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No es cloud todo lo que reluce

 

 

 

 

¿Qué es la disponibilidad?

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¿Que qué es disponibilidad? ¡Qué pregunta más tonta, disponibilidad es…. disponibilidad! A muchos os parecerá absurdo este diálogo, pero os puedo asegurar que lo he tenido más de una vez: cuando le preguntas a alguien qué significa disponibilidad, es probable que conteste así.

El año pasado, en un seminario que di sobre eficiencia, conté que Usain Bolt hizo un tiempo de 9,81 en los 100 metros lisos en las olimpiadas de Río de Janeiro, y que Scott Reardon hizo un tiempo de 12,26 segundos en las mismas olimpiadas. Hice una pregunta muy facilita: ¿Quién lo hizo mejor? A pesar de ser muy obvio que había trampa, todo el mundo contestó al unísono que Usaín Bolt (que es realmente una pena que se haya retirado porque este tipo es marciano). Acto seguido desvelé la trampa: puse la foto de Scott Reardon que acompaña a este post y en la que podéis comprobar que le falta una pierna.

Efectivamente, Scott Reardon es un atleta australiano que compitió en Río 2016 en los 100 metros lisos. No sólo eso: ganó la medalla de oro. Si, con un tiempo de 12,26 ganó la medalla de oro en los 100 metros lisos en los juegos paralímpicos. Por tanto, corría en los 100 metros lisos, pero en una categoría diferente a Usain Bolt ¿Y por qué en una categoría diferente? Pues para que sea más fácil comparar peras con peras y manzanas con manzanas. Es más, si mis datos no me fallan en los juegos paralímpicos se puede competir en los 100 metros lisos en 16 categorías diferentes. Cada una de ellas tiene unas reglas muy claras sobre quién puede participar y cómo es la competición.

Este ejemplo sirve para ilustrar muy bien que, cuando se da una cifra, por sí misma no sirve de nada. Ya vimos algo parecido con el PUE: para poder valorarlo en su justa medida no basta con saber la cifra: también es necesario saber dónde se ubica el datacenter, a qué se dedica, etc: ya dijimos que no es lo mismo un datacenter para HPC en Noruega que uno para proceso transaccional de muy alta disponibilidad en el Sáhara. Con la disponibilidad sucede lo mismo: aunque todos tenemos claro lo que es, debemos definir excatamente a qué nos estamos refiriendo, y para esto tenemos que tener muy claras dos cosas:

  • La primera de ellas es si estamos hablando de disponibilidad especificada o medida. Por ejemplo, el estándar TIA-942 dice que si un DataCenter cumple con los criterios del nivel tres de la norma (Tier III) el datacenter tendrá una disponibilidad del 99,982% del tiempo. Es decir, la distribución estadística dice que si cumples con el nivel tres de la norma lo normal es que tengas esa disponibilidad, pero puede no ser así.
  • La segunda es el alcance de lo que llamamos disponibilidad ¿a qué nos referimos con disponibilidad del datacenter? ¿a la disponibilidad de las infraestructuras? ¿a la disponibilidad de las aplicaciones? Son aspectos que hay que precisar siempre. Si soy un proveedor de colocation me basta demostrar que las infraestructuras eléctricas y de refrigeración funcionan correctamente. Sin embargo, si soy un proveedor IaaS, me interesa demostrar que la plataforma está siempre disponible, y eso incluye no sólo a las infraestructuras del CPD, también a la granja de servidores y su almacenamiento, así como la capa de networking. Obviamente, al usuario le afecta toda la pila, desde la aplicación que está arriba de la pirámide al cuadro eléctrico de la entrada, pasando por servidores, almacenamiento, networking, enfriadoras, etc.

Yo siempre soy partidario de medir, porque la infraestructura mejor diseñada del mundo no sirve de nada si los procedimientos de explotación no son buenos. Así que, al igual que hemos hecho con el PUE, vamos a ver cómo medimos la disponibilidad: qué se mide, cómo se mide, etc. Eso lo veremos en la próxima serie de artículos. Mientras tanto, como siempre, si tenéis alguna duda poneos en contacto conmigo.

 

Distribución de la Carga

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Hoy toca hablar de carga en el DataCenter, y para hablar de carga qué mejor que hablar de aviones, barcos y camiones, que ya sabéis que aparecen con una cierta regularidad en el blog.

