AWS'de Green IT Analizörü ile sürdürülebilir modernizasyonu hızlandırma - IBM Blog

İşletmeler, yüksek performanslı bilgi işlem, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) dahil olmak üzere veri yoğunluklu iş yüklerini giderek daha fazla benimsiyor. Bu teknolojiler, esnekliğe, performansa, güvenliğe ve uyumluluğa odaklanırken hibrit, çoklu bulut yolculuklarında yeniliği teşvik ediyor. Şirketler ayrıca bu yeniliği büyüyen çevresel, sosyal ve yönetişim (ESG) düzenlemeleriyle dengelemeye çalışıyor. Çoğu kuruluş için BT operasyonları ve modernizasyon, ÇSY hedeflerinin bir parçasını oluşturur ve buna göre yakın zamanda yapılan bir Foundry araştırmasıKuruluşların yaklaşık %60'ı yeşil teknoloji alanlarında uzmanlaşmış hizmet sağlayıcılar arıyor.

Karbon emisyon raporlaması dünya çapında yaygınlaştıkça, IBM, müşterilerinin enerji taleplerini ve buna bağlı karbon etkisini ele almalarına ve aynı zamanda maliyetleri düşürmelerine yardımcı olabilecek bilinçli kararlar almalarına yardımcı olmaya kararlıdır. IBM, daha sürdürülebilir BT varlıkları oluşturmaya yardımcı olmak amacıyla, sürdürülebilir bulut modernizasyon yolculuklarını kolaylaştırmak amacıyla Amazon Web Services (AWS) ile ortaklık kurdu.

Şirketler dijital dönüşümü hızlandırmak ve iş avantajı elde etmek için BT modernizasyonlarını hızlandırdıkça önemli bir fırsat ortaya çıkıyor. Bu fırsat, BT ortamlarının ve uygulama portföylerinin daha yeşil, daha sürdürülebilir tasarımlara doğru yeniden tasarlanmasını içerir. Böyle bir yaklaşım yalnızca maliyet verimliliğini artırmakla kalmaz, aynı zamanda daha geniş kurumsal sürdürülebilirlik hedeflerine de katkıda bulunur.

Dijital teknolojiden kaynaklanan karbon emisyonlarını anlama

IBM'in ister harici ister dahili müşteriler için oluşturduğu ve çalıştırdığı tüm iş uygulamaları, karbon maliyetiBunun başlıca nedeni elektrik tüketimidir. IBM'in bu uygulamaları veya hizmetleri geliştirmek için kullandığı teknoloji ne olursa olsun, bunları çalıştırmak güç tüketen donanım gerektirir.
Şebeke elektriğinin ürettiği karbondioksit (CO2) emisyonları üretim yöntemlerine göre değişiklik göstermektedir. Kömür ve gaz gibi fosil yakıtlar önemli miktarda karbon salımına neden olurken, rüzgar veya güneş gibi yenilenebilir kaynaklar ihmal edilebilir miktarda karbon salımına neden oluyor. Böylece, tüketilen her kilowatt (kW) elektrik, atmosfere salınan belirli miktarda CO2 eşdeğerine (CO2e) doğrudan katkıda bulunur.

Dolayısıyla elektrik tüketiminin azaltılması doğrudan karbon emisyonunun azalmasına yol açmaktadır.

Uygulamada karbon ayak izi

Bilgi işlem, depolama ve ağ oluşturma, uygulama ve hizmet oluşturma sürecinde enerji tüketen temel teknoloji kaynaklarıdır. Faaliyetleri, faaliyet gösterdikleri veri merkezi alanlarının aktif olarak soğutulmasını ve yönetilmesini gerektirir. Sürdürülebilir BT uygulamalarının koruyucuları olarak, günlük faaliyetlerimiz aracılığıyla kaynak tüketimini nasıl azaltabileceğimizi düşünmeliyiz.

