Data Centers são grandes consumidores de energia nas áreas de Tecnologia da Informação e Comunicação, onde estima-se que o equivalente a um terço do consumo de energia dos servidores é gasto com sistemas de refrigeração para controlar a temperatura dos equipamentos. Em complemento, os sistemas de ar condicionado são essenciais para manter condições térmicas adequadas, evitando-se prejuízos expressivos, além da distribuição homogênea do ar, com eficiência energética. Visando-se avaliar o seu desempenho, torna-se necessário o monitoramento contínuo de certas variáveis, gerando-se uma base histórica que proporciona a análise dos dados, identificando-se a qualidade do ambiente, a eficiência e o padrão de funcionamento do sistema. Buscando-se essa solução, propõe-se o desenvolvimento de um módulo de análise de dados ambientais e de consumo de energia em data centers, utilizando-se recursos de Business Intelligence, fornecendo suporte aos gestores na definição de estratégias de operação sustentáveis aos sistemas de ar condicionado. Esse módulo deverá ser integrado ao sistema para monitoramento seguro e remoto da qualidade do ambiente interno, operando desde 2009 na Escola Politécnica da USP. Monitoram-se continuamente temperatura, umidade relativa do ar, qualidade da energia e consumo dos fan coils e chiller, em duas salas de aula climatizadas. Essas informações são armazenadas em um servidor web em nuvem, gerando histórico de dados e permitindo o acesso remoto dos usuários por meio de interface contendo inúmeras funcionalidades. O banco de dados existente será utilizado no teste e validação do módulo proposto que, integrado ao sistema de monitoramento, trará como benefício a geração de relatórios e gráficos analíticos. Os gestores de data centers poderão realizar um controle da qualidade do ambiente interior com maior acurácia, adotando estratégias de operação sustentáveis, facilitando a identificação de riscos, diminuindo a possibilidade de sinistros e custos com manutenção. Esta solução estará plenamente alinhada ao conceito de Green Data Centers.
Data Centers are large energy consumers in the areas of Information and Communications Technology, where it is estimated that the equivalent of one-third of the energy consumption of the servers is spent on cooling systems to control the temperature of the equipment. In addition, air-conditioning systems are essential to maintain proper thermal conditions, avoiding significant losses, besides keeping an homogeneous air distribution with energy efficiency. In order to evaluate their performance, it becomes demanding to continuously monitor certain variables, generating a historical basis that provides data analysis, identifying the environmental quality, the efficiency and the system operation pattern. Aiming this solution, here is proposed the development of an environmental and power consumption data analysis module in Data Centers, using Business Intelligence features, providing support to managers in the definition of strategies for sustainable operation of air-conditioning systems. This module should be integrated into the system for secure and remote monitoring of the indoor environmental quality, operating since 2009 at Engineering School of University of São Paulo. It continuously monitors temperature, relative humidity, energy quality and consumption of the fan coils and chiller, in two air- conditioned classrooms. This information is stored on a web server, generating history data and enabling remote access of users through an interface containing numerous features. The existing database will be used in the testing and validation of the proposed module that, integrated into the monitoring system, will bring benefit through reports and analytic charts. Data Center managers will be able to perform a quality control of the indoor environment with greater accuracy, adopting strategies of sustainable operation, facilitating risk identification and decreasing the possibility of accidents and maintenance costs. This solution will be fully aligned to the concept of Green Data Centers.