KOMMUNIKATIONSMANAGEMENT

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„Der Opex frisst uns auf“, klagt der IT-Controller eines TK-Unternehmens.Betreiber von Rechenzentren stehenunter massivem Kostendruck. Statt zusinken, steigen Kosten auf lange Sichtbeim Betrieb von Rechenzentren be-reits bei gleichbleibender Leistung.Mehraufwendungen für Leistungser-weiterungen kommen hinzu. Die Da-tenmengen steigen exponentiell anund erfordern größere Datenspeicher.Obwohl sich alle 18 – 24 Monateauch die Rechenleistung der Serverund Speicherkapazitäten verdoppelt,lässt sich der Trend zu steigenden Kos -ten nicht angemessen auffangen. Mitjeder zusätzlichen Applikationen fürimmer mehr geschäftskritische Pro-zesse wachsen zudem die Anforde-rungen an die Verfügbarkeit. Auf-grund der Globalisierung und durchdie verbreitete Nutzung mobiler End-geräte müssen Rechenzentren vonTK-Unternehmen heute meist rundum die Uhr zur Verfügung stehen. Da-durch werden die Energie kosten zu ei-nem bestimmenden Faktor bei denBetriebskosten (Opex), zumal derStrompreis jährlich um 5 – 7 % steigt.In anderen Positionen gemachte Er-fahrungen – z.B. bei Hardware und imBackhaul – werden bei diesem Kos -tenfaktor auf den Kopf gestellt. Regu-latorische Anforderungen und Com-pliance verschärfen den Druck. Weilimmer mehr geschäftskritische Datenauf den Servern liegen, steigt dieWahrscheinlichkeit von Hackerangrif-fen, die massiven Schaden anrichtenkönnen.

Wo anfangen?

Um jede sich bietende Möglichkeitder Kostensenkung zu nutzen,braucht der Betreiber eines Rechen-zentrums zunächst einen Business Ca-se als solide Entscheidungsgrundlagefür die Auswahl und Durchführung

der unterschiedlichen Optionen. DieCapital Expenditures (Capex) sind beiRechenzentren immens, weswegensie häufig im Fokus der Kostenopti-mierung stehen. Dabei liegt geradebei den Operational Expenditures(Opex) aufgrund der langen Laufzei-ten aussichtsreiches Einsparpotenzial.Der Business Case sollte folgende Fra-gen beantworten: Wie laste ich meinRechenzentrum möglichst schnellaus? Welcher Mix aus Colocation undManaged Services ist am besten mitBlick auf die gewählte Laufzeit? Zu-dem muss er Kosten und Risiken ab-decken. Kos teneinsparungen sind nurdann nachhaltig, wenn sie nicht zu ei-nem späteren Zeitpunkt neue Kostenverursachen. Den Kosten ist der Nut-zen gegenüberzustellen. Auf die Lö-sung mit dem besten Preis-Leistungs-verhältnis kommt es an. Der gesamteBusiness Case – und nicht nur Einzel -fragen – werden mit einer Risiko- undSensitivitätsanalyse abgeschlossen.Auf diese Weise liegen verlässliche,nämlich statistisch validierte Daten fürmindestens zwei Vergleichsszenarienvor. Das derzeitige Szenario (Altsys -tem) wird ebenso für die gesamteLaufzeit simuliert wie das Szenario„Kostenoptimierung“.Die Frage, ob man sich für einen Neu-bau, Umbau oder für die Miete einesRechenzentrums entscheidet, bedarf

Optimieren ist angesagtErst der solide ausgearbeitete Business Case gibt den Blick frei

auf Opex-Einsparpotenziale im Rechenzentrum

Johannes Ritter ist Partner bei Solution Matrix,einer Unternehmensberatung in Frankfurt a.M.

Johannes Ritter

Anhand eines nicht offengelegten,aber realen Beispiels aus derBeratungstätigkeit von SolutionMatrix wird aufgezeigt, welcheFaktoren für die Erarbeitung einesBusiness Case für ein Data Centerwichtig sind. Eine Erkenntnis ist: Wer Möglich keiten zur Kosten -optimierung sucht, sollte vor allemauf die Opex schauen. Sie trans -parent zu machen, kann Investitions -entscheidungen beschleunigen.Strom ver brauch und Aufwendungenfür die Kühlung fallen auf lange Sichtoft mehr ins Gewicht als der schnelleEuro beim vermeint lich kosten -günstigen Erwerb neuer Hardware.Eingeführte Tools wie das Tornado -diagramm können helfen, dieHauptrisikofaktoren der eigenenAnwendung zu identifizieren und zuquantifizieren.

