ISO/IEC TS 22237-31:2026《信息技术—数据中心设施与基础设施—第31部分：韧性关键绩效指标》是ISO/IEC 22237系列中用于量化数据中心基础设施韧性的重要技术规范。该文件于2026年2月正式发布第2版，替代ISO/IEC TS 22237-31:2023，主要通过关键绩效指标（KPI）对数据中心基础设施的韧性、依赖性、故障容错能力和可用性容限进行量化分析。
与ISO/IEC 22237系列中以Availability Class等方式描述基础设施设计能力的定性方法相比，ISO/IEC TS 22237-31进一步提供了定量评价思路。标准重点覆盖数据中心供配电和环境控制基础设施，也可以用于其他基础设施，例如通信布线，并规定KPI及韧性等级（Resilience Level，RL）的测量与计算方法。需要注意的是，该标准针对的是数据中心基础设施，不适用于IT设备、云服务、软件或业务应用。
标准介绍
ISO/IEC TS 22237-31:2026为第2版，2026年2月3日正式发布。与2023年第1版相比，2026版进行了技术修订，其中增加了用于提供数据中心基础设施依赖性数据的附录B，并对后续附录进行了调整，同时进一步明确了相关术语和定义。
标准的核心目标并不是简单给数据中心设定一个单一的“可用率”数字，而是通过多个KPI从不同角度描述基础设施的韧性表现。其评价对象包括可维护性、可恢复性和脆弱性等方面，并通过韧性等级对不同基础设施设计进行分析和比较。因此，在实际项目中，应结合ISO/IEC 22237-1、ISO/IEC 22237-3和ISO/IEC 22237-4等相关部分理解和应用。
ISO/IEC TS 22237-31主要解决什么问题
数据中心基础设施的运行能力通常受到供电、环境控制、设备故障、维护操作以及故障恢复能力等多个因素影响。单独使用可用性指标，很难完整描述一个数据中心基础设施面对故障和维护活动时的实际韧性。
ISO/IEC TS 22237-31的作用，就是建立一套更加细化的量化指标，使不同设计方案、功能单元和基础设施配置可以在相对一致的评价逻辑下进行比较。对于数据中心设计人员和运营人员而言，这些指标还可以用于设计阶段分析、运行阶段记录以及服务水平协议（SLA）相关的验证。
| 评价方向 | 核心含义 | 数据中心应用重点 |
| 依赖性 | 评价基础设施持续执行规定功能的能力 | 关注设备和系统在运行周期内的稳定性与可维护性 |
| 故障容错 | 评价发生故障后维持规定功能的能力 | 关注单点故障、冗余配置和故障状态下的运行能力 |
| 可用性容限 | 从可用性和故障影响角度评价基础设施承受能力 | 分析基础设施在异常和维护条件下对服务的影响 |
| 韧性等级 | 综合相关指标形成韧性水平评价 | 用于比较不同基础设施设计方案 |
数据中心韧性KPI与Availability Class的关系
ISO/IEC 22237系列标准采用Availability Class对数据中心基础设施设计进行分类，而ISO/IEC TS 22237-31进一步引入量化KPI。两者并不是简单的一一对应关系。Availability Class主要描述基础设施设计所具有的结构和可用性能力，而KPI用于从更加量化的角度评价实际或理论设计表现。
因此，在进行数据中心韧性评价时，不宜仅看到某一个Availability Class就直接推导出所有韧性KPI结果。实际KPI计算还需要结合基础设施架构、组件依赖关系、故障模式、维护方式以及相关运行数据进行分析。
标准中的韧性KPI体系
| KPI类别 | 主要评价方向 | 典型应用 |
| Dependability 依赖性 | 基础设施持续提供规定功能的能力 | 设备可靠运行、维护活动和运行状态分析 |
| Fault Tolerance 故障容错 | 发生故障时保持规定功能的能力 | 冗余系统、故障场景和关键组件分析 |
| Availability Tolerance 可用性容限 | 分析故障及维护活动对可用性的影响 | 停机风险、维护窗口和系统恢复分析 |
| Resilience Level 韧性等级 | 综合相关指标评价基础设施韧性水平 | 不同设计方案之间的分析比较 |
