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Progettazione dei Data Center: modello di crescita

Revisione 1

di Neil Rasmussen e Suzanne Niles

Introduzione 2

I sei parametri del modello di crescita

7

Il valore dell'implementazione graduale

10

Determinazione del piano di capacità del sistema

12

Ruolo del modello di crescita nella sequenza di pianificazione del sistema

16

Uso del modello di crescita per il calcolo del TCO

20

Conclusioni 23

Risorse 25

White Paper 143

La pianificazione a lungo termine delle capacità del datacenter o degli spazi dedicati alle infrastrutture di rete può sembrare impossibile, considerando l'evoluzione delle tecnologie IT e il costante cambiamento dei requisiti dell'attività. Eppure, i datacenter hanno un ciclo di vita che corrisponde a quello di diverse generazioni di dispositivi IT; di conseguenza, la pianificazione – o la mancata pianificazione – può avere grande influenza sull'efficacia degli investimenti. È possibile evitare molti costi inutili con semplici strategie di pianificazione in cui può essere incorporato anche il fattore di incertezza. Questo documento spiega un modo semplice ed efficace per sviluppare un piano di gestione delle capacità di un datacenter o di uno spazio dedicato alle infrastrutture di rete.

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I White Paper by Schneider Electric fanno parte del più ampio catalogo di white paper realizzati dal Data Center Science Center di Schneider Electric [email protected]

Progettazione dei datacenter: modello di crescita

Schneider Electric – Data Center Science Center White Paper 143 Rev 1 2

Per affrontare con successo le problematiche di pianificazione inerenti al progetto di un datacenter, è necessario disporre di un processo ben definito, della competenza di persone in grado di assumere decisioni e valutare alternative e di strumenti adatti ad organizzare i dati ed eseguire i calcoli. Tutto questo, si può riassumere nel concetto di modello di crescita, uno strumento che rappresenta la base strutturale e terminologica per la discussione dei requisiti futuri di alimentazione del carico informatico. Il modello di crescita presentato in questo documento è un elemento essenziale del processo di pianificazione dei datacenter descritto nel White Paper 142, Data Center Projects: System Planning. Il modello di crescita è un quadro di riferimento standardizzato che consente di definire e sviluppare, in modo organico, le esigenze di alimentazione della struttura IT in fase di pianificazione e che prevede sia la descrizione della potenza richiesta dal carico informatico – il profilo del carico informatico – che la definizione delle capacità di alimentazione che l'infrastruttura fisica deve assicurare – il piano di capacità del sistema. Il profilo del carico informatico è uno dei principali elementi di pianificazione e deve essere definito già nelle prime fasi di progettazione del datacenter. In queste prime fasi di pianificazione, per identificare il “profilo del carico informatico”, si usa spesso il termine non tecnico di piano di crescita, uno dei tre parametri IT su cui si basa il modello del processo e che rappresentano l'input indispensabile per la progettazione dei sistemi di alimentazione e raffreddamento.

Parametro IT Descrizione

Criticità

Il livello di disponibilità ed affidabilità del datacenter in prospettiva, in linea con la vocazione dell'attività. Per ulteriori informazioni sulla criticità e sulle modalità di definizione dei livelli di criticità per i datacenter, vedere il White Paper 122, Guidelines for Specification of Data Center Criticality/Tier Levels

Capacità La potenza a regime, in kW, del carico informatico (questa cifra diventerà il parametro di “carico finale massimo” nel profilo del carico informatico).

Piano di crescita Il carico informatico previsto nel corso del ciclo di vita del datacenter, espresso come profilo del carico informatico e basato su quattro parametri

Discutendo fin dall'inizio la pianificazione in base a questi tre elementi, in modo strutturato e organizzato, è possibile accedere rapidamente, con efficacia e soprattutto senza ambiguità alle successive fasi del processo di pianificazione. Criticità e capacità sono trattate nel White Paper menzionato prima. Il presente documento si concentra sul terzo elemento, il piano di crescita. Il piano di crescita esprime il carico informatico previsto come profilo del carico informatico, basato su quattro parametri. In base a questo profilo di carico, viene sviluppato un piano di capacità del sistema per supportare il carico informatico nel corso della vita operativa del datacenter. Questo documento presenta un modello e un linguaggio comune per descrivere il profilo del carico informatico e il piano di capacità del sistema, oltre che una metodologia per sviluppare quest'ultimo. Un semplice modello di crescita per la pianificazione della capacità La maggior parte dei piani di sviluppo dei datacenter risulta alquanto generica, perché non in grado di considerare la costante evoluzione tecnica dei dispositivi IT. Inoltre, non è sempre facile conoscere in anticipo le numerose esigenze dell'attività che indirizzano la progettazione

Introduzione

12

34

Tabella 1 Il piano di crescita è uno dei tre parametri IT che rappresentano l'input indispensabile per la pianificazione dei datacenter

Per ulteriori informazioni su come vengono utilizzati questi parametri IT nel processo di pianificazione, vedere il White Paper 142, Data Center Projects: System Planning (link nella sezione Risorse).

Progetti di Data Center: Pianificazione del sistema

Link per visualizzare le risorse disponibili White Paper 142

http://www.apc.com/wp?wp=142&cc=IT



del datacenter. Più avanti nel tempo si posiziona la stima del carico informatico, minore è l'attendibilità della previsione. Qualunque modello previsionale dei requisiti di capacità ha bisogno di informazioni riguardanti la qualità (certezza) delle stime. Un approccio al problema dell'incertezza è supportare la stima stabilendo i valori minimo e massimo, ragionevolmente prevedibili, durante il ciclo di vita del datacenter. Questo è l'approccio adottato dal modello di crescita descritto in questo documento. Il concetto di carico finale minimo e massimo è illustrato nella Figura 1. Il ciclo di vita di un datacenter è generalmente considerato di dieci anni. Una volta stimati i carichi massimo e minimo, l'aggiunta del carico INIZIALE e del tempo di TRANSIZIONE completa la stima di crescita del carico informatico (Figura 2). Questo prima parte del modello - che descrive il carico informatico stimato durante il ciclo di vita del datacenter - viene determinata nelle primissime fasi del processo di pianificazione. L'elemento finale del modello di crescita è il piano di capacità del sistema ovvero l'implementazione pianificata dell'infrastruttura di alimentazione e raffreddamento a supporto del carico di potenza previsto (Figura 3). Il piano di capacità del sistema viene determinato in una fase successiva del processo di pianificazione, dopo la definizione dei dettagli relativi all'architettura del sistema e allo spazio fisico disponibile.

MINIMUM final loadMINIMUM final load

Data center lifespan

MAXIMUM final loadMAXIMUM final loadFigura 1 Modello di stima del carico finale MINIMO e del carico finale MASSIMO

MAXIMUM load

MINIMUM load

RAMPRAMP--UP UP timetime


INITIAL INITIAL loadload

Figura 2 Carico INIZIALE e tempo di TRANSIZIONE



Questo modello può sembrare semplicistico ed autoesplicativo ma è in grado di rappresentare concetti complessi che, spesso, non vengono correttamente comunicati tra le parti coinvolte nel progetto di un datacenter. Il modello completo è costituito da sei parametri ed è illustrato nella Figura 4.