El parámetro fundamental de los vehículos de transporte, sean terrestres, marítimos o aéreos es la carga máxima. Como es evidente, el transportista querrá que sus vehículos vayan cargados al máximo, pues esta es la forma de optimizarlos. Cuando un avión, barco o camión está parado está metiendo billetes en la destructora de papel: parados no generan ingresos pero generan muchos gastos. Sin embargo, hay una situación peor que tenerlos quietos, que es tenerlos en movimiento con poca carga. Los costes son mucho mayores que estando parados y los ingresos serán bajos.

De todas formas, hay que entender un concepto importante. Cuando un sistema está diseñado para soportar una carga X, es evidente que su rendimiento máximo medido en términos de gasto por unidad de carga se alcanzará a carga máxima. Un DataCenter, es bajo este punto de vista, igual a aviones y barcos: su rendimiento óptimo lo alcanzará a carga máxima. Sin embargo, la gran diferencia entre un DataCenter y los vehículos de transporte es que, mientras que lo normal es que los vehículos de transporte de mercancías trabajen siempre a plena carga, en los datacenters no: casi siempre hay capacidad excedente. Se construye el datacenter pensando en la carga de hoy en día y en la que vendrá en los próximos X años. Es decir, un datacenter normal no sólo tiene capacidad para albergar más servidores, sino que los servidores que tiene en producción también tienen muchos ciclos de CPU excedentes. Salvo en sistemas HPC, donde en teoría deben encontrarse todas las CPU’s al 100%, en datacenters de propósito general es muy normal encontrarse tasas de utilización de CPU < 10% en sistemas poco virtualizados y < 50% en sistemas virtualizados.

Todo esto, obviamente, penaliza el rendimiento del DataCenter. Es la razón, como vimos en el artículo anterior, de que aunque la ingeniería que proyectó el DataCenter hizo unas predicciones de PUE, una vez en marcha las mediciones reales sean peores. Pero en esto no podemos hacer nada: la carga es la que es actualmente y la única opción es gestionarla de la mejor forma posible. Así que veamos cómo lo hacen en aviones, barcos y camiones.

En el mundo del transporte hay muchos roles. Uno es el del financiero que quiere hacer las cosas al menor coste posible. Otro es el del piloto, camionero o capitán del barco que, además de su sueldo, se juega su cuello. Lo sé por experiencia propia: si te pones a los mandos de un avión quieres aterrizar entero, porque si el avión aterriza “en piezas”, su contenido también,  y en este sentido el piloto también es “contenido”. Si un vehículo de transporte está a media carga, al financiero le preocupará el coste, pero al piloto (o al camionero o al capitán del barco) le preocupará (y mucho) la distribución de la carga.

No hace falta ser un genio de la física para darse cuenta de que si un barco cargado al 50% se le pone toda la carga en un lado, escorará. En los aviones, es crítico distribuir los pesos: volar en un avión desequilibrado es peligrosísimo (o directamente imposible). Y, además del peligro, la distribución de la carga nos afectará al consumo. Así que, cuando no estamos al 100%, tenemos un problema de gestión y distribución de la carga.

Un DataCenter es como un barco o un avión: estos últimos transportan cargas, y los datacenters soportan cargas computacionales, con la peculiaridad mencionada de que en raras ocasiones tenemos el datacenter al 100%. Así que en el datacenter tenemos siempre el problema de distribución de la carga. Si, es cierto: debemos gestionar cómo distribuimos la carga en el datacenter. He conocido muchos datacenters en el que los sistemas se instalan de cualquier manera, es decir, en el primer sitio que haya disponible y preferentemente a la altura de los ojos. Distribuir la carga del datacenter afecta a dos cuestiones importantísimas: la primera, la eficiencia. La segunda, más importante todavía: fiabilidad y seguridad. Si, no gestionar la carga, además de hacernos menos eficientes, puede provocar problemas de fiabilidad y seguridad.

¿Cómo controlar esto? En primer lugar, el Performance Indicator (y en especial mantener un ojo en el Thermal Conformance y otro en el Thermal Resilience) es una muy buena herramienta. Como continuación, deberíamos disponer de una herramienta que nos permita relacionar el Performance Indicator y sus tres indicadores con riesgos tal como los define la ISO 27001.

