15 de Setembro de 2025

Eficiência energética no data center

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Sabia que, até 2030, todos os centros de dados consumirão tanta eletricidade quanto um país inteiro? A Agência Internacional de Energia estima um valor aproximado de 945 TWh, quase o mesmo que o Japão consome atualmente. Lembramos que, globalmente, estamos em plena evolução da IA, e o treinamento e a execução de modelos são realizados principalmente em centros de dados. Para ter uma ideia: cada e-mail de 100 palavras gerado pelo Chat GPT gasta energia e água, consumindo uma garrafa de água de 519 ml. Agora multiplique isso pelos bilhões de utilizadores que digitam instruções a cada minuto. 

Mas, sem ir tão além, como está a eficiência energética na sua empresa? Quão sustentável é o centro de dados da sua indústria? Neste artigo, explicamos como medir a eficiência energética num data center, as tecnologias, os métodos e os fatores que mais influenciam. 

O que significa eficiência energética num data center? 

A eficiência energética nos centros de dados refere-se à capacidade de executar operações informáticas com o menor consumo de energia possível, garantindo a funcionalidade e a fiabilidade da infraestrutura 24 horas por dia, 7 dias por semana. 

Os servidores, os sistemas de armazenamento de grandes volumes de dados, os equipamentos de rede e a infraestrutura de suporte (iluminação, refrigeração, sistemas elétricos e de segurança) são componentes que requerem um elevado fornecimento de energia nos centros de dados, para poderem prestar serviços digitais, processar cálculos elevados e, ao mesmo tempo, garantir a climatização necessária, a distribuição elétrica, o controlo de acessos, etc.   

Portanto, a eficiência energética em centros de dados é essencial para minimizar tanto o impacto ambiental como as despesas operacionais geradas, mantendo o desempenho e a funcionalidade, contribuindo para a poupança de energia nas empresas. Mas o que implica essa eficiência? Empregar arquiteturas e equipamentos avançados que reduzam a relação entre a energia total e a energia de TI (PUE), os litros de água utilizados (WUE), as emissões de carbono… que forneçam a mesma capacidade de computação com menor gasto de energia. 

Eficiência energética no data center

Como medir a eficiência energética num data center? 

Se nos concentrarmos na eletricidade consumida, na água utilizada e no carbono gerado num centro de dados, as principais métricas são as seguintes: 

PUE (Power Usage Effectiveness) 

A eficácia do uso de energia PUE é uma métrica amplamente utilizada para calcular a eficiência energética nos data centers. É definida como a relação entre a energia total consumida pela instalação e a energia consumida pelo equipamento de TI (servidores, armazenamento e redes). A sua fórmula é: 

PUE = Consumo total de energia do centro de dados Consumo de energia do equipamento de TI 

Onde:

  • Consumo total de energia do centro de dados: é a energia total da instalação do data center, que inclui as cargas de equipamentos de TI, sistemas de iluminação, sistemas de refrigeração, equipamentos de fornecimento de energia, etc. 
  • Consumo de energia de equipamentos de TI: é a energia fornecida exclusivamente aos principais equipamentos informáticos, onde ocorre o cálculo, o processamento e a transmissão de dados. Abrange servidores, equipamentos de armazenamento e redes e outros equipamentos de controlo, como consolas KVM e dispositivos de monitorização. 
  • KVM e dispositivos de monitorização. 

A PUE é uma métrica que deve ser acompanhada, sempre comparando os dados com o cálculo inicial. Em termos simples, ela reflete quanta energia «extra» é gasta na manutenção da infraestrutura de TI. Quanto menor for o valor obtido, maior será a eficiência energética do data center. 

A eficiência do sistema de isolamento das fachadas, no revestimento do edifício, também influencia o desempenho do data center. As pontes térmicas podem afetar negativamente a PUE, aumentando o consumo de energia sem que haja um aumento na produtividade de TI. 