Veri merkezleri, operasyonel bölgelerini besleyen şebekeden güç alıyor. Bu güç, müşteriler için uygulama ve hizmetleri destekleyen sunucular, ağ anahtarları ve depolama gibi çeşitli BT ekipmanlarını çalıştırır. Bu güç aynı zamanda donanımı operasyonel sınırlar içinde tutan bir ortamın sürdürülmesi için gerekli olan ısıtma, havalandırma ve iklimlendirme veya soğutma gibi yardımcı sistemleri de çalıştırır.

Karbondan arınma için ileriye doğru bir yol

Uygulamaların modernleştirilmesi inovasyonu teşvik etmek ve işletmeleri dönüştürmek için hayati önem taşıyor. IBM Consulting®, hem şirket içi hem de AWS Cloud üzerindeki uygulamalara yönelik iş yükü değerlendirmeleri gerçekleştirmek amacıyla Özel bir Sürdürülebilirlik Lensi oluşturmak için AWS Well-Architected çerçevesini uygular. IBM Consulting® Custom Lens for Sustainability'nin diğer önemli senaryoları ve giriş noktaları hakkında bilgi edinmek için blog gönderisine göz atın: AWS Cloud Kullanarak Sürdürülebilir Uygulama Modernizasyonu.

Bu blog yazısında, AWS üzerinde çalışan monolitik bir uygulamanın karbon emisyonu etkilerini sürdürülebilirlik merceğinden değerlendirmek, uygulamak ve analiz etmek için derinlemesine bir analize giriyoruz.

Yeşil BT Analizörü: Kapsamlı bir BT karbondan arındırma platformu

Yeşil BT Analizörü platformu, müşterilerin geleneksel BT'lerini daha enerji verimli, sürdürülebilir yeşil BT'ye dönüştürmelerine olanak tanır. Tek noktadan hizmet vererek, özel veri merkezleri, genel bulut ve kullanıcı cihazları da dahil olmak üzere hibrit bulut ortamındaki karbon ayak izini ölçer, raporlar, temel oluşturur ve birleşik bir gösterge tablosu görünümü sağlar. Platform, BT mülkünün karbon ayak izini hem ayrıntılı hem de sanal makine (VM) düzeyinde ölçebilir. Bir optimizasyon yol haritası geliştirmek için enerji veya karbon sıcak noktalarının belirlenmesine yardımcı olur. Kullandığı karbon değerlendirme tekniği, sera gazı (GHG) bilgi ve iletişim teknolojisi sektörüne ilişkin ilkeler.

Konum bazlı metodoloji

BT iş yüklerinden kaynaklanan karbon emisyonlarını anlamak, çeşitli temel kavram ve ölçümlere aşina olmayı gerektirir. İşte üst düzey bir genel bakış:

• Karbon ayak izi (CFP): Karbon ayak izi kavramı analizimizin merkezinde yer alıyor. CFP toplam CO miktarını temsil eder₂ ve sıfırdan büyük veya sıfıra eşit bir CFP temel ölçümünden başlayarak, bir veri merkezine güç verilmesiyle ilişkili eşdeğer sera gazı emisyonları. Veri merkezi operasyonlarının çevresel etkisini ölçmek için çok önemli bir ölçümdür.
• Güç kullanım etkinliği (PUE): Bir diğer kritik ölçüm de güç kullanım etkinliğidir. PUE, toplam tesis enerjisinin BT ekipmanı tarafından tüketilen enerjiye bölünmesiyle hesaplanan bir veri merkezinin enerji verimliliğini ölçer. Bu bölme, verimliliği gösteren bir oran verir: 1'e (bir) yakın bir PUE, yüksek verimliliği belirtirken, daha yüksek değerler, daha fazla enerji israfını gösterir.
  Formül: PUE = (toplam tesis enerjisi)/(BT ekipmanı tarafından tüketilen enerji)
• Karbon yoğunluğu (CI): Son olarak karbon yoğunluğunu dikkate alıyoruz. CI, veri merkezine güç sağlayan şebeke enerji üretiminin kilovatsaat başına gram cinsinden (g/kWh) karbon emisyonlarını ölçer. Bu metrik enerji kaynağına göre değişir. Kömürle çalışan şebekeler 1,000 g/kWh'den daha büyük bir CI'ye sahip olabilirken, rüzgar ve güneş gibi yenilenebilir kaynaklarla çalışan şebekelerin CI'sı sıfıra yakın olmalıdır. (Güneş panelleri bir miktar somutlaştırılmış CFP'ye sahiptir ancak fosil yakıtlarla karşılaştırıldığında çok daha azdır.)

