Najlepsze rozwiązania. Wzorcowy pobór energii

Transkrypt

1 Najlepsze rozwiązania Wzorcowy pobór energii

2 Wzrost globalnych kosztów energii, jak również zwiększone jej zużycie o 2,5% w 2011 r. stwarza sytuację, w której pojawiło się naglące zapotrzebowanie na moduły pamięci do serwerów o zwiększonej pojemności i wyższej częstotliwości, które mogłyby sprostać wymaganiom związanym ze skalowalnością przy mniejszym poborze mocy. [1] Rysunek 1. Podstawowe zużycie energii na świecie [1] Rysunek 2.Typowy pobór mocy wyposażenia biurowego [2]

3 Jak można zobaczyć na rysunku 2, to zazwyczaj serwery są platformami obliczeniowymi o największym poborze mocy w całym biurze. Wynika to z ich zwiększonej mocy obliczeniowej w porównaniu ze standardowymi komputerami biurowymi lub przenośnymi. Konfiguracja komponentów serwera odgrywa zatem istotną rolę przy redukcji kosztów zużycia energii niewpływającej na możliwość sprostania wymaganiom obliczeniowym klientów. Rysunek 3. Średni pobór mocy systemu [3] Zarządzenie poborem mocy serwera wymaga innowacji na poziomie jego komponentów, jak można to zobaczyć na rysunku 3. Jak się okazuje, trzecim największym elementem zużywającym energię jest komponent pamięci.[3] Aby sprostać rosnącym kosztom energii i mniejszej jej ilości, firmy podejmują wysiłki mające na celu konsolidację serwerów i wydajne użytkowanie ich wielordzeniowej architektury obliczeniowej oraz znacznych możliwości adresowania pamięci. Polegają one na ustawieniu szczytowej wydajności serwerów roboczych przez 24 godziny w tygodniu, 7 dni w tygodniu i 365 dni w roku za pomocą wirtualizacji. Balansowanie między alokacją pamięci docelowej, pamięcią hosta a zobowiązaniem w stosunku do maszyny wirtualnej przy kwestii wydajności, z jaką wykorzystuje się te zasoby, oraz przede wszystkim z jakim kosztem dla firmy się to wiąże, wpływa na całkowite koszty utrzymania (TCO) serwera oraz generalną jakość usług (QoS) dostarczanych klientowi.[4] Przestrzegając podanych trzech zasad, możemy łatwo zmniejszyć zużycie mocy i równocześnie zwiększyć pojemność do wielkości, która sprosta wymaganiom skalowalności w nowych lub obecnie używanych serwerach. 1. Mniejsza liczba DIMM (dwuliniowych modułów pamięci) oznacza mniejsze zużycie energii. Dlatego na miarę możliwości należy instalować jak najmniejszą liczbę modułów DIMM, które równocześnie zapewnią wymagają pojemności pamięci aplikacji. 2. Moduły DIMM z modelem pamięci quad rank odznaczają się znacznie niższym poborem mocy na gigabajt (GB) niż jakikolwiek inny rodzaj modułów DIMM> 3. Dodatkowe oszczędności energii można uzyskać, konfigurując serwer w taki sposób, aby częstotliwość pamięci dysku znajdowała się na najniższym dopuszczalnym poziomie.

4 Aby dokładnie zrozumieć, na jakiej zasadzie przebiega skalowanie poboru mocy w serwerach nowszej generacji wykorzystujących technologię DDR3 DRAM (dynamiczną pamięć RAM), przyjrzymy się analizie zebranych wyników. Energia zużyta przez kość pamięci Rysunek 4 przedstawia pomiar zużycia energii w trzech scenariuszach przy zastosowaniu konfiguracji pamięci dual-rank pod obciążeniem. Obiektem analizy jest platforma serwerowa PassMark BurnInTest 7.1 Pro on an Intel Romley wyposażona w zintegrowany silnik zarządzający Hewlett-Packard ilo. Pomiar ma na celu określenie wzrostu zużycia energii w watach (W) przy zastosowaniu 1 DPC (liczba modułów DIMM na kanał), 2 DPC i 3 DPC.[5] [6] Rysunek 4. Całkowite zużycie energii serwera na DPC przy pełnym obciążeniu pamięci* Zgodnie z przewidywaniami, dodanie kolejnych modułów DIMM na kanał zwiększa ogólne zużycie energii serwera, całkowitą pojemność pamięci i neguje jakąkolwiek możliwość wprowadzenia ewentualnych ulepszeń ze względu na zajęcie wszystkich gniazd pamięci. Dodanie drugiego rzędu kości pamięci na procesor (2 DPC) powiększa zapotrzebowanie na energię o ok. 10,5%. W przypadku trzeciego rzędu zapotrzebowanie wzrasta o ok. 5%. Każde kolejne zajęcie DPC w serwerze ponad pierwszy DPC powoduje proporcjonalny wzrost łącznego poboru mocy i całkowitych kosztów utrzymania (TCO). Po zagospodarowaniu wszystkich trzech DPC nie ma możliwości na dalszą, bezpośrednią modernizację pamięci, która pozwoliłaby dostosować się do wymogów klientów. Pobór mocy porównanie pamięci dual-rank z quad-rank Alternatywą dla zajęcia kolejnych DPC ponad pierwszy jest wymiana całej konfiguracji pamięci na moduły DIMM działające w konfiguracji quad-rank z częstotliwością 800 MHz. Pozwoli to na powiększenie pojemności pamięci do poziomu niemal dwukrotnie przekraczającego wartość dla konfiguracji 2 DPC przedstawionej na rysunku 4. Równocześnie dochodzi do automatycznego zmniejszenia poboru do 1,35 V, czyli zużycia tylko 2 W więcej. Pobór mocy przy pracy pod obciążeniem jest o ok. 4% mniejszy w porównaniu z systemem o zajętych 3 DPC i pojemności pamięci 384 GB, jak przedstawia to rysunek 5.

