ИТ-менеджерам необходимы реальные данные о количестве электроэнергии, расходуемой компонентами ЦОД, но проблема состоит в том, что получить их очень трудно. Часто анализ ограничивается сложением данных об энергопотреблении серверов, систем хранения и сетевого оборудования, указанных производителями. Но таким образом можно получить только приблизительные значения, которые не позволят оптимизировать энергопотребление всего ЦОД.

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ЗНАЧЕНИЙ PUE

В настоящее время эффективность ЦОД обычно определяется с помощью коэффициентов Power Usage Effectiveness (PUE) и Data Center Infrastructure Efficiency (DCIE) (см. врезку и Рисунок 1). Оба параметра были введены консорциумом The Green Grid Consortium и считаются теперь общепризнанными мерилами эффективности. По данным HP и Fujitsu, среднее значение коэффициента PUE для большинства ЦОД в Германии составляет около 1,6–2. Это означает, что в ЦОД должно поступить 1,6–2 Вт электроэнергии, чтобы системы ИТ получили 1 Вт. Оставшиеся 0,6–1 Вт расходуются на охлаждение, освещение и на нужды прочих потребителей. Только в ЦОД новейшего поколения удается достичь показателей PUE на уровне 1,1–1,2.

 

Показатели энергоэффективности в ЦОД

Консорциум The Green Grid Consortium определил четыре параметра для численной оценки экологичности и энергоэффективности центров обработки данных:

Эффективность использования электроэнергии (Power Usage Effectiveness, PUE). Этот показатель указывает, какая часть общего энергопотребления в ЦОД приходится на долю систем ИТ. Значение PUE получается при делении показателя общего энергопотребления всего ЦОД на количество электроэнергии, расходуемой оборудованием ИТ.

PUE = общее энергопотребление ЦОД: расход систем ИТ. Чем выше результат, тем больше энергии расходуется не на снабжение компонентов ИТ, а на сопутствующие процессы: охлаждение, освещение, ИБП и т. д. Так, значение PUE, равное 2,0, означает, что из 2 Вт, поступающих в ЦОД, системам ИТ достается только 1 Вт.

Эффективность инфраструктуры ЦОД (Data Center Infrastructure Efficiency, DCIE). Этот параметр определяет общую эффективность ЦОД, выраженную в процентах. Коэффициент DCIE представляет собой обратное значение коэффициента PUE. Так, если PUE равен 1,6, то значение DCIE составляет 1: 1,6 х 100 = 62,5%.

Эффективность использования воды (Water Usage Effectiveness, WUE). Этот параметр определяет соотношение между израсходованной водой и каждым киловаттом, потребленным оборудованием ИТ (литры на кВт×ч, л/кВт×ч). Данный коэффициент показывает, насколько экономно ЦОД обходится с водой для охлаждения.

Эффективность использования углерода (Carbon Usage Effectiveness, CUE). Этот параметр рассчитывается на основе количества выброса углекислого газа, выделяемого при производстве электроэнергии для снабжения всего ЦОД, помноженного на значение PUE.

CUE = выброс углекислого газа (CO2 в кг) при производстве энергии × PUE. Этот параметр определяет экологичность источников энергии, снабжающих ЦОД электричеством. Чем выше его значение, тем ниже экологическая эффективность ЦОД. В будущем данный коэффициент станет еще более важен, в том числе потому, что в 2013 году Европейский союз собирается ввести налог на выбросы углекислого газа, который затронет и владельцев ЦОД.

ЦОД как на ладони
Рисунок 1. Значение PUE утвердилось в качестве общепринятого эталона для определения энергоэффективности систем ИТ в ЦОД.

 

Чтобы определить значение коэффициентов PUE и DCIE, необходимо замерить общее энергопотребление всего ЦОД. Этот трудоемкий и чреватый ошибками процесс существенно упрощается при использовании решения для управления производительностью ЦОД (Data Center Performance Management, DCPM). На основании информации, поступающей от электрических счетчиков, систем энергоснабжения, охлаждающих установок, насосов и осветительных систем, DCPM определяет суммарное потребление электроэнергии в ЦОД. Частично эти данные предоставляются посредством SMTP или через специализированные приложения. Результаты измерений могут комбинироваться с данными из других источников, в том числе из таблиц Excel или уже упомянутой документации, предоставляемой производителями.

