Suche senden
Hochladen
20120220 CESIT Groupe Energie
âą
1 gefÀllt mir
âą
661 views
Bruno Brottier
Folgen
Support de présentation de l'atelier du 20 02 2012
Weniger lesen
Mehr lesen
Technologie
Melden
Teilen
Melden
Teilen
1 von 31
Jetzt herunterladen
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Empfohlen
Gamma Soft. L'entreprise Temps-RĂ©el
Gamma Soft. L'entreprise Temps-RĂ©el
Gamma Soft
Â
White Paper Resilience Et Gestion Capacitaire
White Paper Resilience Et Gestion Capacitaire
Bruno Brottier
Â
Résumé de l'analyse des réponses au sondage "Gestion de l'Energie dans les Da...
Résumé de l'analyse des réponses au sondage "Gestion de l'Energie dans les Da...
Bruno Brottier
Â
20130522 CESIT Groupe Energie
20130522 CESIT Groupe Energie
Bruno Brottier
Â
20131016 CESIT Groupe Energie
20131016 CESIT Groupe Energie
Bruno Brottier
Â
Wp Cartographie Efficacite Energetique
Wp Cartographie Efficacite Energetique
Bruno Brottier
Â
CESIT : Groupe Energie : Le UE Code Of Conduct Datacenter
CESIT : Groupe Energie : Le UE Code Of Conduct Datacenter
Bruno Brottier
Â
32 Ways a Digital Marketing Consultant Can Help Grow Your Business
32 Ways a Digital Marketing Consultant Can Help Grow Your Business
Barry Feldman
Â
Empfohlen
Gamma Soft. L'entreprise Temps-RĂ©el
Gamma Soft. L'entreprise Temps-RĂ©el
Gamma Soft
Â
White Paper Resilience Et Gestion Capacitaire
White Paper Resilience Et Gestion Capacitaire
Bruno Brottier
Â
Résumé de l'analyse des réponses au sondage "Gestion de l'Energie dans les Da...
Résumé de l'analyse des réponses au sondage "Gestion de l'Energie dans les Da...
Bruno Brottier
Â
20130522 CESIT Groupe Energie
20130522 CESIT Groupe Energie
Bruno Brottier
Â
20131016 CESIT Groupe Energie
20131016 CESIT Groupe Energie
Bruno Brottier
Â
Wp Cartographie Efficacite Energetique
Wp Cartographie Efficacite Energetique
Bruno Brottier
Â
CESIT : Groupe Energie : Le UE Code Of Conduct Datacenter
CESIT : Groupe Energie : Le UE Code Of Conduct Datacenter
Bruno Brottier
Â
32 Ways a Digital Marketing Consultant Can Help Grow Your Business
32 Ways a Digital Marketing Consultant Can Help Grow Your Business
Barry Feldman
Â
Petit-dĂ©jeuner OCTO Technology : Calculez vos indicateurs en temps reÌel ave...
Petit-dĂ©jeuner OCTO Technology : Calculez vos indicateurs en temps reÌel ave...
OCTO Technology
Â
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Denodo
Â
Datacenter event - greenvision agit - tristan labaume - 15-09-14
Datacenter event - greenvision agit - tristan labaume - 15-09-14
Karim Network
Â
Présentation NUVEA #FEnS2015
Présentation NUVEA #FEnS2015
ctanniou
Â
Items International_Hervé Rannou_Convergence Energie/Telecom
Items International_Hervé Rannou_Convergence Energie/Telecom
Metro'num 2011
Â
Chap1-Centre-de-donnees - -Une-introduction (1).pdf
Chap1-Centre-de-donnees - -Une-introduction (1).pdf
Khalo3
Â
Data Lake
Data Lake
Soft Computing
Â
[Paroles de DSI] Les infrastructure hyperconvergées (integrated system) - Nan...
[Paroles de DSI] Les infrastructure hyperconvergées (integrated system) - Nan...
