Autorizada la entrega del proyecto del alumno: Fernando Gómez López. EL DIRECTOR DEL PROYECTO Francisco José Cesteros García

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1 Autorizada la entrega del proyecto del alumno: Fernando Gómez López. EL DIRECTOR DEL PROYECTO Francisco José Cesteros García Fdo.: Fecha: / / Vº Bº del Coordinador de Proyectos Michel Rivier Abbad Fdo.: Fecha: / /

2 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI) INGENIERO INDUSTRIAL PROYECTO FIN DE CARRERA SISTEMAS DE INFORMACIÓN: CAMINO DEL GREEN COMPUTING AUTOR: Fernando Gómez López MADRID, Junio 2010

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4 SISTEMAS DE INFORMACIÓN: CAMINO DEL GREEN COMPUTING Autor: Gómez López, Fernando. Director: Cesteros García, Francisco José. Entidad Colaboradora: ICAI Universidad Pontificia Comillas. RESUMEN DEL PROYECTO Actualmente se utiliza una gran cantidad de energía eléctrica para que puedan operar los diferentes equipos de cómputo dentro de los centros de procesamiento de datos con el fin de satisfacer las demandas de información de los usuarios. Un estudio reciente de la EPA (Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos) sostiene que los centros de datos en Estados Unidos consumen millones de kwh al año, un 1,5% del total del país. IDC 1 (principal proveedor global de inteligencia de mercado de tecnologías de la información y telecomunicaciones) afirma que los servidores en Europa Occidental consumieron más de millones de kwh en 2007, casi el doble de la electricidad consumida en un año por el alumbrado urbano y los semáforos del Reino Unido. En este sentido, todas las organizaciones necesitan reducir su huella de carbono, y disminuir el consumo energético de las tecnologías de información es una prioridad. El Green Computing comprende cualquier iniciativa o actividad en el mundo de las tecnologías de información que contribuya al desarrollo sostenible y sea respetuosa con el medio ambiente. En este proyecto se presentan algunas de las medidas que se están llevando a cabo en los centros de procesamiento de datos más eficientes, haciendo un estudio de los ahorros potenciales que suponen y el impacto que tienen en el medio ambiente. Posteriormente, se han seleccionado una serie de medidas y se ha hecho una aplicación en un centro de procesamiento de datos. Las medidas estudiadas abarcan las tres principales fuentes de consumo dentro de un CPD como son los 1 IDC: International Data Corporation. 2

5 equipos I.T, la infraestructura eléctrica y la refrigeración; siendo estas dos últimas casi igual de importantes que la primera. La infraestructura eléctrica representa el sistema de distribución de energía eléctrica dentro del CPD 2. Este sistema incluye el suministro tanto a los equipos I.T como a los sistemas de refrigeración, sistemas de seguridad, etc. Actualmente, la mayoría de los componentes de la infraestructura como las unidades de alimentación ininterrumpida (SAI) y unidades de distribución de potencia (PDU), comportan pérdidas eléctricas dando lugar a sistemas poco eficientes. Las pérdidas de los sistemas SAI representan entre el 5 y 15% del consumo eléctrico total. En este proyecto se estudian los distintos tipos de unidades SAI y las formas de mejorar sus rendimientos. La refrigeración de los centros de procesamiento de datos es con frecuencia donde se produce el mayor desaprovechamiento de la energía. La principal fuente de ineficiencia en la refrigeración es la mala gestión de la distribución del aire. En estos centros suele mezclarse el aire de impulsión (aire frío) con el aire de retorno (aire caliente) formándose flujos de bypass y flujos de recirculación. Ello provoca una disminución del rendimiento del proceso de refrigeración, ya que la diferencia de temperaturas entre el aire de impulsión y aire de retorno es menor provocando un mayor consumo de la unidad enfriadora. A su vez, es necesario establecer una temperatura de impulsión inferior para contrarrestar el efecto de recirculación del aire caliente. En muchos casos los requisitos de temperatura y humedad de un CPD vienen condicionados por las características de los equipos más exigentes y por tanto, la existencia de puntos calientes obliga a forzar una mayor refrigeración de todo el conjunto. En este terreno se están desarrollando varias iniciativas. En este estudio se analizan las siguientes: la contención de pasillos fríos o calientes; los paneles ciegos; la alimentación directa y retorno directo; los sistemas In Row ; y los ventiladores con regulación de velocidad. Otra opción para reducir el consumo del sistema de refrigeración es la utilización del enfriamiento gratuito (free cooling), con lo que se consigue reducir el consumo de los sistemas de 2 CPD: centro de procesamiento de datos. 3

6 producción de frío. El ahorro energético mediante el free cooling depende del clima en el que esté ubicado el CPD. La optimización del consumo de los equipos informáticos es otra alternativa de cara a la reducción del consumo energético. En esta área, se presenta como solución la virtualización y consolidación de equipos. Con la virtualización se consigue el aprovechamiento inteligente de la capacidad de procesamiento y almacenamiento de las unidades informáticas, reduciendo el número de unidades necesarias. Esto se traduce en un menor consumo de los equipos y una menor necesidad de refrigeración. Tras el análisis de las medidas expuestas y la aplicación de algunas de ellas en un centro de procesamientos de datos, se llegan a las siguientes conclusiones. Se recomienda la virtualización como medida prioritaria. Esta medida es probablemente la que más reduce el consumo eléctrico, ya que se basa en la disminución de la carga eléctrica y térmica como resultado de la optimización del número de equipos necesarios. Con la virtualización se puede lograr una reducción del consumo energético de hasta un 90% 3. A su vez, esta tecnología presenta una rentabilidad alta de en torno al 50% 4. Estos beneficios no solamente corresponden al ámbito energético y medio ambiental, sino que se presentan en otros ámbitos como la productividad de los equipos, la gestión del mantenimiento o la liberación de espacio útil. La segunda medida que se ha de adoptar es la renovación de la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración. Una vez aplicada la virtualización, es necesario determinar la nueva carga eléctrica y térmica con el fin de poder dimensionar la infraestructura energética. Para optimizar las pérdidas en el sistema de refrigeración del CPD se recomienda adoptar una estrategia de refrigeración por fila. La integración de unidades climatizadoras modulares como los sistemas In Row junto con la contención de pasillos se perfila como la solución más 3 Este porcentaje corresponde al ahorro conseguido en CPD estudiado en el proyecto. 4 Este valor se ha obtenido en el estudio económico del CPD estudiado. 4

7 eficiente al igual que rentable. De esta forma, se evitan los flujos de recirculación y bypass, con lo que se consigue que las temperaturas medias de impulsión y retorno sean más altas. Esto se traduce en un aumento del rendimiento de las unidades enfriadoras y climatizadoras. Asimismo, la integración de unidades In Row dentro de las filas elimina la necesidad de falso suelo y optimiza la distribución del aire. La ventaja principal de estas unidades es la propia ubicación de las mismas que, al estar entre los racks, reducen el recorrido tanto del aire de impulsión como del aire de retorno, potenciando el ahorro del consumo de los ventiladores. Por otra parte, se recomienda, una vez que el sistema de refrigeración se haya dimensionado correctamente, reducir las pérdidas de la infraestructura eléctrica con la integración de unidades SAI de conversión Delta modulares. Estos sistemas presentan, para potencias elevadas, mejores rendimientos con los que se puede reducir las pérdidas asociadas a la infraestructura eléctrica en un 70%. Un dimensionamiento adecuado de la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración puede llegar a presentar una tasa de rentabilidad de en torno al 25%, recuperando la inversión en un plazo inferior a cuatro años. Con la implementación de estas medidas se conseguiría reducir las ineficiencias en las tres fuentes de consumo. Asimismo, con la adopción de los sistemas modulares de las unidades In Row y las unidades SAI se facilitarían las futuras ampliaciones del CPD. 5

8 INFORMATION SYSTEMS: GREEN COMPUTING Nowadays, a great amount of energy is being consumed by information technology equipment in data centers in order to match the increasing demand. A recent study done by the E.P.A (Environmental Protection Agency) reveals that data centers in the United States consume million kwh per year, this amounts to 1,5% of the country s energy consumption. IDC 5, premier global provider of market intelligence for information technologies, states that computer servers in Occidental Europe consumed more than million kwh in 2007, which is nearly double the annual electricity consumption of all the lighting and traffic lights in United Kingdom. As a response to these facts, most companies need to reduce their carbon footprint, establishing as a priority the reduction of energy consumption of information technologies. The idea of Green Computing consists of any initiative or activity that is carbon friendly and procures a sustainable development plan for the information technology industry. This paper reviews some of the methods and measures adopted by the I.T managers of the most efficient data centers, analyzing the potential benefits and the environmental impact. In addition, some of theses measures have been implemented in a data center case study. Most of the methods studied cover the three main energy consumption sources in data centers: the I.T equipment, the electrical infrastructure and the refrigeration system. The electrical infrastructure represents the power distribution system in a data center. This system includes the power paths to I.T equipments and to the refrigeration system, security systems, etc. Currently, most of the components of the power distribution system like the UPS units and the PDU units have inherent power losses, causing this system to be inefficient. UPS losses account for 5 to 15% of the total power consumption in a conventional data center. This paper analyzes the main types of UPS and studies ways to increase their efficiency. 5 IDC: International Data Group. 6

9 The refrigeration system presents most of the efficiency challenges of a data center. Most of the losses associated to this system are caused by an incorrect air distribution management. In these centers, the supply air from the CRAC units usually mixes with the return air from the servers, causing the formation of bypass and recirculation airstreams. This leads to a descent of the efficiency in the refrigeration process, as the difference between the supply air temperature and the return air temperature is smaller, causing an increase in the power consumption of the chiller. In addition, it is necessary to overcool the supply air in order to compensate for the mixing with the return air. In most cases, temperature and humidification requirements in data centers are determined by the cooling characteristics of the high density zones, and therefore, in order to prevent hot spots from occurring, the refrigeration system is oversized. In this field of study, many new efficient cooling strategies are being developed by I.T cooling experts. In this paper, the following strategies have been reviewed: hot aisle and cold aisle containment; blanking panels; locally ducted supply and return; close coupled In Row air conditioning; and variable speed fans. Another strategy to reduce cooling consumption is the use of free cooling air economizers. With theses units, a decrease of chiller consumption is achieved, as cool outside air is used instead of having to cool hot return air. The reduction of server consumption is alternative strategy to reduce total energy consumption. Virtualization and server consolidation increases the number of workloads per server and allows a dynamic management of computer assets across a pool of servers. Power consumption and cooling requirements will decrease after virtualization is implemented as a result of computing consolidation and physical reduction of the amount of I.T equipment. After analyzing each of the strategies mentioned, a selection of them were implemented in a conventional data center, coming up with the following conclusions. As a first measure, it is strongly recommended to implement virtualization. This strategy is probably the one that reduces total energy consumption the most, 7

10 causing a decrease of power consumption and cooling requirements as a result of physical I.T equipment optimization. With virtualization, this reduction can amount to 90% of savings in power and cooling costs. In addition, most virtualization projects have a profitability of 50%. These benefits do not only correspond to the energy and carbon foot print reductions but refer to other savings achieved by higher server productivity, more cost effective maintenance or less space rental fees. The second measure that should be considered is the renovation of the electrical infrastructure and cooling system. Once virtualization has been implemented, it is necessary to determine the new electrical and cooling demand in order to carry out a correct sizing of both systems and prevent over sizing issues. In order to reduce cooling losses, a row oriented cooling strategy should be carried out replacing room based cooling architectures. The integration of modular In Row air conditioning units together with hot aisle contention provides the most efficiency benefits and the highest profitability compared to the rest of strategies. This is due to the isolation of airstreams achieving a higher differential temperature and therefore, reducing chiller and air conditioning energy consumption. In addition, the installation of In Row units eliminates the need of perforated tile architectures optimizing air distribution. The main advantage of these units is their placement in between the rows of racks, resulting in much shorter air delivery and heat removal paths. This represents a shift in the mindset of datacenter air distribution from cold air supply to heat removal and enhances fan power reduction. Finally, once the cooling architecture has been installed, it is recommended to tackle the electrical infrastructure losses by replacing the UPS units with newer modular UPS Delta conversion units. These units encounter higher efficiencies resulting in electrical loss reduction and 70% energy savings. A correct sizing of both electrical infrastructure and cooling system, can amount to 25% of profitability or more, and a payback of less than 4 years. With the application of these measures, data center inefficiencies could be reduced significantly. Furthermore, the use of modular and scalable units such as In Row air conditioning units and UPS units will result in cost-effective infrastructure upgrading. 8

11 ÍNDICE 1 INTRODUCCIÓN Motivaciones Objetivos SITUACIÓN ACTUAL DE LOS CENTROS DE PROCESO DE DATOS RENOVACIÓN DE LA INFRAESTRUCTURA ENERGÉTICA LA INFRAESTRUCTURA ELÉCTRICA Ineficiencias y oportunidades de mejora Sobredimensionamiento Pérdidas Distribución eléctrica en el CPD Pérdidas por componente Reducción de pérdidas: nivel de carga y curvas de rendimiento Sistemas de Alimentación Ininterrumpida Tipos de SAI estáticos SAI dinámico Elección de Sistema SAI Mejora del rendimiento en los sistema SAI estáticos Mejoras Tecnológicas Topología Comparación entre Conversión Delta y Conversión Doble Efecto de la Redundancia en el modelo Conversión Delta Modularidad Efecto de la Modularidad en el modelo conversión Delta Efecto de la Modularidad con redundancia 2N Modularidad y Topología Recopilación de resultados Alimentación por corriente continua Configuraciones con corriente continua Análisis previo de la infraestructura eléctrica en un CPD Determinación de la eficiencia de la infraestructura eléctrica Rendimiento de los sistemas SAI Rendimiento del sistema de cableado Rendimiento de las fuentes de alimentación de los equipos I.T Rendimiento Total del sistema de distribución Mejoras en el rendimiento

12 4.3.6 Calculadora AC vs. DC Viabilidad SISTEMA DE REFRIGERACIÓN Situación Problemática Búsqueda de eficiencia en los sistemas de refrigeración Sistemas de Refrigeración Disposición de las unidades de climatización (CRAC) Refrigeración por zona o perímetro Refrigeración por fila Refrigeración por rack Configuración híbrida Gestión de los flujos de Aire Configuración delante-atrás (back to front) Configuración pasillo caliente, pasillo frío Problemas en la gestión del aire Problemas prácticos en el diseño del sistema de refrigeración Capacidad de refrigeración en uso Eficiencia eléctrica Mecanismos para la mejora de la eficiencia energética Gestión de la distribución del aire Contención de pasillo frío o pasillo caliente Contención por pasillo frío Paneles ciegos Sistemas de retorno o alimentación directa Sistema In Row Ventiladores con regulación de velocidad Utilización de energías gratuitas Free-cooling Condiciones de operación: Temperatura y entalpía Alternativas Influencia de la ubicación geográfica y el clima Ahorros potenciales Simulación sin restricciones de temperatura y humedad Calculadora del Free Cooling Recopilación de medidas OTRO MECANISMO DE AHORRO: LA VIRTUALIZACIÓN

13 6.1 Problemas de los centros de procesamiento de datos Origen de la virtualización Definición y tipos de Virtualización Virtualización de servidores Virtualización de redes Virtualización interna y externa de redes Virtualización del almacenamiento Virtualización de las aplicaciones Oportunidades de la virtualización Problemas de la virtualización Ahorro potenciales Casos teóricos. Herramientas de estimación Casos prácticos de implementación de virtualización Recopilación de resultados RECAPITULACIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE MEDIDAS Medidas seleccionadas Implementación de medidas seleccionadas Características del CPD Equipos I.T Infraestructura eléctrica Sistema de refrigeración Previsión de Cargas Consumo Eficiencia global Escenario Sustitución sistema SAI Renovación del sistema de refrigeración Previsión de Cargas Consumo anual del escenario Eficiencia global Comparación entre la situación inicial y el escenario Análisis energético Análisis económico-financiero Impacto medioambiental Escenario 2: Virtualización Metodología Comparación entre la situación inicial y el escenario

14 7.7.1 Análisis Energético Análisis económico-financiero Impacto medioambiental Comparación de escenarios CONCLUSIONES BIBLIOGRAFÍA Libros y documentos Páginas web ANEXOS Anexos: infraestructura eléctrica Cálculo de curvas de rendimiento Impacto energético, económico y medioambiental de la mejora del rendimiento de los sistemas SAI en EE.UU Anexos: sistema de refrigeración Experimento con paneles ciegos. APC Energy efficient data center. A close-coupled row solution. ASHRAE Anexos: virtualización Cálculos complementarios realizados por la calculadora Microsoft Server Energy Savings Calculator Anexos: recapitulación de medidas e implementación Especificaciones y condiciones de trabajo del modelo RC, 600mm, Chilled Water, V, 60,50Hz. (ACRC103) Especificaciones de la unidad de distribución de agua fría, modelo ACFD12-B de APC Vmware TCO and ROI calculator

15 1 INTRODUCCIÓN 1.1 Motivaciones El término de Green Computing comenzó a utilizarse después de que la Agencia de Protección Ambiental (EPA, por sus siglas en inglés) de los Estados Unidos desarrollara el programa Estrella de Energía en el año de 1992, diseñado para promover y reconocer la eficiencia energética de diversas tecnologías como computadoras, monitores y aires acondicionados. Green Computing o Green I.T 6 (Tecnologías Verdes) se refiere al uso eficiente de los sistemas computacionales y sistemas de comunicaciones con el fin de minimizar el impacto medio ambiental y maximizar su viabilidad económica. Esta idea surge a partir del aumento de consumo energético experimentado en las últimas décadas en los centros de procesamientos de datos, originados por la necesidad de almacenamiento de numerosa cantidad de información. Las nuevas tendencias de las empresas de recopilar información detallada de los ciudadanos para poder identificar los clientes potenciales y la personalización de los servicios ofrecidos, la importancia de los nuevos sistemas de comunicación como Internet, o el uso de las redes sociales han provocado una mayor demanda de centros de procesamiento de datos y han disparado sus consumos energéticos. Actualmente se utiliza una gran cantidad de energía eléctrica para que puedan operar los diferentes equipos de cómputo, desde estaciones de trabajo hasta grandes servidores y los diferentes suministros necesarios como los centros de procesamiento de datos que los alojan, el aire acondicionado, la iluminación, UPS, racks, entre otros, con el fin de satisfacer las demandas de información de los usuarios. Un estudio reciente de la EPA (Agencia de Protección Ambiental de Estados Unidos) sostiene que los centros de datos en Estados Unidos consumen millones de kwh al año, un 1,5% del total del país. La cifra se duplicó entre 2000 y 2006 y advirtió de que si las tendencias de eficiencia energética continúan al ritmo actual, el consumo de energía de los centros de procesamiento de datos se 6 I.T: tecnologías de información. En inglés information tecnologies, 13

16 habrá multiplicado por dos en el año IDC (principal proveedor global de inteligencia de mercado de tecnologías de la información y telecomunicaciones) afirma que los servidores en Europa Occidental consumieron más de millones de kwh en 2007, casi el doble de la electricidad consumida en un año por el alumbrado urbano y los semáforos del Reino Unido. Todas las organizaciones necesitan reducir su huella de carbono, y disminuir el consumo energético de las tecnologías de información es una prioridad. Algunas de las empresas consumidoras y productoras de equipos de cómputo, preocupadas por el coste económico y el impacto medio ambiental, están tomando acciones para la reducción del consumo de energía. Esta es una de las principales metas del Green Computing. La idea del Green I.T es identificar a las principales tecnologías consumidoras de energía y productores de desperdicios ambientales y sustituirlos por productos informáticos ecológicos promoviendo el reciclaje computacional. Algunas de las tecnologías, clasificadas como verdes debido a que contribuyen a la reducción en el consumo de energía o emisión de dióxido de carbono, son el free cooling y la virtualización. 1.2 Objetivos El Green Computing comprende cualquier iniciativa o actividad en el mundo de las tecnologías de información que contribuya al desarrollo sostenible y sea respetuosa con el medio ambiente. Actualmente hay dos formas de convertir los centros de procesamiento de datos en verdes : una de ellas consiste en la utilización de fuentes de energía limpia, como pueden considerarse las energías renovables; la otra forma se basa en la eficiencia energética y por tanto, la reducción del consumo energético. En este proyecto se pretende realizar un breve análisis la situación actual del centro de procesamiento de datos y plantear las iniciativas más importantes en la reducción del consumo energético. Asimismo, se analizan el impacto económico y medioambiental de estas iniciativas y métodos. Se va a realizar una aplicación teórica de algunas de las medidas analizadas a un centro de procesamiento 14

17 convencional para estimar los ahorros potenciales. Por último, en las conclusiones se presentarán unas recomendaciones en función de los resultados obtenidos. En el breve análisis introductorio de la situación actual, se tratarán los aspectos más importantes de los centros de procesamiento de datos, como su función en el mundo de los sistemas de información, la estructura, los consumos, etc. Las soluciones planteadas para la reducción del consumo energético en este proyecto se agrupan en dos bloques: Renovación de la infraestructura energética del centro de procesamiento de datos Las soluciones combinan nuevas tecnologías y la optimización del diseño de la infraestructura para adaptar las prestaciones de los centros de procesamiento de datos a la demanda y disminuir las pérdidas. En este apartado se busca mejorar la eficiencia energética desde dos aspectos: Infraestructura eléctrica La infraestructura eléctrica representa el sistema de distribución de energía eléctrica dentro del CPD 7. Este sistema incluye el suministro tanto a los equipos I.T como a los sistemas de refrigeración, sistemas de seguridad, etc. Actualmente, la mayoría de los componentes de la infraestructura como los grupos electrógenos, unidades de alimentación ininterrumpida (SAI), unidades de distribución de potencia (PDU) y el sistema de cableado eléctrico, comportan unas pérdidas eléctricas resultando en sistemas poco eficientes. Por tanto, en este apartado se busca mejorar la eficiencia energética del CPD mediante la renovación de la infraestructura. Se van a abordar los siguientes temas: Nuevos sistemas de alimentación ininterrumpida 7 CPD: centro de procesamiento de datos. 15

18 Las pérdidas de los sistemas SAI representan entre el 5 y 15% del consumo eléctrico total. La mayoría de los sistemas SAI existentes en los CPDs son antiguos y están obsoletos como consecuencia de los avances tecnológicos. Estos sistemas SAI se caracterizan por ser muy ineficientes energéticamente. La nueva generación de SAI con tecnologías de conversión delta permite reducir las pérdidas más de un 50%. Asimismo, mediante la instalación de unidades modulares y escalables se consigue ajustar el consumo energético a la demanda reduciendo las pérdidas y permitiendo inversiones escalonadas Alimentación por corriente continua Los equipos I.T incorporan fuentes de alimentación para poder transformar la corriente alterna suministrada en corriente continua. Asimismo, los sistemas SAI incorporan convertidores CA/CC para cargar y descargar las baterías. Esto implica pérdidas de energía en los transformadores y componentes asociados. Una medida que se va estudiar es la posible mejora del rendimiento de la infraestructura eléctrica mediante el uso de corriente continua. Sistema de refrigeración La refrigeración del CPD es con frecuencia donde se produce el mayor desaprovechamiento de la energía y a su vez el que presenta más limitaciones de crecimiento, por tanto ofrece una buena oportunidad de mejora en la eficiencia energética. Gestión de la distribución del aire La principal fuente de ineficiencia en la refrigeración del CPD es permitir que el aire que ya ha pasado por un dispositivo, y por tanto está más caliente al haber extraído calor de su interior, se mezcle con el aire frío proveniente de las unidades de refrigeración. Ello provoca una disminución del rendimiento del proceso, ya que la temperatura ambiente aumenta y refrigera menos a los equipos y su vez reduce la eficiencia de los CRAC (unidades interiores de aire acondicionado). Asimismo, los requisitos de temperatura y humedad de un CPD vienen 16

19 condicionados por las características de los equipos más exigentes y por tanto, la existencia de puntos calientes obliga a forzar la refrigeración de todo el conjunto. Si se eliminaran esos puntos calientes y se uniformizara la carga térmica del CPD sería posible relajar los requisitos de temperatura y humedad relativa, contribuyendo con ello a reducir la energía requerida para la refrigeración del centro. En este terreno se están desarrollando varias iniciativas. En este estudio se van abordar las siguientes: Contención de pasillos fríos o calientes. Paneles ciegos. Alimentación directa o retorno directo, o ambos. Sistemas In Row. Ventiladores con regulación de velocidad. Free Cooling o enfriamiento gratuito El free cooling se consigue cuando la temperatura exterior es inferior a la temperatura del interior y consiste en aprovechar el aire exterior para refrigerar el CPD reduciendo el consumo de los sistemas de producción de frío. El free cooling puede realizarse mediante la inyección directa del aire frío del exterior en los sistemas de conducción de aire del interior, o bien mediante la recirculación del aire interior a través de unos intercambiadores de calor instalados en el exterior. El ahorro energético mediante el free cooling depende del clima en el que esté ubicado el CPD. Otro mecanismo de ahorro: Virtualización y consolidación En este apartado se trata de mejorar la utilización del equipamiento disponible mediante tecnologías de consolidación para reducir el número de equipos actualmente desplegados. Estas técnicas se basan en las distintas tecnologías de virtualización Recapitulación de medidas e implementación 17

20 Por último se pretende hacer una recapitulación de medidas, seleccionando algunas de ellas y aplicándolas a un CPD con el fin de analizar los ahorros potenciales y poder hacer unas recomendaciones. 18

21 2 SITUACIÓN ACTUAL DE LOS CENTROS DE PROCESO DE DATOS Los centros de procesamiento de datos son instalaciones especializadas en el almacenamiento, gestión y protección de datos. Las empresas y organizaciones medianas o grandes almacenan su información en sus propios centros de procesamiento de datos o bien externalizan estos servicios a empresas especializadas. La mayor parte de estos centros lleva bastantes años en funcionamiento, lo que implica que su diseño se base en criterios como la disponibilidad de los datos y seguridad, dándole menos importancia a otros aspectos como el nivel de emisiones de CO2 o la eficiencia energética. Consumo energético El consumo energético de los centros de procesamiento de datos se reparte entre el consumo de los equipos I.T, la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración. A pesar de que la función de los CPDs se basa en la gestión de los equipos I.T, tanto la infraestructura eléctrica con el sistema de refrigeración acaparan un gran porcentaje del consumo total. En la siguiente ilustración se presentan los consumos reales de dos centros de procesamiento de datos. 19

22 Ilustración 1. Fuente: LBNL 8. Se puede comprobar cómo el consumo de los equipos I.T representa únicamente una parte del consumo. La tarta de la izquierda representa un centro de procesamiento de datos normal, mientras que la tarta de la derecha representa los consumos de un centro de procesamiento de datos eficiente. En un gran número de centros de procesamiento de datos, el consumo de los equipos I.T no supera el consumo del sistema de refrigeración, como se puede observar en siguiente gráfico de barras elaborado en un estudio de APC. Gráfica 1. Fuente: APC. 8 El laboratorio nacional de Lawrence Berkeley llevó a cabo una auditoría energética en dos centros de procesamiento de datos. 20

23 El hecho de que los equipos I.T no monopolicen el consumo eléctrico dentro de los centros de procesamiento de datos se debe en parte a la necesidad de refrigeración de los mismos y al diseño. Tradicionalmente los CPDs se han sobredimensionado con el fin de poder satisfacer posibles crecimientos o expansiones. Asimismo, con el tiempo, los diseños empleados en la implementación de la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración han quedado obsoletos ante los avances tecnológicos. Según Fundación telefónica, el 80% de CPDs existentes se construyeron antes de Crecimiento del consumo y el coste El consumo de los centros de procesamiento de datos ha sufrido un aumento importante durante los últimos diez años. Según La Agencia de Protección Medioambiental de EE.UU, el consumo eléctrico en el año 2006 de los CPDs en Norteamérica superó los 60 millones de Megavatios-hora, lo que representaba más del 1,5% del consumo eléctrico del país. Desde el punto de vista económico, el consumo eléctrico de los CPDs en EE.UU alcanzó los millones de dólares. En la Unión Europea, el consumo eléctrico de los CPDs en el año 2007 superó los 56 millones de Megavatios-hora con unas tasas de crecimiento positivas. El aumento del consumo de los CPDs se basa en el crecimiento insistente de la demanda asociada a los servicios web y las nuevas tecnologías de los sistemas de información como la computación en nube. La expansión de Internet y los servicios online han provocado un importante crecimiento en el número de los equipos de procesamiento y almacenamiento destinados a estos servicios. El incremento de la demanda ha llevado a la industria del hardware a desarrollar nuevos equipos con mejores prestaciones como servidores y equipos de red más potentes y sistemas de almacenamiento con más capacidad y más baratos. Hay que destacar la creación de los servidores Blade con procesadores más potentes y mejores rendimientos por proceso pero consumos elevados. 21

