Das Ganze ist mehr als die Summe seiner Teile: Was ist White Space?

Der White Space (auch Whitespace) in einem Rechenzentrum ist der Bereich, in dem zum Beispiel Server, Switches und Datenspeicherung untergebracht sind. Gegensatz: Grey Space.

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In welche Bereiche wird ein Rechenzentrum aufgeteilt? Was ist „das“ Rechenzentrum eigentlich? Manche werden sagen: Das kommt ganz darauf an. Nämlich auf die eigene Perspektive. Denn je nach der Zugehörigkeit zu der jeweiligen Rechenzentrumsabteilung können die Meinungen hierzu deutlich auseinander gehen. So ist es zum Beispiel einmal der Bereich, in dem die Server stehen, oder ´mal das gesamte Gebäude, das in einen so genannten White Space und Grey Space unterschieden werden kann.

Begriffsabgrenzung

Der White Space im Datacenter ist der Teil des Gebäudes, wo zum Beispiel die Server-Schränke, Switches und Datenspeicher stehen. Der andere Bereich, in dem die Kühlaggregate, Anlagen für die Unterbrechungsfreie Stromversorgung (USV) und sonstigen Betriebseinrichtungen untergebracht sind, wird im Allgemeinen als Grey Space bezeichnet. Idealerweise sollten die White und Grey Spaces für eine Reihe von Konformitäts- und Kundenanforderungen wie zum Beispiel PUE-Ratings überwacht und gesteuert werden. Das Datacenter Infrastructure Management (DCIM) erhebt den Anspruch, diese Bereiche kombiniert verwalten zu können.

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Der White Space-Bereich eines Rechenzentrums hat nichts zu tun mit der gleichnamigen esoterischen . Verglichen mit den herkömmlichen, modernen Programmiersprachen bestechen die esoterischen Sprachen wie Whitespace durch ihre ungewöhnlichen Sprachkonzepte. Denn die Befehle und Steuersätze bestehen aus definierten Folgen von Leerzeichen, Tabs und Zeilenumbrüchen.

Silo-Strukturen vermeiden

Ähnlich wie bei der definitorischen Bestimmung des White Space ist auch die persönliche Sicht der agierenden Teams auf die Effizienz ihrer teameigenen Abläufe und Methoden zu betrachten. Die Akteure können Server- und Storage-Admins, Datenbankspezialisten, Facility-Management-Teams oder auch Netzwerker sein. Weil in einem Datacenter eher selten ein tatsächlich synchronisiertes und orchestriertes Miteinander anzutreffen ist, wird in diesem Zusammenhang auch oft von „Silos“ gesprochen.

Aus diesem Grunde ist es immer noch eine weit verbreitete Praxis, dass jedes Team oder besser jedes „Silo“ meist spezifische Methoden und Tools im Einsatz hält, um den eigenen Aufgabenbereich zu managen sowie die implementierten Systeme zu betreiben. Dies rührt daher, dass die Betriebskonzepte und Zuständigkeiten meist historisch gewachsen und eher selten konzeptioniert sind. Dadurch entstehen teilweise erhebliche Unterschiede hinsichtlich der Aufgaben für die Teams sowie den heutigen Bedürfnissen an einen agilen und wirtschaftlichen Betrieb eines Datacenter.

Ganzheitlichkeit statt Teiloptimierung

Die anstehenden Themen wie Virtualisierung, Cloud und konvergente Lösungen werden daher die Situation in vielen Datacenter nicht erleichtern. Die „Digitale Transformation“ wird weiter Druck auf die Betreiber ausüben, um beispielsweise immer noch kürzere Bereitstellungszeiten zu realisieren. Wenn man sich vor Augen hält, dass die Bereitstellung eines Bare-Metal-Systems von der Konzeptionierung bis zur Übergabe einmal rund sechs Monate dauerte, gelingt dies mit einem virtuellen System per Cloud mitunter schon in wenigen Minuten.

Mit einer sich immer schneller ändernden Technik sollten ebenfalls die Prozesse und das Verwaltungs-Management überprüft werden, ob sie dieser noch gerecht werden. Ziel muss es sein, die Effizienz insgesamt für das Data Center zu optimieren. Hierzu müssen Systeme zur Koordinierung und Überwachung aller Bereiche des Rechenzentrums implementiert werden.

Kenngrößen und Einsparungen für mehr Effizienz

Für eine systematische Analyse der Effizienz eines Data Centers stehen eine Reihe unterschiedlicher Kenngrößen bereit. Als Basis dient eine konsequente und fortlaufende Erfassung der notwendigen Basisdaten wie zum Beispiel der Stromverbrauch oder die Temperaturen in den verschiedenen Bereichen. Daraus werden unter anderem folgende Key Performance Indicators (KPI) ermittelt:

• Die Power Usage Effectiveness (PUE) beschreibt das Verhältnis des gesamten Stromverbrauchs eines Rechenzentrums zum eigentlichen Energiebedarf der IT-Ausrüstung. Die PUE ist der maßgebliche Indikator zur Beschreibung der Energie-Effizienz.

• Der partielle PUE (pPUE) bezieht sich nur auf eine untergeordnete Größe der Infrastruktur eines Data Centers wie zum Beispiel die eingesetzte Klimatechnik. Ein Großteil der Data Center wird derzeit mit einer PUE im Mittelwert von etwa 2,0 betrieben. Das bedeutet, im Vergleich zu den ITK-Systemen geht doppelt so viel Energie in das Rechenzentrum. Durch Maßnahmen wie zum Beispiel einer optimalen Kühlung kann dieser Wert auf 1,5 bis 1,2 reduziert werden.

Kein Wunder wenn Kühlsysteme in der Regel rund ein Drittel des gesamten Energiebedarfs für sich alleine beanspruchen. Zudem wird bei einer zunehmenden Leistungsdichte auch ein steigender Bedarf an Kühlung zu erwarten sein. Moderne, wassergekühlte Systeme bieten hier gute Lösungsansätze. Denn die Wärmekapazität des Wassers ist um den Faktor 3.300 höher und die Wärmeleitfähigkeit ist in etwa 20-mal höher als die der Luft. Dieser Effekt verstärkt sich, je näher das Kühlmedium an der Wärmequelle platziert wird.

Unterbrechnungsfreie Stromversorgung

Hinsichtlich einer verbesserten Energiebilanz lohnt sich immer ein Blick auf die Kabelführungen. Patch-Felder (Verteilerelemente für Netzwerkkabel) sorgen für eine strukturierte Verkabelung. Ein weiteres, sehr wichtiges Thema ist eine Unterbrechnungsfreie Stromversorgung (USV).

Diese wird durch eine redundante Stromzufuhr von zwei verschiedenen EVU oder von diversen Umspannanlagen, redundanten Transformatoren und Niederspannungshauptverteiler (NSHV) gewährleistet. Bereits Ausfälle im Sekundenbereich oder kleinere Stromschwankungen können schon große Schäden an den empfindlichen IT-Systemen hervorrufen. Denn Stromausfall heißt immer Datenverlust! So sind gerade die Kosten für RZ-Ausfälle sowie auch deren Häufigkeit in der letzten Vergangenheit merklich angestiegen.

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