Capítulo IX. Instalações em cargas de missão crítica - PDF
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Fernanda da Mota Araújo
1 30 Capítulo IX Eficiência em ambientes de missão crítica Data center Por Moacyr Franco Neto, Vanderlei LuisWeber, Renata Faraco Cunha, Robson Lopes Nunes* Quando se fala em eficiência em ambientes de missão crítica, se conjetura a vários fatores que compõem estes ambientes. Para que se tenha um ambiente com alto fator de eficiência, é necessário pensar em todas as disciplinas que o compõe. Ambientes de data center são um exemplo de ambiente de missão crítica de alta complexidade, que reúne várias disciplinas operando em um mesmo ambiente de forma integrada visando uma atividade. Um data center é composto por diversas áreas, entre elas, a área de Telecom, responsável pela área de cabeamento estruturado e dados; a área de energia composta por grupos geradores, nobreaks e outras fontes de energia; a área de refrigeração composta pelo ar condicionado; a área de segurança composta por controle de acesso e sistema integrado de TV; a área de detecção e combate a incêndio; a área de supervisórios responsáveis pela automação integrada; e outras áreas de menor impacto. Neste contexto, quando se fala em eficiência em data centers, é necessário pensar em artefatos arquiteturais, ou seja, a camada de infraestrutura em eficiência desde o momento da concepção destes ambientes, passando pelo ciclo de projeto, construção e operação. Com o crescimento do uso da computação em nuvem, os data centers tornam-se, cada vez mais, imprescindíveis na vida das empresas. Tais ambientes estão cada vez maiores, aumentando a complexidade de gestão. Exigências como tempo de disponibilidade viram pré-requisitos cobrados por Acordo de Nível de Serviço (SLA), a fim de se assegurar o mínimo de qualidade dos serviços prestados. Em se tratando de eficiência em data center, a palavra-chave é disponibilidade. Ter disponibilidade significa que o data center estará funcionando adequadamente toda vez que um serviço for demandado dele. Para assegurar um alto índice de disponibilidade em data center, entre outros aspectos, é necessário assegurar energia com qualidade, segura e ininterrupta. Para que possa alimentar todos os subsistemas que compõe seu ecossistema. Os data centers estão se tornando maiores física do ambiente, e também ferramentas consumidores de energia, chegando a requerer 10 e processos que tangem a operação destes ambientes. Com isso, torna-se necessário pensar kva a 15 kva por rack e um montante equivalente em refrigeração. Ou seja, um data center de médio
2 31 porte com 100 racks consome até 3 MVA, equivalente a um parque industrial. O consumo de energia dentro de um data center está relacionado a diversos fatores, sendo os principais: refrigeração do ambiente e carga gerada para alimentação dos ativos de TI. Havendo uma relação entre quanto maior o número de ativos (servidores, switches, storage, etc.) maior será o custo para refrigerá-los. Algumas técnicas são utilizadas para minimizar o custo gerado na refrigeração. Alguns artefatos arquiteturais, tais como utilização de corredores quentes e frios e radiadores passivos, maximizam os mecanismos da refrigeração, canalizando o ar frio onde realmente é necessário. Outras técnicas como freecooling e energias alternativas visam utilizar total ou parcialmente as fontes de refrigeração do ambiente externo onde o data center está localizado. Gestores de ambientes críticos estão cada vez mais buscando ativos de TI capazes de operar com fontes de energia de baixo consumo e baixo aquecimento. Além destes artefatos arquiteturais, ferramentas de apoio e medição também são implantadas visando uma maior eficiência na gestão. Cálculos de métricas se tornam necessários para medir o quão eficiente se encontra o ambiente e informações são consolidadas em tempo real para apoio à tomada de decisão. Neste contexto, plataformas e ferramentas são criadas para auxiliar o gestor a obter maior eficiência na gestão do data center. Sistemas de automação específicos para este fim começaram a ser desenvolvidos com foco no monitoramento e gerenciamento do comportamento do data center, procurando, ao mesmo tempo, alta qualidade de