Как я чуть не стал миллионером, продавая воздух, или почему Россия – не Америка
Простой 10 мин Программирование *Анализ и проектирование систем *Математика *Matlab *Инженерные системы * Кейс
Содержание статьи:
Лирическое отступление
Все знают, что Россия — энергетическая сверхдержава, она же – «разорванная в клочья Обамой бензоколонка». Но не все знают, как это может отражаться в области развития математического моделирования. Расскажу одну жизненную историю.
Начну с далекого 2007 года. Довелось мне в те времена поработать на крупном заводе, который «эффективные менеджеры» как раз делили на несколько отдельных предприятий, каждое из которых крутилось, как могло. В том цеху, который и стал одним из таких предприятий, на токарных станках могла крутиться (и крутилась!) металлическая болванка размером с автобус. А в печку для нагрева металла можно было затолкать паровоз. Целиком. Когда я в первый раз увидел токарный станок, на котором крутится и обтачивается деталь размером с автобус, моему восторгу не было предела. Гордость за страну переполняла до состояния «в зобу дыханье сперло». А потом старожилы показали ту часть цеха, где стояли фундаменты таких же станков и пояснили:
— А вот тут были станки для точной обработки. Их продали китайцам по цене металлолома.
— А почему вот другие не продали?
— Потому, что у них точность обработки такая, что их только в металлолом можно сдать. Поэтому они здесь работают и крутятся как могут, и обтачивают валы турбин Siemiens.
Схема бизнеса был гениальна: Siemiens привозил на завод многотонные болванки, их неделями и месяцами обтачивали до состояния заготовок и увозили для чистовой обработки в Германию. Где уже выполняли чистовую доводку на точных и дорогих станках. Главные затраты при черновой обработке – это износ станков и инструмента, зарплата токаря и электроэнергия, необходимая для вращения тонн металла. Поскольку электроэнергия в РФ дешевле немецкой, недели обработки болванок с лихвой окупают транспортировку, а низкая точность обработки не требует дорогого обслуживания и мало чувствительна к износу еще советского оборудования. В итоге весь бизнес заключался в «перепродаже» дешевой электроэнергии из РФ в Германию, но в виде металлических обточенных болванок.
Если вы думаете, что электроэнергию можно продавать только в виде обработанного металла, то вы заблуждаетесь. Ее можно продавать и в виде результатов математического моделирования. Схема ровно такая же: западный автоконцерн хочет провести расчет прочности на суперкомпьютере. Например, посмотреть, как машина разбивается о стенку. Понятно, что бить машину дорого и машин не напасешься. Можно посчитать на СуперЭВМ, но он жрет электроэнергии, как не в себя. Но при этом тут рядом Россия, где есть СуперЭВМ, дешёвая электроэнергия и эффективные манагеры (собственно, все, что нужно для профита). Берем модель в виде сетки для расчёта на западном 3Dсофте, благо в ней практически нет реальных данных по конструкции, отправляем русским ученым с СуперЭВМ и они за 3 копейки неделями обсчитывают варианты для западных автоконцернов. Считают на суперЭВМ, как БМВ, Рено и Мерседесы разбиваются об стенку, сжигая дешевую электроэнергию. Цифровой двойник, епта!
И вот в 2013 году у меня появился шанс тоже получить свою долю от продажи дешевых углеводородов, отбитых казаком Ермаком у хана Кучума. Нет, газовой скважины от дальнего родственника я в наследство не получил. Появилась возможность буквально из воздуха заработать денег за счет экономии электроэнергии в РФ, чтобы больше энергоносителей можно было продать за бугор.
Цифровой двойник дата центра
К нам обратилась одна крупная российская компания, «та-которую-нельзя-называть», но у которой по всей России целая куча дата-центров. А, как известно, перепады температуры в России могут быть от – 30 до + 40. И дата-центры нужно охлаждать. Для этого ставятся гигантские вентиляторы на крышах, но работают они неравномерно: зимой крутится 1 из 10, летом, когда прохладно, 5 из 10, а когда жарко (2 – 3 дня в году) все 10. Вопрос был в следующем: можно ли как-то посчитать суточные расходы охлаждаемого воздуха для дата-центра, чтобы определить, как рационально охлаждать, и сколько все-таки вентиляторов надо на крыше.
