Acelerando a modernização sustentável com o Green IT Analyzer na AWS – IBM Blog

As empresas estão cada vez mais adotando cargas de trabalho com uso intensivo de dados, incluindo computação de alto desempenho, inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML). Estas tecnologias impulsionam a inovação nas suas jornadas híbridas e multicloud, ao mesmo tempo que se concentram na resiliência, no desempenho, na segurança e na conformidade. As empresas também estão a esforçar-se para equilibrar esta inovação com as crescentes regulamentações ambientais, sociais e de governação (ESG). Para a maioria das organizações, as operações e a modernização de TI fazem parte do seu objetivo ESG e, de acordo com uma pesquisa recente da Foundry, cerca de 60% das organizações procuram prestadores de serviços especializados em áreas de tecnologia verde.

À medida que os relatórios de emissões de carbono se tornam comuns em todo o mundo, a IBM está comprometida em ajudar seus clientes na tomada de decisões informadas que possam ajudar a atender às suas demandas de energia e ao impacto de carbono associado, ao mesmo tempo em que reduzem custos. Para ajudar na construção de propriedades de TI mais sustentáveis, a IBM fez parceria com a Amazon Web Services (AWS) para facilitar jornadas sustentáveis ​​de modernização da nuvem.

À medida que as empresas aceleram a sua modernização das TI para acelerar a transformação digital e obter vantagens comerciais, surge uma oportunidade significativa. Esta oportunidade envolve a rearquitetura de ambientes de TI e portfólios de aplicações em direção a designs mais ecológicos e sustentáveis. Esta abordagem não só impulsiona a eficiência de custos, mas também contribui para objectivos mais amplos de sustentabilidade empresarial.

Compreender as emissões de carbono da tecnologia digital

Todos os aplicativos de negócios que a IBM cria e executa, seja para clientes externos ou internos, vêm com um custo de carbono, que se deve principalmente ao consumo de eletricidade. Independentemente da tecnologia usada pela IBM para desenvolver esses aplicativos ou serviços, sua operação requer hardware que consome energia.
As emissões de dióxido de carbono (CO2) produzidas pela eletricidade da rede variam com base nos métodos de geração. Os combustíveis fósseis, como o carvão e o gás, emitem quantidades significativas de carbono, enquanto as fontes renováveis, como a eólica ou a solar, emitem quantidades insignificantes. Assim, cada quilowatt (kW) de eletricidade consumido contribui diretamente para uma quantidade específica de CO2 equivalente (CO2e) liberado na atmosfera.

Portanto, a redução do consumo de eletricidade leva diretamente à redução das emissões de carbono.

Pegada de carbono na prática

Computação, armazenamento e rede são recursos tecnológicos essenciais que consomem energia no processo de construção de aplicações e serviços. A sua atividade exige o arrefecimento ativo e a gestão dos espaços dos centros de dados em que operam. Como guardiões de práticas de TI sustentáveis, devemos considerar como podemos reduzir o consumo de recursos através das nossas atividades diárias.

Os data centers obtêm energia da rede que abastece sua região operacional. Esse poder aciona vários equipamentos de TI, como servidores, switches de rede e armazenamento, que por sua vez dão suporte a aplicativos e serviços para os clientes. Essa energia também opera sistemas auxiliares como aquecimento, ventilação e ar condicionado ou resfriamento, essenciais para a manutenção de um ambiente que mantenha o hardware dentro dos limites operacionais.

Um caminho a seguir para a descarbonização

Modernizando aplicativos está se tornando fundamental para impulsionar a inovação e transformar os negócios. A IBM Consulting® aplica a estrutura AWS Well-Architected para criar uma Lente Personalizada para Sustentabilidade para realizar avaliações de carga de trabalho para aplicativos locais e na Nuvem AWS. Para ler sobre outros cenários importantes e pontos de entrada do IBM Consulting® Custom Lens for Sustainability, confira a postagem do blog: Modernização sustentável de aplicativos usando a nuvem AWS.

Nesta postagem do blog, nos aprofundamos em uma análise aprofundada para avaliar, implementar recomendações e analisar os efeitos das emissões de carbono de um aplicativo monolítico em execução na AWS através de uma perspectiva de sustentabilidade.

Green IT Analyzer: uma plataforma abrangente de descarbonização de TI

A plataforma Green IT Analyzer permite que os clientes transformem sua TI tradicional em uma TI verde sustentável e com maior eficiência energética. Servindo como um balcão único, ele mede, relata, cria linhas de base e fornece uma visão de painel unificado da pegada de carbono em todo o ambiente de nuvem híbrida, incluindo data centers privados, nuvem pública e dispositivos de usuário. A plataforma pode medir a pegada de carbono do patrimônio de TI em nível granular e de máquina virtual (VM). Ajuda a identificar pontos críticos de energia ou carbono para desenvolver um roteiro de otimização. A técnica de avaliação de carbono que utiliza está alinhada com gases de efeito estufa (GEE) princípios para o setor de tecnologia da informação e comunicação.

