Une méthodologie d évaluation de l impact environnemental des centres de données informatiques

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1 Une méthodologie d évaluation de l impact environnemental des centres de données informatiques Vincent Bex Travail de diplôme ECOFOC

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3 Vincent Bex Une méthodologie d évaluation de l impact environnemental des centres de données informatiques ECOFOC Formation continue en écologie et sciences de l environnement Université de Neuchâtel Travail de diplôme, mai 2012 Sous la direction de Pierre Gigon Expert Stéphan Misteli

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5 Table des matières Chapitre 1 Introduction... 1 Développement durable... 4 Analyse du cycle de vie... 6 Impact environnemental, une définition... 6 Les TIC, problème ou solution?... 9 Chapitre 2 Question de recherche et méthode de travail Question de recherche Méthode de travail Recherche bibliographique Le choix des indicateurs Analyse de l infrastructure Inventaire des équipements du centre de données Le modèle Chapitre 3 La méthodologie Phase 1 mise en place du projet Phase 2 définition des indicateurs et évaluation de l infrastructure Définition des indicateurs Évaluation de l infrastructure Phase 3 - mise en œuvre Directives et performances Achats durables Recyclage du matériel électronique Les labels Consommation d énergie Mesures de réduction de la consommation d énergie Phase 4 communication Phase 5 mesurer l évolution Chapitre 4 Mise en application de la méthodologie Le Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV) Mise en place du projet Évaluation de l infrastructure et définition des indicateurs... 50

6 Configuration de l infrastructure Alimentation électrique Equipements informatiques Système de refroidissement Mesures de consommation Schéma de mesure Consommation IT Consommation des climatiseurs Consommation de la production d eau froide Ce que l on ne peut pas mesurer La consommation de l UPS La consommation de la production d eau froide La consommation des climatiseurs Empreinte carbone des climatiseurs et de l UPS Inventaire des machines du datacenter Provenance de l électricité Estimation de l empreinte carbone des énergies renouvelables Estimation de l empreinte carbone de l électricité de source non vérifiable Estimation de l empreinte carbone de l électricité consommée par le CHUV Analyse Résultats des mesures Les indicateurs Actions à entreprendre Le système de mesure Les valeurs de référence Le refroidissement Serveurs lame La gestion de l énergie La virtualisation Les politiques d achat L éducation des utilisateurs La production d électricité sur site Chapitre 5 Conclusion Annexe 1 Mesures et résultats... 69

7 Contenu du classeur Excel (exemple) Contenu du classeur Excel (CHUV) Annexe 2 Glossaire Annexe 3 Bibliographie Remerciements... 97

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9 Chapitre 1 Introduction 1

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11 En 2007, le GIEC (Groupe d experts intergouvernemental sur l évolution du climat), dans son quatrième rapport d évaluation concluait : «Le réchauffement du système climatique est sans équivoque. On note déjà, à l échelle du globe, une hausse des températures moyennes de l atmosphère et de l océan, une fonte massive de la neige et de la glace et une élévation du niveau moyen de la mer» 1. Figure 1: Concentrations atmosphériques de dioxyde de carbone, de méthane et d oxyde nitreux durant les dernières années (grands panneaux) et depuis 1750 (inserts). Les mesures sont déduites des carottes de glace (symboles de couleurs différentes pour diverses études) et d échantillons atmosphériques (lignes rouges). Les forçages radiatifs correspondants sont indiqués sur les axes à la droite des grands panneaux. {Source : IPCC 2007} 1 IPCC, 2007: Climate Change 2007: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. 1

12 Selon certains, il semblerait que les émissions de CO2 provenant de la combustion de carburants fossiles soient plus élevés que le prévoyaient les scénarios développés par le GIEC en D autres estiment qu elles ne sont pas plus élevées mais qu elles correspondent aux pires des scénarios 5. Figure 2: Cette figure montre que les estimations d émissions de CO2 en giga tonnes de carbone par année (GtC yr-1) pour (points noirs) et pour 2009 (cercle noir) sont contenues dans la fourchette des 40 scénarios de SRES 6. L encart dans le coin supérieur gauche montre ces scénarios jusqu en l an Ces gaz sont en grande partie responsables des changements climatiques observés depuis le début de l ère industrielle. Le principal gaz à effet de serre est le dioxyde de carbone (CO 2 ). Son potentiel de réchauffement global (PRG) sert de référence pour les autres gaz, permettant de les comparer entre eux. Tous les gaz n ont pas le même potentiel de réchauffement global, qui varie aussi en fonction de leur durée de vie. Le PRG d un gaz 2 Ganguly et al. Higher trends but larger uncertainty and geographic variability in 21st century temperature and heat waves Anderson et al. From long-term targets to cumulative emission pathways: Reframing UK climate policy Reichstein M. A biogeochemist looks at where all the emitted carbon dioxide is going Manning et al. Misrepresentation of the IPCC CO2 emission scenarios IPCC. Special report on emission scenarios

13 donné correspond à la quantité de CO 2 qui aurait le même impact sur l effet de serre. On parlera de kg ou tonne équivalent CO 2 (kgco 2 e ou tco 2 e). Par exemple, le méthane (CH 4 ) a un potentiel de réchauffent global de 23. Cela signifie qu un kilo de méthane dans l atmosphère participera autant que 23 kilo de CO 2 à l effet de serre. La figure ci-dessous montre le potentiel de réchauffement des différents gaz à effet de serre pour une échéance de 100 ans. Gaz Formule chimique Durée de vie Dioxide de carbone CO ans 1 Vapeur d eau H 2 O 1-2 semaines 8 Méthane CH 4 4 ans 25 Protoxyde d azote N 2 O 120 ans 298 {Source : IPCC 2007} Potentiel de réchauffement global à 100 ans En regardant autour de nous, dans notre vie de tous les jours, nous voyons que les appareils électroniques sont de plus en plus présents. Téléphones portables, smartphones, tablettes, ordinateurs portables, lecteurs mp3 sont entre toutes les mains. Ceci n est que la partie émergée de l iceberg. Tous ces appareils ont des capacités de connexion à Internet nous permettant de consulter toutes sortes d informations, de faire des recherches, d écouter de la musique, de prendre des photos, de regarder des films, de stocker des données et de téléphoner. Ces fonctionnalités nécessitent des quantités énormes de serveurs pouvant stocker et acheminer toutes ces informations. C est l ensemble de ces appareils que l on nomme Technologies de l Information et de la Communication (TIC). Ces serveurs, qu il faut alimenter en électricité, sont en général installés dans des salles dédiées. La quasi totalité de l électricité fournie à un serveur finira par être transformée en chaleur qu il faudra éliminer. Dans les datacenters, la densité de machines est élevée, jusqu à 60 par mètre carré, ce qui constitue un chauffage de plusieurs kilowatts. Sans refroidissement approprié, ces machines surchaufferaient rapidement et deviendraient inutilisables. Le refroidissement peut compter pour plus de la moitié de la consommation d un centre de données. Les TIC ont une grande responsabilité dans les émissions de gaz à effet de serre. Par exemple, un seul de ces serveurs de taille moyenne, sur sa durée de vie, a la même empreinte carbone qu un véhicule 4x4 parcourant km. En 2002 les TIC étaient responsables de 0.53 milliards de tonnes (Gt) équivalent CO 2 (CO 2 e) et pourraient émettre 1.43 GtCO 2 e d ici Ces valeurs correspondent à environ 2% des émissions mondiales 7, soit à peu près autant que l industrie aéronautique. Selon Forrester Research, un datacenter de 100 serveurs consomme autant d électricité en 1 mois que foyers en une année. La gestion des centres de données n est pas souvent faite sur un modèle de développement durable. Leur consommation est souvent bien supérieure à ce qu exigeraient les besoins réels. On sait par exemple que 60% des départements informatiques n utilisent que la moitié 7 Gartner Symposium/ITxpo 2007: Emerging Trends 3

14 de leur stockage disponible. Les responsables des centres de données sont souvent conscients des problèmes de réchauffement climatique et se rendent compte que leur domaine y joue un rôle important. Mais une fois des actions simples effectuées (arrêter les ordinateurs la nuit, limiter la quantité de papier imprimé, ), des initiatives plus importantes, au niveau de l entreprise, sont rarement appliquées 8. Les responsables basent leurs choix sur les performances des appareils et sont souvent liés à quelques fabricants n offrant pas toujours les alternatives vertes souhaitées. De plus, les professionnels de l informatique n ont souvent ni les connaissances ni les outils nécessaires pour estimer l impact environnemental de leur parc. 86% d entre eux ne connaissent pas leur empreinte carbone et seulement 15% ont prévu de la calculer, 38% aimeraient bien la connaitre mais ne savent pas comment s y prendre. Bien que les TIC soient un gros consommateur d énergie, la plupart des départements informatiques ne sont pas responsables des factures de leur consommation. Il semblerait que la moitié d entre eux ne voient pas les factures d énergie de l entreprise et que deux tiers d entre eux ne payent pas leur part de coûts, ceux-ci étant noyés dans les charges de l entreprise. Ce travail propose de développer une méthodologie permettant d évaluer l impact environnemental d un centre de données, pouvant être appliquée de manière simple. L évolution de cet impact pourra être observée dans le temps et l effet des mesures de réduction pourra être quantifié. Développement durable Le développement durable à été défini en 1987 par le rapport Brundtland : «Un développement qui répond aux besoins des générations du présent sans compromettre la capacité des générations futures à répondre aux leurs». Il se repose sur trois piliers, écologique, social et économique. Pour être qualifié de durable, le développement doit observer un équilibre entre ces trois piliers. 8 Molla et al., A PRELIMINARY REPORT ON GREEN IT ATTITUDE AND ACTIONS AMONG AUSTRALIAN IT PROFESSIONALS,

15 Figure 3: Les trois piliers du développement durable On peut se demander comment les TIC peuvent s intégrer dans ce schéma. On y voit assez bien l aspect écologique, peut-être aussi l aspect économique. Mais un système d information est un ensemble formé par l infrastructure technique et la structure organisationnelle et humaine d une entreprise. Il est composé de données, de traitements, d appareils (serveurs, routeurs, imprimantes, écrans, etc.) et de personnel qualifié et compétent pour le gérer. Nous avons vu plus haut que les TIC étaient énergivores mais elles sont aussi gourmandes en ressources naturelles et en métaux précieux. Il faut donc s attendre, dans un avenir plus ou moins proche, à voir les pressions augmenter sur les professionnels de l informatique. Celles-ci seront de type économique, écologique ou législative. On va leur demander de prendre en compte les aspects durables dès la conception de leurs systèmes. C est ce qu on appelle «GreenIT», TIC durables ou éco-tic. Les TIC durables, ou «Green IT» en anglais comprennent trois phases : GreenIT 1.0 aborde le problème des effets négatifs directs des TIC sur l environnement et les moyens de les réduire (émissions de gaz à effet de serre, consommation électrique, utilisation de matières toxiques). GreenIT 1.5 tient compte des aspects économiques et de leurs conséquences sur l organisation de la société et des entreprises (p. ex. travail à distance) GreenIT 2.0 englobe les leviers positifs des TIC sur le cœur d activité de l entreprise, sur l environnement et sur les conditions sociales. Dans ce travail nous allons nous limiter au GreenIT 1.0 en proposant une méthodologie permettant aux responsables de datacenter de quantifier l impact environnemental de leurs installations et de suivre celui-ci au fil des évolutions de leurs infrastructures. 5

16 Analyse du cycle de vie Une méthodologie d évaluation de l impact environnemental des datacenter utilisera principalement l analyse du cycle de vie pour estimer l empreinte carbone de la fabrication et de l utilisation des appareils. L analyse du cycle de vie (ACV) permet d estimer l impact environnemental d un produit ou d un service en analysant toutes les étapes de la vie du produit. Dans les cas des systèmes informatiques, on prendra en compte la fabrication des composants ainsi que leur assemblage, le transport vers l utilisateur final, la consommation électrique totale et le recyclage des appareils. L ACV est l outil principal permettant de comparer les impacts environnementaux des différents appareils ainsi que des différentes sources d électricité. Figure 4: Analyse du cycle de vie Une ACV peut rapidement devenir complexe suivant les limites que l on se fixe. Si l on prend l exemple d un ordinateur, on peut se contenter d en estimer le bilan carbone et d obtenir une valeur équivalent CO 2. Mais on peut aussi analyser la pollution des sols lors de l extraction des métaux nécessaires à la fabrication des composants électroniques, ou l impact sur la santé des ouvriers travaillant dans les usines de composants ou l épuisement des ressources tels que les terres rares. Les limites de l analyse dépendent de ce que l on cherche à démontrer ou à comparer. Impact environnemental, une définition Ce travail propose de développer une méthodologie d évaluation de l impact environnemental d un centre de données. L impact environnemental quantifie les effets d une action sur l environnement. Les impacts peuvent être classés en trois domaines, la santé humaine, la qualité des écosystèmes et les ressources. (Goedkoop et al. 2001). La méthodologie Eco-Indicator 99 9 propose de quantifier ces dommages: 9 Goedkoop M., Spriensma R. Eco-Indicator 99. A damage oriented method for Life Cycle Impact Assessment

17 - La santé humaine. Les dommages causés à la santé humaine sont mesurés en DALY (Disability Adjusted Life Years). Cette unité exprime le nombre d années de vie perdues en raison de maladies, de handicaps ou d une mort prématurée. Des modèles ont été développés pour les effets respiratoires et cancérogènes, les effets du réchauffement climatique, de la destruction de la couche d ozone et des radiations ionisantes. - La qualité des écosystèmes. Les dommages à la qualité des écosystèmes s expriment en pourcentage des espèces disparues sur un territoire donné en raison de la charge environnementale. L écotoxicité, l acidification et l eutrophisation ainsi que l utilisation et la transformation du sol sont pris en compte. - Les ressources. L impact de l extraction des matières premières est quantifié en fonction de la qualité des ressources minérales et fossiles restantes. Dans les deux cas l extraction de ces ressources aura pour conséquence un coût énergétique plus élevé pour les extractions futures. Figure 5: Cette figure montre une représentation générale de la méthodologie Eco-indicator 99. Les 4 cases au bas de la figure font référence aux procédures, tandis que les autres font référence aux résultats intermédiaires. Pour appliquer cette méthodologie à un centre de données, il faudrait analyser tous les composants des ordinateurs, du bâtiment et de la production d électricité. Pour des questions de temps, cette analyse dépasse le périmètre de ce travail. Il va se limiter à estimer l empreinte carbone des machines et de la consommation électrique participant au réchauffement climatique. Lorsque l on parlera d impact environnemental, le terme sera réduit à l impact des émissions de gaz à effet de serre. 7

18 Certains impacts du réchauffement climatique sont listés ci-dessous, la liste est loin d être exhaustive {Source : IPCC 2007} : 8 - Les ressources d eau potable et leur gestion. On observera une modification de la disponibilité de l eau avec une augmentation en région tropicale et une diminution de stock dans les glaciers. Les zones de sécheresse augmenteront. Les risques de crues dans les bassins fluviaux vont s accroitre. Les zones de salinisation vont s étendre en raison de l élévation du niveau de la mer. Des températures de l eau plus élevées, une intensité accrue dans des précipitations et de plus longues périodes d étiage exacerbent de nombreuses formes de pollution des eaux, avec des impacts sur les écosystèmes, sur la santé humaine, sur la fiabilité des systèmes d adduction d eau et sur leurs coûts opérationnels. - Les écosystèmes. Les écosystèmes suivants sont les plus vulnérables et feront face à des impacts écologiques sévères : les écosystèmes de la toundra, des forêts boréales, de montagne et de type méditerranéen, les mangroves et les marais salants, les récifs coralliens et les biomes des glaces de mer. Des impacts positifs tels qu une augmentation de la productivité primaire nette (PPN) auront lieu sur certains écosystèmes sous les hautes latitudes tandis qu une diminution sera observée sous les basses latitudes. Les forêts amazoniennes, la taïga chinoise, et la plus grande part des toundras canadienne et sibérienne présenteront très probablement des changements importants si les températures moyennes mondiales augmentent de 3 C. Tandis que les biomes des glaces de mer diminuent, les espèces dépendantes des pôles, y compris des prédateurs comme les pingouins, les phoques et les ours blancs, subiront très probablement une dégradation et une déperdition de leur habitat. - Les produits alimentaires, forestiers et fibreux. La production augmentera avec un réchauffement modéré sous les latitudes moyennes mais elle diminuera dans les régions tropicales et à saison sèche. Le risque de famine augmentera. On observera des changements dans la fréquence et l intensité des événements climatiques extrêmes. Au-delà d un réchauffement de 3 C, la production de denrées alimentaires diminuera. Des extinctions locales d espèces de poissons auront lieu. - Systèmes côtiers et région de faible altitude. Tous les écosystèmes côtiers sont vulnérables aux changements climatiques et à l élévation du niveau de la mer, particulièrement les coraux, les marais salants et les mangroves. Les coraux sont vulnérables au stress thermique qui aboutit en général à un blanchiment ou à la mort. L acidification des océans est un problème émergent qui comporte des impacts potentiels majeurs dans les zones côtières. Les inondations côtières dans les zones de basse altitude sont un risque qui deviendra probablement plus important. - Industries, établissements humains et société. Les bénéfices et les coûts des changements climatiques pour l industrie, les établissements humains et les sociétés varieront considérablement en fonction du lieu et de l échelle. Dans le bilan global, les effets nets seront plus probablement négatifs. Lorsque des phénomènes météorologiques extrêmes deviendront plus intenses et/ou plus fréquents avec les

