É raro encontrar um Data Center, especialmente se estiver em operação a mais de 5 anos, que conta com sua ocupação conforme previso no momento de sua concepção. É natural, portanto, que tanto o layout de ocupação, quanto a densidade de carga localizada sejam alteradas conforme novas tecnologias e soluções são implementadas.

A principal consequência desse fenômeno é a queda na eficiência do sistema de climatização. Isso significa o aumento do consumo de energia associado, na maioria das situações, ao surgimento de hotspots, o que, em casos mais críticos, coloca em risco a segurança operacional daquele Data Center, podendo até ocasionar em eventos de downtime ou instabilidade na prestação de serviços.

O conceito de utilizar o espaço do entre piso para o insuflamento de ar, ainda é amplamente utilizado em ambientes de TI. Esse tipo de conceito permite que certas estratégias, como substituição e reposicionamento de placas de piso perfuradas, sejam aplicadas para evitar ou mitigar temperaturas elevadas na face de admissão de ar de racks e reduzir os custos e riscos operacionais. Dessa forma, Data Halls com piso elevado permitem ajustes mais precisos no que se diz respeito a distribuição de ar gelado para os equipamentos de TI.

Não existem dois Data Halls iguais, cada um possui suas peculiaridades, seja do ponto de vista físico ou do ponto de vista operacional, e apesar de não existir nenhuma solução ou estratégia única que resolva todos os problemas que possam surgir em um Data Center é possível obter dados valiosos seguindo um processo iterativo, a partir de simulações computacionais, que se bem analisadas resultaram em soluções eficientes para a operação daquele ambiente.

O processo iterativo consiste em avaliar a implementação progressiva de estratégias, avaliando a cada nova simulação quais os pontos positivos e negativos, a fim de corrigir os pontos negativos nas próximas simulações até que seja atingido parâmetros operacionais de maior eficiência. Nesse ponto é feita a implementação das soluções alvaiadadas conforme ilustrado no fluxograma da Figura 1.

Seguir um processo bem definido, com auxílio de situações computacionais aumenta a assertividade na implementação de soluções, reduz o risco e o custo de adotar soluções que não são eficazes. Para exemplificar o passo-a-passo da aplicação desse processo iterativo é apresentado a seguir um estudo de caso utilizando a Simulação de Dinâmica dos Fluídos (CFD) para avaliar as estratégias implementadas no ambiente.

O Data Hall simulado conta com aproximadamente 700 kW de carga de TI, distribuídos em aproximadamente 480 m2, é atendido por 10 fan coils de precisão de aproximadamente 85 kW de capacidade térmica. O insulfamento de ar é realizado pelo entrepiso de 0,4 metro e o retorno de ar é feito pelo entreforro. O Layout do Data Hall em sua condição inicial é apresentado na Figura 2. Nesse caso foi realizada a simulação contemplando a instalação de 6 novas filas de racks, totalizando 64 novos racks com 7 kW cada. Esses novos equipamentos estão identificados pela cor laranja na Figura 2. Associado aos novos equipamentos de TI foram instaladas novas placas de piso perfuradas, com 25% de abertura, seguindo o mesmo padrão já utilizado nas demais regiões do Data Hall.

Este estudo de caso contou com 4 iterações para exemplificar a aplicação do processo iterativo, desta forma foram desenvolvidos os seguintes cenários de simulação:

• Condição atual: Avaliação inicial, considerando características definidas anteriormente;
• 1.ª Iteração: Adoção da estratégia mais simples possível com a substituição de placas de piso de 25% de abertura por placas de piso de 56% de abertura em regiões em que foram observadas temperaturas mais elevadas;
• 2.ª Iteração: Refinamento da estratégia adotada na 1.ª Iteração, ampliando o número de placas de piso com 56% de abertura associadas ao uso de placas de piso com ventilação forçada;
• 3.ª Iteração: Utilização de nova estratégia para mitigar os hotspots observados nas simulações anteriores. Neste caso foi avaliada a utilização de confinamento de corredores frios;
• 4.ª Iteração: Refinamento/Otimização da 3.ª Iteração com novo ajuste de placas de piso para otimizar a distribuição de ar para as regiões mais demandadas.

A aplicação das estratégias de cada uma das iterações é apresentada na Figura 3 em que as placas de piso de 25% de abertura são representadas na cor rosa, as de 56% de abertura na cor verde e as placas contendo ventilação forçada na cor roxa. Os confinamentos de corredor são representados pelos retângulos verdes.

