Data Centers
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Universidad de Costa Rica Facultad de Ingeniería Escuela de Ingeniería Eléctrica IE – 0502 Proyecto Eléctrico METODOLOGÍA PARA OPTIMIZAR EL MANEJO DE ENERGÍA EN DATA CENTERS Y DISEÑO DE UN SISTEMA DE MONITOREO ENERGÉTICO PARA EL DATA CENTER DE GRUPO ELECTROTÉCNICA Por: PETER DE FORD GONZÁLEZ Ciudad Universitaria Rodrigo Facio Julio del 2010
Transcript of Data Centers
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Universidad de Costa Rica
Facultad de Ingeniera
Escuela de Ingeniera Elctrica
IE 0502 Proyecto Elctrico
METODOLOGA PARA OPTIMIZAR EL
MANEJO DE ENERGA EN DATA CENTERS Y
DISEO DE UN SISTEMA DE MONITOREO
ENERGTICO PARA EL DATA CENTER DE
GRUPO ELECTROTCNICA
Por:
PETER DE FORD GONZLEZ
Ciudad Universitaria Rodrigo Facio
Julio del 2010
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i
METODOLOGA PARA OPTIMIZAR EL MANEJO
DE ENERGA EN DATA CENTERS Y DISEO DE
UN SISTEMA DE MONITOREO ENERGTICO
PARA EL DATA CENTER DE GRUPO
ELECTROTCNICA
Por:
PETER DE FORD GONZLEZ
Sometido a la Escuela de Ingeniera Elctrica
de la Facultad de Ingeniera
de la Universidad de Costa Rica
como requisito parcial para optar por el grado de:
BACHILLER EN INGENIERA ELCTRICA
Aprobado por el Tribunal:
_________________________________
Ing. Jos Miguel Pez
Profesor Gua
_________________________________ _________________________________
Ing. Alexander Monestel Ing. Felipe Hangen
Lector Lector
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ii
DEDICATORIA
Le dedico este proyecto a Dios, ya que ha guiado mi vida y me ha dado todo lo necesario
para realizarlo. Adems, se lo dedico a mi familia, porque me han ayudado y apoyado en todo.
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iii
RECONOCIMIENTOS
A Jos Miguel Pez, mi profesor tutor, por siempre estar dispuesto a ayudarme y dar
valiosos aportes al proyecto.
A mis lectores, Felipe Hangen y Alexander Monestel, por brindarme la oportunidad de
realizar el proyecto en sus empresas.
A Jonathan Salas, de la empresa Siemens, y a Max Alpzar, de la empresa Sistemas IQ,
por ayudarme a hacer los diseos del sistema de monitoreo energtico.
Al personal de la empresa Grupo Electrotcnica, en especial a Andrs Asta, por su
apoyo y consejos.
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iv
NDICE GENERAL
NDICE GENERAL ...................................................................................................................... iv
NDICE DE FIGURAS.................................................................................................................. vi
NDICE DE TABLAS ................................................................................................................. viii
NOMENCLATURA ...................................................................................................................... ix
RESUMEN .................................................................................................................................... xi
CAPTULO 1: Introduccin ........................................................................................................... 1
1.1 Objetivos ............................................................................................................................... 2
1.1.1 Objetivo general ............................................................................................................. 2
1.1.2 Objetivos especficos ..................................................................................................... 2
1.2 Metodologa ......................................................................................................................... 3
CAPTULO 2: Desarrollo Terico ................................................................................................. 4
2.1 Que es un Data Center?......................................................................................................... 4
2.1.1 Definicin ..................................................................................................................... 4
2.1.2 Diseo ........................................................................................................................... 6
2.1.3 Clasificacin de los data centers en cuanto a orden y eficiencia .................................. 8
2.1.4 Consumo de energa elctrica y eficiencia .................................................................... 9
2.2 Problema energtico en data centers y concepto de data center Green .............................. 10
CAPTULO 3: Metodologa para optimizar el manejo de energa en data centers ...................... 12
3.1 Introduccin ....................................................................................................................... 12
3.2 Paso 1: Problema energtico en data centers ..................................................................... 13
3.3 Paso 2: Manejo eficiente de energa en data centers.......................................................... 14
3.3.1 El PUE ........................................................................................................................ 15
3.4 Paso 3: Mejores prcticas de eficiencia energtica ............................................................ 18
3.4.1 El Efecto en cascada ................................................................................................... 18
3.4.2 Equipo de TI ............................................................................................................... 20
3.4.3 Equipo de potencia ...................................................................................................... 26
3.4.4 Flujo de aire y equipo de enfriamiento ....................................................................... 31
3.4.5 Otros Equipos.............................................................................................................. 40
3.4.6 Dispositivos en general ............................................................................................... 40
3.5 Paso 4: El data center como un gran sistema ..................................................................... 41
3.5.1 Dimensionamiento del equipo .................................................................................... 41
3.5.2 Escalabilidad usando equipo modular ........................................................................ 43
-
v
3.5.3 Sistema de monitoreo energtico ................................................................................ 45
3.5.4 Modelo matemtico del data center ............................................................................ 46
3.6 Paso 5: Estrategia Energtica ............................................................................................. 49
3.6.1 Simple algoritmo energtico ....................................................................................... 49
3.6.2 Consideraciones para el anlisis de datos (para hacer benchmarking entre data
centers) .................................................................................................................................. 50
3.7 Conclusiones y Recomendaciones ..................................................................................... 52
CAPTULO 4: Sistema de monitoreo de energa ......................................................................... 53
4.1 Propuesta #1: Diseo del sistema de monitoreo de energa en conjunto con la empresa
Sistemas IQ ............................................................................................................................... 55
4.1.1 Diseo del sistema de monitoreo ................................................................................ 55
4.1.2 Descripcin de los principales dispositivos del sistema de monitoreo ....................... 56
4.1.3 Condiciones de servicios de ingeniera por parte de Sistemas IQ .............................. 61
4.1.4 Responsabilidades de Data Center Consultores .......................................................... 63
4.1.5 Responsabilidades de Sistemas IQ.............................................................................. 64
4.1.6 Respaldo ...................................................................................................................... 64
4.1.7 Soporte Tcnico .......................................................................................................... 65
4.1.8 Puesta en Marcha ........................................................................................................ 65
4.1.9 Fases del proyecto ....................................................................................................... 66
4.1.10 Cronograma propuesto .............................................................................................. 67
4.1.11 Garanta ..................................................................................................................... 67
4.1.12 Expansibilidad........................................................................................................... 67
4.1.13 Descripcin de la oferta ............................................................................................ 68
4.1.14 Trminos de la oferta ................................................................................................ 68
4.2 Propuesta #2: Empresa Siemens ......................................................................................... 69
4.2.1 Esquema del sistema de monitoreo ............................................................................. 69
4.2.2 Lista de Precios ............................................................................................................ 71
4.2.3 Descripcin Detallada de los Productos ..................................................................... 72
4.2.4 Garanta ....................................................................................................................... 78
4.3 Propuesta #1 vs. Propuesta #2 ........................................................................................... 79
CAPTULO 5: Conclusiones y recomendaciones ........................................................................ 80
5.1 Conclusiones ...................................................................................................................... 80
5.2 Recomendaciones .............................................................................................................. 81
BIBLIOGRAFA .......................................................................................................................... 82
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vi
NDICE DE FIGURAS
Figura 2.1: Data Center [39] ........................................................................................................... 5
Figura 2.2: Trayectoria de la energa elctrica en un data center comn [21] ................................ 9
Figura 2.3: Dibujo simblico de un data center Green [40] ......................................................... 11
Figura 3.1: Maqueta de un data center del siglo XXI [36] ........................................................... 13
Figura 3.2: Efecto en Cascada [2] ................................................................................................. 19
Figura 3.3: Potencia Consumida por un servidor vs. % de utilizacin de su CPU [5] ................. 21
Figura 3.4: Servidor fsico que corre varios servidores virtuales [31] .......................................... 23
Figura 3.5: Efecto en la eficiencia [22] ......................................................................................... 25
Figura 3.6: Esquemas de distribucin AC y DC ........................................................................... 29
Figura 3.7: Ciclo de Refrigeracin [33] ........................................................................................ 32
Figura 3.8: Obstruccin del flujo de aire [38]............................................................................... 35
Figura 3.9: Ejemplo de termografa infrarroja .............................................................................. 35
Figura 3.10: Software CFD [23] ................................................................................................... 36
