Енергийната ефективност на центровете за обработка на данни се изчислява на базата на показатели като PUE (ефективност на използваната електроенергия) и DCIE (ефективност на инфраструктурата на центъра). Проблемът е в това, че често не е известно, колко енергия изразходват отделните компоненти и оптимално ли са разположени те. В такива случаи трябва да се потърси решение за управление на производителността на центъра за данни.

ИТ мениджърите имат нужда от реални данни за количествата електроенергия, които се изразходват за различните компоненти на дейта центъра, но в много случаи е доста трудно да си осигурят такива данни. Често анализът се ограничава до това да бъдат сумирани данните за електропотреблението на сървърите, системите за съхранение и мрежовото оборудване, такива каквито са посочени от производителите. Така обаче може да се получи само приблизителна стойност, която не дава възможност да се оптимизира консумацията на енергия в целия център.

Ключовите показатели

Обикновено ефективността на центъра за данни се определя с помощта на коефициентите Power Usage Effectiveness (PUE) и Data Center Infrastructure Efficiency (DCIE) (виж. карето и схемата). И двата параметъра са въведени от консорциума The Green Grid Consortium и към момента са общопризнати мерки за ефективност. По данни на HP и Fujitsu, в началото на тази година, средната стойност на коефициента PUE за повечето изчислителни центрове в Германия е около 1,6–2. Това означава, че в центъра трябва да постъпят 1,6–2W електроенергия, за да могат ИТ системите да получат 1W. Останалите 0,6–1 W се изразходват за охлаждане, осветление и т.н. В същото време, за дейта центровете от ново поколения се постигат стойности на PUE от порядъка на 1,1–1,2.

Консорциумът The Green Grid определя 4 параметъра за числена оценка на екологичността и енергийната ефективност, а именно:

>> Ефективност на използването на електроенергията (Power Usage Effectiveness, PUE). Този параметър показва, каква част от общото потребление на електроенергия се изразходва от ИТ системите. Стойността на PUE се получава по следната формула:

PUE = обща консумация на електроенергия от центъра : електроенергия, консумирана от ИТ системите

Колкото по-висока е тази стойност, толкова повече енергия се изразходва не за захранване на ИТ компонентите, а за съпътстващи процеси: охлаждане, осветления, UPS-и и т.н.

>> Ефективност на инфраструктурата на дейта центъра (Data Center Infrastructure Efficiency, DCIE). Този параметър определя общата ефективност на изчислителния център в процентно изражение. В известен смисъл, коефициентът DCIE е обратен на PUE. Например ако PUE=1,6, то

DCIE = 1: 1,6 х 100 = 62,5%.

>> Ефективност на използване на водата (Water Usage Effectiveness, WUE). Този параметър определя съотношението между изразходваната вода и всеки киловат, изразходван от ИТ оборудването (L /kWh). Този показател определя доколо икономично центърът използва вода за охлаждане.

>> Ефективност на използването на въглерод (Carbon Usage Effectiveness, CUE). Този параметър се изчислява на базата на количеството въглерод, отделен при производството на електроенергия за снабдяване на целия изчислителен център, умножен по PUE.

CUE = отделен CO2 (в кг.) при производството на енергия × PUE

Този параметър определя екологичността на източниците на енергия, снабдяващи изчислителния център с електричество. Колкото е по-висока стойността му, толкова по-ниска е екологичната ефективност. В бъдеще, този коефициент ще става все по-важен, включителни и заради факта, че от 2013 г. Европейският съюз възнамерява да въведе данък за изхвърлянето на въглероден окис, който ще засегне собствениците на дейта центрове.

Изчисленията

За да определим стойностите на коефициентите PUE и DCIE, трябва да измерим общото електропотребление на целия изчислителен център. Този трудоемък и изобилстващ от грешки процес съществено се опростява при използване на решение за управление на производителността на дейта центъра (Data Center Performance Management, DCPM). На базата на информация, постъпваща от датчици, прикрепени към системите за електроснабдяване, охлаждащите инсталации, помпите и системите за осветление, DCPM системите определят общото потребление на електроенергия в дейта центъра. Тези данни се предоставят през специализирани приложения и могат да се комбинират с данни от други източници (например с данни от документацията на производителите на оборудване).

