데이터 센터의 효율성은 전략적 문제입니다. 기업 IT 예산에서 데이터 센터 건설 및 운영에 사용되는 자금의 비율이 지속적으로 상승하면서 필요한 기술 프로젝트 예산이 점점 줄어들고 있습니다. 데이터 센터 건설 계획은 이사회 차원의 결정이다. 이와 함께 규제 기관과 외부 이해 관계자들은 기업이 탄소 발자국을 관리하는 방식에 대해 점점 더 우려하고 있습니다. 모범 사례를 채택하면 기업이 오염을 줄이는 데 도움이 될 뿐만 아니라 좋은 기업 시민으로서의 이미지를 높일 수 있다.
IT 비용이 높습니다. 오늘날 기업의 분석은 점점 더 복잡해지고 있으며, 고객은 계정에 대한 실시간 액세스를 요구하고 있으며, 직원들은 새로운 기술 집약적 공동 작업 방법을 찾고 있습니다. 따라서 경기 침체에도 불구하고 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 용량에 대한 수요가 계속 증가하고 있습니다. 이러한 추세에 대응하기 위해 IT 부서는 컴퓨팅 자원을 지속적으로 늘리고 있습니다. 미국에서는 데이터 센터의 서버 수가 매년 약 10% 씩 증가하고 있습니다. 이와 함께 중국과 인도 등 신흥시장에서는 기관들이 점점 더 복잡해지고, 더 많은 운영이 자동화되고, 점점 더 많은 아웃소싱 데이터 서비스가 이루어지고 있어 데이터 센터 수가 더욱 빠른 성장 추세를 보이고 있다. 컴퓨팅 자원에 대한 이러한 엄청난 수요로 인해 전 세계 데이터 센터 용량이 꾸준히 증가하고 있습니다. 현재, 이 성장은 끝날 기미가 보이지 않으며, 보통 경기 침체 시에만 온화한 성장 상태에 들어간다.
이러한 증가로 인해 IT 비용이 급증했습니다. 시설, 스토리지, 서버, 인력 등의 비용을 계산하면 데이터 센터 지출은 일반적으로 기업 IT 총 예산의 25% 를 차지합니다. 서버가 늘어남에 따라 전기 가격도 매출 및 기타 IT 비용보다 높은 속도로 상승하고 있으며, 이러한 비율은 날로 증가할 뿐입니다. 이러한 시설을 운영하는 데 드는 비용은 매년 최대 20% 로 상승하고 있으며, 총 IT 지출 증가율은 6% 에 불과합니다. 이는 매우 다릅니다.
데이터 센터의 지출 증가는 많은 기업의 경제 구조, 특히 금융, 정보 서비스, 미디어, 통신 회사 등 정보 집약적인 기업을 변화시켰다. 지난 5 년 동안 대기업 데이터 센터 설립에 필요한 투자는 6543.8 달러 +5 억 달러에서 5 억 달러로 증가했습니다. IT 집약형 기업에서 최대 시설 비용은 6543.8+0 억 달러에 육박합니다. 이 지출은 신제품 개발 자금을 압박하여 일부 데이터 집약형 제품의 경제적 이익을 줄이고 이윤을 줄였다. 게다가, 증가하는 에너지 소비는 더 넓은 탄소 발자국을 만들어 환경 퇴화를 초래한다. 대부분의 서비스 업계에서 데이터 센터는 기업에서 가장 중요한 온실 가스 배출원입니다. 2000 년부터 2006 년까지 데이터 저장 및 처리에 사용되는 전력이 두 배로 증가했으며 데이터 시설당 평균 전력 소비량은 25,000 가구의 합계와 같습니다. 전 세계적으로 4 천 4 백만 대의 서버가 있으며 총 전력 소비량의 0.5% 를 소비합니다. 오늘날 데이터 센터의 탄소 배출량은 아르헨티나나 네덜란드 등에 가깝다. 미국에서만 20 10 년 데이터 센터의 예상 증가 전력 소비량은 10 개 신규 발전소의 발전량과 같습니다. 현재 예측에 따르면 수요를 억제하지 않으면 2020 년 글로벌 데이터 센터의 탄소 배출량은 현재의 4 배가 될 것으로 전망된다.
