Эффективность использования энергии

Эффективность использования энергии ( PUE ) или эффективность блока питания — 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).

PUE — это отношение общего количества энергии, используемой компьютерного центра обработки данных . объектом энергии, подаваемой компьютерному оборудованию. PUE – это обратная эффективность инфраструктуры центра обработки данных .

PUE изначально был разработан консорциумом под названием The Green Grid . PUE был опубликован в 2016 году в качестве глобального стандарта в соответствии с ISO/IEC 30134-2:2016.

Идеальный PUE равен 1,0. Все, что не считается вычислительным устройством в центре обработки данных (например, освещение, охлаждение и т. д.), попадает в категорию энергопотребления объекта.

$\mathrm {PUE} ={{\mbox{Total Facility Energy}} \over {\mbox{IT Equipment Energy}}}=1+{{\mbox{Non IT Facility Energy}} \over {\mbox{IT Equipment Energy}}}$

Проблемы и проблемы с эффективностью энергопотребления

Показатель PUE — самый популярный метод расчета энергоэффективности . Несмотря на то, что PUE является наиболее эффективным по сравнению с другими показателями, он имеет ряд недостатков. Это наиболее часто используемый показатель для операторов, технических специалистов и архитекторов зданий, чтобы определить, насколько энергоэффективны их здания центров обработки данных. Некоторые профессионалы даже хвастаются тем, что их PUE ниже, чем у других. Естественно, неудивительно, что в некоторых случаях оператор может «случайно» не учитывать энергию, затраченную на освещение, что приводит к снижению PUE. Эта проблема больше связана с человеческой ошибкой, чем с проблемой самой системы показателей PUE.

Одна из реальных проблем заключается в том, что PUE не учитывает климат в городах, в которых построены центры обработки данных. В частности, он не учитывает различные нормальные температуры за пределами дата-центра. Например, дата-центр, расположенный на Аляске, нельзя эффективно сравнивать с дата-центром в Майами. Более холодный климат приводит к меньшей необходимости в массивной системе охлаждения. На системы охлаждения приходится около 30 процентов потребляемой энергии на объекте, а на оборудование центра обработки данных — почти 50 процентов. В связи с этим конечный показатель PUE в дата-центре в Майами может составлять 1,8, а в дата-центре на Аляске — 1,7, но в целом дата-центр в Майами может работать более эффективно. В частности, если бы он оказался на Аляске, то мог бы получить лучший результат.

Кроме того, согласно тематическому исследованию Science Direct , «оценка PUE практически бессмысленна, если ИТ-система не работает на полную мощность».

В целом, очень важно найти простые, но повторяющиеся проблемы, такие как проблемы, связанные с влиянием различных температур в городах, и научиться правильно рассчитывать энергопотребление всего объекта. Таким образом, дальнейшее сокращение этих проблем гарантирует, что дальнейший прогресс и более высокие стандарты всегда будут способствовать повышению успеха PUE для будущих центров обработки данных.

Чтобы получить точные результаты расчета эффективности, необходимо включить все данные, связанные с центром обработки данных. Даже небольшая ошибка может привести к значительным различиям в результатах PUE. Одна практическая проблема, которая часто замечается в типичных центрах обработки данных, включает в себя добавление энергии от любых альтернативных систем производства энергии (таких как ветряные турбины и солнечные панели), работающих параллельно с центром обработки данных, к PUE, что приводит к запутыванию истинных данных. производительность центра. Другая проблема заключается в том, что некоторые устройства, потребляющие энергию и связанные с центром обработки данных, могут фактически делиться энергией или использовать ее где-то еще, вызывая огромную ошибку в PUE.

Преимущества и ограничения

PUE был представлен в 2006 году и продвигался The Green Grid (некоммерческой организацией ИТ-специалистов) в 2007 году и стал наиболее часто используемым показателем для отчетности об энергоэффективности центров обработки данных. Хотя этот показатель и называется «эффективность использования энергии», на самом деле он измеряет энергопотребление центра обработки данных.

