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Transcrição

EmersonNetworkPower.com
Energy Logic 2.0
Novas Estratégias para Cortar Custos de Energia
do Data Center e Aumentar a Capacidade
Introdução
Atualizando o Energy Logic
Calculando o Impacto
Estratégias do Energy Logic
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Introdução
Introdução
Quando o Energy Logic foi introduzido em 2007, a eficiência energética de data centers estava apenas começando a ser uma questão
séria. Os aumentos na densidade e na capacidade do data center estavam elevando as contas de energia elétrica ao mesmo tempo em
que as preocupações mundiais com o aquecimento global incitaram um relatório da Agência de Proteção Ambiental (EPA) americana
sobre o consumo energético dos data centers. A indústria respondeu com várias abordagens táticas, mas sem estratégias coerentes
para otimizar a eficiência.
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
O Energy Logic preencheu esta lacuna, contrariando a sabedoria convencional da época, a qual focava no uso de energia dos sistemas
de suporte do data center, mais precisamente da refrigeração, enquanto ignorava virtualmente a eficiência dos sistemas de TI que
consomem mais da metade da energia do data center e impulsionam a demanda por refrigeração e por outros sistemas de suporte.
(Este equívoco é perpetuado pela atual confiança na PUE*, que é discutida mais à frente neste estudo, no capítulo Análise de PUE.
Ao contrário, o Energy Logic teve uma abordagem "de dentro para fora" que impulsiona melhorias na eficiência de TI bem como na
eficiência dos sistemas de suporte. Através desta abordagem mais estratégica, o Energy Logic foi capaz de alavancar o efeito cascata
que ocorre quando um menor consumo de energia no nível de componentes e dispositivos é amplificado pela redução de demanda nos
sistemas de suporte.
A economia gerada pelo Energy Logic original, lançado em 2007, foi calculada construindo-se um modelo estatístico detalhado de um
data center de 464,5 metros quadrados, abrigando 210 racks de servidores com uma densidade média de rack de 2,8 kW. Cada
estratégia do Energy Logic foi então aplicada ao modelo, para calcular o impacto no consumo de energia.
O Energy Logic demonstrou que uma
economia de 1 Watt no nível do
processador produziu uma economia de
2,84 Watts no nível das instalações,
através do efeito cascata.
* PUE: Power Usage Efectiveness ou métrica utlizada para medir Eficácia
de Utilização Energética
Emerson Network Power | Energy Logic 2.0
PG 2
Através desta análise, o Energy Logic demonstrou que a economia de 1 Watt no nível do processador produziu uma economia
de 2,84 Watts no nível das insalações através do efeito cascata. Adicionalmente, as dez estratégias no Energy Logic,
trabalhando juntas, geraram uma economia de 52 por cento no consumo de energia do data center ao mesmo tempo em
que liberaram 65% de espaço no data center.
Introduçao
Confome o estudo original do Energy Logic observou, a análise focou na eficiência, mas as mesmas estratégias podem ser
Análise de PUE
usadas para remover limitações ao crescimento e aumentar a capacidade do data center. Conforme os orçamentos de TI
ficaram mais apertados após a crise econômica de 2008, a habilidade de expandir capacidade com um bom custo-benefício
eram a força motriz de muitas organizações que buscavam aprimorar a eficiência do data center.
Principais Lições
Conclusão
Veja o vídeo do Energy Logic
original.
PG 3
Introdução
As tecnologias de data center avançaram desde a introdução do Energy Logic, criando novas oportunidades para otimizar
eficiência e capacidade. Como resultado, a Emerson Network Power desenvolveu o Energy Logic 2.0 para incorporar os avanços
na tecnologia e as novas melhores práticas que surgiram nos úlimos 8 anos.
Análise de PUE
Principais Lições
Embora o Energy Logic tenha sido atualizado, os princípios fundamentais permaneceram inalterados:
•
As maiores economias são alcançadas focando-se nos principais sistemas de TI que impulsionam o consumo de energia
do data center, consequentemente alavancando o efeito cascata.
•
O data center pode operar de forma eficiente apenas quando o consumo de energia oscila com a demanda. Sistemas que
não podem operar de forma eficiente em demandas menores que o pico desperdiçam energia.
•
É possível alcançar economias significativas no consumo de energia do data center sem ter que usar projetos não
testados ou tecnologias que sacrifiquem o desempenho do data center.
Existem de fato mais semelhanças que diferenças entre o Energy Logic 2.0 e o
Energy Logic original. Isto é um testemunho à solidez da abordagem do Energy
Logic e, até certo ponto, um reflexo da falta de progressos feitos na otimização
da eficiência do data center: o data center de hoje se parece muito com o data
center de 2007, em vários aspectos.
Conclusão
A Emerson Network Power
desenvolveu o Energy Logic 2.0
para incorporar os avanços na
tecnologia e as melhores
práticas que surgiram nos
últimos 8 anos.
PG 4
Servidores certamente entregam mais poder de processamento com maior eficiência, resultando em maiores densidades de
racks. Entretanto, poucos data centers estão tirando vantagem dos componentes de maior eficiência disponíveis e a falta de
visibilidade do desempenho do data center em tempo real continua a limitar a capacidade dos gerentes de data center de
alavancar todas as oportunidades de otimização disponíveis.
Estima-se que os avanços no poder de processamento dos servidores aumentem o total de consumo de energia do data center
de 464,5 metros quadrados estabelecido no Energy Logic original de 1.127 kW para 1.543 kW. Como no Energy Logic original,
um pouco mais que a metade da energia é consumida pelo equipamento de TI para uma PUE de 1,91 (Figura 1).
Sistemas de
Suporte 48%
Introdução
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Iluminação 1%
Equipamento
de TI 52%
Processador 14%
Resfriamento 38%
Fonte de alimentação dos Servidores 11%
Outros Conjuntos Derivados dos Servidores 8%
UPS 7%
PDU 2%
Armazenamento 4%
Equipamento de Comunicação 4%
Figura 1. Sistemas de TI são responsáveis por 52 por cento do consumo de
A visibilidade e o controle
dados pelo DCIM são tão
indissociáveis do Energy
Logic 2.0 que é
impossível atribuir um
percentual isolado de
economia de energia ao
DCIM. O DCIM possibilita
múltiplas estratégias do
Energy Logic 2.0.
energia de um data center típico de 464,5 metros quadrados.
PG 5
A virtualização é uma área onde o mercado avançou além da visão do
Energy Logic original. Em 2007, o data center base do Energy Logic
não considerou nenhuma virtualização enquanto o data center
otimizado usava virtualização em 20% dos servidores. Hoje, a média
do nível de utilização da virtualização de servidores excede 30 %1
(Figura 2).
As estratégias no Energy Logic 2.0 foram atualizadas para refletir as
mais recentes tecnologias e melhores práticas. Adicionalmente, duas
estratégias foram adicionadas para refletir as novas tecnologias e
melhores práticas que não estavam disponíveis quanto o Energy Logic
foi primeiramente lançado:
•
A Estratégia 4 anteriormente focou em servidores blade e sua
habilidade de economizar energia através de componentes
compartilhados. No Energy Logic 2.0, os servidores blade não
fazem parte de uma estratégia separada. Ao invés, a
consolidação de servidores foi integrada as recomendações do
Energy Logic 2.0 sobre virtualização, para melhor refletir o fato
da consolidação geralmente ocorrer em conjunto com a
virtualização. A estratégia 4 no Energy Logic 2.0 agora foca na
arquitetura da Tecnologia da Informação e da Comunicação
(TIC), uma melhor prática emergente que proporciona economia
de energia através da otimização das conexões IP no data center.