Si queréis ayuda sobre cómo distribuir la carga en el datacenter, o cómo realizar un análisis de la carga existente y sus implicaciones sobre los riesgos, consultad conmigo.

Performance Indicator (VII): Cómo establecer objetivos

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El otro día un responsable de un importante datacenter me decía: vale, vale, Antonio, me has convencido: voy a medir el Performance Indicator pero, ¿Qué objetivos pongo? ¿Por dónde empiezo?.

No existe una respuesta universal a esta pregunta, obviamente. Como hemos visto en la serie de artículos, depende de muchos factores: uso del datacenter (no es lo mismo HPC que servicios web, por ejemplo), calidad de servicio que se necesita, riesgos asumibles, etc,etc.

Así que establecer de antemano cuál debe ser el objetivo del Performance Indicator es hacer un brindis al sol. Vale, es obvio que quiero un 100% de PUEr, un 100% de Thermal Conformance y un 100% de Thermal Resilience. Y ya que estamos de cienes, que me toquen otros cien millones en el Euromillones. Puestos a pedir ¿por qué no?

Si, por pedir que no quede, pero si en el Euromillones me toca algo más que el reintegro me suelo dar por contento. Así que empecemos a ser un poco realistas. Fijemos objetivos realistas, y si lo hacemos es cuando verdaderamente podremos obtener beneficios. El primer objetivo es una perogrullada, pero es quizá el más importante: MEDIR.

Yo tengo que adelgazar, este verano me he pasado con la cerveza y la barbacoa (la carne es débil, veo comida y…). Pero ¿cuánto tengo que adelgazar? Antes que nada necesito saber de dónde parto: tendré que pesarme antes de empezar. Luego, en función de mi constitución, mi estatura y mi estilo de vida podré establecer cuánto debo pesar, podré analizar la diferencia y establecer el plan para llegar al objetivo (normalmente es ejercicio y hambre).

Bueno, pues en el datacenter tengo que hacer lo mismo. Lo primero MEDIR. El PUEr depende del PUE, así que tengo que medir éste. Medir bien el PUE (ver los artículos anteriores) tiene su intríngulis, así que hay que hacerlo bien. Una vez que mida el PUE me llevaré la sorpresa de que el PUE instantáneo varía bastante a lo largo del tiempo dependiendo de las condiciones de explotación.

El siguiente paso no tiene dificultad técnica, pero tiene la enjundia de que puede ser necesario instalar muchos sensores en el CPD, y es medir el Thermal Conformance. Eso sí, hay que tener en cuenta que el Thermal Conformance no es el mero mapa de temperaturas, hay que dividir por la parte proporcional de la carga. Así que deberemos saber qué porcentaje de carga en kW hay que asignar a cada sensor de temperatura, y lo suyo es hacer esto con una aplicación que lo haga automáticamente. Si medimos bien el Thermal Conformance es bastante probable que nos llevemos algún susto morrocotudo: a pesar de que en el CPD hace frío, resulta que a algunos sistemas les está entrando el aire mucho más caliente que nuestra consigna. Resulta, además, que es a los servidores críticos a los que les pasa (por aquello de la ley de Murphy). Bueno, pues en este caso el Thermal Conformance te ha proporcionado dos noticias: una buena y una mala. La mala es que tienes sistemas calientes, y la buena es que lo sabes y puedes tomar medidas.

Si al medir el Thermal Conformance te has llevado un susto, es probable que al medir el Thermal Resilience te dé un jamacuco. Recuerda que la carga no es plana, y recuerda que hay que contemplar el peor problema posible del sistema de refrigeración.

Cuando ya tenemos en marcha las tres cosas es bastante normal encontrarnos cosas de este tipo:

