Мощность цод в чем измеряется
Макропоказатели ЦОДа: проектируем на коленке
Работая более 15 лет в отрасли ЦОДов и не владея глубоко приемами проектирования инженерных систем, я вывел для себя ряд эмпирических закономерностей, позволяющих существенно упростить решение данной задачи на уровне руководителя.
Как правило, при осмотре объекта у заказчика возникают такие вопросы: «сколько здесь можно разместить оборудования?», «каковы необходимые площадь и энергомощность?», «сколько это может стоить?». Очевидно, что без разработки детального технического задания, без полного понимания разнообразия вариантов технических решений для реализации инженерных систем ЦОДа и без формирования проектной документации точные ответы на поставленные вопросы получить затруднительно. Но порядок цифр, который, собственно, и интересует заказчика, оценить вполне можно. Часто достаточно таких ответов, как «20–25 стоек», «300–350 кВт» или «17–19 млн руб.».
Последовательность действий при подобной оценке следующая:
Следует сразу оговорить некоторые детали подобной оценки, особенно ее финансовой составляющей. Стоимость разных моделей инженерного оборудования для дата-центров может существенно различаться в зависимости от бренда, страны производства, применяемых технологий и материалов. Различия могут быть также обусловлены комплектацией и дополнительными опциями. Поэтому точно определить стоимость строительства ЦОДа без разработки технического задания и хотя бы предварительной проработки проектных решений невозможно.
Например, стоимость системы мониторинга сильно зависит от требований к объему контролируемых параметров. Так, в ЦОДе, состоящем из 20 стоек, могут контролироваться такие параметры, как температура и влажность в коридорах, наличие напряжения на энерговводах. По протоколу SNMP могут собираться данные с оборудования ИБП, ДГУ и системы кондиционирования. Эта информация будет предоставляться пользователю через веб-интерфейс, а сообщения об авариях могут передаваться по GSM-каналу. Стоимость подобной системы может колебаться в пределах 300–800 тыс. руб. в зависимости от производителя и дополнительного функционала.
Но если заказчик захочет осуществлять мониторинг каждого блока розеток в каждой стойке, не говоря уже о контроле каждой розетки или управлении ими, то стоимость системы мониторинга может возрасти многократно, поскольку стоимость блока розеток на 20–25 портов с возможностью контроля только общего энергопотребления начинается от 40–60 тыс. руб. А таких блоков розеток нужно 40 штук, общей стоимостью порядка 2 млн руб.
Определение мощности потребления одной серверной стойки
По большому счету этот параметр должен задать заказчик, но нередко он сам не представляет четко, что собирается строить. В таком случае рекомендуется исходить из следующих предпосылок: если заказчик не планирует массово размещать в ЦОДе облачные структуры, виртуальные машины или оборудование для научных исследований, «крутящее» сложные вычисления, а предполагает устанавливать клиентское оборудование или собственные информационные системы, то мощность стойки принимается равной 5 кВт. Целесообразность такого выбора подтверждена многочисленными статистическими данными, полученными от коммерческих дата-центров.
При необходимости увеличить мощность, потребляемую одной стойкой, количество стоек, которые можно разместить в конкретном помещении, и иные характеристики ЦОДа можно будет пересчитать с помощью несложного алгоритма.
Определение количества стоек для размещения в выбранных помещениях
Я неоднократно сталкивался с желанием заказчика создать ЦОД в самых необычных помещениях, например на этажах недостроенной телебашни круглого сечения, в эркерах, подвалах неправильной формы и т.д. Оценивать такие помещения с точки зрения количества устанавливаемых в них серверных стоек существенно сложнее, чем обычные прямоугольные, – здесь нужна немалая инженерная фантазия. Поэтому остановимся на традиционных площадках. Следует только иметь в виду, что вместимость любых помещений неправильной формы будет на 20–50% меньше, нежели обычных.
