La métrique PUE est la méthode la plus populaire pour calculer l’efficacité énergétique. Bien qu’elle soit la plus efficace par rapport aux autres métriques, l’efficacité énergétique vient avec son lot de défauts. Il s’agit de la mesure la plus fréquemment utilisée par les opérateurs, les techniciens des installations et les architectes des bâtiments pour déterminer le degré d’efficacité énergétique des bâtiments de leurs centres de données. Certains professionnels se vantent même d’avoir une efficacité énergétique inférieure à celle des autres. Naturellement, il n’est pas surprenant que dans certains cas, un opérateur puisse « accidentellement » ne pas compter l’énergie utilisée pour l’éclairage, ce qui entraîne une baisse de l’efficacité énergétique. Ce problème est davantage lié à une erreur humaine, plutôt qu’à un problème avec le système de mesure de l’efficacité de l’utilisation de l’énergie lui-même.
Un vrai problème est que le PUE ne tient pas compte du climat au sein des villes où les centres de données sont construits. En particulier, il ne tient pas compte des différentes températures normales à l’extérieur du centre de données. Par exemple, un centre de données situé en Alaska ne peut pas être comparé efficacement à un centre de données situé à Miami. Un climat plus froid entraîne un besoin moindre d’un système de refroidissement massif. Les systèmes de refroidissement représentent environ 30 % de l’énergie consommée dans une installation, alors que les équipements du centre de données en représentent près de 50 %. Pour cette raison, le centre de données de Miami peut avoir un taux d’efficacité énergétique final de 1,8 et le centre de données en Alaska peut avoir un ratio de 1,7, mais le centre de données de Miami peut fonctionner de manière plus efficace. En particulier, s’il se trouvait en Alaska, il pourrait obtenir un meilleur résultat.
En outre, selon une étude de cas sur Science Direct, « une estimation du PUE est pratiquement dénuée de sens à moins que l’informatique ne fonctionne à pleine capacité ».
En somme, trouver des problèmes simples, mais récurrents, tels que les problèmes liés à l’effet des températures variables dans les villes et apprendre à calculer correctement toute la consommation d’énergie de l’installation est très essentiel. En faisant cela, continuer à réduire ces problèmes garantit que de nouveaux progrès et des normes plus élevées sont toujours poussés pour améliorer le succès de l’efficacité de l’utilisation de l’énergie pour les futures installations de centres de données.
Pour obtenir des résultats précis d’un calcul d’efficacité, toutes les données associées au centre de données doivent être incluses. Même une petite erreur peut entraîner de nombreuses différences dans les résultats du PUE. Un problème pratique fréquemment remarqué dans les centres de données typiques comprend l’ajout au PUE de la dotation énergétique de tout système de production d’énergie alternative (comme les éoliennes et les panneaux solaires) fonctionnant en parallèle avec le centre de données, ce qui conduit à un obscurcissement de la véritable performance du centre de données. Un autre problème est que certains dispositifs qui consomment de l’énergie et sont associés à un centre de données peuvent en fait partager l’énergie ou les utilisations ailleurs, ce qui entraîne une énorme erreur sur le PUE.