Groupe D.FI
Â
Présentation offre SmartBigData 2012
Présentation offre SmartBigData 2012
Novulys SAS
Â
GT CERACLE sur les compteurs intelligents - 10 juin 2021
GT CERACLE sur les compteurs intelligents - 10 juin 2021
Cluster TWEED
Â
Vision et poc EDFsur les enjeux big data
Vision et poc EDFsur les enjeux big data
Bruno Patin
Â
advizeo - Présentation
advizeo - Présentation
Camille Kempénar
Â
Virtualisation? Convergence? Cloud? Soyons pragmatique
Virtualisation? Convergence? Cloud? Soyons pragmatique
Microsoft Ideas
Â
Cours Big Data Chap1
Cours Big Data Chap1
Amal Abid
Â
Optimiser lâintĂ©gration globale des donnĂ©es grĂące Ă la Data Virtualization
Optimiser lâintĂ©gration globale des donnĂ©es grĂące Ă la Data Virtualization
Denodo
Â
Introduction Ă la big data v3
Introduction Ă la big data v3
Mehdi TAZI
Â
livre-blanc-infogerance-solution-complexe-valorisation-donnee
livre-blanc-infogerance-solution-complexe-valorisation-donnee
Olivier Bourgeois
Â
Activation du nouveau cadre legal des Communautes dâEnergie et du Partage dâe...
Activation du nouveau cadre legal des Communautes dâEnergie et du Partage dâe...
Cluster TWEED
Â
ReactivOn / Support de présentation
ReactivOn / Support de présentation
REACTIVON
Â
Pourquoi se priver du Cloud Public ?
Pourquoi se priver du Cloud Public ?
Devoteam Revolve
Â
Weitere Àhnliche Inhalte
Ăhnlich wie 20120220 CESIT Groupe Energie
Petit-dĂ©jeuner OCTO Technology : Calculez vos indicateurs en temps reÌel ave...
Petit-dĂ©jeuner OCTO Technology : Calculez vos indicateurs en temps reÌel ave...
OCTO Technology
Â
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Denodo
Â
Datacenter event - greenvision agit - tristan labaume - 15-09-14
Datacenter event - greenvision agit - tristan labaume - 15-09-14
Karim Network
Â
Présentation NUVEA #FEnS2015
Présentation NUVEA #FEnS2015
ctanniou
Â
Items International_Hervé Rannou_Convergence Energie/Telecom
Items International_Hervé Rannou_Convergence Energie/Telecom
Metro'num 2011
Â
Chap1-Centre-de-donnees - -Une-introduction (1).pdf
Chap1-Centre-de-donnees - -Une-introduction (1).pdf
Khalo3
Â
Data Lake
Data Lake
Soft Computing
Â
[Paroles de DSI] Les infrastructure hyperconvergées (integrated system) - Nan...
[Paroles de DSI] Les infrastructure hyperconvergées (integrated system) - Nan...
Groupe D.FI
Â
Présentation offre SmartBigData 2012
Présentation offre SmartBigData 2012
Novulys SAS
Â
GT CERACLE sur les compteurs intelligents - 10 juin 2021
GT CERACLE sur les compteurs intelligents - 10 juin 2021
Cluster TWEED
Â
Vision et poc EDFsur les enjeux big data
Vision et poc EDFsur les enjeux big data
Bruno Patin
Â
advizeo - Présentation
advizeo - Présentation
Camille Kempénar
Â
Virtualisation? Convergence? Cloud? Soyons pragmatique
Virtualisation? Convergence? Cloud? Soyons pragmatique
Microsoft Ideas
Â
Cours Big Data Chap1
Cours Big Data Chap1
Amal Abid
Â
Optimiser lâintĂ©gration globale des donnĂ©es grĂące Ă la Data Virtualization
Optimiser lâintĂ©gration globale des donnĂ©es grĂące Ă la Data Virtualization
Denodo
Â
Introduction Ă la big data v3
Introduction Ă la big data v3
Mehdi TAZI
Â
livre-blanc-infogerance-solution-complexe-valorisation-donnee
livre-blanc-infogerance-solution-complexe-valorisation-donnee
Olivier Bourgeois
Â
Activation du nouveau cadre legal des Communautes dâEnergie et du Partage dâe...
Activation du nouveau cadre legal des Communautes dâEnergie et du Partage dâe...
Cluster TWEED
Â
ReactivOn / Support de présentation
ReactivOn / Support de présentation
REACTIVON
Â
Pourquoi se priver du Cloud Public ?
Pourquoi se priver du Cloud Public ?
Devoteam Revolve
Â
Ăhnlich wie 20120220 CESIT Groupe Energie
(20)
Petit-dĂ©jeuner OCTO Technology : Calculez vos indicateurs en temps reÌel ave...
Petit-dĂ©jeuner OCTO Technology : Calculez vos indicateurs en temps reÌel ave...
