Alocação de Custos Energéticos do Centro de Dados e Carbono aos Utilizadores de TI

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1 Alocação de Custos Energéticos do Centro de Dados e Carbono aos Utilizadores de TI Aplicação técnica 161 Revisão 1 por Neil Rasmussen > Resumo executivo O software e a instrumentação complicados são necessários para a medição e alocação de carbono e custos energéticos aos utilizadores de TI? Ou, podemos sobreviver com métodos simples e rentáveis para a alocação de carbono e custos energéticos? Quão precisos necessitamos de ser? Esta nota fornece uma descrição geral de estratégias de alocação de carbono e custos energéticos e respectiva precisão. Demonstramos que é fácil e rentável para os centros de dados, grandes ou pequenos, novos ou antigos, começarem a alocar custos e carbono, embora as despesas e a complexidade aumentem e o ROI diminua quando é especificada uma precisão excessiva. Índice Clique numa secção para aceder directamente Introdução 2 Qual é o objectivo? 2 Medição vs. modelação 4 Quantos pontos necessitamos de medir? Alocação de energia aos utilizadores de TI Conversão de energia em carbono Fornecimento de orientação aos utilizadores de TI Conclusão 16 Recursos 17 Anexo 18

2 Introdução Os dados indicam que os centros de dados normais utilizam muito mais energia do que a necessária. É amplamente reconhecido que existem oportunidades rentáveis a curto prazo para reduzir a utilização de energia dos centros de dados existentes e grandes oportunidades para influenciar as concepções dos novos centros de dados. Isto tornou os centros de dados num alvo interessante para os reguladores governamentais e directores de empresas, que procuram essas oportunidades para reduzir o consumo de energia com custos mínimos sociais ou económicos adversos. Historicamente, a concepção e as operações do centro de dados têm-se centrado na fiabilidade e na capacidade. Isto conduziu à situação infeliz em que os centros de dados não foram optimizados relativamente à eficiência. De facto, é difícil identificar um qualquer local em que o centro de dados tenha sido criado para ser eficiente, porque as decisões independentes de criadores de equipamento, integradores de sistemas, programadores de controlo, instaladores, empreiteiros, gestores de TI e operadores todas contribuem substancialmente para o desempenho energético global. Recentemente, os estudos mostraram que a utilização de energia representa um custo substancial das operações de TI, em alguns casos, excedendo o custo do próprio hardware de TI. Esta pressão dos custos, combinada com a consciência de que os centros de dados podem ser muito mais eficientes na sua utilização da energia, fizeram com que muitos operadores de centro de dados tornassem a gestão energética numa prioridade. Quão simples pode ser um processo de gestão energética e quantas poucas medidas são necessárias para fornecer as informações necessárias, de forma a gerir com êxito a utilização de energia da infra-estrutura e alocar custos energéticos e carbono aos utilizadores de TI? Iremos mostrar que a resposta é a seguinte: Um processo extremamente simples, com muito poucas medições e que qualquer pessoa pode implementar de imediato, irá fornecer uma precisão suficientemente boa para um programa de gestão energética eficaz. Qual é o objectivo? Normalmente, existem três objectivos diferentes de um sistema para a avaliação dos impactos de carbono ou eficiência energética de um centro de dados: Criação instantânea ou periódica de pontos de referência do desempenho Alocação de passagem de energia ou carbono a outros Utilização de informações para reduzir os impactos de carbono ou utilização de energia da infra-estrutura Para um centro de dados específico, é importante reconhecer quais destes objectivos (ou combinação de objectivos) se pretende, uma vez que uma compreensão correcta afecta dramaticamente a implementação técnica. Objectivo 1: Criação instantânea ou periódica de pontos de referência do desempenho A criação instantânea ou periódica de pontos de referência do impacto do carbono ou eficiência energética pode ser útil para determinar se um programa de gestão energética em curso deve ser investigado ou iniciado. O conceito aqui é que, se a criação de pontos de referência revelar um desempenho comparável ou melhor que outros centros de dados semelhantes, talvez se possa ignorar toda a questão. Inversamente, se a criação de pontos de referência revelar um desempenho pior que os centros de dados comparáveis, é provável que um programa de gestão energética em curso tenha um bom retorno. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 2

