PROYECTO FIN DE CARRERA
Para obtener el título de
INGENIERO ELECTRICO
Presentado a
LA UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE INGENIERÍA
DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA ELÉCTRICA Y ELECTRÓNICA
Por
Julian Camilo Lozano Torres
METODOLOGIA PARA LA GESTION EN CENTROS DE CÓMPUTO UTILIZANDO DCIM
- Asesor: Gustavo Andrés Ramos, Profesor Asistente, Universidad de Los Andes
Resumen
¿Por qué es importante conocer los conceptos que enmarcan la gestión en los centros de datos y que herramientas permiten una gestión eficiente del mismo? Hoy en día el crecimiento económico, la evolución de los mercados y la complejidad de los mismos hace que las industrias modernas se apoyen en centros de Datos para que gestionen grandes volúmenes de información y estos a la vez se adapten a las continuas exigencias de sus usuarios.
Para esto se han desarrollado nuevas herramientas que a través de una forma segura, confiable y eficiente puedan controlar y manejar los recursos necesarios que una empresa solicite a la hora de adaptarse a los nuevos cambios que la evolución de los mercados demanden.
Teniendo esto en cuenta, Esta metodología describirá, a través de una seria de pasos, todos los conceptos necesarios sobre la eficiencia energética en una forma sistemática para complementarlos con las herramientas del software de gestión y así agrupar todos los conocimientos esenciales que un operador pueda entender y aplicar a la hora de gestionar el data center.
Las tres partes de esta tesis se concentraran en:
1. La construcción de un procedimiento que a través de una hoja de ruta describa la eficiencia eléctrica.
2. Describir la estructura características principales, clasificación e integración DCIM que se expondrán en una hoja de ruta y mapas conceptuales.
3. Caso de estudio que muestre las ventajas de implementar un software de gestión complementado por los conceptos de eficiencia eléctrica planteados en esta metodología.
Agradecimientos
Agradezco a Dios por haberme guiado en este proceso que a través de grandes personas, me brindaron las herramientas espirituales y académicas que continuamente formaron mi carácter y decisión para enfrentar los retos y desafíos que la vida me presente.
Agradezco a mis padres por su paciencia, dedicación y entrega en cada uno de las etapas de mi formación académica, además del apoyo incondicional para acompañarme en los tropiezos presentes durante mi vida.
Agradezco a los profesores y sus enseñanzas que hicieron de esta carrera una bonita experiencia, muy enriquecedora y llena de buenos momentos.
Tabla de contenido
1 INTRODUCCIÓN ... 8
2 OBJETIVOS ... 9
2.1 Objetivo General ... 9
2.2 Objetivos Específicos ... 9
2.3 Alcance ... 10
3 DESCRIPCIÓN DE LA PROBLEMÁTICA Y JUSTIFICACIÓN DEL TRABAJO ... 10
4 MARCO TEÓRICO ... 11
5 METODOLOGIA DEL TRABAJO ... 13
5.1 GESTION EFICIENCIA ELECTRICA ... 14
5.1.1 Parámetros de eficiencia energética en un centro de datos ... 14
5.1.2 Flujo de energía en el Centro de Datos ... 14
5.1.3 Preparación de un plan de medición de Eficiencia ... 15
5.1.3.1 Mediciones Continúas vs. Iniciales ... 16
5.1.3.2 Puntos de registro en el centro de información ... 16
5.1.4 Medición de los circuitos eléctricos ... 18
5.1.4.1 Medición de la carga informática... 18
5.1.5 Factores que perjudican las mediciones de eficiencia eléctrica en los Centros de Datos ... 19
5.1.5.1 Efecto de TI sobre la eficiencia ... 20
5.1.5.2 Efecto de las condiciones del exterior sobre la eficiencia ... 22
5.1.6 Modelos de eficiencia de centros de Datos ... 23
5.1.6.1 Diagrama de demanda/perdida de eficiencia en un centro de datos. ... 24
5.1.7 Eficiencia de los componentes ... 25
5.1.8 Hoja de Ruta para gestionar eficiencia eléctrica y Sistemas de informes ... 27
5.2 DCIM, IMPORTANCIA ... 28
5.3 Composición del Data center. ... 28
5.4 Integración de la Solución DCIM ... 29
5.4.1 Pasos para integración DCIM... 29
5.4.2 Software ideal vs Impedimentos de integración técnica y practica... 30
5.5 Evaluación del software administrativo ... 31
5.6 Monitoreo y automatización ... 31
5.7 PLANEACION E IMPLEMENTACION ... 33
5.7.1 Gestión de capacidad del cuarto TI ... 35
5.7.1.1 Manejo de la capacidad ... 35
5.7.2 Recolección de datos ... 38
5.7.4 Visualización del software ... 39
5.7.5 Hoja de Ruta DCIM ... 40
6 CASO DE ESTUDIO ... 40
6.1 Potencia del sistema ... 41
6.2 Refrigeración del sistema ... 42
6.3 Espacio TI ... 43
6.4 Elaboración del modelo ... 44
6.5 Calculo de PUE para el caso de estudio ... 46
6.6 Evaluación PUE caso de estudio ... 47
6.6.1 Soluciones DC ... 48
7 CONCLUSIONES ... 52
8 BIBLIOGRAFIA ... 53
Índice de ilustraciones
Ilustración 1 Estructura de Alimentación y Enfriamiento en un centro de Información ... 12
Ilustración 2 Diagrama flujo eléctrico en un centro de datos. ... 15
Ilustración 3 Puntos de Registro ... 16
Ilustración 4 Medición carga informática total ... 19
Ilustración 5 PUE en Función de la carga TI ... 21
Ilustración 6 PUE vs Carga TI para dos centros de Datos A y B ... 22
Ilustración 7 PUE vs Temperatura exterior... 23
Ilustración 8 Modelo para calcular las Perdidas Eléctricas ... 25
Ilustración 9 Pérdidas internas del sistema UPS sobre la eficiencia ... 26
Ilustración 10 Hoja de ruta Gestión eficiencia eléctrica ... 27
Ilustración 11 Mapa conceptual de la infraestructura TI, estructura y funciones del software DCIM ... 28
Ilustración 12 Mapa conceptual Monitoreo y Automatización del software DCIM ... 31
Ilustración 13 . Graficas de análisis de calidad de la potencia ... 32
Ilustración 14 Interfaz Cámaras de seguridad dentro del cuarto TI ... 33
Ilustración 15 Mapa conceptual Planeación e Implementación del software DCIM ... 34
Ilustración 16 Ejemplo de ilustración grafica de la información a nivel del RACK ... 36
Ilustración 17 Ejemplo de ilustración grafica del monitoreo centralizado ... 37
Ilustración 18 Ejemplo de Interfaz sobre la estructura de un rack y sus ventajas cuando se realizan cambios sobre estos... 38
Ilustración 19 Ejemplo de Interfaz resumen sobre estructura física ... 39
Ilustración 20 Ejemplo de Interfaz Visualización de software ... 39
Ilustración 21 Hoja de ruta Gestión eficiencia eléctrica ... 40
Ilustración 22 Diseño cuarto de alimentación caso de estudio ... 41
Ilustración 23 Diagrama de bloques circuito de potencia ... 42
Ilustración 24 Diagrama cuarto de refrigeración ... 43
Ilustración 25 Distribución de RACKS cuarto TI caso de estudio ... 44
Ilustración 26 Modelo matemático para el caso de estudio ... 44
Ilustración 27 PUE caso de estudio ... 47
Ilustración 28 PUE Implementando soluciones de potencia ... 48
Ilustración 29 PUE implementando soluciones de refrigeración ... 49
Ilustración 31 PUE y Distribución energética bajo soluciones de Potencia y refrigeración. 50 Ilustración 32 PUE y ahorro de costos de potencia y refrigeración ... 51
Ilustración 33 Flujo de potencia eléctrico con porcentajes de pérdidas en un DC ... 54
Ilustración 34 Instrumentos de medición ... 54
Ilustración 10 Diversidad de la carga en el dimensionamiento de las unidades PDU ... 55
Ilustración 35 Verdadero suministro de potencia y enfriamiento ... 58
Ilustración 36 Suministro y demanda de potencia cuarto TI ... 59
Ilustración 37 Tipos de capacidad excedida ... 59
Ilustración 39 PUE, Distribución energética, Perdidas por refrigeración y potencia, ahorros
en costo por refrigeración y potencia al 50% de la carga TI ... 61
Ilustración 40 PUE y pérdidas de refrigeración y de potencia para soluciones de refrigeración y potencia ... 62
Índice de Tablas
Tabla 1 Perdidas de electricidad expresadas como fracción de la capacidad nominal del componente a plena carga ... 26Tabla 2 Funciones dentro de planeación e implementación ... 34
Tabla 3 Características de potencia caso de estudio ... 41
Tabla 4 Características de Refrigeración caso de estudio ... 42
Tabla 5 Características cuarto TI caso de estudio ... 43
Tabla 6 Perdidas Carga Informática ... 45
Tabla 7 Perdidas Temperatura y condiciones exteriores ... 45
Tabla 8 Perdidas Iluminación ... 45
Tabla 9 Pérdidas Totales ... 46
Contenido
1
INTRODUCCIÓN
Crecimiento económico, mercados más avanzado, más complejos y apoyados en bases de datos más robustas, requieren de sistemas desarrollados y eficientes que permitan la correcta evolución de la industria moderna. Para esto, la gestión de la infraestructura en centros de información o Data Center (DCIM) se consolida como herramienta esencial en una empresa con intereses de modernización, planes de expansión, crecimiento confiable y sostenible.
