Workshop: EU-ENERGY STAR in Rechenzentren. Bisherige Ergebnisse der Ökodesign-Vorstudie für Enterprise Server (ENTR Lot 9)

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1 Workshop: EU-ENERGY STAR in Rechenzentren Bisherige Ergebnisse der Ökodesign-Vorstudie für Enterprise Server (ENTR Lot 9) DENA, 8. September 2014, Berlin, Fraunhofer IZM

2 ENTR Lot 9 Vorbereitungsstudie Gegenstand: Enterprise servers, data storage and ancillary equipment Laufzeit: Juni Mai 2015 (Abschlussbericht März 2015) Methode: Novellierte MEErP inkl. EcoReport-Tool für Umweltbewertung Website: DG ENTR: Davide Polverini Konsortium: BIO by Deloitte, Frankreich (früher BIO Intelligence Service) Fraunhofer IZM, Deutschland Nächstes Skakeholder-Meeting am 13. Oktober 2014 in Brüssel

3 Motivation und Arbeitsthese Klärung folgender Fragestellungen: Welche Energie- und Materialressourcen sind nötig, den Anstieg des Datenverkehrs IT-seitig abzusichern? Welche Optionen gibt es die Entwicklung positiv zu beeinflussen?

4 Arbeitsauftrag und Randbedingungen Untersuchung der Umweltwirkungen (Environmental Impact) und des Verbesserungspotentials (Improvement Potential) auf Produktebene und bezogen auf den gesamten Produktlebenszyklus (Lifecycle) Anspruch: Es muss der Nachweis erbracht werden, dass potentielle Durchführungsmaßnahmen in Größenordnung ein Verbesserung bewirken Die Ökodesign-Richtlinie kann nur auf Produktebene regulieren, gleichwohl sollen erweiterte Systemaspekte mit untersucht werden

5 Methodology for Eco-design of Energy-related Products (MEErP) T1: Scope T1: Scope (Rev. 1) T1: Scope (Rev. 2) T2: Markets T3: Users T5: Eco-Assessment T7: Scenarios T4: Technologies T6: Design Options

6 Produktbereich: Funktionale & technologische Produktvielfalt ohne deutliche Abgrenzungen Tower / Rack-optimized / Blade System / Multi-node / Micro-Server System HDD / SSD Media / DAS / SAN / NAS / Tape Library LAN Switch / FC Switch / IB Switch / Cabling

7 Definitionen und Produktbereich Brauchbare technische Definitionen und Produktdefinitionen existieren im Rahmen des US EPA ENERGY STAR Programes Diese Definitionen sind mit der Industrie und im Kontext der Erstellung von Produkt-Energiebenchmarks (SPEC / SNIA) entwickelt worden Die ENTR Lot 9 Vorstudie empfiehlt eine weitgehende Harmonisierung mit den Definitionen des US EPA ENERGY STAR Programes HINWEIS: Damit wird nicht der Produktbereich (Scope)des US EPA ENERGY STAR Programes übernommen; noch ist das gesamte Produktspektrum Gegenstand der ENTR Lot 9 Vorstudie Des Weitern gibt es nicht unerhebliche Unterschiede zwischen den Definitionen des US EPA ENERGY STAR Programes und beispielsweise jenen der Marktforschungsunternehmen (IDC, Gartner) Zudem unterliegt der Markt / Technologie einer hohen Dynamik und generiert stetig neue Produktsegmente

8 Produktmerkmale Unterscheidungskriterien: Formfaktor (z.b. Rack, Blade) Nutzung bzw. Anwendungsbereich (z.b. Managed/Unmanagned, HPC) Verfügbarkeit (Resilience) bzw. Redundanz-Auslegung Hardware-Konfiguration (z.b. Anzahl von CPU-Sockel, Speicherkapazität) Detaillierte Konfiguration inkl. Performance-Benchmarks (z.b. SERT) und ggf. Software-Ausstattung (Funktionalität) Produktionsjahr / Technologieniveau (Zeitstempel)

9 Beispiel Storage: Produktbereich und Marktdaten

10 Beispiel Storage: Produktbereich und Marktdaten 0,3% 1% 2% 27,4 % 25% 37% 65,8 % 6,5% 8% 66% 54% 7% SAN DAS NAS CAS SAN DAS NAS CAS SAN DAS NAS CAS Figure 1 : Share of ECB storage shipments (left), revenues (middle), and capacity (right), 2013 worldwide (Calculations performed by Bio by Deloitte 1 ) Revenue (million USD) Revenue year-to-year Change % 14.0% 9.6% 1.2% 0.3% Shipments Shipments year-to-year Change % 30.8% -7.7% -8.7% -6.1% Capacity (PB) Capacity year-to-year Change % 52.3% 28.3% 10.1% 28.1%

11 Beispiel Server: Produktbereich und Marktdaten Verkaufte Server in 2012 (EU-28) Marktzahlen von Industrie und Marktforschern im Vergleich: DigitalEurope: IDC: Gartner: Units Units Units Server Category Blade 18.4% Non-Blade 80.9% Total 100% Market share Micro servers % Managed servers % Unmanaged servers % Resilient servers % Total % Quelle: DigitalEurope [repräsentiert ca. 77% aller Unternehmen]

