Eficiencia en el uso de la energía

Para obtener más métricas de eficiencia energética en centros de datos, consulte Centro de datos .

La eficacia en el uso de la energía ( PUE , por sus siglas en inglés) o eficiencia de la unidad de potencia es un índice que describe la eficiencia con la que un centro de datos informático utiliza la energía; específicamente, cuánta energía consume el equipo informático (en contraste con la refrigeración y otros gastos generales que dan soporte al equipo).

El PUE es la relación entre la cantidad total de energía utilizada por una instalación de centro de datos informáticos ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ]} y la energía suministrada a los equipos informáticos. El PUE es el inverso de la eficiencia de la infraestructura del centro de datos .

El PUE fue desarrollado originalmente por un consorcio llamado The Green Grid . El PUE se publicó en 2016 como un estándar global bajo la norma ISO/IEC 30134-2:2016.

Un PUE ideal es 1,0. Todo aquello que no se considera un dispositivo informático en un centro de datos (por ejemplo, iluminación, refrigeración, etc.) entra en la categoría de consumo energético de las instalaciones.

${\displaystyle \mathrm {PUE} ={{\mbox{Energía total de las instalaciones}} \over {\mbox{Energía de los equipos de TI}}}=1+{{\mbox{Energía de las instalaciones no relacionadas con TI}} \over {\mbox{Energía de los equipos de TI}}}}$

El PUE es el método más popular para calcular la eficiencia energética . Si bien es el más efectivo en comparación con otros indicadores, el PUE también presenta algunas limitaciones. Es el indicador más utilizado por operadores, técnicos de instalaciones y arquitectos para determinar la eficiencia energética de sus centros de datos. ^{[ 9 ]} Algunos profesionales incluso se jactan de tener un PUE inferior al de otros. Naturalmente, no sorprende que, en algunos casos, un operador pueda omitir "accidentalmente" el consumo de energía para iluminación, lo que resulta en un PUE menor. Este problema se debe más a un error humano que a un fallo del propio sistema de medición del PUE.

Un problema real es que el PUE no tiene en cuenta el clima dentro de las ciudades donde se construyen los centros de datos. En particular, no considera las diferentes temperaturas normales fuera del centro de datos. Por ejemplo, un centro de datos ubicado en Alaska no se puede comparar eficazmente con un centro de datos en Miami. Un clima más frío implica una menor necesidad de un sistema de refrigeración masivo. Los sistemas de refrigeración representan aproximadamente el 30 por ciento de la energía consumida en una instalación, mientras que el equipo del centro de datos representa casi el 50 por ciento. ^{[ 9 ]} Debido a esto, el centro de datos de Miami puede tener un PUE final de 1.8 y el centro de datos en Alaska puede tener una relación de 1.7, pero el centro de datos de Miami puede estar funcionando de manera más eficiente en general. En particular, si estuviera en Alaska, podría obtener un mejor resultado.

Además, según un estudio de caso en Science Direct , "un PUE estimado es prácticamente inútil a menos que el sistema de TI esté funcionando a plena capacidad". ^{[ 10 ]}

Resolver estos problemas sencillos pero recurrentes, como los relacionados con el efecto de las variaciones de temperatura en las ciudades, es necesario para calcular correctamente el consumo energético total de las instalaciones. La reducción de estos problemas garantiza que se impulsen continuamente nuevos avances y estándares más elevados para mejorar el rendimiento del PUE en futuros centros de datos. ^{[ 9 ]}

Para obtener resultados precisos en un cálculo de eficiencia, es necesario incluir todos los datos asociados al centro de datos. Incluso un pequeño error puede generar grandes diferencias en los resultados del PUE. Un problema práctico frecuente en los centros de datos típicos es la inclusión en el cálculo del PUE de la energía generada por sistemas alternativos (como turbinas eólicas y paneles solares) que funcionan en paralelo con el centro de datos, lo que distorsiona el rendimiento real del centro. Otro problema es que algunos dispositivos que consumen energía y están asociados a un centro de datos pueden compartirla o utilizarse en otros lugares, lo que provoca un error considerable en el PUE.

El PUE se introdujo en 2006 y fue promovido por The Green Grid (una organización sin fines de lucro de profesionales de TI) en 2007, y se ha convertido en la métrica más utilizada para informar sobre la eficiencia energética de los centros de datos. ^{[ 10 ]} Aunque se denomina "eficacia del uso de energía", en realidad mide el consumo de energía del centro de datos. ^{[ 10 ]}

La métrica PUE tiene varias ventajas:

1. El cálculo puede repetirse a lo largo del tiempo, lo que permite a una empresa observar los cambios en su eficiencia a lo largo del tiempo o durante eventos limitados en el tiempo, como los cambios estacionales.
2. Las empresas pueden evaluar cómo las prácticas más eficientes (como apagar el hardware inactivo) afectan su uso general.
3. La métrica PUE crea competencia, “impulsando la eficiencia a medida que los valores PUE anunciados disminuyen”. ^{[ 10 ]} Las empresas pueden entonces utilizar el PUE como herramienta de marketing.

