Software für einen Last-adaptiven Rechenzentrumsbetrieb Forschungsergebnisse aus dem Förderprogramm IT2Green

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1 Software für einen Last-adaptiven Rechenzentrumsbetrieb Forschungsergebnisse aus dem Förderprogramm IT2Green Dr. Lutz Stobbe, Leiter IT2Green Begleitforschung, Fraunhofer IZM 4. Jahrestagung Wissenschaftsforum GreenIT 11. Dezember 2013, Berlin

2 IT2Green Überblick IT2Green Energieeffiziente IKT für Mittelstand, Verwaltung und Wohnen Laufzeit M Förderung durch BMWi Teilnehmer: Unternehmen, Forschungsinstitute, Universitäten und Behörden 10 Forschungsprojekte + Begleitforschung 2

3 3 Thematische Cluster mit 10 Verbundprojekten Intellispektrum GreenIT Cockpit GGC Lab Desi Pinta Migrate! GreenPAD ComGreen AdaptiveSense AC4DC 3

4 IT2Green Begleitforschung Partner: Fraunhofer IZM und ISI (Evaluation) VDIVDE-IT (Öffentlichkeitsarbeit) Aufgabe: Evaluierung des Projektfortschritts Monitoring von Trends und Empfehlungen Wissenschaftliche Unterstützung und Querschnittsthemen Öffentlichkeitsarbeit: Webseite Projektvideos Broschüren, Green-IT Dossier und Green IT-Leitfaden 4

5 Aktivitäten der Begleitforschung Cebit 2013 Cebit: 10. bis 14. März 2014, Hannover IT2Green Abschlusstagung: 8. Mai 2014, Berlin IT2Green Jahrestagung 2013 Electronics Goes Green

6 IT2Green Fachgruppentreffen Regelmäßige Fachgruppentreffen: Messung der Energieeffizienz Neue Netze und Technologien Technoökonomische Wettbewerbsfaktoren Fachgruppentreffen MEE, Berlin, 23. April

7 Welche Aufgaben übernimmt Software bei der Realisierung von Energieeffizienz im Rechenzentrum Steuerung: Bedarfsgerechte Bereitstellung von IT-Ressourcen anhand von Feedback-Information der Clients Projekt: GreenIT Cockpit Schnittstellen: Zusammenführung und Auswertung von Messdaten bislang meist getrennt erfasster IT-Systeme und Infrastruktur-Systeme Projekt: Migrate! Lastverschiebung: Verschiebung von Diensten (Services) und Planung von Aufgaben (Tasks) innerhalb und im Verbund von Rechenzentren Projekt: GGC Lab 7

8 Beispiele aus IT2Green-Projekten Steuerung: Bedarfsgerechte Bereitstellung von IT-Ressourcen anhand von Feedback-information der Clients Projekt: GreenIT Cockpit Schnittstellen: Zusammenführung und Auswertung von Messdaten bislang meist getrennt erfasster IT-Systeme und Infrastruktur-Systeme Projekt: Migrate! Lastverschiebung: Verschiebung von Diensten (Services) und Planung von Aufgaben (Tasks) innerhalb und im Verbund von Rechenzentren Projekt: GGC Lab 8

9 GreenIT Cockpit Geschäftsprozessorientiertes Management Cockpit für die Energieeffizienz der IKT von Organisationen Zielstellung des Projektes: Nur so viel Einsatz von IT-Ressourcen im Rechenzentrum wie notwendig um kundendefinierten Quality-of-Services einzuhalten Adaption von IT-Ressourceneinsatz an sich wiederholende Lastgänge Partner im Projekt: 9

10 Den Einsatz von IT-Ressourcen steuert der Nutzer mit Problem: Zu viele IT-Ressourcen werden für sporadische Dienste im Rechenzentrum vorgehalten (geringe Auslastung) Idee: Die Reaktionszeit bis zur Bereitstellung des Dienstes steuert den effektiven Einsatz der vorhandenen IT-Ressourcen im Rechenzentrum Service-Abfrage Service-Bereitstellung 10

11 Herausforderungen SW-basierte Erfassung von IT-Anwendungen; inkl. aller involvierten IKT-Elemente und QoS-Anforderungen (Bsp. Bilddatenbankabfrage) Aufgrund hoher Datenschutzauflagen ist die direkte Datenerfassung an personengebunden Arbeitsplatz-PCs nicht gewünscht Datenerhebung okay 11 Datenerhebung problematisch 11

12 Lösungsansatz: Entwicklung einer Client-Probe Wie kann der Anfangs und Endpunkt einer Serviceanfrage erfasst werden ohne personengebundene Daten zu erfassen? Client-Probe Wiederholtes Abspielen der generalisierten Nutzerinteraktion durch die Client-Probe und (a) Messung der Reaktionszeiten sowie (b) Energieverbräuche und aktiven Ressourcen der beteiligten IT-Systeme Simulierte Service-Abfrage [Client Probe] Prozessmodell M Messung Reaktionszeit und Energiebedarf 12 12

13 Prinzipdarstellung der Client Probe Software-Herausforderung: Identifizierung einer automatisiert erfassbaren Endpunktes der Nutzeranforderung Austesten von QoS Grenzen Erstellen von Regeln 13

14 GreenIT Cockpit Stetige Stichproben mit geringen Ressourcenaufwand (Client Probes) Definierung von Grenzbereichen nach QoS-Vorgaben bzw. Energie Bedarfsgerechte und schnelle Anpassung der IT-Ressourcen 11.0 Fehler: zu teuer / zu viel Energie (hoher IT-Ressourceneinsatz) 10.0 Optimaler Arbeitspunkt 09.0 Fehler: zu langsam / wenig Energie (zu geringer IT-Ressourceneinsatz) Simulierte Stichprobe (Client Probe) 14