Figura 3.11: Efecto de orientar el equipo de TI en una misma direccin [11] ............................. 36
Figura 3.12: Tcnica de dividir en pasillos frio y calientes [15] [20] .......................................... 37
Figura 3.13: Contenedor de pasillo frio [34] ................................................................................ 37
Figura 3.14: A) Racks de alta densidad (hot spots) en el data center [14], B) Creacin de reas de
poca y alta densidad [16] .............................................................................................................. 39
Figura 3.15: Comparacin de eficiencia entre diferentes dimensionamientos [20]...................... 43
Figura 3.16: UPS con arquitectura modular [19] .......................................................................... 44
Figura 3.17: Arquitectura modular vs. Arquitectura no-modular [24] ......................................... 44
Figura 3.18: Ejemplo de modelo energtico de un data center [27] ............................................. 48
Figura 3.19: Diagrama de flujos del simple algoritmo energtico ................................................ 49
Figura 4.1: Logo de la empresa [28] ............................................................................................. 55
Figura 4.2: Esquema del sistema de monitoreo de energa [28] ................................................... 55
Figura 4.3: Diagrama y foto del Veris E50C2 [28] ...................................................................... 58
Figura 4.4: Field Server Bridge [28] ............................................................................................. 60
Figura 4.5: Pantalla PanelView monocromtica [28] ................................................................... 60
Figura 4.6: Puertos entrada/salida, alimentacin y memoria del equipo [28] .............................. 61
Figura 4.8: Esquema del sistema de monitoreo ............................................................................ 69
Figura 4.7: Logo de la empresa [30] ............................................................................................. 69
Figura 4.9: PLC SIMATIC S7-300 [30] ....................................................................................... 72
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vii
Figura 4.10: SENTRONPAC4200 [29] ........................................................................................ 73
Figura 4.11: Sistema de gestin de energa usando un SENTRONPAC4200 [29] ...................... 75
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viii
NDICE DE TABLAS
Tabla 3.1: Niveles de eficiencia global [1] ................................................................................... 17
Tabla 3.2: Niveles de medicin del PUE [8] ................................................................................ 17
Tabla 4.1: Cronograma de eventos propuesto [28] ....................................................................... 67
Tabla 4.2: Descripcin de la oferta [28] ....................................................................................... 68
Tabla 4.3: Caractersticas tcnicas del equipo [29] ...................................................................... 76
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ix
NOMENCLATURA
A Amperes
A/C Aire acondicionado
BMS Sistema computarizado que controla los sistemas elctricos
y mecnicos de un edificio
Breaker Aparato capaz de abrir un circuito ante una falla
CFD Software para analizar el flujo de aire en un data center
CPU Unidad central de procesamiento de datos de una
computadora
CRAC Unidad de aire acondicionado para un cuarto o saln
Data center Centro de procesamiento de datos electrnicos
Driver Programa informtico que permite a un sistema operativo
interactuar con un dispositivo perifrico
DCiE Mtrica que describe la eficiencia de un data center
Ethernet Estndar para redes de computadoras de rea local
FieldServer Gateway hecho para hacer traducciones entre protocolos de
comunicacin
Facility Edificio hecho con algn propsito especifico
FAT Prueba que determina si el software y el hardware operan de
acuerdo con los requerimientos y especificaciones previstas
Gateway Dispositivo de red que sirve para interconectar redes de
distintos protocolos y arquitecturas
Hardware Todo elemento fsico tangible de una computadora
HMI Interfaz que sirve para comunicar a un humano con una
maquina
ODBC Estndar de acceso a bases de datos
odf Formato para almacenamiento de documentos
P Potencia real
Ping Utilidad que comprueba el estado de conexin entre
elementos de red
Profibus Estndar de comunicaciones para bus de campo
PUE Mtrica que describe la eficiencia de un data center
Q Potencia reactiva
Rack Estante o bastidor para montar equipo de TI
RielDIN Riel usado para montar breakers y equipo de control
industrial
RS232 S Conector que sirve para comunicar un equipo terminal de
datos con uno de comunicacin de datos
Software Equipamiento lgico de una computadora, o sea, sus
programas
TI Tecnologas de la informacin
THD Mtrica que describe la distorsin armnica total de un
sistema
UL Estndar de seguridad para equipo electrnico
-
x
UPS Equipo que proporciona energa elctrica justo despus del
corte de la misma
USB Puerto que sirve para conectar perifricos a un ordenador
V Voltaje
White Paper Artculo informativo
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xi
RESUMEN
Se presenta una metodologa para optimizar el manejo de energa en data centers y el
diseo de un sistema de monitoreo energtico para el data center de Grupo Electrotcnica.
La metodologa se propone en forma de una gua escrita, titulada: Metodologa para la
Optimizacin del Manejo de Energa en Data Centers, sta se basa en los white papers (artculos
informativos) de The Green Grid, APC y Emerson. La gua orienta a los administradores de data
centers hacia el empleo de estrategias energticas en los data centers que administran. Se
promueve la reduccin de la cantidad de energa consumida en el data center y una mayor
eficiencia en el uso de sta mediante el empleo de una estrategia energtica. Esto, con el
propsito de reducir los costos energticos, ser ms amigables con el ambiente, mejorar la
imagen corporativa, y ser ms competitivos.
Se realiz el diseo de un sistema de monitoreo energtico para data centers, el cual se va
a implementar en el nuevo data center de la empresa Grupo Electrotcnica. Inicialmente, se
hicieron dos diseos del sistema de monitoreo, un primer diseo hecho en conjunto con la
empresa Siemens, y un segundo diseo hecho en conjunto con la empresa Sistemas IQ.
Finalmente se seleccion el diseo hecho en conjunto con Sistemas IQ debido a su versatilidad y
costo econmico. El sistema de monitoreo mide, almacena y grafica las variables energticas
necesarias para un adecuado monitoreo del manejo de la energa en el data center.
La gua fomenta en los clientes de Data Center Consultores el tema de la eficiencia
energtica y el uso de sistemas de monitoreo energtico. Esto para que cuando el sistema de
monitoreo energtico diseado se implemente en el data center de Grupo Electrotcnica, sirva
como modelo para que los clientes de Data Center Consultores deseen solicitar la instalacin de
este sistema en sus data centers o solicitar auditorias energticas usando este sistema. Se logra as
mejorar los servicios de Data Center Consultores y contribuir con el medio ambiente.
-
1
CAPTULO 1: Introduccin
Existe un problema energtico en los data centers, ya que por su naturaleza pueden llegar
a consumir unas doscientas veces la cantidad de energa de una oficina por metro cuadrado. Hoy
en da los data centers son blanco de regulaciones gubernamentales y de crticas ambientalistas.
Ante este panorama, nuevas organizaciones como The Green Grid estn continuamente
redefiniendo el concepto de eficiencia energtica en los data centers, empresas como APC hacen
equipo muy eficiente, y empresas como Data Center Consultores hacen auditorias energticas a
los data centers para mejorar su eficiencia. A pesar de esto, los administradores de data centers
juegan uno de los papeles ms importantes en la eficiencia del data center.
La mayora de los administradores de data centers no han sido entrenados para hacer del
data center un sistema eficiente, por lo tanto, surge la importancia de educarlos para que
implementen una estrategia eficiente en sus data centers. Es importante entonces una gua
dedicada a estas personas que describa una metodologa enfocada en reducir la cantidad de
energa consumida en el data center para as reducir los costos energticos, y enfocada en usar la
energa ms eficientemente para ser mas amigables con el ambiente y as mejorar la imagen
corporativa del data center. No se puede implementar tal metodologa si no se hacen mediciones,
y no se pueden hacer mediciones sin equipo de medicin. Por lo tanto, es necesario pedir los
servicios de auditoras energticas o tener un sistema de monitoreo energtico para analizar
cmo se est manejando la energa elctrica. La empresa Data Center Consultores hace
auditorias energticas y pretende vender en un futuro un sistema de monitoreo energtico para
data centers, el cual se encarga de hacer mediciones de las variables energticas necesarias para
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2
implementar una estrategia de manejo de energa a lo largo de todo el ciclo de vida del data
center.
En este proyecto se detalla una gua con una metodologa para implementar una
estrategia energtica en data centers y el diseo de un sistema de monitoreo energtico para el
data center de Grupo Electrotcnica.
1.1 Objetivos
1.1.1 Objetivo general
Crear una metodologa para la optimizacin del manejo de la energa elctrica en data
centers para la empresa Data Center Consultores que fomenta la eficiencia energtica y el uso de
sistemas de monitoreo energtico, esto para que los clientes compren el sistema de monitoreo
energtico propuesto en este proyecto, el cual se implementar en el nuevo data center de la
empresa Grupo Electrotcnica.
1.1.2 Objetivos especficos
Hacer una investigacin acerca de la eficiencia en el consumo de la energa elctrica en
los data centers.
Escribir una gua para la empresa Data Center Consultores orientada a los
administradores de data centers que, describe una metodologa para optimizar el consumo
de la energa elctrica en los data centers.
Promover en la gua el desarrollo sostenible de los data centers con el medio ambiente.
Hacer varios diseos de sistemas de monitoreo de consumo energtico en conjunto con
diferentes empresas para el nuevo data center de la empresa Grupo Electrotcnica.
-
3
Hacer que los diseos propuestos sean compatibles con diferentes instrumentos de
medicin y protocolos de comunicacin.
Justificar la escogencia del mejor diseo para implementarlo en el data center de la
empresa Grupo Electrotcnica, y para que sea fcilmente instalable en cualquier otro data
center.
1.2 Metodologa
Para cumplir con los objetivos de este proyecto se plantea la siguiente metodologa a
seguir cronolgicamente:
1. Hacer una investigacin acerca del tema de eficiencia energtica en data centers.
2. Definir el concepto de eficiencia energtica en data centers, escoger las mejores prcticas
de eficiencia energtica para cada sub-sistema del data center y para el data center como
un solo sistema, definir un algoritmo de eficiencia energtica.
3. Escribir una gua con una metodologa para implementar una estrategia de manejo
eficiente de energa en data centers.
4. Evaluar posibles empresas para hacer un diseo en conjunto de un sistema de monitoreo
energtico para el data center de la empresa Grupo Electrotcnica.
5. Escoger dos empresas y realizar dos diseos en conjunto, uno con cada empresa.
6. Justificar y escoger diseo ms viable entre los dos diseos.
-
4
CAPTULO 2: Desarrollo Terico
En este captulo se presentan las bases tericas para el desarrollo del proyecto. Se inicia
con una explicacin de lo que es un data center, posteriormente se habla acerca de los tipos de
data centers en cuanto a eficiencia y al consumo de energa elctrica, y finalmente se explica el
problema energtico en data centers para as introducir el concepto de data center Green (centro
de datos verde).