Parametri contenuti in questo modello I sei parametri di questo modello rappresentano le principali caratteristiche di crescita del datacenter e definiscono un linguaggio comune che contribuisce ad una migliore comprensione e ad una più efficace discussione dei problemi di pianificazione. Questi sei parametri sono riepilogati nella Tabella 2.

MAXIMUM load

MINIMUM load

RAMP-UP time


INITIAL load

System capacity plan

Figura 3 Modello parziale del piano di capacità del sistema

MAXIMUMMAXIMUM final load

MINIMUMMINIMUM final load

Initial load

Ramp-up time

3

4

MINIMUMfinal load

5Step size

MAXIMUM final load1 2



ACTUAL final load (unknown)

6 Margin

Figura 4 Modello di crescita completo



Perché non limitarsi a prevedere un unico carico effettivo? Il modello illustrato nella Figura 4 prevede la stima del carico finale massimo e minimo ma non quella del carico finale effettivo. Qualunque definizione del carico finale effettivo si rivela, nella maggior parte dei casi, una semplice congettura. Generalmente, il carico finale effettivo di una particolare installazione dipende da numerose variabili che, in qualche misura, i responsabili della pianificazione non possono prevedere o della cui esistenza non sono consapevoli. Un metodo di pianificazione più utile, rappresentato da questo modello di crescita, è quello di identificare i limiti superiore e inferiore del carico finale che, generalmente, sono più attendibili e possono contare su un più alto livello di consenso rispetto ad un unico valore. Spesso, gli utenti hanno una idea ben precisa del valore da assegnare al carico massimo perché, in passato, il massimo carico possibile rappresentava il valore “sicuro” su cui basare la progettazione di tutto il sistema ed i responsabili della pianificazione sono ancora abituati a pensare in quei termini. A prima vista, l'aggiunta di un parametro che rappresenti il carico minimo previsto può sembrare superflua ma è la chiave per beneficiare di quei significativi vantaggi, a livello di costo, che questo modello di crescita consente di ottenere, come spiegato più avanti. L'identificazione di un carico previsionale sia massimo che minimo fornisce al modello più informazioni e consente di integrare, nel piano di capacità del sistema, anche il fattore di incertezza della crescita, fornendo una semplice strategia per minimizzare il rischio di sovradimensionamento ed abbassare il costo totale di esercizio. Distinzione tra “profilo del carico informatico” e “piano di capacità del sistema” Questo modello di crescita è la cornice, basata su un linguaggio comune, in cui rappresentare sia i requisiti del carico informatico, conosciuti dall'utente, che il piano del progettista dell'infrastruttura fisica per sviluppare un sistema di alimentazione e raffreddamento in grado di rispondere a quei requisiti. Si tratta di due fasi distinte e consecutive. La prima parte del modello di crescita – il profilo del carico informatico – è fornita dall'utente e rappresenta l'input del processo di pianificazione. La seconda parte del

Parametro del modello di crescita Significato

Prof

ilo d

el c

aric

o

info

rmat

ico

1 Carico finale MASSIMO Massimo carico informatico previsto

2 Carico finale MINIMO Minimo carico informatico previsto

3 Carico INIZIALE Carico informatico dell'installazione iniziale

4 Tempo di transizione Il tempo occorrente per passare dal carico iniziale al carico finale

Pian

o di

cap

acit

à de

l sis

tem

a 5 Ampiezza dei gradini intermedi

Ampiezza dei gradini intermedi di crescita dell'infrastruttura fisica (se l'implementazione della capacità di regime viene differita)

6 Margine Capacità di riserva a copertura di eventi non previsti – aumento del carico informatico o maggiore domanda sulle capacità del sistema

Tabella 2 Parametri del modello di crescita



modello di crescita – il piano di capacità del sistema – è il risultato del processo di pianificazione che definisce l'implementazione dell'infrastruttura di alimentazione e raffreddamento (inclusi i gradini intermedi) a supporto del profilo del carico informatico dell'utente. Quindi, per un particolare progetto, il modello di crescita viene sviluppato in due parti:

1. Prima: sviluppo del profilo del carico informatico. Il profilo del carico informatico, definito dai parametri 1-4 del modello, viene creato nelle primissime fasi del processo di pianificazione, in base alla conoscenza delle esigenze dell'organizzazione. In alcuni casi, ciò può richiedere l'intervento di un consulente che conosca perfettamente l'attività e le problematiche IT generali dell'organizzazione oppure si può far riferimento a profili standard che descrivono i parametri di crescita IT di organizzazioni simili. A questo punto, per chi partecipa al processo di pianificazione, la cosa importante è raggiungere una visione condivisa del carico IT stimato.

2. Seconda: sviluppo del piano di capacità del sistema a supporto del profilo del carico informatico. Il piano di capacità del sistema è rappresentato dai parametri 5 e 6 del modello di crescita (ampiezza dei gradini intermedi e margine). Lo sviluppo del piano di capacità del sistema inizia, nelle prime fasi della sequenza di pianificazione, con una stima approssimativa dell'ampiezza dei gradini che guiderà la scelta del progetto di riferimento (trattato più avanti in questo documento). Il piano di capacità del sistema viene ultimato in una fase successiva della sequenza di pianificazione, dopo la determinazione dell'architettura del sistema di base e del layout della sala. L'utente, generalmente, non ha esperienza in questo campo e si affida quindi al fornitore delle apparecchiature o ad altre società di consulenza qualificate. I gradini intermedi di crescita consentono di ritardare, modificare o annullare l'installazione della capacità di regime in base alle condizioni effettive, man mano che si rivelano durante il tempo di transizione. I vantaggi di una implementazione graduale vengono discussi più avanti in questo documento, nella sezione “Il valore dell'implementazione graduale”.

La Figura 5 illustra la distinzione tra il profilo del carico informatico e il piano di capacità del sistema. Il piano di capacità del sistema rappresenta la capacità del sistema infrastrutturale di supportare il carico informatico – in altre parole, risponde alla domanda: "Qual è il carico informatico che questa infrastruttura può supportare?". La capacità del sistema prende in considerazione sia la quantità di alimentazione che può essere fornita al carico che la capacità del sistema di raffreddamento di raffreddarlo.

