ГОСТ Р ИСО/МЭК 30134-2-2018 Информационные технологии. Центры обработки данных. Ключевые показатели эффективности. Часть 2. Коэффициент энергоэффективности (PUE)

Рекомендуется проводить регулярные расчеты коэффициента энергоэффективности (PUE) для точной оценки расхода ресурсов в инфраструктуре вычислительных мощностей. Этот коэффициент позволяет проанализировать уровень потребления энергии в зависимости от объема предоставляемых услуг, что обеспечивает более рациональное распределение ресурсов и оптимизацию затрат. При наличии PUE ниже 1.5 можно считать, что энергетические потери минимизированы.

Необходимо также учитывать, что значение PUE должно быть сопоставимо с данными аналогичных объектов. Для этого полезно изучить отчеты и исследования по среднестатистическим показателям в вашей отрасли. Это поможет установить реальные цели по улучшению показателей энергоэффективности, а также выявить области для возможных улучшений.

Интеграция современных систем мониторинга и автоматизации является важным шагом для оптимизации PUE. Использование датчиков для отслеживания температуры, влажности и энергопотребления обеспечивает более глубокое понимание и контроль за состоянием вашей инфраструктуры. Регулярный аудит и пересмотр всех систем позволят поддерживать энергоэффективные показатели на стабильном уровне.

Рекомендуется внедрять методы» улучшения, такие как распределение нагрузки, оптимизация систем охлаждения и замена устаревших компонентов на более современные решения. Ведение учета потребления энергии на регулярной основе позволит своевременно корректировать стратегии работы и поддерживать показатели на уровне, отвечающем современным требованиям.

ГОСТ Р ИСО/МЭК 30134-2-2018: Коэффициент PUE в центрах обработки данных

Для оптимизации расхода энергии в объектах вычислительной инфраструктуры применяется показатель PUE, который измеряет соотношение общей потребляемой энергии к энергии, потребляемой только IT-оборудованием. Понижение этого значения позволяет снизить затраты на электроэнергию и улучшить экологические показатели.

Рекомендуется использовать следующие методики для уменьшения PUE:

• Регулярный мониторинг потребления энергии. Установите системы учета, которые позволяют отслеживать потребление энергии в реальном времени.
• Оптимизация кондиционирования. Изучите возможности установки высокоэффективных систем охладительных установок и применения свободного охлаждения.
• Энергоэффективное оборудование. Предпочитайте устройства с высоким классом энергоэффективности (например, с обозначением «Energy Star»).
• Проектирование и планировка. Эффективное размещение серверов и активное использование пустого пространства поможет минимизировать затраты на охлаждение.
• Применение виртуализации. Снижение количества физических серверов за счёт виртуализации помогает уменьшить общее потребление энергии.

Рекомендованное целевое значение PUE для современных вычислительных систем составляет 1.2-1.5. Это позволяет балансировать затраты на эксплуатацию и вложения в инфраструктуру.

Для обеспечения соответствия нормам необходимо:

1. Периодически проводить аудит систем энергообеспечения и климат-контроля.
2. Отслеживать внедрение новых технологий, направленных на улучшение показателей PUE.
3. Сравнивать текущие показатели с отраслевыми нормами и стандартами для выявления зон для улучшения.

Снижение PUE улучшает не только финансовые результаты, но и репутацию организации благодаря более ответственному отношению к ресурсам и экологической устойчивости.

Методология расчета коэффициента PUE для оценки энергообеспечения ЦОД

PUE = Общее потребление энергии в ЦОД / Потребление энергии ИТ-оборудования

Общее потребление включает в себя всю электроэнергию, используемую для поддержки функциональности центра: освещение, системы охлаждения, резервные системы и т.д. Для более точных расчетов следует учитывать следующие аспекты:

Этап 1: Измерение общего потребления энергии

Установите приборы для учета, чтобы собирать данные о потреблении энергии на уровне всего центра. Учитывайте следующий тип оборудования:

• Электромеханические системы.
• Охлаждающие агрегаты.
• Источники бесперебойного питания.
• Системы мониторинга и управления.

