====== Сценарные прогнозы энергопотребления ======

===== Подходы к форвард-анализу =====
Для прогнозов используют два класса моделей:
  * **Bottom-up (сценарный, технологический):** учитывает набор «что-если» по устройствам ИТ, инфраструктуре, PUE, структуре рынка.
  * **Экстраполяционный (макро-показатели):** масштабирует базовый уровень по агрегатным драйверам (например, глобальный IP-трафик или CAGR электроэнергии ЦОД).

^ Метод                 ^ Сильные стороны                                           ^ Ограничения и риски                         ^
| Bottom-up             | Привязывает прогноз к технологиям, операциям и структуре | Требует много разнородных данных; дорогой   |
| Экстраполяция         | Прост в применении; быстро даёт «границы» сценариев       | Игнорирует технологические и структурные факторы → большие ошибки |

<WRAP info>
* В отрасли практикуют горизонты 3–5 лет из-за высокой неопределённости (быстрые технологические циклы и изменчивый спрос).
</WRAP>

===== Формализация сценариев =====

Экстраполяция от базового года \(i\):
<WRAP center>
$$E^{DC}_{i+n} = E^{DC}_i \times (1+CAGR)^{n}$$
</WRAP>

Экстраполяция по сервисному индикатору (например, IP-трафик) с учётом ежегодной эффективности:
<WRAP center>
$$E^{DC}_{i+n} = E^{DC}_i \times (1+GR_{IP})^{n} \times (1-GR_{eff})^{n}$$
</WRAP>

Где \(GR_{IP}\) — годовой темп роста глобального IP-трафика ЦОД, \(GR_{eff}\) — ежегодное улучшение энергоэффективности.

Bottom-up сценарий (обобщённо):
<WRAP center>
$$
E^{DC}_{i+n}=\Big(\sum_{k} N_{k}\cdot P_{k}^{use}\cdot UF_{k}\Big)\times H \times PUE_{sc}
$$
</WRAP>
\(N_k\) — парк устройств класса \(k\), \(P_k^{use}\) — удельная мощность в рабочем режиме, \(UF_k\) — коэффициент загрузки, \(H\) — часов в году, \(PUE_{sc}\) — целевой PUE по сценарию.

===== Сопоставление результатов (качественно) =====
Наблюдения из ретроспективных сопоставлений:
  * Применение чистой экстраполяции от роста IP-трафика (порядка 30%/год) даёт крутые восходящие траектории.  
  * Добавление фиксированного ежегодного улучшения эффективности (например, 10–15%/год) сглаживает рост, но всё равно зачастую **перепредсказывает** фактические значения.  
  * Bottom-up траектории на 2010–2018 гг. показывали умеренный рост/плато за счёт выигрышей по эффективности и виртуализации, расходясь с экстраполяциями в **2–3 раза**.  
  * В продлении на 2020–2023 гг. «чистые» экстраполяции нередко дают уровни, которые в **3–7 раз** выше bottom-up сценариев с продолжением тренда эффективности.

<WRAP important>
* Опора на единичный макро-индикатор (трафик) без разложения на технику/операции → высокая погрешность и разнос ошибок во времени.  
* Экстраполяции легко строить, но они слабо объясняют природу изменений и плохо подходят для политики/планов по энергоэффективности.
</WRAP>

==== Рекомендации к применению ====
  * Для **коротких горизонтов (3–5 лет)** использовать bottom-up со сценариями: парк устройств, коэффициенты загрузки, дорожные карты PUE/охлаждения, доля виртуализации и облаков/гипермасштаба.  
  * Экстраполяции применять как «обрамляющие» сценарии (upper/lower bound), обязательно документируя \(GR_{IP}\), \(GR_{eff}\), чувствительность и допущения.  
  * Фиксировать диапазоны неопределённости (интервалы) и обновлять параметры ежегодно.  
  * Явно отделять **спрос сервисов** (IP-трафик, workloads) от **энергоёмности на единицу сервиса** (Вт на Гбит/с, Вт на вычислительный экземпляр).

===== Ключевые идеи =====
<WRAP tip>
* Прогнозы энергопотребления ЦОД высоко чувствительны к методологии и допущениям.  
* Bottom-up надёжен на ретроспективе и для 3–5 лет; экстраполяция — быстрый, но грубый инструмент.  
* Экстраполяции по трафику систематически завышают спрос на энергию, игнорируя технологические улучшения.  
* Добавление ежегодного \(GR_{eff}\) снижает, но не устраняет смещение экстраполяций.  
* Для планирования мощностей и политики энергоэффективности предпочтителен сценарный bottom-up с явными драйверами (PUE, виртуализация, плотность оборудования).  
* Лучший практический подход — комбинированный: bottom-up как базис + экстраполяционные коридоры неопределённости.
</WRAP>