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L’énergie totale de l’installation comprend la puissance dédiée à l’infrastructure du data center ou de la salle informatique, mesurée au compteur. Cela inclut toutes les charges, y compris l’équipement IT, les systèmes de refroidissement, les systèmes d’éclairage et les composants de distribution électrique, etc. L’équipement IT total comprend toute l’énergie alimentant les équipements de calcul, de stockage et de réseau, y compris les autres équipements de contrôle tels que les serveurs, les commutateurs KVM, les postes de travail, les écrans et les ordinateurs portables.

Malgré la simplicité du ratio et son utilisation en tant que mesure standard des performances, le calcul du PUE n’est pas aussi simple qu’il n’y paraît. Il existe plusieurs considérations pratiques à prendre en compte et d’autres indicateurs à intégrer.

Le PUE dans les data centers, un indicateur utile mais relatif

En général, le PUE n’est pas une mesure ponctuelle. Le suivi du PUE au fil du temps pour un seul data center révélera les performances de l’installation par rapport à son calcul de référence initial. Bien que l’Uptime Institute estime que le PUE moyen des data centers pour 2020 était de 1,58, cette mesure peut ne pas être entièrement utile pour la comparaison entre plusieurs data centers, chacun avec des configurations uniques.

Comparer les mesures de PUE de divers data centers, même d’installations très similaires, s’avère difficile. Deux data centers, de taille identique, mais localisés dans des lieux distants (régions ou pays) pourraient facilement consommer de l’énergie de manière radicalement différente pour un certain nombre de raisons. Par exemple, les différences de climat et de conditions météorologiques locales, les services du réseau électrique et même les matériaux de construction des installations peuvent avoir un impact sur la consommation d’énergie.

De plus, les différents gestionnaires de data centers peuvent accorder une importance différente à certains éléments dans les calculs de PUE. Les équipes doivent réfléchir à la manière de classer les sous-systèmes en charges IT, charges d’infrastructure ou non pertinentes, et même déterminer si une mesure est possible en pratique.

Par ailleurs, il existe d’autres éléments à prendre en compte qui rendent cet indice relatif. L’instrumentation de sous-systèmes spécifiques est peu pratique et coûteuse, donc ces derniers sont souvent exclus des calculs. C’est le cas des bandeaux de distribution électrique (PDU) par exemple, qui contiennent de nombreuses prises. Les points de mesure pratiques, tels des compteurs électriques, peuvent également inclure des charges non liées au data center et s’avérer difficiles à distinguer.

Autres mesures de rendement des data centers : une approche globale de la performance énergétique

Si le PUE mesure le rendement énergétique d’un data center, un autre indicateur mesure l’efficacité de l’infrastructure du data center. La DCiE (Data Center Infrastructure Efficiency) est le ratio entre la consommation d’énergie de l’équipement IT et la consommation d’énergie totale de l’installation ou le ratio entre 1 et le PUE.

Ceux qui calculent la DCiE doivent faire face aux mêmes défis que ceux qui mesurent le PUE : elles ne sont pas facilement comparables entre divers sites, même dans des data centers similaires.

Si ce processus est automatisé par le biais d’un logiciel de performance énergétique et en temps réel, le PUE et la DCiE peuvent fournir une qualité d’informations importante et capitale pour les opérateurs. En comprenant la consommation électrique à différents niveaux du data center, les fuites d’énergie et les systèmes sous-utilisés peuvent être facilement être découverts et les coûts réduits. La préservation de la ressource énergétique est alors facilitée.

Avec l’avènement et l’adoption de mesures telles que le PUE et la DCiE, d’autres mesures de l’efficacité énergétique sont apparues comme celles portées par The Green Grid.

On peut mentionner l’efficacité de la réutilisation de l’énergie (ERE) qui mesure la redirection de l’énergie vers d’autres usages du site, telle l’utilisation d’un échangeur thermique pour récupérer la chaleur rejetée par les équipements informatiques et s’en servir pour chauffer les bâtiments environnants.

Ou encore l’efficacité de la consommation d’eau (WUE) tente de mesurer la quantité d’eau utilisée par les data centers pour refroidir les équipements IT. Mais aussi dans un registre connexe l’efficacité de l’utilisation du carbone (CUE) est le rapport entre les émissions totales de dioxyde de carbone (CO2) causées par la consommation électrique totale du data center et la consommation électrique de l’équipement IT.

Avec l’adoption croissante de l’IA, du HPC et du calcul accéléré dans les data centers, d’autres mesures de l’efficacité énergétique peuvent être également considérées. Afin d’évaluer l’efficacité totale de l’ensemble de l’installation, il est possible de mesurer l’utilisation de l’énergie jusqu’au niveau du serveur, au lieu de se limiter au niveau du rack. Alors que le PUE considère l’énergie consommée au niveau du rack, deux mesures supplémentaires peuvent être considérées : l’ITUE (IT Power Usage Effectiveness) et le TUE (Total Energy Usage Effectiveness). L’ITUE permet d’évaluer la consommation énergétique pour l’équipement IT. Il prend en compte l’impact des composants auxiliaires au niveau du rack, comme les ventilateurs de refroidissement des serveurs, les blocs d’alimentation et les régulateurs de tension, qui peuvent consommer une part importante de l’énergie fournie. Il en découle la mesure du TUE (Total Power Usage Effectiveness), l’efficacité totale de l’utilisation de l’énergie. En multipliant l’ITUE (une valeur spécifique au serveur) et le PUE (une valeur spécifique à l’infrastructure du data center), cet indice permet de mesurer l’énergie totale dans le data center divisée par celle des composants de calcul intégrés dans l’équipement informatique (CPU, GPU, mémoire, machine…etc.).

In fine, il n’existe pas de système parfait de mesure de l’efficacité énergétique des data centers, car un système est propre à un site donné. Ce qui est certain, c’est qu’il faut avoir les outils pour avoir la capacité d’effectuer toutes ces mesures. D’un point de vue économique et écologique, ces données participent dès aujourd’hui à la transition énergétique et environnementale du secteur, demandée par les autorités, les clients et les utilisateurs finaux.

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