Эффективность использования энергии ( PUE ) или КПД блока питания — это коэффициент, описывающий, насколько эффективно центр обработки данных использует энергию; в частности, сколько энергии потребляется вычислительным оборудованием (по сравнению с охлаждением и другими накладными расходами, поддерживающими работу оборудования).
PUE — это отношение общего количества энергии, потребляемой вычислительным центром обработки данных [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [ избыточные цитаты ] к энергии , поставляемой вычислительному оборудованию. PUE — это обратная величина эффективности инфраструктуры центра обработки данных .
Первоначально PUE был разработан консорциумом The Green Grid . PUE был опубликован в 2016 году как глобальный стандарт в соответствии с ISO/IEC 30134-2:2016.
Идеальный PUE — 1,0. Все, что не считается вычислительным устройством в центре обработки данных (например, освещение, охлаждение и т. д.), попадает в категорию энергопотребления объекта.
Метрика PUE является наиболее популярным методом расчета энергоэффективности . Хотя она является наиболее эффективной по сравнению с другими метриками, PUE имеет свою долю недостатков. Это наиболее часто используемая метрика для операторов, технических специалистов по объектам и архитекторов зданий для определения того, насколько энергоэффективны здания их центров обработки данных. [9] Некоторые специалисты даже хвастаются тем, что их PUE ниже, чем у других. Естественно, неудивительно, что в некоторых случаях оператор может «случайно» не учесть энергию, используемую для освещения, что приводит к более низкому PUE. Эта проблема больше связана с человеческой ошибкой, а не с проблемой самой системы метрик PUE.
Одна из реальных проблем заключается в том, что PUE не учитывает климат в городах, где построены центры обработки данных. В частности, он не учитывает различные нормальные температуры за пределами центра обработки данных. Например, центр обработки данных, расположенный на Аляске, нельзя эффективно сравнивать с центром обработки данных в Майами. Более холодный климат приводит к меньшей потребности в массивной системе охлаждения. Системы охлаждения составляют примерно 30 процентов потребляемой энергии на объекте, в то время как оборудование центра обработки данных составляет почти 50 процентов. [9] Из-за этого центр обработки данных в Майами может иметь окончательный PUE 1,8, а центр обработки данных на Аляске может иметь соотношение 1,7, но центр обработки данных в Майами может работать в целом более эффективно. В частности, если бы он оказался на Аляске, он мог бы получить лучший результат.
Кроме того, согласно исследованию на Science Direct , «оценка PUE практически бессмысленна, если ИТ-система не работает на полную мощность» [10] .
В целом, поиск простых, но повторяющихся проблем, таких как проблемы, связанные с влиянием различных температур в городах, и изучение того, как правильно рассчитать все потребление энергии объектом, очень важны. При этом, продолжая сокращать эти проблемы, мы гарантируем, что дальнейший прогресс и более высокие стандарты всегда будут способствовать улучшению успеха PUE для будущих объектов центров обработки данных. [9]
Чтобы получить точные результаты расчета эффективности, необходимо включить все данные, связанные с центром обработки данных. Даже небольшая ошибка может привести к множеству различий в результатах PUE. Одной из практической проблем, которая часто наблюдается в типичных центрах обработки данных, является добавление энергозатрат любых альтернативных систем генерации энергии (таких как ветряные турбины и солнечные панели), работающих параллельно с центром обработки данных, к PUE, что приводит к запутыванию истинной производительности центра обработки данных. Другая проблема заключается в том, что некоторые устройства, потребляющие электроэнергию и связанные с центром обработки данных, могут фактически совместно использовать энергию или использовать ее в другом месте, что приводит к огромной ошибке в PUE.
PUE был представлен в 2006 году и продвигался The Green Grid (некоммерческой организацией ИТ-специалистов) в 2007 году и стал наиболее часто используемой метрикой для отчетности об энергоэффективности центров обработки данных. [10] Хотя он называется «эффективность использования энергии», на самом деле он измеряет энергопотребление центра обработки данных. [10]
Метрика PUE имеет несколько важных преимуществ. Во-первых, расчет можно повторять с течением времени, что позволяет компании просматривать изменения эффективности в историческом плане или во время ограниченных по времени событий, таких как сезонные изменения. Во-вторых, компании могут оценить, как более эффективные практики (например, отключение неиспользуемого оборудования) влияют на их общее использование. Наконец, метрика PUE создает конкуренцию, «повышая эффективность, поскольку рекламируемые значения PUE становятся ниже». [10] Затем компании могут использовать PUE в качестве маркетингового инструмента.