12 Beispiel Server: Produktbereich und Marktdaten Bestand und Bestandsentwicklung variieren in Abhängigkeit der Datenquelle: DigitalEurope: 15 Millionen Einheiten (2014) IDC / Gartner: 8 Millionen Einheiten (2014) Form Factor Share of installed stock in 2013 (%) λ Rack-Blade 14% Rack-Mountable 17% Rack-Optimised 57% 5 Tower/ Standalone 8% Multi-node 4%

13 Vereinfachte Umweltbilanz von Servern Product Carbon Footprint / CO2-Bilanz (publizierte Herstellerinformationen) Dual-CPU Server (Dell) Single-CPU Server (Fujitsu)

14 Erste Erkenntnisse Die Nutzungsphase dominiert den Gesamtenergiebedarf (Anteil 80-90%) Die Größenordnung des Energiebedarfs skaliert weitgehend proportional mit der Rechenkapazität Compute Capacity: # Populated Socket * # Cores * CPU Frequency

15 Leistungsaufnahme von Server in Watt Server (1 socket) CPU RAM HDD I/O Mainboard Fans PSU Total M ax. Load Technical data and assumptions (in Watt) (according to Energy Star) 100 (TDP of Xeon E5, 19 existing CPU configurations), 72 (0.75W per 6 DIM M = 96GB) 32 (8W per HHDs) 8 (2W per 1Gbit 4 ports) 10 assumtion 12 (4 Fans [3+1], 3W per fan) 42 (max % efficiency) 276 (1 socket rack-mounted) Server (1 socket) CPU RAM HDD I/O Mainboard Fans PSU Total Idle (in Watt) Technical data and assumptions (according to Energy Star) 40 (TDP of Xeon E5, 19 existing CPU configurations), 19 (0.2W per 6 DIMM = 96GB) 16 (4W per HHDs) 8 (2W per 1Gbit 4 ports) 6 assumtion 8 (4 Fans [3+1], 2W per fan) 26 (max % efficiency) 123 (1 socket rack-mounted)

16 Zwei-Sockel Server dominieren den Markt 3.6% 72.7% 23.4% Quelle: Gartner 2013

17 Technische Entwicklung: Das Moore sche Gesetz Source: SPECpower database

18 Marktdaten: Serververkauf nach CPU-Kernen Zuwachs 6% 12% 68% 11% Quelle: Gartner 2013

19 SPECpower erzählt nicht die ganze Geschichte! Source: SPECpower database

20 Erweiterter Systembereich (Energiefluss) Energie für Infrastruktur Energie für Infrastruktur Warmluft [30 C] Kaltluft [22 C] Port HDD Fan R/C CPU RAM PSU Thermische Energie 200 Watt Bei konstanter Last!! Elektrische Energie 200 Watt

21 Grundlagen: Wechselwirkungen zwischen Technologie, Leistungsaufnahme, Last- und Wärmemanagement Power [W] Load [%] 100 % 75 % Useful Work (ssj_ops) Power Consumption (kwh) 50 % 25 % Time [h]

22 Technologischer Fortschritt: Die Performance verdoppelt sich bei gleicher Leistungsaufnahme Power [W] Load [%] 100 % 75 % Useful Work (ssj_ops) Power Consumption (kwh) 50 % 25 % Time [h]

23 Lastmanagement: Die Performance und auch die Leistungsaufnahme wird (pro Zeiteinheit) erhöht Power [W] Load [%] 100 % 75 % 50 % 25 % Useful Work (ssj_ops) Power Consumption (kwh) Time [h]

24 Grundlagen: Höhere Last im gleichen Zeitraum Energie für Infrastruktur Energie für Infrastruktur Warmluft [32 C] Kaltluft [22 C] Port HDD Fan R/C CPU RAM PSU Thermische Energie Elektrische Energie 250 Watt 250 Watt

25 Rechenleistung / Energiefluss / Zuverlässigkeit Energie für Infrastruktur Energie für Infrastruktur Warmluft [30 C] Das Technologieniveau und die Komponentenkonfiguration bestimmen die Leistungsfähigkeit (Performance) und den Strombedarf des Servers Kaltluft [22 C] Port HDD Fan R/C CPU RAM PSU Thermische Energie 200 Watt Die zulässigen Betriebstemperaturen der elektronischen, elektrischen und mechanischen Bauelemente sind ein Kostenfaktor (Anschaffungspreis) Elektrische Energie 200 Watt

26 Erkenntnisse Der inkrementelle technische Fortschritt im Bereich der Hardware (Moore sche Gesetz) gleicht die Nutzungsintensivierung maßgeblich aus Die Miniaturisierung steht in enger Wechselwirkung mit dem thermischen Management (jede Technologiegeneration birgt neue Probleme) Eine höhere Auslastung (Software) ist der zweite Hebel zur Effizienzsteigerung Die Hardware-Konfiguration ist ein einfacher Indikator für die Leistungsaufnahme SERT ist ein komplexer Indikator Höhere Last aber insbesondere auch häufige Lastwechsel altert die Elektronik (kein unlösbares Probleme, allerdings zu höheren Anschaffungskosten) Der funktionale Nutzen inkl. Energie- und Ressourceneffizienz wird im System bestimmt, d.h. in der Wechselwirkung sowohl zwischen Server, Speicher und Netzwerk auch mit der Infrastruktur (Klima, Stromversorgung)

27 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit, Senior Scientist Fraunhofer IZM / Department Environmental and Reliability Engineering

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