규제 기관들은 이러한 추세에 주목하고 기업들에게 해결책을 내놓으라고 촉구했다. 미국 환경보호국 (EPA) 은 대규모 데이터 센터에서 에너지 측정표를 운영 효율성 기준 수립의 첫 단계로 사용할 것을 권고했다. 이와 함께 EU 는 에너지 효율적인 데이터 센터 운영 모범 사례를 소개하는 자발적 행동 규범을 발표했습니다. 데이터 센터 배출량이 지속적으로 증가함에 따라 정부는 배출량을 줄이기 위해 더 많은 압력을 가할 수 있습니다.
두 번째 페이지: 도전에 대한 포괄적 인 대응.
정보 집약형 조직에서는 많은 부서와 수준의 직원이 데이터 센터의 운영 효율성에 영향을 미치는 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 금융 거래자는 복잡한 몬테카를로 분석을 실행할 수 있으며, 약물 연구원들은 저장할 임상 실험 이미지 데이터의 양을 결정할 수 있습니다. 애플리케이션 개발을 담당하는 관리자는 이러한 요구 사항을 충족하기 위해 필요한 프로그래밍 작업의 양을 결정할 수 있습니다. 서버 인프라 관리자는 장비 구매 결정을 내릴 수 있습니다. 시설 관리자는 예상되는 수요가 발생하기 전에 데이터 센터의 위치, 전력 및 장비 설치 일정을 결정할 수 있습니다.
이러한 결정은 대개 별도로 이루어집니다. 영업 관리자는 거래를 야간 결제에서 즉시 결제로 변경하기로 선택할 수 있으며, 재무 분석가는 데이터 센터 비용에 미치는 영향에 관계없이 몇 개의 과거 데이터를 저장하고자 할 수 있습니다. 응용 프로그램 개발자는 서버 사용을 최소화하기 위해 자신의 작업을 최적화하는 것을 거의 생각하지 않으며 서버 간에 즐길 수 있는 디자인 응용 프로그램을 개발하는 것을 거의 고려하지 않습니다. 서버를 구입하는 관리자는 가장 저렴한 제품이나 가장 친숙한 제품을 선택할 수 있습니다. 그러나 이러한 서버는 데이터 센터의 전력이나 공간을 낭비할 수 있습니다. 대부분의 경우 관리자는 가장 극단적인 사용 상황에서 충분한 용량을 확보하기 위해 장비를 과도하게 구매하여 용량 과잉을 초래할 수 있습니다. 일반적으로 관리자는 극단적인 상황의 요구를 충족시키거나 긴급 확장에 대응하기 위해 추가 공간과 높은 냉각 기능을 갖춘 시설을 구축합니다.
이러한 결정은 조직 전체에 누적되어 비용과 환경에 큰 영향을 미칠 것입니다. 대부분의 경우 기업은 기존 서버 사용을 중지하고 데이터 관리 기능을 저하시키지 않고 새 서버 구입 계획을 보류할 수 있습니다. 이것은 몇 가지 잘 알려진 기술을 통해 달성 될 수 있습니다. 가상화와 같은 기술은 실제로 용량 공유의 목적을 달성하기 위해 응용 프로그램을 실행할 서버의 유휴 부분을 찾는 것입니다. 그러나 회사는 반드시 이렇게 하는 것은 아니다. 왜냐하면 어떤 임원도' 종단간' 책임을 맡을 수 없기 때문이다. 조직 내에서 관리자는 가장 이기적인 방식으로 행동하므로 대부분의 데이터 센터가 비효율적이며 서버당 하나의 소프트웨어 애플리케이션만 실행하는 경우가 많습니다.
