Tradicionalmente, los gestores de centros de datos han podido cumplir con los niveles de servicio que tenían marcados suministrando el equipamiento necesario para alcanzar los niveles de demanda máximos, no solamente para subsanar la necesidad de un día, sino para permitir también márgenes sumamente generosos que incluyeran el crecimiento de esa demanda en toda la planificación a futuro del centro de datos. El efecto resultante es un sistema sobredimensionado para la operación normal durante la mayor parte del tiempo, con bajos índices de utilización.

De forma implícita, este modo de operación presupone márgenes generosos en el crecimiento de la infraestructura, donde los costes de energía constituyen una proporción pequeña de los costos totales de operación del centro de datos. Pero esta asunción se hace cada vez menos probable debido al ritmo de incremento de la demanda de equipamiento en la infraestructura del centro de datos. Desafortunadamente, incluso aun cuando en ocasiones ese crecimiento se hace evidentemente insostenible, se dan tendencias perversas que perpetúan el status quo. Por ejemplo, esto ocurre cuando existe una disyuntiva en los incentivos: puesto que los servidores están a cargo de la organización informática y su objetivo es proveer el mejor nivel de servicios, se valen para ello de la táctica de sobredimensionamiento. Por el contrario, es común ver como los costos de energía corren a cargo del departamento de facilities -una cuenta completamente diferente- los cuales no tienen voto en cuanto a la administración de servidores.

Hoy, existen nuevas aplicaciones -sobre todo aquellas encaminadas al apoyo del “social media”- que incrementan exponencialmente la demanda de recursos informáticos. También ha aumentado la cantidad de energía usada para alimentar y enfriar los servidores en los data center, aunque en grado menor debido a las mejoras en la eficiencia del equipamiento y a otras prácticas. Aun así, los costos de energía han captado la atención de los CIOs, dando un impulso a la adopción de estrategias coordinadas de gestión de la energía a nivel global en todos los data center de la organización.

En este contexto, cabe señalar que los progresos realizados en los últimos cinco años en la tecnología de gestión de energía y potencia eléctrica de los servidores ha tenido lugar a través de mejoras en la fabricación de las unidades CPU. La eficiencia de la CPU es importante puesto que constituye uno de los componentes que más energía consume en el servidor. Las mejoras en la eficiencia energética de las CPUs permiten incrementar los ratios de computación por cada vatio aplicado. Otro campo en que se ha dado una mejora notable es en el Consumo Proporcional de Potencia (Power proportional computing). Este término se refiere a la capacidad de los servidores de ajustar su consumo de potencia a la demanda de la carga de trabajo.

La mayoría de los servidores proveen una eficiencia máxima cuando se les impone una carga de trabajo del 100 por ciento. Con las prácticas de gestión mencionadas más arriba -que como decíamos resultan en una baja carga-, esta situación se da muy raramente.  Otro factor es la dinámica denominada “pay to play”, ocasionada por las limitaciones en las prestaciones actuales del Consumo Proporcional de Potencia: aun cuando los servidores están en reposo, sin desempeñar ningún trabajo, en realidad están consumiendo alrededor del 50% del consumo a plena carga. Esto se debe al funcionamiento actual de la tecnología; circunstancias análogas se dan en automóviles con motor de combustión que tienen un consumo apreciable aun cuando están en reposo. Los vehículos eléctricos o híbridos son más eficientes a este respecto, con un consumo mínimo de combustible cuando están parados.

Gestionar la electricidad que se consume presenta cierto nivel de inconveniencia, semejante a lo que ocurre cuando los inquilinos de una casa apagan las luces de la habitación que abandonan: tienen que estar constantemente pendientes de hacerlo. En principio, se obtienen los mejores resultados cuando se delega en las aplicaciones qué políticas específicas aplicar y qué variaciones hay que hacer en función de estas políticas. Si se aplican con demasiada rigurosidad esto puede representar una inconveniencia para los usuarios con un posible incumplimiento de los contratos de servicio. Se puede delegar entonces a la lógica interna de la aplicación hacer pruebas hasta decidir qué nivel es consistente con los contratos de servicio.

Si los mecanismos mencionados anteriormente se asemejan al mecanismo clásico de retroalimentación es porque precisamente éste es el caso. De hecho, servidores con tecnología Intel usan esos mecanismos internamente para proveer un control preciso de la potencia. La tecnología Intel Intelligent Node Manager (Node Manager) funciona de esa manera, permitiendo que el usuario le indique al servidor un nivel de consumo deseado.  Las fuentes de alimentación fabricadas de acuerdo al estándar PMBUS tienen sensores integrados que miden el consumo en tiempo real. El chipset tiene un microcontrolador integrado (Management Engine o ME). Este microcontrolador corre firmware con capacidad de comparar el consumo actual con el consumo deseado y en base a esa información, regular la frecuencia y el voltaje del procesador como mecanismo de control hasta que se equiparen los dos números. Este mecanismo se denomina limitación de potencia, conocido más comúnmente como “power capping.”

 


La figura ilustra el mecanismo de  de Node Manager.  La frecuencia y el voltaje del procesador están definidos por los estados P, que definen escalones discretos de voltaje y frecuencia.  Los estados P están regulados por el estándar ACPI.

En resumen, este mecanismo de feedback es realmente útil cuando se coloca bajo el control de las aplicaciones, abriendo la posibilidad de configurar óptimamente el perfil de equipo al mismo tiempo que se reduce el impacto al usuario.

En un futuro cercano, se encontrará más sutilezas a la hora de fijar la eficiencia en el consumo eléctrico, en lugar de fijar una eficiencia óptima, pero solamente cuando el sistema se encuentra al 100% de carga. Los sistemas deberán ser eficientes en todo el rango de niveles de carga, con un diseño que les permita ser eficientes con cualquier SLA marcado. Una operación en que el sistema se atiene exactamente al contrato de servicio define el punto óptimo. En la medida en que el sistema ofrece más de lo que el SLA requiere, el operador puede reducir los costos mediante la aplicación de una política energética más agresiva. Por otra parte no se pueden bajar por debajo del punto óptimo porque este desvío invita a quejas de los clientes.

Los servicios de cloud computing introducen grados adicionales de libertad no disponibles dentro de modelos operativos más tradicionales donde existe una asociación fija entre un servidor y las aplicaciones que corre. Las aplicaciones cloud corren en un entorno virtualizado que permite una consolidación dinámica de las cargas de trabajo. Bajo estas condiciones se permite definir, dentro de un grupo de servidores, un pequeño núcleo  de servidores trabajando a altos niveles de carga y por lo tanto a una eficiencia alta. Los otros servidores se dejan en reposo de manera y en modo de consumo bajo de energía, en estado de hibernación hasta que es necesario. que es posible apagarlos.

Mientras que un solo servidor tiene una base de consumo de potencia del 50%, lo cual no permite mucha flexibilidad algorítmica, la base de un grupo de servidores gestionados como un solo pool permite bajar esa base al nivel de consumo de un servidor en hibernación, que es sustancialmente más bajo que el de un servidor en reposo.

En sucesivos textos, añadiremos más detalles sobre las políticas de gestión de energía y potencia introducidas en el presente artículo. Esté atento a la web y próximas ediciones de DatacenterDynamics FOCUS en español.