Metodologia baseada em localização

Compreender as emissões de carbono das cargas de trabalho de TI requer familiaridade com vários conceitos e métricas importantes. Aqui está uma visão geral de alto nível:

• Pegada de carbono (PCP): O conceito de pegada de carbono é central para a nossa análise. CFP representa a quantidade total de CO₂ e emissões equivalentes de GEE associadas à alimentação de um data center, começando com uma medição de linha de base de CFP maior ou igual a zero. É uma métrica crucial para avaliar o impacto ambiental das operações do data center.
• Eficácia no uso de energia (PUE): Outra métrica crítica é a eficácia do uso de energia. A PUE mede a eficiência energética de um data center, calculada dividindo a energia total da instalação pela energia consumida pelos equipamentos de TI. Essa divisão produz um índice que indica eficiência: um PUE próximo de 1 (um) significa alta eficiência, enquanto valores mais elevados sugerem maior desperdício de energia.
  Fórmula: PUE = (energia total da instalação)/(energia consumida pelos equipamentos de TI)
• Intensidade de carbono (CI): Por último, consideramos a intensidade de carbono. A CI mede as emissões de carbono em gramas por quilowatt-hora (g/kWh) da geração de energia da rede que alimenta o data center. Essa métrica varia de acordo com a fonte de energia. As redes alimentadas a carvão podem ter um CI superior a 1,000 g/kWh, enquanto as redes alimentadas por fontes renováveis, como a eólica e a solar, devem ter um CI mais próximo de zero. (Os painéis solares têm algum CFP incorporado, mas têm muito menos em comparação com os combustíveis fósseis.)

Vamos considerar um grande desafio do cliente. Todas as organizações estão empenhadas em alcançar emissões líquidas zero e as TI desempenham um papel crucial na consecução da agenda de sustentabilidade. Isto pode envolver a redução da pegada de carbono do próprio património de TI – especialmente relevante para clientes financeiros com elevadas emissões geradas pelas TI – ou a criação de uma plataforma sustentável que funcione com TI verde.

Aplicativos monolíticos mais antigos, normalmente executados em plataformas baseadas em VM em data centers locais ou em nuvens públicas, são uma área de foco principal. Surge uma questão crucial: como podemos reduzir o consumo de recursos de TI destas aplicações monolíticas mais antigas, que geralmente detêm 20-30% de todo o portfólio de TI? É mais eficiente em termos energéticos migrar de aplicativos monolíticos baseados em VM para uma arquitetura mais eficiente em termos energéticos, baseada em microsserviços, executada em uma plataforma de contêiner. No entanto, é essencial avaliar cada caso individualmente, pois uma abordagem única nem sempre é eficaz.

Estes critérios podem ser usados ​​para selecionar candidatos à transformação de aplicativos:

• Aplicações com mais de 70% –80% Utilização da CPU

• Aplicativos experimentando picos sazonais em transações, como na véspera de Natal, Diwali e outros feriados

• Aplicativos com picos diários nas transações em horários específicos, como embarque na companhia aérea no início da manhã ou à noite

• Alguns componentes de negócios em aplicativos monolíticos que apresentam picos de uso

Análise do estado atual de aplicativos monolíticos

Considere o exemplo de um aplicativo simples de e-Store executado na AWS em uma VM Elastic Compute Cloud (EC2). Este aplicativo, um e-CART, experimenta cargas de trabalho sazonais e foi rehospedado (lift-and-shift) localmente para uma instância AWS EC2. Aplicativos monolíticos como este agrupam todas as funções de negócios em uma única unidade implantável.

A tabela a seguir descreve as principais características dos aplicativos legados da loja virtual.

As emissões de carbono de uma carga de trabalho estão diretamente ligadas ao consumo de recursos como computação, armazenamento e rede, sendo a computação frequentemente o contribuidor mais significativo. Isso varia de acordo com as características da carga de trabalho; por exemplo, na indústria de mídia ou streaming, a transmissão de dados pela rede e o armazenamento de grandes conjuntos de dados não estruturados consomem energia considerável.

O gráfico mostra o padrão de utilização da CPU quando ocorre atividade mínima do usuário no aplicativo monolítico em execução em uma única instância do EC2.

Usamos a plataforma Green IT Analyzer para conduzir uma contabilidade de carbono do estado atual do aplicativo monolítico, comparando-o com o estado alvo do mesmo aplicativo quando rearquitetado em uma arquitetura de microsserviço em execução no Serviços Amazon Elastic Kubernetes (EKS) plataforma.