2.1 Que es un Data Center?
2.1.1 Definicin
En la sociedad de la informacin en la que se vive, un individuo promedio se puede
plantear la siguiente pregunta: dnde reside la informacin? Cuando se teclea en el navegador
una direccin como www.google.com, qu sucede? La respuesta es complicada, la informacin
puede ubicarse en cualquier lugar del planeta gracias a las redes de comunicacin y a la
globalizacin. Se puede decir que la mayora de esta informacin se almacena en los llamados
data centers o centros de datos.
Un data center es aquella ubicacin donde se concentran todos los recursos necesarios
para el procesamiento de informacin de una organizacin. Un data center viene a ser
bsicamente un edificio o sala de gran tamao usada para mantener en l una gran cantidad de
equipamiento electrnico (servidores, sistemas de almacenamiento de datos, equipos de
comunicaciones, etc). Son creados y mantenidos por las organizaciones con el objetivo de tener
acceso a la informacin necesaria para sus operaciones. Por ejemplo, un banco puede tener un
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5
data center con el propsito de almacenar todos los datos de sus clientes y las operaciones que
estos realizan sobre sus cuentas. Prcticamente todas las compaas que son medianas o grandes
tienen algn tipo de data center, mientras que las ms grandes llegan por lo general a tener
varios.
Entre los factores ms importantes que motivan la creacin de un data center se puede
destacar el garantizar la continuidad y disponibilidad del servicio a clientes, empleados,
ciudadanos, proveedores y empresas colaboradoras, pues en estos mbitos es muy importante la
proteccin fsica de los equipos informticos o de comunicaciones implicados, as como
servidores de bases de datos que puedan contener informacin crtica.
El data center es pues la estancia donde se encuentran los servidores, sistemas de
comunicaciones, almacenamiento, y toda la tecnologa fundamental de la empresa. Si no hay
data center, no hay informacin. Por ello, las organizaciones son cada vez ms conscientes de la
importancia de tener un data center que garantice seguridad a sus activos ms valiosos: la
informacin.
Figura 2.1: Data Center [39]
-
6
2.1.2 Diseo
Un data center es una inversin estratgica para la organizacin. Por ello su diseo es
muy importante, pues condiciona no slo a la tecnologa, sino a la organizacin y su
subsistencia. Las consideraciones bsicas que hay que tener en cuenta a la hora de disear un
data center son:
Espacio y el dimensionamiento del equipo.
Estructuras constructivas.
Ubicacin geoestratgica.
La energa elctrica del data center a una capacidad mxima.
Refrigeracin del data center a una capacidad mxima.
Fluido de gases.
Acometidas elctricas.
Cableado de datos: cobre, fibra, etc.
Bandejas porta-cables distribuidoras.
Canalizaciones para proveedores de servicios de telecomunicaciones.
Sistemas anti-incendio. Elementos ignfugos.
Sistema de seguridad: CCTV, control accesos, detectores de movimientos, etc.
Pisos elevados.
Generadores y cuadros de distribucin elctrica. Depsitos de combustible.
Sistemas de Alimentacin Ininterrumpida (UPSs) redundantes en paralelo y doble paralelo.
Instalacin de alarmas, control de temperatura y humedad.
Diseo hidrfugo ante filtraciones de agua.
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Pisos, paredes y techos sellados, pintados o construidos con un material que reduzca al
mximo la aparicin de polvo.
Puertas con proteccin anti-incendio.
Carga del suelo, que es la capacidad de carga suficiente para soportar tanto la carga
concentrada como la carga distribuida de los equipos instalados.
Sealizacin.
Proteccin de contaminantes.
Equipos de comunicaciones en alta disponibilidad.
Sistemas de copias de seguridad.
Poner en produccin y mantener un data center no es tarea fcil. Requiere dinero,
conocimientos y gestin. Por ello, en organizaciones de tamao limitado, puede no resultar
rentable montar un data center para albergar un nmero reducido de servidores. Para satisfacer
estas necesidades surgen nuevos modelos de negocio que sirven no slo para abastecer las
necesidades de la empresa, sino las de otras empresas, como el housing y el hosting.
El housing consiste bsicamente en vender o alquilar un espacio fsico de un data center
para que el cliente coloque ah su propio servidor. La empresa propietaria del data center
proporciona espacio, suministro elctrico, refrigeracin, conexin a Internet, etc., pero el
servidor es propiedad del cliente. Dicho de otra forma, es como si se alquilase un espacio en un
data center para alojar los servidores, proporcionndoles a stos unas condiciones ambientales y
fsicas suficientes para dotar de alta disponibilidad el servicio que se quiera prestar.
El hosting o alojamiento web es el servicio que consiste en proveer a los clientes de un
sistema para poder almacenar informacin, imgenes, vdeo, o cualquier contenido accesible va
internet. En otras palabras, los Web Hosts son compaas que proporcionan espacio de un
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8
servidor a sus clientes. Un ejemplo es cuando se contrata a una empresa un espacio para albergar
una pgina web o una aplicacin.
Sin importar la aplicacin del data center, ya sea para propsitos de la empresa o para
housing o hosting, un data center requiere un esfuerzo de diseo multidisciplinario en las reas
de ingeniera civil, ingeniera elctrica, ingeniera mecnica, ingeniera informtica, entre otras.
2.1.3 Clasificacin de los data centers en cuanto a orden y eficiencia
Los data centers deben estar organizados estratgicamente para funcionar eficientemente,
sin embargo, eso no es el caso en todos ellos. Por lo tanto, los data centers, en cuanto a orden y
eficiencia, se pueden clasificar en tres tipos:
Catico: los equipos, canalizaciones, cableados, etc. se desparraman por todas partes y no es
que no exista un criterio sobre si la energa se consume de un modo eficiente, sino que ni
siquiera se ha planteado sta cuestin!.
Ordenado pero ineficiente: es el data center en el que se ha descuidado el control de su
consumo energtico. Es ordenado, pero generalmente sobredimensionado respecto a la
demanda actual y muy ineficiente por el alto consumo en climatizacin innecesaria. Se asocia
a modelos de gestin obsoletos, madurados en pocas pasadas donde el costo de adquisicin
de los recursos TI superaba con creces al costo de la explotacin de esos recursos, cosa que
ya no ocurre.
El data center ordenado y eficiente: aqul que realiza un consumo energtico altamente
eficiente, amigable con el ambiente, y sujetado a normas internacionales. Su rendimiento se
analiza con un sistema de monitoreo energtico.
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2.1.4 Consumo de energa elctrica y eficiencia
La eficiencia de un data center est directamente relacionada con el uso efectivo de la
energa elctrica consumida por los sub-sistemas del data center, o sea, por el equipo de TI, el
equipo de potencia (o equipo elctrico), equipo de enfriamiento y los llamados otros equipos. En
la Figura 2.2 se pueden apreciar los trayectos usuales de la energa elctrica a travs del data
center.
Figura 2.2: Trayectoria de la energa elctrica en un data center comn [21]
La energa a travs de todas stas trayectorias debe ser consumida de la manera ms
eficiente posible, para evitar un dao al medio ambiente, y por supuesto, al bolsillo de los dueos
del data center.
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2.2 Problema energtico en data centers y concepto de data
center Green
Es tal la velocidad del cambio tecnolgico, que an cuando han transcurrido ms de 30
aos desde la aparicin del microprocesador, persiste el desarrollo vertiginoso de las tecnologas
de la informacin, permitiendo una drstica disminucin en las dimensiones de las computadoras
y el surgimiento de equipos ms simplificados y rpidos. La ley Moore expresa que
aproximadamente cada 18 meses se duplica el nmero de transistores en un circuito integrado, lo
que implica mayor potencia a menor tamao. Un equipo nuevo es 5 veces ms potente que su
antecesor, requiere slo 2 veces la energa que consuma este ltimo y ocupa la mitad de espacio.
Desde un punto de vista de prestaciones, el nuevo equipo es mucho ms eficiente que el primero
ya que para la misma energa ofrece un mayor rendimiento, pero desde el punto de vista
energtico se produce el fenmeno de que, donde antes haba un servidor, ahora se pueden
instalar 2 servidores, y por tanto se necesitara una potencia 4 veces superior a la situacin
anterior. Obviamente, esto es una gran ventaja. En menos espacio, y al mismo precio, se tiene
mayor potencia de procesamiento. Pero hay un problema aadido, equipos que solan llenar un
data center entero estn actualmente ubicados en un nico rack, concentrando una potencia
extrema y grandes densidades calorficas. Este aumento de la densidad conduce a una generacin
mayor de calor, lo que requiere de soluciones de refrigeracin que eviten sobrecargas trmicas.
Si bien la industria del hardware ha conseguido que a mayores prestaciones tcnicas el
incremento unitario del consumo de energa por equipo slo haya sido de entre un 5% y un 8%,
ha sido la proliferacin en el nmero de servidores la que ha generado un 90% del crecimiento
en el consumo de energa. Actualmente, la cantidad de servidores a nivel mundial que residen en
data centers asciende a una cantidad superior a los treinta millones.