serviços e máxima eficiência energética. Estas ferramentas de automação são compostas de hardware e software chamadas de Data Center Infrastructure Management systems (DCIM). Na seção seguinte serão apresentados o conceito de data center, as normas estabelecidas e modelos de classificação. Na seção III serão apresentadas algumas métricas utilizadas para medir a eficiência energética em data centers, e na seção IV serão apresentados os principais artefatos estruturais utilizados para melhoria na eficiência de refrigeração. Já na seção V serão apresentadas as principais ferramentas, técnicas e modelos que poderão ser utilizados para se obter maior eficiência na gestão de um data center, e por fim as conclusões. Ambientes críticos, normas e certificações Um ambiente de missão crítica é definido como um ambiente que deve ter a disponibilidade de suas aplicações e serviços maximizados, pois a sua paralisação traz danos, que podem ser financeiros ou sociais. Data centers são considerados,
3 32 analogamente, por muitos gestores, o coração das empresas, de modo que uma parada pode ocasionar desde danos materiais como a parada no processo de produção em caso de uma indústria, ou danos sociais em caso de data centers de hospitais e outros ambientes hostis. Para o aumento da disponibilidade de um ambiente de missão crítica e minimização de seu downtime, ou seja, seu tempo de parada, a tecnologia voltada para ambientes de missão crítica vem se aprimorando. Os serviços de missão crítica foram aprimorados com a evolução dos hardwares e softwares tolerantes a falhas. Esta nova classe de tecnologia, que era cara e inacessível nas décadas de 1970 e 1980, foi barateada com a sua evolução e seu custo benefício se tornou cada vez mais vantajoso em relação às perdas tidas, caso um sistema para o qual são destinados pare. Acompanhando a necessidade dos serviços, a infraestrutura de sustentação destes equipamentos também deve ser projetada de forma a maximizar seus requisitos de missão crítica. Várias instituições internacionais e nacionais criaram regulamentações e manuais de melhores práticas para que a infraestrutura de um ambiente de missão crítica seja projetada de forma a atender as necessidades de seus serviços. Normas No Brasil, a Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT) organizou um comitê para estabelecer as normas e melhores práticas de Cabeamento Estruturado para Edifícios Comerciais e Data Centers. Esta norma é a ABNT NBR 14565:2012 e se baseia na norma internacional ISO/IEC 11801:2002 e ISO/IEC A norma brasileira especifica, dentre outros, a estrutura do cabeamento, as interfaces para tomadas de telecomunicações e de equipamentos, requisitos de desempenho de enlaces e dos canais de cabeamento, requisitos de distâncias mínimas e máximas, requisitos de conformidade e procedimentos de teste, verificação e certificação. Além destes, recomenda melhores práticas para projeto e instalação de infraestrutura para data centers, cabeamento para sistemas de automação e controle e simbologia para projeto de cabeamento. Para padronizar as instalações de data centers em escala internacional, existe a norma ISO/IEC 24764:2010. Já nos Estados Unidos, as normas seguidas para estes tipos de instalações são a TIA 942/2005 e a ANSI/BICSI-002 (DRAFT 2010). Tier A certificação TIER foi desenvolvida pelo Instituto Uptime para creditar data centers ao redor de todo o mundo quanto a três categorias: 1. Sustentabilidade de operação; 2. Instalação construída; 3. Documentos de projeto. Um data center pode ser classificado, em cada uma destas categorias, em quatro colocações, TIER I, TIER II, TIER III e TIER IV, que são avaliadas como explicado a seguir: TIER I: Não há redundância de componentes ou de caminhos de distribuição. O serviço pode sofrer interrupção em caso de falha da infraestrutura. Em média, possui um período de downtime por falha e/ou manutenção de 28,8 horas/ano e uma disponibilidade de 99,67%. TIER II: Possui componentes redundantes, mas não possui caminhos de distribuição redundantes. Seu período de downtime por falha e/ou manutenção é de 22 horas/ano e sua disponibilidade é em média de 99,75%. TIER III: Possui componentes e caminhos de distribuição redundantes, porém