Etapa 1: Análise abrangente da pegada de carbono de aplicações monolíticas

Primeiro, nos concentramos em examinar a atual pegada de carbono de uma carga de trabalho monolítica sob diversas condições operacionais. Isso nos fornece uma base para identificar áreas de melhoria.

Vamos calcular a pegada de carbono estimada para nossa carga de trabalho monolítica quando tivermos um mínimo de transações de usuários e 45% de utilização da CPU:

• PUE do leste dos EUA 1d AZ: 1.2
• CI: 415.755 gramas de CO2/kWh

A. Cálculo estimado de carbono quando não há atividade do usuário:

• Energia consumida: 9.76 g/W a 45% de utilização
• Horas de execução da mesma carga de trabalho: 300 horas
• Emissões de carbono estimadas para 300 horas = PUE × CI × energia consumida pela carga de trabalho
• = [(1.2 × 415.755 × 9.76) × 300] ÷ 1,000 = 1,460.79 gramas de CO2e

B. Emissão estimada de carbono com 500 usuários simultâneos:

Em um cenário em que transações de nível de pico foram criadas de acordo com requisitos não funcionais (NFR) para testar a capacidade do sistema de suportar picos diários, a utilização da CPU aumentou para 80% durante atividades simultâneas do usuário. Essa situação acionou uma regra de escalonamento automático definida para ser ativada com 80% de utilização da CPU. A regra provisiona VMs extras para ajudar a garantir que a carga em cada VM permaneça abaixo de 60%. O balanceador de carga distribui com eficiência a carga entre as VMs existentes e as novas.

Devido ao escalonamento automático das novas instâncias EC2, uma VM t2.large adicional foi disponibilizada, o que levou a uma queda na utilização média para 40%.

• Emissões de carbono estimadas para este cenário, com ambas as VMs idênticas funcionando por 300 horas = PUE × CI × energia consumida pela carga de trabalho
• = {[(1.2 × 415.755 × 9.76) × 300] × 2} ÷ 1,000 = 2,921.59 gramas de CO2e

Passo 2: Implementar recomendações de sustentabilidade

Esta etapa explora uma série de recomendações de sustentabilidade e sua implementação prática para a aplicação monolítica. Usamos a avaliação Custom Lens para Sustentabilidade para orientar essas recomendações.

Primeiro, consideramos a decomposição de aplicações monolíticas em microsserviços reativos baseados em ações. Essa abordagem é adaptada ao comportamento sazonal do aplicativo e aos diversos padrões de uso, o que é particularmente útil durante períodos de pico, como épocas festivas, quando o tráfego aumenta e é observado um foco em artefatos de navegação em transações de back-end.

Em segundo lugar, o plano envolve a redução do consumo de energia através do agendamento do processamento em lote durante períodos de inatividade, especialmente quando a rede do data center opera com energia verde. Esta abordagem visa conservar energia, minimizando a duração de transações de longa duração.

Por fim, a estratégia enfatiza a importância de escolher uma plataforma flexível, como AWS EKS ou Red Hat® OpenShift® on AWS (ROSA), que seja capaz de dimensionar recursos dinamicamente com base no tráfego de rede. Essa escolha de plataforma ajuda a garantir a alocação otimizada de recursos e é benéfica para hospedar microsserviços reativos baseados em ação.

Em resumo, as estratégias propostas incluem decomposição de microsserviços alinhada com padrões de uso, agendamento de transações com foco no consumo de energia e uma escolha de plataforma flexível para melhorar a eficiência dos aplicativos e a utilização de recursos.

O aplicativo refatorado em microsserviços é mostrado na imagem:

Agora vamos calcular a emissão de carbono após transformar o aplicativo monolítico em arquitetura baseada em microsserviços seguindo princípios de design sustentável enquanto refatoramos o aplicativo sob o guarda-chuva da modernização sustentável.

A. Contabilidade estimada de carbono com nenhuma ou poucas cargas:

• Nó de trabalho: 2 × t2.medium
• Aproveitamento: 10% (quando não há carga na aplicação)
• Energia consumida: 6 g/W com 5% de utilização
• PUE (1.2) e CI (415.755 gramas de CO₂/kWh) permanecem os mesmos porque continuamos a usar a mesma zona de disponibilidade.
• Horas: 300
• Emissões de carbono estimadas para 300 horas = PUE × CI × energia consumida pela carga de trabalho
• = [(1.2 × 415.755 × 6) × 300] ÷ 1,000 = 1,796 gramas de CO₂e

Observações: Quando não há carga no sistema, um aplicativo executado em uma VM é mais eficiente em termos de carbono do que microsserviços executados em um cluster EKS.