3 Deve ser realçado que, a concretização deste objectivo, por si só, não fornece informações accionáveis, que informem ou conduzam a reduções no impacto do carbono ou utilização de energia. Infelizmente, muitos operadores de centro de dados começam com este objectivo e ficam desapontados com os resultados. Para obter benefícios de redução do impacto, deve ser implementado um ou os dois objectivos descritos a seguir. Objectivo 2: Alocação de passagem de energia ou carbono a outros Alguns centros de dados actuam como um fornecedor de energia do centro de dados a outras organizações, fornecendo infra-estrutura física do centro de dados ou infra-estrutura de TI, por computador ou por servidor. A alocação, ou mesmo facturação, dos clientes do centro de dados relativamente à energia ou carbono poderá ser um requisito. Poderá tratar-se de um requisito interno da organização, de um requisito de conformidade ou de uma obrigação contratual. O objectivo é fornecer um incentivo financeiro, ou outro, para os clientes do centro de dados efectuarem alterações comportamentais que reduzam o respectivo impacto de carbono ou utilização de energia como, por exemplo, desligar servidores não utilizados, activar as funções de gestão energética, gerir o armazenamento desnecessário ou virtualizar servidores. A oportunidade para poupar energia e reduzir os impactos de carbono num centro de dados normal, através da gestão de TI, para a eficiência energética é enorme, variando entre reduções de 10% a 80%, dependendo do nível existente de maturidade e virtualização no centro de dados. Uma vez que muitos melhoramentos possíveis são praticamente gratuitos, ou possuem uma fase pouco dispendiosa durante as actualizações de TI, a passagem dos custos energéticos ou impactos de carbono pode constituir uma grande contribuição para um programa de gestão energética bem sucedido e rentável. Alocação de custo eléctrico e impacto de carbono aos utilizadores e planeadores de TI Figura 1 Efeito em cascata da alocação de custos energéticos Decisões de TI mais inteligentes e ecológicas que compreendem custos verdadeiros Redução de custos totais e impactos ambientais Objectivo 3: Utilização de informações para reduzir os impactos de carbono ou a energia da infra-estrutura Em todos os centros de dados, a infra-estrutura física (alimentação, arrefecimento, iluminação, controlos, etc.) consome muita energia e gera impactos de carbono. A métrica utilizada para criar pontos de referência da utilização de energia da infra-estrutura do centro de dados é a Eficiência de Consumo Energético, ou PUE (o inverso da PUE denomina-se DCiE e é também utilizada como métrica). Em muitos centros de dados, a alimentação consumida pela infra-estrutura física é maior que a alimentação utilizada pelas cargas de TI (PUE > 2). Assim, a redução da utilização de energia na infra-estrutura física, numa base percentual, é quase tão importante quanto a redução da carga de TI. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 3

4 O objectivo é fornecer os dados necessários para identificar e quantificar as oportunidades de alterar o equipamento, a configuração ou as definições que reduzam o consumo energético sem dar origem a um impacto adverso na carga de TI. A oportunidade para poupar energia e impactos de carbono num centro de dados normal, através da gestão da infra-estrutura física para a eficiência energética é grande, variando entre reduções de 10% a 40%, com base na condição, definições, configuração e carregamento do centro de dados. Dois dos objectivos descritos na secção anterior alocação de custos energéticos a TI e gestão do consumo energético da infra-estrutura física oferecem oportunidades substanciais de redução de energia e carbono no centro de dados normal. Ao considerar o objectivo geral da redução da utilização de energia e impactos de carbono para um determinado centro de dados, é necessário primeiro decidir qual destes dois objectivos (ou ambos) será escolhido. Escolher o objectivo A abordagem anterior dos três objectivos para as medidas de eficiência energética e impacto de carbono para os centros de dados, sugere as seguintes observações chave: Existem enormes oportunidades para reduzir o consumo energético dos centros de dados normais, na ordem dos 20% aos 90% de poupança de energia e carbono, quando os comportamentos de TI e a infra-estrutura física são geridos em conjunto. A criação de pontos de referência por si só não constitui qualquer melhoria. Não pode ser considerada como uma parte central de um plano de redução de energia e carbono. A respectiva utilização é, principalmente, para ajudar a determinar a quantidade de recursos a serem desenvolvidos na gestão energética. A alocação de energia e carbono aos utilizadores de TI fornece-lhes ferramentas para efectuar poupanças de energia racionais relativamente às implementações de TI. Ambas (a) a alocação de custos energéticos a TI e (b) a gestão da utilização de energia da infra-estrutura física, oferecem oportunidades substanciais de poupança, embora a oportunidade exceda a soma das partes quando os dois objectivos são combinados. Se o objectivo for uma redução geral na utilização de energia e impacto de carbono, uma combinação dos objectivos acima, com um foco reduzido na criação de pontos de referência, constitui a melhor estratégia. A definição de todos estes objectivos constituiria um empreendimento grande, complexo e dispendioso? Este esforço teria um ROI aceitável? A resposta é que, quando o problema é visto da forma correcta, torna-se espantosamente simples e rentável obter todos os objectivos. Além disto, os operadores de centro de dados podem começar a obter imediatamente resultados. O restante desta nota explica como isto é possível. Medição vs. modelação A maioria das discussões sobre as informações da gestão energética concentra-se na medição da energia. No entanto, qualquer abordagem racional à gestão energética requer alguma interpretação, ou significado, da utilização de energia medida. Para efectuar melhoramentos ou executar qualquer acção, deverá existir alguma compreensão do modo como várias alterações afectarão o consumo energético. Deve existir um modelo de funcionamento do centro de dados antes de podermos compreender como poderemos utilizar medidas para identificar e quantificar as oportunidades de melhoramento. Uma medição da energia eléctrica consumida por uma bomba de água fria não fornece, por si só, qualquer compreensão sobre se a bomba está a funcionar dentro dos parâmetros de desempenho esperados, se foi correctamente dimensionada, se alguma APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 4