En principio la gestión en los data center requiere de una evaluación y estudio para determinar el consumo de energía y la eficiente utilización de esta. La eficiencia eléctrica en un centro de datos toma importancia cuando debido a la falta de proyección y administración se pierden grandes cantidades de energía que a su vez se ven reflejadas en costos innecesarios. Aquí la importancia de planear, medir y mejorar la eficiencia.
Un primer paso para implementar una correcta gestión en centros de información es ejecutar las siguientes tres tareas: medir, evaluar y modelar la eficiencia eléctrica.
Esta metodología explica cómo se desarrollan de forma clara cada una de estas al entender el concepto del PUE y el modelamiento matemáticos para el análisis de la eficiencia más detallada y precisa cuando se predicen tendencias que anticipen futuras limitaciones.
Entender la tecnología de DCIM es primordial en la estrategia para llevar a cabo una buena implementación, para esto es importante conocer las herramientas específicas que se necesitan para satisfacer las necesidades cuando se integra un DCIM en los sistemas de información. Preparar la implementación permite elaborara un plan que a grandes rasgos sea una guía que vaya a través de las diferentes etapas de ejecución, teniendo en cuenta la integración de la nueva solución DCIM con los sistemas y dispositivos ya existentes.
Al implementar una solución DCIM se debe tener en cuenta que esta proporciona una visión completa del data center, lo que destaca la importancia de integrar el software DCIM con los sistemas para obtener la suficiente información que permita realizar labores de gestión, ideales, para lograr una análisis preciso de la eficiencia en el entorno del data center.
2 OBJETIVOS
2.1
Objetivo General
I. Definir una metodología para gestionar la infraestructura en centros de información utilizando la herramienta (DCIM).
2.2
Objetivos Específicos
I. Identificar los retos a los que se enfrentan los centros de información.
II. Determinar los parámetros necesarios para encontrar la eficiencia energética en un centro de datos.
III. Evaluar diferentes métricas que ayuden a determinar la eficiencia energética en un centro de información.
IV. Definir los puntos y periodos de medición para calcular la eficiencia energética.
V. Evaluar eficiencia eléctrica en un centro de información.
VI. Comprender las características y funciones de DCIM.
VII. Definir los pasos para la integración de DCIM en los centros de información.
VIII. Planear una hoja de ruta que sea una guía para desarrollar una buena implementación DCIM.
IX. Identificar los beneficios de DCIM para la productividad y manejo de los recursos.
X. Observar y analizar la variación de la curva PUE en un caso de estudio tras implementar diferentes soluciones que mejoren la eficiencia.
2.3
Alcance
Esta metodología pretende caracterizar una serie de pasos para gestionar los sistemas e infraestructuras en centros de información. Se establecerán los parámetros de eficiencia, un plan de implementación e integración de las soluciones DCIM al igual que una hoja de ruta que integre paso a paso el proceso de gestión. Adicionalmente, en un caso de estudio se mostraran algunos procesos de gestión observando las ventajas que presenta la metodología.
3 DESCRIPCIÓN DE LA PROBLEMÁTICA Y JUSTIFICACIÓN DEL TRABAJO
Hoy en día las compañías modernas y con planes de modernización o expansión, se basan en tecnologías que faciliten el acceso y manejo de la información de forma segura y confiable a través de sus centros de datos. Como resultado, los centros de datos han ido evolucionando gracias a las necesidades que empresas y clientes se plantean para lograr sus objetivos y satisfacer estrategias comerciales. Los retos a los que se enfrentan los centros de datos se pueden agrupar principalmente en las limitaciones de capacidad física ocasionadas por la necesidad de almacenar, proteger y procesar volúmenes grandes de información. Adicionalmente, la modernización de los mercados cuya naturaleza tiende a ser más móvil y de fácil acceso a través de diferentes dispositivos electrónicos, lleva a los operadores a implementar procesos de integración que combinen tecnologías modernas con aquellas no actualizadas.
Principalmente una serie de desafíos a los que se enfrentan los operadores en los centros de datos son las que dificultan, en la mayoría de los casos, el progreso y desarrollo especializado de muchas empresas. Estos desafíos se pueden agrupar de la siguiente manera:
Conocimiento de la capacidad tecnológica en los DC (Data Center)
Las restricciones de espacio, energía y enfriamiento en la infraestructura del centro de datos son aspectos que los operadores deben conocer para ser conscientes de cuáles son los dispositivos que afectan la capacidad del data center. No es fácil determinar cuáles son los que ejercen presión sobre el sistema ni tampoco que disponibilidad tienen dentro del entorno del data center para luego evaluar alternativas que permitan expandir su capacidad o mejorar su eficiencia.
Las fallas en el sistema están relacionados a las restricciones de energía y enfriamiento de los equipos, estas áreas en los data center son vigiladas por el personal de TI (Tecnología Informática) y de infraestructura (sistemas de enfriamiento, luces, seguridad, generación y tablero de comunicaciones), quienes se encargan de identificar el problema. La indisponibilidad de los servicios y aplicaciones que experimenta el data center durante la detección del problema, generan considerables pérdidas económicas ya que imposibilita al servidor prestar el servicio.
Incremento de costos
El consumo de energía es una de los factores más significativos en el aumento de costos para una industria que opere implementando centros de datos con altos volúmenes de información. Adicionalmente si se plantea aumentar la capacidad y eficiencia o alquilar espacio para futuras expansiones y reparaciones se requiere de inversiones grandes de dinero.
Estrategias a largo plazo
Toda empresa se plantea metas ambiciosas de mediano y largo plazo que involucre una prestación de nuevos servicios así como el cumplimiento de los mismos. Muchas veces estas actividades se ven afectadas, en este caso, por las limitaciones en fallas del sistema, restricciones de capacidad y aumentos de costos operativos.