На следващия етап, трябва да определим енергопотреблението на ИТ системите – сървъри, комутатори, системи за съхранение, компоненти на мрежата. При провеждането на тази ревизия е важно да отчетем и виртуализираните компоненти (сървъри, сторидж и мрежови устройства). На базата на получените резултати вече можем да изчислим стойностите за PUE и DCIE (Таблица 1).

Още едно предимство на такава инвентаризация е, че в работата по провеждането и се появява възможност да се установи наличието на неизползвани сървъри. Според проучване, проведено през 2010 г. от The Green Grid Technical Forums, в центровете за обработка на данни обикновено се откриват 10-15% “забравени” сървъри. Тези машини напразно изразходват електроенергия и охлаждащи мощности, без да предоставят нищо в замяна.

Предварително моделиране на планираните промени

На базата на получените данни можете да планирате мерки за повишаване на енергийната ефективност и екологичността на дейта центъра. Проблематично е, когато промени с такава насоченост се реализират по метода на пробите и грешките. Опитите да се експериментира с промяни в разположението на сървърните шкафове или набързо да се обособи “гореща зона” (Hot Zone) са трудоемки, крият риск от недоглеждания и могат да доведат до нарушаване на работата на системите. Много по-ефективно е предварително да моделирате планираните промени с помощта на DCPM инструментите. За целта в DCPM системата трябва да създадете виртуални модели на всички компоненти (сървърни шкафове, системи за охлаждане и елементи за електроснабдяване), след което средствата за планиране в DCPM ще изведат възможните последствия от предполагаемите промени. Например, ще разберете, дали ще имате възможност да осигурите подаването на достатъчно електроенергия, ако поставите в определена зона още един сървърен шкаф с висока плътност (High Density), няма ли да има проблеми с прегряването и т.н.

Важно е планирането да бъде базирано на реални показатели, т.е. на резултати от измерване на действителното потребление на електроенергия, както и на реалната натовареност и топлоотделяне на ИТ системите и съответните спомагателни системи, осигуряващи електрозахранване, охлаждане и т.н. Базисни измервания за тази цел трябва да провеждате доста дълго са да си гарантирате, че програмата ще отчете и нестандартни ситуации, като пиково натоварване на оборудването и др.

Контрол в процеса на експлоатация

Не само на етапа на планиране, но и в процеса на текуща експлоатация е важно да контролирате в режим на реално време параметри от типа на сървърно натоварване, потребление на електроенергия, отделяна топлина и охлаждаща мощност. Това ще ви позволи не само да избегнете неприятни изненади, но и ще ви предостави информация за по-нататъшно планиране на мощностите - DCPM системите могат да симулират различни сценарии на базата на фактически и желани показатели.

Например ако през тази година искате да увеличите изчислителната мощност на вашия център за данни с 5%, с DCPM системата можете да проверите дали за тази цел са достатъчни наличните сървъри, системи за електроснабдяване, UPS-и и системи за охлаждане, като при това се отчитат максималните стойности, зададени от производителите на отделните компоненти. Тези функции излизат извън рамките на чистото измерване и оптимизация на енергийната ефективност. Всъщност една слабите страни на подхода, който стриктно се придържа към отчитане на PUE и DCIE е в това, че не достатъчно се отчитат някои важни фактори като производителността и натовареността на дейта центъра. Например повишаването на ефективността на ИТ оборудването чрез сървърна или сторидж виртуализация няма да се отрази в показателите PUE и DCIE. Тези особености обаче не се игнорират от DCPM системите – именно те предоставят на ИТ администраторите по-пълна картина и идеи за това как центърът за данни може да бъде още по-ефективен (таблица 2).

.