Andmete keskuste efektiivse töö tagamiseks kulub tĂ€na tĂ”eliselt palju energiat. 2013. aastal kasutasid Ameerika Ăhendriikide andmekeskused 91 miljardit kilowatt-tundi energiat, mis vastab 34 suure sĂŒsi energiatootmise aastasele tulekule.
Elektrienergia on andmekeskuste ettevÔtete peamine kululiik, mistÔttu nÀhakse ette meetmeid tÔstmiseks arvutusinfrastruktuuri töö efektiivsuse suurendamiseks. Selleks kasutatakse erinevaid tehnilisi lahendusi, millest me tÀna rÀÀgime.
/ ŃĐŸŃĐŸ
Virtualiseerimine
Kui rÀÀkida energiakulude tÔhususest, on virtualiseerimisel mitmeid vaieldamatuid eeliseid. Esiteks tÀhendab olemasolevate teenuste konsolideerimine vÀiksemas arvus riistvaraserverites «riistvara» hoolduse kokkuhoidu, mis toob kaasa vÀhendatud kulud jahutusele, elektrienergiale ja ruumile. Teiseks vÔimaldab virtualiseerimine riistvararesursside optimeerimist ja paindlikku virtuaalsete vÔimsuste otse töö kÀigus.
NRDC ja Anthesis viidi lĂ€bi ĂŒhine uurimus, mille tulemusena selgus, et 3100 serveri asendamine 150 virtuaalse hostiga vĂ”ib tuua kokkuhoidu elektrikuludes 2,1 miljonit dollarit aastas. Uuritud organisatsioon sÀÀstis seadmete hoolduse ja soetamise pealt, vĂ€hendas sĂŒsteemiadministraatorite arvu, sai andmete taastamise garantiid probleemide korral ning vĂ€ltis vajadust ehitada veel ĂŒks andmekeskus.
Tulemuste pĂ”hjal Gartner prognoosib, et 2016. aastaks ĂŒletab paljude ettevĂ”tete virtualiseerimismÀÀr 75% ning kogu turg ulatub 5,6 miljardi dollarini. Siiski on olemas teatud tegurid, mis takistavad virtualiseerimise laialdast kasutuselevĂ”ttu. Ăks peamisi pĂ”hjuseid on andmekeskuste uue töömudeli âĂŒmberkorraldamiseâ keerukus, kuna kulud ĂŒletavad sageli potentsiaalsed kasud.
Energiatarbimise juhtimissĂŒsteemid
sellised sĂŒsteemid vĂ”imaldavad tĂ”sta jahutussĂŒsteemi energiatĂ”husust vĂ”i vĂ€hendada IKT seadmete energiatarbimist, mis lĂ”ppkokkuvĂ”ttes toob kaasa kulude minimaalsuse. Sellisel juhul kasutatakse spetsiaalset , mis jĂ€lgib serverite aktiivsust, energia tarbimist ja kulu ning jaotab koormust automaatselt ning isegi lĂŒlitab seadmed vĂ€lja.
Ăks energiatĂ”hususe juhtimise tarkvara tĂŒĂŒpidest on andmekeskuse infrastruktuuri juhtimissĂŒsteemid (DCIM), mis on mĂ”eldud erinevate seadmete energiatĂ”hususe nĂ€itajate jĂ€lgimiseks, analĂŒĂŒsimiseks ja ennustamiseks. Enamik DCIM-tööriistu ei rakenda energiatĂ”hususe kontrollimiseks IKT ja muude seadmete jaoks, kuid paljud sĂŒsteemid on varustatud PUE (Power usage effectiveness) kalkulaatoritega. Intel ja Dell DCIM andmete kohaselt 53% IKT juhtidest.
Praegu on enamus riistvarast suunatud energiatÔhususele, kuid riistvara soetamise ajal pööratakse sageli rohkem tÀhelepanu algsele hinnale vÔi jÔudlusele kui kogumaksumusele, mis jÀtab energiatÔhusate seadmete . Lisaks elektriarvete vÀhenemisele ka CO2 heitkoguste hulk atmosfÀÀris.