Рассмотрим планировку типового ЦОДа на 96 стоек размером 600×1000 мм (рис. 1). Помещения для ИБП и АКБ на данном этапе не учитываем.
Для простоты расчетов предположим, что ряды стоек будут располагаться параллельно короткой стороне помещения. Для больших помещений такой подход с высокой долей вероятности приводит к более удобной компоновке оборудования в машинном зале. Кроме того, он облегчает соблюдение ограничения на максимальное расстояние от серверного оборудования до внутренних блоков системы кондиционирования. Для небольших помещений данное ограничение несущественно, и погрешность в оценке количества стоек становится небольшой.
Следующий этап – расположение холодных и горячих коридоров. Расстановка стоек по коридорам ограничивается традиционными размерами выпускаемых плит фальшпола, габаритами стоек и эргономическими требованиями к ширине проходов между рядами. Как правило, размеры плит фальшпола составляют 600×600 мм, габариты (Ш×Г) серверных стоек – 600–800 × 800–1200 мм. Для стоек мощностью до 5–7 кВт ширину холодного коридора принимают равной ширине двух рядов вентиляционных плит, а ширину горячего коридора – 1000 мм для стоек глубиной также 1000 мм (рис. 2).
Безусловно, при выборе ширины коридоров между рядами стоек возможна масса вариаций. Можно уменьшить горячий коридор до 800 мм и даже до 600 мм, используя двойные распашные двери и забывая об удобстве обслуживания. Можно устанавливать стойки не по линии стыка двух рядов плит фальшпола. Но все эти варианты стоит рассматривать лишь в ходе детального проектирования, при нехватке пространства для размещения оборудования.
Расположение рядов стоек описывается следующим образом:
На основании этих данных при первичной оценке вместимости помещения можно рассчитать количество N холодных коридоров (два ряда стоек на коридор), которые можно разместить в помещении заданной длины L, используя формулу:
N = (L – 5,2) / 4,2 + 1.
Например, в помещении длиной 19 м можно сформировать минимум (19 – 5,2) / 4,2 + 1 = 4 холодных коридора (восемь рядов стоек).
Теперь подсчитаем, сколько стоек можно разместить в каждом ряду. Мы приняли, что ширина стойки 600 мм, соответственно ширина каждого ряда будет составлять 0,6×К, где K – количество стоек в ряду. Кроме того, в торце каждого ряда могут быть установлены электрические распределительные щиты глубиной 300–400 мм. Далее нужно предусмотреть коридор для прохода персонала и проноса оборудования шириной не менее 1000–1200 мм и разместить внутренний блок системы кондиционирования глубиной 800–900 мм.
В итоге приблизительно 2–2,4 м по короткой стороне помещения занимают коридор для прохода, кондиционер и электрощит, а остальное пространство можно использовать под установку серверных стоек (рис. 3).
Количество стоек в ряду можно определить по следующей формуле:
K = (S – 2,4) / 0,6,
где S – ширина помещения.
Например, при ширине помещения S = 9,6 м количество стоек в ряду составит (9,6 – 2,4) / 0,6 = 12.
Однако необходимо помнить, что последнюю стойку в ряду рекомендуется располагать не далее 10–12 м от блока кондиционера. Это ограничение обусловлено физическими характеристиками распределения воздуха в подфальшпольном пространстве. Данные цифры не являются константой и зависят от высоты фальшпола, наличия препятствий воздушному потоку, напора кондиционера, но в большинстве типовых случаев их можно брать за основу. При расстоянии между последней стойкой и кондиционером более 10–12 м от следует запастись местом под установку второго ряда кондиционеров (+ 2 м к ширине зала).
В итоге получаем, что в нашем гипотетическом ЦОДе размерами 19×9,6 м можно разместить 12×4×2 = 96 стоек габаритами 600×1000 мм, и этот расчет совпадает с изначальным планировочным решением.
