Ce principe est primordial dans les centres de données d'entreprise, qui peuvent consommer jusqu'à 25 % de l'énergie totale utilisée par une organisation informatique en période d'activité normale (estimation de Raritan basée sur le rapport de l'Agence américaine de protection de l'environnement au Congrès sur l'efficacité énergétique des serveurs et des centres de données, loi publique 109-431). Compte tenu de la dépendance croissante aux systèmes informatiques pour les applications critiques et de l'essor des technologies lames et de la virtualisation, la densité des serveurs augmente considérablement.
Cette augmentation de la consommation énergétique des centres de données engendre une chaleur croissante, obligeant les systèmes de climatisation à redoubler d'efforts pour les maintenir à une température adéquate. Cette situation, à son tour, accroît les coûts énergétiques et représente une préoccupation majeure pour les services informatiques, car les dépenses associées pourraient dépasser tout budget. Ce phénomène remet en cause les recommandations en matière d'informatique verte, lancées par des organisations de premier plan dans le domaine des centres de données écoresponsables.
Il est essentiel de surveiller la consommation d'énergie et les températures dans les centres de données, ainsi que d'ajuster les niveaux de chauffage, de refroidissement et de ventilation afin de minimiser la consommation sans compromettre la disponibilité des systèmes informatiques. Mais quelle est la première étape à franchir pour les entreprises visionnaires ? Quels outils permettent d'obtenir les données nécessaires à la conception d'un centre de données plus efficace et plus respectueux de l'environnement ?
Ce livre blanc, le premier d'une série, aborde certaines des problématiques les plus complexes de la gestion de l'énergie et propose des solutions. Les lecteurs y découvriront trois points essentiels :
– L'étendue de leurs lacunes en matière de mesure de l'énergie.
– Les types d'instruments de mesure nécessaires au calcul de l'efficacité énergétique d'un centre de données.
– Comment définir des critères permettant à leur centre de données d'être conforme aux normes du réseau électrique vert et de faciliter leur engagement en faveur d'un environnement informatique plus respectueux de l'environnement.
Le problème
: lorsque la gestion de l'énergie n'était pas une priorité absolue, les responsables informatiques estimaient la consommation électrique totale de leurs centres de données à l'aide de calculs simplistes basés sur les spécifications des équipements.
Cependant, selon le document « HP Power & Cooling » de HP, daté du 31 août 2006, la consommation électrique moyenne d'un centre de données est passée de 2,1 kilowatts par baie en 1992 à 14 kWh par baie en 2006. Multiplier simplement le nombre de serveurs par leur consommation électrique nominale ne reflète pas les statistiques de consommation réelles. Une enquête menée par DatacenterDynamics lors de sa conférence du printemps 2007 a montré que la consommation électrique moyenne de tous les répondants aux États-Unis était de 5,5 kWh par baie, avec une consommation de pointe moyenne de 11,6 kWh par baie.
Par ailleurs, de nombreux analystes du secteur, comme Gartner (« 25e conférence annuelle sur les centres de données », décembre 2006), prévoient d’importantes pénuries d’électricité depuis plus d’un an. Si certaines entreprises ont la possibilité de relocaliser leurs centres de données vers des sites bénéficiant d’une alimentation électrique plus fiable et moins coûteuse, ce n’est pas le cas de toutes. De ce fait, des disparités non résolues pourraient contraindre les responsables informatiques et des infrastructures à prendre des décisions difficiles concernant le maintien de certaines applications et le sacrifice d’autres afin de garantir la continuité de l’activité lors des pics de demande.
Face à l'attention croissante portée aux enjeux énergétiques et à l'émergence d'outils de mesure précis, les administrateurs informatiques et les gestionnaires d'installations ne sont plus tenus de se fier aveuglément aux valeurs de consommation nominale indiquées sur les plaques signalétiques de leurs équipements ni de fonder leurs calculs sur des hypothèses communément admises. Si des valeurs approximatives étaient auparavant acceptables, la crise énergétique imminente impose désormais de travailler avec des chiffres précis.