19 changements climatiques, les coûts économiques de ces événements augmenteront. Certaines communautés et ménages pauvres subissent déjà les pressions de la variabilité climatique et des événements climatiques extrêmes. Dans de nombreuses zones, le changement climatique rendra les problèmes liés à l équité sociale plus aigus et aboutira à des pressions accrues sur les infrastructures et les dispositifs institutionnels gouvernementaux. - Santé publique. Les risques relatifs projetés attribuables au changement climatique en 2030 montrent une augmentation de la malnutrition dans certains pays asiatiques. Vers 2030, les inondations côtières aboutiront selon les projections à une augmentation massive de la mortalité. Les estimations de l augmentation du nombre de personnes courant le risque de mourir de la chaleur diffèrent entre les pays, les sites, la pyramide des âges et les mesures d adaptation mises en place. Globalement, on estime que des augmentations significatives auront lieu au cours de ce siècle. Des projections mêlées font état, pour ce qui est de la malaria, d une augmentation globale de la population à risque comprise entre 220 et 400 millions. Au Canada, on estime que l aire de répartition du vecteur de la maladie de Lyme s étendra d environ 1000 km vers le nord vers les années 2080 et que l abondance des tiques se multipliera par deux à quatre. Vers 2030, le fardeau des maladies diarrhéiques dans les régions à faible revenu devrait augmenter. Les TIC, problème ou solution? Selon une étude de la Commission Européenne, la consommation des centres de données en Europe de l ouest en 2007 était de 56 TWh 10. Selon l EPA (Environmental Protection Agency, l Agence américaine de protection de l environnement), en 2006 les centres de données américains ont consommé 61 TWh, soit environ 1.5% de la consommation totale du pays. Les datacenters sont considérés comme les consommateurs ayant la plus forte croissance. On estime que leur consommation double tous les dix ans. Des efforts de réduction de cette consommation auront un impact financier pour les entreprises mais contribueront surtout à la réduction des émissions de gaz à effet de serre. Les TIC ne sont pas seulement une industrie en tant que telle, ils sont présents dans tous les secteurs d activité et ont un fort impact sur la société. Leur production et leur utilisation ont des conséquences importantes sur le développement des domaines économiques, environnementaux et sociaux. Ils sont aussi des outils importants permettant d améliorer «l éco-durabilité» de l industrie et des entreprises. Ce domaine fait encore l objet de nombreuses recherches mais des applications évidentes sont déjà utilisées tels que la vidéoconférence ou le travail à distance réduisant le nombre de trajets des employés. L avenir promet de voir fleurir des applications permettant à la société de réduire son impact environnemental. 10 European commission Code of Conduct on Data Centres Energy Efficiency version

20 Dans leur rapport SMART , «The Climate Group» conclut que les TIC pourraient réduire de 15% les émissions totales de CO 2 d ici 2020 dans d autres secteurs, dans les catégories suivantes : Dématérialisation remplacer des activités à hautes émissions de carbone par d autres moins gourmandes comme la facturation électronique au lieu du papier, la téléconférence au lieu de longs voyages, l utilisation de documents électroniques au lieu des CD et versions papier. Moteurs intelligents introduction des TIC dans le pilotage des moteurs de lignes de production pour un meilleur contrôle de la consommation. Logistique intelligente les TIC peuvent faciliter la communication et la planification de l industrie du transport et de la livraison à domicile. Beaucoup de véhicules font des trajets retour à vide, une meilleure coordination entre les entreprises de transport pourrait réduire drastiquement l empreinte carbone de cette industrie. Bâtiments intelligents les bâtiments et leurs utilisations pourraient être beaucoup plus efficaces d un point de vue énergétique. Une meilleure gestion de l éclairage et du chauffage en fonction de l occupation, des systèmes automatiques de captage des rayons solaires ou au contraire de fournir de l ombre peuvent être offerts par les TIC. Smart grids une meilleure gestion de la demande en électricité et des compteurs intelligents peuvent aider les fournisseurs à rendre leurs systèmes plus efficaces. Par exemple, la génération d électricité en Inde produit la moitié des émissions de carbone du pays. Un tiers de cette énergie est perdue lors de la distribution et de l acheminement de l électricité vers les usagers. Les smart grids permettent d augmenter l efficacité du système de distribution et d en réduire les pertes, réduisant ainsi les émissions de CO 2 inutiles. L installation de compteurs domestiques en temps réel incite les utilisateurs à diminuer leur consommation. 11 The Climate Group and The Global e-sustainability Initiative (GeSI),SMART 2020: Enabling the Low Carbon Economy in the Information Age

21 Chapitre 2 Question de recherche et méthode de travail 11

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23 Question de recherche Les centres de donnée informatiques consomment beaucoup d énergie, souvent plus que nécessaire. Les spécialistes IT qui gèrent ces centres ne sont pas formés et n ont pas les connaissances nécessaires pour faire une évaluation de leur impact environnemental. La question de recherche qui va être traitée dans ce travail est : Est-il possible de développer une méthodologie simple, fiable et pragmatique permettant aux professionnels de l informatique d évaluer l impact environnemental des leurs centres de données? Le but est de leur proposer une méthodologie et de développer un modèle simples à mettre en pratique. Ces outils permettront de faire une estimation assez précise de la consommation électrique et des émissions carbone d une infrastructure informatique. Des évaluations de l infrastructure pourront se faire régulièrement et permettront de mesurer l efficacité des initiatives prises pour réduire la consommation et l empreinte carbone des centres de calculs. Méthode de travail La méthodologie de l évaluation de l impact environnemental des centres de données décrite dans ce travail a été élaborée selon la méthode de travail suivante. Recherche bibliographique Les problèmes environnementaux générés par les TIC sont de plus en plus présents dans la littérature et sujets de plus en plus de recherche. C est cependant un domaine complexe regroupant plusieurs disciplines, comme la consommation électrique des systèmes informatiques, les problèmes de refroidissement, l analyse du cycle de vie des ordinateurs, les questions de mesure de consommation, le rendement électrique des centres de données et bien d autres encore. Nombres de livres sont publiés sur le sujet, proposant des moyens de réduire la consommation énergétique des systèmes informatiques. En revanche il n existe pas d ouvrages proposant une méthodologie complète applicable à un centre de données et son infrastructure par des professionnels de l informatique sans formation spécifique. On trouve cependant beaucoup de recherches dans ce domaine, chacune étant 13

24 une pièce du puzzle offrant une vue globale de la problématique. Ces recherches sont généralement très spécifiques et n abordent qu une petite partie du problème. Celles qui ont été consultées lors de la réalisation de ce travail sont citées dans la section bibliographie. Plusieurs constructeurs informatiques ont publié des livres blancs traitant du problème de l impact environnemental des centres de données. Ces documents sont très pragmatiques mais couvrent, eux aussi chacun une partie spécifique du problème. Pour aborder tous les aspects de l impact environnemental des centres de données il a fallu extraire de cette littérature les éléments utiles pour obtenir des mesures suffisamment précises sans pour autant se perdre dans les détails. Le choix des indicateurs Le but de cette méthodologie est d avoir une série d indicateurs mesurables et comparables dans le temps, permettant d évaluer l effet des mesures prises pour réduire l impact environnemental. Il est généralement suffisant de se limiter à quelques indicateurs qui soient le plus représentatif possible de ce que l on veut mesurer 12. Analyse de l infrastructure Afin de pouvoir quantifier au mieux les indicateurs choisis, il est important de définir précisément ce que l on veut mesurer. Quels sont les points de mesures à considérer, quelles sont les valeurs avec le plus grand impact dans l équation de rendement énergétique et de consommation électrique? Ce sont les spécialistes des domaines concernés qui pourront répondre à ces questions. Il est important d avoir une vue d ensemble du centre de données, y compris de tous les éléments ayant une influence sur la consommation électrique ainsi que le bilan carbone. C est au cours d entretiens avec les responsables informatiques, les spécialistes en climatisation ainsi que les électriciens que l on obtiendra les informations nécessaires à avoir une vision d ensemble. Ces discussions soulèvent aussi tous les problèmes pouvant survenir quand à la possibilité ou l impossibilité d obtenir certaines informations. Par exemple, certaines valeurs de consommation électrique ne pourront pas être mesurées, faute d appareils adéquats. Il faudra alors faire une estimation des ces valeurs, rendant les résultats moins précis. C est cette partie qui a été la plus riche d enseignements quand aux difficultés que représente un tel projet, liant les aspects techniques et humains. Inventaire des équipements du centre de données Il est important d avoir un inventaire aussi complet que possible de tous les appareils dont on veut tenir compte dans l évaluation de l impact environnemental, ceci pour deux raisons. Tout d abord, pour pouvoir établir l empreinte carbone du centre de données il va falloir 12 Stanley John R., Brill Kenneth G., Koomey Jonathan. The Uptime Institute. Four metrics define Datacenter «greenness»

25 estimer l impact de chaque appareil lors des phases de fabrication, de transport et de recyclage. Ensuite, si certaines mesures ne peuvent pas être faites sur certains appareils, il sera possible de faire une estimation de leur consommation en se basant sur leurs caractéristiques techniques. La plupart des centres de données modernes sont gérés par des applications spécifiques qui contiennent généralement l inventaire exhaustif de tous les appareils. Le modèle Le but final est de modéliser le plus précisément possible l impact environnemental d un centre de données. Une fois ce modèle introduit dans un classeur de type Microsoft Excel, il sera possible d introduire des valeurs pour les variables du modèle (consommation, nombre et type de machines, etc.) et d en ressortir des valeurs pour le calcul des indicateurs qui pourront être comparées au fil du temps. 15

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27 Chapitre 3 La méthodologie 17

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29 Phase 1 mise en place du projet La première phase du projet consiste à définir le cadre, les objectifs à atteindre et les ressources disponibles. Les objectifs peuvent être de différente nature, comme par exemple la réduction de consommation et des coûts liés à l électricité, l amélioration de l utilisation des équipements informatiques, la participation à la responsabilité sociale de l entreprise ou la participation aux efforts de réduction de l impact environnemental de l entreprise. Ces objectifs devront rester dans le rayon d action des responsables du centre de données, s ils dépassent ce cadre, il pourrait être difficile de les atteindre en dehors d un projet englobant l entier du département informatique. Il est important de définir les limites du projet, par exemple, les serveurs hébergés ou les sites redondants (plan de reprise d'activité) seront-ils pris en compte? Il faut aussi évaluer ce qu il est possible de faire et dans quel laps de temps. Ceci dépendra fortement des ressources humaines mises à disposition. Bien qu il soit possible d améliorer l impact environnemental avec peu de moyens financier (en tout cas dans un premier temps), un tel projet nécessitera certainement des ressources humaines considérables. Les projets de type «top down» obtiennent de meilleurs résultats que ceux du type «bottom up». Il est donc important d avoir l appui de la hiérarchie avant le lancement du projet qui de ce fait obtiendra plus facilement les ressources nécessaires 13. Phase 2 définition des indicateurs et évaluation de l infrastructure Le but de cette phase est d évaluer la situation actuelle qui servira de référence permettant de mesurer les améliorations apportées à l infrastructure. Les indicateurs seront choisis en fonction du cadre qui a été fixé dans la phase précédente. Les éléments à évaluer 13 The Carbon Trust. Creating an awareness campaign

30 dépendront des indicateurs choisis. Dans le cadre d un centre de données, le projet peut être divisé en trois catégories : - La gestion des directives et des performances - La gestion des actifs - La consommation d énergie Définition des indicateurs Idéalement il faudrait combiner des indicateurs ayant trait aux directives d entreprise qui démontrent des intentions (par exemple les politiques d achat) ainsi que des indicateurs statistiques comme la consommation totale du centre de données ou le bilan carbone. Sur la base des mesures ou de l estimation de la consommation décrites ci-dessous, il sera facile de calculer ces indicateurs. Après l implémentation de la phase 3 on pourra revenir sur le choix des indicateurs si l on se rend compte que des améliorations peuvent être faites dans d autres domaines. Le PUE L indicateur incontournable et le plus répandu pour quantifier l efficacité énergétique d un centre de données est le PUE (Power Usage Efficiency). Il entre dans la catégorie de la consommation d énergie. Dans un centre de données parfaitement efficace la totalité de l'électricité fournie au centre de donnée alimenterait la charge IT, ce serait le cas idéal. Cependant, il y a bon nombre d'appareils qui consomment du courant, autre que les appareils informatiques. On peut citer notamment, les appareils de refroidissement, les UPS, les transformateurs, l'infrastructure de distribution d'électricité, les ventilateurs, l'éclairage ou les systèmes anti-incendie. C est le rapport entre la puissance totale utilisée et la puissance fournie à l'infrastructure IT que l on appelle Power Efficency Usage (PUE). Par exemple, pour un PUE de 2, si l on introduit 2 Wh dans le datacenter, seul 1 Wh servira effectivement à faire fonctionner les appareils informatiques, le reste sera «perdu» dans le fonctionnement de l infrastructure. Plus le PUE est petit, plus le centre de calcul est efficace du point de vue énergétique, 1 serait la valeur idéale. PUE = P totale /P IT P totale, puissance totale fournie au datacenter P IT, puissance servant à alimenter les appareils informatiques 20

31 Figure 6: Schéma de principe de l alimentation d un centre de données La Figure 6 démontre la répartition de l alimentation d un centre de données. On voit que seule une partie de l électricité entrant dans la salle est utilisée pour l alimentation IT, c est la partie qui nous intéresse dans le fonctionnement d un centre de données. Le reste est considérée comme «perdue» ou comme du gaspillage en terme de PUE. Cette puissance sert principalement à refroidir l inefficience des appareils et à alimenter l infrastructure auxiliaire. C est, entre autre, sur ces pertes que l on pourra travailler pour réduire l impact environnemental, soit en réduisant la chaleur à dissiper, soit en instaurant de nouvelles technologies comme le «free cooling». La valeur du PUE varie dans le temps. Beaucoup d'appareils, tels que ventilateurs, climatiseurs, humidificateurs ou pompes, s'enclenchent et se déclenchent selon des cycles plus ou moins réguliers, qui sont souvent de quelques dizaines de minutes. De plus ces cycles sont modifiés selon des conditions extérieures, notamment la température. C'est pourquoi une valeur instantanée du PUE ne donne que peu d'indication sur l'efficacité d'un centre de données. Pour avoir une bonne image de l'efficacité il est important de prendre des moyennes sur différentes périodes. Par exemple pour prendre en compte de variations saisonnières, une moyenne annuelle sera utile, tandis que pour estimer l'impact d'un nouveau système de stockage, on prendra plutôt une moyenne mensuelle. La période de la moyenne sera choisie en fonction des éléments que l'on veut quantifier. Plusieurs variables ont un impact sur le PUE et il est important de les comprendre afin de pouvoir mesurer l'efficacité de manière adéquate. L effet de la charge IT L une des conditions qui change avec le temps dans un centre de données est la charge IT. Le PUE n est pas directement proportionnel à la charge IT. Un ordinateur qui fonctionne à 20% de sa puissance processeur ne chauffera pas 4 fois mois que s il fonctionne à 80%. La 21

32 puissance de refroidissement nécessaire n est donc pas proportionnelle à la charge processeur. La figure ci-dessous montre le rapport entre la charge IT et le PUE. Figure 7: L'évolution du PUE en fonction de la charge IT. {Source: APC} On voit que plus la charge IT est élevée, plus le PUE diminue. La charge IT varie au cours de la journée, une mesure instantanée du PUE ne sera donc pas égale à la moyenne journalière ou mensuelle. Ceci est important dans la manière d interpréter le PUE. La variation du PUE en fonction de la charge a un autre effet important sur la manière d interpréter la valeur du PUE. La figure ci-dessous montre la courbe du PUE en fonction de la charge IT de deux datacenters (A et B). Figure 8: Exemples de l'évolution du PUE en fonction de la charge IT pour deux datacenter différents 22

33 En prenant les deux points marqués pour chacun des datacenters on voit que le datacenter A a un PUE de 2.0 tandis que le B a un PUE de 1.7. On pourrait penser que le datacenter B est plus efficient que le A. Mais si l on compare les deux courbes on se rend compte que le centre A est généralement plus efficace que le B. Le problème dans ce cas là est que le datacenter A a été nettement surdimensionné par rapport aux besoins. Il ne fonctionne qu à 10% de sa capacité. L effet des conditions extérieures L efficacité énergétique d un centre de données est aussi influencée par les conditions extérieures. Si le vent, l humidité ou l ensoleillement ont une influence sur l efficacité, le facteur principal est la température extérieure. Le PUE va augmenter avec la température extérieure, car les systèmes de climatisation auront besoin de plus d énergie pour abaisser la température des centres. L effet de la modification des paramètres Il y a de nombreux paramètre qui peuvent être définis par les responsables des centres de données qui vont influencer le PUE. On citera notamment la température ou le taux d humidité dans la salle, la modification de la configuration des faux-planchers, le nettoyage des filtres à air, le déplacement des machines dans la salle, etc. Toutes ces variables vont varier au fil du temps, influençant les valeurs du PUE. Lors de l interprétation de ces valeurs il va falloir être prudent et analyser chacun des paramètres. On définira lequel a influencé les valeurs et pourquoi. Par exemple, imaginons que l on initie une campagne de remplacement des alimentations des serveurs par des plus efficientes en automne. A la fin du projet, vers la fin de l année, on va mesurer le PUE. En le comparant avec celui d avant le début du projet (au mois d août), on va se rendre compte qu il s est nettement amélioré. Il va maintenant falloir déterminer quels facteurs ont influencé le PUE. Certainement le remplacement des alimentations, mais en hiver, le refroidissement consomme moins d électricité car les conditions extérieures sont plus favorables. On voit ici l intérêt d avoir des valeurs pour les indicateurs sur de longues périodes afin de les comparer de manière plus précise. Les autres indicateurs D autres indicateurs pourront être choisis en fonction de ce que l on désire démontrer avec l étude d impact. Il est suggéré de définir entre 3 et 5 indicateurs qui seront utilisés pour mesurer les progrès et améliorations du système. D autres indicateurs peuvent être calculés à titre indicatif. Les indicateurs doivent 14 : - Être intuitifs o Leur signification doit être aussi claire que possible 14 Stanley John, Brill Kenneth and Koomey Jonathan. Uptime Institue. Four metrics define datacenter "Greenness"

34 o Il doit être évident s il est bon que la valeur augmente ou diminue o Ils doivent être aussi simples que possible - Être scientifiquement exacts et utilisés précisément - Avoir une granularité telle qu ils soient facilement analysables et qu ils puissent être assignés aux bonnes personnes impliquées dans la gestion du centre de données. - Pouvoir se combiner élégamment pour que l équation de consommation d énergie du centre de données soit simple. - Faciliter le calcul de l énergie perdue dans les processus et configurations. - Pouvoir s appliquer à tous les équipements du centre de données (serveurs, stockage, réseau et équipements futurs). - Être suffisamment flexibles pour s adapter aux nouvelles technologies. - Être précis pour éviter toute ambigüité (p.ex. pleine charge signifie pleine charge processeur ou pleine charge électrique?). - Être indépendant des fournisseurs. Les indicateurs sur les directives et les performances Au début de l initiative «green IT» ces indicateurs seront de type qualitatif, par la suite ils deviendront quantitatifs. Indicateur Mesure Exemple Directives d éco achat Oui/Non Non Directives de recyclage Oui/Non Non Performance environnementales incluses dans les évaluations personnelles ou de départements Oui/Non Non Une fois le projet «green IT» commencé les résultats deviendront quantitatifs. Indicateur Mesure Exemple Directives d éco achat Oui/Non % Oui 90% Directives de recyclage Oui/Non % Oui 100% Performance environnementales incluses dans les évaluations des départements Oui/Non Améliorations constatées? Oui Les indicateurs sur la gestion des actifs Les indicateurs dans cette catégorie nécessitent une connaissance exhaustive de l inventaire du datacenter et montrent la quantité de ressources nécessaires à l entreprise. Lors de la définition des indicateurs il faudra trouver le meilleur moyen de définir la taille de l entreprise. Si l entreprise est composée principalement d employés fixes on basera les indicateurs sur le nombre de plein-temps ou équivalents plein-temps (EPT). Par contre si la part d employés temporaires est conséquente, rapporter les indicateurs aux nombre de postes de travail pourrait être plus indiqué. 24