Есть более простой способ оценки вместимости ЦОДа. Он основан на статистических данных, полученных из реализованных проектов (табл. 1), и хотя он менее точен, чем произведенный нами расчет, но его погрешность вполне допустима для приблизительной оценки.
Построенные дата-центры (примеры 1–3) подтверждают статистические данные табл. 1. Однако не следует полагаться на приведенные цифры безоглядно, поскольку геометрия машинного зала – не единственный фактор, определяющий емкость ЦОДа. Нужное место в дата-центре занимает еще целый ряд объектов:
В частности, по грубым прикидкам, площадь, необходимая для размещения ИБП и ГРЩ, составляет до 20% площади машинных залов.
Кроме того, на плотность установки оборудования могут повлиять такие факторы, как увеличение времени автономии ИБП и мощности одной стойки: повышение мощности с 5 до 10 кВт повлечет за собой увеличение площади машинных залов и технических помещений внутри здания на 40–60%.
Оценка общей мощности ЦОДа
Для начала проведем верхнеуровневую оценку общей максимальной мощности потребления ЦОДа исходя из количества стоек, рассчитанного на предыдущем этапе, и средней мощности серверной стойки. Для упрощения расчетов сделаем несколько «директорских» допущений. В частности, примем, что потери на ИБП составляют 8–10%, потребление системы кондиционирования – 35% потребления стоек и ИБП (для фреоновых систем) и 45% – для чиллерных систем. Потребление остальных инженерных систем – 5% потребления стоек и ИБП.
Общее максимальное потребление ЦОДа (Pобщ) рассчитывается по следующей формуле:
Pобщ = количество стоек × мощность стоек + потери на ИБП + потребление системы кондиционирования + потребление остальных систем.
Предположим, что у нас 30 стоек по 6 кВт. В этом случае:
потребление ИТ-оборудования = 30×6 = 180 кВт
потери на ИБП = 1800,08 = 14,4 кВт
общее потребление ИБП + стойки = 180 + 14,4 = 194,4 кВт
потребление фреоновой системы кондиционирования = 194,4×0,35 = 68,04 кВт
потребление остальных систем 194,4 × 0,05 = 9,72 кВт
общее потребление ЦОДа = 194,4 + 68,04 + 9,72 = 272 кВт.
Оценка мощности системы кондиционирования и ее габаритов
Общая мощность охлаждения системы кондиционирования (Pк) рассчитывается по формуле:
Pк = (потребление ИТ-оборудования + потери ИБП)×1,1, где 1,1 – это запас.
При этом следует учитывать, что мощность одного шкафного фреонового кондиционера составляет в среднем 10–90 кВт. Кондиционеры мощностью до 40–50 кВт традиционно выпускаются в одноконтурном исполнении, что означает наличие одного компрессора и соответственно одного внешнего блока. Кондиционеры мощностью более 40–50 кВт – это уже двухконтурные машины (т.е. два компрессора и два внешних блока).
Средние размеры внутренних блоков фреоновых кондиционеров приведены в табл. 2 (у разных производителей эти параметры могут незначительно различаться).
Размер внешнего блока кондиционера мощностью 40–50 кВт составляет порядка 0,8–1×2,0–2,5 м. С учетом зоны обслуживания минимальная площадь, необходимая для установки внешнего блока мощностью 40–50 кВт, – 4 кв. м (2,5×1,5).
Исходя из опыта реализованных проектов (см. примеры 4 и 5), можно принять, что для размещения внешних блоков фреоновых кондиционеров требуется 30–35% площади машинных залов ЦОДа.
Расчет мощности ИБП и ДГУ
При расчете требуемой мощности источников бесперебойного питания (ИБП) и дизель-генераторной установки (ДГУ) будем использовать все те же «директорские» допущения.
