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Proibida cópia ou divulgação sem
permissão escrita do CMG Brasil.
Racionalização e Otimização de
Energia em Computação na Nuvem
Bruno Domingues
bruno.domingues@intel.com
Virtualização e Gerenciamento de Potência
• A virtualização abstrai completamente o hardware físico para o SO
guest (exceto no caso de Paravirtualização)
• Ex. Se o SO transaciona para o nível S3 do ACPI (i.e. sleep to
memory) isso acontecerá com o vCPU e não terá nenhum efeito no
servidor físico;
• Grande desafio de mapear a potência entre o servidor físico e a
máquina virtual e desta para o físico:
– Dificuldade de definir o rateio de consumo do servidor físico com as máquinas
virtuais;
– Dificuldade de estabelecer um quota de consume de potência nas máquinas virtuais
de forma a viabilizar o balanço entre desempenho vs. consumo.
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Gerenciamento de Potência vs. Gerenciamento de Energia
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Níveis de Maturidade – Gerenciamento de Potência
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Nível Modelo de Uso Benefícios Caso de Uso
1 Monitoramento do consumo de
energia em tempo real
Evita “colapso” do DC com
informações atualizadas e em
tempo real do consumo de
potência
Monitoração do consumo de potência
em tempo real;
Gerencia os hot spots do DC;
Agendamento de potência e
temperatura;
Tendências e previsões de consumo.
2
Guard rail de Potência: aumenta a
segurança criando um limite superior
de forma a evitar que o consumo de
potência exceda um determinado
limite
Limite de potência
determinístico e garantida de
consumo máximo de potência
em um conjunto de máquinas
Maximiza a população de servidores
por rack e otimiza o CapEx por rack
disponível quando o rack está sob limite
orçamentário com negligenciável
impacto de desempenho por servidor.
3
Limite de Potência Estático: opera
os servidores sob um permanente
limite superior
Operação sob condições
adversas de disponibilidade de
potência
Maximiza o aproveitamento do rack em
termos de desempenho quando há
limitante de potência;
Otimização da aplicação de potência;
Compensação do desempenho da
aplicação;
Continuidade de Negócio: continuidade
da operação em caso de racionamento
de energia.
4
Limite de Potência Dinâmico:
ajusta o consumo do servidor de
acordo com o perfil da demanda de
carga
Otimiza a infraestrutura para
permitir entregar exatamente o
SLA com a disponibilidade de
QoS
Define o ponto de limite de potência de
acordo com a demanda da aplicação;
Suporte a múltiplas classes de serviços.
5 Gerenciamento de Energia Corta custos de eletricidade
Reconfiguração dinâmica para melhor
aproveitamento de potência
proporcional a computação
6 Gerenciamento de Potência do DC
integrado
Realiza a otimização de potência
nos servidores, elementos de
rede e armazenamento
Uso dos dados coletados dos sensores
para otimizar a refrigeração dentro de
certos valores
Evolução Tecnológica dos Servidores x86
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Otimização do Rack
Provisionar um rack de servidores com limite de 4KW
– Objetivo: Instalar o máximo de servidores sem extrapolar o limite de 4KW
• Método Tradicional (heurístico):
– Com base na especificação da fonte de potência , 650W;
– Se usa 400W como estimação segura (muitas vezes aferido em laboratório);
– Permite instalar 10 servidores = 4.000W (400W/servidor).
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• Com monitoramento de Potência: − Avaliação histórica apresenta que raras vezes
excedem 250W/servidor;
− Define-se um limite agressivo de
250W/servidor com um limite global de
4KW para eliminar casos de boot storm, por
exemplo;
− Permite a instalação de 16 servidores,
aumentando a densidade em 60%
Antes Depois
Racionamento de Energia
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Potência
(watts)
Día 1 Día 2 Tempo
Potência
disponível
Emergencia
Consumo não satisfeito
Consumo com base na demanda
• Define guard rail de forma a evitar consumo de potência acima da
capacidade oferecida;
• Em casos de crises de fornecimento de energia, permite o DC operar
por períodos maiores sem negação de serviço mesmo com menor
desempenho.
