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Optimierung der Energiebilanz von IT-Technikr채umen und Erweiterung einer NAGIOS Plattform

Giovanni Coppa 18. Mai 2010


Motivation und Ausgangslage

Modellierung

Optimierung des Rechenzentrums

Energieversorgung und Systemgrenzen

Messungen

Optimierung des Rechenzentrums und Klimatechnik

Schlussfolgerung


Motivation und Ausgangslage

Verbrauchsreduktion des Energieverbrauchs bis 2013 bei einer Öffentlichen Behörde in der Bundesrepublik Deutschland für IT-Umgebung


Motivation und Ausgangslage Ist Ihnen der Energiebedarf der IT in kWh und â‚Ź bekannt?

Gesamt

5% 1% 4%

90%

3%

200 - 499 Mitarbeiter

8%

500 - 999 Mitarbeiter

1.000 - 4.999 Mitarbeiter 4% 4%

97%

3%

89%

8%

84%

10%

5.000 und mehr Mitarbeiter

0%

90%

10%

20%

30%

Nur kWh bekannt

40%

50%

60%

Nur Euro bekannt

70%

Beides bekannt

80%

90%

100%

Nein

Quelle: Experton Group GreenIT Studie – 107 Unternehmen

Nur 7% kennen den konkreten Energie-Verbrauch ihrer IT-Infrastruktur


Motivation und Ausgangslage Wie wichtig ist der Einsatz von energieeffizienter Hardware? wichtig 29% neutral 29%

sehr wichtig 10%

unwichtig 16% weniger wichtig 16%

Quelle: Experton Group GreenIT Studie – 107 Unternehmen

Nur 7% kennen den konkreten Energie-Verbrauch ihrer IT-Infrastruktur, aber schon fĂźr 39% der Anwender ist der Einsatz energieeffizienter Hardware wichtig!


Motivation und Ausgangslage Virtualisierung Kühlungslösungen Wiederverwendung der entstandenen Wärme (z.B. als Gebäudeheizung)

Durch den Einsatz aktueller Technologien und intelligentem Design den Wirkungsgrad zu steigern.

Auswahl der USV (15% der elektrischen Energie in Wärme)


Motivation und Ausgangslage

Ăœbersicht Ăźber die Teile der DIN V 18599 die Energieeinsparverordnung


Modellierung

Blackbox-Darstellung eines Rechenzentrums


Modellierung - Das theoretische Modell |Qw| = m * c * Tw [Watt] Strom = V * A [Watt] Nutzenergie = V * A [Watt] Q k = m * c * T k [Watt]

• Massenströme • Temperaturen • Heizwerte • Drücke • Durchsatz der Lüfter in Abhängigkeit von der Rechenbelastung sowie deren mechanische Verluste (Getriebe, Lager, etc.. ) • Drehzahl der Lüfter


Optimierung des Rechenzentrums

Verf端gbarkeit eines Rechenzentrums nach EU norm EN 50173-5 (Quelle: FTM Consulting,inc )


Optimierung des Rechenzentrums Stromverbrauchsszenario fĂźr deutsche Rechenzentren

Zunahme des Stromverbrauchs von 47% Stromkosten bis 2013 auf 2,2 Mrd. â‚Ź.


Optimierung des Rechenzentrums Power Usage Effectiveness (PUE)

Prz: Gesamtrechenzentrumsleistung (Total Facility Power) Pit: IT-Leistung (IT Equipment Power)

Der PUE-Wert kann zwischen 1,0 und unendlich liegen. Ein an 1,0 grenzender PUE-Wert bedeutet hundertprozentige Effizienz. In diesem Fall w체rde also die gesamte Energie f체r die IT-Ger채te genutzt werden


Optimierung des Rechenzentrums Wirkungsgrad der USV

Wirkungsgradkennlinien in Abh채ngigkeit von der Auslastung f체r verschiedene USV-Techniken


Optimierung des Rechenzentrums Für Rechenzentren mit einer durchschnittlichen Last von 1000 W/m2 steigt die Raumtemperatur alle 4 Sekunden um 1 Kelvin

Temperaturkontrolle •

Im Serverraum und innerhalb der Racks nach sogenannten Hotspots gesucht

Kältegangtemperatur beträgt 24°C

Warm- und Kaltgang


Optimierung des Rechenzentrums

Die Google Studie Google auf Data Center Efficiency Summit (1. April 2009) • • • • •

Auf 45 Container Generatoren mit 99,5% Effizienz Niedrigspannungskabel Wassergekühlt Sehr hohe Temperatur von 27,1°C in den Kaltgängen


Energieversorgung und Systemgrenzen Wirkungsgrad des Rechenzentrums

Modellierung des elektrischen Systems f체r Rechenzentren und Serverr채ume.