依赖性KPI如何理解
依赖性主要用于描述基础设施在规定条件下持续完成预期功能的能力。对于数据中心而言，供电和环境控制系统通常由多个设备和功能单元共同组成，一个设备的运行状态可能受到其他设备或系统的影响，因此不能只通过单台设备的额定参数判断整个基础设施的依赖性。
例如，冷却系统需要依赖泵、换热设备、控制系统、供电系统以及冷却介质等多个环节。对于液冷数据中心，如果某个关键设备出现异常会进一步影响冷却回路，那么在进行韧性分析时，就需要识别这种依赖关系，并结合实际架构分析故障可能产生的影响。
故障容错KPI如何理解
故障容错关注的是基础设施发生故障后仍维持规定功能的能力。对于数据中心而言，冗余并不意味着所有系统都自动具备相同的故障容错能力，还需要分析冗余设备是否真正具备独立运行条件，以及故障切换是否会受到共同组件或共同故障点影响。
| 分析对象 | 需要关注的问题 |
| 供电系统 | 关键供电路径、冗余设备及故障情况下的供电连续性 |
| 环境控制系统 | 冷源、空气处理及控制设备出现故障时的影响范围 |
| CDU系统 | 泵组、换热回路、控制单元及供电异常后的运行状态 |
| 液冷回路 | 关键部件发生故障时对冷却能力和服务器运行环境的影响 |
| 监控与控制 | 故障状态下监测、报警和控制功能是否受到共同故障影响 |
可用性容限的实际意义
可用性容限用于进一步分析基础设施在故障和维护活动中的可用性表现。数据中心运营过程中，不仅设备故障会影响系统状态，计划维护、部件更换和测试活动同样可能改变基础设施的运行能力。
因此，在韧性分析中需要将故障状态和维护状态进行区分，并结合实际运行策略分析基础设施在不同状态下能够保持的功能。对于液冷系统而言，例如CDU维护、泵组切换或液冷回路检修，都可能涉及系统运行状态变化，需要根据具体架构判断维护活动是否会影响关键IT负载。
韧性等级RL的应用
ISO/IEC TS 22237-31:2026定义了韧性等级（Resilience Level，RL），用于表达数据中心基础设施的综合韧性水平。韧性等级不是脱离实际架构单独给出的标签，而是建立在相关KPI测量和计算基础之上。
实际应用中，可以在数据中心设计阶段利用相关指标比较不同基础设施方案，也可以在运营阶段通过实际数据对基础设施状态进行分析。对于需要比较多个设计方案的项目，KPI能够帮助项目团队从冗余、故障容错、维护和恢复等多个维度进行量化判断，而不是仅依据设备数量或单一可用性指标进行决策。
数据中心韧性评价的生命周期应用
- 规划阶段：根据业务关键性、IT设备运行需求和风险分析确定基础设施韧性目标。
- 设计阶段：对供电、环境控制及其他适用基础设施的架构进行KPI分析。
- 建设阶段：确认实际建设配置与设计阶段的基础设施模型保持一致。
- 调试阶段：通过功能测试和故障场景验证获得实际运行数据。
- 运营阶段：持续记录设备运行、维护和故障相关信息，为KPI计算提供数据。
- 优化阶段：利用KPI结果比较不同改造方案，识别影响韧性的关键环节。
液冷数据中心为什么需要关注韧性KPI
液冷系统已经成为高密度AI服务器数据中心的重要基础设施之一。与传统风冷环境相比，液冷系统增加了CDU、泵、换热器、液冷管路、快速接头和冷却液等功能环节，因此系统之间的依赖关系更加明显。
如果只观察单个CDU或冷板的性能，很难判断整个数据中心液冷基础设施的韧性。ISO/IEC TS 22237-31提供的KPI方法可以从系统层面进一步分析关键基础设施的依赖关系、故障容错和可用性容限，使液冷系统的可靠性和恢复能力能够放到数据中心整体基础设施框架中进行评价。
液冷数据中心韧性分析重点
| 液冷对象 | 韧性分析重点 | 可结合的检测方向 |
| CDU | 泵组、换热器、控制系统及供电依赖关系 | 流量、压力、热性能、运行耐久性和故障状态验证 |
| 冷板 | 冷却能力、流路和关键接口对系统运行的影响 | 热性能、耐压、泄漏及可靠性测试 |
| UQD | 连接部位对液冷回路完整性的影响 | 耐压、泄漏、连接断开及循环寿命测试 |
| 液冷软管 | 管路失效对冷却回路的影响 | 爆破压力、脉冲压力和耐久性测试 |
