Эффективный мониторинг энергопотребления в центре обработки данных требует большего, чем просто базовых показателей. Узнайте, как методы детального отслеживания могут выявить скрытые неэффективные решения и повысить устойчивость.
Одно дело — говорить о том, насколько устойчивы центры обработки данных с точки зрения энергопотребления. И совсем другое — доказать, что центр обработки данных действительно устойчив, регулярно измеряя его энергопотребление и отслеживая энергоэффективность.
Более того, хотя операторы центров обработки данных часто сообщают о том, сколько мегаватт энергии потребляют их объекты, получить детальную картину потребления энергии на каждом сервере гораздо сложнее, и зачастую именно здесь не хватает информации об измерениях энергоэффективности.
С этой целью рассмотрим различные способы отслеживания энергопотребления в центрах обработки данных и объясним, почему различные типы измерений энергии имеют решающее значение для оптимизации устойчивого развития.
Зачем отслеживать энергопотребление в центре обработки данных?
Потребление энергии в центрах обработки данных (ЦОД) в наши дни является актуальной темой, во многом из-за огромного количества потребляемой ими электроэнергии. В совокупности на ЦОД приходится около 4% общего потребления энергии.
Поскольку большая часть этой энергии вырабатывается из ископаемого топлива, такого как уголь и природный газ, на центры обработки данных приходится около 1% мировых выбросов парниковых газов.
Это означает, что прозрачность потребления энергии в центрах обработки данных важна для отслеживания результатов устойчивого развития.
Необходимость детального измерения потребления энергии
Наиболее распространенным способом измерения энергопотребления и результатов устойчивого развития в центрах обработки данных является показатель эффективности использования энергии (PUE), который отслеживает общее потребление энергии относительно общей мощности ИТ-инфраструктуры внутри объекта.
PUE — один из способов оценить общую устойчивость центра обработки данных. Он особенно полезен для оценки эффективности систем охлаждения объекта. Поскольку большинство центров обработки данных имеют централизованную инфраструктуру охлаждения, которая отводит тепло от всех серверов, потери энергии в процессе охлаждения будут отражаться в показателях PUE.
Однако ключевым ограничением показателя PUE является то, что он отражает только общую энергоэффективность центра обработки данных. Он не даёт детальной информации об эффективности отдельных стоек, серверов или приложений.
Это представляет собой сложную задачу, поскольку одним из основных способов повышения устойчивости внутри центров обработки данных является выявление отдельных энергоэффективных активов и их замена. Информация о низких показателях PUE объекта может быть признаком того, что некоторые серверы или рабочие нагрузки внутри него работают неэффективно. Однако, имея только данные PUE, невозможно точно определить источник потерь энергии, например, сервер со старыми процессорами, которые менее энергоэффективны, или приложение, внутренний код которого расходует энергию впустую, поскольку потребляет больше циклов процессора, чем при оптимизации кода.
Следовательно, важно иметь возможность измерять энергопотребление центра обработки данных не только с точки зрения общего количества мегаватт, необходимых для поддержания работы объекта, но и более детально.
Подходы к отслеживанию потребления энергии в центрах обработки данных
К счастью, существуют способы детального измерения энергопотребления в центрах обработки данных, но только в том случае, если операторы центров обработки данных (и арендаторы, если они отвечают за управление собственными серверами) инвестируют в соответствующие решения.
Основные варианты отслеживания энергопотребления в центре обработки данных включают в себя:
-
Центральные счетчики электроэнергии : центральный счетчик электроэнергии, который располагается между внешним источником питания центра обработки данных и его электрической инфраструктурой, может отслеживать общее потребление энергии.
-
Мониторинг распределительных цепей : распределительные цепи — это цепи, распределяющие электропитание по отдельным частям центра обработки данных — часто по конкретным серверным шкафам или группам шкафов. Мониторинг энергопотребления на уровне распределительных цепей позволяет оценить, сколько энергии потребляют различные части ИТ-инфраструктуры.
-
Мониторинг PDU : Блок распределения питания (PDU) — это аппаратное устройство, обеспечивающее питание серверов в стойке или шкафу. Некоторые PDU оснащены встроенными счётчиками мощности для отслеживания энергопотребления подключенного к ним оборудования.
-
Мониторинг BMC : Контроллер управления материнской платой (BMC) — это устройство, встроенное в серверы, которое обычно может собирать информацию об энергопотреблении в режиме реального времени, а также другие типы данных.
-
Программный мониторинг энергопотребления : некоторые программные утилиты, такие как PowerTOP в Linux, могут измерять потребление энергии отдельными приложениями или процессами.
Каждый из этих методов имеет свои плюсы и минусы. Например, программные инструменты, которые пытаются отследить энергопотребление отдельных процессов, очень полезны, если вы хотите определить конкретные рабочие нагрузки, потребляющие больше энергии, чем следовало бы, из-за таких проблем, как неэффективный код. Однако точность данных, сообщаемых этими инструментами, может варьироваться, особенно на устройствах, не имеющих аппаратных возможностей отчётности по энергопотреблению, поэтому процесс, который, на первый взгляд, отвечает за значительную долю энергопотребления, на самом деле может не являться таковым.
Между тем, мониторинг мощности распределительных цепей, как правило, очень точен, поскольку измеряет поток энергии через электрооборудование. Однако степень детализации получаемых данных ограничена, поскольку данные о потреблении энергии предоставляются только для каждой цепи отдельно.
В связи с этими недостатками в центрах обработки данных рекомендуется использовать несколько методов измерения энергопотребления. Отслеживание энергопотребления на разных уровнях вашей ИТ-инфраструктуры и с использованием нескольких подходов повышает надёжность результатов, а также обеспечивает необходимую детализацию для выявления проблем, связанных с неэффективностью использования энергии.