Модель ИБП в общем случае подбирается исходя из мощности, потребляемой серверным оборудованием, с учетом параметра cos(f), который в среднем равен 0,85–0,95. Параметр cos(f) варьируется в зависимости от марки и модели оборудования. С мощностью ДГУ ситуация несколько более сложная. Для успешного запуска ДГУ в случае, когда одной из нагрузок является ИБП, следует учитывать коэффициент согласования (множитель), который колеблется в диапазоне 1,2–2. Такое требование обусловлено нелинейностью нагрузки ИБП, которая может оказывать существенное сопротивление запуску дизеля. Современные ИБП, построенные на IGBT-транзисторах, сократили необходимый запас мощности при выборе ДГУ, снизив коэффициент согласования до 1,2–1,5. Однако у разных производителей он может различаться. Чтобы уменьшить риск выбора ДГУ недостаточной мощности, в предварительных расчетах я рекомендую принимать коэффициент согласования равным 1,4.
Расчет мощности ИБП проводится по формуле:
Рибп (кВА) = количество стоек×мощность стойки (кВт) / cos(f).
Значение cos(f) выбирается равным 0,9.
Мощность ДГУ рассчитывается по формуле:
Рдгу (кВА) = Рибп (кВА)×1,4 + потребление кондиционеров (кВт) / 0,7.
В данном случае 0,7 – это типичное значение cos(f) кондиционеров.
Площадь, необходимая для размещения ДГУ на прилежащей к ЦОДу территории, зависит от ее мощности (табл. 3).
Дата-центры потребляют очень много электроэнергии, но пока не угрожают климату
Рис. 1. Историческое потребление энергии ЦОД в 2010-2018 гг и прогноз на ближайшие годы, когда состоится очередное удвоение количества вычислительных инстансов (ядер) в дата-центрах
Спрос на услуги центров обработки данных (ЦОД) за последнее десятилетие вырос многократно. Его подогревает рост популярности социальных сетей, видео, мобильных приложений и различных облачных приложений.
В 2010 году на все дата-центры в мире ушло примерно 194 ТВт·ч, то есть 1% мирового энергопотребления. Что будет в случае экспоненциального роста вычислений? Звучали оценки, что энергопотребление ЦОД может вырасти в три или даже четыре раза. Например, см. оценку Бельхира и Эльмелиджи в статье «Assessing ICT global emissions footprint: Trends to 2040 & recommendations» (Journal of Cleaner Production, том 177, стр. 448).
Но последние исследования показывают, что повод для паники отсутствует. Так, с 2010 по 2018 годы вычислительные мощности ЦОД выросли в 6,5 раз, но энергопотребление осталось примерно на том же уровне (205 ТВт·ч, около 1%), так что планете пока ничего не угрожает.
Опасения основаны на тенденциях 2005?2010 годов, когда энергопотребление дата-центров действительно выросло с 153 тераватт-часов (ТВт·ч) в 2005 году до 203?273 ТВт·ч в 2010 году, что в общей сложности составиляет от 1,1 до 1,5% мирового потребления электроэнергии (см. J. G. Koomey, “Growth in data center electricity use 2005 to 2010”, Analytics Press for the New York Times, 2011).
Однако с 2010 года ситуация резко изменилась. В новой научной работе авторы интегрировали данные из разных источников, которые появились в последнее время. Статья написана несколькими ведущими экспертами по использованию энергии в центров обработки данных из Северо-Западного университета, Национальной лаборатории Лоуренса Беркли и исследовательской компании Koomey Analytics (США).
Новый анализ показывает весьма скромный рост энергопотребления в последние годы. В частности, к 2018 году рабочие нагрузки и количество вычислительных инстансов увеличилось более чем в шесть раз, IP-трафик увеличился более чем в 10 раз. Ёмкость хранилищ ЦОД за этот срок выросла в 25 раз. Казалось бы, нужно и энергопотребление экстраполировать в соответствующем масштабе. Но нет: с 2010 года потребление электроэнергии в расчёте на один сервер снизилось в четыре раза, в основном, благодаря технологическим улучшениям и сокращению времени холостой работы.
