Mejor prácticaPruebas de referencia sobre consumo energético

Unos costes en energía generales en alza y un aumento del consumo energético del 2,5 por cien en 2011 están generando una verdadera necesidad de combatir la dispersión de servidores mediante un aumento de la capacidad y módulos de memoria con frecuencias más altas que permitan cubrir las necesidades del servidor de ampliaciones “on-demand” pero con un menor consumo energético. [1]

Figura 1. Consumo energético principal mundial [1]

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Figura 2. Consumo energético habitual de un equipamiento de oficina [2]

Tal como se muestra en la figura 2, los servidores son, generalmente, las mayores plataformas informáticas en términos de consumo energético dentro de una organización, debido a su mayor rendimiento en el procesamiento de datos en comparación con un ordenador de sobremesa estándar o un ordenador portátil.

Cómo se configuran los componentes de un servidor, por lo tanto, es crucial a la hora de reducir el consumo energético además de seguir cubriendo las cada vez mayores exigencias informáticas del cliente. [2]

Figura 3. Consumo energético medio del sistema [3]

Gestionar el consumo energético de un servidor requiere efectuar un desglose de sus componentes, tal como se muestra en la figura 3. Ello permite identificar el componente de la memoria como el tercero en mayor consumo de energía. [3]

Para combatir unos costes energéticos en aumento y menores asignaciones energéticas, la empresas están luchando para consolidar los servidores para que estos utilicen de manera eficaz su arquitectura de procesadores con diversos núcleos y grandes capacidades de tratamiento de la memoria al operar con servidores a un rendimiento máximo las 24 horas al día, 7 días a la semana, los 365 días al año a través de la virtualización.

Equilibrar la asignación de la memoria de destino y la asignación extra de la memoria anfitrión por máquina virtual frente a la eficacia a la que dichos recursos se utilizan y, lo que es más importante, los costes para la empresa, tiene un impacto sobre el coste total de propiedad (TCO) del el servidor y la calidad de servicio (QoS) en general para el cliente. [4]

Obedeciendo las tres normas que se indican abajo se puede reducir fácilmente el consumo energético, al tiempo que se aumenta la capacidad para cubrir las cada vez mayores exigencias de servidores nuevos o de los ya existentes.

1. Cuantos menos módulos DIMM (Dual Inline Memory Module) se usan, más reducido es el consumo de energía. En la medida de lo posible, instale el menor número de módulos DIMM posible que permita cubrir sus necesidades de capacidad memoria para las aplicaciones.

2. Los módulos DIMM de cuatro cadenas presentan un consumo energético menor por Gigabyte (GB) que cualquier otro tipo de módulo DIMM.

3. Configure el servidor para utilizar la frecuencia de memoria más lenta posible y lograr incluso mayor ahorro energético.

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Para entender exactamente cómo aumenta el consumo energético en servidores de generaciones más nuevas que usan la tecnologías DRAM (Dynamic Random Access Memory) y DDR3, se han recogido los resultados siguientes para su posterior análisis.

Energía consumida por banco de memoriaEn la figura 4, con el motor de gestión Hewlett-Packard iLO y a fin de verificar el aumento del consumo energético en vatios (w) con 1 DPC (DIMM por canal), 2 DPC y, finalmente, 3 DPC, se mide el consumo energético total por servidor en tres escenarios diversos con configuraciones de memoria de cadena doble con cargas de trabajo con PassMark® BurnInTest 7.1 Pro en una plataforma de servidor Intel® Romley. [5] [6]

Figura 4. Consumo energético total por servidor por DPC con una carga de la memoria completa*

Tal como se anticipaba, añadir más DIMM por canal aumenta el consumo energético general del servidor y la capacidad total de la memoria, a la vez que elimina cualquier posible actualización futura, puesto que todos los zócalos de la memoria ahora están ocupados.

La adición de un segundo banco de memoria por procesador (2 DPC) se traduce en aproximadamente la necesidad de un 10,5 por cien añadido del consumo energético, mientras que añadir un tercero lo aumenta en cerca de un 5 por cien.

