Kennzahlen für die Energieeffizienz von Rechenzentren Was ist das „Server Efficiency Rating Tool“ (SERT)?

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Die Optimierung des Energieverbrauchs von Rechenzentren ist dringlicher denn je. Für den Server-Bereich kann dabei die SERT-Suite gute Dienste leisten. Verwertbare Ergebnisse gibt es allerdings nicht auf Knopfdruck.

Die Energieeffizienz ist ein wichtiges Kriterium beim Kauf eines Servers. Schließlich wirkt sich dessen Stromverbrauch direkt auf die Kosten für die Stromversorgung und Kühlung eines Rechenzentrums aus.

Aber Vorsicht: wer wirklich Energie sparen will, muss mehr im Blick haben als einen bloßen Stromverbrauchswert. So spielt unter anderem die komplexe Wechselwirkung, in der Energieeffizienz und Arbeitslast stehen, eine entscheidende Rolle beim Vergleichen verschiedener Systeme.

Konkret heißt das: wenn ein bestimmtes Servermodell energieeffizienter ist, folgt daraus nicht unbedingt, dass es bei einer bestimmten Arbeitslast weniger Energie verbraucht als ein anderes, sondern nur, dass es mit der gleichen Energiemenge höhere Arbeitslasten verarbeiten kann.

Die gedankliche Anstrengung, die durch die beschriebene Wechselwirkung erforderlich ist, wird bei dem „Server Efficiency Rating Tool“ (SERT) der Standard Performance Evaluation Corporation (SPEC) deutlich. Für diese weltweit genutzte Benchmarking-Datenbank stellen regelmäßig viele renommierte Prozessor- und Server-Hersteller Daten bereit.

SERT-Daten sind leicht zugänglich

Die Mitte 2021 von SPEC veröffentlichte SERT-Suite ist ISO-konform und bildet den Kern der Norm ISO/IEC 21836:2020. Dieser Messstandard der nächsten Generation wurde in Zusammenarbeit mit führenden Vertretern globaler Regulierungsprogramme für Energieeffizienz entwickelt. Die SERT 2.0.4 Suite unterstützt die Zertifizierung der neuesten ARM-, Power-, Intel- und AMD-Architekturen, die an den globalen regulatorischen Energieeffizienzzielen orientiert sind.

Auch viele einschlägigen Gesetze und Verordnungen weltweit haben SERT als Grundlage. So haben die zuständigen Gremien in Japan, der Europäischen Union und der Vereinigten Staaten von Amerika die SERT-Suite 2.0 als bevorzugte Methode bei der Berechnung der Effizienz von Servern in Verordnungen codifiziert.

Nicht zuletzt nutzen auch viele Analysten SERT gern für Reports. In ihrem Report "Server Energy Efficiency: Five Key Insights" vom Mai 2023 bezeichnen die Autoren Tomas Rahkonen und Jay Dietrich die SERT-Suite als Industriestandard für die Messung der Servereffizienz. Die SERT-Daten seien leicht zugänglich und die verbindlichen Anforderungen an die Servereffizienz, die in der Ökodesign-Richtlinie der EU und im Energy-Star-Programm der USA zu finden seien, bezögen sich auf die SERT-Gesamteffizienz-Kennzahl.

Überdies könnten ausführlichere SERT-Daten (einschließlich SSJ-Daten) auf einfache Weise bei den teilnehmenden Serveranbietern angefordert werden, darunter Unternehmen wie Cisco, Dell, HPE und Lenovo.

Standardisierte Benchmarking-Techniken

Nach SPEC-Definition stellt die SERT-Suite ein Tool dar, das standardisierte Benchmarking-Techniken enthält, mit denen verschiedene Server- und Workload-Effizienzwerte berechnet werden, durch die die Energieeffizienz eines jeden Servertyps beurteilt werden kann. Die SERT-Suite testet Prozessoren, Arbeitsspeicher, Permanent-Speicher und Anwendungen bei verschiedenen Laststufen und liefert anschließend maschinen- und verwaltungslesbare Daten.

Der methodische Ansatz von SERT wird zum einen durch die jeweilige Konfiguration des Servers, zum zweiten durch die funktionale Arbeitsaufgabe („Workload“) und zum dritten durch die Leistungsintensität („Prozentbetrag der Serverausnutzung") bestimmt. Der Ansatz von SERT mit seinen Workloads und Worklets wird unter https://www.spec.org/sert2/SERT-metric.pdf

genauer erläutert.

Das Kennzahlensystem sowie das Testverfahren von SERT 2 wurde durch eine Arbeitsgruppe innerhalb von SPEC erarbeitet. Zu dieser Arbeitsgruppe gehörten neben Unternehmen wie Intel, HPE, Dell und IBM auch die Universität Würzburg.

Komplexe Zusammenhänge unbedingt beachten

SERT unterscheidet drei separate Workloads für Prozessoren (CPU), Arbeitsspeicher (Memory) und Festspeicher (Storage). Jeder dieser Workloads besteht aus einer Reihe von separaten Mini-Workloads, die als Worklets bezeichnet werden. Jedes der Worklets wird auf mehreren Laststufen (100 %, 75 %, 50 % und 25 %) ausgeführt.