한 미디어 회사의 서버 500 대 중 3 분의 1 이 3% 미만이고 3 분의 2 가 10% 이하인 서버를 분석했습니다. 사용 현황을 추적하기 위한 기성품 관리 툴이 많이 있지만, 이 회사는 어떤 도구도 사용하지 않습니다. 전 세계적으로 볼 때 서버의 일일 사용률은 일반적으로 5 ~ 10% 에 불과하여 에너지와 자금 낭비를 초래할 것으로 추정하고 있습니다. 이에 대해 데이터 센터 관리자는 일반적으로 이러한 서버가 크리스마스 전날의 쇼핑 열풍과 같은 극단적인 상황에서 용량을 제공하기 위해 갖추어져 있다고 대답합니다. 그러나 일반적으로 이 논단은 성립되지 않는다. 데이터에 따르면 평균 활용도가 매우 낮으면 러시아워의 활용률도 매우 낮다는 것을 알 수 있기 때문이다. 또한 데이터 시설의 수가 증가하고 있지만 서버와 관련 장비가 데이터 시설 용량의 절반에 불과한 경우가 있어 수억 달러의 자본 지출이 낭비되고 있음을 알 수 있습니다. 회사가 데이터 센터가 꽉 찼다고 보고하더라도 데이터 센터 복도를 걸으면 서버 랙에 빈자리가 많이 있고 원래 이 빈자리에 있던 설비는 이미 도태된 경우가 많다.
이러한 불일치의 원인 중 하나는 데이터 센터의 수요를 예측하기가 어렵기 때문입니다. 작업의 시간 프레임은 문제입니다. 데이터 센터 설계 및 구축은 일반적으로 2 년 이상 걸리고 예상 수명은 최소 12 년이므로 업무 부서에서 실제 수요를 생성하기 전에 용량이 설정됩니다. 이와 함께 비즈니스 의사 결정이 어떻게 상호 작용하는지, 이를 새로운 애플리케이션의 요구 사항으로 전환하는 방법, 요구 사항을 충족하기 위해 필요한 서버 용량의 양에 대한 종합적인 이해가 부족합니다. 예를 들어 고객 수요가 50% 증가한 경우 많은 기업들이 서버 및 데이터 센터의 용량을 25% 늘려야 하는지 100% 늘려야 하는지 예측하기 어렵습니다. 극단적인 경우, 우리는 일부 시설이 가동된 후 일년 내내 공기 중에 있다는 것을 발견했다. 다른 회사들이 데이터 센터를 설립한 후, 곧 새로운 데이터 센터를 건설해야 할 필요성을 발견하였다.
현재 데이터 센터는 이미 고가의 자산이 되어 재무 성과 책임이 매우 저조하다고 추정할 수 있다. (윌리엄 셰익스피어, 윈스턴, 재무, 재무, 재무, 재무, 재무, 재무, 재무) 시설의 재무 및 관리 책임은 부동산 관리자에게 떨어지는 경우가 많으며, 관련 전문 기술 지식이 거의 없으며 IT 와 핵심 비즈니스 문제 간의 관계에 대한 심층적인 이해가 부족합니다. 한편, 서버 운영을 관리하는 사람들은 전력 소비나 IT 장비가 부동산을 점유하는 실제 비용과 같은 주요 운영 비용에 대한 데이터를 거의 알지 못합니다. 반면 IT 관리자가 더 많은 어플리케이션이나 새 서버를 구입하기로 결정할 때 초기 하드웨어 비용 및 소프트웨어 라이센스 비용과 같은 기본 지표만 사용하는 경우가 있습니다. 실제 비용을 계산할 때 시설 운영 및 임대, 전력 사용, 지원 및 감가 상각과 같은 요소를 고려해야 합니다. 이러한 비용은 서버의 초기 구매 비용의 4 ~ 5 배가 될 수 있습니다. 위에서 언급한 고립된 의사 결정 및 책임 문제와 함께 데이터 센터는 일반적으로 추가 서버를 보험 조치로 추가하여 비용 트레이드 오프나 비즈니스 요구 사항에 대해 거의 논의하지 않습니다. 실제 원가 분석이 부족한 상황에서 과잉 건설, 과잉 설계, 비효율성이 보편적인 현상이 되고 있다.
