Эффективность использования энергии ( PUE ) - это коэффициент, который описывает, насколько эффективно компьютерный центр обработки данных использует энергию; в частности, сколько энергии используется вычислительным оборудованием (в отличие от охлаждения и других накладных расходов, поддерживающих оборудование).
ПУЭ представляет собой отношение общего количества энергии , используемой компьютерной центра обработки данных объекта [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] к энергии доставлены вычислительной техники. ПУЭ является обратным по эффективности инфраструктуры центра обработки данных (DCiE).
Изначально PUE был разработан консорциумом под названием The Green Grid . PUE был опубликован в 2016 году как глобальный стандарт ISO / IEC 30134-2: 2016.
Идеальный PUE - 1,0. Все, что не считается вычислительным устройством в центре обработки данных (например, освещение, охлаждение и т. Д.), Попадает в категорию энергопотребления.
Вопросы и проблемы с эффективностью использования энергии
Показатель PUE - самый популярный метод расчета энергоэффективности. Несмотря на то, что он является наиболее эффективным по сравнению с другими показателями, эффективность использования энергии имеет свою долю недостатков. Это наиболее часто используемый показатель для операторов, технических специалистов и архитекторов зданий, чтобы определить, насколько энергоэффективны их здания центров обработки данных. [9] Некоторые профессионалы даже хвастаются тем, что их эффективность использования энергии ниже, чем у других. Естественно, неудивительно, что в некоторых случаях оператор может «случайно» не подсчитать энергию, используемую для освещения, что приводит к снижению эффективности использования энергии. Эта проблема больше связана с ошибкой человека, а не с самой системой показателей эффективности использования энергии.
Одна реальная проблема заключается в том, что PUE не учитывает климат в городах, где построены центры обработки данных. В частности, он не учитывает различные нормальные температуры за пределами центра обработки данных. Например, дата-центр, расположенный на Аляске, нельзя эффективно сравнивать с дата-центром в Майами. Более холодный климат снижает потребность в массивной системе охлаждения. На системы охлаждения приходится примерно 30 процентов потребляемой энергии на объекте, в то время как на оборудование центра обработки данных приходится почти 50 процентов. [9] В связи с этим конечная эффективность использования энергии в центре обработки данных в Майами может составлять 1,8, а для центра обработки данных на Аляске - 1,7, но в целом центр обработки данных в Майами может работать более эффективно. В частности, если это случилось на Аляске, результат может быть лучше.
Кроме того, согласно тематическому исследованию Science Direct, «оценка PUE практически бессмысленна, если ИТ не работает на полную мощность». [10]
В общем, очень важно найти простые, но повторяющиеся проблемы, такие как проблемы, связанные с влиянием различных температур в городах, и научиться правильно рассчитывать энергопотребление всего объекта. Поступая таким образом, продолжение сокращения этих проблем гарантирует, что дальнейший прогресс и более высокие стандарты всегда будут продвигаться для повышения эффективности эффективности использования энергии для будущих центров обработки данных. [9]
Чтобы получить точные результаты при расчете эффективности, необходимо включить все данные, связанные с центром обработки данных. Даже небольшая ошибка может вызвать множество различий в результатах PUE. Одна практическая проблема, которая часто наблюдается в типичных центрах обработки данных, включает добавление запаса энергии любых альтернативных систем генерации энергии (таких как ветряные турбины и солнечные панели), работающих параллельно с центром обработки данных, в PUE, что приводит к запутыванию истинных данных. центр производительности. Другая проблема заключается в том, что некоторые устройства, потребляющие электроэнергию и связанные с центром обработки данных, могут фактически совместно использовать энергию или использовать ее где-то еще, вызывая огромную ошибку в PUE.
Преимущества и ограничения
PUE был введен в 2006 году и продвинут Green Grid (некоммерческая организация ИТ-профессионалов) в 2007 году и стал наиболее часто используемым показателем для отчетности об энергоэффективности центров обработки данных. [10] Хотя он называется «эффективность использования энергии», на самом деле он измеряет потребление энергии центром обработки данных. [10]
Показатель PUE имеет несколько важных преимуществ. Во-первых, расчет может повторяться с течением времени, что позволяет компании просматривать изменения эффективности в прошлом или во время ограниченных по времени событий, таких как сезонные изменения. Во-вторых, компании могут оценить, как более эффективные методы (например, отключение бездействующего оборудования) влияют на их общее использование. Наконец, показатель PUE создает конкуренцию, «повышая эффективность по мере того, как рекламируемые значения PUE становятся ниже» [10]. Затем компании могут использовать PUE в качестве маркетингового инструмента.