Bild 1: Durch die Einführung der kostenopti-mierten Lösung wurde im IT-Budget mehr Spiel-raum für Innovationen geschaffen

der vorrangigen Beantwortung. Beiallen Betriebsmodellen, sei es die ei-gene Immobilie, das modulare Re-chenzentrum in einem Gesamtgebäu-de oder Managed Services, stellt sichdie Frage nach der Marge. Sie kannnur dann wesentlich angehoben wer-den, wenn die Optimierungspotenzia-le bei den Betriebskosten ausge-schöpft werden. Dieses Potenzialmuss im Vergleich zum Altsystemquantifiziert werden. Um Skaleneffek-te zu erreichen, kann eine überlegteAusbaustrategie einen wesentlichenBeitrag leisten: Fixkosten wie physi-sche Sicherheit, Infrastruktur und Teileder Stromversorgung können auf die-se Weise möglichst schnell umgelegtwerden. Die Betriebskosten steigenu.a. mit wachsenden Prozessorleistun-gen. Höhere Energiedichten in denRacks, mögliche Hot spots, verschär-fen die Anforderungen an die Küh-lung (Wasser, Luftgemisch oder Gas).Die Kosten pro m2 Fläche im DataCenter steigen dadurch unvermindertan. Das im Beispiel betrachtete TK-Unter-nehmen hat aufgrund der für dieBranche typischen Anforderungen aneine hohe Verfügbarkeit ein Tier-4-Re-chenzentrum (auf der Skala von Tier 1bis Tier 4 bestehen hier die höchstenAnforderungen an Redundanz, unab-hängige Versorgungswege, Auftei-lung in mehrere Brandabschnitte,Kühlleistung). Hochverfügbare Daten-verbindungen sind mit zwei Anbietern

vertraglich gewährleistet, der Supportist auf Erreichbarkeit rund um die Uhrangelegt. Auch zur redundantenStromversorgung bestehen Lieferver-träge mit zwei Anbietern. Falls den-noch die Stromversorgung ausfällt,wird sie mit Akkumulatoren über-brückt, bevor redundante Diesel -

aggregate anlaufen, deren Brenn-stoffversorgung wiederum über Lie-ferverträge gesichert ist. Dabei wirdim betrachteten Beispiel auch sicher-gestellt – was erstaunlicherweisedurchaus nicht für alle Rechenzentrengilt –, dass die Kühlung ebenso unter-brechungsfrei versorgt wird. Hohe Verfügbarkeit bedeutet für dasTK-Unternehmen nicht nur hohe Ca-pex (z.B. für Akkumulatoren und Die-selaggregate), sondern auch hoheOpex. Für andere Branchen, bei de-

nen die Verfügbarkeit des Rechenzen-trums mglw. etwas weniger kritischist, ist es mit Blick auf Capex und zu-nehmend steigende Opex wichtig, dieAnforderung an die Verfügbarkeitzum Preis ins Verhältnis zu setzen. DieStromversorgung von Rechenzentrenund ihre Kosten sind für keine Bran-

che mehr vernachlässigbar. Sie sind zueinem wesentlichen Faktor geworden,so dass sich viele Betreiber gegen un-erwartete Strompreisschwankungenim Einkauf absichern (hedgen) oder inKundenverträgen selbst mit Strom-gleitklauseln arbeiten. Welche zentra-le Rolle die Stromversorgung in Re-chenzentren spielt, verdeutlicht auchder Umstand, dass es in bestimmtenGebieten der Rhein-Main-Regionmittlerweile passieren kann, dass einneues Rechenzentrum aus Gründen

Optimieren ist angesagt

Bild 2: Das Tornadodiagramm als Werkzeug der Sensitivitätsanalyse priorisiert die Risikofaktoren.Die vertikale Linie entspricht dem Endergebnis des Finanzmodells. Es berücksichtigt die jeweilswahrscheinlichsten Werte. Das Tornadodiagramm zeigt, welche Unsicherheiten inwieweit dazu bei-tragen können, von diesem Endergebnis abzuweichen. Höhere Energiekosten minimieren die „Mar-ge pro Rack“ sehr; niedrigere Energiekosten tragen dazu bei, die Marge zu erhöhen. Höhere Hard-warekosten mindern hingegen das Ergebnis kaum. Die Energiekos ten stehen deshalb ganz oben aufder Liste der Unsicherheiten und sind im betrachteten Beispiel der größte Risikofaktor

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der Energieversorgungssicherheit nichtgenehmigt wird.