3 페이지: 운영 모드 개혁 운영 모드 개혁
연구 초기에 우리는 새로운 에너지 효율적인 데이터 센터를 구축함으로써 데이터 센터 비용과 탄소 배출을 줄일 수 있는 밝은 길을 지적할 수 있다고 생각했습니다. 새로운 시설은 자연 냉각 방법 및 저탄소 배출 전원 공급 장치를 사용하여 현재 기술의 장점을 최대한 활용할 수 있습니다. 그러나 비용과 탄소 배출을 줄이는 가장 효과적인 방법은 회사의 기존 데이터 센터의 비효율성을 개선하는 것임을 잘 알고 있습니다. 자산 관리 개선, 경영진의 책임감 강화, 에너지 비용 절감 및 탄소 배출을 위한 명확한 목표 설정 등을 통해 대부분의 기업은 20 12 년 전에 IT 에너지 효율을 두 배로 높이고 데이터 센터 온실 가스 배출량 증가를 억제할 수 있습니다. 실제로 별도로 구축할 필요 없이 가장 친환경적인 데이터 센터를 이용할 수 있습니다.
적극적으로 자산을 관리하다
한 대기업이 채택한 관행에 따르면 기존 서버 및 시설의 사용을 규제하면 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 이 회사의 초기 계획은 서버 수를 늘리고 20 10 년 동안의 정보 요구 사항을 충족하기 위해 이러한 서버 및 기타 IT 장비를 수용할 수 있는 새로운 데이터 센터를 구축하는 것이었습니다. 회사 이사회는 이미 이 계획을 비준했지만, 이는 회사가 올해 대량의 자본 지출을 가질 것이라는 것을 의미한다. 그 결과 회사는 계획을 철저히 수정했다. 거의 사용되지 않는 5,000 대 이상의 서버를 종료합니다. 3,700 개의 어플리케이션 (회사 전체 어플리케이션의 65,438+05%) 을 가상화하여 활성 서버 수를 25,000 개에서 20,000 개로 줄일 수 있습니다. 이 회사는 또한 20% 의 전력 효율을 높일 수 있는 제품으로 일부 구형 서버를 교체했다.
이러한 조정으로 이 회사는 초기 데이터 센터 확장 계획을 보류하여 3 억 5 천만 달러의 자본 투자 비용을 절감했습니다. 서버 수 및 전력 소비량 감소로 운영비가 4500 만 달러에서 7500 만 달러로 감소할 것으로 예상됩니다. 가동 중지 시간과 가상화 요소를 고려하면 서버의 평균 용량 활용률이 현재 5.6% 에서 9.kloc-0/%로 높아질 것입니다. 이 회사는 여전히 증가하는 데이터 수요를 충족시킬 수 있지만 전력 수요 감소는 향후 4 년간 이산화탄소 배출량이 596,5438+0000 톤에서 346,5438+0000 톤으로 감소한다는 것을 의미합니다.
또한 날로 늘어나는 데이터 수요에 대한 관리를 강화함으로써 비용을 절감할 수 있습니다. 사업부는 관련 정책을 검토하여 보존해야 할 데이터의 양과 일부 데이터 집약형 분석의 규모를 줄여야 하는지 여부를 결정해야 합니다. 일부 트랜잭션의 계산을 연기하여 사용량이 가장 많은 시간대에 서버 활용도를 낮출 수 있습니다. 모든 엔터프라이즈 정보가 대규모 백업에 기반한 재해 복구 기능을 필요로 하는 것은 아닙니다.
더 나은 예측과 계획은 데이터 센터 효율성을 높이기 위한 기초입니다. 회사는 데이터 수요에 대한 예측과 실제 수요의 차이를 추적하고 예측 편차를 최소화할 수 있는 업무 부서에 보상을 해야 합니다. 데이터 센터 관리자는 기관 성장, 비즈니스 주기 등과 같은 향후 추세를 최대한 포괄적으로 파악한 다음 이러한 추세를 자체 모델과 결합해야 합니다. 데이터 센터, 어플리케이션 설계자 및 시설 운영자가 제공하는 권장 사항을 사용하여 이러한 모델을 개선할 수 있습니다. 한 글로벌 통신 회사는 각 사업부의 다양한 데이터 증가 발전을 포함한 계획 프로세스를 개발했습니다. 이 회사는 생산능력 확대가 필요하다는 결론을 내렸지만, 향후 수요의 상당 부분은 기존 자산을 통해 충족될 수 있어 원래 계획보다 자본 지출을 35% 절감할 수 있다.
