1. Management of a Sustainable Data Center Powered
by Renewable Energy Sources
Improving data center and IT efficiency
Hans-Dieter Wehle, Distinguished IT Specialist Green IT & Cloud Computing
Stefan Diederichs, Certified IT Specialist

2. Ausgangssituation
420 100.000 TB
Rechenzentren betreibt Daten werden verwaltet,
die IBM weltweit. gesichert etc.
1 Mio. qm 220.000
Gesamtfläche Server auf denen
Rechenzentren über 400.000
Betriebssysteminstanzen
laufen.

3. Das Ziel
Mit weniger mehr erreichen
- Data Center Betriebskosten senken
- Geringere Kapitalkosten
Qualitativ hochwertige Lösung
- Wiederverwendung, gemeinsame Nutzung
- Einfachere Integration in bestehende Strukturen
Dynamisches und adaptives Energiemanagement
- Optimierte Equipment -Auslastung
- Hohe Sicherheit
- Einfaches Management

4. IBM’s Reduzierungsoptionen für den Energieverbrauch
• Autonome Steuerung der Facility Infrastruktur abhängig
von der IT Auslastung
DATA CENTER • Integriertes Überwachen und Steuern der kompletten
LAYER IT- und Facility-Infrastruktur im Rechenzentrum
• Optimale Ausnutzung erneuerbare Energie
• Verantwortlichkeiten eindeutig festlegen
• Optimierte Maschinenauslastung durch differenzierte DC Rack View
WORKLOAD/SERVICE Auslastungssteuerung
MANAGEMENT LAYER • Policy-based Automation (What-IF)
• Workload Balancing und Provisioning-Tools ermöglichen
ein effektives Energie- und Wärme-Management
• Server-/Storage-Konsolidierung und Virtualisierung
• Bereitstellung und Begrenzung der benötigten Energie System View
SYSTEM
LAYER basierend auf dem gemessenen Verbrauch und der
benötigten Rechenleistung
• Ermitteln des tatsächlichen Energieverbrauchs

5. High Level Solution Design
DATA CENTER Workload Deployment
ACU, Cooler, Server
LAYER Gesteuert durch
On/Off
Energieregeln
Management der Daten und Workloads
WORKLOAD/SERVICE
Analytik Service (CFD Modelling & 2D Kriging)
MANAGEMENT LAYER
Monitoring und Discovery
Power Management Firmware Stromschienen
SYSTEM
LAYER

6. Solarstromnutzung im IBM Data Center
Lokale Wetterstation & Cloud Detection / DC
Lokale
Wettervorausplanung
von ca. 30 Minuten
Echtzeitmessung auf einer
Fläche bis 5 km und Überführung Multisource
in ein 2D Modell zur Steuerung Solar mono crystalline modules
DC Power
der Anlage. 34.5V*175 W *12 Nos * 8 Array’s
Supply
IBM P7 Server
HVDC
Power Grid

7. DC Lösungs-Komponenten und deren Funktionen
Capacity planning & energy management
User Interface
und Funktionen
Komponenten
7

8. Resultate und Fazit
Die Lösung ist mittlerweile teilweise oder komplett in
mehr als 80 IBM Rechenzentren eingeführt.
 28 % Energieeinsparung wurden erreicht
APP 3
APP 1
APP 2
APP 4
 Bis heute sind das ca. 37 Mio. kWh Stromersparnis
 Mehr als 200 Kühler konnten permanent
ausgeschaltet werden
 Viele tausend Server werden mittlerweile dynamisch
über Energieprofile gesteuert System 1 System 2
APP 6
APP 5
System 3
IBM Rechenzentrum, 4000 qm,
mehr als 6000 Server

9. Weitere Schritte
 Weiterer Ausbau in IBM und Kunden Rechenzentren
 Verbesserung der Komponentenintegration
 Weitere Integration in die Geschäftsprozesse
 Nutzung von Windkraft
 Verbindung von dynamischen IT Infrastrukturen und Cloud Services
Umgebungen