1. P O L I T E CNI CO DI MI L A NO
DI PA RT I ME NTO DI E L E T T RO NI CA
E D I NFO RMA ZI O NE
SOA e risparmio energetico
nei data center: approcci e tendenze
Cinzia Cappiello, Pierluigi Plebani
Dipartimento di Elettronica ed Informazione
Politecnico di Milano
[cappiello,plebani]@elet.polimi.it
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2. Green & ICT
Green IT ICT 4 green
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3. Perché i data center?
 I data center costituiscono, al momento il 1.3% del consumo
energetico globale (il 2% negli US)1
◦ Nel 2000 era lo 0.5% (US 0.8%)
◦ Nel 2005 era l’ 1% (US 1.5%)
 Il concetto di Cloud Computing si sta espandendo sempre di
più
◦ Vantaggio: invece di avere tanti server sparsi e poco utilizzati si
consolidano in diversi punti ottimizzati
1 Koomey, Jonathan. 2011. Growth in Data center electricity use 2005 to 2010. Oakland, CA: Analytics Press. Aug, 1.
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4. Il paradosso di Jevons
I miglioramenti
tecnologici che
aumentano
l'efficienza con cui
una risorsa è usata
possono fare
aumentare il
consumo totale di
quella risorsa, invece
di diminuire
[Wikipedia]
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5. Perché si è arrivati fin qui
 Lo spazio costa
 Si è ridotto lo spazio
 Si è aumentata la densità
 La densità scalda
 Il caldo richiede aria condizionata
 Aria condizionata consuma molto
 La bolletta energetica si alza
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6. Questione di equilibrio
KPI GPI
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7. PUE e DCiE
Benchmark DCiE PUE
Platinum > 0.8 <1.25
Gold 0.7-0.8 1.25-1.43
Silver 0.6-0.7 1.43-1.67
Bronze 0.5-0.6 1.67-2.0
Recognised 0.4-0.5 2.0-2.5
Not
< 0.4 > 2.5
Recognised
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8. Data Center compute Efficiency
 Server Compute Efficiency (ScE)
◦ % di tempo che un server esegue un processo
primario (non backup, deframmentazione, ecc…)
◦ Quando ho uno 0% vuol dire che posso
decommisionarlo
 DCcE considera gli ScE di tutti i server in un
data center
◦ Non è una misura di produttività: misura quanto
lavora non se è utile quello che fa
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9. Data Center energy Productivity
(DCeP)
 Si parla di energia
◦ Fattore tempo è determinante
◦ Assessment window
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10. Maturity Model
 Il consorzio
The Green Grid
ha proposto
recentemente un
maturity Model
◦ DCMM: Data Center
Maturity Model
http://www.thegreengrid.org/~/media/Tools/DataCenterMaturityModelv1_0.ashx?lang=en
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11. Dimensioni di analisi
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12. Alcuni esempi
Cooling PUE contribution Compute Utilization
 Level 0:  Level 0:
◦ Not measured
◦ Annual average 1  Level 1:
 Level 1: ◦ Measure avg monthly and peak
utilization
◦ Annual average 0.5  Level 2:
 Level 2: ◦ Avg monthly > 20%
◦ Annual average 0.35  Level 3:
◦ Avg monthly > 35%
 Level 3:  Level 4:
◦ Annual average 0.2 ◦ Avg monthly > 50%
Clearly understand applications use of
 Level 4: ◦
compute power
◦ Annual average 0.1  Level 5:
Avg monthly > 60%
 Level 5: ◦
◦ Manage spare compute capacity to
◦ Annual average 0.05 maintain utilization target (e.g. selling
spare capacity)
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13. Assessment tool
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14. Una proposta
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15. Analisi del carico
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16. Il progetto GAMES
Green Active Management of
Energy in IT Service centres
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17. L’obiettivo di GAMES:
efficienza energetica dei service
center…
..sotto la guida delle applicazioni e dei loro requisiti
Applicazioni Infrastruttura
annotazioni
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18. Efficienza energetica dei Service
Center : come è possibile migliorarla?
 I servers sono utilizzati in modo efficiente?