o caminho redundante não é ativo. Em média, seu downtime por falha e/ou manutenção é de 1,6 horas/ano e sua disponibilidade é de 99,98%. TIER IV: O data center classificado como TIER IV é tolerante a falhas. Possui redundância de componentes e caminhos de distribuição que são ativos automáticos em caso de necessidade. Possuem, em média, um downtime de 0,4 horas/ano e podem sofrer manutenção durante a operação sem que o serviço sofra interferência. Sua disponibilidade é de 99,99%. No Brasil, os data centers certificados pela Uptime são: 1. Quanto à instalação construída: TIER IV: Banco Santander Brasil S/A Centro Tecnológico Campinas DC 1 e DC 2; 2. Quanto à sustentabilidade de operação: TIER III: VIVO S.A. - Data Center Tambore; 3. Quanto aos documentos de projeto: TIER IV: Banco Santander Brasil S/A Centro Tecnológico Campinas DC 1 e DC 2; TIER III: Ascenty Data Centers Locação e Serviço LTDA Ascenty DC Campinas, Itau Unibanco Centro Tecnológico Mogi Mirim DC1, Empratel Data Center Embratel Lapa, Globo.com Globo.com Data Center, ALOG Data Centers do Brasil Site Tambore SP2, VIVO S/A Data Center Tambore, T-Systems Brazil T-Center. Eficiência energética em data center Um data center demanda muita energia para seu funcionamento e o alto consumo de energia resulta em custos elevados para manter os serviços oferecidos disponíveis. Reduzir o consumo de energia, aumentar a competitividade dos
4 34 serviços prestados, mantendo a disponibilidade e adequação às normas e certificações é o grande desafio imposto aos gestores destes ambientes. Com a necessidade de melhorar a eficiência energética, diversas pesquisas e incentivos vêm surgindo ao encontro de melhorias com o intuito de padronizar, mensurar e desenvolver equipamentos que supram essa necessidade. A eficiência energética de servidores, por exemplo, tem sido melhorada fortemente nos últimos anos, fruto de pesquisas que buscam aperfeiçoar tanto hardware como sua distribuição física dentro do data center. Além de otimização em equipamentos de TI, processos alternativos de refrigeração também são objetos de estudo. O conceito TI verde se preocupa especialmente em controlar o consumo excessivo de energia em determinado cenário da tecnologia. Ela é conhecida como uma prática sustentável que visa utilizar a tecnologia de informação de forma consciente e inteligente. Neste âmbito, pode-se citar o uso da tecnologia para geração de energia renovável e limpa, o aperfeiçoamento de equipamentos que consumam menos energia e tenham mais capacidade de processamento e o uso de plataformas de serviços capazes de medir e monitorar eficiência energética, os DCIM. A eficiência energética pode ser observada da seguinte forma: Gerencial: tomadas de decisão em longo prazo. Exemplo: troca de equipamentos, ocupação de espaços físicos. Energética: medição do consumo de energia dos diversos setores possibilitando a análise de consumo/desperdício de energia. De monitoramento: tomada de ações imediatas após constatação de determinado cenário de alto consumo ou desperdício energético. Três aspectos impactam na eficiência energética em um ambiente de missão crítica: Primeiro aspecto, os equipamentos com baixo consumo energético, tanto nos equipamentos responsáveis pela constituição da infraestrutura do ambiente, neste caso podem-se citar ar condicionado, nobreaks, componentes de iluminação entre outros, bem como na eficiência dos equipamentos de TI. Existe uma relação bastante lógica de que, quanto mais eficiente, menor o custo com energia. Segundo aspecto, o projeto e implantação. Para se fazer uso eficiente destes equipamentos, durante a fase de projeto e na implantação, torna-se necessário avaliar as integrações que tais equipamentos terão nos diversos subsistemas existentes. O objetivo final será obter o aumento da eficiência do conjunto de equipamentos utilizados para um determinado fim e não em um único equipamento. Definir parâmetros e concepções que irão compor não só as instalações atuais, mas também o crescimento futuro, minimizando downtime e impactos financeiros caso sejam necessárias expansões. Já o terceiro aspecto a ser observado é o monitoramento, que se aplica na fase de operação e manutenção. Durante este período, é importante