Figura 5 Distinzione tra profilo del carico informatico e piano di capacità del sistema

Profilo del carico informatico

Profilo del carico informatico Piano di capacità del sistema (linea rossa) Deve essere in grado di supportare il carico finale MASSIMO

MAXIMUM loadMAXIMUM load

MINIMUM loadMINIMUM loadINITIAL INITIAL loadload

Actual load (unknown)


MAXIMUM loadMAXIMUM load

MINIMUM loadMINIMUM loadINITIAL INITIAL loadload


Actual load (unknown)




Il profilo del carico informatico è una stima di crescita dei requisiti di alimentazione del progetto. In questo modello, i requisiti di raffreddamento sono impliciti perché dipendono direttamente dai requisiti di alimentazione. La discussione sul carico e sulla capacità è generalmente centrata, come qui, sul requisito di alimentazione del carico informatico. L'effettiva capacità dell'infrastruttura di supportare un determinato carico informatico, tuttavia, non dipende solo dall'alimentazione ma anche dal raffreddamento necessario a proteggere il carico dal surriscaldamento. La capacità dell'infrastruttura di supportare un determinato carico informatico, quindi, è la capacità del sistema, nel suo complesso, di fornire gli adeguati livelli di alimentazione e raffreddamento. Fortunatamente per i progettisti di sistemi, i requisiti di alimentazione e raffreddamento sono direttamente correlati – ogni watt di energia elettrica consumato dai dispositivi IT viene convertito in un watt di calore (potenza termica) che devono essere rimossi. Quindi, i requisiti di alimentazione e raffreddamento dei dispositivi IT, oltre ad essere praticamente uguali (con una leggerissima differenza), possono essere espressi con le stesse unità – i kilowatt. Il profilo del raffreddamento IT è uguale al profilo del carico informatico. I gradini di implementazione progressiva del sistema di raffreddamento possono differire da quelli del sistema di alimentazione, in base alla scalabilità delle apparecchiature selezionate e all'architettura della configurazione del sistema. Parametri 1 e 2: carico finale MASSIMO e MINIMO Il primo passo è la stima del carico di alimentazione IT. Si tratta della migliore ipotesi del carico informatico previsto durante il ciclo di vita dell'installazione. Dato che può essere difficile quantificare il fattore di incertezza delle esigenze IT nel tempo, questo modello di crescita semplifica la discussione richiedendo solo un carico finale massimo ed un carico finale minimo che, generalmente, possono essere stabiliti con maggiore attendibilità rispetto ad un unico carico target. La Figura 6 evidenzia questi due parametri nel modello di crescita. Carico finale MASSIMO – Il carico più alto che può essere ragionevolmente previsto, considerando il piano dell'attività e qualunque potenziale opportunità che l'utente può prevedere. Alcuni utenti possono voler “rafforzare” ulteriormente questa stima per proteggersi dal rischio di non potersi espandere, in futuro, a causa di un limite fisico dovuto ad elementi non scalabili, come le dimensioni della sala o la capacità della rete di fornitura dell'energia elettrica (che sarà dimensionata in modo da reggere il carico finale MASSIMO). Va sottolineato che, nella maggior parte dei casi, questo livello massimo non sarà mai raggiunto – statisticamente, la grande maggioranza delle installazioni si ferma molto al di sotto del carico massimo stimato. In questo modello, il piano di implementazione graduale (parametri di tempo di transizione e numero di gradini intermedi) permette di rallentare o fermare l'implementazione quando il futuro diventa più chiaro e l'incertezza diventa certezza

> Raffreddamento in kilowatt Talvolta, i requisiti di raffreddamento e la capacità dei condizionatori d'aria sono espressi in “ton” o “BTU all'ora” ma queste unità non esplicitano la semplice e diretta relazione tra la potenza assorbita e il calore che deve essere estratto dalla sala. L'uso dei kilowatt per misurare il raffreddamento semplifica analisi e pianificazione. Schneider Electric usa lo standard internazionale dei kilowatt per esprimere sia il requisito di raffreddamento del datacenter che la capacità di raffreddamento delle apparecchiature di condizionamento dell'aria. Il raffreddamento espresso in BTU/h o in ton può facilmente essere convertito in kilowatt per semplificare la pianificazione. kW = BTU/hr x .000293

kW = ton x 3.52

I sei parametri del modello di crescita



(il funzionamento e i vantaggi di una implementazione graduale sono trattati più avanti in questo documento, nella sezione “Il valore dell'implementazione graduale”). Carico finale MINIMO – Il carico finale più basso che può essere ragionevolmente previsto, considerando i rischi conosciuti dell'attività e gli eventuali mutamenti del mercato. Questo parametro verrà usato successivamente per stabilire la capacità iniziale del sistema e il piano di implementazione graduale (v. la sezione Determinazione del piano di capacità del sistema). Si tratta di un valore importante anche per l'analisi del costo totale di esercizio (TCO), di cui parleremo più avanti. La Figura 6 illustra i parametri di carico finale MASSIMO e carico finale MINIMO. Questi due parametri forniscono preziose informazioni per il progetto del piano di capacità del sistema, dato che interessano sia gli elementi scalabili che quelli non scalabili, come spiegato nella sezione “Determinazione del piano di capacità del sistema”. Parametro 3: Carico INIZIALE Il carico INIZIALE (Figura 7) è il carico informatico che deve essere supportato nel momento in cui il sistema viene installato. Essendo direttamente correlato alle attuali condizioni dell'attività, è molto più facile da determinare rispetto ai limiti previsionali minimo e massimo dei parametri 1 e 2. Il carico INIZIALE sarà generalmente inferiore sia al carico finale MASSIMO che al carico finale MINIMO anche se, nei casi in cui il carico informatico diminuisce, potrebbe superare il carico finale MINIMO.

Initial load

Ramp-up time

3

4

MINIMUMfinal load



ACTUAL final load (unknown)Figura 6 Parametri di carico finale MASSIMO e carico finale MINIMO del modello di crescita

INITIALload 3

4

MINIMUMfinal load




RAMP-UPtime

Figura 7 Parametro di carico INIZIALE del modello di crescita



Parametro 4: tempo di transizione Il tempo di transizione è il tempo stimato tra l'installazione iniziale e il carico finale. Parametro 5: ampiezza dei gradini intermedi L'AMPIEZZA DEI GRADINI INTERMEDI è un attributo del piano di capacità del sistema, non del profilo del carico informatico. Viene determinato nella fase avanzata della sequenza di pianificazione, prendendo in considerazione la scalabilità dell'architettura del sistema selezionato (il progetto di riferimento, descritto più avanti), il layout della sala, il fattore di incertezza e i potenziali risparmi sui costi di esercizio (TCO) derivanti da una implementazione incrementale.

INITIALload

RAMP-UPtime

3

4

MINIMUMfinal load




Figura 8 Parametro di tempo di transizione del modello di crescita

INITIALload 3 MINIMUM

final loadMAXIMUM final load1 2



4 RAMP-UPtime

STEP SIZE

System capacity plan5MARGIN6

Figura 9 Parametro di AMPIEZZA DEI GRADINI INTERMEDI del modello di crescita



Parametro 6: margine Il margine è la capacità di riserva dell'infrastruttura destinata a fronteggiare mutamenti imprevisti – un aumento della domanda di alimentazione del carico informatico (p.e. una aggiunta di server non autorizzata) o una diminuzione della capacità fornita dall'infrastruttura di alimentazione e raffreddamento (p.e. una riduzione del raffreddamento dovuta all'intasamento di un tubo di scarico del calore). Con “implementazione graduale” ci si riferisce a una strategia di realizzazione incrementale del piano di capacità del sistema, in linea con la crescita del carico informatico. I principi alla base dell'implementazione graduale sono semplici ed intuitivi: • L'implementazione graduale consente di far

crescere la capacità di alimentazione e raffreddamento insieme al carico informatico, evitando spese di investimento ed esercizio (soprattutto costi energetici) che non sono ancora necessarie.

• Se il futuro carico informatico è incerto, ogni gradino intermedio fornisce l'opportunità di rivalutare l'implementazione, decidendo di differire o ridurre la fase successiva o, addirittura, di fermare completamente l'installazione.

