Module 2 Suivi de la consommation d ’ énergie et analyse des coûts

1. Module 2Suivi de la consommation d’énergie et analyse des coûts Version 1.022 September 2011

2. Suivi et évaluation dans les systèmes informatiques et les salles serveurs – Aspects généraux Evaluation de l’efficacité énergétique Evaluation des coûts et des économies d’énergie

3. Suivi et évaluationdans les systèmesinformatiques et les sallesserveurs • Evaluation de l’efficacité énergétique • Un système de suivi doit être bien pensé avant sa mise en place ; • Pour juger la performance opérationnelle et aider à la prise de décisions, les données collectées doivent être optimisées : l’objectif est d’avoir les bonnes données, plutôt qu’un maximum de données ; • Des actions doivent ensuite être basées sur ces données utiles. La collecte des données doit être maintenue pour avoir un retour sur l’efficacité des actions mises en place ; • En comprenant les consommations énergétiques, les managers seront capables de monter un plan énergétique économique exploitant les économies d’énergie potentielles.

4. Suivi et évaluationdans les systèmesinformatiques et les sallesserveurs • Evaluation des coûts et des économies d’énergie • La collecte des données énergétiques aide à quantifier la charge énergétique des opérations des datacentres : • Souligner l’importance des améliorations en terme d’efficacité énergétique ; • Faciliter le bon dimensionnement des équipements. • Et à suivre et évaluer les économies d’énergie résultant de mesures d’améliorations spécifiques; • Se rendre compte d’économies concrètes peut inciter les opérateurs de datacentres à mettre en place plus de mesures d’efficacité énergétique.

5. Evaluation des coûts et des économies d’énergie • Des systèmes de suivi sont nécessaires pour acquérir des données en différents points de l’infrastructure mais ces données sont inutiles si elles ne sont pas accompagnées de logiciels/outils appropriés pour les traiter et indiquer aux managers quelles mesures doivent être prises en compte ; • Il y a plusieurs outils disponibles: par exemple, l’outil gratuit développé par le Save EnergyNow Program du Ministère américain de l’Energie (DoE), la suite DC Pro Software Tool(DC Pro) ; • L’outil DC Pro comprend unprocessus d’évaluation, un outil de benchmark, un suivi des performances et fournit des recommandations ; • Les outils sont disponibles gratuitement à l’adresse suivante: http://www1.eere.energy.gov/industry/datacenters/software.html

6. Evaluation des coûts et des économies d’énergie • „DC ProfilingTool“ est une application web utilisant des informations de base telles que les tarifs (e.g. électricité, eau) et une description basique du datacentrepour fournir un profil de son utilisation énergétique. Exemple de résultats de “DC Pro Profiler Tool” pour un datacentre(Source: DoE)

7. Evaluation des coûts et des économies d’énergie • L’„ElectricalSystems Tool“ a été conçu pour évaluer les économies d’énergie potentielles dans la chaine d’alimentation des datacentres: transformateurs, générateurs, UPS, PDU, etc. • Permet à l’utilisateur de comparer son installation avec d’autres datacentres. Exemplede “UPS Load Factor Chart” de “Electrical Systems Tool Sample” (Source: DoE)

8. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres Power Usage Effectiveness (PUE) Data center infrastructure Efficiency (DciE) Energy Reuse Effectiveness (ERE) Total Cost of Ownership Analysis (TCO)

9. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres • L’utilisation d’indicateurs de mesure est très importante: “Si vous ne pouvez pas mesurer, vous ne pouvez pas améliorer”. • L’utilisation d’indicateurs de mesure peut aider les gestionnaires de datacentres à mieux comprendre et améliorer l’efficacité énergétique de leurs datacentres existants, ainsi qu’aider à la conception de nouvelles installations ; • De plus, ces indicateurs fournissent un moyen fiable de comparer leurs résultats à d’autres organisation similaires ; • Bien que le PUE soit pointé comme l’indicateur préféré, d’autres indicateurs peuvent être envisagés et seront présentés.

10. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres: PUE • Power Usage Effectiveness (PUE) • Il mesure l‘efficacité avec laquelle le datacentre utilise l‘énergie ; • Indique quelle puissance est en réalité utilisée par les matériels informatiques (en opposition au refroidissement et autre); • C’est le ratio entre l‘énergie consommée par l‘ensemble du datacentre et la partie consommée par les matériels informatiques; • Il a été développé par The Green Grid. Le PUE est l‘inverse du DCiE(Data Center Infrastructure Efficiency) ; • La valeur idéale du PUE est 1,0 ; • Tout ce qui n‘est pas considéré comme un matériel informatique (éclairage, refroidissement, etc.) est compris dans le numérateur uniquement.

11. PUE d’un datacentre Google PUE pour les gros datacentres de Google (Source : Google)

12. Indicateurs de mesure de l’efficacitéénergétique des datacentres : DC Metrics Task Force • Afin de régler certaines incohérences dans l’utilisation des indicateurs, un groupe de leaders de différentes industries se sont réunis en Janvier 2010 pour se mettre d’accord sur les indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique et les normes du reporting ; • Parmi les organisations représentées se trouvent: • 7x24 Exchange, ASHRAE, The Green Grid, SiliconValley Leadership Group, U.S. Department of Energy Save EnergyNow and FederalEnergy Management Programs, U.S. Environmental Protection Agency’s ENERGY STAR Program, U.S. Green Building Council, and Uptime Institute

13. Indicateurs de mesure de l’efficacitéénergétique des datacentres : DC Metrics Task Force • Les principes suivants ont été adoptés: • Le PUE est l’indicateur de mesure d’efficacité privilégié pour les datacentres ; • En calculant le PUE, la consommation des appareils informatiques devrait être mesurée au moins à la sortie des UPS. L’industrie doit progressivement améliorer les méthodes de mesure de manière à ce que cette mesure puisse se faire de manière courante directement au niveau des matériels informatiques ; • Pour un datacentre dédié, l’énergie totale dans l’équation du PUE doit intégrer toutes les sources d’énergie au niveau du point d’approvisionnement du site par le réseau ; • Pour un datacentrepolyvalent, les mêmes considérations s’appliquent et l’énergie totale devra intégrer le refroidissement, l’éclairage et l’infrastructure de support pour le fonctionnement du datacentre.

14. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres : PUE Catégories de mesures de PUE recommandées par le DC Task Force * Pour la catégorie 0, la mesure concerne la demande d’électricité (kW)

15. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres :DciE • Data center infrastructure Efficiency (DciE) • Le DCIE est un indicateur qui détermine l’efficacité énergétique de datacentres ; • Il est exprimé en pourcentage ; • Il est calculé en divisant l’énergie consommée par les matériels informatiques par l’énergie totale du datacentre ; • Le DciEa aussi été développé par The Green Grid.

16. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres :PUE and DciE (Source: The Green Grid)

17. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres :ERE • Energy Reuse Effectiveness (ERE) • L’énergie du datacentre est réutilisée dans d’autres parties du bâtiment ou du site avec des résultats bénéfiques ; • Le PUE est un indicateur de base de l’infrastructure mais il ne prend pas en compte la réutilisation alternative de l’énergie perdue ; • C’est le but du ERE, proposé et développé par The Green Grid, LBNL, et NREL.

18. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres :ERE (Source: The Green Grid) Réutilisation de chaleur dans un espace extérieur au datacentre Les deux indicateurs (PUE et ERE) sont valables

19. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres :ERE – Utilisationinappropriée (Source: The Green Grid) Réutilisation de la chaleur au sein du datacentre ; Le PUE est le bon indicateur à utiliser ; Les avantages du flux G sont pris en compte dans le PUE.

20. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres :TCO • Analyse du coût total de possession Total Cost of Ownership(TCO) • Le TCO nécessite une analyse approfondie des retours sur investissements et d’autres processus décisionnels; • La compréhension des facteurs de coûts dans cette analyse donne une opportunité de mieux contrôler les coûts ; • Le TCO comprend les coûts du capital (CAPEX) et les dépenses opérationnelles (OPEX) ; • En général, le TCO d’une infrastructure informatique peut être calculé par la formule suivante: • Aux USA, les datacentres de grande taille peuvent avoir des coûts de $12 à $15 par Watt.

21. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres : TCO Calculateur des coûts du capital http://www.apcmedia.com/salestools/WTOL-7AXSAN_R1_EN.swf (Source : APC)

22. Indicateurs de mesure de l’efficacité énergétique des datacentres :TCO répartition Répartition du TCO par catégorie d’équipement pour un rack typique dans un datacentrehaute disponibilité (Source: APC)

23. Systèmes de suivi et de contrôle Systèmes de suivi Concepts pour les mesures/évaluations à differents niveaux du système

24. Systèmes de suivi et de contrôle • En évaluant les systèmes de suivi potentiels, les managers devraient étudier les éléments suivants : • Capacité de recueillir les données de tous les appareils voulus ; • Niveau de détail (granularité) de la collection ; • Facilité d’utilisation et d’intégration des données venant de plusieurs appareils et au cours du temps ; • Evolutivité pour une application massive et une capacité multi-sites; • Adaptabilité aux nouveaux besoins de mesure ; • Tendances et analyse des données ; • Intégration avec les systèmes de contrôle ; • Capacité à détecter les problèmes et à en informer les opérateurs des datacentres.

25. Systèmes de suivi • Le suivi des variables des systèmes informatiques (par exemple variables de performance et consommation d’énergie) est toujours important quelque soit la taille du système ; • Afin de suivre des variables physiques telles que la consommation énergétique des différents composants d’un système informatique, il est nécessaire d’installer des instruments appropriés (appareils de mesure et capteurs) ; • La plupart de datacentres n’ont pas été équipés de compteurs électriques pointus ou d’autres système de suivi ; • Un obstacle majeur à l’amélioration de l’efficacité énergétique est la difficulté àrecueillir des données au niveau des composants individuels et le manque de collecte des données au niveau global sur de nombreux datacentres.

26. Systèmes de suivi • Les systèmes de suivi ont une capacité d’enregistrement des données avec un large éventail des capteurs ; • Généralement, les systèmes utilisent un noyau central appelé “noeudd’information” (info node) et plusieurs modules individuels appelés “nœud de données” (data nodes) qui se trouvent près des points de mesure : Schéma d’un système de suivi classique (Source: LBNL)

27. Systèmes de suivi • Lorsqu’il décide quel niveau de suivi application, le responsable du datacentre devrait tenir compte de quelques aspects clés tels que: • coût en capital ; • précision et la résolution des données ; • l’utilisation finale des données suivies. • Trois approches sont suggérées: • Suivi minimum; • Suivi avancé; • Suivi de pointe.

28. Systèmes de suivi • Suivi minimum • Mesures réalisées périodiquement et ponctuellement avec des appareil de mesure portables ; • Données obtenues à partir de la documentation du fabricant (consommation, etc.) ; • Cette approche nécessite un certain degré d’implication humaine puisqu’elle s’appuie sur la collecte manuelle des données et les informations fournies par le fabricant ; • Les mises à jour des infrastructures et des investissements en appareils de mesure ne sont pas nécessaires.

29. Systèmes de suivi • Suivi avancé • Les données sont enregistrées en temps réel en utilisant les instruments nécessaires ; • Les instruments ne doivent pas nécessairement être accompagnés d’un support logiciel en ligne ; • Des instruments de suivi à long terme peuvent être installés ; • L’implication humaine est moins importante que dans l’approche précédente ; • Des légèresmodifications des infrastructures devraient être prévues.

30. Systèmes de suivi • Suivi de pointe • Les données sont collectées en temps réel par des systèmes d’enregistrement permanents/automatisés ; • Utilisation de logiciels en ligne dotés de fortes capacités d’analyse et de modélisation ; • Des modifications des infrastructures seront nécessaires ; • Ce suivi demandera probablement l’assistance d’un expert technique pour sa mise en place.

31. Systèmes de suivi

32. Systèmes de suivi • Quelle dimensionnement des systèmes de suivi? • La dimension du système de suivi dépend du nombre total d’équipements dans l’installation ; • Il doit disposer d’un nombre approprié de “noeudsd’information”afin de donner les informations nécessaires pour effectuer une analyse critique de la consommation énergétique ; • Pour les petites installations : • Le système de suivi peut être composé d’un ou deux appareils de suivi ; • Il peut ne disposer d’aucun appareil installé de manière permanente, mais seulement utiliser des mesures ponctuelles et périodiques (suivi minimum).