B. Contabilização estimada de carbono durante pico de carga:

Semelhante ao teste de carga de aplicativos monolíticos, integramos 500 usuários e acionamos transações simultâneas para atender aos requisitos NFR nos microsserviços que construímos.

• Nó de trabalho: 2 × t2.medium
• Aumento de utilização devido à carga: 10% a 20%
• Energia consumida: 7.4 g/W com 20% de utilização
• PUE e CI permanecem os mesmos.
• Horas: 300
• Emissões de carbono estimadas para 300 horas = PUE × CI × energia consumida pela carga de trabalho
• = [(1.2 × 415.755 × 7.4) × 300] ÷ 1,000 = 2,215.14 gramas de CO₂e

Aqui, o escalonamento automático de pods ocorreu para serviços de UI, mas os serviços de carrinho não exigiram mais recursos para serem ampliados. Em aplicações monolíticas, é necessário ampliar toda a plataforma, independentemente de quais funções ou serviços de negócios exigem mais recursos, levando a um aumento de utilização de 20%.

Observações: Vamos comparar os dois cenários.

1. Quando o sistema está ocioso ou tem um perfil de carga constante durante todo o relógio: Quando quase não há carga, os aplicativos monolíticos consomem menos recursos e emitem quase 18% menos carbono do que aplicativos baseados em microsserviços hospedados no cluster EKS.
2. Quando o sistema está em plena carga ou carga variável: Quando o sistema está em plena carga, há um 24% redução de CO₂ emissões na plataforma Kubernetes em comparação com uma carga de trabalho baseada em VM. Isso se deve ao uso de menos núcleos e menor utilização. Podemos mover mais cargas de trabalho no mesmo cluster e liberar mais núcleos de outros aplicativos para obter benefícios mais significativos.

Este cenário é um exemplo de como a IBM^® A avaliação do Custom Lens para sustentabilidade na carga de trabalho da AWS ajuda a projetar seu caminho de modernização sustentável e a reduzir a pegada de carbono total do seu patrimônio de TI.

Guia de ação

Para as organizações que valorizam a sustentabilidade, a computação responsável e a TI verde não são apenas vitais; eles são inteiramente viáveis. Os líderes de TI podem atingir estes objectivos através da realização de actividades amigas do ambiente que incluam estratégias, operações e plataformas de TI.

• Tornando suas plataformas de TI mais ecológicas: use a refatoração para migrar aplicativos para a nuvem pública. A migração de cargas de trabalho para a nuvem pública sem otimizá-las para esse ambiente pode aumentar os custos operacionais e reduzir a sustentabilidade. Em vez disso, aprimore as cargas de trabalho para que sejam mais nativas da nuvem, refatorando os aplicativos com base em fatores como ciclo de vida, frequência de atualização e implantação e criticidade dos negócios.
• Otimizando a capacidade ociosa da VM e outros recursos de nuvem não utilizados: habilite a observabilidade em nível de infraestrutura para identificar VMs ociosas em todo o seu patrimônio de TI. Implemente a automação baseada em regras para tomar ações corretivas, como excluir VMs ociosas e recursos associados que não atendem mais às funções de negócios. Além disso, otimize o dimensionamento da VM com base no tráfego de rede por meio do escalonamento automático.
• Criando recursos quando necessário: Embora os recursos da nuvem sejam elásticos, você obtém benefícios de eficiência limitados se implantar cargas de trabalho em recursos fixos que são executados continuamente, independentemente do uso. Identifique oportunidades para provisionar e excluir recursos conforme necessário, como usar agendamento de VM ou recursos elásticos em serviços de nuvem.
• Contentorização de cargas de trabalho: Ao usar uma plataforma de contêiner em vez de um ambiente VM tradicional, você pode reduzir os custos anuais de infraestrutura em até 75%. As plataformas de contêineres permitem o agendamento eficiente de contêineres em um cluster de VMs com base em seus requisitos de recursos.
• Modernizando seus aplicativos monolíticos para arquitetura baseada em microsserviços: selecione microsserviços reativos com base em suas necessidades: microsserviços reativos para invocação baseada em eventos para otimizar a utilização de recursos, microsserviços orientados a eventos para invocação assíncrona ou microsserviços sem servidor para execução de uma única função com base na necessidade.

A estrutura IBM Consulting Green IT Transformation, o Custom Lens for Sustainability e a plataforma Green IT Analyzer ajudam coletivamente os clientes em sua jornada de descarbonização. Ambas as estruturas ajudam a avaliar cargas de trabalho, identificar alavancas de otimização que podem reduzir o consumo de energia e criar um roteiro de modernização de aplicativos que permite atingir suas metas de sustentabilidade.

Saiba mais sobre os serviços de consultoria IBM para Nuvem AWS.