que se monitore o data center em busca de anomalias que possam causar ineficiência operacional. Uma boa abordagem para este aspecto é o uso de um DCIM. A forma mais utilizada para se medir o índice de eficiência de um data center é por meio de métricas específicas. Métricas são valores que ajudam a identificar comportamentos que possam afetar a eficiência do data center, indicando o índice de eficiência em uma determinada área. A seguir são apresentadas as principais métricas utilizadas em um ambiente de data center. PUE (Power usage effectiveness) Define a eficiência energética do data center como sendo a carga total do data center dividida pela carga dos equipamentos de TI, representado pela equação: Potência Total D.C. (kw) PUE= Potência Total T.I. (kw) A média ideal para essa métrica é 1. Para que uma estrutura obtenha esse valor, toda energia consumida na estrutura do data center deve ser destinada aos equipamentos de TI, e o data center se torna inviável. Para manter uma estrutura de TI, é necessário levar em consideração o consumo do sistema de refrigeração, nobreaks, iluminação e demais sistema que possibilitam o funcionamento do data center. A média atual dos data centers está entre 2 e 3, ou seja, se um data center possui PUE 3 e tem um servidor que consome watts é necessário watts para mantê-lo disponível. DCiE (Data Center InfrastructureEfficiency) Métrica inversa ao PUE que define em percentuais a eficiência energética da estrutura de um Data Center. É representada pela equação: Potência Total de T.I. (kw) DCiE= 100 Potência Total D.C. (kw) O PUE e o DCiE fornecem o estado atual da eficiência energética de um data center. Essas métricas são também indicações críticas de oportunidade de melhoramento na eficiência energética. Como o PUE e o DCiE são valores extremamente dinâmicos, pois dependem da carga de trabalho do data center, o acompanhamento do comportamento dessas métricas deve ser feita de preferência diária ou semanalmente. O PUE e o DCiE foram criados pela organização Green Grid que reúne pesquisadores de diversas empresas com o intuito de estabelecer políticas de conduta e métricas de mensuração de indicadores. A Figura 1 exemplifica a forma gráfica que é apresentando o PUE e DCiE no primeiro DCIM desenvolvido no Brasil chamado DataFaz.
5 35 Figura 1 PUE e DCiE gerados pelo DCIM DataFaz. Outras métricas que são fontes importantes de informação na avaliação de um data center são: DCPE (Data Center Performace Efficiency) Mede a eficiência do data center, confrontando a potência total com a potência gasta no processamento e armazenagem de dados, representada pela equação: Trabalho útil (processadores (kw) DCPE= Potência total D.C. (kw) Disponibilidade Tempo durante o qual o data center está efetivamente em operação em relação ao tempo em que deveria estar em operação (ano), representada pela equação: MTBF Disponibilidade=, MTBF+MTTR Em que Mean Time Between Failures (MTBF) representa o Tempo Médio entre Falhas e Mean Time ToRepair (MTTR) representa o tempo médio de reparo. Em um ambiente multidisciplinar, vários fatores podem minimizar o MTTR. No que refere à energia, pode-se citar o monitoramento em tempo real de cargas elétricas, a relação de balanceamento dos circuitos e o mapeamento de suas conectividades. Por um monitoramento online dos circuitos elétricos e o mapeamento das e suas interligações, torna-se possível solucionar problemas com um menor tempo de reparo, já que é possível saber onde se encontra o problema, além de permitir criar planos de contingências e realizar simulações de impacto para o caso da adição de novas cargas. Confiabilidade Distribuição do tempo médio entre falhas (MTBF), representada pela equação: Confiabilidade= t emtbf Em que MTBF-Estimated Mean Time Between Failures representa o Tempo Médio Estimado Entre Falhas. Para que se possam ter métricas eficientes, é necessário haver monitoramento completo e em tempo real. Uma gestão eficiente de energia exige sistemas capazes de propiciar,
