Las diez acciones para el uso inteligente de la energía en el Data Center. Segunda parte

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Introducción

En el “white paper” número dos iniciamos el desarrollo y explicación de la estrategia de “Uso Inteligente de la Energía” la cual se basa en la puesta en práctica de 10 acciones las cuales a partir del efecto cascada impactan significativamente el desempeño energético del Data Center.

También profundizamos en las cuatro primeras acciones de esta estrategia, es decir, hablamos del uso de procesadores eficientes, el uso de servidores con fuentes de poder eficientes, la habilitación de características de administración de energía en los servidores y la implementación de servidores blade.

A continuación desarrollaremos las restantes seis acciones de la estrategia de uso inteligente de la energía para concluir con datos relevantes sobre el impacto total de esta estrategia en el consumo energético global del Data Center.

5. Virtualización de Servidor

Como las tecnologías de servidores se han optimizado, la virtualización se ha consolidado permitiendo un aumento en la utilización del servidor, y reduciendo la cantidad de servidores necesarios.

En nuestro modelo, al implementar la virtualización se proporciona una reducción incremental del 8% de la energía total consumida en el Data Center de 470 m2.

6. Mejores prácticas de enfriamiento:

Algunos Data Center han puesto en práctica algunas de las mejores prácticas, tales como la implementación de pasillo frío/ pasillo caliente en los arreglos de gabinetes. Sin embargo existe aún un enorme potencial de optimización en aspectos de sellado de aberturas en los pisos elevados, utilizando paneles ciegos en los espacios libres en los bastidores, y evitando la mezcla de aire frío y aire caliente. ASHRAE ha publicado varios trabajos sobre estas mejores prácticas.

Las simulaciones computarizadas de dinámica de fluidos (CFD por sus siglas en inglés) puede ser utilizada para identificar las deficiencias y optimizar el flujo de aire en el Data Center (Figura 8).

Muchas organizaciones, están contratando como parte de los estudios de diseño y diagnóstico de sus Data Center, servicios de evaluación centrados en la mejora de la eficiencia de los sistemas de climatización.

Adicionalmente, las temperaturas en el pasillo frío pueden ser aumentadas si la temperatura actual está por debajo de 20 ºC. De igual forma en los sistemas de enfriamiento con agua helada (Chiller), la temperatura del agua fría puede elevarse desde 7.2 ° C hasta 10 ° C.

En el modelo en estudio, la eficiencia del sistema de climatización es mejorada 5%, simplemente mediante la aplicación de las mejores prácticas antes indicadas. Esto reduce los costos totales de energía en un 1% sin invertir en ningún tipo de tecnología nueva.

Figura 8: Simulación computarizada de dinámica de fluidos.

7. Distribución de Potencia a 415 V AC

El sistema de potencia crítica representa otra gran oportunidad para reducir el consumo de energía; sin embargo, debe tenerse un cuidado a la hora de adoptar estrategias que garanticen la reducción de la energía ya que la premisa fundamental es que una reducción en el consumo no puede conseguirse a costa de una pérdida de disponibilidad por la reducción de equipos.

La mayoría de los Data Center utilizan un tipo de UPS denominada de doble conversión. Estos sistemas convierten la energía de entrada a DC y luego de regreso a energía AC dentro de la UPS. Esto permite que el UPS genere un ambiente limpio, con una forma de onda adecuada para los equipos de TI, ya que aísla de manera efectiva los equipos de la fuente de alimentación.

Aguas abajo del UPS hay una enorme oportunidad de optimización. En la gran mayoría de los Centros de Datos, el UPS suministra potencia a 480 V, potencia que es acondicionada al voltaje que requieren los equipos, mediante un sistema de distribución, cuyo transformador baja la tensión de 480 V a 208 V. Normalmente esto hace al sistema incurrir en grandes pérdidas.