Önemli bir müşteri sorununu ele alalım. Her kuruluş net sıfır emisyon elde etmeye kararlıdır ve BT, sürdürülebilirlik gündemine ulaşmada çok önemli bir rol oynamaktadır. Bu, özellikle BT kaynaklı emisyonları yüksek olan finansal müşteriler için BT mülkünün karbon ayak izinin azaltılmasını veya yeşil BT üzerinde çalışan sürdürülebilir bir platform yaratılmasını içerebilir.

Genellikle şirket içi veri merkezlerinde veya genel bulutlarda VM tabanlı platformlarda çalışan daha eski monolitik uygulamalar, temel bir odak alanıdır. Çok önemli bir soru ortaya çıkıyor: Genellikle tüm BT portföyünün %20-30'unu oluşturan bu eski monolitik uygulamaların BT kaynak tüketimini nasıl azaltabiliriz? VM tabanlı monolitik uygulamalardan, konteyner platformu üzerinde çalışan, enerji açısından daha verimli, mikro hizmet tabanlı bir mimariye geçiş, enerji açısından daha verimlidir. Ancak, herkese uyan tek bir yaklaşım her zaman etkili olmadığından, her vakayı ayrı ayrı değerlendirmek önemlidir.

Bu kriter uygulama dönüşümü adaylarını seçmek için kullanılabilir:

• Birden fazla olan uygulamalar % 70-% 80 CPU kullanımı

• Yaşanan uygulamalar mevsimsel ani artışlar Noel Arifesi, Diwali ve diğer resmi tatil günleri gibi işlemlerde

• İle uygulamalar işlemlerde günlük ani artışlar belirli zamanlarda, örneğin sabahın erken saatlerinde veya gecenin erken saatlerinde havayoluna biniş gibi

• Monolitik uygulamalarda kullanımda ani artışlar gösteren bazı iş bileşenleri

Monolitik uygulamaların olduğu gibi durum analizi

Elastic Compute Cloud (EC2) VM'sinde AWS üzerinde çalışan basit bir e-Mağaza uygulamasının örneğini düşünün. Bir e-CART olan bu uygulama, mevsimsel iş yükleriyle karşı karşıyadır ve şirket içinden bir AWS EC2 bulut sunucusuna yeniden barındırılmıştır (kaldır ve kaydır). Bu gibi monolitik uygulamalar, tüm iş fonksiyonlarını tek bir konuşlandırılabilir birimde paketler.

Aşağıdaki tabloda eski e-Mağaza uygulamalarının temel özellikleri açıklanmaktadır.

Bir iş yükünün karbon emisyonları, bilgi işlem, depolama ve ağ gibi kaynakların tüketimiyle doğrudan bağlantılıdır; bilgi işlem genellikle buna en önemli katkıyı sağlar. Bu, iş yükü özelliklerine göre değişir; örneğin medya veya akış endüstrisinde, ağ üzerinden veri iletimi ve büyük yapılandırılmamış veri setlerinin depolanması önemli miktarda enerji tüketir.

Grafik, tek bir EC2 örneğinde çalışan monolitik uygulamada minimum kullanıcı etkinliği gerçekleştiğinde CPU'nun kullanım modelini gösterir.

Monolitik uygulamanın olduğu gibi durumunun karbon muhasebesini yapmak için Green IT Analizörü platformunu kullandık ve bunu, aynı uygulamanın üzerinde çalışan bir mikro hizmet mimarisi halinde yeniden tasarlandığındaki hedef durumuyla karşılaştırdık. Amazon Elastic Kubernetes Hizmetleri (EKS) platformu.