Seule la mesure de la consommation énergétique individuelle de leurs serveurs permet aux administrateurs de déterminer avec précision la consommation réelle de leurs équipements et d'obtenir des données leur permettant de planifier des mesures d'économie d'énergie.
Grâce aux données issues de la surveillance individuelle des serveurs en temps réel, les administrateurs peuvent gérer plus efficacement et choisir avec plus d'assurance les équipements à arrêter, car ils peuvent :
identifier les ressources de traitement inactives ;
identifier les ressources de traitement peu performantes (qui consomment beaucoup d'énergie pour une puissance de calcul réduite) ;
faciliter la planification des capacités lors de la conception de l'infrastructure pour l'ensemble des équipements de refroidissement, de protection et de distribution électrique.
Capacités nominales et données supposées :
les fabricants de serveurs indiquent la consommation électrique de chaque serveur sur sa plaque signalétique. Cependant, les responsables de centres de données savent que cette valeur représente toujours la consommation électrique maximale possible et que la consommation électrique typique d'un serveur n'atteint jamais la valeur nominale indiquée. Un moyen simple d'augmenter la densité de serveurs consiste à soustraire un certain pourcentage de la valeur nominale, ce pourcentage dépendant de la charge de travail imposée au serveur.
PTS appelle cette valeur réduite la « consommation électrique de conception » de l'équipement. Elle représente généralement 50 à 75 % de la valeur nominale et sert à dimensionner tous les systèmes de refroidissement, de protection et de distribution électrique du centre de données. Ce pourcentage étant souvent supérieur à la consommation réelle, des PDU intelligents sont désormais utilisés pour obtenir des données beaucoup plus précises.
Par exemple, en mesurant la consommation électrique de serveurs individuels à l'aide d'équipements PDU intelligents, l'étude de PTS sur l'équipement informatique de Raritan a déterminé que sa consommation habituelle se situait entre 20 et 85 % de sa consommation théorique (nominale), avec une moyenne approximative de 31 %, c'est-à-dire beaucoup moins que la consommation nominale de l'équipement.
Consommation électrique des équipements informatiques vs. Consommation électrique totale de l'installation.
Un autre indicateur important consiste à comparer la consommation électrique des équipements informatiques à la consommation électrique totale de l'installation. APC-MGE estime que 30 % de la consommation électrique totale d'un centre de données est imputable aux serveurs et autres équipements informatiques, tandis que les autres consommateurs (refroidissement, ventilation, distribution électrique, éclairage) représentent les 70 % restants. Selon EYP Mission Critical Facilities, une division de HP, ces chiffres sont répartis à parts égales (50/50). Cependant, une analyse préliminaire réalisée par PTS et Raritan a montré que 71 % de la consommation était imputable aux charges de travail informatiques critiques, contre seulement 29 % pour les systèmes de support. Le pourcentage élevé d'énergie dédiée aux tâches informatiques critiques indique que PTS et Raritan gèrent l'énergie de leurs centres de données plus efficacement que la moyenne du secteur. Cela suggère également une possibilité d'amélioration des performances : plus de puissance de calcul avec moins d'énergie.
Ces données illustrent l'importance d'obtenir des mesures précises dans les centres de données, plutôt que de se fier aux « moyennes officielles du secteur ».
Systèmes de mesure
: Comment effectuer ces mesures efficacement et avec précision ? Voici quelques éléments à prendre en compte :
les contrôleurs de circuits de dérivation et la mesure de la charge des appareils individuels.
Les contrôleurs de circuits de dérivation sont des appareils électriques qui mesurent la charge de courant sur tous les circuits d'un tableau électrique et alertent les opérateurs lorsque la charge approche la limite nominale du disjoncteur. Cette prévention est particulièrement importante, par exemple, dans les centres de données, où des serveurs supplémentaires peuvent être connectés à un circuit déjà proche de sa capacité maximale. Les contrôleurs de circuits de dérivation mesurent en continu le courant présent sur tous les circuits et garantissent qu'une personne est avertie avant qu'un disjoncteur n'atteigne sa capacité nominale, ou pire, ne se déclenche.
