La prise en compte de la question de la consommation d'énergie s'est accompagnée d'un développement de la mesure et du monitoring et l'apparition de nombreux indicateurs permettant de comparer les installations et les solutions entre elles.
Avant d'amorcer toutes politiques d'optimisation énergétique, la première étape consiste à faire un état des lieux de l'installation. La CMDB ou "Configuration Management Database" est l'un des outils à disposition des gestionnaires de datacenters. "La mise en œuvre d'une CMDB constitue un élément structurant dans une politique d'efficience des infrastructures", rappelle l'Agence de l'environnement et de la maîtrise de l'énergie (Ademe). Il s'agit de bien connaître ses équipements pour en optimiser le fonctionnement. "En cartographiant l'ensemble des composants du système d'information, la CMDB va constituer le référentiel d'analyse des systèmes de mesure et de pilotage. C'est sur cette base que vont pouvoir reposer les outils de mesure dynamique", détaille le Syndicat des entreprises du numérique en France (Syntec) dans son livre vert. Inventaires détaillés régulièrement mis à jour, ces solutions peuvent également offrir comme fonctionnalité la mesure et le suivi énergétique des équipements. "Beaucoup d'administrateurs système ne mesurent pas. Or, la mise en place d'un système de monitoring permet mécaniquement de réduire les consommations de 10 à 15% car on prend conscience tout de suite de qui consomme quoi et on peut agir", explique Jean-Marc Menaud, enseignant-chercheur à l'Ecole des Mines de Nantes. Ces informations peuvent dans un second temps permettre de calculer un certain nombre d'indicateurs utiles pour suivre l'impact des mesures d'optimisation et de comparer les installations entre elles.
Le PUE, un indicateur perfectible
En matière de consommation d'énergie, l'indicateur le plus utilisé est le PUE ou Power Usage Effectiveness. Mis au point par le consortium Green Grid, il s'agit du rapport entre la consommation totale du site (IT + non-IT) divisée par la consommation des activités IT. Plus le PUE est faible mieux c'est, l'optimum étant 1. Le PUE présente toutefois une faille : "il ne reflète pas les gains en matière d'efficacité de service rendus par les datacenters", explique Jean-Michel Rodriguez, Ingénieur Architecte chez IBM. "Toutes les actions d'amélioration ne se reflètent pas dans le PUE", complète Jean-Marc Menaud, chercheur à l'Ecole des Mines de Nantes et spécialiste de la virtualisation. En effet, un PUE peut rester stable alors que certains axes d'optimisation permettent d'augmenter les services rendus par les serveurs sans influer sur leur consommation électrique. Un autre indicateur baptisé ScE pour Server Compute Efficiency est plus axé sur l'efficience des équipements IT et permet d'estimer l'efficience des ressources de calcul en fonction de la quantité de travail utile réalisée par le datacenter.
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"Il y a trois ou quatre ans, le PUE moyen d'un datacenter atteignait 2,5, autrement dit pour 1 kWh consommé pour l'activité centrale du datacenter, 1,5 kWh étaient consommés par les équipements annexes, explique Stéphane Duproz, directeur général de TelecityGroup France. Aujourd'hui, les datacenters les plus performants s'approchent des 1,5". L'arrivée de nouvelles technologies sur le marché a permis de travailler principalement sur la partie non-IT à savoir la climatisation et la distribution électrique. "En matière d'alimentation électrique, nous cherchons à utiliser au maximum les équipements tout en prévoyant des équipements de secours. Nous avons par exemple réussi à faire grimper le taux d'utilisation de certains équipements de 50% à 66%", explique Stéphane Duproz.
Aller plus loin que la seule consommation d'énergie
"Les gains de temps dans le déploiement de nouvelles ressources informatiques, les mises à jour automatiques et l'absence de maintenance rencontrent également un écho financier favorable auprès des directions. C'est d'autant plus vrai que le modèle économique de "l'informatique dans les nuages" est fondé sur le paiement à l'usage", analyse Xerfi. Le marché du cloud est donc en pleine expansion et devrait passer de 29 milliards d'euros en 2011 à plus de 177 milliards en 2020 au niveau mondial, selon une étude du cabinet Forrester parue en 2011.
Rachida Boughriet
Le consortium Green Grid a d'ailleurs mis au point plusieurs indicateurs visant à rendre compte de ces impacts. Le Carbon Usage Effectiveness (CUE) par exemple rapporte les émissions de CO2 du datacenter à sa consommation électrique. L'optimum est atteint quand l'indicateur est le plus faible possible, c'est-à-dire présentant le moins d'émissions de gaz à effet de serre possible. Mais le CUE ne prend pas en compte l'énergie grise. Il se concentre uniquement sur l'énergie dépensée lors de l'utilisation du datacenter sans intégrer l'énergie dépensée tout au long du cycle de vie d'un équipement : fabrication, utilisation et fin de vie.
À l'instar du CUE, le WUE (Water Usage Effectiveness) mesure l'efficience du datacenter en matière de consommation d'eau.de la même manière l'optimum est atteinte lorsque le WUE est égal à 1.
Enfin, l'indicateur SPECpower_SSJ2008 permet de calculer l'efficience d'un matériel informatique. Il s'exprime en nombre de traitements informatiques utiles pour un kWh d'électricité consommée.
L'ERE ou Energy Reuse Effectiveness donne quant à lui une idée du niveau de réutilisation de la chaleur produite par le datacenter. Il compare l'énergie totale consommée par le datacenter à la dissipation thermique réutilisée pour chauffer d'autres locaux ou produire de l'électricité. L'optimum tend vers 1.
Florence Roussel
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