5 alteração na programação ou válvula pode reduzir a respectiva utilização de energia ou se uma bomba diferente pode fornecer a mesma função com uma utilização de energia mais baixa. Para compreender as oportunidades de melhoramento energético, temos de ter modelos implícitos (conhecimento de especialistas com experiência) ou modelos explícitos (ferramentas de software). Até mesmo o objectivo de alocação de custos energéticos a utilizadores de TI requer modelos. Enquanto o consumo de alimentação dos servidores pode ser medido directamente e ser possivelmente associado aos utilizadores de TI, a maioria da alimentação num centro de dados é utilizada pelas cargas e não pelos servidores, e é necessário um modelo para associar estas utilizações de energia aos utilizadores de TI. Um processo genérico de gestão energética do centro de dados é apresentado na Figura 2: Alterações TI Servidor em fim de vida, virtualização, melhorias nos dispositivos Figura 2 Diagrama do fluxo de informações de um processo de gestão energética do centro de dados que mostra o modo de integração das funções do modelo e de análise nas actividades de planeamento da infraestrutura e TI existentes, resultando em alterações que reduzem o consumo energético Sistemas TI (servidores, armazenamento, rede) Data center Sistemas de infra-estrutura física (alimentação, arrefecimento, iluminação) Medições de energia Configuração da informação Informação dos dispositivos Condições de operação dos dados Modelo Alocações de energia e carbono para o TI PUE que apoia os dados Análises Planeamento TI e desenvolvimento alterações recomendadas Planeamento da Infra-estrutura e das operações Alterações físicas na infra-estrututura Definições de configuração, dispositivos) No processo de gestão energética da Figura 1, existem dois percursos de melhoramento principais. No início do diagrama, são efectuadas alterações de TI em resposta aos dados de energia e carbono a partir do modelo do centro de dados. No fim do diagrama, são implementadas alterações na infra-estrutura física em resposta à orientação da energia a partir do modelo. Em ambos os casos, a medição é utilizada, embora seja o modelo que fornece a interpretação e orientação para a concretização dos melhoramentos. Note que, o sistema descrito pelo diagrama acima incorpora todos os três objectivos de gestão energética do centro de dados descritos na secção anterior: Fornece dados para a criação de pontos de referência, efectua a alocação de energia e carbono no TI e fornece orientação relativamente aos melhoramentos na infra-estrutura física. Sem um modelo e um processo, as medições constituem pouco valor. No entanto, os modelos, até mesmo os modelos simples, poderão ter um valor considerável mesmo com medições incompletas. Recurso relacionado Aplicação técnica 154 da APC Eficiência eléctrica Medição para Centros de Dados Em suma, um objectivo chave de medição da eficiência do centro de dados é a obtenção das informações que contribuem para a criação de um modelo preciso para esse centro de dados. É o modelo que fornece as informações accionáveis sobre a eficiência do centro de dados e não a medição. Uma discussão mais completa sobre este assunto encontra-se na Aplicação técnica 154 da APC, Electrical Efficiency Measurement for Data Centers. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 5

6 Modelação assistida por medição Se fosse possível criar um modelo perfeito de um centro de dados, não seriam necessárias quaisquer medições. O modelo teria informações completas sobre a natureza, quantificação e condições de funcionamento da carga de TI, conteria as características e as condições de funcionamento de todo o equipamento da infra-estrutura e aceitaria dados meteorológicos históricos como entradas. Poderia simplesmente calcular todos os fluxos de energia. Num mundo prático, não poderia ser criado um modelo perfeito, devido à dificuldade na obtenção dos dados exactos sobre as configurações e as condições de funcionamento do dispositivo de TI, interfaces e condições de funcionamento da infra-estrutura e condições de funcionamento inesperadas, como avarias, filtros obstruídos ou unidades de ar condicionado que interagem entre si. Enquanto um modelo perfeito de um centro de dados pode necessitar de uma grande quantidade de manutenção de dados e programação personalizada, é possível criar um modelo surpreendentemente bom utilizando apenas um inventário rudimentar dos dispositivos de TI e infra-estrutura implementados, informações sobre a respectiva configuração (N+1, 2N, etc.) e algum conhecimento básico das características eléctricas dos dispositivos de TI e infra-estrutura. Um exemplo de implementação de software de um modelo simplificado para a infra-estrutura física de um centro de dados normal é apresentado na Figura 3. Figura 3 Exemplo de uma ferramenta de modelação da infra-estrutura do centro de dados para configurações do centro de dados normal (ferramenta gratuita baseada na Web) É óbvio que é necessário algum tipo de modelo do centro de dados para a gestão e redução do consumo energético. Poderá este modelo eliminar realmente a necessidade de medição ou simplificar a tarefa de medição? Quão simples pode ser um modelo e quantas poucas medidas são necessárias para fornecer as informações necessárias, de forma a gerir com êxito a utilização de energia da infra-estrutura e alocar custos energéticos e carbono aos utilizadores de TI? A resposta é que, um modelo extremamente simples, com muito poucas medições, pode fornecer uma precisão aceitável para um programa de gestão energética. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 6