Метрика PUE имеет несколько важных преимуществ. Во-первых, расчет можно повторять 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 неработающего оборудования) влияют на их общее использование. Наконец, показатель PUE создает конкуренцию, «повышая эффективность по мере того, как рекламируемые значения PUE становятся ниже». Затем компании могут использовать PUE в качестве маркетингового инструмента.

Однако есть некоторые проблемы с метрикой PUE. Основной из них вытекает из способа расчета коэффициента. Поскольку ИТ-нагрузка является единственным знаменателем, любое снижение ИТ-нагрузки (например, за счет виртуализации, позволяющей отключать некоторое оборудование, или просто за счет более энергоэффективного оборудования) приведет к повышению PUE. Это дает извращенный результат.

Помимо проблем, упомянутых в последнем абзаце, некоторые другие проблемы связаны с эффективностью сети электропитания и точным расчетом ИТ-нагрузки. Согласно анализу чувствительности, проведенному Джеммой, «Общее энергопотребление равно общему количеству энергии, используемой оборудованием и инфраструктурой на объекте (WT), плюс потери энергии из-за неэффективности сети электроснабжения (WL), следовательно: PUE=(WT+WL)/ ВИТ." Согласно уравнению, неэффективность сети подачи электроэнергии (WL) приведет к увеличению общего энергопотребления центра обработки данных. Значение PUE увеличивается по мере того, как центр обработки данных становится менее эффективным. ИТ-нагрузка — еще один важный аспект показателя PUE. «Крайне важно, чтобы для PUE использовалась точная ИТ-нагрузка, и чтобы она не основывалась на номинальной потребляемой мощности оборудования. Точность ИТ-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». 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 низкой загрузкой серверов. В отрасли PUE также существует определенная обеспокоенность как маркетингового инструмента. что заставляет некоторых использовать термин «злоупотребление PUE».

эффективные

В октябре 2008 года было отмечено, что в центре обработки данных Google соотношение PUE во всех шести центрах составляет 1,21, что на тот момент считалось максимально близким к идеальному. Сразу за Google шла Microsoft, у которой был еще один заметный коэффициент PUE — 1,22.

С 2015 года компания Switch , разработчик центров обработки данных SUPERNAP, имеет проверенное третьей стороной колокейшн PUE 1,18 для своего объекта SUPERNAP 7 в Лас-Вегасе, штат Невада, со средней температурой в холодном коридоре 20,6 °C (69,1 °F) и средней влажностью. 40,3%. Это связано с запатентованной технологией изоляции горячих коридоров Switch и технологиями HVAC.

По состоянию на конец второго квартала 2015 года эффективность использования энергии (PUE) центра обработки данных Facebook в Принвилле составляла 1,078, а в центре обработки данных Форест-Сити — 1,082.

В октябре 2015 года Allied Control заявила, что коэффициент PUE составляет 1,02. за счет применения двухфазного иммерсионного охлаждения с использованием жидкости 3M Novec 7100 .

В январе 2016 года Green IT Cube в Дармштадте был посвящен PUE 1,07. 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 коэффициентом PUE 1,06.

Благодаря запатентованным 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. в то время как в 2023 году они сообщили об общем PUE за 12 месяцев, равном 1,29.

В 2021 году Google сообщила, что PUE составляет 1,1 во всех центрах обработки данных по всему миру и менее 1,06 для лучших сайтов.

Стандарты

PUE был опубликован в 2016 году в качестве глобального стандарта в соответствии с ISO/IEC 30134-2:2016, а также в качестве европейского стандарта в соответствии с EN 50600-4-2:2016 .

См. также

• Эффективность инфраструктуры дата-центра
• Производительность на ватт
• Эффективность использования зеленой энергии
• Зеленые вычисления
• ИТ-управление энергопотреблением
• ВУЭ