Первое предложение, с ходу, было такое: выкинуть 5 вентиляторов, пусть сервера пару-тройку дней в году работают с перегревом. Делов-то! Все равно они устаревают раньше, чем изнашиваются.
Но услышав доводы заказчика, я почувствовал запах больших денег и воображение уже нарисовало Ламборгини, Монако и замену математических моделей на реальных с грудью 5-го размера. Если нам удастся настроить подачу воздуха, так что бы сэкономить заказчику несколько процентов электроэнергии для охлаждения дата-центров, то денег хватит, чтобы самим охлаждаться коктейлями в Майями-Бич.
Как оказалось, нагрев серверного оборудования в процессе работы вызывает не только, и не столько повышенный износ, но и существенное увеличение затрат электроэнергии. Нагретые процессоры, память и жёсткие диски сжирают больше электроэнергии, чем холодные, а для дата-центра затраты электроэнергии — это очень большая статья расходов. Может получиться, что на охлаждение вентиляцией будет потрачено больше энергии, чем потери за счет нагрева. В этой ситуации в масштабах дата-центра, если организовать подачу воздуха так, чтобы сэкономить хотя бы несколько процентов, то можно озолотиться.
В момент обращения к нам, система охлаждения серверов уже была достаточно хорошо отработана. Четыре сервера объединялись в одну охлаждаемую ячейку, на которую работали три вентилятора с регуляторами.
На уровне отдельного сервера и охлаждающей ячейки компания имела хорошие подробные 3D-модели нагрева оборудования и его охлаждения. Используя эти модели, специалисты создали эффективную систему регулирования оборотов вентиляторов охлаждающих ячейки в зависимости от нагрузки на вычислительные мощности серверов. В зависимости от времени суток и конкретного дата центра нагрузка распределяется по-разному. Например, запустил кто-то в дата центре распределенный расчет – греются процессоры. Или, днем почта и мессенджеры – процессор, вечером народ валит домой и начинает качать фильмы – разгоняются и нагреваются жесткие диски, увеличилось количество поисковых запросов – пошла перегреваться память.
Можно померить профиль нагрузки и получить энерговыделение в каждом элементе. По профилю работы и энерговыделения можно настроить регуляторы вентиляторов, не просто «включен-выключен», а задавать обороты каждого вентилятора, которые тоже жрут электроэнергию так, чтобы общий расход электроэнергии был минимальным.
И все было хорошо для отдельного сервера и четырех серверов в ячейке, но, когда их больше 20 000, они стоят в одном помещении сложной конфигурации и охлаждаются из одного воздуховода, оптимальность начинает в исчезать. Поскольку в дата-центре арендуют вычислительные мощности разные организации и выполняются разные задачи, нагрузка постоянно меняется и, имея оптимальный регулятор на каждом отдельном сервере, общий коллектор и общий расход электроэнергии могут быть совсем не оптимальны. При этом у компании была объективная картина по нагрузке на каждый сервер, которую можно снимать в режиме online, чуть ли не каждую секунду. Но что с ней делать, не понятно. Классическая задача для цифрового двойника: снимаем данные, загоняем в модель и оптимизируем.
Проблема была в том, что считать нужно 20 000 серверов со своими системами регулирования и моделями охлаждения воздухом. Компания крупная и они, конечно, обратились к западным вендорам моделирующего ПО, которые в то время еще активно продавали свое ПО и услуги. Результат был следующий: посчитать дата-центр они были готовы, но скорость расчета была такова, что, получив данные по загрузке, оптимальный расход получался через сутки, когда уже было поздно. Либо рядом с действующие дата-центром нужно построить второй, в котором в 3D будет рассчитываться охлаждение первого, чтобы получить оптимальное охлаждения.
У компании уже было коммерческое предложение от поставщиков западного моделирующего ПО. И когда они пришли к нам, наша задача была показать, что мы сможем посчитать дата-центр целиком с учетом хитрых алгоритмов охлаждения каждого сервера. Тут-то нам карта и поперла.
