A Digital Power Group tavalyi, több kutatást összegző elemzése (The Cloud Begins With Coal – Big Data, Big Networks, Big Infrastructure, and Big Power) szerint a világ energiafogyasztásának 10 százalékát – évi 1500 terawatt órát - az információtechnológiai ökoszisztéma nyeli el, de ez kevéssé ismert, mert a felhőszolgáltatások felhasználói előtt rejtve marad a távoli adatközpontok energiaéhsége. Pedig a legnagyobb adatközpontok annyi energiát is fogyaszthatnak, mint 180 ezer családi otthon együttvéve. Tegyük hozzá, a klienseszközök energiaigénye sem lebecsülendő – egy iPhone éves fogyasztása nagyobb lehet, mint egy hűtőszekrényé, és általában erre sem gondolunk, amikor okostelefont vásárolunk.
Láttunk már példát arra, hogy a környezettudatos felhasználók részéről érkező társadalmi nyomásra a felhőszolgáltatók megújuló energiaforrások használatára állították át adatközpontjaikat. Az Apple így tett a Greenpeace 2011-es kampányát követően, az észak-karolinai Maidenben felépített iCloud adatközpontja az eredetileg tervezett szénerőművek helyett 100 százalékban megújuló energiaforrásokat használ. A Google esetében ez az arány 36 százalék, és a Facebook is víz-, illetve szélerőművek szomszédságában építette fel legújabb adatközpontját Svédországban.
A legtöbb szervezet azonban nem teheti meg, hogy fenntarthatóság szempontjából a világ legelőnyösebb környezeti feltételeit kínáló pontján húzza fel zöld adatközpontját, ugyanakkor azt is el akarja kerülni, hogy felhasználói felhő szolgáltatásaiban a szénfüst felhőit lássák – ezért, de mindenekelőtt az üzemeltetési költségek csökkentése érdekében az energiahatékonyságot igyekszik növelni adatközpontjában és azon kívül, valamennyi telephelyén egyaránt.
Energiahatékony szerverek, tárolók és más eszközök beszerzése jó kiindulópont lehet, de a beruházási költségek miatt a legtöbb szervezet ezzel megvárja a soron következő, ütemezett hardverfrissítési ciklust. Addig marad a meglévő eszközök hűtésének optimalizálása, az a terület, amelyen az adatközpontok üzemeltetői a leghamarabb és a legnagyobb megtakarítást érhetik el az energiafogyasztás csökkentésével – olvasható a fehér könyvben (You Can’t Manage What You Don’t Measure: A Predictive Approach to Energy Efficiency), amelyet az adatközponti infrastruktúra menedzselésére szolgáló (DCIM) eszközöket szállító Panduit támogatásával testvérlapunk, a CIO magazin adott közre.
Mérni nehéz
A monitorozás hiányosságai miatt sok adatközpont-vezető nem látja át pontosan, hogy a rackszekrényekben elhelyezett számítási teljesítményt és tárkapacitást az alkalmazások milyen mértékben használják, így az energiafogyasztás optimalizálásának lehetőségeit sem ismeri fel. A régebben épült adatközpontokban csak elvétve találni DCIM-rendszereket, amelyekkel automatizálható az infrastruktúra monitorozása és a begyűjtött adatok elemzése a megfelelő döntések előkészítéséhez.
A DCIM-rendszert már használó adatközpont-vezetők a PUE (Power Usage Effectiveness) érték kiszámításával mutatják be a létesítmény energiahatékonyságát. Az alapul szolgáló mérési módszert a Green Grid konzorcium dolgozta ki 2009-ben. Az érték az adatközpont által felvett energiamennyiség és a benne működő informatikai eszközök energiafogyasztása közötti arányt mutatja. Az ideális PUE-érték ennek megfelelően az 1 lenne, de a gyakorlatban ez aligha érhető el, az adatközpontok energiahatékonysága – a létesítmény típusától és méretétől függően – átlagosan 1,8 és 2,5 között mozog. Többségük közel ugyanannyi vagy még több energiát használ hűtésre és egyéb célra (például az áram átalakítására), mint a szerverek és tárolók működtetésére, amit a magasabb PUE-érték tükröz.