•
Inglaterra
Introdução
29,0
Brasil*
42,0
inamarcaE
44,1
Estados Unidos
Média
43,4
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
38,9
* FONTE: Pesquisa IDC e Gartner - http://br.idclatin.com/releases/news.aspx?
id=1588 - http://computerworld.com.br/tecnologia/2010/01/13/
virtualizacao-ganha-forca-no-mercado
O índice V de Taxa de Penetração
Setembro de 2011 (%)
Figura 2. De acordo com o índice V, uma medida da
penetração da virtualização por percentual de servidores
elaborada por Veeam Software e Vanson Bourne, a taxa
de penetração da virtualização em setembro de 2011 era
de 38,9 por cento.
A outra mudança significativa no Energy Logic 2.0 é que ele tira o máximo proveito do gerenciamento de infraestrutura do
data center (DCIM). Este pode parecer um progresso relativamente menor, mas aos recursos que o DCIM habilita são
significativos comparados ao monitoramento, que é um dos componentes do DCIM. De fato, a visibilidade e o controle
proporcionados pelo DCIM são tão indissociáveis do Energy Logic 2.0 que é impossível atribuir um percentual isolado de
economia de energia ao DCIM. O DCIM possibilita múltiplas estratégias do Energy Logic.
PG 6
Introdução
Atualiazndo o Energy Logic
Um dos desafios das organizações em otimizar o desempenho do
data center é balancear o que frequentemente parecem ser
objetivos conflitantes: gerenciar custos, atender a demanda
crescente por poder de computação e assegurar a
disponibilidade contínua. O Energy Logic proporciona a
flexibilidade para usar melhorias de eficiência para reduzir custos
ou aumentar a capacidade sem comprometer a disponibilidade
do data center, permitindo, portanto, que gerentes de data
center enderecem com eficácia e o que parecem ser objetivos
conflitantes.
O efeito cascata é o
elemento fundamental da
estratégia do Energy Logic,
proporcionando um foco
claro para as iniciativas de
eficiência de data center.
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
O Efeito Cascata
O efeito cascata é o elemento fundamental da estratégia do Energy Logic, proporcionando um foco claro para as iniciativas de
eficiência de data center. Em um data center com uma PUE de 1,9, economias de 1 W no processador do servidor geram uma
economia de 2,8 W no nível das instalações (Figura 3). Em PUEs mais altos (Figura 3), a economia será maior.
Veja como a Emerson usou o Energy
Logic original para criar um data
center de alta eficiência energética
e alta disponibilidade.
PG 7
O Efeito Cascata
Introdução
Atualiazndo o Energy Logic
Componentes
do Servidor
1 Watt
economizado
aqui
-1,0 W
Análise de PUE
-1,18 W
Principais Lições
DC-DC
Economiza 0,18 W
adicionais aqui
AC-DC
e 0,31 W aqui
Conclusão
-1,49 W
Distribuição
de Energia
e 0,04 W aqui
-1,53 W
UPS
e 0,14 W aqui
1 Watt economizado no processador
economiza aproximadamente 2,84 W
no consumo total
-1,67 W
Resfriamento
e 1,07 W aqui
-2,74 W
Comutador/
Transformador
do Prédio
-2,84 W
= Economias Cumulativas
e 0,10 W aqui
Figura 3. Economias no nível dos componentes do servidor caem como cascata entre os sistemas de suporte para aumentar a economia. À
um PUE de 1,9, a economia de 1 W no nível de componentes do servidor resulta em economias cumulativas de aproximadamente 2,84 Watts.
PG 8
Eficiência Energética
As estratégias no Energy Logic 2.0 podem reduzir o consumo de energia de um data center típico de
464,5 metros quadrados em até 74 por cento. Considerando uma carga de 1.543 kW nas instalações e
custos de energia de U$ 0,08 por kilowatt hora, os custos anuais de energia seriam reduzidos de U$
1.081.334 para U$ 285.926. A um custo de U$ 0,15 por kilowatt hora a economia é ainda maior, com
uma redução no custo anual de energia de U$ 2.027.502 para U$ 536.112 (Figura 4).
Introdução
Atualizando o Energy
Antes do Energy Logic
Depois do Energy Logic
$2M
Análise de PUE
Principais Lições
Capacidade
Conclusão
$1,5M
Espaço, refrigeração e energia são os três obstáculos mais comuns para o crescimento da capacidade
do data center. O Energy Logic diminui estes obstáculos ao converter ganhos de eficiência em
capacidade adicional. Aumentos na eficiência da TI equivalem à capacidade adicional de UPS ,
enquanto melhorias no resfriamento possibilitam uma maior densidade de racks, liberando espaço
físico. Ao aumentar a densidade dos racks de uma média de 5 kW para 12 kW, em conjunto com outros
aumentos de eficiência alcançados através do Energy Logic 2.0, o número de racks de servidores é
reduzido de 161 para 27, potencializando uma economia de 83 por cento no espaço do data center.
Disponibilidade
As estratégias no Energy Logic foram cuidadosamente selecionadas para entregar ganhos de eficiência
sem comprometer a disponibilidade do data center. Em alguns casos, os objetivos de disponibilidade do
data center podem ditar como são aplicados determinados passos, e o tipo de instalação pode
determinar onde serão feitas as maiores economias. Instalações operando com altas taxas de utilização
o dia todo irão querer focar seus esforços em escolher equipamentos de TI com processadores de baixo
consumo de energia e fontes de alimentação de alta eficiência. Instalações que tenham picos de
atividade previsíveis podem alcançar os maiores benefícios através da tecnologia de gerenciamento de
energia e da seleção de melhorias no resfriamento, tal como confinamento que além de seus benefícios
em eficiência pode aumentar o tempo de aquecimento e possibilitar o controle mais preciso da
capacidade. Todas as estratégias foram projetadas para aplicação em qualquer data center e podem ser
implementadas sem aumentar o risco de inatividade.
$1M
$0,5M
$0,08
$0,15
Custo por kW/h
Figura 4. Custos anuais de
energia antes e depois do
Energy Logic. Custos
anteriores baseados em
carga de 1.543 kW. Custos
posteriores baseados em
carga de 408 kW.
PG 9
Estratégias do Energy Logic 2.0
Introdução
ENERGY LOGIC
oad
Componentes de Baixa Potência
ENERGY LOGIC 2.0
oad
avings (kW) avings %
avings (kW)
avings%
Fontes de Alimentação de Alta
Eficiência
Processadores de Baixa Potência
111
10
172
11,2
Gerenciamento de Energia do Servidor
Fontes de Alimentação de Alta Eficiência
124
11
110
7,1
Arquitetura de TIC
Características do Gerenciamento de Energia
892
86
8
146
9,4
806
7
1
Arquitetura de TIC
53
3,5
Consolidação e Virtualização de
Servidores
448
29
Servidores Blade
Arquitetura de Alimentação
Virtualização de Servidores
799
86
8
Servidores
Distribuição de Energia CA de Alta Tensão
713
20
1
614
63
4,1
Gerenciamento de Temperatura e do
Fluxo de Ar
Melhores Práticas de Resfriamento
693
15
1
Gerenciamento da Temperatura e do
Fluxo de Ar
551
80
5,2
Resfriamento da Capacidade Variável
678
49
4
471
40
2,6
Resfriamento de Alta Densidade
Resfriamento Suplementar
629
72
7
431
23
1,5
557
15
1
Gerenciamento da
Infraestrutura do Data Center
408
--*
Gerenciamento da Infraestrutura do
Data Center
542
585
52
Otimização do Monitoramento
TOTAIS
TOTAIS
408
73,6
*Porque o DCIM é parte integrante de várias estratégias do Energy Logic 2.0, neste modelo
não é possível atribuir ao DCIM um percentual isolado de economia a
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Figura 5. O Energy Logic 2.0 considera um aumento de 415 kW no consumo total de energia do data center comparado ao Energy Logic
original. Com base nesta carga, as estratégias do Energy Logic detalhadas neste estudo tem o potencial de reduzir o consumo de energia para
408 kW, uma melhoria de 73,6 por cento na eficiência do data center.