35 Les indicateurs suivants peuvent être considérés : Indicateur Nombre de serveurs physiques/virtuels Serveurs par employé ou équivalent plein-temps Serveurs par station de travail Unité Nbre Nbre Nbre Les indicateurs sur la consommation d énergie Les indicateurs sur la consommation d énergie pourront être calculés sur la base des mesures effectuées dans le datacenter. Indicateur Consommation IT par employé Consommation totale du datacenter par employé PUE Consommation par serveur physique/virtuel Unité kwh/an kwh/an Nbre kwh/an Les indicateurs sur les émissions carbones Dans cette catégorie il sera intéressant de connaître les émissions totales des TIC et d observer leur évolution au fil du temps. On pourra aussi rapporter ces valeurs au nombre d employés ou de postes de travail dans un but de comparaison avec d autres entreprises. Les indicateurs suivants peuvent être considérés : Indicateur Total des émissions de C02 équivalent imputables aux TIC Emissions de CO 2 par serveur Emissions de CO 2 par poste de travail Emissions de CO 2 par employé Unité tco 2 e/an kgco 2 e/an kgco 2 e/an kgco 2 e/an Il faudra s assurer d avoir toutes les données nécessaires pour calculer les indicateurs choisis. Celles-ci seront recueillies durant l évaluation de l infrastructure. Évaluation de l infrastructure La gestion des directives et des performances La gestion des directives et des performances vise à évaluer ce qui est déjà en place en termes de «green IT». Les questions à se poser sont les suivantes : - Tient-on compte des facteurs environnementaux dans l achat de notre matériel? - A-t-on des directives environnementales provenant de la direction dans les guides d achat? - A-t-on des directives écrites au sujet de la gestion et du cycle de vie du matériel? - Essaye-t-on d étendre au maximum la durée de vie de notre matériel? - Existe-t-il des directives de recyclage de notre matériel informatique et si oui sait-on ce qu il en advient? Si tel est le cas, ces directives sont-elles écrites et suivies par tous les employés? 25

36 - Est-ce que l on respecte la législation concernant les opérations IT et le recyclage? - Les employés sont-ils au courant de l impact environnemental du matériel IT? - Y a-t-il des critères environnementaux dans le choix des consultants ou entreprises extérieures? La réponse à ces questions donnera une idée de la situation actuelle de l entreprise. Il n y a pas matière à s inquiéter si les réponses à toutes ces questions sont négatives, cela démontre seulement qu il y a une forte marge de progression. La modélisation de l infrastructure Il est tout à fait possible de modéliser complètement l efficacité énergétique d un centre de données. Le modèle contiendra les variables de consommation d énergie, de pertes et les effets des conditions extérieures (température et humidité de l air) 15. Un tel modèle (Figure 9) sera intéressant dans le cas de la construction d un nouveau datacenter. Il permettra d évaluer les performances en fonction de tous les facteurs. Il permettra aussi de dimensionner le centre de données de manière précise. Figure 9: Modélisation complète de la consommation d'un centre de données {Source: APC Schneider Electric} Dans le cas d un centre existant il n est pas nécessaire de considérer un tel niveau de détail. On n introduira pas, par exemple, l influence des conditions extérieures. Ce facteur est défini et ne peut pas être influencé. Les pertes thermiques seront aussi laissées de côté. Seule la consommation électrique sera prise en compte. La Figure 10 montre un tel modèle simplifié. 15 Neil Rasmussen, APC by Schneider Electric. Electrical efficiency measurement for data centers. White paper

37 Figure 10: Modélisation simplifiée de la consommation d'un centre de données Les éléments du modèle seront ensuite introduits dans un tableur de type Microsoft Excel. Combinés de manière appropriée ces éléments permettront de calculer les indicateurs choisis. Un exemple d un tel modèle est donné dans l annexe 1. En voici la description : Indicateurs. C est sur cette page que l on listera tous les indicateurs choisis pour le projet et qu on en calculera la valeur. Directives et performances. On répondra ici aux questions liées aux directives existantes relatives aux TIC. Consommation électrique. Cette feuille contient toutes les valeurs de consommation électrique mesurées. Les consommations et pertes totales pourront être calculées. Les relevés seront faits à intervalles réguliers. La périodicité sera définie en fonction des besoins. Dans le cas présent des valeurs mensuelles et annuelles sont prévues. Equipements. On tiendra à jour l inventaire de tous les appareils équipant le centre de données. Pour chaque machine on notera le bilan carbone des phases de fabrication, transport et recyclage. Cette valeur sera aussi calculée pour la période définie (mensuelle et annuelle, ici). Cette information sera utilisée dans le calcul des émissions totales de CO 2 du datacenter. Le facteur de forme (U) sera utilisé pour estimer la densité globale de la salle machine. Cette information sera aussi utile si l on décide de réorganiser les machines dans 27

38 les baies pour en augmenter la densité. La puissance et le nombre d alimentations pourront être utilisés pour estimer la consommation IT au cas où des mesures ne pourraient pas être faites. Schéma de mesure. Le schéma de mesure montre les différents points qui seront considérés dans le modèle. Pour une meilleure compréhension, les autres feuilles du classeur Excel feront référence à ces points. Constantes. Les constantes nécessaires aux calculs des indicateurs seront enregistrées dans cette feuille. On pense notamment au prix de l électricité ou à sont bilan carbone. Dans cet exemple on calcul les émissions carbone d un kwh utilisé par le CHUV. Une valeur de durée de vie est définie pour chaque type de machine afin de calculer son bilan carbone annuel. La gestion des actifs La gestion des actifs est la partie dans laquelle on va faire l inventaire de tous les éléments qui entreront dans le calcul des indicateurs. Ces informations seront introduites dans le tableau Excel. C est aussi dans cette phase que l on va analyser l infrastructure qui permettra de définir les points de mesure de consommation d énergie. Les informations nécessaires sont : - Le nombre de serveurs, stockages, équipements réseaux et autres équipements à l intérieur des limites fixées dans la phase 1. - L inventaire des équipements non-informatiques tels que climatiseurs, UPS, ventilateurs, systèmes d extinctions. - Le nombre d employés ou équivalents plein-temps. - Les connexions qui existent entre les appareils ci-dessus qui détermineront à quels endroits les mesures de consommation devront être faites. Ce dernier point peut être complexe et mérite que l on s y attarde. Il faudra tout d abord établir un schéma de mesure pour avoir une représentation graphique de notre système. Un exemple simple est donné à la Figure 11. Figure 11: Schéma de mesure simplifié d'un datacenter 28

39 La connaissance détaillée de l infrastructure peut prendre du temps. Il va falloir impliquer les gens concernés par l alimentation électrique, la climatisation, l alimentation IT et l infrastructure auxiliaire (éclairage, détection incendie, etc.). Puis on pourra déterminer les points de mesure à considérer. Certains de ces points ne pourront pas être mesurés pour différentes raisons. Par exemple, on n aura peut-être pas les appareils de mesure nécessaires ou les endroits seront physiquement inaccessibles. Il faudra trouver un moyen de quand-même quantifier ces valeurs. Soit en achetant les appareils nécessaire soit en faisant des estimations. Par exemple, les données des constructeurs permettent d estimer la consommation ou le rendement d un appareil. On pourra aussi estimer une consommation sur la base de mesures faites sur un autre appareil similaire. C est le soin apporté à cette étape qui définira la précision des résultats des mesures. Il faut cependant faire attention à ne pas se perdre dans des détails inutiles. Souvent une estimation sera suffisante et pourra éviter des dépenses inutiles. Elle évitera aussi de passer beaucoup de temps à définir une valeur qui n aura que peu d influence sur le résultat final. C est à la personne responsable du projet d estimer quelles sont les ressources à engager et quel degré de précision est requis. La consommation d énergie L estimation de la consommation d énergie est sans doute la partie la plus lourde d un projet «green IT». En se basant sur l inventaire et l analyse de l infrastructure faits à l étape précédente il va falloir mesurer les consommations des différents équipements. Les mesures de consommation se font à l aide d appareils mesurant la tension et le courant dans les lignes d alimentation, permettant de calculer la quantité d énergie utilisée. En multipliant la tension par le courant on obtient une puissance : P = U*I P : Puissance [Watts] U : Tension [Volts] I : Courant [Ampères] La puissance multipliée par le temps donne une quantité d énergie. E = P*t E : Energie [Wattheure] P : Puissance [Watts] t : temps [heures] C est cette quantité d énergie, mesurée en kilowattheure, qui est notamment utilisée pour la facturation par les compagnies productrice d électricité. On va aussi pouvoir connaitre l empreinte carbone d un kilowattheure d électricité provenant d une certaine source (par exemple, l électricité provenant du photovoltaïque produit entre 35 et 58 gco 2 eq/kwh). Ces chiffres permettront de quantifier l empreinte carbone de la consommation du datacenter. Il y a trois stratégies qui sont applicables à la mesure des consommations. 29

40 Estimation de la consommation électrique Cette méthode est simple et économique. Elle se base sur les données théoriques des équipements. Les puissances des équipements sont généralement fournies par les constructeurs. Ces valeurs sont les puissances maximum des alimentations, il faudra donc leurs appliquer un facteur de correction en fonction de la charge des machines, sachant par exemple qu un serveur ne fonctionne jamais à 100% de la capacité de son alimentation. Pour affiner les valeurs on pourra prendre quelques échantillons de mesures sur un nombre restreint de machines et appliquer ces valeurs à tous les équipements. Mesures manuelles Cette méthode consiste à prendre des mesures manuelles sur les équipements. Très chronophage, les résultats seront cependant nettement plus précis que pour la méthode décrite ci-dessus. Des campagnes de mesures seront faites sur une certaine période avec des compteurs d énergie capables de prendre des mesures à intervalles réguliers. Ces appareils sont disponibles dans le commerce pour quelques centaines de francs. Certains ont la possibilité d être consultés à travers le réseau. Le principal problème ici est que les centres de données sont souvent alimentés par plusieurs lignes électriques et que pour avoir des mesures simultanées et cohérentes il faudrait avoir autant d appareils de mesure à disposition ce qui peut s avérer dispendieux. Mesures automatiques Cette option est de loin la plus simple d utilisation et la plus précise. Elle demande par contre un investissement initial non négligeable. Des compteurs d énergie fixes sont insérés dans le circuit d alimentation des différents appareils impliqués dans le centre de données (serveurs, UPS, climatisation), fournissant des mesures en temps réel et en permanence. Il sera dès lors possible de mesurer la consommation en fonction de différents évènements (périodes des vacances, sauvegardes, saisons, etc.). De plus, l effet de certaines mesures prises pourra être mesuré immédiatement, comme par exemple trouver la température idéale d une salle machine. Si on abaisse la température, les climatiseurs vont consommer davantage mais les ventilateurs dans les machines vont consommer moins. A l inverse, si l on augmente la température, les ventilateur tourneront plus vite et consommeront davantage tandis que les climatiseurs consommeront moins d énergie. Avec un système de mesures fixe il sera facile de trouver la température idéale de manière empirique. Estimation de l empreinte carbone Les émissions de gaz à effet de serre imputables aux TIC se montent à 2% des émissions mondiales, soit autant que l industrie aéronautique. Elle pourrait être responsable de 3% de celles-ci d ici La consommation électrique des équipements de salles machines comptent pour une grande partie de l impact environnemental de celles-ci, les appareils fonctionnant 24 heures sur 24, 7 jours sur 7 tout au long de leur durée de vie. Cependant, les émissions des phases de fabrication, transport et élimination ne sont pas à exclure car elles sont loin d être négligeables. Il est bon de noter qu en plus d être émettrices de CO 2, la fabrication des composants électroniques utilise beaucoup de produits chimiques et de métaux lourds. Cet aspect sort du cadre fixé pour ce travail et ne sera pas traité. Pour être complet il faudra 30

41 encore tenir compte des émissions liées à la construction du datacenter lui-même. Ces valeurs sont généralement prises en compte lorsque la salle machine est logée dans un bâtiment dédié. Si elle est intégrée dans un bâtiment ayant plusieurs fonctions il devient difficile de séparer les émissions liées à la fonction datacenter des autres fonctions. La production d électricité Plusieurs études sont disponibles évaluant le bilan carbone des moyens de production d électricité. Même si les valeurs varient d une étude à l autre, les ordres de grandeurs restent les mêmes et il est possible d en extraire des chiffres indicatifs. Ceux fournis ici proviennent d une publication du gouvernement du Royaume-Uni 16. Fossile La combustion d énergies fossiles pour la production d électricité est de loin le moyen émettant le plus de CO 2. La plupart des émissions sont dues à la phase de production, celles issues de l extraction ou de la construction des centrales étant proportionnellement minimes. - Les centrales au charbon sont les plus émettrices avec des valeurs comprises entre 800 et 1000 gco 2 e/kwh suivant le type de charbon et de technologie utilisés. - Les dérivés du pétrole sont relativement peu utilisés en Europe pour alimenter des centrales électriques, si ce n est comme moyen d appoint lors de pics de consommation. De telles centrales émettent environ 650 gco 2 e/kwh. - Les centrales à gaz émettent environ 500 gco 2 e/kwh. Nous ne considérons ici que les émissions de gaz à effet de serre mais ces technologies émettent d autres substances nocives pour l environnement et l être humain telles que particules fines, NOx etc. Renouvelable Les énergies renouvelables ont des taux d émissions nettement plus faibles que les énergies fossiles. - La plupart des émissions dues à l électricité d origine photovoltaïque (PV) proviennent de la phase de fabrication, lorsque le sable est chauffé à haute température pour en extraire le silicium. La production d électricité émet entre 35 et 58 gco 2 eq/kwh selon l emplacement des cellules. Dans les pays bénéficiant d une intensité solaire plus forte, elles ont un meilleur rendement. - L énergie hydraulique se divise en deux catégories, celle des barrages et celle des centrales au fil de l eau. Dans les deux cas, une fois construites, ces centrales sont peu émettrices de gaz à effet de serre, à part, dans certains cas l émission de méthane provenant de la végétation inondée. Une centrale de barrage émet entre 10 et 30 gco 2 e/kwh, ces émissions étant principalement générées lors de la 16 Postnote No 268. Carbon footprint of electricity generation. UK Parliament Office of Science and Technology

42 construction qui nécessite de grandes quantités de béton et d acier. Les centrales au fil de l eau sont les moins productrices de CO 2 avec moins de 5 gco 2 e/kwh. - La production d électricité à partir de la géothermie génère également des émissions de gaz à effet de serre principalement lors de la construction des installations. On estime ces émissions entre 15 et 55 gco 2 e/kwh. - L énergie éolienne a aussi un faible taux d émissions, celles-ci provenant à 98% de la fabrication (acier, béton, fibre de verre). Le reste provient de la maintenance des installations. On estime à 5 gco 2 e/kwh les émissions provenant de l électricité éolienne. - La combustion de biomasse est considérée comme neutre en termes d émissions de CO 2, le gaz émis durant la combustion étant celui absorbé durant la croissance des plantes alimentant les générateurs. Il faut cependant prendre en compte la phase de production des végétaux qui elle est émettrice de CO 2 (utilisation de machines, engrais, transport). Selon le type de végétaux et les moyens de combustion, la biomasse émet entre 25 et 93 gco 2 e/kwh. Notons que pour augmenter le rendement des centrales à combustion, fossile ou non, la technique du couplage chaleur-force est utilisée. La chaleur dégagée lors de la production d électricité est récupérée et utilisée en général en chauffage à distance. Nucléaire La production d énergie nucléaire émet peu de gaz à effet de serre avec des valeurs d environ 5 gco 2 e/kwh. La phase d exploitation n émet qu un pour cent de cette valeur, le reste provenant principalement de l extraction de l uranium, l enrichissement et la fabrication du combustible. Le démontage des centrales ainsi que le traitement et l entreposage des déchets participe à hauteur de 35% des émissions. De nouveau, nous ne considérons ici que les émissions de gaz à effet de serre mais nous savons que l énergie nucléaire pose notamment le problème de taux de radioactivité élevé aux alentours de centrales ainsi que celui du traitement et de l entreposage des déchets qui ont un fort impact environnemental. Sans parler du risque d accident qui ne doit pas être écarté. La fabrication des appareils Il existe relativement peu d études récentes publiques abordant le sujet du CO 2 embarqué dans les appareils équipant un centre de données. Les analyses de cycle de vie existantes n utilisent pas de méthodologie commune 17 ce qui rend difficile la comparaison entre les différentes machines et les différents constructeurs. Par exemple, pour un ordinateur personnel (PC), ces études n arrivent pas toutes à la même conclusion quant à savoir laquelle de la phase de production ou celle d utilisation a le plus grand impact dans le cycle de vie. En 2006 ont été édictées les normes ISO et qui fixent un cadre de réalisation des analyses de cycle de vie les rendant fiables, comparables et reproductibles. Certains constructeurs se basent sur ces normes pour publier l empreinte carbone de leurs 17 Yao, M. A., Higgs T. G., et al. (2010). Comparative Assessment of Life Cycle Assessment methods Used for Personal Computers. Environ. Sci. Technol. 44(19):