Desastres Naturais
• Data : 3/11/2011 14:46
• Escala: 9.0
– Evento mais severo da história do Japão
– 4o mais severo desde 1900
• Mega tsunami impactou o NE do Japão
– Invadiu 6km a partir da paria
– Parede de 40,5m no distrito de Iwate
• Imediatamente depois do terremoto
– Perdia 21GW de geração de energia elétrica (Tokyo Electric Power Co.)
Japan Meteorological Agency Danos as plantas elétrias
Créditos: Tokyo & Tohoku Electric Power; Tokyo Electric Power Co. Inc.
Antes de 3/11 Depois
52GW
31GW
△21GW
Mapa térmico - otimização
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Medindo o Ganho Energético
P não gerenciado
P atual
t1 t t2
Consumo de Potência
do Servidor
Note que mecanismos que permitem economia significativa de potência
pode não promover ganhos de economia de energia
Computação Proporcional a Potência
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0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500
Pbase Pmax
Co
nsu
mo
de
Po
tên
cia
(W)
Potência Proporcional a Computação
5300
5400
5500
5600
E5-2600
Pspread
Patual = Pbase + PspreadL
Estratégia de Desligar Servidores
1
2
3
4
5
6
#Servidores
Total N = 7
Servidores
ativos
Servidores
desligados
Hora do dia 4:00 AM 4:00 AM
CPU idle (W) Cluster (W) Pmin (W)
5300 405 2835 14%
5400 360 2520 14%
5500 225 1575 14%
5600 150 1050 14%
E5-2600 96 672 14%
1.0
0.5
1.0 0.5
Consumo de potência
normalizado
Eficiência Normalizada (MIPS/Watts)
Eficiência = 1 em 1.0 de utilização de CPU
Área típica de operação de
Data Centers Consumo de CPU
normalizado
Eficiência em função da demanda
1.0
0.5
1.0 0.5
Consumo de potência
normalizado
Eficiência Normalizada (MIPS/Watts)
Eficiência = 1 em 1.0 de utilização de CPU
Área típica de operação de
Data Centers Consumo de CPU
normalizado
Eficiência de um cluster de “n” servidores em função da
demanda
Estratégias de Economia de Energia
• O padrão ACPI define três níveis para realizar o parking dos
servidores não utilizados no cluster:
– S3: sleep to memory: normalmente consome ~10% do valor de pico e leva ~2min
para voltar ao estado S0;
– S4: hibernation: normalmente consome ~3% do valor de pico e o tempo para voltar
a S0 varia de acordo com a quantidade de memória e capacidade de I/O;
– S5: soft off: consome ~3% (o mesmo que em S4) e pode levar aproximadamente
15min para a maioria dos ambientes;
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Servidores ativos Servidores estacionados
N1
N2
Nn Nn
N2
N1
Estratégia de Platôs
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100%
Servidores sem
limitação
70%
Servidores com
power capping
50%
Idle
10%
Standby (S3)
5%
Hibernado/desligado
(S4/5)
Consumo de potência como
uma % da carga máxima
Gestão Energética: Prova de Conceito na Telefónica I+D
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20
40
60
80
100
120
0:0
0:0
0
0:3
0:0
0
1:0
0:0
0
1:3
0:0
0
2:0
0:0
0
2:3
0:0
0
3:0
0:0
2
3:3
0:0
0
4:0
0:0
0
4:3
0:0
1
5:0
0:0
0
5:3
0:0
1
6:0
0:0
0
6:3
0:0
1
7:0
0:0
0
7:3
0:0
0
Load (Injector
threads)
Tamanho do Grupo
N=2
Sumário
• Gerenciamento de Potência e Gestão de Energia no Data Center é uma
disciplina pouco explorada mas que paga os seus dividendos
• Evoluir nos modelos de maturidade, que trazem os maiores retornos
leva tempo: necessita vivencia no ambiente de como essas
características influenciam no consumo de potência e como criar
mecanismos que trazem retorno sem impactar o negócio;
• Melhor gerenciamento de potência/gestão de energia é o caminho para
incorporar a conta de energia ao custo de VMs – o real pay-as-you-go
Proibida cópia ou divulgação sem
permissão escrita do CMG Brasil.
Obrigado!
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