PG 10
1. Componentes de Baixa Potência
Introdução
O efeito cascata resulta em economia do nível de componentes, e é por este motivo que componentes de baixa potência
representam o primeiro passo no Energy Logic 2.0. O Energy Logic original destacou a economia que poderia ser feita ao
melhorar a eficiência do processador, e ainda há oportunidades significativas nesta frente.
A Energia Térmica de Design (TDP) é a melhor métrica disponível para a eficiência do processador. Enquanto eficiência do
servidor melhorou consideravelmente nos últimos cinco anos, estas melhorias foram neutralizadas pelo crescimento constante da
capacidade computacional. Portanto, os processadores do servidor consomem aproximadamente a mesma energia que
consumiam quando o Enegy Logic original foi lançado, estimada em 91 W.
Os fabricantes de processadores continuam a avançar a tecnologia de ponta com processadores de alta eficiência que consomem
de 40 a 60 W menos que os processadores padrão. Pesquisas independentes mostram que estes processadores de baixa potência
proporcionam o mesmo desempenho que os modelos de alta potência (Figura 6).
Se a potência do processador for reduzida da média de 91W para 54W,
uma redução de 11,2 por cento (172 kW) no consumo de energia do data
center poderá ser alcançada.
Adicionalmente, o DDR3 e o DDR4 RAM representam alternativas de
baixa potência às memórias de servidor tradicionais , apesar das
economias que estes componentes proporcionam poderem ser
neutralizadas pelo aumento na memória do servidor. Substituir os discos
rígidos mecânicos por discos de estado sólido também pode melhorar a
eficiência do servidor.
Eficiência
Arquitetura de TIC
Servidores
Fluxo de Ar
Se a potência do processador
for reduzida da média de 91W
para a média de 54 W, uma
redução de 11 por cento (172
kW) no consumo de energia
do data center poderá ser
alcançada.
Data Center
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
PG 11
Resultados do Desempenho do Sistema
Introdução
30000
Eficiência
Transações/Segundo
25000
Arquitetura de TIC
20000
Servidores
15000
Fluxo de Ar
10000
Data Center
5000
Análise de PUE
Principais Lições
0
Carga1
Carga 2
Opteron 2218. HE 2,6Ghz
Carga 3
Woodcrest LV S148 2,3GHz
Carga 4
Carga 5
Opteron 2218 2,6GHz
Conclusão
Woodcrest 5140 2,3 GHz
Fonte: Anandtech
Figura 6. Processadores de alta eficiência proporcionam um desempenho similar aos processadores tradicionais ao
mesmo tempo em que geram economia de energia que caem como cascata pelo data center.
PG 12
2. Fontes de Alimentação de Servidors de Alta Eficiência
Introdução
Assim como com outros componentes do servidor, as fontes de alimentação atualmente operam abaixo da eficiência
disponível . Ao passo que a eficiência das fontes de alimentação melhoraram desde que o Energy Logic original considerou-a
como sendo de 79 por cento, elas continuam consumindo mais energia que necessário. A eficiência média das fontes de
alimentação de servidores é agora estimada em 86,6 por cento, bem abaixo dos 93 por cento que está disponível.
Eficiência
Aumentar a eficiência de 86,6 por cento para 93 por cento reduz o consumo total de energia do data center em 7,1 por cento.
Teoricamente, em um data center de 464,5 metros quadrados isto dá 110 kW - 7 por cento da economia total.
Arquitetura de TIC
Como em outros sistemas de data center, a eficiência da fonte de alimentação do servidor varia dependendo da carga (Figura 7).
Algumas fontes de alimentação tem o desempenho melhor com cargas parciais que outras, e isto é especialmente importante
em dispositivos de cabos duplos onde o uso de energia pode ser em média menos que 30 por cento. A figura 7 mostra eficiências
de fontes de alimentação com duas cargas diferentes para dois modelos de fontes de alimentação. Com carga de 20 por cento,
o modelo A tem uma eficiência de aproximadamente 88 por cento enquanto o modelo B tem uma eficiência mais próxima de 82
por cento.
Veja os especialistas da
Emerson endereçar as últimas
tendências em eficiência
energética.
Aumentar a eficiência de
86,6 por cento para 93 por
cento reduz o consumo
total de energia do data
center em 7 por cento.
Servidores
Fluxo de Ar
Data Center
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
PG 13
Resfriamento "Típico"
Utilização de 100% da
CPU
Carga de UFA "Típica" em
Configuração Redundante
Potência
Nominal
Configuração
"Maxima"
Introdução
90%
Eficiência
Eficiência
85%
Arquitetura de TIC
Modelo A
Modelo B
80%
Servidores
Fluxo de Ar
75%
70%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
55%
60%
Percentual de Carga Total
65%
70%
75%
80%
85%
90%
95%
100%
Data Center
Análise de PUE
Principais Lições
Figura 7. Eficiência da fonte de alimentação com cargas variadas.
Conclusão
PG 14
3. Gerenciamento de Energia do Servidor
Introdução
O gerenciamento de energia do servidor permanece uma oportunidade em aberto para
reduzir o consumo do data enter porque a maioria dos data centers raramente operam
a capacidade plena. Isto é um problema porque, consequentemente, uma instalação
operando a apenas 20 por cento de sua capacidade pode usar 80 por cento da energia
que a mesma instalação usaria ao operar com 100 por cento da capacidade.
Servidores Energy Star
O relatório da Agência de Proteção
Ambiental americana de 2007 sobre
o consumo energético de data centers
gerou esforços para estabelecer métricas
significativas de eficiência e para estender
O gerenciamento de energia do servidor pode reduzir significativamente o consumo de
energia de servidores ociosos, mas não é usado em data centers típicos devido à
preocupação com o tempo de resposta para "acordar" um servidor ocioso quando se usa
o gerenciamento de energia.
O Green Grid, um consórcio industrial focado em melhorar a eficiência dos recursos de
data centers, fez uma pesquisa2 em gerenciamento de energia de servidores para
identificar os principais obstáculos para sua adoção e está desenvolvendo materiais para
educar os gerentes de data center em gerenciamento de energia de servidores e
aumentar o uso desta tecnologia.
Adicionalmente, uma nova pesquisa revelou que os riscos de usar o gerenciamento de
energia em servidores antigos pode ser muito baixo, uma vez que estes servidores
pouco contribuem para o desempenho do data center. Em uma apresentação no
evento AFCOM Data Center World em 2011, William Carter e John Kuzma da Intel3
apresentaram uma análise da utilização de servidores em um data center corporativo e
mostraram que servidores instalados antes de 2008 eram responsáveis por 60% do
consumo de energia mas apenas entregavam 4 por cento da capacidade de
desempenho (Figura 8).
o programa de sucesso Energy Star para os
Gerenciamento de Energia do
Servidor
Arquitetura de TIC
servidores de data centers.
Consolidação e Virtualização dos
Servidores
As especificações para os servidores Energy
Star4 foram agora publicadas e alinhadas
com os princípios do Energy Logic ,
incluindo:
• Servidores de1kWou maiores devem usar
fontes de alimentação que entreguem 92
por cento de eficiência com uma carga de
50 por cento.
• Servidores com dois ou menos
processadores devem ter um consumo de
energia, quando ociosos, de menos de 55 W.
Fluxo de Ar
DataCenter
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
• T odos os servidores de três ou quatro
sockets devem habilitar o gerenciamento
de energia para reduzir a potência do
processador durante períodos de baixa
utilização.
PG 15
A longo prazo, servidores antigos que pouco contribuem para o desempenho do data center devem ser identificados e
consolidados em novos servidores; entretanto, o gerenciamento de energia representa uma solução provisória poderosa para
reduzir o consumo de energia do servidor sem investimentos adicionais em tecnologia. Também representa uma estratégia
ideal de longo prazo para permitir que o consumo de energia do servidor se adapte dinamicamente às mudanças na carga do
data center.