5 Użycie części quad-rank nie tylko zapewnia większą pojemność adresowalnej pamięci w serwerze, ale również redukuje zużycie prądu pod obciążeniem, zwiększając możliwość oszczędzania energii. Rysunek 5. Całkowite zużycie energii serwera w konfiguracji dual-rank w porównaniu z serwerem quad-rank przy pełnym obciążeniu pamięci* Zużycie energii przy podobnej pojemności Pierwszy rozruch serwera stanowi najprawdopodobniej najtrudniejszą część jego użytkowania, ponieważ wiąże się ona ze wstępną konfiguracją serwera przygotowującą na przewidywane obciążenie robocze. Wprawdzie niektóre serwery zapewniają możliwość wprowadzenia natychmiastowych modyfikacji, które pozwolą zmaksymalizować pojemność lub częstotliwość odpowiednio do różnych warunków obciążenia roboczego, to jednak przewidywanie wymagań pamięci przy nieznanych wielkościach oszczędności energii może stanowić trudne zadanie. IRysunek 6 przedstawia zużycie energii podczas pierwszego rozruchu jednego serwera o mocy 256 GB z pamięcią DDR dual-rank oraz serwera z pamięcią DDR quad-rank. Przedstawione sytuacje opisują pracę przy dwóch częstotliwościach: wyższej częstotliwości 1600 MHz oraz znacznie bardziej ekonomicznej częstotliwości 1066 MHz. W przypadku pamięci quad-rank istnieje możliwość ewentualnej, bezpośredniej rozbudowy pamięci do 512 GB, pozwalającej sprostać większemu zapotrzebowaniu. Z kolei użycie pamięci dual-rank ogranicza perspektywy modernizacji wyłącznie do 384 GB.

6 Best Practices Najlepsze rozwiązania Server: Power Wzorcowy Benchmark pobór energii Rysunek 6. Całkowite zużycie energii serwera w konfiguracji dual-rank w porównaniu z serwerem quad-rank przy pełnym obciążeniu pamięci* Wstępne skonfigurowanie serwera kasetowego 1 U przy użyciu modułów pamięci quad-rank zamiast dual-rank o pojemności do 256 GB pozwala zredukować pobór mocy systemu znajdującego się pod obciążeniem o 13 W. Jest to równoważnik 6% całkowitego zużycia energii serwera wyposażonego w moduły pamięci dual-rank. W oparciu o harmonogram stawek za energię elektryczną za okres lata 2013 r., sporządzone przez Pacific Gas and Electric Company na potrzeby klientów w stanie Kalifornia (USA), gdzie wartość stawki wynosi ~21 /kwh (centy USA/kilowatogodzinę), zaoszczędzenie 13 W z poboru mocy systemu pozwala zmniejszyć koszty operacyjne serwera pracującego pod pełnym obciążeniem przez 24 godziny na dobę z 33,26 dolarów USA miesięcznie (5,28 kwh dziennie x 30 dni x 21 centów) do 31,30 dolarów USA na miesiąc (4,968 kwh dziennie x 30 dni x 21 centów). Jest to oszczędność kosztów energii rzędu 6% miesięcznie na serwer![7] Uzyskane oszczędności energii w watach są na tyle wysokie, że przy trzydziestu dwóch serwerach 1U ustawionych na standardowym stojaku 42 U, wyposażonych wyłącznie w pamięć quad-rank i pracujących przy pełnym obciążeniu podana różnica w zużyciu mocy pozwoli zasilić jeszcze dwa kolejne serwery 1 U lub też przemodelować budżet energii, w zależności od tego, czy stojak znajduje się po stronie chłodzonej, czy też nie. Zużycie energii przy braku obciążenia Istnieją przypadki, gdy nie wszystkie serwery zamontowane na stojakach mogą pracować pod pełnym obciążeniem przez całą dobę. Może wówczas dojść do większego zużycia mocy, jeśli pracują bez obciążenia lub przetwarzają małą objętość pracy w określonych porach dnia, na przykład przy wyrównywaniu obciążenia w klastrach pracy awaryjnej. W takich sytuacjach użycie pamięci quad-rank pozwala zmniejszyć zużycie energii do 9W w porównaniu serwerem o podobnej pojemności wyposażonym w pamięć dual-rank, pracującym przy braku obciążenia. Sytuację tego rodzaju przedstawia rysunek 7.