43 machines. Malgré cela, une étude récente 18 estime, en se basant sur l analyse de cycle de vie d un serveur, que l incertitude est de +-15% pour la phase de fabrication et de +-35% pour le cycle de vie complet. En 2011, Dell a réalisé une analyse de cycle de vie pour un serveur PowerEdge R La configuration du serveur est la suivante : 2 processeurs Intel Xeon 12 GB de RAM 4 disques durs de 146 GB 2 alimentations 1 lecteur DVD 4 ventilateurs L étude prend en compte les phases de fabrication, de transport, d utilisation (sur une période de 4 ans) et de recyclage. L empreinte carbone totale est d environ 6360 kgco 2 e, dont 5960 uniquement lors de l utilisation. Figure 12: Empreinte carbone totale [kg CO2 eq] du Dell PowerEdge R710 aux Etats Unis Apple publie l empreinte carbone de la plupart de ses appareils sur son site internet 20. On y trouve des valeurs pour le Xserve, de la gamme serveur. La configuration n est pas aussi 18 Weber, Christopher. Uncertainty and Variability in Product Carbon Footprinting (April 2012). Journal of Industrial Ecology, Vol. 16, Issue 2, pp , Available at SSRN: 19 Dell. Carbon Footprints of Dell Desktops, Laptops, Mobile Devices and Servers

44 précisément décrite que pour la machine Dell mais les critères sont semblables, issus des normes ISO et et les quatre phases, production, transport, utilisation et recyclage ont été prises en compte. La valeur donnée pas Apple est 4160 kgco 2 e, dont 85% lors de la phase d utilisation. Nous voyons qu il n est pas facile de chiffrer précisément l empreinte carbone des appareils d une salle machine. Mais les chiffres donnés par Dell et Apple semblent cohérents étant donné les gammes respectives des deux machines mentionnées. Dans les deux cas le plus grand impact vient de la phase d utilisation. Il est dès lors possible de faire une estimation, étant donné que l empreinte carbone de la production électrique est connue plus précisément. En retirant la part des émissions imputables à l utilisation, il nous reste 400kg de CO 2 émis pour la fabrication du Dell PowerEdge et 624kg pour le Xserve. Avec seulement deux valeurs il est difficile d extrapoler l empreinte carbone pour différentes machines. Mais en prenant une valeur moyenne de 500 kgco 2 e par serveur nous ne serons pas loin de la réalité. Ceci n incluant que les phases de fabrications, de transport et de recyclage qui ne comptent que pour environ 15% à 20% des émissions, même avec une erreur de 20% sur ce point, l erreur finale ne sera que de 3% à 4%. La construction du datacenter Evaluer précisément l empreinte carbone du bâtiment construit pour loger le centre de données peut se révéler long et complexe. On trouve cependant des tabelles donnant des valeurs indicatives pour chaque élément de construction (porte, plancher, béton, plafonds suspendus, ) que l on peut additionner pour obtenir une estimation des valeurs d émissions. Certaines entreprises sont spécialisées dans les analyses du cycle de vie des matériaux de construction. Elles peuvent fournir des valeurs beaucoup plus précises mais le coût de l opération sera aussi plus élevé. Si l on construit un bâtiment dédié à l hébergement d un datacenter, il serait bon de mandater une telle entreprise lors de l élaboration du projet afin de limiter l impact environnemental du bâtiment. Cependant, lors d un projet d évaluation de l impact environnemental d un centre de données existant, l intérêt de connaître l empreinte carbone du bâtiment est limité vu que l on n a plus d influence sur celle-ci. Phase 3 - mise en œuvre Maintenant que les informations de consommation sont connues, il est temps d imaginer les actions à mener pour améliorer les indicateurs définis à l étape 2. L avantage de prendre des mesures de consommation en permanence est que les effets des initiatives d économie prises peuvent être mesurés rapidement. Il va falloir déterminer les actions à mener qui auront les plus d impact sur les indicateurs, tout en nécessitant le moins de ressources. Par exemple, avant de remplacer tous les serveurs classiques par des serveurs lame (consommant quelques pourcents de moins) il sera certainement plus efficace d optimiser le système de refroidissement. On va d abord se concentrer sur quelques actions d amélioration. Puis on en mesurera les conséquences avant de passer aux prochaines actions. Certaines actions pourront être prises à des coûts quasiment nuls mais ayant des 34

45 effets non négligeable sur la consommation électrique. C est le cas par exemple de l augmentation de la densité de serveurs dans les baies proches des climatiseurs. Cette action ne requière aucun investissement à part de la main d œuvre et peut considérablement améliorer le rendement du système de climatisation. Directives et performances Les indicateurs de cette catégorie seront principalement améliorés par la communication et des directives claires de la direction. Si les exigences sont écrites et que les employés sont au courant de celles-ci, elles auront plus de chances d êtres respectées que si elles restent au bon vouloir de l ingénieur qui a besoin d un nouveau serveur. Achats durables Les directives d achats durables définissent les critères à prendre en compte lors de l acquisition de nouveau matériel. Comme mentionné précédemment, il existe encore peu de serveurs ou d équipements réseau certifiés par les différents labels. On a cependant vu au cours des dernières années que le nombre d appareils certifiés augmentait rapidement et que cette tendance s accroit. On peut donc raisonnablement espérer que d ici quelques années les labels incluront les équipements de datacenter. Recyclage du matériel électronique Comme déjà mentionné, le matériel informatique regorge d éléments et de produits nocifs pour l environnement. Il est de ce fait important de gérer correctement l élimination de ces déchets. En Suisse, depuis 1994, les appareils électriques et électroniques neufs sont frappés d une taxe anticipée de recyclage (TAR) qui en finance l élimination d une manière adéquate. Le matériel est récupéré gratuitement et acheminé vers des centres de recyclage agréés. D autres filières existent pour se débarrasser des appareils usagés. On pense notamment au don à des entreprises qui leurs donnent une nouvelle vie, souvent dans des pays émergents. Si ces initiatives partent du bon sentiment d offrir l accès à l informatique à des gens qui n en auraient pas les moyens autrement, elles souffrent d effets pervers. En effet, une fois que ces appareils tombent en panne et ne sont plus utilisables ils sont souvent simplement entassés dans des décharges à ciel ouvert car aucune filière de recyclage n existe. Ces appareils contiennent de substances toxiques telles que le mercure, le cadmium, le plomb et autres métaux lourds. Les appareils se désagrègent au fil du temps et les polluants s écoulent dans la nature avec des impacts majeurs sur l environnement. Dans d autres cas, les appareils sont démontés, à la recherche de métaux précieux, souvent par des enfants, sans protection adéquate, ce qui les expose à des dose de produits toxiques jusqu à cent fois supérieurs aux normes admises. Il est donc important de s assurer que l organisation qui amène des ordinateurs dans les pays du Sud à des fins pédagogiques, assurent aussi le rapatriement de ceux-ci pour qu ils soient éliminés de manière appropriée dans le pays d origine. Les labels Plusieurs organismes proposent des labels environnementaux pour les appareils électroniques. Ils offrent une indication sur l efficacité énergétique aidant le consommateur à faire ses choix. Les appareils certifiés sont plus respectueux de l environnement et ont une consommation plus faible. 35

46 Energy star ENERGY STAR est un programme international sur base volontaire concernant l'efficacité énergétique. Il a été lancé en 1992 par l'agence américaine pour la protection de l'environnement (EPA). Dans le cadre d'un accord passé avec le gouvernement des Etats- Unis, la Communauté européenne participe au programme ENERGY STAR pour ce qui est des équipements de bureau. Il offre une liste d appareils certifiés en fonction de leur consommation. Pour le matériel informatique on trouve surtout des postes de travail, dans la catégorie serveur seuls de petits modèles sont certifiés. Le matériel réseau est quand à lui absent. Epeat EPEAT est un partenariat public/privé qui propose un classement selon des critères environnementaux qui permet de trouver les ordinateurs les plus respectueux de l environnement. EPEAT ne propose pas de matériel de type serveur ou réseau dans son classement. 80 plus 80 plus est une initiative qui garanti un rendement d au moins 80% pour des charges de 20, 50 et 100% des alimentations d ordinateurs certifiées. En d autres termes, moins de 20% de l énergie électrique doit être perdue en chaleur. Ce label sera applicable aux serveurs et appareils réseaux que l on trouve dans les datacenter, en s assurant que les alimentations sont certifiées. Greenguard Le Greenguard Environment Institute (GEI) a été fondé en Il a pour but d améliorer la santé humaine et la qualité de vie en améliorant la qualité de l air intérieur et en réduisant l exposition des êtres humains aux produits chimiques ou autres polluants. GEI certifie des produits et matériaux pour leurs faibles émissions chimiques et propose une base de donnée consultable gratuitement et permettant de choisir des fournitures plus saines pour des utilisations en intérieur. Dans la catégorie appareils électroniques la base de données contient des projecteurs, des écrans et des ordinateurs. Ces derniers sont limités aux ordinateurs de bureau, ordinateurs portables et stations de travail. Les serveurs et équipements réseau en sont absents. TCO Dans sa labellisation TCO tient compte de critères ergonomiques, environnementaux et de responsabilité sociale. Cette dernière catégorie, qui est actuellement en cours de développement, prend notamment en compte la santé des employés fabricant les appareils, le travail des enfants, les salaires minimaux, la sécurité sociale et le droit à être syndiqué. A l origine TCO ne certifiait que des écrans mais a maintenant étendu sa base de données aux ordinateurs, aux projecteurs et aux écouteurs. Là non plus, pas de certification de serveurs ni de matériel réseau. 36

47 Blue Angel Blue Angel est le plus ancien eco-label fondé en Allemagne en Sa base de donnés contient toutes sortes de produits et matériaux de la vie de tous les jours. La section ordinateur est cependant encore assez pauvre mais elle est en train d être développée. La liste ci-dessus n est qu un aperçu de tous les labels existants. On constate cependant que leur point commun est l absence de certification des appareils informatiques équipant les datacenters. Guide to greener electronics Le «Guide to greener electronics» 21 est publié par Greenpeace et classe les fabricants de téléphones mobiles, télévisions et ordinateurs sur la base de leurs politiques environnementales. Les entreprises sont évaluées sur leurs engagements à réduire leur impact sur le climat, fabriquer des produits plus verts et rendre leurs processus de fabrication plus durables. Ce n est pas un label en soi mais donne des informations sur l entreprise en général. Consommation d énergie La plus grosse partie de l impact environnemental des appareils équipant les datacenters provient de la phase d utilisation, soit de la consommation électrique pour l alimentation desdits appareils et du refroidissement des salles. Il existe toutes sortes de mesures potentielles à prendre pour réduire cette consommation. Certaines sont données ici mais la liste n est pas exhaustive et d autres moyens peuvent être appliqués en fonction de la configuration du datacenter. Ces moyens seront définis en faisant appel à des spécialistes des différents domaines tels que distribution électrique, refroidissement et climatisation, configuration des serveurs, etc. Mesures de réduction de la consommation d énergie Tant que le PUE d un datacenter ne s approche pas de 1, il est probable que des actions peuvent être menées pour en réduire la consommation d énergie. Certaines de ces actions sont décrites ci-dessous mais d autres solutions peuvent être trouvées pour chaque cas spécifique. En fonction des chiffres de consommation on tentera de réduire la consommation du secteur le plus énergivore (climatisation, consommation IT, etc.) Le modèle «Energy Logic» 22 Emerson Network Power, une société de développement informatique a créé un modèle pouvant réduire jusqu à 50% la consommation d un centre de données sans réduction de performances ou de disponibilité. Ce modèle démontre que réduire la consommation au 21 Greenpeace. Guide to greener electronics Emerson Network Power. Energy Logic : Reducing data center energy consumption by creating savings that cascade across systems

48 niveau de l équipement IT était le plus efficace, car cette réduction se cascade sur tous les éléments de la chaîne du datacenter. La Figure 13 illustre ce concept. Figure 13: Avec l effet cascade, une réduction de 1 watt au niveau d un serveur entraîne une réduction de consommation de l ensemble de 2.84 watts Emerson Network Power a modélisé la consommation électrique d un datacenter de 5000 pieds carrés pour valider les hypothèses de l effet cascade. L étude liste les dix mesures les plus efficaces pour réduire la consommation de l équipement IT Efficacité des processeurs. Les fabricants de processeurs (Intel et AMD) offrent des modèles basses consommations, économisant environ 30% d énergie, pour les mêmes performances mais à un prix supérieur. L utilisation de ces processeurs a montré une réduction globale de consommation du centre de données de 10%. 2. Alimentations. Comme pour les processeurs, il existe des alimentations ayant un rendement plus ou moins bon. Il sera judicieux de choisir l alimentation la plus appropriée en fonction de la machine et de sa charge. 3. Logiciels de gestion de l énergie. La consommation d un serveur n est pas proportionnelle à sa charge processeur. En effet, une machine fonctionnant à 20% de sa charge maximale, peut consommer 80% de sa consommation à 100% de charge. Un processeur inactif peut donc consommer une bonne partie de la puissance du serveur. Les processeurs ont des fonctions de gestion de l énergie, réduisant leur consommation lorsqu ils ne sont pas actifs. Cette fonctionnalité est souvent désactivée pour des questions de temps de réponse. Il serait bon de réévaluer cette décision au regard des économies d énergie qu elle peut engendrer. 4. Serveurs lame. Ce type de machine consomme 10% d énergie en moins que l équivalent en serveurs montés en baies. La raison est la mutualisation de l alimentation, des ventilateurs et d autres composants. Dans le modèle, une

49 réduction de la consommation de 1% du total a été constaté en remplaçant 20% des serveurs par des serveurs lame. 5. Virtualisation des serveurs. Selon certaines études, un serveur standard ne consomme environ que 10% à 20% de sa puissance de calcul 23. C est pourquoi depuis plusieurs années les méthodes de virtualisation sont devenues courantes et deviennent incontournable dans les architectures informatiques modernes. Les administrateurs de systèmes informatiques n aiment pas cumuler les fonctions et les services sur une seule machine, notamment pour des questions de compatibilité entre les applications, de flexibilité dans la maintenance ou de conséquences de pannes. Avant la virtualisation, un serveur physique remplissait une fonction et de ce fait fonctionnait bien en dessous de ses capacités. Il est maintenant possible de faire fonctionner plusieurs machines virtuelles sur un serveur physique, augmentant le taux d utilisation de celui-ci. Figure 14: Cette image montre une machine physique à Architecture Intel (processeur, mémoire, carte réseau et disque), puis la couche de virtualisation, émulant une même architecture, offrant autant de serveurs virtuels. Cette technologie permet aussi de déplacer les machines virtuelles d un serveur physique à un autre, offrant une grande flexibilité de gestion, d administration et d occupation des serveurs. On pourra, par exemple, à certaines heures, lorsque seuls certains serveurs virtuels sont utilisés, les regrouper sur une même machine physique, augmentant son taux d utilisation au maximum et en libérer d autres qui pourront être arrêtées. Le modèle montre une réduction de consommation de 8% de la consommation totale en virtualisant 25% des serveurs. 6. Alimentation électrique. Les datacenters utilisent des UPS pour alimenter les machines. Ces appareils convertissent le courant alternatif en courant continu afin de pouvoir charger des batteries, puis le transforme à nouveau en courant alternatif 23 Microsoft. Case for server virtualization

50 pour alimenter la salle. Ce système assure une alimentation stable et aussi une continuité en cas de coupure de courant (grâce aux batteries). Mais cette double conversion donne lieu à des pertes. Il existe la possibilité d alimenter les appareils du datacenter en courant continu, mais cela signifie le remplacement des alimentations, ce qui peut enlever tout intérêt à cette solution. Dans certains datacenter (principalement aux Etats-Unis) l UPS fournit 208V aux machines. En augmentant cette valeur à 240V on peut économiser jusqu à 2% de la consommation d énergie totale. 7. Refroidissement. Le refroidissement d un centre de données compte pour une grande partie de la consommation totale. Le potentiel d économie est ici très grand, simplement en appliquant les bonnes pratiques. Le choix de l architecture de refroidissement adapté à la salle est primordial. Architecture de refroidissement par salle Dans cette architecture, les unités de CRAC (Computer Room Air Conditioning) sont associées à la salle et fonctionnent ensemble pour traiter la charge thermique de celle-ci. Cette architecture doit être planifiée lors de la conception de la salle à l aide de simulations de la dynamique des fluides. L efficacité de ce système peut être fortement impactée lors de modifications de la salle, notamment par l ajout, la suppression ou le déplacement de baies. Architecture de refroidissement par rangée Dans ce type d architecture, les unités de CRAC sont dédiées à une rangée de baies. Les trajectoires de ventilations sont plus courtes que pour une architecture de refroidissement par salle et sont de ce fait plus facile à gérer. De plus la puissance des ventilateurs pourra être réduite du fait des trajectoires plus courtes. On pourra aussi mieux cibler la puissance des CRAC en groupant de manière intelligente les différents serveurs, en choisissant par exemple une rangée à haute densité équipée de serveurs lame et une autre à faible densité contenant les équipements réseau. On choisira aussi de ne refroidir que les allées utilisées, ce qui résout le problème du surdimensionnement des datacenter où les volumes non utilisés sont aussi refroidis. L architecture de refroidissement par rangée peut être configurée sur le modèle de confinement des allées chaudes / confinement des allés froides qui augmente l efficacité du système en évitant le brassage de l air chaud et de l air froid. Dans ce modèle les allées sont physiquement séparées les unes des autres. L air froid est pulsé dans les allées froides. Les ordinateurs sont positionnés de telle sorte qu ils fassent circuler l air de l allée froide vers l allée chaude. L air des allées chaudes est évacué vers les climatiseurs. 40

51 Figure 15: Confinement des allées chaudes / allées froides 24. L air froid entre dans l allée froide par le plancher. Il circule ensuite à travers les ordinateurs dans les baies, puis ressort dans les allées chaudes pour être évacué vers le plafond et retourner vers les climatiseurs. Architecture de refroidissement par baies Avec ce type d architecture les unités de CRAC sont dédiées à une baie et sont installées directement dans celle-ci. Les trajectoires de ventilation sont encore plus courtes que pour le refroidissement par rangée et augmente ainsi l efficacité du système. Cette architecture est particulièrement adaptée aux armoires à haute densité comme les serveurs lames. Elle permet en outre d adapter finement la puissance nécessaire pour chaque baie réduisant ainsi les pertes. Le désavantage de ce système est qu il requiert beaucoup plus de conduites et de dispositifs de climatisation que les autres architectures. Architecture de refroidissement mixte Il est possible de mixer les différentes architectures afin d optimiser la consommation et les coûts de mise en place. Une zone à refroidissement par salle hébergera les systèmes à faible densité comme les équipements de communication. La zone de refroidissement par rangée contiendra des baies à hautes densité de serveurs lames. Enfin une zone à refroidissement par baie sera conçue pour des baies à haute ou très haute densité. Cette mixité offrira plus de flexibilité quant au développement de la salle. On pourra par exemple ajouter une baie refroidie, qui n aura aucun impact sur la zone de refroidissement par salle puisqu elle sera «thermiquement neutre». Densification des baies Pour augmenter l efficacité de la climatisation il va falloir augmenter la densité des baies. On va, tant que faire se peut, les remplir au maximum de leur capacité. S il n est pas possible de modifier l architecture de refroidissement (contraintes 24 Greenberg,.S et al. Best Practices for Data Centers: Lessons Learned from Benchmarking 22 Data Centers