6 36 informações do que está acontecendo no ambiente em determinado instante, apresentar histórico do que aconteceu no passado e apresentar informações para que se analisem as tendências futuras, havendo a necessidade de informações consolidadas para que seja mantido um compromisso com a sua disponibilidade. Eficiência em refrigeração de data center Em ambientes críticos como data centers, a exigência no controle de temperatura se torna tão importante quanto à ocorrência de energia. A temperatura de um data center é essencial e necessária para o bom funcionamento de todos os seus ativos. O consumo de energia gerado para se manter a temperatura ambiente nos limites ideais de funcionamento implicam diretamente nas métricas como PUE e DCiE. Cerca de 36% da energia consumida por um data center é utilizada pelo seu sistema de refrigeração e umidificação. Otimizar estes sistemas pode trazer grandes impactos no custo do data center e em seu tempo de disponibilidade. Os servidores e equipamentos de um data center necessitam operar em uma temperatura média estipulada em norma. A norma brasileira ABNT NBR 14565:2012 prevê que a temperatura ideal para operação de data centers é de 17 C a 27 C. Fora destes limiares, os equipamentos podem apresentar superaquecimento ou orvalho, dentre outros problemas, prejudicando o seu desempenho. Se mantidos por muito tempo em temperaturas muito acima ou muito abaixo das previstas, os equipamentos podem chegar a apresentar danos permanentes. Neste contexto, artefatos arquiteturais são instalados nos ambientes e em racks a fim de maximizar a distribuição da temperatura no ambiente. Alguns artefatos são descritos a seguir. Corredores quentes e frios A técnica de refrigeração mais disseminada no projeto de data centers é a disposição dos racks em corredores quente e frio. Esta técnica serve para se controlar a temperatura de forma que o ar refrigerado chegue aos ativos e o ar quente vindo dos servidores seja refrigerado novamente. Nesta técnica, os racks são enfileirados todos com a frente para um mesmo corredor e com a traseira para outro corredor, como exemplificado na Figura 2. Na frente do rack é insuflado ar resfriado por baixo do piso elevado, e, por causa do diferencial de pressão e dos ventiladores ativos dos servidores, este ar é induzido a passar pelo rack, chegando a sua parte traseira. Quando o ar chega à traseira do rack, ele já fez as trocas de calor com os servidores e se encontra em uma temperatura maior (corredor quente). O ar no corredor quente não consegue voltar pelo caminho que veio e tende a subir, sendo recebido novamente pelo refrigerador de ar para ser refrigerado. Figura 2 Esquemático do comportamento do fluxo de ar em um layout de corredores quentes e frios. Para se aumentar a eficiência do sistema, pode-se adotar ainda a solução de se confinamento do corredor frio ColdAisleContainment System (CACS) ou corredor quente Hot AisleContainment System (HACS). Com o confinamento do corredor frio, é possível garantir uma otimização da passagem de ar pelos racks, e as perdas são diminuídas consideravelmente. A parte do data center que não foi confinada se comporta como um plenum de retorno de ar quente. Existe também a estratégia de se confinar o corredor quente. Com esta técnica, o data center se transforma em um plenum de ar refrigerado e os corredores captam o ar quente vindo dos servidores. Estas técnicas podem aumentar a eficiência do projeto de corredores quentes e frios em até 43%, representando uma diminuição de até 15% no PUE. Radiadores passivos Uma alternativa ao modo tradicional de refrigeração, feita por meio de insuflamento de ar pelo piso e disposição de corredores quentes e frios, são os radiadores passivos. Estes empregam uma técnica de utilização de liquido por meio de tubulações que vão até os racks para refrigerar ou neutralizar o calor diretamente na fonte (dentro do rack), por meio de um sistema de gestão de refrigeração inteligente que impulsiona o líquido até as portas de transferência de calor, onde ficam os radiadores. Deste modo, é possível ter uma economia de até 50% do custo total do data center. Pelo fato de agir diretamente na fonte de calor, os radiadores passivos suportam uma quantidade de até cinco vezes mais poder de computação comparado a instalações tradicionais de ar refrigerado. A Figura 3 exemplifica a utilização dessa técnica de arrefecimento. Figura 3 Exemplo de instalação do sistema de radiadores passivos.
