在典型的数据中心，除冷却之外，计算机的耗电量最大。除了必需的电力、冷却和占地空间外，在对电子电路板、用蓄电池作后备的内部电源和其他潜在有害物质进行回收和妥善处理时，计算机还会产生环境健康与安全足迹。计算机越大，它拥有的组件越多;计算机越小，如笔记本电脑或台式工作站，它拥有的组件就越少也越小，但是无论多小却肯定有电池和显示器或屏幕。
　　
　　一般来说，服务器需要具各如下特性。
　　
　　(1)有效，且当有服务需求时能够运行应用程序。 　　
　　(2)有较小的物理、电力的和冷却足迹更有效的工作。 　　
　　(3)每瓦特能源能够获得更高的性能。 　　
　　(4)能支持不断进步的应用程序并添加新的功能和特征。 　　
　　(5)能进行配置和重新部署，满足不断变化的市场和业务动态。 　　
　　(6)能被看做使IT服务更有效的关键资源。
　　
　　在1965年，芯片巨头Intel的合作创始人之一戈登•摩尔发现，自集成电路(IC)发明后，(IC上每平方英寸所能容纳的晶体管数量每隔一年便会翻一番，该发现现在被称作摩尔定律。摩尔定律预言，这一趋势将会一直延续到可预见的未来，这在过去的40年中被证明大体上是正确的。虽然对于处理器来说，实际的速度稍稍慢了一点，但是数据密度每隔1－24个月翻一番也是包含在摩尔定律中的。关于摩尔定律要了解的很重要的一点是，在IT专业人员、生产商、分析师和研究员当中存在的一个普遍的业内共识，就是在未来的几十年内，当前的趋势将会持续有效。因此，未来的处理器和存储器需求可以通过观察以往的供求来进行估算。
　　
　　服务器是支持IT服务的一个重要资源。一些推动持续需求的动力和可处理性能的限制条件如下。
　　
　　(1)扩展和提升现有的应用程序，使其响应时间更短。 　　
　　(2)大量的业务、信息、下载、查询和搜索。 　　
　　(3)用市场分析和数据挖掘来支持目标市场效能。 　　
　　(4)对产品设计和其他预测服务进行模拟和建模。 　　
　　(5)按需媒体和娱乐服务，包括游戏和社交网络。 　　
　　(6)用面向服务的应用程序来支持数据移动、企业和Web2．0。 　　
　　(7)扩展医疗和生命科学应用以及基本的急救服务。 　　
　　(8)高性能科学、能源、娱乐、生产和金融服务。 　　
　　(9)增加国防和安全相关的应用。 　　
　　(10)大规模向外扩展和极值计算与整合相反。
　　
　　有关服务器的一些常见问题和挑战包括如下。
　　
　　(1)服务器在处理供电、冷却、占地空间和环境问题能力较低的环境中持续蔓延。 　　
　　(2)专用于特定功能或特定应用程序的多个低成本或高容量服务器。 　　
　　(3)未充分使用的服务器和不断增加的软件和管理成本。 　　
　　(4)由于应用程序、业务或其他问题不能进行整合的服务器。 　　
　　(5)已经或将要超出单个服务器的支持范围的应用程序。 　　
　　(6)性能、实用性、容量和能源消耗。 　　
　　(7)发生相关应用程序停机时能进行及时和复杂的技术迁移。 　　
　　(8)对新计算方法和IT服务器的容量和模式的支持。 　　
　　(9)提高保护数据和信息安全性的认识。 　　
　　(10)IT服务用户在需要运行程序时，对应用程序可用性的依赖。 　　
　　(11)将焦点从灾难恢复转变到业务连续和灾难避免上。
　　
　　为了执行更复杂的任务，应用程序或计算机程序需要更多的计算能力。例如，一项交易或事件需要执行更多代码来完成特定的功能，并且有更多的功能需要在不同的相互依赖的系统上执行，特别是那些有富媒体、确认和规则等复杂应用程序的功能。
　　
　　要注意计算能力通常称为计算和处理能力。它与处理器在完成一定水平的计算操作或周期时消耗的出能有关。计算和处理能力或计算能力与服务器使用和需要的电能的关系应该保持在适当的范围内。
　　
　　另一个要考虑的因素是，目前许多应用程序都使用框架和第n代语言或开发套件来开发和编写，以此来提供一个抽象层次以加速或帮助业务规则发展和统一。例如，这些年来，代码执行相同事务的方法己经改变，从汇编语言或宏代码到FORTRAN到COBOL或Basic再到C语言或其他工具和环境，包括Perl、Rubyon Rails等。
　　
　　应用程序开发框架的一个用处是加速了更复杂系统的发展，它通常是利用低成本台式计算机或小型服务器，而不是尝试在昂贵的大型服务器或主机上建立资源。连续每一代工具和软件开发框架，都加快了开发的速度并提高了应用开发者的生产率。然而，与此同时也产生了更多行代码来支持一个特定的功能、业务或事件，这就需要更高的处理能力来支持后台的软件代码生成，以及适当的运行时间和可执行文件库。
　　
　　为执行一个特定的功能需要更多的处理周期，其结果就是产生了生产率差距。这个差距能通过使用更多的服务器和更高的计算能力来解决，同时这也会消耗更多的电能，释放更多的热量。