Этап 2: Измерение потребления ИТ-оборудования

Подсчет потребляемой энергии ИТ-оборудованием должен производиться отдельными счетчиками, установившимися на следующих устройствах:

• Серверы.
• Сетевые коммутаторы и маршрутизаторы.
• Системы хранения данных.

Данные следует собирать в течение определенного периода (например, в месяц) для учета сезонных колебаний и пиковых нагрузок.

После получения обоих значений произведите расчет, чтобы определить коэффициент. Значение PUE, находящееся ниже 1.5, указывает на высокую энергоэффективность. Значения выше 2.0 требуют анализа и снижение потребления энергии.

Регулярно пересматривайте и корректируйте данные для поддержания точности. Используйте полученные результаты для оптимизации работы центров и для сравнения с отраслевыми стандартами.

Практические рекомендации по снижению коэффициента PUE в действующих центрах обработки данных

Оптимизируйте распределение нагрузки. Проведите анализ загруженности серверов и перераспределите нагрузки для обеспечения более равномерной работы оборудования. Это может снизить затраты на электроэнергию и улучшить эксплуатационные характеристики.

Регулярное обслуживание оборудования. Проводите регулярные проверки системы питания и охлаждения. Забитые фильтры и неисправные компоненты приводят к увеличенному потреблению электроэнергии.

Используйте руководства по проектированию для повышения теплового режима. Оптимизация пространственного расположения серверов, а также использование модульных решений дает возможность значительно улучшить тепловой режим и снизить потребление энергии на охлаждение, что уменьшает PUE.

Внедрение систем виртуализации. Используя виртуализированные серверы, можно сократить общее количество физических единиц, что снизит потребление энергии как на оборудование, так и на системы охлаждения.

Установите эффективные источники бесперебойного питания (ИБП). Исследуйте варианты, использующие технологии на базе многофазных преобразователей. Это может повысить КПД ИБП и сократить энергозатраты на поддержание работоспособности.

Мониторинг и анализ данных. Применение программ для мониторинга потребления электроэнергии на уровне отдельных устройств поможет выявить аномалии и оптимизировать состояние инфраструктуры.

Проводите обучение персонала. Создание системы обучения для сотрудников по вопросам энергосбережения и оптимизации работы оборудования поможет улучшить общую эффективность центра.

Обзор и модернизация освещения. Замените традиционное освещение на светодиоды, что снизит потребление энергии и увеличит срок службы источников света.

Изучение альтернативных источников энергии. Внедрение солнечных панелей или других возобновляемых источников энергии может стать источником дополнительной электроэнергии, снижая общие затраты.

Влияние коэффициента PUE на экономические показатели и устойчивость бизнеса

Для повышения рентабельности и устойчивости бизнеса целесообразно оптимизировать показатели PUE. Значение PUE, стремящееся к единице, свидетельствует о высоком уровне энергоэффективности ресурсоемких операций. Каждый снижаемый пункт PUE позволяет уменьшить затраты на электроэнергию на 10-15%. Например, при PUE 2.0 расходы на электроэнергию могут составлять до 50% от общего бюджета ИТ-операций, тогда как при значении 1.5 этот показатель может сократиться до 30%.

Экономия ресурсов и воздействия на устойчивость

Снижение PUE не только уменьшает операционные расходы, но и значительно снижает углеродный след. Это улучшает репутацию компании, повышая лояльность клиентов, которые стремятся сотрудничать с экологически сознательными партнёрами. Компании, соблюдающие высокие стандарты по данным показателям, имеют больший шанс привлечь инвесторов и получить финансирование от государственных и частных учреждений, активно поддерживающих зеленые инициативы.

Технические варианты оптимизации

Для достижения более низкого PUE рекомендуется провести анализ инфраструктуры. Замена устаревшего оборудования более современными, а также внедрение систем контроля и управления энергопотреблением (например, системы автоматического регулирования температуры) могут привести к значительному снижению PUE. Также следует рассмотреть возможности использования возобновляемых источников энергии, таких как солнечные панели или ветряки, что дополнительно повысит общую энергоэффективность предприятия.