52 techniques ou financières), on s assurera que les baies à plus haute densité seront situées le plus proche possible des climatiseurs. Figure 16: Les baies à haute densité devraient être le plus proche des climatiseurs, celles à faible densité le plus éloigné 8. Refroidissement à capacité variable. Les centres de données sont généralement dimensionnés pour gérer la capacité maximale, qui est rarement atteinte. Les ventilateurs fonctionnent à pleine vitesse puis s arrêtent et redémarrent lorsque la température atteint un seuil fixé. L arrêt et le démarrage des ventilateurs consomment beaucoup d énergie. Des systèmes à vitesse de rotation variable sont beaucoup plus efficaces et consomment moins d énergie. La consommation d un ventilateur est proportionnelle au carré de sa vitesse de rotation. Réduire cette vitesse de 20% réduira sa consommation de presque 50%. 9. Augmentation de la densité. En augmentant la densité des baies d une valeur typique de 2 à 3 kw à une valeur de 30kW, on pourra changer l architecture de refroidissement pour une architecture par baies, beaucoup plus efficace. 10. Surveillance et optimisation. La densité des baies dans un centre de données est rarement uniforme, ce qui peut engendrer une perte d efficacité dans le système de refroidissement. Une unité de refroidissement d un côté de la pièce peut humidifier l air en fonction des conditions à cet emplacement, tandis qu une autre unité à l autre bout de la pièce peut l assécher. Un système de contrôle du refroidissement peu coordonner le fonctionnement des différentes unités. Le modèle «Energy Logic» est décrit en détail dans le document intitulé «Energy Logic : Reducing data center energy consumption by creating savings that cascade across systems». 42

53 Autres mesures de réduction de la consommation D autres mesures de réduction de consommation, qui ne sont pas citées dans le modèle «Energy Logic», peuvent être prises. Stockage Nous produisons de plus en plus de données, que ce soit de la musique, des photos, des films ou des données professionnelles. Cette tendance a pour conséquence d augmenter la capacité des datacenter non seulement à stocker mais aussi à traiter et à sauvegarder ces informations. Beaucoup de ces informations ne seront plus jamais consultées. Regardons simplement dans notre boîte aux lettres électronique, avons-nous vraiment besoin de conserver ces messages vieux de plusieurs années? Nous envoyons et recevons régulièrement des messages avec des pièces jointes envoyés à une multitude de destinataires, ces fichiers sont autant de fois multipliés que le nombre de destinataires est grand. Mais ce problème ne concerne pas seulement la messagerie. En effet, qui n a jamais conservé une photo objectivement ratée sur son disque dur? On peut dire qu une bonne partie des données stockées à travers le monde est inutile mais consomme d énormes ressources en termes énergétiques. Il existe des systèmes de stockage à plusieurs niveaux où les données accédées souvent sont disponibles rapidement tandis que les données accédées moins souvent sont sur des systèmes plus lents mais aussi moins gourmands en énergie et moins couteux. Des entreprises spécialisées analysent les besoins en stockage des entreprises et proposent des solutions les plus adaptées aux besoins. Les serveurs inutilisés Aussi étrange que cela puisse paraître, il existe dans les centres de données de par le monde de grandes quantités de serveurs en fonction qui ne sont pas utilisés. Les raisons sont multiples : - Des projets inaboutis dont l équipe a été dissoute avant de démonter le matériel. - De vieilles applications de moins en moins, puis plus du tout utilisées dont les responsables ont quitté l entreprise. Un ingénieur système ne prendra pas facilement l initiative d arrêter un système s il n en connaît pas l utilité ou l inutilité. - Le syndrome du «au cas où» pèse aussi fortement dans la balance. Un serveur a été remplacé par un autre plus récent mais on garde l ancien «au cas où» ; on n arrête pas ce serveur, quelqu un pourrait en avoir besoin, gardons le «au cas où» ; installons un serveur de plus que nécessaire, «au cas où». - Le prix du matériel informatique a fortement diminué dans la dernière décennie. Auparavant, le prix était une entrave à l achat de nouvelles machines. Maintenant un chef de projet peut facilement acquérir de nouveaux serveurs sans avoir besoin de l approbation de sa hiérarchie. Il est aussi d usage d installer un nouveau serveur pour chaque nouvelle application. Cette technique assure des ressources suffisantes au moment de l installation mais aussi pour les années à venir. Le gestionnaire de l application se sent conforté d avoir assez de puissance à disposition sans se rendre compte des conséquences que cela peut avoir. - Le manque de temps des ingénieurs systèmes est un autre facteur de multiplication de serveurs inutiles. Ceux-ci sont sollicités pour mettre en place de nouvelles 43

54 solutions, faire des mises à jour ou résoudre des problèmes, laissant peu de place à la recherche des serveurs inutilisés. Et ainsi se multiplient les serveurs inutiles. En 2010, the Green Grid a mené une étude sur les serveurs inutilisés 25. Après avoir contacté responsables de datacenter, 188 ont répondu. Parmi eux, un tiers n a jamais cherché à trouver les serveurs inutilisés dans leur centre de données et un cinquième seulement le fait régulièrement. 40% des répondants ont jusqu à 5% de serveurs inutilisés et 35% entre 5 et 25%, le reste ne sachant pas. Si l on fait un rapide calcul, on estime les coûts annuels d électricité à 250 CHF et les coûts de maintenance (licences, contrats de maintenance, sauvegardes, surveillance et autre) à 4000 CHF par serveur. Pour un centre de données de 5000 serveurs dont 5% sont inutilisés on obtient : Coûts d énergie : 250 serveurs x 250 CHF = CHF Coûts de maintenance : 250 serveurs x CHF = 1' CHF Il n est pas nécessaire de développer beaucoup plus pour se rendre compte des économies qui peuvent être faites en faisant la chasse aux serveurs inutilisés. Responsabilisation des utilisateurs La responsabilisation des utilisateurs est une part importante dans un projet de green IT. Nous verrons plus loin qu il est indispensable d informer les collaborateurs des impacts environnementaux des TIC pour obtenir des résultats. Un moyen de leur faire prendre des mesures concrètes est de les impliquer dans les coûts de consommation énergétique et d émissions de CO 2. On pourra par exemple leur facturer la consommation des serveurs qu ils utilisent. On pourra là envisager la consommation électrique mais aussi la consommation des ressource spécifiques du serveur (temps processeur et RAM). On pourra aussi déterminer un prix de la tonne de CO 2 émis par l infrastructure IT et reporter tout ou partie des coûts sur les utilisateurs. Le but est de leur faire changer de comportement par une motivation financière afin de réduire la consommation d énergie ou les émissions de CO 2. Cette technique est déjà couramment utilisée dans les entreprises pour la mise à disposition d espace de stockage ou de sauvegarde. Un prix mensuel du giga-octet de donnée est défini et facturé aux utilisateurs. Un système identique basé sur un prix du CO 2, du kwh ou des ressources serveur pourrait être appliqué. Redondance inutile Dans les technologies de l information, on a tendance à avoir une infrastructure fortement redondante pour offrir un service en continu aux utilisateurs. Il est bon de régulièrement évaluer le niveau de redondance et de se demander s il n est pas exagéré. Même s il n est pas possible de réduire le niveau de redondance, on pourra sans doute grandement améliorer l efficacité énergétique de l équipement par quelques mesures assez simples. On pourra évaluer la possibilité d arrêter les machines de redondance et de ne les démarrer qu en cas de besoin. Pour certains services, être indisponibles durant les quelques minutes que prend la mise en route de l infrastructure de redondance est tout à fait 25 Blackburn Mark, The green grid. Unused servers survey results analysis

55 acceptable. Si l on produit des chiffres de consommation et d économies engendrés par un tel système aux utilisateurs, ils accepteront mieux la discontinuité de ce service. Il vaut la peine d évaluer sérieusement la nécessité de laisser fonctionner certaines machines 24 heures sur 24, 7 jours sur 7. On pense notamment aux machines de test et de développement qui sont rarement utilisées la nuit ou le week-end. Si l infrastructure de redondance doit être fonctionnelle en permanence, une politique de gestion de la consommation d énergie devra être mise en place. Phase 4 communication Des campagnes de sensibilisations sont prises dans certaines entreprises, encourageant les employés à arrêter leurs machines le soir en quittant leur place de travail. On leur suggère aussi de réfléchir à deux fois avant d imprimer un document. Des politiques de gestion d énergie sont mises en place sur les postes de travail. Il est par contre plus rare d entendre parler de la consommation d énergie des serveurs. Ceci pour la simple et bonne raison que ni les responsables des datacenter ni la hiérarchie ne sont au courant de ces chiffres. Lorsqu un projet de «green-it» a été mené dans un datacenter, il sera opportun d en informer les utilisateurs en leur suggérant quelques pistes pour faire des économies. Il est important que l ensemble des collaborateurs de l entreprise concernés par la charge IT soit au courant de l impact environnemental des TIC, car au bout de la chaîne ce sont eux les consommateurs de ressources. Par exemple, si l utilisateur comprend qu un fichier attaché à un envoyé à 50 personnes consomme 50 fois plus d espace disque que s il est stocké sur un serveur et que l ne contient que le lien vers ce serveur, il sera possible de réduire sensiblement les capacités de stockage. On pourra aussi apprendre aux utilisateurs à faire de l ordre dans leurs fichiers en leur expliquant les conséquences que peuvent avoir la conservation de données inutiles. Il est aussi important de faire prendre conscience au management des conséquences et des impacts, aussi bien environnementaux que financiers, de l infrastructure informatique. Ces informations devraient les influencer dans leurs prises de décisions et dans la mise en place des politiques d avenir. Grâce aux mesures et aux indicateurs définis plus haut, on pourra étayer la communication avec des chiffres pour la rendre plus efficace. Il faudra d abord mener une campagne d information, soit par l envoi de courriels ou par un article dans une newsletter s il en existe. On pourra aussi organiser des séances d informations qui seront plus interactives. Avec les valeurs mesurées et calculées durant le projet, on pourra donner des chiffres concrets et palpables. Par exemple 1 gigaoctet de données stockées pendant une année correspond aux émissions de CO 2 de tant de kilomètres parcourus en voiture. L envoi de tant de courriels équivaut à la consommation d électricité de tant de ménages durant un an. Comme il a été mentionné plus haut, on pourra facturer la consommation d énergie et les émissions de CO 2 aux utilisateurs pour les encourager aux économies. Une expérience personnelle démontre l efficacité de ce type de mesures. Nous avions entamé un projet d amélioration du stockage de données dans une entreprise. Afin de connaître les besoins des utilisateurs, nous avions soumis au management un questionnaire dans lequel ils devaient évaluer leurs besoins en stockage pour les deux années à venir. Nous leur avons ensuite communiqué le prix mensuel qui leur serait facturé pour remplir leurs besoins. A ce 45

56 moment-là, la plupart des responsables ont revu leurs besoins à la baisse d un facteur de deux à trois. Par la suite il s est avéré que personne ne s est retrouvé à court d espace de stockage et que les premières estimations étaient clairement au-delà des besoins réels. Phase 5 mesurer l évolution Une fois le système de mesures mis en place il sera possible de surveiller l évolution de la consommation et de l impact environnemental de manière continue. On pourra chiffrer concrètement les effets des entreprises visant à réduire la consommation, telles que modification de l architecture de refroidissement, remplacement des alimentations des serveurs par d autres plus efficaces, adaptation de la température du centre de données, etc. Avec le temps on pourra aussi affiner le système de mesures et éventuellement l adapter à de nouveaux besoins, par exemple si l on décide de modifier les limites du projet définis dans la première phase, en incluant les sites redondants ou les équipements réseau hors datacenter. 46

57 Chapitre 4 Mise en application de la méthodologie 47

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59 Afin de tester la pertinence de la méthodologie développée ci-dessus, celle-ci à été appliquée au centre de données du Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV). Le Centre Hospitalier Universitaire Vaudois (CHUV) Le Centre hospitalier universitaire vaudois (CHUV) est l un des 5 hôpitaux universitaires suisses avec Genève, Bâle, Berne et Zurich. Il compte employés pour un budget annuel de 1.3 milliards de francs suisses. Le CHUV est équipé de lits et a hospitalisé 44'285 patients en Son infrastructure informatique se compose notamment de près de 8'000 postes de travail et 80 serveurs. Une partie de l infrastructure des serveurs est virtualisée. Dix machines physiques hébergent 400 serveurs virtuels. Cent cinquante personnes sont employées dans le département IT. L une des spécificités de cette infrastructure est qu elle doit être fonctionnelle 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, 365 jours par an. Le centre de données du CHUV est une salle de 160m 2. Il est équipé de 30 baies 42U utilisées à environ 50%. Six climatiseurs, répartis sur trois côtés de la salle, assurent une température constante. Figure 17: Plan du centre de données du CHUV

60 Mise en place du projet Le but principal du projet est de valider la méthodologie développée dans les chapitres précédents. Mais un périmètre d étude devra aussi être défini. L infrastructure du CHUV est conséquente et dans le temps imparti il n a pas été possible de l évaluer dans son entier. La limite a été fixée au datacenter principal qui contient la plupart des serveurs, de l infrastructure réseau et du stockage. Un autre datacenter sert de site redondant et un troisième de site de sauvegarde. Ces deux derniers ne seront pas pris en compte dans cette évaluation. En ce qui concerne les ressources humaines, des personnes de différents départements ont été affectés au projet. Un responsable courant fort, un responsable climatisation ainsi que deux responsables du département informatiques sont à disposition pour fournir les informations nécessaires au bon déroulement du projet. Il n a par contre pas été attribué de budget spécifique pour ce projet de la part du CHUV. Le but étant de valider la méthodologie, la mise en œuvre ne sera pas effectuée. Le projet se limitera au calcul des indicateurs et à des suggestions d amélioration de l infrastructure. Celles-ci pourront être implémentées à postériori. Il n y aura donc que très peu de coûts liés à ce projet. Évaluation de l infrastructure et définition des indicateurs Les responsables du centre de données du CHUV aimeraient connaître la consommation électrique ainsi que les émissions de CO 2 imputables au datacenter. Ils sont aussi intéressés à connaître le rendement énergétique du centre de données. Nous allons donc nous limiter à ces trois indicateurs : - Consommation électrique annuelle - Émissions de CO2 annuelles - PUE Pour calculer ces indicateurs il faudra connaître la consommation électrique du datacenter. De cette consommation il faudra déterminer la part alimentant l infrastructure IT et celle alimentant le reste de l infrastructure. Il faudra aussi un inventaire complet des machines hébergées dans le centre de données pour en évaluer le bilan carbone. Puis il faudra connaître la provenance de l électricité consommée pour en déduire les émissions de CO 2. D autres indicateurs pourront facilement être calculés ultérieurement à l aide des mesures qui seront effectuées. 50

61 Configuration de l infrastructure Alimentation électrique Le CHUV est fourni en électricité par les Services Industriels de Lausanne. Plusieurs sources sont acheminées pour assurer une alimentation permanente. En cas de panne du système de distribution, des génératrices diesel fournissent l électricité nécessaire au bon fonctionnement de l hôpital. Celles-ci sont cependant en dehors du cadre d étude fixé dans ce travail. La plupart des machines dans un datacenter sont équipées de deux alimentations. Si l électricité est coupée sur l une d entre-elles, l autre assurera le bon fonctionnement de l équipement. Le datacenter du CHUV est alimenté par deux sources de courant de ville. La première source alimente l UPS (point de mesure U 1, Figure 18) et l autre directement l un des systèmes de distribution du centre de données (Point de mesure I 5, Figure 18), appelé en interne «rail bleu». L UPS alimente l autre système de distribution appelé «rail gris». Si les deux sources d alimentation venaient à tomber en même temps, l UPS assurerait l alimentation des machines le temps que les génératrices se mettent en route. Equipements informatiques Les équipements informatiques sont alimentés par les deux rails, gris et bleu. Pour assurer un maximum de redondance, chaque appareil de la salle machine aura l une de ses alimentations branchée sur le rail gris et l autre sur le rail bleu. Ceci est un projet en cours et ce n est pas encore le cas pour toutes les machines. Système de refroidissement L installation de climatisation du CHUV est un système complexe, étant donné la taille des bâtiments. Le refroidissement des locaux est assuré par une distribution d eau froide à travers le système de climatisation. L unité centrale de production d eau froide s arrête lorsque la température extérieure descend en dessous d un certain seuil (environ de mioctobre à mars). Certaines installations ont besoin de refroidissement tout au long de l année, notamment le centre de données, et laisser fonctionner le système central uniquement pour elles, conduirait à un mauvais rendement. Un système de production d eau froide plus petit (Menerga 1 et 2, Figure 18) fonctionne toute l année et alimente le datacenter ainsi que les services de radiologie et radiothérapie. Ceci est vrai depuis le mois de novembre Avant cette date, la salle machine avait sa propre production d eau froide. Lorsque ce système n a plus été assez puissant pour répondre à la demande, il a été converti en système de secours. La salle machine a alors été raccordée sur le même système que la radiologie et la radiothérapie. Lorsque la température extérieure est inférieure à 10 C un système de free-cooling amène directement l air froid de l extérieur, réduisant ainsi les besoins en production d eau froide. A l inverse, lorsque les bâtiments on besoin d être chauffés, la chaleur extraite de la salle machine est injectée dans le circuit de chauffage. Il n y a pas de système permettant de mesurer directement la consommation d énergie pour la production d eau froide destinée à la salle machine, étant donné que le système est partagé. Nous pouvons par contre estimer celle-ci sur la base de mesures effectuées en différents points du système. 51