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11
Como consecuencia, los data centers consumen cada vez ms energa, hasta multiplicar
su consumo en la ltima dcada. Entre los aos 2000 y 2005, la cantidad de energa elctrica
consumida en los data centers en todo el mundo se ha duplicado, y esta tendencia ha ido
creciendo en los ltimos aos. Este crecimiento viene provocado por una demanda cada vez
mayor en los servicios web, los vdeos bajo demanda, las descargas de vdeo y msica, y un uso
cada vez ms extendido socialmente de las nuevas tecnologas Internet.
La nueva tendencia de los data centers es hacia el concepto denominado como data center
Green. Un data center Green es un data center amigable con el ambiente, el cual alcanza altos
niveles de eficiencia, poco gasto energtico, y un ajuste acorde a normas de eficiencia
internacionales. Los data centers Green pretenden mejorar la imagen corporativa de los data
centers, ya que ha sido daada por las constantes crticas a causa de su ineficiencia.
Figura 2.3: Dibujo simblico de un data center Green [40]
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CAPTULO 3: Metodologa para optimizar
el manejo de energa en data centers
A continuacin se describe una metodologa para optimizar el manejo de energa en data
centers. Esta metodologa se enfoca en que el administrador de data centers entienda en concepto
de eficiencia energtica en data centers y pueda emplear una estrategia energtica en el data
center que administra.
3.1 Introduccin
Se propone la optimizacin del manejo de la energa elctrica en data centers mediante la
reduccin de la energa total consumida y la eficiencia en el uso de esta. Para lograrlo, se plantea
una metodologa con los siguientes pasos a seguir:
Paso 1: entender el problema energtico en data centers.
Paso 2: comprender el concepto de manejo eficiente de energa en data centers.
Paso 3: conocer las mejores prcticas de eficiencia y reduccin de energa consumida en data
centers.
Paso 4: aprender a tratar al data center como un gran sistema.
Paso 5: aplicar una estrategia para optimizar el manejo de energa durante todo el ciclo de
vida del data center.
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Esta metodologa encamina al data center hacia un bajo costo energtico, un mnimo
impacto ambiental y una mejor imagen corporativa, las cuales son caractersticas tpicas del data
center del futuro.
3.2 Paso 1: Problema energtico en data centers
Las necesidades de la sociedad han llevado a un gran desarrollo del mundo digital en los
ltimos tiempos. Adentro de este mundo se encuentran los data centers, que no son ms que
cerebros que procesan la mayora de los datos que corren por la internet. Esta cantidad de datos
incrementa conforme la sociedad aumenta su dependencia tecnolgica y su cantidad de personas,
por lo que se est obligando a los data centers a mejorar sus capacidades de almacenamiento,
procesamiento y transmisin de datos de manera impresionante. El data center de Facebook hoy
en da almacena ms de cuarenta billones de fotos, y esta cifra sigue creciendo a razn de dos mil
imgenes por segundo [36].
Figura 3.1: Maqueta de un data center del siglo XXI [36]
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14
El manejo de datos a este nivel implica un gran gasto energtico que se est duplicando
cada 5 aos; actualmente el espacio de un data center gasta de cien a doscientas veces la energa
del espacio de una oficina [15]; adems, el costo de la energa elctrica a nivel mundial tambin
se est duplicando cada 5 aos, obtenindose as un problema energtico en los data centers. Este
problema afecta los costos financieros de los data centers y ha llegado a ser blanco de nuevas
regulaciones gubernamentales por su dao al medio ambiente.
Ante estos niveles de desarrollo no sostenibles se ha mostrado gran preocupacin por el
tema, por lo que la eficiencia energtica de los diversos dispositivos y de la infraestructura de los
data centers ha mejorado, y se han desarrollado software y mtricas con propsitos de mejorar la
eficiencia. Sin embargo, la evolucin diaria de los data centers y sus demandas energticas
variantes han hecho que no sea fcil alcanzar altos niveles de eficiencia.
Por ser los data centers sistemas muy dinmicos no existe un mtodo de eficiencia
general que solucione todo el problema como tal, lo que implica que cada data center deba
emplear una estrategia de manejo de energa eficiente adecuado a sus caractersticas. De aqu que
los administradores de data centers deban tener un rol importante como implementadores de esta
estrategia. Esta metodologa pretende llevar al administrador de data centers a emplear una
estrategia de manejo eficiente de energa que lleve al data center a tener un monto en el recibo
elctrico ms bajo, un menor impacto ambiental y una mejor imagen corporativa. Hoy en da,
tener un data center eficiente es simplemente una eleccin, pero pronto, ser una obligacin!.
3.3 Paso 2: Manejo eficiente de energa en data centers
En este artculo, el concepto de manejo eficiente de energa se refiere a un manejo que
tiende hacia la disminucin de la energa total consumida y el aumento de la eficiencia en el uso
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15
de sta. El manejo de energa eficiente en data centers debe encaminar al data center en un
proceso que lo lleve a ser un data center Green, o sea, uno amigable con el ambiente. Para esto,
se debe reducir la energa total consumida por el edificio y aumentar la eficiencia del uso de sta.
La energa total consumida por el data center es un concepto fcil de entender si se sabe
que un kilowatt-hora (kWh) es la cantidad de energa consumida por un aparato de 1000 W
cuando se usa por 1 hora. Sin embargo, el concepto de eficiencia energtica en data centers
puede llegar a ser un poco subjetivo. La eficiencia en el uso de la energa es el porcentaje de la
cantidad de energa total consumida que es utilizada para los propsitos deseados, pero esta
definicin no dice como se debe medir al energa, dnde se debe medir, qu unidades usar o
cmo manejar las matemticas del asunto. Ante este inconveniente, los data centers necesitan
una medida como los litros de gasolina por kilometro recorrido para poder entender la eficiencia
de los data centers. Para normalizar este concepto, se va a tomar como definicin de eficiencia la
mtrica llamada PUE (Power Usage Effectiveness), la cual es el estndar de eficiencia energtica
en data centers internacionalmente ms aceptado; a pesar de que el tema de eficiencia energtica
va ms all del PUE, sta mtrica se adapta de manera correcta a la hora de desarrollar una
metodologa para mejorar el manejo de energa.
3.3.1 La mtrica de eficiencia llamada PUE
Una mtrica es una escala para medir una caracterstica importante de un sistema
mediante un procedimiento para obtener esta medida. El PUE es una mtrica ideada por la
organizacin The Green Grid, que mide la efectividad en el uso de la energa de un data center; y
se calcula mediante la siguiente frmula:
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(3.3.1-1)
En esta frmula estn implcitos los siguientes conceptos:
Equipo del Facility: est comprendido por el equipo de TI y por todo el equipo que soporta y
hace posible que la carga de TI opere correctamente, el cual se divide en: equipo de potencia,
equipo de enfriamiento y otros equipos.
Equipo de TI: maneja, procesa, almacena y direcciona informacin dentro del data center,
como por ejemplo: computadoras, elementos de red, dispositivos de almacenamiento e
impresoras.
Equipo de Potencia: lleva la energa elctrica al equipo de TI, como por ejemplo:
generadores, cables, transformadores, tableros de distribucin, UPSs y PDUs.
Equipo de Enfriamiento: mantiene una temperatura y humedad deseadas en el data center, y
se refiere a todo el equipo de aire acondicionado.
Otros Equipos: equipos de iluminacin y seguridad, y en fin, cualquier otro equipo que
consuma energa elctrica.
Con estos conceptos claros, el PUE se puede desarrollar de la siguiente manera:
(3.3.1-2)
De esta ecuacin se puede deducir que la eficiencia de un bombillo en un data center es
cero, porque no entrega energa a las cargas de TI, slo alumbra y genera calor.
En un caso hipottico en el que se usen superconductores para llevar la energa elctrica
al equipo de TI y se use enfriamiento natural, el data center podra ser 100% eficiente, teniendo
as un PUE = 1. Sin embargo, este caso no es razonablemente alcanzable en estos tiempos, por lo
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que el PUE en un data center siempre ser mayor a 1. Actualmente los data centers ms
eficientes del mundo tienen un PUE de aproximadamente 1.1 y los data centers promedio tienen
un PUE de 1.9. A pesar de que el PUE depende del data center en cuestin, The Green Grid
establece los siguientes niveles de eficiencia global:
Tabla 3.1: Niveles de eficiencia global [1]
El PUE se puede medir en 3 niveles diferentes, segn la precisin e informacin que se
desee:
Tabla 3.2: Niveles de medicin del PUE [8]
El nivel 3 es el ms conveniente, ya que a pesar de su mayor complejidad de medicin, se
obtienen ms cantidad de datos y ms confiabilidad.
Se debe tener precaucin en el proceso de medicin y anlisis del PUE. Considrese el
siguiente caso: un data center en el que se hace una sola medicin del PUE en un instante de
tiempo X. Este valor medido no representa la realidad de la eficiencia del data center, ya que por
ejemplo, si el data center en ese momento se encontraba bajo una demanda pico y con una
temperatura externa muy baja, el valor medido puede ser mucho ms bajo que el PUE real. As
pues, lo recomendado es medir el PUE a lo largo de un periodo dado para que se puedan analizar
los resultados globales y especficos de todo el intervalo, y as llegar a conclusiones ms reales
acerca de la eficiencia del edificio. Un buen estudio de la eficiencia de un data center comprende
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un perodo recomendado de un ao, ya que se llega a visualizar el comportamiento del data
center en las diferentes estaciones climticas, en los diferentes meses del ao, as como tambin
en los das de la semana y las horas del da.
Para informarse ms acerca del PUE se pueden consultar los white papers (artculos
informativos) de The Green Grid.