24 Gráfica 2. Fuente: IDC 9. La integración de estos nuevos equipos ha supuesto un aumento del consumo eléctrico por unidad. No obstante, el crecimiento inicial del consumo de energía también está vinculado a la proliferación en el número de servidores. Según IDC, el año 2000 los CPDs de todo el mundo albergaban aproximadamente 14,1 millones de servidores (12,2 millones de gama baja, 1,8 millones de rango medio y de gama alta), mientras que en 2005 la cifra casi se duplicó, ascendiendo a un total de 27,3 millones. En los últimos años con el crecimiento del número servidores se ha estabilizado. Con la penetración de los nuevos servidores de última tecnología, el estancamiento del precio por servidor, el coste económico asociado al consumo eléctrico ha tomado protagonismo al igual que el encarecimiento de las fuentes de energía. Según The Uptime Institute, el coste de alimentación y refrigeración de los servidores durante un periodo de tres años equivale al coste de adquisición de los servidores. En la siguiente gráfica realizada por IDC, se puede comprobar la evolución del coste de refrigeración y alimentación frente al coste de adquisición de los servidores. 9 Gráfica obtenida del estudio: The impacto f Power and Cooling on Data Center Infrastructure, publicado por IDC. 22

25 Gráfica 3. Fuente: IDC. Tendencias Se estima que el consumo energético que suponen los centros de procesamiento de datos seguirá creciendo si no se toman medidas inmediatas. Los sistemas de información han adoptado un papel muy importante en todas las actividades empresariales. Las empresas cada vez necesitan trabajar con más información acerca de clientes y proveedores y por ello requieren de los servicios ofrecidos por los CPDs. Los nuevos servicios de Internet como redes sociales o VoIP también están contribuyendo a las altas tasas de crecimiento de los centros de procesamiento de datos. La EPA presentó en 2007, unas estimaciones sobre la evolución del consumo energético de los CPDs que se recogen en la siguiente gráfica. 23

26 Gráfica 4. Fuente: EPA 10. Según las estimaciones en 2011, en condiciones normales, casi se duplicará el consumo eléctrico en los CPDs. Huella de Carbono Los centros de procesamiento de datos acaparan el 2% de las emisiones de CO2 a nivel mundial. Según la empresa de consultoría Gartner, de ese 2%, el 39% corresponde a PC y monitores, el 23% a los servidores, el 15% a las telecomunicaciones fijas, el 9% a las telecomunicaciones móviles, el 7% a las LAN y telecomunicaciones de oficina, y el 6% a las impresoras. 10 Gráfica publicada en el Report to Congress on Server and Data Center Energy Efficiency; August 2,

27 3 RENOVACIÓN DE LA INFRAESTRUCTURA ENERGÉTICA Existe un cierto compromiso de las empresas con el movimiento Green I.T que ha hecho que se desarrollen métodos para medir de una forma objetiva el consumo de potencia en los centros de datos. La eficiencia de los centros de procesamientos de datos suele computarse como el consumo de los equipos informáticos respecto al consumo total. Se suelen emplear dos parámetros para medir la eficiencia de los centros de datos, conocidos como el PUE ( Power Usage Effectiveness) y el DDCieE (Data Center Infraestructure Efficiency), propuestos por el Green Grid. El PUE es igual a la potencia total consumida por las instalaciones dividida por la potencia consumida por el equipamiento I.T. Un PUE de 2 significa que el 50% del consumo energético del CPD corresponde al equipamiento IT y el otro 50% está destinado a la alimentación de otros recursos complementarios y sistemas de refrigeración. El DDCiE es el valor porcentual del cociente entre la potencia de equipamiento TI y dividido por el total de potencia entregado al CPD. El resultado es un porcentaje que cuanto mayor sea su valor más eficiencia energética representa. Así, por ejemplo, un DDCiE del 50% es equivalente a un PUE de valor de 2. Algunos estudios preliminares indican, según The Green Grid, que muchos centros de datos podrían tener un PUE de 3.0 o superior, mientras que con un diseño apropiado sería perfectamente alcanzable en ellos un valor de 1,6. Esta idea está apoyada por diversas medias realizadas por Lawrence Berkley National Labs. Los 22 centros analizados por este laboratorio arrojaron valores PUE de entre 1,3 y 3,0. Los CPDs presentan valores bajos de eficiencia. Gran parte de las oportunidades de mejora están encaminadas hacia la renovación de la infraestructura energética, con el fin de renovar las instalaciones obsoletas o poco eficientes por nuevas instalaciones más eficientes. El sobredimensionamiento y el uso de equipos pocos 25

28 eficientes han hecho que en torno al 50% del consumo de los CPDs esté asociado a la infraestructura eléctrica y al sistema de refrigeración. Ilustración 2. Fuente:APC. En la ilustración se puede observar el reparto del consumo energético en un centro de procesamiento con un PUE de 2.13 (siendo valor bastante optimista para un CPD normal). Se puede comprobar que menos del 50% del consumo corresponde a los equipos informáticos. La infraestructura eléctrica, con un 12%, y el sistema de refrigeración, con un 41%, acaparan el resto del consumo. Para poder mejorar la eficiencia del centro procesamiento de datos es necesario reducir el consumo asociado a la infraestructura energética y por tanto, optimizar la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración. A continuación se estudiaran posibles medidas y formas de optimizar la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración. 26

29 4 LA INFRAESTRUCTURA ELÉCTRICA 4.1 Ineficiencias y oportunidades de mejora Para disminuir el consumo eléctrico total de un CPD hay que minimizar las pérdidas del sistema. Las pérdidas se pueden localizar en ciertos puntos del sistema de distribución de un CPD y suelen corresponder de media al 15 % del consumo energético. Las pérdidas totales corresponden a la suma de las pérdidas de todos los equipos dentro del sistema. No obstante, las pérdidas son variables y depende del grado de carga. Un error común es considerar que el rendimiento de los equipos de distribución eléctrica tiene un valor fijo, dado por el fabricante. Los fabricantes suelen dar en las especificaciones, el rendimiento registrado a plena carga. Existen tres tipos de perdidas: Pérdidas fijas sin carga. Pérdidas proporcionales a la carga. Pérdidas cuadráticas. Como se ha mencionado anteriormente, es muy importante determinar el nivel de carga del aparato para poder modelar las pérdidas asociadas. Además de depender de la carga, estos valores de pérdidas varían en función del tipo de equipo de transformación o distribución Sobredimensionamiento El nivel de carga, porcentaje de potencia consumida respecto a potencia instalada, suele ser pequeño en un CPD, ya que la mayoría de los CPD están sobredimensionados. Esto se debe a diversos factores: 27

30 Margen de seguridad Los CPD trabajan a un 65% por debajo del valor de carga nominal. Los equipos han sido sobredimensionados con factores de seguridad. Este procedimiento se lleva a cabo para evitar que los equipos trabajen con cargas con valores cercanos a su capacidad máxima aumentando el riesgo de fallo en caso de picos de consumo. De esta forma se consigue mantener un alto grado de servicio y se consigue respetar el SLA. Por otra parte, muchos equipos han sido sobredimensionados con vistas al futuro y el posible crecimiento de la demanda y por tanto de la carga. La redundancia limita el porcentaje de carga. El uso de las configuraciones N+1 o 2N están adquiriendo mayor protagonismo e importancia con el fin de mantener altos grados de disponibilidad. En el caso de la configuración 2N esto conlleva que los componentes estén trabajando a menos de la mitad de su capacidad. El fin es garantizar el servicio en caso de que uno de los componentes falle. Es decir, si dos sistemas SAI están trabajando al 40% de capacidad, si uno de ellos falla, el otro sería capaz de satisfacer la carga total y mantener el servicio con su propia capacidad, en tal caso 80%. Diversidad de la carga de un CPD No todos los PDUs van a tener el mismo grado de carga. Ello dependerá de la demanda eléctrica de los equipos de I.T asignados a ese dispositivo de distribución eléctrica y de la naturaleza propia de los equipos alimentados. Esto puede implicar que dos zonas con el mismo porcentaje de ocupación física, y controladas por dos PDUs independientes puedan tener valores de carga eléctrica distintos. Debido a que cada PDU alimenta zonas determinadas, no se puede aprovechar la capacidad sobrante para otros equipos que estén fuera de la zona. No obstante, todos los PDUs de una misma sala o CPD se dimensionan igual y suelen ser del mismo fabricante y modelo. Por ello, la mayoría están exageradamente sobredimensionados atendiendo a las necesidades del PDU con 28

31 mayor carga eléctrica. Esto mismo ocurre con los climatizadores en el caso de la refrigeración Pérdidas Para poder reducir las pérdidas eléctricas totales, hay que identificar los principales dispositivos del sistema eléctrico y sus pérdidas Distribución eléctrica en el CPD El CPD está conectado a la red de media tensión. La tensión de entrada desde el exterior (voltaje de la acometida eléctrica) proveniente de la compañía de suministro eléctrico, está comprendida entre los y Voltios, lo cual obliga a instalar en el CPD una pequeña central de transformación (Primary switchgear) que permita acondicionar la tensión eléctrica a los niveles requeridos por las infraestructuras del CPD, y así poder alimentar los equipos informáticos instalados en él. Se procede al reparto de energía entre los diferentes componentes del CPD. También tiene instalados un Grupo Electrógeno y un SAI. El grupo electrógeno debe tener potencia suficiente para alimentar todo el CPD sistema (infraestructura informática+climatización). El Transformador y el Grupo Electrógeno alimentan, a través del Cuadro de Conmutación de CPD, al Cuadro de CPD. Éste tiene salidas para un SAI, iluminación y tomas de fuerza y el sistema de climatización. Por medio del SAI, se abastece a los sistemas de CCTV, Control, Accesos y Antiincendios y las líneas de distribución con los que se alimentan los Racks, los equipos I.T y los equipos de climatización a través de los PDUs. 29

32 Ilustración 3. Distribución eléctrica 11. Fuente: Fundación telefónica Pérdidas por componente Como se ha mencionado anteriormente, hay tres tipos de pérdidas: Las pérdidas fijas representan el consumo eléctrico del sistema SAI cuando no hay carga. Este consumo se debe a la necesidad de alimentar los distintos componentes que configuran el sistema SAI. No dependen del porcentaje de carga y por tanto, su valor porcentual con respecto a la carga, aumentará a medida que ésta disminuya. La reducción de estas pérdidas es la forma más fácil de mejor el rendimiento. Las pérdidas proporcionales representan los consumos internos de los transistores, resistencias, etc. Varían con la carga y por tanto, su valor porcentual se mantendrá constante con respecto a la carga. 11 Power Utility = Compañía de suministro eléctrico Primary switchgear = Conmutador de entrada Engine Generador = Grupo electrógeno Chiller = sistema de producción de frío, Cooling towers = Torres de refrigeración, Cooling units = Equipos interiores de Aire Acondicionado, PDU = Sistema de distribución de potencia, UPS = Sistema de alimentación ininterrumpida o SAI, Misc Loads = p.e. Iluminación IT Hardware = Equipamiento TIC (Sistemas Informáticos) 30

33 Pérdidas (kw) Las pérdidas cuadráticas se refieren a las pérdidas disipadas por efecto joule en forma de calor. Estas pérdidas como valor porcentual con respecto a la carga, decrecerán si decrece la carga. En la siguiente gráfica se puede observar las variaciones de las pérdidas en función de la carga de un sistema SAI. Distribución de pérdidas Pérdidas cuadráticas Pérdidas proporcionales Pérdidas fijas Carga (kw) Gráfica 5 En la siguiente tabla, se presentan los principales componentes y sus pérdidas a grosso modo, repartidas en función del tipo de pérdidas, como porcentaje de su capacidad máxima. Componente Fijas Proporcionales Cuadráticas SAI 4% 5% - 12 PDU 1,5% - 1,5% Lighting 1% - - Wiring - - 1% Swicthgear - - 0,5% Generator 0,30% - - CRAC 9% - - Humidifier 1% 1,% - Chiller Plant 6% 26% - Tabla 1. Pérdidas mínimas por componente Los sistemas SAI, tienen pérdidas cuadráticas. Para simplificar los primeros cálculos, se desprecian. Más adelante, se tienen en cuenta. 31

34 Es importante destacar, una vez más, que estos porcentajes de pérdidas corresponden a condiciones nominales, es decir, con un 100% de carga, donde las pérdidas son mínimas. A medida que la carga disminuya, el porcentaje de pérdidas totales aumentará Reducción de pérdidas: nivel de carga y curvas de rendimiento Ya se ha visto el efecto del sobredimensionamiento en el rendimiento de los equipos. La mejor manera de reducir el porcentaje de pérdidas, es ajustando la carga a la capacidad de cada equipo. No obstante, lo que a priori parece fácil, es probablemente la solución más complicada. Reducir el sobredimensionamiento supone reducir los márgenes de seguridad y la redundancia y, por tanto, aumenta el riesgo de incumplir los contractos de disponibilidad y nivel de servicio del CPD. Otra solución para reducir las pérdidas, si no se puede aumentar la carga de trabajo de un CPD, es la utilización de componentes con mejores curvas de rendimiento. Con ello se busca que para menores niveles de carga, el rendimiento sea mayor. Dentro de la infraestructura eléctrica, el componente que acapara el mayor porcentaje de pérdidas es el SAI o UPS. Por ello, se va a realizar un estudio en lo siguientes apartados de los distintos SAIs y posibles métodos para mejorar su curva de rendimiento con el objetivo de reducir las pérdidas y por tanto, el coste económico y la huella de carbono asociados. 4.2 Sistemas de Alimentación Ininterrumpida Los Sistemas de Alimentación Ininterrumpida actúan como interfaces entre la alimentación general y las aplicaciones sensibles a las perturbaciones eléctricas. La función de los SAI consiste en suministrar continuamente a las cargas, tanto si la red está presente o no, una alimentación eléctrica de alta calidad e independiente de la tensión de la red eléctrica de entrada. 13 Los datos de la tabla 1 son valores simplificados. 32

35 Existen diferentes tecnologías para los SAI, distinguiéndose principalmente entre sistemas estáticos y dinámicos. Cada una tiene unos elementos funcionales, pero todos los sistemas tienen dos componentes claves. Uno es el elemento que almacena energía, que se usará en caso de un corte de suministro. Y el otro es un elemento de conversión de energía, que transforma la energía almacenada en eléctrica a la tensión y frecuencia apropiadas Tipos de SAI estáticos Los estáticos representan más del 90% de SAIs. Para implementar los sistemas SAI se utilizan diferentes enfoques de diseño y todos ellos tienen características de rendimiento distintas. Los enfoques de diseño más habituales son los siguientes: Standby Interactivo Standby-Ferro On-line de doble conversión 14 On-line de conversión Delta 15 Sistema SAI Standby Este sistema se utiliza en ordenadores personales ya que es para sistemas de baja potencia y no se suele encontrar en CPD. En la siguiente ilustración se puede observar un esquema de este sistema. En condiciones normales el interruptor de transferencia está conectado a la red a través de un filtro y un supresor de subidas de tensión. En caso de fallo, el interruptor-conmutador cambia a la batería a través de un inversor. Las baterías se cargan directamente desde la red usando un cargador de batería. El inversor solamente entra en funcionamiento si se interrumpe el suministro, por ello este sistema se conoce como Standby (de reserva). 14 Este modelo se estudiará más adelante. 15 Este modelo se estudiará más adelante. 33

36 Ilustración 4. Sistema SAI Standby. Fuente: APC y elaboración propia. Sistema SAI Interactivo El sistema SAI Interactivo se puede encontrar en pequeñas empresas, Internet y servidores departamentales sea el sistema SAI dominante en la gama de potencia de 0,5-5 kva.. En este caso, el inversor que transforma la corriente continua de la batería en corriente alterna está siempre conectado a la salida del SAI. Para cargar la batería se activa el inversor al revés. Si falla la alimentación de entrada, el interruptor de transferencia provocando la descarga de la batería. El inversor ofrece filtrado adicional y produce menos transitorios de tensión comparado con la topología de SAI Standby. Ilustración 5. Sistema SAI Interactivo. Fuente: APC y elaboración propia. 34

37 Sistema SAI Standby-Ferro Este sistema solía ser el dominante en la gama de 3-15 kva. Este diseño consta de un transformador de saturación especial que tiene tres bobinados (conexiones de alimentación). La ruta de alimentación principal va desde la entrada de CA, pasa por un interruptor de transferencia, después por el transformador y finalmente llega a la salida. Si se produce un fallo de alimentación, el interruptor de transferencia se abre y el inversor toma la carga de salida. El transformador tiene una opción especial ferro-resonante que ofrece regulación limitada de la tensión y corrección de la forma de onda de la salida. El transformador Ferro crea una distorsión en la tensión y unos transitorios considerables, que pueden resultar peores que con mala conexión de CA. Ilustración 6. Sistema SAI Standby-Ferro. Fuente: APC y elaboración propia. Sistema SAI On-line de doble conversión El sistema SA On-line de doble conversión dominante en gamas superiores a 10 kva. La ruta principal de alimentación es a través de un rectificador y un inversor para controlar la calidad de la tensión y a su vez poder cargar la batería. Si se produce un fallo en la entrada de CA no se activa el interruptor de transferencia sino las baterías se encargan del suministro, por tanto, no hay tiempos de transferencia. En este diseño, tanto el cargador de la batería como el 35

38 inversor convierten el flujo de alimentación de la carga completa, lo cual reduce la eficacia y aumenta el calor generado. Ilustración 7. Sistema SAI On-line doble conversión. Fuente: APC y elaboración propia. Sistema SAI On-line de conversión Delta El diseño se basa en una tecnología novedosa introducida para eliminar los inconvenientes del diseño On-line de doble conversión y está disponible en tamaños que van desde 5 kva hasta 1,6 MW. Similar al diseño On-line de doble conversión, en el sistema SAI On-line de conversión Delta, el inversor siempre suministra la tensión de la carga. No obstante, el convertidor Delta adicional también proporciona alimentación a la salida del inversor. En caso de producirse fallos o alteraciones en la CA, este diseño muestra un comportamiento idéntico al del sistema On-line de doble conversión. 36

39 Ilustración 8. Sistema SAI On-line conversión Delta. Fuente: APC y elaboración propia. En la siguiente ilustración se puede observa un sistema SAI conversión Delta con sus características físicas. Se trata del modelo: Symmetra MX de 600 kw fabricado por APC. Ilustración 9 37

40 Resumen de los tipos de sistemas SAI Tipo potencia (kva) Ventajas Limitaciones Standby 0-0,5 Bajo coste, gran eficacia, Poco práctico por compacto encima de 2 kva Interactivo 0,5-5 Alta fiabilidad, gran eficacia, Poco práctico por buena regulación de la encima de 5 kva tensión Poca eficacia, Standby- Excelente regulación de la 3-15 inestable con ciertas Ferro tensión, alta fiabilidad cargas y generadores On-line de Excelente regulación de la Poca eficacia, caro a doble tensión, facilidad de menos de 5 kva conversión conexión en paralelo On-line de Excelente regulación de la Poco práctico por conversión tensión, alta eficacia debajo de 5 kva Delta Gráfica 6. Tabla resumen. Fuente: APC y elaboración propia SAI dinámico Los sistemas dinámicos comparten la filosofía de funcionalidad con los estáticos, pero el almacenaje de la energía se realiza en un volante de inercia en vez de usar las baterías. Existen actualmente dos tecnologías de SAI dinámicos. Conjunto motor-generador Los conjuntos motor-generador constan de un motor, un generador, una fuente de energía para un corto plazo y, normalmente, una fuente de energía a largo plazo. También se les denomina SAI rotatorios ya que se encuentran entre la red y la carga y su objetivo es proporcionar una energía de calidad a las cargas que protegen. El diseño consta de un motor de alterna conectado a la red, que acciona un alternador conectado a un motor diesel y un volante de inercia. El generador es quien alimenta la carga y el volante de inercia se encarga de mantener la velocidad 38

41 del grupo cuando hay algún micro-corte además de ayudar a arrancar el motor y mantener la alimentación de la carga mientras éste alcanza el régimen permanente. Ilustración 10. SAI dinámico con motor diesel Si se quiere evitar el uso de un volante de inercia grande, el conjunto puede trabajar con un motor de corriente continua alimentado con baterías, con su correspondiente cargador. De esta forma el equipo puede trabajar durante el tiempo de autonomía de la batería. El cargador de la batería puede conectarse a un grupo electrógeno o a la misma red. Si se hace lo primero, la batería solamente se descarga durante el tiempo de puesta en marcha del grupo y la carga, si se dispone del combustible suficiente, puede quedar alimentada indefinidamente. Ilustración 11. SAI dinámico motor generador 39

42 Volante de inercia Los volantes de inercia se utilizan en algunos conjuntos motor-generador convencionales para almacenar energía mecánica para arrancar un motor de combustión en el caso de un corte en la red de suministro. En este caso, solamente alrededor del 5% de la energía del volante puede usarse para producir energía eléctrica directamente porque el cambio en la velocidad, y por lo tanto de frecuencia, es demasiado elevado. El concepto de volante de inercia como fuente de energía es totalmente diferente. El volante almacena energía, es decir, mantiene su velocidad de giro mientras está conectado a la red. Cuando ésta falla, la energía del volante se usa para generar energía eléctrica con una frecuencia y una tensión variables, que gracias a un convertidor estático electrónico se transforma a la frecuencia y tensión estándar. Ilustración 12. SAI dinámico con volante de inercia Elección de Sistema SAI Se va a realizar una comparación de los dos principales sistemas SAI con el fin de identificar el sistema que más conviene a este estudio. Situación del Mercado. Los sistemas de SAI estáticos representan más del 90% del mercado de SAIs. Los sistemas dinámicos son utilizados en instalaciones con una potencia superior a las 200 kw, no obstante, con cuota de mercado reducida. 40

43 Rendimiento Para poder evaluar las pérdidas de cada tipo de sistema SAI, hay que recordar que los CPDs tienen un nivel de carga bastante inferior al 100% y por tanto, la mayoría de los sistemas SAI trabajan a menos del 80% de su capacidad. De media, estos sistemas trabajan entre el 45-55% de su capacidad. Si se tiene en cuenta CPDs con redundancia, estos valores se reducen a un margen entre 30-50% de capacidad. En la siguiente gráfica podemos observar las curvas de rendimiento de SAIs estáticos y SAIs dinámicos. Se puede ver que a altos niveles de carga, el rendimiento de ambas tecnologías es alto. Gráfica 7. Rendimiento de los SAIs Estáticos y Dinámicos. Fuente: APC. No obstante, si se analiza la curva de rendimiento en los puntos de operación normal de los SAIs, por debajo de 50%, los SAIs estáticos claramente superan a los dinámicos. Esto implica que los SAIs dinámicos tienen pérdidas fijas mayores que los estáticos. Está pérdidas provienen de energía disipada de mantener el volante de inercia girando, del precalentamiento del motor, etc. 41

44 Gráfica 8. Rendimiento Real Estas diferencias de rendimiento se traducen en mayores consumos eléctricos anuales y por tanto, en un mayor coste. Impacto del rendimiento en el consumo energético Para resaltar la importancia del rendimiento en los sistemas SAI para el consumo eléctrico se va plantear un caso donde se comparan dos sistemas SAI de naturaleza distinta. Supuestos: Sistema SAI On-line de conversión doble (curva verde). Sistema SAI dinámico promedio (curva roja). Nivel de carga del 35% (valor típico de carga en un sistema redundante 2N). Ambos sistemas SAI tienen una carga de 2MW (carga nominal de 5,7 MW). El precio de la electricidad es de 10 céntimos el kwh. Resultados: 42

45 SAI Rendimiento Pot. consumida (kw) Pot. suministrada (kw) Pérdidas (kw) Conversió n Doble 0, Dinámico 0, Tabla 2 Pérdidas anuales (kwh) Pérdidas en 10 años Coste económico (Euro) SAI Rendimiento Conversión Doble 0, Dinámico promedio 0, Tabla 3 Para una carga del 35% se obtiene un rendimiento del 95% en el caso del sistema SAI estático, mientras que el sistema SAI dinámico tiene un rendimiento del 90%. Esto supone unas pérdidas de 105 kw para el SAI estático y más del doble (222 kw) el caso del SAI dinámico. Considerando que ambos dispositivos están en funcionamiento continuo, en un año (8760 horas) se estarán consumiendo casi un 1 GWh de pérdidas en el SAI estático y el doble en el SAI dinámico. Por tanto, en 10 años, el coste económico en pérdidas será de euros para el SAI estático frente a los euros para el SAI dinámico. No obstante, en este análisis no se tienen en cuenta los gastos adicionales en la refrigeración de los kilovatios consumidos por pérdidas. El coste de refrigeración de las pérdidas depende del COP (vatios de calor refrigerados/ vatios eléctricos consumidos) del sistema de refrigeración. Suponiendo un COP promedio de 2,5 se calculan el coste económico adicional. Pérdidas en 10 años COP Coste adicional en 10 años(euro) , , Tabla 4 Sabiendo que por cada 1kW de calor refrigerado se necesitan 0,4 kw de potencia eléctrica de entrada, se consumo eléctrico total aumenta un 40% para ambos SAIs. El coste adicional es euros (estático) y euros (dinámico). Por tanto el coste total es de euros (estático) y euros (dinámico) y la diferencia total es de euros. 43

46 Coste total en 10 años (Euros) Huella de carbono Tabla 5 Diferencia entre SAIs (Euros) Consumo directo (kwh) Consumo indirecto (kwh) TOTAL en 10 años (kwh) Tabla 6 Diferencia: La diferencia en el consumo eléctrico total en 10 años, teniendo en cuenta la refrigeración es de de kilovatios hora. Sabiendo el número de toneladas emitidas de media por kwh, se obtiene el número de toneladas de CO2 emitidas equivalentes. Diferencia (kwh) Toneladas de CO2 Número de automóviles Tabla 7 Los sistemas de SAI estáticos y dinámicos tienen el mismo rendimiento al 100% de carga. Este es el valor que suele dar el fabricante al cliente. No obstante, en condiciones normales de funcionamiento, los SAIs no llegan ni al 50% de carga y por tanto, es importante, tener en cuenta las curvas del rendimiento. En este caso, resulta que los sistemas SAI estáticos tienen mejores rendimientos para niveles de carga inferiores. Se ha demostrado mediante este caso que la diferencia económica que supone usar un tipo u otro a 10 años vista es abultada. En resumen, utilizando sistemas SAI estáticos en un CPD de 2MW se podría reducir el consumo eléctrico por pérdidas a la mitad, lo que supondría un ahorro de 1,4 millones de euros en 10 años. Esto se traduce en toneladas de CO2. Inversión 44

47 Los sistemas SAI dinámicos necesitan una inversión fija ya que no son modulares. Esto implica que antes de su adquisición, se necesita tener en cuenta el crecimiento de la demanda y sobredimensionar (reduciendo aun más el nivel de carga durante los primeros años de uso). En comparación con una unidad estática similar, la inversión inicial es un 40% mayor. Los sistemas SAI estáticos pueden ser modulares con lo que se consigue mayor flexibilidad y menores inversiones iniciales. Se puede ir aumentando el número de módulos estáticos a medida que crece la demanda. Equipamiento auxiliar Todo sistema SAI necesita un conmutador conectado a la red para poder realizar el mantenimiento del SAI. Este dispositivo, viene de serie con los SAIs estáticos mientras que en los SAIs dinámicos, supone un coste adicional. Asimismo las unidades dinámicas requieren un control de la temperatura de la sala habilitada, para que su funcionamiento sea óptimo. En el caso de las unidades estáticas, pueden situarse dentro de la sala de servidores, dependiendo del tamaño. Mantenimiento Para cierto nivel de disponibilidad el mantenimiento suele ser mayor para piezas mecánicas que para piezas eléctricas. Los sistemas SAIs dinámicos están compuestos por varias piezas mecánicas como puede ser el motor diesel o el disco de inercia. En función del desgaste de las piezas, la revisión se realiza semanal, mensual, o anualmente. El mantenimiento de piezas mecánicas suele ser más exhaustivo debido a presentan una menor vida útil y una mayor tasa de fallos que los componentes electrónicos. 45

