Energia
Eficiência energética no data center
Sabia que, até 2030, todos os centros de dados consumirão tanta eletricidade quanto um país inteiro? A Agência Internacional de Energia estima um v ...
Energia
Sabia que, até 2030, todos os centros de dados consumirão tanta eletricidade quanto um país inteiro? A Agência Internacional de Energia estima um valor aproximado de 945 TWh, quase o mesmo que o Japão consome atualmente. Lembramos que, globalmente, estamos em plena evolução da IA, e o treinamento e a execução de modelos são realizados principalmente em centros de dados. Para ter uma ideia: cada e-mail de 100 palavras gerado pelo Chat GPT gasta energia e água, consumindo uma garrafa de água de 519 ml. Agora multiplique isso pelos bilhões de utilizadores que digitam instruções a cada minuto.
Mas, sem ir tão além, como está a eficiência energética na sua empresa? Quão sustentável é o centro de dados da sua indústria? Neste artigo, explicamos como medir a eficiência energética num data center, as tecnologias, os métodos e os fatores que mais influenciam.
A eficiência energética nos centros de dados refere-se à capacidade de executar operações informáticas com o menor consumo de energia possível, garantindo a funcionalidade e a fiabilidade da infraestrutura 24 horas por dia, 7 dias por semana.
Os servidores, os sistemas de armazenamento de grandes volumes de dados, os equipamentos de rede e a infraestrutura de suporte (iluminação, refrigeração, sistemas elétricos e de segurança) são componentes que requerem um elevado fornecimento de energia nos centros de dados, para poderem prestar serviços digitais, processar cálculos elevados e, ao mesmo tempo, garantir a climatização necessária, a distribuição elétrica, o controlo de acessos, etc.
Portanto, a eficiência energética em centros de dados é essencial para minimizar tanto o impacto ambiental como as despesas operacionais geradas, mantendo o desempenho e a funcionalidade, contribuindo para a poupança de energia nas empresas. Mas o que implica essa eficiência? Empregar arquiteturas e equipamentos avançados que reduzam a relação entre a energia total e a energia de TI (PUE), os litros de água utilizados (WUE), as emissões de carbono… que forneçam a mesma capacidade de computação com menor gasto de energia.
Se nos concentrarmos na eletricidade consumida, na água utilizada e no carbono gerado num centro de dados, as principais métricas são as seguintes:
A eficácia do uso de energia PUE é uma métrica amplamente utilizada para calcular a eficiência energética nos data centers. É definida como a relação entre a energia total consumida pela instalação e a energia consumida pelo equipamento de TI (servidores, armazenamento e redes). A sua fórmula é:
PUE = Consumo total de energia do centro de dados Consumo de energia do equipamento de TI
Onde:
A PUE é uma métrica que deve ser acompanhada, sempre comparando os dados com o cálculo inicial. Em termos simples, ela reflete quanta energia «extra» é gasta na manutenção da infraestrutura de TI. Quanto menor for o valor obtido, maior será a eficiência energética do data center.
A eficiência do sistema de isolamento das fachadas, no revestimento do edifício, também influencia o desempenho do data center. As pontes térmicas podem afetar negativamente a PUE, aumentando o consumo de energia sem que haja um aumento na produtividade de TI.
Um PUE 1,0 reflete uma eficiência ideal, em que toda a energia do centro de dados é utilizada apenas em TI (nada em refrigeração, iluminação, segurança, etc.). O que é inatingível na prática.
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A eficiência da infraestrutura do centro de dados DCiE é o recíproco do PUE, expresso em percentagem. A sua fórmula é definida como a percentagem resultante da divisão da energia consumida pela TI pela energia total que chega ao centro de dados.
DCiE = (Energia consumida pelo equipamento de TI / Energia total do centro de dados) X 100%
o
DCiE =(1/PUE) X 100%
Por exemplo:
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WUE é um indicador da sustentabilidade dos centros de dados, em termos de utilização da água. É calculado obtendo-se a relação entre a quantidade de água utilizada na refrigeração do data center (chillers, torres de refrigeração, circuitos de água, humidificação, etc.) por cada unidade de energia de TI.
WUE = Consumo de água do centro de dados (em litros) / Energia consumida pelo equipamento de TI (em kWh – quilowatts por hora)
Qual é a relação entre a água e a energia num centro de dados? À medida que se consome mais energia para processar operações e solicitações, maior é a quantidade de água necessária para refrigerar processadores e chips.
Quanto menor for a métrica WUE, maior será a eficiência energética dos centros de dados.
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A eficiência no uso do carbono CUE é calculada dividindo as emissões totais de CO2 geradas no data center pela energia consumida pelo equipamento de TI.
CUE = Emissões totais de CO2 do centro de dados (em kg de CO2) / Energia consumida pelo equipamento de TI (em kWh)
O CEU estima o quão limpa ou poluente é a energia consumida no centro de dados. E isso depende da fonte de energia. Um CUE igual a “0” indica que o centro de dados opera com fontes de energia livres de carbono.
| Por exemplo, dois centros de dados podem apresentar a mesma eficiência no uso de energia (PUE), mas um CUE diferente. Se um deles operar com refrigeração livre, for alimentado por uma matriz energética de baixas emissões ou incorporar motores Stage V nos seus geradores de reserva, terá um CUE mais baixo. Por outro lado, se o outro utilizar refrigeração mecânica alimentada por fontes com mais emissões, o seu CUE será mais elevado. Não esquecer que as diferentes fontes de energia (gás, carvão, renováveis, etc.) apresentam diferentes fatores de emissão de carbono. |
A gestão inteligente da energia num centro de dados implica controlar, equilibrar, monitorizar e otimizar proativamente todos os fluxos de energia. Na prática, isso requer uma combinação de hardware de alto desempenho, sensores de consumo, software de controlo e outras ferramentas avançadas.