3.4 Paso 3: Mejores prcticas de eficiencia energtica
A partir de que tiene una idea del problema energtico en data centers (Paso 1) y del
concepto de manejo eficiente de energa en data centers (Paso 2) es necesario estudiar las
mejores prcticas de eficiencia energtica, ya sea para disear un data center para mejorar
alguno ya existente.
Se presenta a continuacin una gua bsica introductoria que describe las mejores
prcticas de eficiencia energtica usadas en los data centers ms modernos del mundo. Esta gua,
al tratar varios temas no aborda detalles tcnicos especficos ya que no es un manual, sin
embargo pretende presentar una visin general del conocido Efecto en Cascada de ahorro
energtico y de la eficiencia de los diferentes sub-sistemas del data center. Todo esto con el
propsito de disminuir el PUE y reducir la cantidad de energa consumida para ser ms amigable
con el ambiente y ahorrar dinero. Varios de los consejos que se mencionan estn basados en la
estrategia Enery Logic de Emerson y en los white papers (artculos informativos) de The Green
Grid.
3.4.1 El Efecto en cascada
La energa entregada a un data center usualmente se distribuye en las siguientes 3
trayectorias:
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1. Hacia el equipo de potencia (equipo elctrico) que transmite la energa al equipo de TI.
2. Hacia el equipo de enfriamiento.
3. Hacia los otros equipos.
Las dos trayectorias principales, la del equipo de potencia que transmite al equipo de TI y
la del equipo de enfriamiento, parecen ser independientes, sin embargo se puede generar un
Efecto en cascada de ahorro energtico a travs de estas dos trayectorias si se disminuye
inicialmente el consumo energtico del equipo de TI. Esto sucede porque si el consumo del
equipo de TI baja entonces el equipo de potencia transportar menos energa, haciendo que estos
dos generen menos calor y que el equipo de enfriamiento gaste menos energa. As entonces todo
el data center consume menos energa. En la Figura 3.2 se muestra un ejemplo del Efecto en
Cascada, y cmo si se reduce 1 Watt de consumo energtico en el equipo de TI se puede obtener
un ahorro total de 2.7 Watts en el data center [2].
Figura 3.2: Efecto en Cascada [2]
Se concluye entonces que la disminucin en el consumo del equipo de TI se propaga por
todo el data center disminuyendo el consumo total del mismo, por lo que se recomienda poner
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especial nfasis en la eficiencia del equipo de TI que se compre, y la manera en que se configure
o use.
En las siguientes secciones se presentan las mejores prcticas de eficiencia para los sub-
sistemas del data center a lo largo de toda la cascada. Los sub-sistemas son: el equipo de TI, el
equipo de potencia, el equipo de enfriamiento y los otros equipos.
3.4.2 Equipo de TI
El equipo de TI es el ms importante en cuanto a eficiencia porque es la naciente de la
cascada. Se recomiendan las siguientes tecnologas y prcticas:
Equipo con procesadores multi-ncleo que habilitan procesamiento simultneo de datos.
Tender hacia programas de cmputo con la menor cantidad de cdigo de programacin
posible y algoritmos de rpida convergencia.
Usar fuentes de poder eficientes.
Usar fuentes de poder con la capacidad energtica que se les va a demandar (ver
Dimensionamiento en Paso 4).
Activar los modos econmicos y usar software para monitoreo de energa que algunos de
estos equipos traen.
Servidores eficientes con sello Energy Star o algn otro sello de calidad.
Desconectar o establecer horarios de apagado para el equipo de TI con poco uso.
Virtualizar los servidores en servidores tipo blade.
Se recomienda consultar a los expertos a la hora de implementar estas tecnologas.
A continuacin de describen en detalle las ltimas 2 recomendaciones de la lista, ya que
requieren un conocimiento ms a fondo.
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3.4.2.1 Equipo de TI con poco uso
Es necesario apagar el equipo se TI cuando no se prev que vaya a ser usado, por dos
razones importantes. La primera es que a pesar de que no son aparatos que consumen tanta
potencia como una cocina o una secadora de ropa, son equipos que se mantienen encendidos
durante intervalos prolongados de hasta varios meses, por lo que a travs de la vida til los
costos energticos y de enfriamiento suelen superar el costo de compra del mismo [7]. La
segunda razn es que la diferencia de gasto energtico entre el equipo de TI encendido sin estar
en uso y el equipo de TI encendido ejecutando instrucciones es muy poca; por ejemplo, un
servidor trabajando al 100% de su capacidad puede consumir 300 W, mientras que a un 2% de su
capacidad puede consumir 200 W (ver Figura 3.3), esto, porque independientemente del
porcentaje de utilizacin de la CPU, los circuitos integrados de la electrnica interna se
mantienen energizados aunque no ejecuten instrucciones. Para evitar estos gastos innecesarios,
se debe retirar del data center el equipo que no se est usando del todo y establecer horarios para
apagar el resto de los equipos durante los periodos prolongados en los que no tendrn uso.
Figura 3.3: Potencia Consumida por un servidor vs. % de utilizacin de su CPU [5]
El equipo a retirar del data center debe ser el equipo viejo que no est en uso o el equipo
en el cual analizando las estadsticas de red se detecta que ha estado inactivo por mucho tiempo y
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que probablemente no seguir siendo usado, por lo que simplemente genera calor que debe ser
extrado por las unidades de aire acondicionado, ocupa espacio y responde a los comandos ping!,
lo que en otras palabras significa que no hace nada.
Para establecer los horarios de apagado de ciertos equipos se debe saber que la cantidad
de informacin procesada por un conjunto de servidores en un data center tiende a seguir
patrones diarios, semanales, mensuales o hasta anuales, y dada una serie de mediciones para
encontrar estos patrones, se pueden establecer horarios para apagar los servidores que no se usan
y tener encendidos los suficientes servidores para soportar la demanda en el peor caso. Por
ejemplo, si un data center tiene 10 servidores, puede en el mejor caso funcionar a una capacidad
de 10 x 100% = 1000%, y si se prev que al data center se le va a exigir en ese da un pico
mximo de 500% entonces en lugar de usar 10 servidores al 50% (500/10=50) se podran usar 7
servidores operando al 71.5% (500/7=71.5) de su capacidad, ahorrando as un 30% energa
elctrica; y si un servidor falla, quedan as 6 servidores operando al (500/6=83.3) 83.3%, y tres
servidores de reserva. Esta tcnica sirve ya que usualmente la cantidad de servidores necesarios
para suplir la demanda de datos va a ser menor que la cantidad total de servidores en el data
center debido a que generalmente se dimensiona el equipo para el peor caso.
3.4.2.2 Virtualizacin de servidores en servidores tipo blade
Los servidores son de vital importancia porque contienen sistemas operativos y
aplicaciones que generan el producto final en un data center. Por ser de gran importancia,
consumir gran parte de la energa en un data center y usualmente no ser aprovechados al
mximo, es esencial reducir el consumo y aprovechar ms los recursos computacionales de los
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mismos. La virtualizacin de servidores y los servidores blade se han popularizado por tener
estas caractersticas mencionadas.
La virtualizacin de servidores se basa en el concepto de mquina virtual. Una mquina
virtual es un software que puede emular el hardware de una computadora, como por ejemplo un
servidor, un dispositivo de almacenamiento, o incluso una red, y as entonces ejecutar programas
como si fuese una computadora real. Este software toma los recursos del computador y los divide
en varios entornos de ejecucin mediante el manejo y gestin de los cuatro recursos principales
de una computadora (CPU, Memoria de Programas, Red, Almacenamiento), repartiendo
dinmicamente dichos recursos entre todas las mquinas virtuales usadas por la computadora real
o fsica [31].
Figura 3.4: Servidor fsico que corre varios servidores virtuales [31]
La virtualizacin de servidores hace uso de las mquinas virtuales para poner a varios
servidores virtuales a ejecutarse sobre el mismo servidor fsico. Este aspecto tiene varias
implicaciones positivas en cuanto a eficiencia, ya que reduce la cantidad de servidores necesarios
y aprovecha los recursos computacionales de cada servidor de una mejor manera. El hecho de
que se reduzca la cantidad de servidores cuando se ubican varios servidores virtuales en un
mismo servidor fsico, hace que se necesiten menos servidores fsicos para cumplir las tareas del
data center, lo que causa una reduccin de espacio utilizado; y gracias a esto, se puede tener ms
espacio para crecer y para reacomodar el equipo. El notable incremento en el aprovechamiento
de los recursos computacionales del servidor implica que ciertas mquinas pueden correr todas
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las aplicaciones abriendo una oportunidad para que otras puedan estar totalmente apagadas,
ahorrando as la energa de los servidores que se apagan.
El mtodo de virtualizacin de servidores se complementa muy bien con la tecnologa de
servidores llamada blade. Un servidor tipo blade es una arquitectura modular de servidores muy
eficiente en cuanto a costo y espacio. Est constituida por una base o chasis sobre el cual se
pueden conectar varios mdulos. El chasis contiene elementos de soporte como el sistema de
enfriamiento, la fuente de alimentacin y los switches de red. Los mdulos son las tarjetas o
blades que son servidores individuales con todos los elementos tpicos de un servidor, como la
memoria RAM, el disco duro, y la CPU, y no son directamente utilizables ya que no disponen de
fuente de alimentacin ni tarjetas de comunicaciones. Los mdulos son instalados mediante la
simple insercin en el chasis.