Questi concetti fanno ormai parte della vita di ogni giorno ma, nel settore dei datacenter, le vecchie architetture non scalabili di alimentazione e raffreddamento hanno imposto, per decenni, la realizzazione immediata dell'intera struttura. Tuttavia, gli attuali sistemi modulari e scalabili permettono finalmente ai progettisti di sfruttare i significativi vantaggi di una implementazione incrementale, anche se continueranno ad esserci elementi dell'infrastruttura che non possono essere scalati e che dovranno essere installati fin dall'inizio alla capacità di regime. Per un confronto tra gli elementi scalabili e quelli non scalabili, vedere la Figura 11. Sono tre i fattori rendono l'implementazione graduale particolarmente interessante: • L'energia è diventata una importante voce di spesa. La bolletta elettrica

rappresenta un forte incentivo ad evitare, dove possibile, un inutile

INITIALload 3 MINIMUM

final loadMAXIMUM final load1 2



4 RAMP-UPtime

STEP SIZE

System capacity plan5 6MARGIN

Figura 10 Parametro di MARGINE del modello di crescita

Il valore dell'implementa zione graduale

Dalla Figura 5

System capacity planSystem capacity plan

IT IT load load profileprofile

Stepped Stepped phasephase--inin



sovradimensionamento ma, a mantenere snello il datacenter, contribuiscono anche le iniziative di “Green Building” ed i programmi di “Demand Side Management” che premiano e promuovono l'efficienza. Un datacenter “correttamente dimensionato” – la cui capacità di alimentazione e raffreddamento segue la crescita del carico informatico – è molto più efficiente rispetto ad uno con una eccessiva capacità inutilizzata.

• Raramente, i datacenter raggiungono le dimensioni massime stimate. La ricerca ha dimostrato che la maggior parte dei datacenter si ferma ad un carico molto inferiore rispetto a quello massimo stimato in fase di pianificazione. Una implementazione graduale riduce il rischio di installare una capacità che non verrà mai utilizzata. Per la maggior parte dei datacenter, questo è il più grande vantaggio dell'implementazione incrementale.

• La capacità inutilizzata genera inutili costi di manutenzione. Le apparecchiature installate, infatti, devono essere manutenute e riparate anche se la capacità è inutilizzata. Installando solo ciò che serve a supportare il carico corrente, è possibile evitare significative spese di manutenzione – non ci sono costi di manutenzione se non ci sono le apparecchiature.

La Figura 11 illustra l'implementazione graduale. Come si può notare, maggiore è il fattore di incertezza, più numerosi saranno i gradini intermedi di implementazione, in modo da poter rivalutare ed adeguare il piano con una maggiore frequenza.

Initial load

Stepped phase-in allows for abort of capacity plan at any step as future becomes more clear

Ramp-up time

Original plan

Modified planMAXIMUMMAXIMUM projected load

MINIMUMMINIMUM projected load


““STOP buildout now STOP buildout now –– we we have stopped growinghave stopped growing””

ACTUALACTUAL final load reached early

Original plan

Initial load

Ramp-up time

Smaller phase-in steps allow more frequent evaluation of uncertain future

MAXIMUMMAXIMUM projected load Modified plan


ACTUALACTUAL final load reached early

MINIMUMMINIMUM projected load

““STOP buildout now STOP buildout now –– we we have stopped growinghave stopped growing””

Figura 11 L'implementazione graduale consente di rivalutare a più riprese il piano, prima di arrivare alla capacità di regime



L'obiettivo del piano di capacità del sistema è quello di assicurare che la capacità di alimentazione e raffreddamento sia sempre sufficiente a supportare il carico informatico. Per raggiungere questo obiettivo, il piano deve essere concepito in modo da poter coprire il massimo carico stimato in qualunque momento del ciclo di vita del datacenter. Il vecchio modo: una serie di sprechi dovuti al sovradimensionamento Il modo più semplice per garantire che la capacità sia sempre sufficiente è costruire, fin dall'inizio, l'intera struttura per supportare il massimo carico stimato. Questa è una strategia da sempre utilizzata ma che può rivelarsi estremamente dispendiosa dato che, nella maggior parte dei casi, sbocca nel sovradimensionamento e nell'installazione di capacità inutilizzate (Figura 12). Dal punto di vista economico, lo spreco risiede nella spese di investimento per apparecchiature inutili e nelle spese di esercizio per capacità altrettanto inutili. Non bisogna dimenticare che il costo dell'elettricità e i costi di manutenzione legati alle apparecchiature inutilizzate possono essere notevoli nel corso della vita del datacenter (v. il White Paper 37, Ottimizzare gli investimenti per la realizzazione di infrastrutture per sale CED e apparati di rete). Lo spreco di capacità può verificarsi in due modi: • Se il carico informatico iniziale è basso e cresce nel tempo, durante il periodo di

transizione il sistema sarà sovradimensionato (Figura 12a).

• Se il carico informatico non raggiunge mai il livello stimato, il sistema sarà sovradimensionato per l'intero ciclo di vita (Figura 12b). La maggior parte dei datacenter non raggiunge mai la piena capacità stimata – in effetti, il tipico datacenter funziona a meno della metà della capacità prevista.

Il nuovo modo: ridurre gli sprechi grazie ad un piano di implementazione graduale Se l'infrastruttura può essere implementata gradualmente, entrambi i tipi di sovradimensionamento illustrati nella Figura 12 possono essere notevolmente ridotti. Una implementazione graduale ha tre importanti vantaggi: • Minore spreco di capacità durante il periodo di transizione. Se il carico informatico

è destinato a crescere, una implementazione graduale consente di allineare meglio l'aumento delle capacità al carico durante il periodo di crescita. Pur mantenendo sempre un margine di riserva per le esigenze impreviste di alimentazione e raffreddamento del carico attuale (il margine), un piano graduale può ridurre notevolmente lo spreco di una inutile sovracapacità (Figura 13a).

Capacità sprecata

Capacità del sistema

Carico

Figura 12

a. (sinistra) Capacità sprecata durante la transizione alla capacità di regime b. (destra) Capacità sprecata nel corso della vita del datacenter, se il carico informatico non raggiunge il livello stimato

Determinazione del piano di capacità del sistema

Capacità in eccesso (sprecata) Margine (necessario)

Capacità del sistema

Carico Capacità sprecata

Ottimizzare gli investimenti per la realizzazione di infrastrutture per sale CED e apparati di rete





• Riduzione dell'incertezza della crescita. Se c'è incertezza riguardo al carico informatico futuro (come succede quasi sempre), ogni gradino intermedio fornisce l'occasione di rivalutare il piano di capacità nel tempo, man mano che il futuro diventa più chiaro (Figura 13b). In base alle nuove informazioni, il passo successivo può essere rinviato, ampliato o ridimensionato e, all'occorrenza, l'implementazione può essere fermata del tutto. Questa strategia evita il sovradimensionamento nel caso in cui la crescita IT prevista non si materializza.

