Le Power Usage Effectiveness (PUE), indicateur environnemental pertinent ?

Le Power Usage Effectiveness (PUE) est-il un bon indicateur environnemental ? Pas si sĂ»r, si l’on en juge les propos de l’Alliance GreenIT (AGIT) qui publie une analyse Ă  ce sujet. CensĂ© traduire l’efficacitĂ© Ă©nergĂ©tique du datacenter, le PUE se rĂ©vĂšle comme Ă©tant parfois rĂ©alisĂ© de maniĂšre abusive voire erronĂ©e et sujet Ă  des interprĂ©tations multiples, en fonction des valeurs obtenues.

Qu’est-ce que le Power Usage Effectiveness ?

L’objectif du Power Usage Effectiveness tel que dĂ©fini par le Green Grid est de mesurer avec quelle efficacitĂ© est utilisĂ©e l’Ă©nergie alimentant un centre informatique quel que soit le moyen de production de cette Ă©nergie.
Le PUE reprĂ©sente donc une efficacitĂ© Ă©nergĂ©tique, c’est-Ă -dire un rendement. Ce rendement est le rapport entre la quantitĂ© d’énergie totale consommĂ©e par la salle ou le centre informatique et la quantitĂ© d’énergie nĂ©cessaire aux Ă©quipements informatiques (IT). Le PUE est le rĂ©sultat de mesures simples de grandeurs physiques (courant, tension, compteurs d’Ă©nergie) et de calculs sur un an, comme stipulĂ© dans la version 2011 du PUE.

PUE = Consommation ÉnergĂ©tique Totale du Centre Informatique / Consommation
ÉnergĂ©tique des Ă©quipements informatiques

 

Les quatre catégories du Power Usage Effectiveness
L'objectif du PUE est de mesurer avec quelle efficacité est utilisée l'énergie alimentant un centre informatique

Le PUE qualifie la performance Ă©nergĂ©tique de l’infrastructure informatique, mais en aucun cas la performance de l’informatique en tant que telle.

Pour cette derniÚre dimension, le Green Grid propose deux indicateurs spécifiques :

  • le Data Center compute Efficiency (DccE) et
  • le Server compute Efficiency (ScE).

 

La consommation Ă©nergĂ©tique totale est la somme de la consommation IT et de la consommation de l’infrastructure du centre informatique. Si une partie de cette Ă©nergie est utilisĂ©e pour alimenter une ou des zones tertiaires annexes, celle-ci doit ĂȘtre dĂ©duite de la consommation totale dĂ©diĂ©e au centre informatique.
Dans la consommation Ă©nergĂ©tique totale, les Ă©nergies autres qu’Ă©lectriques transformĂ©es dans le centre informatique (gasoil ou gaz pour les gĂ©nĂ©rateurs Ă©lectriques, eau glacĂ©e venant d’un centre de production externe pour le refroidissement, etc.) doivent ĂȘtre prises en compte avec un facteur de conversion spĂ©cifique dĂ©fini par le Green Grid. L’Ă©nergie Ă©lectrique renouvelable, mĂȘme produite dans le centre informatique (photovoltaĂŻque, Ă©olien etc.), ne doit pas ĂȘtre dĂ©duite de l’Ă©nergie totale.

Les quatre catégories du Power Usage Effectiveness

Le PUE0 est le seul PUE utilisant des puissances pic ponctuelles pour son calcul. A raison d’une mesure de puissance par an, la pertinence et la qualitĂ© du rĂ©sultat du PUE0 sont plus que discutables pour caractĂ©riser l’efficacitĂ© Ă©nergĂ©tique d’un centre informatique…
Les PUE1, 2 et 3 sont calculĂ©s sur l’Ă©nergie consommĂ©e annuellement et selon des points de mesures assurant une prĂ©cision croissante.
Du point de vue de l’Alliance Green IT, les PUE1, 2 et 3 sont de bons indicateurs d’efficacitĂ© Ă©nergĂ©tique car ils sont issus de mesures d’Ă©nergie sur l’annĂ©e. Par contre, le PUE0 n’est pas reprĂ©sentatif de la rĂ©alitĂ© car il repose sur une mesure ponctuelle de puissance.

Pas un outils de comparaison des datacenters

Pour l’AGIT, Le PUE seul n’est pas un bon comparateur pour juger de la performance Ă©nergĂ©tique des centres informatiques. En effet, celui-ci est conditionnĂ© par :

  • la localisation gĂ©ographique du site. Le PUE est conditionnĂ© par exemple par la tempĂ©rature extĂ©rieure : pour un mĂȘme centre informatique, le PUE en Islande sera infĂ©rieur au PUE au Maroc.
  • le taux de disponibilitĂ© (tiering) choisi. L’augmentation du nombre d’Ă©lĂ©ments redondants travaillant Ă  charge partielle augmente les pertes au dĂ©triment de l’efficacitĂ© Ă©nergĂ©tique et ce Ă  charge informatique identique.
  • le taux de charge qui joue Ă©galement un rĂŽle important : une salle Ă  20 % de sa charge nominale aura un PUE plus mauvais que chargĂ©e Ă  80 % tout en consommant moins d’énergie.