Las ventajas de los servidores blade se relacionan con el aprovechamiento del espacio y
el ahorro de energa. Se da un mejor aprovechamiento del espacio ya que se reduce el espacio
utilizado al integrar varios servidores en un solo chasis, gastando aproximadamente un 30% del
espacio normalmente utilizado. Por ser una arquitectura modular, se simplifica el cableado y el
mantenimiento, se permiten agregar y quitar servidores frecuentemente, y se obtiene una buena
escalabilidad al poderse ampliar el nmero de servidores fcilmente a medida que va creciendo
la demanda, evitando as la aglomeracin desordenada de servidores adentro de los racks. En
cuanto al ahorro de energa, se consigue aproximadamente un ahorro de 10% ya que se
comparten la fuente de poder, el sistema de enfriamiento y la gestin centralizada del sistema
entre todos los servidores o blades.
La virtualizacin de servidores en servidores blade forman una sinergia interesante en
cuanto al ahorro energtico. Con estas dos tecnologas operando conjuntamente se consigue un
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mayor aprovechamiento de los recursos computacionales de los servidores mezclado con una
reduccin del espacio utilizado por los mismos, generando as un ahorro en conjunto que puede
traer beneficios econmicos muy favorables. Sin embargo, se deben tener ciertas consideraciones
antes de implementar estos dos sistemas en conjunto (ver seccin 3.4.4.2).
La virtualizacin de servidores en servidores blade reduce el consumo energtico del
equipo de TI, pero esta reduccin no es proporcional a la reduccin en el consumo del equipo de
potencia y el equipo de enfriamiento, sino que es menor. As estas tecnologas pueden causar que
la eficiencia del data center baje (que el PUE suba) y que parezca que no sean prcticas
beneficiosas a pesar de que s lo son. En el siguiente ejemplo real [22] se ilustra la situacin:
Figura 3.5: Efecto en la eficiencia [22]
En este ejemplo, la virtualizacin en servidores blade provoca una reduccin en los
costos energticos porque disminuye la potencia total de 1000 kW a 672 kW, sin embargo la
eficiencia baja de 50% a 37%. Para contrarrestar la disminucin de eficiencia se debe lograr que
la potencia del equipo de enfriamiento y del equipo de potencia sea dependiente de la carga del
equipo de TI, para que se reduzca cuando la carga de TI disminuya.
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En general, la instalacin de servidores virtuales en servidores blade depende en gran
parte de las restricciones del data center y de las preferencias de administrador. Con sta
estrategia se logra ahorrar gran cantidad de energa y se puede lograr mantener una eficiencia
similar a la que se tena anteriormente. Por otro lado, se obtienen servidores ms crticos por ser
ms delicados, pero los cuales forman un sistema modular apto para adaptarse a las demandas
diarias del data center y ampliarse fcilmente, con la gran versatilidad de los entornos de
virtualizacin.
3.4.3 Equipo de potencia
El equipo de potencia ( equipo elctrico de distribucin de energa) es el equipo de
soporte que lleva la energa al equipo de TI. La energa fluye a travs de este equipo desde la
acometida del edificio hasta llegar al los equipos de TI, formando as una cadena de transmisin,
distribucin y conversin de energa. Esta cadena est principalmente conformada por los
siguientes equipos de potencia en el siguiente orden:
Switch gear: protege, controla y hasta puede distribuir la energa.
UPS (Uninterruptible Power Supply): da respaldo energtico a los equipos ms crticos,
como el equipo de TI.
PDU (Power Distribution Unit): distribuye y acondiciona la energa (por ejemplo el nivel de
voltaje). Hay de diversos tamaos, desde los grandes PDUs que se ubican usualmente
despus de la UPS (como los gabinetes FPC de Liebert) hasta los pequeos que distribuyen a
nivel de rack (como los PDUs inteligentes de Liebert).
PSU (Power Supply Unit): ubicado a nivel del equipo electrnico, convierte el voltaje de AC
o DC de alimentacin a varios voltajes DC requeridos por los equipos electrnicos, y
proveen aislamiento elctrico.
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Cables: transportan la energa.
stos componentes tienen una salida de calor casi proporcional a la carga del data center,
y la eficiencia de los mismos depende en gran parte del diseo y del fabricante.
Se recomiendan las siguientes tecnologas y prcticas:
3.4.3.1 UPS
Por ser las UPSs clave en la eficiencia del equipo de potencia se recomienda:
Hacer un adecuado dimensionamiento de la UPS (ver Paso 4)
Considerar usar UPSs modulares (ver Paso 4)
Considerar usar UPSs del tipo line interactive por su eficiencia.
Considerar usar como respaldo sistemas flywheel en lugar de bancos de bateras, ya que
estos no requieren reemplazos ni condiciones especiales de temperatura.
3.4.3.2 Distribucin de energa
La transmisin de energa desde la acometida hasta el equipo de TI debe tener dos
caractersticas mnimas para que esta sea eficiente.
El camino de distribucin debe tener la mayor cantidad de rea transversal (en los cables por
ejemplo) y ser lo ms corto posible para reducir perdidas en la transmisin de energa.
Mantener el voltaje lo ms alto posible para mantener una corriente baja y as menos
prdidas en la transmisin de energa.
Para este segundo punto se debe escoger una configuracin de distribucin eficiente, que
se adecue a varios factores como la seguridad de las personas, los estndares internacionales de
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conectores de dispositivos y la compaa suplidora de energa local. Usualmente se utilizan
distribuciones a un relativo alto voltaje (400-600 V) ya que garantizan menor cantidad de
corriente a transmitir por los cables. La distribucin que se recomienda es la de 415/240 VAC, la
cual tiene una alta eficiencia y armona con los dispositivos del data center que pueden funcionar
en su mayora a 240 VAC. Se prefiere que la distribucin cuente con equipo de un mismo
estndar, ya sea IEC (International Electrotechnical Commission) que es un estndar europeo, o
NEMA (National Electrical Manufacturers Association) que es una estndar estadounidense, sin
embargo, con el uso de algunos dispositivos e ingeniera de por medio se puede usar equipo
combinado.
La configuracin recomendada anteriormente es para voltaje AC. Usualmente en este tipo
de configuraciones se toma el voltaje AC de alimentacin de la acometida, se convierte en la
UPS en la forma AC/DC y DC/AC, y posteriormente a nivel del equipo electrnico es convertido
otra vez de forma AC/DC y DC/DC, lo que se traduce en 4 conversiones de voltaje que causan
ineficiencia y ms posibles puntos de falla. Como los equipos electrnicos funcionan en su
mayora con un voltaje DC, convendra tener una distribucin que haga menos conversiones de
voltaje, de manera que se tome el voltaje AC y se hagan solamente las siguientes 2 conversiones
AC/DC y DC/DC. Por ejemplo, se podra convertir la energa de 480 VAC de la acometida a 380
VDC, los cuales se pueden distribuir a travs del data center hasta el nivel de los equipos
electrnicos, a donde seria convertida de 380 VDC a los -48 VDC de algn equipo de
telecomunicaciones. De esta manera se ahorra gran cantidad de conversiones que representan
ineficiencia. En la Figura 3.6 se muestran ambas configuraciones:
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Figura 3.6: Esquemas de distribucin AC y DC
En los ltimos 5 aos se ha estado debatiendo e investigando sobre la distribucin en
voltaje DC a travs del data center, principalmente a raz de un estudio hecho por el LBNL
(Lawrence Berkeley National Laboratory) en el cual se caracteriza a la distribucin DC como
una de mayor eficiencia que la AC. La distribucin DC no es an una configuracin consolidada
en el mbito de los data centers debido a que est apenas en un proceso de desarrollo. Por no
estar consolidada implica que no hay un cdigo elctrico bien definido para este tipo de diseo y
que algunos dispositivos sean ms caros o difciles de encontrar para ser alimentados en DC. Sin
embargo, en un futuro estos obstculos probablemente no existirn.
El voltaje DC utilizado por el LBNL fue de 380 VDC, el cual es tambin un voltaje alto
apto para as reducir perdidas. El LBNL determina que se pueden alcanzar grandes mejoras en
eficiencia con la distribucin en DC. Por otro lado, The Green Grid determin en un estudio [9]
que la configuracin DC fue superior slo para porcentajes de carga bajos, y que no hay una
configuracin AC o DC que d una eficiencia superior para todas las cargas. A pesar de esto, se
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proyecta que en el futuro la distribucin DC pueda superar a la AC en cuanto a eficiencia
energtica.
Los debates e investigaciones seguirn, todos mezclados con intereses econmicos por
parte de las empresas. Al final los nmeros hablan por s mismos, por lo que para comparar estas
dos configuraciones se deben tener en cuenta el costo de instalacin inicial, el costo por Watt y el
costo por Watt por minuto de respaldo energtico. Para un data center ya existente, es mejor
dejarlo en configuracin AC, o implementar algn diseo hibrido de AC y DC con algn
propsito de prueba o investigacin. Si se va a disear un data center se recomienda disearlo en
DC solo hasta que las distribucin en DC sea una modalidad consolidada en el mercado.
En conclusin, se recomienda buscar los equipos de potencia ms eficientes del mercado
que son usualmente los ms nuevos, sabiendo que el verdadero costo del dispositivo no es solo el
costo de venta, sino mas bien ste sumado a los gastos de operacin y mantenimiento a lo largo
de toda la vida del mismo; adems, se deben dimensionar adecuadamente los dispositivos y se
debe usar una configuracin de distribucin eficiente para el data center que sea tambin segura
y de bajo costo.
