Casos prácticos de implementación de virtualización

Caso práctico 1: Virtualización con HP.

En el estudio realizado por Marty Poniatowski en su libro “Foundation of Green I.T” se transformó un centro de procesamiento de datos de 134 servidores físicos en centro de procesamiento de datos de 12 servidores mediante la virtualización y consolidación.

Antes de virtualización

Modelo Nº W W totales A A totales BTU/hr por unidad BTU Total

DL360 G3 24 383 9.192 1,9 45,6 1.307 31.368 DL360 G4 36 459 16.524 2,3 82,8 1.565 56.340 DL360 G5 12 428 5.136 2,2 26,4 1.461 17.532 DL360 G5 28 505 14.140 2,5 70 1.723 48.244 DL380 G3 16 559 8.944 2,7 43,2 1.906 30.496 DL380 G4 10 459 4.590 2,3 23 1.563 15.630 DL380 G5 6 779 4.674 3,8 22,8 2.656 15.936 DL380 G2 2 1.043 2.086 5,1 10,2 3.557 7.114 Total 134 65.286 324 222.660 Tabla 44

Características de los equipos en el Centro de procesamiento de datos antes de implementación. Los BTU/hr representan los consumos por refrigeración.

Después de realizar un estudio se establece unas especificaciones del hardware que se necesita para satisfacer los servicios del centro de procesamiento de datos.

Estudio previo: plataforma objetivo

Componente Número especificaciones

CPUs 8 8 3.2GHz Quad Core

RAM 24GB

NIC 6 HP NC364m Quad Port

1GBe

HBA 2

Dual Channel Qlogic QMH2462 Host Bus Adapter (HBA) 2 Dual Channel Qlogic

QMH2462

Local storage 2 72GB SAS RAID 1

Tabla 45

Lista de Hardware: Implementación con 12 Blade Servers HP

• 12 HP BL460c Blade Servers. Cada servidor con 2 quad-core processors (8 cores por tarjeta/Blade).

• Memoria de 24GB (upgrade hasta 32GB). • 6 puertos NIC por tarjeta.

• 1 dual-channel Fibre Channel (FC) Host Bus Adapter (HBA) por Blade

Se cuantificaron los requisitos de potencia y refrigeración de los nuevos servidores.

Modelo Cantidad W totales A totales BTU Total

BL460c

G5 12 5873 28,81 20029

Los valores se obtuvieron utilizando la calculadora de consumos de HP para un escenario con Ethernet y redes SAN.

Tabla 47 Comparación de Resultados nº servidores potencia total instalada Reducción de pot. Instalada Requisitos de refrigeración Reducción de BTUs Antes 134 65.276 91% 222.660 91% Después 12 5.873 20.029 Tabla 48

El cambio supuso unas reducciones de potencia instalada y refrigeración del 90% dando lugar a un ROI muy alto. No se precisa de los datos de inversión y ROI asociado.

Caso práctico 2: Virtualización con Parallels Virtuosso Containers

L

Este estudio de caso muestra los problemas cuantitativos y cualitativos relativos al despliegue de un centro de datos eficaz desde el punto de vista energético. Varios de los datos y cifras presentados fueron medidos directamente por Host Europe. El resto derivan de pronósticos.

Host Europe observó que el 80% de sus servidores dedicados estaban infrautilizados. Estos ordenadores estaban, en su mayoría, inactivos, pero

consumían mucha energía con los procesos de actualización y de mantenimiento del sistema.

Ahorros energéticos derivados de la virtualización

Para cuantificar los ahorros energéticos, Host Europe realizó una serie de mediciones clave de servidores de su centro de datos. Miraron la potencia energética consumida por un servidor típico sin virtualización, el consumo del mismo servidor con virtualización y la cantidad de energía necesaria para refrigerar los servidores. La siguiente tabla60 muestra los resultados de estas mediciones.

60

El total de servidores se indica a modo de un ejemplo.

El total de servidores tras la virtualización es el total de servidores físicos necesario tras la

virtualización.

La medición de consumo eléctrico (potencia en vatios por servidor) ofrece valores medios.

Cada uno de los servidores consumirá distintas cantidades de energía en función del modelo, uso y configuración.

La tasa de costes de refrigeración mide la cantidad de energía consumida para disipar el calor. El

número es mucho más bajo que la media industrial (2.0) debido al sistema de refrigeración hidráulico HVAC y el montaje utilizado en el moderno centro de datos de Host Europe.

El coste energético es una media industrial y no refleja, necesariamente, los costes de Host

Tabla 49

Resultados

Virtualizando y consolidando estos servidores, Host Europe pudo ofrecer a sus clientes un servidor virtualizado con:

 Igual rendimiento: derivado de la compartición de ciclos de memoria y

CPU inactivos

 Mayor fiabilidad: por la mejora en las herramientas de gestión VPS

 Precios más bajos: con un ahorro de hasta el 70% frente a los servidores

dedicados y, lo más importante, se redujo el consumo energético total: ofreciendo así una experiencia de hosting más respetuosa con el medio ambiente.

Cambiando los presupuestos sobre la tasa de virtualización se consiguen unos ahorros de energía aún mayores.

1. 4:1 = 63% de ahorro (tal y como se muestra) 2. 6:1 = 75% de ahorro

3. 10:1 = 85% de ahorro 4. 20:1 = 93% de ahorro

6.7.3 Recopilación de resultados

En la siguiente tabla se presentan los resultados obtenidos en los 5 casos expuestos anteriormente. Se pueden apreciar variaciones importantes en los ahorros obtenidos. Esto se debe a las distintas características de los centros de procesamiento datos. Se puede observar que para los dos casos reales, el ahorro sobrepasa el 50%. Caso Tasa de consolidación Ahorro teórico 1 9:1 33% teórico 2 5:1 52% teórico 3 5:1 77% Real 1 11:1 91% Real 2 4:1 63% Tabla 50

No obstante, es importante recalcar que la virtualización no mejora la eficiencia global del centro de procesamiento de datos, sino que suele tener el efecto contrario. Se puede apreciar este efecto en los dos primeros casos teóricos en la siguiente tabla.

Caso Eficiencia antes (PUE) Eficiencia después (PUE)

Teórico 161 2,3 2,8

teórico 2 2,4 4,0

Tabla 51

Esto se debe a que una vez que se reducen el número de servidores, y por tanto su consumo, los consumos de refrigeración y pérdidas de la infraestructura eléctrica ganan más peso relativo, reduciéndose así la eficiencia. Por ello, es necesario tener en cuenta este hecho a la hora de virtualizar para poder dimensionar adecuadamente la infraestructura energética. En muchos casos, se hace inviable la

posibilidad de subdimensionar la infraestructura energética. En otros casos, donde el crecimiento anual del número de servidores es elevado, el efecto se aprecia menos.