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Una forma de eliminar esto es diseñar la salida del UPS como un sistema trifásico a 415 V, supliendo 240 V monofásicos (voltaje línea - neutro) alimentando directamente los servidores (figura 9). Este voltaje alto no solo elimina las pérdidas asociadas al cambio de voltaje y la presencia del transformador del PDU, sino que permite lograr un incremento en la eficiencia de la fuente de poder del servidor.

En el modelo de estudio, se logró una reducción incremental del 2% en la energía utilizada por la infraestructura de soporte del Data Center, simplemente utilizando distribución a 415 V AC.

Figura 9: Distribución tradicional vrs distribución a 415 V/240 V.

8. Enfriamiento con capacidad variable:

Los Data Center normalmente son diseñados para manejar cargas pico, que rara vez se dan. En consecuencia, datos de la eficiencia a plena carga, a menudo no son una buena indicación de la eficiencia de funcionamiento real.

Tecnologías más nuevas, tales como compresores digitales tipo scroll y variadores de frecuencia en los equipos de aire acondicionado de la sala de cómputo (CRAC), permiten una alta eficiencia con cargas parciales.

Los compresores digitales tipo scroll permiten que la capacidad de los aires acondicionados se ajuste exactamente a las condiciones ambientales de la sala, sin necesidad de estar apagando y encendiendo el compresor.

Normalmente, los ventiladores de las unidades CRAC corren a una velocidad constante y entrega un volumen constante de flujo de aire.

Mediante ventiladores con variadores de frecuencia es posible ajustar la velocidad de los ventiladores y el consumo de energía conforme se reduce la carga. La potencia del ventilador es directamente proporcional al cubo de las revoluciones por minutos del

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ventilador, por lo tanto una reducción del 20 % en la velocidad del ventilador proporciona casi el 50 % de ahorro en energía de los ventiladores. Este tipo de unidades están disponibles en paquetes o kits adaptables que hacen posible actualizar unidades CRAC con un ROI menor a un año.

En el modelo bajo estudio, el uso de variadores de frecuencia y compresores digitales permitió un ahorro incremental del 4% en el consumo de energía del Data Center.

9. Enfriamiento suplementario:

Los sistemas de enfriamiento tradicionales han demostrado ser muy eficaces en el mantenimiento seguro y controlado del ambiente del cuarto de cómputo. Sin embargo, la optimización de la eficiencia energética en el Data Center requiere migrar de un Data Center con densidades de carga tradicionales (2 a 3 kW por rack) a ambientes que pueden soportar densidades altas de carga (excediendo los 30 kW por rack).

Este escenario requiere la aplicación de un enfoque en la climatización que suple parte de las necesidades de enfriamiento mediante los sistemas convencionales de enfriamiento, mientras que la otra parte de la carga es suplida por sistemas de enfriamiento suplementario.

Estos sistemas de enfriamiento suplementario son unidades de climatización que pueden ir montadas encima de los gabinetes de servidores o a un lado de dichos gabinetes, entre filas, tal y como se muestra en la figura 10, extrayendo el aire caliente directamente del pasillo caliente y suministrando aire frío al pasillo frío.

Estas unidades de enfriamiento suplementario pueden reducir los costos por concepto de enfriamiento hasta en un 30 % en comparación con los enfoques tradicionales de enfriamiento. Estos ahorros se consiguen porque el enfriamiento suplementario trae el aire frío más cerca de la fuente de calor (close coupling), reduciendo los requerimientos de potencia de los abanicos requeridos para mover el aire. Estos sistemas adicionalmente utilizan intercambiadores de calor más eficientes y entregan sólo enfriamiento sensible, lo cual es ideal para el calor seco generado por el equipo electrónico.

El refrigerante es entregado a los módulos suplementarios a través de una tubería de refrigeración aérea, la cual una vez instalada permite que los módulos de enfriamiento sean adicionados o relocalizados fácilmente según se den los cambios en el ambiente del Data Center. En el modelo bajo estudio, en 20 gabinetes con una densidad de carga de 12 kW cada uno, se utilizó refrigeración suplementaria, mientras que en los restantes 40 gabinetes (a 3,2 kW por gabinete) se utilizó el sistema tradicional de enfriamiento. Esto produjo una reducción incremental del 6% en los costos de energía global del Data Center.