Наше моделирующее ПО родом из атомной индустрии, где охлаждение – главная задача отрасли, поскольку атомный реактор упрощенно — это просто большой чайник, у которого при перегреве и кипении крышка подпрыгивает. Все знают, как в 1986 году в Чернобыле от перегрева подпрыгнула и перевернулась в воздухе крышка массой 2000 тонн. После этого считать охлаждение у нас научились. И любая научно конструкторская организация в Росатоме имеет по несколько расчетных тепло-гидравлических кодов для решения задач охлаждения реакторов. Более того, большая часть данных кодов еще и аттестована в специальных органах, которые проверяют насколько близко к реальности считает тот или иной расчетный код для оценки процесса охлаждения реактора.
Я уже ранее рассказывал, как создавать цифровой двойник для авиационного теплообменника. Это маленькая коробочка размером с корпус компьютера. Далее по нарастающей. Вот здесь описано как делать цифровой двойник системы кондиционирования воздуха для всего самолета. А теперь настоло время рассказать как делать цифровой двойник полного здания.
От 3D к 1D. Движение вверх по лестнице ведущей вниз
В качестве исходных данных у нас была полная честная 3D-модель одного сервера в различной конфигурации. Используя данную модель за 3 – 4 дня можно рассчитать варианты работы этого сервера с различной нагрузкой и в различном температурном режиме. Более того, данную модель можно завалидировать на реальном железном сервере. Также можно посчитать разные конфигурации (разные процессоры, количество памяти, разные жесткие диски).
3D модель охлаждения севера
Используя данные 3D-расчета, мы сформировали в среде структурного моделирования SimInTech 1D-модель, которая представляет собой набор таблиц, в которых собрано посчитанное в 3D модели выделение тепла всем элементами сервера при различных режимах работы. Далее достаточно простой интерполяции, что бы получить значение выделяемой энергию при любых условиях.
Принципы работы такой модели достаточно просты: каждый элемент является источником тепловой энергии, величина которой зависит от температуры элемента. Температура элемента определяется охлаждением за счет воздуха, коэффициенты теплоотдачи и коэффициенты гидравлического сопротивления также рассчитаны в 3D и валидированы на реальном оборудовании.
Поскольку у компании серверов в наличии неограниченное количество, то можно выделить несколько штук в разных конфигурациях, с разным количеством памяти, разными процессорами, разными жестким дисками и все их аккуратно рассчитать в 3D и проверить на реальных режимах работы.
Данные расчетов были упакованы в модель, в которой можно как в реальном сервере менять настройки, выбирать тип процессора, количество и тип памяти, количество и тип жесткого диска.
Модель во время расчета получает вычислительную нагрузку, рассчитывает тепловыделения и температуру всех компонентов. При этом за счет интерполяции проверенных данных результаты расчета получается практически мгновенно и с заданной точностью совпадают с результатами многочасового 3D моделирования. Точность расчета определяется тонностью температурных датчиков, использованных для валидации. Другими словами, мгновенный расчет ничем не отличается от расчета в 3D.
1D-модель охлаждения сервера
С точки зрения физики процесса, для системы вентиляции эту сложную модель можно представить как канал, в котором есть источник энерговыделения. Гидравлическое сопротивление этого канала-сервера, зависит от начинки реального сервера. Например, есть планка памяти – это дополнительный источник тепла и дополнительное сопротивление потоку. Величина сопротивления так же получена на стадии 3D моделирования.
Тогда модель охлаждаемой ячейки, состоящей из четырех серверов и трех вентиляторов, будет выглядеть, как показано на принципиальной схеме см. следующий рисунок.
1D модель ячейки охлаждения
Четыре сервера – это 4 канала с выделением тепла и местным сопротивлением, зависящим от конфигурации сервера (они могут быть разными в одной ячейке охлаждения). Вход воздуха — это общий коллектор (входной объем), из которого воздух всасывается в 4 сервера. На выходе стоят три вентилятора. Как говорилось выше алгоритм управления включает разгоняет и тормозит эти вентиляторы в зависимости, от температуры в серверах конкретной ячейки. Эта простая модель обеспечивает точный расчет подогрева воздуха в ячейке и температуру компонентов.
Чтобы, как нас учат классики теории цифровых двойников, обеспечить обмен данными цифрового двойника с «перваком», для каждого сервера формируется информационная структура в базе данных сигналов, в которую записывается конфигурация сервера, а также можно отправить данные реально работающего дата-центра.