A análise foi realizada a partir de dois resultados principais, o mapa de temperaturas na face de admissão dos racks e o mapa de vazão nas placas de piso. Esses são resultados que indicaram onde e que tipos de medidas serão mais eficazes a serem testadas na próxima iteração. Outros resultados, como mapa de temperaturas, pressão, velocidade e caminho percorrido pelo ar, são complementares e auxiliam na tomada de decisões. A Figura 4 apresenta de maneira comparativa a temperatura de admissão dos racks para cada uma das condições simuladas.

A partir dos resultados obtidos foi observado na simulação da condição inicial que a região onde estão instalados os novos servidores registrou temperaturas de até 46°C, 14°C acima da temperatura máxima permitida pelo envelope A1 da ASHRAE, sendo que mais de 25% dos equipamentos de TI operam com temperaturas acima da máxima temperatura permitida. Conforme foram aplicados os ajustes de cada iteração é verificado a redução progressiva na temperatura máxima de admissão dos racks bem como a redução das regiões com temperaturas acima dos 30 °C.

É possível verificar que os resultados das primeiras iterações não apresentam resultados expressivos no que diz respeito a mitigação expressiva ou eliminação dos hotspots identificados. No entanto, essas duas primeiras iterações servem como base para a aplicação de medidas mais avançadas, como o confinamento de corredor, considerado na 3.ª Iteração. Neste ponto a redução de hotspots é mais expressiva, com poucas regiões ainda necessitando de ajustes. A 4.ª Iteração promoveu as melhorias finais necessárias, resultando em todos os equipamentos de TI operando na faixa permitida para o envelope A1.

Os resultados de temperatura na face de entrada dos racks, apesar de serem um dos resultados mais importantes para as análises do processo iterativo, são, geralmente, consequência do comportamento do ar no ambiente. É importante, portanto, identificar os elementos que causam tal comportamento para ser feita a correção e otimização do sistema e assim obter os resultados desejados. Nesse estudo de caso, os principais elementos avaliados foram as placas de piso perfuradas, cuja distribuição e modelo tem impacto direto na disponibilização de ar para os equipamentos de TI em cada região da sala. Para avaliar como é feita a disponibilização de ar pelas placas de piso é utilizado o mapa de vazões nas placas de piso, que é apresentado na Figura 5, onde é possível visualizar de maneira comparativa o mapa de vazões para cada uma das iterações.

A partir da análise da Figura 5 é possível verificar que, a distribuição de vazão se manteve praticamente a mesma entre a Condição Inicial e a 1.ª Iteração, sendo a principal diferença entre as imagens é que a vazão máxima registrada nas placas perfuradas da 1.ª iteração foi quase o dobro quando comparada a Condição Inicial, ocorrendo na região próxima à parede do Data Hall, local identificado como mais crítico do ponto de vista da temperatura de admissão dos equipamentos de TI na Figura 4 - Condição Inicial. Nas iterações seguintes os ajustes de placas de piso, seja no layout, no percentual de abertura ou no uso de placas com ventilação forçada e o uso do confinamento de corredor foram realizados sempre com o objetivo de diminuir os hotspots remanescentes identificados nas imagens da Figura 4. Por fim na 4.ª Iteração, simulação final em que todos os hotspots foram mitigados, é possível observar que a região à direita do ambiente, onde há maior concentração de carga e, portanto, mais demanda de ar frio, apresenta placas de piso com maior vazão, proporcionando assim maior disponibilidade de ar e garantindo os parâmetros operacionais desejados para os equipamentos de TI.

O processo iterativo, principalmente aliado a simulação computacional de dinâmica dos fluídos (CFD) se mostra como uma importante metodologia a ser aplicada às operações de Data Centers por permitir a avaliação progressiva de melhorias, obtendo de maneira assertiva a melhor performance de cada solução. Devido à complexidade e peculiaridade de cada ambiente, diversos elementos podem ser testados, entre eles, grelhas de retorno, rede de dutos, parâmetros operacionais dos climatizadores (vazão, temperatura de insuflamento, equipamentos operantes e desligados), layout de equipamentos, interferências entre outros elementos.

Dessa forma é possível extrair previamente o máximo de performance de cada solução e com isso são evitados gastos de recursos com a implementações de soluções pouco eficazes, além de minimizar o risco à operação do ambiente, uma vez que, todas as possíveis soluções podem ser validadas antes de serem implementadas, garantindo assim maior confiabilidade e segurança para a operação de um Data Center.