Con cada actualización extra del DPC en un servidor después del primer DPC, la energía total consumida y el coste total de propiedad (TCO) aumenta de manera proporcional. Una vez que los tres DPC están llenos, no existen más opciones de actualizaciones directas de la memoria disponibles que cubran las demandas de ampliación del cliente

Consumo energético: doble cadena frente a cuatro cadenas

Por otra parte, para actualizar la memoria después del primer DPC, sustituir la configuración entera de la memoria con módulos DIMM de memoria con cuatro cadenas configurados a una frecuencia de memoria de 800MHz permite acceso a una capacidad de memoria mayor, hasta dos veces la equivalente a la configuración con 2 DPC en la figura 4, automáticamente cambiando a 1,35V y, de este modo, consumiendo solo 2 vatios más de electricidad o el 4 % menos de energía con carga, comparado con un sistema lleno con 3 DPC y 384GB de capacidad de memoria, tal como se muestra en la figura 5.

Usando partes de cuatro cadenas, no solo obtenemos más capacidad de memoria gestionable por servidor sino que también reducimos el consumo energético con carga y, de este modo, ahorramos más en consumo energético.

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Figura 5. Consumo energético total por servidor con doble cadena frente a cuatro cadenas con una carga de memoria completa*

Consumo energético con capacidades similaresEl desplegamiento inicial de un servidor es posiblemente la parte más importante, puesto que el servidor debe preconfigurarse para las cargas de trabajo anticipadas y, aunque algunos servidores funcionan mejor con actualizaciones inmediatas ya sea a una capacidad máxima o a una frecuencia que se ajuste a diferentes cargas de trabajo, anticipar los requisitos de la memoria puede ser difícil si no se conoce el valor del ahorro en energía.

En la figura 6 se observa el consumo energético de un único desplegamiento de servidores con una memoria de 256GB de doble cadena DDR3-1600 y cuatro cadenas DDR3-1066 ejecutándose a dos frecuencias, un rendimiento más alto de 1600MHz y un eficaz consumo de la energía de 1066MHz.

Con una capacidad llena de una memoria de cuatro cadenas, el servidor presenta un potencial futuro de actualizaciones directas a 512GB para cubrir el aumento de las necesidades, mientras que una capacidad completa de la memoria de doble cadena limita ese potencial de actualizaciones directas a solamente 384GB.

Figura 6. Consumo energético total por servidor con doble cadena frente a cuatro cadenas con una carga de memoria completa*

Best Practices Server: Power Benchmark

Inicialmente, al configurar un servidor de blade de 1U con cuatro cadenas en lugar de una memoria de dos cadenas de hasta 256GB permite reducir el consumo energético del sistema en 13 vatios con carga de trabajo, lo equivalente a un 6 por cien del consumo energético total de servidor lleno usando módulos de memoria de doble cadena.

Basado en el listado de tarifas eléctricas actuales para el verano de 2013 de Pacific Gas and Electric Company para los clientes comerciales en el Estado de California (EE. UU.) de 21¢/kW (céntimos de dólar americanos por kiloWatt/hora), ahorrando un total de 13 vatios, la energía del sistema reduce los costes operativos del servidor con una carga completa 24 horas al día de 33,26 dólares americanos por mes (5,28 kWh por día*30 días*21 céntimos de dólar americanos) a 31,30 dólares americanos por mes (4,968 kWh por día*30 días *21 céntimos de dólar americanos); es decir, un 6 por cien de ahorro en costes por mes por servidor. [7]

El resultado es un ahorro energético en vatios suficiente que, si treinta y dos servidores de 1U fueran implementados en un bastidor de 42U estándar usando solo módulos de memoria de cuatro cadenas ejecutándose con una carga de memoria completa, la diferencia en el consumo energético podría alimentar dos de los servidores 1U incluidos o ser reasignada a los presupuestos sobre consumo energético para ventilación, en función de si el bastidor se encuentra en un pasillo caliente o fresco.

Consumo eléctrico en estado de inactividadEn algunos escenarios no todos los servidores existentes en un bastidor pueden utilizarse para cargas completas las 24 horas del día y pueden, de hecho, consumir más energía en estado inactivo o procesando un volumen reducido de trabajo solo durante algunas partes del día, posiblemente para equilibrar las cargas en caso de error del clúster.

En estos casos, el uso de una memoria de cuatro canales puede reducir el consumo energético a hasta 9 vatios menos que usando una capacidad similar de un servidor equipado con una memoria de dos cadenas ejecutándose en un estado de inactividad, tal como se muestra en la figura 7 abajo.

