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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).