Â
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Réinventez votre stratégie de données en 2021 avec la Data Virtualization
Â
Datacenter event - greenvision agit - tristan labaume - 15-09-14
Datacenter event - greenvision agit - tristan labaume - 15-09-14
Â
Présentation NUVEA #FEnS2015
Présentation NUVEA #FEnS2015
Â
Items International_Hervé Rannou_Convergence Energie/Telecom
Items International_Hervé Rannou_Convergence Energie/Telecom
Â
Chap1-Centre-de-donnees - -Une-introduction (1).pdf
Chap1-Centre-de-donnees - -Une-introduction (1).pdf
Â
Data Lake
Data Lake
Â
[Paroles de DSI] Les infrastructure hyperconvergées (integrated system) - Nan...
[Paroles de DSI] Les infrastructure hyperconvergées (integrated system) - Nan...
Â
Présentation offre SmartBigData 2012
Présentation offre SmartBigData 2012
Â
GT CERACLE sur les compteurs intelligents - 10 juin 2021
GT CERACLE sur les compteurs intelligents - 10 juin 2021
Â
Vision et poc EDFsur les enjeux big data
Vision et poc EDFsur les enjeux big data
Â
advizeo - Présentation
advizeo - Présentation
Â
Virtualisation? Convergence? Cloud? Soyons pragmatique
Virtualisation? Convergence? Cloud? Soyons pragmatique
Â
Cours Big Data Chap1
Cours Big Data Chap1
Â
Optimiser lâintĂ©gration globale des donnĂ©es grĂące Ă la Data Virtualization
Optimiser lâintĂ©gration globale des donnĂ©es grĂące Ă la Data Virtualization
Â
Introduction Ă la big data v3
Introduction Ă la big data v3
Â
livre-blanc-infogerance-solution-complexe-valorisation-donnee
livre-blanc-infogerance-solution-complexe-valorisation-donnee
Â
Activation du nouveau cadre legal des Communautes dâEnergie et du Partage dâe...
Activation du nouveau cadre legal des Communautes dâEnergie et du Partage dâe...
Â
ReactivOn / Support de présentation
ReactivOn / Support de présentation
Â
Pourquoi se priver du Cloud Public ?
Pourquoi se priver du Cloud Public ?
Â
20120220 CESIT Groupe Energie
1.
LA MAITRISE DE
LâENERGIE bruno.brottier@gmail.com 06 22 26 78 91 20 FĂ©vrier 2013 mercredi 20 fĂ©vrier 13 1
2.
BIO : BRUNO
BROTTIER âą IngĂ©nieur gĂ©nie logiciel âą 10 ans IAV, applications et outils pour dĂ©veloppeurs âą 15 ans «business developper» âą 3 ans logiciels ITSM âą 2 ans logiciels CRM âą 10 ans datacenters et services managĂ©s ïą Interxion: SaaS et colocation ïą Easynet: VPN mpls et plateformes dĂ©diĂ©es (IaaS) ïą Star-Apic: logiciel de DCIM ïą PcMetric: plateforme de gestion Ă©nergĂ©tique âą CESIT depuis 24 mois, LinkedIn, livres blancs 2 mercredi 20 fĂ©vrier 13 2
3.
MESURER LES CONSOMMATIONS
DâENERGIE DANS LES DATA CENTERS 3 mercredi 20 fĂ©vrier 13 3
4.
AGENDA
⹠Quelles priorités dans les data centers ? ⹠Quelles propositions ? ⹠Pour quoi ? Pour qui ? ⹠Questions ? Propositions ? mercredi 20 février 13 4
5.
PRIORITĂS
DANS LES DATA CENTERS 5 mercredi 20 février 13 5
6.
PRIORITĂS
DDC DSI 6 x 32 A, Serveur 350 kg E-mail 16 FO, 4 RJ-45 17 000 users 24/7 24/7 6 mercredi 20 février 13 6
7.
PRIORITĂS DANS LES
DATA CENTERS ? DDC DSI â RĂ©silience â DisponibilitĂ© applicative â Gestion capacitaire â Gestion ressources â Facturation Ă©nergĂ©tique â Facturation UE â Densification â Virtualisation â Gestion de lâĂ©nergie â Gestion de lâĂ©nergie mercredi 20 fĂ©vrier 13 7
8.
PILOTER DATA CENTER
ET SI â DCIM â ITSM â GTC â Supervision â Concentration â Virtualisation â Gestion de lâĂ©nergie â Gestion de lâĂ©nergie 8 mercredi 20 fĂ©vrier 13 8
9.
GESTION DE LâĂNERGIE
âą Quels sont les besoins des systĂšmes dĂ©ployĂ©s ? âą Comment sont-ils rĂ©partis dans le temps ? âą Quels sont les gaspillages et comment les localiser ? âą Quelle est lâefficacitĂ© Ă©nergĂ©tique des systĂšmes ? âą Travaillent-ils au mieux de leur rendement ? âą Quel serait lâavantage de limiter les charges ? 9 mercredi 20 fĂ©vrier 13 9
10.