Letztere werden anhand der Transaktionsrate definiert, mit der das Worklet ausgeführt wird. Der Durchsatz, sprich die Anzahl der pro Sekunde ausgeführten Transaktionen, ist die Hauptkennzahl für jedes Worklet.

So wird zum Beispiel das SSJ-Worklet (Server Side Java, SSJ), mit dem eine Online-Transaktionsverarbeitungsanwendung simuliert wird und die eine Anwendung darstellt, die sowohl die Prozessoren als auch den Speicher belastet, in acht Stufen bezüglich der Serverauslastung durchgeführt (12,5%, 25%, 37,5%, 50%, 62,5%, 75%, 87,5% und 100%), so dass in der SERT-Datenbank sehr detaillierte Daten für eine Energieeffizienzanalyse zur Verfügung stehen.

Zur Erklärung: das maximale Lastniveau (100 %) wird als das Lastniveau definiert, bei dem so viele Transaktionen wie möglich pro Sekunde ausgeführt werden. Bei den niedrigeren Lastniveaus wird die Transaktionszahl von den Testern gezielt gedrosselt.

Das bedeutet, dass die Laststufen nicht mit der CPU-Auslastung gleichgesetzt werden können. Ein Auslastungsgrad von 50 % bedeutet lediglich, dass ein Worklet im Vergleich zur Volllast nur 50 % der möglichen Transaktionen ausführt. Auch können Worklets, beispielsweise die Speicher-Worklets, den Speicher zu 100% beanspruchen, ohne dass die CPU vollständig ausgelastet wird.

Eine Kennzahl für die Energieeffizienzanalyse ist zum Beispiel „SSJ-Transaktionen in einer Sekunde pro Watt“. Diese lässt sich für jeden Server, der in der SERT-Datenbank aufgeführt ist, leicht berechnen, da die erforderlichen Daten (Stromverbrauch in Watt sowie SSJ-Transaktionen pro Sekunde für jede Stufe der Serverauslastung) in der Datenbank zur Verfügung stehen.

Eine 50%ige Steigerung dieser Servereffizienz-Kennzahl bedeutet beispielsweise, dass ein Server 50 % mehr IT-Arbeitslast ohne Anstieg des Energieverbrauchs oder dass er die gleiche IT-Arbeitslast mit 33 % weniger Energie abarbeiten kann.

„Stolpersteine“ bei der Nutzung der SERT-Suite

Nach der Einschätzung von Expertinnen des Umweltbundesamts sind die verfügbaren Informationen aus den Benchmark-Tests der einzelnen Worklets und der aggregierten Workloads sehr umfänglich und bilden ein breites Nutzungsszenario mit schwankenden Auslastungen ab. Dies sei repräsentativ für die meisten Anwendungen von Servern in Rechenzentren.

Allerdings würden Beschleunigungskarten, spezialisierte Co-Prozessoren mit neuen Arbeitsspeicherkonzepten, Netzwerk-Controller und andere Komponenten, wie sie vermehrt in aktuellen Systemen zum Einsatz kommen, noch nicht adäquat getestet. Dies sei jedoch nur eine marginale Schwäche von SERT-2.

Darüber hinaus ist nach Einschätzung der Expertinnen aus dem Umweltbundesamt besondere Umsicht bei der Beurteilung der jeweiligen Energieeffizienz eines Serversystems durch den Umstand geboten, dass die aggregierte SERT-2 Kennzahl sehr leistungsfähige Systeme etwas besser bewertet als weniger leistungsfähige Systeme.

Von der Energieeffizienz her seien aber die hoch performanten Systeme nur relativ besser. Absolut betrachtet benötigten diese Serversysteme häufig mehr elektrische Energie. Denn wenn ein solches Serversystem nur gering ausgelastet werde, könne die potenzielle (relative) Energieeffizienz keinen wirklichen Effekt erzielen. In einem solchen Fall könne ein „schwächeres“ Serversystem energetisch besser abschneiden, da die absolute Leistungsaufnahme, zum Beispiel aufgrund der geringeren CPU-Taktung oder RAM-Kapazität, geringer ist.

Worauf Energie-Optimierer in den Rechenzentren achten müssen

Die Empfehlung der Expertinnen vom Umweltbundesamt ist daher, dass man die Angabe des SERT-2 Wertes immer auch mit einer Angabe der durchschnittlichen elektrischen Leistungsaufnahme kombiniert. Und zusätzlich müsse der Energieverbrauch im Leerlauf betrachtet werden.

Konkret heißt das: wenn bestimmte Servermodelle energieeffizienter sind, folgt daraus nicht unbedingt, dass sie bei einer bestimmten Arbeitslast weniger Energie verbrauchen als ein Vorgängermodell, sondern nur, dass sie mit der gleichen Energiemenge höhere Arbeitslasten verarbeiten können.

Energieeffizienz und Arbeitslast stehen mithin in einer komplexen Wechselwirkung. Energie-Effizienz-Optimierer in den Rechenzentren müssen deshalb in erster Linie intelligente Konzepte zur besseren Arbeitslast-Verteilung beziehungsweise zur Komprimierung von Arbeitslasten auf weniger Server entwickeln. Und sie müssen nicht zuletzt leerlaufende Server identifizieren und abschalten.

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