Sistemas de gerenciamento de infraestrutura de data centers que podem coletar dados operacionais em tempo real dos
sistemas de distribuição de energia do rack e consolidá-los com os dados de utilização do servidor proporcionam a
visibilidade para identificar capacidade não utilizada e possibilitam o uso seguro e eficaz do gerenciamento de energia do
servidor.
Implementar o gerenciamento de energia pode reduzir o consumo total de energia do data center em 10 por cento, cortando
146 kW da carga de 1,261 kW remanescente após as estratégias 1 e 2 terem sido implementadas.
Distribuição Etária
Consumo de Energia
Capacidade de Desempenho
4%
32%
35%
93%
3%
Gerenciamento de Energia do
Servidor
Arquitetura de TIC
Servidores
Fluxo de Ar
2008, 2009
2010 - Atual
4%
2007 & Antes
60%
64%
Introdução
5%
DataCenter
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Fonte: Intel Corp.
Figura 8. Em um estudo de um data center corporativo feito pela Intel, servidores antigos consumiram 60 por cento da
energia mas foram responsáveis por apenas 4 por cento do desempenho.
PG 16
4. Arquitetura de TIC
Introdução
Devido a forma pela qual crescemos, os data centers atuais apresentam tipicamente uma arquitetura do tipo silo com a
virtualização limitada à camada de aplicação individual de acordo com as necessidades da linha de negócios. Arquiteturas de
rede não otimizadas frequentemente contém duplicidade e carecem de rastreamento de ativos e coordenação da infraestrutura
de comutação/roteamento de rede. Esta arquitetura desarticulada da Tecnologia da Informação e Comunicação é similar à um
disco rígido fragmentado no qual tanto a eficiência quanto o desempenho estão comprometidos.
Arquitetura de TIC
Ganhos de eficiência podem também ser obtidos através da nova tecnologia de cabeamento estruturado a qual reduz a carga de
calor aumentando a velocidade da transmissão da informação5 (Figura 9).
Servidores
Implementar uma arquitetura de TIC coesa envolve estabelecer políticas e regras para guiar o projeto e a implantação da
infraestrutura de rede, assegurando que todos os sistemas do data center sigam as mesmas regras e políticas de gestão. A rede é
arquitetada como um sistema único ponto-a-ponto de propriedade e gerenciado pela TI como um serviço para a empresa.
Servidores e armazenamento alternam a propriedade entre linhas de negócios e TI, com poucas e limitadas exceções para
aplicações do tipo HPC e/ou requisitos legais. Adicionalmente, os ativos de TI são implementados de acordo com um plano
principal que assegura que os sistemas escalem de acordo com a carga de trabalho, estejam localizados para minimizar o tamanho
e os custos da rede e aproveitem o controle centralizado através do DCIM.
Fluxo de Ar
Esta abordagem tem o potencial de contribuir com 53 kW adicionais de economia de energia ou 3,5 por cento da economia total.
DataCenter
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Implementar uma arquitetura de TIC coesa envolve estabelecer
políticas e regras para guiar o projeto e a implementação da
infraestrutura de rede, assegurando que todos os sistemas do
data center sigam as mesmas regras e políticas de gestão.
PG 17
Aumento de Temperatura vs Corrente Feixe de 100 Cabos
Cat 5e
20
Introdução
Cat 6
Cat 6A UTP Slim
15
Cat 6A UTP
10
Cat 6A F/UTP
Arquitetura de TIC
Cat 7 A S/FUTP
Servidores
Fluxo de Ar
5
0
200
600
400
800
Corrente Aplicada por Par (mA)
DataCenter
1000
Fonte: Siemon
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Figura 9. Cabos de comunicação mais antigos geram mais calor, reduzindo a eficiência do data center.
PG 18
5. Virtualização e Consolidação de Servidores
Introdução
A Virtualização permite que servidores antigos, que desperdiçam energia, sejam consolidados de maneira segura em muito menos
hardware. Ela também aumenta a capacidade do pessoal de TI em responder às mutantes necessidades do negócio e dos requisitos de
computação. A natureza estática de um servior faz com que seja difícil que ele responda à cargas de TI variáveis; o hardware precisa
ser sobre provisionado para dar conta dos picos de demanda, os quais ocorrem de vez em quando. Ao permitir várias aplicaçãoes no
mesmo servidor, a capacidade de TI pode ser dimensionada mais precisamente em relação a demanda real, reduzindo
significativamente o número de servidores necessários para suportar a demanda. De acordo com a VMware, cada servidor que é
virtualizado economiza, por ano, 7.000 kW de energia elétrica e quatro toneladas de emissões de dióxido de carbono.6
A maioria dos data centers já descobriram os benefícios da virtualização, mas frequentemente há oportunidade para ir além. Por
exemplo, aumentar a virtualização dos servidores de 30 para 60 por cento pode proporcionar uma redução de 29 por cento no
consumo de energia do data center - a maior contribuição de qualquer estratégia do Energy Logic. Isto representa uma economia de
448 kW no data center de 1.543 kW.
O DCIM pode ter um papel importante em ajudar as organizações a aumentar o nível de virtualização e gerenciar o ambiente virtual. Ele
proporciona visibilidade à como os servidores virtuais são implantados e à capacidade da infraestrutura que suporta estes servidores
virtuais. Com o DCIM a capacidade da infraestrutura pode ser completamente utilizada sem risco de sobre provisionamento.
Arquitetura de TIC
Servidores
Fluxo de Ar
DataCenter
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Ben Matheson da VMware e
Jake Smith da Intel discutem
sobre a virtualização de
servidores.
PG 19
6. Arquitetura de Alimentação
Introdução
Historicamente, projetistas e gerentes de data center tiveram que escolher entre disponibilidade e eficiência no sistema de energia
do data center. Sistemas UPS de dupla conversão proporcionavam a maior disponibilidade, mas não podiam entregar a mesma
eficiência que sistemas interativos de linha. O processo de conversão que assegura um abrangente condicionamento da
alimentação e um melhor isolamento da eletrônica sensível a partir da fonte de energia também introduz algumas perdas ao
processo.
Entretanto, agora, progressos na tecnologia de UPS de dupla conversão eliminaram a lacuna em eficiência, e novas funcionalidades foram
introduzidas que permitem aos sistemas UPS de dupla conversão alcançar eficiências no mesmo nível que sistemas interativos de linha.
Aproximadamente 4-6 por cento da energia passando através de uma UPS de dupla conversão é usada no processo de conversão.
Isto foi tradicionalmente aceito como um preço razoável a ser pago pela proteção proporcionada pelo sistema UPS, mas nas novas
opções de alta eficiência o processo de conversão pode ser contornado, e a eficiência aumentada, quando a criticidade do data
center não for alta ou quando a energia elétrica pública fornecida for de excelente qualidade. Isto é realizado pela incorporação de
uma chave estática de bypass automática na UPS. O bypass opera em velocidades muito altas para proporcionar uma transferência
da carga para uma utilidade ou para um sistema de backup sem interrupções, permitindo a manutenção e assegurando alimentação
ininterrupta no caso de uma sobrecarga severa ou da perda instantânea de tensão do barramento. A transferência é realizada em 4
milissegundos para prevenir qualquer interrupção que possa paralisar o equipamento de TI. Usando controles inteligentes, o bypass
pode ser mantido fechado, evitando o processo de conversão normal CA-CC-CA enquanto os monitores da UPS fazem o bypass da
qualidade da energia.
Arquitetura de TIC
Servidores
Fluxo de Ar
Gerenciamento da Infraestrutura de
Data Center
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Peter Panfil, da Emerson
Network Power, discute as
diferentes abordagens para
o "eco-mode" (modo de
economia) de UPS.