| 冷却液 | 介质状态变化对长期运行的影响 | 清洁度、腐蚀性、兼容性和污染分析 |
韧性KPI计算需要哪些数据
韧性KPI并不是通过一次简单的设备检测就可以完整确定。不同KPI需要结合数据中心基础设施结构、功能单元、故障模式、维护策略以及运行数据进行分析。因此，在项目实施前应首先明确评价对象、系统边界和数据来源。
| 数据类型 | 主要内容 | 作用 |
| 基础设施架构 | 供电、冷却、环境控制及相关连接关系 | 确定评价边界和系统依赖关系 |
| 设备参数 | 额定能力、运行条件及功能配置 | 建立基础设施功能模型 |
| 故障数据 | 故障类型、发生时间、持续时间及影响范围 | 支撑依赖性和故障容错分析 |
| 维护数据 | 维护时间、维护对象和维护方式 | 分析维护活动对可用性的影响 |
| 运行数据 | 温度、压力、流量、功率等适用参数 | 辅助判断基础设施实际运行状态 |
数据中心韧性检测与验证项目
| 检测或验证项目 | 主要内容 | 与韧性评价的关系 |
| 基础设施功能测试 | 验证供电、冷却及环境控制设备基本功能 | 为KPI分析提供实际功能状态数据 |
| 故障切换测试 | 验证适用的故障条件下系统切换和恢复过程 | 分析故障容错能力 |
| 冗余运行验证 | 检查冗余设备和路径在实际运行中的有效性 | 辅助识别共同故障点 |
| 液冷性能测试 | 测试流量、压力、温度和换热性能等参数 | 评价液冷基础设施持续提供冷却能力的状态 |
| 耐久性验证 | 对适用设备开展长期运行或循环测试 | 辅助分析设备随时间变化的运行可靠性 |
| 恢复验证 | 验证故障或维护完成后的系统恢复状态 | 辅助分析可恢复性 |
ISO/IEC TS 22237-31:2026实施时需要注意什么
- 应明确采用2026年第2版。ISO官方资料显示，ISO/IEC TS 22237-31:2023已经撤回，由2026年第2版替代。
- 应区分技术规范中的KPI评价与普通设备性能检测。单台设备的检测结果不能直接等同于整个数据中心的韧性等级。
- 应明确评价边界。标准主要覆盖数据中心供电和环境控制基础设施，也可以参考其方法扩展到其他基础设施，但不直接评价IT设备、云服务、软件或业务应用。
- 进行液冷系统韧性分析时，应识别CDU、泵、换热器、冷板、管路、UQD及控制系统之间的依赖关系。
- 不能仅通过设备数量判断冗余能力。需要结合独立供电路径、物理路径、控制关系以及共同故障点分析实际故障容错能力。
- KPI计算需要可靠的数据输入，因此项目实施前应明确设备运行记录、故障记录、维护记录和必要的测试数据是否完整。
- 如果用于不同设计方案比较，应保证评价边界、假设条件和数据口径具有可比性，否则计算结果可能无法真实反映方案差异。
ISO/IEC TS 22237-31:2026对液冷数据中心的应用价值
对于高密度AI数据中心而言，单纯使用可用率或设备冗余数量已经难以完整表达基础设施的实际韧性。ISO/IEC TS 22237-31:2026通过依赖性、故障容错、可用性容限和韧性等级等指标，为数据中心基础设施提供了更加系统的量化分析方法。
在液冷数据中心建设和运行过程中，可以将CDU、冷板、液冷管路及相关供电和环境控制设施纳入整体基础设施分析，通过性能测试、故障场景验证、运行数据和维护数据建立更加完整的韧性评价基础。这种方法尤其适合用于不同液冷架构方案比较、基础设施优化以及高密度计算场景下的运行风险分析。
关于德恺液冷检测
德恺液冷检测围绕数据中心液冷基础设施开展检测与技术评价服务，可结合CDU、冷板、液冷机柜、UQD、液冷软管、液冷管路及冷却液等对象，开展热性能、流量压力、耐压泄漏、可靠性、耐久性、清洁度和冷却液相关检测，为液冷系统运行状态分析提供基础数据。
针对ISO/IEC TS 22237-31:2026数据中心韧性KPI应用场景，可根据具体数据中心架构、液冷系统配置、供配电方式、环境控制方式和评价目标，协助梳理韧性评价边界及测试数据需求，并结合实际检测结果为依赖性、故障容错、可用性容限和韧性分析提供技术数据支持。
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