48 Gráfica 9. Tasa de fallos. Fuente: APC En la gráfica se pueden ver las curvas de tasa de fallos de los componentes mecánicos y electrónicos. Los componentes mecánicos manifiestan una mayor tasa de fallos en un menor tiempo de vida útil. Existe una correlación directa entre la tasa de fallos de los componentes y su programa de mantenimiento, por esto, los componentes mecánicos suponen un mayor coste de mantenimiento que los componentes electrónicos. Esto implica a priori que el TCO de un sistema SAI dinámico es mayor que el de un SAI estático. Los sistemas SAI estáticos, a pesar de no tener tantas piezas mecánicas, necesitan una revisión intensa debido a las baterías que utilizan. El mantenimiento de las baterías se ha de realizar según los estándares IEEE de forma continua y periódica. No obstante, este mantenimiento depende del tipo de baterías utilizadas. En la mayoría de los casos, los sistemas SAI estáticos utilizan baterías VRLA ( valve regulated lead acid ), cuyo coste de mantenimiento es bastante inferior a las demás baterías. Para altos niveles de disponibilidad, el TCO será inferior para SAIs estáticos con baterías VRLA. Impacto medioambiental Ruido Los sistemas SAI estáticos, como comentando anteriormente, pueden localizarse dentro de las salas de servidores mientras que los dinámicos suelen instalarse en 46

49 una sala adyacente o en el exterior. Estos SAIs suelen alcanzar niveles de ruido más altos que los estáticos debido a que arrancan un motor diesel en caso de fallo. Las baterías acopladas al SAI estático pueden llegar a tener una autonomía de 20 minutos a plena carga antes de activar el grupo electrógeno, mientras que los volantes de inercia de los SAIs dinámicos tienen una autonomía de decenas de segundos antes de arrancar el motor diesel. Control de los fallos Los SAIs estáticos, al tener un mayor tiempo de autonomía, permiten la posibilidad de no tener que arrancar el grupo electrógeno en el caso en el que el fallo cese en tiempo determinado. Los SAIs dinámicos, en caso de fallo, siempre van a arrancar el grupo electrógeno o generador diesel debido al poco tiempo de autonomía que tienen los volantes de inercia. Una vez que se activa el generador acoplado al motor, tiene que estar en funcionamiento un tiempo determinado a pesar de que se haya restablecido el suministro eléctrico normal. Esto supone que los SAIs dinámicos usen más los grupos electrógenos con un mayor consumo de combustible y unas mayores emisiones de CO2. Fiabilidad Ambos sistemas SAI son muy fiables. Todos los componentes de un SAI tienen grandes valores de MTBF 16 como se puede comprobar en la siguiente tabla. Componente de SAI MTBF (horas) Rectificador/ Cargador Batería Inversor Conmutador Tabla 8 No suelen producirse fallos en los sistemas SAI, sin embargo, existen otros elementos en la infraestructura eléctrica con valores de MTBF más bajos. Un 16 MTBF (mean time between failures). Tiempo medio entre fallos. 47

50 ejemplo, son los generadores diesel que se arrancan una vez se termine la autonomía de los sistema SAIs. Según el estándar 493 del IEEE Los generadores diesel o grupos electrógenos suelen fallar una vez cada 77 horas. Como se ha comentando anteriormente, con los SAIs dinámicos, el grupo electrógeno entra en funcionamiento con mayor frecuencia, lo que supone una mayor probabilidad de fallo que en el caso del uso de sistemas SAI estáticos. Esto implica que el uso de sistemas SAI estáticos proporciona una mayor fiabilidad en el conjunto de la infraestructura eléctrica, disminuyendo el número de arranques del grupo electrógeno. Elección de Sistema SAI Los sistemas SAI estáticos presentan, en hoy en día, mayores ventajas que los sistemas SAI dinámicos desde el punto de vista energético y económico. Por tanto, se continuará con el estudio de sistemas SAI estáticos y posibles mejoras en la curva del rendimiento para poder conseguir una mejor eficiencia global del CPD Mejora del rendimiento en los sistema SAI estáticos Hay tres variables o palancas que pueden reducir las pérdidas de los SAIs. Estas palancas o drivers son las mejoras tecnológicas, la topología y la modularidad. Analizando el efecto que tiene cada una de las variables en el rendimiento de los SAIs, se busca llegar a un compromiso óptimo con el fin de reducir, lo máximo posible, las pérdidas totales Mejoras Tecnológicas Las mejoras en los componentes suponen un primer paso para obtener un mayor rendimiento. Las últimas mejoras o cambios en la fabricación de componentes son los siguientes. Tecnología de Switch. 48

51 Los sistemas SAI estáticos se caracterizan por convertir alterna en continua y viceversa con el fin de cargar y descargar las baterías. Estas conversiones se realizan a través de conmutaciones que conllevan pérdidas asociadas a la corriente de fuga en las aperturas de los interruptores. Estas pérdidas en forma de calor disminuyen el rendimiento de los componentes de conversión. Antes estos procesos de conmutación se realizaban mediante SCRs 17, pero hoy en día se han ido sustituyendo por IGBTs 18 con menores pérdidas asociadas. Tecnología de control Los nuevos controles utilizados en los SAIs son controles digitales (DSP 19 ) debido a que se consiguen mejores rendimientos y una mayor velocidad de trabajo que con los controles analógicos. Asimismo, se consiguen mejores rendimientos para menores cargas de trabajo ya que necesitan menos potencia para funcionar y utilizan una gestión inteligente de los recursos Topología La topología SAI indica la naturaleza básica del diseño del SAI. Varios fabricantes producen modelos con diseños o topologías similares, pero con características de rendimiento muy distintas. En los CPD con una potencia aparente de más de 200kVA, existen dos tipos de SAIs estáticos: Online de doble conversión y Online de conversión delta. Según un estudio del US Electrical Power Research Institute, el diseño de conversión delta registra los mejores rendimientos. 17 SCR (Silicon-controlled rectifier): Rectificador controlado de silicio. 18 IGBT (isolated gate bipolar transistor): transistor bipolar de puerta aislada. 19 DSP (digital signal processing) : procesador digital de señales 49

52 Gráfica 10. Rendimiento de la conversión doble y la conversión delta La gráfica muestra los resultados de tests realizados por distintos fabricantes de sistemas SAI ofrecidos en la publicación del US Electrical Power Research Institute. Se puede comprobar que en el caso del sistema SAI de conversión doble, existen distintos niveles de rendimiento del mismo modelo para una misma carga. Estos valores se recogen en la siguiente tabla. rendimiento Modelo 25% carga 50% carga 75% carga 100%carga Conversión delta 93-94% 96-97% 97% 97% Conversión doble 81-91% 85-94% 86-95% 86-95% Tabla 9 Independiente de las diferencias de rendimiento del sistema SAI de conversión Doble, según el estudio la conversión delta muestra niveles de rendimiento mayores. En este modelo, las pérdidas fijas y cuadráticas son menores debido a la propia estructura interna. A continuación, se presentan ilustraciones de ambos diseñados, seguidos de una explicación. 50

53 Ilustración 13. SAI Conversión Doble. Ilustración 14. SAI Conversión Delta. Con el transformador Delta, en caso de funcionamiento normal, se evita la conversión de la corriente alterna de entrada en continua y la conversión de esa corriente continua en corriente alterna de salida, como ocurre en el modelo SAI de conversión doble. En el SAI de conversión Delta, esas conversiones solo entran en juego para cargar las baterías y en caso de fallo donde la corriente de las baterías se transforma en alterna. De esta forma se reducen las pérdidas cuadráticas asociadas a la conversión de corriente en funcionamiento normal. Asimismo la mayoría de los modelos de conversión doble requieren de un filtro adicional para evitar la distorsión harmónica de la corriente y los problemas relacionados con factores de carga bajos. Esto se traduce en pérdidas fijas adicionales. En el caso de los modelos SAI de conversión Delta, no se necesitan filtros ya que se consiguen señales sinusoidales con el transformador Delta Comparación entre Conversión Delta y Conversión Doble Estas mejoras en el diseño de conversión Delta se van comprobar con un caso práctico. Asimismo se van cuantificar en términos económicos y energéticos, estas diferencias de rendimiento entre ambos modelos de SAI. Se tienen dos sistemas SAI (un modelo de conversión Doble y un modelo de conversión Delta) con una capacidad máxima de 1MW cada uno. El nivel de carga es del 30%. En el anexo se realizan los cálculos correspondientes a la curva del rendimiento de los modelos de conversión Doble y conversión Delta. 51

54 Cálculo de pérdidas económicas y energéticas Suponiendo una carga del 30%, conociendo las curvas de rendimiento se obtienen las siguientes pérdidas: T Pérdidas 20 % kw kwh Euros/ año Euros-10 años a Fijas 9,49% 28, b proporcionales 0,85% 2, l Cuadráticas 0,96% 2, a Total 11,30% 33, Tabla 10. SAI conversión Delta Pérdidas % kw kwh Euros/ año Euros-10 años Fijas 4,18% 12, proporcionales 0,60% 1, Cuadráticas 0,34% 1, Total 5,12% Tabla 11. SAI conversión Delta Pérdidas (10 años) Conversión Doble Conversión Delta Costes directos: Consumo eléctrico (euros) Costes indirectos: Refrigeración (euros) TOTAL Tabla 12. Costes asociados a las pérdidas Estos resultados corroboran lo dicho anteriormente. Se puede ver que las pérdidas fijas en el sistema SAI de conversión Doble son el doble que en el sistema de conversión Delta, mientras que las pérdidas cuadráticas se triplican. Asimismo, con una diferencia de rendimiento del 6%, las pérdidas económicas del primero duplican al segundo. 20 Se han calculado las pérdidas energéticas y económicas con las suposiciones planteadas al principio del capitulo. No se tiene en cuenta el coste de refrigeración. 21 Costes directos: gasto económico asociado al consumo de los kilovatios vinculado a las pérdidas. 22 Costes indirectos: gasto económico asociado a la refrigeración de los kilovatios vinculados a las pérdidas. COP:2,5. 52

55 Euros Pérdidas en 10 años Conversión Doble Conversión Delta fijas proprocionales cuadráticas Total Gráfica Efecto de la Redundancia en el modelo Conversión Delta Se va a estudiar la influencia de la redundancia en el nivel de carga y por tanto, en las pérdidas. Para simplificar el estudio se va a estudiar una unidad conversión Delta de 1MW de capacidad, con redundancia 2N y sin ella. Si existe una carga de 300kW, con redundancia 2N cada unidad alimenta 150kW (15% de su capacidad máxima), mientras que sin redundancia, la unidad alimenta la totalidad de la carga (30% de la capacidad máxima). En la siguiente gráfica se comparan las pérdidas en ambos escenarios. 10,00% 8,00% Comportamiento de pérdidas frente a variación de carga 6,00% 4,00% 2,00% Conversión Doble-15% Carga Conversión Doble-30% Carga 0,00% fijas proprocionales cuadráticas Total Gráfica 12 53

56 En relación a la carga, con la redundancia 2N, las pérdidas fijas y las pérdidas cuadráticas se duplican, mientras que las pérdidas proporcionales no cambian. Las pérdidas totales se duplican y por tanto la diferencia de rendimiento es de más del 10%. En este ejemplo de pérdidas con redundancia, se puede concluir que la topología o el diseño del sistema SAI no es una solución ya que el problema está relacionado con el sobredimensionamiento causado por la redundancia. Por ello, hay que buscar una forma de reducir las pérdidas producidas por el sobredimensionamiento y las variaciones de carga. Una posible solución es la modularidad Modularidad La modularidad en los sistemas SAI supone la posibilidad de alimentar una carga eléctrica utilizando varios módulos o unidades SAI. De esta forma, a largo plazo, se puede satisfacer el incremento de demanda eléctrica, mediante la compra de nuevos módulos, sin necesidad de sobredimensionar. La modularidad permite trabajar en porcentajes de rendimiento más altos de forma continua. Por ejemplo, un sistema SAI modular de 1MWcompuesto por SAIs de 200kW con una carga de 300kW puede trabajar con un nivel de carga del 75%, utilizando únicamente dos módulos (400kW capacidad máxima). Sin embargo, un sistema SAI no modular de 1MW, con una carga de 300kW, trabaja a un nivel de carga del 30%. Por tanto, ambos sistemas tienen niveles de rendimiento diferentes. A continuación, se va resolver un caso práctico para poder comprender la diferencia que supone la modularidad en el ejemplo propuesto, en términos económicos y energéticos Efecto de la Modularidad en el modelo conversión Delta Véase el siguiente caso. Un sistema SAI (conversión Delta) modular escalable a 1 MW compuesto por 2 SAIs de 200kW. 54

57 eficiencia Un sistema SAI (conversión Delta) no modular de 1MW. La carga de ambos sistemas es de 300kW. Utilizando la curva del SAI conversión Delta, calculada anteriormente, y conociendo los niveles de carga (75% y 30% respectivamente) de ambos sistemas, se obtiene el rendimiento de cada sistema. 0,97 0,965 Curvas de Eficiencia 0,96 Conversión Delta 0,955 0, kw Gráfica 13 Rendimiento del sistema modular: 96,9% Rendimiento del sistema no modular: 94.9% Pérdidas en 10 años en euros Nivel de carga Fijas Proporcionales cuadráticas Refrigeración Total 30% % Tabla 13 Con el sistema SAI modular, se consiguen reducir las pérdidas fijas algo más de la mitad, mientras que las pérdidas cuadráticas aumentan. No obstante, las pérdidas fijas representan más del 50% de las pérdidas totales. Esto se traduce en un ahorro del 38% con respecto al sistema no modular, lo que supone, en términos absolutos, un ahorro de euros en 10 años. Estos resultados presentan la modularidad con una opción clara para solventar los problemas relacionados con el 55

58 eficiencia sobredimensionamiento. No obstante, habrá que comprobar hasta qué punto se puede utilizar la modularidad como solución en los casos de redundancia Efecto de la Modularidad con redundancia 2N Véase el siguiente caso: Un sistema SAI modular, escalable a 1MW con redundancia 2N- Un sistema SAI no modular de 1MW con redundancia 2N, La carga de ambos sistemas es 300kW. En este caso el sistema, el sistema modular, consta de cuatro módulos SAI de 200kW cada uno, organizados en dos grupos de dos (400kW cada grupo), puestos en paralelo. Capacidad máxima del sistema es de 800kW, lo que implica que el nivel de carga es del 37,5%, la mitad que en el caso anterior sin redundancia. El sistema no modular, por su parte, tiene una capacidad máxima de 2MW (1MW+1MW redundante). Por tanto, su nivel de carga es del 15%. 0,96 0,95 Curvas de Eficiencia 0,94 0,93 0,92 0,91 0, kw Conversión Delta Gráfica 14 Rendimiento del sistema modular: 95,6% Rendimiento del sistema no modular: 90.8% 56

59 Pérdidas en 10 años en euros Nivel de carga Fijas proporcionales cuadráticas refrigeración Total 15% ,5% Tabla 14 El sistema SAI presenta unos resultados positivos si se compara con un sistema no modular, con redundancia 2N. Con el sistema SAI modular se consigue un ahorro 52% con respecto al sistema no modular y esto se traduce en ahorro de euros en 10 años. No obstante, habrá que comparar estos resultados con los sistemas SAI sin redundancia para ver, en qué medida, la modularidad soluciona el sobre-dimensionamiento. En las siguientes gráficas, se observa como la redundancia tiene el mismo efecto negativo tanto en el sistema modular como en el sistema no modular, aumentando las pérdidas en un 40%. Sin embargo en términos absolutos, en el caso del sistema modular este aumento se traduce en euros mientras que en el sistema no modular, la cantidad asciende a euros. Gráfica 15 57

60 Euros En la siguiente gráfica, se compara el sistema SAI sin redundancia pero sobredimensionado del caso anterior, con el sistema modular con redundancia. Comparación: Modularidad vs. Sobredimensionamiento No modular sin redudancia Modular y con redundancia Pérdidas Gráfica 16 En este caso, el sistema SAI modular con redundancia es más eficiente que el sistema no modular sin redundancia. Esto significa que si se le aplica la modularidad a un sistema con redundancia sobredimensionado, se puede conseguir que ese sistema sea más eficiente que un sistema sin redundancia pero sobredimensionado. A priori con la redundancia se consigue un mayor nivel de servicio pero un menor rendimiento asociado con un nivel de carga inferior. Con la modularidad se puede evitar esta reducción de rendimiento, e incluso mejorar el rendimiento en los sistemas redundantes Modularidad y Topología Hasta ahora se han estudiado los efectos de la topología y la modularidad en los sistemas SAI y su rendimiento. En el siguiente ejemplo, se van a estudiar los efectos de ambos factores simultáneamente. Se van a comparar dos sistemas SAI con topologías distintas y con y sin modularidad. Un sistema SAI no modular de conversión Doble de 1MW. Un sistema SAI (conversión Delta) modular escalable a 1 MW compuesto por dos SAIs de 200kW.La carga de ambos sistemas es de 300kW. 58

61 Conociendo los niveles de carga (75% y 30%) y las curvas de rendimiento presentadas en la gráfica 5, se calculan las pérdidas de ambos sistemas. Pérdidas en 10 años en euros Nivel de carga Rendimiento Fijas Proporcional es cuadráticas refrigeración Total 30% 88,70% % 96,90% Tabla 15 Los resultados muestran que con una mejora de la topología y dimensionando correctamente aprovechando la modularidad, se puede conseguir un ahorro del 72%. El importe total ahorrado en diez años sería de, aproximadamente, unos euros. Este ahorro puede ser mayor en sistemas con redundancia donde el nivel de carga disminuye. En la siguiente tabla, se presentan los resultados del caso anterior pero incluyendo una redundancia 2N a ambos sistemas. Pérdidas en 10 años en euros Nivel de proporcional Refrigerac Rendimiento Fijas cuadráticas carga es ión Total 15% 79,70% ,5% 95,6% Tabla 16 En este caso, el ahorro relativo es del 78%; asimismo, en términos económicos, la cantidad asciende a euros. 59

62 Euros Euros Pérdidas Conversión Doble sobredimensionado Conversión Delta sobredimensionado Conversión Delta modular 0 fijas proprocionales cuadráticas refrigeración Gráfica17 Pérdidas Conversión Doble sobredimensionado Conversión Delta sobredimensionado Conversión Delta modular proprocionales cuadráticas Gráfica 18 Analizando la distribución de pérdidas presentada en las siguientes gráficas podemos apreciar lo que se ha comentado anteriormente. Con las mejoras en la topología del sistema SAI se consiguen reducir los tres tipos de pérdidas, incluidas las pérdidas proporcionales, mientras que con la modularidad, disminuyen las pérdidas fijas y pero se incrementan las cuadráticas. Adicionando ambos efectos, se consigue disminuir los tres tipos de pérdidas, experimentando las pérdidas fijas una reducción del 80%. 60

63 4.2.5 Recopilación de resultados En la siguiente tabla se presentan los resultados obtenidos en el apartado anterior. Topología Redundancia Modularidad Modularidad Modularidad Modularidad y Topología Modularidad y Topología Diseño Nivel de Ahorro Redundancia Diferencia 23 Carga (%) Conversión Doble Conversión Delta 30% No 6,18% 54,68% Conversión Delta 15% 30% Si 4,00% 43,89% Conversión Delta 30% 75% No 2,00% 38,87% Conversión Delta 15% 37,5% Si 4,80% 52,00% Conversión Delta 30% No 37,50% Si 0,70% 14,64% Conversión Doble 30% Conversión Delta 75% No 8,20% 72,29% Conversión Doble 15% Conversión Delta 37,5% Si 15,90% 78,47% Tabla 17 Se puede comprobar como la conversión Delta supone una mejor alternativa que la conversión Doble y la modularidad supone a su vez un mecanismo de mejora del rendimiento. Combinando ambos se consiguen ahorros superiores al 70%. No obstante, es importante recalcar que estos ahorros se refieren a los ahorros potenciales en las pérdidas en las unidades SAI y no a toda la infraestructura eléctrica. Asimismo, la infraestructura eléctrica acapara un porcentaje que ronda entre el 10 y el 15% del consumo total de un centro de procesamiento de datos. Suponiendo que las pérdidas asociadas a las unidades SAI representarán el 90% de las pérdidas en la infraestructura eléctrica, se conseguiría reducir éstas entorno un 60%. Esto supondría una mejora de la eficiencia global de 5 puntos (10%). No obstante, estos números son muy optimistas y la realidad es que la mejora de eficiencia suele ser inferior. Sin embargo, los ahorros conseguidos en los sistemas SAI corresponden a cantidades económicas importantes. En el anexo , se ha 23 Diferencia de rendimiento. 61

64 realizado un estudio dónde se presentan los ahorros que se conseguirían en EE.UU si se aumentase el rendimiento medio de los sistemas SAI. 4.3 Alimentación por corriente continua En este apartado se va estudiar la posibilidad de la utilización de sistemas de distribución eléctrica en CPDs para mejorar la eficiencia energética global de un CPD. Para ello, se van a comparar los sistemas de distribución usando corriente continua y los sistemas con corriente alterna. Existen numerosos estudios realizados por conocidos fabricantes como Sun Microsystems, Intel y APC, donde se comparan las posibles eficiencias en un sistema de corriente continua en comparación al sistema actual de alterna. Es importante aclarar, que las configuraciones de corriente continua, no existen como tal, solo son propuestas teóricas, ya que todavía no se ha comercializado su uso. Los sistemas de corriente continua surgen como idea de mejora de la eficiencia en la distribución eléctrica de un CPD. Como se ha comentado anteriormente, la infraestructura eléctrica resulta poco eficiente y comporta un alto número de pérdidas. Estas pérdidas se localizan sistemas SAI, en los PDUs y las fuentes de alimentación internas de los propios equipos I.T. Se presupone que con la implementación de sistemas de corriente continua, se podrían conseguir mejoras en el rendimiento de estas unidades. Estas mejoras en el rendimiento se basan en las siguientes ideas: Mejora en el rendimiento de los sistemas SAI, debido a la eliminación de componentes internos como inversores DC/AC conectados a las baterías. Eliminación de la fuente de alimentación interna de los equipos I.T Configuraciones con corriente continua Existen varias configuraciones de corriente continua propuestas por los fabricantes. Entre las más populares, se pueden destacar tres sistemas diferentes con distintas eficiencias. 62

65 1.Alimentación de los equipos I.T con 48 V DC. 2.Alimentación de los equipos I.T con 380 V DC. 3.Sistema de distribución de 575 V DC y sistema de alimentación con 48 V DC. De estos tres sistemas, se va a utilizar la segunda configuración, de 380V DC, para la comparación con el sistema de corriente alterna convencional 24 de 400/230V. Según un estudio realizado APC, este sistema representa el más eficiente de los tres. No obstante, es importante destacar que para poder implementarlo, habría que diseñar equipos I.T que pudieran ser alimentados con 380 V DC. En la actualidad, existen dispositivos compatibles con configuraciones de 48 V DC pero se desconocen dispositivos de 380 V DC Análisis previo de la infraestructura eléctrica en un CPD Para poder realizar una comparación entre ambas configuraciones, hay que determinar la eficiencia energética global del CPD para cada caso. Para ello, hay que computar las pérdidas de los distintos componentes en la distribución del CPD: SAI Sistema de cableado Fuentes de alimentación de los equipos I.T (PSUs) 24 Este sistema se utiliza en la mayor parte del mundo, excepto EE.UU y Japón. 63

66 Ilustración 15. Infraestructura eléctrica. Fuente: APC. No hay que olvidar que el rendimiento de cada elemento depende del nivel de carga y por tanto, varía. Para el estudio, se tomarán los valores de referencia de 50% de carga. Por tanto, se va a considerar que el nivel de carga es el mismo para los tres elementos, pudiendo no serlo en función de la configuración del CPD. Un nivel de carga del 50% es un valor representativo en configuraciones sin redundancia. Sin embargo, supone un valor poco usual en sistemas con redundancia 2N, donde cada elemento de poder soportar el doble del nivel de carga medio. Si se considerase un 50% de nivel de carga promedio, en caso de fallo de una de las unidades, la otra tendría un nivel de carga, lo que es muy poco probable. En el caso del sistema de cableado redundante, por ley, el nivel de carga por unidad no puede superar el 40%. No obstante, no se tiene información fiable sobre rendimientos de sistemas de corriente continua para 30% de carga por lo que se realizará el estudio únicamente para un nivel de carga de 50% Determinación de la eficiencia de la infraestructura eléctrica Los distintos componentes de la infraestructura eléctrica presentan curvas de rendimiento distintas y por tanto la variación de pérdidas se computa de forma diferente. 64

67 Rendimiento de los sistemas SAI Como se ha podido apreciar en el apartado anterior, la curva de rendimiento de los SAIs, muestra mejores rendimientos con mayores niveles de carga. En la siguiente tabla, se muestran los rangos de rendimientos presentados en la publicación del US Electrical Power Research Institute. Rendimiento Modelo 25% carga 50% carga 75% carga 100%carga Conversión delta 93-94% 96-97% 97% 97% conversión doble 81-91% 85-94% 86-95% 86-95% Tabla 18 Para el estudio se va a considerar un sistema SAI de última tecnología fabricado por APC. Diseño Conversión Delta Modelo APC Symmetra 1MW Carga 25% 50% 75% 100% Tabla 19 Para los sistemas SAI de corriente continua, al no existir productos comerciales de este tipo, resulta más complicado escoger un valor de rendimiento real para realizar el estudio. La compañía Intel, en una de sus publicaciones asegura que se han conseguido rendimientos del 97%. Por otra parte, Netpower Labs ha diseñado un sistema SAI de 350 V DC con un rendimiento del 96%. El LBNL, sin embargo, realizando una medidas en un prototipo de SAI de corriente continua, obtuvo un rendimiento del 94%. Para este estudio se va a coger el rendimiento de 96%, debido a que representa una estimación razonable si se tiene en cuenta que los valores sugeridos, han sido calculados para niveles de carga del 100%, y no para un nivel de carga del 50%. Por tanto, para el estudio se van a considerar lo siguientes valores: 65

68 Rendimiento Configuración Carga: 50% CA 96.2% CC 96% Tabla 20 Puede parecer contradictorio que el rendimiento del sistema SAI sea mayor para el sistema de corriente alterna, que para el sistema de corriente continua. Esto se debe a que para el análisis se ha escogido un diseño SAI de última tecnología de alterna, mientras que con corriente continua se ha utilizado un valor promedio Rendimiento del sistema de cableado El rendimiento en el sistema de cableado presenta una recta de rendimiento decreciente a medida que aumenta la carga. Esto se puede comprobar en la siguiente gráfica. Sistema de cableado 100,0% 99,5% 99,0% 98,5% 98,0% 0,0% 20,0% 40,0% 60,0% 80,0% 100,0% Nivel de Carga Gráfica 19 Esto se debe a que las pérdidas más importantes son las cuadráticas y por tanto, las pérdidas aumentan con el nivel de carga. Se puede comprobar que al 100% de carga, las pérdidas solo representan un 1% y son casi despreciables. Al 50% de nivel de carga se obtiene un 99.5% de rendimiento. Este valor es muy parecido tanto usando alterna como continua. Aunque haya diferencias en la cantidad de 66

69 cobre usado en cada caso, se va a considerar el mismo rendimiento para ambas configuraciones Rendimiento de las fuentes de alimentación de los equipos I.T En la actualidad, un equipo I.T suele llevar más de una fuente de alimentación para convertir la corriente alterna de la red en corriente continua de 12 V. En las modelos anteriores de servidores, el rendimiento de sus fuentes de alimentación rondaba el 75% con un carga del 50%. Esto se puede comprobar en la siguiente gráfica, presentada en una publicación de LBNL. Gráfica 20. Fuente: LBNL. En los nuevos diseños, el rendimiento ha aumentado superando la barrera del 90%. Esto se puede comprobar en las dos siguientes gráficas presentadas por Sun Microsystems y Hewlett Packard, respectivamente. 67

70 Gráfica 21. Fuente: Sun Microsystems Gráfica 22. Fuente: Hewlett Packard. Con las gráficas se comprueba para un nivel de carga del 50%, un rendimiento de 89.5% para 220V y 91% para 240 V corriente alterna. Haciendo la media se obtiene un rendimiento 90.25% para una tensión de 230 V. Para el sistema de 380 V DC, el rendimiento es del 91,5%. Nivel de Carga 50% Rendimiento CC 91,5% Rendimiento CA 90,25% Tabla 21. Rendimiento USP 68

71 4.3.4 Rendimiento Total del sistema de distribución Una vez que se han calculado los rendimientos de los tres subsistemas del sistema eléctrico. Se puede estimar el rendimiento completo para ambas configuraciones, multiplicando los rendimientos de los tres subsistemas. Se obtienen los siguientes resultados: Nivel de carga: 50% SAI Cableado PSU Total CC 96% 99,5% 91,5% 87,64% CA 96,2% 99,5% 90,25% 86.38% Tabla 22 La diferencia es de 1.26% a favor de la configuración con corriente continua. Este valor es bastante pequeño, no obstante, hay que recordar que se ha escogido un configuración de alterna altamente eficiente con un SAI de última generación. Si se cambia el rendimiento del equipo SAI por el rendimiento promedio de un SAI (89%), la diferencia aumenta a un 7,8% Mejoras en el rendimiento. En la actualidad, los sistemas SAI de alterna más eficientes tienen un rendimiento entorno al 96% para una carga del 50%. En el futuro, no se esperan mejoras considerables ya que se trata de un campo que ha sido altamente explotado. En cuanto a los sistemas SAI de continua, APC espera mejoras, llegando a igualar los sistemas SAI de alterna más eficientes o superarlos. A esta mejora, si se le añade la hipotética reducción de pérdidas conseguidas al no tener que convertir la corriente alterna a continua, se podría mejorar el rendimiento global del sistema de distribución eléctrica. La reducción de pérdidas en las fuentes de alimentación de los equipos I.T, es una de las razones principales para implantar sistemas de distribución eléctrica con corriente continua. Se presupone, que con la utilización de la corriente continua, 69

