Tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng là chìa khóa để sử dụng hiệu quả năng lượng trong bất kỳ quy trình, nhà máy hoặc trung tâm nào. Trung tâm dữ liệu là cơ sở hạ tầng đòi hỏi tiêu thụ nhiều năng lượng để cung cấp các dịch vụ liên quan đến internet quy mô lớn. Tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng rất quan trọng đối với việc thiết kế và phát triển một mô hình trung tâm dữ liệu hiệu quả giúp giảm nhu cầu năng lượng quá mức.

- Bài viết này đưa ra những nghiên cứu về nhu cầu năng lượng của các thành phần, đơn vị hoặc mô-đun 'chính' của cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu ở cả trạng thái hoạt động cao điểm và trạng thái nhàn rỗi.

1. Tầm quan trọng của trung tâm dữ liệu và thách thức về tiêu thụ năng lượng

Trung tâm dữ liệu có thể được xem như một cơ sở hạ tầng tính toán tiêu tốn nhiều năng lượng. Các dịch vụ dữ liệu từ trung tâm dữ liệu được cấu hình hoặc thiết kế để hoạt động liên tục mà không có thời gian nghỉ, do đó nó cung cấp khả năng truyền tải dữ liệu 24/7 và thúc đẩy sự tăng trưởng nhanh chóng của ngành công nghệ thông tin (CNTT), cũng như chuyển đổi nền kinh tế nói chung. Với nhu cầu ngày càng tăng đối với việc tính toán, xử lý và lưu trữ dữ liệu bởi nhiều dịch vụ quy mô lớn, như Google, Facebook,  các nhà khai thác viễn thông,  ngân hàng,  ngành công nghiệp dầu khí trong việc giám sát đường ống, các tổ chức nghiên cứu, và các bên khác, đã dẫn đến sự gia tăng của các trung tâm dữ liệu lớn với hàng nghìn máy chủ.

Với yêu cầu hỗ trợ một loạt các ứng dụng khác nhau, từ những ứng dụng chỉ chạy vài giây đến những ứng dụng chạy liên tục trên các nền tảng phần cứng, đã thúc đẩy việc xây dựng một cơ sở hạ tầng tính toán quy mô lớn. Từ vấn đề này, các trung tâm dữ liệu đã được coi là một trong những công nghệ then chốt hỗ trợ sự phát triển nhanh chóng của ngành CNTT, đồng thời tạo ra một thị trường toàn cầu có giá trị lớn.

Trung tâm dữ liệu là cơ sở hạ tầng tính toán quy mô lớn, có ngân sách năng lượng khổng lồ, dẫn đến nhiều vấn đề liên quan đến hiệu quả năng lượng. Hiện nay, năng lượng tiêu thụ bởi một trung tâm dữ liệu có thể được chia thành hai phần chính: năng lượng sử dụng bởi thiết bị CNTT (ví dụ: máy chủ, mạng, lưu trữ, v.v.) và năng lượng sử dụng bởi các cơ sở hạ tầng (ví dụ: hệ thống làm mát và điều hòa không khí). Thông thường, các phương pháp để quản lý tiêu thụ năng lượng của trung tâm dữ liệu sẽ bao gồm năm bước chính. Các bước này bao gồm: trích xuất tham số, xây dựng mô hình, xác thực mô hình, đánh giá độ tin cậy của mô hình và áp dụng mô hình vào một nhiệm vụ cụ thể như dự đoán. Trong đó, mỗi bước các kỹ sư sẽ thực hiện các công việc cụ thể như sau:

• Trích xuất tham số: Để giảm mức tiêu thụ năng lượng của một trung tâm dữ liệu, trước tiên các kỹ sư cần đo lường mức tiêu thụ năng lượng của từng thành phần và xác định nơi sử dụng nhiều năng lượng nhất. Đây là nhiệm vụ của giai đoạn trích xuất tham số.

• Xây dựng mô hình:  Các tham số đầu vào đã được chọn sẽ được sử dụng để xây dựng mô hình tiêu thụ năng lượng bằng cách áp dụng các kỹ thuật phân tích như hồi quy, học máy, học sâu,... Một trong những vấn đề chính trong bước này là một số tham số quan trọng của hệ thống, chẳng hạn như mức tiêu thụ năng lượng của một thành phần cụ thể trong trung tâm dữ liệu, không thể đo lường trực tiếp. Do đó, các phương pháp phân tích cổ điển có thể không tạo ra kết quả chính xác trong những trường hợp này, và việc áp dụng các phương pháp như tối ưu hóa bầy đàn(particle swarm optimization) sẽ hiệu quả hơn. Kết quả của bước này là đưa ra một mô hình năng lượng.