Optimieren, nicht maximieren

Aufgabe eines Business Case ist esnicht, die sicherste Variante oder diemaximalen Kosten einsparungen zuquantifizieren, sondern eine Strategiezu erarbeiten, die das geringste Risikobei niedrigsten Kosten hat. Ein Busi -ness Case muss mit Blick auf die siche-re Gewährleistung der unterbre-chungsfreien Stromversorgung (USV)zwei Unsicherheiten zueinander insVerhältnis setzen und quantifizieren:Eintrittswahrscheinlichkeit der Unter-brechung der Stromversorgung undFolgekosten dieses Ausfalls. Hier ist ei-ne Simulation unerlässlich, da die Ein-trittswahrscheinlichkeit häufig über-schätzt, während die Folgekostenmeist unterschätzt werden. Letztereumfassen den Datenverlust, ausgefal-lene Arbeitszeit und mögliche Image -schäden. Beim betrachteten Rechenzentrumwar die Server-Konsolidierung und -Virtualisierung größtenteils ausge-reizt. Auf diese Weise hatte man be-reits wesentliche Kosteinsparungenerreicht, denn ein zunächst günstigerscheinender neuer Server für30.000 € kostet über fünf Jahre inklu-sive der Betriebskosten 72.000 €.Stattdessen den vorhandenen Serverzu konsolidieren, spart über die glei-che Laufzeit 47.000 € ein. Da diephysische Konsolidierung der Server-landschaft erst bei 50 – 60 % der Un-ternehmen in Deutschland abge-schlossen ist oder gerade umgesetztwird, liegt hier für viele Unternehmennoch ein enormes Einsparpotenzial.Die Energiekosten lassen sich so in ei-

nigen Fällen fast halbieren. Durch dieVirtualisierung entfällt die Notwendig-keit, Puffer (z.B. für Buchungsläufeam Quartalsende) vorzuhalten, daman mit der On-Demand-Erweiterungin diesem Fall auf andere Server zu-greifen kann. Bedarf und vorhandeneSpeicherkapazität stimmen im Ideal-fall überein. Obwohl an der Virtualisierung kaumein Weg vorbeiführt, soll nicht ver-schwiegen werden, dass die Proble-me, die sich dadurch für die interneLeistungsverrechnung (ILV) ergeben,bislang noch nicht zufriedenstellendbehoben werden können. Die Virtuali-sierungssoftware protokolliert zwardie Zugriffe, kann sie aber noch nichtsauber zuordnen, so dass mit Pau-schalpreisen gearbeitet wird. Control-ler werden an diesem Punkt zu Rechtauf eine klarere Kostenzuordnung po-chen.

Vorbereitung derInvestitionsentscheidung

Bei Investitionsentscheidungen in Mil-lionenhöhe sind die Entscheidungs-prozesse in Unternehmen meist lang-wierig. Die fällige Vorstandsvorlagesollte daher so konzipiert sein, dass sienicht allgemeine Benchmarkdatenoder Vergleichsdaten von Data Centerähnlicher Größenordnung bei ande-ren Unternehmen zum Ausgangs-punkt nimmt. Stattdessen sollten aus-schließlich die spezifischen Daten deseigenen Unternehmens herangezo-gen werden, die in hoher Qualität füralle Jahre der zu erwartenden Laufzeitzu erheben sind. Ein Lenkungsaus-schuss, vorteilhafterweise besetzt mitmindestens einem Entscheider desKunden und Anbieters, wird über die

wesentlichen Zwischenergebnisse in-formiert und kann Einfluss auf diemaßgeblichen Abgrenzungen desProjekts und damit den Analyseverlaufnehmen. Nur so entsteht eine solideVorstandsvorlage, die Wirkung zeigt.Die Erfahrung, dass dieses Vorgehenschnell zu den gewünschten Ergebnis-sen führt, konnte auch ChristopheBerger, General Manager bei KeaneSwitzerland, ein Unternehmen derNTT Data, machen: „Die Zahlen spre-chen eigentlich für sich, aber eine sogrundlegende Entscheidung ist nichtimmer leicht zu fällen. Mit dem Busin-ess Case konnten wir eine fundierte360°-Analyse vorlegen – mit dem Re-sultat, dass die (positive) Entschei-dung in Rekordzeit gefällt wurde.“ Schnelle und solide Entscheidungenfür die Optionen, die schnellstmöglichdas größte Optimierungspotenzialbieten, sichern langfristig Konkurrenz-vorteile. Wenn das IT-Budget bereitsam Anfang des Jahres zu 90% ver-plant ist, dann werden notwendigeInnovationen immer schwieriger. An-gesichts der anfangs beschriebenenAusgangssituation und der in Zukunftweiter steigenden Bedeutung der ITmuss aber Platz für Innovation ge-schaffen werden (Bild 1). „Das größe-re Optimierungspotenzial liegt, trotzdes hohen Capex, beim Opex. Hiersind die Möglichkeiten in Bezug aufintelligente Betriebskonzepte und op-timierte Infrastrukturen längst nochnicht ausgeschöpft“, so Frank Bu-denz, Senior Alliance Manager beiColt Telecom.