4 MARCO TEÓRICO
CONFIGURACIÓN FÍSICA DE UN CENTRO DE DATOS
Los centros de datos se pueden definir como tres estructuras paralelas: tecnología de la información (TI), alimentacion y refrigeración. Las tres infraestructuras tienen que relacionarse, ajustarse y optimizarse para lograr el funcionamiento perfecto del centro de datos.
La tecnología de la información (TI) principalmente está compuesta en tres categorías: servidores, conmutadores de red y espacio de almacenamiento. En esta infraestructura es donde se instalan las funciones principales de los centros de datos como: variedad de software, virtualizaciones, bases de datos, sistemas operativos y nubes.
La electricidad procede principalmente de la red y esta alimenta los equipos de TI por medio de generadores, transformadores, sistemas de alimentación ininterrumpida (UPS), barras de bus y conmutadores de transferencia automáticos (ATS).
Mucha de la energía que consumen los equipos TI se pierde en forma de calor, y ese calor debe ser evacuado para que la temperatura de funcionamiento de los equipos se mantenga dentro de los rangos que los equipos puedan soportar. Por esto el sistema de refrigeración es el mayor responsable del consumo general del DC. El sistema de refrigeración puede estar compuesto por refrigeración por aire, refrigeración por inmersión, acondicionadores de aire (CRAC computer room air conditioning) y unidades de manipulación de aire (CRAH Computer room air handler).
Ilustración 1 Estructura de Alimentación y Enfriamiento en un centro de Información
Fuente: Elaboración propia a partir de Schneider Electric – Data Center Science Center Documento Técnico 154, pag 2.
CARGAS ELÉCTRICAS EN EL CENTRO DE INFORMACIÓN
Equipo de TI: Incluye todas las cargas tales como: servidores, routers, switches, equipos de almacenamiento, computadoras y dispositivos de control de Data Center
Alimentación y sistemas generales en Centro de Datos: Incluye todo los equipos que soportan a los sistemas TI:
Sistemas de suministro de potencia: sistemas de potencia ininterrumpida (UPS), baterías, subestaciones, paneles de distribución, generadores, sistemas de distribución (PDUs), transformadores de distribución y conductores eléctricos
Componentes de los sistemas de climatización: unidades de aire acondicionado (CRACs), sistemas de bombeo y torres de enfriamiento.
Iluminación del centro de datos.
MÉTRICAS PARA DETERMINAR LA EFICIENCIA ENERGÉTICA EN UN DC
Como esfuerzo para optimizar los recursos energéticos en los centros de datos se ha propuesto el uso de dos ecuaciones de medición, PUE (Power Usage
Effectiveness) y DCiE (Data Center infrastructure Efficiency) los cuales, si son lo suficientemente detallados bajo métodos de elaboración bien definidos, pueden cumplir con el objetivo de proporcionar al operador una estimación de la eficiencia para determinar si es posible optimizar un DC existente o reemplazarlo por uno nuevo que satisfaga necesidades de crecimiento y expansión.
PUE (Power Usage Effectiveness)
PUE se define como la relación de la potencia de entrada del centro de datos total con la potencia de carga informática (TI). Un PUE menor significa que para brindar potencia a la carga de TI se consume menos energía total del centro de información, lo cual representa mayor eficiencia para el centro de datos. Un PUE de 1 indica la ausencia de sobrecarga de energía y eficiencia perfecta, representando que solo la energía necesaria para la carga de TI es realmente consumida por DC. Todo lo que concierne al PUE se relaciona con la energía que alimenta a las cargas informáticas. Toda la demás energía es considerada perdidas
DCiE (Data Center infrastructure Efficiency)
El valor de DCiE va más de acuerdo con el sentido de eficiencia, Potencia de entregada sobre potencia absorbida, siendo 0 la peor situación y 1 la mejor situación.
5 METODOLOGIA DEL TRABAJO
En primer lugar esta metodología pretende construir un procedimiento que a través de una serie de conceptos, parámetros y métodos matemáticos desarrollaran una hoja de ruta donde se describen los pasos para analizar la eficiencia eléctrica de un centro de información. Por otro lado, se profundizara en los conceptos de DCIM dando a conocer su estructura, características principales y aspectos de integración e implementación, que también se expondrán en una hoja de ruta con el fin de facilitar su entendimiento. Para luego ver su alcance, las ventajas e importancia que este sistema ofrece cuando se gestionan los centros de información.
5.1
GESTION EFICIENCIA ELECTRICA
Un estudio de eficiencia permite conocer el estado real del entorno en el data center al relacionar la demanda y consumo energético de los equipos, lo que facilita evaluar y modelar la energía eléctrica para determinar su rendimiento. De esta forma se pueden buscar diferentes alternativas que ayuden a reducir el consumo de energía sin afectar su normal funcionamiento.
Para algunas empresas que manejan grandes cantidades de información y sus servicios están estructurados bajo las herramientas del Data Center, el consumo de electricidad es considerado como un costo significativamente alto lo que llega, en varias ocasiones, a superar el costo de su infraestructura eléctrica. Esto ha llevado en muchas empresas a considerar distintas opciones que permitan controlar el consumo eléctrico.
5.1.1 Parámetros de eficiencia energética en un centro de datos
Un problema que enfrenta, este tipo de estudios, es que muchos operadores no cuentan con la información necesaria para evaluar correctamente el estado y comportamiento del centro de datos, además del poco análisis que se realiza a la hora de determinar el funcionamiento de los equipos. Por esto se hace esencial desarrollar un buen estudio teniendo en cuenta una serie de tareas que todo operador debe seguir:
Descripción de la eficiencia del centro de datos
Medición de la eficiencia del centro de datos
Análisis de la eficiencia del centro de datos
Modelos de eficiencia para evaluar alternativas
5.1.2 Flujo de energía en el Centro de Datos
El flujo de energía en un centro de datos es distribuido a través de toda la infraestructura eléctrica del circuito, esto quiere decir que gran parte de la energía es consumida no solo por las cargas informáticas sino por los sistemas de refrigeración y distribución. Mucha de la energía que se convierte en calor genera pérdidas y afecta la eficiencia del Data Center.
Si un centro de datos tuviera una eficiencia perfecta, toda la potencia suministrada en el centro de datos llegaría a la carga TI. Pero en realidad mucha de la energía es consumida de diversas formas y por diferentes cargas como: Transformadores, unidades Ups, cableado de distribución, ventiladores, equipos de aire acondicionado, bombas, humidificadores y dispositivos de iluminación.
Algunos de estos equipos como UPS y transformadores hacen parte del circuito de alimentación pero no brindan energía a las cargas.
Ilustración 2 Diagrama flujo eléctrico en un centro de datos.
Fuente: Elaboración propia a partir de Schneider Electric – Data Center Science Center Documento Técnico 154, pag 4.
Como se aprecia en la ilustración del Anexo 2. En un centro de datos con una infraestructura típica y cargas informáticas del 100% de la capacidad total, la corriente eléctrica que llega a las cargas informáticas puede estar por debajo del 50% del flujo total de la energía, el resto es suministrado a los sistemas de distribución, refrigeración e iluminación. El siguiente diagrama muestra un flujo de energía de un centro de datos. En donde los Equipos de TI consumen el 47% de la potencia eléctrica, el 41 % es distribuido en los sistemas de refrigeración y el 12% restante en los dispositivos de iluminación y distribución eléctrica.
5.1.3 Preparación de un plan de medición de Eficiencia
Las mediciones periódicas son parte importante de la gestión y están conformadas por mediciones iniciales y continuas:
Medicines iniciales:
Se utiliza para equilibrar el modelo de eficiencia del centro de datos, establecer el rendimiento real e identificar oportunidades de mejora. Estas mediciones se hacen en el sistema de alimentación y de enfriamiento por separado. Adicionalmente se hacen mediciones generales de todo el sistema.