DCiE = Data Centre Infrastructure Efficiency


Energieversorgung und Systemgrenzen Optimierung der Klimatechnik •

50% Energiebedarf für Kälteerzeugung und Luftbeförderung

25% Energiebedarf für IT-Prozesse

Durch klimatechnische Optimierung

40% Energieverbrauchs einsparen Stromverbrauchsverteilung in einem Rechenzentrum


Energieversorgung und Systemgrenzen Klassische K端hlung der Serverr辰ume

Beispiel f端r eine Standard-Raumklimatisierung wie sie urspr端nglich bei Netzlink IT GmbH eingesetzt wurde


Energieversorgung und Systemgrenzen Klassische K端hlung der Serverr辰ume

Beispiel f端r eine Bodenluftk端hlung in Rechenzentren mit Standard-Anordnung


Energieversorgung und Systemgrenzen Klassische K端hlung der Serverr辰ume

Beispiel f端r ein offenes Klimarack

Beispiel f端r ein geschlossenes Klimarack


Energieversorgung und Systemgrenzen Klassische K체hlung der Serverr채ume

Beispiel f체r eine Warm-/Kaltgangklimatisierungs-Anordnung


Energieversorgung und Systemgrenzen Klassische K체hlung der Serverr채ume

Beispiel f체r eine Warm-/Kaltgangklimatisierungs-Einhausung


Energieversorgung und Systemgrenzen Konstruktive Potentiale und Energiebilanz Blindblende

Luftstromf端hrung

Trennung

L端fterplatten

Monitoring

Doppelbodendichtung


Energieversorgung und Systemgrenzen

W채rmetransport

W채rmetransport beispielhaft in einem typischen Rechenzentrum


Energieversorgung und Systemgrenzen

Verteilung des Stromverbrauchs (Beispiel: 2 CPU Rackserver 2U)

80-Plus arbeitet mit einem Wirkungsgrad grĂśĂ&#x;er 80%


Energieversorgung und Systemgrenzen

Energieeffizienz: Blades im Vergleich


Optimierung des Rechenzentrums und Klimatechnik

IST-Situation

Grundriss und Schnitt des untersuchten Rechenzentrums


Optimierung des Rechenzentrums und Klimatechnik

TEST-Situation Trennung in Kalt-/Warmgang


Optimierung des Rechenzentrums und Klimatechnik SOLL-Situation


Messungen Raumdesign Beispiel

Lüfter von 83% auf 72% Leistungsaufnahme von 2300W auf 2132W

Pro Jahr sind 17.520kWh * 0,15€ = 2,628€ Auf die gesamte IT


Optimierung des Rechenzentrums und Klimatechnik

Temperatur Messungen Min. und Max. in Braunschweig im Jahr 2009


Messungen Temperatur und Feuchte 5%

10%

15%

30%

20%

x 21°C ± 1°C 45 ± 5 % rel. F. 20°C - 26°C 20 – 80 % rel. F.

x

40%


CFD – Modellrechnung und Simulationen

Modell des Rechenzentrums frontal


CFD – Modellrechnung und Simulationen


CFD Simulationsergebnisse

Temperaturverteilung in Ebene y = 0,2 x RZ-Gesamthรถhe


CFD Simulationsergebnisse

Temperaturverteilung in Ebene y = 0,7 x RZ-Gesamthรถhe


CFD Simulationsergebnisse

Temperaturverteilung in r채umlichen Schnittebenen


CFD - R채umliche Temperaturverteilung in r채umlichen Schnittebenen im Rechenzentrum

Isotherme T = 40째C


CFD - R채umliche Temperaturverteilung in r채umlichen Schnittebenen im Rechenzentrum

Isotherme T = 30째C


CFD - Verlauf virtueller Strรถmungspartikel im Rechenzentrum

Kaltluftstrรถmungsverlauf im Rechenzentrum frontal


CFD - Verlauf virtueller Strรถmungspartikel in Rechenzentrum

Warmluftstrรถmungsverlauf im Rechenzentrum


Gegen端berstellung und Auswahl

Netzlinks geplante Infrastruktur des Rechenzentrums mit LCP


Schlussfolgerungen Folgende Gesichtspunkte wurden berücksichtigt: • Besondere Eigenschaften der Temperatur und Klimaanlage • Spezielle Eigenschaften zur Nutzung des Übertragungsmediums • Optimierung von Ressourcen- und Energieverbrauch des Rechenzentrums und Nutzung der Abwärme • Funktionale und ergonomische Einschränkungen des Systems • Konsequenzen für zukünftige Konzeptentwicklungen


Adresse

vielen Dank f端r Ihre Aufmerksamkeit

Netzlink Informationstechnik GmbH Heinrich-B端ssing-Ring 42 38102 Braunschweig Tel.: 05 31-707 34 30 Fax: 05 31-707 34 59 mail: info@netzlink.com www.netzlink.com


Optimierung der Energiebilanz