Показатель ватт на терабайт установленной памяти снизился примерно в девять раз по причине роста плотности и эффективности накопителей.
Кроме того, рост числа серверов значительно замедлился вследствие пятикратного увеличения среднего числа инстансов на одном сервере (вследствие виртуализации).
При этом на протяжении всех 2010-2019 годов наблюдалось устойчивое улучшение качества энергозатрат PUE (power usage effectiveness), которое вычисляется как частное от деления общего энергопотребления дата-центра на энергопотребление его IT-оборудования. Вклад разных составляющих в изменение PUE показан на диаграмме ниже.
Рис. 2. Тенденции в энергопотреблении дата-центров
В 2018 году глобальное энергопотребление дата-центров выросло до 205 ТВт·ч, что представляет собой увеличение всего на 6% по сравнению с 2010 годом, тогда как общее количество «вычислительных инстансов» увеличилось на 550% за тот же период времени (под вычислительными инстнасами подразумеваются в виду вычислительные ядра CPU, в первую очередь).
Если вычислить использование энергии на вычислительный инстанс, то энергоёмкость количество глобальных центров обработки данных с 2010 года ежегодно уменьшилась на 20%.
Общее энергопотребление дата-центров в 2010?2018 годы практически не изменилось, зато энергопотребление IT-устройств (серверов, систем хранения и сетевого оборудования) выросло с 92 до 130 ТВт·ч, что указывает на увеличение эффективности ЦОД. Другими словами, теперь больше энергии уходит непосредственно на работу серверов, а меньше — на вспомогательные системы вроде системы охлаждения. В то же время это говорит о повышении технологической и эксплуатационной эффективности инфраструктуры: «Это снижение объясняется продолжением перехода от небольших традиционных центров обработки данных (79% вычислительных инстансов в 2010) к большим и более энергоэффективным облачным (включая гипермасштабируемые) дата- центрам (89% вычислительных операций в 2018 году)». Тенденция хорошо видна на первом рисунке в статье, см. третий график слева.
Тем не менее, учитывая постоянно растущий спрос на услуги дата-центров, возникает вопрос, как долго ещё сохранятся текущие тенденции энергоэффективности? «Предсказать долгосрочные пределы эффективности ИТ-устройств заведомо трудно, особенно в свете потенциально прорывных технологий, таких как как квантовые вычисления, для которых потребление энергии непонятно, — пишут авторы. — Тем не менее, в ближайшей перспективе рыночные аналитики прогнозируют ещё большую виртуализацию серверов, а технологические исследования указывают, что у IT-устройств сохранился потенциал для повышения энергоэффективности, в том числе больше переходов на маломощные запоминающие устройства».
С точки зрения инфраструктуры, сверхкрупные ЦОД мирового класса уже работают на PUE=1,1 или ниже, что близко к минимальному возможному значению.
Исследователи прогнозируют, что в краткосрочной перспективе продолжится переход от меньших традиционных дата-центров на более эффективные гипермасштабируемые ЦОД. При этом «есть достаточный ресурс энергоэффективности для поглощения следующего удвоения вычислительных операций в дата-центрах параллельно с незначительным увеличением объёма глобального использования энергии».
Выводы этой научной работы противоречат предыдущим прогнозам о быстром и неизбежном росте потребления электричества. Нет, в ближайшие годы быстрого роста не предвидится. Но объём вычислений будет расти непрерывно ещё много десятилетий, так что энергопотребление в ЦОД необходимо контролировать. Исследователи рекомендуют следить за соблюдением стандартов, таких как Energy Star, для серверов, хранилищ и сетевых устройств, требовать такой сертификации для государственных закупок. Производителям оборудования нужно создать стимулы для продолжения выпуска инновационных энергоэффективных продуктов.