• Evoluzione informata dell'architettura di raffreddamento. Il modo in cui il raffreddamento viene distribuito nella sala influisce sulla capacità di supportare dispositivi IT ad alta densità. L'architettura di raffreddamento a livello di sala non può rispondere alle esigenze dei “punti caldi” ad alta densità e quindi, all'interno della sala, ci saranno delle zone che non potranno essere usate per l'alta densità, anche se la capacità totale di raffreddamento corrisponde al raffreddamento totale richiesto dai dispositivi in sala. L'implementazione incrementale dell'infrastruttura fisica, basata sull'aggiunta di alimentazione e raffreddamento a livello di fila, in risposta a conosciuti requisiti di densità, consente di evitare gli sprechi dovuti a tale “capacità non utilizzabile”.

Confronto tra elementi scalabili e non scalabili Per raggiungere l'obiettivo di minimizzare il sovradimensionamento garantendo sufficienti capacità per il carico informatico, gli elementi scalabili e non scalabili dell'infrastruttura devono essere implementati in modo diverso:

• Gli elementi non scalabili vengono installati fin dall'inizio per rispondere alle esigenze del massimo carico previsto per tutta la vita del datacenter (parametro di carico finale MASSIMO). Esempi di elementi non scalabili sono la dimensione fisica della sala, la capacità della rete di fornitura dell'energia elettrica e il preesistente sistema di condizionamento dell'aria a livello di sala. Lottare contro questi vincoli “fisici” di capacità può incidere in modo estremamente negativo sui fattori di tempo, disponibilità e spesa e, generalmente, viene considerato qualcosa da evitare a tutti i costi.

• Gli elementi scalabili che vengono installati fin dall'inizio, invece, devono rispondere alle esigenze di un carico inferiore a quello massimo. In pratica, devono supportare il carico INIZIALE per un certo periodo di tempo, per essere poi gradualmente aumentati in base ai passi previsti dal piano di implementazione. Esempi di elementi scalabili sono i rack, la distribuzione e la protezione dell'alimentazione a livello di rack, il raffreddamento a livello di rack.

Figura 13

a. (sinistra) Riduzione degli sprechi durante il periodo di crescita, grazie ad un migliore allineamento di capacità e carico b. (destra) Riduzione degli sprechi nel corso della vita del datacenter, grazie alla possibilità di fermare l'implementazione del piano se il carico effettivo è inferiore al previsto

Carico

Piano di capacità del sistema

Confrontare con la capacità sprecata (zona blu) nella Figura 12

Carico

Capacità in eccesso (sprecata) Margine (necessario)

Piano di capacità modificato

Piano di capacità originale

Punto di arresto dell'implementazione



Gestione dell'incertezza: il ruolo fondamentale del parametro di “carico MINIMO” Il parametro di carico finale MINIMO è la chiave per integrare nel modello tutte le informazioni necessarie a quantificare l'incertezza del futuro carico informatico. Il parametro di carico finale MASSIMO, invece, è un modo vecchio e alquanto semplicistico di gestire l'incertezza riguardo al futuro carico informatico. Dato che la capacità di alimentazione e raffreddamento deve essere in grado di rispondere alle esigenze di qualunque futuro carico informatico, la tecnica tradizionale prevedeva di andare sul sicuro installando fin da subito tutta la capacità necessaria. E' un metodo che funziona ma è alquanto dispendioso, per le due ragioni illustrate nelle Figure 12 e 13: (1) Capacità sprecata durante la transizione alla capacità di regime e (2) Capacità sprecata nel corso della vita del datacenter, se il carico informatico non raggiunge il livello stimato. Ora che la tecnologia infrastrutturale supporta alimentazione e raffreddamento scalabili, il parametro di carico finale MINIMO può essere usato per fornire ulteriori informazioni alla progettazione dell'infrastruttura fisica. Insieme alla possibilità di installare importanti parti del sistema in modo graduale, il parametro di carico finale MINIMO rappresenta un potente strumento di gestione dell'incertezza. Più lontano è il valore minimo da quello massimo, maggiore è l'incertezza nella stima del futuro carico informatico. Usando la differenza tra i valori minimo e massimo come misura dell'incertezza, è possibile decidere se costruire subito l'intero sistema o prevedere una implementazione graduale:

• Nessuna incertezza. Se il carico finale MINIMO equivale al carico finale MASSIMO – ovvero non c'è alcuna incertezza riguardo al carico finale – l'unica ragione per una implementazione graduale sarebbe la maggiore efficienza dovuta all'allineamento di capacità e carico durante il periodo di transizione, sempre che tale periodo sia sufficientemente lungo. Il numero di gradini sarebbe determinato soppesando i costi degli interventi intermedi rispetto ai costi della capacità inutilizzata durante il periodo di transizione.

• Incertezza limitata. Se il carico finale MINIMO è solo leggermente inferiore al carico finale MASSIMO, il vantaggio di una crescita graduale (punti di rivalutazione o allineamento di capacità e carico) può non essere sufficiente a giustificare il disagio di una implementazione graduale. In questo caso, l'installazione immediata della capacità di regime può essere la scelta migliore.

• Grande incertezza. Se il carico finale MINIMO è significativamente inferiore al carico finale MASSIMO, una contenuta installazione iniziale, destinata a crescere

MAXIMUM final load

Initial build

Phase-inStep 2

SCALABLESCALABLE elements are phased-in over time to mitigate the risk of overbuilding

Row

1

Row

2

Row

5

Row

4

Row

3

• Room size• Service entrance• Utility switchgear• Heat rejection (e.g. chillers)

INITIAL load

NONNON--SCALABLESCALABLE elements are sized upfront for MAXIMUM final load

Phase-inStep 1

Figura 14 Implementazione degli elementi scalabili e non scalabili del piano di capacità



gradualmente, è generalmente giustificata; ampiezza e numero dei gradini intermedi saranno decisi in base alle considerazioni riportate nella prossima sezione, Fattori che determinano l'ampiezza dei gradini intermedi.

La Figura 15 mostra diversi scenari che illustrano i suddetti principi.

MAXIMUM = MINIMUMMAXIMUM = MINIMUM

Power capacity plan

NO UNCERTAINTY as to final loadNO RAMP-UPFull upfront buildout


Power capacity plan

NO UNCERTAINTY as to final load,LONG RAMP-UP to final load

Stepped phase-in reduces excess capacity (and energy expense) during ramp-up

MAXIMUM loadMAXIMUM loadMINIMUM loadMINIMUM load

Power capacity plan

LITTLE UNCERTAINTY as to final load

A few steps to reduce excess capacity during ramp-up, but don’t need many decision points


Power capacity plan

NO UNCERTAINTY as to final loadSHORT RAMP-UP to final load

Stepped phase-in isn’t worth the disruption, so full buildout up front

MAXIMUM MAXIMUM

MINIMUM MINIMUM

Power capacity plan

Extra steps for more decision points

GREAT UNCERTAINTY as to final load

A

B C


Piano di capacità del sistema

Figura 15 Scenari che mostrano come l'incertezza del carico informatico e il tempo di transizione influiscono sulle modalità di implementazione del piano di capacità del sistema