Однако есть некоторые проблемы с метрикой PUE. Главная из них возникает из способа расчета коэффициента. Поскольку ИТ-нагрузка является единственным знаменателем, любое снижение ИТ-нагрузки (например, посредством виртуализации, позволяющей вывести часть оборудования из строя, или просто посредством более энергоэффективного оборудования) приведет к росту PUE. Это дает извращенный результат.
Помимо проблем, упомянутых в последнем абзаце, есть и другие проблемы: эффективность сети электропитания и расчет точной нагрузки ИТ. Согласно анализу чувствительности Gemma, [10] «Общее потребление энергии равно общему количеству энергии, используемой оборудованием и инфраструктурой на объекте (WT), плюс потери энергии из-за неэффективности сети электропитания (WL), следовательно: PUE=(WT+WL)/WIT». Исходя из уравнения, неэффективность сети электропитания (WL) увеличит общее потребление энергии центром обработки данных. Значение PUE увеличивается по мере того, как центр обработки данных становится менее эффективным. Нагрузка ИТ является еще одним важным вопросом метрики PUE. «Крайне важно, чтобы для PUE использовалась точная нагрузка ИТ, и чтобы она не основывалась на номинальной потребляемой мощности оборудования. Точность нагрузки ИТ является одним из основных факторов, влияющих на измерение метрики PUE, поскольку использование серверов оказывает важное влияние на потребление энергии ИТ и, следовательно, на общее значение PUE». [10] Например, центр обработки данных с высоким значением PUE и высокой загрузкой сервера может быть более эффективным, чем центр обработки данных с низким значением PUE и низкой загрузкой сервера. [10] Также в отрасли существует некоторая обеспокоенность относительно PUE как маркетингового инструмента [11], что приводит к использованию некоторыми термина «злоупотребление PUE». [12]
В октябре 2008 года было отмечено, что центр обработки данных Google имел коэффициент 1,21 PUE во всех 6 своих центрах, что в то время считалось максимально близким к идеальному. Сразу за Google шла компания Microsoft, которая имела еще один примечательный коэффициент PUE 1,22. [13]
С 2015 года Switch , разработчик центров обработки данных SUPERNAP, имеет PUE для размещения оборудования, проверенный третьей стороной, 1,18 для своего объекта SUPERNAP 7 в Лас-Вегасе, штат Невада, со средней температурой холодного коридора 20,6 °C (69,1 °F) и средней влажностью 40,3%. Это объясняется запатентованными технологиями Switch по сдерживанию горячего коридора и HVAC. [14]
По состоянию на конец второго квартала 2015 года центр обработки данных Facebook в Прайнвилле имел эффективность использования энергии (PUE) 1,078, а центр обработки данных в Форест-Сити имел PUE 1,082. [15]
В октябре 2015 года компания Allied Control заявила о коэффициенте PUE 1,02 [16] благодаря использованию двухфазного иммерсионного охлаждения с использованием жидкости 3M Novec 7100 .
В январе 2016 года в Дармштадте был открыт Green IT Cube с показателем PUE 1,07. [17] Он использует охлаждение холодной водой через дверцы стойки.
В феврале 2017 года Supermicro объявила о развертывании своих дезагрегированных систем MicroBlade. Неназванная компания из списка Fortune 100 развернула более 30 000 серверов Supermicro MicroBlade в своем центре обработки данных в Кремниевой долине с (PUE) 1,06. [18]
Благодаря собственным инновациям в системах жидкостного охлаждения французская хостинговая компания OVH сумела достичь коэффициента PUE 1,09 в своих центрах обработки данных в Европе и Северной Америке [19] , тогда как в 2023 году они сообщили об общем 12-месячном показателе PUE 1,29. [20]
В 2021 году Google сообщил о показателе PUE 1,1 в своих центрах обработки данных по всему миру и менее 1,06 для своих лучших сайтов. [21] [22]
PUE был опубликован в 2016 году как глобальный стандарт ISO/IEC 30134-2:2016, а также как европейский стандарт EN 50600-4-2:2016.