Um PUE 1,0 reflete uma eficiência ideal, em que toda a energia do centro de dados é utilizada apenas em TI (nada em refrigeração, iluminação, segurança, etc.). O que é inatingível na prática. 

  • Um PUE superior a 2,0 indica ineficiência energética nos centros de dados. 
  • De acordo com o Uptime Institute, o PUE médio dos centros de dados em 2020 foi de 1,58. Em 2030, todos os centros de dados existentes deverão operar com um PUE inferior a 1,3. 
  • Por exemplo, o centro de dados da Google em St. Ghislain-Mons, na Bélgica, é um dos mais eficientes do mundo, com um PUE de 1,09. 

DCiE (Data Center Infrastructure Efficiency)

A eficiência da infraestrutura do centro de dados DCiE é o recíproco do PUE, expresso em percentagem. A sua fórmula é definida como a percentagem resultante da divisão da energia consumida pela TI pela energia total que chega ao centro de dados. 

DCiE = (Energia consumida pelo equipamento de TI / Energia total do centro de dados) X 100% 

o

DCiE =(1/PUE) X 100%

Por exemplo: 

  • Un PUE de 1,2  DCiE = 83% → Muito eficiente 
  • Un PUE de 1,5 → DCiE = 67% → Eficiente  
  • Un PUE de 2,0 → DCiE = 50% → Médio 
  • Un PUE de 2,5 → DCiE = 45% → Ineficiente 

WUE (Water Usage Effectiveness)

WUE é um indicador da sustentabilidade dos centros de dados, em termos de utilização da água. É calculado obtendo-se a relação entre a quantidade de água utilizada na refrigeração do data center (chillers, torres de refrigeração, circuitos de água, humidificação, etc.) por cada unidade de energia de TI. 

WUE = Consumo de água do centro de dados (em litros) / Energia consumida pelo equipamento de TI (em kWh – quilowatts por hora) 

Qual é a relação entre a água e a energia num centro de dados? À medida que se consome mais energia para processar operações e solicitações, maior é a quantidade de água necessária para refrigerar processadores e chips. 

Quanto menor for a métrica WUE, maior será a eficiência energética dos centros de dados. 

  • Um WUE igual a “0” é ideal, mas só pode ser alcançado em centros de dados com refrigeração a ar, o que pode ser difícil dependendo das condições climáticas da localização. 
  • O WUE médio é de 1,9 litros/kWh. 

CUE (Carbon Usage Effectiveness)

A eficiência no uso do carbono CUE é calculada dividindo as emissões totais de CO2 geradas no data center pela energia consumida pelo equipamento de TI. 

CUE = Emissões totais de CO2 do centro de dados (em kg de CO2) / Energia consumida pelo equipamento de TI (em kWh) 

O CEU estima o quão limpa ou poluente é a energia consumida no centro de dados. E isso depende da fonte de energia. Um CUE igual a “0” indica que o centro de dados opera com fontes de energia livres de carbono. 

Por exemplo, dois centros de dados podem apresentar a mesma eficiência no uso de energia (PUE), mas um CUE diferente. Se um deles operar com refrigeração livre, for alimentado por uma matriz energética de baixas emissões ou incorporar motores Stage V nos seus geradores de reserva, terá um CUE mais baixo. Por outro lado, se o outro utilizar refrigeração mecânica alimentada por fontes com mais emissões, o seu CUE será mais elevado.  Não esquecer que as diferentes fontes de energia (gás, carvão, renováveis, etc.) apresentam diferentes fatores de emissão de carbono.

Gestão de energia no centro de dados 

A gestão inteligente da energia num centro de dados implica controlar, equilibrar, monitorizar e otimizar proativamente todos os fluxos de energia. Na prática, isso requer uma combinação de hardware de alto desempenho, sensores de consumo, software de controlo e outras ferramentas avançadas. 