D E



Fattori che determinano l'ampiezza dei gradini intermedi L'ampiezza dei gradini di una implementazione graduale deve essere determinata soppesando attentamente diversi fattori: Architettura del sistema. Sarà l'architettura di base del progetto in considerazione a dettare il livello a cui il sistema deve essere scalato – in altre parole, in quanti “blocchi di costruzione” può essere suddiviso il progetto. Se è disponibile una libreria di progetti da usare come modello, dovrebbe essere possibile rintracciare in ognuno di loro un attributo di “scalabilità” che indica la possibile ampiezza dei gradini intermedi. Layout della sala. Il layout fisico della sala sarà quello che suggerirà la ripartizione logica delle fasi di implementazione. Le installazioni intermedie saranno, generalmente, a livello di fila e costituite da più file (parallelamente all'alimentazione e al raffreddamento integrati a livello di fila, dove possibile). Se si prevede che, durante le installazioni intermedie, il sistema avrà bisogno di essere fisicamente isolato, è necessario identificare la posizione migliore in cui può essere costruita una parete provvisoria e sarà la posizione di quella parete a dettare la divisione dello spazio fisico e, di conseguenza, l'ampiezza dell'installazione intermedia. Incertezza del carico informatico. Se le dimensioni future del carico informatico sono incerte (carico finale MINIMO notevolmente inferiore al carico finale MASSIMO), l'implementazione graduale può fornire l'occasione per rivalutare il piano prima di decidere per un ulteriore sviluppo. Quando l'incertezza è maggiore, gradini più piccoli e più frequenti offrono maggiori opportunità di adeguare il piano alle condizioni di sviluppo (v. la Figura 11). Quando l'incertezza è estrema, questa caratteristica dell'implementazione graduale diventa di primaria importanza nella progettazione dell'ampiezza e della frequenza dei gradini. Incertezza della vita del datacenter. Se la durata stessa del datacenter è incerta – per esempio, se c'è il rischio che il datacenter debba essere spento o parzialmente spostato nel corso della sua vita – l'ampiezza dei gradini intermedi può prendere in considerazione quel rischio, per ridurre il potenziale spreco dello smantellamento di capacità di riserva mai utilizzate. Se tale evento dovesse diventare imminente, l'implementazione può essere fermata. Costi e disagio. A prescindere dall'efficienza dell'installazione o dal prezzo delle apparecchiature, i gradini intermedi di crescita comporteranno sempre qualche disagio e alcuni costi. Questo è un fattore da soppesare attentamente rispetto ai vantaggi strategici che può offrire ognuno di tali gradini. La Figura 15 mostra diversi esempi di ampiezza dei gradini intermedi. Il modello di crescita gioca un ruolo chiave nella sequenza di attività in cui si traduce la pianificazione dell'infrastruttura fisica, dalla concezione al progetto dettagliato. Questa sequenza di pianificazione viene descritta nel White Paper 142, Data Center Projects: System Planning. La Figura 16 mostra il contesto del modello di crescita nella sequenza di pianificazione del sistema. Nelle prime fasi della sequenza di pianificazione, l'utente fornisce come input il profilo del carico informatico. In una fase successiva della sequenza di pianificazione, il piano di capacità del sistema (comprendente, all'occorrenza, i gradini intermedi di crescita) viene stabilito in base all'architettura del progetto di riferimento scelto e al layout della sala (va sottolineato che uno dei possibili piani di implementazione graduale è NESSUNA implementazione graduale – ovvero l'installazione immediata della capacità di regime).

Ruolo del modello di crescita nella sequenza di pianificazione del sistema

Progetti di Data Center: Pianificazione del sistema





L'ampiezza e la frequenza dei gradini intermedi sono un output della sequenza di pianificazione. La Figura 17 riassume la trasformazione del modello di crescita, dal profilo del carico informatico al piano di capacità del sistema. Tutte queste attività avvengono entro la sequenza di pianificazione, insieme con le altre attività di pianificazione per il progetto.

3

4

1 2

Profilo del carico informatico (parametri 1, 2, 3, 4) deciso dall'utente e inserito qui CAPACITÀ

CRESCITA PIANO

Il pprrooffiilloo ddeell ccaarriiccoo iinnffoorrmmaattiiccooè un INPUT della sequenza di pianificazione Il ppiiaannoo ddii ccaappaacciittàà ddeell ssiisstteemmaa è un OUTPUT della sequenza di pianificazione

Piano di capacità del sistema (parametri 5 e 6) ultimato qui, prendendo in considerazione l'architettura del sistema e il layout

MAXIMUMIT load

MINIMUMIT loadINITIAL

IT load

Step Step sizesize

MarginMargin55 66System capacity plan

Identify needs

Preferences

Preferences

Preferences

Preferences

Constraints

Constraints

Constraints

Constraints

COMPLETE SYSTEMCOMPLETE SYSTEMSPECIFICATIONSPECIFICATION

DETAILEDDETAILEDDESIGNDESIGN

• Criticality

• Capacity

• Growth plan

• Reference

design

• Room


Figura 16 Ruolo del modello di crescita nella sequenza di pianificazione del sistema. Per ulteriori informazioni sulla sequenza di pianificazione del sistema, vedere il White Paper 142

1 kW max. 2 kW min. 3 kW iniziali 4 Tempo di transizione



Scelta di un progetto di riferimento Un progetto di riferimento può essere usato come una scorciatoia che consente di risparmiare tempo tra la creazione del profilo del carico informatico e la progettazione di un piano di capacità del sistema per supportarlo. Il profilo del carico informatico per il modello di crescita viene stabilito molto precocemente, nella sequenza di pianificazione. Come spiegato prima, questo profilo previsionale fornisce la base per una idea generale della strategia di installazione (completa o graduale). Una volta identificata la strategia generale, si può procedere alla scelta di un progetto di riferimento. Ogni progetto di riferimento ha una propria “scalabilità” – una particolare ampiezza dei gradini intermedi – che lo rende più o meno adeguato alla strategia di installazione generale. Come già detto, una piccola differenza tra il carico massimo e quello minimo conferisce un alto livello di certezza ai piani di crescita. In questo caso, il progetto di riferimento scelto può essere meno flessibile, concepito per una specifica capacità e con una ridotta flessibilità di crescita. D'altra parte, una grande differenza tra il carico massimo e quello minimo conferisce un basso livello di certezza, nel cui caso il progetto di riferimento dovrebbe essere molto flessibile (adattabile) riguardo all'ampiezza dei gradini di crescita. Un progetto di riferimento adattabile può essere scalato in modo da adattarsi a un ampio campo di capacità. Un progetto di riferimento meno adattabile sarà orientato verso una specifica capacità – mantenendo comunque una capacità più che sufficiente a coprire i carichi più piccoli di transizione prima di arrivare alla capacità target.