Más szóval lehet még javítani az adatközpontok energiahatékonyságán, a kérdés csak az, hogy miképp. Robert Chernesky, a Panduit Solutions tanácsadói szolgáltatásokért felelős fejlesztési igazgatója szerint a PUE mérési módszer első változatával éppen az volt a baj, hogy erre a kérdésre nem adott választ.
– A PUE első verziója tulajdonképpen megadta a gépkocsi kilométerenkénti üzemanyag-fogyasztását, mint az energiahatékonyság mutatóját, de nem utalt rá, hogy ahhoz megfelelő nyomás szükséges a gumiabroncsokban, és a sofőr vezetési szokásain is finomítani kell – mondta Robert Chernesky. – A PUE-érték csökkentéséhez is rendszereket és folyamatokat kell optimalizálnunk az adatközpontban és azon kívül, amihez megfelelő mérési adatok szükségesek.
PUE újratöltve
Éppen ezért a Green Grid 2011-ben kibocsátotta a PUE 2-es verzióját, amely a mérés négy szintjét (Category 0-3) határozza meg. Mindegyikük 12 hónap mérési adataiból számítja a PUE-értéket, azonban a mérés helye kategóriánként eltérő – szünetmentes áramforrások, áramelosztó egységek (transzformátorok, kapcsolók), illetve a 3. kategória esetében az IT-eszközök csatlakozási pontja az elektromos hálózatra.A PUE 2 3-as kategóriájú monitorozási módszere ráadásul az adatközpont falain kívül, a szervezet minden telephelyén és létesítményében – például az irodákban, a gyártócsarnokokban és a raktárakban – is méri az IT-eszközök energiafogyasztását.
Az így begyűjtött adatokból nyerhető a lehető legpontosabb kép az IT-munkaterheléshez köthető energiafelvételről. Az ajánlásban leírt módszer kiszűri ugyanis az áramelosztó komponensek és más, nem informatikai eszközök okozta energiaveszteséget, és rackszekrényenként, vagy még nagyobb felbontásban dokumentálja a szerverek, tárolók és hálózati eszközök fogyasztását.
Sokkal több adat begyűjtését feltételezi a PUE 2, de éppen ez a részletesség és pontosság, az energiafelhasználásról nyert, teljes kép és az információk elemzése ad olyan betekintést, amelynek alapján az adatközpont-vezető azonosíthatja az energiahatékonyság gyenge pontjait, levonhatja a következtetéseket és megfelelő döntéseket hozhat a szükséges változtatásokról.
Bár a PUE 2 3-as kategóriájú ajánlása alapján megvalósított monitorozással az adatközpont-vezető pontos képet kap arról, hogy mi történik a rackszekrények vagy az egyes IT-eszközök szintjén, az energiahatékonyság növeléséhez szükséges adatok begyűjtésére további mérések is alkalmazhatók, amelyek például az energiafogyasztást a változó munkaterhelésekkel, a ténylegesen használt kapacitásokkal és a kapcsolódó szolgáltatásokkal összefüggésben dokumentálják.
Bevetésük hasznos lehet azért is, mert pusztán a PUE-módszertan alapján az adatközpontok energiahatékonysága nem hasonlítható össze. Egy Tier 3-as adatközpont például ellenállóbb, mint egy Tier 2-es létesítmény, ezért több olyan eszközt és támogató szolgáltatást tartalmaz, amely növeli az energiafogyasztást, így PUE-értéke is valószínűleg magasabb lesz.
Amikor az adatközpontok energiahatékonyságát méri, akkor a szervezet elsősorban a villanyáram-fogyasztásra összpontosít, de ha a működés fenntarthatóságát egészében szeretné javítani, akkor a létesítmények földgáz-, fűtőolaj- és vízfogyasztását is monitoroznia, elemeznie és optimalizálnia kell.