Una vez medida la eficiencia del centro de datos y calibrado el modelo, deben tomarse mediciones continuas para cuantificar todas las posibles mejoras de eficiencia y ofrecer advertencias sobre perdidas en la eficiencias del sistema. Estas mediciones permiten identificar cambios en los valores de la eficiencia y por ende encontrar cambios en la carga informática o en las condiciones climáticas, permitiendo modificar el modelo para corregirse. Esto ayuda a determinar si las variaciones en la eficiencia son el resultado de los efectos en la carga TI, cambios en las condiciones ambientales o de infraestructura.
Estas mediciones se pueden realizar periódicamente o una a dos veces al año cuando las condiciones climáticas son diferentes dependiendo de la región donde se encuentre. Pero siempre se recomienda tener dispositivos de medición continua en tiempo real.
5.1.3.1
Mediciones Continúas vs. Iniciales
Las mediciones de eficiencia continua suelen ser menor que las medicines iniciales. Las mediciones continuas se centran en los circuitos que tienen más probabilidades de sufrir cambios y que consuman energía.
Para las mediciones continuas se necesitan aproximadamente la mitad de los puntos de mediciones iniciales, por eso es sugerida la implementación de instrumentos de medición de potencia instalados permanentemente para las mediciones continuas y para las mediciones iniciales adicionales utilizar instrumentos portátiles de medición.
Los equipos de medición permanente proporcionan los datos continuos y en tiempo real sobre la eficiencia. Una ventaja de los instrumentos de medición permanente, es que no es necesaria la presencia del personal para tomar mediciones en circuitos activos, lo que evitaría riesgos de cometer errores y que por ende se desactiven algunos dispositivos. Por otro lado la implementación de estos instrumentos implica una inversión inicial muy alta.
5.1.3.2
Puntos de registro en el centro de información
Fuente: Elaboración propia a partir del Paper: métrica Green Grid para la evaluación de la eficiencia energética en CPD. Método de medida mediante la demanda de potencia. Emerson España.
Los puntos de registro deben agrupar los siguientes sistemas:
1. Registro en la entrada:
Siempre y cuando se puede acceder a este lugar para adquirir datos, el registro en este punto permitir:
Gestionar las condiciones de compra de energía, ósea ajustar los demandas de potencia contratadas en distintos horarios.
Determinará el estado de la carga de la instalación, permitiendo evaluar posibles ampliaciones o para identificar pérdidas energéticas en transformadores o líneas de transmisión.
Es el numerador del PUE en kWh.
2. Registro del Clima:
Registro es importante ya que el clima normalmente es el que contribuye negativamente a la eficiencia del DC, este registro dará información sobre el rendimiento del sistema de enfriamiento.
La carga térmica interna será la suma de los registros de TI, iluminación y de los mismo sistemas dispuestos en la zona de refrigeración, con este registro se puede cuantificar los potenciales ahorros de implementar sistemas de economizadores.
3. Registro a la entrada de los sistemas UPS:
El registro de entrada y salida (cargas TI) de los sistemas UPS mostrara las perdidas reales y la dependencia de estas con la carga TI. En este registro se pueden ensayar diferentes situaciones por ejemplo al desconectar algunos módulos y medir el ahorro energético.
4. Registro de la carga TI :
Es la carga útil y el denominador del PUE. Permite analizar el perfil de carga diaria y puede ayudar a cuantificar posibles ahorros energéticos. Este registro permitiría a los operadores programar ciertas tareas informáticas en horarios donde el consumo no es el máximo.
5. Registro del alumbrado y otros:
Este registro puede brindar algunas mejoras al DC. Este puede indicar el gasto durante la noche y durante el día o gastos innecesario de iluminación.
5.1.4 Medición de los circuitos eléctricos
Para medir la eficiencia de un centro de datos es preciso medir la potencia total de entrada y la carga informática total. La potencia se podría medir en la conexión eléctrica del edificio, y la carga informática, si estuviera formada por un solo dispositivo con una carga muy grande, se obtendría bajo una única medición de la potencia del dispositivo. Pero esta situación nunca es posible, la mayoría de los centros de datos forman parte de una infraestructura con múltiples usos que tiene otras cargas a parte de la del centro de datos y estos a la vez están formados por una gran cantidad de dispositivos.
Para realizar una medición precisa, cada dispositivo que se alimenta a la red eléctrica y se agregan a la carga del centro de datos, deben ser medidas por separado de las otras cargas que no pertenecen al centro de datos y sus potencias se deben sumar. Por lo general un centro de datos se requeriría hacer miles de mediciones de potencias simultáneas, lo que es un desafío para cualquier operador.
5.1.4.1
Medición de la carga informática
La forma en cómo se puede simplificar considerablemente la cantidad de mediciones en la carga informática para tener una eficiencia más real, se puede hacer considerando lo siguiente.
Una situación típica en donde se tiene una gran cantidad de cargas informáticas que reciben alimentación desde los PDU que a su vez reciben el suministro desde unidades UPS.
Ilustración 4 Medición carga informática total
Fuente: Elaboración propia a partir de Schneider Electric – Data Center Science Center Documento Técnico 154, pag. 15.
Como se espera, para calcular la carga informática real total, se debe medir y sumar todos los circuitos secundarios que alimentan la carga informática con lo que se debería hacer miles de mediciones. Si en cambio se mide la alimentación a las salidas de las unidades UPS, se habría simplificado el problema y se haría una única medición, pero también se estaría teniendo en cuenta la energía consumida por las unidades PDU. Este error, al asumir estos valores como representativos de la carga informática real, puede estar entre el 5 % al 25 % lo que es bastante significativo.
Con la ayuda de modelos se puede caracterizar las unidades PDU con mucha precisión y calcular las pérdidas a partir de la potencia de salida de las unidades UPS para obtener una carga informática sin ningún error significativo. Con esta técnica se puede obtener una gran cantidad de información a partir de una pequeña cantidad de mediciones y puede usarse para mediciones ocasionales y como parte de un monitoreo continuo y permanente.
5.1.5 Factores que perjudican las mediciones de eficiencia eléctrica en los Centros de Datos
Usar el PUE y DCiE cuando se realizan mediciones instantáneas, va a permitir a los operadores del sistema, determinan que mejoras en la eficiencia se pueden realizar, al comparar los resultados con otros Data Center más competitivos y de características similares. Adicionalmente esto les ayuda a determinar qué tanta capacidad de potencia está disponible para futuras cargas TI evitando el uso de expansiones estructurales innecesarias.
En comparación, el uso de estas mediciones resulta deficiente cuando se busca predecir el gasto de energía eléctrica, ya que no es eficaz a la hora de determinar tendencias debido a variaciones de actividades que afectan la eficiencia día a día. Por lo general la eficiencia de un centro de datos se ve afectada por dos variables importantes:
El cambio de carga informática durante la semana, en muchos casos la carga de fin de semana no es la misma durante los días hábiles.
La temperatura y las condiciones climáticas externas.
Así el PUE instantáneo no es igual al PUE anual, mensual, semanal ni diario. En cualquier momento un centro de datos tiene un único valor como medición de eficiencia instantánea el cual se relaciona al consumo de energía de los sistemas de alimentación, enfriamiento, iluminación y TI en ese momento.
Muchos factores de operación en un centro de datos afectan la eficiencia modificándola constantemente. Cualquier medición hecha en un momento particular solo representa una esencia de lo que es el verdadero comportamiento del sistema, lo que impide utilizarla para predecir rendimientos futuros en el entorno del centro de información.