3.4.3.3 Generacin en sitio
La generacin de energa en sitio, o sea en el data center, implica generar la energa que consume
el data center en el mismo data center, ya sea con generadores de motor, pilas de combustible,
energas renovables, etc. Este tipo de generacin no slo es ideal para cortes de electricidad
duraderos y para tener un alto porcentaje de disponibilidad energtica, sino tambin porque se
puede usar en periodos del da en los que la energa elctrica es ms cara, usar en los picos de
demanda del data center para evitar multas, y obtener energa a un precio ms bajo. Sin embargo,
pesar de ahorrar dinero no reduce significativamente la energa total consumida.
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3.4.4 Flujo de aire y equipo de enfriamiento
El 99% de la energa elctrica que un data center consume se transfiere en forma de calor
al espacio. Al menos de que este calor sea removido, la temperatura del data center incrementa
hasta el punto en que el equipo de TI se sobrecalienta y falla. El equipo de TI est diseado para
trabajar en ciertos rangos de temperatura adecuados, es por esto que debe existir un sistema de
enfriamiento que mantenga una temperatura ptima mediante la extraccin del calor. El calor es
simplemente una forma de energa, y para extraer esta energa, se ocupa de otras energas. Por
cada unidad de energa elctrica consumida se genera casi una unidad de energa en forma de
calor, la cual hace que el equipo de aire acondicionado necesite ms o menos una unidad de
energa para extraerla. De aqu se deduce que un gran gasto en energa elctrica implica un gran
gasto en energa dedicada al enfriamiento, y que por esta razn la eficiencia del equipo de
enfriamiento sea de gran importancia. Mejorar la eficiencia del equipo de enfriamiento tiene
varios retos ya que la dinmica del calor en los data centers es un tema difcil de comprender.
Problemas tericos, como la comprensin de los flujos espaciales de calor, hasta tcnicos, como
extraer el calor del data center cuando la temperatura exterior es mayor que la del data center
sabiendo que una propiedad nica de sta energa es que slo puede fluir en el sentido de caliente
a frio, son los retos a vencer para lograr una alta eficiencia en los equipos de enfriamiento. A
continuacin se describen las mejores prcticas de eficiencia en cuanto al equipo de enfriamiento
y al flujo de aire en el data center.
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3.4.4.1 Equipo de enfriamiento
El propsito del equipo de enfriamiento es generar un ciclo de refrigeracin constante en
el data center. El ciclo ms usado es el de enfriamiento lquido, el cual se inicia adentro del data
center en donde el lquido refrigerante se evapora para recoger el calor. Posteriormente se
comprime y se enva al exterior para que se condense y se transfiera el calor, y finalmente
termina por expandirse con un regulador de presin para iniciar el ciclo de nuevo. Este ciclo
debe garantizar que se extraiga suficiente calor para mantener la temperatura adecuada.
Se recomienda usar las siguientes tecnologas:
Aires acondicionados de precisin son especiales para mantener una temperatura y
humedad muy precisas.
Water-Side Economizers y Air-Side Economizers (Economizadores de agua y de aire)
pueden proveer enfriamiento a un bajo costo, pero dependen de las condiciones
climatolgicas externas.
Unidades de aire suplementarias enfran reas especficas como un pasillo, un rack o un
servidor desde una distancia cercana, de modo que se junta menos el aire frio con el aire
caliente y las trayectorias de aire son menores, haciendo que se necesite menos torque para
mover las aspas de los abanicos de los aires, traducindose esto en ahorro energtico.
Figura 3.7: Ciclo de Refrigeracin [33]
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Tecnologas de compresores como digital scroll compressors (compresores digitales de
espiral) y de CRACs con motores con variadores de velocidad hacen posibles altas
eficiencias en cargas parciales del data center (los data centers usualmente no funcionan a
plena carga).
Usar humidificadores ultrasnicos, son muy eficientes.
Se deben considerar las siguientes prcticas:
El diseo de un sistema de enfriamiento debe tener un dimensionamiento que tome en
cuenta las cargas presentes y futuras (Ver Paso 4).
Las unidades de aires acondicionados deben tener una adecuada coordinacin para que no
se den casos en que por ejemplo uno humidifique mientras otro deshumidifica o que uno caliente
mientras otro enfra. Los sistemas de control pueden monitorear y coordinar el enfriamiento para
evitar estos conflictos.
El punto de ajuste de temperatura del data center no debe ser demasiado fro [6], sin
embargo, ste se tiende a mantener excesivamente fro por la siguientes razones:
Miedo a que temperaturas mayores afecten la confiabilidad del equipo de TI.
Falta de conocimiento del rango de temperatura ideal para el equipo de TI.
Mantener por ms tiempo fro el data center ante un fallo en el equipo en enfriamiento (se ha
probado que bajar la temperatura del data center no incrementa el tiempo en frio del data
center en una manera significativa).
Mantener fros los espacios ms difciles de enfriar, ya que es difcil tener todo el data center
a una misma temperatura.
Ante estas razones, se debe recordar: el costo de energa vs mantener un clima perfecto, y
que no es necesario tener temperaturas tan bajas en el data center si el equipo de TI lo permite.
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3.4.4.2 Flujo de aire
Es indispensable implementar una buena estrategia de control para el flujo de aire; de lo
contrario, el aire fro va a seguir la dinmica natural impuesta por las leyes fsicas y la geometra
del espacio, el cual por simple entropa va tender a mezclarse con el aire caliente, haciendo ms
difciles los esfuerzos de enfriamiento por parte de los equipos de aire acondicionado.
Idealmente, cada dispositivo de TI debera tener su propio aire acondicionado hecho a la
medida y adaptable a la potencia que consume en cada instante; como esto no es
econmicamente factible, se deben tener unidades de aire acondicionado que enfren a varios
dispositivos a la vez. El flujo de aire hacia estos dispositivos debe tender a que:
Las rutas de aire sean cortas, ya que usualmente el aire es forzado a viajar a travs de largas
distancias y a altas presiones debido al mal acomodo de equipo.
Las rutas de aire sean lo ms cerradas y poco obstruidas posibles, o sea, rutas que dirijan el
aire lo ms directamente posible desde la unidad de enfriamiento hasta la parte frontal del
equipo de TI y desde la parte trasera del equipo de TI hasta el retorno de la unidad de
enfriamiento.
El equipo de TI funcione dentro del rango de temperatura al que fue diseado.
Haya una temperatura de retorno al CRAC (Computer Room Air Conditioning) o unidad de
enfriamiento lo menos caliente posible para evitar causar que la unidad de enfriamiento se
esfuerce ms de lo necesario.
Para lograr esto se recomiendan las siguientes tecnologas:
Usar cableado estructurado permite acomodar los cables en orden y eliminar los cables que
no se usan para que las trayectorias de aire sean ms fluidas. En la Figura 3.8 se muestra un
ejemplo de cableado estructurado:
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Figura 3.8: Obstruccin del flujo de aire [38]
Los pisos elevados (60 cm recomendado) permiten un adecuado cableado estructurado y una
buena distribucin subterrnea del aire frio.
Los azulejos perforados hacen que el aire que se distribuye por debajo del piso elevado pase
a los pasillos fros, siempre que se coloquen correctamente los azulejos.
Los pneles de metal sirven para condicionar el flujo de aire, usados especialmente para
hacer que el aire frio llegue a las partes frontales del equipo de TI y no a sus alrededores.
Las termografas infrarrojas permiten analizar mediante imgenes las temperaturas que hay
en la escena fotogrfica. Sirven en data centers para evaluar los valores de temperaturas
espaciales.
Los CFDs (Computer Fluid Dynamics) o dinmica de fluidos computacional es un
software que se usa especialmente en auditoras de data centers para identificar ineficiencias
y optimizar la distribucin del flujo del aire. Con este software se obtiene la distribucin y
direccin del aire, as como estimaciones de temperatura; de manera que se pueden obtener
imgenes de las corrientes de aire fro y caliente inusuales que circulan, y los lugares a donde
se mezcla aire fro con aire caliente. Analizando los resultados dados por el CFD se puede
Figura 3.9: Ejemplo de termografa
infrarroja
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hacer un reacomodo de los elementos del data center, calcular el nmero y posicin de los
azulejos perforados, as como mejorar la eficiencia y efectividad de los aires acondicionados.
Figura 3.10: Software CFD [23]
Se recomiendan tambin las siguientes prcticas de acomodo de equipo:
El acomodo del equipo es importante, de lo contrario pueden suceder fenmenos como el
de la Figura 3.11:
Figura 3.11: Efecto de orientar el equipo de TI en una misma direccin [11]
En el cual el equipo de TI toma el aire frio por la parte frontal y lo expulsa como aire
caliente por la parte trasera, y como se acomodan los pasillos con las partes frontales de los
equipos de TI orientados hacia la nica unidad de aire acondicionado sucede un efecto de
calentamiento en cadena que hace que la distribucin de temperatura en el data center sea muy
mala.
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Para evitar estos problemas, se deben emplear tcnicas de acomodo de equipo. Estas
tcnicas ayudan tambin a liberar espacio en el data center, lo cual es beneficioso en trminos de
futuras expansiones del data center.
Una tcnica muy fcil de implementar es la de dividir los pasillos en pasillos fros y
pasillos calientes, de manera que los aires acondicionados refrigeran los pasillos fros, en donde
los equipos de TI toman el aire por su parte frontal y lo depositan por su parte trasera como aire
caliente en el pasillo definido como caliente. Esta tcnica se observa en la Figura 3.12, y sigue
los principios de no mezclar aire frio con aire caliente.