Измерение мощности и эффективности в «зеленых» ЦОД
В декабре 2006 г. американский конгресс принял закон 109-431 под названием «Акт об изучении и стимулировании использования энергоэффективных серверных компьютеров в США» и поручил EPA осуществить «анализ роста энергопотребления в компьютерных центрах обработки данных, принадлежащих правительственным учреждениям и частным компаниям», после чего доложить о полученных результатах. Формальный отчет, опубликованный в августе 2007 г., можно найти на http://www.energystar.com. В нем содержится целый ряд примечательных сведений:
Этот возросший спрос на питание и охлаждение (вместе с уменьшением доступности энергии и увеличением цен на нее) убедил отрасль ЦОД, что переход на «зеленые» технологии — хороший бизнес. Цены на энергию выросли настолько, что, согласно оценкам, к 2010 г. сумма ежегодных затрат на питание окажется выше стоимости приобретения серверов. Поэтому в настоящее время агентство Energy Star и Министерство энергетики заняты подготовкой рекомендаций по выбору измеряемых параметров и оценке эффективности серверов, а также сбором информации, на основе которой можно было бы проводить сравнение с аналогичными решениями, чтобы компаниям было проще повысить эффективность принадлежащих им ЦОД.
Опираясь на отчет EPA и информацию от таких организаций, как ASHRAE (Американское общество инженеров теплоснабжения, хладогенерации и кондиционирования), в своих долгосрочных прогнозах аналитики предсказывают повышение спроса на мощность питания и, следовательно, охлаждения, по крайней мере, на протяжении нескольких следующих лет.
Столкнувшись с повышением цен на электроэнергию, а в некоторых случаях с ее ограниченной доступностью, организации стали весьма серьезно относиться к вопросу использования энергии в центрах обработки данных. Эта озабоченность обусловила повышение интереса к новым технологиям, позволяющим решить целый ряд задач, в числе которых можно назвать следующие:
Для принятия лучших решений с точки зрения TCO, сокращения потребления энергии и максимального заполнения шкафов необходима более подробная информация о каждом устройстве, приложении, шкафе, группе шкафов и оборудовании в целом. Возможность мониторинга подачи питания через отдельную розетку в устройстве распределения питания (Power Distribution Unit, PDU), установленном в шкафу, позволяет контролировать ситуацию, повышать эффективность, планировать будущие инсталляции и правильно выбирать место для размещения ресурсов охлаждения. Мониторинг питания на уровне устройства дает значительно более подробную информацию, которую невозможно получить, когда подобный контроль осуществляется на уровне ИБП, этажного распределителя, через который питание подается к стойкам, или щита с выключателями.
НОВЫЕ МЕТРИКИ КАК ЧАСТЬ «ОЗЕЛЕНЕНИЯ» ЦОД
В рамках «зеленого» движения появляются новые организации и принимаются новые стандарты. Например, продолжает развиваться известная программа Energy Star: Draft 2 на новую спецификацию продуктов для корпоративных серверов размещен на сайте http://www.energystar.gov и доступен для комментариев. Эта спецификация должна вступить в силу к январю 2009 г. Ранее определение эффективности серверов было затруднено, так как данный показатель напрямую связан с рабочей нагрузкой на каждую машину.
Для определения и достижения энергетической эффективности ЦОД и ИТ выработан целый ряд параметров, рекомендаций и программ. Ниже приводится перечень организаций, наиболее активно участвующих в этом процессе:
Мы рассмотрим новые метрики, предложенные двумя последними организациями. Речь пойдет об измерении потребления электроэнергии и определении точки измерения питания внутри центров обработки данных с целью повышения их эффективности. Green Grid проявляет очень большую активность в этой области и получила заслуженное признание в отрасли. В техническом описании «Метрики эффективности энергоснабжения центра обработки данных от Green Grid: PUE и DCIE» реальное потребление ИТ-оборудования предлагается измерять непосредственно на устройстве. Аналогичные документы и метрики предоставляет Uptime Institute, в частности «Четыре метрики для определения «экологичности» ЦОД», где одной из трех ключевых точек измерения является аппаратная нагрузка на разъеме устройства.
