程中會出現各種各樣的問題，如果可以及時修改，還能夠繼續運行，如果連修改、改造的錢都拿不出，離關門的那一天就不遠了。當然，還有很多時候，比如數據中心的布線年久不修、老化嚴重，機房建筑不安全等很難徹底糾正，也會縮短使用壽命。總之，對數據中心進行壽命測量，是根據采集到的各種數據中心運行數據

進行綜合評估，得出相對準確的結果。還有很多情況，在數據中心建設之初就設計了使用年限。比如建設一個能夠在三十年或者更久時間之后還能夠滿足企業使用需求的數據中心。這樣數據中心的所有設計部分都要考慮到使用壽命，根據設定的使用壽命來采購相應的設備和材料，像建筑、通道、防火、布線槽等這些部分要確保三十年或更久時間都可用，隨著數據中心的運行，再不斷對使用壽命進行測量，若有不符合的數據指標，及時采取補救措施。和人一樣，數據中心也希望使用壽命越長越好。但是，到了數據中心生命周期后期，由于使用年限較長，設備老化問題嚴重，導致事故頻發，這時就要考慮有沒有必要對數據中心做一些修繕工作，適當延長數據中心的使用壽命，剛開始也許只需要投入很少，但如果修繕的成本越來越高，甚至已經大大超出了預算，就要考慮終止數據中心的使用了，轉投其它數據中心或新建數據中心。除了通過采集數據，然后賦予各項權重來計算使用壽命之外，還可以通過數據建模來預測，這是現代數學常用的方法，根據以往經驗或者歷史數據設計壽命預測的模型，然后將這個數據中心采集的數據輸入，通過建模計算來得出使用壽命的結果，這種建模方式更為科學和客觀，更加符合數據中心本身的實際情況。

那么，究竟哪些行為會縮短數據中心的使用壽命呢?首先，隨著業務規模的增大，數據中心為了適應業務增長的需求，不斷地擴容、新增或改造機房，使機房偏離了原來設計的安全規范，容易縮短使用壽命;其次，隨著各種設備使用年限的增加，在各種環境、外力的作用下，設備的各項性能指標也必然逐步衰退，讓數據中心逐漸步入后期，一般的IT設備使用壽命為五年，五年時間就要集中進行批量更換，這將是一筆不小的費用，如果此時數據中心的盈利能力還很差，數據中心就比較危險了，面臨關門;第三，俗話說“千里之堤，毀于蟻穴”，當數據中心出現一些小毛病時，如果不及時進行修正，慢慢就會變成大毛病，直到無法挽救，數據中心結束生命周期，所以要從數據中心的微觀層面、細節上抓起，防微杜漸。第四，百年不遇的天災人禍，雖概率小，一旦發生就可能給數據中心造成致命性的打擊，在數據中心有精力的情況下，還是要對這些突發事件進行預防;第五，業務流量的流失，大量訪問數據中心的用戶量急劇減少，讓數據中心常年虧損，無法繼續維持，只能選擇關門。

對數據中心的使用壽命進行預測，非常有實際意義，可以讓數據中心的管理者對當前數據中心的運行狀態有詳細了解，同時為未來業務部署提供參考。通過對數據中心使用壽命進行預測，還會發現當前數據中心現有的不足，對這些地方及時進行修復，可以在一定程度上延長使用壽命。所以，對數據中心的使用壽命進行預測也是一個動態過程，在不同階段采集的數據都是不同的，每項數據的權重數值也有變化，這樣得出的使用壽命必然有差異。當一家數據中心的運行達到其極限時，其所屬的企業組織必然要做出一些重大的決定，這時對數據中心使用壽命進行預測，非常有益。是大刀闊斧地進行改革，還是考慮采取一些溫和的、且成本便宜的升級和調整方案措施，都將和預測結果有關系，使用壽命決定了數據中心在未來各種資源的投入量。