Collecteurs de données environnementales dans les centres de données :
Ces collecteurs sont spécifiquement conçus pour recueillir des données environnementales et d’alimentation électrique dans les centres de données. Ils permettent également de consolider et d’analyser ces informations afin d’optimiser la consommation d’énergie des équipements informatiques et des infrastructures. Unités de distribution d’énergie
intelligentes (PDU) :
Les PDU intelligentes permettent au personnel informatique de surveiller la consommation d’énergie de chaque serveur, unité de stockage ou autre périphérique informatique. Ceci est particulièrement utile pour identifier les équipements sous-utilisés et ceux qui approchent ou dépassent leur niveau d’utilisation maximal. Elles offrent également un contrôle et une surveillance de la consommation d’énergie du centre de données à l’échelle de l’infrastructure.
Les PDU intelligents peuvent être contrôlés à distance via un navigateur web ou une interface de ligne de commande (CLI). Ils mesurent le flux électrique au niveau du PDU et de chaque prise, permettent de définir des seuils d'alarme, assurent la sécurité grâce à des mots de passe, l'authentification, l'autorisation et le chiffrement, et intègrent des fonctionnalités complètes de gestion environnementale. Certains modèles sont également très adaptables, intégrant les dernières technologies standard du secteur telles que SNMP TRAP/SET/GET, IPMI et SMASH CLP, et s'intègrent facilement aux infrastructures d'entreprise existantes comme les serveurs LDAP, Active Directory®, RADIUS et NFS.
Cependant, ces outils ne peuvent exploiter pleinement leur potentiel si le modèle repose uniquement sur un environnement statique. Dans la réalité, les centres de données sont dynamiques. Les niveaux d'utilisation des serveurs évoluent constamment, entraînant des variations de la consommation d'énergie, de la production et de la dissipation de chaleur. Il est donc nécessaire de mettre en place un système de refroidissement adapté à chaque baie ou groupe de serveurs.
L'étape suivante consiste donc à déterminer l'efficacité énergétique du centre de données.
L'organisation Green Grid calcule le PUE
(Power Usage Effectiveness). Green Grid définit le PUE à l'aide de la formule suivante :
PUE = Consommation énergétique totale des installations / Consommation énergétique des équipements informatiques.
Dans cette équation, la « Consommation énergétique totale des installations » correspond à l'énergie nécessaire au fonctionnement de l'ensemble du centre de données, y compris les serveurs, les équipements informatiques, l'éclairage, le refroidissement, la ventilation, etc. La « Consommation énergétique des équipements informatiques » représente l'énergie consommée uniquement par les serveurs et les équipements informatiques.
Le PUE peut varier de 1,0 à l'infini. Une valeur proche de 1,0 indiquerait une efficacité de 100 % (c'est-à-dire que toute l'énergie électrique serait consommée par les équipements informatiques). À l'heure actuelle, aucune étude exhaustive ne présente la distribution réelle des valeurs de PUE dans les centres de données. Des travaux préliminaires menés par PTS semblent indiquer que de nombreux centres de données pourraient avoir un PUE de 3,0 ou plus, mais qu'une conception appropriée permettrait d'atteindre un PUE de 1,6.
Outils de calcul du PUE :
Pour calculer le PUE de votre centre de données, il est essentiel de mesurer précisément sa consommation électrique réelle afin d’établir une base de référence permettant de quantifier les améliorations. À cette fin, Raritan et PTS ont conçu et mis en œuvre la stratégie de mesure suivante.
Un appareil d'acquisition de données Veris H8820 a été installé pour mesurer l'ampérage du circuit secondaire de chaque charge et calculer la puissance fournie aux unités de climatisation (CRAC), à l'éclairage, aux alimentations sans interruption (UPS) et aux autres consommateurs non informatiques du centre de données. Cet appareil a été choisi pour sa facilité d'installation et sa capacité à fournir les données requises.