Heißes Eisen: die Kühlung

Das betrachtete Unternehmen kamim Verhältnis „Energieaufwendungfür die Kühlung“ zu „Energiever-brauch für die Rechenleistung“ auf1:1 (Faktor 1). Zielsetzung der Kosten-optimierung durch sinkende Energie-kosten war eine Reduktion dieses Fak-tors auf 0,7.Anstatt die Fläche des Data Center zuerweitern, soll die Marge pro Rackdurch leistungsfähigere Prozessorenund vollständige Umstellung auf Bla-de Center gesteigert werden. Die An-zahl der Rechenzyklen pro Sekunde(Million Instructions per Second, MIPS)

Zu empfehlen:• Opex über den Lebenszyklus opti-

mieren;• Energiekosten ernst nehmen;• Server-Konsolidierung und -Virtua-

lisierung ausreizen;• Strategie mit geringstem Risiko bei

niedrigsten Kosten mit BusinessCase eruieren;

Zu vermeiden:• Schwerpunkt auf Capex-Minimie-

rung setzen;• flächenorientiert quantifizieren;• Entscheidung anhand günstiger

Hardware fällen;• auf totale Verfügbarkeit setzen;

Was man tun oder lassen sollte

wird damit zu einem entscheidendenBewertungsmaßstab. Um die diversenParameter zu erfassen, die die Margepro Rack eines Data Center beeinflus-sen, werden alle Aspekte mit Wirkungauf den Zielwert in einer Übersicht derEinflussfaktoren dargestellt (Einfluss -map). Dort werden alle Unsicherhei-ten aufgelistet, die für die Bewertungdes Projekts notwendig sind. Sie giltdamit für beide Sze narien (Altsystemund „Nach Kostenoptimierung“) glei-chermaßen. Die Einfluss map trifft eineUnterscheidung zwischen Aspekten,die man nicht kontrollieren kann (Un-sicherheiten) und solchen, die kon-trollierbar sind (Entscheidungen). Die-se Entscheidungen betreffen z.B. dieWahl der Blade Center, die Form derKühlung, die Auswahl der Wartungs-optionen und geplante Verfügbarkeit.

Marge pro Rack statt Umsatz pro m2

Wichtigster Wert innerhalb der Ein-flussmap ist der Zielwert, der als Be-wertungsmaßstab für oder gegen ei-

ne gewählte Optimierungsstrategiefestgelegt wird. Hier ist es die „Margepro Rack“. Ein häufig benutzterKennwert (Key Performance Indicator,KPI) für Business Cases zu Rechenzen-tren ist „Umsatz pro m2“. Selbstver-ständlich müssen Einheiten gefundenwerden, die die Kosten der Data Cen-ter möglichst genau erschließen. Indieser Einheit liegt jedoch die Gefahr,der bislang sinnvollen Größe Flächezu stark verhaftet zu bleiben. Flächewird aufgrund der Blade Center weni-ger wichtig, während die Energiekostenpro Rack in den Vordergrund treten.

Sensitivitätsanalyse mitTornadodiagramm

Nachdem alle Daten erhoben wurden,erlaubt das Finanzmodell eine Quanti-fizierung beider Szenarien und ver-gleicht die jeweiligen Kostenein -sparungen in Bezug auf den wahr-scheinlichsten Wert. Da bereits einewichtige Unsicherheit wie der Strom-preis jährlich zwischen 5 – 7% an-steigt, wird schnell klar, dass auf

Grundlage des wahrscheinlichstenWerts allein niemand weitreichendeInvestitionen bewilligen würde. EineRisiko- und Sensitivitätsanalyse schafftdie nötige Sicherheit. Mithilfe der Si-mulation ließ sich für den betrachte-ten Anwendungsfall die statis tisch va-lidierte Aussage treffen, dass mit denangestrebten Einsparpotenzialen dereffizienteren Kühlung und besserenKonditionen für die Wartung, trotz derInitialkosten für die Umstrukturierungder Kühlungsanlage, bereits ab dem14. Monat mit jährlichen Einsparun-gen von 1,62 Mio. € zu rechnen ist.Abschließend priorisiert das Tornado-diagramm die einzelnen Risikofakto-ren für ein zuverlässiges Risikomana-gement (Bild2). Es zeigt an, dass dieEnergiekosten der größte Risikofaktorsind, um das Endergebnis positiv odernegativ zu beeinflussen. Mit diesen Ergebnissen kann man sichklar für die analysierte Kostenoptimie-rungsstrategie entscheiden und durcheffektives Risikomanagement die Ein -sparpotenziale voll ausschöpfen.

(bac)

Optimieren ist angesagt