> Che cos'è un progetto di riferimento? Partendo dal profilo del carico informatico, esistono migliaia di possibili modi in cui può essere progettata l'infrastruttura fisica (DCPI) ma il numero di progetti “buoni” è molto più piccolo. Per restringere rapidamente il campo, è possibile far riferimento ad una libreria di progetti raccomandati. Molto simile ad un catalogo di cucine in un negozio di bricolage, questa libreria di “progetti di riferimento” fornisce una serie di architetture generali per il progetto del sistema. Ogni progetto di riferimento ha un proprio livello di criticità e una massima capacità di installazione, oltre che specifiche caratteristiche di scalabilità, costo e PUE. Un progetto di riferimento è una scorciatoia verso il progetto finale dell'utente, con gran parte dell'engineering integrata ma con una variabilità sufficiente a soddisfare gli specifici requisiti di una ampia serie di progetti. La libreria dei progetti di riferimento deve essere creata da una persona che conosce perfettamente sia le problematiche di progettazione dei datacenter che gli specifici prodotti disponibili. Le caratteristiche di scalabilità del progetto di riferimento scelto, combinate al layout di fila della sala, forniscono le informazioni necessarie a stabilire l'ampiezza adeguata dei gradini intermedi di implementazione graduale del piano di capacità del sistema.



Piano di capacità del

sistema

11225555555555

1111222255555555555555555555

#4Criticality:Criticality:

Ref

eren

ce d

esig

n #

4

Capacity: Capacity:

Scalability:Scalability:

Determinare i parametri del pprrooffiilloo ddeell ccaarriiccoo iinnffoorrmmaattiiccoo

Scegliere un pprrooggeettttoo ddii rriiffeerriimmeennttoo per definire la strategia di installazione

Disegnare il llaayyoouutt dd ssaallaa Solo gli ingombri di fila, non il contenuto dei singoli rack (v. il White Paper 144, Establishing Floor Plans for Data Centers)

3

1

2

4

MAXIMUM final load

MINIMUM final load

RAMP-UP time

INITIAL load

Ultimare il ppiiaannoo ddii ccaappaacciittàà ddeell ssiisstteemmaa Determinare i gradini di implementazione e il margine in base al progetto di riferimento

Determinare il concetto di massima della strategia di installazione


MAXIMUM final load

MINIMUM final load

RAMP-UP time

INITIAL load


Layout di sala

Progetto di riferimento

Figura 17 Trasformazione del profilo del carico informatico nel piano di capacità del sistema

Establishing Floor Plans for Data Centers





Il modello di crescita è uno strumento essenziale nell'analisi del costo totale di esercizio (TCO) e serve a confrontare i piani di capacità. L'incertezza sul carico informatico futuro può essere difficile da valutare ma è un fattore critico che, in qualche modo, deve essere riconosciuto e quantificato per poter assumere decisioni informate sul costo dei diversi piani possibili. Il modello di crescita descritto in questo documento fornisce un modo semplice per incorporare l'incertezza nei calcoli del TCO. Il modello non può rappresentare l'esatto valore del livello di incertezza nella stima del futuro carico informatico ma può fornire una semplice misura del “carico previsto”, molto utile a correggere un grave errore che spesso si fa nell'analisi del TCO. L'errore è questo: Una comune reazione dei responsabili della pianificazione alla difficoltà di rappresentare l'incertezza all'interno del modello è quella di ignorarla e di adottare, per l'analisi del TCO, il carico finale MASSIMO; ciò comporta il rischio di travisare i notevoli vantaggi strategici e finanziari di un piano di implementazione graduale. Consideriamo il confronto illustrato nella Figura 18 che spiega questo errore. In entrambi i grafici, la capacità si allinea al carico finale MASSIMO ma il Piano A prevede l'installazione immediata della capacità di regime mentre il Piano B prevede una implementazione graduale. Il confronto dei TCO di questi due scenari metterebbe in evidenza i risparmi rappresentati dalla zona ombreggiata, ovvero la sovracapacità evitata dal Piano B. Se il carico informatico finale è incerto (come succede quasi sempre), questo confronto rischia di sottovalutare significativamente il vantaggio strategico di una implementazione graduale. Il grave errore compiuto nella suddetta analisi del TCO è la presunzione che la struttura sarà installata, con certezza, a livello del carico finale MASSIMO. In effetti, i datacenter raggiungono raramente il carico previsto dal parametro del carico finale MASSIMO e molti datacenter terminano il loro ciclo di vita a meno della metà di questo valore. Un metodo migliore di stimare l'incertezza è l'uso sia del carico finale MASSIMO che del carico finale MINIMO. L'analisi del TCO non è una scienza esatta – si limita a supposizioni basate su scenari statisticamente probabili. Raramente è possibile prevedere esattamente il carico finale di un datacenter. Nella maggior parte dei casi, né il carico finale MINIMO né il carico finale MASSIMO diventeranno il carico finale effettivo. In mancanza di informazioni

Uso del modello di crescita per il calcolo del TCO


MAXIMUMMAXIMUM load

MINIMUMMINIMUM loadload

ACTUAL load (unknown)

Piano B Installazione graduale

Piano A Installazione immediata

Risparmi sui costi di esercizio (TCO) – Gran parte di questa capacità non viene mai implementata


MAXIMUMMAXIMUM load


ACTUAL load (unknown) Figura 18 Confronto tra installazione immediata e graduale, in base al carico finale MASSIMO



dettagliate sulla probabilità di un particolare carico finale, un ragionevole carico “previsto” può essere presunto come la media tra il carico finale MASSIMO e il carico finale MINIMO, come illustrato nella Figura 19. Se i dati sono stati calcolati per diversi datacenter con gli stessi parametri minimi e massimi, la media dei due valori è un carico finale più probabile e l'analisi del TCO, rispetto al valore massimo o minimo, è più valida. La Figura 20 mostra il confronto tra i TCO del Piano A e del Piano B, usando la tecnica raccomandata di calcolare un carico “previsto” dalla media dei parametri di carico finale MASSIMO e carico finale MINIMO.

Nell'analisi raccomandata della Figura 20, i risparmi sul TCO prevedono la possibilità che l'installazione della massima capacità non si verifichi. Si tratta di una analisi più valida


MAXIMUMMAXIMUM load


ACTUAL load (unknown)

Il carico “previsto” (a sinistra) serve solo all'analisi preliminare dei costi e alla pianificazione dell'attività. Il piano di capacità del sistema (sopra) deve sempre coprire il carico MASSIMO, con una strategia di implementazione graduale che permetta di rallentare o fermare l'installazione nel momento in cui le esigenze finali si delineano con maggiore precisione.

MAXIMUMMAXIMUM final load

MINIMUMMINIMUM final load

“Expected” load (mathematically speaking)For upfront cost analysis and business planning


MAXIMUMMAXIMUM load


Figura 19 Carico “previsto” calcolato come una media del carico finale MASSIMO e MINIMO

System capacity planMAXIMUMMAXIMUM load

“Expected” load

MINIMUMMINIMUM load

Risparmi sui costi di esercizio (TCO) – Gran parte di questa capacità non viene mai implementata

Figura 20 Confronto tra installazione immediata e graduale, presumendo un carico “previsto” calcolato

