Hoy en día se utilizan técnicas de data analytics para todo… Excepto para verificar que las infraestructuras de los centros de datos funcionan de forma eficiente y con bajo nivel de riesgos. Es muy normal que se monitoricen las aplicaciones, los sistemas TIC (servidores, almacenamiento y networking) y los sistemas auxiliares que les dan soporte: cuadros eléctricos, elementos de refrigeración, sistemas de alimentación ininterrumpida, etc. Normalmente, se trata de una monitorización táctica, cuyo objetivo es comprobar que todo funciona correctamente y, en caso contrario, adoptar las acciones correctivas adecuadas.

Pero, independientemente de que esta información se almacene o sea volátil, la realidad es que no se utiliza como fuente de conocimiento. Sin embargo, los datos de monitorización son un activo de gran valor, del que puede extraerse información estratégica de gran importancia para la mejora de la eficiencia y disponibilidad del centro de datos.

En PUE Control somos pioneros en aplicar Machine Learning a la información producida por las infraestructuras del centro de datos. Para ello, hemos desarrollado nuestra tecnología MoniRacK, la primera solución que permite hacer un proyecto de data analytics al datacenter.

Un assessment de datacenter es la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial y Machine Learning a los parámetros de funcionamiento para verificar su eficiencia y sus riesgos. Para realizarlo, utilizamos nuestra exclusiva tecnología MoniRack, que aplica las técnicas más avanzadas para proporcionar información estratégica de gran valor. MoniRacK es fruto de años de investigación y nuestro gran conocimiento sobre grandes infraestructuras TIC.

El objetivo del assessment es proporcionar información estratégica de gran valor sobre el estado real del centro de datos: ineficiencias, riesgos, margen de mejora y acciones urgentes.

Su resultado no solo proporciona un estado real sobre la eficiencia energética de la instalación. También muestra las posibles deficiencias que pueden tener las infraestructuras y sus riesgos ocultos que pueden provocar averías y caídas de servicios.

Todo ello se realiza con datos que YA están en posesión del cliente. Es decir, el assessment proporciona nuevo conocimiento utilizando datos existentes previamente.

Razones para hacerlo

Hay tres razones muy importantes para hacer el assessment:

1. Sostenibilidad: Las emisiones de CO2 del centro de datos afectan a la sostenibilidad y el futuro marco regulatorio, por lo que deben controlarse. El problema es tan acuciante que la Unión Europea tiene el proyecto de regular la Eficiencia Energética de los Centros de Datos.
2. Economía: el consumo energético es el principal gasto recurrente del datacenter. Los centros de datos son uno de los principales puntos de consumo energético de organizaciones públicas y privadas de todo tipo. Son instalaciones críticas por lo que normalmente se tienen reticencias a hacer modificaciones por miedo a los efectos que pueden producir. Esto suele provocar grandes ineficiencias. Nuestros estudios muestran que aplicando Inteligencia Artificial en la explotación del centro de datos los márgenes de ahorro que pueden obtenerse superan el 30% en la mayoría de los casos.
3. Riesgos y Calidad TIC: el uso de Inteligencia Artificial para el análisis de la Eficiencia Energética ayuda a medir y controlar los riesgos y mejorar la disponibilidad TIC. Es habitual cometer el error de pensar en el datacenter como un espacio uniforme. Sin embargo, existen grandes desequilibrios de cargas eléctricas y térmicas por zonas. El centro de datos es un organismo vivo en cuyo interior existen grandes diferencias que, además, varían a lo largo del tiempo. Por increíble que parezca, es habitual medir diferencias de más de diez grados en distancias de tan solo un metro en la zona fría. Existen muchos riesgos desconocidos que provocan averías y caídas: zonas con exceso de temperatura, carencia de redundancia de refrigeración en algunas zonas de la sala, etc. La Inteligencia Artificial es la herramienta fundamental para identificar estos problemas y prevenirlos.

Aplicar la metodología MoniRacK: una decisión ganadora

Lo normal es que existan deficiencias e ineficiencias, y que el assessment muestre resultados sobre cómo disminuir el consumo energético y mejorar los riesgos del centro de datos. Estos resultados están basados en el método científico, por lo que no son cuestionables. Gracias a ellos es fácil demostrar las acciones e inversiones que es necesario realizar, y es posible establecer una hoja de ruta.

Puede suceder que el assessment demuestre que el centro de datos ya está optimizado. En este caso se obtiene un refrendo independiente y basado en el método científico de que la situación es buena. Esto es una información de gran valor para mostrar a los stakeholders de la organización.

Más información en www.puecontrol.com