Эти метрики приобрели еще большую значимость, когда другие организации обратили внимание на деятельность Green Grid при выработке своих стандартов, в частности, подразделение возобновляемой энергии Европейской комиссии намерено формализовать свой «кодекс поведения» для центров обработки данных. Данный кодекс фокусируется на отношении электрической нагрузки со стороны ИТ к нагрузке от инженерной инфраструктуры в качестве одной из ключевых метрик для оценки эффективности. В настоящее время нет ни одной регулирующей инициативы ЕС, где рассматривается энергоэффективность ЦОД, поэтому весьма вероятно, что метрика, предложенная Green Grid, будет признана во всем мире.
ОПРЕДЕЛЕНИЕ НОВЫХ МЕТРИК
Green Grid отдает себе отчет в том, насколько важно иметь метрики для определения эффективности центра обработки данных и предлагает метрики для их оптимизации. Как известно, нельзя улучшить то, что невозможно измерить. Стремясь разработать метрики, которые организации могли бы реально использовать, Green Grid предложила два взаимосвязанных параметра — эффективность использования энергии (Power Usage Effectiveness, PUE) и эффективность инфраструктуры ЦОД (Data Center Infrastructure Efficiency, DCIE).
Первая определяется следующим образом:
PUE=общая мощность оборудования/мощность ИТ-оборудования
Мощность ИТ-оборудования (I.T. Equipment Power). Эта величина представляет нагрузку, порождаемую всем ИТ-оборудованием, включая серверы, системы хранения, сетевое оборудование и вспомогательные устройства — мониторы, KVM и другие.
Общая мощность оборудования (Total Facility Power). Она включает всю нагрузку со стороны ИТ-оборудования, а также обслуживающей его инфраструктуры, в частности, компоненты систем энергоснабжения: генераторы, ИБП и коммутаторы. К охлаждающим системам относятся кондиционеры для компьютерных помещений (Computer Room Air Conditioning, CRAC), насосы и охлаждающие башни. Остальные компоненты, такие как освещение, сетевые узлы и узлы хранения, завершают формирование инфраструктуры центра обработки данных.
DciE определяется следующим образом:
DciE = 1/PUE = Мощность ИТ-оборудования/Общая мощность оборудования х 100%,
т.е. является обратной величиной к PUE.
Оба уравнения предполагают, что потребляемая ИТ-оборудованием мощность измеряется после всех преобразований энергии, коммутации и кондиционирования — непосредственно перед ИТ-оборудованием. Поэтому местом измерения является место подключения устройства, а измерения выполняются при помощи блока распределения питания (Power Distribution Unit, PDU) внутри шкафа. Новая технология шкафных PDU под названием «контроль питания на розетке» (Per Outlet Power Sensing, POPS) уже сегодня позволяет измерять уровень энергопотребления конкретного ИТ-оборудования (см. Рисунок 1). Такие измерения могут выполняться для отдельного устройства, приложения, шкафа, нескольких шкафов и всего ЦОД.
Владельцам ЦОД следует добиваться, чтобы значение PUE не превышало двух единиц, а в идеале было как можно ближе к единице. Другими словами, если мощность ИТ оборудования составляет 1000 Вт, то центр обработки данных должен потреблять не более 2000 Вт. Microsoft, например, осуществляет мониторинг PUE с 2004 г. Фактические значения этого параметра приводятся в документе «Лучшая практика достижения энергоэффективности при эксплуатации ЦОД Microsoft», опубликованном в марте 2008 г. («Best Practices for Energy Efficiency in Microsoft Data Center Operations»).
Такие метрики, как PUE и DCiE, позволяют владельцам ЦОД сравнить результаты с другими ЦОД и предпринять необходимые меры для улучшения энергоэффективности. Следует учитывать, что на расчетные результаты будет оказывать влияние то, какой категории соответствует центр обработки данных (Tier).