7 38 Algumas características importantes desta técnica são: instalação fácil, não requerimento de rearranjo dos gabinetes e menos barulho nas salas de servidores. No entanto, existe um risco que deve ser considerado pelo fato de estar colocando um fluído de refrigeração dentro dos racks, sendo que seu vazamento pode trazer danos irreversíveis aos equipamentos. Freecooling Uma técnica que proporciona uma alta eficiência energética ao data center se chama freecooling. Esta técnica utiliza meios externos, tais com o ar ou água, para criar um arrefecimento. Ela baseia-se em utilizar o ar ou a água que se encontra a temperatura ambiente no meio externo ao data center. Após detectar a elevação de temperatura dentro do data center, mecanismos são acionados para fazer a troca do ar quente pelo ar mais frio do ambiente externo. Essa técnica evita que equipamentos que consomem altas cargas de energia, como chillers, sejam acionados frequentemente. As condições climáticas da região na qual o data center está situado implica no aspecto de eficiência energética e determina se essa técnica pode ou não ser adotada. Com a utilização do freecolling, pode-se obter uma redução drástica com relação aos custos de energia para funcionamento dos equipamentos de ar condicionados. Essa redução pode variar entre 20% e 75%, criando assim uma economia proporcional ao tamanho do data center. Energias alternativas Mantendo a preocupação com o consumo de energia, algumas empresas vêm liderando o cenário de eficiência e consumo de energias alternativas. As energias alternativas são aquelas que podem ser renováveis e trazem o menor impacto possível ao meio ambiente, fazendo o data center uma estrutura sustentável. No campo das energias alternativas, dois exemplos de data centers que estão apresentando grande sucesso: o data center da Apple em Maiden, Carolina do Norte e o data center da Google em MayesCounty, Oklahoma. O primeiro utiliza, como fontes alternativas de energia, painéis fotovoltaicos de 40 hectares e capazes de produzir 20 megawatts de energia elétrica além de células combustíveis de biogás dirigido com capacidade de 10 megawatts. Já o segundo utiliza 48 megawatts de energia proveniente de geração eólica de suas instalações. Fontes de energias alternativas devem ter sua viabilidade estudada para cada caso de data center. Visto que um data center consome cerca de 1.000% a % de energia por m², comparado a um prédio corporativo, deve ser analisada a alta disponibilidade e o custo da energia renovável que se queira adotar. Contudo, pode-se obter o retorno sobre o investimento em até 15 anos. É fato que existe uma relação entre o consumo de energia com a intensidade da refrigeração do ambiente. A utilização de artefatos arquiteturais como freecooling, corredores quentes e frios e radiadores passivos, interferem no consumo energético, e são ótimas ferramentas para se obter um ambiente mais eficiente energeticamente, consequentemente, obtendo-se uma redução de custo, tornando-os mais competitivos comercialmente e menos poluentes. Outra possibilidade é a implantação de fontes de energia alternativas, limpas e renováveis. Estas fontes tornam o data center sustentável e ecologicamente correto. Para se obter eficiência em refrigeração, além de fazer uso de artefatos arquiteturais, torna-se necessário ter ferramentas capazes de apresentar e medir a distribuição do calor dentro dos ambientes, dos racks e dos quadros elétricos. Para trabalhar com ambientes em temperaturas não superdimensionadas, é necessário obter informações em tempo real da temperatura ambiente e da temperatura interna de racks e quadros. Mapas térmicos com apresentação da dissipação do calor são informações ideais para que o gestor possa avaliar a eficiência da refrigeração e identificar a má distribuição dos seus ativos. A Figura 4 apresenta um exemplo de mapa de calor gerado pelo DCIM DataFaz. Figura 4 DCIM: Visão gráfica do mapa de calor no ambiente do Data Center. Eficiência na automação em data center O grande desafio para uma gestão eficiente em um ambiente de missão crítica, que é constituído de sistemas que atuam de formas paralelas, porém unificadas, é possuir informações que sejam obtidas em tempo real e que sejam apresentadas de forma integrada, tornando possível ao gestor do ambiente realizar ações preventivas e corretivas, realizar simulações de impactos e criar projeções de crescimento. Uma automação eficiente em data center pode ser vista como aquela que tenha em seu núcleo ótimos mecanismos de instrumentação que proporcionem dados confiáveis para geração de métricas, que trabalhe de forma integrada aos demais subsistemas e tenha capacidade de apresentar informações consolidadas, proporcionando a tomada de decisão correta. Sistema de gestão e monitoramento de data center, também conhecido como DCIM, são sistemas de automação constituídos