  • ¡Uy, al medir el PUE nos ha salido una cifra por encima de 2! ¿no decía el proyecto del CPD que íbamos a tener un PUE de 1,4? Esta frase es muy común. No, el ingeniero que hizo el proyecto no te engañó, calculó que el PUE iba a ser 1,4 en unas condiciones concretas, que normalmente incluyen carga máxima. Es como el consumo de la ficha de los coches: todos sabemos que el consumo que aparece en el folleto no lo conseguimos nunca. No significa que el folleto nos engañe. Simplemente, como hay que normalizar  cómo se mide, se hizo la norma NEDC, que lo que viene a decir en román paladino es en condiciones ideales el consumo de tu coche es x, pero tú ya sabes que las condiciones normales de uso no son las ideales.
  • Tenemos una temperatura de consigna de 24º, el CPD está fresquito y nos ha salido un Thermal Conformance del 70%. Esto es también bastante común. Depende de cómo sea el sistema de refrigeración, obviamente. Pero no es raro que, aunque la temperatura de consigna sea baja, encontrarse que al medir el Thermal Conformance salgan cifras del 70%. En este caso… Houston, tenemos un problema. Hay que analizar por qué y corregir la situación. Además, como hemos dicho antes, tenemos que ver qué hace ese 30% de carga que está fuera de especificaciones. Si es carga crítica, es imperativo hacer algo. Esto forma parte del Performance Indicator y la gestión de riesgos.
  • Resulta que yo creía que estaba sobrado de refrigeración, gasto una barbaridad en máquinas, mantenimiento y electricidad y me sale un Thermal Resilience alarmantemente bajo. Esto también es mucho más común de lo que pensamos. De hecho suele suceder en muchas ocasiones.

Este artículo iba de cómo establecer los objetivos del PI, así que vamos allá:

  1. El primer objetivo y más importante es medir el Performance Indicator. Al hacerlo, aflorarán muchos de los problemas que tenemos en nuestro datacenter y de los que todavía no somos conscientes, y podremos ponerles remedio.
  2. Para el PUEr, un buen compromiso es, precisamente, el mencionado antes. Si la ingeniería que nos ha proyectado el DataCenter ha calculado el PUE, ese debe ser el objetivo de PUE. En el ejemplo que hemos puesto antes, si el objetivo de PUE es 1,4 y el PUE actual es 2, entonces el PUEr es el 70%.
  3. En el Thermal Conformance deberíamos estar por encima del 90%, pero en cualquier caso lo importante es saber qué sistemas son los que tenemos trabajando fuera de especificación y su grado de criticidad. La SAN puede representar un porcentaje minúsculo de la carga del DataCenter, pero si es justo eso lo que tenemos trabajando fuera de rango, igual tenemos que cortarnos las venas pronto (siempre es preferible dejárselas largas)…
  4. El objetivo ideal de Thermal Resilience es, obviamente, del 100%. Pero tenemos que tener claro cuál es el propósito del datacenter, el riesgo asumible, calidad de servicio comprometida, etc. Lo óptimo es que el TC sea igual o superior a la carga crítica.

Esto son líneas muy generales, pero lo que finalmente se establezca dependerá de muchos factores. Acercar el TC y el TR al 100% cuestan mucho dinero, y debemos analizar si merece la pena o no. ¿Hay carga que pueda ser apagada en caso de problemas del sistema de refrigeración? ¿Los sistemas que cuya temperatura está fuera de especificación son críticos? ¿cuál es la calidad de servicio comprometida?

Lo ideal sería que el PI formara parte de un sistema ISO 27001- ISO 20000, en el que controlemos tanto la seguridad como la calidad del servicio. Aunque no lo parezca, el PI es un pilar importantísimo para las dos ISO’s mencionadas: ¿cuáles son los riesgos asociados  a tener un TC y un TR bajos? ¿cómo puede afectar a la calidad del servicio? Así que os recomiendo consultar con expertos estos aspectos para no tener sustos en el futuro: quien haya sufrido un paso por cero sabe de lo que hablo. Así que si tenéis dudas, queréis poner en marcha un Performance Indicator o queréis ayuda para establecer los objetivos, ponedme un correo o llamadme, pero medid, medid, malditos!

 

 

 

Performance Indicator (VI): La verdadera potencia del indicador.

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En la serie de artículos precedente hemos ido viendo las generalidades sobre el Performance Indicator y los indicadores que lo componen. En este vamos a ver la verdadera potencia del PI, que es el conjunto. Si, el PI en su conjunto es un indicador por sí mismo, y  además es muy, muy potente.

Como hemos visto en los artículos anteriores, el PI tiene tres componentes: el PUEr, que es el ratio entre el PUE actual y el objetivo de PUE (mide la distancia a la que nos encontramos de nuestro objetivo); el Thermal Conformance, que mide el grado de cumplimiento de la especificación térmica; y por último el Thermal Resilience, que mide la capacidad del datacenter para hacer frente a problemas en el sistema de refrigeración. Es obvio que cada uno de ellos tiene una función concreta y proporciona información muy valiosa, pero ¿y el conjunto?