5.1.5.1
Efecto de TI sobre la eficiencia
De los componentes que más varía y afecta la eficiencia son las cargas informáticas (TI). Una de las características de administración de energía de los equipos informáticos actualizados es modificar la carga momento a momento mientras el operador agrega o extrae equipos informáticos, lo que afecta el consumo eléctrico y por ende la eficiencia del centro de datos.
En la gráfica siguiente se puede ver como el PUE varía considerablemente de acuerdo a la carga, por lo general una instalación fija de equipos de alimentación y enfriamiento de un centro de datos tiene una curva como la que se ve en la figura, entre menor es la carga menor es la eficiencia.
Ilustración 5 PUE en Función de la carga TI
Fuente: Elaboración propia a partir de Schneider Electric – Data Center Science Center Documento Técnico 154, pag. 7.
Ya que la eficiencia de un centro de datos varía de acuerdo al porcentaje de carga debido a cambios de trabajo de los dispositivos, diariamente se espera que la eficiencia instantánea varié momento a momento. Si las cargas de trabajo de TI son diferentes durante un fin de semana, entonces se tendría mediciones de PUE diferentes lo cual ocasionaría fallas importantes sobre la forma en que se mide la eficiencia y se interpretan las mediciones.
Otro importante hecho que hay que resaltar es la interpretación de los datos a la hora de comparar dos data center. Siempre que se compara el PUE entre dos centros de información, no basta con mirar cual tiene una medición más aproximada a la ideal, siempre hay que tener en cuenta que en un momento instantáneo no se mide el porcentaje de carga que el DC esté utilizando a lo largo del día. No es lo mismo tener un PUE del 2.0 con una carga TI del 10% que un PUE del 1.7 con una carga del 70%. Como se muestra en la gráfica siguiente:
Ilustración 6 PUE vs Carga TI para dos centros de Datos A y B
Fuente: Elaboración propia a partir de Schneider Electric – Data Center Science Center Documento Técnico 154, pag. 8.
De esta grafica vemos que no es fácil determinar cuál de los dos diseños es el mejor, para el centro de datos de B podemos suponer que usa equipos de alimentación y enfriamiento con una eficiencia mucho más alta que la de A, ya que su curva de eficiencia se aproxima más a valores ideales, pero si analizamos el diseño y planificación del dimensionamiento de ambos centros el PUE instantáneo nos está diciendo que B fue deficiente debido a que la carga aprovechada es mucho menor que en A lo que anula todas las ventajas de eficiencia en el data center de B.
5.1.5.2
Efecto de las condiciones del exterior sobre la eficiencia
Otra variable importante que afecta significativamente la eficiencia es la temperatura exterior y es un factor que varía con el tiempo, la eficiencia de un centro de datos disminuye a medida que aumenta la temperatura debido a la acción de los sistemas de eliminación de calor que consumen gran cantidad de energía.
Ilustración 7 PUE vs Temperatura exterior
Fuente: Elaboración propia a partir de Schneider Electric – Data Center Science Center Documento Técnico 154, pag. 8
De la anterior grafica podemos ver como la curva de PUE aumenta a medida que la temperatura del exterior aumenta, adicionalmente muestra como el uso de economizadores que en el sistema de enfriamiento mejora la eficiencia, convirtiéndose en otra variable capaz de optimizar el rendimiento un centro de datos.
5.1.6 Modelos de eficiencia de centros de Datos
La mediciones del efecto de las actividades y el análisis de tendencias que afecten la eficiencia día a día no pueden realizarse con una única medición instantánea de PUE, como se mencionó anteriormente, este método no es eficaz a la hora de brindar la suficiente información sobre oportunidades de mejora de eficiencia. Para esto se requieren de nuevos modelos que se acerquen más al propósito deseado.
Un modelo puede brindar datos sobre todas las condiciones de entrada que se ingresen, permitiendo a los operadores actuar sobre las siguientes labores que permitirán un mejor análisis de eficiencia en el sistema.
Valorar la eficiencia con carga completa cuando la carga TI real es una pequeña fracción de la carga nominal.
Realizar comparaciones entre centros de datos al ingresar las condiciones de entrada sobre los modelos de estos.
Predecir el comportamiento de un centro de datos con la ayuda de un modelo anterior a la construcción del centro de datos.
Esa serie de tareas otorga a los operadores beneficios que no se podrían obtener midiendo y registrando la eficiencia del centro de datos.
Predecir el rendimiento de la eficiencia de diseño propuesto un centro de información.
Calcular con mayor precisión el rendimiento de la eficiencia de un centro de datos en funcionamiento y con cargas TI diferentes.
Calcular el rendimiento de la eficiencia en situaciones donde solo se cuenta con información parcial y no es posible medir el consumo de todos los circuitos.
Identificar cuanto contribuyen los sistemas de alimentación, enfriamiento e iluminación en la ineficiencia del centro de datos.
Analizar mediciones bajo diferentes condiciones climáticas para establecer el rendimiento operativo del centro de datos
Si bien las mediciones instantáneas aportan informaciones importantes, estas no permiten tomar decisiones con toda certeza. Por eso el modelo es el que permite crear un proceso y crear un sistema de administración de la eficiencia. Así, no es la medición instantánea si no el modelo el que brinda información útil para tomar medidas y decisiones sobre la eficiencia en el centro de datos.
5.1.6.1
Diagrama de demanda/perdida de eficiencia en un centro de datos.
El siguiente diagrama muestra cómo se puede estructurar un sistema de demanda y perdida para un modelo de eficiente practica de un centro de datos.
Principalmente el consumo o perdidas del centro de datos está determinado por la temperatura, condiciones exteriores, carga TI e iluminación, los cuales generan demandas de energía dentro de los sistemas de alimentación, iluminación y enfriamiento. Cada dispositivo en el sistema de DC demanda ciertas cantidades de energía eléctrica o térmica y genera un consumo de energía de acuerdo a la configuración y características de eficiencia que el dispositivo maneje. La configuración en muchas ocasiones es modificada por los tipos de dispositivos de alimentación, los tipos de plantas de enfriamiento y el uso de economizadores, los cuales varían dependiendo también de los datos climáticos en la zona.
Demanda de electricidad Demanda térmica Perdidas de electricidad
Impacto de las condiciones externas
Ilustración 8 Modelo para calcular las Perdidas Eléctricas
Fuente: Elaboración propia a partir de Schneider Electric – Data Center Science Center Documento Técnico 154, pag. 12
5.1.7 Eficiencia de los componentes
Los fabricantes proporcionan datos sobre la eficiencia de los equipos de potencia y enfriamiento. Para los equipos de alimentación, la eficiencia debe estar expresada en porcentajes, mientras que la eficiencia de los equipos de enfriamiento esta expresada de diversas formas. Por lo general se expresan como coeficiente de rendimiento (COP) que es la proporción entre el calor extraído (en KW) y el consumo de energía eléctrica (en KW).
Un modelo eficiente va a depender de la precisión con la que se elaboren los modelos de los componentes individuales. La eficiencia real de un componente no es constante, esta varía en función de la carga.
Es importante tener en cuenta que a medida que disminuye la carga, el consumo interno de potencia ósea las pérdidas se convierten en una fracción cada vez mayor de la potencia nominal total, disminuyendo el porcentaje de potencia utilizada. Esto se debe a la perdida sin carga, que permanece constante independientemente del nivel de la carga [4].
La siguiente grafica muestra que cuando no hay carga en un sistema de UPS sigue existiendo una perdida que es constante más allá de que el sistema opere con carga completa.
Ilustración 9 Pérdidas internas del sistema UPS sobre la eficiencia
Fuente: Elaboración propia a partir de APC, Elaboración de modelos de eficiencia eléctrica de los centros de datos, Informe interno N° 113, pag. 12.