8 39 de hardware e software, cujo objetivo é permitir ao gestor de TI obter informações, em tempo real, sobre a situação do ambiente, condições do uso dos recursos e quais seus pontos críticos. Tais plataformas são consideradas uma ferramenta técnica e de negócio: técnica, pois permite uma análise e intervenção sobre a infraestrutura que atua; e de negócio, pelo fato de que está voltada para a melhoria da performance, alta disponibilidade e, principalmente, para a redução de custos visando uma melhor eficiência energética. DCIM unifica e integra atividades inerentes a infraestrutura e a TI, conforme exemplificado na Figura 5. Figura 5 Exemplo de organização e composição de um DCIM.
9 40 Figura 6 Diagrama elétrico dos quadros elétricos. Diferentemente de sistemas de automação tradicionais que atuavam somente na camada de infraestrutura, uma automação DCIM é capaz de consolidar informações e combinar diferentes funções, tais como: o monitoramento da infraestrutura, o monitoramento da rede e dados, a gestão de ativos e inventário, o gerenciamento de espaços, o planejamento de operações, a gestão eficiente de energia, gestão da segurança e acessos e otimização da performance. Integrando funcionalidades da camada da infraestrutura do ambiente e camada de telecom, provendo não só informações operacionais, bem como gerenciais e estratégicas. Na gestão de energia, automações DCIM são necessárias para medições de métricas energéticas, tais como o PUE e DCiE, conforme exemplificado na Figura 6. Além de serem imprescindíveis para monitoramento de circuitos elétricos, mapeamento das conexões elétricas e cargas dos circuitos, tornam possível criar planos de contingência, baseados em histórico de eventos anteriores e dimensionar impactos a serem gerados por instalações de novos equipamentos. A Figura 6 exemplifica um diagrama elétrico. Na gestão da refrigeração, podemos destacar como principais funcionalidades inerentes a um DCIM, o monitoramento em tempo real da temperatura e umidade, que permite que os ambientes sejam mantidos nas temperaturas ideais, evitando que os sistemas de refrigeração trabalhem a plena carga. Funcionalidades como os termográficos ou mapas de calor, conforme exemplificado na Figura 6, são gráficos utilizados para representar as condições de temperatura em um ambiente e identificar bolsões de calor, além de permitir mensurar a eficiência de artefatos utilizada na refrigeração. Pela identificação preventiva de problemas, soluções simples, como realocação física dos ativos, podem ser orquestradas para que se tenha maior eficiência em refrigeração no ambiente monitorado. Na área de segurança os DCIM possibilitam obter maior controle ambiental. Com a utilização de módulos de controle de acesso ambiental, controle de acesso a racks e quadros, trabalhando de forma integrada a sistemas fechados de TV, torna-se possível atingir níveis elevados de segurança física. Com autorização de acessos somente por meio de análise biométrica de cada funcionário ou visitante, torna-se possível identificar quem realmente teve acesso ao ambiente. Na gestão patrimonial, também conhecida como gestão de ativos, ferramentas DCIM, propiciam a utilização de mecanismo de auto descoberta que facilitam a gestão patrimonial e inventários, possibilitando ter uma gestão patrimonial efetiva, com uso de tags de localização e etiquetas Radio FrequencyIDentification (RFID), minimizando falhas humanas e reduzindo custos. Com módulos de gestão de ativo, todo o ciclo de vida do ativo pode ser gerenciado do momento de sua instalação até seu descomissionamento. Ordens de serviços também poderão fazer parte de soluções