GESTION DE LâĂNERGIE
âą Quelles applications consomment autant dâĂ©nergie ? âą Quels dĂ©partements consomment autant dâĂ©nergie? âą Quels sont les gaspillages et comment les localiser ? âą Comment acheter de meilleurs Ă©quipements ? âą Comment les faire fonctionner au mieux de leur rendement ? (Combien de VM, de RAM, de CPUs ?) âą Quels seraient les avantages de limiter les charges ? 10 mercredi 20 fĂ©vrier 13 10
11.
GESTION UNIFIĂE DE
LâĂNERGIE Mesurer la consommation Ă©lectrique de chaque Ă©quipement (type, conïŹguration, installation) â Optimiser lâurbanisation du data center et du SI â Consolider en respectant les contraintes mĂ©tiers â Identifier et Ă©radiquer les zombies â Puissance, espace, connectivitĂ©, calories, licences, complexitĂ© â Enrichir et optimiser les logiciels dĂ©ployĂ©s (Ă dĂ©ployer): â DCIM, GTC, simulation thermique, ... â ITSM, supervision, ... 11 mercredi 20 fĂ©vrier 13 11
12.
GESTION UNIFIĂE DE
LâĂNERGIE Mesurer lâhistorique des consommations des Ă©quipements â PrĂ©voir les investissements â Planifier les dĂ©ploiements de projets â DĂ©ployer des Ă©quipements performants (Svces achats) â Appliquer des politiques dâallocation des ressources â Adapter les charges (adaptative load , power capping) â Affecter les ressources logicielles (VM, virtualisation) 12 mercredi 20 fĂ©vrier 13 12
13.
GESTION UNIFIĂE DE
LâĂNERGIE Connaitre la consommation de puissance par groupes (dĂ©partement, client, application) â RĂ©aliser les Ă©conomies identifiĂ©es : â consommation Ă©lectrique â licences logicielles, matĂ©riel â Valoriser tous les coĂ»ts dâune infrastructure applicative : â Facturer avec prĂ©cision (Svces commerciaux) â Epurer les offres (Svces marketing) 13 mercredi 20 fĂ©vrier 13 13
14.
INFORMATIONS NĂCESSAIRES
âą Connaitre la consommation Ă©lectrique rĂ©elle de chaque Ă©quipement : âą chaque objet âą chaque type âą chaque configuration âą Connaitre la charge rĂ©elle et historisĂ©e de chaque Ă©quipement âą Permet de connaitre finement la distribution de puissance par groupe dâĂ©quipements : âą Par baie, salle, ... âą Par dĂ©partement, filiale, ... âą Par client âą Par cluster, ... 14 mercredi 20 fĂ©vrier 13 14
15.
QUELLES PROPOSITIONS ?
15 mercredi 20 février 13 15
16.
RAPPEL
Les niveaux de maturité du PUE / CESIT 16 mercredi 20 février 13 16
17.
RAPPEL
Les niveaux de maturité du PUE / CESIT 17 mercredi 20 février 13 17
18.
SOLUTIONS MATĂRIELLES
âą Compteurs, par baie, par voie = milliers âą Capteurs avec WiFi = milliers âą PDUs intelligents = dizaine de milliers âą GranularitĂ© trop forte pour mesurer un serveur, un cluster, un client rĂ©parti âą AgrĂ©ger les mesures des alimentations multiples dans un systĂšme âą CoĂ»ts de gestion âą Risques Ă lâinstallation et en maintenance 18 mercredi 20 fĂ©vrier 13 18
19.
EXEMPLE
19 mercredi 20 février 13 19
20.
SOLUTIONS MATĂRIELLES
âąCordons dâalimentation IP = dizaines de milliers âą Impossible de relier simplement consommation et Ă©quipement âą AgrĂ©ger les mesures des alimentations multiples dans un systĂšme âą Impossible de dâaffecter simplement la consommation par type et configuration dâĂ©quipement âą CoĂ»ts dâinstallation et de gestion âą Risques Ă lâinstallation et en maintenance 20 mercredi 20 fĂ©vrier 13 20
21.
EXEMPLE
21 mercredi 20 février 13 21
22.
SOLUTIONS LOGICIELLES
âą AcquĂ©rir les mesures de consommation par interrogation directe des Ă©quipements âą Par agents dĂ©ployĂ©s sur les Ă©quipements âą Par protocoles Intel, Cisco, ... (login) âą Relier consommation et Ă©quipement pour construire un catalogue âą Affecter la consommation par type et configuration dâĂ©quipement âą CoĂ»ts dâinstallation et de gestion faible, si pas dâagent Ă dĂ©ployer 22 mercredi 20 fĂ©vrier 13 22
23.