7 Rysunek 7. Całkowite zużycie energii przez serwer pracujący pod obciążeniem i bez obciążenia* Przy stawce 21 centów/kwh, łączna oszczędność zużycia energii rzędu 9 W zmniejsza koszty operacyjne serwera pracującego bez obciążenia przez 24 godziny na dobę z 23,59 dolarów USA miesięcznie (3,744 kwh dziennie x 30 dni x 21 centów) do 22,23 dolarów USA miesięcznie (3,528 kwh dziennie x 30 dni x 21 centów). Jest to oszczędność 6% energii miesięcznie na jeden serwer![7] Obliczając przewidywane koszty operacyjne zużycia energii dla okresu 3, 5 i 10 lat eksploatacji jednego serwera w oparciu o statyczną stawkę za energię elektryczną, możemy zauważyć, jak zaprezentowano na rysunku 8, że oszczędność energii uzyskana dzięki wyposażeniu serwera w moduły pamięci quad-rank skutecznie zwraca się w postaci budżetu na dodatkowy serwer w konfiguracjach wielu serwerów. Rysunek 8. Przewidywane koszty operacyjne serwera przy stawce 21 centów/kwh w standardowym okresie eksploatacji serwera wynoszącym 3, 5 i 10 lat*

8 Podsumowanie Koszt każdego serwera w dowolnej organizacji można obliczyć za pomocą formuły przedstawionej na rysunku 9 oraz przy użyciu narzędzia zarządzającego zintegrowanego z serwerem. W tym celu wystarczy pomnożyć pobór mocy systemu podany w watach przez liczbę godzin aktywnej pracy dziennie (tzn. 0,5 h na 30 min) i podzielić przez 1000 (kilo). Uzyskany wynik to standardowa kilowatogodzina zużyta przez system w obrębie określonego czasu (tzn. 30 min) w ciągu dnia. Rysunek 9. Formuła obliczania kwh Pomnożenie tej wartości przez liczbę dni w miesiącu lub roku, kiedy system jest aktywny, pozwala oszacować długoterminowe koszty operacyjne systemu, bazując na obowiązującej lub przewidywanej stawce za energię elektryczną przedstawionej na rysunkach 10 i 11. kwh x Dni / miesiąc x koszt/kwh = koszt za miesiąc Rysunek 10. Miesięczne koszty operacyjne kwh x giorni / anno x costo / kwh = costo per anno Rysunek 11. Roczne koszty operacyjne Opierając się na powyższych wynikach, można powiedzieć, że moduły pamięci quad-rank pozwalają (według kryterium gigabajtów) na większą oszczędność energii i ewentualną modernizację pamięci zmniejszającą całkowity pobór mocy systemu w porównaniu z modułami pamięci dual-rank, przy zachowaniu równocześnie tej samej wydajności albo nawet jej zwiększeniu. Stanowią więc oczywisty wybór dla organizacji, które dążą do zmaksymalizowania pojemności pamięci przy zminimalizowaniu zużycia energii. *Testowany system: SiSoftware BurnInTest 7.1 Pro w platformie Intel Romley HP Proliant ML350p Gen8 z dwoma procesorami Intel Xeon E i pamięcią do 256 GB, 384 GB lub 512 GB (dual-rank KTH-PL316/16G lub quad-rank KTH-PL310QLV/32G). Test przeprowadzony w trybie wydajności HP. Nieaktywna technologia wielowątkowości Intel Hyper. Źródła informacji [1] Statistical Review 2012, BP p.l.c. [2] Electricity Used by Office Equipment and Network Equipment in the U.S., University of California [3] Power Management in Intel Architecture Servers, Intel Corporation [4] Understanding Memory Resource Management in VMware ESX Server, VMwareInc.

9 [5] BurnInTest Professional edition V7.1,PassMark Software [6] HP ilo (Integrated Lights-Out) 4, Hewlett-Packard [7] A-1 Electric Rates schedule (commercial rate) 2013, Pacific Gas and Electric Company Kingston Technology Europe Ltd i Digital Europe Ltd, Kingston Court, Brooklands Close, Sunbury-on-Thames, Middlesex, TW16 7EP, England. Tel: +44 (0) Faks: +44 (0) Wszelkie prawa zastrzeżone. Wszelkie znaki towarowe i zastrzeżone znaki towarowe są własnością odpowiednich właścicieli. MKF-555