7 Quantos pontos necessitamos de medir? Um princípio básico de medição é que não deve começar a medição de algo, a menos que compreenda a utilização dos dados que será efectuada. Um medição realizada no momento errado, com precisão insuficiente ou sem as condições detalhadas, poderá revelar-se posteriormente inadequada ou inútil. Inversamente, a medição excessiva com uma precisão extrema poderá ser extremamente dispendiosa e pesada e fornecer muito poucos benefícios quando comparada com uma medição simples. Todos estes problemas surgem à medida que os operadores de centro de dados tentam desenvolver os seus sistemas de gestão energética. O objectivo de um sistema de medição é utilizar o protocolo mais simples e menos dispendioso que consiga atingir o objectivo do sistema de gestão. Quão complexo deve ser um sistema para fornecer informações completas sobre a utilização de energia do centro de dados? Quão simples pode ser um sistema de medição? Para compreender o problema, podemos contrastar as capacidades de dois casos extremos: um sistema de medição de energia vasto vs. um sistema de estimativa simples. Figura 4 Comparação de abordagens de medição de energia Estimativa simples Essencialmente gratuito Erros grandes Nenhum conhecimento dos detalhes dos problemas? Ferramentas de software e medição exaustiva Caro e complexo Precisão elevada Possível análise do cenário e ROI Caso extremo n.º 1: Sistema de recolha de dados total Torna-se incompleto falar sobre medição num sistema de gestão sem considerar a precisão e a frequência da medição, que são factores que podem ter implicações enormes de complexidade e custo. Como referência, podemos considerar o caso de um sistema de medição em tempo real, que mede e grava a utilização de energia de todos os dispositivos e circuitos num centro de dados, com um requisito de precisão de 2%. Uma estimativa dos requisitos e custo para um centro de dados de 1MW é apresentada na Tabela 1. Com este sistema de instrumentação extremo, é possível atribuir de forma precisa utilização eléctrica a cada dispositivo de TI e informar ou facturar apropriadamente os utilizadores. Além disso, é possível determinar de forma precisa a utilização eléctrica de cada dispositivo da infraestrutura a partir da qual é possível, em seguida, tentar comparar com valores esperados para identificar as áreas para melhoramento. Um sistema deste tipo também requer um sistema de software complexo com um grande investimento de manutenção de dados e configuração. Infelizmente, o custo de um sistema deste tipo representa uma fracção substancial do custo total da infra-estrutura do centro de dados, bem como quase metade do custo total de energia do centro de dados num ano. Deste modo, com base no retorno do investimento esperado, um sistema deste tipo é impraticável, a menos que o custo de um sistema de medição assim diminua aproximadamente por um factor de 10. Mesmo assim, a instalação deste sistema representa um investimento de capital significativo e um processo de instalação complexo e arriscado, especialmente num centro de dados existente. Assim, um sistema de recolha de dados total deve ser considerado como possível mas impraticável. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 7

8 Circuitos medidos Número Custo unitário (instalado) Custo do subtotal Medir potência de entrada do centro de dados 1 1 $9,000 $9,000 Medir circuitos do subsistema da infra-estrutura 80 $1,500 $120,000 Medir circuitos de derivação de TI 1000 $100 $100,000 Circuitos do receptáculo de TI do contador 4000 $40 $160,000 Manutenção (10 anos) $100,000 $100,000 Software (licença de 10 anos) $50,000 $50,000 Configurar, encomendar, manter software $60,000 $60,000 Custo total $600,000 Caso extremo n.º 2: Sistema de recolha de dados sem custos Em seguida, considere o outro caso extremo em que não são efectuadas quaisquer medições. Um sistema deste tipo é essencialmente gratuito. A única introdução que iremos utilizar é o número de servidores no centro de dados. Nem sequer iremos assumir a existência de uma factura eléctrica mensal da empresa pública, porque muitas vezes não existe um contador dedicado para o centro de dados. Dado apenas o número de servidores, é possível tentar estimar de forma simples a utilização de energia do centro de dados por servidor. A utilização de energia do centro de dados por servidor inclui a energia consumida pelos servidores, mas também a energia utilizada pelo equipamento de rede, armazenamento, equipamento de alimentação, equipamento de arrefecimento, iluminação e dispositivos auxiliares. Sem quaisquer medições, é possível utilizar os dados médios estatísticos da base instalada de centros de dados para obter uma estimativa simples da potência de arrefecimento, potência de iluminação, etc., normalmente utilizadas por servidor. Podemos assumir a configuração normal da infra-estrutura física utilizada para um centro de dados que fornece servidores médios normais, com uma mistura normal de equipamento de rede e armazenamento. Estas suposições instruídas podem ser fornecidas por um consultor especialista ou por uma ferramenta de software, como a ferramenta gratuita ilustrada na Figura 3 anterior. As suposições instruídas combinadas tornam-se no nosso modelo simples para o centro de dados. A precisão deste sistema encontra-se resumida na Tabela 2. Com este sistema sem medição, é possível atribuir custos de energia e carbono aos utilizadores por média de servidor, embora a precisão seja apenas de cerca de 36%. Embora não seja ideal, continua a ser uma orientação bastante útil para os utilizadores de TI relativamente às alterações ambientais e a maioria das alterações ambientais de TI não será afectada se os custos de energia e carbono forem fornecidos com precisão adicional. No entanto, enquanto um sistema deste tipo fornece informações úteis aos utilizadores de TI, não fornece informações para ajudar na orientação dos melhoramentos na infra-estrutura de alimentação ou arrefecimento do centro de dados, uma vez que todos os dados foram estimados a partir de 1 Normalmente, isto não pode ser realizado com um único contador requer a soma dos dados de mais do que um contador. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 8