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Figura 10: Sistema suplementario de enfriamiento.

10.Monitoreo y optimización:

Una de las consecuencias del incremento en las densidades de equipos ha sido el incremento en la diversidad dentro del Data Center. Densidades de carga son pocas veces uniformes a través de una infraestructura de soporte y estas pueden crear ineficiencias en el enfriamiento, si un sistema de optimización y monitoreo no es implementado. Las unidades de enfriamiento del cuarto de cómputo en un lado de la infraestructura de facilidades podrían estar humidificando mientras que en otro lado de la infraestructura de facilidades podrían estar deshumidificando, siendo las condiciones ambientales externas las mismas.

Los sistemas de control de enfriamiento pueden monitorear las condiciones a lo largo de todo el Data Center y coordinar las acciones de las múltiples unidades para prevenir conflictos e incrementar el trabajo del equipo (figura 11).

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En el modelo en estudio, se logró un ahorro incremental del 1% como resultado de un adecuado sistema de monitoreo y control.

Figura 10: mejora obtenida con la implementación de un sistema de monitoreo y control.

El impacto económico de las mejoras:

Mediante la estrategia de uso inteligente de la energía es posible reducir el consumo de energía y la eliminación de los obstáculos al crecimiento.

Aplicando la estrategia de “Uso Inteligente de la Energía” al modelo estudiado de un Data Center de 570 m2, se logró la reducción de hasta un 52% en el uso de energía sin comprometer el rendimiento o la disponibilidad.

En su estado no optimizado, el Data Center modelo de 470 m2 utilizado para desarrollar el enfoque de uso inteligente de la energía tiene una carga de 588 kW y el total de instalaciones de soporte a la carga es de 1.127 kW. A través de las estrategias de optimización expuestas en este documento, fue posible lograr una optimización energética manteniendo el mismo nivel de rendimiento pero utilizando mucha menos potencia y menor espacio físico.

De acuerdo a los resultados obtenidos, la carga total se redujo a 367 kW, mientras que se aumentó la densidad por gabinete de 2,8 kW a 6,1 kW por gabinete. Esto redujo el número de gabinetes necesarios para soportar la carga de 210 kW a tan solo 60 kW. Además permitió reducir consumo de potencia y enfriamiento y las limitaciones de espacio al crecimiento (Figura 11).

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Figura 11: Eliminación de restricciones.

El consumo total de energía se redujo a 542 kW y la superficie total necesaria para equipos de TI se redujo en un 65 % (Figura 12).

Figura 12a: Espacio ocupado por servidores antes de la optimización.

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Figura 12b: Espacio ocupado por servidores después de la optimización.

La estrategia de “Uso inteligente de la energía” es adecuada para todo tipo de Data Center, sin embargo, la secuencia puede verse afectada por el tipo de instalación. Servicios en funcionamiento con altas tasas de utilización durante las 24 horas del día llevan a enfocar los esfuerzos iniciales en la adquisición de equipos de TI con baja potencia, transformadores y fuentes de alimentación de alta eficiencia.

Figura 13: Estrategias y prioridad de aplicación que deben ser consideradas.

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Figura 14: Tabla resumen de las 10 estrategias con el porcentaje de ahorra individual y global, así como el ROI de cada acción.

Como conclusión final como puede comprobarse en el cuadro resumen de la Figura 14 la aplicación de estas 10 acciones redunda en un 52% por efecto de ahorro acumulado de energía en el Data Center, adicionalmente se logró una reducción del 65% en el espacio utilizado. Otro aspecto importante de resaltar es el hecho de que el ROI más extenso es de apenas 18 meses lo que confirma el concepto de que “lo Green es rentable”.

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Desarrollado por:

DATA CENTER CONSULTORES S.A.

Ing. Alexander Monestel, ATD-125Presidente

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