Monitorização do consumo em tempo real 

A base da eficiência energética nos centros de dados é a monitorização contínua, inteligente e em tempo real de variáveis críticas, como o consumo elétrico de cada equipamento, a carga dos servidores, a temperatura e a humidade de cada área física… 

Ao incorporar sistemas de monitorização impulsionados por IA, consegue-se um ajuste automático em tempo real. Por exemplo, os sensores e algoritmos de IA são capazes de identificar variações e ajustar dinamicamente os sistemas de distribuição de carga e refrigeração. Além disso, os sistemas de IA identificam picos anómalos e detetam ineficiências pontuais. 

Otimização da distribuição elétrica 

A escalabilidade é uma das prioridades na arquitetura da distribuição de energia num centro de dados. 

  • Deve ser suficientemente flexível para expandir ou contrair a sua capacidade energética disponível, de acordo com a procura, adicionando caixas de derivação adicionais ou reposicionando as derivações existentes no canal. 
  • Procura-se um design de «pegada zero», em que a infraestrutura elétrica (canalizações, UPS, transformadores…) seja integrada de forma a não ocupar área adicional no espaço em branco (sala de TI). 

As arquiteturas modernas utilizam distribuição em corrente contínua DC em certos trechos ou sistemas de alimentação modulares. Além disso, o uso de soluções de canalizações de barras abertas facilita a alimentação descentralizada dos racks, reduzindo a fiação tradicional e diminuindo a perda de energia. 

Automatização de cargas 

A automatização de cargas de trabalho consiste em ajustar dinamicamente quais servidores ou serviços estão ativos de acordo com a demanda, para evitar o desperdício de energia. Além disso, as plataformas modernas incorporam algoritmos de autoescalonamento e balanceamento de carga automatizados, que redistribuem tarefas entre servidores para manter uma utilização ideal. 

Por outro lado, a automação pode equilibrar a carga entre fontes de energia, por exemplo, priorizando baterias ou geradores durante picos de tarifa elétrica. Além disso, a estratégia de demanda pode ser automatizada, como adiar processos intensivos para horários de menor consumo. 

Sistemas inteligentes  

Quando se fala em sistemas inteligentes, isso inclui o uso de softwares avançados e redes de sensores IoT para otimizar o centro de dados. Por exemplo, devem ser incluídos desde sistemas de gestão de edifícios BMS, que controlam a temperatura, a humidade e outras variáveis ambientais, até soluções de gestão de infraestrutura DCIM e SCADA industrial. 

Esses sistemas podem ser programados com regras ou até mesmo utilizar IA para reagir automaticamente às condições. Por exemplo, eles podem ajustar a velocidade dos ventiladores CRAC/CRAH de acordo com a carga térmica detetada em cada corredor ou modificar os perfis de operação do UPS com base no estado da rede. 

Tecnologias para melhorar a eficiência energética 

O avanço tecnológico proporcionou inúmeros métodos para garantir a eficiência energética na indústria e nos centros de dados. Por exemplo: 

Sistemas de refrigeração eficientes 

Para garantir temperaturas de funcionamento ideais num centro de dados, alguns dos métodos mais comuns de refrigeração que melhoram a eficiência energética são os seguintes: 