72 no sería necesarios convertidores de alterna a continua y por tanto, se evitarían pérdidas a la hora de alimentar los equipos I.T. No obstante, es difícil cuantificar el aumento de la eficiencia energética vinculado. Las fuentes de alimentación tienen dos funciones básicas: proteger los equipos, y convertir la corriente alterna suministrada por el sistema en corriente continua de 12V. La utilización de un sistema de corriente continua no implica que no se necesite convertir la corriente en corriente de 12V, sino que los elementos de conversión AC a DC pueden eliminarse mejorando el rendimiento. El fabricante Sun Microsystems, ha realizado un estudio donde se cuantifican la reducción de pérdidas: Ilustración 16 A la derecha de la ilustración, se aprecia una tabla con todos los elementos de las PSUs. Los elementos redondeados en rojo pueden ser eliminados con un sistema de corriente continua. En el caso de los elementos redondeados en verde, las pérdidas se reducen pero no se eliminan. A la izquierda, la tarta presenta la distribución de pérdidas. Se puede comprobar como el 20% de las pérdidas se pueden eliminar con un sistema de corriente continua. 70

73 4.3.6 Calculadora AC vs. DC Se van a comprobar los rendimientos obtenidos para ambas configuraciones utilizando la calculadora diseñada por APC 25. Asimismo se va aprovechar para compararlos con otros dos sistemas más. Por tanto, se van a computar los rendimientos de cuatro sistemas con distintas configuraciones. Se van a comparar los dos sistemas anteriores: 1.Sistema Norte Americano de distribución eléctrica (208 V AC) con un SAI de bajo rendimiento (89%). 2.Sistema Norte Americano de distribución eléctrica (208V AC) con un SAI de última generación (rendimiento del 96%). 3.Sistema Europeo de distribución eléctrica (230V AC) con SAI de última generación (96%). 4.Sistema Norte Americano de distribución eléctrica (380 V DC) con SAI. Hipótesis de trabajo Resultados: SAI de bajo rendimiento 89% SAI (CA) de alto rendimiento 96% SAI (CC) 96% Sistema de cableado 99,50% PDU: rendimiento 26 97% PSU de bajo rendimiento 75% PSU de alto rendimiento 90% Reducción de pérdidas asociadas al PSU con CC 20% 27 Fracción de pérdidas de refrigeración fijas 50% Tabla Esta herramienta se puede encontrar en el enlace: 7DYKX4_R0_EN.swf. 26 Los PDU se utilizan generalmente en el sistema eléctrico Norte Americano para poder pasar de 277 V a 208 V. 27 Según un estudio de Sun Microsystems, las pérdidas se pueden reducir un 20%. 71

74 Rendimiento Rendimiento Rendimiento de los sistemas de distribución 100% 95% 90% 85% 80% 75% 70% 65% 64% 83% 86% 88% Sistema 1 Sistema 2 Sistema 3 Sistema 4 60% 55% 50% 1 Configuración Gráfica 23 Se puede apreciar que los resultados para los sistemas 3 y 4 se aproximan a los valores calculados anteriormente. La diferencia entre los sistemas 2 y 3 se basa en el hecho de que los sistemas eléctricos Norte Americanos necesitan añadir PDUs para transformar la tensión de alimentación resultando en un rendimiento total inferior. Mejora del rendimiento con respecto al sistema 1 25% 22% 23% 20% 19% 15% 10% Sistema 2 Sistema 3 Sistema 4 5% 0% Configuración Gráfica 24 Las mejoras de los últimos años en los sistemas SAI y las fuentes de alimentación de los servidores pueden suponer un aumento en el rendimiento del sistema distribución eléctrica del 20%; un valor muy parecido al conseguido por el sistema de corriente continua de 380 V. 72

75 4.3.7 Viabilidad La utilización de corriente continua en sustitución de la corriente alterna plantea una posible mejora del rendimiento de las unidades SAI y las fuentes de alimentación, contribuyendo a la mejora de la eficiencia de la infraestructura eléctrica. No obstante, esta medida también plantea claros inconvenientes de cara a su implantación que hacen que sea inviable como solución a corto o medio plazo. Uno de los problemas principales es que no existen antecedentes de ningún tipo; no existen suministros eléctricos de corriente continua capaces de alimentar un centro de procesamiento de datos. Otro inconveniente es que no existen equipos I.T que trabajen a una tensión de 380 V ya que están diseñados para trabajar con corriente alterna y a la tensión de 220V. Asimismo, los demás aparatos o elementos que necesiten ser alimentados dentro de un CPD como puede ser el alumbrado, tampoco están o estarán diseñados para trabajar con corriente continua. En definitiva para poder llevar a cabo esta solución sería necesario construir un centro de procesamiento de datos nuevo, diseñado exclusivamente para trabajar con corriente continua, lo que supone una grandísima inversión que se tardaría muchos años en amortizar. Por tanto, la utilización de corriente continua como oportunidad de mejora de la eficiencia se debería plantear como una posible solución a largo plazo. 73

76 5 SISTEMA DE REFRIGERACIÓN 5.1 Situación Problemática La refrigeración del CPD es con frecuencia donde se produce el mayor desaprovechamiento de la energía y a su vez el que presenta más limitaciones de crecimiento y, por tanto, ofrece una buena oportunidad de mejora en la eficiencia energética. En los CPDs de hoy, el 40% de la potencia total es consumida por el equipo de aire acondicionado. En el peor de los casos el consumo alcanza hasta el 60%. En un estudio realizado por el Lawrence Berkley National Laboratory a distintos CPDs de EE.UU donde se midieron los consumos de los servidores con respecto a los consumos de los sistemas de refrigeración se pudo comprobar este hecho en varios CPDs. Gráfica 25. Fuente: LBNL. La energía eléctrica debe ser usada para maximizar el uso de los servidores y no ser gastada innecesariamente alimentando el equipo de enfriamiento. El incremento en los costes de la energía y las fuentes limitadas disponibles de 74

77 electricidad están conduciendo a la industria de los CPDs al uso de equipos técnicamente más eficientes en el uso de la energía Búsqueda de eficiencia en los sistemas de refrigeración Según Nestor Quadri 28, un sistema de aire acondicionado bien proyectado y ejecutado, orientado hacia el ahorro de energía, debe contar con equipos eficientes, uso de combustibles económicos o fuentes de energía alternativas y a esto debe agregarse una correcta operación, mediante temperaturas, velocidad de distribución de fluidos, tiempos de utilización y sistemas de control óptimos. Los proyectos deben realizarse en función de la característica de la instalación y estructurados de manera coherente, debiéndose efectuar un balance energético con un análisis económico para definir la solución más conveniente. Deben fraccionarse la capacidad de los equipamientos a fin de adaptar la producción de aire acondicionado a la demanda de calor del sistema, con objeto de conseguir en cada instante, el régimen de potencia más cercano al de máximo rendimiento. Debe tenerse en cuenta que instalar equipamientos más eficientes, adoptar aislaciones más eficaces, proyectar CPDs que disipen menos energía o proveer instalaciones que recuperen energía, obliga a mayores inversiones económicas que deben retornar con el ahorro que pueda conseguirse, sobre la base del tiempo que se considere necesario establecer como razonable. Para esbozar las líneas de acción básicas a adoptar, se deben conocer las características de los consumos y los ahorros que se pueden obtener, por lo que es imprescindible medir con datos objetivos los procesos energéticos que se producen, para determinar donde es posible y conveniente la aplicación de nuevas tecnologías. En el caso del CPD, el proyecto de mejoras energéticas consiste en actuar sobre cada problema concreto, por ejemplo, controlar los niveles de trabajo de los 28 Nestor Quadri. Calidad del aire interior. Editorial Alsina. 75

78 equipos o set-point de operación, verificar los flujos de aire y agua, analizar la posición de los sensores ambientales, optimizar los consumos mejorando las operaciones de manutención, como la limpieza de los filtros, control del estado de funcionamiento de los equipos, circulación del aire o agua, etc. En muchos casos se trata de problemas por una mala ejecución, como la poca circulación del aire o subdimensionamiento de los equipos, que requieren para su solución, la ejecución de trabajos y de nuevas inversiones. En las ampliaciones de los CPDs, la modificación de las instalaciones de aire acondicionado por aumento de los sistemas instalados, cambios de tecnologías, etc. requieren una estrategia de crecimiento. El agregar nuevas máquinas a las ya existentes para satisfacer necesidades de ampliación no previstas, lleva muchas veces a resultados finales de instalaciones de distinta técnica, con bajos índices de eficiencia, altos costos de espacio, gestión y mantenimiento, por lo que debe analizarse siempre con mucho detenimiento la posibilidad de adicionar los equipamientos de la manera más correcta. 5.2 Sistemas de Refrigeración Toda energía eléctrica entregada a los servidores se transforma en calor que debe ser transferido al exterior para prevenir que se incremente la temperatura en los servidores. Prácticamente todo equipo eléctrico en un CPD necesita ser refrigerado mediante la toma de aire frío y la expulsión de aire caliente. Un CPD puede contener miles de servidores y equipos electrónicos y por tanto necesita un sistema de aire acondicionado potente y correctamente diseñado. Los sistemas de refrigeración tienen dos funciones fundamentales: disponer de una capacidad de refrigeración suficiente para la climatización, y facilitar la distribución del aire frío a las cargas. La primera función es la misma para todos los sistemas de refrigeración mientras que la segunda varía en función del tipo de carga a refrigerar. Por ejemplo, en la distribución eléctrica los sistemas de refrigeración impulsan los flujos de aire frío sobre los cables sin problemas ni restricciones. En el caso de la refrigeración de los servidores pueden existir problemas en la distribución del aire debido al diseño de la sala o la disposición de 76

79 los racks. Estas restricciones pueden provocar que sistemas de refrigeración sobredimensionados no consigan refrigerar correctamente los racks Disposición de las unidades de climatización (CRAC) Existen distintas formas de refrigerar una sala de servidores. La forma más utilizada en los CPDs antiguos se basa en la refrigeración room-based donde el sistema de climatización se centra en refrigerar la carga térmica total de una sala de servidores o una zona especifica. En esta distribución, dos o tres sistemas de aire acondicionado aclimatan la sala entregando aire frío y retirando aire caliente. Esta arquitectura es efectiva siempre y cuando se requiera poca potencia de refrigeración. Estudios han demostrado que estos sistemas son óptimos para Racks de 1 a 2 kw de potencia instalada, que se traduce en W/m2. Con los nuevos servidores de última tecnología tipo Blade las potencias instaladas por rack han aumentado hasta llegar a rondar los 20kW. Ante este problema se han optado por otras formas de refrigerar más eficientes, integrando los sistemas de refrigeración por filas o por cada rack. Por tanto, existen tres formas principales de refrigerar: por zona, por fila, por rack Refrigeración por zona o perímetro En esta configuración, las unidades CRAC se encargan de la refrigeración de una zona concreta o sala de servidores. Este tipo de refrigeración se ve afectado por la disposición de los servidores y las características de la sala. Esto suele resultar en la aparición de puntos calientes o gradientes de temperatura en ciertas zonas. Otro problema que suele plantear esta configuración es que parte del aire frío introducido para la refrigeración, retorna a las unidades CRAC sin pasar por los servidores (flujo de bypass) y por tanto, no se aprovecha la potencia de refrigeración del sistema. Asimismo existe recirculación del aire caliente Refrigeración por fila En la refrigeración por fila, cada unidad CRAC está asociada a una fila. De esta forma los caminos que recorren los flujos de aire insertados son más cortos con lo 77

80 que existe una mayor probabilidad de que el aire alcance los Racks y por tanto, se consigue un mejor rendimiento. Asimismo, la geometría de la sala casi no afecta al rendimiento del sistema. De esta forma, la capacidad del sistema de refrigeración no necesita ser sobredimensionada para poder refrigerar la carga. Este tipo de configuración se suele utilizar cuando la potencia instalada por rack es elevada y aunque pueda parecer a priori que este sistema necesita más unidades CRAC que la refrigeración por zona, el número de unidades puede ser inferior Refrigeración por rack La tercera forma plantea una refrigeración individual de cada rack, donde cada CRAC se encarga de un rack. Los CRAC se instalan dentro del rack. En comparación con las otras dos configuraciones, se consiguen caminos más cortos del aire. Se consigue mejores rendimientos y los ventiladores requieren menos potencia. En este caso, la disposición de los racks o la geometría no va a influir en la refrigeración de los servidores. Se trata de la configuración más utilizada para altas potencias instaladas por rack. Asimismo, se optimiza la capacidad de refrigeración adecuándola a la carga máxima de cada rack. El principal inconveniente es que se necesita un mayor número de dispositivos de refrigeración Configuración híbrida Se pueden instalar las tres configuraciones una misma sala donde coincidan distintas potencias instaladas por rack. De esta forma, se le atribuirían los racks de baja potencia a la refrigeración por zona, los racks de media potencia a la refrigeración por fila y la refrigeración por rack, se implementaría en aquellos racks de alta potencia Gestión de los flujos de Aire Independiente de la forma de refrigerar en función de la disposición de las unidades CRAC existen distintas formas de distribución del aire. Todo sistema de refrigeración tiene un sistema de alimentación de aire y un sistema de retorno. El 78

81 sistema de alimentación lleva a cabo la distribución del aire frío desde la unidad CRAC hacia la carga mientras que el sistema de retorno se encarga de hacer circular el aire de escape de las cargas de vuelta a la unidad CRAC. El método utilizado para suministrar el aire frío y para recoger el aire caliente determina la eficiencia el sistema de refrigeración. De ahí la importancia de la disposición de los racks Configuración delante-atrás (back to front) Este método está obsoleto en los CPDs debido a que se lleva a cabo una mala gestión del aire. En esta configuración, los racks están dispuestos por filas. El aire frío se introduce por un pasillo y entra por delante del rack y el aire caliente sale por atrás al siguiente pasillo. En el siguiente pasillo, se mezcla el aire caliente de la fila anterior de racks y el aire frío suministrados a la siguiente fila de racks Configuración pasillo caliente, pasillo frío El sistema pasillo caliente pasillo frío es un sistema que se basa en la asignación de pasillos fríos y pasillos calientes. La popularidad de este método ha ido creciendo en los últimos años debido a los ahorros conseguidos. Con una buena disposición de racks se obtienen pasillos con corrientes de aire frío y pasillos con corrientes de aire caliente, de manera que se facilita el trabajo de las máquinas climatizadoras. Este método consiste en colocar todos los equipos en la misma disposición dentro de un rack de tal forma que todos ellos absorban aire por la misma cara del rack expulsándolo por la parte contraria, consiguiendo un pasillo frío por la cara de absorción de aire y otro caliente por la cara de expulsión de los equipos. Es importante destacar, que este procedimiento ha de completarse con las siguientes filas de rack, evitando colocar el rack de manera que el pasillo frío del rack anterior sea el pasillo caliente de un nuevo rack ya que se anularía el efecto deseado. Es por tanto lógico que el pasillo caliente de un rack ha de coincidir con el pasillo caliente del siguiente armario y lo mismo con los pasillos fríos como se aprecia en la siguiente figura. 79

82 Ilustración 17. Pasillo caliente (rojo) y Pasillo frío (azul) con refrigeración por fila. En los sistemas de refrigeración convencionales de perímetro suelen mezclarse los flujos de aire caliente y frío debido a la disposición de los racks y las unidades CRAC. La Ilustración 18. Sistema convencional. Fuente: APC. La configuración de pasillo frío y pasillo caliente se puede conseguir de distintas maneras dependiendo de cómo se lleve a cabo el transporte del aire de la unidad CRAC a los racks y de los racks a la unidad CRAC. Existen tres métodos: Ambiental: la unidad CRAC y las cargas expulsan o aspiran masa de aire de la sala sin ningún conducto especial entre ellos. 80

83 Orientado localmente: el aire se proporciona o retorna mediante el uso de conductos con ventiladores próximos a las cargas. Directo: el aire de frío o caliente se conduce directamente hacia dentro o fuera de las cargas sin entrar en contacto con el aire de la sala. Estos métodos se pueden aplicar tanto al sistema de alimentación de aire frío como el sistema de retorno de aire caliente, de tal forma que existen 9 combinaciones posibles. Asimismo, existe un mayor número de combinaciones donde se diferencia entre el uso de falso suelo o suelo firme. En los CPDs antiguos se suele encontrar las configuraciones de distribución ambiental u orientada localmente. En los nuevos CPD suelen ser combinaciones de distribución orientada localmente y de distribución directa. 81

84 Ilustración 19. Sistemas habituales de distribución de aire. Fuente: APC Problemas en la gestión del aire Existen dos flujos de aire principales que influyen en el rendimiento de la distribución del aire: Flujo de bypass: se trata del caudal de aire frío que regresa a las unidades de refrigeración sin haber llegado a los equipos. Esto supone un desaprovechamiento de aire frío que conlleva un coste económico y una menor eficiencia. 82

85 Flujo de recirculación: es el caudal de aire de retorno de los servidores que se mezcla con el aire de alimentación y vuele a entrar en los servidores. Dentro de los racks puede existir recirculación debido a posibles huecos previstos para futuros servidores. La recirculación provoca la necesidad de producir aire más frío en las unidades de climatización para poder contrarrestar el efecto del aire caliente a la entrada de los servidores aumentando el consumo de las maquinas de climatización. Ilustración 20. Izquierda: Bypass. Derecha: Recirculación. Fuente: LBNL. Ambos flujos suponen un mayor consumo del sistema de refrigeración y un problema de control y regulación de la distribución del aire. En los sistemas convencionales suelen aparecer ambos flujos lo que provoca la mayor parte de las deficiencias. En los sistemas de refrigeración por fila o por rack, pueden aparecer ambos problemas, no obstante, existe una mayor facilidad para controlarlos y existen nuevas soluciones que limitan sus efectos. La aparición de nuevos servidores con mayores consumos ha provocado nuevos desafíos para los sistemas de refrigeración. Estos servidores tipo Blade han disparado la potencia instalada por rack provocando mayores necesidades de refrigeración. Esto ha supuesto en muchos casos la existencia de grandes concentraciones de calor y flujos de recirculación en ciertas zonas. Estas concentraciones de calor conocidas como puntos calientes han causado fallos en los equipos. 83

86 Gráfica 26. Consumo de servidores. Fuente: Gartner. La convivencia de servidores antiguos y los nuevos servidores ha complicado la situación de refrigeración debido a la variación de la carga térmica dentro de la sala de servidores. En los centros con sistemas de refrigeración convencionales, se ha optado por aumentar la capacidad de los sistemas de refrigeración en su totalidad lo que ha supuesto una sobredimensionamiento del sistema con exceso de capacidad de refrigeración en aquellas zonas con bajas concentraciones térmicas creando flujos bypass. Estas ampliaciones han aumentado el consumo total de la refrigeración con respecto al consumo total de los CPDs. La decisión de aumentar la capacidad total de refrigeración no siempre ha conseguido solucionar el problema de los puntos calientes. Según APC, un ejemplo de un armario de muy alta densidad sería una instalación de servidor Blade que consiste en seis chasis de servidores Blade de alta densidad de 7U en un estante de 42U, donde cada chasis del Blade consume 3kW, lo que hace un requisito de alimentación total de 18 kw. Estoo significa que ese armario debe recibir 18 kw para su alimentación, así como 18 kw para su refrigeración. Un sistema de este tipo sería considerado generalmente como un sistema crítico y se necesitaría contar con alimentación y refrigeración redundantes. El sistema de servidores Blade requeriría alrededor de litros por segundo de aire frío en la 84

87 entrada (basándose en un valor común de 11 C de aumento de la temperatura en el aire de salida) y expulsaría esa misma cantidad de aire caliente por la parte trasera del armario. El equipo consumirá este volumen de aire independientemente de que el sistema de refrigeración pueda o no proporcionárselo. Si la sala no puede proveer esta cantidad de aire frío al armario, entonces el armario tomará su propio aire caliente de salida (o el aire de salida de algún equipo vecino) y, a la larga, se sobrecalentará Problemas prácticos en el diseño del sistema de refrigeración Al explicar los tipos de formas de refrigeración según la disposición de las unidades de climatización, se han comentado las ventajas y e inconvenientes de cada sistema. En este apartado, se van tratar los aspectos que influyen en el rendimiento de los sistemas de refrigeración y así comprender por qué tienen un gran impacto en el consumo eléctrico Capacidad de refrigeración en uso La capacidad de refrigeración representa la cantidad de kilovatios eléctricos consumidos por los equipos que puede refrigerar el sistema. La capacidad de refrigeración utilizada nunca va a ser igual a la capacidad especificada por el fabricante en los tres sistemas de refrigeración. Suelen haber restricciones por geometría, redundancia o potencia instalada como se ha comentado anteriormente. En las configuraciones de refrigeración por perímetro, para valores pequeños de potencia instalada por rack, se puede llegar a utilizar toda la capacidad de refrigeración (aunque no suele ser así por motivos de seguridad). No obstante, con valores mayores de potencia instalada, existen problemas para conducir el aire frío a la carga ya que se acentúan los problemas asociados a los flujos de bypass y recirculación. Para solucionar este problema se suele sobredimensionar el sistema reduciéndose la capacidad de refrigeración efectiva. Los sistemas de refrigeración por fila no suelen ser tan sensibles a la potencia instalada por rack. Asimismo se consigue una mayor capacidad de refrigeración 85

88 utilizada a pesar de que existan variaciones de carga ya que si un rack no está operativo se puede utilizar el aire frío para refrigerar al rack contiguo de la misma fila. Este sistema suele ser relativamente ineficiente cuando se dispone de un número de pequeño de racks por fila y a su vez muchas filas debido a que fila requiere una unidad CRAC. Los sistemas de refrigeración por rack dependen en gran medida en el nivel de carga del rack. En este caso, el exceso de capacidad de una unidad CRAC no se puede utilizar en el rack contiguo. Por ello es muy importante dimensionar adecuadamente los CRACs en estas configuraciones, ya que la capacidad de refrigeración utilizada dependerá en gran medida del nivel de carga del rack. En estos sistemas, implementación de redundancia de 2N, supone una disminución de la capacidad utilizada a la mitad. Cada rack dispondría de dos unidades CRAC trabajando como mucho al 50% en condiciones de máxima carga. En la siguiente gráfica presentada por APC se puede observar como la potencia instalada por rack influye en la capacidad útil. Gráfica 27. Fuente: APC. En el estudio realizado por APC se considera una fila con diez racks y unos picos de carga respecto a la carga nominal de 1,5:1. Se consideran las tres configuraciones de refrigeración con una redundancia N+1. Cada unidad CRAC de la configuración por zona tiene una capacidad de refrigeración de 100kW, 86

89 mientras que las unidades CRAC de la configuración por fila, tiene una capacidad de 25 kw. Las unidades de CRAC por rack tienen una capacidad igual a la carga máxima. Es importante destacar como en el caso de refrigeración por rack la capacidad util es del 33% debido a que en este caso está sobredimensionado un 50% respecto a la carga nominal y con redundancia. Esto implica que en condiciones normales los dispositivos estarán trabajando al 66% de su capacidad nominal y al existir redundancia este valor se divide en dos y se llega al 33% Eficiencia eléctrica Costes asociados al consumo eléctrico de las unidades de climatización corresponde a una fracción importante dentro del importe total. En los sistemas convencionales de refrigeración por zona, el aumento de las potencias instaladas por rack, debido a los nuevos servidores Blade, y los flujos de aire bypass y de recirculación están provocando la disminución del rendimiento y por tanto un aumento del coste relativo de la refrigeración. En el estudio realizado por APC, manejando las condiciones de ensayo anteriormente descritas y suponiendo un coste eléctrico de 0,12 dólares por kwh se obtuvieron los siguientes resultados presentados en la gráfica siguiente. Gráfica 28. Fuente: APC. 87

90 Los costes reflejados en la gráfica se refieren al coste eléctrico asociado a las unidades CRAC sin tener en cuenta los costes de operación de las unidades enfriadores, torres de refrigeración. Se considera un nivel de carga constante y nominal. Se puede observar como las configuraciones de refrigeración por fila o rack suponen una mejor alternativa que los sistemas convencionales. No obstante, estos métodos siguen planteando consumos eléctricos excesivos asociados a la mala gestión de la distribución del aire, los nuevos servidores de alta potencia y el funcionamiento de los ventiladores, que se estudiarán más adelante. 5.3 Mecanismos para la mejora de la eficiencia energética Gestión de la distribución del aire Uno de los objetivos críticos del sistema de refrigeración de un CPD es separar el aire de retorno de los equipos del aire de entrada de éstos para evitar que se sobrecaliente. Esta separación incrementa significativamente la eficacia y la capacidad del sistema de refrigeración. En los CPDs con bajas potencias por rack, los flujos de recirculación y bypass no suelen plantear problemas graves de sobrecalentamiento. A medida que aumenta la potencia instalada por rack, se produce un aumento de volumen de aire de retorno y de entrada incrementando los flujos de recirculación del aire caliente con el aire frío de entrada. El cruce de las corrientes de aire caliente y frío que se produce en los centros de datos disminuye la disponibilidad de los equipos informáticos. Es importante que en sistemas con grandes densidades de potencia, el aire frío y caliente se no mezcle en un ningún momento. Para ello, hay que aislar uno de los dos flujos de aire. Esto se puede llevar a cabo mediante distintos métodos: Contención de pasillos fríos o calientes. Paneles ciegos. Alimentación directa o retorno directo, o ambos. Sistemas In Row. Ventiladores con regulación de velocidad. 88

91 Contención de pasillo frío o pasillo caliente Mediante la aplicación los sistemas de contención se consiguen las siguientes mejoras: El sistema de refrigeración puede emplearse a temperaturas más altas. En los sistemas convencionales de refrigeración por perímetro, la temperatura a la que sale el aire frío suele ser baja para poder contrarrestar el mezclamiento con aire caliente antes de llegar a los equipos. Al aislarse los flujos, se puede aumentar la temperatura de funcionamiento consiguiendo consumos inferiores de energía. Reducción de los costes asociados a la humidificación. Teóricamente cuando el aire caliente expulsado por los equipos retorna directamente a las unidades CRAC no se pierde humedad. Ajuste del dimensionamiento. Se consigue un sistema de refrigeración más eficiente con mayor capacidad útil. De esta forma no es necesario sobredimensionar y se pueden reducir los costes asociados. La contención puede ser de pasillo caliente o pasillo frío. Existen varias diferencias en cuanto a las ventajas y los inconvenientes de los dos sistemas Contención por pasillo frío La contención de pasillo frío suele implantarse en sistemas de refrigeración como solución coyuntural a las deficiencias que presentan estos sistemas. Estos sistemas tradicionales introducen el aire frío por los poros del falso suelo y el aire caliente asciende y retorna a las unidades CRAC. Con la instalación del sistema de contención, se evita a priori el contacto entre el aire frío y el caliente. 89

92 Ilustración 21. Contención de pasillo frío No obstante, este procedimiento tiene varias limitaciones e inconvenientes. El uso de la contención de aire frío en sistemas de refrigeración de perímetro no soluciona la mayoría de los problemas planteados anteriormente, como las limitaciones con altas potencias instaladas por rack. Existe mayor riesgo de fallo de los servidores en el caso de que deje de funcionar el sistema de refrigeración debido a que al estar aislado el flujo de aire frío, en los pasillos de aire caliente y en el resto de sala se tienen temperaturas más altas. Asimismo, para que este sistema fuera efectivo tendría que ser implantado en todas las filas de racks. Contención por pasillo caliente. En la contención por pasillo caliente se aíslan los pasillos calientes con un cerramiento superior. Mientras que la utilización de pasillo frío supone una paso hacia delante frente a los sistemas de refrigeración por perímetro, la contención por pasillo caliente se puede considerar la mejor solución. Con este sistema se consigue una mayor eficiencia al poderse alcanza mayores temperaturas en el pasillo caliente con lo que se consiguen mejores intercambios de calor en las unidades de climatización. En los racks con potencias instaladas altas se pueden alcanzar temperaturas de retorno de 39ºC. En el caso de contención de pasillos fríos las temperaturas de retorno suelen ser inferiores porque el aire caliente se mezcla con el aire ambiente de la sala. Asimismo, el 90