PG 20
Quando a UPS percebe que a qualidade da alimentação está fora dos padrões aceitáveis, o bypass abre e transfere a alimentação
de volta para o inversor de forma que as anomalias possam ser corrigidas. O inversor precisa ser mantido constantemente
preparado para aceitar a carga e portanto precisa de alimentação de controle, e a transferência precisa ocorrer sem rupturas para
prevenir uma interrupção no barramento crítico. A potência necessária é 2 por cento menor que a potência nominal, criando
potenciais economias de 4,1-4,5 por cento se comparado com modos de operação tradicionais.
Introdução
% CARGA
Arquitetura de TIC
Servidores
25%
Fluxo de Ar
% CARGA
3 Unidades à 25% Carga Cada = Eficiência de 94%
38%
Data Center
Unidade de Stand-by unit inativa
Esquema baseado em operações com carga
Distribui operações para todas unidades
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Figura 10. Inteligência no Firmware para
sistemas UPS multi modulares aumentam a
2 Unidade à 38% de Carga Cada = Eficiência de 96%
eficiência ao manter inativos inversores não
necessários ou módulos completos.
PG 21
Outra função mais recente possibilitada pelos controles da UPS, paralelismo inteligente, pode contribuir para economias
adicionais. O paralelismo inteligente melhora a eficiência de sistemas UPS redundantes ao desativar os módulos UPS que não são
necessários para suportar a carga e aproveitando-se das inerentes melhorias de eficiência que estão disponíveis em cargas
maiores. Por exemplo, um sistema UPS multi modular, configurado para suportar uma carga de 550 kVA usando três módulos UPS
de 250 kVA, pode suportar cargas menores que 250 kVA com apenas dois módulos. Desativar um módulo mantém a redundância
e melhora a eficiência dos módulos remanescentes ao habilitá-los para operar com uma capacidade maior (Figura 10).
Nos sistemas de distribuição, transformadores de alta eficiência podem minimizar as perdas entre a UPS e o rack. A alimentação CC
(DC power) pode também ser uma opção viável para otimizar a arquitetura de alimentação. A alimentação CC proporciona
eficiências comparáveis aos mais eficientes sistemas de alimentação CA, ao mesmo tempo em que entrega paralelismo modular e
redundante e completo isolamento da rede de energia em todos os modos normais de operação.
Introdução
Arquitetura de TIC
Servidores
O DCIM pode apoiar o controle inteligente no sistema de alimentação ao proporcionar uma visão holística do consumo de energia
do data center e da utilização do servidor, para fazer o ajuste fino da operação do "eco mode" (modo econômico) ou determinar se
o paralelismo inteligente pode ser usado.
Fluxo de Ar
Implementar o eco-mode na UPS e otimizar a trajetória de energia das UPS para os servidores e para outros equipamentos
conectados pode reduzir o consumo de energia do data center em 4 por cento do total, ou 10 por cento da carga de 614 kW
remanescente após outras estratégias terem sido implementadas.
Data Center
Análise de PUE
O DCIM pode apoiar o controle
inteligente no sistema de alimentação
ao proporcionar uma visão holística
do consumo de energia do data center
e da utilização do servidor.
Principais Lições
Conclusão
PG 22
7. Gerenciamento de Temperatura e do Fluxo de Ar
Introdução
O Energy Logic original defendia o uso da disposição dos racks em corredor quente/corredor frio e realçava a importância de
vedar as lacunas no piso. Ele ainda sugeria explorar a oportunidade de aumentar as temperaturas da água gelada para 10o C.
Isto reduziu o custo geral de energia das instalações em 1 por cento sem praticamente qualquer investimento em novas
tecnologias. O Energy Logic 2.0 baseia-se nestas melhores práticas, que estão agora firmemente estabelecidas na maioria dos
data centers empresariais, para levar o gerenciamento da temperatura, da umidade e do fluxo de ar a um novo patamar através
do confinamento, de controles inteligentes e da economização.
Do ponto de vista da eficiência, um dos principais objetivos de evitar que o ar quente e o ar frio se misturem é maximizar a
temperatura do ar de retorno à unidade de resfriamento. O relacionamento entre a temperatura do ar de retorno e a
capacidade razoável de resfriamento é ilustrado na Figura 11. Ela mostra que um amento de 5,6o C no ar de retorno resulta
normalmente em um aumento de 30 à 38 por cento na capacidade da unidade de resfriamento, dependendo do tipo de
sistema7. Esta capacidade adicional se traduz em operação mais eficiente em um sistema DX ao se usar os compressores "sem
carga" e em um sistema de água gelada ao se usar os chillers sem carga e as bombas a fluxo reduzido. Ela pode também
aumentar a taxa de calor sensível (SHR) das unidades de refrigeração de precisão para perto de 1, evitando a desumidificação
desnecessária.
Arquitetura de TIC
Servidores
Gerenciamento de Temperatura e
do Fluxo de Ar
Data Center
Análise de PUE
Os racks dispostos em uma configuração corredor quente/corredor frio proporcionam uma espécie de barreira entre dos dois
corredores quando painéis cegos são usados sistematicamente para fechar aberturas. Entretanto, mesmo com painéis cegos, o
ar quente pode escapar por cima ou pelos lados do corredor e se misturar ao ar no corredor frio.
Principais Lições
Conclusão
PG 23
A temperatura do ar de retorno 5,6o C maior
normalmente possibilita uma eficiência de CRAC
30-38% melhor
Água Gelada do CRAC
Introdução
Expansão direta do CRAC
80
70
60
50
Arquitetura de TIC
40
30
Servidores
20
10
Figura 11. A eficiência das unidades de
do Fluxo de Ar
resfriamento melhoram conforme
aumenta a temperatura do ar de retorno
70°F
75°F
80°F
85°F
90°F
95°F
100°F
21,1°C
23,9°C
26,7°C
29,4°C
32,2°C
35,0°C
37,8°C
Data Center
O confinamento envolve vedar as extremidades do corredor, o topo do corredor, ou ambos para isolar o ar no corredor (Figura
12). O confinamento do corredor frio é preferível ao confinamento do corredor quente porque é mais simples de implantar e reduz
o risco em caso de violação do sistema de confinamento. Com o confinamento do corredor quente, portas abertas os painéis
cegos faltantes permitem que o ar quente entre no corredor frio, pondo em risco o desempenho do equipamento de TI. Pior
ainda, na ausência de uma barreira de vapor a umidade externa pode condensar nos racks e nas entadas do servidor. Em um
cenário similar, com o corredor frio confinado, ar frio vazando para o corredor corredor quente diminui a temperatura do ar de
retorno, comprometendo levemente a eficiência, mas sem ameaçar a confiabilidade de TI. Na verdade, o confinamento do
corredor frio pode melhorar a disponibilidade do sistema aumentando os tempos de ride-through (recuperação) em caso de um
problema no resfriamento. O confinamento também possibilita controle de velocidade do ventilador mais preciso, maior
temperatura de alimentação da água gelada e utilização máxima do economizador.
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
PG 24
Introdução
Arquitetura de TIC
Figura 12. O confinamento melhora a eficiência do sistema
de refrigeração ao permitir o aumento das temperaturas do ar
Servidores
de retorno e cria um ambiente ideal para o controle de
temperatura do ar de precisão.
do Fluxo de Ar
Unidades de resfriamento em linha (row based) podem operar no ambiente confinado para complementar ou substituir o
resfriamento perimetral. Isto traz o controle de temperatura e de umidade para mais perto da fonte de calor, permitindo o
controle mais preciso. Ao colocar as entradas do ar de retorno das unidades de refrigeração de precisão diretamente no corredor
quente, o ar é capturado na sua temperatura mais alta e a eficiência do resfriamento é maximizada. A desvantagem possível
desta abordagem é o maior consumo de espaço de piso no corredor, mas a economia de espaço percebida pelo Energy Logic 2.0
deve minimizar esta preocupação.