많은 조직에서는 데이터 센터를 희귀하고 값비싼 자원으로 여기지 않고 물 주입을 기다리는 물통으로 여깁니다. 이러한 추세를 피하기 위해 회사는 새 서버 또는 추가 어플리케이션 및 데이터의 비용을 산정할 때 실제 소유 비용 (TCO) 회계법을 채택할 수 있습니다. 사업부, 소프트웨어 개발자 또는 IT 관리자는 비용 결정을 내릴 때 애플리케이션 및 서버의 수명 주기 운영 비용을 거의 고려하지 않습니다. 이러한 비용을 미리 계산하면 과도한 수요를 제한하는 데 도움이 됩니다.
이러한 변화를 관리하는 것은 매우 어려울 수 있습니다. 대규모 조직의 많은 사람들이 데이터 비용을 인식하지 못하고 있습니다. 기업의 각 부서에는 데이터 센터 서비스에 대한 수요가 있습니다. 이러한 요구 사항을 충족하는 책임은 IT 부서 (운영 및 애플리케이션 개발 포함), 시설 기획자, * * * 서비스 팀 및 기업 부동산 기능 부서에 분산되어 있습니다. 원가 보고에는 통일된 기준이 없다.
4 페이지: 전반적인 효율성 향상 및 전반적인 효율성 향상
데이터 센터 개선 프로그램의 일환으로 엔터프라이즈 데이터 센터 평균 효율 (CADE) 이라는 새로운 지표를 채택하는 것이 좋습니다. 미국의 평균 연비 (CAFE) 마일리지 기준과 마찬가지로 CADE 는 데이터 센터의 시설 에너지 효율, 시설 활용도 및 서버 활용도 수준을 고려합니다. 이러한 요소들을 종합해 보면, 우리는 데이터 센터의 전반적인 효율성을 얻을 수 있다. 바로 CADE (그림). 비용 및 탄소 배출량을 낮추는 기업은 데이터 센터의 CADE 점수를 높일 것입니다. 자동차 업계와 마찬가지로, 우수한 마일리지는 CAFE 의 등급을 높일 수 있다.
개선 목표를 설정하기 위해 CADE 를 5 단계로 나누었습니다. CADE 레벨 1 에 속하는 데이터 센터는 운영 효율성이 가장 낮습니다. 대부분의 기관은 처음에는 낮은 수준으로 분류될 수 있습니다. 활용도가 낮은 서버를 끄고, 가상화 기술을 도입하고, 시설 공간 사용 효율성을 높이면 CADE 점수가 향상됩니다. CADE 의 도움을 받아 전체 데이터 센터 시설에 대한 벤치마킹 및 분석, 경쟁사와 비교, 경영진을 위한 성과 목표 설정 및 추적을 수행할 수도 있습니다.
데이터 센터의 수요 관리와 관련하여 CIO 가 전적으로 책임지는 새로운 거버넌스 모델을 채택하는 것이 좋습니다. 이 시스템 하에서 CIO 는 각 사업부의 데이터 요구 사항을 더 잘 이해할 수 있습니다. 더 많은 서버 또는 소프트웨어 어플리케이션이 필요한 새로운 데이터 프로젝트의 경우 적절한 ROI 계산에서 에너지 소비 및 시설 비용을 고려하도록 강제할 수 있습니다. 우리는 또한 CIO 가 개선을 측정하는 새로운 지표를 채택할 것을 제안한다. "데이터 센터의 효율성 향상" 부제목을 참조하십시오. Cio 는 책임을 강화함으로써 가상화 기술을 도입하고 기존 시설의 활용도를 높이는 등 개선을 모색하는 데 더욱 박차를 가할 것입니다. 이 모델은 더 많은 주요 비즈니스 의사 결정에 대한 책임을 CIO 에 집중시키기 때문에 CEO 의 전폭적인 지원뿐만 아니라 업무 부서 데이터 센터 확장 요청에 대한 기존의 사고 방식도 변경해야 합니다. 또한 CIO 는 데이터 센터의 에너지 효율성 향상에 착수해야 합니다.