62 L eau froide est acheminée vers le datacenter où elle circule à travers les climatiseurs. Ceux-ci diffusent de l air refroidi dans la salle machine assurant une température stable. Les climatiseurs, au nombre de six, sont des machines indépendantes, alimentées en 400V triphasé. Il est donc facile de poser des appareils de mesure sur chacun d entre eux pour en connaître précisément la consommation (points de mesures C 1 à C 6 sur le schéma). Mesures de consommation Les mesures de consommation se font à l aide d appareils mesurant la tension et le courant dans les lignes d alimentation, permettant de calculer la quantité d énergie utilisée. L infrastructure informatique du CHUV n est pas complètement équipée de compteurs automatiques de la consommation du datacenter. Pour obtenir ces valeurs il a fallu faire appel aux trois méthodes de mesure, évaluation, manuelles et automatiques. Pour faire les mesures manuelles, trois compteurs d électricité instantanés du type Chacon Ecowatt 850 ont été achetés. Ils sont constitués d un appareil de mesure se branchant sur le consommateur. Celui-ci transmet par ondes radios les valeurs mesurées vers un récepteur muni d un écran. Ces appareils ont été posés simultanément aux différents points de mesures. Une moyenne horaire de la consommation est faite et stockée dans l appareil. Le relevé des mesures se fait à l aide d un PC et d une connexion par câble USB. Le problème de cette façon de faire est qu il n est pas possible de prendre toutes les mesures simultanément. On ne pourra donc pas corréler les valeurs pour analyser les causes des variations de celles-ci. Cette méthode donne cependant de bonnes estimations de la consommation permettant de calculer les indicateurs considérés. Schéma de mesure Le schéma sur la page suivante montre l infrastructure considérée dans ce travail ainsi que les différents points de mesures utilisés. 52

63 Figure 18: Schéma de l alimentation du centre de données du CHUV Consommation IT Le rail gris est alimenté pas l UPS. Des mesures manuelles ont été faites sur la distribution de la salle machine sur les points I 1 à I 3. Les compteurs on été posés durant plusieurs semaines. Sur cette période, peu de variations de consommation ont été constatées. Une 53

64 valeur instantanée peut donc être utilisée sans grande erreur. C est ce qui a été fait pour le point I 4. Le rail bleu est alimenté directement par le courant de ville. Un compteur permanent est installé (point de mesure I 5 ). Pour des raisons techniques il n a pas été possible d obtenir un historique de la consommation. Seule une mesure instantanée a été prise. Vu que la consommation du rail gris varie peu dans le temps, nous estimerons qu il en va de même pour le rail bleu. Résultat des mesures de l alimentation IT Point de I 1 I 2 I 3 I 4 I 5 mesure Puissance instantanée [kw] Consommation des climatiseurs Le datacenter est équipé de six climatiseurs. Ceux-ci ne sont pas équipés de compteurs fixes. Sur trois des appareils, des mesures manuelles on été faites pendant plusieurs semaines. On constate que la consommation ne varie que très peu au fil du temps et qu elle est du même ordre de grandeur sur les trois machines. Figure 19: Consommation des climatiseurs Sur le graphe de gauche on observe des pics de consommation. Il serait intéressant de comprendre pourquoi ils sont là. N ayant pas de mesures simultanées de tous les appareils de la salle machine, ces phénomènes ne pourront pas être analysés. Le graphe de droite montre une nette diminution de la consommation à partir de la mi-avril. Celle-ci est due à une erreur de mesure. Lorsque les piles du Chacon Ecowatt 850 se déchargent, les informations ne sont plus transmises correctement entre l émetteur et le récepteur. Sur le quatrième climatiseur une mesure ponctuelle a été faite montrant une valeur similaire aux trois autres. Les cinquième et sixième climatiseurs sont d un modèle différent. Nous n avons pas été autorisés à y installer les compteurs car l ouverture de la porte de ceux-ci provoque leur arrêt. Il sera donc supposé que leur consommation est identique aux quatre autres. 54

65 Résultats des mesures de la consommation des climatiseurs Point de mesure C 1 (périodique) C 2 (périodique) C 3 (périodique) C 4 (ponctuelle) C 5 (estimation) Puissance instantanée [kw] C 6 (estimation) Consommation de la production d eau froide Les installations de production d eau froide sont équipées de compteurs permanents de consommation électrique (point de mesure F 1 ) et de quantité d eau froide produite (point de mesure F 2 ). Comme nous l avons vu plus haut, ces installations ne sont pas destinées exclusivement à la salle machine. 180' ' ' ' '000 80'000 60'000 40'000 Electricité. Consommation Mensuelle [kwh] Froid. Production Mensuelle [kwh] 20'000 0 Jul 2010 Aug 2010 Sep 2010 Okt 2010 Nov 2010 Dez 2010 Jan 2011 Feb 2011 Mrz 2011 Apr 2011 Mai 2011 Jun 2011 Figure 20: Consommation horaire de la production d'eau froide La Figure 20 montre la consommation des installations de production d eau froide (ligne bleue) ainsi que l énergie fournie en eau froide (ligne rouge) sur une année. Comme nous l avons vu, au mois de novembre 2010, la salle machine a été raccordée sur ce système de production d eau froide. On ne constate cependant pas d augmentation de consommation à ce moment-là. Ceci est du à la méthode de free cooling. L air froid extérieur est utilisé comme agent de refroidissement, nécessitant moins d eau froide. Ce phénomène compense l augmentation de charge. On remarque par contre une différence de consommation entre le mois de juillet 2010 et le mois de juin 2011, alors que les températures étaient sensiblement identiques. Afin d estimer la consommation de la salle machine en eau froide, la différence entre ces deux date sera retenue. 55

66 Consommation journalière de la production d eau froide (Minerga 1 et 2) Juillet 2010 [kwh] 1218 Juin 2011 [kwh] 1879 La consommation imputable à la salle machine et de 661 kwh par jour. Ce que l on ne peut pas mesurer Il est possible de mesurer la consommation de tous les systèmes qui utilisent de l énergie dans un datacenter. Cependant, cette manœuvre peut s avérer complexe, coûteuse et peu réalisable. Dans certains cas, la mesure indirecte et l estimation peuvent permettre de déterminer l efficacité énergétique de manière pratique et rentable 27. La consommation de l UPS L UPS n a pas de compteur fixe en entrée (point de mesure U 1 ). Il n y a donc pas d historique de consommation. Pour faire une mesure à cet endroit, il aurait fallu un appareil adéquat. Les Chacon Ecowatt 850 ne peuvent mesurer qu un maximum de 90 ampères sur un câble d un diamètre maximum de 12 millimètres. Ces deux valeurs sont largement dépassées à l entrée de l UPS. L UPS est par contre équipé d un compteur en sortie (point de mesure U 2 ). Le problème est que sans les valeurs d entrée et de sortie il n est pas possible de mesurer le rendement de l UPS, donc ses pertes. Les constructeurs donnent des valeurs de rendement de leurs appareils qui sont généralement de l ordre de 93 à 96%. Ces valeurs sont vraies à pleine charge mais un UPS ne fonctionne jamais à pleine charge. Les valeurs constatées dans la pratique sont plutôt de l ordre de 90%. C est cette valeur qui sera retenue. L UPS n est pas dédié à la salle machine, il alimente aussi d autres appareils. Il n est donc pas possible de connaître la proportion d énergie du point U 2 qui est fournie au datacenter. Sans valeur pour le point de mesure U 2 il ne sera pas non plus possible de connaître les pertes dans le circuit de distribution entre l UPS et le centre de données. Soit entre les points de mesure U 2 et les points I 1-4. Les pertes dans cette partie du circuit seront négligées. La consommation de la production d eau froide Comme nous l avons vu, le système de production d eau froide n est pas dédié au centre de données. Il est cependant équipé d un compteur en entrée et d un autre en sortie. Le moyen d estimer la consommation de la part distribuée au datacenter a été expliqué plus haut. Cette estimation est très approximative au vu des nombreux paramètres influençant la production d eau froide. 27 Avelar V., APC by Schneider Electric. Méthode de calcul de l efficacité énergétique (PUE) dans les datacenters. Livre blanc

67 La consommation des climatiseurs Deux des six climatiseurs n ont pas permis de poser des compteurs d énergie. Leur consommation réelle n est donc pas connue. En admettant qu elle est similaire à celle des autres appareils la marge d erreur devrait rester acceptable. Empreinte carbone des climatiseurs et de l UPS Aucune information n a été trouvée sur l empreinte carbone du système de refroidissement ni de l UPS. Ces valeurs ont été négligées. Inventaire des machines du datacenter Un inventaire complet de tous les équipements hébergés dans la salle machine a été fourni par les collaborateurs du département informatique. Un datacenter du type de celui du CHUV évolue rapidement. De nouvelles machines sont régulièrement installées tandis que des anciennes sont démontées. Afin de garder une valeur de l impact environnemental dans le temps qui soit correct, il faudra garder cet inventaire à jour. L inventaire complet est dans le classeur Excel en annexe. Provenance de l électricité Depuis 2005 les fournisseurs d électricité en Suisse sont tenus de déclarer la provenance et la composition du courant fourni à leurs clients 28. On connaît dès lors un peu mieux le mix énergétique consommé en Suisse. La production correspond à peu près à la consommation dans le pays mais la Suisse ne consomme pas que de l électricité indigène car le marché avec l étranger est très actif. Le courant produit en Suisse est à 55% d origine hydraulique, à 40% nucléaire et à 5% issu des énergies fossiles et des nouvelles énergies renouvelables (solaire, éolien, biomasse). Selon l office fédéral de l énergie (OFEN), en 2009, 41% du courant consommé en Suisse était d origine nucléaire, 36% d origine hydraulique et environ 2% provenait des déchets et 0.4% des nouvelles énergies renouvelables. La provenance des 20% restants restait invérifiable car achetée sur des bourses d électricité internationales dont la traçabilité se perd en chemin. Le CHUV est un grand consommateur d électricité, lui permettant de négocier ses tarifs avec les Services Industriels de Lausanne. La consommation totale de la cité hospitalière est de 43'500 MWh par année. Pour comparaison, un ménage suisse, qui compte 2 à 3 personnes, consomme entre 3 et 4 MWh par année 29. La consommation du CHUV correspond à la production de la centrale nucléaire de Mühleberg pendant 5 jours et 10h ou à celle de la grande Dixence pendant 22h. Au CHUV, un groupe de travail «économie d énergie» s active à proposer des solutions réduisant la consommation d électricité. Des mesures sont notamment prises sur les solutions d éclairage en favorisant l utilisation d ampoules économiques ou à LED. Le remplacement des starters de tube néons par des modèles plus efficaces a permit de 28 Office fédéral de l énergie. Le marquage de l'électricité fournit pour la première fois des chiffres sur la composition d'électricité chez les consommateurs

68 réduire la consommation de 10%. Bien que les infrastructures continuent à se développer, la consommation globale du CHUV est en légère diminution depuis cinq ans. Pour des raisons économiques le choix de l électricité est basé uniquement sur le tarif, qui doit être le plus bas possible, il est actuellement de 18 cts/kwh. Le courant fourni est donc non renouvelable, composé de 33.24% d énergie nucléaire et de 13.85% d énergie fossile, les 52.91% restants provenant de bourses européennes dont l origine n est pas vérifiable {Source : Services Industriels Lausanne}. Afin de définir l équivalent CO 2 des 52.91% d électricité dont la provenance n est pas vérifiable, il va falloir faire une estimation. Ce courant provient de bourses européennes, le plus simple est de prendre les chiffres de la production de l Union Européenne et de les appliquer à notre consommation. Mix énergétique de production électrique en Europe {Source : Eurostat 2008} Source Proportion Empreinte carbone Renouvelable 7.1% 63 gco 2 e/kwh Hydraulique 10.65% 20 gco 2 e/kwh Nucléaire 27.78% 5 gco 2 e/kwh Charbon 26.71% 900 gco 2 e/kwh Gaz 23.95% 500 gco 2 e/kwh Fioul 3.1% 650 gco 2 e/kwh Autres thermiques 0.71% 600 gco 2 e/kwh Estimation de l empreinte carbone des énergies renouvelables Figure 21: Proportion des énergies renouvelables en Europe {Source : EurObserv ER} 58

69 En retirant l énergie hydraulique qui a déjà été prise en compte séparément, on obtient les valeurs suivantes : Source Proportion Empreinte carbone Biomasse 85.5% 70 g CO 2 e/kwh Géothermie 7% g CO 2 e/kwh Eolien 6.47% 5 g CO 2 e/kwh Solaire 1.03% 47 g CO 2 e/kwh En prenant une moyenne des émissions par rapport aux proportions données ci-dessus on obtient une valeur de 63 g CO 2 e/kwh pour les énergies renouvelables qui pourraient être incluses dans l électricité vendue sur les bourses européennes. Emr = P bio + P geo +P eol + P sol Emr : émissions moyennes d un kwh d énergies renouvelables en Europe P bio : Proportion de biogaz P geo : Proportion de géothermie P eol : Proportion d éolien P sol : Proportion de solaire Emr = 0.855* * * *47 = g CO 2 e/kwh Estimation de l empreinte carbone de l électricité de source non vérifiable En faisant le même calcul que pour les énergies renouvelables mais appliqué au mix énergétique européen issu de source non vérifiable, la moyenne d émissions de gaz à effet de serre est de 392.5g CO 2 e/kwh. Emeur = P ren + P hyd + P nuc + P cha + P gaz + P fio + P the Emeur : émissions moyennes d un kwh de la production européenne P ren : Proprotion de renouvelable P hyd : Proportion d hydraulique P nuc : Proportion de nucléaire P cha : Proportion de charbon P gaz : Proportion de gaz P fio : Proportion de fioul P the : Proportion d autres thermiques Emeur = 0.071* * * * * * *600 = g CO 2 e 59

70 Estimation de l empreinte carbone de l électricité consommée par le CHUV La figure ci-dessous montre les proportions et empreintes carbones de l électricité consommée par le CHUV. Il n a pas été possible de connaître la répartition de la provenance de l énergie fossile entre le gaz et le charbon. Nous avons donc fait une moyenne entre les deux moyens de production (les proportions dans la production européenne étant presque identiques, 24% et 27% respectivement), pour obtenir une valeur de 700g CO 2 e/kwh. Source Proportion Empreinte carbone Non verifiable 52.91% g CO 2 e/kwh Nucléaire 33.24% 5 g CO 2 e/kwh Fossile 13.85% 700 g CO 2 e/kwh {Source : Service Industriels Lausanne} En faisant une moyenne des émissions par rapport aux proportions du tableau ci-dessus, on obtient une valeur de 306.3g CO 2 e/kwh. Cette valeur sera utilisée pour estimer l empreinte carbone du centre de données du CHUV. Emchuv = P nv + P nuc + P fos Emchuv : émissions moyennes du kwh consommé par le CHUV P nv : Proportion de non vérifiable P nuc : Proportion de nucléaire P fos : Proportion de fossile Emchuv = * * * 700 = g CO 2 e/kwh Le calcul ci-dessus est jonché d estimations et d incertitudes notamment dues à la quantité importante de courant fourni dont l origine est non vérifiable. L office fédéral de l énergie estime qu il est nécessaire d agir concernant les entreprises d'approvisionnement en électricité affichant des proportions d'agents énergétiques non vérifiables supérieures à la moyenne. Ces entreprises seront tenues d expliquer ces parts élevées. La Suisse participe aussi aux efforts internationaux visant à réduire la part des agents énergétiques non vérifiables dans toute l Europe. Analyse Résultats des mesures Il n a pas été possible de mesurer aussi précisément qu il aurait fallu toutes les valeurs nécessaires au calcul des indicateurs. Les mesures de la consommation de la production d eau froide sont très approximatives. Les chiffres ont été estimés sur la base de chiffres peu fiables. La marge d erreur est ici relativement élevée. Il n a pas non plus été possible de mesurer précisément la consommation des climatiseurs. Les valeurs de consommation n ont que peu varié durant les quelques semaines qu on duré les mesures. La marge 60

71 d erreur est ici probablement assez restreinte. Il pourrait cependant y avoir des évènements qui pourraient faire varier cette consommation. Le seul moyen de le savoir serait d avoir des mesures sur une plus longue période. La consommation IT a été mesurée avec les appareils Chacon Ecowatt 850. Ces appareils sont accompagnés d un logiciel qui offre une fonctionnalité de sauvegarde des données enregistrées. Les informations on donc été sauvegardées avant de placer les appareils sur les climatiseurs. Pour pouvoir traiter les informations avec le logiciel fourni, il fallait restaurer ces données. C est à ce moment-là qu il s est avéré que la fonction de restauration ne fonctionnait pas. Les informations de consommation ont été récupérées mais n ont pas pu être importées dans le logiciel. Il n a donc pas été possible de traiter les informations de manière appropriée. Notamment des créer des graphes de consommation. Les mesures de consommation ont quand-même pu être introduites dans le modèle. Les indicateurs Les chiffres de l inventaire et des mesures ont été introduites dans le classeur Excel (voir l annexe 1). Les valeurs des indicateurs ont été calculés par celui-ci. Le PUE Avec les mesures effectuées dans le cadre fixé au début du projet, le PUE calculé est de Il est difficile de le comparer avec celui d autres centres de données. Une telle comparaison n apporterait d ailleurs pas grand-chose. Il faut plutôt voir cet indicateur comme une valeur de référence qu il va falloir améliorer. La consommation électrique Le datacenter du CHUV consomme 1'205'160 kwh par année. Soit MWh. Ceci représente 2.75% de la consommation totale du CHUV (43'500 MWh). En termes pécuniaires cela représente 217'000 CHF. C est la consommation d environ 320 ménages suisses. Les émissions de CO 2 Les émissions de CO 2 annuels imputables au centre de données sont de 415 tco 2 e. Ce qui correspond aux émissions d une personne vivant en Suisse pendant près de 70 ans. Actions à entreprendre Le système de mesure Pour obtenir des valeurs de consommation en continu, nous avons vu que le système de mesure était lacunaire. Si l on veut pouvoir comparer les valeurs du PUE à différents moments, il est important que les mesures soient faites de manière identique. Des mesures ponctuelles ne seront pas adaptées. Le point le plus lacunaire est la mesure de consommation de la production d eau froide. Il est possible de poser une sonde dans le tuyau d amenée d eau vers le centre de données (point de mesure F 3 ). Celle-ci mesurera la puissance thermique fournie. Le rapport entre la 61