Adım 1: Monolitik uygulamaların kapsamlı karbon ayak izi analizi

İlk olarak, çeşitli çalışma koşulları altında monolitik bir iş yükünün mevcut karbon ayak izini incelemeye odaklanıyoruz. Bu bize geliştirilecek alanları belirlemek için bir temel sağlar.

Minimum kullanıcı işlemine ve %45 CPU kullanımına sahip olduğumuzda monolitik iş yükümüz için tahmini karbon ayak izini hesaplayalım:

• ABD doğu 1 gün AZ'nin PUE'si: 1.2
• CI: 415.755 gram CO2/kWh

A. Kullanıcı etkinliği olmadığında tahmini karbon hesaplaması:

• Tüketilen enerji: 9.76 g/W @ %45 kullanım
• Aynı iş yükünü çalıştırma saatleri: 300 saat
• 300 saat için tahmini karbon emisyonları = PUE × CI × iş yükü tarafından tüketilen enerji
• = [(1.2 × 415.755 × 9.76) × 300] ÷ 1,000 = 1,460.79 gram CO2e

B. Eş zamanlı 500 kullanıcıyla tahmini karbon emisyonu:

Sistemin günlük zirveleri destekleme yeteneğini test etmek için işlevsel olmayan gereksinimlere (NFR) göre zirve düzeyinde işlemlerin oluşturulduğu bir senaryoda, eşzamanlı kullanıcı etkinliği sırasında CPU kullanımı %80'e yükseldi. Bu durum, %80 CPU kullanımında etkinleşecek şekilde ayarlanmış bir otomatik ölçeklendirme kuralını tetikledi. Kural, her bir VM üzerindeki yükün %60'ın altında kalmasını sağlamaya yardımcı olmak için ekstra VM'ler sağlar. Yük dengeleyici daha sonra yükü hem mevcut hem de yeni VM'ler arasında verimli bir şekilde dağıtır.

Yeni EC2 bulut sunucularının otomatik ölçeklendirilmesi nedeniyle ek bir t2.large VM kullanıma sunuldu ve bu da ortalama kullanımın %40'a düşmesine yol açtı.

• Her iki aynı VM'nin 300 saat çalıştığı bu senaryo için tahmini karbon emisyonları = PUE × CI × iş yükü tarafından tüketilen enerji
• = {[(1.2 × 415.755 × 9.76) × 300] × 2} ÷ 1,000 = 2,921.59 gram CO2e

2. Adım: Sürdürülebilirlik tavsiyelerinin uygulanması

Bu adım, çeşitli sürdürülebilirlik önerilerini ve bunların monolitik uygulamaya yönelik pratik uygulamalarını araştırıyor. Bu önerilere rehberlik etmesi için Sürdürülebilirlik için Özel Lens değerlendirmesini kullanıyoruz.

İlk olarak, monolitik uygulamaları eylem tabanlı reaktif mikro hizmetlere ayırmayı düşünüyoruz. Bu yaklaşım, uygulamanın mevsimsel davranışına ve değişen kullanım kalıplarına göre uyarlanmıştır; bu, trafiğin arttığı ve arka uç işlemleri üzerinden yapıtlara göz atmaya odaklanıldığı bayram sezonları gibi yoğun dönemlerde özellikle faydalıdır.

İkincisi, plan, özellikle veri merkezi şebekesinin yeşil enerjiyle çalıştığı durumlarda, toplu işlemeyi boşta kalan dönemlerde planlayarak enerji tüketimini azaltmayı içeriyor. Bu yaklaşım, uzun süren işlemlerin süresini en aza indirerek güç tasarrufu sağlamayı amaçlamaktadır.