Data Center
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Controles inteligentes possibilitam uma mudança do controle de resfriamento baseado na temperatura do ar de retorno para o
controle baseado nas condições existentes nos servidores, o qual é essencial para otimizar a eficiência. Os controles asseguram a
combinação ótima de capacidade do chiller/compressor e fluxo de ar e frequentemente permitem o aumento da temperatura no
corredor frio para mais próxima do limite de segurança da operação recomendado pela ASHRAE (máx. 27oC) para data centers
classe A1-A4. De acordo com um estudo da Emerson Network Power, um aumento de 5,6oC na temperatura do corredor frio
PG 25
pode gerar 20 por cento de redução no uso de energia pelo sistema de refrigeração. Entretanto, aumentar muito as temperaturas pode
fazer com os que os ventiladores do servidor trabalhem mais, melhorando a PUE mas efetivamente aumentando o consumo total de
energia. O sistema DCIM pode ajudar a identificar a temperatura ótima do corredor frio comparando as temperaturas com os padrões de
consumo de energia do sistema de refrigeração e do servidor.
O sistema de controle também contribui para a eficiência permitindo múltiplas unidades de resfriamento trabalharem juntas como um
único sistema utilizando o trabalho em equipe. O sistema de controle pode assegurar que todos os ventiladores estejam rodando com a
mesma velocidade para eficiência ótima e trocar a carga de trabalho para unidades operando com o pico de eficiência ao mesmo tempo em
que evita que unidades em diferentes locais trabalhem com objetivos contrários. Sem este tipo de de sistema , uma unidade em uma área
do data center pode acrescentar umidade à sala ao mesmo tempo em que outra unidade esteja retirando umidade da sala. O sistema de
controle proporciona visibilidade nas condições da sala e inteligência para determinar se para manter as condições nos níveis das metas e
igualar o fluxo de ar à carga é necessário umidificação, desumidificação, ou nenhuma ação.
Vários tipos de economizadores devem também ser considerados para qualquer data center que esteja buscando otimizar a eficiência.
Operando no limite de temperatura máxima recomendado pela ASHRAE torna um economizador ainda mais eficiente. Economizadores
usam o ar externo para proporcionar ciclos de "free-cooling" para data centers. Isto reduz ou elimina a operação de chiller ou compressor
Introdução
Arquitetura de TIC
Servidores
do Fluxo de Ar
nas unidades de refrigeração de precisão e gera economias significativas de energia em uma ampla variedade de climas. A Emerson
Network Power avaliou a operação de economizadores em vários climas e constatou que mesmo em um clima quente como em São Paulo,
SP, Brasil, a economização completa está disponível 40 por cento do ano, com a operação parcial do economizador atingida em outro
quarto do ano8.
Data Center
Um economizador de fluido (frequentemente chamado de economizador de água) pode ser integrado com o chiller ou trabalhar em
conjunto com um circuito de rejeição de calor composto de uma torre de resfriamento evaporativo ou drycooler. Ele usa o ar externo para
auxiliar na rejeição de calor, mas não traz o ar externo para o data center. Um economizador de ar usa um sistema de sensores , dutos,
exaustor e dampers para trazer o ar externo para o ambiente controlado.
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Veja o confinamento de
corredor frio em ação na
empresa Bay Area Internet
Solutions.
PG 26
O efeito de ar externo na umidade do data center deve ser cuidadosamente considerado quando avaliando as opções de
economização. Introduzir ar externo através de um sistema economizador externo durante os meses de inverno pode reduzir a
umidade para níveis inaceitáveis, causando descargas eletrostáticas que causam avarias nos equipamentos. Um umidificador pode
ser usado para manter os níveis apropriados de umidade, mas isto anula algumas das economias de energia proporcionadas pelo
economizador.
Introdução
Sistemas economizadores de fluido eliminam este problema usando o ar frio externo para resfriar o ciclo água/glicol, que em troca
proporcionam fluido suficientemente frio para que as serpentinas de resfriamento no sistema de ar condicionado lidem com a
carga da sala sem compressores. Isto mantém o ar externo fora do ambiente controlado e elimina a necessidade de condicionar
aquele ar. Por esta razão, economizadores de fluido são preferíveis para ambientes de data centers.
Uma nova versão de economizadores de fluido usam o refrigerante em um sistema de ar refrigerado DX como sendo o fluido de
"free cooling" em clima frio. Isto elimina uma série de ineficiências associadas com outros sistemas economizadores, como
ventiladores, bombas ou serpentinas extras.
Arquitetura de TIC
Servidores
do Fluxo de Ar
Otimizar o sistema de refrigeração, que já teve sua carga significativamente reduzida por outras estratégias do Energy Logic 2.0,
resulta em uma redução adicional no consumo de energia de 5,2 por cento.
Data Center
Análise de PUE
Mesmo em um clima quente como em São
Paulo, SP, Brasil, a economização completa
está disponível 40 por cento do ano, com a
operação de economização parcial alcançada
em outro quarto do ano.8
Principais Lições
Conclusão
PG 27
8. Resfriamento de Capacidade Variável
Introdução
Assim como os próprios sistemas de TI, a refrigeração precisa ser dimensionada para lidar com condições de carga máxima, que ocorrem
muito raramente em um data center. Portanto, sistemas de refrigeração devem ser capazes de operar eficientemente à cargas parciais. Isto
era um desafio para unidades de refrigeração antigas que estavam ou ligadas ou desligadas. Os sistemas de refrigeração atuais
implementam uma série de tecnologias que melhorar a eficiência em cargas parciais, incluindo algumas das tecnologias usadas para o
gerenciamento de temperatura e fluxo de ar descritas no capítulo anterior.
Em unidades de refrigeração a base de água gelada, os ventiladores que movem o ar e pressurizam o piso elevado são os maiores
consumidores de energia. Enquanto acionadores de frequência variável representam uma melhoria significativa em relação aos ventiladores
de velocidade fixa tradicionais, ventiladores tipo plug fan eletronicamente comutados (EC) podem proporcionar uma opção para melhorar
a eficiência da unidade de refrigeração. Ventiladores tipo plug fan EC são intrinsecamente mais eficientes que ventiladores centrífugos
tradicionais. Tanto o inversor de frequência variável quanto os ventiladores tipo plug fan EC podem ser instalados em unidades de
refrigeração existentes ou especificados em novas unidades, e trabalhar com os controles inteligentes previamente discutidos.
Arquitetura de TIC
O uso de compressores de capacidade variável tanto nos sistemas de expansão direta quanto nos sistemas de água gelada podem aumentar
a eficiência em qualquer sistema ao permitir que eles operem à eficiências maiores quando operando em cargas parciais. Existem várias
abordagens para prover capacidade variável em uma unidade de expansão direta de CRAC. As duas mais comuns são a descarga do
compressor em quatro etapas e a tecnologia de compressor Digital ScrollTM.
O conceito de descarga do compressor em quatro etapas funciona fechando-se o fluxo de refrigerante para alguns cilindros do sistema;
minimizando assim a necessidade de estabelecer ciclos de liga e desliga para controlar a capacidade. Uma vez que a descarga
essencialmente altera o ponto de operação do compressor, ela permite que o sistema de refrigeração opere de forma mais eficiente em
capacidades menores. Neste caso, o sistema pode proporcionar quatro etapas de operação para acomodar as alterações na capacidade.
Servidores
Fluxo de Ar
Resfriamento da Capacidade
Variável
Data Center
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Os compressores Digital Scroll não estão limitados a quatro etapas de operação e, ao invés, podem ajustar precisamente sua saída para a
carga. A tecnologia Digital Scroll permite ao compressor nunca ser desligado. Ele reduz o consumo de energia linearmente uma vez que
modula a capacidade, resultando em desempenho e controle ótimos do sistema.