93 hecho de que el calor se aísle posibilita el trabajo de operarios en la sala y mejora la flexibilidad del sistema. Este sistema ofrece la posibilidad de tener en una misma sala racks de alta potencia instalada con servidores de tipo Blade, y racks con potencias inferiores. Ilustración 22. Contención de pasillo caliente. Ilustración 23. Implantación de contención de pasillo frío en un CPD de Galicia. 91

94 Paneles ciegos Dentro de los racks, existe la posibilidad de que el aire caliente recircule hasta la entrada de aire de los equipos mezclándose con el aire frío. Esto ocurre principalmente cuando el aire caliente regresa por encima o por debajo de los equipos y vuelve hasta la entrada de aire. Los paneles ciegos son un complemento utilizado para evitar la recirculación del aire de caliente. Ilustración 24. Fuente: APC. A la izquierda de la ilustración se muestra un ejemplo de la posible recirculación que puede darse en un rack típico. A la derecha de la ilustración se muestra la solución al problema con paneles ciegos. Hay que tener en cuenta que si la recirculación genera un estado de recalentamiento de los servidores, la única forma de resolver la situación es reduciendo la temperatura del aire frío para que cuando se mezcle con la fuga de aire caliente la temperatura de entrada del rack sea inferior. Esta solución es la utilizada en la mayoría de CPDs cuando existen recirculación del aire caliente. Esto provoca que se disminuya la eficacia del sistema de aire acondicionado haciendo que el sistema de aire acondicionado principal genere una mayor condensación (de agua) e impone la necesidad de aplicar humidificación suplementaria. Estas consecuencias implican gastos eléctricos superiores además de un entorno incómodo para el personal de la sala. 92

95 Es importante mencionar que las recirculaciones de aire caliente también pueden producirse por los huecos entre la estructura del rack y los equipos. No obstante, con paneles ciegos se eliminan los huecos vacíos por donde la mayor parte de la recirculación se produciría. Ilustración 25. Paneles Ciegos En un estudio realizado por APC 29, que se recoge en el anexo , se evaluó la mejora que supone el uso de paneles ciegos, experimentando sobre un rack real configurado con servidores en condiciones normales. Se comprobó como utilizando paneles ciegos no se produjeron fugas, manteniendo la temperatura a un valor adecuado. Sin paneles, la temperatura aumento 10ºC en zona de recirculación modificando el gradiente de temperaturas Sistemas de retorno o alimentación directa Alimentación directa 29 Mejora del rendimiento de la refrigeración en los racks con paneles ciegos. APC. 93

96 En la alimentación directa, el aire frío se introduce directamente en los racks mediante conductos aéreos o falso suelo. De esta forma se consigue aislar ambos flujos. Para poder implementar se necesitan racks especiales mainframe. Ilustración 26. Alimentación directa. Fuente: APC. Retorno directo En el retorno directo, el aire de retorno se reconduce por medio de conductos a las unidades CRAC sin entrar en contacto con el aire exterior o el aire frío de entrada. 94

97 Ilustración 27. Retorno directo. Fuente: APC. Alimentación directa y retorno directo En esta configuración ambos flujos de aire se aíslan del aire de la sala y se conducen y se extraen de los racks mediante conductos. Ilustración 28. Alimentación directa y retorno directo. Fuente: APC. Como se puede comprobar hay varias formas de solucionar los problemas de recirculación o bypass. En las ilustraciones anteriores se puede observar como 95

98 estas soluciones suponen el uso de falso suelo y conductos de ventilación. Estos componentes se han utilizado durante décadas y son familiares para el sector. Ciertos enfoques que tratan aplicaciones de alta densidad se basan en componentes que son relativamente nuevos en el mercado, algunos, sin la necesidad de disponer de falso suelo o conductos que en muchos casos requieren ser instalados durante la construcción del CPD. Estas arquitecturas de refrigeración suelen ser soluciones modulares que permiten la convivencia de zonas puntuales con potencias altas instaladas por rack en salas de servidores de densidad media de potencia sin necesidad de reformar la capacidad del sistema de refrigeración a priori. Ejemplos de componentes de distribución de aire especializados Componentes de alimentación directa (ADU) Se trata de dispositivos acoplados a los racks con alimentación directa integrada. El aire frío se conduce de la unidad CRAC por medio de falso suelo, superando la resistencia del flujo de aire asociada a la conducción mediante el uso de ventiladores suplementarios. Ilustración 29. Unidad de distribución de aire de APC, modelo ACF001. Fuente: APC. 96

99 Componentes de retorno directo (ARU) El aire caliente no sale al exterior del rack sino que es capturado y reconducido al unidad CRAC. Para superar la resistencia del flujo de aire asociada a la captura y conducción del aire se incluyen ventiladores suplementarios. No es necesario disponer de falso suelo. Ilustración 30. Unidad de extracción de aire de APC, modelo ACF101BLK. Fuente: APC. De esta forma se consigue alejar el calor, reduciéndose la temperatura del rack como se observa en la ilustración siguiente. Ilustración 31. Efecto de la unidad ARU. Fuente: 42u. 97

100 Alimentación y retorno directos Para instalaciones de suelo firme donde existen zonas de alta densidad térmica con posibles problemas de puntos calientes, los sistemas alimentación y retorno directos se ofrecen como una posible solución. En esta configuración la unidad CRAC se sitúa a un lado del rack, de tal forma que el aire caliente pasa por la unidad CRAC y retorna a los servidores como aire frío sin entrar en contacto con el aire de la sala. De esta se consiguen recorridos muy cortos de los flujos de aire y se evita la recirculación, optimizando la capacidad de refrigeración del sistema. No obstante, esta configuración es muy costosa y utiliza tecnología de última generación para poder integrar la unidad de climatización y aislar ambos flujos. Existen configuraciones muy similares y más prácticas como los sistemas In Row, donde las unidades CRAC están situadas próximas a los racks pero la separación de flujos se hace mediante contención de pasillos Sistema In Row Los sistemas In Row ofrecen una respuesta eficaz y eficiente a la problemática de refrigeración de zonas con altas concentraciones de calor y puntos calientes. Este sistema se basa en integrar las unidades CRAC lo más cerca posible de la generación, es decir intercalando los racks. Ilustración 32. Unidad In Row. Alzado y Perfil. 98

101 De esta forma se logra evitar que la recirculación del aire caliente con el aire frío. El aire caliente que sale por la parte posterior del rack se introduce directamente en los equipos In Row que lo enfrían y lo inyectan hacia el pasillo frío, tal y como se muestra en la ilustración. Ilustración 33. Izquierda: Refrigeración In Row. Derecha: Refrigeración pasillo frío y pasillo caliente sin contención. Fuente: North American Access Technologies. Con este sistema el recorrido del aire es distinto que en el caso del sistema de pasillo frío y pasillo caliente tradicional. El aire caliente que expulsa el rack retorna a la unidad CRAC integrada. Igualmente el aire frío inyectado por la unidad CRAC es absorbido por el rack. La ventaja fundamental de este concepto de refrigeración es la drástica reducción del camino de aire caliente dentro de la sala. Esto se logra principalmente por la proximidad del equipo de refrigeración a la carga térmica. Asimismo se evita la recirculación y el mezclamiento de aire frío con aire caliente. Medida de la eficiencia energética de los sistemas In Row. La ASHRAE llevó a cabo una comparación entre sistemas de refrigeración de perímetro y refrigeración por fila incorporando unidades In Row. En el estudio recogido en el anexo , se utilizaron tres sistemas de refrigeración: el sistema CRAH 30 perimetral, el sistema CAHU 31 perimetral y el sistema IRAH CRAH: computer room air handlers. 31 CAHU: central air handling unit. 32 IRAH: In Row air handlers. 99

102 representados en las siguientes ilustraciones. Ilustración 34. Sistema CRAH y sistema CAHU Ilustración 35. Sistema IRAH ( In Row ) Resultados y observaciones Tabla 24. Resultados. Fuente: ASHRAE. 100

103 Miles de dólares Potencia (kw) De los resultados cabe destacar las tres últimas filas donde se observan los consumos totales de los tres sistemas de refrigeración, la eficiencia, medida como consumo del sistema de refrigeración entre consumo de los equipos, y el coste anual que supone cada sistema de refrigeración. El sistema IRAH tiene el menor coste anual, consiguiéndose un 35% de ahorro con respecto a los otros dos sistemas. Este ahorro se debe principalmente a las diferencias entre las potencias de los sistemas de ventilación. Con la implementación de los equipos In Row la potencia de los ventiladores es menor debido al acortamiento de las distancias de recorrido de los flujos de aire. A su vez, también se observa un menor consumo en el Chiller o máquina enfriadora debido a que no existe flujo de recirculación lográndose una mayor temperatura diferencial que facilita el intercambio de calor. Potencia de ventiladores IRAH CRAH CAHU Sistemas de refrigeración Tabla 25 Coste Anual IRAH CRAH CAHU 50 0 Sistemas de refrigeración Tabla

104 Ventiladores con regulación de velocidad Otra forma de mejorar la eficiencia energética de un sistema de refrigeración es aumentar el rendimiento de los componentes del sistema. Uno de los elementos que está siendo estudiado con detenimiento por los especialistas de ahorro energético, es el ventilador y su función en la climatización de los centros de procesamiento de datos. Se ha podido observar que uno de los objetivos de optimizar la gestión de distribución de aire, es reducir la potencia consumida por los ventiladores además mejorar las condiciones de refrigeración al conseguir una mayor temperatura diferencial. Según la ASHRAE, los sistemas de ventilación acaparan entre el 8 y 10% del consumo eléctrico de los CPDs. La mayoría de los sistemas de ventilación están trabajando al 100% de su capacidad a pesar de registrarse variaciones en la carga térmica. Esto conlleva la aparición de los denominados flujos bypass. En los CPDs de última generación, los ventiladores son de tipo EC ( electronically commutaded ) con lo que se consigue regular la velocidad de trabajo y por tanto, la potencia consumida. Otra iniciativa por los CPDs más eficientes ha sido incorporar a los ventiladores antiguos sistemas VFD (variable frequency drives) posibilitando la regulación de la velocidad. En la mayoría de las soluciones planteadas en los apartados anteriores, como los sistemas In Row o la contención de pasillo caliente, los ventiladores incluyen este sistema de regulación para poder hacer efectivos los ahorros asociados al aislamiento de flujos y la reducción del consumo de los ventiladores. En los sistemas de ventilación el flujo de aire depende de la presión estática y de la velocidad. A menor presión estática o mayor velocidad se consigue un mayor flujo de aire. La presión estática depende de la geometría del falso suelo, distancia entre pasillos, diámetro de los conductos, por lo que suele ser difícil optimizar. Por ello, el flujo de aire se regula con la velocidad y ésta a su vez influye en la potencia consumida. 102

105 Ilustración 36. Curva de trabajo de un ventilador. Fuente: ASHRAE. La corriente de aire producida es proporcional a la velocidad, mientras que la relación entre la potencia y la velocidad es cúbica, de tal forma que si se reduce la velocidad al 80% de la nominal, la potencia se reduce al 51% de la nominal. En la siguiente tabla se muestra la variación de la potencia consumida con la velocidad. Características de funcionamiento de los ventiladores flujo de aire 100% 90% 80% 70% 60% 50% velocidad 100% 90% 80% 70% 60% 50% potencia 100% 73% 51% 34% 22% 13% Ejemplo: Tabla 27. Se tienen dos unidades AHU de 15kW funcionando en todo momento. Una trabaja a capacidad nominal mientras que la otra dispone de un sistema de regulación de la velocidad de los ventiladores. Suponiendo que la demanda media es el 80% de la nominal, se obtiene: 103

106 Sin VFD Con VFD Consumo anual (kw) Coste anual (euros) Ahorro anual (euros) Coste de instalación VFD (euros) Plazo de recuperación (meses) 6 Tabla 28. Estimaciones de ahorro potencial. Se observa un ahorro anual del 50% con lo que el plazo de retorno de la inversión se reduce a 6 meses. De esta manera, se comprueba que esta herramienta es una buena medida de ahorro energético, consiguiéndose ahorros importantes. Se suele implementar en las zonas de alta potencia donde las variaciones de carga pueden llegar a ser importantes y se pueden registrar ahorros importantes. En CPDs con una baja potencia por rack con una carga uniforme y constante crecimiento, no compensa instalar estos equipos de regulación. La empresa Emerson ha presentado una calculadora para medir el ahorro obtenido de implantación de los sistemas VFD. En el caso planteado se estudian los ahorros para un sistema de ventilación de 20 caballos, lo que corresponde aproximadamente a unos 15kW. Este sistema tiene un rendimiento del 90% y se asume que la carga media es del 80%. 33 Se considera el precio de 10 céntimos de euro por kilovatio-hora. 34 El valor inicial en dólares se ha convertido en euros según el cambio registrado del día 07/05/10. Fuente Danfoss. 104

107 Ilustración 37. Calculadora VFD. Fuente: EMERSON 35. Se puede comprobar que los ahorros son similares al ejemplo expuesto anteriormente. Emerson también presenta una herramienta para comprobar los ahorros potenciales entre los ventiladores con VFD y los ventiladores EC. 35 Esta herramienta se puede encontrar en el siguiente en lace: ed%20states. 105

108 Ilustración 38. Calculadora de ahorros de VFD y EC. Fuente: EMERSON 36. En este caso el modelo con el que se trabaja es un Liebert CW106C con una potencia de 5 caballos. Se presentan cuatro configuraciones distintas: Ventiladores sin VFD. Ventiladores con VFD. Ventiladores EC integrados en la unidad de refrigeración. Ventiladores instalados debajo del falso suelo. 36 Esta herramienta se puede encontrar en el siguiente enlace: United%20States. 106

109 Ilustración 39. Las cuatro configuraciones de la herramienta. Fuente: EMERSON. Los sistemas EC presentan los mejores ahorros anuales con un menores consumos que los ventiladores convencionales, no obstante, también requieren una mayor inversión con un mayor plazo de retorno. Asimismo la instalación de estos equipos debajo del falso suelo, optimiza el ahorro. En definitiva, el uso de ventiladores con VFD o ventiladores EC suponen una oportunidad para reducir el consumo de refrigeración y regular la gestión del aire de una forma eficiente Utilización de energías gratuitas El uso de energías gratuitas constituye un elemento importante para el ahorro energético Free-cooling El free cooling también conocido como enfriamiento gratuito es una de las formas de reducir el consumo energético en el sistema de refrigeración. El free-cooling de aire exterior se refiere al uso del aire exterior para aprovechar su baja entalpía, cuando las condiciones exteriores son favorables, para disminuir el uso de los equipos de aire acondicionado. 107

110 Ilustración 40. Fuente: ASHRAE. En el esquema de la Ilustración 40 se detalla el procedimiento más usual para llevar a cabo el free-cooling, contando el sistema con un ventilador en la línea de retorno que puede canalizar dicho aire eliminándolo hacia el exterior o recirculándolo hacia la unidad de tratamiento de aire. La regulación de la proporción de aire eliminado o recirculado se realiza mediante un juego de persianas en función del grado de apertura o cierre y una tercera persiana en la toma de aire exterior opera sincronizadamente con el aire eliminado al exterior y de esa manera, al aumentar el caudal de aire exterior a medida que la persiana se abre, se va cerrando la del aire recirculado y se abre la del aire expulsado Condiciones de operación: Temperatura y entalpía La utilización del economizador dependerá de las condiciones ambientales que pueden variar en cualquier momento. A continuación se va a explicar los requisitos básicos para que se pueda emplear el economizador con un ejemplo. Según Nestor Quadri 37, tomando como variables las temperaturas del aire exterior, aire de impulsión a la sala y aire de retorno de la sala, se pueden dar las siguientes situaciones: Temperatura del aire exterior menor que la del aire de impulsión. 37 Nestor Quadri. Calidad del aire interior. Editorial Alsina. 108

111 Temperatura del aire exterior mayor que la temperatura del aire de impulsión, pero menor que la del aire de retorno de los locales. Temperatura del aire exterior mayor que la temperatura del aire de retorno de los locales. La temperatura exterior del aire varía según la hora del día y la exposición del sol. La temperatura de retorno se supone constante a 25ºC, mientras que la temperatura de impulsión de aire variará inversamente a la temperatura del exterior ya que a medida que aumenta la temperatura del exterior se necesitará una menor temperatura de impulsión para mantener la temperatura de la sala constante. Gráfica 29. Fuente: Nestor Quadri. En la Gráfica 29 se representan las tres temperaturas considerando una temperatura del aire del local o de retorno de 25ºC y una temperatura mínima de impulsión de 15ºC, estableciéndose el pico de carga del local a las 14 horas. Durante el intervalo horario AB, la temperatura del aire de exterior es menor que el de impulsión de modo que en el sistema se introduce el aire exterior y se mezcla con el aire caliente de retorno hasta lograr que la mezcla alcance el valor determinado por la curva de temperatura de impulsión, sin necesidad de producción de frío, por lo que, el enfriamiento es gratuito. En el siguiente 109

112 intervalo BC el aire exterior es mayor que la temperatura de impulsión pero inferior a la temperatura de retorno que es la del local, en este intervalo, la unidad enfriadora debe operar parcialmente para bajar la temperatura del aire exterior hasta alcanzar la temperatura de impulsión. En este caso, no se recircula aire caliente sino que se introduce el aire del exterior en un 100% y cuando la temperatura del aire exterior alcanza a la del local se obtiene el límite del enfriamiento gratuito. Por último, durante el período CD, donde la temperatura del aire exterior es superior a la temperatura de retorno de los locales, la instalación funciona como un sistema convencional. Los intervalos DE y EF son similares a los BC y AB. Este método de regulación del aire exterior se basa en el control por temperatura del aire exterior, pero en algunos casos es conveniente efectuar lo que se denomina control entálpico. Ilustración 41. Fuente: Elaboración propia y Wikipedia. En la Ilustración 41 se representa una versión simplificada del ábaco psicométrico donde se marcan las temperaturas de impulsión y temperatura de retorno en rojo. Si el control del free-cooling es por temperatura, existe una zona (triángulo amarillo) comprendida entre la temperatura de bulbo seco, la temperatura de bulbo húmedo y la curva de saturación, que demuestra que aunque la temperatura seca del aire exterior es menor que la de retorno, y por lo tanto, puede absorber calor 110

113 sensible del mismo, la entalpía del aire exterior es mayor que la del aire del local, por lo que es contraproducente el ingreso del mismo en el sistema. En la zona delimitada por el triángulo amarillo, existiría un consumo mayor de la unidad enfriadora si se utilizará el aire exterior. Por ello, en zonas donde durante un elevado número de días se produce esa circunstancia debe siempre efectuarse un control entálpico del sistema. Ello consiste en determinar en todo momento los parámetros de temperatura y humedad. Diseño de la instalación En la Ilustración 42 se muestra una posible instalación proporcionada por Nestor Quadri en su artículo sobre la calidad del aire interior. Se utiliza un ventilador de impulsión de aire exterior con persiana de descarga, eliminándose el aire ingresado del local por sobre-presión y mediante persianas ubicadas en el mismo. Ilustración 42. Esquema de sistema free cooling de aire exterior. Fuente: Nestor Quadri. 111

114 Los sistemas deben ser automáticos para poder regular la apertura del paso del aire mediante persianas motorizadas modulantes, comandadas por un controlador con un sensor exterior e interior. El mantenimiento de los filtros es muy importante en los sistemas con free cooling debido a que el caudal circulante de aire exterior es mucho mayor que en los sistemas convencionales. Se debe utilizar un sensor de filtro sucio para la entrada de aire exterior, que en función de la diferencia de presión antes y después del mismo, accione una alarma mediante un dispositivo de control y deshabilite el sistema hasta que se limpie o cambie el filtro Alternativas Existen otras formas de enfriamiento gratuito que se basan en el uso de torres de refrigeración con intercambiadores de calor para enfriar el aire de retorno. En estos sistemas, el aire del exterior no entra en el interior de la sala sino que parte del agua proveniente de la torre de refrigeración se utiliza para enfriar el aire caliente antes de que entre en la unidad enfriadora. Con este sistema se consiguen menores ahorros pero también se puede considerar como una opción. Existen dos configuraciones principales, presentadas en las siguientes ilustraciones. Ilustración 43. Economizador de agua directo. Fuente: ASHRAE y elaboración propia. Ilustración 44. Economizador de agua indirecto. Fuente: AHSRAE y elaboración propia. 112

115 Influencia de la ubicación geográfica y el clima La dependencia del free cooling a la temperatura exterior y humedad hace que existan zonas geográficas donde la implementación de este sistema conllevaría mayores eficiencias y ahorros. Este aspecto es importante a la hora de elegir esta tecnología como solución a la problemática de refrigeración. En EE.UU las zonas favorables para la implantación del free cooling con economizadores de aire se concentran en el suroeste. Ilustración 45. Horas aprovechables de free cooling EE.UU. Fuente TheGreenGrid El aprovechamiento del free cooling también depende de la estación del año. Es importante que la temperatura y la humedad no sobrepasen unos límites y por tanto, es de suponer que no se suele aprovechar esta tecnología durante los meses de verano. En el caso de España, el aprovechamiento del free cooling es mayor durante las estaciones temperadas (Primavera y Otoño). 113

116 Gráfica 30. Fuente Institut Cerdà Ahorros potenciales Para cuantificar la eficacia del uso del free cooling en los CPDs, se va a tomar como ejemplo, el estudio realizado por el Laboratorio Nacional de Berkley donde analizan tres métodos de refrigeración distintos: 1) El primer sistema de refrigeración es el convencional, utilizado en la mayoría de los CPDs de EE.UU. Se trata de un sistema compuesto por unidades CRAC, instaladas en la sala de los servidores. Aire caliente de los servidores entra por la ranura superior de las unidades CRAC, donde se enfría. Una vez que el aire se ha enfriado, es distribuido por debajo del falso suelo de la sala, introduciéndose por los poros del suelo. Los ventiladores de los equipos utilizan el aire refrigerado para sustraer el calor disipado por los equipos. El aire caliente expulsado por los ventiladores asciende y entra por las ranuras superiores de los CRAC, cerrando el ciclo. El proceso de refrigeración del aire se realiza mediante una unidad enfriadora donde mediante un intercambiador de calor el refrigerante reduce la temperatura del agua para que esta pueda absorber el calor del aire caliente. El refrigerante a su vez, transfiere el calor absorbido del agua 114

117 de la unidad CRAC a otro flujo de agua, mediante un intercambiado de calor. El agua se enfría con una torre de refrigeración. 2) El segundo sistema de refrigeración es parecido al primero pero incluye un intercambiador de calor entre la unidad CRAC y la torre de refrigeración antes de la unidad enfriadora. De esta forma se busca evitar tener que utilizar la unidad enfriadora si las condiciones exteriores lo permiten. 3) El tercer sistema consiste en un diseño completamente distinto, utilizando un sistema de conductos de ventilación, una unidad de tratamiento del aire (ATU), un economizador, una unidad enfriadora y una torre de refrigeración. Cuando la temperatura exterior del aire es inferior se reemplaza el aire caliente directamente por aire exterior que es tratado en la unidad ATU antes de utilizarse en la sala de servidores, evitando el uso de la máquina enfriadora. Este sistema a priori va a necesitar un mayor número de ventiladores para redirigir el aire. 115

118 cooling tower cold air warm air AHU outside air cold water warm water condensing water water-side economizer (not in basecase) heat exchanger CRAC condenser chiller evaporator chilled water cooling tower condensing water air-side economizer condenser chiller evaporator chilled water AHU Ilustración 46. Sistemas de refrigeración 1,2 y 3. Fuente LNBL Datos y Metodología Se considera que el CPD tiene una potencia instalada de 2,4 MW 38. El consumo de energía corresponde a la suma de los consumos de todos los componentes del CPD. La demanda eléctrica del alumbrado y de los servidores se considera constante. En cuanto a la humedad, los sistemas 1 y 2 utilizan los índices de humedad relativa propuestos por el ASHRAE 39. El tercer sistema, no considera restricciones de humedad. Este sistema, requiere una distribución de ventiladores diferente a los sistemas 1 y 2, que se recoge en la tabla 1. El modelo energético utilizado se basa en estudios anteriores realizados por Rumsey. Cuando se permite el uso de los econozimadores de agua (sistema 2) y aire (sistema 1) la carga de trabajo de la unidad enfriadora disminuyen, reduciéndose su rendimiento. Este hecho, se tiene en cuenta en el estudio, utilizándose la curva de rendimiento 38 Potencia instalada de servidores sin considerar el sistema de refrigeración. 39 American Society of Heating, Refrigerating, and Air-Conditioning Engineers. 116

119 chiller efficiency (heat removal/energy input) representada en la gráfica 1. La temperatura del agua utilizada para enfriar el aire caliente entra en el CRAC a una temperatura de 7ºC para los sistemas 1 y 2, y una temperatura de 11ºC en el caso del sistema 3. Data Center Parameters Floor Area 30,000 ft 2 UPS Waste Heat 326 kw Data Center Lights 30 kw Total Rack Load 2000 kw Total Internal Load 2,356 kw Average Internal Load Density 79 W/ft 2 Minimum Ventilation 4,500 ft 3 /min Supply Air Temperature 55 F Return Air Drybulb Setpoint 72 F Chiller Capacity 1750 kw Number of Chillers 3 Tabla 29. Características comunes a los tres sistemas. Fuente LBNL Fan System Parameters Baseline and WSE ASE MUAH Exhaust CRACs Supply Relief Total Air Flow (cfm) 4,500 4, , , ,758 Fan Motor Size, Nominal (hp) Number of Fans Fan Efficiency 53.3% 44.0% 55.6% 63.8% 67.5% Fan Drive Efficiency 95% 95% 95% 95% 95% Fan Motor Efficiency 89.6% 86.2% 90.1% 92.5% 93.2% VFD Efficiency n/a n/a n/a 98% 98% Total Static Pressure Drop (in w.g.) Tabla 30. Propiedades de ventiladores. Fuente LBNL C 6.7 C 0.2 0% 20% 40% 60% 80% 100% chiller load Gráfica 31. Rendimiento de la unidad enfriadora de capacidad de más de 300 toneladas Resultados Fuente LBNL 117

120 Se presentan los resultados para 5 ciudades de EE.UU con distintas condiciones climatológicas. San Jose San Francisco Sacramento Fresno Los Angeles Baseline Air-side Economizer Water-side Economizer Tabla 31. Ratio entre el consumo total y el consumo de los equipos informáticos. Fuente LBNL. La Tabla 31 presenta una relación entre el consumo total del CPD y el consumo de los equipos informáticos, de tal forma que cuanto más pequeño sea el valor mayor proporción representa el consumo de los equipos. Se puede observar que para el sistema 1 ( Baseline ) el ratio es el mismo para las cinco ciudades ya que las condiciones climatológicas no influyen en el funcionamiento del sistema. En los sistemas 2 y 3 con free cooling se aprecian ratios más pequeños lo que supone un ahorro en el consumo eléctrico asociado al sistema de refrigeración. Sabiendo que la potencia máxima instalada es de 2,4 MW y suponiendo un nivel de carga del 80% se estiman los siguientes ahorros con respecto al sistema 1: Ahorro San José San Francisco Sacramento Fresno Los Ángeles Sistema 2 0,34 0,17 0,34 0,34 0,17 Sistema 3 1,88 2,23 1,88 1,54 1,54 Tabla 32. Ahorro en Millones de kwh Suponiendo un coste de 10 céntimos por kwh se obtiene: Ahorro San José San Francisco Sacramento Fresno Los Ángeles Sistema Sistema Tabla 33. Ahorro anual en dólares. Estos ahorros corresponden a un 5-10% del consumo total en el caso del sistema

121 Simulación sin restricciones de temperatura y humedad En el caso anterior, se ha estudiado los posibles ahorros utilizando el free cooling con control por temperatura. A continuación, se va a estudiar los ahorros potenciales que se podrían conseguir sin control de temperatura o humedad. La empresa Intel ha desarrollado un estudio con el objetivo de comprobar el efecto que tiene el uso de aire exterior en los servidores y ver los ahorros que se pueden conseguir sin aplicar las restricciones. Para realizar el estudio Intel utilizó una sala con 450 servidores tipo Blade refrigerados por un sistema de aire acondicionado convencional y otra sala con el mismo número de servidores utilizando un sistema de refrigeración free cooling de aire. En esta sala para la refrigeración de los servidores se utilizaba siempre el aire exterior independientemente de sus características hasta ciertos límites de temperatura, por tanto, los servidores estaban sujetos a variaciones de temperatura humedad y calidad del aire. Si la temperatura bajaba de los 18ºC o aumentaba de los 32ºC, actuaban los dispositivos de control. El sistema de filtración fue muy reducido permitiendo el paso de polvo. El nivel de carga de los servidores era del 90% con una potencia instalada de 220 vatios por pie cuadrado. El estudio se realizo en una zona con poca humedad durante diez meses. Ilustración 47. Fuente: Intel. Resultados. 119