Son olarak strateji, ağ trafiğine göre kaynakları dinamik olarak ölçeklendirebilen AWS EKS veya Red Hat® OpenShift® on AWS (ROSA) gibi esnek bir platform seçmenin önemini vurguluyor. Böyle bir platform seçimi, optimize edilmiş kaynak tahsisinin sağlanmasına yardımcı olur ve eylem tabanlı reaktif mikro hizmetlerin barındırılması açısından faydalıdır.

Özetle önerilen stratejiler, kullanım kalıplarıyla uyumlu mikro hizmet ayrıştırmasını, enerji bilincine sahip işlem planlamasını ve uygulama verimliliğini ve kaynak kullanımını artırmak için esnek bir platform seçimini içerir.

Mikro hizmetlere yeniden düzenlenen uygulama resimde gösterilmektedir:

Şimdi uygulamayı sürdürülebilir modernizasyon çatısı altında yeniden düzenlerken, monolitik uygulamayı sürdürülebilir tasarım ilkeleri doğrultusunda mikroservis tabanlı mimariye dönüştürdükten sonra karbon emisyonunu hesaplayalım.

A. Az veya hiç yük olmadan tahmini karbon hesaplaması:

• Çalışan düğüm: 2 × t2.medium
• Kullanım: %10 (uygulamada yük olmadığında)
• Tüketilen enerji: %6 kullanımda 5 g/W
• PUE (1.2) ve CI (415.755 gram CO₂/kWh) aynı kalıyor çünkü aynı kullanılabilirlik bölgesini kullanmaya devam ediyoruz.
• Saatler: 300
• 300 saat için tahmini karbon emisyonları = PUE × CI × iş yükü tarafından tüketilen enerji
• = [(1.2 × 415.755 × 6) × 300] ÷ 1,000 = 1,796 gram CO₂e

Gözlemler: Sistemde yük olmadığında, VM üzerinde çalışan bir uygulama, EKS kümesinde çalışan mikro hizmetlerden daha fazla karbon verimliliğine sahiptir.

B. Pik yük sırasında tahmini karbon hesabı:

Monolitik uygulamaların yük testine benzer şekilde, oluşturduğumuz mikro hizmetlerde NFR gereksinimlerini karşılamak için 500 kullanıcıyı dahil ettik ve eşzamanlı işlemleri tetikledik.

• Çalışan düğüm: 2 × t2.medium
• Yük nedeniyle artan kullanım: %10 - %20
• Tüketilen enerji: %7.4 kullanımda 20 g/W
• PUE ve CI aynı kalır.
• Saatler: 300
• 300 saat için tahmini karbon emisyonları = PUE × CI × iş yükü tarafından tüketilen enerji
• = [(1.2 × 415.755 × 7.4) × 300] ÷ 1,000 = 2,215.14 gram CO₂e

Burada, kullanıcı arayüzü hizmetleri için bölmelerin otomatik ölçeklendirilmesi gerçekleşti, ancak alışveriş sepeti hizmetlerinin ölçeklendirilmesi için daha fazla kaynak gerekmedi. Monolitik uygulamalarda, hangi iş fonksiyonlarının veya hizmetlerin daha fazla kaynak gerektirdiğine bakılmaksızın tüm platformun ölçeğinin büyütülmesi gerekir; bu da kullanımın %20 artmasına yol açar.

Gözlemler: Her iki senaryoyu da karşılaştıralım.

1. Sistem boşta olduğunda veya günün her saatinde sabit bir yük profiline sahip olduğunda: Neredeyse hiç yük olmadığında, monolitik uygulamalar daha az kaynak tüketir ve neredeyse hiç yük yaymaz. %18 EKS kümesinde barındırılan mikro hizmet tabanlı uygulamalara göre daha az karbon.
2. Sistem tam yükte veya değişen yükte olduğunda: Sistem tam yükteyken, %24 CO'da azalma₂ VM tabanlı iş yüküyle karşılaştırıldığında Kubernetes platformundaki emisyonlar. Bunun nedeni daha az çekirdek kullanımı ve daha düşük kullanımdır. Daha fazla iş yükünü aynı kümeye taşıyabilir ve diğer uygulamalardan daha fazla çekirdeği serbest bırakarak daha önemli avantajlar elde edebiliriz.

