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Distribución de la Carga

martes, 26 Sep PM | Cloud Computing, Datacenter, Eficiencia Energética, HPC, Métricas, Uncategorized

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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

martes, 19 Sep PM | Datacenter, Eficiencia Energética, Green Grid, Métricas

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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 (V): Thermal Resilience

martes, 5 Sep PM | Datacenter, Eficiencia Energética, Green Grid, Métricas

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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.

 

 

 

 

 

La hora del Cambio

martes, 20 Jun AM | Cambio, Datacenter, Eficiencia Energética, FCSCL, HPC

Ha llegado el momento de cambiar: vine a León para seis meses y llevo ya nueve años, primero como director técnico y en los últimos dos años y medio como director general. Lejos en el tiempo quedan aquellos días de la primavera de 2008 en la que recibí una llamada (gracias, Luis!) pidiendo ayuda para un proyecto apasionante: crear un centro de supercomputación desde cero.

Y eso hicimos. Comenzamos por apostar por una idea: construir un centro de supercomputación cuyo eje fuera la Eficiencia Energética. En aquella época pocos hablábamos de la importancia de la EE, pero está claro que el tiempo ha acabado dándonos la razón. Diseñamos y construimos un DataCenter que, a día de hoy, sigue siendo una referencia en EE. Es más, sigue siendo el DataCenter más denso de España, porque no conozco ningún otro que alcance los 50kW/rack.

Son muchos y muy importantes los logros conseguidos en la FCSCL, y eso a pesar de una situación económica muy adversa. Es más, el gran logro de los últimos dos años ha sido precisamente ese: darle la vuelta a la situación económica, y pasar de un déficit endémico a un superávit muy significativo que permite encarar el futuro con optimismo.

Otro de los grandes hitos ha sido la integración de la FCSCL en la Red Española de Supercomputación (RES), así como conseguir su inclusión en el Mapa de Grandes Infraestructuras Científico Técnicas (ICTS) del Estado. Este es un club realmente exclusivo: en Castilla y León hay dos ICTS, pero ninguna de ellas es de titularidad exclusiva de la Junta, así que la FCSCL será la primera.

Un logro importantísimo del que me siento especialmente orgulloso es de la Red Regional de Ciencia y Tecnología de Castilla y León, un proyecto de una enorme complejidad y que ha supuesto años de trabajo, desde la búsqueda de la financiación al diseño técnico y ejecución. Castilla y León era la única comunidad autónoma pluriprovincial que no tenía red propia de ciencia y tecnología. Gracias a nuestro proyecto ahora la tiene, y no me duelen prendas en decir que tiene la Red autonómica más avanzada de España.

En resumen, han sido nueve apasionantes pero agotadores años, así que es el momento de cambiar. Creo que dejo a mi sucesor, a quien deseo suerte y éxito en el reto que asume, una muy buena herencia. Por mi parte, un montón de proyectos en cartera. Y como ahora podré disponer de algo más de tiempo, el blog cobrará nueva vida.

Entrevista en TicParaTodos.es

martes, 21 Feb PM | Entrevistas, HPC

Héctor Hernández me ha hecho una entrevista para su blog www.ticparatodos.es. Bueno, en realidad hacía tiempo que me lo había propuesto, pero con la agenda de los últimos tiempos se ha demorado el poder hacerla. Gracias, Héctor, por tu interés y tu paciencia!

Lo que me planteó fue todo un reto: contar qué es la supercomputación y para qué se utiliza, pero de una forma que pudiera entenderlo todo el mundo. Así que más que hablar de ordenadores… hablé de hoyos, picos… Finalmente pudimos hacer la entrevista y está colgada en el blog de Héctor. La entrevista la podéis ver aquí, espero que os guste. Enhorabuena por tu blog, Héctor!