72 puissance thermique et la puissance électrique nécessaire est connue. On pourra donc facilement calculer la consommation électrique nécessaire à la production d eau froide. Il sera aussi nécessaire d installer des compteurs fixes sur les six climatiseurs de la salle machine. Ceux-ci seront indispensables pour observer les variations de consommation lorsque l on décidera par exemple de réorganiser les baies ou de confiner les allées froides. Sans mesures permanentes à la sortie de l UPS (point de mesure U 2 ) on ne pourra pas connaître les pertes dans le système de distribution. Cette valeur devrait cependant être relativement faible et pourra être négligée. En effet, l investissement nécessaire ne se justifie pas au regard du bénéfice que cela apporterait. Il n y a de toute façon aucun moyen de réduire ces pertes. Par contre il serait intéressant de mesurer le rendement de l UPS. La valeur utilisée dans notre calcul est une valeur moyenne admise par les constructeurs. On remarque qu en changeant le rendement de 0.9 à 0.8, le PUE passe de 1.62 à 1.76 et la consommation annuelle totale de 1 205'000 kwh à 1'308'240 kwh. Ceci représente une différence de presque 8%. Les valeurs de référence Etant donné la durée du projet, il n a pas été possible de prendre des mesures sur de longues périodes. Idéalement il faudrait avoir des valeurs de référence pour chaque mois de l année. Les conditions changent au cours de saisons et les résultats des mesures devraient aussi être différents. Les valeurs introduites dans le classeur Excel sont identiques pour chaque mois de l année. Il appartient maintenant aux responsables du CHUV d apporter les améliorations suggérées au système de mesures, puis de reporter celle-ci dans le modèle au fil des mois. Le refroidissement Le datacenter est équipé d un système de refroidissement par salle. L air froid est pulsé dans le faux-plancher et atteint les baies par le bas. Un projet de confinement d allée froide est en cours. Les machines ont été orientées de manière à générer un flux d air de l allée froide vers l allée chaude. Des caillebotis ont été installés dans les allées froides pour améliorer la circulation d air. La prochaine étape sera de confiner ces allées froides pour augmenter les performances du refroidissement. Les baies du centre de données sont remplies à environ 50% de leur capacité. Les machines sont réparties dans toutes les baies de la salle. La plupart d entre elles sont donc de faible densité. Nous avons vu plus haut que les flux d air plus courts augmentaient l efficacité du système de refroidissement. En augmentant la densité dans les baies les plus proches des climatiseurs, on augmentera le rendement du système de refroidissement. Les baies hébergeant le système de stockage sont de haute densité. Celles-ci sont situées dans la rangée 9 (voir Figure 17), la plus éloignée des climatiseurs. Il faudrait envisager de déplacer ces baies de stockage dans l une des rangées 1 à 5 ou d y installer un système de refroidissement à architecture par baie. 62

73 Serveurs lame Les serveurs lame atteignent des densités plus hautes que des serveurs standards. Afin d augmenter l efficacité du refroidissement, il faudrait envisager de s équiper de ce type de machines lors de nouveaux achats. Une étude de la faisabilité technique devrait être faite. La gestion de l énergie La gestion de l énergie sur les serveurs est souvent négligée pour des questions de temps de réponse. Tous les serveurs n ont pas forcément besoin de temps de réponse très courts. Il faudra envisager d implémenter des règles de gestion de l énergie sur ces machines-là. La virtualisation La plupart des serveurs du CHUV sont déclinés en trois versions. Un serveur de développement sur lequel les applications sont créées et testées pas les collaborateurs du département IT. Un serveur de validation permettant aux utilisateurs de tester les applications et leurs configurations. Ces serveurs sont aussi utilisés à des fins de formation. Finalement le serveur de production est celui qui sera à disposition des utilisateurs finaux. Le CHUV utilise la virtualisation depuis longtemps et en fait un usage efficace. Quatre cents serveurs virtuels fonctionnent sur 10 serveurs physiques. Les serveurs de développement et de validation sont rarement utilisés la nuit ou le weekend. En utilisant les outils de virtualisation il est possible de déplacer les machines virtuelles d une machine physique à une autre. Cette fonctionnalité permettrait d organiser les serveurs de telle manière que certaines machines physique puissent être arrêtées durant la nuit ou le week-end. Les politiques d achat Nous avons vu qu il existait peu de matériel au bénéfice d un label entrant dans la composition d un datacenter. On veillera cependant à acquérir des machines dont les alimentations sont certifiées 80 plus. On mettra aussi une attention particulière à ne pas sur dimensionner les systèmes. On favorisera plutôt des systèmes plus petits mais évolutifs. L éducation des utilisateurs Les utilisateurs créent la demande. Les départements IT ayant souvent la réputation de ne pas en faire assez, on a tendance à leur demander plus que les besoins réels. Ceci conduit souvent à des surdimensionnements des équipements. En éduquant les utilisateurs, par exemple en leur présentant les chiffres issus de l évaluation de l impact environnemental du datacenter, on pourra les sensibiliser à ce problème. Avec le temps ils deviendront plus raisonnables. Pour les encourager à prendre les critères environnementaux en compte lors de la définition de leurs besoins, on les fera participer aux coûts de l infrastructure. Les responsables décideront sous quelle forme une telle initiative peut prendre forme. On pourra baser le prix sur les coûts d électricité, les émissions de CO 2 ou les ressources réelles fournies par l infrastructure (temps processeur, quantité de mémoire, espace de stockage, bande passante, etc). Souvenons-nous que dans la configuration actuelle, 1 watt économisé sur un serveur amènera une économie de 1.62 watts de puissance totale. 63

74 La production d électricité sur site Le CHUV comporte un grand nombre de bâtiments, la plupart surmontés de toits plats. Ces surfaces, pourraient être utilisées pour produire de l électricité. On pourrait envisager d y installer des panneaux photovoltaïques ou de petites éoliennes. Pour comparaison, à Châtel-Saint-Denis, une centrale solaire a été installée sur le toit d une usine. Une surface de 8'000 m 2 produit 1'100'000 kwh par an, soit environ la consommation de 300 ménages 30. Il vaudrait la peine d évaluer la faisabilité d un tel projet. 30 Groupe e : Inauguration de la plus grande centrale photovoltaïque du canton de Fribourg. 64

75 Chapitre 5 Conclusion 65

76

77 Un tel projet est riche d enseignements pour un ingénieur système. Nous n avons aucune idée de l impact environnemental qu ont les centres de données dans lesquelles nous travaillons tous les jours. Mais nous ne savons pas non plus que par quelques initiatives simples, il est possible de réduire substantiellement cet impact. Les aspects humains ont joué un rôle important dans ce projet. L un des problèmes majeurs rencontrés durant la réalisation de ce travail a été la disponibilité des gens. Tout le monde est très occupé et il a parfois fallu beaucoup de temps pour obtenir les informations nécessaires. C est sans doute aussi l une des raisons pour laquelle les ingénieurs systèmes ne s intéressent pas aux impacts de leurs datacenters. On leur demande de maintenir leurs systèmes à jour et d offrir de nouveaux services, leur laissant peu de temps pour des innovations sortant de leurs spécialisations. Dans la question de recherche on se demandait s il était possible de développer une méthodologie simple pour évaluer l impact environnemental d un centre de données informatique. La réponse est positive. La méthodologie développée dans ce travail, accompagnée du modèle au format Excel, peut être appliquée sans connaissances particulières. En s entourant des bonnes personnes (électriciens, responsable de la climatisation, etc.) un responsable de datacenter peut mettre en place un système de mesures et calculer des indicateurs. Il appartiendra ensuite aux ingénieurs système de faire appel aux technologies adéquates pour réduire l impact environnemental. Cette méthodologie pourra palier (en partie en tout cas) aux manques de connaissances des responsables de centres de données dans le domaine de la réduction des émissions de gaz à effet de serre. On remarque par contre que l industrie informatique a encore du progrès à faire dans ce domaine, notamment en ce qui concerne le bilan carbone des ordinateurs et la certification des serveurs et équipements réseau. Les administrateurs de datacenter répondent à l offre des utilisateurs. Ceux-ci ne sont souvent pas au courant de ce qui se cache derrière une infrastructure informatique et encore moins quels en sont les impacts sur l environnement. En menant des campagnes d information on pourra leur en faire prendre conscience et ainsi réduire la demande. 67

78 Ce travail s est limité au «Green IT 1.0» qui aborde uniquement le problème des effets négatifs directs des TIC sur l environnement et la façon de les réduire. Si l on se réfère au schéma du développement durable, on peut rendre les TIC plus viables. La situation est telle, qu il ne faut que peu d efforts pour obtenir des résultats notables. Le soutien de la hiérarchie devrait s obtenir facilement pour ce type de projet puisque ils se mènent à peu de frais. De plus le retour sur investissement est rapide si l on considère les économies potentielles sur les factures d électricité. Le chemin vers des TIC durables semble par contre beaucoup plus long. L aspect social est encore fortement négligé dans l industrie informatique, notamment lors de la production des ordinateurs. Les conditions de travail des ouvriers sont souvent précaires. Nous avons vu que les machines n étaient que peu couvertes par les labels environnementaux, à quand des labels sociaux? 68

79 Annexe 1 Mesures et résultats 69

80

81 Contenu du classeur Excel (exemple) Instructions (exemple) Modèle pour l'évaluation de l'impact environnemental d'un centre de données informatique Ce modèle permet de calculer les indicateurs définis préalablement. Les résultats des mesures seront régulièrement insérés dans le modèle, permettant de suivre l'évolution des indicateurs. Indicateurs. C est sur cette page que l on listera tous les indicateurs choisis pour le projet et qu on en calculera la valeur. Directives et performances. On répondra ici aux questions liées aux directives existantes relatives aux TIC. Consommation électrique. Cette feuille contient toutes les valeurs de consommation électrique mesurées. Les consommations et pertes totales pourront être calculées. Les relevés seront faits à intervalles réguliers. La périodicité sera définie en fonction des besoins. Dans le cas présent des valeurs mensuelles et annuelles sont prévues. Equipements. On tiendra à jour l inventaire de tous les appareils équipant le centre de données. Pour chaque machine on notera le bilan carbone des phases de fabrication, transport et recyclage. Cette valeur sera aussi calculée pour la période définie (mensuelle et annuelle, ici). Cette information sera utilisée dans le calcul des émissions totales de CO 2 du datacenter. Le facteur de forme (U) sera utilisé pour estimer la densité globale de la salle machine. Cette information sera aussi utile si l on décide de réorganiser les machines dans les baies pour en augmenter la densité. La puissance et le nombre d alimentations pourront être utilisés pour estimer la consommation IT au cas où des mesures ne pourraient pas être faites. Schéma de mesure. Le schéma de mesure montre les différents points qui seront considérés dans le modèle. Pour une meilleure compréhension, les autres feuilles du classeur Excel feront référence à ces points. Constantes. Les constantes nécessaires aux calculs des indicateurs seront enregistrées dans cette feuille. On pense notamment au prix de l électricité ou à sont bilan carbone. Dans cet exemple on calcul les émissions carbone d un kwh utilisé par le CHUV. Une valeur de durée est définie pour chaque type de machine afin de calculer son bilan carbone annuel. 71

82 Directives et performances (exemple) Directives et performances Tient-on compte des facteurs environnementaux dans l achat de notre matériel? A-t-on des directives environnementales provenant de la direction dans les guides d achat? A-t-on des directives écrites au sujet de la gestion et du cycle de vie du matériel? Essaye-t-on d étendre au maximum la durée de vie de notre matériel? Existe-t-il des directives de recyclage de notre matériel informatique et si oui sait-on ce qu il en advient? Si tel est le cas, ces directives sont-elles écrites et suivies par tous les employés? Est-ce que l on respecte la législation concernant les opérations IT et le recyclage? Les employés sont-ils au courant de l impact environnemental du matériel IT? Y a-t-il des critères environnementaux dans le choix des consultants ou entreprises extérieures? Non Non Non Non Non Non Non Non Non Equipements (exemple) Fabricant Modèle Nombre Type Fonction Nombre d'alimentations Facteur Puissance par de forme alimentation (U) Empreinte carbone/unité Empreinte carbone annuelle/appareil Empreinte carbone annuelle par modèle Fabricant 1 Modèle 1 0 Type 1 Réseau Fabricant 2 Modèle 2 0 Type 2 Serveur Fabricant 3 Modèle 3 0 Type 3 Serveur Empreinte carbone des équipements pour une année [kgco2e] 0 Consommation électrique (exemple) Consommation IT [kwh] Point de mesure Janvier Février Mars Avril Mai Juin Juillet Août Septembre Octobre Novembre Décembre Consommation IT Annuelle Totale [kwh] (I1-5) Point 1 Point 2 Point 3 Point 4 Point 5 Total Rendement UPS 0.9 Consommation Informatique tenant compte du rendement de l'ups [kwh] Janvier 1 Février 1 Mars 1 Avril 1 Mai 1 Juin 1 Juillet 1 Août 1 Septembre 1 Octobre 1 Novembre 1 Décembre 1 Alimentation Informatique Annuelles [kwh] (U1) 13 72

83 Consommation Climatiseurs [kwh] Point de mesure Janvier Février Mars Avril Mai Juin Juillet Août Septembre Octobre Novembre Décembre Consommation Annuelle Totale Climatiseurs [kwh] (C1-6) Point 1 Point 2 Point 3 Total Consommation production d'eau froide [kwh] Point de mesure Janvier Février Mars Avril Mai Juin Juillet Août Septembre Octobre Novembre Décembre Consommation de la production annuelle d'eau froide [kwh] (F1) Point 1 Point 2 Total Consommation éclairage et détection incendie [kwh] Point de mesure Éclairage Incendie Total Janvier Février Mars Avril Mai Juin Juillet Août Septembre Octobre Novembre Décembre Consommation de la production annuelle d'eau froide [kwh] (F1) 0 Consommation Totale Anuelle Refroidissement [kwh] (Eau froide + climatiseurs) Consommation Totale Annuelle Datacenter [kwh] (Refroidissement + Informatique + accessoire) Coûts électricité Annuel [CHF] Bilan Carbone Consommation électrique [kgco2e] Bilan Carbone total (Électricité + Equipements) [kgco2e] PUE

84 Schéma de mesure (exemple) 74

85 Constantes (exemple) Prix du kwh 0.18 Durée de vie moyenne des serveurs 3 Durée de vie moyenne des équipements réseau 4 Calcul des émissions de CO2 de la production de l'électricité utilisée par le CHUV Source Proportion [%] Empreinte carbone [gco2eq] Non vérifiable Nucléaire Fossile Émissions moyennes par kwh CHUV Calcul des émissions de CO2 de la production de l'électricité du mix européen Source Proportion [%] Empreinte carbone [gco2eq] Renouvelable Hydraulique Nucléaire Charbon Gaz Fioul Autres thermiques Émissions moyenne par kwh du mix européen Calcul des émissions de CO2 de la production de l'électricité renouvelable en Europe Source Proportion [%] Empreinte carbone [gco2eq] Biomasse Géothermie Eolien Solaire Émissions moyenne par kwh d'énergie renouvelable en Europe

86 Contenu du classeur Excel (CHUV) Instructions (CHUV) Modèle pour l'évaluation de l'impact environnemental d'un centre de données informatique Ce modèle permet de calculer les indicateurs définis préalablement. Les résultats des mesures seront régulièrement insérés dans le modèle, permettant de suivre l'évolution des indicateurs. Indicateurs. C est sur cette page que l on listera tous les indicateurs choisis pour le projet et qu on en calculera la valeur. Directives et performances. On répondra ici aux questions liées aux directives existantes relatives aux TIC. Consommation électrique. Cette feuille contient toutes les valeurs de consommation électrique mesurées. Les consommations et pertes totales pourront être calculées. Les relevés seront faits à intervalles réguliers. La périodicité sera définie en fonction des besoins. Dans le cas présent des valeurs mensuelles et annuelles sont prévues. Equipements. On tiendra à jour l inventaire de tous les appareils équipant le centre de données. Pour chaque machine on notera le bilan carbone des phases de fabrication, transport et recyclage. Cette valeur sera aussi calculée pour la période définie (mensuelle et annuelle, ici). Cette information sera utilisée dans le calcul des émissions totales de CO 2 du datacenter. Le facteur de forme (U) sera utilisé pour estimer la densité globale de la salle machine. Cette information sera aussi utile si l on décide de réorganiser les machines dans les baies pour en augmenter ladensité. La puissance et le nombre d alimentations pourront être utilisés pour estimer la consommation IT au cas où des mesures ne pourraient pas être faites. Schéma de mesure. Le schéma de mesure montre les différents points qui seront considérés dans le modèle. Pour une meilleure compréhension, les autres feuilles du classeur Excel feront référence à ces points. Constantes. Les constantes nécessaires aux calculs des indicateurs seront enregistrées dans cette feuille. On pense notamment au prix de l électricité ou à sont bilan carbone. Dans cet exemple on calcul les émissions carbone d un kwh utilisé par le CHUV. Une valeur de durée est définie pour chaque type de machine afin de calculer son bilan carbone annuel. 76

87 Indicateurs (CHUV) Valeurs des indicateurs Alimentation IT Annuelle Totale [kwh] (I1-5) 742'176 Alimentation Informatique [kwh] (U1) 824'640 Consommation Totale Anuelle Refroidissement [kwh] (Eau froide + 237'960 climatiseurs) Consommation Totale Annuelle Datacenter [kwh] (Refroidissement + Informatique) 1'205'160 Coûts électricité Annuel [CHF] 216'929 Bilan Carbone Consommation électrique [kgco2e] Bilan Carbone total (électricité + Equipements) [kgco2e] 369' '488 PUE mensuels Janvier 1.62 Février 1.62 Mars 1.62 Avril 1.62 Mai 1.62 Juin 1.62 Juillet 1.62 Août 1.62 Septembre 1.62 Octobre 1.62 Novembre 1.62 Décembre 1.62 PUE annuel

88 Directives et performances (CHUV) Directives et performances Tient-on compte des facteurs environnementaux dans l achat de notre matériel? A-t-on des directives environnementales provenant de la direction dans les guides d achat? A-t-on des directives écrites au sujet de la gestion et du cycle de vie du matériel? Essaye-t-on d étendre au maximum la durée de vie de notre matériel? Existe-t-il des directives de recyclage de notre matériel informatique et si oui sait-on ce qu il en advient? Si tel est le cas, ces directives sont-elles écrites et suivies par tous les employés? Est-ce que l on respecte la législation concernant les opérations IT et le recyclage? Les employés sont-ils au courant de l impact environnemental du matériel IT? Y a-t-il des critères environnementaux dans le choix des consultants ou entreprises extérieures? Non Non Non Oui Oui Oui Oui Non Non 78

