Это старая версия документа!

Энергосберегающие технологии серверов

Раздел о методах снижения энергопотребления серверного оборудования: моделирование и прогноз нагрузки, выбор и настройка аппаратных и программных технологий энергосбережения, а также интеграция с системами мониторинга и эксплуатации.

Моделирование и управление

Моделирование энергопотребления серверов

Практика и развитие

Карта процесса: от профиля нагрузки к энергосбережению

flowchart LR classDef big font-size:32px,stroke-width:1.2px,padding:10px; A["Профиль нагрузки (telemetry)"]:::big --> B["Моделирование (bottom-up / top-down)"]:::big B:::big --> C["Политики мощности и производительности"]:::big C:::big --> D["Технологии энергосбережения (CPU/GPU/DRAM/IO)"]:::big D:::big --> E["Оркестрация и консолидация (кластер)"]:::big E:::big --> F["Мониторинг KPI и обратная связь"]:::big

Опорная таблица: технологии и меры снижения потребления

Уровень	Технологии/настройки	Ожидаемый эффект	Основные риски/заметки
CPU/SoC	DVFS (P-states), расширенные C-states, EPP/EPB, capping (PL1/PL2), отключение неиспользуемых ядер/HT	Снижение потребления в простое и при неполной загрузке	Влияние на латентность и пик производительности
Память	DRAM power-down/self-refresh, понижение частоты при низкой нагрузке	Снижение потребления при малой активной выборке	Возможен рост задержек при выходе из power-down
GPU/ускорители	Application clocks, MIG/partitioning, авто-переходы в низкие P-states	Снижение энергии вне пиков, лучшее соответствие профилю	Ограничение максимальной производительности в burst-сценариях
Диск/Хранение	NVMe PS0–PS3, агрессивная политика очередей/flush, спящий режим для HDD	Снижение энергопотребления накопителей	Увеличение задержек при пробуждении HDD
Сеть/IO	Energy Efficient Ethernet (EEE/LPI), offload, управление скоростью/линком	Снижение потребления портов при низкой активности	Совместимость и влияние на jitter
Платформа	БП с высоким КПД (80 PLUS Titanium), эффективные VRM, адаптивные кривые вентиляторов	Снижение потерь преобразования и вентиляторной мощности	Требуется корректная термополитика и калибровка датчиков
ОС/Гипервизор	CPU governor (schedutil), NUMA-аффинити, tickless-ядро, page-cache policy	Лучшая утилизация и снижение холостого потребления	Нужны профили под workload
Оркестрация	Консолидация/автоскейл, sleep/hibernate узлов, workload placement по энергометрикам	Снижение мощности кластера в непик	Риски SLA, «горячие точки» нагрузки
ПО/Прикладной уровень	Асинхронные очереди, пакетирование, батч-окна, оптимизация алгоритмов	Снижение активного времени CPU/GPU	Требует доработки приложений

Подходы к моделированию энергопотребления

Подход	Кратко	Когда применять	Артефакты
Bottom-up	Суммирование компонентов (CPU/GPU/DRAM/IO) по телеметрии и моделям	Низкоуровневые оптимизации, POC оборудования	Карты КПД, модели «мощность-от-нагрузки»
Top-down	Регрессии по KPI сервиса и узлов, профили времени суток/недель	Планирование мощностей, кластерные политики	Профили нагрузки, целевые кривые мощности
What-if/сценарии	Сравнение политик и технологий (governor, capping, консолидация)	Обоснование TCO/ROI, выбор конфигурации	Матрица сценариев, отчёт по эффектам

Ключевые метрики и контроль

Performance per Watt (производительность на ватт) — целевая метрика выбора и тюнинга.
Idle/Low-load power — минимум при простое и на 10–30% загрузке.
Эластичность мощности — глубина и скорость переходов между P/C-состояниями.
Utilization vs. Power curve — реальная кривая мощности от утилизации.
Темп потребления вентиляторов — вклад вентиляторов в общую мощность узла.
Сертификаты/тесты — SPECpower/SERT (ориентиры сравнения платформ).

Контрольные вопросы

Есть ли валидированные модели «мощность-от-нагрузки» для ключевых профилей работы?
Определены ли политики DVFS/С-состояний и границы power-capping для разных классов задач?
Реализована ли консолидация в непик с возможностью усыпления части узлов без риска для SLA?
Учтён ли вклад вентиляторов и БП (кривая КПД) при выборе платформ и термополитик?
Настроен ли непрерывный мониторинг и A/B-оценка эффектов (до/после) по Performance per Watt?