33. Systèmes de suivi • Quelle dimensionnement des systèmes de suivi? • Pour les installations plus larges : • Chaque “noeudd’information” peut être choisi parmi un large éventail d’instruments de mesure disponibles sur le marché : • Circulation d’air • Température, humidité • Demande énergétique • Tension, courant • Consommation énergétique, etc.

34. Systèmes de suivi Schéma d’un système électrique dans une installation polyvalente (Source : ASHRAE)

35. Systèmes de suivi Principaux points de mesures dans un datacentre (Source: ASHRAE)

36. Systèmes de suivi • Quelle utilisation des données recueillies? • La compréhension correcte des objectifs globaux des mesures est aussi importante que la mise en place du système de suivi et que la collecte des données ; • Les usages potentiels des données recueillies incluent : • L’utilisation de l’énergie consommée dans son ensemble ; • Les tendances de la consommation d’énergie au cours du temps ; • La compréhension des demandesénergétiquesinstantanéesd’équipementsclés de l’installation ; • L’interprétation des relevés d’opérations ; • Le calcul des indicateurs d’efficacité énergétique.

37. Matériel pour le suivi et contrôle Appareils de mesure et capteurs

38. Appareils de mesure et de contrôle • Un système de suividans un datacentreestcomposé d’un grand nombrede capteursdivers ; • Cescapteursmesurent les principales variables tellesque la température, le débit, la tension, le courant, la pression, l’humidité, etc. ; • Des compteursd’énergiesontaussiutilisés au sein du système de suivi, dont les informationsrecueilliessontrassemblées par un logicieladapté, qui afficheégalement les informationsà un niveauaggrégé ; • Plusieurs aspects doiventêtrepris en comptelors de la sélection des capteurs, notamment la portée, la résolution et la précision. Par exemple, iln’est pas judicieux de choisir un compteur capable de mesurersurl’intervalle 0-1000 kW pour unepompe de 20 kW.

39. Appareils de mesure et de contrôle • Les données recueillies par lesystème de suivi peuvent être analysées et des instructions peuvent être envoyées à des contrôleurs dans les datacentres pouvant déconnecter ou modifier les caractéristiques de fonctionnement ; • Il y a un large éventail des capteurs disponibles sur le marché, chacun utilisant des technologies de mesure différente ; • Tous les types d’appareils de mesure et de capteurs sont détaillés dans l’annexe de cette présentation.

40. Sous-systèmes de datacentre et principales variables à mesurer

41. Alimentation efficace et UPS

42. Consommation énergétique dans les datacentres Chaine d’alimentation électrique dans un datacentre Source: APC by Schneider Electric, 2010; White Paper #113 rev.2

43. Sources d’inefficacité dans l’alimentation électrique From: ASHRAE Saveenergynowpresentation, 2009

44. Effet de cascade de l’efficacité dans une chaine d’alimentation électrique Source: Liebert white papers

45. Comment évaluer l’efficacité d’un système d’alimentation The Green Grid a élaboré un outil qui permet d’analyser la chaine de distribution d’électricité et de calculer et comparer l’efficacité des différentes configurations et modes de fonctionnement: http://estimator.thegreengrid.org/pcee

46. UPS (Uninterruptible Power Supplies) Ces appareils se distinguent par: • Leur technologie: UPS statique (pas de pièces mobiles dans le chemin d’alimentation à part les ventilateurs; elle utilise un redresseur pour la conversion de CA en CC et un onduleur pour la conversion de CC en CA) et UPSdynamique (utilise un moteur/générateur ; pour les applications soumises à des mini-coupures ; n’utilise en général pas de batteries) • Leur topologie: Veille passive (dépendant de la tension et de la fréquence – VFD), en interaction avec la ligne (indépendant de la tension – VI) et Double conversion (indépendant de la tension et de la fréquence). • Leur mécanisme de stockage de l’énergie: batteries électrochimiques etvolants d’inertie

47. Efficacité de l’ASI en fonction de la topologie Source: http://hightech.lbl.gov/documents/UPS/Final_UPS_Report.pdf

48. Efficacité de l’UPS en fonction de la charge Source: APC by Schneider Electric, 2010; White Paper #92 rev.2

49. Efficacité moyenne minimum exigée pour les UPSà sortie CA proposée par EnergyStar

50. Exemples de bonnespratiques