WikiDer > Эффективность использования энергии

Power usage effectiveness

Эффективность использования энергии (PUE) - это соотношение, которое описывает, насколько эффективно компьютер Дата центр использует энергию; в частности, сколько энергии используется вычислительным оборудованием (в отличие от охлаждения и других накладных расходов).

PUE - это отношение общего количества энергии, потребляемой компьютером Дата центр средство[1][2][3][4][5][6][7][8] к энергия поставлено вычислительное оборудование. PUE - это обратный из эффективность инфраструктуры ЦОД (DCIE).

PUE изначально был разработан консорциумом под названием Зеленая сетка. ПУЭ 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 объекта.

Вопросы и проблемы с эффективностью использования энергии

Показатель PUE - самый популярный метод расчета энергоэффективности. Несмотря на то, что это наиболее эффективный показатель 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 вне центра обработки данных. Например, дата-центр, расположенный на Аляске, нельзя эффективно сравнивать с дата-центром в Майами. Более холодный климат приводит к меньшей потребности в массивной системе охлаждения. На системы охлаждения приходится примерно 30 процентов потребляемой энергии на предприятии, а 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 быть 1,8, а в центре обработки данных на Аляске - 1,7, но центр обработки данных в Майами может работать в целом 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, дальнейшее сокращение этих проблем гарантирует, что дальнейший прогресс и более высокие стандарты всегда будут продвигаться для повышения успеха 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 привести к большим различиям в результатах PUE. Одна практическая проблема, которая часто наблюдается в типичных центрах обработки данных, включает добавление запаса энергии любых альтернативных систем производства 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», он фактически измеряет потребление энергии центром обработки данных.[10]

Показатель PUE имеет несколько важных преимуществ. Во-первых, расчет может повторяться с течением времени, что позволяет компании отслеживать изменения своей 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, поскольку рекламируемые значения PUE становятся ниже».[10] Затем компании могут использовать PUE как маркетинговый инструмент.

Однако есть некоторые проблемы с метрикой PUE. Помимо проблем, упомянутых в последнем абзаце, существуют некоторые другие проблемы, связанные с эффективностью сети электроснабжения и точным расчетом ИТ-нагрузки. Согласно анализу чувствительности, проведенному Gemma,[10] «Общее потребление энергии равно общему количеству энергии, используемой оборудованием и инфраструктурой на объекте (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 отрасли PUE как маркетингового инструмента. [11] что заставило 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 г. Выключатель, разработчик центров обработки данных SUPERNAP, провела стороннюю аудиторскую проверку по PUE на уровне 1,18 для своего объекта SUPERNAP 7 в Лас-Вегасе, штат Невада, 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 Allied Control заявил, что коэффициент PUE составляет 1,02. [16] за счет использования двухфазного иммерсионное охлаждение с помощью 3 млн Novec 7100 жидкость.

В январе 2016 г. Зеленый IT-куб в Дармштадт был посвящен 1.07 PUE.[17] Он использует охлаждение холодной водой через дверцы стойки.

В феврале 2017 г. Супермикро объявила о развертывании дезагрегированных систем MicroBlade. Безымянный Fortune 100 компания развернула более 30 000 серверов Supermicro MicroBlade в своем центре обработки данных в Силиконовой долине с показателем эффективности использования энергии (PUE) 1,06.[18]

Благодаря собственным инновациям в системах жидкостного охлаждения, французская хостинговая компания 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 мировой стандарт в соответствии с ИСО / МЭК 30134-2: 2016 а также европейский стандарт под EN 50600-4-2: 2016.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ «Что такое эффективность использования энергии (PUE)? - Определение с сайта WhatIs.com».
  2. ^ Digital Realty Trust- Показатель эффективности центра обработки данных PUE
  3. ^ «Оптимизация эффективности использования энергии в центрах обработки данных». www.esmagazine.com.
  4. ^ «Зеленая сеть - показатели энергоэффективности центра обработки данных Зеленой сети: PUE и DCiE».
  5. ^ Google - Эффективные вычисления - Центры обработки данных - эффективность: как мы это делаем?
  6. ^ Dell - Лучшие практики для повышения энергоэффективности центра обработки данных
  7. ^ Cisco Systems - Cisco Energywise
  8. ^ Google Оптимизация центра обработки данных - [1]
  9. ^ а б c 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. Дои:10.1016 / j.enbuild.2013.04.015.
  10. ^ а б c d е ж грамм Брэди, Джемма, Никил Капур, Джонатан Саммерс и Харви Томпсон. "Пример использования и критическая оценка при расчете эффективности энергопотребления для центра обработки данных. "Energy Conversion & Management, 76 (2013): 155-161.
  11. ^ "Веб-сайт Romonet, Блоги, 'Посмотрите размер моего PUE!'". Архивировано из оригинал на 2015-09-24. Получено 2015-09-04.
  12. ^ «Злоупотребление PUE вне рамок? - Datacenter Dynamics». archive.datacenterdynamics.com.
  13. ^ Таф, Стив. «Эффективность использования энергии». It.toolbox. Ящик для инструментов, нет данных Интернет. 17 ноября 2014 г.
  14. ^ Миллер, Рич. «Внутри SUPERNAP 8: Switch’s Tier IV Data Fortress». Знание центров обработки данных. 11 февраля 2014 г.
  15. ^ "Энергоэффективность". Открыть вычислительный проект. Откройте Compute Project. Архивировано из оригинал 12 марта 2016 г.. Получено 18 марта 2016.
  16. ^ «Двухфазное иммерсионное охлаждение» http://multimedia.3m.com/mws/media/1127920O/2-phase-immersion-coolinga-revolution-in-data-center-efficiency.pdf
  17. ^ "Green IT Cube: Hocheffizientes Supercomputer-Domizil eingeweiht". 2016-01-23. Получено 2016-01-24.
  18. ^ «Supermicro - Новости - Supermicro развертывает более 30 000 серверов MicroBlade ™, чтобы создать один из самых эффективных центров обработки данных в мире (коэффициент PUE 1,06)». www.supermicro.com.
  19. ^ OVH. «Зеленый хостинг-провайдер - OVH Canada». www.ovh.com.