122 La temperatura sufrió variaciones, llegándose a registrar temperaturas entre 18 y 32ºC. La humedad varió del 4% al 90%. Los servidores se cubrieron de una fina capa de polvo. Ilustración 48. Fuente: Intel. Tasa de fallos. La tasa de fallos en la sala con refrigeración convencional fue del 2,45% mientras que en la sala con free cooling supuso el 4,46%. Ahorros. El consumo total de ambas salas fue en total de 500 kilovatios. El sistema de refrigeración convencional consumió 111,78 kw mientras que el sistema de free cooling tuvo un consumo de 28,6 kw. Se produjo un ahorro del 75% en el consumo del sistema refrigeración de free cooling con respecto al sistema convencional. 120

123 Intel estima que se puede depender del sistema de free cooling el 91% del año en función de la variación de temperatura sin aumentar la tasa de fallos. Esto supone un ahorro potencial del 67%. Tomando como referencia el ahorro obtenido en el experimento de Intel se pueden cuantificar los ahorros que se podrían conseguir en CPDs con distintas potencias instaladas. Suponiendo un funcionamiento continúo del CPD (8760 horas al año) y que el sistema de refrigeración corresponde al 50% del consumo de los equipos, se calcula el ahorro como: Ahorro= potencia instalada * horas de trabajo * proporción de consumo refrigeración* ahorro porcentual Pot. Instalada( MW) Ahorro anual en kwh Ahorro anual en euros 0, Tabla 34. Ahorros representativos Los resultados de Intel muestran un incremento indudable de la tasa de fallos de los servidores. No obstante, este porcentaje es pequeño y no dista del porcentaje obtenido en un sistema de refrigeración sin free cooling. Asimismo los ahorros conseguidos son importantes correspondiendo a un ahorro del 67% del consumo del sistema convencional Calculadora del Free Cooling The Green Grid ha presentado una herramienta de cálculo para estimar el ahorro potencial de los sistemas free cooling en función la ubicación del CPD. De esta forma, se pueden conocer los posibles ahorros que se podrían alcanzar en un CPD situado en Madrid. 121

124 Ilustración 49. Estimador Free Cooling. Fuente "The Green Gird." 40 La herramienta, analiza los potenciales ahorros que se podrían lograr con un economizador de aire y con un economizador de agua. También se indica el número de horas que debería estar en funcionamiento el sistema de free cooling para alcanzar los ahorros estimados. En el caso expuesto en la ilustración anterior se ha considerado un CPD situado en Madrid con las siguientes características: Consumo equipos I.T Consumo total 1000 kw 1600 kw PUE 1,6 Temp. Seca limite 27ºC Temp. Agua fría 13ºC Tabla Esta herramienta se encuentra en la página web: 122

125 Se obtienen los siguientes resultados: Reducción del consumo kwh Ahorro económico Ahorro global 27% 41 Ahorro Sist. Refrigeración 57% 42 Horas necesarias Aprovechamiento 89,5 Tabla 36 La herramienta estima un ahorro económico de euros si se consiguen horas de enfriamiento gratuito. Este ahorro económico corresponde a la reducción del consumo de kwh al año, representando un 27% del consumo total del CPD. Asimismo, con el enfriamiento gratuito se lograría reducir el consumo del sistema de refrigeración a más de la mitad. No obstante, estos valores son bastante optimistas incluso teniendo en cuenta el hecho que se requiere un aprovechamiento del aire exterior casi el 90% del tiempo. Utilizando la herramienta Data Center Efficiency Calculator 43 considerando las mismas condiciones, el ahorro total corresponde a un 11%. de APC, 41 Este valor se ha calculado considerando que el consumo total del CPD es de 1600 kw. Se ha transformado el ahorro económico en ahorro eléctrico y se ha dividido por el consumo total. 42 Este valor se ha calculado considerando que de los 600 kw no consumidos por los equipos I.T, el 80% corresponde al sistema de refrigeración. 43 Esta herramienta se puede conseguir en el enlace: 7CMGPL_R2_EN.swf. 123

126 5.3.3 Recopilación de medidas Se van a resumir las medidas expuestas anteriormente, presentando sus ahorros potenciales. Conten ción de pasillos Panele s ciegos Aliment ación directa Sistem a "In Row" Regula ción de la velocid ad Enfriam iento gratuito Ventaja Inversión 44 Ahorro Se consigue aislar el aire de impulsión del aire de retorno mediante la contención de Baja. Se requiere instalar pasillos. Eso se traduce en un aumento de "jaulas" donde el pasillo las temperaturas de aire frío y aire caliente, caliente queda aislado del 5-12% reduciendo el consumo de la unidad pasillo de frío. enfriadora y la necesidad de humidificación. Estos paneles sirven como complemento de la contención de pasillos. Se instalan en los espacios libres de los armarios para evitar corrientes de recirculación. Evitan gradientes de temperatura dentro de los armarios. La alimentación directa y retorno directo se presentan como otras formas de separar los flujos de aire mejorando la gestión del aire. Asimismo, se logra el aislamiento del aire de impulsión (alimentación directa) o del aire de retorno (retorno directo) del aire exterior, optimizando el ciclo de refrigeración. Refrigeración integrada por fila. Se reducen los recorridos de aire de impulsión y de retorno, evitando los flujos de recirculación y de bypass. Asimismo, se reduce el consumo de los ventiladores. Con la regulación de la velocidad, se puede ajustar el nivel de trabajo de los ventiladores y bombas. Reducciones en la velocidad de los ventiladores se traduce en ahorros significativos en el consumo. Se aprovecha el aire exterior para reducir el consumo de la refrigeración de la unidad enfriadora. Se sustituye el aire de retorno por aire exterior cuando las condiciones son favorables. Tabla 37 Baja. La inversión se basa en la compra de paneles. Media. Se requiere comprar unidades de refrigeración "in rack" (equipos integrados en los armarios). Asimismo, estos dispositivos elevan el consumo de los ventiladores. Alta. Se requiere la compra de las unidades de climatización de "In Row", retirando las unidades antiguas. Puede que se precisen obras para conectar la unidad enfriadora con las unidades "In Row". Media. Se requiere la compra de dispositivos de regulación, ventiladores con VFD o ventiladores EC. Media. La inversión depende en función de la ubicación del CPD, y la facilidad para introducir aire del exterior. 1-2% % 1-2,5% 4-15% 44 Se cuantifica la inversión con respecto la inversión de las de medidas. 45 No se conocen datos fiables sobre el ahorro potencial de esta medida ya que depende en gran medida de la configuración del CPD. 124

127 6 OTRO MECANISMO DE AHORRO: LA VIRTUALIZACIÓN La virtualización se plantea como una opción para reducir el consumo total de los centros de procesamiento de datos ya que con su implementación se logra la reducción del número de equipos físicos operativos. Esto conlleva una disminución del consumo total, directo (consumo de las unidades físicas) e indirecto (consumo asociado a la refrigeración y las pérdidas eléctricas). Este apartado se ha nombrado otro mecanismo de ahorro para diferenciar la virtualización de las medidas planteadas en la renovación de la infraestructura energética debido a que la virtualización no mejora la eficiencia global del centro de procesamiento de datos (P.U.E) sino que reduce el consumo total de los equipos I.T. El efecto de la virtualización tiende incluso a disminuir la eficiencia global debido a que, al disminuir el número de unidades físicas, se reduce el nivel de carga del sistema SAI y del sistema de refrigeración, provocando un aumento relativo de las pérdidas eléctricas y de refrigeración. 6.1 Problemas de los centros de procesamiento de datos En los últimos diez años los centros de procesamiento de datos se han estado enfrentando a una serie de problemas. Expansión de los servidores: Muchos centros de procesamiento de datos se están quedando sin espacio físico. La política de adquisición llevada a cabo para satisfacer la demanda creciente se basó en la compra nuevos servidores en grandes lotes con sistemas operativos que no estaban orientados a operar con varias aplicaciones a la vez. Como consecuencia el rendimiento de los servidores era pobre (menos del 10%) y para cada nueva aplicación era necesario comprar un servidor nuevo, reduciendo proporcionalmente el espacio disponible en el centro de procesamiento de datos. 125

128 Los centros de procesamiento de datos fueron construidos para decenas de servidores sin vistas al futuro. Esto ha provocado en muchos casos la construcción de nuevos centros de procesamiento de datos; una medida claramente costosa. Costes de mano de obra: El aumento del volumen de servidores ha supuesto un aumento de la mano de obra cualificada. Costes de refrigeración: Los sistemas de refrigeración de los centros de procesamiento de datos no habían sido dimensionados para las necesidades del momento sin previsión del crecimiento que han experimentado los centros de procesamiento de datos. Esto ha provocado la necesidad de aumentar la capacidad de refrigeración modificando dichos sistemas o en algunos casos la construcción de nuevos centros de procesamiento de datos. Costes de electricidad: El crecimiento del coste de electricidad es el problema más importante de los centros de procesamiento de datos. Se trata del coste más significativo de los centros de procesamiento de datos. El aumento de la demanda ha supuesto un aumento en el número de servidores. Al asignar una o pocas aplicaciones a cada servidor, estos han estado funcionando a un rendimiento muy bajo. Sin embargo, el coste de electricidad ha ido aumentando de forma proporcional a la adquisición de nuevos servidores, aumentando la ineficiencia y minimizando los beneficios. 6.2 Origen de la virtualización La empresa IBM desarrolló la tecnología de virtualización en los años 60. Se utilizó la computadora mainframe IBM S/360 Modelo 67. En los años 60 y 70 la virtualización empezó a extenderse pero durante los 80s y los 90s las máquinas virtuales desaparecieron prácticamente. A finales de los años 90 se volvió desarrollar la tecnología de las maquinas virtuales y no solamente en el área tradicional de servidores sino también en muchas otras áreas del mundo de la computación. En la actualidad, la adopción de la virtualización está impulsada por la necesidad de reducir costes, aumentar la velocidad de despliegue de las aplicaciones y 126

129 reducir el impacto al medio ambiente disminuyendo la huella de carbono de las organizaciones. La tendencia hacia la virtualización en los Estados Unidos comenzó con la crisis de generación de energía del Las investigaciones mostraban que el consumo de energía aumentaría de 15% a 18% cada año, mientras que la oferta en un 6% a 9% anual. Las empresas que optaron por la virtualización lograron reducir su consumo energético disminuyendo los costes y al mismo tiempo su daño al ambiente. En la actualidad asistimos a su eclosión gracias al fuerte descenso del coste total de propiedad (TCO) atribuible a tecnologías vía hardware como Intel VT, AMD- V Pacifica, NPIV y vía software VMWare, XEN, Microsoft Hyper-V, VirtualIron Definición y tipos de Virtualización La virtualización se refiere a la abstracción de los recursos de de una computadora llamada Hypervisor o VMM (Virtual Machine Monitor) que crea una capa de la abstracción entre el hardware de la maquina física (host) y el sistema operativo de la maquina virtual (virtual machine, guest). El VMM maneja los recursos de las maquinas físicas subyacentes (designadas por el computador central) de una manera que el usuario pueda crear varias maquinas virtuales presentando a cada una de ellas una interfaz del hardware que sea compatible con el sistema operativo elegido. Esta capa de software (VMM) maneja, gestiona y arbitra los cuatro recursos principales de una computadora (CPU, Memoria, Red, Almacenamiento) y así podrá repartir dinámicamente dichos recursos entre todas las maquinas virtuales definidas en el computador central. La maquina virtual generalmente es un sistema operativo completo que corre como si estuviera instalado en una plataforma de hardware autónoma. Típicamente muchas máquinas virtuales son simuladas en un computador central. Para que el

130 sistema operativo guest funcione, la simulación debe ser lo suficientemente robusta (dependiendo del tipo de virtualización) Virtualización de servidores En la actualidad hay varios tipos de Virtualización y distintas formas de virtualizar. Estos son los tipos de virtualización de servidores más significativos: Type I: Tipo Non-Hosted. Type II: Tipo Hosted. Paravirtualización. OS virtualización. Hipervisor tipo I: También denominado nativo, unhosted o sobre el metal desnudo (bare metal), es software que se ejecuta directamente sobre el hardware, para ofrecer la funcionalidad descrita. Ilustración 50: Fuente: Wikipedia. Hipervisor tipo II: También denominado hosted, es software que se ejecuta sobre un sistema operativo para ofrecer la funcionalidad descrita. 128

131 Ilustración 51: Fuente: Wikipedia. La Paravirtualización es una técnica de programación informática que permite virtualizar por software sistemas operativos. El programa paravirtualizador presenta un interfaz de manejo de máquinas virtuales. Cada máquina virtual se comporta como un computador independiente, por lo que permite usar un sistema operativo o varios por computador emulado. La intención de la interfaz modificada es reducir la porción del tiempo de ejecución del usuario, empleado en operaciones que son sustancialmente más difíciles de ejecutar en un entorno virtual comparado con un entorno no virtualizado. La paravirtualización provee filtros especialmente definidos para permitir a los invitados y al host hacer peticiones y conocer estas tareas, que de otro modo serían ejecutadas en el dominio virtual (donde el rendimiento de la ejecución es peor.) Por lo tanto, una plataforma de paravirtualización exitosa puede permitir que el monitor de la máquina virtual (VMM) sea más simple (por traslado de la ejecución de tareas críticas desde el dominio virtual al host de dominio), y/o que reduzca la degradación del rendimiento global de la ejecución de la máquina dentro del host virtual. 129

132 Ilustración 52. Fuente: Microsoft. Virtualización a nivel del sistema operativo: Los guests comparten el mismo sistema operativo que el anfitrión. Realmente, todos utilizan el mismo kernel y es el kernel el que se ocupa de determinar para quién trabaja en un momento determinado. Este método utiliza un único Sistema Operativo y aísla los procesos o servidores que el usuario desee ejecutar. Requiere cambios en el kernel de dicho Sistema Operativo pero la ventaja es eficiencia nativa. Ilustración 53. Fuente: Unitronics Virtualización de redes La virtualización de redes (Network virtualization) es la segmentación o partición lógica de una única red física, para usar los recursos de la red. La virtualización de 130

133 red se logra instalando software y servicios para gestionar el almacenamiento compartido, los ciclos de computación y las aplicaciones. La virtualización de red trata a todos los servidores y servicios en la red como un único grupo de recursos que pueden ser accedidos sin considerar sus componentes físicos 47. Existen dos tipos de virtualización de redes: la virtualización de redes externa y la virtualización de redes interna. La diferenciación entre ambas se basa en la tecnología utilizada para implementar la virtualización de redes. Virtualización externa de redes Una o varias redes se combinan o se dividen en redes virtuales con el fin de incrementar la eficiencia en el centro de procesamiento de datos. Para implementar una red virtual externa se necesita VLAN y network switches. Utilizando VLAN y tecnología de switch el administrador del sistema puede configurar sistemas fisicos de una misma red local en otras redes virtuales. A su vez con tecnología VLAN, el administrador del sistema puede juntar sistemas de distintas redes locales en una única red virtual. Fabricantes de Network Virtualization Cisco con el Cisco Systems Service-Oriented Network Architecture consigue virtualización de redes externa utilizando switches y software de VLAN. De esta forma los sistemas que estaban conectados a una misma red pueden ser configurados en distintas redes virtuales. Hewlett Packard ha logrado implementar virtualización externa mediante su tecnología de virtualización X Blade. Con el producto Virtual Connect, el cliente puede combinar redes locales y redes de almacenamiento en una única red unifilar. 47 Alegsa 131

134 Virtualización interna de redes Consiste en armar redes en un único sistema físico usando containers y virtual NICs, de esta forma se puede lograr que cada maquina virtual dentro de un mismo sistema comparta una misma red posibilitando la transferencia de información y otros recursos. De esta forma se mejora el la eficiencia y rendimiento en el intercambio de datos. Fabricantes de virtualización interna La tecnología de virtualización de OpenSolaris, OpenSolaris Crossbow Project permite el intercambio de recursos e información entre máquinas virtuales de un mismo sistema. Con el uso de virtual NICs y virtual switches, se consigue la transferencia de datos interna sin tener la necesidad de intercambiar los datos por la red externa. 6.4 Virtualización interna y externa de redes Se puede compatibilizar ambas tecnologías. Algunos fabricantes como VMware ofrecen la implementación de ambas tecnologías con software Virtualización del almacenamiento La virtualización de almacenamiento conocida como storage virtualization es un tipo de virtualización, en donde se unen múltiples dispositivos de almacenamiento en red, en lo que aparenta ser una única unidad de almacenamiento. La virtualización de almacenamiento es a menudo usada en redes de área de almacenamiento, una subred de alta velocidad que comparte dispositivos de almacenamiento, y realiza tareas de almacenamiento, respaldo y recuperación de datos de forma más fácil y rápida. Generalmente se implementa vía aplicaciones de software 48. Hasta hace unos años todo el almacenamiento era local a cada sistema. Existía una infrautilización de recursos. 48 Alegsa 132

135 Ilustración 54. Fuente: Unitronics. Con la virtualización de almacenamiento se consigue una distribución más uniforme y una consolidación de los recursos. Todos los recursos de almacenamiento se encuentran disponibles en una red SAN y se produce la conversión de la red de almacenamiento en un pool de recursos disponible para los distintos servidores. 133

136 Ilustración 55. Fuente: Unitronics. Con la virtualización de almacenamiento se puede transferir datos de un dispositivo a otro para mejorar el rendimiento del sistema. La transferencia de datos se registra del tal forma que el sistema luego sabe donde tiene que buscar para encontrar los datos necesarios. Se pueden añadir o quitar dispositivos sin alterar el funcionamiento de la red de almacenamiento. Otra característica de esta virtualización es la gestión inteligente de datos. Los datos de menor importancia debido a su poco uso, se transfieren a los dispositivos más lentos para aprovechar mejor los dispositivos más rápidos. Con esta tecnología se dividen los archivos de gran tamaño y se reparten a lo largo de la red de almacenamiento. Así mismo, dispositivos de almacenamiento de distintos fabricantes se pueden integrar en esta red de almacenamiento sin problemas de compatibilidad Virtualización de las aplicaciones Virtualización de aplicaciones o application virtualization separa las aplicaciones del sistema operativo. La virtualización de las aplicaciones, convierte las aplicaciones en servicios virtuales gestionados y administrados de forma 134

137 centralizada. Además, debido a que las aplicaciones virtualizadas se ejecutan en su propio entorno dentro de máquinas clientes, los conflictos asociados con el sistema operativo u otras aplicaciones prácticamente se eliminan 49. La virtualización de aplicaciones no es una tecnología de mejora de los centros de procesamiento de datos sino que se trata de un servicio propio del centro de procesamiento de datos para sus usuarios. Los clientes pueden descargarse el software que necesite desde los servidores del centro de procesamiento de datos. El software se descarga como aplicación virtual, el mismo concepto de las máquinas virtuales de Virtual PC/Server o VMWare, pero aplicado al software. Con las aplicaciones virtuales se crean ficheros con las aplicaciones y los componentes que requeridos; el software virtual utiliza el Kernel y los drivers del equipo. En el servidor se crea una imagen de la aplicación y la herramienta de crear esa imagen se encarga de mirar las dependencias que tiene, incluyéndolas en la misma. De esa manera, cuando el cliente se baja la imagen tiene todo lo necesario para poder utilizar la aplicación. Aunque las aplicaciones se bajan desde el servidor y a priori esto supone un tiempo de espera cada vez que se descarga una aplicación, en la práctica ese tiempo de espera es pequeño ya que no es necesario esperar a que la descarga se complete para poder empezar a usar la aplicación. 6.5 Oportunidades de la virtualización La virtualización representa el camino hacia la optimización del uso del hardware. La implementación de la virtualización en las nuevas arquitecturas de hardware permite el uso flexible de los recursos de información, consiguiendo ratios más favorables de TCO Coste Total de Propiedad) y ROI (Retorno de la Inversión), lo que origina una apuesta creciente de los fabricantes por esta tecnología. 49 Alegsa 135

138 La virtualización ayuda a reducir la huella de carbono del centro de datos al disminuir el número de servidores físicos y consolidar múltiples aplicaciones en un único servidor con lo cual se consume menos energía y se requiere menos enfriamiento. Además se logra un mayor índice de utilización de recursos y ahorro de espacio. Reducción de costes La ventaja más inmediata es la reducción de costes innecesarios asociados a la baja utilización de los equipos. El bajo uso de los equipos supone un grado de ocupación de espacio alto y a su vez un aumento en el consumo energético de alimentación y refrigeración. Con la virtualización se consigue reducir el coste económico relacionado con la compra de equipos y la ocupación de espacio además del aporte energético. Esta reducción de costes se traduce en una reducción del CAPEX 50 y el TCO 51. Así mismo, se alcanza un mayor ROI, Fiabilidad y garantía de servicio Con la virtualización se logra una mayor fiabilidad gracias a la robustez de la infraestructura automatizada. Esto se traduce en una mayor disponibilidad y garantía de servicio. A su vez, con la virtualización, se consigue una mejor recuperación ante desastres optimizando la calidad de los servicios. Mayor rendimiento con menores tiempos de operación Con una mejor gestión de los recursos, se logra una mayor velocidad de despliegue de aplicaciones que pasa de semanas a horas, con el impacto que tiene en la respuesta de la empresa al negocio. Incremento en la eficiencia Se maximiza el uso de los servidores, optimizando consumos y eficacia. 50 CApital EXpenditures (CAPEX o capex o gastos de capital) 51 El coste total de propiedad (proveniente del término anglosajón Total Cost of Ownership o TCO) 136

139 Evitar incumplimientos del SLA 52 A su vez, con la virtualización, se consigue una mejor recuperación ante desastres optimizando la calidad de los servicios y evitando incumplimientos en los contratos. Reducción de la huella de carbono Se reduce la huella de carbono como consecuencia del ahorro energético. 6.6 Problemas de la virtualización Gestión y control de alta complejidad Una mala gestión o control de la virtualización puede suponer varios problemas: Proliferación descontrolada de maquinas. Se requiere un mayor control de inventario y licencias y actualizaciones ya que cada máquina física deber funcionar en armonía con las demás. Alto coste de inactividad en entornos virtuales. Debido a la naturaleza de los entornos virtuales, se pueden desplegar múltiples aplicaciones en un host físico. Los vendedores de virtualización afirman que hay un ratio de consolidación de 1:6 o incluso de 1:10 (esto es, cada host físico hace funcionar a 10 máquinas virtuales simultáneamente). En este tipo de entorno, el riesgo de que falle la aplicación es alto, ya que el fallo de un servidor físico implica la inactividad de múltiples aplicaciones. Las capacidades de alta disponibilidad integradas en las soluciones de virtualización del servidor cuentan con ciertas carencias. Normalmente, la disponibilidad es controlada a nivel de la Máquina Virtual, lo que significa que se toman medidas sólo cuando un servidor o máquina virtual falla, pero no cuando hay una incidencia en el software de aplicación que se está ejecutando sobre la máquina virtual. 52 Un acuerdo de nivel de servicio o Service Level Agreement, también conocido por las siglas ANS o SLA, es un contrato escrito entre un proveedor de servicio y su cliente con objeto de fijar el nivel acordado para la calidad de dicho servicio 137

140 Aprovisionamiento excesivo de Máquinas Virtuales (MV) El proceso de migración física a virtual implica un proceso de planificación de capacidad. Dicho proceso trata de estimar el número Máquinas Virtuales necesarias por cada aplicación virtualizada. Debido a la complejidad de los entornos virtualizados, la estimación de la correcta cantidad de maquinas virtuales no es tarea fácil y, generalmente implica hacer algunas conjeturas. A diferencia de las máquinas físicas, las máquinas virtuales son rápidas y fáciles de implementar. El proceso de mover o copiar una máquina virtual puede hacerse en cuestión de minutos y, a menudo sin supervisión de TI. Esta facilidad de despliegue puede dar lugar a la proliferación de máquinas virtuales sin un adecuado control de TI. Los argumentos anteriores se traducen en costes directos. La expansión virtual puede consumir totalmente un presupuesto de licencia de software, cada vez más tiempo de administrador y, finalmente, exigir la compra de más servidores físicos y discos de lo necesario, negando una de las principales ventajas de la virtualización y uno de los fundamentos de su retorno de la inversión. La necesidad de adaptación a la virtualización de todos los sectores del mercado Trasladar know-how a todos los sectores del mercado, desde clientes hasta proveedores es una gran barrera a la que se ha enfrentado la virtualización. 6.7 Ahorro potenciales Según la empresa VMware, la virtualización de servidores en un centro de datos puede reducir el consumo de energía y los costes en un 35 por ciento. Stephen Herrod, responsable de tecnología de VMware sostiene que la mayor parte de los servidores y ordenadores siguen consumiendo entre un 70 y un 80 por ciento de su energía estimada, incluso cuando no están en uso. Mediante las capacidades innovadoras de gestión energética de virtualización, que regulan o apagan con seguridad los servidores que no están en uso, se puede obtener un ahorro importante de energía. 138

141 Los centros de procesamiento de datos acaparan el 2% de las emisiones de CO2 a nivel mundial. Según la empresa de consultoría Gartner, de ese 2%, el 39% corresponde a PC y monitores, el 23% a los servidores, el 15% a las telecomunicaciones fijas, el 9% a las telecomunicaciones móviles, el 7% a las LAN y telecomunicaciones de oficina, y el 6% a las impresoras. La virtualización deriva en un impacto considerablemente inferior al medio ambiente, atenuando la huella de carbono. Al reducir el consumo energético se logra a su vez reducir las emisiones de CO2 a la atmosfera. En función del grado de consolidación y el porcentaje de servidores virtualizados se consigue una mayor reducción de la huella de carbono Casos teóricos. Herramientas de estimación Varios fabricantes de software de virtualización ofrecen herramientas para dimensionar los ahorros energéticos y económicos conseguidos con la virtualización. Caso 1. APC virtualization energy calculator. 53 Variables de entrada del Centro de procesamiento de datos. 1.La potencia instalada en el Centro de procesamiento de datos 2.La potencia media consumida en el Centro de procesamiento de datos 3.Porcentaje de equipos que son servidores 4.Número total de servidores 5.Porcentaje de espacio vertical ocupado por los equipos en las estanterías/racks. 6.Precio de la electricidad por unidad de kwh 7.Características del Centro de procesamiento de datos: en este caso, el Centro de procesamiento de datos escogido no tiene equipos de generación o refrigeración redundantes. 53 Se puede encontrar en la página web: 7B6SFC_R0_EN.swf. 139

142 Características de la virtualización Tabla 38 1) Porcentaje de servidores que pueden ser virtualizados. 2) Ratio de consolidación de servidores. 54 3) Mejoras de eficiencia energética ajenas a la virtualización: no seleccionadas ya que queremos ver el impacto de la virtualización. Tabla Ratio de consolidación es el número de servidores que van a ser sustituidos por un único servidor virtualizado. 140

143 Cálculos y Resultados Con las variables de entrada se calcula reducciones en energéticas y económicas debido a la reducción del número de servidores. Tabla 40. Resultados de virtualización. Con la reducción del número de servidores, reduce el consumo de potencia por servidor. Esto se traduce en un ahorro económico y energético, además de una disminución del espacio ocupado. Ilustración 56. Impacto de la virtualización en la factura eléctrica 141

144 Ilustración 57. Ahorro energético Ilustración 58. Aumento de espacio No obstante, la medida de eficiencia energética DDCiE 55 disminuye, debido a que con la virtualización se reduce el consumo energético de los equipos TI respecto a la potencia instalada total del Centro de procesamiento de datos. El suministro eléctrico y sistema de refrigeración quedan sobredimensionados. Para poder aumentar el DDCiE es necesario redimensionar el sistema eléctrico y el sistema de refrigeración. Ilustración 59. DCiE 55 DDCiE (Data Center Infrastructure Efficiency): representa el cociente entre la potencia de equipamiento TI x 100 y dividido por el total de potencia entregado al CPD. 142

145 Caso 2. Green DC virtualization calculator with IT Business Edge 56 Se trata de un centro de procesamiento de datos con las siguientes características: 100 servidores de los cuales 10 no se pueden virtualizar. El consumo de potencia de los demás componentes que no son servidores varían de forma proporcional al consumo de los servidores, excepto los ventiladores, cuya frecuencia no es variable. El consumo de potencia se calcula como: siendo Pmax, potencia máxima, Pidle, potencia consumida durante inactividad media y n el porcentaje de utilización del servidor. Los costes de los componentes se reparten según la siguiente tabla. Ventiladores 47% UPS 26% Aire acondicionado 13% PDUs 7% Humidificadores 4% Otros 3% Tabla 41 Llevando a cabo la virtualización de los servidores, se obtienen los siguientes resultados. 56 Se puede obtener en la página web: 143