89 Equipements (CHUV) Fabricant Modèle Nombre Type Fonction Nombre d'alimentations Facteur Puissance par Empreinte de forme alimentation carbone/unité (U) Empreinte carbone annuelle/appareil Empreinte carbone annuelle par modèle Cisco WS-C6509E 3 Switch Réseau 2 4' Cisco WS-C6509E 1 Switch Réseau 2 3' Cisco WS-C4900M 2 Switch Réseau 2 1' Cisco WS-C3750G-12S 2 Switch Réseau Cisco WS-C TS 2 Switch Réseau Cisco WS-C3750G-48PS 1 Switch Réseau Cisco WS-C2960G-48TC-L 3 Switch Réseau Cisco WS-C3750V2-48TS 1 Switch Réseau Cisco Routeur Réseau Cisco Routeur Réseau Cisco N5K-C5010P 2 Switch Réseau Cisco N7K-C Switch Réseau 2 6' Cisco N2K-C Fabric Extender Réseau Cisco N2K-C Fabric Extender Réseau Cisco ASA Firewall Réseau Aruba WiFi Réseau Aruba WiFi Réseau Aruba WiFi Réseau BlueCoat SG Proxy Réseau BlueCoat SG200-B 1 Proxy Réseau Dell PowerEdge / Rx 4 rproxy Réseau Dell PowerEdge rproxy Réseau Sun? 4 rproxy Réseau InfoBlox IA DNS/DHCP Réseau F5 BigIP Application Delivery Controler Réseau F5 BigIP Application Delivery Controler Réseau Juniper SRX Firewall Réseau 2 1' Dell PowerEdge Serveur Serveur Dell PowerVault 220S 7 SCSI expansion enclosures Serveur Dell PowerEdge Serveur Serveur Dell PowerEdge Serveur Serveur Dell PowerEdge Serveur Serveur Dell PowerEdge Serveur Serveur 1 1' Dell PowerEdge Serveur Serveur Dell PowerEdge R Serveur Serveur 1 1' NetApp FAS storage Stockage Serveur Fujitsu PrimePower Serveur Serveur Google Mini 2 Moteur de recherche Serveur Ironport Sécurité messagerie Serveur Juniper SA VPN appliance Réseau NetApp FAS Stockage Serveur HP Proliant M370 2 Serveur Serveur Netapp Storage 60 Stockage Serveur Apple Xserve Storage 2 Stockage Serveur Sun Fire v240 7 Serveur Serveur Apple Xserve 3 Serveur Serveur Empreinte carbone des équipements pour une année [kgco2e]

90 Consommation électrique (CHUV) Consommation IT [kwh] Point de mesure Janvier Février Mars Avril Mai Juin Juillet Août Septembre Octobre Novembre Décembre Consommation IT Annuelle Totale [kwh] (I1-5) Rendement UPS 0.9 I1 I2 I3 I4 I5 Total 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61'848 7'560 9'144 9'288 34'560 1'296 61' '176 Consommation Informatique tenant compte du rendement de l'ups [kwh] Janvier 68'720 Février 68'720 Mars 68'720 Avril 68'720 Mai 68'720 Juin 68'720 Juillet 68'720 Août 68'720 Septembre 68'720 Octobre 68'720 Novembre 68'720 Décembre 68'720 Alimentation Informatique Annuelles [kwh] (U1) 824'640 Consommation Climatiseurs [kwh] Point de mesure Janvier Février Mars Avril Mai Juin Juillet Août Septembre Octobre Novembre Décembre Consommation Annuelle Totale Climatiseurs [kwh] (C1-6) C1 C2 C3 C4 C5 C6 Total 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11'880 1'944 1'944 1'872 2'088 2'016 2'016 11' '560 80

91 Consommation production d'eau froide [kwh] Point de mesure Janvier Février Mars Avril Mai Juin Juillet Août Septembre Octobre Novembre Décembre Consommation de la production annuelle d'eau froide [kwh] (F1) Consommation Totale Anuelle Refroidissement [kwh] (Eau froide + climatiseurs) Consommation Totale Annuelle Datacenter [kwh] (Refroidissement + Informatique) Coûts électricité Annuel [CHF] Bilan Carbone Consommation électrique [kgco2e] Bilan Carbone total (Électricité + Equipements) [kgco2e] F1 19'830 19'830 19'830 19'830 19'830 19'830 19'830 19'830 19'830 19'830 19'830 19' ' '520 1'205' ' ' '488 PUE

92 Schéma de mesure (CHUV) 82

93 Constantes (CHUV) Prix du kwh 0.18 Durée de vie moyenne des serveurs 3 Durée de vie moyenne des équipements réseau 4 Calcul des émissions de CO2 de la production de l'électricité utilisée par le CHUV Source Proportion [%] Empreinte carbone [gco2eq] Non vérifiable Nucléaire Fossile Émissions moyennes par kwh CHUV Calcul des émissions de CO2 de la production de l'électricité du mix européen Source Proportion [%] Empreinte carbone [gco2eq] Renouvelable Hydraulique Nucléaire Charbon Gaz Fioul Autres thermiques Émissions moyenne par kwh du mix européen Calcul des émissions de CO2 de la production de l'électricité renouvelable en Europe Source Proportion [%] Empreinte carbone [gco2eq] Biomasse Géothermie Eolien Solaire Émissions moyenne par kwh d'énergie renouvelable en Europe

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95 Annexe 2 Glossaire 85

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97 Baie Dans un centre de données, les appareils sont installés dans des armoires, souvent fermées, facilitant la gestion du flux d air de refroidissement. Ces armoires, appelées baies, ont des dimensions standardisées permettant l installation de machines hétérogènes. Les largeurs typiques de baies sont de 19 ou 23 pouces, qui correspondent à la largeur des machines qu elles hébergent. L unité de mesure de la hauteur est le U. Un U correspond à 1.75 pouce (44.45 cm). Une baie standard a généralement une hauteur de 44U. On trouve aussi des «demi-baies» dont la hauteur est comprise entre 18 et 22 U. Carte réseau La NIC (Network Interface Card) ou carte réseau est l interface d un ordinateur vers le monde extérieur. Elle permet de connecter un ordinateur à un réseau, lui permettant d échanger des informations avec d autres ordinateurs. Centre de calcul Voir «Centre de données» Centre de données Salle dédiée à l hébergement d une partie de l infrastructure informatique. On y trouve généralement les serveurs, le stockage et l infrastructure réseau. La densité de machines dans ces salles est haute engendrant de forts dégagements de chaleur. Celle-ci doit être dissipée à l aide d une installation de climatisation adéquate. Le terme «centre de données» est utilisé, dans ce travail, comme synonyme de «centre de calcul», «salle machine» ou «datacenter». CO 2 Formule chimique du dioxide de carbone. CO 2e Unité de mesure du potentiel de réchauffement global d un gaz. CPU Voir «Processeur». Datacenter Voir «Centre de données» Dioxide de carbone Gaz produit par la respiration des plantes et des animaux, par la combustion et par la fermentation de certains liquides. Il se trouve naturellement dans l atmosphère et est le principal responsable de l effet de serre assurant une température viable sur la terre. Selon la courbe de Keeling, la concentration de CO2 dans l atmosphère est passée de 315 ppm en 1960 à 390 ppm en On attribue cette augmentation à l utilisation des combustibles 87

98 fossiles (charbon, pétrole, gaz). C est cette augmentation de concentration qui est responsable du réchauffement climatique depuis le début de l ère industrielle 31. Effet de serre Le rayonnement solaire transmet de l énergie à la terre sous forme d ondes très courtes (ultra-violet), que l atmosphère laisse passer. Sous l effet de ce rayonnement, la terre se réchauffe. Cette chaleur est à son tour libérée sous forme de rayonnement infrarouge. Les ondes étant plus longues, cette énergie est réfléchie de nouveau vers la terre par les particules de gaz à effet de serre. Free cooling Technique de climatisation utilisant l air extérieur comme agent de refroidissement. Cette technique est peu énergivore car il suffit de faire circuler de grands volumes d air extérieur à travers le datacenter, sans avoir à le refroidir auparavant. Cette technique ne fonctionne qu avec un air extérieur suffisamment froid ; aux environs de 10 C. On peut voir là l avantage de construire les centres de données en altitude ou dans des pays proches des pôles. Infrastructure IT L infrastructure IT est composée de l ensemble des équipements informatiques d une entreprise. Elle comprend typiquement des serveurs, du stockage, des équipements réseau, des postes de travail et autres équipements de bureau (imprimantes, photocopieurs, fax, etc.). Mémoire vive La RAM (Random Access Memory) ou mémoire vive est une zone de stockage de données temporaire et volatile. Le processeur utilise la mémoire vive pour stocker temporairement les valeurs en train d être calculées. Lorsque l ordinateur est arrêté, le contenu de la mémoire vive est perdu. NIC Voir «Carte réseau». Norme ISO L'ISO 14040:2006 spécifie les principes et le cadre applicables à la réalisation d'analyses du cycle de vie comprenant: la définition des objectifs et du domaine d'application ACV, la phase d'inventaire du cycle de vie, la phase d'évaluation de l'impact du cycle de vie, la phase d'interprétation du cycle de vie, la communication et la revue critique de l'analyse du cycle de vie, les limitations de l'analyse du cycle de vie, la relation entre les phases de l'analyse du cycle de vie et les conditions d'utilisation des choix de valeurs et des éléments facultatifs. {Source : 31 IPCC. Climate Change The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the IPCC

99 Norme ISO L'ISO 14044:2006 spécifie les exigences et fournit les lignes directrices pour la réalisation d'analyses du cycle de vie (ACV) comprenant: la définition des objectifs et du champ de l'étude, la phase d' inventaire du cycle de vie, la phase d'évaluation de l'impact du cycle de vie, la phase d'interprétation du cycle de vie, la communication et la revue critique de l'analyse du cycle de vie, les limitations de l'analyse du cycle de vie, la relation entre les phases de l'analyse du cycle de vie et les conditions d'utilisation des choix de valeur et des éléments facultatifs. {Source : Potentiel de réchauffement global Le Potentiel de réchauffement global (PRG) est un moyen simple de comparer entre eux les différents gaz à effet de serre qui influencent le système climatique. Il est utilisé pour prédire les impacts relatifs de différents gaz sur le réchauffement global en se basant sur leurs propriétés radiatives (le forçage radiatif){source :Wikipedia}. Le PRG compare la capacité d un gaz à contribuer au réchauffement climatique par rapport à celle du dioxide de carbone (CO2). Productivité primaire nette La productivité primaire traduit la vitesse à laquelle se forme par unité de temps, une quantité donnée de matière organique à partir de matière minérale et d'un apport d'énergie. C'est un flux exprimé en masse de carbone assimilé par unité de temps. Cette production de matière organique s'effectue principalement grâce à la photosynthèse. Les producteurs primaires sont principalement des plantes dans les écosystèmes terrestres et des algues dans les écosystèmes aquatiques. {Source : Wikipedia} Processeur Le CPU (Central Processing Unit) ou processeur est le cœur de tout ordinateur. C est le composant qui exécute les programmes informatiques ainsi que les opérations arithmétiques, logiques et d entrées-sorties. RAM Voir «Mémoire vive». Réseau Les ordinateurs d une entreprise sont généralement connectés entre eux, permettant d échanger des informations. Les flux de données et la sécurité sont gérés par des appareils spécifiques (switch, routeurs, pare-feu, etc.). L ensemble de ces machines constitue l infrastructure réseau. Dans la gestion d une infrastructure IT on différencie généralement le réseau des serveurs car chacun des domaines demande des connaissances particulières. Salle machine Voir «Centre de données» Serveur Un serveur est un ordinateur offrant un service centralisé accessible simultanément par plusieurs utilisateurs. Il est généralement de puissance et de capacité supérieures aux postes 89

100 de travail, notamment en terme de puissance de calcul (processeur) ou de mémoire vive (RAM). Ils offrent souvent des éléments redondants, par exemple l alimentation ou la carte réseau, autorisant une panne de l un d entre eux sans impact sur le fonctionnement de la machine. Serveur lame Contrairement à un serveur standard, dans lequel un ordinateur est contenu dans un boitier, le serveur lame contient plusieurs ordinateurs par boîte. Un châssis fournit l alimentation, la carte réseau et la possibilité de connecter un écran un clavier et une souris. On peut ensuite connecter plusieurs serveurs, sous forme de cartes enfichables, dans un même châssis. Dans une baie de 44U on mettra au maximum 44 serveurs de 1U. Dans un volume équivalent on pourra contenir 60 serveurs lame. La difficulté principale réside dans l alimentation électrique et le refroidissement des serveurs, la densité étant très élevée. Smart grid Le smart grid est une des dénominations d'un réseau de distribution d'électricité «intelligent» qui utilise des technologies informatiques de manière à optimiser la production, la distribution, la consommation ainsi que de mieux mettre en relation l'offre et la demande entre les producteurs et les consommateurs d'électricité. L'apport des technologies informatiques devrait permettre d'économiser l'énergie, sécuriser le réseau et en réduire les coûts. {Source : Wikipedia} Terres rares Les terres rares sont un groupe de métaux utilisés dans la fabrication d équipements électroniques (ordinateurs, téléphones, ampoules à basse consommation, batterie, ). Leur extraction est un processus long, gourmande en ressources naturelles et polluant. {Source : UPS Un UPS (Uninterruptible Power Supply) (Alimentation sans interruption) est un système permettant le fonctionnement continu d une installation électrique en cas de coupure de courant. Le stockage de l énergie peut se faire de différentes manières, notamment dans des batteries, des supercondensateurs ou des volants à inertie. En cas de panne de l alimentation électrique, l installation est alimentée par l UPS le temps qu un système de secours (p.ex. génératrice) se mette en route. 90

101 Annexe 3 Bibliographie

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103 Anderson et al. From long-term targets to cumulative emission pathways: Reframing UK climate policy Avelar V., APC by Schneider Electric. Méthode de calcul de l efficacité énergétique (PUE) dans les datacenters. Livre blanc 158 Blackburn M., The green grid. Unused servers survey results analysis Neil Rasmussen, APC by Schneider Electric. Electrical efficiency measurement for data centers. White paper 154 Dell. Carbon Footprints of Dell Desktops, Laptops, Mobile Devices and Servers. Dunlap K. et Rasmussen N., APC by Schneider Electric. Avantages des architectures de refroidissement par rangée et par baie pour les centres de données. Livre blanc 130 EcoInfo (CNRS). Analyse du cycle de vie d un PC : Quelques éléments pour comprendre, 2008 Emerson Network Power. Energy Logic : Reducing data center energy consumption by creating savings that cascade across systems Ganguly et al. Higher trends but larger uncertainty and geographic variability in 21st century temperature and heat waves Greenberg,.S et al. Best Practices for Data Centers: Lessons Learned from Benchmarking 22 Data Centers Greenpeace. Guide to greener electronics Greener-Electronics/ Hikwama, B.P., Life Cycle Assessment of a Personal Computer, 2005 IPCC. Climate Change The Physical Science Basis Contribution of Working Group I to the Fourth Assessment Report of the IPCC IPCC. Climate Change Impacts, Adaptation and Vulnerability Contribution of Working Group II to the Fourth Assessment Report of the IPCC IPCC. Climate Change Mitigation of Climate Change Contribution of Working Group III to the Fourth Assessment Report of the IPCC. 2007

104 IPCC. Climate Change 2007: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fourth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change IPCC. Special report on emission scenarios (SRES) Jichuan C., Justin M., Parthasarathy R., Cullen B., Amip S. Green Server Design: Beyond Operational Energy to Sustainability. HP Laboratories OECD. Towards Green ICT Strategies: Assessing Policies and Programmes on ICT and the Environment Meza Justin, Shih Rocky, Shah Amip, Ranganathan Parthasarathy, Chang Jichuan, Bash Cullen. Lifecycle-based Data Center Design. HP Laboratories Manning et al. Misrepresentation of the IPCC CO2 emission scenarios Microsoft. Case for server virtualization Niemann J., APC by Schneider Electric. Confinement de l allée chaude / Confinement de l allée froide. Livre blanc no Philippot, Olivier. Green IT : gérez la consommation d'énergie de vos systèmes informatiques. Editions Eni Porcheron Adrien, Corne Christophe, Guy Pénélope, et al. Green IT : Les meilleures pratiques pour une informatique verte. Editions Dunod Postnote No 268. Carbon footprint of electricity generation. UK Parliament Office of Science and Technology Rasmussen N., APC by Schneider Electric. Affectation des coûts énergétiques et des émissions de CO2 aux utilisateurs informatiques. Livre blanc 161 Reichstein M. A biogeochemist looks at where all the emitted carbon dioxide is going Stanley John R., Brill Kenneth G., Koomey Jonathan. The Uptime Institute. Four metrics define Datacenter «greenness». 2007

105 TASSIN Philippe, BERHAULT Gilles, BERTHOUD Françoise, BONNET Pierre, BORDAGE Frédéric, BORDES François, DELSOL Emmanuelle. Systèmes d information et développement durable. Edition Hermes Science Publications Coll. Études informatiques et logiciels Terrabytes Consulting. Green IT Guide The Carbon Trust. Creating an awareness campaign The Climate Group and The Global e-sustainability Initiative (GeSI),SMART 2020: Enabling the Low Carbon Economy in the Information Age VanGlider J., Torell W., APC by Schneider Electric. Cooling entire data centers using only row cooling. White paper 139 Weber, Christopher. Uncertainty and Variability in Product Carbon Footprinting (April 2012). Journal of Industrial Ecology, Vol. 16, Issue 2, pp , Available at SSRN: Yao, M. A., T. G. Higgs, et al. (2010). Comparative Assessment of Life Cycle Assessment methods Used for Personal Computers. Environ. Sci. Technol. 44(19): Les labels: Energy star : Epeat : 80 Plus : Greenguard : TCO : Blue Angel :

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107 Remerciements Un travail comme ça ne se fait jamais seul. L aide, la collaboration et la compétence des autres sont primordiales. J aimerais remercier ici tous les gens qui m ont aidé à réaliser ce projet. Un merci particulier à l expert, Stéphan Misteli, pour ses conseils avisés et son soutien tout au long du projet. Les collaborateurs du CHUV qui m ont donné accès à leurs infrastructures me servant de bac à sable ; Roland Chatelain, Guy-Michel Coquoz, Daniel Gougerot, Vincent Graf, Thierry Schneider et Koen Soumillion. Les relecteurs et relectrice ; Fadrina Buchli, Fabrice Bavaud, Stéphane Cosandey et Pascal Mosimann. L équipe ECOFOC sans qui tout cela ne serait jamais arrivé ; Elena Havlicek, Pierre Gigon et Daniele Opizzi.

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