Die Managementtechnologie für Rechenzentren ist dynamisch – und SPSen (Speicherprogrammierbare Steuerungen) übernehmen die wichtigen Aufgaben der Kühlung und des Energiemanagements und passen sich den sich ändernden Trends in ihrer Technologie an. Ein wachsender Trend ist die Nutzung von Redfish, einem hochskalierbaren RESTful-API-Protokoll, das IPMI als De-facto-Standard für die Verwaltung und Überwachung von Computerhardware ablöst.
Die Explosion des Cloud Computing
Die Explosion des Cloud Computing, das Internet der Dinge (IoT), die Anforderungen der KI und große Sprachmodelle wie ChatGPT schaffen eine große Nachfrage nach Datenspeicher- und Verarbeitungskapazitäten.
Der Rechenaufwand zum Betrieb des Rechenzentrums erzeugt Wärme; übermäßige Wärme muss abgeführt werden, um eine Beschädigung der Server zu vermeiden – und dies beruht auf Kühlgeräten, die ebenfalls mit Strom betrieben werden.
Energietrends
Ein Bericht von Goldman Sachs Research aus dem Jahr 2024 prognostiziert, dass US-Rechenzentren bis 2030 8% des US-Stromverbrauchs ausmachen werden, verglichen mit 3% im Jahr 2022, und auch ihre Kohlendioxidemissionen verdoppeln werden. Sie stellen auch fest, dass sich die Rechenzentrums-Workloads zwischen 2015 und 2019 fast verdreifacht haben – während der Stromverbrauch mit etwa 200 Terawattstunden pro Jahr relativ stabil blieb.
Dies lag zum Teil daran, dass Rechenzentren effizienter im Stromverbrauch wurden – mit anderen Worten, kontinuierliche technologische Fortschritte können potenziell durch SPSen gesteuert werden.
Rechenzentren integrieren auch erneuerbare Energiequellen wie Solar- und Windenergie.
Kühltechnologien
Rechenzentren verwenden eine Reihe von Geräten – wie Server, Speicherlaufwerke, Netzwerkgeräte – die alle mit Strom betrieben werden und daher Wärme erzeugen, die zu Geräteausfällen führen und die Leistung beeinträchtigen kann.
Eine effektive Kühlung ist unerlässlich, und so werden ältere, weniger effiziente Technologien wie Klimaanlagen für Computerräume und Verdunstungskühlung zunehmend durch Methoden wie Direct Liquid Cooling (DLC) ersetzt, bei der Kühlflüssigkeit direkt durch die Serverracks zirkuliert wird. Ein weiterer wachsender Trend ist Liquid Immersion Cooling, bei dem Server in eine dielektrische Flüssigkeit getaucht werden, um die Hardware effizient zu kühlen. Jetzt wird auch KI in Rechenzentrums-Managementsysteme integriert; Algorithmen analysieren Sensordaten, um Kühlprozesse dynamisch anzupassen. Dies stellt sicher, dass Energie effizient genutzt wird, während ideale Betriebsbedingungen für Server aufrechterhalten werden. Dies reduziert sowohl die Energiekosten als auch den CO2-Fußabdruck von Rechenzentren.
Die Rolle der Steuerung: SPSen und der Redfish-Standard
Redfish ist eine RESTful-Interface-API, eine Schnittstelle, die zwei Computersysteme verwenden, um Informationen sicher über ein Netzwerk auszutauschen. Basierend auf einem JSON-Datenformat ermöglicht das sichere, skalierbare Redfish Out-of-Band-Management für jedes Gerät, das eine Stromquelle und Zugang zu einer Netzwerkverbindung hat. Redfish wurde entwickelt, um Rechenzentrum-Hardware wie Server, Speicher, Netzwerkgeräte und Stromverteilungseinheiten (PDUs) zu verwalten und mit ihnen zu interagieren. Es ermöglicht die automatische Überwachung von Hardwarekomponenten einschließlich Sensoren, Netzteilen, Lüftern und Gehäusen sowie von Metriken wie Spannungs- oder Temperaturwerten.
Über Redfish können Benutzer Wartungsaufgaben wie das Setzen von Leistungsschwellen automatisieren, Remote-Wiederherstellungsverfahren durchführen, System- und Ereignisprotokolle sammeln, auf Warnungen und kritische Ereignisse reagieren und vieles mehr.
Speicherprogrammierbare Steuerungen (SPSen), die typischerweise zur Automatisierung und Steuerung industrieller Prozesse verwendet werden, können über Redfish mit Rechenzentren kommunizieren, indem sie die Redfish-API nutzen, um mit der IT-Ausrüstung und Infrastruktur innerhalb eines Rechenzentrums zu interagieren.
Hier sind einige Beispiele dafür, wie die Integration von Redfish mit SPSen dem Rechenzentrums-Management zugute kommen kann.
