Область техники, к которой относится изобретение
Настоящее изобретение относится в общем к способам и системам повышения электрического кпд центра обработки данных.
Уровень техники
Хотя некоторые аспекты центров обработки данных можно планировать достаточно успешно, планирование и управление электрическим кпд центра обработки данных осуществляется достаточно редко. Неблагоприятными последствиями этого является то, что в центрах обработки данных расходуются большие объемы электроэнергии. Следовательно, желательно повысить электрический кпд центра обработки данных путем планирования, измерения и моделирования его кпд. Кроме того, дополнительно к уменьшению электропотребления повышение кпд может повысить плотность мощности информационно-технологического (IT) оборудования и развернуть больше IT-оборудования в данной системе.
Сущность изобретения
По меньшей мере некоторые варианты воплощения изобретения имеют своей целью измерение, оценку и повышение кпд центра обработки данных.
По меньшей мере один аспект изобретения направлен на создание способа управления кпд по питанию центра обработки данных. В одном варианте способ содержит: выполнение начальных измерений мощности в множестве мест в центре обработки данных; создание модели кпд для центра обработки данных на основе начальных измерений мощности; установление контрольных уровней эффективности с использованием модели кпд; проведение текущих измерений мощности и сравнение результатов текущих измерений мощности с контрольными уровнями эффективности.
В указанном способе проведение текущих измерений мощности может включать в себя использование процессора на основе системы управления центра обработки данных в сочетании с измерительным оборудованием. Способ может дополнительно содержать обеспечение предупреждения, если результаты текущих измерений мощности отличаются от контрольных уровней эффективности на величину, превышающую заданную. Создание модели кпд может включать в себя использование данных, относящихся к климатическим условиям, связанным с местоположением центра обработки данных, для создания модели кпд. В другом варианте создание модели кпд может включать в себя идентификацию устройств, используемых в центре обработки данных, которые отбирают мощность, выбор для каждого устройства номинальной мощности или полезной мощности для мощности на входе устройства, и определение для каждого устройства того, привносит ли оно фиксированные потери, пропорциональные потери или квадратичные потери либо их комбинацию. В еще одном варианте создание модели кпд может дополнительно включать в себя агрегирование потерь мощности устройств для получения потерь подсистемы и/или агрегирование потерь мощности подсистем для получения потерь центра обработки данных.
Другой аспект изобретения касается создания системы управления центром обработки данных для управления кпд по питанию центра обработки данных, которая содержит администратор центра обработки данных, имеющий по меньшей один процессор, запрограммированный для выполнения следующего: прием данных, относящихся к начальным измерениям мощности во множестве мест в центре обработки данных; создание модели кпд для центра обработки данных на основе данных, относящихся к начальным измерениям мощности; установление контрольных уровней эффективности с использованием модели кпд; прием данных, относящихся к текущим измерениям мощности и сравнение результатов текущих измерений мощности с контрольными уровнями эффективности.
В указанной системе проведение текущих измерений мощности включает в себя обмен данными с устройствами измерения мощности по меньшей мере через одну сеть. В одном варианте по меньшей мере один процессор запрограммирован для обеспечения предупреждения, если результаты текущих измерений мощности отличаются от контрольных уровней эффективности на величину, превышающую заданную. Создание моделей кпд может включать в себя использование данных, относящихся к климатическим условиям, связанным с местоположением центра обработки данных, для создания модели кпд.
Еще один аспект изобретения касается создания способа моделирования кпд по питанию центра обработки данных, причем способ содержит: измерение мощности на входе центра обработки данных; измерение нагрузок для питания в центре обработки данных и измерение холодильных нагрузок в центре обработки данных.
В указанном способе согласно одному варианту измерение нагрузок для питания включает в себя измерение нагрузок систем бесперебойного электропитания (UPS) и блоков распределения питания (PDU). В другом варианте измерение холодильных нагрузок в центре обработки данных включает в себя измерение нагрузок, созданных по меньшей мере одним из следующего: камера обработки воздуха для компьютерного зала (CRAH), система кондиционирования воздуха в компьютерном зале (CRAC), вентилятор, охладитель, вентиляционный блок, стояк водяного охлаждения и насосы. Способ может содержать измерение параметров окружающей среды центра обработки данных.
Следующий аспект изобретения касается создания способа моделирования кпд по питанию центра обработки данных, причем способ содержит: идентификацию устройств, используемых в центре обработки данных, которые отбирают мощность; выбор для каждого устройства номинальной мощности или полезной мощности для мощности на входе устройства; и для каждого устройства определение того, привносит ли устройство фиксированные потери, пропорциональные потери или квадратичные потери, либо их комбинацию.
Варианты способа могут дополнительно включать в себя агрегирование потерь мощности устройств для получения потерь подсистемы и/или агрегирование энергетических потерь подсистем для получения потерь центра обработки данных. Устройства можно характеризовать как устройства, связанные с питанием, и устройства, связанные с охлаждением. Способ может дополнительно включать в себя идентификацию причин потерь, не являющихся потерями от устройств, и предсказание величины потерь исходя из статистических данных. В определенном варианте способ может дополнительно включать в себя обеспечение центра обработки данных каталогом, содержащим большинство конфигураций центра обработки данных, причем каталог центра обработки данных имеет каталог питания для примерных конфигураций питания и каталог охлаждения для примерных конфигураций охлаждения, а также комбинирование каталога питания и каталога охлаждения для создания конфигурации центра обработки данных. Данный способ может кроме того включать в себя упрощение расчетов для круговых зависимостей модели.
Еще один аспект изобретения направлен на создание системы управления центром обработки данных для моделирования кпд по питанию центра обработки данных, причем система содержит: администратор центра обработки данных, имеющий по меньшей мере один процессор, запрограммированный для выполнения следующего: идентификации устройств, используемых в центре обработки данных, которые отбирают мощность; выбор для каждого устройства номинальной мощности или полезной мощности для мощности на входе устройства; и определение для каждого устройства того, привносит ли устройство фиксированные потери, пропорциональные потери или квадратичные потери, либо их комбинацию.
В указанной системе по меньшей мере один процессор запрограммирован для агрегирования потерь мощности устройств для получения потерь подсистемы и/или запрограммирован для агрегирования потерь мощности подсистем для получения потерь центра обработки данных.
Дополнительный аспект изобретения направлен на создание считываемого компьютером носителя, имеющего хранящиеся на нем последовательности команд, включая команды, вызывающие выполнение процессором: идентификации устройств, используемых в центре обработки данных, которые отбирают мощность; выбора для каждого устройства номинальной мощности или полезной мощности для мощности на входе устройства; и определения для каждого устройства того, привносит ли устройство фиксированные потери, пропорциональные потери или квадратичные потери, либо их комбинацию.
Краткое описание чертежей
В дальнейшем описание поясняется описанием предпочтительных вариантов воплощения со ссылками на сопровождающие чертежи, на которых:
фиг.1 - схема, иллюстрирующая поток мощности в типовом центре обработки данных;
фиг.2 - диаграмма, демонстрирующая зависимости кпд центра обработки данных от IT-нагрузки;
фиг.3 - диаграмма, показывающая зависимость кпд центра обработки данных от IT-нагрузки в модульном и немодульном исполнении;
фиг.4 - диаграмма, показывающая зависимость кпд центра обработки данных от внешней температуры;
фиг.5 - диаграмма, показывающая зависимость кпд центра обработки данных от дней недели;
фиг.6 - диаграмма, показывающая кпд центра обработки данных с идентификацией IT-нагрузок для двух разных центров обработки данных;
фиг.7А - схема модели кпд центра обработки данных, показывающая энергетические потоки нагрузок и потерь;
фиг.7В - отображение примерной оценки электрического кпд центра обработки данных;
фиг.8 - схема примерной системы распределения мощности центра обработки данных, обеспечивающей питание для IT-нагрузок;
фиг.9 - схема примерного технического решения по инфраструктуре центра обработки данных;
фиг.10 - вид каталожных записей мощности для известного центра обработки данных;
фиг.11 - вид каталожных записей по охлаждению для известного центра обработки данных;
фиг.12А - схема однолинейного потока энергии в системе питания для центра обработки данных с каталожной записью «Мощность 1А»;
фиг.12В - схема однолинейного потока энергии в системе охлаждения для центра обработки данных с каталожной записью «Охлаждение 2В»;
фиг.13 - блок-схема оценки модели для центра обработки данных с каталожной записью «Мощность 1А, Охлаждение 2В»;
фиг.14 - участок схемы, показанной на фиг.13, с выделенным круговым энергетическим потоком;
фиг.15А и 15В - схемы, показывающие взаимосвязь между энергетическим потоком и потоком оценки модели для двух различных типов устройств;
фиг.16 - компьютерная система общего назначения, на основе которой можно практически реализовать различные варианты изобретения;
фиг.17 - запоминающее устройство компьютерной системы общего назначения;
фиг.18 - сеть компьютерных систем общего назначения.
Подробное описание предпочтительных вариантов воплощения изобретения
Раскрытые варианты осуществления изобретения не ограничиваются деталями конструкции и компоновкой компонент, изложенных в последующем описании и показанных на чертежах. Варианты изобретения можно практически реализовать или выполнить различными путями. Также используемые здесь фразеология и термины применяются в описательных целях, и их не следует рассматривать как ограничение. Использование терминов «включающий в себя», «содержащий» или «имеющий», «содержащий в себе», «относящийся» и их вариантов распространяется на позиции, перечисленные далее и их эквиваленты, а также дополнительные позиции.
Центр обработки данных 1 МВт высокой степени готовности может за весь срок службы израсходовать электроэнергии на сумму $20000000. Для некоторых потребителей допускается, что стоимость электроэнергии может превышать стоимость информационных аппаратных средств (IT). Вдобавок, многие компании строят расчеты на потребление угля для своих текущих операций. Кпд подобных центров обработки данных варьируется в широком диапазоне, причем действительные значения кпд в большинстве систем значительно ниже практически достижимых максимальных значений.
Большинство центров обработки данных спроектированы и построены без учета электрического кпд центра обработки данных. Трудно решить проблему электрического кпд, не имея данных, относящихся к эффективности конкретного предприятия. Кроме того, если даже такие данные имеются, отсутствуют методики их оценки. Проектировщики и администраторы центров обработки данных не знают, как сравнивать или сопоставлять эффективность конкретного предприятия с эффективностью других аналогичных предприятий. Указанные проектировщики и администраторы не имеют доступа к информации, позволяющей им сравнить действительные данные с расчетными значениями, которые можно ожидать для их предприятий.
Кроме того, потребители не имеют данных о кпд, и, если даже они их имеют, им не известно, каким образом обрабатывать эти данные. Для решения этой проблемы в вариантах настоящего изобретения обеспечивается следующее: разработка стандартного языка для описания кпд центра обработки данных; разработка стандартного способа для измерения кпд центра обработки данных; разработка стандартного способа задания кпд центра обработки данных; разработка стандартного способа анализа кпд центра обработки данных и определение факторов, влияющих на снижение кпд; установление контрольных данных, относящихся к кпд; и разработка инструментов моделирования кпд для оценки предложенных усовершенствований или альтернативных проектов.
Был предложен и обсужден ряд различных показателей для кпд центра обработки данных, включая кпд инфраструктуры центра обработки данных (DCiE), коэффициент использования мощности (PUE) и эксплуатационный коэффициент непроизводительных затрат мощности (Site-POM). Кпд инфраструктуры центра обработки данных (DCiE) используется здесь в основном как показатель для определения кпд центра обработки данных. Электрический кпд центра обработки данных выражается в виде доли общей электрической мощности, поступающей в центр обработки данных, которая, в конце концов, доставляется в информационно-технологические (IT) устройства. В этом случае значение кпд находится между нулем и 1 и может быть выражено следующим уравнением:
Общее потребление электроэнергии может определяться электрическим кпд центра обработки данных и величиной IT-нагрузки согласно выражению:
При данной IT-нагрузке для обеспечения минимального энергопотребления необходимо максимизировать кпд инфраструктуры центра обработки данных.