Andmete tihendamine
On olemas ka vĂ€hem ilmsed lĂ€henemisviisid andmekeskuste energiatĂ”hususe suurendamiseks, nĂ€iteks andmete hulga vĂ€hendamine. Harva kasutatavate andmete tihendamine vĂ”ib sÀÀsta kuni 30% energiast, isegi arvestades, et tihendamine ja dekompresseerimine tarbivad samuti ressursse. Andmete deduplication vĂ”ib nĂ€idata isegi atraktiivsemaid tulemusi â 40â50%. Samuti tasub mĂ€rkida, et elektritarbimise vĂ€hendamiseks aitab kasutada vĂ€ikese vĂ”imsusega salvestusi «kĂŒlmadele» andmetele.
Zombi-serverite vĂ€ljalĂŒlitamine
Ăks probleeme, mis viib andmekeskustes elektri ebaefektiivse kasutamise, on töötav riistvara. Eksperdid , et mĂ”ned ettevĂ”tted ei suuda Ă”igesti hinnata vajalike ressursside arvu, samas kui teised ostavad serverite vĂ”imsusi tuleviku prognooside pĂ”hjal. SeetĂ”ttu seisavad peaaegu 30% serveritest tööta, tarbides selle ajal energiat 30 miljardi dollari ulatuses aastas.
Samuti, uuringu kohaselt ei suuda IKT juhid 15â30% paigaldatud serveritest, kuid nad ei taha seadmeid mahakanda, kartes vĂ”imalikud tagajĂ€rjed. Ainult 14% kĂŒsitletutest tegi ĂŒlesandeks mittekasutatavate serverite arvu ja teadis umbes nende arvust.
Ăks vĂ”imalus selle probleemi lahendamiseks on kasutada avalikke pilvi, mille mudel on tasu vastavalt kasutusele, kus ettevĂ”te maksab ainult reaalselt kasutatavate ressursside eest. Sellises sĂŒsteemis töötab juba mitmeid ettevĂ”tteid, ning Aligned Energy andmekeskuse omanik Texases, Plano linnas, vĂ€idab, et see aitab klientidel aastas sÀÀsta 30â50%.
Andmekeskuse mikrokliima haldamine
Andmekeskuse energiatĂ”hususe ruumiline mikrokliima, kus seadmed asuvad. TĂ”husate jahutusjaamade töö tagamiseks on oluline vĂ€hendada kĂŒlma kadu, isoleerides andmekeskuse keskkonnamĂ”judest ja takistades soojust vahetust seinte, lae ja pĂ”randaga. SuurepĂ€rane lahendus on aurutĂ”kke kasutamine, mis samas reguleerib ruumi niiskustaset.
Liigne niiskus vÔib pÔhjustada seadmete töö hÀdasid, suurenenud kulumist ja korrosiooni, samas kui liiga madal niiskustase vÔib tekitada staatilisi elektrilaenguid. mÀÀratleb andmekeskuse optimaalse suhtelise niiskuse taseme vahemikus 40% kuni 55%.
Efektiivne Ă”huvoolude jaotamine vĂ”ib samuti sÀÀsta 20â25% tarbitavast elektrienergiast. Korrektne seadmete paigutus aitab selle saavutamisele: andmekeskuse masinaruumide jagamine "kĂŒlmade" ja "kuumade" koridorideks. Samuti on oluline tagada koridoride isoleeritus: paigaldada vajalikesse kohtadesse perforatsiooniga plaate ja kasutada serveriridade vahel vaheplaate, et vĂ€ltida Ă”huvoolude segunemist.
Samuti tasub lĂ€bimĂ”elda mitte ainult seadmete paigutus, vaid ka kliimaseadmete asukoht. KĂŒlmade ja kuumade koridoride jaotamisel peaks konditsioneerid olema paigaldatud nurga all kuumade Ă”huvoolude suunas, et takistada nende sisenemist kĂŒlma Ă”hu koridori.
VÀhemalt sama oluline aspekt temperatuurihalduse tÔhususes andmekeskustes on juhtmete paigutus, mis vÔivad takistada Ôhuvoolude liikumist, vÀhendades staatilist survet ja alandades IT-seadmete jahutuse efektiivsust. Probleemi lahendab kaabeldamise korvide liigutamine valealalt lÀhemale laele.