Energiemanagement
– Dynamische Energiemanagement-Verfahren: SPSen können verschiedene Aufgaben basierend auf den über Redfish abgerufenen Daten automatisieren. SPSen können Stromlasten dynamisch verwalten und so sicherstellen, dass Energie effizient zugewiesen wird. Zum Beispiel können SPSen die Stromverteilung basierend auf der aktuellen Serverauslastung ausgleichen und nicht essenzielle Geräte während Zeiten geringer Nachfrage abschalten.
– Fehlererkennung & Reaktion: Wenn Redfish-Daten auf einen Fehler im Stromsystem hinweisen, können SPSen das Problem schnell isolieren und den Strom umleiten, um einen unterbrechungsfreien Betrieb zu gewährleisten. Redfish liefert die notwendigen Daten, um diese Entscheidungen zu treffen, wie z.B. die Identifizierung der betroffenen Komponenten und die beste Art, den Strom umzuleiten.
– Ferngesteuerte, automatische Kontrolle, basierend auf der Nachfrage
: Redfish ermöglicht es, Steuerungsbefehle an Hardwarekomponenten zu senden; eine SPS kann daher Redfish verwenden, um einen Server ein-/auszuschalten oder ein Gerät aus der Ferne zurückzusetzen. Ein SPS-Steuerprogramm kann Routinen automatisieren, wie z.B. das Hoch- oder Herunterfahren von Systemen basierend auf der Nachfrage.
Kühlsteuerung
– Echtzeit-Steuerung:
SPSen zeichnen sich durch die Verwaltung der unmittelbaren Echtzeit-Operationen von Kühlsystemen aus und steuern zuverlässig physische Hardware wie die Anpassung von Lüftergeschwindigkeiten, die Steuerung von Kühleinheiten oder die Verwaltung von Flüssigkühlungspumpen, um sicherzustellen, dass die Kühlung genau auf die aktuelle thermische Last abgestimmt ist.
– Sensordaten — Redfish-SPS-Integration: Redfish sammelt Daten von Umgebungssensoren im gesamten Rechenzentrum, wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Luftströmungsraten; SPSen können auf diese Sensordaten über die Redfish-API zugreifen, um die aktuellen thermischen Bedingungen innerhalb des Rechenzentrums zu bestimmen.
– Fernverwaltung:
Redfish ermöglicht die Fernsteuerung von Kühlgeräten, die von den SPSen für Echtzeit-Anpassungen verwaltet werden können. Dies kann Befehle zur Anpassung des Luftstroms, zur Aktivierung von Kühlzonen oder zur Änderung des Stromzustands von Kühlgeräten umfassen.
– Umgebungssteuerung: In einem Rechenzentrum können SPSen in die Redfish-API integriert werden, um Umgebungsbedingungen wie Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Stromverteilung zu überwachen und zu steuern.
– Aktionen und Alarme: Über die Redfish-API können SPSen Echtzeit-Daten von Rechenzentrum-Hardwarekomponenten sammeln und diese verwenden, um bestimmte Aktionen basierend auf vordefinierten Bedingungen auszulösen, zum Beispiel Kühlsysteme anzupassen oder Alarme auszulösen, wenn die Temperatur einen bestimmten Schwellenwert überschreitet.
Datenerfassung und -analyse
– Redfish liefert eine Fülle von Informationen über die Hardware des Rechenzentrums. SPSen können diese Daten über die Zeit sammeln und Trends analysieren, die für die vorbeugende Wartung, die Optimierung des Stromverbrauchs und die Verbesserung der Gesamteffizienz genutzt werden können.
– Die SPS kann auch Daten für Compliance- und Prüfungszwecke protokollieren und sicherstellen, dass alle im Rechenzentrum durchgeführten Aktionen aufgezeichnet und nachvollziehbar sind.
Zusammenfassung
Über Redfish können SPSen Systeme weiter verbessern, indem sie sich mit anderen Rechenzentrums-Managementsystemen (wie DCIM – Data Center Infrastructure Management) verbinden, um eine umfassende Sicht auf den Betrieb des Rechenzentrums zu bieten. Die Integration mit anderen Systemen ermöglicht es SPSen, zu einem ganzheitlichen Ansatz des Rechenzentrums-Managements beizutragen und sicherzustellen, dass alle Aspekte der Umgebung optimiert und effizient betrieben werden.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass SPSen über Redfish mit Rechenzentren interagieren können, indem sie die API nutzen, um den Betrieb des Rechenzentrums zu überwachen und zu steuern und so ein effizientes und zuverlässiges Management der Infrastruktur zu gewährleisten. Diese Integration ermöglicht eine verbesserte Automatisierung, Echtzeitüberwachung und intelligente Entscheidungsfindung in Rechenzentrumsumgebungen.
