La metrica PUE è il metodo più popolare di calcolo dell’efficienza energetica. Anche se è la più efficace rispetto ad altre metriche, il PUE ha la sua parte di difetti. Questa è la metrica più frequentemente usata dagli operatori, dai tecnici delle strutture e dagli architetti degli edifici per determinare l’efficienza energetica dei loro edifici di data center. Alcuni professionisti si vantano persino del fatto che la loro efficienza di utilizzo dell’energia è inferiore a quella degli altri. Naturalmente, non è una sorpresa che in alcuni casi un operatore possa “accidentalmente” non contare l’energia usata per l’illuminazione, risultando in una minore efficienza energetica. Questo problema è più legato a un errore umano, piuttosto che a un problema con il sistema metrico di Power Usage Effectiveness stesso.
Un problema reale è che il PUE non tiene conto del clima delle città in cui sono costruiti i data center. In particolare, non tiene conto delle diverse temperature normali all’esterno del data center. Per esempio, un data center situato in Alaska non può essere efficacemente confrontato con un data center a Miami. Un clima più freddo si traduce in una minore necessità di un sistema di raffreddamento massiccio. I sistemi di raffreddamento rappresentano circa il 30% dell’energia consumata in una struttura, mentre l’attrezzatura del data center rappresenta quasi il 50%. A causa di questo, il centro dati di Miami può avere un’efficacia di utilizzo dell’energia finale di 1,8 e il centro dati in Alaska può avere un rapporto di 1,7, ma il centro dati di Miami può funzionare complessivamente in modo più efficiente. In particolare, se si trovasse in Alaska, potrebbe ottenere un risultato migliore.
Inoltre, secondo un caso di studio su Science Direct, “un PUE stimato è praticamente privo di significato a meno che l’IT non stia lavorando a piena capacità”.
Tutto sommato, trovare questioni semplici, ma ricorrenti, come i problemi associati all’effetto delle variazioni di temperatura nelle città e imparare a calcolare correttamente tutto il consumo energetico della struttura è molto essenziale. Così facendo, continuando a ridurre questi problemi, si assicura che ulteriori progressi e standard più elevati vengano sempre spinti per migliorare il successo dell’efficienza di utilizzo dell’energia per le future strutture di data center.
Per ottenere risultati precisi da un calcolo di efficienza è necessario includere tutti i dati associati al data center. Anche un piccolo errore può causare molte differenze nei risultati PUE. Un problema pratico che si nota spesso nei data center tipici è quello di aggiungere al PUE la dotazione energetica di qualsiasi sistema di generazione di energia alternativa (come turbine eoliche e pannelli solari) che funziona in parallelo con il data center, portando a un offuscamento delle vere prestazioni del data center. Un altro problema è che alcuni dispositivi che consumano energia e sono associati a un data center possono in realtà condividere l’energia o usarla altrove causando un enorme errore sul PUE.