Hay que tener en cuenta que la mayoría de los centros de datos trabajan con carga baja, lo que lleva a plantear no solo un modelo si no varios que dependan del nivel de carga que se esté analizando.
Adicionalmente un análisis más detallado muestra que las pérdidas del dispositivo aumentan a medida que se incrementa la carga. Esto se debe a unas pérdidas adicionales que son proporcionales a la carga y otras menos significativas proporcional al cuadrado de la carga, las cuales pueden hacer que el valor total de eficiencia disminuya con cargas más altas. [4]
El siguiente es un cuadro que muestra las pérdidas de electricidad de los componentes, expresadas como una fracción de la capacidad nominal del componente a plena carga
Tabla 1 Perdidas de electricidad expresadas como fracción de la capacidad nominal del componente a plena carga
Componente Perdida sin
carga
Perdida proporcional
Perdida ley cuadrática
Pérdida total
PDU 1.5% 1.5% 3%
Iluminación 1% 1%
Tablero de conmutación
0.5% 0.5%
generador 3% 3%
CRAC 9% 0% 9%
Humidificador 1% 1% 2%
Planta de enfriamiento
6% 26% 32%
UPS 4% 5% 9%
Fuente: APC, Elaboración de modelos de eficiencia eléctrica de los centros de datos, Informe interno N° 113, pag. 13.
5.1.8 Hoja de Ruta para gestionar eficiencia eléctrica y Sistemas de informes
Ilustración 10 Hoja de ruta Gestión eficiencia eléctrica
Describir la eficiencia en DC es un primer paso que caracterizara el data center para dar a conocer sus características físicas y configuración eléctricas dentro del sistema. Se debe conocer lo que se tiene para saber a dónde llegar.
Para Administrar la eficiencia es necesario la implementación de un modelo basado en las aproximaciones que ofrecen los cuadros de eficiencia de los componentes. Estos modelos se equilibran gracias a las mediciones iniciales, que permiten establecer el rendimiento real e identificar oportunidades de mejora.
Un plan de medición facilita la identificación de los puntos de medición y como llevar acabo el registro de puntos esenciales para ajustar los modelos del DC. Estas mediciones se dividen entre mediciones iniciales y continuas. Medir la carga informática es esencial y se debe llevar acabo el método explicado anteriormente, cuando esta no cuenta con los instrumentos para realizarla dispositivo a dispositivo. Este método
permitirá tener una visión global del sistema para clasificar y analizar el PUE de manera más precisa.
Un análisis completo de PUE debe tener en cuenta los efectos de la carga TI, así como las condiciones externas del entorno, el sobre dimensionamiento y el calor que los equipos generan por sí mismos.
5.2
DCIM, IMPORTANCIA
Data center infrastructure management (DCIM), Esta es una herramienta que colecta y maneja información sobre los bienes del Data center, uso de recursos y estado operacional. Esta información es distribuida, integrada, analizada y utilizada de formas que ayuden a operar el Data Center de manera más eficiente. Las principales características y funciones de DCIM incluyen:
Alertas, advertencias y notificaciones de eventos
Funciones de control y automatización.
Herramientas para gestionar activos, flujos de trabajo y la asignación de recursos
Capacidad de elaboración de informes y modelado de datos
5.3
Composición del Data center.
En la siguiente ilustración se muestran los cuatro subconjuntos dentro de la infraestructura y TI en el Data Center, dependiendo del tamaño un centro de datos puede consistir de cientos de softwares administrativos, entonces el primer paso, cuando se clasifican estos subsistemas, es agruparlos dentro de un subconjunto general que también puede ser usado para clasificar el software administrativo para TI.
Fuente: Elaboración propia a partir de Classification of Data Center Infrastructure Management (DCIM) Tools, White paper 104, pag 3.
Estos subconjuntos están asociados por una interfaz gráfica de usuarios (GUI) o por una interfaz humana maquina (HMI). Por otro lado el subconjunto de tablero de instrumentos es el área principal dentro del mapa contextual que permite la visualización de la información de los subconjuntos vecinos.
5.4
Integración de la Solución DCIM
Para preparar una implementación DCIM en cualquier Data Center se debe pensar en que esta se integre con los diferentes dispositivos y aplicaciones de software existente, Sensores, PDU, sistemas de gestión, etc. Siempre es importante que se compruebe como es el funcionamiento de integración de DCIM con los hardwares y los sistemas requeridos. Esto va a garantizar un proceso rápido y eficiente de integración.
Por lo general los data center están compuestos por miles de componentes y que no disponen de la capacidad de integración automática. Situaciones en que la detección automática no sea posible, las empresas necesitarán conocer el proceso para conectar nuevos sistemas ya sean automatizados o que involucren procedimientos manuales.
5.4.1 Pasos para integración DCIM
La implementación y el uso de software se hacen sobre el personal y sobre los procesos en la capacidad técnica. El proveedor del servicio debe estar muy datado de los procesos y personal para implantar DCIM, los siguientes pasos describen como es una integra la solución DCIM en los data center:
1. Evaluación de las capacidades: cuando se selecciona un DCIM debe decidirse que funciones debe soportar la solución. Esto significa que cada solución individual debe evaluarse según las herramientas de gestión que otorgue al data center. Adicionalmente el operador debe ser capaz de identificar qué soluciones son capaces de integrarse con el software y hardware existente.
2. Objetivos a largo plazo: Evaluar futuras estrategias con el fin de definir los requisitos de TI y del data center. Así se deberá identificar las capacidades tecnológicas de la solución DCIM para saber si esta es capaz de adaptarse a los planes de crecimiento a largo plazo y los requerimientos cambiantes de TI.
3. Evaluación de elaboración de informes: Toda nueva solución DCIM debe proporcionar la información que realmente es necesaria y útil para dar soporte a los requerimientos específicos dentro del data center. Las cosas que se deben considerar dentro de este informe son:
Que personas y grupos tendrán acceso a la información o informes específicos.
El nivel de descripción de los informes.
La frecuencia con la que se elaboran
El aspecto que quiere que se tenga en el panel de control
4. Evolución de la industria: Los cambios y retos en el sector del data center traerán nuevas tecnologías como virtualización, aumentos de capacidad, colocación o nube, etc. Al prepararse para estos cambios se deberá evaluar si la solución DCIM ayudara al data center a proveer y estar listo para afrontar los cambios a futuros del sistema.
5.4.2 Software ideal vs Impedimentos de integración técnica y practica
Idealmente los administradores del centro de datos deberían manejar un software que cubra todas sus necesidades básicas. Sin embargo un solo sistema no existe en la práctica ya que hay una serie de limitaciones que hacen imposible la realización de esta meta:
La necesidad de herramientas simples que satisfagan requerimientos específicos: Empleados de TI y de infraestructura tienen diferentes prioridades y ningún paquete abarca todas las necesidades, por lo que estos administradores prefieren herramientas simples que se concentren en sus tareas específicas.
Inversión en sistemas preexistentes:
Muchos centros de datos tienen softwares existentes que realizan parte de la administración del sistema y no es práctico ni rentable reemplazar el software existente.
Protocolos que dificultan la integración de software desiguales:
Software administrativo para Instalaciones de Infraestructura y TI son altamente especializados lo que dificulta la integración a nuevos software.