146 Antes Después Factura mensual 4.100, ,29 Coste de servidores 1.735,28 487,99 Otros Costes 2.364, ,30 PUE 57 = 2,4 4,0 Virtualización Nº Servidores antes 100 Nº servidores disponibles 90 Tasa de utilización 16% Margen de seguridad 20% Nº Servidores después 24 Antes Después Ahorro Coste total $4.100, ,29 $2.145,71 Coste de servidores $1.735,28 487,99 $1.247,29 Otros Costes $2.364, ,30 $898,42 ahorros anuales $25.748,55 Tabla 42 Se puede comprobar que el PUE antes de la virtualización es menor. Esto se debe a que al reducir el número de servidores y no modificar las infraestructuras de refrigeración, la potencia consumida por servidores se reduce (denominador del PUE) mientras que la potencia consumida por refrigeración se mantiene igual, haciendo que el PUE aumente. Con esta herramienta también se obtiene la reducción de emisiones de CO2 siguiente: Sostenibilidad Impacto medioambiental CO 2 ahorro en lbs CO 2 ahorro en toneladas 93 Coches- equivalencia 18 Árboles equivalencia 28 Tabla 43. Huella de Carbono Caso 3. Microsoft Server Energy Savings Calculator PUE (Power Usage Effectiveness): representa la potencia total consumida por las instalaciones dividida por la potencia consumida por el equipamiento TI 144

147 Una compañía tiene 100 servidores y se plantea reducir el número de servidores a 20 mediante la virtualización con una tasa de consolidación de 5:1. Utilizando la herramienta de Microsoft, se prevé conseguir 59 : de ahorro en compras de servidores para satisfacer un crecimiento del 10% anual de ahorro en consumo de potencia en tres años. Con este ahorro energético se reduce la huella de carbono equivalente a: 349,8 toneladas de emisiones de CO2. Emisiones de CO2 de 64 automóviles. Emisiones de CO2 de 38 hogares españoles. Absorción de CO2 de 838 árboles. Power Cost Savings Annual Power Cost Savings One time server retirement savings, and ongoing annual power / cooling cost savings. Ahorros debido al ahorro energético conseguido con la virtualización durante los próximos tres 58 Esta herramienta se puede encontrar en la página web: 59 Ver anexo

148 CO2 Emission Savings over Three Years CO2 Emission Savings Emisiones acumuladas de CO2 durante los próximos tres años Reducción de emisiones de CO2 equivalentes Casos prácticos de implementación de virtualización Caso práctico 1: Virtualización con HP. En el estudio realizado por Marty Poniatowski en su libro Foundation of Green I.T se transformó un centro de procesamiento de datos de 134 servidores físicos en centro de procesamiento de datos de 12 servidores mediante la virtualización y consolidación. Antes de virtualización Modelo Nº W W totales A A totales BTU/hr por unidad BTU Total DL360 G ,9 45, DL360 G ,3 82, DL360 G ,2 26, DL360 G , DL380 G ,7 43, DL380 G , DL380 G ,8 22, DL380 G ,1 10, Total Tabla

149 Características de los equipos en el Centro de procesamiento de datos antes de implementación. Los BTU/hr representan los consumos por refrigeración. Después de realizar un estudio se establece unas especificaciones del hardware que se necesita para satisfacer los servicios del centro de procesamiento de datos. Estudio previo: plataforma objetivo Componente Número especificaciones CPUs GHz Quad Core RAM 24GB NIC 6 HP NC364m Quad Port 1GBe HBA 2 Dual Channel Qlogic QMH2462 Host Bus Adapter (HBA) 2 Dual Channel Qlogic QMH2462 Local storage 2 72GB SAS RAID 1 Tabla 45 Lista de Hardware: Implementación con 12 Blade Servers HP 12 HP BL460c Blade Servers. Cada servidor con 2 quad-core processors (8 cores por tarjeta/blade). Memoria de 24GB (upgrade hasta 32GB). 6 puertos NIC por tarjeta. 1 dual-channel Fibre Channel (FC) Host Bus Adapter (HBA) por Blade Se cuantificaron los requisitos de potencia y refrigeración de los nuevos servidores. Modelo Cantidad W totales A totales BTU Total BL460c , G5 Tabla

150 Los valores se obtuvieron utilizando la calculadora de consumos de HP para un escenario con Ethernet y redes SAN. Tabla 47 Comparación de Resultados nº servidores potencia total instalada Reducción de pot. Instalada Requisitos de refrigeración Antes % Después Tabla 48 Reducción de BTUs 91% El cambio supuso unas reducciones de potencia instalada y refrigeración del 90% dando lugar a un ROI muy alto. No se precisa de los datos de inversión y ROI asociado. Caso práctico 2: Virtualización con Parallels Virtuosso Containers L Este estudio de caso muestra los problemas cuantitativos y cualitativos relativos al despliegue de un centro de datos eficaz desde el punto de vista energético. Varios de los datos y cifras presentados fueron medidos directamente por Host Europe. El resto derivan de pronósticos. Host Europe observó que el 80% de sus servidores dedicados estaban infrautilizados. Estos ordenadores estaban, en su mayoría, inactivos, pero 148

151 consumían mucha energía con los procesos de actualización y de mantenimiento del sistema. Ahorros energéticos derivados de la virtualización Para cuantificar los ahorros energéticos, Host Europe realizó una serie de mediciones clave de servidores de su centro de datos. Miraron la potencia energética consumida por un servidor típico sin virtualización, el consumo del mismo servidor con virtualización y la cantidad de energía necesaria para refrigerar los servidores. La siguiente tabla 60 muestra los resultados de estas mediciones. 60 El total de servidores se indica a modo de un ejemplo. El total de servidores tras la virtualización es el total de servidores físicos necesario tras la virtualización. La medición de consumo eléctrico (potencia en vatios por servidor) ofrece valores medios. Cada uno de los servidores consumirá distintas cantidades de energía en función del modelo, uso y configuración. La tasa de costes de refrigeración mide la cantidad de energía consumida para disipar el calor. El número es mucho más bajo que la media industrial (2.0) debido al sistema de refrigeración hidráulico HVAC y el montaje utilizado en el moderno centro de datos de Host Europe. El coste energético es una media industrial y no refleja, necesariamente, los costes de Host Europe 149

152 Tabla 49 Resultados Virtualizando y consolidando estos servidores, Host Europe pudo ofrecer a sus clientes un servidor virtualizado con: Igual rendimiento: derivado de la compartición de ciclos de memoria y CPU inactivos Mayor fiabilidad: por la mejora en las herramientas de gestión VPS Precios más bajos: con un ahorro de hasta el 70% frente a los servidores dedicados y, lo más importante, se redujo el consumo energético total: ofreciendo así una experiencia de hosting más respetuosa con el medio ambiente. Cambiando los presupuestos sobre la tasa de virtualización se consiguen unos ahorros de energía aún mayores. 1. 4:1 = 63% de ahorro (tal y como se muestra) 2. 6:1 = 75% de ahorro 150

153 3. 10:1 = 85% de ahorro 4. 20:1 = 93% de ahorro Recopilación de resultados En la siguiente tabla se presentan los resultados obtenidos en los 5 casos expuestos anteriormente. Se pueden apreciar variaciones importantes en los ahorros obtenidos. Esto se debe a las distintas características de los centros de procesamiento datos. Se puede observar que para los dos casos reales, el ahorro sobrepasa el 50%. Caso Tasa de consolidación Ahorro teórico 1 9:1 33% teórico 2 5:1 52% teórico 3 5:1 77% Real 1 11:1 91% Real 2 4:1 63% Tabla 50 No obstante, es importante recalcar que la virtualización no mejora la eficiencia global del centro de procesamiento de datos, sino que suele tener el efecto contrario. Se puede apreciar este efecto en los dos primeros casos teóricos en la siguiente tabla. Caso Eficiencia antes (PUE) Eficiencia después (PUE) Teórico ,3 2,8 teórico 2 2,4 4,0 Tabla 51 Esto se debe a que una vez que se reducen el número de servidores, y por tanto su consumo, los consumos de refrigeración y pérdidas de la infraestructura eléctrica ganan más peso relativo, reduciéndose así la eficiencia. Por ello, es necesario tener en cuenta este hecho a la hora de virtualizar para poder dimensionar adecuadamente la infraestructura energética. En muchos casos, se hace inviable la 61 Se ha convertido los datos de eficiencia medidos en DDCiE a valores medidos en P.U.E. 151

154 posibilidad de subdimensionar la infraestructura energética. En otros casos, donde el crecimiento anual del número de servidores es elevado, el efecto se aprecia menos. 152

155 7 RECAPITULACIÓN E IMPLEMENTACIÓN DE MEDIDAS En este apartado se van a resumir las medidas y mecanismos planteados en los apartados anteriores. A su vez, se van seleccionar algunas de las medidas y posteriormente se va a realizar una simulación de la implementación de las medidas seleccionadas en un CPD con el fin de calcular los ahorros y el ROI que se podría conseguir además de determinar su impacto en la eficiencia y en la huella de carbono. Para reducir las pérdidas de la infraestructura eléctrica, se han analizado los sistemas SAI. La estrategia para reducir las pérdidas se ha basado en la elección de modelos SAI con mejores curvas de rendimiento y el reajuste del dimensionamiento para trabajar con mayores niveles de carga. Del estudio se puede destacar que los sistemas SAI más eficientes son los sistemas de conversión Delta. Asimismo, se ha comprobado como con el correcto dimensionamiento de estos sistemas mediante la implementación de unidades modulares y escalables se pueden reducir las pérdidas de los sistemas SAI en un 70%. Otra alternativa para la reducir las pérdidas asociadas a la infraestructura eléctrica, consiste en el uso de corriente continua en vez de corriente alterna. Tras el estudio, se ha comprobado como con el suministro de corriente continua se pueden reducir las pérdidas en los sistemas SAI (vinculadas a los convertidores de CA/CC) y en las fuentes de alimentación de los equipos I.T mejorando la eficiencia global de la infraestructura eléctrica. No obstante, esta solución se puede contemplar únicamente a largo plazo ya que el suministro eléctrico es de corriente alterna, y no existen equipos diseñados para trabajar con una tensión continua de 380 voltios. En el sistema de refrigeración, las soluciones planteadas se han focalizado en la gestión de la distribución del aire como oportunidad de mejora de la eficiencia. Eligiendo la refrigeración por fila o por rack como solución frente a la refrigeración por perímetro se han definido las siguientes soluciones: 153

156 Con la contención de pasillo caliente y el uso de paneles ciegos se consigue aislar los flujos de aire de impulsión (aire frío) y aire de retorno (caliente), aumentando la temperatura de impulsión y consiguiendo una temperatura diferencial mayor. Estos dos efectos reducen la potencia consumida por la unidad enfriadora. La alimentación directa o retorno directo representa una alternativa para conseguir el aislamiento de los flujos, no obstante supone un mayor consumo de los ventiladores para reconducir los flujos de aire. Los sistemas In Row representan una solución que requiere una inversión inicial importante debido a la integración de las unidades CRAC entre los racks. No obstante, se consigue aislar los flujos de aire y se reduce notablemente el consumo de los ventiladores ya que el recorrido del aire es menor, consiguiéndose un ahorro del 35%. Para poder reducir el consumo de los ventiladores es necesario poder adaptar su velocidad. En muchos centros de procesamiento de datos los ventiladores trabajan en condiciones nominales a pesar de las variaciones de carga térmica. Con los ventiladores con VFD o ventiladores EC se puede regular la velocidad consiguiéndose ahorros importantes en el consumo. Con una velocidad media al 80% de la nominal se consigue reducir el consumo en más de un 50%. En el estudio del enfriamiento gratuito se han podido comprobar ahorros potenciales importantes que podrían incrementarse con condiciones de temperatura y humedad menos restrictivas. No obstante, estos ahorros dependen de las condiciones climatológicas y por tanto es difícil cuantificar su ahorro medio. El último mecanismo de ahorro presentado en este proyecto es la virtualización. La virtualización de equipos I.T bien implementada puede suponer en función de la tasa de consolidación ahorros superiores al 50%, asociados a los consumos de alimentación y refrigeración. 7.1 Medidas seleccionadas Es importante destacar que cada de una de las medidas planteadas suponen una fuente de ahorro considerable en distintos escenarios. En los apartados anteriores, 154

157 al estudiar todas las medidas se ha intentado justificar su elección con casos reales, o mediante el uso de calculadoras para estimar sus ahorros potenciales. En función de las características del CPD, varían las medidas que se deben implantar y por ello las medidas seleccionadas a continuación no se pueden catalogar como las mejores desde una perspectiva global, sino como las más recomendables para un centro de procesamiento convencional. Las medidas que se van a seleccionar constituyen soluciones viables a corto y medio plazo requiriendo una menor inversión y tratándose de medidas de aplicación global, es decir, medidas aplicables a la mayoría de los centros de procesamiento de datos. Las medidas de implementación: Mejora del rendimiento del sistema SAI: implantación del modelo Conversión Delta modular. Refrigeración con unidades In Row. Virtualización y consolidación de servidores. Las medidas descartadas son: Alimentación por corriente continua. Refrigeración por alimentación directa y retorno directo. Contención por pasillo frío o pasillo caliente. Sistemas de enfriamiento gratuito. La alimentación por corriente continua se ha descartado como medida seleccionada debido a la dificultad que implica calcular la implementación de esta medida al no existir antecedentes además de que se trata de una solución inviable a corto plazo. La refrigeración por alimentación directa y retorno directo conlleva el mismo efecto que la contención de pasillo caliente, no obstante, se antoja como una 155

158 solución más costosa debido al mayor consumo por parte de los ventiladores. La contención por pasillo frío y caliente no se va estudiar ya que se ha optado por estudiar el efecto In Row consiguiéndose un efecto de aislamiento de flujos de aire parecido a la contención por pasillo caliente pero a su vez también se logra reducir la potencia consumida de los ventiladores. De esta forma, se van estudiar el impacto que tiene el aislamiento de los flujos de aire frío y caliente y la reducción de la potencia de ventilación en el consumo energético del centro de procesamiento de datos. 7.2 Implementación de medidas seleccionadas Las medidas seleccionadas se van a implementar en un CPD y se va a calcular el impacto energético, económico y medio ambiental. No obstante, no se van a implantar todas las medias conjuntamente si no que se van a crear dos escenarios de trabajo. Se van a plantear dos escenarios distintos: Un escenario en el que se apliquen las medidas de mejora de la eficiencia de la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración y otro escenario donde sólo se aplique la virtualización como medida de ahorro. Se ha decidido plantear dos escenarios distintos debido a que la virtualización hace que el consumo total se reduzca provocando que la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración queden sobredimensionados. Si se aplicaran las medidas de mejora de eficiencia de la infraestructura energética conjuntamente con la virtualización, no se notaría el impacto de éstas ya que las pérdidas asociadas al sobredimensionamiento contrarrestarían el efecto de reducción de pérdidas de las medidas. 7.3 Características del CPD Antes de aplicar las medidas comentadas anteriormente, se va a presentar las características del CPD escogido para el análisis. Se trata de un CPD ficticio, ligeramente inspirado en el CPD utilizado en el proyecto fin de carrera, Montaje 156

159 y acondicionamiento de un centro de proceso de datos (Año 2006) de Andrés Antas Basanta Equipos I.T El CPD aloja un total de 800 equipos I.T. En la siguiente tabla se presentan los equipos y sus potencias nominales. Servidores nº CPU nº Cores por Simultaneidad por Potencia (W) CPU (0,67) servidor nº servidores Total 1 CPU Dual Core CPU Dual Core CPU Quad Core Total Tabla 52. Servidores: Intel Xeon. Equipos de Almacenamiento y otros Número potencia media Simultaneidad Total , Tabla Infraestructura eléctrica Sistema SAI Se va a considerar un sistema SAI de conversión Doble estándar de un 1 MW de potencia nominal. No se va a tomar como referencia ningún fabricante. Se entiende que la unidad instalada en el CPD es antigua. Se va a utilizar la curva de rendimiento promedio de los sistemas SAI de conversión Doble utilizada en el apartado: Comparación entre Conversión Delta y Conversión Doble. 157

160 rendimiento 1 Curvas de Eficiencia 0,95 0,9 Conversión Doble 0,85 0, kw Ilustración 60 PDU Hay 10 unidades PDU con una potencia nominal de 40 kw cada unidad Sistema de refrigeración Se trata de un sistema de refrigeración por perímetro con unidades CRAH, utilizado en un estudio presentado por la ASHRAE 62 : 5 unidades CRAH con una capacidad de 102 kw cada una, (refrigeración por falso suelo), y una unidad enfriadora 63 Chilled Water con tecnología Screw compressor. Consumo nominal de las unidades CRAH Ventiladores: 5x11 kw Bombas: 5x 1,4 kw Consumo total: 62 kw 62 Articulo: Energy efficient cooling for Data Centers: A close coupled Row Solution. Fuente: ASHRAE. 63 Se desconoce la potencia nominal de la unidad enfriadora, se van a utilizar los datos presentandos en el articulo: Energy efficient cooling for Data Centers: A close coupled Row Solution. 158

161 El consumo de la unidad enfriadora será calculado con las ecuaciones y datos presentados en el estudio de la ASHRAE, considerando para la torre de refrigeración las mismas condiciones climatológicas utilizadas en el estudio Previsión de Cargas Carga eléctrica máxima Se va a calcular la potencia máxima a la salida del SAI. Es importante incluir el consumo de las unidades CRAH, el sistema SAI y el PDU en este cálculo para poder conocer la potencia máxima que se va a consumir en la sala. El consumo del sistema SAI corresponde al consumo de las baterías (se cargan y descargan frecuentemente como medida de seguridad) y las pérdidas implícitas del sistema SAI. Por tanto, el consumo se computa como la suma de las potencias de servidores, sistemas de alimentación y unidades CRAH por un coeficiente. EL coeficiente equivale a la suma porcentual del consumo de las baterías y las pérdidas. Consumo SAI= (Pot. Equipos I.T + Pot. CRAH)*(consumo baterías+(1- rendimiento)) Consumo de baterías= 20%. Rendimiento = 90,2% (obtenido de gráfica para un nivel de carga del 36,9%) Consumo SAI: (295,8 + 7,5 + 62) (0,2+ (1-0,902)) = 108,85 kw. El consumo del PDU se computa aplicando un coeficiente de 0,02 a la suma de las cargas conectadas al mismo y su potencia nominal. Se obtiene: Consumo PDU: (295,8+ 7, x10) 0,02= 15,3 kw 159

162 Elementos Carga (kw) Servidores 295,8 Sist. Almacenamiento 7,5 Unidades CRAH 62 SAI 108,85 PDU 15,3 Total 489 Tabla 54 Carga térmica máxima Se va a calcular la carga térmica máxima para comprobar que el sistema de refrigeración está bien dimensionado. Hay que incluir la iluminación y el calor generado por las personas En este caso la carga térmica del sistema SAI se calcula de una forma distinta: Carga SAI: 0,04 (Pot. nominal) + 0,06 (Carga I.T+Carga CRAH) Carga SAI: 0,04 ( ) + 0,06 (295,8+ 7,5 + 62) = 61,92 kw Elementos Carga sensible (kw) Servidores 295,8 Sist. Almacenamiento 7,5 Unidades CRAH 62 SAI 61,92 PDU 15,31 Iluminación 6,46 Personas 0,5 Total 449,48 Tabla 55 Considerando un CFS de 0,95, se obtiene una carga total (sensible y latente) de 473,14 kw. Las unidades CRAH están dimensionadas para cubrir una carga total de 501 kw Consumo 160

163 Para calcular el consumo se considera que los equipos I.T están trabajando a la potencia estimada. En la infraestructura eléctrica, se consideran las pérdidas de las unidades PDU calculadas en los apartados anteriores, mientras que para la unidad SAI se tiene en cuenta el rendimiento en función del nivel de carga pero no se incluyen las pérdidas asociadas al consumo de las baterías. El consumo del sistema de refrigeración se ha realizado siguiendo las indicaciones del artículo de APC, Cálculos de los requisitos totales de refrigeración para centros de datos, y los cálculos realizados en la publicación de la ASHRAE anteriormente mencionada. Consumo annual kw kwh Euros Equipos I.T Servidores 295, Sist. Almacenamiento 7, Total 303, Infraestructura eléctrica SAI 35, PDU 15, Total 51, Sist. Refrigeración Ventiladores 48, Bombas-evaporador 6, Bombascondensador 18, Enfriadora 47, Torre de refrigeración 9, Total 130, Global Total 484, , Tabla

164 7.3.6 Eficiencia global Se obtienen las siguientes medidas de eficiencia 64 : PUE: 1,59 DDCiE: 62,6% Esto significa que más un tercio de consumo total se atribuye al consumo de la infraestructura eléctrica y la refrigeración. Consumo Energético Equipos I.T Infraestructura eléctrica Sist.Refrigeración Ilustración Escenario 1 Se van a adoptar una serie de medidas en la infraestructura eléctrica y en el sistema de refrigeración con el fin de reducir el consumo total del CPD. Estas medidas se basan en la sustitución del sistema SAI actual, y un cambio en la forma de refrigerar los equipos I.T. 64 No se han tenido en cuenta los posibles consumos del sistema de seguridad y el sistema antiincendios. Tampoco se consideran posibles consumos adicionales correspondientes a equipos redundantes o sistemas de emergencia. 162

165 7.4.1 Sustitución sistema SAI Se va a sustituir el sistema SAI por una unidad de conversión Delta de 600kW: el modelo escogido es la unidad SAI Symmetra MX de APC. Véase espeficiaciones en la página web: En la siguiente gráfica se muestra su curva de rendimiento. Ilustración 62. Fuente: APC. 600kW El diseño conversión delta de última generación Symmetra MX presenta unos mejores rendimientos. Esto va a suponer ahorros en el consumo eléctrico del CPD Renovación del sistema de refrigeración Se va a desarrollar una estrategia de refrigeración por fila para focalizar la capacidad de refrigeración en la carga térmica y reducir las pérdidas implícitas en la refrigeración por perímetro. Aprovechando la distribución de los armarios en pasillo frío y pasillo caliente, se van a sustituir las unidades CRAH por unidades In Row que se conectarán a la enfriadora. Se dejará de impulsar aire frío por el falso suelo aprovechando el espacio útil para la instalación del sistema de tuberías para la distribución del agua fría. Modelo: InRow RC, 600mm, Chilled Water, V, 60,50Hz. (ACRC103). En el anexo se incluyen las especificaciones. 163

166 Se van a instalar unidades CDU 65 para centralizar la distribución del agua fría. Modelo: ACFD12-B del fabricante APC. En el anexo se incluyen las especificaciones. Descripción Cada unidad In Row refrigera 25,2 kw 66 de calor sensible. Se van a instalar 17 unidades. Debido a las características del cuadal de la distribución del agua fría solo se podrán instalar 9 unidades In Row a cada unidad CDU. Por tanto se necesitan 2 unidades. Consumo nominal Ventiladores: 17x1,02 kw Bombas: 17x0,34 kw Consumo total: 23,12 kw Temperaturas Con la instalación de estas unidades se consiguen temperaturas más altas mejorando la capacidad de refrigeración. Al implementar la refrigeración In Row, se evita que se mezclen los flujos de aire consiguiendo una temperatura de impulsión más alta y una temperatura diferencial mayor. Por tanto, se considera que la carga latente en este caso es minima. Temperatura de retorno: 35ºC Temperatura de impulsión: 19,4ºC FCS: 100% 65 CDU: Cooling Distribution Unit. Unidad de distribución de agua fría 66 La capacidad de refrigeración depende de la temperatura de retorno. (Temperatura seca: 35ºC). 164

167 7.4.3 Previsión de Cargas Se ha calculado las cargas de forma ídentica al caso anterior. Carga eléctrica máxima Carga (kw) Servidores 295,80 Sist. Almacenamiento 7,50 Unidades CRAH 23,12 SAI 74,76 PDU 14,50 Total 416,03 Tabla 57 Se puede advertir como el consumo del sistema SAI se ha reducido al igual que el consumo del sistema de refrigeración. En el caso del sistema SAI, consumo se reduce debido a la mejora del rendimiento. Esta mejora del rendimiento no solamente se debe al hecho de utilizar un modelo con mejor curva de rendimiento, sino que también se debe al dimensionamiento ya que se ha aumentado el nivel de carga. Carga térmica máxima Se ha seguido el mismo procedimiento para calcular la carga térmica. Carga (kw) Servidores 295,80 Sist. Almacenamiento 7,50 Unidades CRAH 23,12 SAI 43,50 PDU 14,50 Iluminación 6,46 Personas 0,50 Total 391,49 Tabla

168 7.4.4 Consumo anual del escenario 1 En la siguiente tabla se presentan los consumos separados en función de su naturaleza. Consumo annual kw kwh Euros Equipos I.T Servidores 295, Sist. Almacenamiento 7, Total 303, Infraestructura eléctrica SAI 9, PDU 14, Total 24, Sist. Refrigeración Ventiladores 15, Bombas-evaporador 5, Bombas-condensador 18, Enfriadora 41, Torre de refrigeración 8, Total 89, Global Total 416, Tabla Eficiencia global Las medidas de eficiencia que se obtienen son las siguientes: PUE: 1,37 DDCiE.72,7% 166

169 Consumo Energético Equipos I.T Infraestructura eléctrica Sist.Refrigeración Ilustración Comparación entre la situación inicial y el escenario Análisis energético Con la aplicación de las mejoras se consigue mejorar la eficiencia en más de diez puntos. Esto se traduce en un ahorro del 14% del consumo total. En la siguiente gráfica se desglosa el ahorro. Infraestructura eléctrica 5,53,% 39,6% Sistema de refrigeración 8,47% 60,4% Total 14,0% 100% Tabla 60 En la siguiente gráfica se puede observar la reducción del consumo en la infraestructura eléctrica y en el sistema de refrigeración. 167

170 Comparación 160,0 140,0 120,0 100,0 80,0 60,0 40,0 20,0 0,0 Antes Después Infra. eléctrica Sist. de refrgieración Gráfica 32 Reparto del ahorro Reparto del Ahorro SAI PDU Ventiladores Bombasevaporador Bombascondensador Enfriadora Torre de refrigeración Ilustración 64 En la Ilustración 64, se presenta el reparto del ahorro. Se puede comprobar como el ahorro se debe principalmente a la mejora del sistema SAI y a la reducción del consumo de los ventiladores y la unidad enfriadora. En la siguiente tabla se comprueba el ahorro relativo con respecto a cada elemento. 168

171 Elementos Ahorro Infraestructura eléctrica SAI 72,8% PDU 5,3% Sistema de refrigeración Ventiladores 68,5% Bombas-evaporador 17,1% Bombas-condensador 0,0% Enfriadora 20,9% Torre de refrigeración 20,9% Tabla 61 Se reduce el consumo del sistema SAI en más de un 70% lo que refuerza los argumentos expuesto en el apartado Modularidad y Topología. Esto se debe al uso de un modelo de conversión delta con una curva de rendimiento mejor y un dimensionamiento más adecuado ajustando la capacidad del sistema SAI a la carga ya que se ha elegido un sistema SAI con una potencial nominal de 600kW con respecto al sistema actual de 1000kW. Los consumos de los ventiladores y bombas representan el consumo de las unidades de climatización CRAH o In Row. Se comprueba una reducción importante al cambiar el tipo de unidad de climatización, debiéndose a un conjunto de factores. Al implementar las unidades In Row se consigue una mejor separación de los dos flujos de aire ya que se reduce tanto el recorrido del aire de importe como el recorrido del aire caliente que permanece menos tiempo en contacto con el aire de la sala. Esto hace que se consigan temperaturas de impulsión y retorno más altas, reduciendo el caudal del aire para conseguir el mismo efecto de refrigeración. Esta reducción en el caudal se traduce en un menor consumo de ventiladores. Asimismo, el hecho de que la temperatura del aire de retorno sea mayor, facilita el intercambio de calor con el agua fría, reduciendo el trabajo de las bombas. Finalmente, la reducción del consumo de la unidad enfriadora esta asociado a la diferencia de carga térmica de ambas configuraciones. 169

172 7.5.2 Análisis económico-financiero Inversión 67 En la inversión es necesario tener en cuenta el coste de las máquinas, el servicio de instalación. Posibles obras o modificaciones en la infraestructura de refrigeración no se tienen en cuenta. Precio de unidad SAI: Instalación del sistema SAI: Precio de unidad In Row : Precio de unidad CDU: Instalación de la unidad In Row : 919 Total= Proyección del ahorro en 5 años Considerando un crecimiento anual de los servidores del 3%. Año Total Consumo (Antes) Consumo (Después) Ahorro % 14,0% 13,9% 13,8% 13,7% 13,6% 13,8% Tabla 62 El ahorro total disminuye debido a que el consumo de los servidores crece cada año, acaparando una mayor parte del consumo global. Si analizamos la proyección 67 Los valores han sido obtenidos de la página 170