  • Free cooling. Este método ayuda a la eficiencia energética en empresas y centros de datos. Logra reducir la temperatura del aire mediante el uso del aire frío exterior o agua fría, en su estado natural. Por supuesto, en la práctica, el free cooling no es completamente gratuito, ya que se necesitan bombas, ventiladores y un equipo de filtración. Requiere controlar el aire suministrado a los equipos informáticos: si el aire exterior presenta temperaturas muy bajas, es preciso mezclarlo con aire caliente del data center; si el aire exterior está a una temperatura elevada, se necesita implementar un mix con refrigeración mecánica.  
  • Free cooling. Este método contribui para a eficiência energética em empresas e centros de dados. Consegue reduzir a temperatura do ar através da utilização do ar frio exterior ou da água fria, no seu estado natural. É claro que, na prática, o free cooling não é totalmente gratuito, pois são necessárias bombas, ventiladores e um equipamento de filtragem. É necessário controlar o ar fornecido aos equipamentos informáticos: se o ar exterior apresentar temperaturas muito baixas, é preciso misturá-lo com ar quente do data centre; se o ar exterior estiver a uma temperatura elevada, é necessário implementar uma mistura com refrigeração mecânica. 
  • Contenção térmica. Consiste em separar completamente o fluxo de ar frio do fluxo de ar quente que sai dos equipamentos. Em termos simples, evita que o ar frio e o ar quente se misturem. É um sistema que melhora consideravelmente a eficiência energética na indústria e nos centros de dados. Entre os tipos de contenção térmica existem: 
    • Contenção térmica do corredor frio. É um sistema de refrigeração focado. Consiste em fechar um corredor frio (painéis de teto e portas do gerador) de racks de servidores, manter o ar frio e redirecioná-lo para as entradas de ar dos servidores. 
    • Contenção térmica do corredor quente. Consiste em criar uma barreira física (como um teto falso) no corredor dos racks de servidores, para conduzir o fluxo de ar quente de escape para o sistema de retorno do ar condicionado. 
  • Refrigeração líquida. O que faz é aproveitar as propriedades de transferência térmica da água, que são superiores às de outros fluidos. Por exemplo, a transferência térmica da água é 3.000 vezes mais eficaz do que a do ar. 

Utilização de energias renováveis  

Não basta apenas melhorar a eficiência na gestão da energia, também é importante aproveitar a energia proveniente de fontes renováveis. Por exemplo, os centros de dados podem ser alimentados com energia solar ou eólica, ou implementar uma combinação dessas fontes de energia renováveis com soluções avançadas de armazenamento, como o battery power generator, que contribui para a redução das emissões de CO2. 

Inteligência artificial aplicada à eficiência operacional 

A IA e a aprendizagem automática estão cada vez mais integradas para otimizar a operação e a eficiência energética nas empresas e nos centros de dados. Por exemplo, equipamentos e sistemas inteligentes podem analisar grandes volumes de dados provenientes de sensores de temperatura e consumo de energia para realizar ajustes em tempo real com base nas suas próprias previsões. 

Por exemplo, existem sistemas que funcionam com redes neurais que prevêem as temperaturas internas com uma hora de antecedência e realizam ações corretivas automaticamente. Eles também podem otimizar a distribuição de cargas em diferentes racks de servidores. 

Fatores que influenciam a eficiência energética de um centro de dados 

Existem vários fatores que podem condicionar a eficiência energética na indústria e nos centros de dados. Principalmente: 

Design da infraestrutura 

O sistema de isolamento da fachada nos centros de dados pode minimizar a transferência de calor e aumentar a eficiência energética dos sistemas de refrigeração. Uma das soluções mais eficazes são as fachadas verdes que, além de melhorarem a PUE, atenuam o ruído gerado pelos equipamentos, promovem a biodiversidade, ajudam na integração do centro de dados ao ambiente urbano e estão em conformidade com a regulamentação ambiental da UE. 

Localização geográfica 

O primeiro passo é selecionar um local seguro com acesso a energia, redes de comunicações e água. A disponibilidade desses recursos afeta tanto o custo quanto a eficiência e a pegada de carbono. Além disso, a temperatura e a umidade médias do ambiente afetam diretamente a eficiência dos sistemas de refrigeração, especialmente se for desejável implementar o free cooling. 

Nível de carga 

Um data center superdimensionado, projetado para uma carga maior do que realmente opera, funciona com baixa eficiência, pois trabalha em uma faixa distante do ponto ideal. É claro que é comum que os data centers operem entre 80% e 85% da sua capacidade. Mas deve-se considerar um design modular para mitigar os efeitos da subutilização da infraestrutura. 

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