Sin embargo, la métrica PUE presenta algunos problemas. El principal radica en la forma en que se calcula la relación. Dado que la carga de TI es el único denominador, cualquier reducción en dicha carga (por ejemplo, mediante la virtualización que permite desactivar parte del hardware, o simplemente mediante hardware más eficiente energéticamente) provocará un aumento paradójico del PUE.

Otros aspectos importantes son la eficiencia de la red de suministro eléctrico y el cálculo preciso de la carga de TI. Según el análisis de sensibilidad de Brady et al., ^{[ 10 ]} "El consumo total de energía es igual a la cantidad total de energía utilizada por los equipos e infraestructura de la instalación (WT) más las pérdidas de energía debidas a las ineficiencias en la red de suministro eléctrico (WL), por lo tanto: PUE = (WT + WL) / WIT". De acuerdo con esta ecuación, las ineficiencias de la red de suministro eléctrico (WL) aumentarán el consumo total de energía del centro de datos. El valor PUE aumenta a medida que el centro de datos se vuelve menos eficiente. La carga de TI es otro aspecto importante de la métrica PUE. "Es crucial utilizar una carga de TI precisa para el PUE, y que esta no se base en el consumo de energía nominal de los equipos. La precisión en la carga de TI es uno de los factores principales que afectan la medición de la métrica PUE, ya que la utilización de los servidores tiene un efecto importante en el consumo de energía de TI y, por lo tanto, en el valor PUE general". ^{[ 10 ]} Por ejemplo, un centro de datos con un valor PUE alto y una alta utilización de servidores podría ser más eficiente que un centro de datos con un valor PUE bajo y una baja utilización de servidores. ^{[ 10 ]} También existe cierta preocupación dentro de la industria sobre el PUE como herramienta de marketing ^{[ 11 ]} lo que ha llevado a algunos a utilizar el término "abuso de PUE". ^{[ 12 ]}

La Eficiencia de Computación de Energía (PCE, por sus siglas en inglés) se ha propuesto en investigaciones y debates de la industria como una métrica complementaria a la Eficiencia del Uso de Energía (PUE, por sus siglas en inglés). Mientras que PUE evalúa la relación entre la energía total de las instalaciones y la energía de los equipos de TI, la PCE es la relación entre la asignación de potencia de cómputo de TI aprovisionada y la capacidad eléctrica total aprovisionada del sitio. Estudios y grupos de desarrollo de estándares han examinado la PCE como parte de un cambio más amplio hacia métricas de eficiencia centradas en la computación, particularmente para entornos donde la salida de la carga de trabajo proporciona un indicador más significativo de la eficiencia a nivel de sistema que la sobrecarga de la infraestructura. ^{[ 13 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]}

En octubre de 2008, se observó que el centro de datos de Google tenía una relación PUE de 1,21 en sus 6 centros, lo que en ese momento se consideraba lo más cercano a la perfección posible. Justo detrás de Google estaba Microsoft, que tenía otra notable relación PUE de 1,22. ^{[ 21 ]}

Desde 2015, Switch , desarrollador de los centros de datos SUPERNAP, ha obtenido un PUE de 1,18 en su centro SUPERNAP 7 de Las Vegas, Nevada, auditado por terceros, con una temperatura media en el pasillo frío de 20,6 °C (69,1 °F) y una humedad media del 40,3 %. Esto se atribuye a las tecnologías patentadas de Switch para la contención del pasillo caliente y el sistema HVAC. ^{[ 22 ]}  

A finales del segundo trimestre de 2015, el centro de datos de Facebook en Prineville tenía una eficiencia de uso de energía (PUE) de 1,078 y su centro de datos en Forest City tenía una PUE de 1,082. ^{[ 23 ]}

En octubre de 2015, Allied Control afirmó una relación PUE de 1,02 ^{[ 24 ]} mediante el uso de refrigeración por inmersión de dos fases con fluido 3M Novec 7100 .

En enero de 2016, el Green IT Cube en Darmstadt fue inaugurado con un PUE de 1,07. ^{[ 25 ]} Utiliza refrigeración por agua fría a través de las puertas del rack.

En febrero de 2017, Supermicro anunció el despliegue de sus sistemas MicroBlade desagregados. Una empresa anónima de la lista Fortune 100 desplegó más de 30 000 servidores Supermicro MicroBlade en su centro de datos de Silicon Valley con un PUE de 1,06. ^{[ 26 ]}

Gracias a innovaciones propias en sistemas de refrigeración líquida, la empresa francesa de alojamiento OVH ha logrado alcanzar un índice PUE de 1,09 en sus centros de datos en Europa y Norteamérica ^{[ 27 ]} , mientras que en 2023 reportaron un PUE general de 1,29 en 12 meses. ^{[ 28 ]}

En 2021, Google informó un PUE de 1,1 en todos sus centros de datos a nivel mundial, y menos de 1,06 para sus mejores sitios. ^{[ 29 ] [ 30 ]}

En los proyectos científicos de 2022, los Institutos de Investigación de Suecia informaron un PUE de 1,0148, alcanzado notablemente en el norte de Suecia. ^{[ 31 ]}

El PUE se publicó en 2016 como norma global bajo la norma ISO/IEC 30134-2:2016, así como norma europea bajo la norma EN 50600-4-2:2016 .

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