DCIM, serviços podem ser gerados a partir de eventos e alarmes configurados na própria automação. Fluxos de trabalho, workflow podem ser gerados e monitorados na própria ferramenta, possibilitando orquestrar diferentes grupos de trabalhos, relatando o estado de suas atividades, a fim de verificar se todos os estágios de uma atividade foram concluídos. Em ambientes data center, automações tradicionais baseadas em Building Automation Systems (BAS), em português Sistema de Automação Predial, acabam sendo ineficazes devido à característica multidisciplinar deste ambiente. Diversas áreas devem ser integras e informações devem ser consolidadas e apresentadas em formato operacional, gerencial e estratégico. Para se obter eficiência em automação de data center é necessário buscar soluções com conceito e característica de um DCIM. Conclusão Neste artigo foi exposto o conceito de data center e apresentadas as normas que os regem. A forma de classificação em data center foi descrita, apresentando os níveis de downtime aceitáveis em cada Tier. Uma lista com os data centers certificados pelo instituo Uptime Institute no Brasil também foi mostrada. Data centers são grandes consumidores de energia chegando a requerer 10 kva a 15 kva por rack, energia com qualidade, segura
10 42 e ininterrupta torna-se o requisito primário para o funcionamento destes ambientes. É necessário pensar em eficiência energética desde o projeto até a implantação e operação do ambiente. Fatores como a utilização de ativos de TI com baixo consumo de energia, ambientes que favorecem uma boa disposição dos equipamentos são alguns fatores que acresce o índice de eficiência energética em data Center, havendo tendências de uso de energias alternativas para alimentar total ou parcialmente esta demanda. É fato que o consumo de energia em data center está diretamente relacionado a dois fatores: primeiro, a refrigeração do ambiente e, segundo, a carga necessária para alimentação dos equipamentos de TI. Com o uso de soluções como: freecooling, que visa o aproveitamento do ar externo, utilizando a temperatura da própria natureza. A utilização de corredor confinado separando ar frio do quente e utilização de radiadores passivos com água gelada nas portas dos racks são artefatos estruturais bastantes eficazes que minimizam o consumo de energia. Outras técnicas tais como: melhor distribuição dos equipamentos nos racks para melhor distribuição de calor e aumento da temperatura ambiente torna-se bastante eficientes. Como modelo de automação eficiente, deve ser considerado aquele que tenha capacidade de atuar nas diversas disciplinas que compõem um ambiente de data center. Funcionalidades como monitoramento das grandezas físicas em tempo real, com interface única e de fácil acesso, que apresente informações consolidadas, possibilitando a integração com subsistemas, permitindo gestão da segurança, gestão patrimonial são algumas das características esperadas em uma ferramenta de automação. Neste contexto, foram apresentados os principais benefícios proporcionados por uma ferramenta de gestão de data center, os DCIM. Foram descritas as principais funcionalidades e a relação que exerce na gestão de energia e refrigeração. Automação e monitoramento de ambientes de missão crítica trazem benefícios na eficiência da gestão total dos data centers, monitorar ajuda a manter o ambiente disponível, minimizando o tempo de dowtime. Informações consolidadas e com qualidade permitem projetar melhor investimentos futuros, tornando os serviços prestados mais competitivos. Referências Eficiência Energética em TI e infraestruturas para data centres e salas de servidores [Online]. Disponível em: <http://www.efficient-datacenter. eu/fileadmin/docs/dam/brochures/brochure_pt.pdf>. Acesso em: 9 set Data Center verde: como reduzir o impacto ambiental [Online]. Disponível em: <http://www.unit.br/publica/2011.1/cdg_ext_02_data_center_verde. pdf>. Acesso em: 9 set MORETTI, Rodrigo Carlos Vasques. Monitorização do consumo de energia em centros de dados. Dissertação, WANG, Lizhe; KHAN, Samee U. 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Continua na próxima edição Confira todos os artigos deste fascículo em Dúvidas, sugestões e comentários podem ser encaminhados para o