Des capteurs environnementaux Geist Racsense, équipés de sondes de température, ont été installés sur les panneaux avant et arrière de chaque baie, ainsi qu'aux entrées et sorties d'alimentation de chaque unité CRAC.
Une sonde d'humidité a également été installée pour mesurer l'humidité ambiante. Les appareils Racsense ont permis une collecte simple et efficace des données relatives à l'installation et au câblage.
Deux unités de distribution d'énergie intelligentes Dominion® PX ont été placées dans chaque baie. Ceci a permis de recueillir des données sur la consommation d'énergie active des charges de travail informatiques critiques, individuellement pour chaque appareil. Ces données ont fourni la précision nécessaire au calcul du PUE et à l'élaboration de propositions d'amélioration.
Résultats
Consommation nominale vs. consommation réelle
L'histogramme de la figure 1 montre la distribution de fréquence de la consommation réelle exprimée en pourcentage de la consommation nominale (capacité), d'après les relevés effectués au centre de données de Raritan entre le 21 et le 26 février 2008. La valeur nominale indiquée sur la plaque signalétique correspond à la consommation maximale qu'un appareil peut atteindre à tout moment, quelle que soit la charge de travail et les conditions environnementales du centre de données.
Les règles actuelles de conception des centres de données utilisent des valeurs nominales pour la planification des capacités. Puisque la valeur nominale représente la valeur maximale atteignable, cette méthode de dimensionnement des systèmes d'alimentation électrique est inefficace car elle repose sur des chiffres supérieurs à la consommation réelle. Réduire la valeur nominale d'un pourcentage fixe atténue partiellement le problème, mais le graphique ci-dessous démontre que l'éventail des facteurs liés à la consommation électrique opérationnelle réelle est si large qu'il est extrêmement difficile de choisir un facteur de réduction permettant un équilibre adéquat entre efficacité énergétique et fiabilité de fonctionnement. Autrement dit, ce que nous pensions réaliser avec une stratégie de « réduction des valeurs » s'est révélé être un leurre, car nous avons sacrifié une connaissance « réelle » au profit d'une connaissance « approximative », et par conséquent notre capacité à devenir une entreprise plus respectueuse de l'environnement.
Par exemple, lors de la mesure de la consommation moyenne réelle, il a été constaté que 29 appareils de la salle serveur de Raritan consommaient entre 21 % et 40 % de leur capacité, tandis que 15 en consommaient un pourcentage supérieur et 15 un pourcentage inférieur. La mesure de la consommation de pointe a montré que 27 appareils de notre salle serveur consommaient entre 21 % et 40 % de leur capacité, tandis que 23 en consommaient un pourcentage supérieur et 9 un pourcentage inférieur.
La principale conclusion est que la capacité réelle (consommation réelle) présente une très grande marge de variation. Par conséquent, une simple réduction de la consommation nominale par des calculs arithmétiques peut avoir deux conséquences : soit elle compromet la fiabilité, soit elle ne permet pas d’exploiter pleinement le potentiel d’amélioration de l’efficacité. Une conception basée sur une consommation réduite arithmétiquement peut constituer une première étape, mais la mesure de la consommation réelle d’un appareil en fonctionnement quotidien fournit les informations complémentaires nécessaires pour optimiser son fonctionnement et garantir sa fiabilité.
Calcul du PUE de Raritan :
Comme illustré à la figure 2, environ 71 % de la consommation électrique moyenne totale de Raritan est imputable aux équipements informatiques critiques (les serveurs représentent à eux seuls 49,4 %), tandis que les
29 % restants sont attribués aux services auxiliaires, tels que le refroidissement et l'éclairage.