5.5
Evaluación del software administrativo
El primer paso para los operadores que evalúan el software administrativo, es examinar la infraestructura del data center, la distribución de la energía del sistema, sistemas de refrigerado, el cuarto de TI y equipos de seguridad. Esto les va a ayudar a determinar cuáles herramientas administrativas del subsistema están en lugar y cuales se necesitan. Por ejemplo un centro de datos de alta carga puede que no requiera de un subsistema que gestione desde un cuarto de TI, pero si sería esencial que tuviera un subsistema administrativo de potencia y control de calor, ventilación y aire acondicionado. Como también puede haber un Data Center pequeño o mediano que con un cuarto de TI que albergue varios racks, puede abstenerse de un subsistema de administración y control de potencia, dejándoselo al personal de las instalaciones, pero si requerirá que el personal de TI pueda monitorear el funcionamiento de los servidores desde un subsistema que se maneje desde un cuarto de TI.
5.6
Monitoreo y automatización
Agrupar subsistemas dentro del subconjunto de monitoreo y automatización garantiza que:
Las funciones de Los Data Center estén diseñadas.
Las actividades estén automatizadas para maximizar disponibilidad y eficiencia en el Data Center.
Los subsistemas del subconjunto monitoreo y automatización los conforman: instalaciones de energía, control ambiental, sistemas de seguridad y gestión de TI.
Fuente: Elaboración propia a partir de Classification of Data Center Infrastructure Management (DCIM) Tools, White paper 104, pag 4.
Instalaciones de energía.
El subsistema que gestiona las instalaciones eléctricas brinda una vista detallada del estado y operación de toda la red eléctrica dentro del circuito del Data Center, abarcando desde el servicio de alimentación, a los transformadores, a los Bus, a los racks. El funcionamiento clave de este tipo de subsistema es monitorear las condiciones de corriente crítica y no critica, alarmas de potencia y un análisis de potencia. Estas funciones soportan actividades críticas como notificaciones y respuestas a problemas en la red eléctrica, mantenimientos, capacidad, expansiones, proyectos de eficiencia energética y análisis de calidad de potencia.
Ilustración 13 . Graficas de análisis de calidad de la potencia
Fuente: Classification of Data Center Infrastructure Management (DCIM) Tools, White paper 104.
Este subsistema provee información basada en información detallada de la potencia, energía, factor de potencia, amperaje, voltaje, frecuencia, harmónicos y formas de onda. A la vez proporciona alarmas visuales con indicadores y notificaciones de alarmas, herramientas de análisis de información y la disponibilidad de programar reportes.
Control ambiental de las instalaciones
Los subsistemas de control ambiental en las instalaciones soportan los sistemas de ventilación aire acondicionado y calefacción. Adicionalmente abarcan los sistemas de incendios, aguas, vapor y sistemas de gases. Diariamente estos sistemas de control se encargan de abrir y cerrar válvulas, la velocidad de los ventiladores, inicialización de las bombas y el control de los espacios de enfriamiento y calentamiento dentro del Data Center.
Nuevas tecnologías como sistemas ópticos avanzados, identificación biométrica y sistemas remotos de seguridad se están implementando con mayor frecuencia estos días. Los subsistemas de administración de seguridad pueden brindar una identificación positiva y rastreo de actividades humanas cerca y en el entorno del Data Center.
Ilustración 14 Interfaz Cámaras de seguridad dentro del cuarto TI
Fuente: Classification of Data Center Infrastructure Management (DCIM) Tools, White paper 104. Cuarto TI
El subsistema de administración del cuarto de TI monitorea la potencia y el enfriamiento de los sistemas en el cuarto de TI para que los servidores, equipos de comunicación y equipos de almacenamiento, puedan estar en funcionamiento. Este subsistema está desarrollado en base a las necesidades y requerimientos de los operadores como mayor velocidad en los procesos e información en tiempo real. Adicionalmente este entorno se caracteriza por frecuentes cambios en operaciones, dispositivos inteligentes y cámaras de seguridad dentro del entorno. Los subsistemas de gestión TI se han diseñado para brindarle actualizaciones de protección a múltiples sistemas. Estos subsistemas se construyen pensando que el monitoreo de energía y enfriamiento funciona de una manera similar a otras aplicaciones informáticas. Ósea el programa se debe auto instalar y realizar la detección automática de componentes vinculados. Resumiendo, todo trabaja, con la capacidad de cambiar la configuración.
5.7
PLANEACION E IMPLEMENTACION
Este subconjunto de subsistemas asegura:
Distribución eficiente de los equipos
Ejecución de lo planeado para facilitar cambios en el Data Center
Seguimientos de los activos dentro del centro de Datos.
Simulaciones de posibles cambios para analizar futuros impactos dentro del Centro de Datos.
Tabla 2 Funciones dentro de planeación e implementación
Función
Predicción y
Modelado Qué pasaría si se hace esto Seguimiento de
Cambios A qué punto mi sistema se vuelve obsoleto Seguimiento de
Inventario Como rastreo el historial y movimiento de mi equipo Análisis de la
Dependencia
Si cambio el contenido de este RACK, como va a impactar mi sistema de refrigeración
Fuente: Elaboración propia a partir de Classification of Data Center Infrastructure Management (DCIM) Tools, White paper 104, pag 8.
Existen 5 subsistemas que agrupan el subconjunto de planeación e implementación:
Ilustración 15 Mapa conceptual Planeación e Implementación del software DCIM
Fuente: Elaboración propia a partir de Classification of Data Center Infrastructure Management (DCIM) Tools, White paper 104, pag 8.
Gestión en los activos de la infraestructura del sistema
Este subsistema permite la gestión de los activos: especificaciones de piezas relacionadas con la instalación, calibración, costo y seguimiento de los equipos.
Gestión de los activos TI y los ciclo de vida
Este subsistema permite la gestión del inventario en las salas de TI. Visualiza modelos del centro de datos permitiendo ver el espacio disponible y el
seguimiento de los activos de TI, adicionalmente permite visualizar el consumo de potencia por rack identificando y ubicando fallas de potencia.
Gestión en la capacidad de la Instalación
Este subsistema ayuda a planear los cambios dentro de los cuartos de infraestructura, proporciona mediciones en tiempo real del consumo de energía y el impacto de cambios en las infraestructuras de potencia y sistemas de refrigeración.
Gestión del flujo de trabajo en el cuarto TI
Este subsistema facilita la implementación de equipos adicionales, traslados y cambios dentro del Data Center, presentando una visión jerárquica, vistas globales y locales de los activos individuales dentro del entorno.
5.7.1 Gestión de capacidad del cuarto TI
Este subsistema identifica la ubicación más óptima para los equipos de Potencia, refrigeración y racks para los equipos de TI, esto desde una perspectiva de eficiencia energética. Los usuarios definen ciertos requerimientos como la redundancia del sistema y la utilización de la red para crear simulaciones en las cuales se analiza el impacto de cambios antes de que estos ocurran.
5.7.1.1
Manejo de la capacidad
El uso de instrumentación de energía y refrigeración en red, combinado con el software de gestión de energía y refrigeración de capacidad es la solución práctica más viable y confiable que tienen los operadores y proporciona las siguientes funciones:
Presentación de capacidad
La presentación de los niveles de capacidad se debe dar en:
Nivel del cuarto: se concentra en las UPS, generadores, enfriador, torres de enfriamiento y equipos de suministro eléctrico.
Nivel de fila: se asocia con los equipos de distribución de potencia y enfriamiento como PDU. Estos son esenciales para realizar planificaciones sobre configuraciones de rack cuando estos aún no se han implementado.
Nivel de rack: la información sobre este nivel es requerida para diagnosticar problemas o para evaluar el impacto de equipos TI específicos.
Un sistema de gestión eficiente de la capacidad va a proveer una interfaz de información jerárquica del modelo, incluyendo una representación gráfica del diseño del centro de datos.