Вопрос-ответ:

Что такое коэффициент энергоэффективности (PUE) в контексте центров обработки данных?

Коэффициент энергоэффективности (PUE) — это единица измерения, используемая для оценки энергоэффективности центров обработки данных. Он рассчитывается как отношение общего потребления энергии центра обработки данных (включая все элементы, такие как серверы, системы охлаждения и освещение) к потреблению энергии только IT-оборудования. Чем ближе значение PUE к 1, тем выше энергоэффективность: это означает, что большая часть потребляемой энергии используется непосредственно для работы серверов, а не на вспомогательные системы.

Каковы основные цели применения стандарта ГОСТ Р ISO/IEC 30134-2-2018?

Основные цели применения стандарта ГОСТ Р ISO/IEC 30134-2-2018 заключаются в том, чтобы предоставить организациям четкие рекомендации по измерению и интерпретации коэффициента PUE. Стандарт помогает установить единые подходы к оценке энергоэффективности, что, в свою очередь, способствует оптимизации потребления энергии в центрах обработки данных. Это также позволяет организациям стратегически планировать свои инвестиции в инфраструктуру, чтобы повысить общую эффективность и сократить затраты на электроэнергию.

Как можно улучшить коэффициент PUE в центре обработки данных?

Для улучшения коэффициента PUE в центре обработки данных можно предпринять несколько шагов. Во-первых, следует оптимизировать системы охлаждения, используя более эффективные технологии, такие как свободное охлаждение или системы с переменной производительностью. Во-вторых, важно проводить регулярный аудит работы оборудования и заменять устаревшие устройства на более экономичные. Кроме того, автоматизация управления энергопотреблением и использование возобновляемых источников энергии также помогут снизить PUE. В целом, улучшение требует комплексного подхода к управлению инфраструктурой центра обработки данных.

Каковы требования к расчету PUE, изложенные в стандарте?

Стандарт ГОСТ Р ISO/IEC 30134-2-2018 определяет несколько требований к расчету PUE. Прежде всего, необходимо точно учитывать общее потребление энергии, включая все компоненты, которые могут использовать энергию (серверы, системы охлаждения, освещение и т.д.). Также важно, чтобы данные о потреблении энергии были собраны в одном отчетном периоде и были представлены в сопоставимой форме. Стандарт также рекомендует использовать надежные методы измерения и инструменты для мониторинга, чтобы обеспечить точность данных, что важно как для внутренних анализа, так и для внешней отчетности.

Что может повлиять на изменение PUE со временем?

Показатель PUE может изменяться под воздействием различных факторов. Во-первых, модернизация оборудования может привести к улучшению показателя, так как новые технологии зачастую более энергоэффективны. Во-вторых, изменения в режиме работы центра обработки данных, например, увеличение нагрузки или переход на круглосуточный режим, могут также ухудшить PUE. Кроме того, сезоны года влияют на потребление энергии для охлаждения: летом затраты на охлаждение могут значительно возрасти. Наконец, изменения в политике управления энергией и внедрение новых стандартов могут повлиять на этот коэффициент в долгосрочной перспективе.

Что такое PUE и почему он важен для оценки центров обработки данных?

Коэффициент энергоэффективности (PUE) – это показатель, который оценивает соотношение между общей потребляемой электроэнергией центра обработки данных и энергией, используемой непосредственно для работы оборудования, например серверов и систем хранения данных. PUE рассчитывается по формуле: PUE = Общая энергия ЦОД / Энергия, потребляемая IT-оборудованием. Показатель важен для оценки эффективности использования энергии, что позволяет проводить анализ затрат и улучшать работу центров обработки данных. Это особенно актуально в условиях растущих требований к энергоэффективности и снижения углеродного следа, что обуславливает интерес к PUE как к инструменту для оптимизации энергозатрат.