• Xác thực mô hình: Tiếp theo, mô hình cần được xác thực để đảm bảo phù hợp với mục đích ban đầu

• Đánh giá độ tin cậy của mô hình: Trong bước này, tính lặp lại và sự nhất quán của quá trình thực hiện là thước đo để cho biết độ biến thiên của mức tiêu thụ năng lượng của các thành phần.

• Áp dụng mô hình: Cuối cùng, mô hình đã được xác định có thể được sử dụng làm cơ sở để dự báo mức tiêu thụ năng lượng của các thành phần hoặc hệ thống. Những dự đoán này có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng của trung tâm dữ liệu, ví dụ bằng cách tích hợp mô hình vào các kỹ thuật như lập lịch nhiệt độ hoặc năng lượng, cải thiện các thuật toán được sử dụng, chuyển sang trạng thái tiêu thụ năng lượng thấp, giới hạn công suất, hoặc thậm chí tắt hoàn toàn các máy chủ không sử dụng,.., để làm cho các trung tâm dữ liệu tiết kiệm năng lượng hơn.

2. Các chiến lược tối ưu hóa năng lượng trong trung tâm dữ liệu

Hiện có rất nhiều chiến lược dùng để tối ưu mức tiêu thụ năng lượng trong các trung tâm dữ liệu nhằm đảm bảo tiết kiệm cả nhiên liệu và chi phí. Một số chiến lược nổi bật thường được áp dụng có thể nhắc đến như: Ảo hóa tài nguyên, lập lịch sử dụng năng lượng, đặt máy chủ ở chế độ ngủ, thiết lập hệ thống làm mát thông minh hay tối ưu hóa các thuật toán ứng dụng. Trong đó mỗi chiến lược đều có những mục tiêu khác nhau.

Đối với việc ảo hóa tài nguyên là một trong những chiến lược quan trọng để tối ưu hóa năng lượng. Bằng cách sử dụng công nghệ ảo hóa, nhiều ứng dụng có thể chia sẻ cùng một tài nguyên phần cứng, giúp giảm số lượng máy chủ vật lý cần thiết. Chiến lược này không chỉ tiết kiệm năng lượng mà còn giảm chi phí vận hành. Kỹ thuật lập lịch năng lượng nhằm phân bổ công việc đến các tài nguyên một cách tối ưu để giảm thiểu năng lượng tiêu thụ. Ví dụ, các công việc nhẹ có thể được phân bổ cho các máy chủ tiết kiệm năng lượng, trong khi các máy chủ mạnh hơn dành cho các công việc nặng. Bên cạnh đó, một trung tâm dữ liệu thường có một số lượng lớn các máy chủ không sử dụng vào những thời điểm nhất định. Việc tắt hoặc đặt những máy chủ này vào trạng thái ngủ có thể giảm đáng kể năng lượng tiêu thụ mà không ảnh hưởng đến hiệu suất hoạt động. Ngoài ra, hệ thống làm mát sử dụng cảm biến và trí tuệ nhân tạo (AI) để điều chỉnh nhiệt độ môi trường dựa trên tải công việc và nhiệt độ của các thiết bị. Ví dụ, sử dụng hệ thống làm mát bằng chất lỏng hoặc các giải pháp làm mát tự nhiên ở các khu vực có khí hậu lạnh. Cuối cùng, các thuật toán được sử dụng trong các ứng dụng chạy trên trung tâm dữ liệu có thể được tối ưu hóa để giảm mức tiêu thụ năng lượng. Ví dụ, các thuật toán tìm kiếm, xử lý dữ liệu, hoặc trí tuệ nhân tạo có thể được thiết kế để sử dụng ít tài nguyên hơn mà vẫn đạt hiệu quả cao.

Kết luận

Nhìn chung, tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong trung tâm dữ liệu không chỉ là một thách thức mà còn là một cơ hội để tạo ra các giải pháp công nghệ đột phá. Trong tương lai, với sự kết hợp giữa công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo, năng lượng tái tạo và các tiêu chuẩn quản lý năng lượng sẽ tiếp tục thúc đẩy hiệu quả năng lượng trong trung tâm dữ liệu. Đồng thời, hiện nay các nghiên cứu sâu hơn về tác động của các yếu tố như tải công việc, thiết kế phần cứng và hệ thống làm mát sẽ cung cấp thêm nhiều các chiến lược cải tiến trong việc tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng.

‍