Sofisticado, complexo, estratégico, o data center é um ambiente construído e gerido a partir das melhores práticas de TIC. Surpreendentemente, porém, uma parte significativa dos recursos e do espaço do data center acaba sendo usada para manter funcionando servidores que não deveriam mais estar na ativa. São máquinas que, por estarem sempre sugando os recursos do data center, acabam sendo conhecidas por vários nomes – zumbi, comatoso, órfão, inativo ou subutilizado. Um estudo liderado por Jonathan Koomey, pesquisador da Stanford University, mostra que, em média, 30% dos servidores instalados num data center são máquinas zumbis.

Embora o relatório do Dr. Koomey seja de 2008, essa mesma marca segue sendo validada por outros estudos. É o caso do levantamento realizado pela McKinsey & Co em 2012. O quadro fica mais crítico quando se verifica que um estudo do Natural Resources Defense Council (NRDC), mostra que, em 2013, nos EUA, os data centers consumiram 91 bilhões de quilowatts/hora. A mesma pesquisa indica que, até 2020, esse valor deve crescer 53%.

O mesmo levantamento indica que o gasto com energia dos data centers diminuiria em 40% se os servidores zumbis fossem desligados.

Em 2015, o instituto de pesquisa IDC estimou que o número de servidores físicos em operação no mundo é de 41,4 milhões. Até o fim de 2016, esse número deve subir até 42,8 milhões de servidores.

Fica claro, portanto, que o servidor zumbi precisa ser eliminado. Não pense, porém, que você entrará no data center caçando manualmente estes zumbis. Para esta missão, existem ferramentas avançadas. É o caso de equipamentos de distribuição de energia inteligente que, trabalhando em conjunto com sistemas DCIM (data center infrastructure management, plataforma de gerenciamento da infraestrutura do data center), facilmente conseguem identificar e eliminar os servidores zumbis. Para isso, é fundamental trabalhar com uma plataforma DCIM baseada em regras – e políticas – que ajudem a reduzir o consumo total de energia do data center, liberando recursos valiosos como espaço, energia condicionada e refrigeração.

O segredo para matar a máquina certa e preservar a vida da máquina que segue sendo estratégica é colocá-la em modo inativo e, em seguida, analisar o resultado desta decisão. Se o servidor sob suspeita ficar inativo por um certo período de tempo e isso não causar nenhum impacto nas aplicações, está nítido que chegou a hora de desligar a tomada.

Desenvolver um matador de zumbis automático com base em regras e políticas é uma tarefa relativamente simples, que vale o investimento em tempo e em recursos. Tudo começa com a compreensão de alguns pontos chaves do perfil de consumo de energia do seu servidor: suspenso (sleep), inativo (idle), modo de economia de energia (aplicação de OEM), carga parcial, modo normal, e pico. O segundo passo é validar esta informação, que deve ter sido coletada no data center através do medidor de energia. Com a ajuda de PDUs inteligentes é possível fazer isso máquina por máquina.

- Cada zumbi merece uma última chance:

Mas, antes de efetivamente desligar a máquina, é essencial permitir aos servidores sob suspeita se normalizarem e se estabelecerem em modo “produção”. Uma vez que estejam funcionando normalmente, coleta-se um pouco mais de dados e então começa-se a analisar esses resultados a partir das regras e políticas que regem o data center. Um critério importante é pré-definir o que é um servidor “inativo” para classes específicas de servidores e aplicações.

Esse mapeamento irá fornecer dados estratégicos de suporte à decisão e nortear os prazos e as etapas a serem cumpridos para realizar o desligamento do servidor zumbi sem erros nem arrependimentos.

O importante é que, hoje, existem softwares plenamente capazes de automatizar a identificação, gerar relatórios e até mesmo realizar o desligamento dos servidores zumbis. Com plataformas DCIM é possível executar cada passo deste processo de maneira segura, alinhada com as melhores práticas e planejada de modo a garantir, todo o tempo, a continuidade dos serviços providos pelo data center.