Energieeffizienz im WLAN

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1 Energieeffizienz im WLAN Analysen, Metriken und Strategien zur Senkung des Energieverbrauchs 7. DFN-Forum Kommunikationstechnologien Verteilte Systeme im Wissenschaftsbereich Sebastian Porombka (M.Sc.) Universität Paderborn

2 Das Problem: Die Universität Paderborn (2012) Mitarbeiter / Studierende Mitarbeitende, knapp 200 Lehrstühle Studierende Campus-Universität mit einem zweiten Standort Erhebliche Baumaßnahmen und befristete Anmietungen Derzeit 28 Gebäude auf dem Campus + 2 am zweiten Standort Netzwerkinfrastruktur 230 aktive Komponenten ~ Gesamt-Ports in Bürogebäuden (Büros, Hörsäle, Seminarräume, Flure) 370 Accesspoints mit Clients Leistung: 60 KW (+- 250W) + Klima etc. 2

3 Das Problem: Analyse und Optimierung WLAN Schätzungen für 2012: Verbrauch von Enterprise-WLAN weltweit: 2,3 TWh (2% des Verbrauchs aller Netzwerkkomponenten) Jährliches Wachstum von 32% Quelle: Lanzisera, S., Nordman, B., and Brown, R. E. (2012). Data network equipment energy use and savings potenmal in buildings. Energy Efficiency, 5(2):

4 Ausgangslage: Nutzerzahlen WLAN Messung: Belegung am Tag und in der Nacht Ergebnis: Nachts (23 Uhr 6 Uhr) fast kein Bedarf Jahresverlauf: Jan. Dez. Wochenverlauf: Mo. So. 4 4

5 Ausgangslage: Datenanalyse Sammlung und Auswertung von Nutzungsdaten über einen längeren Zeitraum Nutzungsverhalten schwankt insb. im Wochenverlauf stark Große Teile der Infrastruktur werden häufig nicht benötigt Access Points bedienen im Durchschnitt ca. 60% der Zeit keine Nutzer 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% Access Points ohne Nutzer (Tagesverlauf im Durchschnitt) 20% 0% 5 00:00 00:40 01:20 02:00 02:40 03:20 04:00 04:40 05:20 06:00 06:40 07:20 08:00 08:40 09:20 10:00 10:40 11:20 12:00 12:40 13:20 14:00 14:40 15:20 16:00 16:40 17:20 18:00 18:40 19:20 20:00 20:40 21:20 22:00 22:40 23:20 10%

6 Ausgangslage: Betriebssicht Leistungsaufnahme [W] # Gerätebezeichnung 61 Cisco Aironet 1130 LWAPP 12,2 12,2 13,7 144 Cisco Aironet 1140 LWAPP 12,95 15,4 17,3 101 Cisco Aironet 1240 LWAPP 12, ,9 60 Cisco Aironet 1250 LWAPP 18, , KWh p.a (0,20 / KWh) Cisco Aironet 1550 LWAPP W Summe (ohne den 1550): 6 Selbstauskunft Selbstauskunft Datenblatt (POE, To Device) (POE, From PS) (bis 80W)

7 Ausgangslage: Zusammenfassung Beobachtung: WLAN-Infrastrukturen sind für große Nutzerzahlen ausgelegt die selten erreicht werden. Messung: Access Points sind nicht energie-effizient; sie benötigen unabhängig von der Lastsituation in etwa gleich viel Energie Grundidee: Einsparungen erzielen durch temporäres Abschalten von Access Points abhängig vom aktuellen Bedarf. Herausforderungen: jeweils aktuellen Bedarf ermitteln Dienstqualität gewährleisten 7

8 Lösungsansatz: Green-Clustering vorgeschlagen von Jardosh u. A. (2008, 2010): Fasse benachbarte Access Points zu Clustern zusammen, in denen jeder Access Point die Aufgaben seiner Nachbarn übernehmen kann. Grundabdeckung des Clusters durch einen stets angeschalteten Access Point gewährleistet Schalte bei Bedarf (>Schwellwert) zusätzliche Access Points hinzu Clients teilen sich auf verfügbare Access Points auf 8

9 Lösungsansatz: Green-Star Clustering Überlegung: Einsparungen insbes. zu Randzeiten möglich, da kaum Nutzungsschwankungen. Idee: Für Grundabdeckung nötige APs reduzieren Green-Star Clustering: Jeder AP ist angeschaltet oder hat mindestens einen angeschalteten Nachbarn. (IP-) Green Clustering 9 Green-Star Clustering

10 Lösungsansatz: Vergleich Clustering Verfahren Benötigte Access Points für Grundabdeckung (390 APs ges.) Vergleich für verschieden enge Nachbarschaften - 55dBm - 65dBm - 75dBm - 85dBm IP- Green Clustering Star Clustering RSSI Ergebnis: ~18,5% höhere Energie-Einsparungen bei Grundabdeckung durch Green-Star Clustering Nachteil: höherer Aufwand bei Nachfragesteigerung evtl. Zuschalten mehrerer Access Points nötig 10

11 Ergebnisse: Verlorene Endgeräte Die Anzahl der verlorene Endgeräte hält sich in Grenzen Vermutung: Endgeräte in Randgebieten vom Campus 11

12 Ergebnisse: Netzabdeckung Keine/geringfügige Beeinträchtigung der Nutzer Netzabdeckung in etwa äquivalent Dynamische Schaltung von Access Points ermöglicht bedarfsabhängige Bereitstellung der Infrastruktur Ohne Optimierung 12 (IP-) Green Clustering Green-Star Clustering

13 Ergebnisse: Probleme Problem: viele isolierte APs vorhanden Abschalten führt zu Coverage-Verlust Infrastruktur wird zu bestimmten Randzeiten quasi nicht verwendet Trade-Offs zwischen Dienstqualität und Einsparungen Mögliche Lösungen: Wake-on-Wlan, Sensoren, Schedules Zeitplan für Kombination beider Clustering-Verfahren Star Clustering zu Randzeiten da weniger Bedarfsschwankungen (nachts) (IP)-Green Clustering zu stärker frequentierten Zeiten (tagsüber) Energieverbrauch wird um 15% reduziert, d.h. Einsparung von ca. 7500kWh an der Universität Paderborn 13

14 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit Sebastian Porombka Universität Paderborn Zentrums für Informations- und Medientechnologien Grüne IT / Energieeffiziente IKT IT2Green: GreenPAD (BMWi) 14