Piano B Installazione graduale

Piano A Installazione immediata



perché considera il risultato probabile, non il risultato di uno dei due estremi (il massimo).1 È interessante notare i risparmi potenziali (zona blu) decisamente superiori quando viene considerato il risultato probabile di una installazione incompleta. Questo risultato deve essere considerato, perché è statisticamente molto più probabile del massimo carico informatico rappresentato dal parametro di carico finale MASSIMO. Se c'è incertezza, l'analisi della Figura 20 rappresenta più precisamente il significativo vantaggio di una implementazione graduale rispetto ad una immediata installazione completa. La sempre maggiore importanza di una precisa analisi del TCO Quando i costi dell'energia erano bassi, era spesso una questione di orgoglio avere un datacenter con capacità di alimentazione e raffreddamento in grado di “gestire qualsiasi cosa”. La completa installazione iniziale in base al parametro del carico finale MASSIMO (come nella Figura 20, Piano A) è sempre stata un modo infallibile per raggiungere quell'obiettivo. Ma oggi, con i sempre maggiori costi dell'energia, un eccesso di capacità inutilizzata è diventato finanziariamente ed ecologicamente improponibile. Il nuovo paradigma sta diventando una infrastruttura di alimentazione e raffreddamento ugualmente efficace ma più snella. La capacità di fare un realistico confronto tra le strategie di installazione è un fattore critico per l'implementazione di un sistema efficiente. Una attenta stima del massimo e del minimo carico informatico possibile - e l'uso di questi valori estremi per stimare un carico statisticamente “previsto” - è un modo semplice ma efficace di ottenere una più realistica analisi del TCO dei vari progetti possibili. In base al modello di crescita presentato in questo documento, il Data Center Science Center ha sviluppato un configuratore web che può aiutare nell'analisi del TCO dei datacenter. Nella Figura 21, è illustrato il TradeOff Tool 8, Configuratore del piano di crescita del datacenter. Questo configuratore spiega come i diversi scenari del piano di capacità possono influire, nel tempo, sui costi del datacenter. L'utente definisce il profilo del carico informatico, comprendente l'incertezza nel carico finale, insieme a una serie di caratteristiche dell'infrastruttura fisica, come l'ampiezza dei gradini intermedi e la ridondanza del sistema. Il configuratore confronta il TCO di un datacenter implementato gradualmente facendo riferimento al carico finale previsto rispetto a quello di un datacenter sovradimensionato fin dall'inizio per coprire il massimo carico informatico finale.

1 La metodologia di calcolo del TCO adottata da APC usa, di default, la media tra i parametri di carico

finale MASSIMO e carico finale MINIMO del profilo del carico informatico fornito dall'utente. Tuttavia, quando si comprende che il valore del carico “previsto” – non quello del massimo carico possibile – è il valore corretto per il calcolo del TCO, l'utente può disporre di ulteriori informazioni per "regolare" il valore previsto e riflettere l'incertezza in modo ancora migliore che con la semplice media tra i valori minimo e massimo stabiliti inizialmente.



Un efficace modello di crescita è critico per la pianificazione del datacenter, perché quantifica un elemento che è spesso fonte di confusione tra i responsabili della pianificazione: l'incertezza. Se il fattore di incertezza può essere acquisito ed isolato in un modello di crescita, le altre attività di pianificazione possono procedere in base ad un processo predefinito e organizzato. Il modello di crescita descritto in questo documento è semplice ma efficace. Utilizza parametri espressi in termini ben conosciuti dai pianificatori di datacenter – carico iniziale, carico finale minimo e massimo e tempo di transizione. Non prevede una complicata analisi del futuro dell'economia, dell'industria o dell'attività. Una tale previsione del carico informatico finale, oltre che difficile (forse impossibile), sarebbe anche inutile. Una informata definizione dei due ampi valori estremi – minimo e massimo – è sufficiente a sviluppare un

Conclusioni

Figura 21 TradeOff Tool 8 , Configuratore del piano di crescita del datacenter



flessibile piano di installazione, basato sulla semplice tecnica di implementazione graduale e in grado di adattarsi all'incertezza del futuro. L'implementazione graduale è una potente strategia di gestione dell'incertezza, resa possibile dai recenti sviluppi dei sistemi di alimentazione e raffreddamento, che permette l'implementazione scalare di elementi modulari. Risolve il vecchio problema di sottoutilizzo delle capacità di alimentazione e raffreddamento, dovuto al sovradimensionamento rispetto ad una esagerata capacità target. L'implementazione graduale serve a mantenere l'installazione in linea con la realtà, ad allineare la capacità al carico, a rivalutare le fasi successive quando, nel tempo, le esigenze future si delineano con maggior precisione e ad evitare costosi investimenti in una infrastruttura sovradimensionata che potrebbe non essere mai utilizzata. Oltre a guidare il progetto dell'infrastruttura di alimentazione e raffreddamento, questo modello di crescita svolge un ruolo cruciale anche nell'analisi del TCO (costo totale di esercizio), permettendo di confrontare i possibili progetti del sistema prima di sceglierne uno. Aiuta a correggere il grave errore di presumere che il carico finale sia il massimo carico previsto – un obiettivo raramente raggiunto nelle installazioni di datacenter. Questo comune errore nasconde il sostanziale vantaggio, in termini di TCO, di una implementazione graduale. L'incertezza sul futuro delle organizzazioni IT rappresenta un ricorrente elemento di frustrazione nella pianificazione dei datacenter. Uno strumento essenziale per la corretta pianificazione è un modello di crescita che usi un linguaggio ordinario per descrivere la previsione del carico informatico, fornisca una strategia flessibile per gestire l'incertezza e utili input all'analisi del TCO.

Neil Rasmussen è il Senior VP di Innovation per APC, che è la IT Business Unit di Schneider Electric. È responsabile della direzione tecnologica del più grande centro mondiale di R&S dedicato alle infrastrutture di alimentazione, raffreddamento e rack per reti critiche. Oltre a possedere 19 brevetti legati ad infrastrutture di alimentazione e raffreddamento di datacenter ad alta efficienza ed alta densità, ha pubblicato oltre 50 White Paper sui sistemi di alimentazione e raffreddamento - molti dei quali in oltre 10 lingue - e recentemente con una particolare attenzione all'ottimizzazione dell'efficienza energetica. È un importante relatore, a livello internazionale, sul tema dei datacenter ad alta efficienza e attualmente sta lavorando a progetti innovativi sulle soluzioni infrastrutturali di datacenter scalabili, ad alta densità e alta efficienza, oltre ad essere il principale realizzatore del sistema InfraStruXure di APC. Prima di fondare APC nel 1981, Neil ha conseguito la laurea in ingegneria elettrica presso il MIT, presentando una tesi sull'analisi di un alimentatore da 200 MW per un reattore a fusione Tokamak. Dal 1979 al 1981, ha lavorato presso il MIT Lincoln Laboratories studiando i sistemi di accumulo energetico nei volani e i sistemi ad energia solare. Suzanne Niles è una Senior Research Analyst del Data Center Science Center di Schneider Electric. Ha studiato matematica al Wellesley College ed ha conseguito la laurea in informatica presso il MIT, con una tesi sul riconoscimento calligrafico. Per oltre 30 anni, si è dedicata all'insegnamento utilizzando una varietà di supporti, dai manuali software a supporti fotografici e canzoni per bambini.

Note sugli autori



Progetti di Data Center: Pianificazione del sistema White Paper 142

Avoiding Costs from Oversizing Data Center and Network Room Infrastructure White Paper 37

Establishing Floor Plans for Data Centers White Paper 144

Guidelines for Specification of Data Center Criticality/Tier Levels White Paper 122

Configuratore del piano di crescita del datacenter TradeOff Tool 8

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