Если бы центр обработки данных имел кпд 100%, то тогда вся мощность, поступающая в центр обработки данных, достигала бы IT-нагрузок. Это идеальный случай. В реальном центре обработки данных возможно несколько путей потребления электрической энергии устройствами, не являющимися IT-нагрузками, к которым относятся, но не только: трансформаторы, система бесперебойного электропитания (UPS), силовая проводка, вентиляторы, воздушные кондиционеры, насосы, увлажнители и осветительные приборы. Некоторые из этих устройств, например, UPS и трансформаторы, соединены последовательно с IT-нагрузками, в то время как другие, такие как осветительные приборы и вентиляторы, подсоединены параллельно IT-нагрузкам. В любом случае практически вся электрическая мощность, поступающая в центр обработки данных, в конце концов, уходит в виде отходящего тепла. Схема, иллюстрирующая электрические и тепловые энергетические потоки в примерном центре обработки данных, показана на фиг.1.
Центр обработки данных на фиг.1 является типовым центром обработки данных высокой степени готовности с двумя каналами потребления мощности, причем центр имеет N+1 блоков кондиционирования воздуха в компьютерных залах (CRAC), работающих с типовым значением проектной мощности, равным 30%. Заметим, что в этом примере на IT-нагрузки в действительности поступает гораздо меньше половины от электрической мощности, поступающей в центр обработки данных. В этом примере можно считать, что кпд центра обработки данных составляет 30%.
Оборудование для питания и холодильное оборудование в центре обработки данных характеризуется потерями, установленными изготовителями, которые предоставляют данные, относящиеся к электрическому кпд каждого устройства. В случае оборудования для питания кпд, как правило, выражается в процентах. В случае холодильного оборудования кпд может выражаться в виде коэффициента преобразования энергии, который представляет собой отношение тепловой мощности, отведенной воздушным кондиционером, к подведенной электрической мощности. Мощность освещения может быть выражена в виде постоянных потерь. Например, лампочка 60 ватт имеет эффективность 0% в центре обработки данных, поскольку она создает 60 ватт тепла и не обеспечивает питание IT-нагрузки.
Эффективность центра обработки данных, как правило, не может быть описана одним числом. В любой данный момент времени центр обработки данных имеет одно числовое значение для текущего измерения кпд. Это число зависит от собственных характеристик энергопотребления систем питания, охлаждения и освещения, а также значения IT-нагрузки в данный момент времени. Однако в центре обработки данных кпд будет зависеть от времени, поскольку со временем изменяются IT-нагрузка, внешние условия, а также со временем может изменяться режим охлаждения в центре обработки данных. Все эти факторы влияют на кпд центра обработки данных, и в результате кпд центра обработки данных постоянно изменяется. Любое конкретное одномоментное измерение кпд центра обработки данных является лишь некоторым «мгновенным снимком» и его нельзя использовать для прогнозирования эффективности в будущем. Единичным измерениям кпд центра обработки данных присуща невысокая точность, и их трудно или невозможно использовать в качестве основы для установления контрольных значений или управления кпд.
Изменение кпд центра обработки данных можно лучше понять и описать с помощью диаграмм кпд в функции IT-нагрузки, внешних условий и рабочего режима охлаждения. На фиг.2 показано, как изменяется кпд типового центра обработки данных в зависимости от IT-нагрузки. Фиксированная система оборудования для питания и холодильного оборудования в центре обработки данных имеет кривую кпд, вид которой показан на фиг.2, причем кпд падает при облегченной нагрузке и становится равным нулю при нулевой IT-нагрузке. Кривая на фиг.2 демонстрирует фундаментальный принцип, необходимый для понимания того, как можно повысить кпд центра обработки данных. В частности, как здесь показано, имеется два фундаментальных пути повышения кпд центра обработки данных. Один путь состоит в повышении кривой кпд центра обработки данных. Другой путь состоит в перемещении рабочей точки в ту часть кривой, где кпд высок.
При увеличении IT-нагрузки на фиг.2 рабочая точка перемещается в нужном направлении. Такой же эффект дает уменьшение мощности на питание и мощности на охлаждение (посредством оптимизации размеров или использования масштабируемой архитектуры). Выгода от оптимизации размеров системы показана на фиг.3 (кривая кпд для центра обработки данных), где с ростом нагрузки имеет место приращение мощности для питания и мощности на охлаждение. В обоих случаях кпд оборудования для питания и холодильного оборудования идентичны. На фиг.3 кривая кпд типового центра обработки данных показана в сравнении с кривой кпд центра обработки данных, выполненного в виде пяти идентичных модулей, где указанные модули добавляются и подключаются только тогда, когда требуется дополнительная мощность.
При полной нагрузке, как показано на фиг.3, модульная система не дает преимущества с точки зрения кпд. Однако при облегченных нагрузках установленные модули работают при более высокой относительной (по отношению к номинальной) нагрузке со значительным увеличением кпд. Из этой кривой можно понять, почему модульная масштабируемая инфраструктура оборудования для питания и холодильного оборудования является одним из наиболее эффективных путей повышения кпд центров обработки данных, которые значительную часть своего срока службы работают при нагрузках ниже (а иногда значительно ниже) их предельного проектного значения.
Внешние условия работы центра обработки данных являются дополнительными факторами, которые изменяются во времени и влияют на кпд центра обработки данных. На фиг.4 показано, как кпд типового центра обработки данных изменяется в зависимости от температуры воздуха вне здания. (Заметим, что по оси х вместо температуры окружающей среды можно использовать так называемую температуру «смоченного термометра» или температуру «точки росы» в зависимости от типа используемой системы теплоотвода). Кпд типового центра обработки данных падает с ростом температуры, поскольку системы теплоотвода потребляют больше энергии при обработке тепловыделения центра обработки данных. Вдобавок, кпд падает в результате инфильтрации внешнего тепла в центр обработки данных, которое становится дополнительной тепловой нагрузкой, требующей обработки. Пунктирная кривая на фиг.4 показывает, как может повыситься кпд при низких температурах, если холодильная система имеет рабочий режим «экономайзера». Очевидно, что кпд изменяется в зависимости от температуры вне здания, особенно если центр обработки данных оборудован устройствами, работающими в режимах экономайзера.
В реальном центре обработки данных кпд меняется при изменении IT-нагрузки и температуры. На фиг.5 показано, как может изменяться кпд центра обработки данных в течение недели в результате трех различных факторов: ежедневное изменение, вызванное ежедневными колебаниями IT-нагрузки и температуры вне здания; изменение от дня ко дню, вызванное погодой и снижение IT-нагрузки в выходные дни.
Хотя изменение от дня ко дню не носит драматический характер, оно может серьезно ухудшить полезность конкретного одномоментного измерения. Даже если конкретное измерение кпд выполнено с максимальной точностью, точность прогнозирования потребления электроэнергии, точность измерения эффекта от мероприятий по повышению кпд и точность анализа тенденции изменения может оказаться низкой из-за вероятного изменения кпд от дня ко дню.
Изменение кпд центра обработки данных в зависимости от нагрузки имеет еще одно важное последствие, определяющее необходимый подход к интерпретации данных о кпд. Рассмотрим пример с двумя центрами обработки данных, которые сравниваются на фиг.6. Для первого центра обработки данных результат измерения кпд равен 47%. Для второго центра обработки данных результат измерения кпд равен 50%. Второй центр обработки данных имеет лучшее измеренное значение кпд, так что кажется разумным предположить, что это новый центр обработки данных выполнен по проекту высшей категории. Однако рассмотрим эти два центра обработки данных более подробно. В частности, на фиг.6 показано, что первый центр обработки данных, хотя и имеет по данным измерений более низкий кпд, его кривая кпд в целом расположена гораздо выше, чем у второго центра. С точки зрения технических условий первый центр обработки данных вероятно использует оборудование для питания и холодильное оборудование с гораздо более высоким кпд и оптимизированной схемой воздушных потоков. Тем не менее, поскольку в первом центре обработки данных IT-нагрузка в процентном отношении ниже, чем во втором, первый центр обработки данных работает на неэффективной части кривой кпд.
Таким образом, на первый взгляд трудно определить, какой из проектов на фиг.6 лучше. Специалист-инженер может определить, что расчетный кпд первого центра обработки данных выше. Однако бизнесмен может посчитать, что размерные характеристики центра обработки данных выбраны неудачно, что исключает возможности увеличения кпд. Решение о том, какой «проект» лучше, зависит от того, рассматривается ли оптимизация размеров как составная часть проекта. Заметим, что высокая техническая эффективность первого центра обработки данных может быть реализована в случае использования модульного масштабируемого варианта реализации, как было показано ранее на фиг.3.
В некоторых вариантах концепция использования одного числового значения для представления кпд центра обработки данных, например, номинального кпд, полученного в результате одного измерения в центре обработки данных, может оказаться во всех отношениях неэффективной, поскольку не позволяет достичь сформулированных выше целей. Указанное представление может оказаться неэффективным ни для установления контрольных значений, ни для определения тренда, а также для глубокого понимания осуществимых на практике возможностей повышения кпд.
По меньшей мере в одном варианте воплощения используют измерения для достижения по меньшей мере некоторых из указанных целей. Как более подробно описывается ниже, в программе управления энергопотреблением центра обработки данных можно эффективно использовать модель, которая точно представляет особенности функционирования конкретного центра обработки данных и где в качестве входных данных приняты: IT-нагрузка, статистические данные о погоде, тарифы на электроэнергию в зависимости от времени дня и т.д. В отличие от измерения в реально работающем центре обработки данных, которое обеспечивает только данные для условий, имеющих место в момент измерения, модель может обеспечить данные для любых входных условий, которые в нее введены. Например, модель может обеспечить расчетное значение кпд центра обработки данных при полной нагрузке даже в том случае, когда IT-нагрузка составляет малую часть номинальной нагрузки. В модели двух разных центров обработки данных могут быть введены одни и те же входные условия, что позволяет выполнить значимое сравнение. Кроме того, модель можно создать прежде, чем будет построен центр обработки данных, что позволяет заранее спрогнозировать его рабочие характеристики.
Далее описывается ряд преимуществ, обеспечиваемых моделью, которые нельзя получить путем измерения и записи значений кпд центра обработки данных, а именно: возможность заблаговременного точного предсказания эффективности предложенного проекта центра обработки данных; возможность высокоточной оценки эффективности работающего центра обработки данных для условий, не подходящих для измерения, например, для различных IT-нагрузок; возможность высокоточной оценки эффективности центра обработки данных для ситуаций, когда имеется только частичная информация и когда непрактично измерять потребление мощности во всех цепях; возможность высокоточной оценки эффективности центра обработки данных для различных условий вне здания и возможность оценки средних значений кпд во времени; возможность идентификации и количественной оценки вкладов конкретных устройств в снижение кпд систем питания, охлаждения и освещения центра обработки данных; возможность идентификации тех подсистем центра обработки данных, которые работают вне диапазона ожидаемых значений кпд; и возможность установления контрольных значений и сравнения моделей различных центров обработки данных.
Хотя единое измерение кпд центра обработки данных в рабочей точке является информативным, оно не может быть действенным без вышеперечисленных возможностей. По этой причине можно использовать указанную модель для создания способа и системы для управления кпд. Эта модель позволяет понять причину низкого кпд; следовательно, целью измерения кпд центра обработки данных является установление параметров модели.
Таким образом, целью измерения кпд центра обработки данных может быть получение информации, которая вносит свой вклад в создание точной модели для указанного центра обработки данных. Эта модель обеспечивает ценную информацию о кпд центра обработки данных без проведения измерений.
Хотя преимущества моделирования кпд центра обработки данных весьма важны, остается проблема практической реализации разработки и эксплуатации модели кпд центра обработки данных для конкретного центра обработки данных. Решение этой проблемы зависит от требуемой точности модели. Раскрытые варианты изобретения можно использовать для создания и эксплуатации моделей, имеющих достаточную точность, для достижения вышесформулированных целей управления кпд, причем указанные модели можно встроить в стандартные программные инструменты, используемые для управления центрами обработки данных.