Bu senaryo, IBM'in nasıl çalıştığını gösteren bir örnektir.^® AWS iş yükünde Sürdürülebilirlik için Özel Lens değerlendirmesi, sürdürülebilir modernizasyon yolunuzu tasarlamanıza ve BT varlıklarınızın toplam karbon ayak izini azaltmanıza yardımcı olur.

Eylem kılavuzu

Sürdürülebilirliğe değer veren kuruluşlar için sorumlu bilgi işlem ve yeşil BT yalnızca hayati öneme sahip değildir; bunlar tamamen mümkündür. BT liderleri, BT stratejisini, operasyonlarını ve platformlarını kapsayan çevre dostu faaliyetleri takip ederek bu hedeflere ulaşabilirler.

• BT platformlarınızı yeşillendirme: Uygulamaları genel buluta taşımak için yeniden düzenlemeyi kullanın. İş yüklerini bu ortama göre optimize etmeden genel buluta taşımak, işletme maliyetlerini artırabilir ve sürdürülebilirliği azaltabilir. Bunun yerine, uygulamaları yaşam döngüleri, güncelleme ve dağıtım sıklığı ve iş kritikliği gibi faktörlere göre yeniden düzenleyerek iş yüklerini daha bulutta yerel olacak şekilde geliştirin.
• Boş VM kapasitesini ve kullanılmayan diğer bulut kaynaklarını optimize etme: BT varlıklarınızda boşta kalan VM'leri belirlemek için altyapı düzeyinde gözlemlenebilirliği etkinleştirin. Artık iş işlevlerine hizmet etmeyen boş VM'lerin ve ilgili kaynakların silinmesi gibi düzeltici eylemleri gerçekleştirmek için kural tabanlı otomasyon uygulayın. Ek olarak, otomatik ölçeklendirme yoluyla ağ trafiğine göre VM boyutlandırmasını optimize edin.
• Gerektiğinde kaynak oluşturmak: Bulut kaynakları esnek olmasına rağmen, iş yüklerini kullanımdan bağımsız olarak sürekli çalışan sabit kaynaklara dağıtırsanız sınırlı verimlilik avantajı elde edersiniz. Bulut hizmetleri içindeki VM planlamasını veya elastik özellikleri kullanmak gibi kaynakları gerektiği gibi sağlama ve silme fırsatlarını belirleyin.
• İş yüklerini konteynerleştirme: Geleneksel VM ortamı yerine konteyner platformu kullanarak yıllık altyapı maliyetlerini %75. Konteyner platformları, kaynak gereksinimlerine göre bir VM kümesi genelinde konteynerlerin verimli bir şekilde planlanmasına olanak tanır.
• Monolitik uygulamalarınızı mikro hizmet tabanlı mimariye modernleştirme: İhtiyaçlarınıza göre reaktif mikro hizmetleri seçin: kaynak kullanımını optimize etmek amacıyla olaya dayalı çağrı için reaktif mikro hizmetler, eşzamansız çağrı için olay odaklı mikro hizmetler veya tek bir işlevin ihtiyaca dayalı olarak yürütülmesi için sunucusuz mikro hizmetler.

IBM Consulting Green IT Transformation çerçevesi, Custom Lens for Sustainability ve Green IT analyzer platformu, müşterilere karbondan arındırma yolculuklarında toplu olarak yardımcı oluyor. Her iki çerçeve de iş yüklerinin değerlendirilmesine, enerji tüketimini azaltabilecek optimizasyon araçlarının belirlenmesine ve sürdürülebilirlik hedeflerinize ulaşmanızı sağlayacak bir uygulama modernizasyon yol haritası oluşturulmasına yardımcı olur.

AWS Cloud için IBM Danışmanlık hizmetleri hakkında daha fazla bilgi edinin.