Ilustración 16 Ejemplo de ilustración grafica de la información a nivel del RACK
Fuente: Elaboración a partir de power and Cooling Capacity Management for Data Centers, White Paper 150, pag 10
Establecer un plan de capacidad
El plan de capacidad debe ser establecido durante el diseño del data center. Una vez los dispositivos de potencia y enfriamiento son instalados en el data center, estos deben suministrar parte del plan de capacidad. Es posible tener un plan de capacidad que pueda adaptarse a cambios en Ti y de esta manera ayude a optimizar la capacidad de expansión y eficiencia eléctrica.
Es siempre importante asegurar la suficiente cantidad de capacidad. Muchas veces se concentran en asegurar la capacidad suficiente sin importar el tamaño para las reales necesidades TI. Como resultado se da un sobre dimensionamiento que se asocia a las pérdidas de energía y de capital.
Alertar sobre violaciones al plan de capacidad
Las alertas de capacidad deben activarse cuando las condiciones del centro de datos se salen de los límites del plan de gestión de capacidad. Estas alertas se hacen en respuesta a los siguientes eventos:
Incrementos del consumo de potencia de los equipos instalados en el rack más allá de los picos especificados en el plan de gestión en el rack, en una fila, o en el cuarto.
Reducción de disponibilidad de capacidad de potencia y refrigeración en la fila, en el cuarto o en el rack, debido a pérdidas o degradaciones en el subsistema de potencia o enfriamiento.
En data centers el sistema de gestión de capacidad es complementado con otras herramientas de monitoreo como fallas en tiempo real, seguridad y monitoreo de temperatura.
Ilustración 17 Ejemplo de ilustración grafica del monitoreo centralizado
Fuente: Elaboración a partir de power and Cooling Capacity Management for Data Centers, White Paper 150, pag 11
Modelar cambios propuestos
En DCIM el sistema debe tener la habilidad de analizar la capacidad en situaciones hipotéticas de las siguientes maneras:
Simulación de condiciones de falla, como la pérdida de uno o más dispositivos de potencia y enfriamiento.
Análisis de crecimiento planeado vs capacidad de uso actual.
Propuestas para agregar, quitar y reubica equipos.
La capacidad de gestión de DCIM debe permitir que estos escenarios sean evaluados con el plan de capacidad actual. Un modelo eficaz guiaría al usuario a seleccionar el mejor escenario.
DCIM puede ayudar con cambios en el equipo al asegurar que hay suficiente energía, refrigeración y los recursos del espacio para agregar nuevos equipos de TI en un lugar determinado.
Ilustración 18 Ejemplo de Interfaz sobre la estructura de un rack y sus ventajas cuando se realizan cambios sobre estos
Fuente: Elaboración a partir de power and Cooling Capacity Management for Data Centers, White Paper 150, pag 12
5.7.2 Recolección de datos
El subconjunto de recolección de datos está compuesta por dispositivos como: medidores, dispositivos de protección de energía, tarjetas incrustadas, controladores lógicos programables (PLCs) y sensores. Estos dispositivos realizan la función fundamental de la recopilación de datos y transmitirla al software de gestión para su procesamiento.
5.7.3 Tablero
La gestión de un centro de información requiere la consolidación de la información sobre el rendimiento del data center. Adicionalmente, los usuarios necesitan visualizar el data center de una manera que sea manejable y accionable. Por esto la visualización a través de un tablero es la clave del funcionamiento de los subsistemas en los subconjuntos.
El tablero de operaciones debe incluir: promedio de temperatura y humedad, carga de IT, carga total de DC, un resumen de las últimas alertas críticas y el estado actual del PUE. Por el lado de la seguridad el tablero debe mostrar las últimas entradas físicas al centro de información y los tiempos cuando estas entradas fueron realizadas. Algunos tableros se concentran más en el desempeño de los equipos TI mientras que otros proporcionan un resumen más detallado de la estructura física como enfriadores, potencia, y seguridad.
Ilustración 19 Ejemplo de Interfaz resumen sobre estructura física
Fuente: Elaboración propia a partir de Classification of Data Center Infrastructure Management (DCIM) Tools, White paper 104, pag 11.
5.7.4 Visualización del software
Aunque el tablero es la parte clave para la agregación de datos procesables, varios niveles de interfaz humano máquina (HMI) y la interfaz gráfica de usuario (GUI) existen para que los datos significativos sean visualizados por los usuarios específicos a través de los datos de los diferentes subsistemas.
Ilustración 20 Ejemplo de Interfaz Visualización de software
5.7.5 Hoja de Ruta DCIM
Ilustración 21 Hoja de ruta Gestión eficiencia eléctrica
Evaluar el software permite al operador trabajar sobre las áreas las relevantes para su data center, esta evaluación se va a basar en las necesidades de este y su integración e implementación con el sistema. Esta evaluación permitirá ahorrar en gastos además de estructurar la eficiencia del DC hacia un fin específico.
La planeación e implementación gestiona principalmente la capacidad del sistema, convirtiéndose en un factor importante cuando se quiere determinar hasta qué punto se puede llevar el data center y como este se puede ver afectado por la sobrecarga durante ciertos momentos de actividad.
Monitorear el estado del Data Center es una labor continua y muchas veces agotadora, durante este paso las alertas de seguridad, control ambiental, sobrecargas y fallas en el cuarto TI se vuelven esenciales para los operadores cuando estos quieren identificar las fuentes de cualquier imprevisto en el funcionamiento del DC.
Por último la interfaz gráfica del usuario (GUI) pasa a ser parte importante de esta hoja de ruta, ya que en esta se muestran, de manera global, todas las alertas y procedimientos a los operadores del DC.
6 CASO DE ESTUDIO
Como caso de estudio se plantea un diseño típico de un centro de datos Tier 3, haciendo referencia a una industria con presencia mundial, donde la mayoría de sus ingresos son a través de herramientas que dependen de la web y altamente de su infraestructura TI. Con capacidad de 1600 KW, con refrigeración por agua y un área de aproximadamente 2000 m2.
En el diseño se especifica el espacio TI, el área de potencia y de refrigeración. Todas integradas para mejorar la eficiencia, funcionamiento y confiabilidad del data center.
6.1
Potencia del sistema
La distribución usada en este diseño eléctrico es Dual con redundancia 2(N+1) para las UPS y N+1 para los generadores. En el cuarto eléctrico, las UPS están conectadas aguas debajo de los cuartos de distribución. Dos UPS (Symmetra MW) están configurados con redundancia 2(n+1) proporcionando 1200 KW de potencia al cuarto de TI. Dos unidades UPS (Galaxy 300) con configuración 2N proporcionan potencia a las bombas en el sistema de refrigeración. Adicionalmente transformadores de baja tensión le dan soporte al sistema de iluminación y otras cargas del edificio. Por otro lado la arquitectura de distribución de potencia desde el cuarto eléctrico al espacio TI utiliza una combinación de paneles de baja Tensión y un módulo de distribución de potencia. Finalmente, el sistema está diseñado para dar soporte a dispositivos como panes de incendio, sistemas control ambiental, sistemas de calidad de potencia que permiten predecir mantenimientos y diagnósticos del sistema.
Tabla 3 Características de potencia caso de estudio
Características de
Potencia
NOMBRE VALOR UNIDAD
Capacidad de Potencia en la entrada DC 1600 KW
Voltaje de entrada (Barra principal) 400 V
Capacidad UPS en el espacio TI 1200 KW
Circuito de Alimentación Dual
Redundancia de los Generadores N+1
Redundancia de UPS en el espacio TI 2(N+1)
Redundancia CRAC/CRAHC 2N
Fuente: Elaboración a partir de http://designportal.apc.com/dcrd/pages/filter.html 1000 kW, Tier 3, Chilled Water, 1959 m2.
Ilustración 22 Diseño cuarto de alimentación caso de estudio