EXEMPLES
âą Power Assure : Santa Clara, privĂ©e, centrĂ© datacenter âą EM/4, plateforme de gestion dâĂ©nergie, basĂ©e cloud âą Programme de certification PAR4 âą Cloud US, donnĂ©es exportĂ©es âą Verdiem : Seattle, privĂ©e, centrĂ© bureautique âą SURVEYOR, plateforme de gestion dâĂ©nergie IT âą VBOX, appliance pour une installation rapide âą Agents Ă dĂ©ployer et administrer âą JouleX : Atlanta, bureaux w-wide, privĂ©e âą Datacenter, bureautique, industrie âą JEM, plate forme de gestion dâĂ©nergie, full-web âą Pas dâagents, base relationnelle locale 23 mercredi 20 fĂ©vrier 13 23
24.
PLATEFORME LOGICIELLE DE
MESURES DE CONSOMMATION ET DE CHARGE 24 mercredi 20 février 13 24
25.
POUR QUOI ?
MONITORER la consommation Ă©lectrique des Ă©quipements ⣠Comprendre la consommation Ă©lectrique ⣠Obtenir une cartographie complĂšte et dĂ©taillĂ©e ⣠Mesurer la rĂ©silience en temps rĂ©el ⣠si intĂ©gration avec gestion technique (GTC, GTB) ⣠Mesurer lâimpact des changes (climat, dĂ©ploiements) sur le PUE ⣠Simuler lâimpact des optimisations de lâIT ⣠DĂ©ploiement/remplacements dâĂ©quipements ⣠Densification ⣠Virtualisation 25 mercredi 20 fĂ©vrier 13 25
26.
POUR QUOI ?
ANALYSER la consommation électrique des équipements ⣠Relier consommation et configuration, applications, utilisateurs, ⣠si intégration avec gestion de parc ⣠Relier consommation et facturation, ⣠si intégration avec gestion de clients ⣠Enrichir les outils de DCIM avec des mesures de consommations fiables et précises ⣠Enrichir les outils de simulation thermiques avec des mesures de charges fiables et précises 26 mercredi 20 février 13 26
27.
POUR QUOI ?
AGIR sur la consommation électrique des équipements ⣠Caper la puissance en fonction des besoins et charge des utilisateurs ⣠Concentrer les VMs sur des serveurs et mettre en veille ceux sous-chargés ⣠Eteindre certains équipements non-critiques et gros consommateurs/dissipateurs en cas de panne ⣠Générateur ⣠Climatisation 27 mercredi 20 février 13 27
28.
QUI EST CONCERNĂ
? ⹠Exploitant de salle : Maßtrise de la consommation ⹠Mesure de la résilience ⹠Amélioration de la gestion des pannes de climatisation ⹠Amélioration du rendement des infrastructures ⹠Meilleure urbanisation et gestion capacitaire ⹠Identification des équipements zombies ⹠Directeur informatique : Intégration ITSM ⹠Meilleure connaissance du parc déployé ⹠Puissance allouée à la demande ⹠Simulations de changements 28 mercredi 20 février 13 28
29.
QUI EST CONCERNĂ
? ⹠Services généraux ⹠Diminution de la facture énergétique (moins de gaspillage) ⹠TCO optimisés (consommation énergétique) ⹠Services achats ⹠Décisions basées sur les performances énergétiques ⹠Communication ⹠Empreinte carbone, développement durable ⹠Services clients (commercial et support) ⹠Facturation plus développée (de la salle à la VM) ⹠Analyse de tendances ⹠Propositions commerciales plus pertinentes (virtualisation, extensions, déploiements) 29 mercredi 20 février 13 29
30.
QUESTIONS ?
PROPOSITIONS ? 30 mercredi 20 février 13 30
31.
GROUPE DE TRAVAIL
⹠Retour sur investissement : Gestionnaire de salle ⹠Ressources physiques (space, cùbles, élec., froid, ...) ⹠Autres ... ⹠Retour sur investissement : Gestionnaire IT ⹠Ressources physiques (serveurs, licences, ...) ⹠Autres ... ⹠Seuils de déclenchement de projet ⹠Finances, complexité, déménagement, ... ⹠Analyse SWAT du projet ⹠Forces / Faiblesses ⹠Avantages / Risques 31 mercredi 20 février 13 31
Jetzt herunterladen