На втором этапе необходимо определить энергопотребление самих систем ИТ. К ним относятся серверы, коммутаторы, системы хранения информации и прочие сетевые компоненты. В ходе этой ревизии важно учесть и виртуализированные компоненты (серверы, устройства хранения и сети). На основании двух полученных результатов — общего энергопотребления всего ЦОД и непосредственно оборудования ИТ — можно рассчитать значения PUE и DCIE (см. Таблицу 1). Еще одним преимуществом такой инвентаризации является то, что в ходе этой работы появляется возможность выявить наличие неиспользуемых серверов. Согласно данным исследования, проведенного в 2010 году специалистами из The Green Grid Technical Forums, в ЦОД обычно имеется 10–15% «брошенных» серверов. Такие компьютеры напрасно расходуют электроэнергию и охлаждающую мощность, не предоставляя ничего взамен.

ЦОД как на ладони
Таблица 1. Оценка значений PUE и DCIE.

 

ПРЕДВАРИТЕЛЬНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ЗАПЛАНИРОВАННЫХ ИЗМЕНЕНИЙ

На основе полученных данных можно запланировать меры по повышению энергоэффективности и экологичности ЦОД. Проблемы возникают, когда такие изменения реализуются по методу проб и ошибок. Попытки в качестве эксперимента изменить расположение серверных стоек в ЦОД или по-быстрому организовать «горячую зону» (Hot Zone) трудоемки, чреваты просчетами и могут привести к нарушению работы систем. Гораздо эффективнее предварительно смоделировать запланированные изменения с помощью инструментов DCPM. Для этого в программе необходимо создать виртуальные модели всех компонентов ИТ (к примеру, серверных стоек, систем охлаждения и элементов энергоснабжения), после чего специалистпланировщик сможет увидеть на экране возможные последствия предполагаемых изменений. В частности, он сможет понять, удастся ли обеспечить достаточную подачу электроэнергии, если разместить в определенной зоне еще одну серверную стойку высокой плотности (High Density), не возникнет ли проблем с перегревом или где еще есть место для серверного кластера.

Важно, чтобы планирование базировалось на реальных показателях, то есть на результатах измерений действительного потребления электроэнергии, а также реальной загруженности и тепловыделения систем ИТ и соответствующих вспомогательных систем, обеспечивающих подачу электроэнергии, охлаждение и т. п. Эти базисные измерения следует проводить довольно долго. Тогда можно быть уверенным в том, что программа учтет и нестандартные ситуации, к примеру пиковые нагрузки на оборудование.

Не только на этапе планирования, но и в процессе текущей эксплуатации важно контролировать в режиме реального времени такие параметры, как нагрузка на серверы, потребление электроэнергии, выделение тепла и охлаждающая мощность. Это не только позволит избежать неприятных сюрпризов, но и предоставит информацию для дальнейшего планирования мощностей. Так, программы DCPM способны проигрывать сценарии на основе фактических и желаемых показателей. К примеру, если в грядущем году потребуется повысить вычислительную мощность ЦОД на 5%, то соответствующий инструмент способен рассчитать, достаточно ли для этого имеющихся ресурсов серверов, систем энергоснабжения, ИБП и систем охлаждения — при этом учитываются предельные значения, заданные производителями отдельных компонентов.

КОНТРОЛЬ В ПРОЦЕССЕ ТЕКУЩЕЙ ЭКСПЛУАТАЦИИ

Указанные функции выходят далеко за пределы чистого измерения и оптимизации энергоэффективности, ведь одна из слабых сторон концепции учета значений PUE и DCIE заключается в том, что она недостаточно оценивает такие факторы, как продуктивность и загруженность ЦОД. К примеру, повышение эффективности оборудования ИТ в результате виртуализации серверов или систем хранения не отражается в показателях PUE и DCIE. В то же время такие особенности не игнорируются в программных пакетах DCPM, поэтому последние предоставляют администратору ИТ более наглядную картину. В Таблице 2 перечислены действия, которые следует предпринимать в первую очередь.

ЦОД как на ладони
Таблица 2. Меры по снижению расхода электроэнергии в ЦОД.

 

Штефан Боссерт — директор по продажам в регионе EMEA, в Центральной и Восточной Европе в компании nlyte Software.

Поделитесь материалом с коллегами и друзьями

Купить номер с этой статьей в PDF