Entwicklung eines Vorgehensmodells zur Optimierung der Energieeffizienz in Rechenzentren am Beispiel des Vienna Scientific Cluster

Abstract

Unter dem Blickwinkel der Green IT beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der Identifizierung, Analyse und Bewertung der Energieeffizienz in Rechenzentren. Steigende Energiekosten, in Verbindung mit einem geschärften Bewusstsein der Öffentlichkeit für die Umweltproblematik (Klimaveränderung durch CO2-Ausstoß auf Grund der Stromgeneration, Ressourceneinsatz in Produktion und Entsorgung der IT-Hardware, etc.), bewegen Betreiber von Rechenzentren und Hersteller von IT-Lösungen dazu, Maßnahmen der Verbrauchsoptimierung zu setzen. Dabei ist zu beachten, wie Energieeffizienz definiert und gemessen wird, sodass jene von Anbietern als "grün" vorgestellte Techniken und Strategien erfolgreich angepasst und in bestehenden Strukturen implementiert werden können.<br />Im Ausmaß dieser Arbeit werden Kennzahlen (Power Usage Effectiveness PUE, Data Center Infrastructure Efficiency DCiE, etc.) zur Bewertung und Maßnahmen zur Steigerung der Energieeffizienz eines Rechenzentrums untersucht. Hierbei zeigt sich, dass ein integrativer Ansatz, von der Bestimmung der Energieeffizienz bis hin zur Realisierung eines optimierten Szenarios, nicht existiert. Mit dem Vorgehensmodell "Green IT Analysis Procedure" (GITAP), wurde eine flexible und transparente Methode in 4 Phasen entwickelt, um jene Kennzahlen bestimmen und in der Analyse des Rechenzentrums auftretende Schwachstellen identifizieren zu können. Gewonnene Daten bilden im Anschluss die Grundlage zur Erstellung eines Soll-Konzeptes, das, um Erwartungen der Betreiber bzw. Benutzer und um konkrete Maßnahmen aus Best Practices erweitert, in die Realisierung überführt wird.<br />Die Erprobung des Vorgehensmodells wurde am Vienna Scientific Cluster (VSC) an der Technischen Universität in Wien durchgeführt. Dieses Rechenzentrum befindet sich in einem, mehrere Systeme beherbergenden, Serverraum und teilt sich verschiedene Ressourcen der Gebäudeinfrastruktur.<br />Im Zuge der Anwendung des Vorgehensmodells konnte der Gesamtjahresverbrauch des High Performance Clusters ermittelt sowie seine Effizienz (PUE) errechnet werden. Durch GITAP wurden Schwachstellen während der Analyse bestimmt und in entsprechende Maßnahmen eines Sollkonzeptes aufgenommen. Die Resultate der Kalkulation zeigen, dass die jeweiligen Lösungen Reduktionen des Gesamtverbrauchs realisieren und in beiden Fällen zu einer Optimierung des PUE-Wertes führen können.<br />

This paper aims at identifying, analyzing and evaluating energy efficiency of data centres under a Green IT perspective. Increasing costs of energy and a rising level of public awareness towards environmental issues (climate change triggered by CO2 emissions due to energy generation, resource savings in production and disposal of IT hardware) drive data centre operators and IT product vendors to pursue or offer power consumption optimized solutions. At the same time, however, it is to be noted that standards on defining and quantifying energy efficiency are required in order to successfully adapt and apply available "green" technologies.<br />During the examination of energy efficiency metrics (Power Usage Effectiveness PUE, Data Center Infrastructure Efficiency DCiE, etc.) and various measures proposed to increase power optimization in data centres, no holistic approach, covering the evaluation of mentioned metrics up to implementation of an energy improved concept, could be found. For the purpose of addressing these issues, including attributes of transparency and flexibility, the procedure model "Green IT Analysis Procedure" (GITAP) was developed and tested in the environment of the Vienna Scientific Cluster (VSC) at the Vienna University of Technology.<br />This high performance cluster shares the buildings energy distribution and cooling infrastructure with other hosted computing systems. GITAP consists of four phases in which a data centre's energy efficiency is determined and potentials for improvement can be identified. Acquired data, enhanced by operator and user expectations as well as endorsed best practices, forms the basis from which target scenarios are to be derived and implemented. In the course of testing GITAP at the VSC its annual energy consumption as well as PUE could be determined. Further, the analysis identified inefficiencies, upon which, measures for a possible target scenario were developed. Obtained results show that the implementation of either case could lead to a reduction in energy consumption with respective lower PUE values.<br />