Case Study: Dismissione automatizzata dei server: riduzione delle emissioni di carbonio su larga scala per un futuro più verde

La sfida

Il settore tecnologico svolge un ruolo fondamentale nel consumo energetico globale e nelle emissioni di carbonio, che, secondo le previsioni, potrebbero raggiungere l'(link: https://www.mdpi.com/2078-1547/6/1/117 class: mylink lang: de rel: nofollow role: button target: _blank title: Wikipedia text: Il 20% del fabbisogno energetico globale entro il 2030). I data center contribuiscono in modo significativo a questo fenomeno, consumando oltre 205 terawattora di elettricità all'anno ((link: https://www.iea.org/energy-system/buildings/data-centres-and-data-transmission-networks class: mylink lang: de rel: nofollow role: button target: _blank title: Wikipedia text: IEA, 2022)), superando il consumo energetico di interi paesi come l'(link: https://yearbook.enerdata.net/electricity/electricity-domestic-consumption-data.html class: mylink lang: de rel: nofollow role: button target: _blank title: Wikipedia text: Taiwan, Irlanda e Danimarca).

Per affrontare questa urgente questione, Salesforce continua a impegnarsi nella riduzione del consumo energetico e delle emissioni di carbonio nei data center ottimizzando e riducendo i server, in linea con i valori di sostenibilità dell'azienda e l'impegno assunto con l'(link: https://www.salesforce.com/company/sustainability/ class: mylink lang: de rel: nofollow role: button target: _blank title: Wikipedia text: ridurre le emissioni della metà entro il 2030), Impatto ambientale dei server). Il team SDP ((link: https://engineering.salesforce.com/automated-server-decommissioning-achieving-carbon-reduction-at-scale-for-a-greener-future/ class: mylink lang: de rel: nofollow role: button target: _blank title: Wikipedia text: Programma di dismissione di Salesforce)) guida questo sforzo, con l'obiettivo di ritirare più del doppio dei server rispetto all'anno precedente.

Il team ha dovuto affrontare diverse sfide chiave:

• Un complesso processo di dismissione manuale in 16 fasi aumentava la probabilità di errore umano
• Mancanza di visibilità sullo stato di avanzamento del progetto
• Necessità di intervento manuale e di un'indagine meticolosa su ogni caso di dismissione non riuscita
• Flussi di lavoro inefficienti e incentrati sull'uomo ostacolavano la scalabilità, con conseguente prolungamento del consumo energetico e impatto negativo sulle emissioni di carbonio.

Obiettivi

• Semplificare e automatizzare il processo di dismissione dei server
• Ridurre i passaggi manuali e il potenziale di errore umano
• Aumentare la velocità e il volume di dismissione dei server
• Ridurre il consumo energetico e le emissioni di carbonio dei data center
• Creare un approccio scalabile per l'ottimizzazione continua dell'infrastruttura

Approccio

• Implementazione dell'automazione con Autonomous Control Plane (ACP): ACP automatizza la gestione del ciclo di vita dell'infrastruttura dei data center, garantendo che SDP possa scalare le operazioni in modo sicuro, prevedibile e osservabile. ACP esegue modifiche continue e incrementali, rafforzando la fiducia grazie alla rimozione sicura e senza interruzioni degli host dalla rete.
• Ottimizzazione dei processi: riduzione delle fasi manuali di disattivazione di oltre l'80%, liberando gli ingegneri per altri progetti critici.
• Miglioramento della gestione dei dati tramite la disconnessione delle reti: l'ACP disconnette automaticamente i server dismessi dalla rete di produzione prima dello spegnimento, eliminando le lunghe procedure manuali soggette a errori umani.
• Misure di sicurezza: la rete di sicurezza integrata nell'ACP e un periodo di tolleranza di cinque giorni hanno consentito al team di invertire il processo di dismissione e di ripristinare rapidamente gli host nella VLAN di produzione, se necessario.
• Misurazione dell'impatto delle emissioni di carbonio: è stata condotta un'analisi dettagliata dell'impatto delle emissioni di carbonio, utilizzando i dashboard di Salesforce CRM Analytics e le metriche del data center calcolate manualmente, confrontando il consumo energetico e le emissioni di carbonio prima e dopo l'automazione per monitorarne i progressi rispetto al valore di riferimento.

Impatto

• Risparmio energetico: risparmio di 10,475 megawattora di energia da aprile 2022 a luglio 2023, equivalente al fabbisogno energetico di 83 famiglie statunitensi in un anno.
• Riduzione delle emissioni di carbonio: riduzione di 3.506 tonnellate metriche di emissioni di anidride carbonica, eliminando la necessità di 15.336 acri di bosco per assorbire ogni anno quella quantità di CO2 dall'ambiente.
• Efficienza operativa - aumento della velocità di disattivazione: l'automazione ha aumentato la velocità di disattivazione dei server, consentendo uno spegnimento più rapido delle macchine ad alto consumo energetico.
• Significativi risparmi sui costi: l'automazione ha consentito di risparmiare circa 900.000 dollari solo sui costi energetici tra aprile 2022 e luglio 2023, riducendo anche i costi di manodopera grazie alla riduzione del processo di disattivazione manuale da 16 a soli 3 passaggi, con un risparmio dell'80% sull'intervento manuale richiesto.

Punti chiave

• Abbracciare l'automazione: l'uso di strumenti di automazione, come ACP, può ridurre drasticamente l'intervento manuale, migliorare l'efficienza e aumentare la sostenibilità.
• Monitoraggio regolare: il monitoraggio e l'analisi continuati dei dati sull'impatto del carbonio sono fondamentali per misurare i progressi e prendere decisioni basate sui dati.
• Dare priorità alla sostenibilità: il team SDP ha dimostrato che le iniziative di sostenibilità possono supportare direttamente gli obiettivi fondamentali dell'IT, quali la riduzione dei costi e l'efficienza operativa. Ritirando i server non necessari, hanno ridotto contemporaneamente l'impronta di carbonio e l'onere di manutenzione dell'infrastruttura, creando un allineamento tra gli obiettivi ambientali e quelli aziendali.

Passi futuri

• Espandere il processo di disattivazione automatizzata ad altri data center dell'infrastruttura globale.
• Sviluppare analisi predittive più avanzate per identificare i server da disattivare in base ai modelli di utilizzo.
• Esplorare ulteriori opportunità di efficienza energetica nelle operazioni dei data center.
• Condividere le migliori pratiche e metodologie con il settore tecnologico in generale per amplificare l'impatto ambientale.
• Continuare a perfezionare le metodologie di misurazione dell'impatto delle emissioni di carbonio per aumentarne l'accuratezza.

Conclusione

Il programma di dismissione automatizzata dei server di Salesforce dimostra l'impatto significativo che l'automazione può avere sulla riduzione delle emissioni di carbonio e sul miglioramento dell'efficienza operativa. Questo caso di studio funge da modello per altre aziende che mirano a raggiungere obiettivi di sostenibilità analoghi attraverso soluzioni tecnologiche innovative.