9 médias industriais. Não obstante, é possível obter um benefício espantoso sem qualquer custo e este sistema sem medição deve ser considerado por qualquer operador de centro de dados que pretenda começar a controlar imediatamente os custos energéticos, mas que tenha pouco tempo e nenhum recurso. É fornecido um guia prático sobre como começar com esta abordagem no anexo, no final desta nota. Utilização de energia Fracção da utilização total Precisão da estimativa Efeito na precisão geral 2 Servidor 36% +/- 50% +/- 18% Tabela 2 Precisão de um sistema de monitorização da energia de baixo custo para um centro de dados com classificação de 1 MW Armazenamento 10% +/- 70% +/- 7% Equipamento de rede 4% +/- 50% +/- 2% Alimentação 8% +/- 50% +/- 4% Arrefecimento 38% +/- 80% +/- 30% Iluminação 2% +/- 60% +/- 1% Auxiliar 2% +/- 80% +/- 2% Precisão da energia total combinada +/- 36% Sistema de recolha de dados energéticos suficientemente bom Naturalmente, os dois exemplos extremos anteriores de estratégias de recolha de dados energéticos conduz-nos à questão se existem outras estratégias de recolha de dados intermédias que forneçam uma precisão dos dados suficientemente boa para atingir os objectivos de gestão energética, mas que tenham um baixo custo e ROI elevado. Para ajudar a responder a esta questão, a Tabela 3 mostra como a adição de custo e complexidade a um sistema de gestão energética aumenta a precisão e o custo. Cada linha na tabela representa a adição de uma capacidade de modelação ou medição para o sistema de capacidade, começando com um sistema sem custos baseado apenas no número de servidores, conforme descrito na secção anterior. À medida que as capacidades são adicionadas, o erro diminui e o custo do sistema aumenta. O erro de alocação de TI é definido como o erro na atribuição de energia e carbono a uma unidade definida de capacidade de TI, como um servidor padrão. O erro na atribuição de energia a um servidor específico pode ser muito maior que os erros definidos na tabela. Algumas capacidades listadas na tabela, como a classificação de servidores e a medição de todos os dispositivos de TI, melhoram consideravelmente a precisão na atribuição de energia e carbono a servidores específicos. Esta situação será abordada com mais detalhe posteriormente nesta nota. 2 Os erros nas estimativas de energia do subsistema são matematicamente ortogonais, pelo que o erro combinado corresponde ao metro quadrado da soma dos quadrados dos erros do subsistema APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 9

10 Tabela 3 A adição de capacidades de modelação e medição afecta a precisão e o custo do sistema de gestão para um centro de dados com classificação de 1 MW Capacidade de modelação e medição adicionada PUE erro Erro de alocação de TI 3,4 Custo do sistema (por MW) Número de servidores 61% 39% 0 Alimentação + UPS 55% 33% 0 + Inventário simples 5 23% 20% 0 + Inventário detalhado 14% 12% $2,000 + Classificar servidores 14% 12% $4,000 + Auditar subsistemas 8% 7% $10,000 + Medir subsistemas chave 6% 4% $50,000 + Medir todos os subsistemas 3% 2% $130,000 + Medir todos os dispositivos de TI 2% 2% $600,000 Para obter uma ideia melhor do equilíbrio entre o custo e a precisão da medição à medida que adicionamos funcionalidade a um sistema de gestão energética, os dados da Tabela 3 são traçados na Figura 5. 3 O erro de alocação de TI pode ser mais pequeno que o erro da PUE, uma vez que a utilização de energia e carbono associada à PUE constituem apenas uma fracção da utilização total de energia. 4 O erro de alocação de TI nesta tabela corresponde à alocação para um servidor médio padrão definido e não para um servidor específico. Os erros para os servidores específicos são maiores e dramaticamente reduzidos quando a capacidade de classificar servidores é adicionada, conforme descrito mais à frente nesta nota. 5 O inventário simples corresponde a um inventário da capacidade e tipo de dispositivos de alimentação, arrefecimento e TI principais no centro de dados, os quais, quando combinados com os dados sobre esses dispositivos, permitem um aperfeiçoamento considerável das estimativas de utilização de energia. Esta função pode ser fornecida como parte de uma avaliação da energia de especialistas ou pode ser tentada por um operador de centro de dados aplicado. É fornecida orientação adicional relativamente a este método noutras aplicações técnicas da APC listadas no final desta nota. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 10

11 Figura 5 O erro de um sistema de medição da energia do centro de dados diminui enquanto o custo aumenta, à medida que as capacidades de modelação e medição adicionais são adicionadas Measurement Error (%) 60.0% 60% 50.0% 50% 40.0% 40% 30.0% 30% 20.0% 20% 10.0% 10% 0.0% 0% server counts Erro alocação TI UPS power crude inventory Erro PUE detailed inventory classify servers audit subsystems Erro mais baixo alcançável sem custo meter all subsystems meter key subsystems Custo Sistema Aumentar as capacidades de modelagem e medição meter all IT devices $600 K $500 K $400 K $300 K $200 K $100 K $0 K Measurement Cost ($) A Figura 5 mostra que a precisão de um sistema de medição de energia do centro de dados melhora rapidamente ao início o custo baixo, à medida que as capacidades de modelação e medição simples são adicionadas. No entanto, à medida que são atingidos erros de cerca de menos de 10%, o custo aumenta dramaticamente. Esta análise sugere a seguinte estratégia de modelação e medição recomendada para um programa de gestão energética do centro de dados: Um sistema de modelação de energia sem custos baseado nos números de servidores, leituras de alimentação UPS e inventário simples, é suficientemente bom para permitir uma alocação significativa de energia aos utilizadores de TI É possível adicionar capacidades de baixo custo adicionais ao longo do tempo para melhorar o sistema de gestão energética, incluindo melhoramentos do modelo a partir da classificação do servidor e inventário detalhado, bem como melhoramentos de medição a partir de auditorias de energia e medição de subsistemas chave A medição extensiva de todos os dispositivos de TI e subsistemas da infra-estrutura acrescenta pouco valor a um sistema de gestão energética, com um ROI fraco Alocação de energia aos utilizadores de TI A capacidade de TI pode ser medida e alocada de várias formas, incluindo ciclos de cálculo, servidores, núcleos, terabytes, armários de bastidores, metros quadrados, servidores virtuais, etc. Um modelo ideal de utilização de TI poderá incluir todos estes factores na atribuição dos custos, energia ou carbono. No entanto, iremos começar com um modelo simples, medindo a capacidade de TI em número de servidores, o que constitui uma forma popular de medir a capacidade à qual muitas outras medidas podem ser correspondidas. Se for possível alocar um número de servidores a um utilizador de TI, para atribuir energia e carbono a esse utilizador, tudo o que necessitamos é de atribuir energia a um servidor, em que a utilização total de energia de um utilizador de TI é simplesmente o número de servidores atribuídos vezes a utilização de energia alocada por servidor. Isto requer a identificação de todas as utilizações de energia no centro de dados e alocação das mesmas por servidor. A alocação da energia total de um servidor torna-se na soma da utilização de energia do próprio servidor mais as alocações de utilização de energia para APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 11