Supongamos que quiero hacer un uso eficiente de mi coche. ¿Qué significa uso eficiente? pues no lo tengo muy claro, y voy a establecer indicadores para ello. Hombre, un indicador básico para ello se ha utilizado toda la vida: cuántos litros de combustible gasta por cada 100 kilómetros recorridos. Hala, ya tenemos un indicador: litrosaloscien, y vamos a llamarle Consumo. Es evidente que cuanto más bajo es el indicador, mejor: si consumo siete litros a los cien estoy peor que si consumo cinco litros a los cien. Bueno, ya tengo un indicador, y además está relacionado con la Eficiencia Energética, voy por buen camino. Ahora ¿voy sólo en el coche? En algunas ciudades como Madrid existen calles y zonas restringidas a vehículos con dos o más ocupantes. No hay que ser un lince para ver intuitivamente que cuantas más personas ocupen un vehículo se consigue una mejor optimización de recursos, así que parece que otro buen indicador puede ser ese: cuántas personas ocupan el coche por cada 100 kilómetros. Si un coche recorre cien kilómetros, 50 de ellos con una persona y los otros 50 con dos, no hacen falta muchas matemáticas para saber que el valor del indicador sería 1,5. Llamemos a este indicador Ratio de Ocupación.

Bien, hemos establecido dos indicadores para nuestro automóvil: Consumo y Ratio de Ocupación. En el primero, hemos visto que cuánto más bajo y próximo a cero sea el valor, mejor. Y en el segundo, si pensamos que el coche está homologado para cinco plazas, es que cuanto mayor y más próximo a cinco sea el valor, mejor. Obviamente, si quiero mejorar, debo estar atento a los dos indicadores para que el primero tenga valores cada vez más próximos a cero y el segundo valores más próximos a cinco.

Pero ¿y si los indicadores no son independientes, es decir, están relacionados? En este caso ¡es obvio que lo están! Si se suben más personas al coche pesará más y, por tanto, consumirá más. Es decir: mejorar el segundo indicador implica empeorar el primero. Por eso tenemos que estar atento a ambos. Imaginemos que si Ratio de Ocupación es 1 entonces el consumo Consumo es 5, pero que si radio de ocupación es 5 consumo sube a 7,5 ¿cuál de las dos situaciones es mejor?

En nuestro datacenter queremos conseguir la mayor fiabilidad, calidad de servicio, eficiencia, etc. Para esto, a veces establecemos indicadores, nos fijamos en ellos y nos obsesionamos con mejorarlos, y no nos damos cuenta de que quizá, al mejorar un indicador concreto, estamos empeorando otro igual de importante. Por eso, debemos establecer indicadores de parámetros críticos que están relacionados, y debemos ser nosotros mismos los que establezcamos sus objetivos sin perder de vista la visión global.

A cualquier responsable de datacenter le aterra la posibilidad de tener problemas en la climatización, y la forma fácil de solventar esto es  redundando ¡venga máquinas! parafraseando a Groucho Marx en el Oeste: ¡Más máquinas! ¡Es la guerra! Sin embargo, si pongo tres docenas de climatizadoras en una sala de veinte racks (quizá sea un pelín exagerado hacer algo así) dormiré muy tranquilo pensando que tengo redundancia suficiente de climatización. Pero si hago eso y a la vez miro el PUEr debería tener pesadillas. Análogamente, otro responsable que tenía su datacenter y estaba tan feliz con él resulta que llega el Antonio Ruíz Falcó y le convence para medir el Thermal Conformance, se da cuenta de que está lejos de cumplir, cambia consignas en la climatización… y baja el Thermal Resilience.

Es decir, que como es evidente, los tres indicadores están íntimamente relacionados entre sí, y actuar sobre uno de ellos afecta a los otros dos. Si, PUEr, Thermal Conformance y Thermal Resilience están íntimamente emparentados, y si tocamos uno afectaremos a los otros dos, y es algo que nunca debemos de perder de vista. Precisamente, esta es la forma del Performance Indicator: visual. Es n triángulo, y sobre él podremos ver nuestro estado actual, pero también podremos predecir cómo será cuando lleguemos a nuestro objetivo. Si, porque nos permite hacer eso, establecer un objetivo. Sólo nosotros podemos decidir de todos los aspectos que influyen en nuestro datacenter cuáles son más importantes, estratégicos, etc. Pero, sobre todo, la importancia de no fijarse en un único aspecto. Conozco datacenters que, durante muchos años, su objetivo era la disponibilidad, y todo lo enfocaban a ella. Por eso hacían auténticas aberraciones en eficiencia. Pero no sólo eso, como ni siquiera se establecían métricas adecuadas no se conseguía mejorar la disponibilidad.