Однако есть некоторые проблемы с метрикой PUE. Помимо проблем, упомянутых в последнем абзаце, есть другие проблемы, связанные с эффективностью сети электроснабжения и точным расчетом ИТ-нагрузки. Согласно анализу чувствительности, проведенному компанией Gemma, [10] «Общее потребление энергии равно общему количеству энергии, используемой оборудованием и инфраструктурой объекта (WT), плюс потери энергии из-за неэффективности в сети поставки электроэнергии (WL). , следовательно: PUE = (WT + WL) / WIT ". Согласно уравнению, неэффективность сети доставки электроэнергии (WL) приведет к увеличению общего энергопотребления центра обработки данных. Значение PUE увеличивается по мере того, как центр обработки данных становится менее эффективным. IT-нагрузка - еще один важный аспект показателя PUE. «Крайне важно, чтобы для PUE использовалась точная IT-нагрузка и чтобы она не зависела от номинальной мощности, используемой оборудованием. Точность IT-нагрузки является одним из основных факторов, влияющих на измерение показателя PUE, поскольку использование серверов оказывает важное влияние на энергопотребление ИТ и, следовательно, на общее значение PUE ». [10] Например, центр обработки данных с высоким значением PUE и высокой загрузкой серверов может быть более эффективным, чем центр обработки данных с низким значением PUE и низким коэффициентом использования серверов. [10] Существует также некоторая озабоченность в индустрии PUE как маркетингового инструмента [11], что заставляет некоторых использовать термин «злоупотребление PUE». [12]
Особенно эффективные компании
В октябре 2008 года было отмечено, что у центра обработки данных Google коэффициент PUE для всех 6 центров составил 1,21, что в то время считалось максимально близким к идеальному. Сразу за Google была Microsoft, у которой был еще один заметный коэффициент PUE - 1,22 [13].
С 2015 года компания Switch , разработчик центров обработки данных SUPERNAP, имеет проверенный третьей стороной PUE для размещения на объекте SUPERNAP 7 в Лас-Вегасе, штат Невада, равный 1,18, со средней температурой холодного коридора 20,6 ° C (69 ° F) и средней влажностью 40,3%. . Это связано с запатентованными Switch технологиями локализации горячих коридоров и HVAC. [14]
По состоянию на конец второго квартала 2015 года у центра обработки данных Facebook Prineville была эффективность энергопотребления (PUE) 1,078, а PUE центра обработки данных Forest City - 1,082. [15]
В октябре 2015 года компания Allied Control сообщила, что коэффициент PUE составляет 1,02 [16] за счет использования двухфазного иммерсионного охлаждения с использованием жидкости 3M Novec 7100 .
В январе 2016 года Green IT Cube в Дармштадте получил PUE 1,07. [17] Он использует охлаждение холодной водой через дверцы стойки.
В феврале 2017 года Supermicro объявила о развертывании своих дезагрегированных систем MicroBlade. Неназванная компания из списка Fortune 100 развернула более 30 000 серверов Supermicro MicroBlade в своем центре обработки данных в Кремниевой долине с показателем эффективности использования энергии (PUE) 1,06. [18]
Благодаря собственным инновациям в системах жидкостного охлаждения французской хостинговой компании OVH удалось достичь коэффициента PUE 1,09 в своих центрах обработки данных в Европе и Северной Америке. [19]
Стандарты
PUE был опубликован в 2016 году как глобальный стандарт в соответствии с ISO / IEC 30134-2: 2016, а также как европейский стандарт в соответствии с EN 50600-4-2: 2016 .
Смотрите также
Рекомендации
- ^ «Что такое эффективность использования энергии (PUE)? - Определение с сайта WhatIs.com» .
- ^ Digital Realty Trust - Показатель эффективности центра обработки данных PUE
- ^ «Оптимизация эффективности использования энергии в центрах обработки данных» . www.esmagazine.com .
- ^ «Зеленая сеть - показатели энергоэффективности центра обработки данных Зеленой сети: PUE и DCiE» .
- ^ Google - Эффективные вычисления - Центры обработки данных - Эффективность: как мы это делаем?
- ^ Dell - Лучшие практики повышения энергоэффективности центра обработки данных
- ^ Cisco Systems - Cisco Energywise
- ^ Оптимизация центра обработки данных Google - [1]
- ^ а б в Ювенти, Джуми; Мехдизаде, Рошан (2013). «Критический анализ эффективности энергопотребления и его использования при передаче данных о потреблении энергии в центре обработки данных». Энергия и здания . 64 : 90–94. DOI : 10.1016 / j.enbuild.2013.04.015 .
- ^ a b c d e f g Брэди, Джемма, Никил Капур, Джонатан Саммерс и Харви Томпсон. « Практический пример и критическая оценка при расчете эффективности энергопотребления для центра обработки данных» . Преобразование энергии и управление, 76 (2013): 155-161.
- ^ «Веб-сайт Romonet, Блоги,« Посмотрите на размер моего PUE! » » . Архивировано из оригинала на 2015-09-24 . Проверено 4 сентября 2015 .
- ^ «Злоупотребление PUE за гранью? - Datacenter Dynamics» . archive.datacenterdynamics.com .
- ^ Таф, Стив. «Эффективность использования энергии». It.toolbox. Панель инструментов и Интернет. 17 ноября 2014 г.
- ^ Миллер, Рич. «Внутри SUPERNAP 8: Крепость данных уровня IV Switch». Знание центра обработки данных. 11 февраля 2014 г.
- ^ «Энергоэффективность» . Откройте Compute Project . Откройте Compute Project. Архивировано из оригинального 12 марта 2016 года . Проверено 18 марта 2016 .
- ^ "Двухфазное иммерсионное охлаждение" http://multimedia.3m.com/mws/media/1127920O/2-phase-immersion-coolinga-revolution-in-data-center-efficiency.pdf
- ^ «Зеленый IT-куб: суперкомпьютер Hocheffizientes-Domizil eingeweiht» . 2016-01-23 . Проверено 24 января 2016 .
- ^ «Supermicro - Новости - Supermicro развертывает более 30 000 серверов MicroBlade ™, чтобы создать один из самых эффективных центров обработки данных (1,06 PUE) в мире» . www.supermicro.com .
- ^ OVH. «Зеленый хостинг-провайдер - OVH Canada» . www.ovh.com .