12 armazenamento, equipamento de rede, alimentação, arrefecimento, iluminação e cargas auxiliares. Esta alocação para um centro de dados normal é apresentada na Figura 6: Figura 6 Servidor com uma alocação de energia de 930 W, que mostra uma quebra do consumo de energia do centro de dados que foi atribuído ao servidor. A alimentação real do servidor é de apenas 340 W. Iluminação 15 W Auxiliar 15 W O servidor 340 W Arrefecimento 360 W Alimentação 75 W Rede 35 W Armazenamento 90 W Neste caso, embora a alimentação real consumida pelo servidor normal seja de 340 W, a alimentação total alocada no servidor é de 930 W. Dispositivo de TI específico vs. médio O método de atribuição de energia a um utilizador de TI com base nas unidades de servidor de um servidor médio possui um número de inexactidões, porque assume uma utilização dos recursos alocados uniforme por servidor e parte do princípio de que todos os servidores são iguais. A alimentação total real associada a um servidor específico irá variar dependendo do tipo de servidor, das respectivas características de gestão da alimentação e da respectiva utilização de outros recursos de TI. Para os centros de dados que possuem um preenchimento do servidor relativamente uniforme, a atribuição de um custo de energia padrão por servidor constitui uma aproximação eficaz. No entanto, para os centros de dados que possuem uma vasta gama de tipos de servidor, a utilização de uma unidade de servidor padrão para a alocação de energia não é eficaz. Por exemplo, considere o caso em que um utilizador de TI possui oito servidores blade como servidores de aplicação simples, enquanto outro utilizador de TI possui oito sistemas centrais com muitos terabytes de armazenamento online. Obviamente, o utilizador do sistema central consome muito mais alimentação, apesar de uma alocação de energia baseada num servidor padrão alocar a mesma energia e carbono em ambos os utilizadores. Apesar de a energia total alocada com este método ser precisa, alguma energia utilizada pelo utilizador de TI do sistema central é injustamente atribuída ao utilizador do servidor blade. A princípio, este problema pode ser corrigido através da medição de todos os dispositivos de TI e da atribuição de energia aos utilizadores de TI, com base nessas medições. Já demonstrámos que esta situação é impraticável, porque: Muita da utilização de energia provém de equipamento de alimentação, equipamento de arrefecimento, dispositivos de rede e outras cargas que não podem ser sempre associadas directamente a um utilizador de TI APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 12

13 O custo do sistema de medição para medir todos os dispositivos de TI, juntamente com o custo e complexidade do sistema de software, é extremo Para resolver este problema de forma simples e rentável, os servidores podem ser classificados numa lista curta de tipos padrão, cada um com o seu próprio perfil de utilização de energia. Em vez de todos os servidores serem considerados como uma única unidade de servidor padrão, é possível criar uma lista de classificações de servidores, conforme ilustrado na Tabela 4: Tabela 4 Exemplo de uma tabela de classificação de servidores Servidor classe Servidor de aplicações 1U Servidor alimentação Rede alocação Armazenamento alocação 250W Servidor virtual 6 90W Web blade 200W ERP blade 200W Central 4000W Servidor 3U-10U 2000W A lista acima pode ser utilizada tal como está (com valores de alimentação apropriados) ou pode ser expandida ou aperfeiçoada para corresponder melhor ao perfil dos utilizadores num centro de dados específico. Cada servidor possui um nível de alimentação padrão base atribuído e as alocações que representam a fracção da alimentação base associada ao equipamento de rede e armazenamento. Os custos de alimentação, arrefecimento e iluminação são igualmente alocados por Watt de TI e não variam por classe de servidor. O método de utilização do sistema de classificação é o seguinte: Atribuir todos os servidores a uma classe Atribuir um número de servidores padrão de cada classe a cada utilizador de TI Somar a alimentação calculada de todas as classes de servidor e, em seguida, normalizar de forma a corresponder a alimentação da carga de TI real (determinada a partir do modelo ou medição) Aplicar os dados da PUE a cada classe de servidor Desta forma, a utilização de energia total de um centro de dados pode ser alocada num número de classes de servidor, que poderão ser depois atribuídas aos utilizadores de TI. Este processo pode ser realizado numa ferramenta de software, como as ferramentas fornecidas por fornecedores, como a APC by Schneider Electric, ou numa folha de cálculo. 6 Se os servidores virtuais constituírem uma classe, o número de servidores alocados excederá o número de servidores físicos. Neste caso, os servidores físicos que alojam os servidores virtuais não são atribuídos a um utilizador de TI. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 13

