Los nuevos hallazgos de la investigación realizada por Uptime Institute Intelligence revelan que las organizaciones pueden reducir tanto sus emisiones de carbono en la nube como sus costos al trasladar las cargas de trabajo a diferentes regiones. Sin embargo, la contrapartida de esta migración es un aumento de la latencia.
¿Por qué mantener cargas locales?
Los usuarios de la nube eligen regiones basándose principalmente en dos factores:
- Ubicar la aplicación cerca de los usuarios finales mejora la experiencia del usuario al entregar contenido más rápido. Algunas aplicaciones, como los juegos interactivos, requieren una latencia muy baja, lo que está impulsando a los proveedores de la nube a invertir en nuevas ubicaciones de borde cerca de los usuarios finales. Sin embargo, no todas las aplicaciones necesitan una respuesta tan rápida y, a menudo, los usuarios finales pueden tolerar un ligero aumento de la latencia sin un impacto material en su experiencia.
- Ofrecer servicios basados en la nube en un país suele tener implicaciones con respecto a la protección de datos y esto se puede abordar en parte manteniendo los datos dentro de la misma jurisdicción que sus usuarios finales.
Si no hay razones legales para mantener los datos en una jurisdicción, los usuarios de la nube a menudo pueden migrar sus cargas de trabajo a una región cercana y obtener reducciones en su huella de carbono; esta migración también puede resultar en costos más bajos. Uptime Intelligence recopiló información de Microsoft Azure , Amazon Web Services (AWS), Google Cloud , el proyecto Cloud Carbon Footprint (que obtiene datos de carbonfootprint.com, la Agencia Europea de Medio Ambiente y la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU.) y CloudPing para producir Cloud Carbon . Explorer , que incluye tres mapas interactivos.
Los mapas muestran las posibles rutas de migración de cargas de trabajo entre regiones para AWS, Google Cloud y Microsoft Azure. Estas rutas de migración de cargas de trabajo pueden reducir la huella de carbono sin afectar significativamente la experiencia del usuario y, en algunos casos, reducir los costos. Los usuarios pueden usar la herramienta para explorar compromisos adecuados de latencia, costo y carbono para cada aplicación.
Encontramos 38 rutas de migración entre regiones de AWS que brindan reducciones de carbono y costos con un impacto de latencia de menos de 100 milisegundos (ms). Para Google Cloud, hubo 39 rutas de migración y para Microsoft Azure hubo 15 rutas de migración, todas con un impacto de latencia de <100 ms.
Un ejemplo: salir de Frankfurt
La figura 1 muestra el análisis de la herramienta de posibles migraciones de cargas de trabajo desde el centro de datos de Frankfurt de AWS. El proyecto Carbon Cloud Footprint estima que el centro de datos de AWS en Frankfurt tiene emisiones de carbono de red relativamente altas en comparación con el resto de Europa. La migración a Estocolmo, Milán, París o Londres proporciona reducciones significativas en carbono y costos, con un aumento máximo en la latencia de 30 ms.
El tamaño de la burbuja en la Figura 1 representa las emisiones de carbono de la red y el grosor de la línea representa el impacto de la latencia (más ancho es igual a más lento). Por ejemplo, hacer clic en el puntero de la ruta de migración de Frankfurt a Estocolmo muestra una reducción potencial del 98 por ciento en las emisiones de la red. El color de la línea indica el impacto en el costo, donde el verde representa un ahorro de costos (no se muestra en este ejemplo: las líneas amarillas representan un aumento de costos de menos del cinco por ciento).
Los usuarios también pueden realizar reducciones de carbono y costos cuando usan Microsoft Azure o Google Cloud. Por ejemplo, Cloud Carbon Explorer muestra que al trasladar una máquina virtual del centro de datos de Hong Kong de Google a Taiwán, las emisiones de la red disminuyen un 14 % y el costo de una máquina virtual e2-standard-2 disminuye un 17 %. La compensación es un ligero aumento de la latencia de ida y vuelta de 13 ms. En otro ejemplo, los usuarios de Microsoft Azure pueden reducir el carbono y los costos al migrar sus cargas de trabajo de Iowa (EE. UU.) a Illinois (EE. UU.). Con un ligero aumento en la latencia de 13 ms, el costo de una máquina virtual D2as_v5 se reduce en un 12 % y las emisiones de carbono de la red se reducen en un 17%.
No siempre es sencillo
Cloud Carbon Explorer proporciona cifras indicativas de carbono, costo y latencia basadas en varias suposiciones. La falta de datos es un problema importante para los usuarios a la hora de calcular sus huellas de carbono en la nube. Esta dificultad para adquirir los datos apropiados es la razón por la que Uptime Intelligence utilizó fuentes de terceros y no pudo evaluar todas las regiones para todos los proveedores de la nube.
Además, las características individuales de los centros de datos específicos (como la efectividad del uso de energía - PUE - variaciones) no se han considerado debido a la falta de información completa. Aunque el análisis es imperfecto, demuestra, sin embargo, que se pueden hacer compensaciones adecuadas.
Las organizaciones deben comprometerse a reducir las emisiones de carbono, en parte por razones reglamentarias y también porque la sostenibilidad ocupa un lugar destacado en las agendas corporativas y de los consumidores. Sin embargo, mover una región no siempre es simple y hay repercusiones legales y de latencia a considerar. Como se discutió en el informe de Uptime Intelligence Cómo la resiliencia impulsa las emisiones de carbono en la nube , antes de que los usuarios consideren migrar cargas de trabajo, deben investigar si la aplicación se puede ajustar para reducir el carbono.
El próximo paso para que los usuarios reduzcan su carbono (y costo) implica la elección del centro de datos. Los usuarios deben equilibrar los beneficios de la reducción de carbono (a veces junto con una reducción de costos) contra el impacto de un aumento de latencia.
Uptime Intelligence cree que las fuentes de datos de terceros utilizadas en Cloud Carbon Explorer son confiables y justas, pero no las hemos auditado en profundidad. Los usuarios deben usar los mapas interactivos para evaluar las migraciones factibles antes de realizar sus propias evaluaciones más detalladas. Nuestro análisis sugiere que estas investigaciones valen la pena, dado el ahorro potencial tanto en carbono como en costos.