Подготовленная 1D модель учитывает возможные конфигурации оборудования в дата центре, и мы спокойно можем выгрузить реальные данные о 10 000 серверов дата центра и заполнить цифровую модель (digital tween) каждого сервера согласно его реальному брату близнецу из дата центра. В информационной структуре базы данных находятся как исходные данные для расчета, так и результаты вычислений. Например, нагрузки на дисках, вычислительные нагрузки, температура компонентов — короче, весь необходимый фарш для расчета теплового потока в воздух и сохранения результата.
База данных с тысячами серверов
Дальше вопрос только ловкости рук и никого мошенничества. Собираем из ячеек стойки, соединяем вентиляционными коридорами, получаем модели охлаждения 10 000 серверов в одном помещении и создаем модель системы кондиционирования.
Расчетная модель воздушного охлаждения дата-центра
Таким образом, мы получаем инструмент, в котором можно учитывать индивидуальную загрузку каждого из 10 000 серверов и ее влияние на общую систему вентиляции. Точно также учитываются индивидуальные программы управления охлаждения ячейки: мы просто в векторном виде обсчитываем 100, 1000 или 10 000 регуляторов (сколько нужно) на одной расчетной схеме:
Индивидуальная схема управления локальными регуляторами
А поскольку у нас есть данные по реальной загрузке серверов в ретроспективе и перспективе, мы спокойно можем эту модель проверить, донастроить и валидировать.
Что бы удобнее работать с моделью дата центра в процессе наладки и настройки создаем панель управления, на которую выводим основные параметры работы вентиляции дата центра, а также сводные гистограммы распределения температур по основным устройствам.
Видеокадры управления системой воздушного охлаждения
Voilà, цифровой двойник готов.
Далее самое интересное, если вся эта система начинает считать хотя бы в реальном времени, то мы можем спокойно виртуально менять перераспределять нагрузку в дата центре и настраивать работу системы кондиционирования таким образом что бы экономить электроэнергию всей системы. А здесь уже включается на опыт создания гигантских моделей для расчета охлаждения АЭС. В итоге модель дата центра с 20 000 контрольных объемов, даже на ноутбуке считает в 1,6 раза быстрее реального времени.
Получается мы можем с ноутбуком, приехать в дата центр, забрать данные по текущей нагрузке на сервера, запустить программу на расчете и визуально сравнить параметры, рассчитываемые моделью (температуры, расходы воздуха и давления в системе), полученные в результате моделирования и реальные показатели работы дата центра. После этого мы можем в модели выполнять различные расчеты по оптимизации как загрузки в дата центре, так и работы системы вентиляции, каждый раз получать оптимальный поток воздуха и экономить электроэнергию. Набивая карманы и спасая планету от глобального потепления. Грета Тунберг должна быть довольна!
Общая схема расчета системы подачи воздуха
С такой моделью жить становится не просто, а очень просто. Берем данные из дата-центра, грузим в модель, она считает и выдает оптимальную нагрузку для системы управления вентиляцией – и, бинго! – мы экономим электроэнергию, охлаждаем серверы так, как нужно при любых вариантах загрузки. Брать процент с экономии электроэнергии за счет оптимальной подачи воздуха – это как знать прикуп и жить в Сочи. Ниже виде с демонстрацие работы модели охлаждения дата-центра.
Можно искать билеты во Флориду бизнес-классом. Что тут может пойти не так?
Россия – не Америка, бро
Проект был признан удачным, данные модели совпали с данными работы реального дата-центра. С чувством выполненного долга мы пошли к руководству компании делить будущие прибыли. Руководство компании выслушало нас внимательно, поблагодарило за удачную работу и вынесло вердикт. Для охлаждения компания использует воздух, воздух — это бесплатный ресурс, и экономить воздух не нужно, поэтому пусть включают вентиляторы на полную и не морочат ему, руководству, голову.
Так я не стал миллионером, потому что в России зима длится 9 месяцев, воздуха холодного – как у эскимоса снега, и наша точная модель охлаждения оказалась не нужна. Россия – не Америка, и охлаждать ее не надо. В России нужно обогреваться. А про это у меня есть другая статья и видео:
Теги:
- цифровой двойник
- 1D модель
- simintech
- simulink
- matlab
- математическое моделирование
- вентиляция
- дата-центр
- охлаждение серверов
Хабы:
- Программирование
- Анализ и проектирование систем
- Математика
- Matlab
- Инженерные системы