На фиг.7А показана блок-схема потоков энергии в реальной модели кпд центра обработки данных, где показано, каким образом IT-нагрузка и условия вне здания определяют потребление мощности (потери) в инфраструктуре центра обработки данных, порождая энергетические потоки в системах питания, охлаждения и освещения. Каждый класс устройства в центре обработки данных (UPS, CRAH и т.д.) воспринимает нагрузку в качестве входных данных и потребляет мощность (создает потери) согласно конфигурации устройств и собственным кпд.
Модель кпд для центра обработки данных может быть создана для существующего центра обработки данных или может быть создана до строительства центра обработки данных, если известны проектные решения и характеристики устройств для питания, а также холодильных и осветительных устройств. Если модель точно отражает проектные решения, то данные, которые она обеспечивает, будут достаточно точными. Хотя электрические характеристики устройств некоторых типов, таких как осветительные устройства, системы UPS и трансформатор, весьма устойчивы и предсказуемы, существует множество неопределенностей, связанных с фактическими рабочими характеристиками устройств, таких как насосы и воздушные кондиционеры, что приводит к потере точности модели. Именно в этом случае могут помочь измерения.
Предшествующее обсуждение вскрывает ограниченную полезность проведения периодических измерений кпд центра обработки данных из-за их плохой воспроизводимости и недостаточной разработанности правил их проведения. Взамен можно обеспечить управление кпд в вариантах, где используют два типа измерений с двумя различными целями:
начальные измерения - для калибровки модели кпд центра обработки данных, установления исходных и должных характеристик, и идентификации потенциальных возможностей повышения кпд. Начальные измерения, вдобавок к измерению общего кпд, как правило, требуют отдельных измерений для подсистем питания и охлаждения.
Текущие измерения - для сравнения с данными модели, чтобы обеспечить предупредительную сигнализацию о непредвиденных снижениях кпд и количественную оценку возможных улучшений. Текущие измерения могут выполняться выборочно на периодической основе или в режиме непрерывного измерения.
Далее описываются рекомендации для начальных и текущих измерений.
Первое измерение кпд центра обработки данных должно быть частью общей экспертной оценки кпд. Вдобавок к измерению кпд оценка кпд центра обработки данных, как правило, предусматривает анализ фактической конфигурации и рекомендаций, относящихся к повышению кпд. В идеале, оценка должна обеспечить модель центра обработки данных в виде одного из пунктов отчетности. На фиг.7В показан пример описания работ для оценки кпд центра обработки данных. Данные, собранные во время оценки кпд, должны включать в себя измерения достаточного числа подсистем, чтобы иметь возможность откалибровать математическую модель кпд.
Как только модель центра обработки данных откалибрована с использованием начальных измерений кпд, ее можно немедленно использовать для установления контрольного показателя эффективности, например, ожидаемый средний кпд за год, или установить кпд при других эталонных IT-нагрузках и условиях вне здания, например, условий, установленных при формировании сравнительных контрольных значений.
После измерения кпд центра обработки данных и калибровки модели кпд следует выполнить текущие измерения для количественной оценки путей повышения кпд и обеспечения уведомлений о нежелательных снижениях кпд. Когда обнаружено отклонение измеренного значения кпд от первоначально измеренного значения, как было показано выше, это может произойти из-за изменений IT-нагрузки или погодных условий. Модель может скорректировать воздействие IT-нагрузки и погоды и выявить, происходят ли обнаруженные изменения кпд из-за этих воздействий, либо они вызваны реальными изменениями в базовой инфраструктуре центра обработки данных.
Текущие измерения кпд могут выполняться периодически, например, два раза в год (с интервалом в шесть месяцев, например, один раз летом и один раз зимой), либо может быть установлена система непрерывных измерений в реальном времени.
Для измерения кпд центра обработки данных в конкретной рабочей точке измеряют общую мощность на входе центра обработки данных, и общую IT-нагрузку. Если предприятие является специализированным центром обработки данных, то тогда мощность на входе можно измерить на подсоединении коммунальной электрической сети к зданию. Если бы нагрузка представляла собой одно гигантское IT-устройство, то тогда мощность IT-нагрузки можно было бы определить на основе одного измерения мощности в электрическом соединении этого устройства. В этом случае потребуется только два измерения. К сожалению, эта идеальная ситуация совершенно невозможна. Большинство центров обработки данных являются частью многоцелевых зданий, имеющих кроме центра обработки данных другие нагрузки. Типовые центры обработки данных формируются из наборов IT-устройств возможно в количестве нескольких тысяч, многие из которых имеют отдельные электрические цепи.
Для обеспечения точного или достаточно точного измерения все устройства, отбирающие мощность из электрической сети, с целью формирования общей нагрузки центра обработки данных обеспечиваются измерительной аппаратурой отдельно от нагрузок, не относящихся к центру обработки данных, и их мощность на входе суммируется. Кроме того, для получения общей IT-нагрузки измерительной аппаратурой обеспечиваются все IT-устройства, а их мощность на входе суммируется. Например, в центре обработки данных 1 МВт могут потребоваться тысячи одновременных измерений мощности, что может стать серьезной технической и практической проблемой. По этой причине некоторые операторы центров обработки данных пришли к выводу о непрактичности измерения кпд. К счастью, нет необходимости иметь сложную измерительную аппаратуру и проводить длительные измерения потребляемой мощности, поскольку для обеспечения достаточно точных измерений кпд можно использовать небольшое количество точек измерений, согласованных с моделями системы.
В качестве примера того, как можно существенно упростить реальные измерения при использовании модели, рассмотрим случай измерения IT-нагрузки. На фиг.8 показана типовая ситуация с большим количеством IT-нагрузок, питание которых обеспечивается блоками распределения мощности (PDU), получающими питание от системы UPS.
Для получения действительной IT-нагрузки необходимо выполнить измерения для ответвлений, питающих каждую IT-нагрузку, что может составлять тысячи измерений, результаты которых затем суммируют. Проблема существенно упрощается и сводится к одному измерению, если вместо вышеуказанных измерений измерять мощность на выходе системы UPS. Однако при этом возникает ошибка, связанная с тем, что измеряется сумма IT-нагрузок плюс мощность, потребляемая блоками PDU (потери PDU). Эта ошибка может находиться в диапазоне от 2% до 20% в зависимости от центра обработки данных, что составляет весьма значительную величину. Однако блоки PDU могут быть очень точно учтены в модели, и модель может вычислять потери PDU с высокой точностью, выдавая выходную мощность системы UPS.
Модель может вычесть потери PDU из выходной мощности UPS для получения IT-нагрузки с незначительной ошибкой. Таким путем модель позволяет заменить тысячи потенциально возможных измерений одним измерением.
Методика использования модели для получения большого объема информации из небольшого количества измерений может быть использована для одноразовых измерений, а также ее можно использовать в качестве составной части системы непрерывного текущего контроля кпд, что существенно сокращает затраты на непрерывный контроль кпд.
Количество точек измерения мощности при текущих измерениях кпд, как правило, меньше количества точек, которые используют для начальных измерений. Текущие измерения необходимо сфокусировать на тех цепях, в которых со временем наиболее вероятны изменения и которые вносят наибольший вклад в потребление мощности. Например, имеется ряд устройств, таких как трансформаторы, для каждого из которых очень важно выполнить начальное измерение, хотя их текущий вклад в потребление мощности можно с высокой точностью вычислить на модели. В общем случае текущие измерения необходимы для половины точек, где проводились начальные измерения. Из этого вытекает стратегия измерений, согласно которой точки проведения текущих измерений контролируются путем измерения мощности с помощью постоянно установленной аппаратуры, в то время как измерения в дополнительных точках, необходимых для начального измерения, выполняют с использованием портативной (переносной) измерительной аппаратуры.
Определение того, в каких цепях следует проводить начальные измерения и в каких цепях необходимы текущие измерения, может являться важной составной частью профессиональной оценки кпд центра обработки данных.
Кпд центра обработки данных можно вычислить на основе измерений мощности. Измерения мощности можно выполнить на оборудовании следующих типов: (1) портативное оборудование для измерения мощности (например, комплект анализатора качества трехфазного питания Fluk 435 компании Fluk Corporation of Everett, Washington); (2) постоянно установленное оборудование для измерения мощности (например, ваттметр Power Logic PM700 от компании Schneider Electric - Power Management Operation of LaVergne, Tennessee); и (3) постоянно установленные приборы для измерения мощности, встроенные в холодильное оборудование и оборудование для питания (например, APC Symmetra UPS от компании American Power Conversion Corporation of West Kingston, Rhode Island).
Центры обработки данных могут быть оборудованы аппаратурой для измерения кпд на постоянной основе, либо кпд может проверяться периодически с использованием портативной аппаратуры. В любом случае сначала идентифицируют цепи питания, подлежащие измерению, как было описано в предыдущем разделе. Нет необходимости измерять потоки мощности во всех цепях в центре обработки данных, насчитывающих несколько тысяч. Высокоточные вычисления кпд можно выполнить путем измерения потока мощности в небольшом поднаборе цепей питания. Стратегия измерения кпд состоит из следующих этапов: принятие решения о выполнении измерений на постоянной основе или периодической/портативной основе; идентификация подходящих точек измерений и создание системы предоставления информации о кпд.
Аппаратура для измерения кпд может быть установлена стационарно, либо измерения могут выполняться периодически квалифицированным обслуживающим персоналом с помощью портативных измерительных приборов. Предпочтительное решение зависит от ряда факторов, причем каждый подход имеет свои преимущества. Пример сравнения указанных разных подходов представлен в таблице 1.
Затраты $/Вт в таблице представляют собой примерные затраты для центра обработки данных 1 МВт. Затраты обычно зависят от размеров центра обработки данных.
Стационарная измерительная аппаратура обеспечивает непрерывные данные о кпд в реальном времени, что дает значительные преимущества. Одним из преимуществ стационарной измерительной аппаратуры по сравнению с периодическими проверками является отсутствие персонала, пытающегося выполнить измерения на активных силовых цепях с помощью портативных измерительных приборов; всякий раз, когда персонал пытается выполнить измерения на активных цепях, существует риск ошибки и простоя. Недостатком стационарной измерительной аппаратуры является ее более высокая первоначальная стоимость, особенно при настройке установок. Следовательно, периодические проверки с использованием портативной измерительной аппаратуры имеют более низкую стоимость, особенно для существующих центров обработки данных, срок службы которых близок к завершению.
Некоторые устройства питания и холодильные устройства, такие как UPS, могут изначально иметь встроенную функцию измерения мощности. Если точность реализации этой функции достаточна, то сохраняется необходимость использования дополнительной измерительной аппаратуры в цепи, находящейся под напряжением.
Независимо от того, является ли аппаратура стационарной или портативной, должны быть выбраны подходящие точки измерения мощности. Нет необходимости измерять все из тысяч цепей в центре обработки данных. Целью является измерение минимального количества цепей, которое обеспечит данные, необходимые для построения модели с требуемой точностью. Для существующего центра обработки данных эта проблема может быть увязана с практическими вопросами, относящимися к особенностям выполнения электропроводки в здании. Кроме того, некоторые цепи или устройства, такие как стояки систем охлаждения, могут намеренно использоваться вместе с нагрузками вне центра обработки данных, где должны проводиться измерения, что делает невозможным прямое измерение энергопотребления, относящегося к центру обработки данных. Следовательно, выбор точек инструментального измерения возможно придется привязывать к конкретной установке.
Как обсуждалось ранее, электрический кпд измеряется аппаратурой не напрямую, и могут потребоваться дополнительные вычисления. Кроме того, для получения кривой кпд для центра обработки данных требуется, чтобы измерения использовались в сочетании с моделью кпд для центра обработки данных.
В случае периодических проверок кривая кпд для центра обработки данных может быть вычислена с использованием описанных здесь принципов. В случае использования стационарной аппаратуры возможно и предпочтительно выполнять вычисления кпд в реальном времени. Эта функция должна быть обеспечена системой управления мощностью питания и холодильной мощностью, которая уже содержит модель для центра обработки данных. При правильной реализации может быть составлен отчет о тенденции изменения электрического кпд и обеспечена предупредительная сигнализация на основе условий, выходящих за установленные рамки. Кроме того, эффективная система может обеспечить возможность диагностирования источников снижения кпд и предложить мероприятия по корректировке.
Как здесь показано, измерения наиболее полезны при их использовании вместе с моделями. По этой причине моделирование является важнейшим аспектом управления кпд, и потребности в данных для модели диктуют требования к измерению потоков мощности в центре обработки данных.
Для управления кпд центра обработки данных выполняют начальные измерения мощности для создания моделей и базовых условий, а поток мощности контролируют либо периодически, либо непрерывно на основе текущих измерений, чтобы обеспечить информацию о тенденции изменения кпд, условиях, при которых кпд снижается, и возможностях повышения кпд.
В типовом центре обработки данных имеются тысячи потоков мощности. Анализ показывает, что для измерения и управления кпд нет необходимости измерять все эти потоки. При сочетании подходящего моделирования и информации об устройствах питания и холодильных устройствах можно создать эффективную систему управления высокой точности с использованием лишь небольшого числа измерений.
Для управления кпд пользователи имеют возможность постоянно измерять соответствующие потоки мощности в центре обработки данных для получения измерительной информации в реальном времени, либо они могут выполнять периодические проверки потоков мощности, используя портативную аппаратуру. Стационарная аппаратура подходит для новых центров обработки данных. Для существующих центров обработки данных рекомендуется сочетание ограниченной стационарной аппаратуры и периодических проверок.
В конкретном варианте описана модель системы управления энергией для центров обработки данных. Простейшие концепции управления энергией основаны на измерении энергии и анализе данных, например, определении тренда. Хотя измерение, конечно, является важнейшим элементом управления энергией, большинство полезных преимуществ системы управления энергией должно быть обеспечено использованием модели. Измерение нельзя использовать для прогнозирования эффективности при условиях, которые сложатся в будущем, и они не помогут выработать указания по возможному улучшению ситуации.
Хотя имеется возможность напрямую измерить кпд (DCiE) инфраструктуры центра обработки данных без использования модели, нет возможности определить DCiE в любых условиях, отличных от условий, имевших место в центре обработки данных в момент измерения. Модель может обеспечить контекст и содержание для измерений и открывает возможность сравнения показателей эффективности центра обработки данных и его подсистем с другими центрами обработки данных. Модель можно использовать для прогнозирования годового DCiE с высокой точностью в течение нескольких секунд, то есть решить задачу, которая обычно требует года для сбора данных. Например, можно точно спрогнозировать изменение DCiE на следующий год, являющееся результатом реального или гипотетического изменения. Это невозможно сделать в отсутствие модели. Модель может даже с высокой точностью оценить потоки мощности в точках в центре обработки данных, измерение в которых в действительности невозможно из-за практических ограничений. В целом, большинство функциональных возможностей и значимость системы определяется указанной моделью.
В одном варианте модель представляет собой компьютерную имитацию энергопотребления центра обработки данных. Модель включает в себя все зависимости и соединения между энергетическими потоками, а также модели для различных устройств для питания и холодильных устройств. Имитация с использованием модели берет в качестве входных данных, например, температуру вне здания, IT-нагрузку и настройки оператора, и на этой основе может определить все энергетические потоки во всех цепях в центре обработки данных.
Конфигурация модели отражает энергетические потоки, которые могут быть представлены в виде потоков электрической мощности через провода или представлять собой тепловые потоки через водяные трубы или через воздух. Все эти энергетические потоки могут быть учтены в модели. Энергия может быть сэкономлена во всех процессах в центре обработки данных. Некоторые устройства, подобные IT-нагрузкам, потребляют электрическую энергию и производят тепло. Некоторые устройства, подобные трансформаторам и системе UPS, преобразуют электрическую энергию и одновременно генерирует некоторое количество тепла (потери) как нежелательный побочный продукт. Некоторые устройства, подобные воздушным кондиционерам, потребляют электрическую энергию и вырабатывают тепло. Центр обработки данных как законченная система (включая IT-нагрузку) потребляет электрическую энергию и выделяет тепло, которое уходит наружу.
Почти каждый центр обработки данных отличается от другого использованием разного количества различных устройств в разных конфигурациях. Технические условия на эти устройства, как правило, не согласованы друг с другом и отличаются неполнотой. Таким образом, очевидно, что каждый центр обработки данных будет иметь отличную от другого модель. Следовательно, создание модели для конкретного центра обработки данных становится очень сложной проблемой, включающей в себя значительный объем исследований и специальное программирование. Однако, используя систематический подход, можно разработать простую основу, облегчающую создание модели для любого центра обработки данных.
В одном варианте модель может быть иерархической и включать в себя следующие три модельных уровня: (1) уровень центра обработки данных; (2) уровень подсистем; и (3) уровень устройств. На уровне центра обработки данных может быть создан полномасштабный центр обработки данных как единый объект. Здесь могут быть отражены мощность IT-нагрузки и потери в зависимости от IT-нагрузки. Также может быть представлен кпд DCiE в функции нагрузки. На уровне подсистем может быть представлено несколько подсистем, образующих всю систему центра обработки данных, например, системы UPS, камеры обработки воздуха, осветительные приборы, охладители и т.д., причем каждая подсистема отличается характеристической мощностью и характеристическими параметрами потерь. На уровне устройств могут быть представлены одно или несколько устройств различных типов, включенных в каждую подсистему, например, группа отдельных камер обработки воздуха, образующих подсистему камер обработки воздуха.
Поскольку модель является иерархической, одним из аспектов метода моделирования является способ агрегирования устройств в подсистемы и способ агрегирования подсистем в конечную модель центра обработки данных. Особенности такого агрегирования подробно описаны ниже.
Для описания модели, ее методов и правил она может быть разбита на следующие элементы: модели характеристик устройств; способы агрегирования устройств в стандартные подсистемы и способы агрегирования подсистем в полнокомплектный центр обработки данных. Каждый из этих элементов будет рассмотрен по очереди, а затем будет описана интегрированная модель. В модели может быть представлено каждое устройство в центре обработки данных, которое преобразует энергию. Для описанного здесь варианта модели каждое устройство может быть представлено одной моделью, которая упрощает вычисления, необходимые при полной имитации, и позволяет исключить или существенно упростить вычисления для круговых зависимостей модели. Базовая модель устройства может включать в себя модели использования энергии компонентами, использующими энергию, такие как UPS, PDU, система воздушного кондиционирования и т.д., в центре обработки данных. Можно считать, что каждое устройство имеет основной вход, называемый «нагрузка» (выражается в ваттах), и возможно еще пять модельных параметров. Мощность компоненты можно моделировать с использованием двух параметров: паспортной номинальной мощности нагрузки и полезной номинальной мощности на основе проектных ограничений системы. Потребление электроэнергии компонентой можно смоделировать, используя три параметра потерь: фиксированные потери; потери, пропорциональные нагрузке; и потери, пропорциональные квадрату нагрузки. Эти параметры могут быть выражены в процентах от паспортной номинальной мощности. В модель устройства в качестве входных данных вводится нагрузка (в ваттах), и эта модель создает на выходе норму энергопотребления.
Для многих устройств полезная мощность не будет равна паспортной мощности. Причиной этого могут быть условия эксплуатации устройства, практика проектирования или стратегия пользователя. Например, полезная мощность может быть меньше паспортной мощности, поскольку устройство работает на большой высоте над уровнем моря или при высокой температуре вне помещения. В большинстве случаев полезная мощность будет меньше паспортной мощности. Кроме того, полезная мощность устройства зависит от проектных решений и стратегии эксплуатации, принятой в конкретном центре обработки данных, в то время как паспортная мощность устройства является фиксированной величиной, не зависящей от установки. Следовательно, полезная мощность устройства должна вычисляться для конкретного центра обработки данных, в то время как четыре других модельных параметра устройства могут быть предоставлены его изготовителем. Совокупность факторов, которые могут влиять на полезную мощность, приведена в таблице 2.
Как обсуждалось выше, паспортная мощность может значительно отличаться от полезной мощности устройства. Например, стояк водяного охлаждения может иметь паспортную мощность 1 МВт при конкретных условиях вне помещения и параметрах потока, но возможно понадобится снизить ее до 600 кВт из-за ожидаемых наихудших высокотемпературных условий, с добавочным снижением до 500 кВт из-за ограничений, вытекающих из конкретного инженерного проекта насосов и трубопроводов центра обработки данных. Кроме того, не может не повлиять стратегия ограничения нагрузки (не более 80%), так что окончательный номинал полезной нагрузки этого стояка водяного охлаждения 1 МВт составит только 400 кВт.
Некоторые устройства в центре обработки данных могут быть сконфигурированы в вариантах компоновки с избыточностью. Такая конфигурация может ограничить полезную мощность центра обработки данных, но она является характеристикой системного проекта, а не характеристикой устройства. В этой модели влияние избыточности на мощность центра обработки данных может быть зафиксировано на уровне подсистем, а не на уровне устройств в иерархии модели. Следовательно, потери мощности из-за избыточной конфигурации устройств могут не учитываться при расчете полезной мощности устройств. Влияние избыточности на полезную мощность обсуждается ниже в процессе обсуждения агрегирования устройств.
В одном варианте модели потребление мощности устройства может быть основано на его нагрузке по отношению к паспортной мощности, и для данной нагрузки (в ваттах) полезная мощность может не влиять на потери. Следовательно, чтобы определить кпд устройства, подсистемы или всего центра обработки данных при данной нагрузке, понадобится иметь номинальную паспортную мощность без необходимости иметь данные о полезной мощности. Однако полезная мощность устройства непосредственно определяет полезную мощность подсистемы и, следовательно, влияет на полезную мощность центра обработки данных. Данные о полезной мощности становятся необходимыми при выполнении анализа мощности, или при создании сообщения о кпд в зависимости от мощности центра обработки данных.
Некоторые устройства могут стать факторами потерь, которые изменяются в зависимости от настроек оператора, автоматического изменения режима или условий вне помещения. В этих случаях коэффициенты потерь могут выражаться в виде формул, зависящих от указанных условий. Например, коэффициент пропорциональных потерь охладителя может изменяться в зависимости от температуры вне помещения, либо фиксированные потери вентилятора стояка водяного охлаждения могут ступенчато увеличиваться исходя из состояния ступенчатого регулятора. Эти исключительные случаи оказывают влияние лишь на небольшое количество параметров модели. Тем не менее полная модель должна охватывать эти случаи, причем далее раскрывается способ обработки этих случаев с помощью предложенной модели.
Некоторые устройства, например, воздушные кондиционеры, могут иметь множество рабочих режимов с разными кпд, взаимосвязанных друг с другом. Например, некоторые системы воздушного кондиционирования имеют режим «экономайзера» в течение периодов низкой температуры вне помещения, когда кпд системы значительно возрастает. Указанные устройства невозможно моделировать с использованием единственной кривой кпд на основе описанной здесь простой трехпараметрической модели потерь (фиксированные потери, пропорциональные потери и квадратичные потери). Для создания модели кпд для многорежимного устройства можно использовать другой способ.
Рабочие характеристики устройств, которые переключаются с одного рабочего режима на другой, можно спрогнозировать на длительный период с использованием так называемого способа «усреднения в пространстве состояний». Этот способ можно реализовать путем прогнозирования значений относительных интервалов времени, потраченного в различных режимах с последующим созданием взвешенного среднего системного выхода. Этот способ легко применить для вычислений кпд и потерь.
Для использования описанной здесь модели кпд с устройствами, имеющими множество рабочих режимов, сначала необходимо определить фиксированные, пропорциональные и квадратичные потери для каждого рабочего режима. Затем вычисляют общий вклад всех потерь на расширенном интервале путем умножения потерь в каждом режиме на ожидаемую долю времени, проведенного в этом режиме. Например, полное описание системы с двумя режимами потребует построения трех кривых кпд: кривая кпд в режиме 1; кривая кпд в режиме 2 и кривая ожидаемого общего кпд, при заданном предположении о длительности работы в каждом режиме.
Может быть выполнен дополнительный прогноз для устройств, чьи характеристики потерь зависят от других переменных. Модель потерь в функции нагрузки предполагает, что нагрузка и системный проект являются единственными входными данными, которые влияют на потребление мощности устройством. Системный проект может оказывать влияние на коэффициенты потерь и установленную мощность устройства, а нагрузка связана с потерями через три параметра потерь (фиксированный, пропорциональный и квадратичный параметры). Такое вычисление нагрузки через потери является реалистичным приближением для некоторых типов устройств, таких как система UPS. Однако для других устройств, таких как охладитель, на потребление электроэнергии могут влиять другие эксплуатационные условия, например, температура вне помещения.
Для центров обработки данных можно идентифицировать следующие ключевые входные данные, отличные от нагрузки, которые могут влиять на потребление электрической мощности устройством: температура вне помещения; влажность вне помещения; настройки оператора (такие как уставки для охлажденной воды, настройки клапанов и т.д.); и ухудшившееся техническое состояние (например, в случае забивки фильтров). Эти факторы могут быть введены в модель, и может быть учтено их воздействие на параметры потерь устройства. Например, пропорциональные потери охладителя могут изменяться в зависимости от температуры вне помещения, а фиксированные потери насоса могут изменяться в зависимости от степени закупорки водяного фильтра. В каждом случае коэффициент потерь может быть представлен в виде формулы, включающей в себя одну или несколько переменных из вышеуказанного списка.
Такой подход также позволяет реализовать параметрическое моделирование центра обработки данных с использованием статистических входных данных. Например, температура вне помещения может быть предоставлена для данного места в статистическом виде, например, столбцов гистограммы градусодней. Эти статистические данные могут быть использованы в модели для долговременного предсказания местных рабочих характеристик. В качестве примера возможностей модели рассмотрим случай, когда предлагается улучшить работу охладителя в существующем центре обработки данных. При обеспечении параметрических данных о предлагаемом охладителе модель можно использовать для прогнозирования годовой экономии в наступающем году с учетом эффектов сезонных изменений погоды. В действительности, годовой кпд центра обработки данных, включая влияние местной погоды, можно спрогнозировать с высокой точностью даже до того, как центр обработки данных будет построен.
Для устройств, на которые оказывают влияние указанные другие переменные, описанная здесь пятипараметрическая модель может быть расширена путем добавления дополнительных параметров. Заметим, что только некоторые устройства имеют дополнительные параметры, значительно влияющие на модель. В следующей таблице приведен список известных дополнительных параметров:
Дополнительно к параметрам, используемым при создании моделей устройств, устройства могут иметь другие атрибуты, важные для модели. Атрибуты отличаются от параметров и используются для классификации и компоновки устройств в окончательной модели центра обработки данных. Далее описаны атрибуты, которые имеют устройства в дополнении к их математическим параметрам.
Тип устройства. Каждое устройство может быть идентифицировано в качестве устройства стандартного типа из заранее определенного списка типов. Например, тип устройства может быть идентифицирован как увлажнитель, насос, UPS, щит с выключателями, проводка и т.д. Эту идентификацию можно использовать для упрощения разработки стандартных моделей и обеспечения возможности сравнения различных центров обработки данных на уровне устройств.
Вхождение в подсистему устройств. Каждое устройство может быть приписано к подсистеме из заранее определенного списка. Это делается для упрощения построения стандартной иерархической модели и установления контрольных значений для подсистем.
Присвоение класса нагрузки для устройства. Потребление мощности каждым устройством может быть отнесено к одному из трех классов: мощность IT-нагрузки, мощность инфраструктуры или «не включено». Эти классификации должны базироваться на заранее установленных правилах и использоваться при вычислении кпд центра обработки данных.
Вычисления кпд центра обработки данных могут быть чувствительны к тому, какой класс присвоен нагрузке, и многие открыто опубликованные данные о значениях кпд центра обработки данных возможно не учитывают, к какому классу отнесено то или иное устройство. Например, при вычислениях кпд потребление мощности в центре сетевых операций иногда классифицируют как IT-нагрузку, иногда как инфраструктуру, а иногда вообще не включают в вычисления. Указанные отнесения устройств к тому или иному классу будут привносить существенные вариации в результаты вычислений кпд. Следовательно, отнесение нагрузки устройства к тому или иному классу должно быть унифицировано, чтобы иметь возможность установить промышленные контрольные значения.
Для некоторых типов устройств все указанные параметры являются незначимыми, и тогда может быть использована стандартная пятипараметрическая модель устройства. Например, в случае осветительной аппаратуры не ясна взаимосвязь между ней и IT-нагрузкой. Этот тип устройств может быть учтен как любое другое устройство питания или охлаждающее устройство путем установки нулевых значений для пропорциональных и квадратичных потерь, установки значений мощности как неопределенных и вычисления параметра фиксированных потерь, который равен нагрузке осветительной аппаратуры, деленной на номинальную IT-нагрузку всей системы.
В некоторых вариантах центр обработки данных может содержать подсистемы, а эти подсистемы могут содержать устройства. Характеристики всего центра обработки данных вытекают из характеристик устройств, в него входящих. Следовательно, для моделирования центра обработки данных характеристики устройств, которые образуют центр обработки данных, необходимо агрегировать. Как обсуждалось выше, модель для подсистем и для всей системы центра обработки данных можно создать путем математического объединения моделей отдельных компонент согласно следующим принципам. В частности, устройства могут быть агрегированы в подсистемы, а системы можно агрегировать в законченный центр обработки данных. Потери всего центра обработки данных являются суммой потерь в подсистемах, которые, в свою очередь, являются суммой потерь устройств, образующих каждую подсистему. Потери устройств и соответствующих подсистем можно вычислить, идентифицировав сначала действительную нагрузку каждого устройства в виде доли от ее номинальной нагрузки. Далее вычисляют фиксированные, пропорциональные и квадратичные потери по каждой нагрузке, а затем складывают их вместе. Фиксированные потери не зависят от нагрузки, пропорциональные потери изменяются с нагрузкой, а квадратичные потери зависят от квадрата нагрузки.
При объединении в подсистему двух идентичных устройств, таких как UPS, где нагрузка равномерно распределена по устройствам, параметры потерь (фиксированные, пропорциональные и квадратичные) консолидированной системы такие же, как в исходном устройстве. При объединении в подсистему двух идентичных устройств, таких как UPS, где нагрузка распределена между ними неравномерно, два параметра потерь (фиксированных потерь и пропорциональных потерь) консолидированной подсистемы будут такими же, как у исходного устройства. Третий параметр потерь консолидированной подсистемы, то есть параметр квадратичных потерь, будет отличаться от соответствующего параметра исходного устройства на величину, зависящую от вариации нагрузки между устройствами. Однако можно показать, что параметр квадратичных потерь исходного устройства можно использовать почти во всех практических случаях с очень маленькой ошибкой. Эта особенность позволяет консолидировать модель, не имея подробной информации о балансе нагрузок, среди множества устройств, таких как UPS или камеры обработки воздуха.
Нагрузку на конкретную подсистему можно определить с помощью модели потока энергии центра обработки данных. Часто это не то же самое, что IT-нагрузка. Например, нагрузка камер обработки воздуха, как правило, состоит из IT-нагрузки плюс другой нагрузки, создающей тепло, например, UPS, увлажнители и осветительная аппаратура.
Модель потоков энергии, которая определяет нагрузку на различные подсистемы, может видоизменяться от одного проекта центра обработки данных к другому. Например, в некоторых центрах обработки данных система UPS может вдобавок к IT-нагрузке обеспечивать питание камер обработки воздуха, в то время как в других центрах обработки данных система UPS может обеспечивать питание только IT-нагрузки. В другом примере в одном центре обработки данных коммутационная аппаратура может находиться внутри помещения, где тепло от нее создает нагрузку на воздушный кондиционер, в то время как в другом центре обработки данных коммутационная аппаратура может находиться вне помещения.
Как обсуждалось выше, центры обработки данных образуются устройствами, и возможно, что введение промежуточной концепции подсистем в иерархии не окажется обязательным. Однако учет подсистем может оказаться очень полезным, и они могут быть включены в предлагаемую модель. В частности, введение подсистем может обеспечить два преимущества. Во-первых, введение подсистем объединяет устройства в стандартизированные группы, что позволяет устанавливать контрольные значения параметров для различных подсистем центров обработки данных. Во-вторых, это удобно для объединения данных от устройств родственного типа. Это может быть особенно полезным в крупных центрах обработки данных, где могут быть сотни устройств питания и охлаждающих устройств.
Концепция подсистем может быть очень полезной, если названия и определения подсистем стандартизированы по всем центрам обработки данных. Хотя некоторые типы подсистем обычно четко определены в данной отрасли, границы между ними не такие четкие и плохо определены стандартом. Для обеспечения общего определения или языка могут быть установлены определения подсистем, но следует понимать, что такие определения возможно придется в будущем скорректировать вновь, если появятся новые промышленные стандарты. Примерные определения показаны в таблице 4.
Список определений можно значительно упростить, если вместо определения различных подсистем, таких как насосы, стояки водяного охлаждения и т.д. определить, например, подсистему под названием «воздушное кондиционирование». Имеется по меньшей мере два преимущества в определении отдельных подсистем для устройств. Первое преимущество состоит в том, что данные, полученные из реальной установки, показывают, что возможно крайне неэффективное использование охлаждающих устройств различных типов, но благодаря созданию подсистем для устройств отдельных типов появляется возможность установления отраслевых контрольных значений параметров эффективности для этих подсистем, так что пользователи смогут лучше понять, насколько эффективно работают элементы их системы охлаждения по сравнению с отраслевыми нормами. Второе преимущество состоит в том, что во многих системах некоторые устройства охлаждения, такие как стояки водяного охлаждения и насосы, используются вместе с другими нагрузками, не относящимися к центру обработки данных, и отделение их от камер обработки воздуха позволяет более эффективно моделировать совместно используемые подсистемы.
Модель агрегирует устройства родственного типа в единый объект, называемый далее подсистемой. То есть модель рассматривает систему, как содержащую одну подсистему UPS, одну подсистему генератора, одну подсистему CRAC и т.д. Однако в реальном центре обработки данных в каждой подсистеме может содержаться множество устройств. Например, в центре обработки данных мощностью 1 МВт может быть три параллельно установленных UPS на 500 кВт и может быть пятнадцать установленных блоков CRAC мощностью 90 кВт. Обеспечивая управление и установление контрольных значений энергетических параметров, система управления энергией рассматривает каждую подсистему как единый объект. Следовательно, необходимо иметь способ агрегирования реальных устройств.
В одном варианте воплощения агрегирование нескольких устройств в подсистему модели может быть реализовано с использованием следующего метода: (1) номинальную паспортную мощность агрегированной подсистемы представляют как сумму номинальных паспортных мощностей устройств (в кВт); (2) номинальную полезную мощность агрегированной подсистемы представляют как сумму номинальных полезных мощностей устройств (в кВт), настроенных с учетом избыточности устройств в подсистеме; и (3) агрегированные показатели потерь, не относящихся к нагрузке, а также пропорциональных и квадратичных потерь для подсистемы считают такими же, как соответствующие показатели потерь отдельных устройств, если эти устройства одинаковые.
При рассмотрении номинальной мощности агрегированной подсистемы, если устройства сконфигурированы в системе с дублированием, полезная мощность подсистемы составляет лишь половину суммы полезных мощностей устройств. Если устройства сконфигурированы по схеме N+1, то тогда полезная мощность подсистемы будет равна сумме полезных мощностей устройств, умноженной на N/(N+1). Если подсистема сконфигурирована в варианте N+1 и к тому же с дублированием, то тогда полезная мощность подсистемы составит половину от суммы полезных мощностей устройств, умноженной на N/(N+1). Для других специальных возможностей обеспечения избыточности, например, таких технических решений, как «кольцо» или «фиксатор», полезную мощность подсистемы можно оценить путем обследования. Если агрегируемые устройства неодинаковые, то тогда агрегированные показатели потерь представляют собой взвешенное среднее показателей потерь устройств, причем взвешивание выполняется согласно той доле от общей полезной мощности, которую представляет каждое устройство.
Для определения взвешенных средних каждый показатель потерь взвешивается при вычислении среднего согласно его доле в общем PU, представленном устройствами, к которым относится данный показатель. Для большинства центров обработки данных в подсистеме используется только один тип устройств, так что взвешенное среднее не требуется. Например, фактически во всех случаях параллельная группа систем UPS представляет собой одну и ту же продуктивную модель. Метод взвешенного среднего необходим только в тех случаях, когда устройства в подсистеме относятся к разным типам.
Конфигурации с избыточностью могут обрабатываться отдельно для каждой подсистемы, причем не на уровне центра обработки данных. В реальных центрах обработки данных избыточность может применяться совершенно по-разному для разных типов устройств. Например, центр обработки данных может иметь 2N систем UPS, N+1 насосов и один стояк водяного охлаждения без дублирования. В реальных центрах обработки данных можно наблюдать множество других комбинаций избыточности. Благодаря применению избыточности отдельно для каждого типа устройств модель может быть простой, но весьма гибкой. Благодаря применению избыточности в подсистеме избыточность можно исключить как отдельную переменную при рассмотрении взаимных соединений подсистем центра обработки данных, что позволяет уменьшить количество возможных конфигураций при комбинировании подсистем в центр обработки данных. Существуют следующие типы избыточности, которые позволяют обеспечить модель в каждой подсистеме: N; N+1; N+2; 2N; и 2N+1. Следует заметить, что значения избыточности могут иметь смысл только для тех типов устройств, которые рассматриваются как нагрузка, и, следовательно, не применимы к подсистемам типа «осветительная аппаратура» или «вспомогательное оборудование».
Для других устройств, отличных от систем UPS, таких как воздушные кондиционеры, может наблюдаться большое отличие полезной мощности от паспортной мощности. Эти особенности учитываются в пятипараметрической модели устройства. Однако при объединении устройств в систему центра обработки данных следует позаботиться о задании номинальных значений мощности и нагрузки. При определении номинальной мощности нагрузки центра обработки данных можно использовать другие эквивалентные термины, такие как «номинальная мощность центра обработки данных», «номинальная нагрузка центра обработки данных» или «мощность (в кВт) центра обработки данных». В одном варианте изобретения эта номинальная мощность может быть определена как максимальное значение IT-нагрузки, на которое рассчитан центр обработки данных и поддержку которого он обеспечивает после ввода в эксплуатацию. При определении мощности нагрузки центра обработки данных следует обратить внимание на ряд вопросов. Например, центр обработки данных может иметь электрическую мощность IT-нагрузки 2 МВт и только 1 МВт мощности для охлаждения. Исходя из этих разных аспектов, можно считать, что речь идет о центре обработки данных 2 МВт или 1 МВт. Однако, исходя из целей данного варианта осуществления изобретения, номинальная нагрузка центра обработки данных устанавливается подсистемными ограничениями на IT-нагрузку. В данном примере номинальная мощность центра обработки данных составит 1 МВт.
Другим примером является центр обработки данных, который может потреблять мощность 2 МВт из коммунальной электрической сети. Исходя из некоторых соображений, этот центр обработки данных можно рассматривать как центр обработки данных 2МВт. Однако номинальную мощность центра обработки данных можно определить с точки зрения мощности IT-нагрузки, и тогда центр обработки данных, потребляющий 2 МВт из электрической сети, как правило, обеспечивает лишь менее 1 МВт для IT-нагрузки. Также потребление мощности из электрической сети в конкретный момент времени ничего не говорит о предельной мощности центра обработки данных.
Еще одним примером является центр обработки данных, который может иметь номинальную электрическую мощность 1 МВт и мощность охлаждения, значительно превышающую 1 МВт. Однако проект системы или стратегия ее эксплуатации может предписывать обязательный 15-процентный запас в целях безопасности. Следовательно, центр обработки данных рассчитан только на 85% от 1 МВт или 850 кВт полезной мощности. Таким образом, номинальная мощность нагрузки центра обработки данных составит 850 кВт.
Следующим примером является центр обработки данных, который был спроектирован на 5 МВт, но не все оборудование было установлено. Установлена только одна система UPS мощностью 1 МВт, а установка 4-х других систем UPS мощностью 1 МВт возможно была отложена. В этом случае центр обработки данных имеет на сегодняшний день только 1 МВт номинальной мощности, и, следовательно, номинальная нагрузка, используемая в целях анализа кпд, составит 1 МВт. Центр обработки данных можно легко модернизировать, повысив номинальную мощность до 5 МВт, но в данный момент он не является центром обработки данных 5 МВт.
В модели центра обработки данных можно использовать концепцию, состоящую в представлении мощности и нагрузок в виде процента от номинальной IT-нагрузки. Таким путем модель можно «нормализовать», в результате чего упрощаются различные вычисления, которые становятся независимыми от мощности (в кВт). Номинальная IT-нагрузка центра обработки данных может быть определена равной 100% или «1» в относительных единицах, и тогда можно выразить нагрузки и мощности в номинальных относительных единицах. Например, можно сказать, что центр обработки данных с номинальной нагрузкой 1 МВт, который имеет установленную систему UPS с номинальной паспортной мощностью 2 МВт, имеет номинальную мощность UPS, равную 2,0 в относительных единицах.
Возможно, что агрегированная номинальная мощность для каждой подсистемы совпадает с IT-нагрузкой. То есть, получается, что центр обработки данных с номинальной мощностью 1 МВт должен иметь UPS на 1 МВт, PDU на 1 МВт, CRAC на 1 МВт, охладитель на 1 МВт и т.д. Однако для большинства приложений это не так. В действительности можно наблюдать, что номинальные мощности подсистем во многих случаях значительно превышают IT-нагрузку. Эта концепция может быть лучше всего проиллюстрирована на практических примерах. В таблице 5 показаны типовые подсистемы центра обработки данных и общий диапазон их номиналов в относительных единицах (PU).
Как показано в таблице 5, паспортные параметры многих подсистем могут быть гораздо больше, чем номинальная IT-нагрузка центра обработки данных. Поскольку многие центры обработки данных в действительности работают с нагрузками, составляющими лишь часть номинальной нагрузки, подсистемы в реальных центрах обработки данных могут работать только с малой долей их номинальной паспортной мощности. Например, если центр обработки данных с номинальной мощностью 1 МВт имеет установленные блоки PDU на 5 МВт, но работа происходит с мощностью 300 кВт, или 30% от номинальной мощности, то тогда подсистема PDU работает только с 0,2×0,3 или 6% от своей паспортной номинальной мощности. Это общее положение, говорящее о том, что устройства могут работать с мощностями ниже паспортной мощности, означает, что фиксированные потери могут стать доминирующим фактором среди потерь во многих реальных центрах обработки данных. Описанный здесь метод агрегирования может быть представлен в точной математической форме при условии, что все устройства в подсистеме равномерно используют нагрузку. Хотя для некоторых типов устройств, таких как системы UPS, это условие, как правило, не выполняется, для других типов устройств, таких как PDU, это условие может не выполняться из-за значительных изменений потоков мощности, проходящих через различные блоки PDU в одном и том же центре обработки данных. Следовательно, данная агрегированная модель является лишь точным представлением комбинированных устройств при сбалансированных потоках мощности между устройствами в подсистеме. Однако можно показать, что данная модель всегда будет точной в отношении потерь, связанных с фиксированными и пропорциональными потерями, даже при разбалансировке энергетических потоков. Вся ошибка модели сосредоточена в составляющей, относящейся к квадратичным потерям. Для почти всех реальных центров обработки данных ошибка, порождаемая агрегированной составляющей квадратичных потерь, очень мала. Эта ошибка равна нулю, если энергетические потоки между устройствами в подсистеме данного типа сбалансированы. Эта ошибка очень мала, если квадратичная составляющая мала по сравнению с составляющими для других потерь. Указанная ошибка очень мала, если нагрузка мала по сравнению с номинальной мощностью системы в относительных единицах, поскольку квадратичные потери уменьшаются с квадратом нагрузки. Таким образом, агрегированная модель привносит очень маленькую ошибку по сравнению с моделью, которая включает в себя каждое отдельное устройство, и, как правило, составляет много меньше 0,5% в показателе DCiE. Следовательно, раскрытая здесь система управления энергией может использовать агрегированную модель для каждой подсистемы, но при этом необходимо обсудить проблему количественной оценки потенциальной ошибки, вызванной агрегированием.
Как только установлены параметры стандартизированных подсистем, эти подсистемы можно объединить для получения модели всего центра обработки данных. Модель всего центра обработки данных можно использовать для определения того, какие тепловые или электрические нагрузки приложены к различным подсистемам, чтобы установить условия эксплуатации подсистем. Затем модель может объединить потребление электроэнергии подсистемами тем способом, который подходит для моделируемого центра обработки данных.
Фактически, все центры обработки данных могут иметь базовую стандартную архитектуру с точки зрения того, как подсистемы соединены между собой, причем с минимальными вариациями. Например, IT-нагрузка может получать питание от PDU, который питается от системы UPS, в которую питание, в свою очередь, подается коммутационной аппаратурой, и т.д. Большинство различий между центрами обработки данных, такие как вариант и местонахождение избыточных элементов, относятся к тому, каким образом формируются подсистемы из устройств, а не к тому, каким образом эти подсистемы соединены между собой. При заданном списке стандартных подсистем в идеале желательно создать исчерпывающий каталог всех альтернативных конфигураций центра обработки данных. Таким путем можно будет заранее построить и протестировать отдельные модели для каждого типа центра обработки данных.
В одном варианте инфраструктура 100 для описания отдельных проектных решений по центру обработки данных показана на фиг.9. Как показано, определены две основные шины 102, 104 электропитания и две основные шины 106, 108 для тепла. Основная шина 102 питания может представлять собой источник электропитания с коммутационной аппаратурой и щитом выключателей, а шина 104 аварийного питания может представлять собой выход системы UPS. Стандартные подсистемы в модели получают питание от одной или другой из этих шин.
Шина 106 тепла внутри помещения включает в себя все тепло, исходящее внутри помещения, а шина 108 тепла вне помещения представляет место, откуда тепло выходит наружу вне помещения. Каждое устройство создает тепло, которое должно попасть в одну из шин тепла. Система центра подготовки данных может быть разделена на две основных группы подсистем, систему 110 питания и систему 112 охлаждения. Как показано на фиг.9 система 112 питания подает питание на IT-нагрузку 114. Исходя из этого, можно создать два каталога: каталог системы питания и каталог системы охлаждения. Разделение описания на отдельные записи для систем питания и охлаждения вместо единого каталога центра обработки данных может уменьшить количество каталожных записей примерно в пять раз. Кроме того, создание двух каталогов может упростить обработку взаимодействий различных комбинаций питания и охлаждения, а также упростить добавление элементов в конфигурации питания и охлаждения будущего центра обработки данных.
Примерный стандартный каталог питания 120 для центров обработки данных на фиг.10. Каталог 120 показывает, что в каталоге питания центра обработки данных имеется только шесть различных каталожных записей. Каталожной записью является каждый столбец на схеме. Стандартные подсистемы питания перечислены в строках. Применительно к каталожной записи каждая подсистема питания может быть связана с питанием от коммунальной сети, основным питанием, аварийным питанием, или ее питание может отсутствовать. Вышеуказанный каталог 120 представляет известные центры обработки данных. Обработка избыточности может быть обеспечена на уровне моделей подсистем, и на этом уровне модели это не показывается.
На фиг.11 представлен в целом примерный стандартный каталог 130 охлаждения для центров обработки данных. В каталоге 130 показаны двадцать три различных каталожных записи для охлаждения в центре обработки данных. При комбинировании с шестью записями из каталога питания получают двадцать девять каталожных записей для описания любого центра обработки данных. Эти каталоги можно легко расширить при введении новых типов или топологий подсистем.
Для описания центра обработки данных с использованием указанного каталога требуется лишь задать записи для системы питания и системы охлаждения. Например, при рассмотрении примерного центра обработки данных, описанного как «Система питания типа 1А», «Система охлаждения типа 2В» с использованием таблиц из фиг.10 и 11 получают однолинейные блок-схемы потоков энергии для этого центра обработки данных, показанные на фиг.12А и 12В. На фиг.12А показан однолинейный поток энергии системы питания, указанный в целом под ссылкой 140. На фиг.12В показан однолинейный поток энергии системы охлаждения, указанный в целом под ссылкой 150. Значения потока энергии в примерной схеме по фиг 12А начинаются с требуемой IT-нагрузки и условий вне помещения, которые затем участвуют в сложном процессе преобразования потоков энергии через подсистемы центра обработки данных, что, в конце концов, приводит к требуемой электрической мощности коммунальной электрической сети и потоку тепла, выходящему из помещения. Этот поток энергии прежде всего определятся потребностью и потреблением, рассматриваемым в обратном порядке в направлении источника питания, исходя из общей концепции передачи энергии от сетевого источника питания через центр обработки данных. Хотя это действительно так, что энергия подается от коммунальной сети, количество используемой энергии не определяется коммунальной сетью, а устанавливается исходя из потребности в электроэнергии. В случае центра обработки данных потребность определяется прежде всего исходя из IT-нагрузки, которая лежит в основе оценки потребности для устройств питания и охлаждения, которые, в свою очередь, определяют потребности в электроэнергии для этих устройств, а затем эти потребности в электроэнергии аккумулируются и, в конце концов складываются вместе для установления количества энергии, используемой центром обработки данных.
Как показано на фиг.12В, блок, вносящий вклад в тепло внутри помещения, показан в виде блока «Проникновения». Этот блок не является подсистемой центра обработки данных, а представляет утечку тепла между пространством внутри и вне помещения центра обработки данных, причем этот блок присутствует во всех центрах обработки данных. Проникновение тепла моделируется в виде теплового потока, возникающего благодаря разности температур вне и внутри помещения, причем он добавляется или вычитается из тепловой нагрузки на систему кондиционирования воздуха.
Некоторые центры обработки данных созданы не по унифицированному или единому проекту, а могут иметь базовый проект, который видоизменяется в зависимости от той или иной зоны. Например, центр обработки данных может быть сконфигурирован с зоной, где охлаждение осуществляется по комнатам, и другой зоной с охлаждением по всему этажу. В другом примере конфигурация центра обработки данных может быть такова, что его охлаждение обеспечивается по смешанному варианту блоками охлаждения холодной водой и блоками охлаждения типа DX. Возможно потребуется разделить эти зоны, чтобы выделить соответствующую информацию, например, для сравнения эффективности различных зон. В этом случае зоны можно рассматривать как отдельные центры обработки данных с точки зрения системы управления энергией с последующим объединением данных для получения суммарных значений. Программное обеспечение системы управления энергией может быть разработано таким образом, чтобы поддерживать множество проектов, либо могут быть задействованы отдельные варианты программного обеспечения, после чего можно будет использовать функцию агрегирования для объединения данных.
Для центров обработки данных, где непрактично или нереально выделение указанных зон, например, где в одном и том же центре обработки данных используют два типа систем охлаждения, смешанную технологию можно моделировать путем включения более одного проекта каталога в центре обработки данных и разделения тепловой нагрузки между ними. Тепловую нагрузку можно распределить путем выделения фиксированного значения (в ваттах) для конкретной системы охлаждения, выделения конкретных долей нагрузки в процентах для каждой системы охлаждения или путем измерения действительных тепловых потоков в разных системах охлаждения. Для комбинаций систем охлаждения, которые совместно используют стандартную каталожную запись, например, смешанное использование комнатного и поэтажного охлаждения с помощью общей холодильной установки, можно применить единую каталожную модель, а комбинацию комнатного и поэтажного охлаждения реализовать в модели подсистемы.
Описанная здесь однолинейная схема энергетических потоков для центра обработки данных может быть представлена пользователям вместе с потоками мгновенной мощности и использованием мощности различных отображаемых подсистем. В теории всю эту информацию можно получить с помощью непосредственных измерений и отобразить в системе контроля энергии для реального центра обработки данных. В этом случае вычисления не потребуются. Однако такой подход нельзя использовать для исследования эффективности еще не построенного центра обработки данных или эффективности центра обработки данных, работающего в условиях эксплуатации, отличных от тех, в которых работал реальный центр обработки данных во время измерений. Для этих целей необходимо иметь модель. Также в большинстве центров обработки данных невозможно реально измерить все энергетические потоки и расходы мощности устройствами, а для точной оценки неполученных данных можно использовать модель. Следовательно, существует потребность в средстве для использования модели с целью вычисления потоков электроэнергии и тепла в однолинейной схеме энергетических потоков.
Данные модели подсистем агрегируют из моделей устройств с учетом их соединения и последовательности вычислений для получения потоков мощности и тепловых потоков. Как было описано выше, вычисления могут начинаться с IT-нагрузки в качестве входных данных и заканчиваться потреблением мощности коммунальной электросети и исходящим из здания теплом, в качестве выходных данных. Поток вычислений описан в виде блок-схемы оценки модели на фиг.13, где показана выборочная блок-схема оценки модели для центра обработки данных типа «Питание 1А, охлаждение 2В», как было описано выше.
Оценка модели с использованием указанной схемы начинается слева с ввода IT-нагрузки и температуры вне помещения. Оценка модели каждой подсистемы может быть выполнена, когда станет доступной ее нагрузка на входе. Оценка некоторых устройств может быть выполнена сразу, например, подсистем без нагрузки, таких как генератор, или подсистем, где нагрузка обеспечивается немедленно, например, подсистема распределения питания. Подсистему UPS нельзя количественно оценить, пока не будут оценены все устройства, составляющие ее нагрузку (аварийная шина). Подсистемы, связанные с охлаждением, нельзя оценить, пока не будет количественно оценено общее тепло внутри помещения путем суммирования входных данных. Система охлаждения оценивается подсистемой, начиная с блока CRAC и кончая нагрузкой на входе для насосов охлажденной воды. Общее тепло вне помещения и общую потребность в электроэнергии от сети вычисляют тогда, когда количественно оценены все подсистемы.
Модель, показанная на фиг.14, является примером центра обработки данных с круговым потоком энергии. Как показано на этой фигуре, аварийная шина соединена с входом UPS. Далее тепло с выхода UPS поступает на шину тепла внутри помещения. Далее шина тепла внутри помещения идет к блоку CRAH. И наконец, электрическая нагрузка CRAH идет на аварийную шину, а затем обратно к началу контура. Если CRAH был на основной шине, то данный контур не существует. Круговой поток энергии в этом примере на фиг.14 выделен жирной линией. Другим примером круговых энергетических потоков является случай, когда потери коммутационной аппаратуры имеют место внутри здания и обрабатываются блоком CRAH.
Круговые энергетические потоки в модели могут рассчитываться математическими методами, например, путем решения дифференциальных уравнений или использования решающей программы, обеспечивающей сходимость решения. В большинстве случаев обнаружено, что для всех реальных сценариев, это приводит к незначительным ошибкам. Таким образом, круговой энергетический поток может быть исключен путем обеспечения оценки нагрузки устройства в относительных единицах по отношению к номинальной системной нагрузке, которую можно использовать для оценки потерь устройства. Благодаря использованию оценки вместо истинного значения при вычислениях не требуются циклические ссылки. Это существенно упрощает вычисления, поскольку ошибка, созданная благодаря использованию оценочного значения, является ошибкой второго порядка и очень мала. Также имеется лишь несколько типов круговых вычислений, где это является действенным фактором, так что оценка потребуется всего лишь для нескольких устройств.
Круговые энергетические потоки характерны для систем питания и охлаждения, выбранных из упомянутого каталога. Для каждой каталожной модели, имеющей круговой энергетический поток, должен быть определен метод размыкания циркуляции, который должен быть встроен в модель в виде модификации. Эта проблема может быть однозначно решена для каждой каталожной модели центра обработки данных, имеющей круговые энергетические потоки.
Блок-схема энергетических потоков и блок-схема количественной оценки модели могут быть взаимосвязанными, но не совпадать. Блок-схема энергетических потоков лучше всего представляет взаимные физические соединения между подсистемами в центре обработки данных. Блок-схема количественной оценки представляет поток вычислений, используемых для количественной оценки модели центра обработки данных. Сравнение этих блок-схем показывает, что блок-схема энергетических потоков совпадает с блок-схемой количественной оценки модели для многих подсистем, таких как осветительная аппаратура и воздушные кондиционеры. Однако для устройств, которые преобразуют электрическую энергию, схема энергетических потоков и однолинейная схема не совпадают, как показано на фиг.15А и 15В, которые иллюстрируют взаимосвязь между схемой энергетических потоков и блок-схемой количественной оценки модели для двух различных типов устройств 170, 180.
Простая модель устройства, показанная на фиг.15А, получает нагрузку и вычисляет потребление электроэнергии для устройства 170. Эта модель годится для устройств, имеющих одно электрическое соединение для питания, таких как воздушные кондиционеры, насосы и осветительные приборы.
Модель на фиг.15В представляет модель энергетических потоков для устройств, например, устройства 180, которые преобразуют электрическую энергию, такие как системы UPS, блоки PDU, проводка и преобразователи. Модель устройства в маленьком внутреннем блоке в этой схеме получает входные данные по нагрузке и вычисляет потребление электроэнергии. Однако потребление электроэнергии для этого типа устройств не происходит при любом физическом электрическом соединении. Через физическое входное соединение для питания устройств этих типов поступает сумма потребления электроэнергии и нагрузки. Например, трансформатор 1 МВт с нагрузкой 1 МВт может иметь энергопотребление (потери) 2% или 20 кВт. В этом случае физическая входная мощность трансформатора составит 1,02 МВт, а выходная 1 МВт. На трансформаторе отсутствует соединение, на котором можно непосредственно измерить эти 20 кВт потерь. Чтобы получить энергопотребление, необходимо измерить разность между физически измеренными мощностями на входе и выходе.
В системе управления энергией можно измерить использование энергии и выход тепла для каждого типа подсистем. В некоторых случаях, например, при использовании устройств описанного здесь типа, для получения потребления энергии данным устройством можно установить в цепи приборы для измерения мощности.
Однако для устройств, преобразующих электрическую мощность, не существует цепей, где можно провести измерения для получения энергопотребления устройства, а вместо этого, необходимо будет определить разность между двумя физическими измерениями. По этой причине измерительная аппаратура, установленная в реальном центре обработки данных, не может точно соответствовать ожидаемым данным, и потребуется ряд вычислений или отображений физических результатов измерений в модель центра обработки данных.
Следует иметь в виду, что здесь описан систематический метод моделирования энергопотребления центрами обработки данных. Моделирование начинается со свойств отдельных устройств, а затем обеспечивается процесс объединения их в стандартизированные подсистемы с последующим объединением этих подсистем в один центр обработки данных.
Раскрытые здесь способы и системы можно использовать для идентификации того, почему рабочие характеристики центра обработки данных не соответствуют проектным, прогнозирования рабочих характеристик центра обработки данных в будущем, а также прогнозирования рабочих характеристик при альтернативных сценариях, чтобы помочь операторам центра обработки данных сократить энергопотребление.
Определенные выше способы согласно раскрытым вариантам изобретения можно реализовать в одной или нескольких компьютерных системах общего назначения. Например, различные раскрытые аспекты изобретения можно реализовать в виде специализированного программного обеспечения, исполняемого компьютерной системой 400 общего назначения, например, системой, показанной на фиг.16. Компьютерная система 400 может включать в себя одно или несколько устройств 401 вывода, одно или несколько устройств 402 ввода, процессор 403, подсоединенный к одному или нескольким устройствам 404 памяти через механизм 405 взаимных соединений, и одно или несколько запоминающих устройств 406, подсоединенных к механизму 405 взаимных соединений. Устройства 401 вывода, как правило, воспроизводят информацию для внешнего представления, где примерами таких устройств являются монитор и принтер. Устройства 402 ввода, как правило, получают информацию от вешних источников, где примерами таких устройств являются клавиатура и мышь. Процессор 403, как правило, выполняет последовательность команд, результатом которых является обработка данных. Процессор 403, как правило, представляет собой серийно выпускаемый процессор, например, Intel Pentium Motorola PowerPC, SGI MIPS, Sun UltraSPARC или Hewlett-Packard PA-RISC, но может быть процессором любого другого типа. Устройства 404 памяти, такие как накопитель на дисках, память или иное устройство для хранения данных, как правило, используют для хранения программ и данных во время работы компьютерной системы 400. Устройства в компьютерной системе 400 могут быть связаны по меньшей мере одним механизмом 405 взаимных соединений, который может включать в себя, например, один или несколько коммуникационных элементов (например, шины), которые осуществляют обмен данными в системе 400.
Запоминающее устройство 406, показанное более подробно на фиг.17, как правило, включает в себя считываемый компьютером и записываемый энергонезависимый носитель 911 записи, на котором хранятся сигналы, которые определяют программу, выполняемую процессором, или хранящуюся на носителе 911 информацию, подлежащую обработке указанной программой. Носитель может, например, представлять собой диск или флеш-память. Как правило, в процессе работы процессор инициирует считывание данных с энергонезависимого носителя 911 записи в другое устройство 912 памяти, что позволяет обеспечить более быстрый доступ процессора к информации, чем при использовании носителя 911. Этим устройством 912 памяти, как правило, является энергозависимое оперативное запоминающее устройство, такое как динамическое оперативное запоминающее устройство (DRAM) и статическое оперативное запоминающее устройство (SRAM). Память 912 может находиться в запоминающем устройстве 406, как здесь показано, или в устройстве 404 памяти. Процессор 403 обычно манипулирует с данными в памяти 404, 912, а затем копирует эти данные на носитель 911 по окончании обработки. Известно множество различных механизмов для управления перемещением данных между носителем 911 и памятью 404, 912, и изобретение ими не ограничивается. Изобретение не ограничивается конкретным устройством 404 памяти или запоминающим устройством 406.
Компьютерная система 400 может быть реализована с использованием специально запрограммированного специализированного аппаратного обеспечения, либо может представлять собой компьютерную систему общего назначения, которую можно программировать с использованием языка компьютерного программирования высокого уровня. Например, компьютерная система 400 может включать в себя сотовые телефоны и персональные цифровые помощники. Компьютерная система 400 обычно использует операционную систему, которой может быть, например, Windows 95, Windows 98, Windows NT, Windows 2000, Windows ME, Windows XP, Windows Vista или другие операционные системы, поставляемые Microsoft Corporation, MAC OS System X, поставляемую Apple Computer, Solaris Operating System, поставляемую Sun Microsystems, или операционные системы Unix, поставляемые от различных источников (например, Linux). Можно использовать множество других операционных систем, и изобретение не ограничивается какой-либо конкретной ее реализацией. Например, согласно варианту настоящего изобретения можно дать команду поставщикам ресурсов центра обработки данных ограничить доступ к сетевым устройствам, используя компьютерную систему общего назначения с процессором Sun UltraSPARC, работающим под операционной системой Solaris,
Хотя компьютерная система 400 показана в качестве примера компьютерной системы одного из типов, где можно практически воплотить различные аспекты изобретения, следует иметь в виду, что реализация изобретения не ограничивается типом компьютерной системы, показанной на фиг.16. Различные аспекты изобретения можно практически воплотить на одном или нескольких компьютерах, имеющих архитектуру или компоненты, отличные от тех, что показаны на фиг.16. В качестве иллюстрации в одном варианте настоящего изобретения может быть сетевое устройство, обеспечивающее запросы с использованием нескольких компьютерных систем общего назначения, работающих под операционной системой MAC OS System X, с процессорами Motorola PowerPC, и нескольких специализированных компьютерных систем, работающих под управлением патентованных операционных систем и аппаратных средств. Как показано на фиг.18, одна или несколько частей системы могут быть распределены между одним или несколькими компьютерами (например, системы 109-111), подсоединенными к сетям 108 связи. Физическая среда, используемая в сети 108 связи, может включать в себя любую известную среду, такую как например, физическая кабельная сеть и/или беспроводная технология (например, радиочастотная, инфракрасная и т.д.). Кроме того, каждая физическая среда может соответствовать различным стандартам, таким как, например, стандарт кабельных сетей CAT5 или стандарты беспроводной связи IEEE 802.11, Bluetooth, и Zigbee. Компьютерные системы 109-111 также могут представлять собой компьютерные системы общего назначения. Например, различные аспекты изобретения могут быть распределены между одной или несколькими компьютерными системами, сконфигурированными для предоставления услуги (например, серверы) одному или нескольким компьютерам-клиентам, или для выполнения всей задачи в качестве части распределенной системы. В частности, различные аспекты изобретения могут выполняться в системе «клиент-сервер», которая включает в себя компоненты, распределенные между одной или несколькими серверными системами, которые выполняют различные функции согласно различным вариантам изобретения. Эти компоненты могут представлять собой исполняемый, промежуточный (например, IL) или интерпретируемый (например, Java) код, который передается по сети связи (например, Internet) с использованием протокола связи (например, TCP/IP). Например, в одном варианте возможно отображение сетевого устройства, предоставляющего информацию о статусе запроса, несмотря на то что браузер интерпретирует формы HTML, и возможно извлечение информации поставщика ресурсов центра обработки данных с использованием услуги трансляции данных, выполняемой на отдельном сервере.
Различные варианты настоящего изобретения могут быть запрограммированы с использованием объектно-ориентированного языка программирования, такого как SmallTalk Java C++, Ada или C# (C-Sharp). Также можно использовать другие объектно-ориентированные языки программирования. В альтернативных вариантах могут быть использованы функциональные, сценарные и/или логические языки программирования. Различные аспекты изобретения можно реализовать в не программной среде (например, документы, созданные в формате HTML, XML или другом формате, который при их просмотре в окне программы браузера воспроизводят аспекты графического пользовательского интерфейса (GUI) или выполняют другие функции). Различные аспекты изобретения можно реализовать в виде программных или не программных элементов, либо любой их комбинации. Например, пользовательский интерфейс, обеспечивающий стратегию пользователя, можно реализовать с использованием документа Microsoft Word, в то время как приложение, предназначенное для управления обеспечением запросов, может быть записано на языке С++.
Следует иметь в виду, что компьютерная система общего назначения согласно настоящему изобретению может выполнять функции, выходящие за рамки объема изобретения. Например, аспекты системы можно реализовать, используя существующий коммерческий продукт, такой как, например, системы управления базами данных, такие как сервер SQL, поставляемый от Microsoft of Seattle WA., Oracle Database от Oracle of Redwood Shores, CA, и MySQL от MySQL AB of Uppsala, Sweden и межплатформенное программное обеспечение Web Sphere от IBM of Armonk, NY. Если сервер SQL установлен на компьютерной системе общего назначения для реализации варианта настоящего изобретения, то компьютерная система общего назначения также способна поддерживать базы данных для самых разных приложений.
На основе представленного описания специалисты в данной области техники поймут, что изобретение не ограничивается конкретной платформой компьютерной системы, процессором, операционной системой, сетью или протоколом связи. Также следует иметь в виду, что настоящее изобретение не ограничивается конкретной архитектурой или языком программирования.
Таким образом, имея описанный по меньшей мере один иллюстративный вариант изобретения, специалисты в данной области техники без труда смогут предложить различные альтернативные варианты, модификации и усовершенствования. Предполагается, что указанные альтернативные варианты, модификации и усовершенствования, не выходят за рамки объема и существа изобретения. Соответственно, предшествующее описание является лишь примером, и его не следует рассматривать как ограничение. Изобретение ограничивается только нижеследующей формулой изобретения и ее эквивалентами.
Изобретение относится к области контроля, планирования и управления кпд мощности центров обработки данных. Способ измерения кпд питания центра обработки данных заключается в том, что: проводят начальные измерения мощности во множестве мест в центре обработки данных; создают модель кпд для центра обработки данных на основе начальных измерений мощности; устанавливают контрольные (тестовые) уровни производительности с использованием модели кпд; проводят текущие измерения мощности и сравнивают результаты текущих измерений мощности с контрольными (тестовыми) уровнями производительности. Предложены также системы управления кпд и моделирования кпд мощности. 3 н. и 11 з.п. ф-лы, 21 ил., 5 табл.
1. Способ измерения кпд мощности центра обработки данных, содержащий:
проводят начальные измерения мощности во множестве мест в центре обработки данных;
создают модель кпд для центра обработки данных на основе начальных измерений мощности;
устанавливают контрольные (тестовые) уровни производительности, используя модель кпд;
проводят текущие измерения мощности; и
сравнивают результаты текущих измерений мощности с контрольными (тестовыми) уровнями производительности для определения отклонения между текущими измерениями мощности и контрольными уровнями производительности.
2. Способ по п.1, в котором при проведении текущих измерений мощности используют систему управления центра обработки данных на основе процессора совместно с измерительным оборудованием.
3. Способ по п.2, в котором дополнительно формируют сигнал предупреждения, если результаты текущих измерений мощности отличаются от контрольных уровней производительности на величину, превышающую заданную.
4. Способ по п.1, в котором при создании модели кпд используют данные, относящиеся к климатическим условиям, связанным с местоположением центра обработки данных для создания модели кпд.
5. Способ по п.1, в котором создание модели кпд включает в себя этапы
идентифицируют устройства, используемые в центре обработки данных, которые отбирают мощность,
осуществляют выбор для каждого устройства одной из номинальной мощности и полезной мощности для мощности на входе устройства, и
определяют для каждого устройства, привносит ли устройство фиксированные потери, нефиксированные потери либо их комбинацию.
6. Способ по п.5, в котором при создании модели кпд дополнительно агрегируют потери мощности устройств для получения потерь подсистемы.
7. Способ по п.6, в котором при создании модели кпд дополнительно агрегируют потери мощности подсистем для получения потерь центра обработки данных.
8. Система управления центром обработки данных для измерения кпд мощности центра обработки данных, содержащая:
администратор центра обработки данных, имеющий по меньшей мере один процессор, запрограммированный для выполнения
приема данных, относящихся к начальным измерениям мощности в множестве мест в центре обработки данных;
создания модели кпд для центра обработки данных на основе данных, относящихся к начальным измерениям мощности;
установления контрольных (тестовых) уровней производительности, используя модель кпд;
приема данных, относящихся к текущим измерениям мощности; и
сравнения результатов текущих измерений мощности с контрольными уровнями производительности для определения отклонения между текущими измерениями мощности и контрольными уровнями производительности.
9. Система по п.8, в которой проведение текущих измерений мощности включает в себя обмен данными с устройствами измерения мощности по меньшей мере через одну сеть.
10. Система по п.8, в которой по меньшей мере один процессор запрограммирован для формирования сигнала предупреждения, если результаты текущих измерений мощности отличаются от контрольных уровней производительности на величину, превышающую заданную.
11. Система по п.8, в которой для создания модели кпд используются данные, относящиеся к климатическим условиям, связанным с местоположением центра обработки данных, для создания модели кпд.
12. Система управления центром обработки данных для моделирования кпд питания центра обработки данных, содержащая:
администратор центра обработки данных, имеющий по меньшей мере один процессор, запрограммированный для выполнения
идентификации устройств, используемых в центре обработки данных, которые отбирают мощность;
выбора для каждого устройства номинальной мощности или полезной мощности для мощности на входе устройства; и
определения для каждого устройства того, привносит ли устройство фиксированные потери или нефиксированные либо их комбинацию.
13. Система по п.12, в которой по меньшей мере один процессор запрограммирован для агрегирования (сбора) потерь мощности устройств для получения потерь подсистемы.
14. Система по п.13, в которой по меньшей мере один процессор запрограммирован для агрегирования (сбора) потерь мощности подсистем для получения потерь центра обработки данных.
| Пресс для выдавливания из деревянных дисков заготовок для ниточных катушек | 1923 |
|
SU2007A1 |
| Пресс для выдавливания из деревянных дисков заготовок для ниточных катушек | 1923 |
|
SU2007A1 |
| US 6804616 B2, 12.10.2004 | |||
| СХЕМА ПИТАНИЯ С ПЕРЕКЛЮЧАЕМЫМ РЕЖИМОМ РАБОТЫ | 1997 |
|
RU2188495C2 |