Hosszú, forró a nyár?
Az adatközpont-vezetők ma már gyakran valamilyen DCIM-rendszert, szoftver- és hardvermegoldást hívnak segítségül az infrastruktúra és a létesítmények működését bemutató adatok hatékonyabb begyűjtéséhez, dokumentálásához és elemzéséhez. A DCIM-rendszer segítségével nemcsak az adatközpont falain belül, hanem azokon kívül, a szervezet irodáiban, üzlethálózatában és más létesítményeiben működő IT-eszközök energiafogyasztásáról is folyamatosan részletes adatok gyűjthetők.
A valós idejű adatok, amelyek az energiafelhasználás pillanatnyi állapotát mutatják be, összevethetők a történeti adatokból kirajzolódó trendekkel, így a szervezet proaktívan közelíthet az energiahatékonyság optimalizálásához.
Amikor az adatközpont energiafogyasztását történeti távlatban értékeli vagy több létesítmény energiahatékonyságát veti össze, az adatközpont-vezetőnek érdemes számításba vennie azokat a külső tényezőket is, amelyek befolyásolhatják az értékek alakulását. A kültéri hőmérséklet változása például jelentősen kihat az adatközpont energiafogyasztására, mivel melegebb időben csökken a szabadlevegős hűtés alkalmazhatósága. Az irodák és üzlethelyiségek, országos vagy nemzetközi hálózatokat alkotó telephelyek energiahatékonyságának összehasonlításakor is számolni kell mind az éghajlatbeli különbségekkel, mind az időjárás változásaival, és a fogyasztást a napi hőmérséklet-adatokkal összefüggésben is elemezni.
Hadüzenet a hőszigeteknek
Az adatközpont IT-erőforrásainak virtualizálása olyan következményekkel járhat a fizikai infrastruktúrára nézve, amelyek gyengíthetik vagy akár semlegesíthetik a konszolidációs projekttől várt eredményeket, ha a szervezet figyelmen kívül hagyja őket – mutatott rá a Schneider Electric fehér könyvében (Virtualization and Cloud Computing: Optimized Power, Cooling and Management Maximizes Benefits), amelyben a virtualizáció, a felhőkörnyezetek, a hűtés és az energiafogyasztás összefüggéseit elemzi. A szervervirtualizáció velejárójaként olyan, nagy sűrűségű területek jöhetnek létre az adatközpontban, amelyeken az eszközök túlmelegednek és meghibásodnak, illetve a létesítmény PUE-értéke is nagyot nőhet. Gondos tervezéssel azonban a nagy kapacitást kis helyen összezsúfoló eszközök megfelelő hűtése is megoldható, így elkerülhető a hőszigetek kialakulása és az energiahatékonysági mutató romlása.
A térben és időben egyaránt dinamikusan változó IT-munkaterhelés kiszolgálása is veszélybe kerülhet, ha az adatközpont-vezetőnek legalább rackszekrények szintjén nincs rálátása a hűtés és az energiafogyasztás mindenkori állapotára. Ismét csak alapos tervezés és folyamatos felügyelet szükséges ahhoz, hogy a virtuális gépek (VM-ek) kizárólag olyan fizikai szerverekre kerülhessenek, amelyek mindkét szempontból egészségesek. A virtuális gépek kezelését szabályozó házirendek kialakításával, valamint a DCIM-rendszer és a VM-menedzserszoftver integrálásával a szervezet ezt a folyamatos odafigyelést megkövetelő felügyeletet automatizálhatja. Nem utolsósorban a szervezet ezen a módon a redundanciák csökkentésével a hűtés és az energiaellátás infrastruktúráját is optimalizálhatja, így nagyobb megtakarítást érhet el mind a beruházáson, mind az adatközpont energiafogyasztásán.