173 del ahorro con respecto a la infraestructura y sistema de refrigeración, éste tiende a crecer. Resultados de la inversión Este proyecto presenta los siguientes resultados: V.A.N R.O.I 68 28% T.I.R 12% Payback 4 años Tabla Impacto medioambiental Con el cambio de sistema SAI e unidades climatizadoras se consigue una reducción en el consumo energético que se traduce en un menor impacto medioambiental. En la siguiente tabla se cuantifica la reducción de la huella de carbono con distintos parámetros. Huella de carbono Anual 5 años Toneladas Automóviles Hogares Árboles equivalentes Tabla 64 La reducción de las emisiones de CO2 corresponde al consumo anual de 84 automóviles y de 50 hogares familiares. Asimismo, esta disminución de CO2 correspondería a la plantación de árboles. 68 ROI: return on investment. Se calcula como beneficio entre inversión. En este se ha considerado el ahorro potencial como el beneficio. 171

174 7.6 Escenario 2: Virtualización En el segundo escenario se va a implementar la tecnología de virtualización con el fin de reducir el número de equipos I.T. Se van a aplicar los siguientes tipos de virtualización: Virtualización de servidores. Virtualización de los sistemas de almacenamiento. Virtualización de redes. Para realizar el estudio energético, económico-financiero y medio ambiental se va a utilizar la herramienta: Vmware TCO and ROI calculador Metodología En este apartado se pretende subrayar algunos de las consideraciones y cálculos realizados para obtener los resultados que se presentaran más adelante. En el anexo se pueden encontrar todos los cálculos y valores utilizados. Equipos I.T Los servidores de la situación actual, son compatibles con los programas de virtualización por lo que no se consideran gastos de hardware de servidores. No obstante, tampoco se va a computar el ahorro que se obtendría si se vendiesen los equipos que sobran después de la virtualización. Esto mismo ocurre con la virtualización de redes. La virtualización de redes tiene como resultado el incremento del número de NICs 69 por servidor (en este caso 3). No obstante, el número de servidores es menor y por tanto el número total de tarjetas se reduce. 69 NIC: Network Interface Card. Tarjeta de interfaz de red. 172

175 En el caso de los sistemas de almacenamiento se va a cuantificar el coste de SAN 70 switches y HBAs 71 necesarios para implementar la virtualización. Se consideran 24 canales por Switch y 2 HBAs por servidor. Se computa el coste total de los Switches y HBAs y los costes asociados la configuración del DAS 72 y SAN. Consumo de alimentación y refrigeración Se comprueba que con la virtualización se disminuye el número de equipos y por tanto, se reduce el consumo de alimentación y refrigeración total. No obstante, el consumo de alimentación y refrigeración por equipo aumenta ya que la virtualización aumenta nivel de carga por servidor. Espacio ocupado Al virtualizar se reduce el número de equipos y por tanto, se incrementa el espacio disponible para futuros equipos. En el estudio se computa el ahorro el número de metros cuadrados liberados multiplicado por coste anual asociado a la construcción y alquiler anual del terreno. Inversión Para poder llevar a cabo la virtualización es necesario hacer una inversión en licencias de software de Vmware y una serie de productos y servicios de instalación y mantenimiento. Adquiriendo el paquete Sphere Entreprise Plus Edition se incluyen los siguientes productos entre otros: Vmware vcenter Management Server. Vmware vcenter Lifecycle Manager. Vmware vcenter AppSpeed. 70 SAN: Storage Area Network. Red de área de almacenamiento. 71 HBA: Host Bus Adapter. Adaptador de bus del host. 72 DAS: Direct Attached Storage. 173

176 Vmware vcenter Server Heartbeat. Vmware vcenter Center Chargeback. Vmware Cisco Nexus 1000V. 7.7 Comparación entre la situación inicial y el escenario 2 Se van a presentar los resultados obtenidos con la implementación de la virtualización en el CPD. Los cálculos se han realizado con la calculadora del fabricante VMware. Es importante mencionar que en este estudio no se tienen en cuenta las ventajas económicas que puede presentar la virtualización con la venta de los equipos inutilizados, la reducción en el coste de licencias y mantenimiento o el aumento de productividad. Estos factores se han despreciado ya que no suponen una reducción del consumo energético o una mejora de la eficiencia global, distanciándose de los objetivos del proyecto Análisis Energético En la siguiente tabla se presenta los resultados obtenidos con la virtualización. Resultados Número de servidores antes: 800 Número de servidores después 49 Ratio de consolidación 16.3:1 Reducción anual en el consumo eléctrico: kw Reducción anual de emisiones de CO2: toneladas Espacio liberado: 106,6 m2 Tabla 65 Se puede comprobar como se produce una reducción importante en el consumo energético (alimentación y refrigeración) debido a la reducción del número de servidores. Esta reducción se traduce en un ahorro de aproximadamente el 90% del consumo inicial. 174

177 7.7.2 Análisis económico-financiero En las siguientes tablas se presentan los costes y ahorros de capital y operativos antes y después de la virtualización en 5 años. Coste y Ahorro: Activos Situación inicial Escenario 2 Diferencia % Sistemas de almacenamiento ,30% Total ,30% Tabla 66 En la Tabla 66 se presentan los costes y ahorros asociados al inventario de hardware. Se comparan los costes de adquisición de los equipos antes y después. Solamente se destacan los sistemas de almacenamiento debido a que se incurre en gasto de hardware para poder implementar la virtualización. En la siguiente tabla se han calculado los costes y ahorros asociados a otros servicios y consumos. Coste y Ahorro: Operativo Alimentación y refrigeración Situación inicial Escenario 2 Diferencia % ,0% Espacio ,4% Performance Management (AppSpeed) Gestión y configuración de redes ,0% ,8% Total ,0% Tabla

178 El la siguiente tabla se presenta el ahorro total: Coste y Ahorro Situación inicial Escenario 2 Diferencia % Resumen % Tabla 68 Costes de alimentación y refrigeración del escenario 2 se han calculado cogiendo en el consumo del primer año propuesto por la calculadora (teniendo en cuenta que el consumo por servidor es mayor) y proyectando su crecimiento un 2%. Los demás costes han sido calculados con la calculadora. Se puede observar como se consigue un ahorro de más del 90% en los costes asociados a la alimentación y refrigeración y al espacio liberado, destacando el gran ahorro en la alimentación y refrigeración reduciéndose dos órdenes de magnitud. En la Tabla 69 se resume la inversión necesaria, desglosada en productos y servicios adquiridos. Inversión Situación inicial Escenario 2 Diferencia % Productos Licencias vsphere Software ,0% Mantenimiento y Servicios Subscripción vsphere ,0% Instalación e implementación ,0% Curso de aprendizaje vsphere ,0% Inversión total ,0% Tabla 69 Para ver los resultados obtenidos por año, véase el anexo Análisis de la inversión Con los flujos en 5 años y la inversión se obtienen los siguientes resultados: 176

179 año 1 Año 2 Año 3 año 4 año 5 Total Sist. Almacenamiento Espacio Performance Management (AppSpeed) Gestión y configuración de redes Alimentación y refrigeración Total Tabla 70 V.A.N R.O.I 51% T.I.R 42% Periodo de retorno 3 años Tabla 71 Este proyecto presenta una mejor rentabilidad que el planteado en el escenario 1, no obstante, no todo el ahorro computado corresponde la reducción del consumo energético y huella de carbono. Asimismo, si se considerasen posibles ahorros en venta de hardware o costes de licencias este proyecto presentaría una mayor rentabilidad aún Impacto medioambiental Se consigue disminuir la huella de carbono asociada al consumo energético. Reducción de emisiones de CO2 Toneladas por unidad Total Emisiones de CO Número equivalente de automóviles 5,46 558,4 Número equivalente de hogares 9,31 327,59 Número equivalente de árboles 0, Tabla Comparación de escenarios 177

180 Los escenarios 1 y 2 adoptan algunas de las medidas comentadas en este proyecto. En el escenario 1, se remodela el sistema de refrigeración y se renueva el sistema SAI con el fin de mejor la eficiencia y por tanto, reducir el consumo energético y la huella de carbono. En el segundo escenario 2, se implementa la virtualización con el objetivo de reducir el consumo energético. Ambos escenarios presentan resultados positivos tanto desde un punto de vista energético como económico. Comparando los dos escenarios, se podría decir que la virtualización es una opción más efectiva, consiguiendo una mejor reducción del consumo. No obstante, en este caso también requiere una inversión mayor. En el escenario 1, se consigue una menor eficacia a la hora de reducir el consumo pero la inversión también es inferior y no se tienen en cuenta todos los métodos para optimizar el sistema de refrigeración. En este estudio no se han aplicando ambos escenarios a la vez con el fin de destacar los ahorros potenciales de cada una de las medidas por separado. Asimismo, como se explicó anteriormente, la virtualización reduce considerablemente la demanda eléctrica y térmica dejando a la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración sobredimensionados. Este hecho no implica que no se puedan adoptar la virtualización y las demás medidas simultáneamente sino que, antes de poder aplicar las medidas expuestas, es necesario reajustar la infraestructura eléctrica y sistema de refrigeración a las nuevas dimensiones de la carga eléctrica y térmica considerando nuevos posibles problemas. Ambas medidas deberían considerarse como las soluciones a corto plazo o medio plazo de las ineficiencias de los CPDs convencionales ya sea por separado como solución conjunta ya que presentan tasa de rentabilidad alta y cumplen los principios del Green Computing, reduciendo el impacto medioambiental sin comprometer la continuidad del CPD. 178

181 8 CONCLUSIONES En este proyecto se han presentado algunas de las medidas que se están llevando a cabo en los centros de procesamiento de datos más eficientes. Las medidas estudiadas abarcan las tres principales fuentes de consumo dentro de un CPD como son los equipos I.T, la infraestructura eléctrica y la refrigeración; siendo estos dos últimos casi igual de importantes que el primero. Todas las medidas planteadas en este proyecto se pueden considerar en mayor o menor medida como una solución a alguna de las ineficiencias que presentan los centros de procesamiento de datos actuales. No obstante, la adopción o aplicación de las medidas se debe determinar en función de las características del centro procesamiento de datos y las ineficiencias del mismo. Antes de tomar decisiones, es importante identificar las principales ineficiencias y problemas del centro, y conocer ciertos parámetros como la eficiencia, el consumo anual y el coste económico. Una vez que se conozcan las causas de los problemas se podrán aplicar estas medidas con el fin de disminuir el consumo energético global, mejorar la eficiencia y reducir la huella de carbono. Es importante concienciar a los profesionales del sector de los sistemas de información de la necesidad de adoptar medidas para mejorar la eficiencia de los centros de procesamiento de datos como requisito indispensable para tener un menor impacto en el medio ambiente y alcanzar un crecimiento sostenible. El futuro apunta hacia el Green Computing, con centros de procesamiento de datos verdes pero todavía queda mucho camino por recorrer. Para lograr un acercamiento al estado de arte del Green Computing mediante la adopción de centros de procesamiento datos verdes se recomienda la implementación de la virtualización como medida prioritaria. Con la virtualización se consigue sacar el máximo rendimiento a los equipos I.T, gestionando de manera inteligente las cargas de trabajo y maximizando el número de operaciones por kilovatio consumido. Esta medida, es probablemente la que más reduce el 179

182 consumo eléctrico ya que se basa en la disminución de la carga eléctrica y térmica como resultado de la optimización del número de equipos necesarios. Como se ha podido comprobar en el escenario 2 del apartado 7.7, con la virtualización se pueden lograr una reducción del consumo energético de hasta 90%. A su vez, esta tecnología presenta una rentabilidad alta de en torno al 50% presentando beneficios que no solamente corresponden al ámbito energético y medio ambiental, sino que se encuentran en otros ámbitos como la gestión del mantenimiento o la liberación de espacio útil. La segunda medida en el camino hacia el Green Computing es la renovación de la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración. Conociendo la nueva carga eléctrica y térmica que se tiene después de la virtualización y con cierta previsión de crecimiento es necesario dimensionar adecuadamente la infraestructura energética. Para optimizar el sistema de refrigeración del CPD, la integración de unidades climatizadoras modulares como los sistemas In Row junto con la contención de pasillos se perfila como la solución mas eficiente al igual que rentable. Dentro del sistema de refrigeración, el problema principal es la mala gestión de la distribución del aire. Por esto, se recomienda adoptar una estrategia de refrigeración por fila, aplicando la contención de pasillos calientes y el uso de paneles ciegos. De esta forma se evitan los flujos de recirculación y bypass, con lo que se consigue que las temperaturas medias de impulsión y retorno sean más altas. Esto se traduce en un aumento el rendimiento de las unidades enfriadoras y climatizadoras. Asimismo, la integración de unidades In Row dentro de las filas elimina la necesidad de falso suelo y optimiza la distribución del aire. La ventaja principal de estas unidades es la propia ubicación de las mismas que, al estar entre los racks, reducen el recorrido tanto del aire de impulsión como del aire de retorno, potenciando el ahorro del consumo de los ventiladores. Por otra parte, una vez que el sistema de refrigeración se haya diseñado, es fundamental la regulación de la energía eléctrica mediante unidades SAI de última generación como los modelos conversión Delta. Para optimizar y reducir las pérdidas de la infraestructura eléctrica se recomienda estudiar y llevar a cabo un dimensionamiento adecuado del sistema SAI. Estos sistemas acaparan entre el

183 y 80% de las pérdidas de la infraestructura eléctrica. Los sistemas SAI de conversión Delta modulares presentan, para potencias elevadas, mejores rendimientos con los que se puede reducir las pérdidas asociadas en un 70% consiguiendo la reducción del consumo energético y mejorando la eficiencia. Es importante destacar que el orden de implementación es fundamental ya que la virtualización va a definir las cargas eléctricas y térmicas reales con las que se tendrá que planificar el dimensionamiento de la infraestructura eléctrica y el sistema de refrigeración. Asimismo, el dimensionamiento de la infraestructura eléctrica dependerá del sistema de refrigeración. Con la ejecución de estas medidas se conseguiría reducir las ineficiencias en las tres fuentes de consumo. Asimismo, con la adopción de los sistemas modulares de las unidades In Row y las unidades SAI se facilitarían las futuras ampliaciones del CPD. Con una mejora de la eficiencia global y la reducción del consumo energético es como los CPDs actuales deben afrontar el futuro crecimiento del sector de las tecnologías de información ya que es la única fórmula para apuntar hacia el Green computing y conseguir un impacto medioambiental sostenible. 181

184 9 BIBLIOGRAFÍA 9.1 Libros y documentos [ALGE09] [PONI09] [HIRD10] Alger, D., Grow a Greener Data Center. Cisco Systems Inc, Poniatowski, M. Foundation of Green I.T. MVware Inc, August Hird, G. Green I.T in practice. IT Governance Publishing, May [QUAD01] Quadri, N. Sistemas de aire acondicionado. Editorial Alsina. Buenos Aires, [RASM10] Rasmussen, N. Implementing Energy Efficient Data Centers. APC Schneider Electric Inc, [AVEL10] Avelar, V. Guidance for Calculation of Efficiency in Data Centers. APC Schneider electric Inc, [RASM10] Rasmussen, N. AC vs. DC Power Distribution for Data Centers. APC Schneider Electric, [RASM10] Rasmussen, N. Electrical Efficiency Measurement for Data Centers. APC Schneider electric Inc, [RASM10] Rasmussen, N. Guidelines for Specification of Data Center Power Density. APC Schneider electric Inc, [RASM03] Rasmussen, N. Errores evitables que comprometen la eficiencia de refrigeración en centro de datos y salas de red. APC, [RASM03] Rasmussen, N. Opciones de arquitectura de distribución de aire para instalaciones críticas. APC, [RASM05] Rasmussen, N. Cálculo de lo coste total de la propiedad en la infraestructura de centros de datos y salas de red. APC,

185 [RASM05] Rasmussen, N. Mejorar el rendimiento de la refrigeración de los racks con paneles ciegos. APC, [AVEL10] Avelar, V. Making Large UPS Systems More Efficient. APC Schneider electric Inc, [BELA08] Belady, C Green Grid Data Center Power Efficiency Metrics: PUE and DCIE. The Green Grid, [VMWA06] VMware, Inc. Reducing Server Total Cost of Ownership with VMware Virtualization Software. VMware Inc, [SUNM03] Sun Microsystems Inc Data Center Site Planning Guide. Sun Microsystems Inc, Páginas web American Power Conversion The Green Grid Emerson Network Power 42u Data Center Solutions VMware Lawrence Berkley National Laboratory American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers Virtualización 183

186 Blog de Internetlab Blog de Wordpress Grupo Ibermatica International Data Group Alinean Microsoft Hewlett Packard Cisco Systems Sun Mircosystems Oracle Environmental Protection Agency The Uptime Institute 184

187 10 ANEXOS 10.1 Anexos: infraestructura eléctrica Cálculo de curvas de rendimiento. Con los datos de la Tabla 9 se van a desarrollar las curvas de rendimiento de un modelo genérico de conversión Delta y de un modelo genérico de conversión Doble. Por tanto, con los datos presentados en la siguiente tabla se van a desarrollar sus curvas de rendimiento. Modelo Rendimiento 25% carga 50% carga 100%carga conversión delta 94,1% 96,32% 97% Conversión doble 87% 91,5% 93% Tabla 73. Datos teóricos de rendimiento Utilizando estos datos, también se van a calcular las pérdidas desglosadas por tipo de pérdidas. Dado que existen tres tipos de pérdidas, se puede computar el porcentaje de pérdidas totales respecto de la carga con la siguiente expresión: a b x c x 2 pérdidas a 1 x b c x % pérdidas El término a representa las pérdidas fijas en valor absoluto, el término b representa el coeficiente de pérdidas proporcionales y c es el coeficiente de pérdidas cuadráticas. La variable x es la carga en kilovatios SAI de conversión Delta: Sustituyendo los datos se obtiene el siguiente sistema lineal de tres ecuaciones: 185

188 eficiencia 1. a 1 b c 250 0, a 1 b c 500 0, a b c , 03 Resolviendo, se obtiene: a 12,53kW b 6, c 1, kw 1 Y finalmente, conociendo los coeficientes, se modela la curva de rendimiento: 12, x 6,0 10 1, x % perdidas 1 (12, ,0 10 1, x) eficiencia x SAI de conversión Doble: 28, x 8,5 10 3, x % perdidas 1 (28, ,5 10 3, x) eficiencia x Curvas de Eficiencia 1 0,95 0,9 0,85 0, kw Gráfica 33 Conversión Doble Conversión Delta 186

189 Impacto energético, económico y medioambiental de la mejora del rendimiento de los sistemas SAI en EE.UU Hasta el momento, se han estudiado las pérdidas en los sistemas SAI y las posibles formas de reducción de las mismas. Partiendo de la base de que las dos posibles formas para reducir las pérdidas, son la modificación de la curva de rendimiento y el aumento del nivel de carga, se han presentado tres soluciones y se han estudiado con casos prácticos su impacto económico y energético. A continuación se va a cuantificar el ahorro total que se puede lograr en un país como EE.UU con la mejora del rendimiento de los sistemas SAI y sus implicaciones económicas y medioambientales. Para realizar este estudio se parte de la información recogida en la publicación del US Electrical Power Research Institute. Potencia Numero de SAIs en EE.UU 5,1 a 20 kva ,1 a 50 kva ,1 a 200 kva >200 kva Tabla 74. Datos recogidos en 2004 En esta tabla se ha dividido el número de unidades SAI instaladas en CPDs en función de su potencia. Estos datos pertenecen al año 2004, no obstante, serán importantes para la resolución del análisis. En esta publicación, se presenta el rendimiento promedio de los sistemas SAI en EE.UU, partiendo un nivel de carga promedio del 38%, y se calculan las pérdidas anuales asociadas. 187

190 T a T Potencia Aparante Potencia Aparante promedio Potencia activa Nivel de carga Rendimiento promedio 73 promedio 74 <20 kva 10 kva 8 kw 38% 83,6% kva >100 kva 70 kva 56 kw 38% 85,2% 200 kva kw 38% 85,2% Número de SAIs en Pérdidas anuales (TWh) 7,1 Tabla 75. Asimismo, también se plantean unos objetivos factibles de mejora de rendimiento. Potencia Aparante Potencia Aparante promedio Potencia activa Nivel de carga Rendimiento promedio 76 promedio 77 <20 kva 10 kva 8 kw 38% 84,6% kva >100 kva 70 kva 56 kw 38% 86,6% 200 kva 160 kw 38% 93,0% Tabla 76. Con la ayuda estas tablas, se van a calcular los ahorros que se podrían conseguir en el 2010 cumpliendo con los objetivos planteados por la publicación. Cálculos Conociendo el nivel de carga, la potencia activa nominal y el rendimiento, se calculan las pérdidas por unidad y por rango de potencia. 73 Se utiliza un factor de potencia de 0,8. 74 Estos valores de rendimiento han son los resultados de un estudio realizado en Según un estudio de Frost&Sullivan, a partir de 100kVA existe una gran concentración de unidades SAI con potencias cercanas a los 200 kva. 76 Se utiliza un factor de potencia de 0,8. 77 Estos valores de rendimiento han son los resultados de un estudio realizado en

191 1 pot _ activa * nivel _ de _ carg a*( 1 rendim iento 1) pérdidas Potencia aparante Pérdidas (kw) Pérdidas anuales (kwh) <20 kva 0,59 5, kva 3,68 32,211 >100 kva 10,51 92,032 Tabla 77. Pérdidas unitarias 2004 Potencia aparante Pérdidas (kw) Pérdidas anuales (kwh) <20 kva 0, kva 3, >100 kva 4, Tabla 78. Pérdidas-objetivo Para poder calcular las pérdidas totales hay que multiplicar el número de unidades de cada rango de potencia por las pérdidas unitarias calculadas. Se necesita saber la distribución de unidades SAI en función de la potencia con los nuevos rangos utilizados en las dos últimas tablas (<20, , > 100). Para ello, se van a utilizar los datos referidos al 2004, ya que se conocen las pérdidas totales * A * B * C 2. A B C A ,1*10 A= nº unidades con una potencia menor que 20 kva B= nº unidades con una potencia entre 20 y 100 kva C= nº unidades con una potencia mayor que 100 kva De esta forma se obtienen los siguientes resultados: Potencia Unidades 2004 <20 kva El valor corresponde al número de unidades SAI en 2004, con un rango de potencias entre 5 y 20 kva. 189

192 kva >100 kva Tabla 79. Unidades 2004 Para hallar la distribución de las unidades en 2010, se va a utilizar la siguiente gráfica. Gráfica 34 En la gráfica presentada en la publicación, se puede ver la evolución de las unidades SAI instaladas en los CPDs de EE.UU. A partir del año 2004, los valores han sido estimados. Para el estudio, se va a utilizar la estimación propuesta para el Potencia Numero de SAIs en EE.UU 5,1 a 20 kva ,1 a 50 kva ,1 a 200 kva >200 kva Tabla 80 Transformando estos valores para los rangos de potencia adecuados (<20, , > 100), se obtiene: Potencia Unidades 2010 <20 kva kva >100 kva Tabla 81. Estimaciones

193 Millones de Euros Conociendo las unidades estimadas para el 2010 para cada rango de potencia, con las pérdidas unitarias calculadas en la tabla 16 se obtiene las pérdidas totales anuales. Realizando el mismo procedimiento utilizando la tabla 21, se computan las pérdidas totales anuales considerando las mejoras de rendimiento propuestas. Pérdidas estimadas para 2010 Sin mejoras en el rendimiento Con mejoras en el rendimiento 9,2 TWh 6,4 TWh Euros Euros Tabla 82 En 2010, se van a consumir 9,2 TWh en pérdidas de los sistemas SAI en los CPDs americanos. Este consumo supone un gasto de 920 millones de euros. Esta cifra se vería reducida en un tercio, si se mejorase el rendimiento de estos sistemas, según los valores de rendimiento propuestos por el US Electrical Power Research Institute. Proyectando estos dos escenarios diez años, se obtienen los siguientes resultados: Pérdidas económicas asociadas a los sistemas SAI en EE.UU Hipótesis: continuación de la situación actual Hipótesis: mejoras en el rendimiento Año Gráfica

194 Millones de Toneladas Millones de Euros Se puede apreciar como la diferencia se acentúa a medida que se avanza en el tiempo. El ahorro económico que se logra, se presenta en la siguiente gráfica. Ahorro económico Año Gráfica 36 En 2020, se conseguiría reducir el coste económico asociado a las pérdidas en un 40%, lo que se traduce en más de millones de euros. El ahorro total acumulado en 10 años sería de millones de euros. Asimismo, con esta reducción de pérdidas, consiguen reducir las emisiones de C02. Ahorro en Emisiones de C Año Gráfica 37 Las emisiones de C02 que se consiguen evitar en 2020 corresponden a las emisiones anuales de más de un 1,5 millones de coches. 192

195 10.2 Anexos: sistema de refrigeración Experimento con paneles ciegos. APC Descripción de las condiciones del experimento El objetivo del experimento es crear un entorno similar al de un centro de datos real. El experimento se ha realizado en un solo rack, utilizando 30 simuladores de servidor de 1 U. Cada simulador de servidor de 1 U está formado por un chasis de servidor de 1 U real con fuente de alimentación y ventiladores, pero la placa base de la CPU se ha reemplazado por una carga resistiva. Cada carga de servidor simulada se configuró para un consumo de 150 vatios. Se colocaron 30 simuladores de servidor en un armario NetShelter VX de 42 U de APC, de mm (42 ) de fondo. La carga total fue de 4,5 kw. Los simuladores de servidor se colocaron de tal forma que quedara un solo espacio de 11 U aproximadamente en el centro del armario. Se controlaron las temperaturas de entrada en cada séptimo espacio U comenzando en el segundo U y finalizando en el cuadragésimo primer U. Para simular la presencia del rack experimental en una fila de racks, se partió de la base de que cada rack de la fila sería idéntico y de que el rack experimental estaría ubicado cerca del centro de una larga fila. Se supuso que la fuente de aire era una línea uniforme de baldosas ventiladas de falso suelo en la parte frontal del rack. En este caso, se cancelan aproximadamente todos los vectores de gradiente de presión de aire horizontal entre los racks adyacentes, y el movimiento de aire lateral entre racks equivale más o menos a cero. Además, se dio por supuesto que los racks estaban colocados en filas con pasillos fríos y calientes alternos. Por lo tanto, se cancelan aproximadamente los gradientes de presión de aire entre las filas adyacentes, y el movimiento de aire lateral entre filas equivale más o menos a cero a lo largo de una línea a medio camino entre las filas. Para simular las condiciones del centro de datos descrito en el laboratorio con un solo rack, se colocaron particiones tal como se muestra en la Ilustración 65. Las particiones equilibran los gradientes de presión de aire sin que sea necesario instalar y manejar realmente una gran cantidad de racks. 193

196 Se midieron las temperaturas de aire de entrada de los servidores con un sistema de adquisición de datos Agilent 34970A utilizando termopares de tipo T con una precisión publicada de +/- 1,0 C. Los termopares se montaron en el aire, 2 pulgadas por delante de la rejilla de entrada de aire. La temperatura de la masa de aire se midió en la abertura de entrada de la partición y en la abertura de escape de la partición como se muestra en la Ilustración 65. Ilustración 65 La temperatura del aire libre en la entrada fue de 21 C (70 F) durante el experimento. La temperatura de la masa de escape fue de 35 C (95 F) durante el experimento. Resultados La Tabla 83 contiene un resumen de estos datos, que indican que los servidores más fríos se encuentran en la parte inferior del rack y no se ven afectados por el uso del panel ciego. El servidor más caliente está ubicado justo encima del espacio vertical abierto y no utilizado del rack. La temperatura de entrada de este servidor se reduce más de 11 C (20 F) si se instala el panel ciego. 194

197 Tabla 83 Este ejemplo real representa un caso en el que una serie de racks de alta densidad están ubicados en largas filas unos al lado de otros. En la práctica, los racks altos con alta densidad de potencia se ubican a menudo junto a racks de baja densidad de potencia y con frecuencia se utilizan en filas cortas. En estos casos cabe esperar que el efecto de reducción de temperatura de los paneles ciegos esté atenuado. En todos los casos se registraron reducciones de temperatura en el aire de entrada de los servidores derivadas del uso de paneles ciegos en los espacios verticales adyacentes vacíos de los racks. Las reducciones de temperatura medidas reales oscilan entre 2,8 C y 8,3 C (5 F y 15 F). Ilustración 66 Conclusiones La comprensión del principio de recirculación del aire, combinada con los resultados empíricos, sugiere que se pueden extraer las siguientes conclusiones generales: 195