A base da eficiência energética nos centros de dados é a monitorização contínua, inteligente e em tempo real de variáveis críticas, como o consumo elétrico de cada equipamento, a carga dos servidores, a temperatura e a humidade de cada área física…
Ao incorporar sistemas de monitorização impulsionados por IA, consegue-se um ajuste automático em tempo real. Por exemplo, os sensores e algoritmos de IA são capazes de identificar variações e ajustar dinamicamente os sistemas de distribuição de carga e refrigeração. Além disso, os sistemas de IA identificam picos anómalos e detetam ineficiências pontuais.
A escalabilidade é uma das prioridades na arquitetura da distribuição de energia num centro de dados.
As arquiteturas modernas utilizam distribuição em corrente contínua DC em certos trechos ou sistemas de alimentação modulares. Além disso, o uso de soluções de canalizações de barras abertas facilita a alimentação descentralizada dos racks, reduzindo a fiação tradicional e diminuindo a perda de energia.
A automatização de cargas de trabalho consiste em ajustar dinamicamente quais servidores ou serviços estão ativos de acordo com a demanda, para evitar o desperdício de energia. Além disso, as plataformas modernas incorporam algoritmos de autoescalonamento e balanceamento de carga automatizados, que redistribuem tarefas entre servidores para manter uma utilização ideal.
Por outro lado, a automação pode equilibrar a carga entre fontes de energia, por exemplo, priorizando baterias ou geradores durante picos de tarifa elétrica. Além disso, a estratégia de demanda pode ser automatizada, como adiar processos intensivos para horários de menor consumo.
Quando se fala em sistemas inteligentes, isso inclui o uso de softwares avançados e redes de sensores IoT para otimizar o centro de dados. Por exemplo, devem ser incluídos desde sistemas de gestão de edifícios BMS, que controlam a temperatura, a humidade e outras variáveis ambientais, até soluções de gestão de infraestrutura DCIM e SCADA industrial.
Esses sistemas podem ser programados com regras ou até mesmo utilizar IA para reagir automaticamente às condições. Por exemplo, eles podem ajustar a velocidade dos ventiladores CRAC/CRAH de acordo com a carga térmica detetada em cada corredor ou modificar os perfis de operação do UPS com base no estado da rede.
O avanço tecnológico proporcionou inúmeros métodos para garantir a eficiência energética na indústria e nos centros de dados. Por exemplo:
Para garantir temperaturas de funcionamento ideais num centro de dados, alguns dos métodos mais comuns de refrigeração que melhoram a eficiência energética são os seguintes:
Não basta apenas melhorar a eficiência na gestão da energia, também é importante aproveitar a energia proveniente de fontes renováveis. Por exemplo, os centros de dados podem ser alimentados com energia solar ou eólica, ou implementar uma combinação dessas fontes de energia renováveis com soluções avançadas de armazenamento, como o battery power generator, que contribui para a redução das emissões de CO2.
A IA e a aprendizagem automática estão cada vez mais integradas para otimizar a operação e a eficiência energética nas empresas e nos centros de dados. Por exemplo, equipamentos e sistemas inteligentes podem analisar grandes volumes de dados provenientes de sensores de temperatura e consumo de energia para realizar ajustes em tempo real com base nas suas próprias previsões.
Por exemplo, existem sistemas que funcionam com redes neurais que prevêem as temperaturas internas com uma hora de antecedência e realizam ações corretivas automaticamente. Eles também podem otimizar a distribuição de cargas em diferentes racks de servidores.
Existem vários fatores que podem condicionar a eficiência energética na indústria e nos centros de dados. Principalmente:
O sistema de isolamento da fachada nos centros de dados pode minimizar a transferência de calor e aumentar a eficiência energética dos sistemas de refrigeração. Uma das soluções mais eficazes são as fachadas verdes que, além de melhorarem a PUE, atenuam o ruído gerado pelos equipamentos, promovem a biodiversidade, ajudam na integração do centro de dados ao ambiente urbano e estão em conformidade com a regulamentação ambiental da UE.
O primeiro passo é selecionar um local seguro com acesso a energia, redes de comunicações e água. A disponibilidade desses recursos afeta tanto o custo quanto a eficiência e a pegada de carbono. Além disso, a temperatura e a umidade médias do ambiente afetam diretamente a eficiência dos sistemas de refrigeração, especialmente se for desejável implementar o free cooling.
Um data center superdimensionado, projetado para uma carga maior do que realmente opera, funciona com baixa eficiência, pois trabalha em uma faixa distante do ponto ideal. É claro que é comum que os data centers operem entre 80% e 85% da sua capacidade. Mas deve-se considerar um design modular para mitigar os efeitos da subutilização da infraestrutura.
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