14 Conversão de energia em carbono Assim que determinarmos a utilização de energia das cargas de TI ou sistemas de infraestrutura no centro de dados, é possível alocar carbono nos mesmos. Os impactos do carbono dos centros de dados são indirectos e provêem de três origens principais: Emissões de carbono criadas durante o fabrico do centro de dados e respectivo equipamento da infra-estrutura e TI (denominado carbono incorporado ) Emissões locais de carbono dos sistemas de aquecimento, geradores de emergência ou sistemas de co-geração Emissões de carbono criadas durante a criação da energia eléctrica necessária para alimentar o centro de dados De forma geral, a maioria das discussões, criação de pontos de referência ou relatórios do carbono está limitada a estas origens, devido às emissões causadas pelas operações. O carbono incorporado constitui uma contribuição significativa para os impactos totais de carbono, embora os métodos e padrões de avaliação dos impactos do carbono incorporado ainda se encontrem em desenvolvimento. Os centros de dados não geram directamente quantidades significativas de dióxido de carbono ou outros gases com equivalência de CO2. O funcionamento dos geradores de emergência representa normalmente menos de.01% do impacto total do carbono e pode ser ignorado. Os centros de dados funcionam a uma densidade de energia elevada e quase nunca requerem aquecimento suplementar, pelo que o carbono relacionado com o aquecimento também pode ser ignorado. Muito poucos centros de dados possuem instalações de geração eléctrica co-localizadas, pelo que não constitui um factor na maioria dos casos. Nesta nota, iremos limitar as métricas do carbono às métricas associadas ao fornecimento de energia eléctrica, que representa bem mais de 99% do impacto do carbono associado às operações. Equivalência de energia do carbono Dada a energia eléctrica utilizada no centro de dados, é possível estimar as emissões de carbono criadas por essa utilização de energia. Um fornecedor de energia pode fornecer informações sobre as emissões de carbono para cada kilowatt-hora de geração de energia, com base na respectiva mistura de fontes de energia. (Nota: Uma análise alternativa das emissões de carbono evitadas, baseada na última fonte de energia comunicada, irá produzir normalmente impactos de carbono maiores. Isto deve-se ao facto de a energia incremental poupada numa empresa existente não reduzir igualmente a carga em todos os geradores em vez disso, as reduções são direccionadas para a geração de custo mais elevado, como o gás natural.) Se estas informações não estiverem disponíveis a partir do fornecedor de energia, os dados regionais estão extensamente disponíveis. Estes dados são expressos em toneladas de CO2 por kw-hr e, normalmente, encontram-se dentro do intervalo de 0.1 a 1 toneladas por kw-hr no gerador. Para determinar a carga que o centro de dados cria no gerador, as perdas de distribuição (normalmente à volta dos 10%) entre o gerador e o centro de dados são adicionadas à utilização de alimentação do centro de dados. A fórmula que se segue fornece as emissões anuais de carbono causadas pela carga de uma instalação: Carbono 8760hr 1 CO2Anual( Toneladas) = C arg a( kw) kwhr Ano (1 Perdas de Distribuição) APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 14

15 Fornecimento de orientação aos utilizadores de Tabela 5 Exemplo de atribuições anuais de energia e carbono fornecidas a um utilizador de TI Um utilizador de TI não necessita de compreender os princípios e as técnicas descritos nesta nota para integrar energia nas decisões de implementação e planeamento de TI. Tudo o que um utilizador de TI necessita é de um resumo simples da utilização de energia e impactos de carbono dos recursos de TI que utiliza. Um relatório deste tipo para um utilizador de TI é fornecido na Tabela 5: Servidor classe Servidor de aplicações 1U Servidor virtual Total instalado Energia por unidade Carbono por unidade 50 6, , Web blade 15 5, ERP blade 10 5, Central 2 117, Servidor 3-10U 15 44, Total de energia e carbono (por ano) Custo energético (por ano) 1,409,000 kwhr $169, toneladas APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 15

16 Conclusão Esta nota descreveu uma estratégia lógica de alocação de energia e carbono do centro de dados aos utilizadores de TI. Os modelos simples e sem custos de utilização de energia podem ser utilizados para alocar energia e carbono com base em unidades médias padrão de capacidade de TI, como uma unidade de servidor padrão. Alguns modelos não são precisos, mas têm precisão suficiente para serem úteis num sistema de gestão energética do centro de dados. Um sistema simples pode ser melhorado ao longo do tempo através da adição de capacidades de medição e modelação adicionais e do fornecimento de conhecimento e precisão adicionais para a utilização de energia. Esta nota realça uma sequência racional de implementação destas capacidades. Um sistema surpreendentemente eficaz e de baixo custo pode ser implementado apenas com um número pequeno de contadores de energia combinados com uma auditoria de energia especializada do centro de dados e software simples. Os operadores de centro de dados não devem partir do princípio que os sistemas de medição complexos e extensivos são necessários para implementar um sistema de gestão energética eficaz ou atribuir energia e carbono aos utilizadores de TI. De facto, os sistemas de instrumentação extrema possuem um retorno de investimento fraco. Esta nota realça uma abordagem inicial que qualquer operador de centro de dados, grande ou pequeno, pode implementar de imediato e sem quaisquer custos. Qualquer watt de energia consumido desnecessariamente por um centro de dados representa uma perda irrecuperável. Um sistema de gestão energética simples implementado hoje é muito mais efectivo que um sistema ideal implementado mais tarde, porque independentemente da eficácia de um sistema de gestão energética, não pode recuperar a energia já perdida. Acerca do autor Neil Rasmussen é o Vice-presidente sénior do sector de Inovação da unidade APC, que é a unidade de negócio de TI da Schneider Electric. Estabelece a orientação da tecnologia para o maior orçamento de investigação e desenvolvimento do mundo destinado a infraestruturas de alimentação, arrefecimento e bastidores para redes críticas. Neil detém 14 patentes relacionadas com uma infra-estrutura de alimentação e arrefecimento do centro de dados de elevada eficiência e alta densidade, e publicou mais de 50 aplicações técnicas relacionadas com sistemas de alimentação e arrefecimento, muitas delas publicadas em mais de 10 idiomas, mais recentemente com foco no melhoramento da eficiência energética. É um orador internacionalmente reconhecido no que se refere ao tema dos centros de dados de elevada eficiência. Neil Rasmussen está actualmente a desenvolver soluções de infra-estrutura de centros de dados escaláveis de elevada eficiência e densidade e é um arquitecto principal do sistema InfraStruXure da APC. Antes de fundar a APC em 1981, Neil Rasmussen obteve o Bacharelato e o Mestrado pelo MIT em Engenharia Electrotécnica, no qual elaborou uma tese baseada na análise de uma fonte de alimentação de 200 MW para um reactor Tokamak Fusion. Entre 1979 e 1981 trabalhou no MIT Lincoln Laboratories em sistemas de armazenamento de energia de roda livre e em sistemas solares de alimentação eléctrica. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 16