Как ожидается, некоторые новые измеряемые параметры, над которыми работает Green Grid, позволят оценить продуктивность ЦОД. К ним относится методология количественной оценки полезной работы ЦОД и сравнение полученного показателя с количеством любых ресурсов, которые потребляются для выполнения данной работы. Эта мера энергопродуктивности ЦОД (Data Center energy Productivity, DceP) находится еще пока на ранних стадиях определения, но в скором времени мы, несомненно, о ней еще услышим.
UPTIME INSTITUTE
Uptime Institute предлагает метрики для сравнения потребления энергии и осуществления постоянных улучшений. Три из четырех «зеленых» параметров могут быть измерены группой корпоративных ИТ: центр обработки данных может быть охарактеризован с точки зрения стратегии ИТ, использования активов и эффективности оборудования. Таким образом удается идентифицировать области, где необходимы срочные улучшения.
Данные метрики включают множитель непроизводительного потребления инфраструктуры площадки (Site Infrastructure Power Overhead Multiplier, SI-POM) и множитель непроизводительного потребления ИТ-оборудования (IT Hardware Power Overhead Multiplier, H-POM). SI-POM — безразмерное отношение, на основании которого владелец ЦОД может судить о том, какая часть потребляемой ЦОД энергии идет не на питание критического ИТ-оборудования, а на непроизводительные затраты. H-POM также является безразмерным отношением и указывает, какая часть мощности, подаваемой на конкретное оборудование, теряется при преобразовании энергии или уходит на внутренние вентиляторы вместо того, чтобы подаваться на компоненты внутри устройства.
SI-POM определяется следующим образом:
SI-POM = потребление ЦОД на общем счетчике/общее потребление переменного тока в месте подключения для всего ИТ-оборудования.
Потребление ЦОД «на счетчике». Это общее потребление центра обработки данных по показаниям общего счетчика или счетчика здания. Оно показывает, какая мощность должна быть подведена к площадке ЦОД. Данный параметр охватывает все нагрузки, включая некритические, такие как освещение.
Аппаратная нагрузка в месте подключения. Для отдельного устройства речь идет о потребляемой мощности, измерение которой осуществляется там, где вилка подключается к розетке. При суммировании показателей всего ИТ-оборудования получается мощность, которую должны предоставлять системы ИБП и PDU.
H-POM определяется следующим образом:
H-POM = нагрузка оборудования переменного тока в месте подключения/вычислительная нагрузка оборудования постоянного тока.
Вычислительная нагрузка оборудования. Эта величина описывает количество ватт постоянного тока, которое потребляют компоненты внутри оборудования ИТ.
Оба уравнения предполагают, что мощность ИТ-оборудования измеряется после всех преобразований энергии, коммутации и кондиционирования до оборудования ИТ. Для выполнения этих измерений естественно задействовать шкафной PDU.
Блок-схема электропитания ЦОД от Uptime Institute (см. Рисунок 2) предлагает B* в качестве точки измерения нагрузки оборудования в месте подключения. Технология для измерения в точке B уже существует, к тому же место подключения вилки в розетку является лучшим для измерения нагрузки со стороны оборудования (истинное измерение), поскольку позволяет получить максимально точную информацию.
Необходимо отметить, что и Green Grid, и Uptime Institute рекомендуют выполнять измерение нагрузки ИТ прямо на устройстве. Причем наиболее интеллектуальным, помимо серверов и других подключенных в шкафу устройств, является шкафной PDU, от которого все они получают питание.
СОВРЕМЕННЫЕ PDU
Раньше в PDU не предусматривалось наличие измерителей токовой нагрузки, тогда как современные шкафные PDU нулевой высоты поставляются вместе с интерфейсом Web, локальными и сетевыми средствами мониторинга тока, датчиками окружающей среды, инструментарием для перезагрузки по сети, поддержкой прерываний SNMP и многими другими стандартными для ЦОД функциями.
Программные/микропрограммные достижения включают: