Modulo 2 Misura dei consumi energetici e analisi dei costi

1. Modulo 2Misura dei consumi energetici e analisi dei costi Versione 1.022 Settembre 2011

2. Misura e valutazione nei sistemi IT e nelle server room – aspetti generali Valutazione dell’efficienza energetica Valutazione dei costi e dei risparmi

3. Misuradeiconsumienergetici per sistemi IT, server room and data center • Valutazione dell’efficienza energetica • È necessario prevedere un sistema di misura, ma ben progettato; • I dati raccolti saranno utili per giudicare le prestazioni operative e prendere decisioni, se l'obiettivo della misurazione è di avere "i dati giusti" piuttosto che semplicemente avere "più dati"; • Dopo avere raccolto i dati utili, si passa all’azione. La raccolta dei dati deve continuare al fine di ottenere un feedback sulla efficacia delle azioni svolte; • Con la costruzione di una baseline per la comprensione dei consumi, i manager sono in grado di creare un piano energetico in grado di intraprendere le azioni più efficaci in base alle opportunità di risparmio energetico, in modo efficace anche dal punto di vista economico.

4. Misuradeiconsumienergetici per sistemi IT, server room and data center • Valutazione dei costi e dei risparmi • I dati raccolti consentono di quantificare il consumo energetico derivante del funzionamento dei data center: • sottolineano l'importanza di miglioramenti di efficienza energetica; • facilitano il corretto dimensionamento delle apparecchiature per soddisfare la richiesta di energia. • Sono utili per monitorare e valutare i risparmi energetici derivanti da specifiche misure di efficienza energetica; • Forniscono dati concreti di risparmio: una misura di incentivo per ulteriori azioni di efficientamento da parte degli operatori di data center.

5. Valutazione dei costi e dei risparmi • I sistemi di monitoraggio sono necessari per l'acquisizione dei dati in diversi punti dell’infrastruttura. Senza il software o gli strumenti giusti per fornire informazioni ai manager che devono decidere quali misure adottare per ridurre il consumo di energia, la raccolta dati non serve; • Ci sono diversi strumenti disponibili, ma a titolo di esempio vi presentiamo qui un tool gratuito sviluppato dal "US Departmentof Energy Save Energy Now Programma": il software DC Pro Tool Suite (DC Pro); • "DC Pro“ comprende un sistema di valutazione e gli strumenti aiutano a testare e tengono traccia delle prestazioni, oltre a fornire consigli utili; • Gli strumenti sono disponibili gratuitamente dal sito web: http://www1.eere.energy.gov/industry/datacenters/software.html

6. Valutazione dei costi e dei risparmi • Lo strumento “DC Pro profiler" è un programma basato su Web che utilizza le informazioni di base, come ad esempio i costi e la descrizione del data center, al fine di generare un profilo dei suoi consumi energetici. Esempiodi output del “DC Pro Profiler Tool” per un data center (Fonte: DOE)

7. Valutazione dei costi e dei risparmi • Il "ToolElectricalsystems" è stato progettato per valutare il potenziale di risparmio grazie al miglioramento dell'efficienza energetica della filiera di distribuzione elettrica di un data center: trasformatori, generatori, gruppi di continuità (UPS), unità di distribuzione; • Consente agli utenti di vedere la posizione del proprio data center rispetto agli altri nella classifica dell’efficienza. Esempiodi “UPS Load Factor Chart” da “Electrical Systems Tool Sample” (Fonte: DOE)

8. Metriche per l’efficienza energetica nei data center PowerUsageEffectiveness (PUE) Data centerinfrastructureEfficiency (DciE) Energy Reuse Effectiveness (ERE) Total CostofOwnershipAnalisys (TCO)

9. Metriche per l’efficienza energetica nei data center • L’usodimetriche è fondamentale: “If you can't measure it, you can't improve it”. • L'uso di metriche può aiutare i manager dei data center per meglio comprendere e migliorare l'efficienza energetica dei loro data center esistente, così come aiutano a prendere decisioni sulle nuove implementazioni nei data center; • queste metriche sono utili a misurare i risultati rispetto a situazioni simili; • Anche se il PUE è la metrica preferita dai più, possono essere presi in considerazione e saranno presentati anche approcci differenti.

10. Metriche per l’efficienza energetica nei data center - PUE • Power Usage Effectiveness (PUE) • è una misura di quanto efficientemente un data center utilizza energia; • Quanta energia viene effettivamente utilizzata dalle apparecchiature informatiche (rispetto a raffreddamento e al resto); • PUE è il rapporto tra energia totale utilizzata da data center e l’energia erogata alle apparecchiature informatiche; • PUE è stato sviluppato dal consorzio Green Grid. PUE è l'inverso del rendimento dei dati Infrastructure Center (DCiE); • Il PUE ideale è 1,0; • Tutto ciò che non è considerato un dispositivo di elaborazione in un data center (ad esempio illuminazione, raffreddamento, ecc) rientra nella categoria dell’energia utilizzata dai servizi. PUE

11. PUE dei data center Google Dati di PUE per tutti i grandi data center di Google (fonte: Google)

12. Metriche per l’efficienza energetica nei data center - DC Metrics Task Force • Per affrontare le incongruenze nell'uso delle metriche, un gruppo di manager provenienti dall'industria si è riunito il 13/1/2010 per accordarsi sulle misurazioni dell’efficienza energetica dei data center, le metriche e le convenzioni per il reporting; • Le organizzazioni rappresentate comprendono: 7x24 Exchange, ASHRAE, The Green Grid, Silicon Valley Leadership Group, U.S. Department of Energy Save Energy Now and Federal Energy Management Programs, U.S. Environmental Protection Agency’s ENERGY STAR Program, U.S. Green Building Council, and Uptime Institute

13. Metriche per l’efficienza energetica nei data center - DC Metrics Task Force • I seguenti principi guida sono state concordate: • Il PowerUsageEffectiveness (PUE), utilizzando l’energia primaria, è la metrica preferita per valutare l’efficienza dei data center; • Nel calcolo del PUE, il consumo di energia per l’IT dovrebbe, come minimo, essere misurata all'uscita del gruppo di continuità. L'industria dovrebbe progressivamente migliorare le possibilità di misurazione nel tempo in modo tale che la misura del consumo di energia dell’IT direttamente sul carico IT divenga una pratica comune; • Per un data center dedicato, l'energia totale nell'equazione del PUE includerà tutte le fonti energetiche al punto di consegna al proprietario del data center o operatore; • Per un Data Center ad uso misto, l'energia totale sarà tutta l'energia necessaria per il funzionamento del data center, come fosse un data center dedicato, e dovrebbe includere il raffreddamento, l'illuminazione e infrastrutture di supporto per il funzionamento del data center.

14. Metriche per l’efficienza energetica nei data center - PUE Categorie di misura del PUE raccomandato da DC Task Force * Per ilPUE Categoria 0, la misura è la domandadipotenzaelettrica(kW)

15. Metriche per l’efficienza energetica nei data center - DciE • Data center infrastructure Efficiency (DciE) • L’efficienza dell’infrastruttura del Data Center (DCIE) è un parametro utilizzato per determinare l'efficienza energetica di un data center; La metrica è espresso in percentuale; • E 'calcolato dividendo la potenza delle apparecchiature IT per la potenza totale; • DciE è stato sviluppato anche da The Green Grid, un consorzio focalizzato sull'efficienza energetica dei data center. DciE

16. Metriche per l’efficienza energetica nei data center – PUE e DciE (Fonte: The Green Grid)

17. Metriche per l’efficienza energetica nei data center – ERE • Energy Reuse Effectiveness (ERE) • L’energia provenniente dai Data center è riutilizzata in altra parti o in impianti, con buoni risultati; • Questa tipologia di progetti non ha ancora una metrica per la valutazione ed il benchmarking; • Il Power Usage Effectiveness (PUE) è una metrica per l’infrastruttura dei data center, ma non considera l’utilizzo dell’energia di scarto; • Per tener conto di ció, The Green Grid, LBNL, e NREL hanno proposto e definito una nuova metrica: l’Energy Reuse Effectiveness (ERE). PUE ERE

18. Metriche per l’efficienza energetica nei data center – ERE (Fonte: The Green Grid) Riuso del calore per unospazioesterno al data center SiaPUE siaERE sonometrichevalide

19. Metriche per l’efficienza energetica nei data center – ERE (uso improprio) (Source: The Green Grid) Riuso del calore all’interno del data center; PUE è la metrica corretta in questo caso;Il PUE considera il beneficio dell’uso del chiller ad assorbimento.

20. Metriche per l’efficienza energetica nei data center – TCO • Analisi del Total Cost of Ownership (TCO) • Il TCO richiede un’attenta analisi del payback e degli altri processi di decisione economica; • La comprensione dei driver di costo del TCO rappresenta una grande opportunità per controllare i costi stessi; • Il TCO include I costi di capitale (CAPEX) ed I costi operativi (OPEX); • Visto in forma generale, il TCO di una infrastruttura di datacenter e dell’IT puó essere calcolato come segue: • I grandi data center in USA raggiungono valori tra i 12 e I 15 USD per Watt.

21. Metriche per l’efficienza energetica nei data center – strumento di calcolo per il TCO CalcolatoreCostiCapitale per Data Center http://www.apcmedia.com/salestools/WTOL-7AXSAN_R1_EN.swf(Fonte: APC)

22. Metriche per l’efficienza energetica nei data center – scomposizione del TCO Scomposizione del TCO in categorie per un tipico rack in un data center ad alto livellodiservizio(Fonte: APC)

23. Concetti per il monitoraggio e il controllo Sistemi di monitoraggio Concetti per la misura e la valutazione a diversi livelli del sistema

24. Concetti per il monitoraggio e il controllo • Durante la valutazione dei possibili sistemi di misura, il manager dovrebbe esaminare diversi fattori, tra cui: • La capacità di raccolta dati provenienti dai diversi apparecchi; • La granularità (breakdown) della raccolta dati; • La userfriendliness e la semplicità nell’integrazione di dati tra diverse apparecchiature e su differenti scale temporali; • Scalabilità per la distribuzione di massa e capacità multi-sito; • Adattabilità alle nuove esigenze di misura; • Analisi trend dei dati; • Integrazione con i sistemi di controllo; • Capacità di rilevare i problemi e informare gli operatori dei data center.

25. Sistemidimisura • Il monitoraggio delle variabili dei sistemi IT (come le prestazioni del sistema e il consumo di energia) è sempre importante, indipendentemente dalle dimensioni del sistema considerato; • Per monitorare le variabili fisiche come il consumo di energia delle diverse componenti del sistema IT, è necessario installare strumenti adeguati (strumenti di misura e sensori); • La maggior parte dei data center non sono stati equipaggiati con contatori elettrici intelligenti o altri sistemi di monitoraggio; • Un ostacolo al miglioramento dell'efficienza energetica è rappresentato dalla difficoltà a raccogliere dati sul consumo energetico dei singoli componenti del data center. In generale sono disponibili pochi dati di consumo di datacenter.

26. Sistemi di misura • Sistemi di monitoraggio hanno la capacità di acquisizione dati utilizzando una vasta gamma di sensori; • Di solito i sistemi utilizzano un nodo centrale chiamato "nodo info", e più singoli moduli chiamati "nodi di dati" che si trovano vicino al punto di misura: Diagramma di un tipico sistema di monitoraggio (Fonte: LBNL)

27. Sistemi di misura • Al momento di decidere il livello di monitoraggio, un manager dei data center dovrebbe tenere a mente alcuni aspetti fondamentali quali: • costo del capitale; • precisione e risoluzione dei dati; • l'uso finale dei dati monitorati. • Tre approcci sono suggeriti: • Minimum Practical Monitoring; • Best Practical Monitoring; • State-of-the-Art Monitoring.

28. Sistemi di misura • MinimumPracticalMonitoring • Misurazioni periodiche con attrezzature portatili; • Dati acquisiti dalle informazioni del produttore dell'apparecchio (ingresso alimentazione, ecc); • Questo approccio richiede un certo livello di impegno lavorativo, si basa sul personale per eseguire la raccolta manuale dei dati e sulle informazioni fornite dal fabbricante; • Non richiede aggiornamenti delle infrastrutture e investimenti in strumenti di misura.

29. Sistemi di misura • BestPracticalMonitoring • I dati vengono registrati in tempo reale utilizzando la strumentazione necessaria; • La strumentazione può non essere dotata del supporto di software on-line; • Possono essere installate apparecchiature di monitoraggio a lungo termine; • L’impegno del personale è inferiore rispetto all'approccio precedente; • Dovrebbero essere previste modifiche limitate all'infrastruttura.

30. Sistemi di misura • State-of-the-ArtPracticalMonitoring • I dati vengono raccolti con l'uso di sistemi automatizzati di registrazione in tempo reale; • Utilizzo di software in linea con analisi del trend; • Sono necessarie numerose modifiche sulle infrastrutture; • è molto probabile che ci sia necessità di supporto di consulenza per l'implementazione del sistema.

31. Sistemi di misura

32. Sistemi di misura • Dimensioni dei sistemi di misura? • La dimensione del sistema dipende dal numero totale di apparecchiature presenti; • È necessario avere un certo numero di “nodi info” per fornire informazioni che permettano un’analisi critica dei dati; • Per I data center piú piccoli: • Il sistema di misura puó essere composto da uno o due apparecchi di misura dei consumi elettici; • Si possono anche non avere installazioni permamenti, eseguendo esclusivamente misure puntuali periodiche (minimum practicalmonitoring).

33. Sistemi di misura • Dimensioni dei sistemi di misura? • Per data center di maggiori dimensioni: • Grazie all agran varietà di apparecchi di misura presenti sul mercato ciascuno dei “nodi info” puó essere fonte di informazione: • Portata di aria • temperatura, umidità • potenza richiesta • tensione, corrente • consumo di energia, ecc

34. Sistemi di misura Rappresentazione schematica del sistema elettrico in un edificio ad uso misto (Fonte: ASHRAE)

35. Sistemi di misura Punti chiave per la misura in un datacenter (Fonte: ASHRAE)

36. Sistemi di misura • Utilizzo dei dati acquisiti? • La giusta comprensione degli obiettivi generali delle misurazioni è importante quanto l’installazione del sistema di monitoraggio e il fare misure all'interno del data center; • Le possibilità di utilizzo per i dati acquisiti possono includere: • consumo di energia del consumo nel suo complesso; • trend di consumo di energia nel tempo; • comprendere l'impegno istantaneo di potenza per le apparecchiature chiave all'interno della struttura; • fatturazione; • calcolo degli indici di efficienza energetica.

37. Hardware per la misura ed il controllo Apparecchi di misura e sensori

38. Apparecchi per misura/controllo • Un sistema di monitoraggio di un data center è composto da una grande varietà di sensori; • Questi sensori sono usati per misurare le variabili chiave quali temperatura, portata, tensione, corrente, pressione, umidità, ecc; • I misuratori di energia vengono utilizzati anche come parte del sistema di monitoraggio il cui software appropriato raccoglie e visualizza informazioni, anche a livello aggregato, per tutti i dispositivi; • Diverse caratteristiche devono essere presi in considerazione al momento di scegliere i sensori da applicare nel sistema di monitoraggio: • Il range di misura, la risoluzione e la precisione dello strumento sono i più importanti; ad esempio, non è raccomandato l'uso di un misuratore che è in grado di misurare tutta la gamma da 0 a 1000 kW su una pompa che richiede dalla rete di utilità solo 20kW.

39. Apparecchi per misura/controllo • I dati acquisiti dal sistema di monitoraggio possono essere analizzati e le istruzioni possono essere inviati agli attuatori del data center, nel quale è possibile disattivare o modificare le caratteristiche (controllo degli apparecchi del data center); • È presente sono una grande varietà di sensori sul mercato, ognuno con la propria tecnologia per la misura; • Non verranno discusse le varie soluzioni tecnologiche per la misura,, ma quelle più comuni e affidabili per l’utilizzo in un data center; • Tutti i dispositivi di misurazione / sensori sono descritti negli allegati di questa presentazione.

40. Sottosistemi e variabili chiave da misurare in un data center

41. Alimentazione elettrica ed UPS efficienti

42. Consumo elettrico in un data center Catena difornituraelettricain un data center Fonte: APC by Schneider Electric, 2010; White Paper #113 rev.2

43. Fonti di inefficienza nella fornitura elettrica e nei servizi Da: ASHRAE Saveenergynowpresentation, 2009

44. Effetto a cascatasull’efficienzanella catena difornituraelettrica Fonte: Liebert white papers

45. Come stimare l’efficienza nella fornitura di elettricità The Green Grid fornisce uno strumento che permette di analizzare la catena di distribuzione di energia elettrica e per calcolare e confrontare l'efficienza delle diverse configurazioni e modalità di funzionamento:http://estimator.thegreengrid.org/pcee

46. Focus sugli UPS Essi possono essere caratterizzati da: La loro tecnologia: - UPS statici (senza parti in movimento nel percorso di alimentazione, solo ventole per il raffreddamento; utilizza un raddrizzatore di corrente alternata a corrente continua conversione e un inverter per la conversione corrente continua a corrente alternata) e - UPS rotante (utilizza un motore / generatore, per applicazioni che richiedono corsa -through delle interruzioni di corrente di breve durata sistema, di solito non usa batterie) La loro topologia: stand-by passivo (detto anche di tensione e frequenza dipendenti), LineInteractive (detta anche tensione indipendente) e doppia conversione (detta anche tensione e frequenza indipendente) I loro meccanismi di stoccaggio dell'energia: batterie elettrochimiche e rotante (volano)

47. Efficienza degli UPS in funzione della topologia Fonte: http://hightech.lbl.gov/documents/UPS/Final_UPS_Report.pdf

48. Efficienza degli UPS in funzione del carico Fonte: APC by Schneider Electric, 2010; White Paper #92 rev.2

49. Requisiti minimi di efficienza media per UPS AC-Output, proposti in EnergyStar UPS

50. Esempiedesperienzedibuonepratiche