◦ Accendere/spegnere/mettere in stand by server quando
opportuno
◦ Allocazione dinamica del workload (sulla base del
contesto/consumo energetico)
 La CPU (o altre risorse) sono poco utilizzate?
◦ Virtualizzazione e Consolidamento, migrazione
 E in particolare per lo storage?
◦ Accendere/spegnere/mettere in stand by dischi
◦ Migrazione
◦ Rallentare l’accesso ai dischi
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19. … ma si può intervenire
anche sulle applicazioni
 Le applicazioni possono essere
riprogettate per migliorare la loro
efficienza energetica:
◦ Funzionamento differente a seconda dei
requisiti di utilizzo
◦ Annotazioni
◦ Ri-negoziazione requisiti
◦ Sostituzione di servizi
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20. GAMES: concetti chiave
Energy efficiency
Green Performance
Indicators (GPIs)
Monitoraggio
Contesto
Adaptation & azioni di
miglioramento energetico
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21. Adaptation
Monitoraggio e acquisizione dati
Valutazione GPIs
Controllo e adattamento
Evoluzione
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22. Architettura GAMES
Design- me
Tool
Enviroment Knowledge
GAMES-enabled Applica on Base
Applica on layer
Run- me Adapta on Controllers
Applica on Container
Middleware layer Monitoring Data
tools Mining
T5.1–T6.1 Infrastructure Access Module
Tools
IT Infrastructure Data Storage
Facili es
Sensors
(Cooling, Hea ng, …)
Infrastructure layer
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23. Metodologia di progettazione
delle applicazioni

24. Passi metodologici
2
1 Definizione
Valutazione delle Policy
preliminare generali
3
6 Definizione
GPI/KPI
Validazione
4
5
Annotazione
Esecuzione
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25. 1 Valutazione preliminare:
raccolta dati
Sensore
NAGIOS
Sensore (esteso per il
progetto)
Sensore
Dati
monitorati
25
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26. 3 Classificazione GPI/KPI
• Gli indicatori (GPI/KPI) sono classificati in base all’impatto
Organizational GPIs
Indicatori che considerano gli obiettivi strategici dell’impresa
Energy impact GPIs
Indicatori che misurano l’impatto del service center sull’ambiente
Application lifecycle KPIs
Indicatori definiti per misurare le prestazioni delle applicazioni
IT Resource Usage GPIs
Si focalizzano su dati grezzi di consumo dei diversi componenti del data storage
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27. Definizione GPI/KPI: dipendenze
 Definiamo una mappa di collegamenti tra indicatori che
mettono in luce:
◦ Dipendenze funzionali
◦ Dipendenze qualitative
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28. Esempio di mappa di indicatori
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29. 4 Annotazione dei processi
Descrizione
Vincoli su risorse
indicatori utilizzate
Metadati per la
descrizione Descrizione
del flusso di dati utilizzati
processo
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30. 5 Esecuzione
Stima energia Valutazione
dell’energia Energy-aware
consumata effettivamente adaptation
dal processo consumata
E-BP= f(struttura del La valutazione dell’energia
processo, ambiente consumata può essere
virtuale, dispositivi ottenuta dai sensori installati
fisici) sui sensori fisici
ts1 ts3 ts3 ts1 ts2 ts3
P P
ts1 ts2 ts3
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31. Energy-aware Adaptation:
controli globali e locali
Annotated …
Process
Controllo globale
Service Center
Controllo locale
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32. 6 Validazione
 Verifica dell’esattezza delle relazioni tra indicatori
 Analisi di scenari diversi quali:
◦ High Performance Computing (HPC)
◦ Applicazioni Web (approccio a servizi)
• Analizzare gli effetti delle azioni di adaptation (breve termine
e lungo termine)
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33. Per maggiori informazioni
http://www.green-datacenters.eu/
Cinzia CAPPIELLO - cappiello@elet.polimi.it
Pierluigi PLEBANI - plebani@elet.polimi.it
Dipartimento di Elettronica ed Informazione
Politecnico di Milano
Via Ponzio 34/5
20133 Milano
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