Así que, el Performance Indicator es un indicador gráfico Es un triángulo equilátero, en cuyo vértice superior está el Thermal Resilience, en el vértice inferior derecho el PUEr y en el vértice inferior izquierdo el Thermal Conformance. En los vértices se encuentra el hipotético 100% de cada uno de los parámetros, y en el centro del triángulo el otro extremo de la escala, que lo podemos establecer nosotros. Lo normal es que sea sobre el 80% para verlo con buena resolución, pero dependiendo de cuál sea nuestro punto de partida quizá tengamos que ser más conservadores y poner otros valores. En los ejes de los tres indicadores pondremos nuestro valor para cada uno de ellos, y veremos que se forma un triángulo isósceles.

La imagen siguiente muestra el aspecto del Performance Indicator tal como lo define The Green Grid:

 

Como vemos en la imagen, con la carga actual el PUEr está a algo más del 85% de su objetivo, hay un 100% de Thermal Resilience y el Thermal Conformance está próximo al 100%, en cualquier caso por encima del 95%. También vemos que si se mejora el PUEr hasta alcanzar algo más del 90%, pero entonces el Thermal Conformance y el Thermal Resilience bajan aproximadamente al 95%. ¿Es esto bueno o malo en sí mismo? Pues depende de los objetivos de la organización que explota el datacenter, del riesgo admisible, de la calidad de servicio objetivo, etc. Pero, lo que es muy importante, es tener muy claro que debemos mantener una visión global, y para eso el Performance Indicator es una gran ayuda. Podremos encontrarnos multitud de situaciones, pero las básicas son tres: datacenters muy optimizados en el que los tres parámetros estén cerca de los vértices, datacenters desastre en el que los tres parámetros estén cerca del centro y datacenters desequilibrados en el que haya un parámetro cerca del vértice y los otros cerca del centro, etc.. En el segundo y tercer caso hay, obviamente, mucho trabajo por delante porque hay problemas en el horizonte.

En el próximo artículo haremos una guía para orientarnos de cómo establecer objetivos para el Performance Indicator. Mientras tanto, ya sabéis: si tenéis alguna duda o queréis implementar el PI en vuestra instalación, consultadme (por cierto que pronto anunciaré novedades en este último punto).

 

 

Performance Indicator (V): Thermal Resilience

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Una vez transcurrido el parón veraniego, volvemos a la carga con la serie de artículos sobre el Performance Indicator. En esta ocasión, hablaremos del tercer indicador: el Thermal Resilience.

Los responsables de sistemas y/o directores de TI saben que, en la mayoría de sus casos, su cuello depende de que los sistemas funcionen: no me cuentes historias, haz que funcione y haz que funcione ya! Por eso muchos tienen una palabra en la cabeza: redundancia. Es evidente que cualquier dispositivo puede fallar, así que hay que tenerlo redundado por si las moscas. Durante la época de las vacas gordas, y más en los ochenta y noventa, en los que la informática era la estrella de la organización, esto no era un problema. Hay directores de sistemas que, como el coche tiene cuatro ruedas, llevan cuatro ruedas de repuesto porque todo debe estar redundado. Ya dedicaremos alguna entrada del blog a redundancia y sus conceptos básicos, pues tiene mucha más enjundia de la que parece y hay bastante gente que no lo tiene claro.

La definición intuitiva del Thermal Resilience es la capacidad para hacer frente a problemas en el sistema de refrigeración, y mucha gente interpreta que esta capacidad es igual a redundancia. Pero (volvemos al concepto de redundancia) el error es pensar que lo único que tenemos que tener en cuenta en nuestra redundancia son los posibles fallos en el sistema de climatización. No, esto no es así. Nuestra resistencia a fallos varía en el tiempo en función de las condiciones de explotación, y esto es lo que mide el Thermal Resilience.