17 Recursos Clique no ícone para aceder aos recursos Electrical Efficiency Measurement for Data Centers Aplicação técnica 154 da APC Ver todas as aplicações técnicas da APC whitepapers.apc.com Guidance for Calculation of Efficiency (PUE) in Real Data Centers Aplicação técnica 158 da APC Electrical Efficiency Modeling for Data Centers Aplicação técnica 113 da APC Implementing Energy Efficient Data Centers Aplicação técnica 114 da APC Ver todas as TradeOff Tools da APC tools.apc.com Contacte-nos Para obter comentários sobre o conteúdo desta aplicação técnica: Data Center Science Center, APC by Schneider Electric DCSC@Schneider-Electric.com Se for um cliente e tiver dúvidas específicas para o seu projecto de centro de dados: Contacte o seu representante da APC by Schneider Electric APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 17

18 Anexo: Simple determination of energy and carbon allocation for a data center Esta nota descreveu uma abordagem simples para a alocação de custos energéticos e impactos de carbono nas cargas de TI nos centros de dados, incluindo um número de capacidades de medição e modelação que podem ser utilizadas para fornecer precisão crescente a custos crescentes. Os métodos mais simples não têm quase qualquer custo, mas podem fornecer uma precisão surpreendentemente boa e ser eficazes nos programas de gestão energética e suporte. Este anexo mostra como qualquer centro de dados pode implementar imediatamente um sistema de alocação de energia e carbono nas cargas de TI, com uma precisão na ordem dos +/- 20%. O método descrito aqui corresponde ao nível de capacidade do inventário simples, conforme referenciado nesta nota. Este é o nível máximo que um operador de centro de dados pode atingir sem alguma forma de assistência de especialistas. Este método utiliza ferramentas de software gratuito desenvolvidas pela APC, embora seja possível desenvolver outras ferramentas para atingir a mesma função. O fluxo do processo é descrito na Figura A1 abaixo: Figura A1 Descrição geral do processo utilizado para estabelecer alocações de impactos de carbono e energia do centro de dados nas cargas de TI Saída de energia UPS Sistema básico informação de configuração contagem de servidores Calculador Eficiência Data Center PUE Calculador de alocação de Energia & Carbono a TI Alocações de energia e Carbono ao TI O utilizador fornece informações básicas sobre a configuração do centro de dados e o número de servidores, bem como as leituras actuais da alimentação da carga de UPS obtidas a partir do UPS (esta é uma das únicas leituras de alimentação disponíveis em quase qualquer centro de dados). As ferramentas de software solicitam as informações relevantes, que qualquer centro de dados ou profissional de TI poderá conseguir obter ou determinar através de uma simples passagem. A primeira ferramenta estima a PUE para o centro de dados. A segunda ferramentas aceita a PUE determinada pela primeira ferramenta e calcula as alocações de energia e carbono em IT por servidor, com base num servidor médio. Em seguida, estas unidades de servidor médio são repartidas pelos utilizadores de TI utilizando um método de escolha, dependendo do modelo de negócio. É fornecida documentação de ajuda nas ferramentas de software. A Figura A2 mostra um ecrã da ferramenta de alocação. Neste exemplo, foi atribuído a cada unidade de servidor $1,482 de electricidade e 15,4 toneladas de CO2 por ano. Para um utilizador de IT com 100 servidores, isto significaria uma alocação anual de $148,200 e 1,540 toneladas por ano. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 18

19 Figura A2 Ecrã de resultado de amostra do IT Carbon & Energy Allocation Calculator Este exemplo foi fornecido, devido à respectiva implementação simples. É bastante útil e pode ajudar a criar conhecimento e conduzir a melhoramentos no comportamento de TI. No entanto, possui limitações importantes, incluindo: Possui apenas uma precisão de cerca de 20%, pelo que provavelmente não deverá ser utilizado para facturar clientes; algumas das capacidades mais elevadas descritas na nota são recomendadas. Atribui custos e carbono a um servidor médio e não atribui com precisão custos quando alguns utilizadores de TI utilizam servidores blade e outros utilizam servidores centrais; a capacidade de classificação do servidor descrita nesta nota é necessária para abordar esta questão. Não fornece uma quebra precisa das perdas no sistema da infra-estrutura, pelo que fornece pouca orientação relativamente a possíveis melhoramentos na infra-estrutura; os sistemas de infra-estrutura chave de medição e auditoria, conforme descritos na nota, são necessários para fornecer estas capacidades. APC by Schneider Electric Aplicação Técnica 161 Rev 1 19