Otimizar o sistema de refrigeração para trabalhar de forma mais eficiente em cargas parciais pode reduzir o consumo de energia do data
center em mais 2,6 por cento.
PG 28
9. Resfriamento de Alta Densidade
Introdução
Sistemas tradicionais de resfriamento de salas se provaram eficazes para manter um ambiente controlado e seguro para o
equipamento de TI. Entretanto, otimizar a eficiência energética do data center requer mudar-se da densidade tradicional de um
data center (2 à 3 kW por rack) para um ambiente que possa suportar densidades muito mais altas.
Isto requer que seja implementada uma abordagem ao resfriamento que muda parte da carga de resfriamento de unidades de
CRAC tradicionais para unidades de resfriamento complementares colocadas sobre ou ao lado dos racks de equipamentos que
puxam ar quente diretamente do corredor quente e jogam ar frio no corredor frio. Elas reduzem os custos de refrigeração
trazendo o resfriamento próximo da fonte de calor, diminuindo a força necessária aos ventiladores para mover o ar. Elas também
usam trocadores de calor mais eficientes e distribuem apenas resfriamento, o qual é ideal para o calor seco gerado por
equipamentos eletrônicos. Elas podem inclusive ser colocadas diretamente na parte de trás do rack, efetivamente removendo o
calor antes que ele entre no data center.
O refrigerante é distribuído aos módulos de resfriamento complementares através de um sistema de canalização suspenso, que
uma vez instalado permite que módulos de resfriamento sejam facilmente adicionados ou realocados conforme o ambiente muda.
Isto permite que o resfriamento complementar seja implementado em zonas selecionadas do data center.
Arquitetura de TIC
Servidores
Fluxo de Ar
Data Center
Análise de PUE
Otimizar a eficiência energética do data center
requer mudar-se da densidade tradicional de um
data center (2 à 3 kW por rack) para um ambiente
que possa suportar densidades muito mais altas.
Principais Lições
Conclusão
PG 29
O resfriamento complementar pode também ser feito por sistemas à água no espaço sustentando os módulos de refrigeração na
parte traseira do rack. Sistemas à água trazem efetivamente algum risco adicional comparado aos refrigerantes bombeados, que
se convertem em gás à pressão ambiente. Portanto, um sistema de detecção de vazamentos deve ser usado em conjunto com
refrigeração à água, nos racks de equipamento ou perto deles.
Adicionalmente, o sistema de distribuição de refrigerante instalado para apoiar os sistemas de resfriamento complementares
podem também suportar a próxima geração de resfriamento, que promete eliminar a necessidade de ventiladores de servidor
removendo o calor diretamente do servidor. O calor é transferido dos processadores através de risers de calor para o gabinete do
servidor e então através de um revestimento térmico para a placa de resfriamento, o que elimina a necessidade de expelir o ar do
rack para o data center. Isto pode efetivamente criar um efeito positivo no consumo de energia do data center na medida em que
o sistema de refrigeração usa menos energia que os ventiladores do servidor usam desnecessariamente.
Introdução
Arquitetura de TIC
Servidores
Resfriamento de alta densidade gera uma redução adicional de 1,5 por cento no consumo de energia do data center básico,
levando o consumo de 423 kW para 408 kW.
Fluxo de Ar
Data Center
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
PG 30
10.Gerenciamento de Infraestrutura de Data Center
Introdução
O gerenciamento de infraestrutura de data center é capaz de coletar, consolidar e integrar dados entre os sistemas de TI e de
instalações para fornecer uma visão em tempo real das operações que podem ajudar a otimizar a eficiência, capacidade e
disponibilidade do data center. Da capacidade de gerar alarmes quando as condições saem dos limites pré-estabelecidos até
proporcionar a visibilidade para identificar e remover capacidade não utilizada do servidor enquanto utiliza de forma segura a
capacidade de infraestrutura não utilizada, o DCIM agrega dados de sistemas díspares para criar uma visão unificada do data
center. O DCIM também proporciona eficiências operacionais significativas proporcionando a detecção automática dos sistemas
do data center e simplificando os processos de planejamento e implementação de novos sistemas.
Sem a visibilidade em tempo real proporcionada por um sistema DCIM, o pessoal do data center tem sido obrigado a gerenciar de
forma ultra conservadora para evitar situações que possam aumentar o potencial para a indisponibilidade. Isto levou à sistemas
que eram sobre dimensionados e sub utilizados, aumentando tando as despesas de capital quando as operacionais. Com
o advento do gerenciamento e do controle em tempo real, as organizações podem tirar proveito total das tecnologias disponíveis
à elas, tais como gerenciamento da energia e virtualização, enquanto asseguram que os sistemas no data center estejam usando a
energia de forma sábia.
Porque o DCIM é parte integrante de várias estratégias do Energy Logic 2.0, não é possível neste modelo atribuir um percentual de
economia isolado para o DCIM.
Arquitetura de TIC
Servidores
Fluxo de Ar
Data Center
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
PG 31
Introdução
VER
VA
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Sem a visibilidade em tempo real
proporcionada pelo sistema
DCIM, o pessoal de data center
tem sido obrigado a gerenciar de
forma ultra conservadora para
evitar quaisquer situações que
possam aumentar o potencial
para a indisponibilidade.
Arquitetura de TIC
Servidores
Fluxo de Ar
Data Center
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Espaço
Energia
Refrigeração
Figura 13. O DCIM promete controle em loop fechado baseado em dados em tempo real dos sistemas de TI e de instalações.
PG 32
Análise de PUE
Introdução
Embora a PUE tenha se tornado a métrica mais usada para medir a eficiência do data center, o Energy Logic destaca as
limitações da PUE e reforça a importância de ter uma visão mais ampla do desempenho do data center.
Considere que o data center base do Energy Logic 2.0 tenha uma PUE de aproximadamente 1,9 antes de qualquer ação corretiva
ser tomada. Se uma organização apenas adotasse as cinco primeiras ações do Energy Logic 2.0, optando por transformar seu
data center substituindo servidores antigos por servidores novos de alta eficiência e virtualizados, com gerenciamento de
energia habilitado, o consumo de energia total do data center seria reduzido em aproximadamente 650 kW, mantendo o nível
atual de desempenho do data center. No entanto, a PUE para estas instalações ficaria na verdade pior, indo de 1,91 para 1,94.
Em contrapartida, se a organização escolher iniciar pelos sistemas de energia e de refrigeração, implementando as estratégias
6, 7, 8 e 9, ela obteria economia de energia de apenas 200 kW mas a PUE iria melhorar.
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Implementar todas as 10 estratégias do Energy Logic aumenta a eficiência dos sistemas de TI e de suporte, ao mesmo tempo em
que reduz a carga nos sistemas de suporte, reduzindo a PUE de 1,91 para 1,28.
Implementar todas as 10 estratégias do
Energy Logic aumenta a eficiência dos
sistemas de TI e de suporte, ao mesmo tempo
em que reduz a carga nos sistemas de
suporte, reduzindo a PUE de 1,91 para 1,28.
PG 33
2
Introdução
2
1.600 kW
1.400 kW
Análise de PUE
1.200 kW
Principais Lições
PUE
PUE
1.000 kW
800 kW
PUE
Conclusão
kW
600 kW
400 kW
200 kW
0
1
1
Data center
base
Após as primeiras
5 estratégias
Após todas as
10 estratégias
Figura 14. As cinco primeiras estratégias no Energy Logic 2.0 produzem uma redução dramática no consumo
de energia mas um pequeno aumento na PUE.
PG 34
Principais Lições do Energy Logic
Introdução
O Energy Logic cria um roteiro claro para impulsionar reduções dramáticas no consumo de energia sem comprometer o desempenho do
data center. Como esta análise demonstra, uma organização que tenha adotado o roteiro do Energy Logic 2.0 sistematicamente poderia
obter uma redução no consumo de energia melhor que 70 por cento ao mesmo tempo em que remove os obstáculos para crescer.