Ainsi, il apparait qu’une comparaison des seules valeurs de PUE de deux datacenters, sans prise en compte de l’ensemble des paramĂštres Ă©noncĂ©s ci-dessus, n’a pas de sens.
-> Par ailleurs, deux sites peuvent avoir le mĂȘme PUE alors que l’un a une puissance de 100 kW et l’autre de 1000 kW. Il est Ă©vident que l’impact environnemental n’est pas Ă©quivalent.

Le niveau de Tier reprĂ©sente le niveau de disponibilitĂ© structurel du datacenter (de 1 Ă  4). Le plus haut niveau est 4 dans lequel l’infrastructure technique est entiĂšrement redondĂ©e pour assurer une disponibilitĂ© maximale. Sous l’angle du PUE, plus le niveau de TIER est Ă©levĂ©, plus le PUE est susceptible de l’ĂȘtre aussi du fait de la consommation Ă©lectrique des Ă©quipements redondĂ©s.

Indicateur de d’amĂ©lioration de la performance Ă©nergĂ©tique

En tant qu’indicateur de suivi, le PUE est intĂ©ressant car il permet d’analyser les variations et tendances en fonction de l’évolution globale d’un datacenter.
Une stratĂ©gie d’amĂ©lioration des performances Ă©nergĂ©tiques d’un centre informatique doit passer par la mise en place de la mesure du PUE.

Cette mesure permet de collecter des informations utiles Ă  un diagnostic permettant d’Ă©tablir un plan d’action visant Ă  son amĂ©lioration. Ce plan d’action doit Ă©videmment tenir compte des contraintes liĂ©es Ă  ses spĂ©cificitĂ©s (qualitĂ© de service, redondance, etc.). Les optimisations ainsi rĂ©alisĂ©es sont elles-mĂȘmes mesurables Ă  l’aide du PUE qui devient alors un indicateur de suivi des progrĂšs.

A l’opposĂ©, mettre en place une politique du PUE minimal Ă  tout prix sans tenir compte de la spĂ©cificitĂ© du datacenter peut entraĂźner de graves consĂ©quences :

  • diminuer la redondance,
  • augmenter les tempĂ©ratures de soufflage,
  • ou augmenter et densifier les Ă©quipements informatiques conduit certes Ă  une baisse du PUE, mais avec un impact sur le taux de disponibilitĂ© ?

Il est parfois nĂ©cessaire d’expliquer qu’il est en effet trĂšs facile d’atteindre un PUE de 1 : cela consisterait juste Ă  dĂ©brancher la climatisation, les onduleurs et la sĂ©curitĂ©…

Tout n’est pas Ă  jeter dans le PUE

Conditions climatiques, taux de remplissage des salles, consommation des Ă©quipements informatiques et de l’infrastructure
 le PUE Ă©volue donc dans le temps et reste spĂ©cifique Ă  chaque datacenter. Le PUE seul n’est pas un bon indicateur environnemental. L’utiliser comme objectif unique d’un projet Green IT ne permettra pas forcĂ©ment de rĂ©duire l’empreinte environnementale rĂ©elle des datacenters de l’entreprise. De plus, la dictature du PUE « le plus bas possible » peut entraĂźner de sĂ©rieux risques pour un datacenter.

Par contre, accompagnĂ© de la consommation Ă©lectrique de l’informatique sur une pĂ©riode reprĂ©sentative, celui-ci traduira les amĂ©liorations rĂ©alisĂ©es sur le datacenter et donc les Ă©conomies d’énergie. Dans ces conditions, le PUE est un bon indicateur d’efficacitĂ© Ă©nergĂ©tique et de suivi des progrĂšs qui a le mĂ©rite d’ĂȘtre raisonnablement calculable sur tout type de datacenter pour peu que les rĂšgles de mesure soient correctement appliquĂ©es.

D’autres indicateurs, comme le CUE (Carbon Usage Effectiveness) ou l’ERE (Energy Reuse Effectiveness), ont pour vocation de prendre en compte les paramĂštres environnementaux ignorĂ©s par le PUE tels que le facteur d’émission des gaz Ă  effet de serre selon la source de production Ă©lectrique, ou la rĂ©utilisation de la chaleur produite par les serveurs. Peu utilisĂ©s Ă  ce jour faute de rĂ©fĂ©rentiels prĂ©cis, ces derniers n’ont pas, encore, la reconnaissance qu’a le PUE.

Source : http://www.alliancegreenit.org

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