Pour calculer le PUE de Raritan à l'aide de la formule ci-dessus :
Consommation totale = Infrastructure auxiliaire (5,625 kW) + Charge critique (13,68 kW) = 19,3 kW
Consommation totale des équipements informatiques = Charge critique (13,68 kW)
PUE de Raritan = Consommation totale / Consommation totale des équipements informatiques = 19,3 kW / 13,68 kW = 1,4
Conclusions :
La hausse des coûts énergétiques et la raréfaction des sources d'approvisionnement ont été les principales motivations de cette analyse. Sur une période de cinq mois, Raritan et PTS ont défini et mis en œuvre un plan visant à équiper la salle des serveurs de Raritan et à mesurer la consommation électrique, tant au niveau des équipements informatiques que des circuits secondaires pour les charges non informatiques. Cette étude a révélé les points suivants :
- Raritan, qui supposait initialement que sa salle des serveurs aurait un faible PUE, a constaté qu'elle présentait en réalité un PUE respectable de 1,4, avec une consommation moyenne de l'ensemble de ses équipements informatiques (serveurs et stockage combiné) de 10,5 kW.
- Cela signifie qu'en utilisant des données réelles, et non approximatives, Raritan peut adopter une approche intelligente pour la gestion et l'alimentation de son centre de données :
• Raritan n'a pas besoin d'ajouter de serveurs pour augmenter la puissance de calcul.
• Raritan peut devenir un centre de données plus écologique.
- 44 appareils ont enregistré une consommation électrique moyenne réelle équivalente à celle d'un serveur inactif. Cela a clairement indiqué que de l'énergie pourrait être économisée en regroupant ces serveurs quasi inactifs. En supposant un taux de consolidation typique de 10 pour 1, 40 appareils pourraient potentiellement être mis hors service.
• Raritan peut éviter la dégradation de ses services critiques en mettant en œuvre une gestion de la charge de travail plus efficace.
- Deux appareils consommaient entre 80 et 100 % de leur puissance nominale. Si Raritan avait appliqué la moyenne du secteur et réduit cette valeur de 60 à 80 %, les performances des serveurs auraient pu être affectées négativement.
- Ces deux mêmes appareils ont fait l'objet d'une enquête afin de s'assurer qu'ils ne créaient pas de points chauds et que leur consommation d'énergie n'approchait pas leurs limites de capacité, ce qui aurait pu poser un problème.
- Raritan peut réduire ses coûts d'exploitation sans compromettre sa capacité de traitement critique.
L'utilisation de PDU de rack intelligents a montré à Raritan la consommation d'énergie réelle au niveau de chaque appareil informatique, fournissant les données nécessaires pour planifier les prochaines étapes visant à réduire la consommation d'énergie, à accroître l'efficacité et, par conséquent, à être plus
de l'environnement
. Les mesures ont également apporté un certain nombre d'avantages imprévus, au-delà de la simple fourniture des données nécessaires au calcul de la valeur PUE. Par exemple, une chute soudaine de la consommation électrique a permis au personnel informatique de constater qu'un disjoncteur d'une unité CRAC avait sauté. Cela a permis d'effectuer des réparations préventives avant que la chaleur estivale ne cause des problèmes de refroidissement. Un capteur de température situé en haut d'une baie les a alertés de la panne d'un ventilateur.
Étant donné que les indicateurs de performance du secteur reposent sur une grande variété de moyennes, et que chaque centre de données possède des caractéristiques uniques qui le différencient de ces moyennes, cette étude de Raritan et PTS a renforcé le principe de l'organisation Green Grid :
« Pour améliorer la performance énergétique des centres de données, il est d'abord nécessaire de mesurer la consommation du centre de données dans son ensemble et de chacun des sous-systèmes qui le composent. »
Quelle est la prochaine étape ?
Dans le prochain livre blanc, nous examinerons l’utilisation et les avantages de la dynamique des fluides numérique (CFD) pour vous aider à améliorer l’efficacité énergétique de votre centre de données.
Nous comparerons également nos résultats, obtenus à partir de mesures réelles, aux données de consommation énergétique nominale issues de la CFD.
Auteur:
Greg More, chef de produit chez Raritan.