Looduslik ja vedel jahutus
SuurepĂ€rane alternatiiv spetsiaalsetele kliimaseadmete sĂŒsteemidele on looduslik jahutus, mida saab kasutada kĂŒlma aastaajal. TĂ€napĂ€eva tehnoloogiad vĂ”imaldavad vajadusel vahetada Ă”hukonditsioneerid makrotesse. Battelle Laboratoriesi uuringu kohaselt vĂ€hendab looduslik jahutus andmekeskuste elektrikulutusi 13%.
Samas on olemas kaks tĂŒĂŒpi makrotesi: need, mis kasutavad ainult kuiva Ă”hku, ja need, mis vajavad lisatoetust, kui Ă”hu jahutus on ebapiisav. MĂ”ned sĂŒsteemid vĂ”ivad kombineerida erinevaid makrotesi, luues mitmetasandilisi jahutussĂŒsteeme.
Kuid Ă”hu jahutussĂŒsteemid osutuvad sageli ebatĂ”husaks Ă”huvoolude omavahelise segunemise vĂ”i vĂ”imaluste tĂ”ttu mitte kasutada eemaldatud liigset soojust. Lisaks pĂ”hjustab selliste sĂŒsteemide paigaldamine sageli tĂ€iendavaid kulutusi Ă”hufiltritele ja pidevale jĂ€lgimisele.
Kuid paljud eksperdid usuvad, et vedel jahutus tĂ€idab oma ĂŒlesande paremini. Taani tootja Asetek esindaja John Hamill, , et vedelik on soe 4000 korda efektiivsem soojusenergia hoidmiseks ja edastamiseks kui Ă”hk. Katse, mida viidi lĂ€bi Lawrence Berkeley National Laboratory koostöös American Power Conversion'i ja Silicon Valley Leadership Group'iga, on , et vedeliku jahutuse kasutamine ja kraani veetootmine vĂ”imaldasid mĂ”nel juhul energiasÀÀstu ulatuda 50%-ni.
Teised tehnoloogiad
TĂ€napĂ€eval on kolm suunda, mille areng aitab muuta andmekeskuste töö efektiivsemaks: mitme tuumaga protsessorite kasutamine, integreeritud jahutussĂŒsteemid ja mikroskeemide jahutamine.
Arvutivalmistajad usuvad, et mitme tuumaga protsessorid, lĂ”petades rohkem ĂŒlesandeid lĂŒhema aja jooksul, vĂ€hendavad serverite energiatarbimist 40%. NĂ€iteks Egenera ja Emerson Network Powerâi CoolFrame lahendus on tĂ”hus sisseehitatud jahutussĂŒsteem, mis vĂ”tab serveritest vĂ€ljuva kuuma Ă”hu, jahutab selle ja "viskab" ruumi tagasi, vĂ€hendades sellega peamise sĂŒsteemi koormust 23%.
As for Ăksikutest kiipide jahutuse lahendustest on see, mis suudab suunata soojust otse serveri "kuumadest punktidest", nagu keskprotsessorid, graafikaprotsessorid ja mĂ€lumoodulid, ĂŒmbruskonna Ă”hku rack'is vĂ”i vĂ€ljaspool masinasaalit.
EnergiatĂ”hususe suurendamine on tĂ€napĂ€eval tĂ”eline trend, mis ei ole ĂŒllatav, arvestades andmekeskuste energiatarbimist: 25â40% kĂ”igist operatiivkuludest ulatub elektriarvete maksma. Kuid peamine probleem seisneb selles, et iga kilovatt-tund, mida IT-seadmed tarbivad, muudetakse soojuseks, mis tuleb seejĂ€rel eemaldada jahutusmasinatega, mis nĂ”uavad suurt energiat. Seega energiatĂ”hususe vĂ€hendamine andmekeskustes jÀÀb jĂ€rgnevateks aastateks jĂ€tkuvalt asjakohaseks â jĂ€rjest uusi meetodeid energiaefektiivsuse tĂ”stmiseks ilmub.
Other materials from our blog on Habr:
Allikas: habr.com