Figura 3.12: Tcnica de dividir en pasillos frio y calientes [15] [20]
Con el propsito de ayudar a los pasillos fros a mantener la temperatura adecuada, se
pueden estos convertir mediante una cortina especial en cold aisle containments (contenedores
de pasillo frio) mostrados en la Figura 3.13:
Figura 3.13: Contenedor de pasillo frio [34]
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Se pueden emplear arquitecturas de aires acondicionados orientadas a cuartos, filas o
racks. La arquitectura de cuartos es ms simple porque requiere menos unidades de aire pero es
menos eficiente porque el aire debe fluir grandes distancias a altas presiones para llegar al equipo
de TI. La arquitectura orientada a racks hace que los caminos sean ms cortos (menos potencia
en los abanicos), que intervengan menos restricciones en el flujo del aire, que sea ms flexible y
escalable, y que sea fcil predecir el rendimiento, pero requieren muchas unidades de aire
acondicionado. La arquitectura de filas hace un balance entre especificidad, escalabilidad y
simplicidad, por lo que es recomendada.
En varios data centers suele haber tecnologas se procesan gran cantidad de datos en poco
volumen de espacio (como los servidores tipo blade), por lo que se tienen racks de muy altas
densidades de consumo energtico (medidas en ). Estas altas densidades en los racks
crean los llamados hot spots (sitios calientes), que pueden requerir 20 veces ms energa
elctrica y generar 20 veces ms calor (ver Figura 3.14 A)[24]. Los sitios calientes pueden ser un
problema para el equipo de enfriamiento, ya que no es lo mismo sacar el calor cuando est
distribuido uniformemente por todo el data center que cuando est concentrado en determinados
sitios. Para esto se puede emplear una arquitectura hibrida que utilice una arquitectura orientada
a cuartos para las partes de baja densidad y equipo variado; una arquitectura orientada a filas
para reas de mayor densidad que 4 kW por rack; y una arquitectura orientada a racks que
funciona como soporte a los racks de alta densidad, con el propsito de que los sitios calientes
(que implican alta densidad) no sean sentidos por las unidades orientadas a cuarto para que as no
se sobre-esfuercen. Todo esto, complementado con la agrupacin de todos los sitios calientes que
se generan en alguna seccin del data center llamada isla de alta densidad, para concentrar ah la
mayor capacidad de enfriamiento. Adems, todo equipo capaz de ser montado en racks puede
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estar instalado en racks, y el equipo que no puede ser montado en racks puede ir todo a una
misma seccin del data center para evitar disturbios en el flujo de aire optimo [11]. Por otro lado,
la creacin de hot spots puede ser restringida por el equipo de potencia, ya que por limitaciones
de los cables de energa, PDUs, etc, podra ser que no tenga la capacidad de entregar tanta
potencia en un mismo rack; y adems, se debe tener cuidado con los disyuntores (breakers) que
se asignan a estos racks, para que por una sobrecarga en un rack de alta densidad no se dispare y
provoque una falla en varias partes del data center.
Figura 3.14: A) Racks de alta densidad (hot spots) en el data center [14], B) Creacin de reas de poca y alta
densidad [16]
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3.4.5 Otros Equipos
La iluminacin eficiente como las lmparas fluorescentes compactas o la iluminacin por
deteccin de movimiento pueden evitar que se produzca gran cantidad de calor que a su vez tiene
que ser enfriado por el sistema de aire acondicionado, generando un doble gasto. As como la
iluminacin y los equipos ya descritos, cualquier otro equipo instalado en el data center debe ser
tambin equipo eficiente.
3.4.6 Dispositivos en general
Histricamente los fabricantes de dispositivos han enfocado el diseo de productos
electrnicos hacia la utilidad, la confiabilidad y la calidad de energa, pero no hacia la eficiencia
de los mismos. En el otro lado, los consumidores han tendido a elegir los dispositivos basados
principalmente en el costo inicial y no en la eficiencia del mismo. Se debe tener claro que ya
existen diseos eficientes para todo tipo de dispositivos, usualmente van acompaados de algn
sello calidad como por ejemplo el de Energy Star, y que a pesar de que son ms caros en el largo
plazo su eficiencia hace valer la inversin. Estos por lo general traen modos de eficiencia que
deben ser activados, y adems software para manejo de energa incorporado que sirve
particularmente para data centers que tienen una gran diferencia entre momentos pico y
momentos promedio de consumo energtico.
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3.5 Paso 4: El data center como un gran sistema
El data center es un organismo vivo que crece con el tiempo, y como todo organismo
vivo debe haber una simbiosis o armona entre los rganos y debe haber una adaptabilidad a las
circunstancias del momento. No se puede asumir que la eficiencia del data center es la
ponderacin de la eficiencia de cada dispositivo por separado, debe existir una integracin total
que garantice una eficiencia como un todo. El diseo del data center tiene un mayor efecto en
consumo elctrico que la eficiencia de cada componente por separado [3]. Ante el gran consumo
energtico de los data centers de hoy en da, estos pierden primero la capacidad energtica
disponible que el espacio disponible [3], y en gran parte se da por la falta de integracin de los
dispositivos en el diseo. Por otro lado, el data center del futuro debe ser adaptativo, o sea,
adaptarse a las situaciones o circunstancias del momento. Para tener un data center que como
sistema sea eficiente se propone:
Un adecuado dimensionamiento del equipo.
Usar equipo lo mas modular y escalable posible.
Emplear un sistema de monitoreo energtico en el data center.
Modelar matemticamente el consumo energtico del data center.
3.5.1 Dimensionamiento del equipo
El concepto de dimensionar el equipo adecuadamente se refiere a calcular la capacidad
energtica del equipo justo para las necesidades energticas que se le demandan. Por ejemplo, a
una UPS de 6 kVA se le puede conectar una carga de equipo de TI e iluminacin de 6 kVA, pero
si se le conectan 10 kVA puede sufrir daos. Puede ser difcil hacer un dimensionamiento del
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equipo porque se debe dimensionar para cargas presentes y futuras, las cuales no se conocen con
total certeza. La tradicin norteamericana de sobredimensionar dispositivos como
transformadores, PDUs, UPSs, Switch Boards y fuentes de poder hace que muchas veces el
equipo opere a cargas mucho menores que plena carga. A excepcin de cuando se utiliza una
configuracin de equipo de (N + 1) (2N) nivel de redundancia, que hace que equipos operen a
porcentajes de carga menores al 50%, el equipo debera estar dimensionado para la carga que le
va a ser demandada.
Existen 5 razones comunes por las que hay equipo sobredimensionado en el data center
que opera a porcentajes de carga bajos:
1. Para proveer un colchn de seguridad de 10 a 20 %.
2. Para manejar diversidad de carga.
3. Para garantizar un futuro crecimiento del data center.
4. Por errores de clculo en el diseo.
5. Por falta de conocimiento.
Ejemplos de sobredimensionamiento son:
Ejemplo 1. Fuentes de poder de servidores sobredimensionadas que se terminan usando a
una capacidad promedio de 67% de su capacidad mxima.
Ejemplo 2. Una UPS de 400 kVA que alimenta una carga mxima de 210 kVA.
Ejemplo 3. Una unidad de aire acondicionado que por no tener un sistema de control
automtico, consume la misma potencia independientemente de la carga variante del equipo de
TI.
El sobredimensionamiento debe ser evitado ya que hay costos energticos fijos en estos
equipos independientemente de la carga conectada, y suelen ser proporcionales a su capacidad
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energtica. Se necesitan equipos con una capacidad que sea la necesitada por el data center para
evitar bajas eficiencias. La Figura 3.15 compara la eficiencia de equipo sobredimensionado con
respecto a la eficiencia de equipo dimensionado adecuadamente.
Figura 3.15: Comparacin de eficiencia entre diferentes dimensionamientos [20]
3.5.2 Escalabilidad usando equipo modular
Debido a los picos de demanda y al crecimiento del data center es difcil tener equipo con
un dimensionamiento ptimo al menos de que se use equipo modular. El equipo modular permite
una escalabilidad deseada, es una arquitectura adaptable que permite crecer proporcionalmente a
la carga de TI. Como ejemplo, se muestra en la Figura 3.16 una UPS con arquitectura modular.
Este tipo de UPSs permiten adaptarse a la carga de TI necesaria, e incluso permiten quitar o
agregar mdulos en caliente, o sea, con la UPS encendida.
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Figura 3.16: UPS con arquitectura modular [19]
Se puede observar la ventaja de un data center usando arquitectura modular con respecto
a uno usando arquitectura no-modular en la Figura 3.17, en la cual claramente se muestra como
la arquitectura no-modular es muy ineficiente para porcentajes de carga pequeos, mientras que
la arquitectura modular mantiene su eficiencia casi constante para cualquier porcentaje de carga,
permitiendo que la capacidad energtica del data center crezca con la demanda.
Figura 3.17: Arquitectura modular vs. Arquitectura no-modular [24]
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3.5.3 Sistema de monitoreo energtico
Independientemente de si se va a disear un data center o si ya se tiene un data center, se
debe tener consciencia de la dinmica energtica del data center, esto implica por lo menos saber
cunto es el PUE y la magnitud de variables energticas como la potencia consumida en la
acometida del data center y en sus sub-sistemas, las temperaturas espaciales, las distorsiones
harmnicas, etc, esto para poder analizar los datos y emplear una estrategia energtica. Se
pueden medir estas variables de dos maneras, la primera es contratando servicios de auditoras
por parte de empresas dedicadas a esto, las cuales usan instrumentacin porttil para hacer las
mediciones; y la segunda es implementando un s