Figura 7. Consumo energético total del servidor con un estado de carga de trabajo y en un estado de inactividad*

A 21 céntimos de dólar americanos/kWh, ahorrando un total de 9 vatios, el consumo energético del sistema reduce los costes operativos del servidor de 24 horas en estado de inactividad de 23,59 dólares americanos al mes (3,744 kWh al día*30 días*21 céntimos de dólar americanos) a 22,23 dólares americanos al mes (3,528 kWh al día*30 días*21 céntimos de dólar americanos); es decir, un 6 % de ahorro en costes por mes por servidor. [7]

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ECalculando los costes operativos eléctricos previstos en un único ciclo de vida de 3, 5 y 10 años de un servidor con una tarifa eléctrica fija, observamos, en la figura 8, que el consumo eléctrico del servidor usando módulos de memoria de cuatro cadenas puede, de hecho, utilizarse para adquirir un servidor adicional en escenarios de implementación de múltiples servidores.

Figura 8. Costes de funcionamiento previstos de un servidor a 21 céntimos de dólar americanos/kWh durante un ciclo de vida de servidor habitual de 3, 5 y 10 años*

ConclusiónCon la fórmula en la figura 9 y la herramienta de gestión de servidores integrada, el coste de cualquier servidor determinado en una organización puede calcularse multiplicando la energía consumida por el sistema según el suministro energético en vatios por el tiempo activo en horas al día (es decir, 0,5 horas durante 30 minutos) para luego dividirlo por un valor de 1000 (kilos) para establecer el valor estándar de kiloWatt/hora consumido por el sistema en un periodo de tiempo concreto (por ejemplo, 30 minutos) durante un día.

Figura 9. Fórmula de los “kWh”.

Multiplicando este valor por días al mes o al año que el sistema está activo, los costes operativos de un sistema a largo plazo pueden pronosticarse basados en el listado de tarifas eléctricas futuras o actuales, tal como se indica en las figuras 10 y 11.

Figura 10. Costes operativos por mes

kWh x días / mes x Costo / kWh = Costo por mes

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Figura 11. Costes operativos por año

Basado en los resultados anteriores, los módulos de memoria de cuatro cadenas son, en gigabyte, más eficientes con el consumo energético y permiten actualizaciones futuras de la memoria directamente a fin de reducir el consumo energético total por el sistema con una misma capacidad o mayor que usando módulos de memoria de doble cadena.

Son por tanto la elección clara para aquellas organizaciones que buscan maximizar la capacidad de la memoria al mismo tiempo que minimizar el consumo energético.

*Sistema de prueba: SiSoftware BurnInTest 7.1 Pro en plataforma Intel® Romley HP Proliant ML350p Gen8 con dos procesadores Xeon E5 2650 de Intel y hasta 256GB, 384GB o 512GB de memoria (KTH-PL316/16G de doble cadena o KTH-PL310QLV/32G de cuatro cadenas) instalado. Probado en modo de rendimiento HP. Tecnología Hyperthreading de Intel deshabilitada.

Referencias[1] Statistical Review 2012, BP p.l.c.

http://www.bp.com/sectiongenericarticle800.do?categoryId=9037130&contentId=7068669

[2] Electricity Used by Office Equipment and Network Equipment in the U.S., University of California

http://enduse.lbl.gov/info/lbnl-45917b.pdf

[3] Power Management in Intel® Architecture Servers, Intel® Corporation

http://download.intel.com/support/motherboards/server/sb/power_management_of_intel_architecture_servers.pdf

[4] Understanding Memory Resource Management in VMware ESX Server, VMwareInc.

http://www.vmware.com/files/pdf/perf-vsphere-memory_management.pdf

[5] BurnInTest Professional edition V7.1 ,PassMark Software

http://www.passmark.com/

[6] HP iLO (Integrated Lights-Out) 4, Hewlett-Packard

http://h18000.www1.hp.com/products/quickspecs/14234_div/14234_div.pdf

[7] A-1 Electric Rates schedule (commercial rate) 2013, Pacific Gas and Electric Company

http://www.pge.com/nots/rates/tariffs/CommercialCurrent.xls

kWh x días / año x Costo / kWh = Costo por año