Para simplificar las cosas y entenderlo fácilmente vamos a poner un ejemplo sencillito. Supongamos que tenemos un CPD clásico, con refrigeración por falso suelo, en el que tenemos tres CRAC’s repartidos por la sala. Si cada uno de ellos tiene una capacidad de refrigeración de 50kW, tendremos una capacidad total de 150kW. Si la carga en un momento dado es de 45kW, se tendrá una redundancia N+2: podrán fallar dos CRAC’s y, en teoría, no habrá problemas (en teoría, porque en la práctica depende de cada sala concreta, ver el apartado de Thermal Conformance). Resulta que, en el momento en el que un CRAC había fallado y otro estaba fuera de servicio por revisión, los del departamento financiero (siempre tienen el don de la oportunidad) habían lanzado un proceso de business inteligence con unos cubos OLAP enormes, los sistemas se pusieron a tope y la carga había subido a 75kW. Así que en ese momento puntual tenemos 50kW de capacidad frigorífica para hacer frente a una carga de 75kW, por lo que tendremos problemas sí o sí.

Este ejemplo era muy sencillo. En realidad, el sistema de refrigeración es un mecano complejo y más en la actualidad, en el que es fácil encontrarse simultáneamente CPD’s que disponen de más de un sistema de refrigeración y que cada uno de ellos tenga n componentes. Por ejemplo, por un lado puede haber free cooling directo  y por otro un sistema basado en agua en el que haya enfriadoras de agua en el exterior e intercambiadores de calor en la sala. La capacidad de refrigeración del freecooling directo dependerá de la temperatura exterior, y la del sistema de agua dependerá de si funcionan todas las enfriadoras y todos los intercambiadores.

Por otra parte, lo hemos dicho una y mil veces, la carga es dinámica. Lo es por dos factores, y el primero de ellos es elemental: a lo largo del tiempo instalamos servidores y equipos y los damos de baja. Tenemos nuestro flamante CPD recién construido y estrenamos el sistema de refrigeración, que estará diseñado para tener una determinada redundancia a una determinada carga nominal. Si sólo instalamos un servidor tenemos una redundancia enorme y a medida que vamos instalando servidores la carga aumenta y la capacidad para hacer frente a problemas baja. El segundo factor es menos tenido en cuenta y es que la carga de los sistemas es dinámica, varía (y puede hacerlo mucho) en función de las condiciones de explotación. Los que nos dedicamos a la supercomputación lo sabemos muy bien, el consumo de los servidores prácticamente se triplica cuando ponemos los procesadores a tope. Un clúster HPC de 250 nodos consumirá unos 40kW encendido y con el sistema operativo cargado, pero su consumo se triplicará en cuanto le soltemos un sistema de ecuaciones medianamente puñetero: nuestro consumo habrá subido a 120kW y, si ese clúster está instalado en la hipotética sala que hemos mencionado antes ¡habremos pasado de tener redundancia N+2 en el sistema de refrigeración a no tener redundancia por el simple hecho de lanzar un programa a nuestros servidores!

Esto es, precisamente, lo que mide el Thermal Resilience. En la entrada anterior definimos el Thermal Conformance como el porcentaje de carga al que le está entrando el aire a temperatura correcta. Bueno, pues la definición que hace TGG del Thermal Resilience es el porcentaje de carga al que le entra aire a temperatura admisible en el peor caso de fallo del sistema de refrigeración. Esto requiere definir dos cosas: qué es temperatura admisible y qué es peor caso del sistema de refrigeración:

IT Thermal Resilience = Eq Load (Tinlet < 32º under worst case cooling failure) / Total Eq. Load

Como se ve en la fórmula, el propio TGG propone 32º como temperatura admisible. Pero lo difícil es definir  qué es el peor caso de fallo del sistema de refrigeración. En el ejemplo de antes, en el que había un sistema de refrigeración sencillo con tres CRAC’s, es que fallen dos. De los tres indicadores que forman el PI es el más difícil de calcular, pues hoy en día las configuraciones son complejas, y el concepto peor fallo del sistema de refrigeración puede ser difícil de precisar. Así que, como siempre, si tenéis dudas consultad.

En el próximo artículo hablaremos de la verdadera potencia del PI: cómo los tres indicadores tiran unos de otros, es decir, cómo están relacionados para consigamos en nuestro datacenter el mejor equilibrio entre eficiencia, redundancia y fiabilidad.

 

 

 

 

 

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