16 MIGRATE! Modelle, Verfahren und Werkzeuge für die Migration in Cloud-basierte energieoptimierte Anwenderinfrastrukturen und deren Management Zielstellung des Projektes: Realisierung der Migration von IT-Diensten in unterschiedlichen Anwendungsbereichen (Krankenhaus, Flughafen, Behörde und Wohnungsbaugesellschaft) auf Basis der Messung energiebezogenen Leistungsdaten und Simulation des Systemverhaltens im Quell- und Zielsystem Partner im Projekt: 16

17 Cloud-Migration & Energetische Steuerung Heute: Applikation wird heute meist händisch in die Cloud migriert Aufwendig, teuer, erfordert Spezialistenwissen Energetische Steuerung auf Hardware-, Betriebssystem-, Hypervisor- Ebene Vielzahl von Tools sind zu konfigurieren und zu kalibrieren MIGRATE!-Ansatz: Applikation wird in standardisiertem Modell beschrieben und automatisch in die Cloud migriert Energetische Steuerung auf Applikationsebene

18 Die zu migrierende Applikation wird in einem standardisierten und erweiterbaren Modell beschrieben Beschreibung der Topologie auf den Ebenen Betriebssystem, Middleware, Anwendungslogik einschließlich aller notwendigen Deployment-Schritte Ergebnis: TOSCA Template OASIS: Advanced Opens Standards for Information Technology TOSCA: Topology and Orchestartion Specification for Cloud Applications 18

19 Applikation wird automatisch in die Cloud migriert TOSCA Template TOSCA Container (Applikation) Hypervisor Cloud- Infrastruktur Das TOSCA Template der Applikation wird vom sogenannten TOSCA Container verarbeitet. Der TOSCA Container steuert direkt den Hypervisor der Cloud-Infrastruktur, um die Applikation zu migrieren Derzeit werden verschiedene TOSCA Container von Softwareunternehmen entwickelt, insbesondere aus dem TOSCA-Konsortium. Die Open Source Version mit Energy Policies wird in Migrate! entwickelt. 19

20 Energetische Steuerung auf Applikationsebene TOSCA Template Der Cloud-Provider liefert Daten, die von einem lokalen Energie Management System (EMS) abgefragt und an den TOSCA Container des Cloud-Managements übergeben werden Messdaten TOSCA Container (Applikation) Green Policy Hypervisor Green Policy sind Regeln (z.b. Schwellwerte), die Energiesparpläne verwirklichen Cloud- Infrastruktur EMS Die Green Policy werden ebenfalls vom TOSCA Container überwacht und über den Hypervisor wird die Cloud-Infrastruktur beeinflusst 20

21 . Migration hat Auswirkungen auf Quell- und Zielsystem Messung aller Energie- und Performance- Parameter im Quell- und Zielsystem Software-basierte und automatisierte Erfassung und Auswertung aller Daten für effektive Regelung 21

23 GGC Lab Government Green Cloud Laboratory Zielstellung: Analyse relevanter Einflussfaktoren zur Realisierung von energieeffizienten Cloud-Computing in der öffentlichen Verwaltung Entwicklung von Ansätze zur Steuerung bzw. gezielten Verschiebung von IT-Lasten zwischen mehreren Rechenzentren Partner im Projekt: Technische Universität Berlin 23

24 Herausforderungen Heute: Meist proprietäre Software-Schnittstellen zur Erfassung und Kommunikation von Messdaten zwischen unterschiedlichen Gewerken (z.b. IT-Equipment und RZ-Infrastruktur) Messintervalle und Definition der Messparameter sind nicht aufeinander abgestimmt 24

25 IT-Ressourcenauslastung Services: Kontinuierliche Dienstleistung Virtualisierung Front End Server (Web, , etc.) High Performance & Application Server Tasks: Periodische Anwendung Lastverschiebung 25

26 Lastverschiebung zwischen Rechenzentren Cloud-fähigkeit bzw. Migration von IT-Anwendungen unterliegt technischen und rechtlichen Rahmenbedingungen Energiebedarf VMs: CPU-Kerne, Taktung, RAM A B Unterschiedliche Rechtslage in einzelnen Bundesländern Datenbank Synchronisierung ist zu berücksichtigen D C Cloud Anwendungsbeispiel: Strafzettel-Erstellung 26

27 Fazit: Grüne Software Software im Kontext von Leistungs- und Energiemessung: Zeitintervalle: Messpunkte im Minutenintervall Schnittstellen: Interoperabilität realisieren Datenverarbeitung: Auswertbarkeit realisieren Software im Kontext der Steigung von Auslastung: Dynamische Ressourcenzuordnung und Stabilität existierender Virtualisierungs-Software* ist qualitativ unterschiedlich Die Hardware-Konfiguration (CPU, RAM) der Serversysteme sollte auf die Software (Anwendungen/VMs) abgestimmt sein, da es sonst zu Konflikten bei der Ressourcenverteilung kommt Eine zeitliche Verschiebung (Scheduling) ist meist nur bei 10-20% aller Anwendungen im Rechenzentrum möglich * VMware, Microsoft System Center 27

28 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Dr. phil. Lutz Stobbe Fraunhofer-Institut für Zuverlässigkeit und Mikrointegration (IZM) Abt. Environmental and Reliability Engineering Tel.: +49 (0)