Como um suporte ao Energy Logic 2.0, a Emerson Network Power criou a Calculadora de Economia em Cascata Energy Logic 2.0 que
pode ser encontrada em www.EfficientDataCenters.com. Dar entrada na carga computacional e na PUE para uma instalação em
particular permite aos usuários da calculadora ver o impacto das estratégias individuais do Energy Logic 2.0 na caga computacional, na
PUE e nos custos de energia.
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Nem todas as organizações estão em posição de adotar todas as estratégias do Energy Logic 2.0. Estas organizações ainda podem se
beneficiar da análise do Energy Logic 2.0 quando estas quatro lições como um guia quando considerando mudanças no data center.
1. Alavanque o efeito cascata
Porque os sistemas são responsáveis por um percentual relativamente alto do consumo de energia do data center, mas não
contribuem diretamente em nada para os resultados do data center, é tentador atacar primeiro estes sistemas. Mas a carga nos
sistemas de suporte é determinada pela carga de TI; melhorias na eficiência dos sistemas de TI são ampliadas nos sistemas de
suporte. Ainda, um percentual relativamente alto de sistemas de TI não contribui quase nada para os resultados do data center.
Isto inverte o efeito cascata - estes sistemas de TI não produtivos não apenas desperdiçam a energia que consomem, eles
desperdiçam a energia dos sistemas de energia e de refrigeração que os suportam. De fato, no data center base do Energy Logic,
um servidor não utilizado de 200 W consome da realidade 381 W de energia. Isto significa que cada Watt da capacidade não
utilizada do servidor está na realidade desperdiçando 1,91 W de energia (Figura 15).
Estes sistemas de TI não produtivos não apenas
desperdiçam a energia que consomem, eles
desperdiçam a energia dos sistemas de energia e de
refrigeração que os suportam.
PG 35
Efeito Cascata "Reverso"
Introdução
367,8 W
224,2 W
Um servidor Ocioso de 200 Watts
Desperdiça 381,2 Watts de Energia na
Entrada da Utilidade*
Resfriamento
Comutador/
Transformador
Mais13,4 W aqui
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
205,4 W
UPS
Mais143,6 W aqui
200 W
200 W
Componente
do Servidor
Distribuição
de Energia
Mais18,8 W aqui
Mais 5,4 W aqui
Um Servidor Ocioso de200 W
desperdiça 200 W
* Considera uma PUE de 1,91
Exclui gerador do site e do prédio, gás natural/diesel, água, incêndio, segurança, etc.
Figura 15. Um servidor de 200 W não utilizado consome na realidade 381 W da energia das instalações quando é considerado o consumo de
energia do sistema de suporte.
PG 36
2. Não comprometa a disponibilidae e a flexibilidade em favor da eficiência
O consumo de energia do data center criou um problema para as organizações dependentes de data center - e uma
oportunidade para empresas buscando colocar no mercado soluções para este problema. Infelizmente, muitas destas
"soluções" colocam a eficiência acima da disponibilidade e da flexibilidade, o que é tanto perigoso quanto desnecessário. O
Energy Logic 2.0 demonstra que reduções enormes no consumo de energia do data center são possíveis usando-se tecnologias
comprovadas que não aferam a disponibilidade do data center.
Introdução
Análise de PUE
3. Maior densidade é igual a melhor eficiência
Enquanto a maioria dos gerentes de data center de hoje passaram a maior parte de suas carreiras gerenciando instalações com
densidades bem abaixo de 5 kW por rack, os servidores e sistemas de suporte atuais não só são capazes de ser implantados
com uma densidade muito maior, eles são projetados para isto. Enquanto uma densidade de 20 W por rack pode fazer alguns
gerentes de data centers ficarem nervosos, o data center atual pode ser projetado para suportar esta densidade de forma
segura e eficaz - com espaço para crescer.
Principais Lições
Conclusão
4. A capacidade é outro lado da eficiência
Apesar dos custos crescentes, a eletricidade ainda é relativamente barata em algumas áreas. Isto evitou que algumas
organizações fossem agressivas para otimizar a eficiência. Entretanto, o roteiro do Energy Logic é mais que uma solução para
os crescentes custos de energia: é uma solução para a demanda crescente de capacidade computacional. O Energy Logic pode
eliminar a necessidade de construções caras ou novas instalações, removendo as barreiras para o crescimento conforme a
demanda por capacidade de armazenamento e capacidade computacional continuam a crescer.
O Energy Logic 2.0 demonstra que reduções
enormes no consumo de energia do data
center são possíveis usando-se tecnologias
comprovadas que não impactam a capacidade
do data center de entregar serviços.
PG 37
Conclusão
O Energy Logic original trouxe clareza às discussões sobre eficiência energética em data centers fazendo uma abordagem
estatística que destacou a importância primordial do equipamento de TI para determinar a eficiência do data center. Isto foi um
desenvolvimento importante na evolução da eficiência do data center; entretanto, condições econômicas e a falta de visibilidade
em tempo real dos sistemas de TI e de instalações limitaram o progresso que estava sendo feito em otimizar o desempenho do
data center. Os ganhos obtidos foram amplamente consumidos pelos aumentos na capacidade.
Introdução
Análise de PUE
Principais Lições
O Energy Logic 2.0 ilustra o potencial que ainda existe para otimizar o data center, mostrando como o consumo de energia de um
data center "típico" de 464,5 m2 poderia ser reduzido em mais de 70 por cento usando-se as tecnologias disponíveis. Com a
eficiência sendo ainda uma prioridade e com a introdução de uma nova geração de sistemas de gerenciamento que dão maior
visibilidade e controle dos sistemas do data center, a hora é agora para a indústria começar a fazer grandes avanços para reduzir o
consumo total de energia dos data centers.
Conclusão
Enquanto uma densidade de 20 kW por rack pode fazer alguns
gerentes de data center ficarem nervosos, o data center atual
pode ser projetado para suportar esta densidade de forma
segura e eficaz - com espaço para crescer.
PG 38
Referências
1.
V-index.com, Veeam Software and Vanson Bourne
Introdução
2.
A Roadmap for the Adoption of Power-Related Features in Servers, The Green Grid
3.
Assess IT Efficiency Using Server Utilization Effectiveness, Intel
4.
Energy Star Program Requirements for Computer Servers, EPA
5.
IEEE802.3at PoE Plus Operating Efficiency, Siemon
6.
How VMware Virtualization Right-Sizes IT Infrastructure to Reduce Power Consumption, VMware
7.
Seven Best Practices for Increasing Efficiency, Availability and Capacity: The Enterprise Data Center Design Guide, Emerson Network Power
8.
Economizer Fundamentals: Smart Approaches to Energy-Efficient Free Cooling for Data Centers, Emerson Network Power
Análise de PUE
Principais Lições
Conclusão
Emerson Network Power.
A líder global em possibilitar Business-Critical ContinuityTM
Gerenciamento & Monitoramento de Infraestrutura
AC Power
Computação Integrada
Conectividade
Energia Integrada
Planta Externa
DC Power
Energia Industrial
Chaveamento & Controles de Energia
Refrigeração de Precisão
Racks & Gabinetes Integrados
Serviços
Economia de custos, eficiência e as análises dadas apenas à titulo de ilustração e estimativas. A experiência real pode variar baseada em diversos fatores, incluindo - mas não limitados à - projeto do site,
condições do site, parâmetros ambientais, estimativas de custos operacionais anuais. Comparações feitas com base em informações disponíveis ao público. Emerson Electric Co. e/ou suas afiliadas não dão
representavidade ou garantias sobre precisão, confiabilidade, integridade, ou cronologia dos materiais e está isenta de qualquer e todas as responsabilidades por danos causados pelo uso destas informações
ou por quaisquer erros ou omissões. Especificações sujeitas a alteração sem prévio aviso.
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PG 39

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